स्टीव, कोटेरा के सह-संस्थापक, इब्बी सैयद का स्वागत करते हैं, एआई के प्रचार और ई-कॉमर्स संचालन के लिए वास्तव में स्वायत्त कार्य करने वाले एआई के बीच के अंतर पर बातचीत के लिए। पेलोटन के शुरुआती डेटा वैज्ञानिकों में से एक होने के नाते, इब्बी एक अनूठा दृष्टिकोण लेकर आते हैं, जहाँ उन्होंने डीटीसी ब्रांडों को तेज़ी से बढ़ते देखा, जबकि उनकी टीमें अलग-अलग उपकरणों पर बिखरे ग्राहक डेटा का विश्लेषण करने में व्यस्त थीं। उस अनुभव ने उन्हें ठीक-ठीक दिखाया कि पारंपरिक डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो कहाँ विफल होता है—मार्केटर्स ऐसी कार्रवाई योग्य जानकारी चाहते हैं जिसे वे क्लावियो या ब्रेज़ में लागू कर सकें, लेकिन डेटा वैज्ञानिक पाँच से छह महीने के लिए गायब हो जाते हैं और जटिल मॉडल फ़ाइलों के साथ लौटते हैं जिन पर कोई नहीं जानता कि कैसे कार्रवाई की जाए।

बातचीत इस बात पर केंद्रित है कि स्वायत्त एजेंट चैटबॉट या क्वेरी-आधारित एआई टूल्स से मौलिक रूप से कैसे भिन्न होते हैं। इब्बी ढांचे को तोड़ता है: लगातार एक टूल का संकेत देने या कई प्लेटफार्मों को एक साथ डक्ट-टेप करने के बजाय, आप सरल भाषा में एक प्रक्रिया को परिभाषित करते हैं (बिल्कुल एक इंटर्न को निर्देश लिखने की तरह), एजेंट को प्रासंगिक टूल्स (इंस्टाग्राम, Google, आपके ग्राहक डेटा) तक पहुंच प्रदान करते हैं, और इसे स्वतंत्र रूप से निष्पादित करने देते हैं। वह एक आकर्षक उदाहरण साझा करता है - एक डी 2 सी फिटनेस ब्रांड यह पहचानना चाहता था कि उनके शीर्ष 5% खर्च करने वालों में से कौन ब्रांड एंबेसडर बन सकता है। पारंपरिक दृष्टिकोण में इंटर्न की एक टीम को इंस्टाग्राम पर प्रत्येक ग्राहक पर मैन्युअल रूप से शोध करने, उनके अनुयायियों की संख्या और फिटनेस सामग्री की जांच करने, फिर व्यक्तिगत रूप से संपर्क करने की आवश्यकता होती है - जिसमें महीनों लगते हैं।

इब्बी बताते हैं कि एआई-संवर्धित संचालन में मानवीय भूमिका गायब होने के बजाय क्यों बदल जाती है। बार-बार दोहराए जाने वाले काम—सपोर्ट टिकटों का विश्लेषण, रिटर्न को वर्गीकृत करना, खरीदारी के पैटर्न के आधार पर ग्राहकों को वर्गीकृत करना—स्वचालित हो जाते हैं, लेकिन इंसान उच्च-लाभ वाले रणनीतिक निर्णय लेने, रचनात्मक समस्या-समाधान करने और यादगार ग्राहक अनुभव बनाने में आगे बढ़ते हैं जो दीर्घकालिक वफादारी को बढ़ावा देते हैं। वह एटीएम के उदाहरण का प्रभावी ढंग से उपयोग करते हैं: जब एटीएम का आविष्कार हुआ था, तो लोगों ने बैंकिंग क्षेत्र में बड़े पैमाने पर नौकरियों के नुकसान की भविष्यवाणी की थी, लेकिन वास्तव में हुआ यह कि इंसान नकदी गिनने से मुक्त हो गए और अधिक मूल्यवान सलाहकार और संबंध भूमिकाओं में आ गए। बैंकिंग क्षेत्र आज एटीएम के अस्तित्व में आने से पहले की तुलना में अधिक लोगों को रोजगार देता है क्योंकि दक्षता में वृद्धि ने व्यवसाय के विकास को वित्तपोषित किया और नए अवसर पैदा किए।

बातचीत का अंत एजीआई (कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता) पर एक वास्तविकता जाँच के साथ होता है। इस बात के प्रचार के बावजूद कि एआई जल्द ही मानवीय रणनीतिक सोच को पूरी तरह से बदल देगा, इब्बी अपना पूरा दिन एआई एजेंटों से बुनियादी कार्यों को सही ढंग से पूरा करवाने की जद्दोजहद में बिताता है। वर्तमान एआई तकनीक परिभाषित, दोहराए जाने योग्य कार्यप्रवाहों के लिए मानवीय क्षमताओं को शक्तिशाली रूप से बढ़ाती है, लेकिन सूक्ष्म निर्णय, अनुकूली समस्या-समाधान और रणनीतिक रचनात्मकता अभी भी मानवीय क्षेत्र में ही हैं। यह एआई द्वारा आपकी टीम की जगह लेने की कहानी नहीं है—यह एक ब्लूप्रिंट है जिससे आपकी टीम अपने काम को स्वचालित करके और सभी को उच्च-मूल्यवान कार्य सौंपकर अपनी क्षमता को कई गुना बढ़ा सकती है।

