जब विपणन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बात की जाती है, तो केवल नवाचारों और परिणामों के एक मार्ग को देखने का प्रलोभन आसान होता है। हाँ, यह अवश्य ही कहा जा सकता है कि एआई ने ब्रांडों के संवाद करने, अपनी स्थिति बनाने और मुख्य रूप से अपने उपभोक्ताओं के साथ संबंध बनाने के तरीके को गहराई से बदल दिया है। सालफोर्स (2023) के अनुसार, 84% विपणक पहले से ही अपनी रणनीतियों में किसी न किसी रूप में एआई का उपयोग कर रहे हैं — यह संख्या इस बात को दर्शाती है कि यह तकनीक इस क्षेत्र में कितनी मौजूद है।
लेकिन हर तकनीकी क्रांति अपने दुविधाएँ लेकर आती है — और एआई के साथ भी ऐसा ही है। एक तरफ, हमारे पास संभावनाओं का एक प्रभावशाली हथियार है: बड़े पैमाने पर अनुकूलन, रीयल-टाइम में अनुकूलित अभियान, व्यवहार की सटीक भविष्यवाणियां। बस सोचिए उन चैटबॉट्स के बारे में जो नहीं सोते, उन प्रणालियों के बारे में जो सोशल मीडिया के मूड को "महसूस" करते हैं या उन प्लेटफार्मों के बारे में जो सेकंडों में सामग्री उत्पन्न करते हैं। सब कुछ तेज़, कुशल, और स्पष्ट रूप से नियंत्रण में है। क्या यह वास्तव में सही है? सही संदेश को सही समय पर और सही व्यक्ति को देने का वादा लगभग यूटोपियन लगता है — जब तक कि हम न याद करें कि इसके लिए, बहुत बड़ा डेटा संग्रहित, संसाधित और व्याख्या किया जा रहा है। व्यक्तिगतकरण और गोपनीयता का उल्लंघन के बीच की सीमा कभी इतनी नाजुक नहीं थी। जब हम मशीन को यह तय करने देते हैं कि उपभोक्ता क्या चाहता है, तो क्या हम वास्तव में मूल्य प्रदान कर रहे हैं या केवल उन विकल्पों का नेतृत्व कर रहे हैं जो ब्रांडों के हितों को बेहतर सेवा देते हैं?
यह सवाल उस समय गूंजता है जब विपणन डेटा-आधारित होता जा रहा है। यहाँ बात यह है: डेटा ठंडे होते हैं, लेकिन निर्णय नहीं होने चाहिए। हाँ, एआई रणनीतिक निर्णय लेने में सुधार कर सकता है। मैकिंजी का कहना है कि उदाहरण के लिए, जो कंपनियां विपणन में एआई को अपनाती हैं, वे बिना अपनाने वाली प्रतिस्पर्धियों की तुलना में अपने लाभ को 20% तक तेजी से बढ़ाती हैं। हालांकि, हम मानवीय दृष्टिकोण — संवेदनशील, सहज, सहानुभूतिपूर्ण — को केवल एल्गोरिदमिक तर्क से बदलने के जोखिम को नजरअंदाज नहीं कर सकते।
ब्रांड संचार केवल दक्षता के बारे में नहीं है; यह भी जुड़ाव, भावना और प्रामाणिकता के बारे में है। इस बहस में एक और महत्वपूर्ण परत है: तकनीक तक पहुंच में असमानता। बड़े ब्रांड, मजबूत बजट और समर्पित टीमें, AI की लहर पर अधिक आसानी से सवार हो रही हैं। और छोटे क्या? क्या वे इस नए परिदृश्य में प्रतिस्पर्धा कर पाएंगे, जहां सबसे अच्छी एआई रखने वाले के पास भी सबसे अच्छे अवसर हैं? मार्केटिंग एक अधिक विषम खेल बनता जा रहा है — और यह हमें चिंतित करना चाहिए।
और हम पक्षपात के जोखिमों को नजरअंदाज नहीं कर सकते। एल्गोरिदम ऐतिहासिक डेटा से सीखते हैं, और ऐतिहासिक डेटा पूर्वाग्रहों को शामिल करता है। हमने पहले ऐसे मामले देखे हैं जहां सिफारिश प्रणालियों या स्वचालित अभियानों ने stereotypes को मजबूत किया या विशिष्ट दर्शकों के प्रोफाइल को बाहर कर दिया। एआई केवल उतना ही न्यायसंगत है जितना कि डेटा जो इसे खिलाता है — और जरूरी नहीं कि ये डेटा समाज की विविधता और जटिलता को दर्शाते हों। भविष्य का परिदृश्य और भी अधिक इमर्सिव अनुभवों की ओर संकेत करता है, जिसमें ऑगमेंटेड रियलिटी, संवादात्मक इंटरफेस और पूर्वानुमानात्मक विपणन शामिल हैं जो इच्छाओं का अनुमान लगाते हैं इससे पहले कि वे व्यक्त की जाएं। और इन अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए, व्यक्तिगतकरण एक मुख्य भूमिका निभाता है। एडोब का अनुमान है कि अधिकतर 60% उपभोक्ता व्यक्तिगत अनुभवों की उम्मीद करते हैं — और इसके लिए एआई महत्वपूर्ण है।
यह आकर्षक लगता है, और वास्तव में है। जिम्मेदारी के बिना आकर्षण खतरनाक हो सकता है। रास्ता तकनीक को छोड़ने का नहीं है, बल्कि उसे गहराई से और आलोचनात्मक दृष्टिकोण के साथ समझने का है। ब्रांडों को एआई के उपयोग में नैतिक, पारदर्शी और जिम्मेदार रवैया अपनाना चाहिए। इसका मतलब है अपने स्वयं के प्रणालियों पर सवाल उठाना, उपयोग किए गए डेटा की लगातार समीक्षा करना, उपभोक्ताओं की गोपनीयता सुनिश्चित करना और सबसे ऊपर, मानवीय तत्व को रणनीति का केंद्रीय हिस्सा बनाए रखना। क्योंकि अंत में, उपभोक्ता केवल एक एल्गोरिदम द्वारा समझा जाना नहीं चाहता। वह व्यक्ति के रूप में समझा जाना चाहता है। और यह, जहां तक मुझे पता है, अभी भी एक अद्भुत मानवीय क्षमता है।
