कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अब केवल बड़ी कंपनियों का विशेष संसाधन नहीं है। आज, छोटे व्यवसाय भी इस शक्तिशाली तकनीक का उपयोग करके प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकते हैं, दक्षता बढ़ा सकते हैं और ग्राहक अनुभव में सुधार कर सकते हैं। हालांकि एआई शुरुआत में भयानक लग सकता है, इसे धीरे-धीरे और रणनीतिक रूप से एकीकृत किया जा सकता है। यह लेख बताता है कि छोटे व्यवसाय कैसे सस्ती और प्रभावी तरीके से उपकरण को लागू करना शुरू कर सकते हैं।  

एआई एक शक्तिशाली तकनीक है जो किसी भी कंपनी के विभिन्न पहलुओं को बदल सकती है, चाहे उसका आकार कुछ भी हो। रोज़मर्रा के कार्यों का स्वचालन, जटिल डेटा का विश्लेषण और निर्णय लेने में सुधार केवल कुछ तरीके हैं जिनसे छोटे व्यवसाय लाभ उठा सकते हैं। बहुत से लोग सोचते हैं कि आईए का उपयोग शुरू करने के लिए डेवलपर्स की टीम होना या बड़ी रकम निवेश करना आवश्यक है। आसान कार्यान्वयन उपकरण उपलब्ध हैं और छोटे कदमों से कंपनियां बड़े परिणाम प्राप्त कर सकती हैं।  

छोटे से शुरू करें, पहले एआई परियोजना को परिभाषित करें।  

आईए की शुरुआत करते समय, यह महत्वपूर्ण है कि आप तकनीक को एक बार में पूरे कंपनी में एकीकृत करने का प्रयास न करें। आदर्श यह है कि एक विशिष्ट परियोजना के साथ शुरुआत करें, जो एक समस्या का समाधान करे या व्यवसाय के लिए आवश्यक प्रक्रिया में सुधार करे। एक सामान्य और अत्यधिक प्रभावी उदाहरण हैग्राहक सेवा का स्वचालन.   

चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट जैसे उपकरण ग्राहकों के सबसे सामान्य प्रश्नों का उत्तर देने, मानव टीम का समय बचाने और प्रतिक्रिया की गति सुधारने के लिए लागू किए जा सकते हैं। यह महत्वपूर्ण दक्षता लाभ का प्रतिनिधित्व करता है, और बड़े निवेश की आवश्यकता के बिना।  

अन्य क्षेत्र जो एक पहले एआई प्रोजेक्ट का लक्ष्य हो सकते हैं उनमें शामिल हैंग्राहकों के लिए प्रस्तावों का व्यक्तिगतकरणऔर एकबिक्री की पूर्वानुमान विश्लेषणये विशिष्ट परियोजनाएँ आसानी से मापी जा सकती हैं, जिससे प्रबंधक को जल्दी से आईए के लाभों की पहचान करने और यदि आवश्यक हो तो अन्य आवश्यकताओं के विस्तार से पहले समायोजन करने की अनुमति मिलती है।  

उपयोग के लिए तैयार एआई उपकरण  

यह मिथक कि एआई केवल गहरे तकनीकी ज्ञान वाले लोगों के लिए ही सुलभ है, अब मान्य नहीं है। आज, बाजार में कई आईए उपकरण उपलब्ध हैं जिन्हें कम या बिना कस्टमाइज़ेशन के व्यवसायों में जोड़ा जा सकता है। कुछ उदाहरण हैं

• चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट्समेसेंजर जैसे ManyChat और Tidio जैसी समाधानें ग्राहक सेवा को स्वचालित करने की अनुमति देती हैं, जो उपयोग के लिए तैयार चैटबॉट्स के साथ। वे ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म, सोशल नेटवर्क और वेबसाइटों के साथ एकीकृत किए जा सकते हैं, ग्राहकों को रीयल-टाइम समर्थन प्रदान करते हुए।
• सिफारिश प्रणालीजैसे कि Recombee जैसी उपकरण ग्राहक के अनुभव को व्यक्तिगत बनाने की अनुमति देती हैं, पिछले व्यवहार के आधार पर उत्पादों या सेवाओं की सिफारिशें प्रदान करती हैं। ये प्लेटफ़ॉर्म डेटा का विश्लेषण करने और संबंधित उत्पादों का सुझाव देने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, जिससे बिक्री की रूपांतरण दर बढ़ सकती है।
• मार्केटिंग ऑटोमेशनजैसे हबस्पॉट और मेलचिम्प जैसी उपकरणें आईए का उपयोग ईमेल सूचियों को विभाजित करने और सही ग्राहक के लिए सही सामग्री को सही समय पर सुझाने के लिए करती हैं। यह अभियान को अनुकूलित करने और संलग्नता में सुधार करने में मदद करता है।  

