ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਅਤਿਅੰਤ ਨਿੱਜੀਕਰਨ, ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕੀ ਸਰਹੱਦ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਉਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨੂੰ ਵੀ ਬਦਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਉਤਪਾਦ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਖੰਡਿਤ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਵਿਲੱਖਣ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਜੋ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ, ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਏਆਈ ਇੱਕ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ - ਖਰੀਦ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤੱਕ - ਹਾਈਪਰ-ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਛਾਵਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੱਲ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੰਨੇ ਖਾਸ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਅਕਸਰ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਪਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਗਤੀ 'ਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਇੱਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਤਿਹਾਸਕ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੌਸਮੀ, ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੌਸਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ, ਸਥਾਨਕ ਘਟਨਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ। ਇਹ ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਟਾਕਆਉਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਜਿਸਦੀ ਸਾਲਾਨਾ ਲਾਗਤ ਅਰਬਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਛੋਟਾਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਾਰਜਿਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਭੌਤਿਕ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ, ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਵੇਅਰਹਾਊਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸੈਂਸਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਵੰਡ ਕੇਂਦਰਾਂ ਨੂੰ ਆਰਡਰ ਰੀਡਾਇਰੈਕਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਇਸ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਤਿਅੰਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ: Mercado Libre ਅਤੇ Amazon
ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਡਿਜੀਟਲ ਸਟੋਰਫਰੰਟਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਅਤਿਅੰਤ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ। Mercado Libre ਅਤੇ Amazon ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹਰੇਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਪੰਨਾ ਲੇਆਉਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਗਾਹਕ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਖਰੀਦਿਆ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਸਾਈਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਕੁਝ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਇਆ ਸਮਾਂ, ਕਾਰਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਤੇ ਛੱਡੇ ਗਏ ਉਤਪਾਦ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਸਕ੍ਰੌਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਟਿਕਾਊ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, AI ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਈਮੇਲਾਂ ਤੱਕ, ਆਪਣੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਤਾਵਰਣ-ਅਨੁਕੂਲ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ CRM ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਜਨਸੰਖਿਆ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ 360-ਡਿਗਰੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਬੈਂਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨੂਬੈਂਕ, ਸਮਾਨ ਸਿਧਾਂਤ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਸਾਧਾਰਨ ਖਰਚ ਪੈਟਰਨਾਂ - ਸੰਭਾਵੀ ਧੋਖਾਧੜੀ - ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਗਾਹਕ ਦੇ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕਰਜ਼ੇ ਜਾਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਵਰਗੇ ਵਿੱਤੀ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਰਿਟੇਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਰੂਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ, ਜੋ ਕਿ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹਨ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ, ਮੌਸਮ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਗਾਹਕ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਰੂਟਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। UPS ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਸਾਲਾਨਾ ਲੱਖਾਂ ਡਾਲਰ ਬਚਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਭੌਤਿਕ ਸ਼ੈਲਫਾਂ 'ਤੇ IoT (ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਜ਼) ਸੈਂਸਰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਉਤਪਾਦ ਘੱਟ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਰੀਸਟਾਕਿੰਗ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਔਨਲਾਈਨ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਲਪ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਭੌਤਿਕ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਹ ਏਕੀਕਰਨ ਓਮਨੀਚੈਨਲ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਜੋ ਐਪ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਸੇ ਦਿਨ ਘਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਧੋਖਾਧੜੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਇੱਕ ਘੱਟ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਪਰ ਬਰਾਬਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਕਿ AI ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਈ-ਕਾਮਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸ਼ੱਕੀ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ - ਕਾਰਡ ਟਾਈਪਿੰਗ ਗਤੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡਿਵਾਈਸ ਤੱਕ - ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Mercado Libre, ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਅਪਰਾਧਿਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ ਬਲਕਿ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵੀ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਜਾਂ ਨੌਕਰਸ਼ਾਹੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸਾਰੇ ਗੁਲਾਬ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਤਿਅੰਤ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਵਾਲ ਵੀ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਸਿਹਤ ਇਤਿਹਾਸ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਪ੍ਰਚੂਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ), ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ ਵਿੱਚ LGPD ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ GDPR ਵਰਗੇ ਨਿਯਮ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਾਲ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਭਾਵੇਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ "ਕਾਰਜ-ਉਪਯੋਗ" ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ)। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, "ਜ਼ਿਆਦਾ-ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ" ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਖਾਸ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤਰਾ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਗਾਹਕ ਦੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਬੁਲਬੁਲੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਬੇਤਰਤੀਬਤਾ ਦੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ, ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਸਟੋਰ ਦੀ ਸ਼ਾਂਤੀ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਕੇ ਜਾਂ Spotify 'ਤੇ ਪਲੇਲਿਸਟ
ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਅਤਿਅੰਤ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਦੀ ਸਰਹੱਦ ਵਿੱਚ ਵਰਚੁਅਲ ਉਤਪਾਦ ਅਜ਼ਮਾਉਣ ਲਈ ਵਧੀ ਹੋਈ ਹਕੀਕਤ (AR) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ—ਇੱਕ ਅਵਤਾਰ ਨਾਲ ਕੱਪੜਿਆਂ 'ਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਹੀ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਜਾਂ AI ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮੰਗ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤਾਂ 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਜਾਂ ਸਮਾਰਟ ਚੈੱਕਆਉਟ ਵਰਗੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣਗੇ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਗੇ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵਧਾਉਣਗੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਤਪਾਦ ਵਰਣਨ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ, ਫੀਡਬੈਕ , ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪੈਕੇਜਿੰਗ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਅਵਿਵਹਾਰਕ ਪੱਧਰਾਂ ਤੱਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਤਿਅੰਤ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਇੱਕ ਲਗਜ਼ਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗਾਹਕ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਵਜੋਂ ਸਮਝਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਅਤੇ ਬਿਲਕੁਲ ਬੇਰਹਿਮ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਪ੍ਰਚੂਨ ਨੂੰ ਵਪਾਰਕ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਾਰ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ, ਵਿਲੱਖਣ ਸਬੰਧ ਬਣਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਤੱਕ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤੱਕ, ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਲਿੰਕ ਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ਕਤੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਹੁਣ ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਸਮਾਵੇਸ਼ੀ, ਨੈਤਿਕ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ, ਮਨੁੱਖੀ ਹੋਵੇ - ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰੇ, ਨਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ।
