एआई प्रशंसा दिवस: व्यवसाय रणनीति में एआई का वास्तविक दुनिया विकास

एआई उद्यम में अब एक भविष्यवाणी वाली अवधारणा नहीं है; यह कंपनियों के संचालन, प्रतिस्पर्धा और विकास का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। पिछले कुछ वर्षों में, जो एक बार उत्साह या हिचकिचाहट के साथ मिला था, वह अब एक सफल व्यवसाय रणनीति का एक आवश्यक चालक बन गया है। ग्राहक अनुभवों को व्यक्तिगत बनाने से लेकर विपणन, विश्लेषण और ग्राहक सेवा में निर्णयों का मार्गदर्शन करने तक, एआई संगठनों को उनके डेटा से अधिक प्राप्त करने और अपने ग्राहकों को अधिक प्रदान करने में मदद कर रहा है।

जैसा कि हम एआई प्रशंसा दिवस को चिह्नित करते हैं, यह स्पष्ट है कि हम एक नए युग में प्रवेश कर चुके हैं – एक जहां जिम्मेदार, जमीनी और व्यवसाय-संरेखित एआई अब वैकल्पिक नहीं है। वास्तविक चुनौती यह नहीं है कि एआई का उपयोग किया जाए, बल्कि यह कि इसे अच्छी तरह से कैसे उपयोग किया जाए।

स्मार्टर डेटा एआई के साथ शुरू होता है

उद्यमों में डेटा की बहुतायत है, जिसमें से अधिकांश डेटा प्रणालियों, सिलोस और टीमों में विभाजित है। एक हालिया सर्वेक्षण में पाया गया कि डेटा पेशेवर अपना लगभग आधा समय डेटा को तैयार करने में बिताते हैं trước कि यह उपयोग किया जा सके, एक आश्चर्यजनक कराधान नवाचार पर।

एआई ग्राहक डेटा स्थान में एक बल गुणक बन रहा है। पहचान समाधान को स्वचालित करने से लेकर वास्तविक समय खंडों को उत्पन्न करने और सक्रियण निर्णय लेने तक, एआई टीमों को मूल्य-समय को तेज करने और डेटा की लड़ाई की तुलना में रणनीति पर अधिक ध्यान केंद्रित करने में मदद कर रहा है। ChatGPT, Claude और Perplexity जैसे टूल्स ने नए अवसर खोले हैं, लेकिन एआई के सबसे प्रभावी अनुप्रयोग अभी भी व्यावहारिक समस्याओं का समाधान करने पर निर्भर करते हैं: मैनुअल कार्य प्रवाह को समाप्त करना, अंतर्दृष्टि और कार्रवाई के बीच की देरी को कम करना और ग्राहक के अनुभव को स्मार्ट, गोपनीयता-सुरक्षित बनाना।

सब के मूल में एक सरल सत्य है: एआई खराब डेटा को ठीक नहीं करता है। यदि आपका डेटा सिलो में है, अधूरा है या पुराना है, तो सबसे उन्नत मॉडल भी कम पड़ जाएगा। यही कारण है कि विश्वसनीय, सुलभ डेटा संपत्ति बनाना किसी भी उद्यम एआई प्रयास के लिए चरण शून्य है।

व्यावहारिक में जिम्मेदार एआई क्या दिखता है

शक्ति के साथ जिम्मेदारी आती है। जैसा कि एआई व्यवसाय प्रवाह में एक अधिक केंद्रीय भूमिका निभाता है, इसका डिजाइन और शासन मामला अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है।

जिम्मेदार एआई न्यायसंगतता, व्याख्यात्मकता और गोपनीयता के बारे में अधिक नहीं है; यह सुनिश्चित करने के बारे में है कि एआई टूल उपयोग करने योग्य, ऑडिट करने योग्य और वास्तविक दुनिया की सीमाओं के साथ संरेखित हैं। विश्वास तब कमाया जाता है जब टीमें मॉडल व्यवहार की जांच कर सकती हैं, प्रतिक्रिया प्रदान कर सकती हैं और बदलती जरूरतों के अनुसार प्रणालियों को अनुकूलित कर सकती हैं। एआई पर बने टूल्स को संस्करण, परिवर्तन ट्रैकिंग और पारदर्शिता का समर्थन करना चाहिए।

