Nvidia और AMD जैसी कंपनियां उच्च गति वाली GPUs विकसित करती हैं जो जनरेटिव AI एप्लिकेशनों के लिए महत्वपूर्ण हैं, जबकि ताइवान सेमीकंडक्टर इन GPUs का निर्माण करता है और Broadcom डेटा सेंटरों के लिए आवश्यक नेटवर्क इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है। इससे पिछले दो वर्षों में इन व्यवसायों में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है। दूसरी ओर, Micron ने अभी तक AI की क्षमता का पूरी तरह से लाभ नहीं उठाया है, लेकिन ऐसा लगता है कि आने वाले वर्षों में AI इंफ्रास्ट्रक्चर में ट्रिलियन रूपए के निवेश के साथ इसे लाभ होगा। AI वर्कलोड्स की बढ़ती जटिलता और महत्व Micron की मेमोरी और स्टोरेज सॉल्यूशन्स की मांग को बढ़ा सकता है। Micron के हालिया वित्तीय डेटा से पता चलता है कि डेटा सेंटर राजस्व में साल-दर-साल 400% की वृद्धि हुई है, जो अब कंपनी के कारोबार का आधे से अधिक हिस्सा है। अल्पकालिक चुनौतियों के बावजूद, उच्च बैंडविड्थ मेमोरी के लिए दीर्घकालिक बाजार 2030 तक $100 बिलियन तक पहुँचने का अनुमान है, जो Micron के लिए महत्वपूर्ण विकास संभावनाएँ प्रदान करता है। वर्तमान में, Micron का निम्न PEG अनुपात 0. 23 सुझाव देता है कि इसका मूल्यांकन कम हो सकता है, क्योंकि निवेशक भविष्य की मेमोरी और स्टोरेज चिप्स की मांग को कम आंक रहे हैं। कुल मिलाकर, Micron का स्टॉक अभी खरीदना लंबी अवधि पर ध्यान केंद्रित करने वाले निवेशकों के लिए एक आशाजनक निवेश हो सकता है, इसके AI क्षेत्र में बढ़ती मांग को पकड़ने की क्षमता को देखते हुए। इसके अतिरिक्त, विश्लेषकों की "डबल डाउन" स्टॉक सिफारिशें ऐतिहासिक रूप से लाभदायक अवसर प्रदान करती रही हैं, जैसा कि Nvidia, Apple, और Netflix में पिछले निवेशों से प्रदर्शित हुआ है। वर्तमान में, तीन वादा करने वाली कंपनियों के लिए "डबल डाउन" अलर्ट हैं, जो एक समयोपयोगी निवेश अवसर प्रस्तुत करते हैं।
एआई इंफ्रास्ट्रक्चर बूम के बीच माइक्रोन में निवेश का अवसर
हम यह जानना चाहेंगे कि हाल की ऑनलाइन खोज behavior में आए बदलाव, जो AI के उदय से प्रेरित हैं, आपके व्यवसाय को कैसे प्रभावित कर रहे हैं। पारंपरिक रूप से, स्वतंत्र व्यवसाय अपने दृश्यता को बढ़ाने और बिक्री बढ़ाने के लिए ऑनलाइन विज्ञापन पर निर्भर रहते हैं, भले ही वे मुख्य रूप से हाई स्ट्रीट पर ही काम कर रहे हों। हालांकि, Google पर AI Mode और AI Overview संक्षेप के साथ-साथ ChatGPT और Google Gemini जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के व्यापक उपयोग के चलते, खोज की आदतें बदल रही हैं। ये बदलाव छोटे व्यवसायों की ऑनलाइन उपस्थिति को प्रभावी ढंग से प्रभावित कर सकते हैं। इस संदर्भ में, हम यह समझना चाहते हैं कि क्या आपने हाल के महीनों में अपने व्यवसाय की वेबसाइट पर ऑर्गेनिक ट्रैफिक या ऑनलाइन बिक्री में कोई बदलाव देखा है। क्या ग्राहक अभी भी ऑनलाइन खोज के माध्यम से आपकी कंपनी को खोज पा रहे हैं? क्या आपने नए अवसर देखे हैं या कोई बड़ी चुनौतियों का सामना किया है? आपका व्यवसाय अपनी ऑनलाइन दृश्यता बढ़ाने के लिए कौन-कौन सी रणनीतियाँ अपना रहा है? क्या आप अपनी रणनीति को समायोजित कर रहे हैं? इसके अतिरिक्त, हम ग्राहक से भी सुनना चाहेंगे—क्या आप स्वतंत्र रिटेलर्स को ढूंढने या ऑनलाइन उपयुक्त उत्पाद खोजने में अधिक कठिनाई का सामना कर रहे हैं?
