ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವು ನಾವು ಡಿಜಿಟಲ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಕಂಪನಿಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ, ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
ಮೆಕಿನ್ಸೆ ವರದಿಯ ಪ್ರಕಾರ, ಶೇ. 71 ರಷ್ಟು ಗ್ರಾಹಕರು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಇದರಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಆದಾಯವನ್ನು 40% ವರೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಗೌಪ್ಯತೆ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಅವಲಂಬನೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವದಲ್ಲಿ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆಯೂ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ.
ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವು ಯಾವಾಗಲೂ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇತ್ತೀಚಿನವರೆಗೂ, ಇದು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಶ್ರಮದಾಯಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿತ್ತು. ಇಂದು, AI ಕೇವಲ ಸ್ಥಿರ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಪ್ರತಿ ಸಂವಹನದಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ ಅದು ಸುಲಭ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಂಪನಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದರಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲು ಇದೆ. ಅಲ್ಲಿಯೇ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದ ವಿರೋಧಾಭಾಸ ಬರುತ್ತದೆ: AI ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು ಮಾನವ ಅಂಶದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ - ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಉದ್ಯೋಗ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಪಾತ್ರಗಳ ಮರುಶೋಧನೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವವರು ದೊಡ್ಡ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ.
ಈಗ, ಉತ್ತಮ ಅವಕಾಶವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಹೊಸ ವ್ಯವಹಾರ ಮಾದರಿಗಳ ರಚನೆಯಲ್ಲೂ ಇದೆ. AI ಯೊಂದಿಗೆ, ಹಿಂದೆ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಲು ಪ್ರಮಾಣದ ಕೊರತೆಯಿದ್ದ ಕಂಪನಿಗಳು ಈಗ ಸುಧಾರಿತ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ ಮತ್ತು ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇರೆಗೆ AI ಆಧಾರಿತ ಸೇವೆಗಳಂತಹ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಹಣಗಳಿಕೆಯನ್ನು ಸಹ ನೀಡಬಹುದು.
ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪನಿಗಳು ನಾವೀನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಬಹುದು?
AI ನಿಯಂತ್ರಕವಲ್ಲ, ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಂತಿರಬೇಕು. ನಾನು ಮೂರು ಮೂಲಭೂತ ಸ್ತಂಭಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತೇನೆ:
- ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸುವಿಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. AI ಮಾದರಿಗಳು "ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು" ಆಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಅಪನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಳಸುವ ಮಾನದಂಡಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ವಿನ್ಯಾಸದ ಮೂಲಕ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ : ಉತ್ಪನ್ನ ಸಿದ್ಧವಾದ ನಂತರ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣೆ "ಪ್ಯಾಚ್" ಆಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಆರಂಭದಿಂದಲೇ ಇದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು.
- ಬಹುಶಿಸ್ತೀಯ ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಕಲಿಕೆ : AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ಉತ್ಪನ್ನ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯ ನಡುವೆ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ತಂಡಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ, ಅನುಷ್ಠಾನವು ತಪ್ಪಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಷ್ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು.
ಡಿಜಿಟಲ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತತೆ
ವೈಯಕ್ತೀಕರಣದ ಮೇಲೆ AI ಯ ಪ್ರಭಾವವು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ಹಿಂದೆ, ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವು ಸ್ಥಿರ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ವಿಭಾಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿತ್ತು. ಈಗ, ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತದೊಂದಿಗೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ.
ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ: ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ. AI ಯೊಂದಿಗೆ, ಕಂಪನಿಗಳು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ದೊಡ್ಡ ತಂಡದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆಯೇ ಹೈಪರ್-ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
ಇದಲ್ಲದೆ, AI ಡಿಜಿಟಲ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದೆ, ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಮತ್ತು ದ್ರವವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಸಂಭಾಷಣೆಗಳ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸುವ ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರು
- ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುವ ಶಿಫಾರಸು ವೇದಿಕೆಗಳು
- ಬಳಕೆದಾರರು ಹುಡುಕುವ ಮೊದಲೇ ಅವರಿಗೆ ಏನು ಬೇಕಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು AI ಊಹಿಸುವಂತಹ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ
AI ಕೇವಲ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡಿಜಿಟಲ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ; ಇದು ಹೊಸ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅನುಭವವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈಗಿನ ಸವಾಲು ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವುದು: ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಮಾನವ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು?
ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿ ಇಡುವುದರಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಕೀಲಿಕೈ ಇದೆ. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾದ AI ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕು, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಕಳೆದುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆಂದು ಭಾವಿಸಬಾರದು. ನಾವೀನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವ ಕಂಪನಿಗಳು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ.
