कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा प्रेरित कस्टमाइज़ेशन हमारे डिजिटल उत्पादों के साथ इंटरैक्शन के तरीके को बदल देता है। अलगोरिदम के साथ अधिक परिष्कृत कंपनियां अधिक सहज, पूर्वानुमानित और उपयोगकर्ताओं की व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुकूल अनुभव प्रदान कर सकती हैं।
एक रिपोर्ट कामैकिंजीयह दर्शाता है कि 71% उपभोक्ता व्यक्तिगत इंटरैक्शन की उम्मीद करते हैं और जो ब्रांड इसमें निवेश करते हैं वे अपनी आय में 40% तक बढ़ोतरी कर सकते हैं। हालांकि, इस परिदृश्य से गोपनीयता, तकनीकी निर्भरता और उपभोक्ता अनुभव में स्वचालन की सीमाओं के बारे में भी सवाल उठते हैं।
व्यक्तिगतकरण हमेशा ग्राहक सेवा में एक अलग पहचान रहा है, लेकिन बहुत पहले तक यह एक मैनुअल और श्रमसाध्य प्रक्रिया थी। आज, एआई केवल स्थिर नियमों का पालन नहीं करता है। वह प्रत्येक बातचीत से सीखती है, उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए सिफारिशों को गतिशील रूप से समायोजित करती है।
लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह आसान है। प्रत्येक कंपनी के लिए विशिष्ट मॉडल के प्रशिक्षण में बड़ी चुनौती है। यहां स्वचालन का विरोधाभास शुरू होता है: एआई कुछ कार्यों को बदल सकता है, लेकिन मानवीय कारक की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता – बल्कि, वास्तव में, यह नौकरी बाजार में भूमिकाओं का पुनः आविष्कार है। इन मॉडलों को महत्वपूर्ण और संदर्भित डेटा के साथ प्रशिक्षित करना आवश्यक है ताकि वे वास्तव में ग्राहक के लिए मूल्यवान हों और जो इस आंदोलन को समझें और जल्दी से अनुकूलित करें, उनके पास एक बड़ा प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होगा।
अब, बड़ी अवसर केवल प्रक्रियाओं के अनुकूलन में ही नहीं है, बल्कि नए व्यवसाय मॉडल बनाने में भी है। आईए के साथ, पहले प्रतिस्पर्धा करने के लिए पर्याप्त आकार नहीं रखने वाली कंपनियां अब उन्नत व्यक्तिगतकरण प्रदान कर सकती हैं और यहां तक कि नई मुद्रीकरण विधियों, जैसे कि आवश्यकतानुसार कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित सेवाएं, भी पेश कर सकती हैं।
कंपनियां नवाचार और जिम्मेदारी के बीच कैसे संतुलन बना सकती हैं ताकि सकारात्मक प्रभाव सुनिश्चित किया जा सके?
एआई को एक सहायक होना चाहिए, न कि एक नियंत्रक। तीन मौलिक स्तंभों की सूची बनाएं
- पारदर्शिता और व्याख्यात्मकताये आवश्यक हैं ताकि उपयोगकर्ता समझ सकें कि एआई कैसे निर्णय लेता है। एआई मॉडल "कृपया-खोलें" नहीं हो सकते; उपयोग किए गए मानदंडों के बारे में स्पष्टता आवश्यक है, जिससे संदेह और सवालिया निर्णयों से बचा जा सके।
- डिज़ाइन से गोपनीयता और सुरक्षाडेटा सुरक्षा और संरक्षण उत्पाद तैयार होने के बाद "मरम्मत" नहीं हो सकते। यह शुरुआत से ही विकास के दौरान सोचना चाहिए;
- बहु-विषयक टीमें और निरंतर सीखनाएआई में तकनीक, उत्पाद, विपणन और ग्राहक सेवा के बीच एकीकरण की आवश्यकता है। यदि टीमें एक साथ काम नहीं करती हैं, तो कार्यान्वयन असंगत और अप्रभावी हो सकता है।
डिजिटल उत्पादों की व्यक्तिगतकरण और उपयोगिता
एआई का व्यक्तिगतकरण पर प्रभाव बड़े पैमाने पर डेटा को वास्तविक समय में संसाधित करने और उससे सीखने की क्षमता से आता है। पहले, व्यक्तिगतकरण स्थैतिक नियमों और स्थैतिक वर्गीकरण पर निर्भर था। अब, रैखिक प्रतिगमन को न्यूरल नेटवर्क के साथ मिलाकर, प्रणालियाँ सीखती हैं और उपयोगकर्ता के व्यवहार के साथ-साथ गतिशील रूप से सिफारिशें समायोजित करती हैं।
यह एक महत्वपूर्ण समस्या का समाधान करता है: स्केलेबिलिटी। आईए के साथ, कंपनियां हाइपरपर्सनलाइज्ड अनुभव प्रदान कर सकती हैं बिना बड़े टीम के मैनुअल समायोजन किए।
इसके अलावा, एआई डिजिटल उत्पादों की उपयोगिता को बेहतर बना रहा है, जिससे इंटरैक्शन अधिक सहज और प्रवाहपूर्ण हो रहे हैं। कुछ व्यावहारिक अनुप्रयोगों में शामिल हैं
- वर्चुअल सहायक वास्तव में बातचीत के संदर्भ को समझते हैं और समय के साथ बेहतर होते हैं;
- सिफारिश प्लेटफार्म वे उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के आधार पर स्वचालित रूप से सामग्री और ऑफ़र को समायोजित करते हैं;
- आवश्यकताओं की पूर्वानुमान प्रणाली जहां एआई यह अनुमान लगाता है कि उपयोगकर्ता को क्या आवश्यकता हो सकती है उससे पहले ही वह खोज करे।
एआई केवल मौजूदा डिजिटल उत्पादों को बेहतर नहीं बना रहा है, बल्कि यह एक नई अनुभव मानक भी बना रहा है। अब चुनौती है संतुलन खोजने की: इस तकनीक का उपयोग कैसे करें ताकि अधिक मानवीय और प्रभावी अनुभव बनाए जा सकें?
नवाचार करने की कुंजी उपयोगकर्ता को रणनीति के केंद्र में रखने में है। एक अच्छी तरह से लागू की गई एआई को इस तरह से मूल्य जोड़ना चाहिए कि उपयोगकर्ता को यह महसूस न हो कि उसने अपने डेटा पर नियंत्रण खो दिया है। जो कंपनियां नवाचार और जिम्मेदारी का संतुलन बनाएंगी, उन्हें दीर्घकालिक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलेगा।
