अमेज़ॅन कॉर्पोरेट ऑपरेशंस के लिए एजेंट एआई पर दांव लगा रहा है; विशेषज्ञ मार्केटिंग एआई की प्रभावशीलता पर चर्चा करते हैं
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अमेज़ॅन कॉर्पोरेट ऑपरेशंस के लिए एजेंट एआई पर दांव लगा रहा है; विशेषज्ञ मार्केटिंग एआई की प्रभावशीलता पर चर्चा करते हैं

प्रौद्योगिकी का भविष्य एजेंट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास की ओर इशारा करता है, और इस तकनीक को अपनाना गति पकड़ रहा है। कॉग्निज़ेंट और गूगल क्लाउड के बीच साझेदारी के विस्तार के हिस्से के रूप में 'जेमिनी फ्रंटियर कैपेबिलिटी ग्रुप' बनाया गया है। यह समूह गूगल के उपयोग के लिए तैयार एआई प्लेटफॉर्म और एआई डेवलपर के रूप में कॉग्निज़ेंट की उद्योग और इंजीनियरिंग विशेषज्ञता को एक साथ लाता है।

इस समूह का समर्थन कॉग्निज़ेंट के 18,000 से अधिक कर्मचारी और महत्वपूर्ण संयुक्त निवेश करते हैं। इसके समानांतर, प्रारंभिक सार्वजनिक पेशकश (आईपीओ) से पहले, जियो प्लेटफॉर्म्स के एंकर पैकेज ने 2.5 लाख रुपये की राशि के आवेदन आकर्षित किए। कंपनी ने एंकर शेयरधारकों को 1,119 रुपये प्रति शेयर की कीमत पर 7.24 मिलियन शेयर आवंटित किए, जिसमें LIC को सबसे बड़ा हिस्सा मिला।

इसके अलावा, स्टार्टअप हुनर.एआई ने ब्लूम वेंचर्स के नेतृत्व में सीरीज ए फंडिंग राउंड में 40 करोड़ रुपये जुटाए। इस दौर में हैदराबाद एंजल्स फंड, टुगेदर फंड, सीडस्टार्ज़, एवीएनएम वेंचर्स, फिजिक्सवाला के सह-संस्थापक प्रातेेक माहेश्वरी और अलख पांडे, और मीडियामिंट के सह-संस्थापक आदित्य वूची ने भी भाग लिया। यह स्टार्टअप, जो गहन फ्रंटलाइन वाले उद्योगों के लिए विशेष एआई प्रौद्योगिकियां विकसित कर रहा है, धन का उपयोग एआई बुनियादी ढांचे के निर्माण, उत्पाद विकास और बिक्री चैनलों के विस्तार के लिए करने की योजना बना रहा है।

रेडसीयर की रिपोर्ट के अनुसार, देश में ऑनलाइन खुदरा बाजार इस वर्ष 90 बिलियन डॉलर से अधिक होने का अनुमान है, जिसमें किराने के सामान की श्रेणी मोबाइल उपकरणों को पीछे छोड़ देगी। ई-कॉमर्स वस्तुओं की मात्रा में सालाना लगभग 25% की वृद्धि हुई है, जो 2026 की पहली छमाही में लगभग 38 बिलियन डॉलर तक पहुंच गई है, जो चार वर्षों में पहली छमाही का सबसे मजबूत प्रदर्शन था।

इस समाचार बुलेटिन में कॉर्पोरेट संचालन के लिए एजेंट एआई पर अमेज़ॅन के दांव और मार्केटिंग एआई उपकरणों की प्रभावशीलता के प्रश्न पर विचार किया गया है: क्या वे वास्तव में लाभ बढ़ाते हैं या वे केवल शोर हैं।

