AppsFlyer, 1,300 से अधिक कर्मचारियों वाली एक कंपनी, ने AI को अपनाने के लिए एक अपरंपरागत तरीका अपनाया। उन्होंने अस्थायी रूप से अपने सामान्य बिज़नेस ऑब्जेक्टिव्स को रोक दिया और AI एजुकेशन को सभी स्टाफ के लिए मुख्य फोकस बना दिया। पूरे एक महीने तक, कर्मचारियों से यह उम्मीद नहीं की गई कि वे अपने मौजूदा काम के बीच में AI लर्निंग को फिट करें; बल्कि AI के साथ सीखना और एक्सपेरिमेंट करना ही उनका मुख्य काम बन गया। Chief Product Officer Barak Witkowsky द्वारा हाल ही में एक पॉडकास्ट में साझा की गई यह पहल दिखाती है कि कैसे एक बड़ा ऑर्गनाइज़ेशन ज़मीनी स्तर से AI ट्रांसफॉर्मेशन को लागू कर सकता है।
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Conventional AI Integration की चुनौतियाँ
कई कंपनियाँ AI को टॉप-डाउन इनिशिएटिव की तरह देखती हैं। एग्जीक्यूटिव्स की परफॉरमेंस इंडिकेटर्स (KPIs) तय करते हैं, प्रोसेस डिज़ाइन करते हैं और टीमों को AI सॉल्यूशंस अपनाने का निर्देश देते हैं। हालाँकि लीडरशिप AI की क्षमता को लेकर आशावादी हो सकती है, लेकिन कर्मचारी अक्सर अनिश्चितता और हिचकिचाहट महसूस करते हैं। Witkowsky इसे "AI hesitancy gap" कहते हैं, जहाँ कर्मचारी अपने खुद के AI स्किल्स को लेकर आश्वस्त नहीं होते, भले ही ऑर्गनाइज़ेशन इसे अपनाने के लिए ज़ोर दे रहा हो। यह डायनामिक इम्पोस्टर सिंड्रोम पैदा कर सकता है और AI टूल्स के साथ सार्थक जुड़ाव को धीमा कर सकता है।
लीडरशिप विज़न और टीम-लेवल इनोवेशन का मेल
AppsFlyer की स्ट्रैटेजी ने स्पष्ट एग्जीक्यूटिव गाइडेंस को बॉटम-अप इनोवेशन के साथ जोड़ा। कंपनी ने ATOMs के रूप में AI-संचालित ऑब्जेक्टिव्स पेश किए और साथ ही सभी विभागों के कर्मचारियों को AI सॉल्यूशंस को एक्सप्लोर और एक्सपेरिमेंट करने के लिए सशक्त बनाया। इंटरनल हैकाथॉन, AI चैंपियंस की पहचान और एक्सपेरिमेंटेशन के लिए समर्पित समय ने कर्मचारियों को ऐसे आइडियाज़ और इनसाइट्स देने में मदद की, जिन्होंने सीधे कंपनी की AI क्षमताओं को प्रभावित किया। Witkowsky बताते हैं कि AppsFlyer का अधिकांश AI ज्ञान अब बाहरी कंसल्टेंट्स या वेंडर्स के बजाय उनके अपने वर्कफोर्स से आता है।
CEO Oren Kaniel ने इस पहल का समर्थन करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई, और कंपनी को एक ऐसे मॉडल के लिए प्रतिबद्ध किया जहाँ AI कॉम्पिटेंस को सेंट्रलाइज़ करने के बजाय व्यापक रूप से वितरित किया जाए। Witkowsky को स्टाफ के बीच शुरुआती संदेह याद है, लेकिन इस दृष्टिकोण ने अब कंपनी की संस्कृति को पूरी तरह बदल दिया है।
AI अडॉप्शन के साथ प्रोडक्ट का विकास
इंटरनल ट्रांसफॉर्मेशन के साथ-साथ, AppsFlyer ने अपने प्रोडक्ट ऑफरिंग्स को भी विकसित किया। मूल रूप से एक एट्रिब्यूशन प्लेटफॉर्म रही यह कंपनी अब खुद को एक मॉडर्न मार्केटिंग क्लाउड के रूप में स्थापित कर रही है, जिसमें ऐसे AI एजेंट्स शामिल हैं जो मार्केटर्स को ऑडियंस एनालिसिस, कैंपेन स्ट्रैटेजी और क्रिएटिव रिकमेंडेशन जैसे कार्यों में मदद करते हैं। यह विकास मार्केटिंग टीमों पर मापने योग्य परिणाम दिखाने, जटिल ओमनीचैनल स्ट्रैटेजी को मैनेज करने और ऑटोनॉमस वर्कफ़्लो में सक्षम AI टूल्स को अपनाने के बढ़ते दबाव का जवाब है।
ये AI एजेंट्स मार्केटिंग टीम के विस्तार के रूप में कार्य करते हैं, जिससे क्लाइंट्स को डेटा-संचालित स्ट्रैटेजी के साथ एक्सपेरिमेंट करने और कैंपेन की दक्षता में सुधार करने में मदद मिलती है। अपने मुख्य प्रोडक्ट ऑफरिंग्स में AI को एम्बेड करके, AppsFlyer क्लाइंट्स को AI-फर्स्ट ऑपरेशंस की ओर बढ़ने में मदद कर रहा है।
AI इनसाइट्स में भरोसा बढ़ाना
