कॅम्पसवर एआय बाजारपेठेत क्रांती घडविण्याच्या तयारीत आहे. उत्पादन स्थानस्थानीकरण हे आता शास्त्रशुद्ध शिफारसीकरणामध्ये रूपांतरित झाले आहे. मोठ्या प्रमाणावर मशीन लर्निंग मॉडेल्स आता मोठ्या प्रमाणावर ग्राहक डेटा वापरून आवडीनिवडी भाकीत करतात, सामग्री सानुकूलित करतात, आणि वापरातील सहभागीता रिअल टाइममध्ये optimize करतात—म्हणजे ब्रँड्सने त्यांच्या प्रेक्षकांशी कसे संवाद साधतात, हे मूलभूतपणे बदलत आहे. उदाहरणार्थ, शिफारसी प्रणाली हा प्लॅटफॉर्मची यशस्विता हवेचा मुख्य भाग आहेत, विशेषतः ई-कॉमर्स आणि सामग्री प्रवाहासाठी; अॅमेझॉनवर, त्यांनी ५०% पेक्षा अधिक उत्पादन विक्री चालवतात, तर नेटफ्लिक्सवर, ते एकूण पाहण्याच्या वेळेचा ८०% हिस्सा आहेत, ज्यामुळे ग्राहकांच्या वर्तनावर आणि सहभागीतेवर त्यांचा मोठा परिणाम दिसून येतो. म्हणूनच, ही प्रगत AI मॉडेल्स "काळ्या बॉक्स" म्हणून काम करतात, म्हणजे त्यांना डेटा निर्मितीच्या यंत्रणांबद्दल किंवा ग्राहकांच्या निवडीमागील कारणांबद्दल फारशी पारदर्शकता नसते. याशिवाय, दशकांपासून झालेल्या मार्केटिंग संशोधनाने ग्राहकांची प्रेरणा आणि वर्तन यांबद्दल खोल अंतर्दृष्टी दिली आहे. हे एक अनोखे संधीची निर्मिती करते: अशा विकसनशील मार्केटिंग ज्ञानाचा AI च्या विकासात समाकलन केले, तर अधिक मजबूत, समजण्याजोगे, आणि मानव-केंद्रित उपाययोजना तयार केल्या जाऊ शकतात, जी या प्लॅटफॉर्म्सच्या दीर्घकालीन कार्यक्षमतेत सुधारणा करतात. तथापि, या काळ्या बॉक्स AI मॉडेल्समध्येही धोके असतात.

गोपनीयता ही एक मोठी चिंता आहे—AIच्या ग्राहक डेटा वर अवलंबनामुळे, डेटा संकलन, संग्रह आणि वापराबाबत महत्त्वाचे प्रश्न उभे राहतात. कंपन्यांदरम्यान डेटा शेअरिंगची वाढती जटिलता ग्राहकांना त्यांच्या माहितीचे कसे व्यवस्थापित केले जाते हे माहित असण्याचा अभाव निर्माण करते, आणि GDPR व CCPA सारख्या बदलत्या गोपनीयता कायद्यांचे पालन करणे अधिक क्लिष्ट होते. याशिवाय, मार्केटर्स चिंता करतात की, अल्गोरिदम आधारित पक्षपात, विक्री धोरणांमध्ये विकृती आणू शकतो किंवा भेदभाव करू शकतो. ही समस्या ग्राहक विभागणी, उत्पादन शिफारसी, आणि लक्षित जाहिरातीत विशेष महत्त्वाची आहे, जिथे सूक्ष्म पक्षपात व्यवसायांना आणि ग्राहकांना दोघांनाही खोलवर परिणाम करतो. स्टॅनफोर्ड ग्रॅज्युएट स्कूल ऑफ बिजनेस आयोजित या परिषदेत दोन दिवस चालतील आणि अकादमिया तसेच उद्योग सोबत काम करणारे तज्ञ सहभागी होतील. त्याचा मुख्य विषय पुढीलप्रमाणे आहेत: नवीन पद्धती: अधिक मजबूत, सर्वसामान्यीकृत, आणि मानव-केंद्रित AI उपाय विकसित करताना, जे काळ्या बॉक्स पध्दतींपेक्षा अधिक स्पष्ट आणि समजण्याजोग्या आहेत; नवीन डेटा: आजच्या विविध अकल्पनीय डेटा स्रोतांचा (जसे की मजकूर, प्रतिमा, वापरकर्ता तयार सामग्री) उपयोग करून अधिक अंतर्दृष्टीपूर्ण आणि कृतीक्षम मार्केटिंग रणनीती तयार करणे; नवे धोके: AI चा नैतिक आणि प्रभावी वापर कसा करावा यावर शोध घेणे, तसेच नवाचार आणि जबाबदारी यांच्यामध्ये संतुलन ठेवण्यासाठी रणनीती विकसित करणे. आपण सर्वजण या आहुतीत सहभागी होऊन AI चे परिवर्तनकारी शक्ती वापरताना, पारदर्शकता, नैतिक नवप्रवर्तन, आणि टिकाऊ सुधारणा यासाठी कटिबद्ध राहण्याचा मार्ग आखू या.