तकनीकी घटनाओं का अवलोकन

टेकस्पार्क्स 2026 कार्यक्रम में, अमेज़ॅन में मशीन लर्निंग के उपाध्यक्ष राजीव रस्तोगी ने कॉर्पोरेट संचालन की पूरी परत में एजेंट एआई की बढ़ती भूमिका पर प्रकाश डाला। उन्होंने स्थिर सॉफ़्टवेयर से स्वायत्त प्रणालियों में बदलाव पर टिप्पणी की जो प्राकृतिक भाषा में निर्देशों को समझ सकती हैं।

रस्तोगी ने प्रमुख तकनीकी स्टार्टअप इवेंट योरस्टोरी के 17वें कार्यक्रम में 'फायरसाइड चैट' प्रारूप में बताते हुए कहा कि 'एजेंट समस्या को हल करने के लिए गतिशील रूप से योजना बनाते हैं और संबंधित उपकरणों को कॉल करते हैं'।

परिवर्तन का चालक

ये स्वायत्त एजेंट अनुरोधों का मूल्यांकन करने, कार्यों का क्रम बनाने और जटिल कार्यों को शुरू से अंत तक पूरा करने के लिए विशिष्ट डिजिटल उपकरणों से संपर्क करने में सक्षम हैं, बजाय इसके कि हर चरण में मानवीय हस्तक्षेप पर निर्भर रहें। अमेज़ॅन के भीतर, यह परिचालन परत Rufus जैसी प्रणालियों में कार्य करती है - खरीदारी के लिए एक संवादात्मक सहायक जो ग्राहकों के अनुरोधों का विश्लेषण करता है, मूल्य फ़िल्टर लागू करता है, खोज इंजनों को कॉल करता है और उपयोगकर्ताओं को उत्पाद तुलना और चेकआउट प्रक्रिया के माध्यम से निर्देशित करता है। इसी तरह, विक्रेता सहायक स्वचालित रूप से उत्पाद विवरण भरते हैं, इन्वेंट्री की निगरानी करते हैं और छोटे व्यवसायों को अंतर्राष्ट्रीय निर्यात आवश्यकताओं का पालन करने में मदद करते हैं।

रस्तोगी के अनुसार, अंततः उद्योग वास्तविक वैश्विक मॉडल की ओर बढ़ेगा जिनमें भौतिक स्थानों और पर्यावरण व्यवहार की आंतरिक समझ होगी, जिससे उद्यम स्वचालन के लिए एक व्यावहारिक और आर्थिक रूप से कुशल आधार बनेगा।

विपणन और निर्णय लेना

टेकस्पार्क्स 2026 कार्यक्रम में, क्लेवरटैप, मार्केटिंग ऑटोमेशन और ग्राहक जुड़ाव प्लेटफॉर्म के सह-संस्थापक और विपणन निदेशक आनंद जैन ने समझाया कि मार्केटिंग टीमों को जेनरेटिव एआई पर आधारित बुनियादी उत्पादकता उपकरणों से आगे बढ़कर वास्तविक व्यावसायिक लाभ प्रदान करने वाली वास्तविक समय में स्वायत्त निर्णय लेने वाली प्रणालियों की ओर क्यों बढ़ना चाहिए।

मार्केटिंग रणनीति पर एक मास्टरक्लास के दौरान, जैन ने नेताओं से आग्रह किया कि वे साधारण युक्तियों तक सीमित न रहें, बल्कि मनोरंजन के लिए एआई का उपयोग करने से हटकर वास्तविक व्यावसायिक परिणाम प्राप्त करने की ओर बढ़ें। उन्होंने सवाल उठाया कि क्या एआई का उपयोग करके सामग्री बनाना वास्तव में विकास को बढ़ावा देता है, पूछते हुए: 'क्या यह वास्तव में व्यावसायिक परिणामों को प्रभावित करेगा या यह बस वही होगा?'