अपनी टीम को सक्षम बनाएं: बुनियादी प्रशिक्षण और एआई के उपयोग को प्रोत्साहित करें  

किसी भी नई तकनीक को अपनाने के लिए टीम का प्रशिक्षण आवश्यक है, और एआई के साथ यह अलग नहीं है। यह आवश्यक नहीं है कि सभी कर्मचारी आईए के विशेषज्ञ बनें, लेकिन यह महत्वपूर्ण है कि वे समझें कि उपकरण कैसे काम करते हैं और दैनिक जीवन में उनका उपयोग कैसे किया जा सकता है। प्रस्तावित करेंमूलभूत प्रशिक्षणवेब पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मूल सिद्धांतों को प्रस्तुत करें और व्यावहारिक रूप से दिखाएँ कि यह प्रत्येक क्षेत्र के कार्य को कैसे आसान बना सकता है।  

इसके अलावा, अपनी टीम को नई तकनीकों से परिचित होने के लिए प्रोत्साहित करें। एआई का एकीकरण अधिक आसान और प्रभावी होता है जब कर्मचारी स्वीकृति प्रक्रिया में लगे होते हैं, यह समझते हुए कि यह उनके अपने कार्य प्रवाह को कैसे बेहतर बना सकता है। परिचय कंपनी को उपकरणों का अधिकतम लाभ उठाने की अनुमति देगा, साथ ही कार्यस्थल के भीतर नवाचार की संस्कृति भी बनाएगा।  

परिणामों की निगरानी करें और आवश्यकतानुसार समायोजित करें  

एआई का कार्यान्वयन एक गतिशील प्रक्रिया है। हालांकि तकनीक शक्तिशाली है, इसे प्रत्येक व्यवसाय की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बनाने के लिए समायोजन की आवश्यकता होती है। इसलिए, यह आवश्यक हैपरिणामों की निगरानी करनाएआई के उपयोग से प्राप्त। मुख्य मापदंडों का विश्लेषण करें, जैसे ग्राहक संतुष्टि, प्रतिक्रिया समय और परिचालन लागत, यह समझने के लिए कि AI कहाँ अच्छा काम कर रहा है और कहाँ सुधार की जगह है।  

इन आंकड़ों के आधार पर, उपकरणों या प्रक्रियाओं में संशोधन किए जा सकते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई वास्तव में कंपनी के विकास में योगदान दे रहा है। लचीलापन आईए की मुख्य लाभों में से एक है, क्योंकि इसकी समाधान को कंपनी के उद्देश्यों और बाजार के बदलावों के अनुसार अनुकूलित और अनुकूलित किया जा सकता है।  

इसलिए, जबकि एआई का कार्यान्वयन जटिल लग सकता है, छोटे व्यवसाय इसे सरल परियोजनाओं और सुलभ उपकरणों में उपयोग कर सकते हैं। गुप्त बात यह है कि एक क्रमिक दृष्टिकोण अपनाना चाहिए, जो व्यवसाय के विशिष्ट क्षेत्रों पर केंद्रित हो, और यह सुनिश्चित करना कि टीम तकनीक का उपयोग करने के लिए तैयार हो।   

सही उपकरणों के चयन, निरंतर परिणामों की निगरानी और उचित समायोजन के साथ, एआई एक बड़ा प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बन सकता है, जिससे छोटे व्यवसाय तेजी से बदलते और तकनीकी बाजार में अपनी अलग पहचान बना सकते हैं।

यह आज की बात नहीं है कि मशीन लर्निंग (ML) कॉर्पोरेट वातावरण में सबसे परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियों में से एक के रूप में प्रमुखता प्राप्त कर रहा है। मशीनों की सीखने और अनुकूलन की क्षमता, नए डेटा के आधार पर, व्यवसायों की पूर्वानुमान क्षमता को क्रांतिकारी बना रही है। इसके साथ, कंपनियां अपने संचालन और रणनीतियों को वास्तविक समय में समायोजित कर सकती हैं, जोखिमों को कम कर रही हैं। इस प्रगति का प्रभाव केवल स्वचालन से अधिक है; यह यह पुनः परिभाषित कर रहा है कि संगठन उपभोक्ताओं के साथ कैसे संवाद करते हैं, प्रक्रियाओं का अनुकूलन करते हैं और नए विकास के अवसरों की पहचान करते हैं।

