एआई एप्रिसिएशन डे: व्यवसाय रणनीति में एआई का वास्तविक-विश्व विकास

उद्यम में एआई 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 सावधानी के साथ मिला था, वह अब एक सफल व्यवसाय रणनीति का एक आवश्यक चालक बन गया है। व्यक्तिगत ग्राहक अनुभवों से लेकर विपणन, विश्लेषण और ग्राहक सेवा में निर्णयों को मार्गदर्शन करने तक, एआई संगठनों को अपने डेटा से अधिक प्राप्त करने और अपने ग्राहकों को अधिक प्रदान करने में मदद कर रहा है।

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

एआई के साथ स्मार्टर डेटा शुरू होता है

उद्यमों में डेटा की भरमार 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 तैयार करने में बिताते हैं trước कि यह उपयोग किया जा सके, जो नवाचार पर एक आश्चर्यजनक कर है।

एआई ग्राहक डेटा स्थान में एक शक्ति गुणक बन रहा है। पहचान संकल्प से लेकर वास्तविक समय खंडों को उत्पन्न करने और सक्रियण निर्णय लेने तक, एआई टीमों को समय-समय पर मूल्य बढ़ाने और डेटा प्रबंधन की तुलना में अधिक रणनीति पर ध्यान केंद्रित करने में मदद कर रहा है। चैटजीपीटी, क्लॉड और परप्लेक्सिटी जैसे टूल्स ने नए अवसर खोले हैं, लेकिन एआई के सबसे प्रभावी अनुप्रयोग अभी भी व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के लिए नीचे आते हैं: मैनुअल कार्य प्रवाह को समाप्त करना, अंतर्दृष्टि और कार्रवाई के बीच की देरी को कम करना और गोपनीयता-सुरक्षित ग्राहक अनुभवों का निर्माण करना।

इसके मूल में एक सरल सत्य है: एआई खराब डेटा को ठीक नहीं कर सकता। यदि आपका डेटा सिलोed, अधूरा या पुराना है, तो यहां तक कि सबसे उन्नत मॉडल भी कम पड़ जाएंगे। यही कारण है कि विश्वसनीय, सुलभ डेटा संपत्तियों का निर्माण किसी भी उद्यम एआई प्रयास के लिए चरण शून्य है।

जिम्मेदार एआई व्यवहार में क्या दिखता है

शक्ति के साथ जिम्मेदारी आती है। जैसा कि एआई व्यवसाय प्रवाह में एक अधिक केंद्रीय भूमिका निभाता है, इसका डिज़ाइन और शासन अधिक मायने रखता है।

जिम्मेदार एआई न्यायसंगतता, व्याख्यात्मकता और गोपनीयता से अधिक है; यह सुनिश्चित करने के बारे में है कि एआई टूल उपयोगकर्ता-मित्र, 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 लिए प्रणालियों को अनुकूलित कर सकती हैं। एआई पर आधारित टूल्स को संस्करण, परिवर्तन ट्रैकिंग और पारदर्शिता का समर्थन करना चाहिए।

हालांकि गोद लेने की दर बढ़ रही है, 72% कार्यकारी कहते हैं कि उनके संगठनों ने अधिकांश पहलों में एआई को एकीकृत किया है – एक तिहाई से कम कहते हैं कि वे 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 है।

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

प्रदर्शन करने वाला व्यक्तिगतकरण

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 बातचीत हो, आधुनिक उपभोक्ता उम्मीद करते हैं कि ब्रांड जानते हैं कि वे कौन हैं और वे क्या चाहते हैं, बिना आक्रामक हुए।

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 मतलब है कि उपकरणों और व्यवहारों के पार उपभोक्ता पहचानों का समाधान करना, जैसा कि वे होते हैं, और सुनिश्चित करना कि डेटा साफ, पूरा और वर्तमान है।

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

हमें यह हर दिन देखने को मिलता है। ब्रांड एआई का उपयोग मैच दर में सुधार, जीवन मूल्य जैसे विशेषताओं की भविष्यवाणी करने और ग्राहक डेटा को अभियानों, चैनलों और जीवन चक्र चरणों में सक्रिय करने के लिए कर रहे हैं, बिना कस्टम कोड लिखे या नाजुक डेटा पाइपलाइनों को बनाए रखे।

एआई का भविष्य: उद्यम रणनीति में एआई का भविष्य

अगले 12-24 महीनों में, एआई बोल्ट-ऑन टूल्स से लेकर उद्यम बुनियादी ढांचे में गहराई से निहित 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:

• पैमाने पर डेटा तैयारता
  स्थिर गोदाम वास्तविक समय में ग्राहक डेटा को परिष्कृत, पूरक और सक्रिय करने के लिए एआई को समृद्ध संदर्भ प्रदान करने वाले डेटा स्टोर में देगा। यह लचीलापन टीमों को कम इंजीनियरिंग ओवरहेड के साथ तेजी से अंतर्दृष्टि प्रदान करने देता है।
• उपयोग-विशिष्ट मॉडलिंग
  एक मास्टर ग्राहक मॉडल बनाने के बजाय, उद्यम विभिन्न कार्य प्रवाहों के लिए ग्राहक संदर्भ को अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग करेंगे, चाहे वह विपणन खंडीकरण, वास्तविक समय यात्रा का अनुकूलन या कार्यकारी रिपोर्टिंग हो।
• संग्रहीत एआई टूलिंग
  मॉड्यूलर, इंटरऑपरेबल एआई घटकों को टीमों को तेजी से निर्माण, परीक्षण और पुनरावृत्ति करने देगा, छोटे से शुरू करने और क्रमिक मूल्य को महसूस करने। यह प्रयोग को प्रोत्साहित करेगा और उत्पाद, डेटा और व्यवसाय टीमों के बीच लूप को कस देगा।
• उद्यम एआई एजेंटों का उदय
  एआई कोपायलट ग्राहकों के प्रश्नों का उत्तर देने से परे जाएंगे। वे एक ग्राहक की ओर से कार्रवाई करेंगे, एक ब्रांड के साथ ग्राहक के प्रोफाइल का उपयोग करके प्रारंभिक बिंदु के रूप में। 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 उपयोगकरियों को रुझानों का अन्वेषण करने, सामग्री उत्पन्न करने और टिकट की प्रतीक्षा में बिना कार्रवाई करने में सक्षम होंगे।

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

अंततः, प्रश्न यह नहीं है कि एआई शक्तिशाली है – यह है कि आप इसका लाभ उठाने के लिए अपनी रणनीति को कैसे संरेखित करते हैं।

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 मतलब है कि पारदर्शिता के लिए निर्माण करना, डेटा गुणवत्ता को प्राथमिकता देना और हर टीम को तेजी से और जिम्मेदारी से आगे बढ़ने के लिए उपकरण प्रदान करना।

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 निहित 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 करने लायक है।