AI अडॉप्शन में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक यह सुनिश्चित करना है कि यूज़र्स AI-संचालित निर्णयों पर भरोसा करें। AppsFlyer वैनिटी मेट्रिक्स के बजाय यूज़र बिहेवियर के माध्यम से कॉन्फिडेंस को मापता है। उदाहरण के लिए, क्लाइंट्स को AI एनालिसिस के आधार पर कुछ ही दिनों में तेज़ी से बड़े निर्णय लेते, एड स्पेंड को रीएलोकेट करते या कैंपेन को एडजस्ट करते देखा जाता है। Witkowsky बताते हैं कि ये क्रियाएं सर्वे या यूसेज स्टैटिस्टिक्स की तुलना में भरोसे का अधिक विश्वसनीय संकेतक हैं। कंपनी क्लाइंट्स को धीरे-धीरे ऑटोनॉमस मार्केटिंग प्रैक्टिसेज अपनाने में मदद करती है, जिससे निर्णय लेने की प्रक्रिया के हिस्से के रूप में AI एजेंट्स पर भरोसा मज़बूत होता है।
मार्केटिंग प्रोफेशनल्स के लिए निहितार्थ
AI द्वारा अधिक ऑपरेशनल कार्यों को संभालने के साथ, परफॉरमेंस मार्केटर्स से रणनीतिक और रचनात्मक जिम्मेदारियों की ओर बढ़ने की उम्मीद की जाती है। Witkowsky एक ऐसे मॉडल की कल्पना करते हैं जहाँ मार्केटर्स AI एजेंट्स को मैनेज करते हैं, जो बदले में अन्य एजेंट्स को मैनेज करते हैं, जिससे टीमें क्रिएटिव और स्ट्रैटेजिक आउटपुट को स्केल कर पाती हैं। मार्केटर्स की भूमिका को कम करने के बजाय, AI उनकी क्षमताओं का विस्तार करता है और उन्हें उच्च-स्तरीय प्लानिंग और यूज़र एंगेजमेंट पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। जो लोग इस वातावरण के अनुकूल हो जाते हैं, उनके प्रतिस्पर्धी बने रहने की संभावना है, जबकि जो लोग इसका विरोध करते हैं, वे पीछे छूटने का जोखिम उठाते हैं।
AI ट्रांसफॉर्मेशन पर विचार करने वाली कंपनियों के लिए सबक
AppsFlyer का अनुभव AI लागू करने वाली कंपनियों के लिए कई सबक देता है: यह AI लर्निंग को कर्मचारियों के काम का केंद्र बनाने, AI ज्ञान को व्यापक रूप से वितरित करने और एग्जीक्यूटिव गाइडेंस को ग्रासरूट इनोवेशन के साथ जोड़ने का महत्व दिखाता है। निवेश महत्वपूर्ण है, और ROI अभी भी मापा जा रहा है, लेकिन सांस्कृतिक प्रभाव स्पष्ट है। पूरे वर्कफोर्स में AI स्किल-बिल्डिंग को प्राथमिकता देकर, AppsFlyer ने अपने कर्मचारियों और क्लाइंट्स दोनों को AI युग में दीर्घकालिक अनुकूलन के लिए तैयार किया है।
Source: Deconstructor of Fun
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQs)
AI-फर्स्ट संस्कृति होने का क्या मतलब है?
AI-फर्स्ट संस्कृति सभी कर्मचारियों के बीच AI ज्ञान और अडॉप्शन को प्राथमिकता देती है, न कि इसे केवल विशिष्ट टीमों या एग्जीक्यूटिव्स तक सीमित रखती है। AppsFlyer में, हर कर्मचारी को उनके नियमित काम के हिस्से के रूप में AI टूल्स को समझने और उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था।
कंपनी ने एक महीने के लिए स्टैंडर्ड बिज़नेस ऑब्जेक्टिव्स को रोक दिया और एक स्ट्रक्चर्ड AI बिल्डर प्रोग्राम प्रदान किया। कर्मचारियों ने हैकाथॉन में भाग लिया, इंटरनल चैंपियंस से मार्गदर्शन प्राप्त किया और उन्हें अपने दैनिक कार्यों के हिस्से के रूप में AI के साथ एक्सपेरिमेंट करने के लिए प्रोत्साहित किया गया।AppsFlyer ने AI ट्रेनिंग के लिए नियमित बिज़नेस गोल्स को क्यों रोका?
कंपनी का उद्देश्य प्रतिस्पर्धी प्राथमिकताओं को हटाना था ताकि कर्मचारी पूरी तरह से AI को समझने पर ध्यान केंद्रित कर सकें। AI को मुख्य काम बनाने से एंगेजमेंट सुनिश्चित हुआ और ऑर्गनाइज़ेशन को सभी विभागों में ज्ञान वितरित करने की अनुमति मिली।AI अडॉप्शन के साथ AppsFlyer का प्रोडक्ट कैसे बदला है?
AppsFlyer ने अपने प्रोडक्ट को एक एट्रिब्यूशन प्लेटफॉर्म से बदलकर एक मॉडर्न मार्केटिंग क्लाउड बना दिया है। प्लेटफॉर्म में अब AI एजेंट्स शामिल हैं जो मार्केटर्स को एनालिसिस, कैंपेन मैनेजमेंट और स्ट्रैटेजिक रिकमेंडेशन में सहायता करते हैं।AI-फर्स्ट वर्कफोर्स का दीर्घकालिक लाभ क्या है?
एक AI-फर्स्ट वर्कफोर्स अधिक कुशलता से इनोवेशन कर सकती है, इंटरनल प्रोसेस में सुधार कर सकती है और क्लाइंट्स को AI सॉल्यूशंस प्रभावी ढंग से अपनाने में मदद कर सकती है। कर्मचारी ऐसे स्किल्स हासिल करते हैं जो प्रोडक्टिविटी बढ़ाते हैं, जबकि ऑर्गनाइज़ेशन को वितरित AI ज्ञान और नई तकनीकों के प्रति तेज़ी से अनुकूलन का लाभ मिलता है।
