कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित व्यक्तिगतकरण हमारे डिजिटल उत्पादों के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल देता है. हर बार अधिक जटिल एल्गोरिदम के साथ, कंपनियाँ अधिक सहज अनुभव प्रदान कर सकती हैं, पूर्वानुमानित और उपयोगकर्ताओं की व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित.
एक रिपोर्ट कामैकिंजीयह बताता है कि 71% उपभोक्ता व्यक्तिगत इंटरैक्शन की उम्मीद करते हैं और जो ब्रांड इसमें निवेश करते हैं वे अपनी आय को 40% तक बढ़ा सकते हैं. हालांकि, यह परिदृश्य गोपनीयता के बारे में भी सवाल उठाता है, तकनीकी निर्भरता और उपभोक्ता अनुभव में स्वचालन की सीमाएँ.
व्यक्तिगतकरण हमेशा ग्राहक सेवा में एक विशेषता रही है, लेकिन, कुछ समय पहले तक, यह एक मैनुअल और श्रमसाध्य प्रक्रिया थी. आज, एआई केवल निश्चित नियमों का पालन नहीं करती. वह हर इंटरैक्शन से सीखती है, गतिशील रूप से सिफारिशों को समायोजित करना ताकि उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं को बेहतर ढंग से समझा जा सके.
लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह आसान है. बड़ा चुनौती प्रत्येक कंपनी के लिए विशिष्ट मॉडलों के प्रशिक्षण में है. यही वह जगह है जहाँ स्वचालन का विरोधाभास आता है: एआई कुछ कार्यों को प्रतिस्थापित कर सकता है, लेकिन यह मानव कारक की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता – वास्तव में, जो होता है वह कार्यस्थल में भूमिकाओं का पुनर्निर्माण है. इन मॉडलों को प्रासंगिक और संदर्भित डेटा से भरना आवश्यक है ताकि वे वास्तव में ग्राहक के लिए मूल्य जोड़ सकें और, जो इस आंदोलन को समझेगा और जल्दी अनुकूलित होगा, एक बड़ा प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होगा.
अब, बड़ी अवसर केवल प्रक्रियाओं के अनुकूलन में नहीं है, लेकिन नए व्यापार मॉडल के निर्माण में. आई के साथ, वे कंपनियाँ जो पहले प्रतिस्पर्धा के लिए पैमाना नहीं रखती थीं, अब उन्नत व्यक्तिगतकरण और यहां तक कि नए मुद्रीकरण के तरीके पेश करने में सक्षम हैं, जैसे मांग पर आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवाएँ.
कंपनियाँ नवाचार और जिम्मेदारी को कैसे संतुलित कर सकती हैं ताकि सकारात्मक प्रभाव सुनिश्चित किया जा सके?
एआई को एक सहायक होना चाहिए, और न ही एक नियंत्रक. तीन मौलिक स्तंभों की सूची बनाएं
- पारदर्शिता और व्याख्यात्मकतायह उपयोगकर्ताओं के लिए आवश्यक है कि वे समझें कि एआई निर्णय कैसे लेती है. आईए मॉडल "ब्लैक बॉक्स" नहीं हो सकते; यह आवश्यक है कि उपयोग किए गए मानदंडों के बारे में स्पष्टता हो, संदेह और सवाल उठाने वाले निर्णयों से बचना;
- डिज़ाइन से गोपनीयता और सुरक्षाडेटा की सुरक्षा और संरक्षण उत्पाद तैयार होने के बाद "पैच" नहीं हो सकते. यह विकास की शुरुआत से ही सोचा जाना चाहिए;
- बहु-विषयक टीमें और निरंतर सीखनाIA तकनीक के बीच एकीकरण की मांग करती है, उत्पाद, मार्केटिंग और ग्राहक सेवा. अगर टीमें एक साथ काम नहीं करेंगी, अमल असंगठित और अप्रभावी हो सकता है.
डिजिटल उत्पादों की व्यक्तिगतकरण और उपयोगिता
आईए की व्यक्तिगतकरण पर प्रभाव वास्तविक समय में बड़े डेटा वॉल्यूम को प्रोसेस और सीखने की क्षमता से आता है. पहले, व्यक्तिगतकरण स्थिर नियमों और निश्चित विभाजन पर निर्भर था. अब, रेखीय प्रतिगमन को न्यूरल नेटवर्क के साथ मिलाकर, सिस्टम गतिशील रूप से सिफारिशों को सीखते और समायोजित करते हैं, उपयोगकर्ता के व्यवहार का पालन करना.
यह एक महत्वपूर्ण समस्या का समाधान करता है: स्केलेबिलिटी. आई के साथ, कंपनियाँ बिना विशाल टीम के मैन्युअल समायोजन किए हुए हाइपर-पर्सनलाइज्ड अनुभव प्रदान कर सकती हैं.
इसके अलावा, आईए डिजिटल उत्पादों की उपयोगिता को बेहतर बना रही है, इंटरैक्शंस को अधिक सहज और तरल बनाना. कुछ व्यावहारिक अनुप्रयोगों में शामिल हैं
- वर्चुअल सहायक जो वास्तव में बातचीत के संदर्भ को समझते हैं और समय के साथ बेहतर होते हैं;
- सिफारिश प्लेटफार्म जो सामग्री और प्रस्तावों को स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के आधार पर समायोजित करते हैं;
- आवश्यकताओं की पूर्वानुमान प्रणाली, जहाँ एआई उपयोगकर्ता की आवश्यकता को खोजने से पहले ही अनुमान लगाती है.
एआई केवल मौजूदा डिजिटल उत्पादों में सुधार नहीं कर रही है, वह एक नए अनुभव का मानक बना रही है. अब चुनौती संतुलन खोजने की है: इस तकनीक का उपयोग कैसे किया जाए ताकि एक ही समय में अधिक मानवता और कुशलता के साथ अनुभव बनाए जा सकें?
उपयोगकर्ता को रणनीति के केंद्र में रखने में नवाचार की कुंजी है. अच्छी तरह से लागू की गई एआई को मूल्य जोड़ना चाहिए बिना उपयोगकर्ता को यह महसूस कराए कि उसने अपने डेटा पर नियंत्रण खो दिया है. जो कंपनियां नवाचार और जिम्मेदारी को संतुलित करेंगी, उन्हें दीर्घकालिक में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलेगा.
