ਏਆਈ-ਅਧਾਰਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਨੇ ਖਪਤਕਾਰ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਖਪਤਕਾਰ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਸਦਾ ਧਿਆਨ, ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਇੱਛਾਵਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਦੱਸਿਆ ਜਾਵੇ। ਇਹ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ, ਜੋ ਕਦੇ ਵੱਡੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਜਾਪਦੀ ਸੀ, ਹੁਣ ਲਗਭਗ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਗਈ ਹੈ: ਪ੍ਰਚੂਨ ਤੋਂ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਤੱਕ, ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੋਂ ਮਨੋਰੰਜਨ ਤੱਕ, ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵਾਂ ਤੱਕ ਜੋ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਇਸ ਨਵੇਂ ਅਦਿੱਖ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਸ਼ਾਸਨ ਤੋਂ ਉੱਭਰਨ ਵਾਲੇ ਨੈਤਿਕ, ਵਿਵਹਾਰਕ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਇੱਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 'ਤੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਵਿਵਹਾਰ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਜੋ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੇ ਸੂਖਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਹਰ ਕਲਿੱਕ, ਸਕ੍ਰੀਨ ਸਵਾਈਪ, ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਬਿਤਾਇਆ ਸਮਾਂ, ਖੋਜ, ਪਿਛਲੀ ਖਰੀਦ, ਜਾਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਮੋਜ਼ੇਕ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮੋਜ਼ੇਕ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜ ਦੇ ਉਲਟ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਵੀ ਮਨੁੱਖ ਤਾਲਮੇਲ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦਾ, ਖਰੀਦ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੁਝਾਅ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਕੁਦਰਤੀ ਅਨੁਭਵ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਲੱਭ ਲਿਆ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਲੱਭ ਰਹੇ ਸਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗਣਿਤਿਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੁਆਰਾ ਉੱਥੇ ਲੈ ਜਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਖੋਜ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਰਗਰਮ ਖੋਜ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤਰਕ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਭਿੰਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਕੈਟਾਲਾਗ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਖਪਤਕਾਰ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਚੋਣ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ, ਸੁਆਦਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ, ਕੁਸ਼ਲ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਭੰਡਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਬਹੁਲਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਘੱਟ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨ ਘੱਟ ਦਿੱਖ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, AI ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਯੋਗਤਾ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਖਰੀਦ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਸਵੈ-ਇੱਛਾ ਦੀ ਇੱਛਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਦਰਸਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਿਤ, ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ, ਜਾਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਕੀ ਮੰਨਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮੌਕੇ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਜੋ AI ਵਿੱਚ ਵਧਦੇ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਉਤੇਜਕ-ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਪੁਲ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਰਵਾਇਤੀ ਮੀਡੀਆ ਦੀਆਂ ਵਧਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਦੀ ਘਟਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਹਾਈਪਰ-ਸੰਦਰਭੀ ਸੁਨੇਹੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਫਾਇਦਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੇ ਸਮਾਯੋਜਨ, ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਮੰਗ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਚੁਣੌਤੀ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਕਿੰਨੀ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ? ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਗਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ। ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਵਿੱਚ ਰਗੜ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਕੇ, ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਆਵੇਗਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਭਾਵਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਕਲਿੱਕ ਨਾਲ ਸਭ ਕੁਝ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਖਪਤ ਨਾਲ ਲਗਭਗ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਬੰਧ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਛਾ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆ ਵਿਚਕਾਰ ਰਸਤਾ ਛੋਟਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਖਪਤਕਾਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨੰਤ ਅਤੇ, ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਵੈਚਲਿਤ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਪਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਇੰਡਕਸ਼ਨ ਵਿਚਕਾਰ ਸੀਮਾ ਧੁੰਦਲੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਮੁੱਲ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸ ਲਈ ਖਰੀਦਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਜਾਂ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ?
ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਪੱਖਪਾਤ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਵੀ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਿਸਟਮ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਖਪਤਕਾਰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਦਾ ਪੱਖ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਹਾਸ਼ੀਏ 'ਤੇ ਧੱਕਦੇ ਹਨ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਤਪਾਦ, ਸੁਤੰਤਰ ਸਿਰਜਣਹਾਰ, ਅਤੇ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਕਸਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਦਿੱਖ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੱਡੇ ਖਿਡਾਰੀ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦਾ ਵਾਅਦਾ, ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਉਲਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੀ ਇਕਾਗਰਤਾ ਨੂੰ ਇਕਜੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਖਪਤਕਾਰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਿਸ਼ਾ ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਡਿਜੀਟਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪਾਵਰ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸੂਖਮ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹਿ-ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਜਿਹੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਵਪਾਰਕ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਨੈਤਿਕ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨਾਲ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਡਿਜੀਟਲ ਸਿੱਖਿਆ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਦਿੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕਿਵੇਂ ਸਵੈ-ਇੱਛਾ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਲਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਥਿਆਗੋ ਹੋਰਟੋਲਨ ਟੈਕ ਰਾਕੇਟ ਦੇ ਸੀਈਓ ਹਨ, ਇੱਕ ਸੇਲਜ਼ ਰਾਕੇਟ ਸਪਿਨ-ਆਫ ਜੋ ਰੈਵੇਨਿਊ ਟੈਕ ਸਮਾਧਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਪ੍ਰਾਸਪੈਕਟਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗਾਹਕ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਤੱਕ ਦੀ ਪੂਰੀ ਵਿਕਰੀ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਏਆਈ ਏਜੰਟ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਏਕੀਕਰਣ ਵਿਕਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
