एआई कैसे बिक्री को बदल रहा है: 2026 के लिए प्रमुख बदलाव और स्थिरताएँ | SaaStr Insights
Brief news summary
पिछले 18 महीनों में, SaaStr ने तेजी से AI को बिक्री में शामिल किया है, जून 2025 से स्वीकृति में तेजी आई है और अब तक 20 से अधिक AI एजेंट तैनात किए गए हैं। AI SDR अब मनुष्यों की तुलना में 11 से 40 गुना अधिक ईमेल भेजते हैं, बेहतर परिणाम प्राप्त कर रहे हैं, जबकि AI inbound एजेंट ने 90 दिनों के भीतर 1 मिलियन डॉलर से अधिक की आय उत्पन्न की है। 2026 तक, AI बिक्री को मौलिक रूप से बदलने जा रहा है, बड़े सौदे संभवतः पारंपरिक खाता प्रबंधकों के बिना ही पूरे होंगे क्योंकि खरीदार AI चैटबॉट्स पर अधिक भरोसा कर रहे हैं। बिक्री इंजीनियर्स जटिल सौदे संभालेंगे, जिससे AE से SE की भूमिका में बदलाव होगा। AI मानव से मात्रा, ज्ञान और प्रतिक्रिया में आगे है, जो 60% से अधिक खातों को प्रबंधित करता है जो मानव पहुंच से बाहर हैं, जिससे पारंपरिक SDR भूमिकाएँ अप्रासंगिक हो जाएंगी। खरीदार तेज AI-नेतृत्व वाली क्वालिफिकेशन कॉल को प्राथमिकता देते हैं, हालांकि व्यक्तिगत मीटिंग्स सौदों को पूरा करने में तीन गुना अधिक प्रभावी हैं। विश्वास, संबंध और ईमानदारी अभी भी अहम हैं, खासकर एंटरप्राइज़ बिक्री में। 2025 के अंत तक, बिक्री टीमें एक संतुलित 50/50 AI-मानव दृष्टिकोण अपनानी होगी, जो सिस्टम ऑप्टिमाइज़ेशन और तकनीकी कौशल पर केंद्रित हो। जो कंपनियां AI को नजरअंदाज करेंगी, वे पिछड़ सकती हैं, जबकि वे जो AI की दक्षता को मानवीय सहानुभूति के साथ मिलाएँगी, सफल होंगी।पिछले 18 महीनों में, टीम SaaStr ने खुद को AI और बिक्री में डूबा दिया है, जिसके तेजी से बढ़ने की शुरुआत जून 2025 से हुई। तब से, हमने SaaStr पर 20 से अधिक AI एजेंट deployed किए हैं। हमारे AI SDRs अब मानव SDRs की तुलना में 11 से 40 गुना अधिक ईमेल भेजते हैं और बेहतर परिणाम प्राप्त करते हैं। केवल 90 दिनों में, हमारे AI इनबाउंड एजेंट ने 1 मिलियन डॉलर से अधिक का राजस्व जनरेट किया। हम नियमित रूप से CROs, सेल्स VPs, CMOs और संस्थापकों के साथ जुड़ते हैं ताकि समझ सकें कि क्या काम कर रहा है और क्या नहीं। यह स्पष्ट है कि 2026 बिक्री पेशेवरों के लिए एक कठिन जागरूकता लाएगा—यह इसलिए नहीं कि बिक्री समाप्त हो रही है, बल्कि इसलिए कि ग्राहक बनाने का “कौन” और “कैसे” तेजी से बदल रहा है, और अधिकांश नेता इसकी गति को नहीं समझ पा रहे हैं। 4 मिलियन डॉलर से अधिक की डील्स पारंपरिक AE के बिना ही बंद हो रही हैं, AI SDRs मानवों से अधिक मात्रा में और बेहतर गुणवत्ता में काम कर रहे हैं, और खरीदार बिक्री कर्मचारियों की तुलना में चैटबॉट पर अधिक भरोसा कर रहे हैं। फिर भी, कुछ चीजें स्थिर हैं: व्यक्तिगत मीटिंग्स तीन गुना बेहतर कनवर्जन दर पर होती हैं, इनबाउंड प्रतिनिधि सिर्फ आउटबाउंड नहीं कर सकते, और सबसे अच्छे प्रतिनिधि कठोर परिश्रम करते हैं और वास्तव में जिज्ञासु होते हैं। नीचे AI युग में बिक्री में 15 मौलिक परिवर्तन दिए गए हैं, उसके बाद 5 स्थिरताएँ हैं, जो चाहे आप संस्थापक हों, CRO हों या व्यक्तिगत योगदानकर्ता। 1. $3 मिलियन का सौदा बिना AE के बंद एक सेल्स इंजीनियरिंग के प्रमुख ने उत्पाद परीक्षण, पायलट डिज़ाइन, ऑनबोर्डिंग और बिजनेस केस डेवलपमेंट का प्रबंधन करके 3 मिलियन डॉलर से अधिक का सौदा बंद किया, जिसमें बिक्री टीम केवल मूल्य निर्धारण में मदद कर रही थी। बड़े सौदे (> $4M) पारंपरिक बिक्री अधिकारियों के बिना ही बंद हो रहे हैं क्योंकि SEs विश्वसनीय सलाहकार बन चुके हैं, खासकर मजबूत इनबाउंड मांग के साथ। 2. सेल्स इंजीनियर्स की जगह AEs ले रहे हैं AI-नेटिव कंपनियों में SE-to-AE का अनुपात 2:1 या 3:1 है, पारंपरिक 4:1 AE-to-SE मॉडल को उलटते हुए। तकनीकी भूमिकाएँ जैसे फ़ील्ड डेवलपमेंट इंजीनियर्स (FDEs) और सॉल्यूशन आर्किटेक्ट अब समस्याओं को हल कर सौदे क्लोज कर रहे हैं। जिन्होंने सौदे बंद किए हैं, उन्हें AE स्तर का कमीशन मिलना चाहिए। 3. AI SDRs मानवों से बेहतर SaaStr के डेटा से पता चलता है कि AI SDRs प्रति माह 3, 221 ईमेल भेज सकते हैं, जबकि मानव 75-285 ईमेल भेजते हैं—जो मात्रा 11-40 गुना अधिक है। प्रतिक्रिया दर 5. 5% से 12% तक है, जिससे एक ही लीड पूल से 11-13 गुना अधिक प्रतिक्रिया मिलती है। उल्लेखनीय है कि AI SDRs उच्च मूल्य के स्पॉन्सर मीटिंग्स भी सामान्य समय के बाहर बुक कर लेते हैं। अगस्त से, हमारे AI इनबाउंड एजेंट ने 45, 188 सत्र संभाले, 1, 025 संभावनाओं को योग्य किया, 91 बैठकें बुक कीं और 1, 010, 000 डॉलर का राजस्व हासिल किया। AI-योग्य लीड्स ने Q4 स्पॉन्सरशिप सौदों का 71% हिस्सा बनाया। 