मशीन लर्निंग का एक मुख्य लाभ डेटा के बड़े वॉल्यूम का विश्लेषण करने और पैटर्न की सटीक पहचान करने की क्षमता है। वर्तमान परिदृश्य में, जिसमें उच्च प्रतिस्पर्धा और बाजार के रुझान तेजी से बदल रहे हैं, उपभोक्ता व्यवहार, प्रतिस्पर्धात्मक गतिशीलता और वैश्विक रुझानों के बारे में अपडेटेड इनसाइट्स बनाए रखना आवश्यक कारक है। इन कंपनियों का डेटा का उपयोग करने में महारत हासिल है, जिससे वे प्रतिस्पर्धा में आगे निकल जाती हैं, क्योंकि वे मांगों का पूर्वानुमान लगा सकते हैं, परिचालन बाधाओं की पहचान कर सकते हैं और बाजार में उतार-चढ़ाव के प्रति तेजी से प्रतिक्रिया कर सकते हैं। यह पहले से ही ऐसा था। अब से, यह और भी अधिक होगा।

मशीन लर्निंग का कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के साथ एकीकरण व्यक्तिगतकरण और निरंतर नवाचार के लिए कई अवसर प्रदान करता है। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है महत्वपूर्ण क्षेत्रों में, जैसे मांग की पूर्वानुमान और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, जहां छोटे गलतियां बड़े वित्तीय नुकसान का कारण बन सकती हैं। एल्गोरिदम अधिक परिष्कृत हो गए हैं, मशीनों को अधिक स्वायत्त, कुशल और जटिल निर्णय लेने में सक्षम बनाते हुए, न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ।

मशीन लर्निंग के विभिन्न क्षेत्रों में उत्पन्न महत्वपूर्ण परिवर्तन सीधे कंपनियों के वित्तीय प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं, जो धोखाधड़ी के जोखिम में कमी और बड़े पैमाने पर संचालन करने की क्षमता में वृद्धि देखते हैं। यह गलतफहमी है कि यह लाभ केवल वित्तीय संस्थानों के लिए ही है। प्रौद्योगिकी समर्थन के साथ, खुदरा विक्रेता, उद्योग और सेवाएं सुरक्षा और दक्षता के अधिक से अधिक उपकरण बना रहे हैं, जिससे प्रतिस्पर्धी बहुत दूर पीछे रह जाते हैं।

मशीन लर्निंग के व्यापक अपनाने के लिए एक चुनौती है, हालांकि, अवसंरचना और कौशल में निवेश की आवश्यकता। जैसा कि उम्मीद की जा रही थी, कंपनियों को अच्छी तरह से संरचित डेटा पाइपलाइनों और योग्य टीमों की आवश्यकता होती है ताकि वे एल्गोरिदम को प्रोग्राम कर सकें और परिणामों की व्याख्या कर सकें। इसके अलावा, डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करना और उन पूर्वाग्रहों से बचना भी महत्वपूर्ण है जो मॉडलों की सटीकता को प्रभावित कर सकते हैं।

आर्थिक बाधा के बावजूद, एक रिपोर्ट काफॉर्च्यून बिजनेस इनसाइट्सयह दिखाता है कि बाजार पहले ही इस तकनीकी अपडेट के लिए व्यवस्थित हो रहा है।अध्ययन के अनुसार, वैश्विक स्तर पर, मशीन लर्निंग से संबंधित आय, जो 2022 में लगभग 19.20 अरब अमेरिकी डॉलर थी, 2030 तक 225.91 अरब अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है, जिसमें लगभग 36.2% की वार्षिक वृद्धि दर है। यानि, जो कंपनियां अपडेट नहीं करेंगी, उन्हें प्रतिस्पर्धी बने रहने में बहुत कठिनाइयों का सामना करना पड़ेगा।

मशीन लर्निंग कई व्यवसायों के अस्तित्व के लिए एक निर्णायक कारक है। इस परिवर्तन के अग्रणी रहने के लिए, संगठनों को एक रणनीतिक दृष्टिकोण अपनाना चाहिए, जो वास्तविक समय में डेटा संग्रह और प्रबंधन पर केंद्रित हो और विशेषज्ञ प्रतिभाओं की योग्यता पर ध्यान केंद्रित करे। जो चुनौतियों को पार कर जाएंगी, वे बाजार में आगे रहने के लिए अधिक योग्य होंगी, जटिल निर्णयों को स्वचालित कर रही हैं और नवाचार को बढ़ावा दे रही हैं।

नई के प्रति आकर्षण या परिचित की सुरक्षा? हमें यह सवाल हर समय रहता है। बी2बी विपणन में, अक्सर हम "नई" को अगली बड़ी सच्चाई के रूप में लेबल करते हैं। क्या वह वास्तव में उतना ही नवीन है जितना लगता है?क्या आपने कभी सोचा है कि आप वास्तव में कुछ नया खोज रहे हैं या बस जो आप जानते हैं उसकी अच्छी तरह से प्रस्तुत पुनरावृत्ति कर रहे हैं?