72% कार्यकारी कहते हैं कि उनके संगठनों ने एआई को अधिकांश पहलों में एकीकृत किया है – एक तिहाई से कम कहते हैं कि वे जुड़े जोखिमों का प्रबंधन करने के लिए तैयार हैं। जिम्मेदार एआई के लिए साझा फ्रेमवर्क, क्रॉस-फंक्शनल सहयोग और मॉडल सीमाओं और संगठनात्मक तैयारी दोनों की गहरी समझ की आवश्यकता होती है।

गोपनीयता एक और गैर-विचारहीन है, जिसके लिए एक तकनीकी आधार की आवश्यकता होती है जहां एक स्थिर ग्राहक पहचान सुरक्षित रूप से प्रबंधित की जाती है। यह पूरी तरह से संभव है कि एआई को डिज़ाइन किया जाए जो व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करता है जो ग्राहक विश्वास को समझौता किए बिना। लेकिन ऐसा प्रयास करने से पहले एक एकीकृत ग्राहक पहचान फाउंडेशन की आवश्यकता होती है जो स्केल पर सहमति और शासन को लागू करे।

प्रदर्शन जो व्यक्तिगत करता है

कुछ उपयोग के मामले एआई की संभावना को अधिक स्पष्ट रूप से प्रदर्शित करते हैं जितना कि व्यक्तिगतकरण करता है। चाहे वह एक ईमेल अभियान हो, एक ऐप अनुभव हो या ग्राहक सेवा इंटरैक्शन हो, आधुनिक उपभोक्ता उम्मीद करते हैं कि ब्रांड जानते हैं कि वे कौन हैं और वे क्या चाहते हैं, सभी को आक्रामक हुए बिना।

एआई ब्रांडों को व्यक्तिगतीकरण की अपेक्षाओं को पूरा करने में मदद करता है जो पैमाने पर हैं। लेकिन प्रभावी व्यक्तिगतीकरण अभी भी एक चीज पर निर्भर करता है: उच्च गुणवत्ता वाला डेटा। इसका अर्थ है ग्राहक पहचानों को उपकरणों में हल करना, व्यवहार को मॉडलिंग करना जैसा कि वे होते हैं और सुनिश्चित करते हैं कि डेटा साफ, पूर्ण, वर्तमान और सुलभ है।

मैककिंसे के अनुसार, जो ब्रांड डेटा-चालित व्यक्तिगतीकरण को अपनाते हैं वे राजस्व में 5-15% की वृद्धि कर सकते हैं और विपणन आरओआई में 30% तक सुधार कर सकते हैं। लेकिन वहां पहुंचने के लिए, उद्यम बढ़ते हुए एआई का उपयोग नहीं कर रहे हैं केवल विश्लेषण के लिए, बल्कि डेटा को तैयार करने के लिए भी – स्वचालित मॉडलिंग, निर्णय लेने और व्यवसाय प्रणालियों में वितरण।

हम इसे हर दिन देखते हैं। ब्रांड एआई का उपयोग मिलान दर में सुधार के लिए कर रहे हैं, जीवनकाल मूल्य जैसे गुणों की विशेषताओं की भविष्यवाणी करने के लिए और ग्राहक डेटा को अभियान, चैनलों और जीवनचक्र चरणों में सक्रिय करने के लिए, बिना कस्टम कोड लिखे या नाजुक डेटा पाइपलाइनों को बनाए रखे।