गूगल के डैनी सुल्लीवन ने SEO विशेषज्ञों को दिशा-निर्देश प्रदान किए जिनके ग्राहकों को AI SEO रणनीतियों पर ताज़ा अपडेट्स का बेसब्री से इंतजार रहता है। उन्होंने माना कि जबकि SEO विशेषज्ञों को सलाह देना आसान है, लेकिन इसे ग्राहकों को समझाना अधिक चुनौतीपूर्ण है। सुल्लीवन ने जोर दिया कि कंटेंट प्रबंधन प्रणालियों (CMS) में आए सुधारों ने तकनीकी SEO की आवश्यकता कम कर दी है, जिससे SEO विशेषज्ञ और प्रकाशक अधिकतर अपने ध्यान को कंटेंट सृजन पर केंद्रित कर सकते हैं। **ग्राहकों से क्या कहें** डैनी ने कहा कि SEO विशेषज्ञों का हाल ऐसा है कि उनके ग्राहकों को “नई” SEO तकनीकों की मांग रहती है, खासकर AI सर्च के लिए। उन्होंने तुरंत ही AI सर्च में रैंकिंग सुधार के लिए कोई विशेष रणनीति नहीं बताई, बल्कि सलाह दी कि ग्राहक अपेक्षाओं का प्रबंधन किया जाए। उन्होंने कहा कि वर्तमान में सफल SEO प्रथाएँ अभी भी प्रासंगिक हैं और हर नए ट्रेंड का पीछा करना जरूरी नहीं है। सुल्लीवन ने जोर दिया कि स्थिर SEO तरीकों का पालन करना AI-सूक्षम SEO (AEO) के साथ सफलता का सबसे अच्छा मार्ग है। उन्होंने माना कि SEO विशेषज्ञ दबाव में हैं, लेकिन उन्होंने ऐसी रणनीति बनाए रखने को प्रोत्साहित किया है जो सिद्ध हो चुकी हैं, बिना नई फॉर्मैट्स को अपनाने के। **AI सर्च के लिए AEO/GEO को प्राथमिकता देने का नकारात्मक पक्ष** SEO समुदाय में कुछ लोग ऐसी रणनीतियों का समर्थन करते हैं, जैसे कि स्वप्रचार करने वाले सूचीकृत लेख या पुरानी कुंजीशब्द भराई, ताकि ChatGPT जैसी AI चैटबॉट्स में बेहतर रैंकिंग मिल सके। लेकिन इन चैटबॉट्स का वर्तमान में खोज ट्रैफिक में हिस्सा बहुत ही छोटा है—अनुमान के अनुसार ChatGPT का हिस्सा सिर्फ 0
आर्टिफिशियल इंटरलिजेंस तकनीक की तेज़ तरक्की के बीच, महत्वपूर्ण घटकों की वैश्विक आपूर्ति श्रृंखलाएँ बढ़ती हुई दवाब में हैं, विशेष रूप से ऐसे AI चिप मॉड्यूल की आपूर्ति में जो उन्नत AI एप्लिकेशन को शक्ति प्रदान करने के लिए आवश्यक हैं। यह कमी कई उद्योगों और निर्माताओं को प्रभावित कर रही है। स्टोरेज डिवाइस निर्माता ट्रांसेंड ने 2 दिसंबर को अपने ग्राहकों को लिखे पत्र में इस समस्या को उजागर किया, जिसमें प्रमुख NAND फ्लैश मेमोरी आपूर्तिकर्ताओं सैमसंग और सैंडिस्क की शिपमेंट में देरी की चेतावनी भी दिखाई दी। NAND फ्लैश मेमोरी, जो स्टोरेज डिवाइसेस के लिए महत्वपूर्ण है और AI कार्यभार प्रदर्शन के लिए जरूरी है, अक्टूबर से ट्रांसेंड को नहीं भेजी गई है, जिससे आपूर्ति श्रृंखला में बड़ा व्यवधान आया है। इसके अतिरिक्त, वर्तमान तिमाही के लिए चिप आवंटन भी काफ़ी कम कर दिए गए हैं, जो