(कैमरून शेकेल, क्वींसलैंड प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय)
क्वींसलैंड, सात मई (द कन्वरसेशन) आपने अमेरिका में वेंडी के ड्राइव-थ्रू ग्राहकों के वायरल वीडियो देखे होंगे, जिसमें ग्राहक फर्म के जेनरेटिव एआई बॉट वेंडीज़ फ्रेशएआई से अपना फास्ट फूड ऑर्डर कर रहे हैं । अधिकांश मामलों में यह सिस्टम बिलकुल इनसानों की तरह लेने-देन करते हैं और यह देखकर आश्चर्य भी होता है कि सिस्टम कितना तेज़, सटीक और विनम्र हो सकता है।
जबकि यह सिस्टम और इसके जैसे अन्य सिस्टम अपनी प्रारंभिक अवस्था में हैं, और कुछ अभी भी मानव सहायता पर बहुत अधिक निर्भर हैं, खुदरा विक्रेता मानव श्रमिकों को बदलने के लिए एआई में भारी मात्रा में निवेश कर रहे हैं।
स्वचालित करने की इतनी जल्दी क्यों? ऐसा लग सकता है कि यह सब वेतन बिल में कटौती के बारे में है, और कई भूमिकाओं में मानव की जगह एआई का इस्तेमाल वास्तव में हो रहा है।
लेकिन खुदरा क्षेत्र में बदलाव की इस सुनामी को चलाने वाली एक और ताकत है। 21वीं सदी के व्यवसाय की छिपी हुई जीवनधारा दांव पर है: डेटा।
अलौकिक डेटा हार्वेस्टर
खुदरा कर्मचारी आम तौर पर किसी व्यवसाय में अधिक डेटा नहीं लाते हैं। इसके बजाय डेटा प्रवाह उन्हें व्यक्तिगत रूप से आकार देता है, और वे वह विकसित करते हैं जिसे हम अनुभव या विशेषज्ञता के रूप में पहचानते हैं। यह एक कारण है कि व्यवसाय परंपरागत रूप से कर्मचारियों को लंबे समय तक बनाए रखने का प्रयास करते हैं।
दूसरी ओर, रिटेल एआई बॉट डेटा संग्रह को पूरी तरह से स्वचालित करते हैं। बॉट किसी व्यवसाय के व्यापक कंप्यूटर सिस्टम का हिस्सा है, इसलिए प्रत्येक ग्राहक इंटरैक्शन का विवरण सीधे डेटाबेस में भेजा जा सकता है। डेटा हार्वेस्ट में प्रत्येक ग्राहक को दी गई संपूर्ण सेवा का विवरण शामिल हो सकता है: प्रारंभिक अभिवादन, मात्रा, स्वर, गति, ग्राहक के सवालों के जवाब, और निश्चित रूप से डॉलर और सेंट का हिसाब।
किसी फर्म की नैतिक स्थिति के आधार पर, एक एआई बॉट को न केवल ग्राहक के शब्दों बल्कि विभिन्न ‘‘मेटा-तथ्यों’’ को समझने के लिए भी डिज़ाइन किया जा सकता है: पुरुष या महिला, युवा या बूढ़ा, पतला या मोटा, छोटा या लंबा, टैटू या बिना टैटू।
वास्तव में, वीडियो और ऑडियो रिकॉर्डिंग इतनी आम बात है कि ऐसा कोई कारण नहीं है कि बातचीत के बारे में सब कुछ बाद में विश्लेषण और एआई द्वारा विश्लेषण के लिए कैप्चर न किया जा सके। मनुष्यों के स्थान पर बॉट्स को प्रतिस्थापित करने से, वह सारा डेटा जो एक बार कर्मचारियों के पास पहुँच जाता था (जो विशेषज्ञता के रूप में डेटा रखते हैं, अधिक पैसे की मांग कर सकते हैं) अब सीधे व्यवसाय के इलेक्ट्रॉनिक वॉल्ट में जा सकते हैं।
हालाँकि, एआई बॉट्स के लिए व्यावसायिक मामले को और भी अधिक आकर्षक बनाने वाली बात यह है कि वे लूप को पूरा कर सकते हैं और डेटा को एकत्र करने के साथ-साथ उसका उपयोग भी कर सकते हैं।
गतिशील ‘‘टचप्वाइंट’’ निर्माता
खुदरा विक्रेता ‘‘टचप्वाइंट’’ पर बहुत अधिक ध्यान देते हैं - संपर्क के महत्वपूर्ण क्षण जहां वे ग्राहक की धारणाओं और निर्णयों को प्रभावित कर सकते हैं।
अतीत में, प्रभावी टचप्वाइंट प्रदान करने के लिए मानव कर्मचारियों का चयन या प्रशिक्षण किया जाता है। उदाहरण के लिए, रंगीन वर्दी में एक फास्ट फूड रेस्तरां में काम करने वाले किशोर एक निश्चित छवि और जीवंतता प्रदान करते हैं। और वे जो स्क्रिप्ट और संकेत देते हैं, जैसे ‘‘क्या आप इसके साथ फ्राइज़ चाहते हैं?’’, सीधे एक मैनुअल से आते हैं।
