میٹا مصنوعی ذہانت کے لیے جوہری توانائی کا جائزہ لے رہی ہے: پائیدار تبدیلی۔
Brief news summary
میٹا اپنی AI پہل کو آگے بڑھانے کے لیے، جوہری توانائی کے ترقی کاروں کے ساتھ شراکت داری کر رہا ہے، جیسا کہ ایمیزون، مائیکروسافٹ، اور گوگل جیسے بڑے ٹیک ادارے صاف توانائی کے حل تلاش کر رہے ہیں۔ یہ کوشش AI ٹیکنالوجیوں کی بڑھتی ہوئی توانائی کی ضروریات کو پورا کرتی ہے۔ میٹا کا منصوبہ ہے کہ وہ امریکی میں 2030 کی دہائی کے آغاز تک 1-4 گیگا واٹ نئی جوہری صلاحیت کو شامل کر کے پائیداری کی حمایت کرے، جس میں چھوٹے ماڈیولر ری ایکٹر (SMRs) اور بڑے یونٹس شامل ہیں۔ ان ری ایکٹرز کی تعمیر میں چیلنجز ہیں، جیسا کہ پہلی امریکی ری ایکٹر کی کئی دہائیوں بعد 2023 میں پہلی بار تشکیل دیکھا گیا، حالانکہ پالیسی کی حمایت مضبوط ہے۔ امریکہ کا مقصد 2050 تک اپنی جوہری صلاحیت کو تین گنا کرنا ہے، جو افراط زر میں کمی کے ایکٹ اور دو طرفہ حمایت سے مدد پا رہا ہے۔ بہرحال، ان منصوبوں کو سیاسی تبدیلیوں اور یورینیم کی فراہمی اور فضلہ انتظام کے مسائل جیسی رکاوٹوں کا سامنا ہے۔ حالانکہ جوہری منصوبے ترقی کر رہے ہیں، لیکن ان کے ماحولیاتی اہداف پر، جیسے کہ پیرس معاہدے میں کیے گئے وعدے کے مطابق 2030 تک امریکی اخراجات کو 50% کم کرنا، جلدی اثر انداز ہونے کا امکان نہیں ہے۔میٹا نے اپنی AI کی کوششوں کے لیے نیوکلیئر توانائی استعمال کرنے کا ارادہ کیا ہے اور نیوکلیئر انرجی ڈویلپرز کے ساتھ تعاون کے لیے درخواستیں جاری کی ہیں۔ یہ اقدام اس وسیع تر رجحان کا حصہ ہے جہاں بڑے ٹیک ادارے اپنے ڈیٹا سینٹرز کے لیے نیوکلیئر توانائی حاصل کر رہے ہیں۔ نئے AI ٹولز بنانے میں بہت زیادہ توانائی استعمال ہوتی ہے اور اگر صاف بجلی کے ذرائع نہ ہوں تو یہ سلیکان ویلی کی پائیداری کی کوششوں کو نقصان پہنچا سکتے ہیں۔ میٹا نے ایمازون، مائیکروسافٹ اور گوگل کے ساتھ مل کر نیوکلیئر ری ایکٹرز کے لیے دباؤ بڑھایا ہے۔ تاہم، یہ پیچیدہ ہے۔ امریکہ میں دہائیوں کے بعد پہلا نیا نیوکلیئر ری ایکٹر 2023 میں شروع ہوا، لیکن یہ سات سال تاخیر کا شکار اور 17 بلین ڈالر زائد لاگت کا تھا۔ ڈویلپرز چھوٹے ماڈیولر ری ایکٹرز (SMRs) تیار کر رہے ہیں، جو تعمیر کو آسان بنانے اور لاگت کو کم کرنے کے لیے ہیں، لیکن ان کے 2030 کی دہائی تک تجارتی سطح پر قابل عمل ہونے کی توقع نہیں ہے۔ میٹا SMRs اور بڑے ری ایکٹرز دونوں میں دلچسپی رکھتی ہے اور ایسے شراکت داروں کی تلاش میں ہے جو ان پلانٹس کو اجازت، ڈیزائن، انجینئرنگ، مالی اعانت، تعمیر اور چلانے میں مدد دے سکیں۔ اس کا مقصد ابتدائی 2030 کی دہائی تک امریکہ میں 1-4 گیگا واٹ نیوکلیئر صلاحیت شامل کرنا ہے۔ فی الحال، امریکہ میں 54 نیوکلیئر پلانٹس ہیں جن کی مشترکہ صلاحیت تقریباً 97GW ہے، جو ملک کی قریباً 19% بجلی فراہم کرتے ہیں۔ جب کہ پرانے ری ایکٹر بند ہو رہے ہیں، نیوکلیئر منظرنامہ ترقی پذیر ہے کیونکہ کمپنیاں سورج اور ہوا کی قلت کے وقت کاربن فری بجلی کے متبادل تلاش کر رہی ہیں۔ میٹا کے اعلان کے مطابق، نیوکلیئر توانائی کو اب پائیدار اور قابل اعتماد برقی گرڈ کی منتقلی کا ایک اہم حصہ سمجھا جا رہا ہے۔ ایمازون نے مارچ میں ایک نیوکلیئر پاور ڈیٹا سینٹر کیمپس حاصل کیا اور اکتوبر میں SMRs کی ترقی کے معاہدے کیے۔ گوگل 2030 اور 2035 کے درمیان متوقع SMRs سے بجلی خریدنے کی منصوبہ بندی کر رہا ہے، اور مائیکروسافٹ نے ستمبر میں تھری مائل آئی لینڈ پر ایک ری ایکٹر کو دوبارہ شروع کرنے کے معاہدے پر دستخط کیے۔ صدر بائیڈن کی انتظامیہ کے تحت، امریکہ کا 2050 تک نیوکلیئر صلاحیت کو تین گنا کرنے کا منصوبہ ہے، جو 2022 کے انفلیشن ریڈکشن ایکٹ کے ذریعے تعاون یافتہ ہے، جو سرمایہ کاری اور ٹیکس مراعات فراہم کرتا ہے۔ حالانکہ آنے والے صدر ڈونلڈ ٹرمپ بائیڈن کی کچھ پالیسیوں کو واپس لینے کا ارادہ رکھتے ہیں، نیوکلئیر توانائی کو دونوں پارٹیوں کی حمایت حاصل ہے، اور ٹرمپ نے بھی اپنی حمایت کی تصدیق کی ہے۔ نیوکلیئر میں جوش کے باوجود طویل مدتی اور تکنیکی چیلنجز کا مطلب ہے کہ یہ منصوبے یو ایس کے قریبی کلائمٹ اہداف کو پورا کرنے میں مددگار نہیں ہو سکتے۔ صدر جو بائیڈن نے پیرس معاہدے کے تحت 2030 تک امریکی گرین ہاؤس گیس کے اخراج کو نصف کرنے کا عہد کیا ہے، جس کے ٹرمپ مخالف ہیں۔ اس کے علاوہ، ایندھن کے لیے یورینیم کی فراہمی اور تابکار فضلہ کو ذمہ دارانہ طور پر ٹھکانے لگانے میں بھی چیلنجز برقرار ہیں۔
Watch video about
میٹا مصنوعی ذہانت کے لیے جوہری توانائی کا جائزہ لے رہی ہے: پائیدار تبدیلی۔
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
I'm your Content Creator.
Let’s make a post or video and publish it on any social media — ready?
