अभी मैं जिस भी कंपनी से बात करता हूं वह आश्वस्त है कि उनमें एआई की समस्या है। उनका AI ईमेल लिखता है जिसका कोई जवाब नहीं देता। यह खातों पर शोध करता है और छह महीने पहले ही बंद की गई बिक्री टीम का नेतृत्व करता है। उंगलियों को सुन्न करने वाले सत्रों को टूल के बीच कॉपी और पेस्ट करने से ऐसी सामग्री उत्पन्न होती है जो बिल्कुल वैसी ही लगती है जैसी प्रत्येक प्रतियोगी प्रकाशित कर रहा है। नेता एक के बाद एक टूल में निवेश करते हैं, प्रशिक्षण सत्र के बाद प्रशिक्षण सत्र चलाते हैं, और फिर भी खुद को एक ही प्रश्न पर घूरते हुए पाते हैं: एआई वास्तव में सुई को आगे क्यों नहीं बढ़ा रहा है? यहाँ वह है जो आपको नहीं बताया जा रहा है। समस्या आपका मॉडल नहीं है. समस्या आपका डेटा नहीं है. समस्या संदर्भ है: आपके व्यवसाय का विशिष्ट ज्ञान, आपके ग्राहक और उन्हें अभी क्या चाहिए, और आपकी टीम वास्तव में कैसे काम करती है। इसे हल करना सबसे कठिन समस्या भी है और उद्योग इसे संबोधित करने में सबसे धीमा रहा है। सन्दर्भ इन्फ्रास्ट्रक्चर है, फीचर नहीं यहां वह अंतर है जो मुझे लगता है कि लुप्त होता जा रहा है। डेटा वही हुआ जो हुआ. संदर्भ वास्तविक घटनाओं के बारे में अर्थ प्रदान करता है, उनका क्या मतलब है, वे क्यों मायने रखते हैं और इसके बारे में क्या करना है। प्रसंग कोई विशेषता नहीं है; यह आवश्यक बुनियादी ढांचा है. आपके सीआरएम का रिकॉर्ड है कि एक सौदा अठारह महीने पहले बंद हो गया। वह डेटा है. संदर्भ यह है कि सौदा बंद हो गया क्योंकि आपके चैंपियन ने कंपनियां बदल लीं, मूल्य निर्धारण को उतरने से पहले तीन बार समायोजित करना पड़ा, और वह ग्राहक अब एक वर्ष में कई नए सौदे संदर्भित करता है और स्वचालन द्वारा संपर्क किए जाने से नफरत करता है। जिस इंसान ने उस खाते पर काम किया है वह यह सब जानता है। लगभग कोई भी AI ऐसा नहीं करता है, क्योंकि इसे पकड़ने के लिए लगभग कोई प्लेटफ़ॉर्म नहीं बनाया गया है। यही अंतर है. कोई मॉडल गैप नहीं. डेटा गैप नहीं. एक संदर्भ अंतराल. और यही वह समस्या है जिसे हबस्पॉट एजेंटिक कस्टमर प्लेटफ़ॉर्म के साथ हल कर रहा है। जब यामिनी ने इस साल की शुरुआत में हमारे एजेंटिक ग्राहक प्लेटफ़ॉर्म की शुरुआत की, तो उन्होंने इसके नीचे की नींव का वर्णन किया: एक ऐसा स्थान जहां आपके सभी ग्राहक डेटा और व्यावसायिक संदर्भ रहते हैं, आपकी टीम और आपके एआई एजेंटों को उस समय उपलब्ध होता है जब उन्हें इसकी आवश्यकता होती है। सबसे अच्छा बुनियादी ढांचा अदृश्य है. यह पृष्ठभूमि में चलता है, जैसे-जैसे आपका व्यवसाय बदलता है, चालू रहता है और आपकी टीम को खुद को दोहराने पर मजबूर नहीं करता है। यह वह मानक है जिसका एआई को पालन करना चाहिए, और यह लगभग कभी भी पूरा नहीं होता है। संदर्भ अंतराल की छिपी हुई लागत आपकी टीम हर दिन एक कीमत चुकाती है जो आपके एआई बजट में दिखाई नहीं देती है। हम इसे ब्रीफिंग टैक्स कहते हैं: एआई को कुछ उपयोगी बनाने के लिए पर्याप्त पृष्ठभूमि देने के लिए आवश्यक समय और दोहराव। आप अपने ब्रांड की आवाज़ को लिखने के लिए कहने से पहले उसे समझाएँ। इससे पहले कि आप शोध करने के लिए कहें, आप खाता इतिहास में पेस्ट कर दें। आप प्रत्येक सार्थक कार्य से पहले अपनी मूल्य निर्धारण संरचना, अपने प्रतिस्पर्धी परिदृश्य, अपनी ग्राहक प्रोफ़ाइल का वर्णन करते हैं। और अगले दिन, आप इसे