लेकिन मानव कर्मचारी वास्तव में लाखों पिछले ग्राहक इंटरैक्शन को मॉडल करने में सक्षम नहीं हैं, या उन्हें अपने सामने खड़े ग्राहक के मुकाबले तौलने में सक्षम नहीं हैं।
खुदरा बॉट ऐसा कर सकते हैं। वे तत्काल ‘‘डेटा लूप’’ पूरा कर सकते हैं।
इसका क्या मतलब है? पिछले डेटा के गीगाबाइट का उपयोग करके, खुदरा बॉट वर्तमान ग्राहक को प्रोफाइल कर सकते हैं और उसके अनुसार अपने व्यवहार को समायोजित कर सकते हैं, ग्राहक के साथ बातचीत कर सकते हैं, और फिर अगली बार बेहतर प्रदर्शन के लिए बनाए गए डेटा को वापस फ़ीड कर सकते हैं। और वह अगली बार दो सेकंड बाद देश के दूसरी तरफ एक समान ग्राहक के साथ एक समान आउटलेट पर हो सकता है।
व्यवसाय समीकरण बनने का प्रयास कर रहे हैं - जिसे एआई हल कर सकता है, इन सभी डेटा लूपों को मानव नौकरियों की कीमत पर बंद किया जा रहा है क्योंकि पूर्ण डिजिटलीकरण आज का व्यवसाय आदर्श है।
क्यों? क्योंकि एक व्यवसाय जो सहज लूप में प्रवाहित होने वाले डेटा पर चलता है वह मूलतः एक समीकरण है। और यदि कोई व्यवसाय एक समीकरण है, तो आप अपने खुदरा बॉट को लगातार संशोधित करने और लाभ को अधिकतम करने के लिए नवीनतम एआई का उपयोग कर सकते हैं ।
एआई आवश्यक प्रश्न ‘‘हम अधिक पैसा कैसे कमाएं?’’ के उत्तर प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, रिटेल बॉट्स के डेटा के आधार पर, एआई एक दिन भूरी आंखों वाले अधिक वजन वाले ग्राहकों से ‘‘और कुछ?’’ पूछने से पहले अतिरिक्त 300 मिलीसेकंड के ठहराव का सुझाव (और परीक्षण और कार्यान्वयन) कर सकता है। और यह उन कारणों से मुनाफ़ा बढ़ा सकता है जिन्हें कोई नहीं समझता।
यह ग्राहकों को एक अजीब जगह पर छोड़ देता है।
डेटा लूप एक व्यवसाय को इतना सक्रिय बनाते हैं कि ग्राहकों को ऐसा महसूस होता है कि उनके दिमाग को न केवल पढ़ा जा रहा है बल्कि उसका अनुमान भी लगाया जा रहा है। क्या आपको लगता है कि यह दूर की कौड़ी है? आप शायद पहले से ही परिचित हैं कि एल्गोरिथम अग्रदूतों और गूगल, यूट्यूब, अमेज़ॅन, फेसबुक और टिकटॉक जैसे पूर्ण-समीकरण व्यवसायों से लंबे समय तक चिपके रहने से यह कितनी अच्छी तरह काम करता है।
खुदरा विक्रेता कार्रवाई में शामिल होने के लिए एआई का उपयोग करना चाहते हैं।
वास्तव में, अपने एआई ड्राइव-थ्रू डेटा बोनांज़ा के बाद, वेंडी को हाल ही में उन रिपोर्टों को खारिज करना पड़ा जो वह उबर-शैली के ‘‘डायनैमिक प्राइजिंग’’ पर विचार कर रही थी।
तो एआई कौन सी खुदरा नौकरियाँ सबसे पहले लेगा?
इस जटिल प्रश्न का कोई सरल उत्तर नहीं है। लेकिन मैं एक मार्गदर्शक सिद्धांत पेश कर सकता हूं।
एआई डेटा पर चलता है। यदि आपके काम में बहुत सारा डेटा शामिल है, और डेटा वर्तमान में कैप्चर नहीं किया गया है (बड़ी संख्या में लोगों की आवाजाही से निपटने वाले लोग, जैसे ड्राइव-थ्रू कर्मचारी), या यह आपको अपनी सेवा देने के तरीके की जानकारी नहीं देता है (ड्राइव-थ्रू कर्मचारी और वह लोग जो जटिल उत्पादों से निपटते हैं) - सावधान रहें। आप एक डेटा लूप को अवरुद्ध कर रहे हैं, और आप चर्चा का हिस्सा हो सकते हैं।
दूसरी ओर, यदि आप बहुत अधिक डेटा के लिए जिम्मेदार नहीं हैं, और बहुत सारा डेटा होना या न होना आपके लिए कोई बड़ा अंतर नहीं लाएगा, तो आप शायद कुछ समय के लिए सुरक्षित हैं। आप आराम कर सकते हैं और पैसा बचाने के लिए कर्मचारियों की जगह एआई को इस्मेमाल करने के इस जाल में फंसने का इंतजार कर सकते हैं।
द कन्वरसेशन एकता