उत्पादन शेड्यूल और ट्रांसेंड के समाधानों के उपयोगकर्ताओं की उत्पाद उपलब्धता को खतरे में डाल रहे हैं। यह अभाव सेमीकंडक्टर उद्योग में व्यापक रुझानों को दर्शाता है, जहां AI-विशेष चिप्स की मांग तेजी से आपूर्ति से आगे बढ़ रही है। इन विशेष सेमीकंडक्टरों का उत्पादन जटिल है, जिसमें लंबा समय लगने और सीमित क्षमता होती है, और इस पर भू-दलीय तनावों तथा महामारी-चालित लॉजिस्टिक चुनौतियों का भी प्रभाव पड़ा है, जो आपूर्ति श्रृंखला की मजबूती को कमजोर कर रहे हैं। सैमसंग और सैंडिस्क पर न केवल AI क्षेत्र से बल्कि स्मार्टफोन, डेटा केंद्र और उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स से भी तेज़ मांग आ रही है, जिससे सीमित संसाधनों की प्रतियोगिता बढ़ गई है, जिससे देरी और आवश्यकतानुसार आपूर्ति सीमित हो रही है। ट्रांसेंड जैसी कंपनियों के लिए इन सीमाओं का सामना करना रणनीतिक चुनौतियाँ पैदा कर रहा है, जिससे आदेश पूरा करने में देरी, उत्पाद लॉन्च में विलम्ब और AI-उपयुक्त स्टोरेज समाधानों में नवाचार की गति धीमी हो रही है। अंतिम ग्राहकों को लंबा इंतजार करना पड़ सकता है, अधिक लागत का सामना करना पड़ सकता है, या विकल्प供应 प्रतिष्ठान खोजने की आवश्यकता हो सकती है। विशेषज्ञों का मानना है कि यह कमी तब तक बनी रह सकती है जब तक सेमीकंडक्टर निर्माता AI-केंद्रित चिप्स के उत्पादन capacities को बढ़ाते हैं—जो खर्चीला और समय-साध्य प्रक्रिया है। कच्चे माल की उपलब्धता, लॉजिस्टिक्स और गुणवत्ता नियंत्रण जैसी चुनौतियां इसे और जटिल बना देती हैं। इसके जवाब में कंपनियां विभिन्न रणनीतियों को अपना रही हैं: एकाधिक विक्रेताओं पर निर्भरता कम करने के लिए सप्लायर नेटवर्क का विस्तार, NAND फ्लैश की मांग को कम करने के लिए वैकल्पिक मेमोरी तकनीक में निवेश, और हार्डवेयर व सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के बीच सहयोग को प्रोत्साहित करना ताकि AI अनुप्रयोगों को कम हार्डवेयर आवश्यकताओं के साथ अनुकूलित किया जा सके। विश्व भर की सरकारें सेमीकंडक्टरों की रणनीतिक महत्ता को समझते हुए घरेलू विनिर्माण और नवाचार को सशक्त बनाने के लिए नीतियों का समर्थन कर रही हैं। इन नीतियों में वित्तपोषण और तकनीकी साझेदारी के माध्यम से आपूर्ति श्रृंखला को मजबूत बनाने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। इन चुनौतियों के बावजूद, AI उद्योग तेजी से विस्तार कर रहा है और उच्च प्रदर्शन वाले भंडारण और प्रसंस्करण समाधानों की मजबूत मांग बनाए रख रहा है, जो निरंतर निवेश और नवाचार को प्रोत्साहित कर रही है। जबकि आपूर्ति बाधाएँ अस्थायी चुनौतियाँ पैदा करती हैं, वे सेमीकंडक्टर