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Hot news
اس سال سرخیوں میں رہ جانے والے 5 اے آئی اشتہاری ت…
2025 میں، بہت سے عالمی برانڈز کے چیف مارکیٹنگ افسران نے مصنوعی ذہانت (AI) کو اپنی حکمت عملی کا اہم جز بنایا، لیکن اس جذبے کی بعض اوقات منفی نتائج برآمد ہوئے۔ AI سے تیار شدہ اشتہارات کبھی کبھار "انکانن مارکیٹ" میں پہنچ جاتے تھے، جس سے منفی ردعمل پیدا ہوتا، خاص طور پر انسانوں کے ماڈلز اور تخلیقی کاموں کی جگہ لینے کے حوالے سے، جس نے ایک بیک لیش کو جنم دیا اور یہ خود مارکیٹنگ کا ایک رجحان بن گیا—برانڈز کھلے عام AI کی تنقید کرنے لگے۔ نومبر میں Tracksuit کی ایک سروے میں 6،000 سے زائد امریکی صارفین سے پوچھا گیا کہ AI سے تیار شدہ اشتہارات پر منفی رائے 39%، غیرجانبداری 36% اور صرف 18% مثبت جذبات کا اظہار کیا۔ adtech پلیٹ فارم نووا کے چیف کمرشل آفیسر میٹ بوراš نے خبردار کیا کہ جبکہ AI اشتہارات کی خرید و فروخت اور placement کے لیے مفید ہے، تخلیقی کہانی سنانے کے عمل کو خودکار بنانا جھوٹی جذباتی کیفیت اور منفی سرخیوں کو جنم دے سکتا ہے۔ 2025 میں چند معروف AI اشتہاری غلطیوں نے سرخیاں بنائیں: **میکڈونلڈز نیدرلینڈز کا AI تعطیلاتی اشتہار** میکڈونلڈز نیدرلینڈز نے ایک AI سے تیار شدہ تعطیلاتی اشتہار جاری کیا جس میں ایک افراتفری کا چرچیل کرسمس دکھایا گیا، اور یہ اشارہ دیا کہ اس کے ریسٹورنٹس پناہ گاہ ہیں۔ تاہم، ناظرین کو یہ اشتہار طنزیہ اور کردار "کریکے" لگے، جس پر سوشل میڈیا پر ناراضگی پھیلی۔ آخرکار، میکڈونلڈز نے یہ اشتہار ہٹا دیا اور اعتراف کیا کہ بہت سے صارفین کے لیے تعطیلات "سب سے خوبصورت وقت" ہیں، اور آئندہ مزید مثبت پیغامات دینے کا وعدہ کیا۔ **کولا کا غیر一致 AI تعطیلاتی ٹرک** گزشتہ سال کے AI سے تیار شدہ "Holiday is Coming" اشتہار کو بے روح قرار دینے کے بعد، 2025 میں کوکا کولا نے تین AI تعطیلاتی اشتہارات جاری کیے۔ ایک میں مشہور ٹرکوں کا غیر متوقع طور پر تعداد میں اضافہ دکھایا گیا، جس پر تخلیق کاروں نے تنقید کی اور مذاق اڑایا۔ پی جے پیریرا سے سلبریسائیڈ AI نے کوکا کولا کی AI کے استعمال کی حمایت کی، یہ کہتے ہوئے کہ معیار سے زیادہ تخلیقی صلاحیت کو اہمیت دی گئی ہے۔ System1 اور DAIVID کے تجربات میں یہ اشتہارات برانڈ یادداشت اور دلچسپی کے لحاظ سے بہترین نتائج دے رہے تھے۔ **میٹا کا AI سے بنائی گئی دادی کا اشتہار** مردوں کے لباس برانڈ True Classic کو پتا چلا کہ میٹا کا Advantage+ AI پلیٹ فارم اس کا سب سے کامیاب اشتہار ایک لڑکے کی تصویر کے بجائے ایک خوشگوار دادی کی AI سے بنائی گئی تصویر سے بدل دیا ہے۔ مشتہرین نے بتایا کہ میٹا کبھی کبھار رضامندی کے بغیر AI سے تیار شدہ مواد کو فعال کر دیتا ہے، جس سے غیر ارادی اخراجات ہوتے ہیں۔ میٹا کا کہنا ہے کہ مکمل AI تصویری مواد استعمال کرنے والے اشتہارباز پہلے سے تصاویر کا جائزہ لے سکتے ہیں۔ **ایچ اینڈ ایم کی ڈیجیٹل ٹوئنز کا تنازعہ** فاسٹ فیشن برانڈ H&M نے اعلان کیا کہ وہ 30 ماڈلز کے AI سے بنائے گئے "ڈیجیٹل ٹوئنز" تیار کرے گا، جن پر ماڈلز کا حقِ ملکیت ہوگا اور جن کا استعمال سوشل میڈیا اور اشتہارات میں کیا جائے گا۔ اس فیصلے نے متنازعہ ردعمل پیدا کیا، انفلوئنسرز اور ماڈل الائنس نے "سنگین خدشات" کا اظہار کیا، جن میں رضامندی، معاوضہ اور فیشن کی تخلیقی ملازمتوں کے نقصان کا خدشہ شامل تھا۔ H&M نے ان خدشات کو تسلیم کیا اور ذمہ دار AI کے استعمال کے بارے میں مسلسل سیکھنے پر زور دیا۔ **وگ کا AI ماڈل اشتہارات برائے Guess** آگست 2025 کے ووگ کے شمارے میں Guess کے AI سے تیار شدہ ماڈلز "ویوین" اور "اناسٹاسیا" کی تصاویر شامل تھیں، جنہیں لندن کی ایجنسی سرایفین ولارا نے تیار شدہ بتایا۔ یہ تصاویر غیر حقیقی خوبصورتی معیار اور تخلیقی شعبوں میں روزگار کے نقصان کے خدشات پر تنقید کا نشانہ بنیں۔ بعض نے سبسکرپشن منسوخ کرنے کی دھمکی دی۔ ایجنسی کے بانیوں کا کہنا ہے کہ AI ماڈلز کا مقصد انسانی تخلیق کاروں کو سپورٹ کرنا ہے، نہ کہ انہیں تبدیل کرنا۔ حالیہ برسوں میں ممبو اور لیوئز جیسے برانڈز پر بھی اسی قسم کی تنقیدیں آئیں ہیں۔ ایک عام رجحان یہ ظاہر کرتا ہے کہ AI ماڈلز کے ساتھ شراکت داریاں کم ہو رہی ہیں—کولیبسٹڑ کے ڈیٹا کے مطابق 2024 کے مقابلے میں 2025 کے اوائل میں برانڈز کی AI سوشل اکاؤنٹس کے ساتھ شراکت داریاں تقریباً 30% کم ہو گئی ہیں، جو ظاہر کرتا ہے کہ AI ماڈلز اب ممکنہ نقصان کا سبب بن رہے ہیں، خاص طور پر فاسٹ فیشن میں۔ مجموعی طور پر، اگرچہ AI اب بھی اشتہارات میں ایک طاقتور ذریعہ ہے، 2025 نے یہ واضح کیا کہ اس کے استعمال میں بہت سی بڑی چیلنجز اور صارفین کی محتاط رائے موجود ہے، خاص طور پر جب بات تخلیق اور اصلیت کی ہوتی ہے، اور یہ ظاہر کرتا ہے کہ برانڈز کو AI کو مارکیٹنگ میں شامل کرتے وقت慎慎 رہنا ہوگا۔
AI ریواپس آپ کے تمام ریونیو ادارے کی تشکیل نو کرن…