4. पारंपरिक ईमेल आधारित SDR भूमिकाओं का कम होना Emergence Capital के अनुसार, पिछले वर्ष 36% कंपनियों ने SDR/BDR की संख्या घटाई—यह सेल्स भूमिकाओं में सबसे अधिक कमी है—जबकि केवल 19% ने बढ़ाई। इसके विपरीत, केवल 14% ने सेल्स इंजीनियर भूमिकाएं घटाई हैं। AI की मात्रा और स्थिरता की तुलना में तेज़ी इस बदलाव को चला रही है। 5. यदि यह टेक्स्ट के जरिए बंद हो सकता है, तो AI भी कर सकता है मिड-मार्केट डील्स जो ईमेल या टेक्स्ट के जरिए बंद हो सकती हैं, उन्हें AI एजेंट्स प्रभावी ढंग से संभाल सकते हैं, जो डिस्कवरी कॉल्स, डेमो, आपत्तियों का निवारण और फॉलो-अप में तेजी से सुधार कर रहे हैं, जो पारंपरिक रूप से मानव द्वारा किया जाता है। 6. खरीदार AI पर भरोसा करते हैं, बिक्री कर्मचारियों पर नहीं G2 डेटा से पता चलता है कि जेनरेटिव AI चैटबॉट (17. 2%) अंतिम खरीदारी के लिए विक्रेताओं के बिक्री कर्मचारियों (9. 3%) से अधिक भरोसेमंद हैं। AI का निष्पक्ष, व्यापक उत्पाद ज्ञान और स्थिर प्रदर्शन बेहतर अनुभव प्रदान करता है, जबकि सामान्य मानव प्रतिनिधियों से बेहतर। खरीदार तुरंत और सटीक जवाब की अपेक्षा करते हैं, जैसे अमेज़न। 7. “चैट द्वारा बिक्री” अब आधी SaaStr कार्यक्रमों में, 50% बिक्री AI-ड्राइव चैट के माध्यम से होती है, पारंपरिक वेबसाइट खरीदारी की तुलना में। लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) बिक्री चैनलों में बदल रहे हैं, जहां खरीदार चैट इंटरफेस में संपूर्ण खरीदारी पूरी कर रहे हैं। 8. आधे AI, आधे मानव बिक्री टीमें आने वाली हैं 2025 के अंत तक, बिक्री टीमें लगभग 50% AI एजेंट और 50% मानव होंगी, जिससे नए प्रबंधन कौशल की आवश्यकता होगी जो सिस्टम ऑप्टिमाइज़ेशन पर केंद्रित हैं। AI में जिज्ञासा की कमी टीम के लिए समस्या बन सकती है। 9. प्रतिनिधि केवल 40% खातों से जुड़ते हैं; AI बाकी को संभाल सकता है बिक्री प्रतिनिधि 25-35% समय ग्राहकों के साथ बिताते हैं और अपने आवंटित खातों का लगभग 40% ही कवर कर पाते हैं। AI शेष 60% संभाल सकता है, जिससे प्रतिनिधियों को उच्च प्राथमिकता वाले खातों पर ध्यान केंद्रित करने का मौका मिलता है। 10. AI SDRs 95% मानवों से बेहतर उत्पाद जानकारी रखते हैं अधिकांश मानव SDRs के पास गहरा उत्पाद ज्ञान नहीं होता और वे जटिल प्रश्नों का तुरंत उत्तर नहीं दे पाते, जबकि AI SDRs specs, इंटीग्रेशन और उपयोग मामलों को पूरी तरह समझते हैं, और तुरंत सटीक जवाब देते हैं। 11.
योग्यता बैठकें अप्रचलित हो रही हैं पारंपरिक 30 मिनट की योग्यता कॉल आज कम ही होती जा रही है, इसकी जगह AI ले रहा है, जो लीड्स को तेज़ और अधिक स्थिरता से योग्य बनाता है। 62% खरीदार तब तक बिक्री बातचीत से परहेज़ करते हैं जब तक वे मूल्यांकन/निर्णय चरण में नहीं पहुंचते, और AI एवं सहकर्मी समीक्षाओं पर निर्भर रहते हैं। 12. पारंपरिक बिक्री लक्ष्य कम प्रभावी होते जा रहे हैं तेज़ AI-आधारित वृद्धि और उपयोग-आधारित राजस्व मॉडल पारंपरिक तय किए गए लक्ष्यों को चुनौती देते हैं। कंपनियां अक्सर “शैडो टार्गेट्स” का इस्तेमाल करती हैं क्योंकि अपनाने और उपभोग पैटर्न अनुमान से बाहर हो सकते हैं। 13. “मीच AE” – AI-संपन्न बिक्री कॉल्स AI डिजिटल ट्विन्स रीयल-टाइम जानकारी देने वाले बिक्री कॉल्स में जुड़ जाते हैं, जिनसे रुकावटें समाप्त हो जाती हैं। जिससे कॉल का 95% उत्पादकता के साथ होता है और तकनीकी सवालों का सहज हल निकलता है। Delphi जैसे समाधान निर्मितियों के करीब हैं। 14. अनुकूलन के लिए 8 महीने का समय कंपनियों के पास लगभग आठ महीने हैं अपनी बिक्री मॉडल को AI-प्रथम बनाने का, वर्ना पीछे रह जाएंगे। इसमें 25% मार्केटिंग बजट LLM अनुकूलन में, AI-स्क्रैप योग्य कंटेंट बनाना, चैट-प्रथम बिक्री अनुभव लागू करना और AI-मानव हैंडऑफ़ शामिल हैं। 15. 