सांता की तरह, व्यवसायों के पास चुनौतियों की कोई कमी नहीं है। यहाँ बताया गया है कि एआई कैसे मदद कर सकता है

हर साल, यह महसूस होता है कि यह घोषणा की जाती है कि यही वह छुट्टी का मौसम होगा जब तकनीक अंततः उपहार खरीदारी के बारे में हमें जो चीजें पसंद नहीं हैं, उन्हें ठीक कर देगी – शिपिंग देरी, आपूर्ति श्रृंखला की बोतलेंक, उत्पाद दोष, सही उपहार खोजने के लिए – सब कुछ। और हर साल,同じ समस्याएं वापस आती हैं, एक ताज़ा बर्फ की परत के साथ, विशेष रूप से उन कंपनियों के लिए जो छुट्टी के मौसम को सही तरीके से पूरा करने के लिए दबाव में हैं।

इस साल, ज़ाहिर है, लोकप्रिय गीत यह है कि एआई चीजों को बेहतर बना देगा। लेकिन कई कंपनियों ने पहले से ही एआई में महत्वपूर्ण संसाधनों का निवेश किया है, जिसके परिणामस्वरूप मध्यम परिणाम ही मिले हैं।

एक आगे का रास्ता है, सौभाग्य से। यदि आप वास्तव में जानना चाहते हैं कि कंपनियां एआई के पल का सबसे अच्छा उपयोग कैसे कर सकती हैं, तो स्लीक डेमो या कॉर्पोरेट रोडमैप पर नहीं देखें। सांता की दुकान पर देखें।

हाँ, सांता। वह जिसके पास लाल सूट, जॉली हंसी, रेनडियर, खिलौने और समय सीमा है जिसकी कोई सराहना नहीं करता। यदि आप घंटियों को दूर कर दें, तो उसकी बहुत प्रसिद्ध, शायद ही कभी देखी जाने वाली दुकान हर आधुनिक उद्यम की तरह लगती है जो दबाव में है: अच्छे इरादों वाला, अधिक विस्तारित, और ऐसी प्रणालियों को चला रहा है जो किसी भी तर्कसंगत नियंत्रण से अधिक तेजी से बढ़ गई हैं।

छुट्टी के हंगामे के भीतर दफन किए गए सवाल हैं जो कंपनियां वर्तमान में पूछ रही हैं: हम अपने उत्पादों को बाजार में लाने के लिए विश्वसनीय सॉफ्टवेयर कैसे बनाएं? हम डेटा के साथ बेहतर निर्णय कैसे लें? क्या हम बिना बाद में किसी समझाने योग्य गड़बड़ी के एआई का उपयोग कर सकते हैं?

उत्तरी ध्रुव की “रचनात्मक कोडबेस” समस्या

एक एल्फ़ की कल्पना करें जो प्रणालियों के आधार पर जहाज चला रहे हैं, जिसमें कंप्यूटर कोड भी शामिल है जो सदियों से जमा हुआ है। प्रत्येक एक थोड़ा अलग शैली है। कुछ अंतिम मिनट की मरम्मत से प्यार करते हैं। कुछ शपथ लेते हैं कि उनका संस्करण “अस्थायी पैच” के लिए ठीक है। कुछ अभी भी मैनुअल रूप से परीक्षण करते हैं क्योंकि “यह हमेशा से ऐसा ही किया गया है।” कोई भी इंजीनियर जो इसे पढ़ रहा है शायद ट्विच कर रहा है।

छुट्टी की जादू ने दुकान को उन चीजों से नहीं बचाया जो वास्तविक कंपनियों को प्रभावित करती हैं, जैसे कि बैकलॉग बिल्डअप, असंगत मानक, और नाजुक प्रणालियाँ जो केवल कभी-कभी व्यवहार करती हैं। ये तनाव ब्लैक फ्राइडे के साथ शुरू होने वाले हैं।

सुधार नहीं है अधिक जादू, यह अधिक संरचना है। नहीं कठोर, ब्यूरोक्रेटिक प्रक्रिया, लेकिन जो रचनात्मकता को अपने वजन के नीचे गिरने से रोकता है: हल्के पियर रिव्यू, स्वचालित परीक्षण, और पाइपलाइनें जो गुणवत्ता वाले डिज़ाइन और अपडेट को आगे बढ़ाती हैं बजाय इसके कि यह मौके पर छोड़ दें।