ریوینیو ٹیمیں سالوں سے تمام صنعتوں اور تنظیموں کے سائز کے مطابق مشکلات کا سامنا کر رہی ہیں، اکثر انہیں لگتا ہے کہ وہ مسلسل ایک رسنے والے funnel کو ٹھیک کر رہے ہیں بغیر کسی مستقل کامیابی کے۔ AI نے ابھی تک اپنے وعدے کے مطابق مکمل نتائج نہیں دیے، بڑے حصے میں اس لیے کیونکہ کام کی جگہیں ابھی بھی کافی حد تک نہیں بدلی ہیں — لیکن یہ بہت تیزی سے بدلنے والا ہے۔ 2030 تک، امید ہے کہ ایجنٹک AI ڈیجیٹل انٹریکشنز کا ایک اہم حصہ سنبھالے گا: Cisco کا اندازہ ہے کہ 2028 تک 68% سروس ورکس فلو خودکار ہو جائیں گے، جب کہ فروخت اور مارکٹنگ بھی پیچھے نہیں رہیں گے۔ Capgemini کا تخمینہ ہے کہ خودمختار ایجنٹس عالمی معیشت میں تقریباً 450 ارب ڈالر کی اضافی قیمت پیدا کرسکیں گے۔ ابتدائی AI اپنائے جانے والے ادارے زبردست نتائج رپورٹ کرتے ہیں— Gong نے پایا ہے کہ AI استعمال کرنے والی ٹیمیں فی نمائندہ 77% زیادہ ریونیو پیدا کرتی ہیں—اور AI کے نفاذ میں تیزی سے اضافہ ہو رہا ہے، جو سال بہ سال 282% سے زیادہ بڑھ رہا ہے۔ تاہم، ایجنٹک AI کامیاب ہونے کے لیے واضح حکمت عملی اور وژن کی ضرورت ہے۔ **ایجنٹک ریونیو ٹیموں کی طرف منتقلی (2025–2030)** اس وقت، بہت سے رہنماؤں کے نزدیک AI ایک مددگار مگر محدود آلہ ہے (مثلاً، ای میل کا مسودہ تیار کرنا، لیڈز کا اسکورنگ کرنا)، جبکہ اصل بڑے ارتقاء کو نظر انداز کیا جا رہا ہے، جس میں مکمل طور پر AI ایجنٹس پورے ریونیو ورک فلو کو شروع سے آخر تک سنبھالیں گے۔ اپناؤ تیز ہو رہا ہے— Salesforce کے CIO مطالعہ سے معلوم ہوتا ہے کہ ایک سال کے اندر مکمل AI نفاذ 11% سے بڑھ کر 42% ہو گیا ہے— مگر زیادہ تر تنظیمیں ابھی بھی AI کو ایک “ساتھی” کے طور پر دیکھتی ہیں۔ مختلف صنعتوں کے ابتدائی اپنائندگان پیش بینی اور جنریٹیو ٹیکنالوجیز کو اپنا کر 25–30% تک فروخت کی کارکردگی میں بہتری دیکھ رہے ہیں۔ 2030 تک، ریونیو ٹیمیں زیادہ تیز اور موثر ہو جائیں گی کیونکہ AI ایجنٹس بہت سے آپریٹیشنل کاموں کو سنبھال لیں گے۔ **2030 کا ریونیو انجن کا ڈھانچہ** - **فروخت کے پودے:** انسانی اکاؤنٹ ایگزیکٹوز (AEs) جن کے ساتھ AI سیلز ڈیولپمنٹ ریپریزنٹیوز (SDRs) شامل ہوں گے جو تحقیق، رابطہ، قابلِ تصدیق اور CRM کے کام انجام دیں گے۔ AI سے چلنے والی پیشن گوئی ڈیٹا کو جدید رکھے گی۔ - **مارکیٹنگ کے پودے:** ایک تخلیقی رہنما کی قیادت میں، AI مواد اور سفر کے ایجنٹس کی مدد سے مسلسل تجربات کریں گے اور مہمات کو ہائپر-پرسنلائز کریں گے۔ - **RevOps مرکز:** یہ ایجنٹس کو سنبھالے گا جو روٹنگ، اسکورنگ، علاقہ بندی، معاوضہ کے ماڈلز اور ڈیٹا صفائی کے کام کرتے ہیں۔ دو اہم معاونات ہیں: مختلف فنگشنز کے درمیان مشترکہ یادداشت اور حقیقی 24/7 اصلاح، جو ایجنٹک ٹیموں کو “مسلسل اصلاح کی مشینیں” میں تبدیل کر دیتے ہیں، جہاں انسان حکمت عملی پر توجہ دیتے ہیں اور AI باریکیوں کو بہتر بنانے کا کام سنبھالتا ہے۔ **AI RevOps: کاموں کی تقسیم** ایجنٹک AI انسانوں کی جگہ نہیں لے گا بلکہ کئی معمولی کاموں کو سنبھال لے گا، تاکہ لوگ فیصلوں، ہمدردی، اور نفیسات پر مبنی فیصلوں کے لیے آزاد ہو سکیں۔ 2030 تک، ایجنٹس یہ کام کریں گے: - ڈیجیٹل سگنلز کا استعمال کرتے ہوئے امکانات کے تلاش اور نیت کی کھوج - کثیر چینلز پر outreach (ای میل، آواز، SMS، سوشل میڈیا) مکمل AI SDRز کے طور پر - CRM کی تازہ کاری اور ڈیٹا میں اضافہ - حقیقی وقت کی پیشن گوئی، منظرنامہ سازی اور معاہدے کے خطرے کا اسکور - قیمتوں کی منظوری اور رعایتی حکمتِ عملی - کسٹمر کی صحت کی نگرانی اور ریٹینشن کے اقدامات کو پیشگی شروع کرنا انسان محنت کش بات چیت، کہانیاں تیار کرنا، ڈیٹا سے آگے محسوس کرنا، اور AI ایجنٹس کی تربیت پر توجہ دیں گے۔ ورک فلو میں ایک مخصوص انداز ہوگا: AI تجویز کرے گا، انسان ترمیم کرے گا، AI عملدرآمد کرے گا، اور انسان نگرانی کرے گا — جو ایک متوازن شراکت داری پیدا کرے گا۔ **2030 میں AI پر مبنی فروخت** فروخت سب سے زیادہ AI میں تبدیلی کا سامنا کرے گا، اور روایتی “موقعہ → قابلِ تصدیق → پچ → گفت و شنید” چکر سے نکل کر ایک زیادہ روان عمل بن جائے گا جس میں تیاری کا کام ختم ہو جائے گا۔ ابھر رہے AI SDR پلیٹ فارم جیسے Outreach اور SuperAGI تحقیق، تحریر، رابطہ اور فالو-اپ کو خودکار بنا رہے ہیں۔ 2030 تک، AI SDRز یہ کام کریں گے: - امکانات کی فہرست بنانا اور تازہ کرنا - بر وقت کثیر چینلز پر رابطہ بھیجنا - لیڈز کی درست تصدیق - ملاقاتوں کا شیڈول بنانا اور انتظامی کام بغیر کسی مشکل کے انجام دینا اس سے AEs کو اہم بات چیت، معاہدہ حکمتِ عملی، اور تعلقات کے دائرہ کار پر توجہ دینے کا موقع ملے گا۔ **مشین صارفین کو بیچنا** 2030 تک، ریونیو ٹیمیں "مشین صارفین" جیسے پروکیورمنٹ بوٹس اور خریدار کے ایجنٹس سے زیادہ سے زیادہ رابطہ کریں گی، جو وینڈر کا جائزہ لینے سے پہلے ہی موجودگی ظاہر کرتے ہیں۔ یہ بوٹس واضح دستاویزات، منظم مصنوعہ ڈیٹا، شفاف قیمتیں، اور واضح SLA کو ترجیح دیتے ہیں۔ ریونیو ٹیموں کو چاہیے کہ: - غیر انسانی لیڈز کو الگ سے پہچانیں اور ان کے ساتھ خاص سلوک کریں - AI قابلِ مطالعہ مواد بنائیں - مسلسل مصنوعات اور قیمتیں ڈیٹا کو یقینی بنائیں ایجنٹک AI ان ضروریات کے انتظام میں مدد کرے گا۔ **AI مارکیٹنگ اور خود مختار ترقی** مارکیٹنگ ابھی تک مختلف ٹولز کی وجہ سے بکھری اور ناکارہ ہے، جن میں سے صرف 7% مارکیٹرز کہتے ہیں کہ AI نے کارکردگی بہتر بنائی ہے (Capgemini مطالعہ)۔ مختلف مربوط اوزار ایک دوسرے کے ساتھ ڈیٹا یا یادداشت کا تبادلہ نہیں کرتے، جس سے AI کی ذہانت محدود ہو جاتی ہے۔ AI RevOps ڈیٹا، منطق، اور ورک فلو کو یکجا کرے گا، تاکہ ایجنٹک نظام ان سے فائدہ اٹھا سکیں۔ یہ ممکن بنائے گا: - مواد کے ایجنٹس کو مسلسل مختلف ورژن بنانا اور جانچنا - سفر کے ایجنٹس کو مواصلات اور وقت کو بہتر بنانے کے لیے، انگیجمنٹ ڈیٹا کی بنیاد پر - بجٹ کے ایجنٹس کو متحرک طور پر رقم کی تقسیم تبدیل کرنے - تقسیم کے ایجنٹس کو بار بار نیا سامعہ بنانا AI مشین صارفین کو بہتر خدمات فراہم کرنے کے لیے مواد کو منظم اور جغرافیائی طور پر بہتر بنائے گا۔ برقرار رکھنے کے شعبے میں، AI ایجنٹس جذبات اور استعمال کی نگرانی کریں گے، تاکہ مارکیٹنگ اور کسٹمر سروس پیشگی مداخلت کر سکیں۔ **RevOps: ریونیو انجن کا دماغ** 2030 تک، RevOps ریونیو اور مارکیٹنگ کے تمام AI ایجنٹس کی نگرانی کرے گا۔ ذمہ داریوں میں لیڈ روٹنگ، SLA کی پابندی، علاقہ بندی، پیشن گوئی، معاہدہ کے خطرے کا اسکور، اور ڈیٹا کی صفائی شامل ہوں گے۔ یہ “اوزار کے مالک ہونے” سے “برتاؤ کے نظم و نسق” کی جانب ایک بڑا قدم ہوگا۔ جو کمپنیاں ایجنٹک نظام اپنائیں گی، وہ پہلے ہی بہتر پیشن گوئی اور بہتر صاف پائپ لائن جیسے فوائد دیکھ رہی ہیں، کیونکہ وہ معمول کے کاموں کو خودکار بنا رہی ہیں۔ **ڈیٹا کی صحت: اہم چیلنج** Gartner خبردار کرتا ہے کہ 2027 تک 40% سے زیادہ ایجنٹک AI پروجیکٹس ناکام ہو سکتی ہیں، کیونکہ ڈیٹا کی ناقص صفائی، واضح ذمہ داری نہ ہونا، اور حفاظتی معیارات کا فقدان ہوتا ہے۔ مختلف تعریفیں، ٹائم اسٹیمپ، اور نامکمل تاریخیں AI ایجنٹس کو الجھاتی ہیں اور انسانوں کے اعتماد کو کم کرتی ہیں۔ RevOps تحفظ کا کردار ادا کرے گا، جو قواعد وضع کرے گا، لاگز کی نگرانی کرے گا، پیرا میٹرز کو بہتر بنائے گا، اور مہنگی غلطیوں سے بچاؤ کرے گا، مثلاً، غیر ضروری رعایتیں۔ **ایجنٹک ریونیو ٹیموں کا آپریٹنگ ماڈل** عملدرآمد کی رکاوٹیں حکمرانی، افراد، اور وضاحت سے جُڑی ہوئی ہیں، صرف ٹیکنالوجی نہیں۔ ایجنٹک نظاموں کے لیے واضح آپریٹنگ ماحول درکار ہے: - **مرحلہ 1: حکمرانی** AI ایجنٹس کے لیے ملازمت کی وضاحتیں تیار کریں، جن میں ان کا دائرہ کار، اوزار، اسکریلےشن کے عمل، اور انسانی مداخلت کی جگہیں واضح ہوں۔ نگرانی کے آلات اور اوور رائڈ کنٹرولز بنائیں، اور اخلاقیات اور اسکریلےشن پالیسیوں کا مستقل دستاویزی ریکارڈ رکھیں تاکہ محفوظ اور ذمہ دار طریقے سے ان کا استعمال یقینی بنایا جا سکے۔ - **مرحلہ 2: ٹیموں کی دوبارہ تربیت** AI سے متعلق مہارتیں، ایجنٹ کے نظم و نسق، ڈیٹا کی کہانیاں، تجربات کے ڈیزائن، صارف کے تجربے کے ہم آہنگی، اور CMO–CIO کے مابین مضبوط تعاون پر توجہ مرکوز کریں کیونکہ AI روایتی مارٹیک ٹیکنالوجی کی ملکیت کو دھندلا رہا ہے۔ - **مرحلہ 3: طویل مدتی روڈمیپ** پہلے موزوں منصوبہ بندی کریں: - *تیاری:* صاف ڈیٹا، پروفائلز کا اتحاد، AI ایجنٹس کا پائلٹ(مثلاً، churn ڈٹیکٹرز) - *وسیع کرنا:* AI RevOps کو ایک فعال کنٹرول ٹاور کے طور پر بنانا، ورک فلو کی تنظیم، حفاظتی اقدامات اور نگرانی کو شامل کرنا، اور مشترکہ ورک فورس مینجمنٹ اپنانی۔ - *بہتری:* متعدد مربوط ایجنٹس کو یادداشت کے ساتھ شیئر کرنے کے قابل بنانا، سیلز اور مارکیٹنگ کو دوبارہ تعمیر کرنا، اور انسانوں کے کردار کو حکمت عملی، تخلیق اور تعلقات بنانے پر مرکوز کرنا۔ یہ تبدیلی کئی سالوں پر محیط ہوگی، اور مسلسل حکمرانی اور نگرانی کی ضرورت ہوگی۔ **2030 میں کامیاب ریونیو ٹیمیں کیسے ہوں گی** ریوینیو رہنما اس چیز سے بہت پریشان ہیں کہ ان کے فَنَلز منتشر اور نقشہ bisżرا رہے ہیں۔ خود مختاری کی جانب یہ تبدیلی ایک حقیقی موقع فراہم کرتی ہے کہ وہ ایسے ریونیو انجن بنا سکیں جو مؤثر طریقے سے کام کریں۔ 2030 تک، ایجنٹک AI زیادہ تر روٹین ورک فلو سنبھال لے گا— کیونکہ انسان یہ نہیں کر سکتے، بلکہ اس لیے کہ ان کی مہارتیں کہیں اور بہتر استفادہ کر سکتی ہیں: گفت و شنید، اعتماد سازی، جدت، اور پیچیدگیوں کا حل۔ اصل مقابلہ بازی فرق اس میں نہیں کہ صارفین AI استعمال کرتے ہیں یا نہیں، بلکہ ان تنظیموں میں ہے جو مضبوط، مستحکم آپریٹنگ ماڈلز قائم کرتی ہیں اور AI کو ریونیو آپریشنز میں شامل کرتی ہیں۔
مصنوعی ذہانت سے تیار کردہ ویڈیو گیمز: انٹرایکٹو ت…