2026: कठोर जागरूकता बड़े सौदे अब अधिकतर पारंपरिक बिक्री अधिकारियों के बिना ही बंद होंगे। भविष्य की बिक्री टीम में अधिक तकनीकी विशेषज्ञ होंगे, जो प्रीव्यू, ऑनबोर्डिंग और जटिल क्लोजिंग संभालेंगे, और AI ट्रांज़ेक्शनल बिक्री का प्रबंधन करेगा। यह खासकर तकनीकी क्षेत्रों में होगा, जो अर्थव्यवस्था का सबसे बड़ा हिस्सा हैं। ग्राहक की अपेक्षाएँ अब AI जितनी कुशलता और ज्ञान की मांग करती हैं, और उच्च-फ्रिक्शन बिक्री मॉडल अपनाने वाली कंपनियों को नुकसान पहुंचाएंगी। भर्ती रणनीति को पारंपरिक AEs से कम और तकनीकी, प्री-सेल्स, और इंप्लीमेंटेशन प्रतिभाओं पर केंद्रित करना चाहिए। सफल क्लोजर्स समस्या हल करने वाले होंगे, न कि सिर्फ आपत्तियों का उत्तरकर्ता। AEs के लिए: सफल व्यक्ति गहरी तकनीकी विशेषज्ञता विकसित करेंगे, उन्नत कॉम्प्लेक्स डील्स को संभालेंगे, सौदों का विन्यास करेंगे बजाय सिर्फ उत्पाद का डेमो देने के, और कार्यकारी संबंध बनाएंगे। जो लोग रूट प्रक्रिया और उत्पाद ज्ञान की पुनरावृत्ति पर भरोसा करते हैं, उन्हें संघर्ष का सामना करना पड़ेगा क्योंकि AI इन कार्यों में बेहतर है। --- AI युग में स्थायी बिक्री सत्यताएँ: 1. व्यक्तिगत मीटिंग्स अभी भी 3 गुना बेहतर बंद करती हैं ऑफ़लाइन चेहरे-से-चेहरे मिलते हैं लगभग 45% कनवर्जन दर के साथ, जबकि वर्चुअल में यह करीब 15% है। मिलने का भरोसा जल्दी बनता है। जितनी अधिक कंपनियां AI-फ्रेंडली हैं, उतनी ही वे अपने सेल्स इंजीनियरों को बड़े सौदों के लिए ऑनसाइट बुलाती हैं, यह दर्शाता है कि रणनीतिक संबंध अभी भी मौजूद हैं। 2. आप इनबाउंड प्रतिनिधियों को आउटबाउंड में कोच नहीं कर सकते (या इसके विपरीत) अधिकांश इनबाउंड प्रतिनिधि प्रभावी रूप से आउटबाउंड प्रॉस्पेक्टिंग नहीं कर सकते, और आउटबाउंड प्रतिनिधि जब इनबाउंड लीड्स लक्ष्य प्राप्त करते हैं तो प्रॉस्पेक्टिंग कम कर देते हैं। AI आउटबाउंड में दक्षता बढ़ाता है, लेकिन मानव प्रवृत्तियों को नहीं बदल सकता। सही रवैये कीHireली महत्वपूर्ण है। 3. सर्वश्रेष्ठ प्रतिनिधि अभी भी कठिन परिश्रम करते हैं और सच में जिज्ञासु होते हैं प्रथम श्रेणी के कर्मी जमीनी जिज्ञासा दिखाते हैं, अतिरिक्त रिसर्च करते हैं और ग्राहक की समस्याओं को हल करने में रुचि रखते हैं। AI प्रभावी व्यवहार को बढ़ाता है, लेकिन मेहनत और जुनून को नहीं बदलता। 4. जटिल उद्यम बिक्री में रिश्ते ही विजेता हैं आंतरिक राजनीति को समझना और कार्यकारी लोगों के साथ दीर्घकालिक भरोसा बनाना मानव गतिविधि है जिसे AI न कर सकता है। जबकि AI ट्रांज़ेक्शनल कार्यों का दावा कर सकता है, मिलियन डॉलर की रणनीतिक डीलों के लिए संबंध-आधारित बिक्री जरूरी है। 5. खराब बिक्री व्यवहार भी खराब ही रहते हैं—और AI उन्हें जल्दी उजागर कर देता है मूल्य निर्धारण की खेल, असत्यसी चर्चा, ग़लत जानकारी और नवीकरण की योजना जैसी रणनीतियां सौदे मारने में बाधक हैं। AI इन गलतियों को अधिक दिखाई और असह्य बना देता है, जिससे जवाबदेही तेज़ी से आती है। महान प्रतिनिधि सुनते हैं, ईमानदार होते हैं, पारदर्शी सहायता करते हैं, और खेल से बचते हैं। संक्षेप में, AI ने बिक्री की मशीनी प्रक्रिया को बदला है—कैसे सौदे खोजे, योग्य बनें और बंद हों—मात्रा, भूमिकाएँ और प्रक्रियाएँ बदलकर। फिर भी, बिक्री का मूल कारण—विश्वास, संबंध, मेहनत, जिज्ञासा और साझेदारी—अपरिवर्तित रहता है। जो कंपनियां इसमें AI का उपयोग दक्षता के लिए करेंगी और मानव संपर्क पर जोर देंगी, वही जीतेंगे। जो रिश्तों को Automated करने की कोशिश करेंगे, वे हारेंगे।
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OpenAI का GPT-5: अभी तक जो कुछ भी हम जानते हैं
OpenAI अपनी श्रृंखला के प्रमुख बड़े भाषा मॉडल GPT-5 लॉन्च करने की तैयारी कर रहा है, जिसकी रिलीज़ शुरुआत में 2026 में होने की उम्मीद है। यह नया संस्करण अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में महत्वपूर्ण सुधारों का वाद करता है, विशेषकर संदर्भात्मक समझ और अधिक संगठित, संदर्भ-प्रासंगिक टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने में। GPT-5 का विकास कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक बड़ा कदम दर्शाता है, जो पहले के मॉडल जैसे GPT-3 और GPT-4 की उपलब्धियों पर आधारित है। प्रत्येक OpenAI के संस्करण ने भाषा मॉडल की क्षमता को सुधार किया है ताकि वह भाषाई सूक्ष्मताओं को समझ सके, जटिल जानकारी का प्रबंधन कर सके, और मानव-समान टेक्स्ट उत्पन्न कर सके, जो कई प्रकार के प्रयोगों में उपयोगी हैं। GPT-5 के लिए एक मुख्य अपेक्षा इसकी बेहतर संदर्भ जागरूकता है, जिससे मॉडल बातचीत, दस्तावेज़ों और विभिन्न टेक्स्ट संचार की सूक्ष्मताओं और जटिलताओं को बेहतर समझ सके। इन उन्नतियों से गलतफहमियों, गलतियों और अप्रासंगिक आउटपुट में कमी आने की उम्मीद है, जिससे AI बातचीत अधिक सुगम और प्रभावी बनें। संदर्भ प्रसंस्करण में सुधार के साथ-साथ, GPT-5 लंबे टेक्स्ट में अधिक संगठित और तर्कसंगत टेक्स्ट उत्पन्न कर