पारिस्थितिकी तंत्र में विविधता और तकनीकी प्रगति को भी प्रेरित करती हैं। उपभोक्ता और व्यवसाय जो AI-संचालित उत्पादों का इंतजार कर रहे हैं, उन्हें इन आपूर्ति मुद्दों को संभालने के लिए धैर्य रखना चाहिए, क्योंकि आपूर्ति में सुधार मुख्य आपूर्तिकर्ताओं जैसे सैमसंग और सैंडिस्क से विकास पर निर्भर हो सकता है। सारांश में, ट्रांसेंड की हालिया जानकारी से स्पष्ट होता है कि AI चिप मॉड्यूल की आपूर्ति अधिक मांग, सीमित उत्पादन क्षमता और वैश्विक कारकों के जटिल मेल का प्रतिबिंब है, जो आज की सेमीकंडक्टर उद्योग की स्थिति को आकार दे रहे हैं। इन चुनौतियों का समाधान करना आवश्यक है ताकि उन AI प्रगति को कायम रखा जा सके, जो दुनियाभर के क्षेत्रों में बदलाव ला रही हैं।
आईहार्टमीडिया ने वायंट के साथ मिलकर अपने स्ट्रीमिंग ऑडियो, प्रसारण रेडियो, और पॉडकास्ट सेवाओं में प्रोग्रामेटिक विज्ञापन शुरू किया है। जबकि रेडियो में प्रोग्रामेटिक अधिक सामान्य नहीं है, यह अन्य चैनलों में अधिक प्रचलित है। इसके अलावा, पिछले महीने ही स्टैकअडैप के साथ एक समान साझेदारी की घोषणा की गई थी। फ्लुएंसी ने हाल ही में अपने डिजिटल विज्ञापन प्लेटफॉर्म के लिए सीरीज ए फंडिंग के रूप में 40 मिलियन डॉलर हासिल किए हैं, जो भुगतान किए गए मीडिया और ओपन वेब के माध्यम से बड़े पैमाने पर संचालित होता है। इस प्लेटफॉर्म में ऐसे एजेंटिक AI फीचर्स शामिल हैं जो वर्कफ़्लो को स्वचालित करते हैं, जैसे कि विभिन्न चैनलों पर विज्ञापनों को गतिशील रूप से समायोजित करना। यह पूंजी प्रकाशकों के एकीकरण को बेहतर बनाने की दिशा में निर्देशित की जाएगी। नवंबर में ही, कस्टमर एंगेजमेंट प्लेटफॉर्म मोएंगेज ने अपनी मर्लिन AI एजेंटिक सूट का विस्तार करने के लिए 100 मिलियन डॉलर जुटाए थे। अब उसने अतिरिक्त 180 मिलियन डॉलर भी जुटाए हैं—जिसमें 57 मिलियन डॉलर की सीरीज एफ फंडिंग और 123 मिलियन डॉलर की माध्यमिक बाजार निवेश शामिल हैं—ताकि उस सूट का विकास जारी रहे, साथ ही मोएंगेज इनफॉर्म, जो प्रमुख संचार को सरल बनाता है, और मोएंगेज एनालिटिक्स, जो उपयोगकर्ता व्यवहार के इनसाइट्स पर केंद्रित है। इस प्रकार कंपनी का कुल फंडिंग अब 460
हाल ही में Nvidia ने अपने ओपन सोर्स initiatives के विस्तारण की घोषणा की है, जो टेक उद्योग में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर साबित हो सकता है। इस विकास में एक रणनीतिक अधिग्रहण के साथ-साथ नए ओपन AI मॉडल्स का लॉन्च भी शामिल है, जिसका उद्देश्य कंपनी के ओपन सोर्स इकोसिस्टम में प्रभाव बढ़ाना है। इस विस्तार का एक मुख्य तत्व Nvidia का SchedMD को खरीदना है, जो Slurm का डेवलपर