ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ద్వారా నడిచే వ్యక్తిగతీకరణ మనం డిజిటల్ ఉత్పత్తులతో సంభాషించే విధానాన్ని మారుస్తోంది. పెరుగుతున్న అధునాతన అల్గారిథమ్లతో, కంపెనీలు వినియోగదారుల వ్యక్తిగత అవసరాలకు అనుగుణంగా మరింత స్పష్టమైన, ఊహించదగిన అనుభవాలను అందించగలవు.
మెకిన్సే నివేదిక ప్రకారం, 71% మంది వినియోగదారులు వ్యక్తిగతీకరించిన పరస్పర చర్యలను ఆశిస్తున్నారు మరియు దీనిలో పెట్టుబడి పెట్టే బ్రాండ్లు వారి ఆదాయాన్ని 40% వరకు పెంచుకోవచ్చు. అయితే, ఈ దృశ్యం గోప్యత, సాంకేతిక ఆధారపడటం మరియు వినియోగదారు అనుభవంలో ఆటోమేషన్ యొక్క పరిమితుల గురించి కూడా ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది.
వ్యక్తిగతీకరణ ఎల్లప్పుడూ కస్టమర్ సేవలో విభిన్నంగా ఉంది, కానీ ఇటీవల వరకు, ఇది మాన్యువల్ మరియు శ్రమతో కూడిన ప్రక్రియ. నేడు, AI కేవలం స్థిర నియమాలను పాటించదు. ఇది ప్రతి పరస్పర చర్య నుండి నేర్చుకుంటుంది, వినియోగదారు ప్రాధాన్యతలను బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి సిఫార్సులను డైనమిక్గా సర్దుబాటు చేస్తుంది.
కానీ అది సులభం అని కాదు. ప్రతి కంపెనీకి నిర్దిష్ట మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడంలో అతిపెద్ద సవాలు ఉంది. అక్కడే ఆటోమేషన్ యొక్క విరుద్ధం వస్తుంది: AI కొన్ని విధులను భర్తీ చేయగలదు, కానీ అది మానవ కారకం యొక్క అవసరాన్ని తొలగించదు - వాస్తవానికి, ఉద్యోగ మార్కెట్లో పాత్రల పునఃసృష్టి జరుగుతుంది. ఈ మోడళ్లకు సంబంధిత మరియు సందర్భోచిత డేటాను అందించాలి, తద్వారా అవి కస్టమర్కు నిజంగా విలువను జోడిస్తాయి మరియు ఈ కదలికను అర్థం చేసుకుని త్వరగా స్వీకరించే వారికి భారీ పోటీ ప్రయోజనం ఉంటుంది.
ఇప్పుడు, గొప్ప అవకాశం ప్రాసెస్ ఆప్టిమైజేషన్లో మాత్రమే కాకుండా, కొత్త వ్యాపార నమూనాలను సృష్టించడంలో కూడా ఉంది. AIతో, గతంలో పోటీ పడే స్థాయి లేని కంపెనీలు ఇప్పుడు అధునాతన వ్యక్తిగతీకరణను మరియు ఆన్-డిమాండ్ AI-ఆధారిత సేవలు వంటి కొత్త రూపాల డబ్బు ఆర్జనను కూడా అందించగలవు.
సానుకూల ప్రభావాలను నిర్ధారించడానికి కంపెనీలు ఆవిష్కరణ మరియు బాధ్యతను ఎలా సమతుల్యం చేయగలవు?
AI ఒక నియంత్రికగా కాకుండా, ఒక ఎనేబుల్గా ఉండాలి. నేను మూడు ప్రాథమిక స్తంభాలను వివరిస్తాను:
- పారదర్శకత మరియు వివరణాత్మకత చాలా అవసరం. AI నమూనాలు "బ్లాక్ బాక్స్లు" కావు; అపనమ్మకం మరియు ప్రశ్నార్థకమైన నిర్ణయాలను నివారించడం ద్వారా ఉపయోగించిన ప్రమాణాలకు సంబంధించి స్పష్టత అవసరం.