सकेगा। इससे विशेष रूप से उन सामग्री निर्माताओं को मदद मिलेगी जो AI का उपयोग कर लेख, रिपोर्ट, स्क्रिप्ट और रचनात्मक कार्य तैयार करते हैं, क्योकि इससे संपादन में लगने वाले समय और प्रयास में कमी आएगी। GPT-5 का प्रभाव कंटेंट क्रिएशन से बहुत आगे नजर आ रहा है। विशेषज्ञ एक अधिक बुद्धिमान और सहानुभूतिपूर्ण वर्चुअल एजेंट की कल्पना कर रहे हैं जो ग्राहक सेवा में अधिक स्मार्ट और समझदार तरीके से पूछताछ का समाधान कर सकता है, ग्राहक अनुभव और परिचालन दक्षता को बढ़ाते हुए। इसके अलावा, GPT-5 शिक्षा में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है, जैसे व्यक्तिगत ट्यूशन सिस्टम को सशक्त बनाकर जो कस्टमाइज्ड स्पष्टीकरण और प्रतिक्रिया प्रदान करता है; स्वास्थ्य क्षेत्र में Medical दस्तावेज़ों का निर्माण और व्याख्या में सहायता कर सकता है; और कानूनी व वित्तीय क्षेत्रों में भी जहां उन्नत भाषा प्रसंस्करण आवश्यक है। GPT-5 का शुभारंभ उस व्यापक AI अनुसंधान के साथ मेल खाता है जिसका उद्देश्य केवल मानव-समान टेक्स्ट उत्पन्न करना ही नहीं, बल्कि संदर्भ को गहराई से समझना भी है ताकि सूचित और परिष्कृत प्रतिक्रियाएं प्रदान की जा सकें। OpenAI की लगातार प्रयास इस क्षेत्र में तेजी से हो रहे विकास और भाषा मॉडल की रोज़ाना की कार्यप्रणालियों व प्रौद्योगिकियों में उनकी बढ़ती भागीदारी को दर्शाती है। हालांकि, GPT-5 की तकनीकी प्रगति को लेकर अपेक्षाएं बहुत अधिक हैं, विशेषज्ञ नैतिक मुद्दों को सुलझाने का भी जिक्र करते हैं, जैसे कि पूर्वाग्रह में कमी, गलत सूचनाओं से बचाव और जिम्मेदार उपयोग। ये विषय आने वाली पीढ़ी के AI सिस्टम्स पर चर्चा के केंद्रीय मुद्दे बने हुए हैं। सारांश में, GPT-5 का शुरुआती 2026 में होने वाला लॉन्च AI विकास में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर सिद्ध होगा। इसकी संदर्भ समझ और टेक्स्ट की सुसंगतता में अपेक्षित प्रगति के साथ, GPT-5 कई उद्योगों—कंटेंट क्रिएशन से ग्राहक सेवा तक—में क्रांतिकारी बदलाव लाने के लिए तैयार है। जैसे-जैसे इसका प्रभाव स्पष्ट होगा, हितधारक इन विकासों पर सतर्क नजर रख रहे हैं और नवाचार के साथ नैतिक जिम्मेदारी का संतुलन बनाने का प्रयास कर रहे हैं।
एसईओ में एआई: सामग्री निर्माण और अनुकूलन में परिवर्तन
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तेज़ी से खोज इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन (एसईओ) के क्षेत्र में सामग्री निर्माण और अनुकूलन के तरीके को बदल रही है। एआई प्रौद्योगिकियों का समावेश विपणक को नए उपकरणों और क्षमताओं से लैस करता है जो व्यक्तिगत, प्रासंगिक और उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री बनाने में मदद करते हैं, जो उनके लक्षित दर्शकों से मजबूत संबंध स्थापित करती है। यह तकनीकी प्रगति पारंपरिक सामग्री दृष्टिकोण से एक महत्वपूर्ण बदलाव दर्शाती है, जिसमें अधिक सटीकता और दक्षता प्राप्त होती है। एआई-सक्षम उपकरण विशाल डेटा सेट का विश्लेषण कर सकते हैं, जिसमें उपयोगकर्ता व्यवहार, नवीनतम खोज प्रवृत्तियों और प्रतिस्पर्धियों की रणनीतियों शामिल हैं। यह चरणबद्ध विश्लेषण विपणकों को आवश्यक सामग्री के अंतराल की पहचान करने और नए अवसर खोजने में मदद करता है, जो अन्यथा छुपे रह जाते। इस तरह का तरीका ऐसी सामग्री विकसित करने सक्षम बनाता है जो न केवल आवश्यकताओं को पूरा करती है बल्कि उनकी anticipate भी करती है, जिससे जुड़ाव दर बढ़ती है और बेहतर खोज इंजन रैंकिंग में मदद मिलती है। सामग्री निर्माण के अलावा, एआई मौजूदा डिजिटल संसाधनों के सतत अनुकूलन के लिए आवश्यक है। उन्नत एआई एल्गोरिदम वर्तमान एसईओ इनसाइट्स के आधार पर लक्षित कीवर्ड सिफारिशें प्रदान करते हैं, सामग्री की पढ़ने की क्षमता को बढ़ाते हैं ताकि एक व्यापक दर्शक वर्ग आकर्षित हो सके, और नवीनतम एसईओ सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन सुनिश्चित करते हैं। इस तरह की निरंतर सुधार सामग्री की प्रासंगिकता और प्रभावशीलता बनाए रखने के लिए जरूरी है, खासकर एक ऐसे डिजिटल वातावरण में जहां एल्गोरिदम और उपयोगकर्ता की अपेक्षाएँ अक्सर बदलती रहती हैं। स्केलेबिलिटी भी एआई समावेशन का एक महत्वपूर्ण लाभ है। जैसे-जैसे डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार होता है और ताजा, लगातार सामग्री की मांग बढ़ती है, विपणक को उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री का大量 निर्माण करने की चुनौती का