👉  अपने AI एजेंट वर्कफ़्लो को ठीक उसी तरह परिभाषित करें जैसे आप किसी मानव टीम सदस्य को कार्य सौंपते हैं। पूरी प्रक्रिया को सरल भाषा में लिखें जैसे आप किसी इंटर्न को ईमेल भेज रहे हों—चरण दर चरण, स्पष्ट निर्णय बिंदुओं और अपेक्षित परिणामों के साथ। स्वायत्त एजेंटों के साथ सफलता तकनीकी जटिलता नहीं है; यह आपके व्यावसायिक तर्क को इतनी स्पष्टता से व्यक्त करने में सक्षम होना है कि एक एजेंट निरंतर निगरानी के बिना इसे स्वतंत्र रूप से क्रियान्वित कर सके।

👉  पहले उच्च आवृत्ति, कम जटिलता वाले कार्यों पर एआई स्वचालन पर ध्यान केंद्रित करें। अपने सबसे रणनीतिक फैसलों को स्वचालित करने की कोशिश से शुरुआत न करें। इसके बजाय, अपनी टीम द्वारा रोज़ाना किए जाने वाले दोहराव वाले काम की पहचान करें—आम समस्याओं के लिए सपोर्ट टिकटों का विश्लेषण, वापसी के कारणों को वर्गीकृत करना, खरीदारी के पैटर्न के आधार पर ग्राहकों को वर्गीकृत करना—और उन वर्कफ़्लो के लिए एजेंट बनाएँ। ये ऐसे काम हैं जिनमें रोज़ाना 3-4 घंटे की बचत से हर फैसले में पूरी सटीकता की ज़रूरत के बिना ही भारी दक्षता में वृद्धि होती है।

👉  अपने AI एजेंटों को सही डेटा ही नहीं, बल्कि सही उपकरण भी दें। ग्राहक परिवर्तन का विश्लेषण करने वाले एजेंट को जुड़ाव डेटा के लिए आपके ESP, टिकट इतिहास के लिए आपके सहायता प्लेटफ़ॉर्म और खरीदारी पैटर्न के लिए आपके Shopify स्टोर तक पहुँच की आवश्यकता होती है। इस बारे में सोचें कि एक व्यक्ति को यह काम ठीक से करने के लिए क्या चाहिए होगा, फिर सुनिश्चित करें कि आपके एजेंटों में भी वही एकीकरण हों। आधे-जुड़े एजेंट आधे-उपयोगी परिणाम देते हैं, चाहे अंतर्निहित AI मॉडल कितना भी परिष्कृत क्यों न हो।

👉  अपनी टीम की मानसिकता को कार्य निष्पादन से प्रक्रिया डिजाइन की ओर स्थानांतरित करें। एआई-संवर्धित संचालन में सफल होने वाले विपणक वे नहीं हैं जो अपने वर्तमान वर्कफ़्लोज़ की रक्षा करते हैं—वे वे हैं जो प्रक्रियाओं को परिभाषित करने, एजेंट आउटपुट का परीक्षण करने और स्वचालन पर पुनरावृत्ति करने में सहज होते हैं। इन उपकरणों का उपयोग अभी से शुरू करें, भले ही अपूर्ण रूप से, क्योंकि कौशल अब काम करने में नहीं है; यह उन प्रणालियों को व्यवस्थित करने में है जो बड़े पैमाने पर काम करती हैं।

👉  बचाए गए समय में AI ROI को मापें, फिर उस समय को रणनीतिक रूप से पुनर्निवेशित करें। अगर आपकी टीम टिकट विश्लेषण, रिटर्न वर्गीकरण और ग्राहक अनुसंधान को स्वचालित करके साप्ताहिक 15-20 घंटे बचाती है, तो यह कर्मचारियों की संख्या कम करने का लाइसेंस नहीं है—यह विकास के लिए ईंधन है। उन घंटों को रणनीतिक पहलों में लगाएँ: नए ग्राहक खंड लॉन्च करना, रचनात्मक अभियान अवधारणाओं का परीक्षण करना, और ग्राहकों के साथ गहरे संबंध बनाना। जो कंपनियाँ विकास के लिए एआई बचत का उपयोग करती हैं, वे उन कंपनियों से आगे निकल जाएँगी जो इसका उपयोग केवल लागत कम करने के लिए करती हैं।

👉  वर्तमान AI क्या कर सकता है और क्या नहीं कर सकता, इसके बारे में यथार्थवादी अपेक्षाएं निर्धारित करें। प्रचार के बावजूद, AGI अभी दूर-दूर तक नज़र नहीं आ रहा है। मौजूदा AI एजेंट परिभाषित, दोहराए जाने वाले वर्कफ़्लोज़ को लागू करने में तो माहिर हैं, लेकिन सूक्ष्म निर्णय लेने, अनुकूल समस्या-समाधान और रणनीतिक रचनात्मकता के साथ संघर्ष करते हैं। मानवीय सोच की जगह लेने वाले आदर्श AI का इंतज़ार न करें—आज ही एक ऐसा अच्छा AI तैनात करें जो दोहराए जाने वाले काम को संभाल सके, जिससे आपके कर्मचारी रणनीतिक काम करने के लिए स्वतंत्र हो जाएँ जो वास्तव में आपके ब्रांड को अलग पहचान देता है।