- డిజైన్ ద్వారా గోప్యత మరియు భద్రత : ఉత్పత్తి సిద్ధమైన తర్వాత డేటా భద్రత మరియు రక్షణ "ప్యాచ్" కాకూడదు. దీనిని అభివృద్ధి ప్రారంభం నుండే పరిగణించాలి.
- బహుళ విభాగ బృందాలు మరియు నిరంతర అభ్యాసం : AI సాంకేతికత, ఉత్పత్తి, మార్కెటింగ్ మరియు కస్టమర్ సేవ మధ్య ఏకీకరణను కోరుతుంది. బృందాలు కలిసి పనిచేయకపోతే, అమలు తప్పుగా అమర్చబడి, అసమర్థంగా మారవచ్చు.
డిజిటల్ ఉత్పత్తుల వ్యక్తిగతీకరణ మరియు వినియోగం
వ్యక్తిగతీకరణపై AI ప్రభావం నిజ సమయంలో పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయగల మరియు నేర్చుకునే దాని సామర్థ్యం నుండి వస్తుంది. గతంలో, వ్యక్తిగతీకరణ స్టాటిక్ నియమాలు మరియు స్థిర విభజనలపై ఆధారపడింది. ఇప్పుడు, లీనియర్ రిగ్రెషన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లతో కలిపి, సిస్టమ్లు వినియోగదారు ప్రవర్తనను ట్రాక్ చేస్తూ సిఫార్సులను డైనమిక్గా నేర్చుకుంటాయి మరియు సర్దుబాటు చేస్తాయి.
ఇది ఒక క్లిష్టమైన సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది: స్కేలబిలిటీ. AIతో, కంపెనీలు మాన్యువల్ సర్దుబాట్లు చేయడానికి భారీ బృందం అవసరం లేకుండానే హైపర్-వ్యక్తిగతీకరించిన అనుభవాలను అందించగలవు.
ఇంకా, AI డిజిటల్ ఉత్పత్తుల వినియోగాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది, పరస్పర చర్యలను మరింత స్పష్టమైన మరియు ద్రవంగా మారుస్తుంది. కొన్ని ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలు:
- సంభాషణల సందర్భాన్ని నిజంగా అర్థం చేసుకునే మరియు కాలక్రమేణా మెరుగుపడే వర్చువల్ సహాయకులు
- వినియోగదారు ప్రాధాన్యతల ఆధారంగా కంటెంట్ మరియు ఆఫర్లను స్వయంచాలకంగా సర్దుబాటు చేసే సిఫార్సు ప్లాట్ఫారమ్లు
- వినియోగదారుడు వెతకడానికి ముందే వారికి ఏమి అవసరమో AI అంచనా వేసే ముందస్తు అంచనా వ్యవస్థలు అవసరం
AI అనేది ఇప్పటికే ఉన్న డిజిటల్ ఉత్పత్తులను మెరుగుపరచడమే కాదు; ఇది కొత్త ప్రామాణిక అనుభవాన్ని సృష్టిస్తోంది. ఇప్పుడు ఉన్న సవాలు ఏమిటంటే సమతుల్యతను కనుగొనడం: ఈ సాంకేతికతను ఉపయోగించి అదే సమయంలో మరింత మానవీయ మరియు సమర్థవంతమైన అనుభవాలను ఎలా సృష్టించాలి?
వ్యూహంలో వినియోగదారుని కేంద్రబిందువుగా ఉంచడమే ఆవిష్కరణకు కీలకం. బాగా అమలు చేయబడిన AI విలువను జోడించాలి, తద్వారా వినియోగదారుడు తమ డేటాపై నియంత్రణ కోల్పోయారని భావించరు. ఆవిష్కరణ మరియు బాధ్యతను సమతుల్యం చేసే కంపెనీలు దీర్ఘకాలికంగా పోటీ ప్రయోజనాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