सामना करना पड़ता है, बिना मानकों में गिरावट किए। एआई इसका समाधान प्रदान करता है, क्योंकि यह सामग्री निर्माण और अनुकूलन के कई पहलुओं को स्वचालित करता है, जिससे अधिक प्रभावी, निरंतर, और व्यापक सामग्री का निर्माण संभव हो पाता है। सामग्री निर्माण और अनुकूलन में एआई को अपनाने का परिवर्तनशील कदम है, जो विपणक को उनके एसईओ रणनीतियों को व्यापक रूप से सशक्त बनाने में मदद करता है। एआई का उपयोग न केवल सामग्री की मात्रा बढ़ाने का अवसर प्रदान करता है, बल्कि इसकी गुणवत्ता और प्रासंगिकता में भी महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे प्रतिस्पर्धी डिजिटल बाज़ारों में सफलता के अवसर बढ़ते हैं। जो लोग सामग्री निर्माण और एसईओ अनुकूलन पर एआई के परिवर्तनीय प्रभाव में गहरी दिलचस्पी रखते हैं, उनके लिए कंटेंट मार्केटिंग इंस्टीट्यूट डिजिटल मार्केटिंग रणनीतियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बदलती भूमिका पर व्यापक संसाधन और जानकारी प्रदान करता है।
एआई वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग सॉल्यूशंस दूरस्थ कार्य सहयोग …
रीमोट वर्क में बदलाव ने प्रभावी संचार उपकरणों की महत्वपूर्ण आवश्यकताओं को उजागर किया है, जिसके कारण AI-सक्षम वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग समाधानों का उद्भव हुआ है, जो दूरी के पार सहज सहयोग को संभव बनाते हैं। ये उन्नत प्लेटफॉर्म वर्चुअल मीटिंग्स में क्रांति ला रहे हैं, क्योंकि इनमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके संचार की दक्षता और उत्पादकता को बढ़ाया गया है। वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग में एक प्रमुख AI नवाचार है रियल-टाइम अनुवाद, जो विश्वव्यापी टीमों के बीच भाषा बाधाओं को दूर करता है। मीटिंग्स के दौरान तुरंत अनुवाद होना कर्मचारियों को बिना गलतफहमियों या देरी के संवाद करने की अनुमति देता है, जिससे समावेशन को बढ़ावा मिलता है और भाषा की सीमाओं से परे सहयोग का विस्तार होता है। भाषाई दूरी को पुल करने के अलावा, ये प्लेटफार्म स्वचालित मीटिंग सारांश भी प्रदान करते हैं, जो महत्वपूर्ण बिंदुओं और निर्णयों का संक्षिप्त अवलोकन देते हैं। इससे प्रतिभागियों के बीच संरेखण सुनिश्चित होता है और जो लोग लाइव सत्र मिस करते हैं, उनके लिए त्वरित अपडेट का एक आसान माध्यम बनता है, जिससे गलतफहमियों में कमी आती है और पूर्ण रिकार्डिंग या नोट्स की तुलना में समय की बचत होती है। स्मार्ट शेड्यूलिंग भी एक महत्वपूर्ण AI सुविधा है, जो प्रतिभागियों की उपलब्धता और विभिन्न समय क्षेत्रों के आधार पर मीटिंग का उचित समय तय करती है। पारंपरिक रूप से, मीटिंग्स को शेड्यूल करना लंबी बातचीत का काम था, लेकिन AI इसे स्वचालित बनाता है, कैलेंडर का विश्लेषण करता है और सबसे अच्छा समय सुझाता है, जिससे प्रशासनिक बोझ कम होता है और टीमें अधिक बेहतर तरीके से सहयोग कर पाती हैं। अतिरिक्त AI उन्नयन उपयोगकर्ता अनुभव और इंटरैक्शन की गुणवत्ता को बेहतर बनाते हैं। नॉइज़ कैंसलेशन बैकग्राउंड साउंड को Filter करता है, जिससे स्पष्ट ऑडियो प्राप्त होता है, और AI-आधारित वीडियो समायोजन लाइटिंग और फोकस को बेहतर बनाते हैं ताकि रिमोट कनेक्शन अधिक स्वाभाविक लगे। भावना विश्लेषण और सहभागिता ट्रैकिंग जैसी नई तकनीक विकसित की जा रही हैं, जो प्रतिभागियों की प्रतिक्रियाओं की निगरानी करती हैं, जिससे होस्ट को रीयल-टाइम फीडबैक मिलती है और वे अपने बैठक के तरीकों को अनुकूलित कर सकते हैं। AI का वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग में बढ़ता समावेश रिमोट वर्क को बदल रहा है, जिससे अधिक इंटरैक्टिव, समावेशी, और प्रभावी वर्चुअल वातावरण बन रहे हैं। ये प्रगति वर्तमान रिमोट सहयोग की चुनौतियों का समाधान करते हैं और वैश्विक कनेक्टिविटी और संचार के नए आयाम खोलते हैं, चाहे भौतिक दूरी कितनी भी क्यों न हो। जैसे-जैसे रिमोट वर्क आधुनिक कार्यस्थलों का अभिन्न हिस्सा बना रहता है, AI का प्रभावी संचार में योगदान बढ़ने की संभावना है। संगठन बुद्धिमान वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग उपकरणों को मूल्यवान मानते हैं ताकि उत्पादकता बढ़े और टीम की स्थिरता बनी रहे। भविष्य में रिमोट सहयोग आशाजनक दिख रहा है, क्योंकि निरंतर AI नवाचारों से अधिक परिष्कृत सुविधाएँ सामने आएंगी, जो कर्मचारियों और व्यवसायों को डिजिटल और वितरित कार्य परिवेश में अधिक आसानी और आत्मविश्वास के साथ नेविगेट करने में समर्थ बनाएंगी। अंत में, AI-सक्षम वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग समाधान रिमोट वर्क तकनीक में एक महत्वपूर्ण प्रगति हैं। रियल-टाइम अनुवाद, स्वचालित सारांश, स्मार्ट शेड्यूलिंग और अन्य स्मार्ट क्षमताएं वर्चुअल संवाद को अधिक प्रभावी, समावेशी और अनुकूल बनाने में सहायता कर रही हैं। जैसे-जैसे रिमोट वर्क का विस्तार हो रहा है, संचार उपकरणों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का समावेशन कार्य की दुनिया में सफलता का एक मुख्य प्रेरक बन जाएगा।