है। Slurm एक प्रसिद्ध ओपन सोर्स वर्कलोड प्रबंधन प्रणाली है, जो अनेक हाई परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग (HPC) वातावरण में कंप्यूटिंग संसाधनों का प्रबंधन करने के लिए अनिवार्य है। यह उद्योगों और अनुसन्धान संस्थानों में अपनी स्थिरता, स्केलेबिलिटी और बड़ी मात्रा में गणनात्मक कार्यों को सुगमता से नियंत्रित करने की क्षमता के कारण व्यापक रूप से प्रयोग की जाती है। यह अधिग्रहण Nvidia की व्यापक रणनीति के अनुरूप है, जिससे वह ओपन सोर्स समुदाय में अपनी भागीदारी को गहरा कर सके और साथ ही Slurm जैसे महत्वपूर्ण टूल्स के समर्थन और विकास में सुधार कर सके। Nvidia ने यह भी वादा किया है कि SchedMD को एक स्वतंत्र संस्था के रूप में बनाए रखा जाएगा, ताकि Slurm का विकास और रखरखाव बिना किसी बाधा के जारी रह सके। इस रणनीति का उद्देश्य वर्तमान उपयोगकर्ताओं के स्थिरता को बनाए रखते हुए Nvidia की विशेषज्ञता और संसाधनों का लाभ उठाना है। Slurm स्वयं एक शक्तिशाली वर्कलोड मैनेजर है, जो मल्टी-यूजर कंप्यूटिंग सेटिंग्स में जॉब शेड्यूलिंग, कतार प्रबंधन और संसाधन वितरण का जिम्मा संभालता है। यह जटिल कंप्यूटिंग क्लस्टर पर टास्क का कुशलतापूर्वक आवंटन करता है, जिससे संगठनों को अपने हार्डवेयर का बेहतर उपयोग करने में मदद मिलती है। Nvidia का समर्थन मिलने के बाद, Slurm को उन्नत विशेषताएँ, Nvidia के हार्डवेयर एवं सॉफ्टवेयर के साथ बेहतर तालमेल और नई उभरती कंप्यूटिंग क्षेत्रों में अधिक व्यापक स्वीकार्यता प्राप्त होने की उम्मीद है। Slurm का प्रभाव अत्यधिक है, क्योंकि दुनिया के आधे सबसे बड़े सुपरकंप्यूटर इसकी मदद से वर्कलोड का प्रबंधन करते हैं। Nvidia के पोर्टफोलियो में Slurm को शामिल करने से कंपनी की उच्च प्रदर्शन और AI कंप्यूटिंग संरचनाओं के विकास का नेतृत्व करने की प्रतिबद्धता जाहिर होती है। अधिग्रहण के अलावा, Nvidia अपनी विस्तारित ओपन सोर्स रणनीति के तहत नए ओपन AI मॉडल्स भी ला रहा है। ये मॉडल्स Nvidia के मौजूदा AI फ्रेमवर्क और टूल्स के साथ मेल खाते हुए, AI शोध और विकास के लिए अधिक सहयोगी और सुलभ वातावरण बनाते हैं। इन मॉडल्स को ओपन सोर्स करके Nvidia का उद्देश्य नवाचार को तेज करना और अकादमी, उद्योग एवं डेवलपर समुदाय में AI तकनीक की पहुंच का विस्तार करना है। Nvidia का यह विस्तृत ओपन सोर्स दृष्टिकोण बदलती टेक परिदृश्य का प्रतिनिधित्व करता है, जहां सहयोग और पारदर्शिता को प्रगति के मुख्य चालक माना जा रहा है। यह कदम Nvidia के उत्पाद तालिका को मजबूत बनाने के साथ-साथ व्यापक समुदाय की आवश्यकता के अनुरूप, अधिक खुली, लचीली और शक्तिशाली कंप्यूटिंग