مصنوعی ذہانت (AI) کھیلوں کی صنعت میں انقلاب لا رہی ہے کیونکہ یہ AI سے تیار کردہ ویڈیو گیمز کی ترقی کو ممکن بناتی ہے جو متحرک، ذاتی نوعیت کے تجربات فراہم کرتے ہیں اور حقیقی وقت میں کھلاڑیوں کے رویوں اور ترجیحات کے مطابق خود کو ڈھال لیتے ہیں۔ یہ تخصیص اس بات کو بدل رہی ہے کہ گیمز کیسے ڈیزائن، کھیلے اور لطف اندوز ہوتے ہیں۔ AI سے تیار کردہ گیمز کا ایک اہم پہلو ان کی صلاحیت ہے کہ وہ منفرد کہانیاں، محو کرنے والے ماحول اور ہر کھلاڑی کے لئے مخصوص چیلنجز تخلیق کریں۔ روایتی کہانیوں یا جامد دنیاؤں کی بجائے، کھیل کا تجربہ فرد کے اقدام کے مطابق ترقی کرتا ہے، جس سے ہر سیشن منفرد اور دلچسپ بن جاتا ہے۔ اس سے کھلاڑی کی تسکین میں اضافہ ہوتا ہے، اور اس کے علاوہ ری پلیئبلیٹی بھی نمایاں طور پر بڑھتی ہے کیونکہ مواد مسلسل بدلتا رہتا ہے اور حیرت انگیز ہوتا ہے۔ AI کے ذریعے چلنے والی گیم جنریشن بھی وسیع، خودکار طریقے سے تیار کی گئی دنیاؤں کی تخلیق میں مدد دیتی ہے، جو کہ انسانوں کے لیے دستی طور پر بنانا بہت وقت طلب اور وسائل کا سنگین استعمال ہوتا۔ یہ وسعت بخش دنیایں مختلف ماحولی نظام، پیچیدہ کردار اور پیچیدہ کہانی کے پہلوؤں پر مشتمل ہوتی ہیں، جنہیں تمام العمرانی طور پر الگورتھمز کے ذریعے تیار کیا جاتا ہے تاکہ ہم آہنگی اور گہرائی برقرار رہے۔ یہ خودکار طریقہ کار ڈویلپرز کو زیادہ تر مرکزی ڈیزائن پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے بجائے اس کے کہ وہ بار بار ایک ہی مواد تیار کریں، جس سے کھلاڑیوں کا تجربہ بہتر اور زیادہ متنوع بن جاتا ہے۔ جیسے جیسے AI تیزی سے ترقی کر رہا ہے، گیمنگ کا مستقبل اور بھی زیادہ مہارت اور غرق کرنے والا ہوگا۔ ابھرتے ہوئے AI ماڈلز کھلاڑیوں کے رجحانات کو بہتر انداز میں سمجھتے اور پیش گوئی کرتے ہیں، جذباتی اشاروں کے مطابق کہانیاں بناتے ہیں، اور کم وقت میں اعلیٰ معیار کے بصری اور صوتی مواد تیار کرتے ہیں۔ یہ ترقی روایتی کھلاڑیوں کی طرف سے مواد اور AI سے تیار کردہ عناصر کے درمیان سرحد کو مٹاتی جا رہی ہے، اور ایک نئے دور کا افتتاح کرتی ہے جہاں تخلیق کار اور صارفین کا کردار مل جاتا ہے۔ گیمپلے سے آگے بھی AI دیگر پہلوؤں میں دخل دیتی ہے، جن میں ٹیسٹنگ، اصلاح اور کھلاڑیوں کی معاونت شامل ہیں۔ AI سے چلنے والی جانچ سے بگز اور کارکردگی کے مسائل زیادہ مؤثر طریقے سے دریافت ہوتے ہیں، جس سے ترقیاتی عمل تیز ہوتا ہے۔ اس کے علاوہ، AI کے تجزیات کھلاڑیوں کے رویوں پر گہری نظر رکھتے ہیں، جس سے بہتر گیمنگ بیلنس اور اپڈیٹس ممکن ہوتی ہیں۔ AI سے طاقتور چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس بھی کھلاڑیوں کو فوری، ذاتی نوعیت کی مدد فراہم کرتے ہیں، جس سے تجربہ مزید بہتر ہو جاتا ہے۔ AI کا وسیع پیمانے پر انضمام تخلیقی صلاحیتوں، اخلاقیات اور کمیونٹی کے ماحول کے اہم سوالات بھی پیدا کرتا ہے۔ جیسے ہی AI سے تیار کردہ مواد زیادہ عام ہوتا جائے گا، حقوقِ تصنیف، انسانی ڈویلپرز پر اثرات اور AI کے ذریعے بنائے گئے بیانیوں میں ممکنہ تعصبات یا دقیانوسی تصورات کے بارے میں خدشات جنم لیتے ہیں۔ ان چیلنجز کا حل تلاش کرنے کے لیے ٹیکنالوجی، تخلیق کاروں، اور اخلاقیات کے ماہرین کے درمیان مستقل تعاون ضروری ہے تاکہ AI ثقافتی اور فنکارانہ قدروں کو کم کرنے کی بجائے ان میں اضافہ کرے۔ قبول کیے گئے کچھ مشہور AI سے تیار کردہ گیمز کی مثالیں بھی سامنے آ رہی ہیں، جن میں مشین لرننگ کا استعمال کر کے مشکل سطح کو ایڈجسٹ کرنا، کرداروں کے مکالمے بنانا، یا وسیع دنیاؤں کو تشکیل دینا شامل ہے، اور یہ کھلاڑیوں میں خاص طور پر مقبول ہو رہے ہیں جو اختراعی اور ذاتی نوعیت کے تجربات کے خواہاں ہیں۔ چھوٹے ادارے ہوں یا بڑے اسٹوڈیوز، دونوں ہی AI کی قابلیت کو سمجھتے ہوئے کہانی سنانے، خودکار ڈیزائن، اور فعال کھیل کے تجربات میں انقلاب لانے کے لیے کام کر رہے ہیں۔ مستقبل میں، جیسا کہ AI کی صلاحیتیں بڑھیں گی—خاص طور پر قدرتی زبان کے پروسیسنگ، کمپیوٹر وژن، اور جنریٹیو ماڈلز میں ترقی کے ذریعے—گیمنگ مزید جدید اور تاثیر سے بھرپور ہوگی۔ کھلاڑی توقع کر سکتے ہیں کہ ایسے انٹرایکٹو تجربات حاصل کریں گے جو بصری لحاظ سے زبردست، کہانی کے لحاظ سے غنی، اور ان کے کھیل کے انداز اور منتخب کردہ راستوں کے مطابق انوکھے ہوں گے۔ AI اور گیمنگ کا یہ امتزاج ایک ایسے مستقبل کا وعدہ کرتا ہے جہاں کھیل کھلاڑیوں کے ساتھ ساتھ ترقی کریں، اور تخلیقی صلاحیتوں اور مصروفیت کے بے شمار مواقع فراہم کریں۔ خلاصہ یہ کہ AI سے تیار کردہ ویڈیو گیمز گیمنگ کے ارتقاء میں ایک اہم پیش رفت ہیں۔ AI کی طاقت کو بروئے کار لاتے ہوئے، ڈویلپرز ذاتی، متحرک اور وسیع دنیاؤں کی تخلیق کرتے ہیں جو تعامل اور کہانی سنانے کے انداز کو نئی سطح پر لے جاتے ہیں۔ جیسے جیسے AI ترقی کرے گا، اس کا انضمام مزید پر مغز، موافق اور جدید تجربات کو فروغ دے گا جو دنیا بھر کے کھلاڑیوں کو مسحور کر دیں گے۔
SEOZilla نے پلیٹ فارم کو وسعت دے دی ہے، WhiteLabe…
SEOZilla نے دو نئے پلیٹ فارمز، WhiteLabelSEO