चिकित्सा में एआई बाजार का आकार, हिस्सा, वृद्धि | 27.…
अवलोकन ग्लोबल AI इन मेडिसिन मार्केट का अनुमान है कि यह 2033 तक लगभग USD 156
गूगल के डैनी सुलिवान और जॉन मुलर एआई के लिए एसईओ …
गूगल के जॉन Mueller ने गूगल के ही डैनी Sullivan को "Search Off the Record" पॉडकास्ट पर होस्ट किया, जिसमें उन्होंने "SEO और AI के लिए SEO पर विचार" पर चर्चा की। सारांश में, उन्होंने सहमति जताई कि AI के लिए SEO मूल रूप से पारंपरिक सर्च के समान ही है, लेकिन फिर उन्होंने गहरा विश्लेषण किया। मुख्य बात यह है कि उत्कृष्ट, अनूठा और मूलभूत सामग्री बनाना जरूरी है, जिसका उद्देश्य अंतिम उपयोगकर्ताओं को सेवा देना हो। जबकि शॉर्टकट दिखाई दे सकते हैं, जैसे कि SEO से पहले होते थे, ये टिकाऊ नहीं होंगे। इसलिए, सबसे अच्छा तरीका यह है कि प्रामाणिक और मौलिक सामग्री पर ध्यान केंद्रित किया जाए जो सचमुच आपके दर्शकों की सेवा करे। इसके अलावा, केवल टेक्स्ट कंटेंट तक सीमित न रहें—वीडियो, ऑडियो, दृश्य, और अन्य फॉर्मेट भी शामिल करें। डैनी Sullivan ने कहा कि AI SEO, GEO, या कोई भी नाम आप पसंद करें, उसे व्यापक SEO फ्रेमवर्क के अंतर्गत एक उपसमुच्चय के रूप में देखा जाना चाहिए। यहाँ 37 मिनट का भाग एक का रिकॉर्डिंग है: मैंने पॉडकास्ट के दौरान नोट्स बनाए और उन्हें कल X पर साझा किया, लेकिन यहाँ वे पुनः प्रस्तुत हैं: - पारंपरिक SEO और AI सर्च के लिए अनुकूलन प्रभावी रूप से एक ही हैं। - अगर कुछ है, तो GEO/AIO को SEO के अंतर्गत एक उपसमुच्चय माना जाएगा। - "यह अभी भी SEO है," भले ही फॉर्मेट भिन्न हों। - ध्यान केंद्रित करें उपयोगकर्ताओं के लिए लिखने पर, न कि सिर्फ SEO के लिए। - जबकि मैं SEO करता हूँ, कुछ क्लाइंट्स "नई चीज़ें" चाहते हैं। यदि आपको इसे फिर से पैकेज करना है, तो दीर्घकालिक रणनीति पारंपरिक SEO से नहीं बदलेगी। - फॉर्मेट बदलने का मतलब यह नहीं कि आपको अपनी मूल दृष्टिकोण बदलनी चाहिए। - तकनीकी SEO अब मुख्य रूप से आधुनिक CMS प्लेटफ़ॉर्म में शामिल है। - इसीलिए वर्तमान में मुख्य रूप से कंटेंट निर्माण पर ध्यान दें। - पहले SEO के लिए हर सर्च इंजन के लिए संस्करण बनाना जरूरी था, लेकिन उन अंतरों का फ़र्क इतना बड़ा नहीं था कि प्रयास का औचित्य हो। - समय के साथ, सर्च इंजनों के बीच भेद कम हो गए हैं। - इसलिए, विशेष सर्च इंजन की बजाय उपयोगकर्ता अनुभव को प्राथमिकता देना चाहिए। - AI के साथ, आपकी सामग्री में मौलिकता बेहद जरूरी है—ना कि सिर्फ "नई" होना AI या SEO के लिए, बल्कि वाकई मौलिक होना। - बड़े भाषा मॉडल और AI सिस्टम गैर-मौलिक, पुनरावृत्त सामग्री को अच्छी तरह से संभालते हैं। - उदाहरण के लिए, “सुपर बाउल कब शुरू होता है?” जैसे सवाल बार-बार दोहराए जाते हैं और ये मौलिक नहीं हैं। - दर्शक वीडियो, पॉडकास्ट, और फोरम से प्राप्त सीधे अनुभव जैसी मौलिक सामग्री खोजते हैं। - विशेषज्ञ की राय भी इसमें मौलिकता शामिल करनी चाहिए। - प्रामाणिक सामग्री को कृत्रिम रूप से बनाना संभव नहीं है। - विचार करें कि आपकी सामग्री वास्तव में आपके दर्शकों के साथ मेल खाती है या नहीं, जैसे कि डैनी सोशल मीडिया पर देखता है। - मुख्य बात है कि आप अपने अनुयायियों के प्रति प्रामाणिक रहें, बस वहीं रहकर। - डैनी Sullivan "मल्टीमोडल" शब्द को नापसंद करते हैं; वह इसे ऐसे बताते हैं कि किसी एक तरीके से खोज की जाए और जवाब दूसरे तरीके से मिले। - इसलिए, टेक्स्ट के अलावा वीडियो, ऑडियो जैसे विभिन्न फॉर्मेट में सामग्री बनाएं। - आप AI फॉर्मेट में कंटेंट की सफलता कैसे मापेंगे? - यह केवल क्लिक करने का नहीं, बल्कि गुणवत्ता वाले क्लिक और कन्वर्जन का सवाल है। - नए फॉर्मेट आमतौर पर अधिक जुड़ाव लाते हैं। - मेट्रिक्स दिखाते हैं कि AI फॉर्मेट का उपयोग करने से पृष्ठ पर बिताया गया समय बढ़ता है। - AI फॉर्मेट उपयोगकर्ताओं को बेहतर समझने में मदद करते हैं कि वे क्या क्लिक कर रहे हैं। - क्वेरी