लोगों के निर्माण की प्रक्रिया का विकास
एक ऐसे दुनिया में जहाँ पारंपरिक मॉडल बदलती बाजार की गतिशीलता के सामने कमज़ोर हो सकते हैं, लोगों के निर्माण की प्रक्रिया का पुनर्विचार करना अत्यंत आवश्यक है। आमतौर पर, कंपनियाँ ऐसे प्रोफाइल विकसित करने में काफी समय और संसाधन खर्च करती हैं जो शायद ही कभी अपडेट या उचित रूप से अनुकूलित होते हैं। यहाँ सवाल यह है: क्या हम सच में अपने ग्राहकों को जानते हैं या हम सिर्फ एक पुरानी सूची में वर्गीकृत हैं?
एक समस्या केंद्रित दृष्टिकोण, न कि केवल जनसांख्यिकी पर, एक गहरी समझ के लिए रास्ता हो सकता है। विचार यह है कि ऐसे पात्र बनाए जाएँ जो ग्राहकों की वास्तविक ज़रूरतों का जवाब दें, न कि केवल उनकी आंकड़ें।
रिटेंशन और LTV के लिए अनुकूलन
ग्राहकों की विशेष एवं तात्कालिक समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करके, कंपनियाँ रिटेंशन और दीर्घकालिक मूल्य (LTV) बढ़ाने के लिए अवसर पहचान सकती हैं। यह कैसे करें? ग्राहक के शामिल होते ही डेटा इकट्ठा करके, हम यह सुनिश्चित करते हैं कि समाधान जुड़े और प्रासंगिक हों।
कुंजी यह है कि इन आंकड़ों के माध्यम से रणनीति को लगातार समायोजित करें। कृत्रिम बुद्धिमत्ता यहाँ एक निर्णायक भूमिका निभा सकती है, महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टियाँ प्रदान करते हुए जो निर्णय लेने को केवल अंतर्दृष्टि या स्थिर प्रक्रियाओं के परे ले जाती हैं। हालाँकि, इस प्रक्रिया को सावधानीपूर्वक प्रबंधित किया जाना चाहिए ताकि आम पूर्वाग्रहों को डिजाइन के चरण में शामिल होने से रोका जा सके।
त्वरित प्रक्रिया की चुनौतियाँ और अवसर
समस्या केंद्रित लोगों के त्वरित निर्माण की प्रक्रिया के लिए मानसिकता में बदलाव की आवश्यकता होती है। यह अधिक गतिशील होना चाहिए और कम कठोर, यह स्वीकार करते हुए कि ग्राहकों का ज्ञान एक प्रवाह है, स्थिर तथ्य नहीं। यह दृष्टिकोण अपने भीतर चुनौतियों को लाता है, विशेषकर संगठन के भीतर सांस्कृतिक बदलाव को बढ़ावा देने के संदर्भ में।
इसके अलावा, यह महत्वपूर्ण है कि नेता समझें कि सभी डेटा आवश्यक संदर्भ नहीं रखते। यहाँ AI का उपयोग मानव निर्णय को पूरक बनाने के लिए होना चाहिए, न कि उसे खत्म करने का। सवाल यह है कि क्या नेता डेटा-प्रेरित मॉडल को नियंत्रण सौंपने के लिए तैयार हैं या वे पारंपरिक तरीकों पर टिके रहेंगे।
समस्या केंद्रित AI का प्रभाव
पैटर्न की पहचान करने और पात्रों को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपकरणों का उपयोग महत्वपूर्ण क्षमता प्रस्तुत करता है। हालाँकि, यह भी सिस्टम के अंतर्निहित पूर्वाग्रहों को स्वचालित करने का जोखिम उठाता है। इन मॉडलों को विकसित करने वाली टीमों में विविधता होना आवश्यक है ताकि एक समावेशी दृष्टिकोण विकसित किया जा सके जो पूर्व के अत्याचारों को न दोहराए।
इन उपकरणों को डिज़ाइन करने वाली टीमें कौन हैं, और निर्णय लेने की मेज पर कौन है? ये वे आवश्यक प्रश्न हैं जो यह सुनिश्चित करने के लिए हैं कि तकनीकी समाधान समावेशी हों और अंतिम उपयोगकर्ताओं की विविधता को दर्शाते हों।
सामाजिक पूंजी और नवाचार
पार्श्व नेटवर्क एक अधिक लचीली और अनुकूलनशील संरचना प्रदान करते हैं, निरंतर अन्वेषण और नवाचार की अनुमति देते हुए कठोर पदानुक्रमों के बोझ के बिना। समस्या केंद्रित लोगों की रणनीति को लागू करना एक वास्तविक सामाजिक पूंजी को बढ़ावा देने का अवसर है, जहाँ विचारों का आदान-प्रदान और सहयोग आम बात हैं।
सवाल यह है कि क्या कंपनियाँ अपनी संगठनात्मक संरचनाओं को इस तरह से बदलने के लिए तैयार हैं कि यह वास्तव में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बन जाए, विविध प्रतिभा का अधिकतम लाभ उठाते हुए।
C-स्तरीय नेताओं के लिए अंतिम प्रश्न
अगली बोर्ड बैठक में अपनी छोटी मेज़ पर नज़र डालें: क्या उनके पास बदलाव को देखने के लिए आवश्यक विविधता है, या क्या सभी इतने समान हैं कि वे बिलकुल वही अंधे बिंदु साझा करते हैं?
यह व्यापारिक नेताओं के लिए अपने गहरे पूर्वाग्रहों पर सवाल उठाने और पुराने मॉडलों से परे देखने का समय है। सच्ची नवाचार में हमारी धारणा को बदलने की हमारी क्षमता है, विविधता को अपनाना और प्रौद्योगिकी के उपकरणों का समावेशी, सटीक और प्रभावी रूप से उपयोग करना।
