ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI), ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਇਸਦੇ ਉਤਪੰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਵਪਾਰਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਠੋਸ ਹਕੀਕਤ ਬਣਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਰ ਦੇ ਵਾਅਦੇ ਤੋਂ ਚਲੀ ਗਈ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਤਰੱਕੀ ਅਚਾਨਕ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਇਹ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਵਿਕਸਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਹੁਣ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਦੇ ਲਗਭਗ ਹਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਯੋਗ ਲੱਭਦੀ ਹੈ।
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, AI ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ। ਇਹ ਉਦਯੋਗ, ਜੋ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਭੰਡਾਰ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਸੀ, ਪਿਛਲੇ ਦੋ ਦਹਾਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਵੱਲ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਲਹਿਰ ਨੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ-ਅਧਾਰਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ, ਮੁਹਿੰਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਰੁਝਾਨਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇਕੱਤਰ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ, ਕਰਾਸ-ਰੈਫਰੈਂਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅੱਜ, ਖਪਤਕਾਰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਚਨਾਤਮਕ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਮੁਹਿੰਮ ਦੇ ਲਾਈਵ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਸ ਦੇ ਸਵਾਗਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਉਹ ਕੰਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਫੋਕਸ ਸਮੂਹਾਂ ਨਾਲ ਹਫ਼ਤਿਆਂ - ਜਾਂ ਮਹੀਨਿਆਂ - ਦੀ ਗੁਣਾਤਮਕ ਖੋਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ, ਹੁਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਨਾਲ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਖੋਜ ਪੁਰਾਣੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਜੋ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਉਹ ਪੂਰਕਤਾ ਹੈ: AI ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਚੁਸਤ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦਾ ਸਹਿਯੋਗੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਬਦਲ ਨਹੀਂ।
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਹਰ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਗਿਆਨ, ਸ਼ਿੰਗਾਰ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੀ ਭਲਾਈ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਫੈਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਉਹ ਟੈਸਟ ਜੋ ਕਦੇ ਜਾਨਵਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਸਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਰਸਾਇਣਕ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਮਿਸ਼ਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ ਜੋ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਹਨ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, AI ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਅਲੋਨ ਔਜ਼ਾਰ ਤੋਂ ਵੱਧ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਹੋਰ ਉੱਭਰ ਰਹੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ "ਆਰਕੇਸਟਰੇਟਰ" ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, 3D ਮਾਡਲਿੰਗ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ਼ ਥਿੰਗਜ਼ (IoT) ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸੰਭਵ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਉਤਪਾਦਨ ਲੜੀ ਦੀ ਪੁਨਰਗਠਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਹੁਣ ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਜੇ" AI ਨੂੰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਸਗੋਂ ਇਹ "ਕਿਵੇਂ" ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਇਸਦੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਦੇਖਭਾਲ, ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ - ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਇਸ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਫਾਇਦਾ ਹੋਵੇਗਾ।
