बाजार अनुसंधान का भविष्य पहले ही आ गया है — और यह एल्गोरिदम, सतत सीखने और सबसे बढ़कर, लोगों द्वारा आकार दिया गया है। यह अध्ययन दिखाता है2025 का शोधकर्ता: एआई के साथ बाजार अनुसंधान का अनुकूलनात्मक परिवर्तनएचएसआर विशेषज्ञ शोधकर्ताओं द्वारा संचालित, जो यह दर्शाता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र में गहरी परिवर्तन ला रही है और एक नए पेशेवर प्रोफ़ाइल को उजागर करता है: अनुकूलनशील, नैतिक और तकनीकी। शुरुआत से ही, हमने शोधों के निष्पादन में एआई के प्रभाव को समझने, लाए गए संगठनात्मक प्राथमिकताओं और चुनौतियों का मूल्यांकन करने, साथ ही व्यक्तिगत तत्परता और पेशेवरों की कौशल विकास आवश्यकताओं का विश्लेषण करने का लक्ष्य रखा है," रेनाटो त्रिनिदाद, एचएसआर स्पेशलिस्ट रिसर्चर्स के सीईओ, बताते हैं।
इसके लिए, कंपनी — लैटिन अमेरिका की प्रमुख स्वतंत्र विशेषज्ञों में से एक — ने 86 पेशेवरों से सुना जो अनुसंधान एजेंसियों और विभिन्न क्षेत्रों की कंपनियों के उपभोक्ता विश्लेषण विभागों में कार्यरत हैं। अध्ययन से पता चलता है कि इन संगठनों में एआई पहले से ही एक प्राथमिकता है, विशेष रूप से डेटा विश्लेषण (65%) और आंतरिक प्रक्रियाओं के स्वचालन (53%) जैसी अनुप्रयोगों में। यह भी व्यक्तिगत अंतर्दृष्टि मॉडल विकसित करने के लिए उपयोग की जाती है (39%) और पूर्वानुमान उपकरण बनाने के लिए (36%)। प्रमुख लाभ जो महसूस किए गए हैं वे हैं दक्षता में वृद्धि, विश्लेषण में सुधार और नवाचार को प्रोत्साहन।
टेक्निकल चैलेंज से अधिक, एआई एक अनुकूलनात्मक चुनौती है — एक ऐसा कॉन्सेप्ट जो नेताओं को गहरे और सतत परिवर्तन का मार्गदर्शन करने में सक्षम बनाता है। इसका अर्थ है सामूहिक सीखने को प्रोत्साहित करना, प्रतिरोधों से निपटना, मनोवैज्ञानिक सुरक्षा सुनिश्चित करना और समय के साथ परिवर्तन को बनाए रखना, कहती हैं करिना मिलारे, HSR की साझेदार। उसके लिए, उपकरणों को लागू करने से अधिक, बाजार अनुसंधान के भूमिका को कंपनियों के भीतर पुनः परिभाषित करना आवश्यक है।
एआई के साथ शोधकर्ता की नई भूमिका
अध्ययन के अनुसार, भविष्य के शोधकर्ता रणनीतिक विश्लेषक, डेटा क्यूरेटर और मानव-मशीन इंटरैक्शन के सुविधा प्रदाता के रूप में कार्य करते हैं। यह तकनीकी ज्ञान से अधिक की आवश्यकता है: स्पष्टता से संवाद करने की संवेदनशीलता, तकनीकों का नैतिक उपयोग सुनिश्चित करना और अधिक से अधिक एकीकृत तरीके से कार्य करने की आवश्यकता है।
आज, शोधकर्ता पहले ही रुचि और अच्छी स्वीकृति दिखाते हैं आईए के अपनाने के संबंध में, जो कंपनियों की अधिक दक्षता और प्रतिस्पर्धात्मकता की खोज के साथ मेल खाता है। हालांकि, अभी भी अनुकूलन का एक रास्ता बाकी है: केवल 17% उत्तरदाता तकनीक द्वारा लाए गए परिवर्तनों से निपटने के लिए पूरी तरह से तैयार महसूस करते हैं। अन्य 50% अपने आप को आंशिक रूप से तैयार मानते हैं, 27% विकास प्रक्रिया में हैं और 6% मानते हैं कि वे तैयार नहीं हैं।