व्यापक समूहों को सामान्य विज्ञापन ऑफ़र भेजने के बजाय, आधुनिक मार्केटिंग तंत्र को व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुरूप ग्राहकों की गतिविधियों की वास्तविक समय में व्याख्या करनी चाहिए। यह दृष्टिकोण एआई की उच्चतम परिपक्वता स्तर, जिसे 'वास्तविक समय में निर्णय लेना' के रूप में जाना जाता है, की ओर संक्रमण का प्रतीक है।

समाचार और अपडेट अनुभाग में भारत और न्यूजीलैंड के बीच मुक्त व्यापार समझौते के लागू होने पर ध्यान दिया गया, जो कपड़ा और चमड़े जैसे श्रम-गहन क्षेत्रों सहित कई भारतीय उत्पादों तक शुल्क-मुक्त पहुंच प्रदान करता है। यह भी बताया गया कि ओयो की मूल कंपनी, प्रिज्म, प्रस्तावित आईपीओ में नए निर्गम के आकार को लगभग आधा करने की योजना बना रही है, इसे लगभग 6,650 करोड़ से घटाकर 3,350 करोड़ रुपये कर रही है, जिसका कारण मजबूत नकदी सृजन और बेहतर बैलेंस शीट है। इसके अलावा, अमेरिकी विदेश मंत्री मार्को रुबियो भारत आए, क्योंकि राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प ने भारत से अमेरिकी आयात पर टैरिफ रोक दिए थे, क्योंकि दोनों देश व्यापार समझौते को अंतिम रूप देने पर काम कर रहे हैं। मुंबई और जमनागर की अपनी दो दिवसीय यात्रा के दौरान, रुबियो सरकारी और व्यापारिक नेताओं से मिलेंगे।

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आजकल अधिकांश आधुनिक मार्केटिंग टीमें ईमेल ड्राफ्ट बनाने, छवि विकल्प बनाने और लंबे दस्तावेज़ों का सारांश देने जैसे कार्यों को पूरा करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती हैं ताकि समय बचाया जा सके। हालांकि, क्लेवरटैप (CleverTap) के सह-संस्थापक और विपणन निदेशक आनंद जेइन का तर्क है कि ये कार्य करने वाले बुनियादी उपकरण शायद ही कभी कंपनी के मुनाफे को बढ़ाने में योगदान करते हैं।

टेकस्पार्क्स 2026 (TechSparks 2026) कार्यक्रम में मार्केटिंग रणनीति पर एक मास्टरक्लास के दौरान, जेइन ने नेताओं से सरल कार्य त्वरण तरीकों से आगे देखने का आग्रह किया। उन्होंने मनोरंजन के लिए एआई का उपयोग करने से हटकर वास्तविक व्यावसायिक परिणाम प्राप्त करने के लिए इसके अनुप्रयोग की आवश्यकता पर जोर दिया।

हालांकि एआई का उपयोग करके सामग्री निर्माण काम को तेज करता है और समय बचाता है, जेइन ने सवाल उठाया कि क्या यह वास्तव में विकास में योगदान देता है, यह पूछते हुए: 'क्या यह वास्तव में व्यावसायिक परिणामों को प्रभावित करेगा, या यह बस वही होगा?'

पारंपरिक डिजिटल अभियान आमतौर पर 'पुश' मॉडल पर काम करते हैं, जहां कंपनियां तय करती हैं कि वे क्या बेचना चाहती हैं, बजाय इसके कि वे समझें कि उपभोक्ता क्या खरीदना चाहते हैं। इसके विपरीत, ऑफ़लाइन चैनल में सलाहकार ग्राहक की व्यक्तिगत प्राथमिकताओं को याद रखता है, तत्काल प्रतिक्रियाओं पर ध्यान देता है और उसकी बजट और शैली के अनुरूप उत्पाद सुझाता है। डिजिटल मार्केटिंग को इसी तरह के दृष्टिकोण को अपनाना चाहिए।

जेइन ने कहा: 'यह नहीं कि मैं क्या बेचना चाहता हूं, बल्कि यह है कि मेरा ग्राहक क्या खरीदना चाहता है। इसे पलटना होगा।' व्यापक समूहों को सामान्य प्रचार ऑफ़र भेजने के बजाय, आधुनिक मार्केटिंग सिस्टम को व्यक्तिगत आवश्यकताओं से मेल खाने के लिए ग्राहकों की गतिविधियों का वास्तविक समय में विश्लेषण करना चाहिए।