میٹا پلیٹ فارمز کی جانب سے دوبارہ تنظیم کے دوران …
میٹا پلیٹ فارمز، جو کہ فیس بک، انسٹاگرام اور واٹس ایپ کی مادر کمپنی ہے، نے اپنی مصنوعی ذہانت (AI) کے شعبے میں اہم اهتمامی تنظیم نو کا اعلان کیا ہے، جس کے تحت تقریباً 600 ملازمتیں ختم کی جا رہی ہیں۔ اس تبدیلی کا اثر مختلف ٹیموں پر پڑ رہا ہے، جن میں تحقیق، مصنوعات کی ترقی اور بنیادی ڈھانچے سے متعلق ٹیمیں شامل ہیں۔ یہ اقدام میٹا کے اسٹریٹجک مقصد کے مطابق ہے کہ کارروائیوں کو بہتر بنایا جائے، فیصلوں کی چھان بین کی جائے اور اپنی AI کوششوں کے ذریعے مجموعی اثر کو فروغ دیا جائے۔ جدید ٹیکنالوجی صنعت کے تیزی سے بدلتے ہوئے منظرنامے میں، میٹا جیسی کمپنیاں مسلسل اپنی مسابقت کو برقرار رکھنے اور جدت کو فروغ دینے کے لیے خود کو مطابقت پذیر کرتی رہتی ہیں۔ میٹا کا AI شعبہ کمپنی کی استعداد کو مختلف پلیٹ فارمز اور خدمات میں اضافہ کرنے میں اہم کردار ادا کرتا ہے، جس میں مواد کی نگرانی، صارفین کے لیے ذاتی تجربات، اور نئی مصنوعات کی ترقی جیسے شعبے شامل ہیں۔ ملازمتوں میں کمی ایک بڑی رجحان کا حصہ ہے، جس میں ٹیکنالوجی کمپنیوں نے وسائل کی تقسیم کا دوبارہ جائزہ لیا ہے تاکہ بدلتی ہوئی حکمت عملی اور مارکیٹ کی طلب کے مطابق کارکردگی بہتر بنائی جا سکے۔ کچھ ٹیموں کو کم کر کے، میٹا کا مقصد ایک زیادہ فلیکسیبل اور مرکوز ماحول پیدا کرنا ہے جہاں تیز تر فیصلے کیے جا سکیں، اور وہ منصوبے جن کا اثر سب سے زیادہ ہوتا ہے، ان پر مناسب توجہ اور سرمایہ کاری کی جا سکے۔ یہ تنظیم نو غالباً میٹا کا ارادہ بھی ظاہر کرتی ہے کہ وہ بلند مقاصد والی تحقیقاتی کوششوں اور عملی استعمال کو توازن میں رکھے، تاکہ صارفین اور کاروبار دونوں کو واضح فوائد حاصل ہوں۔ اس نئے ڈھانچے سے AI کی ترقی کو اہم مصنوعات میں شامل کرنے اور بنیادی بنیادی ڈھانچے کو زیادہ مؤثر طریقے سے وسعت دینے میں مدد مل سکتی ہے۔ صنعتی تجزیہ کاروں کا کہنا ہے کہ یہ اقدامات داخلی کارکردگی کے اندازوں اور بیرونی دباؤ، جیسے کہ مقابلہ بازی میں AI ٹیکنالوجیز میں پیش رفت اور معاشی عدم تحفظات، کا ردعمل ہیں۔ میٹا کا یہ قدم بڑے ٹیکنالوجی کے اداروں کے لیے بھی ایک چیلنج ہے کہ وہ بدلتے ہوئے حالات میں ترقی اور جدت کو جاری رکھ سکیں۔ متاثرہ ملازمین کو وسیع پیمانے پر برطرفی پیکجز اور نئی ملازمتوں کی تلاش میں مدد فراہم کی جائے گی، جو کہ صنعت کی روایتی پالیسیوں کے مطابق ہے۔ کمپنی نے اس مرحلے کے دوران ملازمین کے ساتھ کھلی اور شفاف بات چیت کا اعادہ کیا ہے۔ تاریخی طور پر، میٹا کے AI شعبے نے مشین لرننگ، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور کمپیوٹر وژن میں اہم تحقیق کے مراکز رہے ہیں۔ اگرچہ تنظیم نو سے ترقی رکے گی نہیں، لیکن یہ وسائل کی دوبارہ ترتیب کا اشارہ ہے تاکہ ایسی اقدامات کو ترجیح دی جائے جو کمپنی کے اسٹریٹجک مقاصد کے قریب ہوں۔ آنے والے دنوں میں، میٹا اپنے کمزور مگر تیز AI ٹیموں کا استعمال کر کے ترقیاتی دورانیے کو تیز کرے گا اور اپنی مصنوعات کی لائن میں جدت کو مؤثر طریقے سے شامل کرے گا۔ قیادت پورے اعتماد کے ساتھ کہتی ہے کہ یہ طریقہ میٹا کی AI ٹیکنالوجی میں قیادت کو مضبوط کرے گا اور لاکھوں صارفین کو بہتر خدمات فراہم کرنے کی صلاحیت میں اضافہ کرے گا۔ مجموعی طور پر، میٹا کا یہ فیصلہ کہ وہ اپنی AI شعبہ میں تقریباً 600 کردار ختم کرے، ایک سوچ سمجھ کر اٹھایا گیا قدم ہے تاکہ توجہ کو تیز کیا جائے، فیصلوں کو بہتر بنایا جائے، اور AI منصوبوں کے اثرات کو زیادہ سے زیادہ کیا جا سکے۔ یہ اقدام ٹیکنالوجی کے شعبے میں تبدیلی اور میٹا کی اس عزم کو ظاہر کرتا ہے کہ وہ ایسے طریقوں سے ترقی کرتا رہے جو مستقل جدت اور نمو کی حمایت کریں۔
2026 میں آپ کے جاننے کے لیے 7 سوشل میڈیا کے رجحان…
سوشل میڈیا کی کارکردگی کو صارفین کے ڈیٹا کے ساتھ ملانے سے آئندہ سوشل میڈیا کے رجحانات کے لیے ایک خوشگوار منظرنامہ سامنے آتا ہے، جو سامعین کے رویے اور آپ کے برانڈ کے کردار میں بصیرت فراہم کرتا ہے۔ حالیہ رپورٹس جیسے کہ The 2025 Impact of Social Media Report اور ماہرین کے انٹرویو سے مدد لیتے ہوئے، یہاں 2026 میں نظر رکھنے والے اہم سوشل رجحانات کو سمجھ کر آپ کے کاروباری نتائج کو بہتر بنانے کے لیے ایک جامع حکمت عملی رہنمائی فراہم کی گئی ہے۔ **The 2025 Impact of Social Media Report ڈیؤن لوڈ کریں** **رجحان 1: ویڈیو (اب بھی) بادشاہ ہے** ویڈیو اب بھی سب سے فوقیت والا سوشل میڈیا فارمیٹ ہے، جہاں TikTok، Instagram Reels، YouTube Shorts، LinkedIn، اور Threads جیسی پلیٹ فارمز ویڈیو خصوصیات فراہم کرکے ویڈیو مواد کو ترجیح دیتی ہیں۔ مختصر شکل کا ویڈیو سامعین کی مشغولیت اور فالوورز میں اضافے کے لیے عمدہ ہے، مگر لمبی شکل کے ویڈیوز کی اہمیت برقرار ہے، جو پلیٹ فارم کے مطابق مختلف ہوتی ہیں—مثلاً، Instagram Reels (15–90 سیکنڈ)، TikTok (3 سیکنڈ سے 10 منٹ)، اور YouTube Shorts (جو اب اکتوبر 2024 سے 3 منٹ تک ہیں)۔ YouTube اب بھی ایک ممتاز پلیٹ فارم ہے، جس کا اثر The 2025 Sprout Social Index™ کے مطابق بہت زیادہ ہے، اور ماہرین کا خیال ہے کہ یہ اثر ورلڈ اسٹریم اور کری ایٹر کلچر دونوں کو اپنی طرف کھینچتے ہوئے بڑھے گا۔ GoPro ویڈیو-پہلا مارکیٹنگ کی مثال قائم کرتا ہے، جس میں ہر پلیٹ فارم کے مطابق مواد تیار کیا جاتا ہے اور مختلف شعبہ جات کے کری ایٹرز کے ساتھ تعاون کیا جاتا ہے، جیسے مہم جوئی کے کھلاڑی Instagram پر اور TikTok کے Susi Vidal جیسے منفرد کری ایٹرز YouTube پر۔ یہ حکمت عملی پہنچ کو بڑھاتی ہے اور برانڈ کی ورسٹائلٹی کو اجاگر کرتی ہے۔ *برانڈ کا پیغام:* صرف مواد کو دوبارہ استعمال کرنے کے بجائے، منفرد اور پلیٹ فارم کے مطابق ویڈیو مواد تیار کریں جو صارفین کی ترجیحات سے ہم آہنگ ہو۔ مختلف کری ایٹرز سے تعاون کریں اور مختلف موضوعات پر مواد تیار کرکے وسیع تر سامعین سے روابط استوار کریں۔ **رجحان 2: AI سے تیار کردہ مواد عام سطح پر آئے گا** سوشل میڈیا مارکیٹنگ میں AI کا کردار بڑھتا جائے گا، جہاں 97٪ مارکېٹرز AI ٹولز کے استعمال کی ضرورت کو سمجھتے ہیں۔ AI سے تیار کردہ مواد تخفیف کاری سے مواد کی تخلیق کو آسان بناتا ہے، جس سے مارکیٹرز خیالات اور معیار پر توجہ مرکوز کرسکتے ہیں، نہ کہ تکنیکی مہارتوں پر۔ Heinz کی 2022 کی AI کیچپ مہم نے اس صلاحیت کا ابتدائی ثبوت فراہم کیا۔ تاہم، اخلاقیات خاص اہمیت رکھتی ہے، خاص طور پر شفافیت کے حوالے سے، کیونکہ 52٪ صارفین غیرافشاء شدہ AI مواد سے پریشان ہیں۔ اس کے برعکس، 65٪ صارفین تیز تر جواب کے لیے AI کو کسٹمر سروس میں استعمال کرتے ہیں۔ *برانڈ کا پیغام:* AI کو ایک تخلیقی اوزار کے طور پر استعمال کریں، مگر کہانی سنانے میں انسانی جذبہ برقرار رکھیں تاکہ اصلیت کا احساس قائم رہے۔ AI کے استعمال کے بارے میں شفاف رہیں تاکہ اعتماد پیدا ہو، اور نفیس خودکار نظام کے بجائے اصل اور متعلقہ رابطے کو ترجیح دیں۔ **رجحان 3: سیریلائزڈ مواد سامعین کی توجہ حاصل کرے گا** Sprout Social Q2 2025 Pulse سروے کے مطابق، صارفین چاہتے ہیں کہ برانڈز مباحثہ و تعامل کے ساتھ اصل سلسلہ وار مواد پوسٹ کریں۔ سیریلائزڈ مواد سامعین کے ساتھ گہرے تعلقات استوار کرتا ہے، موضوعات کو معنی خیز انداز میں تلاش کرکے اور بار بار آنے والے کرداروں کے ذریعے آتی رہتی ہے، جس سے واقفیت اور لوٹنے والے ناظرین پیدا ہوتے ہیں۔ Creator Angelo Castillo کا کہنا ہے کہ سامعین شخصیات کو ترجیح دیتے ہیں، صرف برانڈز کو نہیں، اور بعض اوقات خام اور بغیر ایڈیٹ شدہ سیریز بھی اچھی کارکردگی دکھاتی ہیں۔ Shameless Media کی “The Shoffice” سیریز کام مقام کی ثقافت کا ایک بلا تکلف جائزہ پیش کرتی ہے، جو Millennial اور Gen Z دیکھنے والوں میں مقبول ہے، جو اصل اور پس پردہ مواد کی طلب رکھتے ہیں۔ اس کے علاوہ، اسپن آف سلسلے بھی غیر معمولی مقبولیت حاصل کرتے ہیں، جیسے آفس کے باہر کی تفریح۔ *برانڈ کا پیغام:* اپنی ٹیم یا Creatorز کو مرکزی کردار بنا کر مربوط کہانیاں تخلیق کریں۔ مستقل مزاجی اور کردار پر مبنی کہانی سنانے پر توجہ دیں تاکہ ناظرین باندھنے میں کامیابی حاصل ہو۔ **رجحان 4: برانڈز رشتہ سازی اور کمیونٹی کو ترجیح دیں گے، وائرل ہونے سے زیادہ** اگرچہ 2024 میں روزانہ 9
متحرک سے پیشگی کے سفر پر: بی ٹو بی مارکیٹرز آٹومو…
حال ہی میں، خودکار فروش اور مارکیٹنگ کے شعبہ صنعت خودرو ایک جدید ٹیسٹنگ پلیٹ فارم کے طور پر سامنے آیا ہے۔ روایتی انداز میں پیدل آنے اور فون کالز پر انحصار اب ذہین نظاموں کے لیے جگہ دے چکا ہے جو صارف کی نیت کو پہچانتے ہیں، رابطہ کو حسبِ مرضی بناتے ہیں، اور کم انسانی مداخلت کے ساتھ قیمتوں کو مستحکم طور پر بہتر بناتے ہیں۔ یہ ترقی ظرفِ مستقبل طلب پیدا کرنے کا منظر نامہ ہے، جہاں مارکیٹنگ نظام خود سیکھتے، فیصلہ کرتے، اور آزادانہ طور پر عمل کرتے ہیں۔ **دستی تربیت سے ذہین جواب تک** پہلے، گاڑی کے خریدار لیڈ فارم چھوڑ کر فالو اپ کال کا انتظار کرتے تھے۔ اب، AI وزیٹر کے رویوں کا تجزیہ کرتا ہے—جیسے ماڈل کے موازنہ، مالی صفحات پر وقت گزارنا، اور چیٹ بات چیت—اور خودبخود شخصی پیغامات یا ٹیسٹ ڈرائیو کی دعوتیں بھیجتا ہے۔ یہ B2B منظر نامہ سے مماثلت رکھتا ہے جہاں نظام ممکنہ گاہک کی مشغلہ کے نمونوں کو پہچانتے ہیں اور بروقت، متعلقہ مواد جیسے ویبینرز یا ڈیمو پیش کرتے ہیں۔ اہم بات یہ ہے کہ نیت کو ایک مسلسل سگنلز کے سلسلے کے طور پر دیکھنا چاہئے، نہ کہ جداگانہ واقعات کے طور پر، تاکہ جلدی عمل اور مختصر کنورژن سائیکل حاصل ہوں۔ **ڈیٹا کے اضافی بوجھ کو سمجھدار ہدف بندی میں بدلنا** ڈیلرشپ بے حد متغیرات سے جوجھتے ہیں—ماڈل کی اقسام، رنگ، انوینٹریز، اور علاقائی طلب—جن کا مؤثر طریقے سے نظم و نسق دستی عمل سے ممکن نہیں۔ AI ان عوامل کو حقیقی وقت میں متوازن کرتا ہے تاکہ انوینٹری کو مؤثر طریقے سے راستہ دیا جا سکے۔ اسی طرح، مارکیٹرز AI کا استعمال کرکے مصنوعات کی دلچسپی، جغرافیہ، یا کردار کے مطابق سیگمنٹیشن کو مسلسل بہتر بنا سکتے ہیں، اور مہمات کو ساکت CRM ڈیٹا پر انحصار کیے بغیر ترجیح دے سکتے ہیں۔ سیگمنٹیشن کو ایک ارتقا پذیر عمل سمجھنا چاہئے تاکہ روزانہ کے مواقع کا سراغ لگایا جا سکے۔ **ذہین شناخت اور ارتقاء کا ذاتی نوعیت** ایک بڑا صارفین کا مسئلہ ہے بار بار معلومات دہرانا۔ آٹو موٹیو AI اس کا حل نکالتا ہے کہ ہر خریدار کے سفر کو یاد رکھتا ہے، اور گفتگو کو وہیں سے جاری رکھتا ہے جہاں چھوڑا تھا—مثلاً، ایک واپس آنے والے وزیٹر کو پہلے کے موازنہ شدہ ہائبرڈز کے بارے میں یاد دلانا۔ B2B میں، اس کا مطلب ہے مستقل اور ماحول سے آگاہ مصروفیت، چاہے وہ چیٹ بوٹس، ای میلز یا سیلز ٹیمیں ہوں۔ حقیقی ذاتی نوعیت اس وقت ممکن ہے جب نظام آپس میں مربوط ہوں اور تازہ معلومات کا اشتراک کریں، نہ کہ صرف ای میل میں پہلے نام ڈالنا۔ **قیمت اور پیشکش کی بہتر عمل کاری اعتماد کھوئے بغیر** قیمت حساس گاڑی خریدنے والے منصفانہ اور شفاف قیمتیں چاہتے ہیں۔ نمایاں ڈیلرشپ AI کا استعمال کرتے ہیں تاکہ مقابلہ کے نرخ، انوینٹری، طلب، اور کنورژن کے پیمانے کو تجزیہ کریں، اور منصفانہ طریقے سے مراعات و قیمتیں مقرر کریں تاکہ منافع میں اضافہ ہو لیکن اعتماد نہ جائے۔ B2B میں، قیمت کاری کا خودکار نظام شامل پیکجز اور رعایتیں توڑ سکتا ہے جو مصروفیت اور بجٹ کے اشاروں کے مطابق ہوں، اور انصاف و تعمیل کا خیال رکھتے ہوئے۔ مؤثر قیمت سازی کے لیے، AI کو واضح حدود اور شفافیت کی ضرورت ہے تاکہ صارفین کا اعتماد برقرار رہے۔ **مربوط اور خود سکھانے والے نظام بنانا** اعلیٰ خودکار نیٹ ورکس AI ایجنٹس کا استعمال کرتے ہیں جو لیڈ کی اہلیت، انوینٹری کا نظم، اور قیمت کے عمل کو ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرتے اور سیکھتے رہتے ہیں، اور وقت کے ساتھ کارکردگی بہتر بناتے ہیں۔ یہ ماڈل اس طرف اشارہ کرتا ہے کہ B2B مارکیٹنگ ٹیکنالوجی کہاں جا رہی ہے: جہاں وسیع نظام، جن میں کیمپیین آلات، CRM، اینالٹکس، اور مواد کے انجن شامل ہیں، ایک دوسرے کے ساتھ ڈیٹا اور شناخت کا اشتراک کرتے ہیں، نہ کہ تنہا اور علیحدہ۔ نظام کی رابطہ کاری کو اولین ترجیح دینا، صرف خصوصیات شامل کرنے سے زیادہ اہم ہے تاکہ AI کا اثر بڑھایا جا سکے۔ **حکمرانی اور انسانی نگرانی کا اصول** AI کی خودمختاری حساب کتاب کو ختم نہیں کرتی۔ خودکار خوردہ میں، AI کے ذریعے قیمت اور مصروفیت کے فیصلے انسانوں کی نظرثانی سے گزرتے ہیں تاکہ منصفانہ اور برانڈ کے مطابق رہیں۔ AI روٹین کے کام خودکار کرنے اور بصیرت نکالنے میں بہت اچھا ہے، مگر اہم فیصلہ جات کے لیے انسانی نگرانی ضروری ہے۔ مارکیٹنگ کے رہنما اپنی ساخت میں حکمرانی شامل کریں، ڈیٹا کے استعمال کے بارے میں شفاف رہیں، ماڈلز کی جانچ کریں تاکہ تعصب نہ ہو، اور غیر معمولی معاملات کو انسانی فیصلوں کے سپرد کریں۔ اعتماد سب سے اہم عنصر ہے۔ **آخری خیالات: فعال مارکیٹنگ کا مستقبل** آٹو موٹیو شعبہ میں AI کی تبدیلی اس کی عکاسی کرتی ہے کہ AI ذمہ داری سے کردار بدل کر خود مختار فیصلوں کی صلاحیت کا مظاہرہ کرتا ہے۔ B2B مارکیٹرز اس کی مثال لے سکتے ہیں کہ ایسے نظام فعال کریں جو: حقیقی وقت میں خریدار کی نیت کا احساس کریں، ہدف بندی اور پیشکشوں کو مستحکم بنائیں، اور مسلسل، کثیر چینل بنیاد پر گفتگو جاری رکھیں۔ یہ فعال، AI سے چلنے والی طلب پیدا کرنا اگلے دو سال کے اندر آنا ہے۔ سب سے اہم سوال یہ ہے کہ کیا آپ کی ٹیم AI کو اپنائے گی، یا کیا آپ کے نظام ہوشیاری سے مقابلہ سے پہلے کارروائی کریں گے۔ *مصنف کے بارے میں* سanjay Varnwal، CEO اور Spyne کے شریک بانی—جو کہ ایک نمایاں AI-پیداورتہ خودکار خوردہ ٹیکنالوجی کمپنی ہے، جس کا بنیاد ہندوستان میں، اور ایک امریکی ذیلی کمپنی کے ساتھ ہے—ایک تجربہ کار کاروباری شخصیت ہیں، جو AI کو استعمال کرتے ہوئے خودکار صنعت کو زیادہ دانشمند، چابک، اور صارف مرکز بنانے پر کام کر رہے ہیں۔ ان کی قیادت میں، Spyne ایک بصری مرچنڈائزنگ پلیٹ فارم سے ایک جامع AI-مستعد آٹو رٹیل سوٹ میں تبدیل ہوا ہے۔ صنعت میں جدت کی محبت سے، سanjay کا مقصد ہے کہ Spyne کو عالمی سطح پر خودکار خوردہ کا آپریٹنگ سسٹم بنایا جائے، جس میں AI کا کردار شورش کے عمل کو بہتر بنانے اور صارف کے تجربات کو بلند کرنے میں ہو۔
AI Company
Launch your AI-powered team to automate Marketing, Sales & Growth
and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed
Begin getting your first leads today
Your News is ready
Your article is ready
Lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipisicing elit. Fuga dolor minus maiores. Aut vero expedita dicta, dolorem odit excepturi odio doloremque voluptatem repellat aliquam? Dolores nemo eum id pariatur! Nobis!
Generating video takes longer than text.