समाधानों के विकास में सहायक है। इस द्वैध रणनीति — एक आवश्यक ओपन सोर्स अवसंरचना टूल का अधिग्रहण और नए AI मॉडल्स का विमोचन — के माध्यम से Nvidia अपने आप को ओपन सोर्स क्रांति के अग्रभाग में स्थापित कर रहा है, जिससे वैज्ञानिक अनुसंधान से लेकर वाणिज्यिक AI अनुप्रयोगों तक क्षेत्रों में प्रेरणा मिल सकती है। जैसे-जैसे कंपनी ओपन सोर्स विकास में निवेश और नेतृत्व जारी रखेगी, तकनीकी क्षेत्र में इन सामूहिक प्रयासों और साझा संसाधनों का उपयोग करके नई नवाचारों की बाढ़ आने की उम्मीद है। कुल मिलाकर, Nvidia की यह घोषणा एक रणनीतिक प्रतिबद्धता का संकेत है जो उसके ओपन सोर्स क्षेत्र में भूमिका को पुनः परिभाषित कर सकती है और दुनिया भर में उन्नत कंप्यूटिंग तकनीकों की स्वीकृति को तेज कर सकती है। उद्योग विशेषज्ञ और हितधारक इन प्रगति पर करीबी नजर रख रहे हैं, जो भविष्य के मार्केट डायनेमिक्स और तकनीकी क्षमताओं को आकार देने की उनकी क्षमता को पहचानते हुए।
एआई-निर्मित वीडियो का उदय सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर सामग्री साझा करने के तरीके को गहरे रूप से बदल रहा है। increasingly, उपयोगकर्ता AI उपकरणों का उपयोग कर अत्यंत आकर्षक और व्यक्तिगत वीडियो बना रहे हैं, जिससे AI-निर्मित पोस्टों की संख्या में तेजी से वृद्धि हो रही है, जो दर्शकों के कनेक्शनों और डिजिटल माध्यमों की खपत के तरीके को नया आकार दे रहे हैं। हाल के AI विकास ने वीडियो निर्माण को सुलभ और उपयोगकर्ता-मैत्रीपूर्ण बना दिया है, जिससे बिना तकनीकी कौशल के व्यक्ति रचनात्मक और दृश्यात्मक रूप से आकर्षक सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं। ये उपकरण परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग कर संपादन, एनीमेशन और विशेष प्रभावों को स्वचालित करते हैं, जिससे बाधाएँ कम हो जाती हैं और डिजिटल कहानी कहने में भागीदारी बढ़ जाती है। इस लोकतंत्रीकरण ने सोशल मीडिया के ढांचों पर बड़ा प्रभाव डाला है। इंस्टाग्राम, टिकटॉक और यूट्यूब जैसे प्लेटफार्मों पर AI-निर्मित सामग्री की तेजी से वृद्धि देखी गई है। उपयोगकर्ता इस बात की सराहना करते हैं कि ये उपकरण समय बचाते हैं और रचनात्मकता को बढ़ाते हैं, क्योंकि ये ऐसे अनोखे स्टाइल और प्रभाव प्रदान करते हैं जिन्हें मैन्युअली पुनः बनाना कठिन होता है। AI वीडियो की बढ़ती संख्या ने सामग्री को विविधता प्रदान की है और शेयर, लाइक और टिप्पणियों के माध्यम से दर्शकों की संलग्नता बढ़ाई है। हालांकि, AI-निर्मित वीडियो की व्यापकता डिजिटल युग में रचनात्मकता और प्रामाणिकता को लेकर बहसें छेड़ रही है। पारंपरिक रचनात्मकता मानवीय