फिर से करते हैं। यह आपका व्यवसाय नहीं सीखता. वास्तविक लागत वह घंटे नहीं हैं जो आपकी टीम एआई को पुनः ब्रीफ करने में गँवाती है, यह अवसर लागत है: यदि एआई वास्तव में आपके व्यवसाय को जानता होता तो अंतर्दृष्टियाँ सामने आ सकती थीं। ब्रीफिंग टैक्स सिर्फ दैनिक घर्षण है. सबसे कठिन समस्या वह है जिसे आप नहीं देखते हैं: समय के साथ संदर्भ का क्या होता है। आपकी प्रतिस्पर्धी स्थिति बदल जाती है। आपकी आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल बदल जाती है। आपकी प्लेबुक अपडेट हो जाती है. आपके AI को इसका कुछ भी पता नहीं है। ऐसा नहीं है कि भूल गया. इसमें बातचीत की यादें हैं. इसका इसके पीछे के व्यवसाय से कोई संबंध नहीं है। जीटीएम टीमों के लिए, यह एआई जैसा दिखता है जो निश्चित रूप से गलत है। एक प्रोजेक्ट बदलता है, आपकी टीम समायोजित हो जाती है, लेकिन एआई पुराने संदर्भों पर आधारित रहता है। आउटपुट बंद होने लगते हैं। सिफ़ारिशें अब आपके लक्ष्यों के अनुरूप नहीं हैं. जब आपका AI पूरी तस्वीर से जुड़ा नहीं होता है, तो यह कभी भी वास्तविक मूल्य बनाने के लिए आवश्यक संपूर्ण, गतिशील ज्ञान विकसित नहीं कर सकता है। यह एक उपकरण बना हुआ है. यह कभी भी एक भरोसेमंद साथी नहीं बन पाता। विकास टीमों को अपने स्वयं के संदर्भ की आवश्यकता है सभी संदर्भ समान नहीं बनाए गए हैं. चैटजीपीटी जैसे व्यक्तिगत एआई उपकरण व्यक्तिगत संदर्भ का निर्माण कर रहे हैं: आपकी प्राथमिकताएं, आपकी बातचीत का इतिहास, आपकी संचार शैली। ग्लीन जैसे एंटरप्राइज़ उपकरण संगठनात्मक संदर्भ का निर्माण कर रहे हैं: आपके दस्तावेज़, विकी और संस्थागत ज्ञान। हबस्पॉट में, हम ग्रोथ कॉन्टेक्स्ट का निर्माण कर रहे हैं: समृद्ध, उच्च-गुणवत्ता और सटीक समझ वाले एआई को मार्केटिंग, बिक्री और ग्राहक सफलता में परिणाम लाने की आवश्यकता है। यह कोई अवधारणा नहीं है. हम वास्तविक बुनियादी ढांचे का निर्माण कर रहे हैं जिसका अर्थ यह होगा कि हम ग्राहकों के लिए इस संदर्भ को पकड़ेंगे और बनाए रखेंगे, साथ ही उन्हें स्वयं-प्रबंधन की क्षमता भी देंगे। हम विकास संदर्भ को पाँच आयामों के रूप में देखते हैं: आप क्या करते हैं, कैसे करते हैं, इसके बारे में व्यावसायिक संदर्भ ही सब कुछ हैप्रतिस्पर्धा करें, और क्या चीज़ आपको खरीदने लायक बनाती है। आपके उत्पाद की स्थिति, आपकी भिन्नता, आपका मूल्य निर्धारण तर्क, आपकी ब्रांड आवाज़। यही वह संदर्भ है जो AI को हर दूसरी कंपनी की तरह लगने के बजाय आपकी कंपनी की तरह बनाता है। आपकी श्रेणी. इसे कैप्चर करने के लिए किसी ब्रांड दस्तावेज़ को अपलोड करने से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए एक ऐसी प्रणाली की आवश्यकता होती है जो उस ज्ञान को संरचित करे और उसे प्रत्येक इंटरैक्शन में स्वचालित रूप से लागू करे। टीम का संदर्भ यह है कि आपके लोग वास्तव में कैसे काम करते हैं। आपकी बिक्री पद्धति, आपके योग्यता मानदंड, आपके उन्नति पथ। वह संस्करण नहीं जो आपके ऑनबोर्डिंग दस्तावेज़ों में रहता है, बल्कि वह संस्करण जो आपके सर्वश्रेष्ठ प्रतिनिधि वास्तव में उपयोग करते हैं। यही बात स्क्रिप्ट का अनुसरण करने वाले एआई को वास्तविक निर्णय लेने वाले एआई से अलग करती है। इस प्रकार का संदर्भ किसी भी CRM फ़ील्ड में नहीं रहता है. यह कॉल रिकॉर्डिंग, डील नोट्स और हजारों इंटरैक्शन में दिखाई