यह विधि एआई की उच्चतम परिपक्वता स्तर, जिसे 'वास्तविक समय निर्णय लेना' के रूप में जाना जाता है, की ओर बदलाव का प्रतीक है। मार्केटिंग तकनीकें आम तौर पर तीन चरणों में विकसित होती हैं। पहला स्तर समय बचाने वाले बुनियादी कार्यों पर केंद्रित है, दूसरा A/B परीक्षण (सर्वश्रेष्ठ निर्धारित करने के लिए दो विज्ञापन संस्करणों की तुलना) जैसे प्रयोगों को कवर करता है, और तीसरा सच्चा स्वचालित निर्णय लेने तक पहुंचता है।

जेइन ने टिप्पणी की: 'आप उत्पादकता से शुरू करते हैं, फिर प्रयोग करते हैं, और सबसे कठिन निर्णय लेना है। जब आप वास्तव में एक समूह के लिए पूरी प्रणाली बनाते हैं, और वह एक व्यक्ति आपके ऐप या वेबसाइट पर दिखाई देने वाले लाखों लोगों में से एक हो सकता है।'

उपयोगकर्ताओं को प्रोमो कोड से बमबारी करने के बजाय, निर्णय लेने वाली प्रणाली पहले हल्के उपयोगी कदम सुझाती है, जैसे ब्रांड के प्रति विश्वास मजबूत करना या उत्पाद के लाभों की व्याख्या करना। वास्तविक समय निर्णय लेने के लिए एक एकीकृत डेटा केंद्र की आवश्यकता होती है जो ग्राहक की ऐतिहासिक प्रोफ़ाइल को उसकी हाल की वास्तविक समय की गतिविधियों के साथ जोड़ता है। पारंपरिक A/B परीक्षण आमतौर पर एक निश्चित विजेता चुनने के बाद रुक जाता है, जबकि निर्णय लेने वाली प्रणाली सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) का उपयोग करती है - एक स्मार्ट सिस्टम जो उपयोगकर्ता प्रतिक्रियाओं से लगातार सीखता है और ऑन-द-फ्लाई सुझावों को समायोजित करता है।

इसके अलावा, केवल झुकाव स्कोरिंग (खरीद की संभावना की गणना) पर भरोसा करने के बजाय, निर्णय लेने वाली प्रणाली उत्थान मॉडलिंग (uplift modeling) का उपयोग करती है। यह विधि उस विशिष्ट प्रोत्साहन, संदेश या चैनल को निर्धारित करती है जो किसी व्यक्ति को अगला सकारात्मक कदम उठाने के लिए प्रेरित करने के लिए आवश्यक है।

जैसे-जैसे स्वचालित सिस्टम हजारों संदेश विकल्पों पर अभियानों के वितरण का प्रबंधन करते हैं, विपणक की भूमिका निष्पादन से रणनीतिक मार्गदर्शन की ओर स्थानांतरित हो जाती है। क्रिएटिव विकल्पों को मैन्युअल रूप से बनाने के बजाय, विपणक उच्च-स्तरीय लक्ष्य निर्धारित करते हैं और सख्त परिचालन सीमाएं स्थापित करते हैं। जेइन ने जोर दिया: 'आपका काम बजट सीमाएँ, ब्रांड सीमाएँ, नियामक सीमाएँ बनाना है। यदि आप कुछ पेश कर रहे हैं, तो 'मुफ्त' शब्द का उपयोग न करें, यदि आप बैंक हैं।'

स्पष्ट सीमाएं निर्धारित करके, विपणन नेता बुद्धिमान निर्णय लेने वाली प्रणालियों को स्वायत्त रूप से काम करने की अनुमति देते हैं, जिससे ब्रांड संदेशों की सुरक्षा बनी रहती है और साथ ही वास्तविक वाणिज्यिक लाभ भी सुनिश्चित होता है, उन्होंने जोड़ा।

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