और हाँ, मशीन इंटेलिजेंस से थोड़ी मदद: उपकरण जो कोड को प्रदर्शन मुद्दों के लिए स्कैन कर सकते हैं, सुरक्षा जोखिमों को झंडा दिखा सकते हैं, और “यह निश्चित रूप से क्रिसमस ईव पर टूट जाएगा” खामियों की ओर इशारा कर सकते हैं जो किसी को भी भीड़ में नहीं मिलती हैं।

यह कुछ भी ग्लैमरस नहीं है। लेकिन यह एक कंपनी को दीवार से टकराने से अलग करता है जो विश्वसनीय रूप से शिपिंग कर रही है, यहां तक कि छुट्टी के मौसम के दौरान भी। एक बार जब दुकान वास्तव में देख सकती थी कि वास्तविक समय में क्या हो रहा था, तो इसके पास सीजन से सीखने के लिए जगह थी, न कि chỉ इसके लिए जीवित रहने के लिए।

रुडोल्फ की टैरिफ रात का भय और आपूर्ति श्रृंखला में वास्तविक चिंता

दुकान का दूसरा शांत संकट इस साल? टैरिफ।

यदि आप सोचते हैं कि सांता भू-राजनीति से मुक्त है, तो फिर से सोचें। जब खिलौना घटक अधिक महंगे हो जाते हैं और डिलीवरी धीमी हो जाती है, तो किसी को भी रेनडियर छुपा नहीं सकते हैं (और उनके माता-पिता से)। जिसने इस साल समस्या का समाधान नहीं किया, वह कसकर प्रतिबंध नहीं था, यह दृश्यता थी। एआई के लिए धन्यवाद, दुकान और अन्य कंपनियों के पास अब स्पष्ट आपूर्तिकर्ता डेटा है, जो वास्तविक समय में अपडेट होते हैं, और परिदृश्य मॉडल जो मानवों द्वारा शायद ही कभी जोर से पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं: क्या होगा अगर बैकअप आपूर्तिकर्ता ऑफलाइन हो जाए? क्या होगा अगर परिवहन बाधित हो जाए? क्या होगा अगर एक क्षेत्र में मांग में वृद्धि होती है और दूसरे में यह समतल हो जाती है?

एआई ने रेनडियर को प्रतिस्थापित नहीं किया। इसने दुकान को संकट मोड में जाने से पहले कार्रवाई करने का मौका दिया। पुरस्कार केवल कुशल उत्पादन नहीं था, यह शांत टीमें और कम आग लगाने वाले थे जिन्हें मध्यरात्रि में बुझाना था। जब टैरिफ मौसम के बीच में बदल गए, तो दुकान तुरंत देख सकती थी कि कौन से घटक अब अधिक महंगे हो गए थे, कौन से आपूर्तिकर्ता अचानक असंगत थे, और कहाँ इसे अपने छुट्टी के बजट से अधिक जाने से बचने के लिए स्थानांतरित करने की आवश्यकता थी। एआई-संचालित दृश्यता ने टीम को टैरिफ-मुक्त विकल्पों की पहचान करने, स्थानीय रूप से सourced घटकों का सुझाव देने और आगामी मौसम पैटर्न की बेहतर निगरानी की अनुमति दी। पूर्वानुमानों की तुलना वास्तविक परिणामों से करके, दुकान प्रक्रियाओं को परिष्कृत कर सकती थी, बोतलेंक का अनुमान लगा सकती थी और proactively समायोजित कर सकती थी। यह प्रतिक्रियात्मक संचालन को कुछ हद तक बुद्धिमत्ता में बदल दिया।

एआई उपभोक्ता वास्तव में ध्यान देते हैं और विश्वास करते हैं

छुट्टी के मौसम के दौरान, अधिकांश उपभोक्ता बैक-एंड कोड या आपूर्ति श्रृंखला के बारे में नहीं सोचते हैं। वे हर दिन एआई के साथ बातचीत कर रहे हैं, चाहे वह चैटबॉट हों जो अंतिम मिनट के प्रश्नों का उत्तर दे रहे हों या उपहारों की सिफारिश कर रहे हों, या व्यक्तिगत विज्ञापन जो उनके फीड में आ रहे हैं। और यह वह जगह है जहां विश्वास सबसे ज्यादा मायने रखता है।

कंपनियां यह पता लगा रही हैं कि यदि एआई प्रणाली मानव पर्यवेक्षण, व्याख्या या संदर्भ के बिना संचालित होती हैं, तो वे उपयोगकर्ताओं को निराश कर सकती हैं, विश्वास को बर्बाद कर सकती हैं और यहां तक कि प्रतिष्ठा को नुकसान भी पहुंचा सकती हैं।

