BCG ਦੀ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਰਿਪੋਰਟ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਭਾਰਤੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਵੱਡੇ ਟੀਚੇ ਤਾਂ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਰਫ਼ ਬੇਸਿਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਅਸਲ ਬਿਜ਼ਨਸ 'ਤੇ ਅਸਰ ਨਹੀਂ ਪਾ ਪਾ ਰਹੀਆਂ। ਇਹ ਗੈਪ ਬਿਹਤਰ ਵਰਕਫਲੋਅ ਤੇ ਡਾਟਾ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਸ ਨੂੰ ਆਟੋਨੋਮਸ ਆਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ 'ਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਭਾਰਤੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲਈ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਸ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਬਿਜ਼ਨਸ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਚ ਬਦਲਣ 'ਚ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਬੋਸਟਨ ਕੰਸਲਟਿੰਗ ਗਰੁੱਪ (BCG) ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਭਾਰਤੀ ਚੀਫ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਫਸਰਾਂ (CMOs) ਦੇ ਟੀਚੇ ਭਾਵੇਂ ਬਹੁਤ ਉੱਚੇ ਹਨ, ਪਰ ਦੇਸ਼ ਗਲੋਬਲ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ AI ਪਾਇਲਟਸ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਪਲੋਇਡ ਆਟੋਨੋਮਸ ਆਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ 'ਚ ਪਛੜ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿਚਾਲੇ ਪਾੜਾ
BCG ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਵਰਤਮਾਨ ਸਥਿਤੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਾ ਭੁਲੇਖਾ ਪਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਕਈ ਭਾਰਤੀ ਫਰਮਾਂ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ AI ਟ੍ਰਾਇਲਸ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪਾਰ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਬਿਜ਼ਨਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸ 'ਚ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਪਾਈਆਂ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋਅ ਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਮੁੜ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਪੱਕ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਹੀ ਰੁਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਲੀਆ ਜਾਂ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਸੀਮਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਰਣਨੀਤਕ ਬਦਲਾਅ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਲੋੜਾਂ
ਇਨ੍ਹਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ, ਰਿਪੋਰਟ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਟੂਲ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਨਫ్రాਸਟ੍ਰਕਚਰ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾ ਨਿਵੇਸ਼, ਸਪੱਸ਼ਟ ਡਾਟਾ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬ੍ਰਾਂਡ ਗਾਰਡਰੇਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਰਡਰੇਲ AI-ਗੈਨਰੇਟਡ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਇੱਕ ਵਿਵਸਥਿਤ ਬ੍ਰਾਂਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲੇਅਰ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 50% ਤੋਂ ਘੱਟ ਤੋਂ ਲਗਭਗ 80% ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਈ।
ਭਾਰਤ ਦੀ ਵਿਕਾਸ-ਕੇਂਦਰਿਤ AI ਰਣਨੀਤੀ
ਭਾਰਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ, AI ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਦਾ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਾਸ-ਮੁਖੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਲਾਗਤ-ਨਾਲ-ਡਰਾਈਵਨ। ਨਿਵੇਸ਼ ਪਰਸਨਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਏਜੰਟਿਕ ਕਾਮਰਸ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਏਜੰਟ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਵਧਦੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਭਾਰਤੀ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਧ ਰਹੀ ਗਿਣਤੀ ਨਵੇਂ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇਹਨਾਂ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੌਜੂਦਗੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਹੁਣ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ।
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋ ਰਹੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਭਾਗਾਂ ਦੀ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਬਣਤਰ ਵੀ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਰਵਾਇਤੀ ਚੈਨਲ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੀਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਰਫ ਈਮੇਲ ਜਾਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਟੀਮਾਂ, ਤੋਂ ਦੂਰ ਜਾ ਕੇ ਮਲਟੀ-ਚੈਨਲ ਕਰੀਏਟਿਵ ਟੈਕਨੋਲੋਜਿਸਟਸ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮੈਨੂਅਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ 'ਤੇ ਖਰਚੇ ਗਏ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੁੱਚੀ ਰਣਨੀਤੀ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਰੋਤ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲੇਗੀ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਗੱਲਾਂ ਇਹ ਹੋਣਗੀਆਂ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਪਸਕਿੱਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, AI ਨੂੰ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਤੱਕ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦਾ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਵਫਾਦਾਰੀ 'ਤੇ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।