सच्चाई यह है कि हमारा मस्तिष्क स्थिरता और पूर्वानुमान को पसंद करता है। अध्ययन से पता चलता है कि पूर्वानुमानित वातावरण कोर्टिसोल (तनाव हार्मोन) के स्तर को कम करता है और कल्याण की भावना को बढ़ाता है। कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय (यूनाइटेड किंगडम) के एक अध्ययन के अनुसार, कार्यस्थल में पूर्वानुमानित पैटर्न की परिचितता उत्पादकता में 27% तक सुधार कर सकती है।

हालांकि, हम ऐसे समय में रहते हैं जब "अलग" की खोज अक्सर विवेक को पीछे छोड़ देती है। और परिणामस्वरूप, वर्षों से स्थापित रुझान नए नामों के तहत फिर से उभरते हैं, बाजार को इस तरह आकर्षित करते हैं जैसे कि वे नई क्रांतियां हों।

मैं कुछ व्यावहारिक उदाहरण देता हूँ B2B डिजिटल मार्केटिंग में

• प्रभावशाली विपणनवह अंतिम पीढ़ी के डिजिटल इनोवेशन के रूप में माना जाता है। लेकिन, 40 के दशक में, एडवर्ड बर्नेस (सार्वजनिक संबंधों के पिता) ने प्रभावशाली व्यक्तियों की शक्ति का प्रदर्शन किया था जब उन्होंने ब्रांडों को मशहूर हस्तियों से जोड़कर प्रभाव पैदा किया।
• ग्राहक अनुभव (CX) –हालांकि यह एक "गर्म" शब्द है, "ग्राहक को केंद्र में रखने" का विचार 1960 के दशक में फिलिप कोटलर से लेकर विपणन पुस्तकों में मौजूद है।
• ऑनलाइन समुदायबिज़नेस-टू-बिज़नेस और बिज़नेस-टू-कंज़्यूमर इंटरैक्शंस का भविष्य माना जाने वाला ऑनलाइन समुदाय 1990 के दशक के पहले इंटरनेट समूहों और फोरम का एक विकास मात्र है।

तो हम इस चक्र में क्यों फंस जाते हैं? क्योंकि नया या नवीनता की भावना मस्तिष्क में पुरस्कार प्रणाली को सक्रिय करती है, डोपामाइन को मुक्त करती है। इसलिए, हम इन "संपूर्ण सत्य" के झंडे उठाने की ओर आकर्षित होते हैं। जैसे कि भविष्यवक्ता सेथ गोडिन ने ठीक कहा: "पुराने विचार नए संदर्भ में लागू होने पर नई कीमत हो सकते हैं।"

एक और अंतर्दृष्टि सिमोन सिनेके से आती है, जो कहते हैं: "लोग वह नहीं खरीदते हैं जो आप करते हैं, वे यह खरीदते हैं कि आप क्यों करते हैं।" यह हमें फिर से उस बात पर ले जाता है जो वास्तव में महत्वपूर्ण है: उद्देश्य और प्रभाव, बजाय लेबल के।

बहुत सारी "नई बातों" के बीच, जो हमें अलग बनाती है वह है समझदारी। हमें रुकना चाहिए, विचार करना चाहिए और पूछना चाहिए: क्या यह वास्तव में काम करता है या केवल इसलिए आकर्षित करता है क्योंकि यह अलग दिखता है?

यदि आप बी2बी डिजिटल मार्केटिंग या किसी अन्य क्षेत्र में हैं, तो प्रवृत्तियों को आलोचनात्मक दृष्टिकोण से देखने में निवेश करें और खुद से पूछें: "यहां वास्तव में नया क्या है?" शायद आप यह पता लगाएं कि आपको और नई चीजों की आवश्यकता नहीं है, बल्कि जो पहले से काम कर रहा है उसमें अधिक स्पष्टता और उद्देश्य की आवश्यकता है।

और आप? क्या आप कुछ नया खोज रहे हैं या कुछ जो काम करता है?