विपणन और ग्राहक जुड़ाव को एक उदाहरण के रूप में लें: एआई सामग्री को बड़े पैमाने पर उत्पन्न करना आसान बनाता है, छुट्टी के ईमेल से लेकर सोशल विज्ञापन तक, लेकिन गति ही पर्याप्त नहीं है। खराब रूप से डिज़ाइन किए गए स्वचालन से स्वर, त्रुटियों या पूर्वाग्रह के लिए टोन-डेफ मैसेजिंग हो सकती है, जो कुछ उच्च-प्रोफाइल ब्रांडों ने इस सीजन में सामना किया है। एआई-जनरेटेड सामग्री पर निर्भर कंपनियों के लिए दांव तुरंत हैं। उपभोक्ता विश्वास, जुड़ाव और यहां तक कि बिक्री भी प्रभावित हो सकती है।

然后 ग्राहक सेवा है। चैटबॉट छुट्टी के दौरान बड़े पैमाने पर वॉल्यूम को संभाल सकते हैं, लेकिन मानव पर्यवेक्षण के बिना वे भ्रमित, अधूरी, असंवेदनशील या सीधे गलत प्रतिक्रियाएं प्रदान करने का जोखिम उठाते हैं। ग्राहकों को पता चलता है, और नकारात्मक अनुभव तेजी से फैलते हैं। एआई को मानवों के साथ डिज़ाइन करना सुनिश्चित करता है कि स्वर, सहानुभूति और निर्णय लेने की क्षमता पर विचार नहीं किया जाता है।

व्यक्तिगतीकरण इंजनों को भी मानवों की आवश्यकता होती है। चाहे यह एस्टी शॉपर्स को अद्वितीय उपहार डिजाइन करने में मदद कर रहा हो या खुदरा विक्रेताओं को सिफारिशें दे रहा हो, एआई को पारदर्शी, व्याख्या योग्य और संदर्भ जागरूक होना चाहिए। इसके बिना, सुझाव आक्रामक, ऑफ-बेस या डिस्कनेक्टेड महसूस कर सकते हैं, विशेष रूप से उच्च दबाव वाली छुट्टी खरीदारी के दौरान।

मुख्य विचार सरल है: लोगों के चारों ओर एआई को डिज़ाइन करें, न कि केवल प्रौद्योगिकी, गति या पैमाने के चारों ओर। स्पष्ट गार्डरेल और निरंतर पर्यवेक्षण न केवल नैतिक होने के बारे में हैं, वे व्यवसायों के लिए आवश्यक हैं। जिम्मेदार एआई मानव निर्णय को बढ़ाता है, इसे प्रतिस्थापित नहीं करता है, और यह सुनिश्चित करता है कि उपयोगकर्ता समझे जाते हैं, सम्मानित महसूस करते हैं और एक विश्वसनीय अनुभव बनाते हैं। छुट्टी के दौरान, यह एक निराशाजनक बातचीत और एक ऐसी बातचीत के बीच का अंतर बना सकता है जो ग्राहकों को वापस आने के लिए प्रेरित करती है।

तो हम सांता के बारे में बात क्यों कर रहे हैं?

उत्तरी ध्रुव एक सुविधाजनक प्रतिस्थापन है जो कंपनियां सार्वजनिक रूप से स्वीकार करने से हिचकिचाती हैं। कोडबेस जो सद्भावना से जुड़े हुए हैं, आपूर्ति श्रृंखला जो आसानी से टूट जाती है, एल्गोरिदम जो मौजूद हैं लेकिन उचित गार्डरेल या उपभोक्ता सुरक्षा के बिना हैं।

ये मुद्दे हर जगह मौजूद हैं – निर्माण से लेकर खुदरा तक सार्वजनिक एजेंसियों तक – लेकिन छुट्टी के मौसम का दबाव उन्हें नजरअंदाज करना मुश्किल बना देता है।

हालांकि, अच्छी खबर है। इसके लिए किसी स्ले की आवश्यकता नहीं है, एल्फ़, या लाल सूट को ठीक करने के लिए। व्यावहारिक इंजीनियरिंग, स्पष्ट डेटा और एआई का जिम्मेदारी से उपयोग जिम्मेदार मानव निर्णय के साथ जोड़ा जा सकता है, वास्तविक दुनिया में समान समस्याओं का समाधान कर सकता है।

यदि सांता की दुकान अपने दिल को खोए बिना विकसित हो सकती है, तो बाकी लोगों को भी इसे प्रबंधित करने में सक्षम होना चाहिए, आदर्श रूप से दिसंबर तक शुरू करने की प्रतीक्षा किए बिना।