क्या आगे है: उद्यम रणनीति में एआई का भविष्य

अगले 12-24 महीनों में, एआई बोल्ट-ऑन टूल्स से गहराई से उद्यम बुनियादी ढांचे में एम्बेडेड हो जाएगा। प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, उद्यमों को ऐसी प्रणालियों की आवश्यकता होगी जो न केवल एआई-संगत हों बल्कि एआई-पहले भी हों।

यहाँ इसका क्या अर्थ है:

• स्केल पर डेटा तैयारता
  स्थिर गोदाम एआई को समृद्ध संदर्भ प्रदान करने वाले डेटा स्टोर में देगा, जो ग्राहक डेटा को वास्तविक समय में सुधारने, बढ़ाने और सक्रिय करने के लिए आवश्यक है। यह लचीलापन टीमों को तेजी से अंतर्दृष्टि प्रदान करने देता है, इंजीनियरिंग ओवरहेड के साथ कम।
• उपयोग-मामले-विशिष्ट मॉडलिंग
  एक मास्टर ग्राहक मॉडल बनाने के बजाय, उद्यम एआई का उपयोग विपणन खंडीकरण, वास्तविक समय यात्रा को अनुकूलित करने या कार्यकारी रिपोर्टिंग जैसे प्रत्येक व्यक्तिगत कार्य प्रवाह के लिए ग्राहक संदर्भ को अनुकूलित करने के लिए करेंगे।
• कंपोजेबल एआई टूलिंग
  मॉड्यूलर, इंटरऑपरेबल एआई घटक टीमों को जल्दी से निर्माण, परीक्षण और पुनरावृत्ति करने देंगे, छोटे से शुरू करें और क्रमिक मूल्य को महसूस करें।
• उद्यम एआई एजेंटों का उदय
  एआई कोपायलट ग्राहकों के लिए प्रश्नों का उत्तर देने से परे जाएंगे। वे ग्राहक की ओर से कार्रवाई करेंगे, ब्रांड के साथ ग्राहक के प्रोफाइल का उपयोग शुरुआती बिंदु के रूप में करते हुए। सबसे सटीक ग्राहक डेटा वाले ब्रांड इस लाभ से असमान रूप से लाभान्वित होंगे।
• हर किसी के लिए सुलभ एआई
  जनरेटिव इंटरफेस और लो-कोड टूलिंग के लिए धन्यवाद, एआई अब डेटा वैज्ञानिकों तक सीमित नहीं होगा। व्यवसाय उपयोगकर्ता रुझानों का अन्वेषण कर सकते हैं, सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं और एक पीएचडी या कतार में टिकट की आवश्यकता के बिना कार्रवाई कर सकते हैं।

एआई को रणनीति के साथ संरेखित करना, न कि केवल प्रौद्योगिकी के साथ

अंततः, प्रश्न यह नहीं है कि एआई शक्तिशाली है – यह आपकी रणनीति को इसका लाभ उठाने के लिए कैसे संरेखित करता है।

सबसे सफल संगठन वे होंगे जो न केवल एआई क्षमताओं में निवेश करते हैं बल्कि इसे काम करने के लिए अंतर्निहित डेटा बुनियादी ढांचे, शासन और संस्कृति में भी निवेश करते हैं। इसका अर्थ है पारदर्शिता के लिए निर्माण करना, डेटा गुणवत्ता को प्राथमिकता देना और हर टीम को तेजी से और जिम्मेदारी से आगे बढ़ने के लिए उपकरण देना।

हमने देखा है कि एआई कैसे मूल्य अनलॉक कर सकता है जब यह स्वच्छ ग्राहक डेटा में निहित होता है जो उपयोगिता के लिए डिज़ाइन किया गया है और कार्यों में एम्बेडेड है। जैसा कि हम आगे देखते हैं, यह स्पष्ट है कि एआई मॉडल या कोड के बारे में नहीं है – यह लोगों, साझेदारियों और उद्देश्य के बारे में है।

आगे का रास्ता संभावनाओं से भरा हुआ है, और यह कुछ ऐसा है जिसकी सराहना की जा सकती है।