प्रमुख कठिनाइयों में गहरे तकनीकी ज्ञान की कमी, अनुसंधान प्रक्रियाओं में एआई के व्यावहारिक अनुप्रयोग में चुनौतियां, उत्पन्न डेटा की व्याख्या और नए कार्यप्रवाहों के अनुकूलन की आवश्यकता शामिल हैं। इन बाधाओं को पार करने के लिए, 80% ने स्व-निर्देशित सीखने की रणनीतियों का सहारा लिया है, जैसे पढ़ना, वीडियो और व्यावहारिक प्रयोग, 66% सहकर्मियों के बीच सहयोग, 49% ऑनलाइन कोर्स, 44% कार्यक्रमों और कार्यशालाओं में भागीदारी और 10% मेंटरशिप। "लगातार सीखने और लचीलापन जैसी क्षमताएँ तेजी से विकसित हो रहे तकनीकी संदर्भ में महत्वपूर्ण हो जाती हैं," करिना ने कहा।
साक्षात्कारकर्ताओं की धारणा है कि भविष्य के पेशे के लिए सबसे अधिक मूल्यवान क्षमताओं में शामिल हैं: डेटा विश्लेषण (60%), सतत सीखना और जिज्ञासा (56%), डेटा के साथ कहानी कहनी और संचार (48%), लचीलापन और अनुकूलन क्षमता (46%), एआई साक्षरता (35%), नैतिक जागरूकता और आलोचनात्मक सोच (21%), और सहानुभूति और सक्रिय सुनवाई (17%). इसलिए, मानवीय भूमिका केंद्र में बनी रहती है। एआई एक सहयोगी है, प्रतिस्थापन नहीं, यही कारण है कि 49% उत्तरदाता अपनी संस्थाओं में एआई को अपनाने की गति से असंतुष्ट हैं। ऐसा इसलिए क्योंकि यद्यपि उपकरण उपलब्ध हैं, सांस्कृतिक और संरचनात्मक परिवर्तन अभी भी परिपक्व होना बाकी है, रेनाटो ट्रिंडेडे कहते हैं।
प्रतिभागियों ने यह भी उजागर किया कि कुछ चुनौतियां तकनीक को अपनाने में बनी रहती हैं जैसे सही उपकरणों का चयन (70%), स्पष्ट रणनीतियों का अभाव (55%), परिवर्तन के प्रति प्रतिरोध (45%), तकनीकी ज्ञान की कमी (45%), नैतिक चिंताएं (30%) और बजट संबंधी प्रतिबंध (18%)। अन्य बाधाएँ हैं एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रहों से निपटना (71%), नए प्रक्रियाओं के अनुकूलन (61%) और परिवर्तन के प्रति निरंतर प्रतिरोध (44%)।
अधिकांश पेशेवर सतर्क आशावाद दिखाते हैं: एआई की क्षमता पर भरोसा है, लेकिन यह भी जागरूकता है कि इस क्रांति के लिए निरंतर तैयारी और अनुकूलन की बड़ी क्षमता आवश्यक है। आखिरकार, नई समाधान और विचार हर दिन उभरते हैं। सीखने और नवाचार करने के लिए खुला रहना आवश्यक है, ट्रिनिदाद ने कहा।
एक नवीन पद्धति: E-Talks.AI
अध्ययन ने एक नई दृष्टिकोण का उपयोग किया, E-Talks.AI — एक सहानुभूतिपूर्ण उपकरण जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित है, जो प्रतिभागियों के उत्तरों का गुणात्मक और मात्रात्मक विश्लेषण करता है। नमूना में 86 पेशेवरों को शामिल किया गया था, जिनमें से 64% के पास बाजार में 10 से अधिक वर्षों का अनुभव है, 22% के पास पांच से अधिक वर्षों का अनुभव है, 11% के पास दो से अधिक वर्षों का अनुभव है, और केवल 6% क्षेत्र में कम समय से काम कर रहे हैं। उनमें से, 53% अनुसंधान कंपनियों में काम करते हैं और 47% विभिन्न क्षेत्रों की उपभोक्ता अंतर्दृष्टि कंपनियों में।
