Meta Platforms आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) का इस्तेमाल करके तेजी से नए स्टैंडअलोन मोबाइल ऐप लॉन्च कर रही है। यह रणनीति Threads की सफलता पर आधारित है, जिसने हाल ही में **50 करोड़** मासिक यूजर्स का आंकड़ा पार किया है। निवेशक इन AI-संचालित प्रोडक्ट लॉन्च के कंपनी के लॉन्ग-टर्म यूजर ग्रोथ और ऑपरेशनल एफिशिएंसी पर पड़ने वाले असर पर नज़र रख रहे हैं।
AI सिस्टम से ऐप्स को स्केल करने की रणनीति
Meta Platforms अपनी प्रोडक्ट डेवलपमेंट रणनीति में बदलाव ला रही है और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को अपने कोर इंजीनियरिंग प्रोसेस में शामिल कर रही है। कंपनी की हालिया दूसरी तिमाही की अर्निंग कॉल के दौरान, CEO Mark Zuckerberg ने बताया कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) कंपनी को पहले से कहीं ज्यादा तेजी से नए मोबाइल ऐप टेस्ट और डिप्लॉय करने में मदद कर रहे हैं। इसका मुख्य लक्ष्य धीमी डेवलपमेंट साइकिल से हटकर ऐसे माहौल की ओर बढ़ना है जहां नए आइडियाज को तेजी से बनाया, परखा और स्केल किया जा सके।
शुरुआती प्रयोग और AI-संचालित रिकमेंडेशन
कंपनी पहले ही मार्केटप्लेस सेलर्स, फेसबुक ग्रुप यूजर्स और फोटो के शौकीनों जैसे खास सेगमेंट को टारगेट करने वाले कई एक्सपेरिमेंटल ऐप लॉन्च कर चुकी है। ये शुरुआती रिलीज टेस्टिंग के तौर पर काम कर रही हैं, वहीं Meta AI-नेटिव रिकमेंडेशन सिस्टम बना रही है जिनका मकसद इन ऐप्स को तेजी से आगे बढ़ने में मदद करना है। AI का उपयोग करके कंटेंट को समझना और जानकारी को बेहतर तरीके से रैंक करना, कंपनी का लक्ष्य है कि नए ऐप को ज्यादा से ज्यादा यूजर्स तक पहुंचाने में लगने वाले समय को कम किया जा सके।
पिछली चुनौतियों से सीख
Meta का स्टैंडअलोन ऐप्स में वर्तमान जोर उन पिछले एक्सपेरिमेंट्स के इतिहास के बाद आया है जो लॉन्ग-टर्म पॉपुलैरिटी हासिल करने में संघर्ष कर रहे थे। Creative Labs और NPE Team जैसी पहलों ने पहले Slingshot और Paper जैसे कई सोशल ऐप लॉन्च किए थे, जिन्हें बाद में कम यूजर एंगेजमेंट के कारण बंद करना पड़ा। हालांकि, मैनेजमेंट का मानना है कि वर्तमान माहौल अलग है क्योंकि AI अब कंटेंट डिस्कवरी और एक्चुअल बिल्डिंग प्रोसेस, दोनों को पावर दे रहा है, जिससे पिछले प्रयासों की तुलना में एक अधिक मजबूत नींव मिल रही है।
Threads ग्रोथ का उदाहरण
Threads की तेज ग्रोथ, जिसने 50 करोड़ मासिक एक्टिव यूजर्स का आंकड़ा छुआ है, इस रणनीति के लिए एक मुख्य मॉडल के रूप में काम कर रही है। ऐप की सफलता Meta के मौजूदा सोशल नेटवर्क कनेक्शन का लाभ उठाकर और AI-संचालित रिकमेंडेशन का उपयोग करके यूजर्स को फ्रेश कंटेंट से जोड़े रखने पर बनी है। CFO Susan Li ने बताया कि कंज्यूमर फीचर्स से परे, LLMs Meta की इंटरनल इंजीनियरिंग टीमों को बेहतर ट्रेनिंग डेटा जेनरेट करने और कंटेंट की क्वालिटी का अधिक कुशलता से मूल्यांकन करने में सक्रिय रूप से मदद कर रहे हैं। AI के इस आंतरिक उपयोग का उद्देश्य उन कोर बिजनेस सिस्टम को ऑप्टिमाइज़ करना है जो Meta के सभी प्लेटफॉर्म को सपोर्ट करते हैं।
जैसे-जैसे Meta आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंफ्रास्ट्रक्चर पर अपने कैपिटल खर्च को बढ़ा रही है, कंपनी के सामने यह साबित करने की चुनौती है कि ये नए प्रोडक्ट एक्सपेरिमेंट सार्थक रेवेन्यू या यूजर ग्रोथ को बढ़ावा दे सकते हैं। निवेशकों के लिए अगला चरण इन कंज्यूमर प्रोडक्ट्स की लॉन्च फ्रीक्वेंसी और यह देखना होगा कि क्या वे Instagram और WhatsApp जैसे कंपनी के स्थापित प्लेटफॉर्म्स के समान स्थायी एंगेजमेंट लेवल हासिल कर सकते हैं।