देने वाले पैटर्न में रहता है। प्रक्रिया संदर्भ वही है जो व्यवहार में आपका वर्कफ़्लो दिखता है। हैंडऑफ़ को क्या ट्रिगर करता है. क्या चीज़ किसी सौदे को उच्च प्राथमिकता बनाती है? आपके अभियान कैसे बनाए जाते हैं और प्रत्येक की सफलता कैसी दिखती है। यही वह चीज़ है जो एआई को कार्रवाई करने की अनुमति देती है, न कि केवल जानकारी प्रदान करने की। इसे एआई में बनाने के लिए आपके वास्तविक वर्कफ़्लो को समझने की आवश्यकता है, न कि केवल उनका वर्णन करना, ताकि सिस्टम उन्हें संदर्भित करने के बजाय उन पर कार्य कर सके। ग्राहक संदर्भ आपके रिश्तों का संचित इतिहास है। प्रत्येक खाते ने क्या खरीदा है, उन्होंने इसे क्यों खरीदा है, उनके लक्ष्य क्या हैं, घर्षण कहां हुआ है, अगली तार्किक बातचीत क्या होनी चाहिए। यही वह चीज़ है जो आउटरीच को ठंडी कॉल के बजाय बातचीत जैसा महसूस कराती है। इसे बनाए रखना सबसे कठिन श्रेणी है क्योंकि यह लगातार बदलती रहती है। प्रत्येक टचप्वाइंट पर इस करंट को स्वचालित रूप से बनाए रखना, बुनियादी ढांचे की समस्या है जिसे अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म हल नहीं कर पाए हैं। नेटवर्क संदर्भ विकास संदर्भ का एक आयाम है जिसे कोई भी व्यक्तिगत कंपनी अकेले नहीं बना सकती है। हबस्पॉट 280,000 से अधिक कंपनियों के साथ काम करता है। इसका मतलब है कि हम इस बात में व्यापक रुझान देखते हैं कि टीमें बाज़ार में कैसे जाती हैं, अभियान कैसे प्रदर्शन करते हैं और ग्राहक कैसे खरीदते हैं, ऐसे पैमाने पर जिसे कोई भी व्यक्तिगत कंपनी अपने दम पर दोहरा नहीं सकती है। वह सामूहिक बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म पर प्रत्येक कंपनी के लिए उपलब्ध ग्रोथ कॉन्टेक्स्ट की एक परत बन जाती है, जो आपके द्वारा एक भी अभियान चलाने से पहले आपके एआई की अनुशंसा को आकार देती है। सही प्रश्न कैसे दिखते हैं यदि आप अपनी टीम के लिए एआई का मूल्यांकन कर रहे हैं, तो जो प्रश्न वास्तव में मायने रखते हैं वे मॉडल के बारे में नहीं हैं। मॉडलों का तेजी से वस्तुकरण किया जा रहा है। सही प्रश्न संदर्भ के बारे में हैं। क्या यह पूरी तस्वीर खींच सकता है और उस पर अमल कर सकता है? आपके सीआरएम में न केवल संरचित और असंरचित डेटा, बल्कि तर्क, निर्णय और संस्थागत ज्ञान जो आम तौर पर लोगों के दिमाग में रहता है। क्या संदर्भ स्वचालित रूप से बनाए रखा जाता है? या क्या आपकी टीम को प्लेटफ़ॉर्म निवेश को रखरखाव के बोझ में बदलते हुए इसे मैन्युअल रूप से चालू रखना पड़ता है? क्या यह विशेष रूप से विकास के लिए बनाया गया है? या क्या यह एक सामान्य प्रयोजन ज्ञान परत है जिसमें कुछ ग्राहक डेटा शामिल होता है? क्या यह समय के साथ मिश्रित होता है? या क्या प्रासंगिक बने रहने के लिए निरंतर पुनर्निवेश की आवश्यकता है? इनमें से किसी का भी उत्तर "नहीं" है, और आपका AI आपके व्यवसाय के साथ काम नहीं कर रहा है, यह आपके व्यवसाय के एक ऐसे संस्करण पर काम करता है जो अब मौजूद नहीं है। यही असली एआई रेस है। जिन कंपनियों को ग्रोथ कॉन्टेक्स्ट सही मिलता है, वे न केवल एआई का बेहतर उपयोग करती हैं। हर बार जब वे इसका उपयोग करते हैं तो वे आगे निकल जाते हैं।
असली एआई रेस मॉडल या डेटा के बारे में नहीं है। यह संदर्भ के बारे में है.
By Marketing
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