फैनआउट का कॉन्सेप्ट: जॉन Mueller ने समझाया कि AI आपके लिए कई खोजें करता है इससे पहले कि वह उत्तर प्रस्तुत करे। - यह AI दृष्टिकोण बहुत अधिक संदर्भ प्रदान करता है, अक्सर उपयोगकर्ताओं को सीधे उसी जगह ले जाता है जहां वे जाना चाहते हैं। - कुछ मामलों में, AI से किए गए खोज पर क्लिक पारंपरिक खोज से अधिक मूल्यवान हो सकते हैं। - AI फॉर्मेट संतुष्टि प्रदान करते हैं क्योंकि ये लोगों को ऐसे तरीके से खोज करने देते हैं जो स्वाभाविक लगता है। - यह जैसे लाइब्रेरियन से सवाल पूछना और उनकी स्पष्टीकरण से आपके मूल इरादे को समझना है। - डैनी ने Google के जियो और सर्च ट्रेंड डेटा के उपयोग के उदाहरण साझा किए। - AI सर्च के लिए ट्रैकिंग और एनालिटिक्स में सुधार जरूरी है, जिसमें Search Console में सुधार शामिल है। - इससे साइट के मालिक समझ सकते हैं कि उनकी सामग्री कैसे खोजी जा रही है और आवश्यकतानुसार संशोधन कर सकते हैं। - हालांकि, सर्च इंजन सामग्री को बेहतर तरीके से समझने लगे हैं, जिससे मैनुअल संपादन की आवश्यकता कम हो रही है। - भाग एक का समापन सलाह के साथ होता है: मनुष्यों और उपयोगकर्ताओं के लिए उन तरीके से लिखें जिसे वे सामग्री का उपभोग करना पसंद करते हैं।
लेक्ज़स ने नई छुट्टियों की मार्केटिंग सामग्री में जनरे…
डाइव ब्रिफ़: लैक्सस ने जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल कर एक छुट्टी मार्केटिंग अभियान लॉन्च किया है, प्रेस रिलीज के अनुसार। इस लग्जरी कार ब्रांड का “Built for Every Kind of Wonder” वीडियो अद्भुत मौसमी दृश्यों को दर्शाता है, जैसे कि एक स्की ट्रेल जैसी लहर की तरह आकाश में उठती हुई, अंत में यह साबित करता है कि ये कल्पनात्मक दृश्य एक बच्चे की आंखों से देखे जा रहे हैं, जो एक बर्फ के ग्लोब में दुनिया का सपना देख रहा है। AKQA के साथ साझेदारी में बनाया गया यह ब्रांड फिल्म लैक्सस की डिजिटल और सोशल चैनलों पर यूरोप, मध्य पूर्व, और अफ्रीका में दिखाई जाएगी। ज्यादा से ज्यादा मार्केटर जेनरेटिव AI का प्रयोग वीडियो सामग्री बनाने के लिए कर रहे हैं, हालांकि इस तकनीक के प्रति दर्शकों की राय मिश्रित है। डाइव इनसाइट: लैक्सस और AKQA विज़ुअली समृद्ध छुट्टी की कहानी के लिए जेनरेटिव AI को अपना रहे हैं। “Built for Every Kind of Wonder” को AKQA के वर्चुअल स्टूडियो में विकसित किया गया है, जो एक “अगली पीढ़ी की कंटेंट इंजन” है, जो सिनेमा कला को अत्याधुनिक तकनीक के साथ मिलाता है। यह वीडियो एक अमूर्त गुणवत्ता रखता है, जिसमें बर्फ से ढकी, मौसमी छवियां दिखाई देती हैं, जो पारंपरिक कथा का अनुसरण नहीं करतीं। दृश्य में एक मछली को ठहरे हुए झील के नीचे तैरते हुए और एक घुमावदार स्की ढलान को दिखाया गया है, साथ ही एक लैक्सस वाहन की फुटेज भी है जो जादुई चिंगारियां छोड़ते हुए सांताक्लॉज की स्लीपर की तरह ऊपर उठ रहा है। कथा का अंत में खुलासा होता है कि ये सारे कल्पनात्मक चित्र एक बच्चे की कल्पना हैं, जो एक कार यात्रा के दौरान स्नो ग्लोब में देखने के दौरान सोच रहा है। प्रेस सामग्री के अनुसार, लैक्सस ने AKQA को अपने सर्दियों के प्रचार में AI की भूमिका को तलाशने के लिए चुनौती दी थी और परिणाम से प्रभावित हुआ। जेनरेटिव AI को ब्रांडों को जटिल, महंगे शूट अधिक कुशलता से बनाने में सक्षम माना जाता है, हालांकि मानवीय सुधार अभी भी आवश्यक है। “यह फिल्म अत्यंत अच्छे तरीके से AI की ताकत का उपयोग करके एक जादुई दुनिया बनाती है, जो हमारे ‘Built for Every Kind of Wonder’ संदेश के साथ पूरी तरह मेल खाती है,” कहा रुदी बूमान, लैक्सस ईएमईए ब्रांड और संचार प्रबंधक। “हम अपनी अगली साझेदारी को लेकर पहले से ही उत्साहित हैं।” अमेरिका में, लैक्सस अपने लंबे समय से चलते आ रहे “December to Remember” अभियान को जारी रखता है, जिसमें भावनात्मक रूप से प्रतिध्वनित विज्ञापन दर्शाए जाते हैं, जो त्योहारों के दौरान ब्रांड से जुड़ी कई पीढ़ियों के परिवार को दिखाते हैं, और यह फ्लेटवुड मैक की क्लासिक “Landslide” के साथ सेट है। अन्य मार्केटर भी छुट्टी अभियानों में जेनरेटिव AI का समावेश कर रहे हैं, जिनमें सफलता के स्तर अलग-अलग हैं। पिछले दो वर्षों से, कोकाका अपनी वर्षांत क्लिप का पुनर्निर्माण कर रही है, जिसमें AI के मदद से क्लासिक विज्ञापनों को फिर से बनाया गया है, हालांकी आलोचक कहते हैं कि इनमें ब्रांड की सामान्य गर्माहट की कमी है। कोका कोला इस अभियान का बचाव करती है, यह कहते हुए कि परीक्षण में अच्छा प्रदर्शन रहा है। वहीं, मैकडॉनल्ड्स ने हाल ही में एक डच विज्ञापन वापस ले लिया है, जिसमें जेनरेटिव AI का इस्तेमाल कर छुट्टियों के तनाव को दर्शाया गया है, जो इस बात की संभावना को उजागर करता है कि AI का विज्ञापन में इस्तेमाल करने से महत्वपूर्ण ब्रांड जोखिम और backlash हो सकता है।
