人工智能与个性化：如何平衡创新与责任？

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा संचालित वैयक्तिकरण हमारे डिजिटल उत्पादों के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल देता है। तेजी से परिष्कृत एल्गोरिदम के साथ, कंपनियां उपयोगकर्ताओं की व्यक्तिगत आवश्यकताओं के लिए अधिक सहज, पूर्वानुमानित और अनुरूप अनुभव प्रदान कर सकती हैं।. 

से एक रिपोर्ट मैकिन्से यह बताता है कि उपभोक्ताओं के ७११ टीपी ३ टी व्यक्तिगत बातचीत की उम्मीद करते हैं और इसमें निवेश करने वाले ब्रांड अपने राजस्व को ४०१ टीपी ३ टी तक बढ़ा सकते हैं हालांकि, यह परिदृश्य उपभोक्ता अनुभव में गोपनीयता, तकनीकी निर्भरता और स्वचालन की सीमाओं के बारे में भी सवाल उठाता है।.

निजीकरण हमेशा ग्राहक सेवा में एक अंतर रहा है, लेकिन हाल ही में यह एक मैनुअल और श्रमसाध्य प्रक्रिया थी आज, एआई केवल निश्चित नियमों का पालन नहीं करता है यह प्रत्येक बातचीत से सीखता है, उपयोगकर्ता वरीयताओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए सिफारिशों को गतिशील रूप से समायोजित करता है।.

लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह आसान है महान चुनौती प्रत्येक कंपनी के लिए विशिष्ट मॉडल के प्रशिक्षण में है यह वह जगह है जहां स्वचालन का विरोधाभास आता है: एआई कुछ कार्यों को प्रतिस्थापित कर सकता है, लेकिन यह मानव कारक की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता है ¡वास्तव में, क्या होता है श्रम बाजार में भूमिकाओं का एक पुनर्निमाण इन मॉडलों को प्रासंगिक और प्रासंगिक डेटा के साथ खिलाना आवश्यक है ताकि वे वास्तव में ग्राहक के लिए मूल्य जोड़ सकें और, जो कोई भी इस आंदोलन को समझता है और जल्दी से अनुकूलित करता है, उसके पास एक बड़ा प्रतिस्पर्धी अंतर होगा।.

अब, बड़ा अवसर न केवल प्रक्रिया अनुकूलन में है, बल्कि नए व्यवसाय मॉडल बनाने में भी है। एआई के साथ, जिन कंपनियों के पास पहले प्रतिस्पर्धा करने के पैमाने की कमी थी, वे अब उन्नत अनुकूलन और यहां तक कि मुद्रीकरण के नए रूपों, जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित सेवाओं की पेशकश कर सकती हैं। माँग।.

सकारात्मक प्रभाव सुनिश्चित करने के लिए कंपनियां नवाचार और जिम्मेदारी को कैसे संतुलित कर सकती हैं?

एआई को एक सुविधाकर्ता होना चाहिए, नियंत्रक नहीं। मैं तीन प्रमुख स्तंभों को सूचीबद्ध करता हूंः

• पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता: उपयोगकर्ताओं के लिए यह समझना आवश्यक है कि एआई कैसे निर्णय लेता है एआई मॉडल “ब्लैक बॉक्स” नहीं हो सकते हैं; अविश्वास और संदिग्ध निर्णयों से बचते हुए, उपयोग किए गए मानदंडों पर स्पष्टता की आवश्यकता है; और;
  
• डिजाइन से गोपनीयता और सुरक्षा: उत्पाद तैयार होने के बाद सुरक्षा और डेटा सुरक्षा को एंबेगावप्रेमेंडो नहीं किया जा सकता है विकास की शुरुआत से इस पर विचार करना होगा;
  
• बहुविषयक टीमें और निरंतर सीखनाएआई को प्रौद्योगिकी, उत्पाद, विपणन और ग्राहक सेवा के बीच एकीकरण की आवश्यकता है। यदि टीमें एक साथ काम नहीं करती हैं, तो कार्यान्वयन गलत और अप्रभावी हो सकता है।.
  

डिजिटल उत्पादों का अनुकूलन और उपयोगिता

निजीकरण पर एआई का प्रभाव वास्तविक समय में डेटा की बड़ी मात्रा से प्रक्रिया और सीखने की क्षमता से आता है इससे पहले, निजीकरण स्थिर नियमों और निश्चित विभाजन पर निर्भर करता था अब, तंत्रिका नेटवर्क के साथ संयुक्त रैखिक प्रतिगमन के साथ, सिस्टम उपयोगकर्ता व्यवहार को ट्रैक करते हुए, गतिशील रूप से सिफारिशों को सीखते हैं और समायोजित करते हैं।.

यह एक गंभीर समस्या का समाधान करता है: स्केलेबिलिटी। एआई के साथ, कंपनियां मैन्युअल समायोजन करने वाली एक विशाल टीम की आवश्यकता के बिना हाइपर-व्यक्तिगत अनुभव प्रदान कर सकती हैं।.

इसके अलावा, एआई इंटरैक्शन को अधिक सहज और तरल बनाकर डिजिटल उत्पादों की उपयोगिता में सुधार कर रहा है कुछ व्यावहारिक अनुप्रयोगों में शामिल हैंः

• आभासी सहायक जो वास्तव में बातचीत के संदर्भ को समझते हैं और समय के साथ सुधार करते हैं;
• सिफारिश प्लेटफार्मों जो उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के आधार पर सामग्री और ऑफ़र को स्वचालित रूप से समायोजित करता है;
• आवश्यकताएँ प्रत्याशा प्रणाली, और, जहां एआई भविष्यवाणी करता है कि उपयोगकर्ता को देखने से पहले ही क्या चाहिए।.

एआई न केवल मौजूदा डिजिटल उत्पादों में सुधार कर रहा है, यह अनुभव का एक नया मानक बना रहा है चुनौती अब संतुलन खोजने के लिए है: एक ही समय में अधिक मानवीय और कुशल अनुभव बनाने के लिए इस तकनीक का उपयोग कैसे करें? 

नवाचार की कुंजी उपयोगकर्ता को रणनीति के केंद्र में रखना है अच्छी तरह से लागू एआई को उपयोगकर्ता को यह महसूस किए बिना मूल्य जोड़ना चाहिए कि उन्होंने अपने डेटा पर नियंत्रण खो दिया है नवाचार और जिम्मेदारी को संतुलित करने वाली कंपनियों को लंबे समय में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होगा।.