2025 वह वर्ष था जब एआई-निर्मित वीडियो सोशल मीडिया प…
2025 में, सोशल मीडिया ने एक गहरा परिवर्तन अनुभव किया क्योंकि AI-निर्मित वीडियो तेजी से प्लेटफ़ॉर्म जैसे यूट्यूब, TikTok, इंस्टाग्राम और फेसबुक पर छा गए। AI-निर्मित वीडियो सामग्री का यह विस्फोट वास्तविकता और कल्पना के बीच की सीमाओं को पहले से कहीं अधिक धुंधला कर गया, जिससे उपयोगकर्ताओं का ऑनलाइन सामग्री के साथ जुड़ने और उसकी व्याख्या करने का तरीका मूल रूप से बदल गया। कृत्रिम बुद्धिमत्ता से निर्मित ये सामग्री विविध थीं, जिनमें हास्यपूर्ण और कल्पनातीत दृश्य भी शामिल थे, जैसे फिक्शनल खरगोश ट्रैम्पोलिन पर कूदते हुए, राजनीतिक प्रचार और मशहूर हस्तियों के उन्नत डीपफेक्स भी शामिल थे। तकनीकी प्रगति इस बदलाव के केंद्र में थी। प्रमुख टेक कंपनियों—OpenAI अपनी वीडियो टूल Sora के साथ, Google का Veo, Meta का MovieGen, ByteDance का CapCut, और xAI का Grok—ने वीडियो निर्माण तकनीक की सीमाएँ तोड़ीं। ये टूल, जो ChatGPT, Gemini, और Meta AI जैसे लोकप्रिय AI प्लेटफॉर्म्स में एकीकृत थे, सामान्य उपयोगकर्ताओं को बिना विशेष विशेषज्ञता के, केवल कुछ क्लिक में बेहद यथार्थपरक और आकर्षक वीडियो बनाने में सक्षम बनाते थे। वीडियो निर्माण में इस सामाजिक क्रांति ने ऐसी क्षमता को जन्म दिया कि AI-निर्मित वीडियो की इतनी विशाल मात्रा सोशल मीडिया पर प्रवाहमान हो गई कि उसकी कोई सीमा नहीं रही। AI सामग्री की इतनी अधिक मात्रा ने उपयोगकर्ताओं की धारणा और इंटरैक्शन पैटर्न को गहराई से प्रभावित किया। जबकि कई वीडियो स्पष्ट रूप से कृत्रिम थे, वे दर्शकों का मनोरंजन, भावनात्मक जुड़ाव या विवादास्पद विषयों के माध्यम से बंधन बना लेते थे। दृश्यात्मक रूप से प्रभावशाली सामग्री और एल्गोरिदमिक लक्ष्यीकरण के मिश्रण ने विज्ञापनदाताओं को AI वीडियो का प्रभावी उपयोग करने का अवसर प्रदान किया, जिससे सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स के लिए महत्वपूर्ण आय स्रोत बन गए। फिर भी, AI-निर्मित वीडियो की तेज़ वृद्धि ने बहस और चिंता को जन्म दिया। पर्यावरण संरक्षण के समर्थकों ने जटिल AI मॉडलों के माध्यम से विशाल मात्रा में वीडियो सामग्री बनाने में ऊर्जा खपत और कार्बन फुटप्रिंट पर प्रकाश डाला। साथ ही, इस सामग्री के निर्माण और वितरण में शामिल एल्गोरिदम पर आलोचना हुई कि वे सार्वजनिक चर्चा को प्रभावित कर रहे हैं, कतिपय मौकों पर misinformation और विभाजनकारी प्रचार को बढ़ावा दे रहे हैं। यह विशेष रूप से राजनीतिक रूप से संवेदनशील क्षेत्रों में स्पष्ट था, जैसे पूर्व राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प से जुड़े वीडियो या फ़्रांस जैसे देशों में फैले जातीय भेदभावपूर्ण सामग्री। शोधकर्ताओं और विशेषज्ञों ने इस प्रवृत्ति के व्यापक सामाजिक परिणामों को लेकर चेतावनी दी। AI-निर्मित वीडियो का सहजता से प्रचारित विकृत कथानक या “वैकल्पिक तथ्यों” का फैलाव समाज की साझा वास्तविक ज्ञान की दशा के लिए गंभीर खतरा है। इस तरह की व्यापक गलत सूचना लोकतांत्रिक प्रणालियों के लिए आवश्यक सत्य और जवाबदेही के आधार को कमजोर कर देती है। इसके अलावा, हानिकारक प्रभावों को रोकने और नैतिक मानकों को बनाए रखने में सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स और तकनीक कंपनियों का भूमिका भी चर्चा का केंद्रीय विषय बन गया है। संक्षेप में, 2025 में AI-निर्मित वीडियो सामग्री का विस्फोट सोशल मीडिया के इतिहास में एक मील का पत्थर था। जबकि इस तकनीक ने रचनात्मक अवसरों का विस्तार किया और करोड़ों लोगों का मनोरंजन किया, साथ ही इसमें पर्यावरणीय प्रभाव, misinformation के प्रसार और सामाजिक विश्वास से जुड़ी चुनौतियों का भी समावेश किया। इन जटिल मुद्दों का समाधान करने के लिए तकनीक विकासकर्ताओं, प्लेटफॉर्म ऑपरेटरों, नियामकों और उपयोगकर्ताओं के बीच समन्वित प्रयास आवश्यक हैं, ताकि नवाचार और सदाचार, स्थिरता का संतुलन बना रहे। जैसे-जैसे AI का विकास जारी रहेगा, मीडिया, राजनीति और संस्कृति पर इसके प्रभाव के बारे में चर्चा का महत्व और जरूरी होता जाएगा।
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