मौलिकता पर केंद्रित है, लेकिन AI इन सीमाओं को धुंधला कर रहा है, क्योंकि यह मानवीय इनपुट को मशीन जेनरेशन के साथ मिलाता है। आलोचक चिंता जताते हैं कि AI पर निर्भरता असली कलात्मक अभिव्यक्ति को कम कर सकती है, जबकि समर्थक इसे रचनात्मकता का विस्तार मानते हैं, जो नई कलात्मक संभावनाओं को खोलता है। साथ ही, प्रामाणिकता की चिंता भी उभर रही है, क्योंकि AI वीडियोें वास्तविक परिदृश्यों और व्यक्तियों की सच्चाई से मिलती-जुलती हो सकती हैं, जिससे सहमति, गोपनीयता और डीपफेक जैसी संभावित दुरुपयोग जैसी नैतिक चिंताएँ उत्पन्न होती हैं। सोशल मीडिया प्लेटफार्म और नियामक इन चुनौतियों को ध्यान में रखते हुए जिम्मेदारी से AI सामग्री की पहचान और प्रबंधन करने का प्रयास कर रहे हैं। जैसे-जैसे उपकरण अधिक उन्नत, सहज और दैनिक सोशल मीडिया उपयोग में एकीकृत हो रहे हैं, AI-निर्मित वीडियो की प्रवृत्ति बढ़ने की उम्मीद है। यह विकास संकेत देता है कि AI वीडियो 미래 की डिजिटल संचार और उपभोग को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे। व्यक्तिगत निर्माताओं के अलावा, व्यवसाय और विपणक AI-निर्मित वीडियो का उपयोग कर अनुकूलित, गतिशील विज्ञापन बनाते हैं, जिससे ब्रांड की संलग्नता बढ़ती है और पहुंच का विस्तार होता है। शैक्षिक संस्थान और सामग्री निर्माता भी इनका प्रयोग कर शिक्षण और रचनात्मक उद्देश्यों के लिए इंटरैक्टिव, दृश्यात्मक रूप से समृद्ध सामग्री तैयार कर रहे हैं, जो विविध शिक्षार्थियों के अनुरूप होती है, और प्रेरक कहानी कहने और प्रभावों के साथ प्रयोग कर दर्शकों का ध्यान बनाए रखते हैं। उत्साह के बावजूद, इस पर चर्चा जारी है कि नैतिक और जिम्मेदार AI उपयोग अत्यावश्यक हैं। सामग्री निर्माण में AI की भूमिका स्पष्ट रूप से बताना, अधिकारों का संरक्षण करना और डिजिटल साक्षरता को बढ़ावा देना इन चुनौतियों का सामना करने के जरूरी कदम हैं। सारांश में, AI-निर्मित वीडियो सोशल मीडिया को क्रांतिकारी रूप से बदल रहे हैं, जिससे वीडियो निर्माण अधिक सुलभ, व्यक्तिगत और आकर्षक बन गया है। यह बदलाव रचनात्मकता और प्रामाणिकता के नएआकांक्षाओं को प्रेरित करता है और नैतिक चिंताओं को जन्म देता है, जिनके सावधानी से प्रबंधन की आवश्यकता है। जैसे-जैसे AI तकनीक विकसित हो रही है, डिजिटल संचार पर इसका बढ़ता प्रभाव नई संभावनाओं के साथ-साथ जिम्मेदारी भी लाता है कि हम इन उपकरणों का सोच-समझकर उपयोग करें।
एआई परिवर्तन मुख्य रूप से प्रौद्योगिकी का विषय नहीं बल्कि सांस्कृतिक चुनौती है। जबकि तकनीक परिवर्तन को तेज़ करती है, आखिरकार यह संगठन की संस्कृति ही तय करती है कि टीमें अनिश्चितता के बीच कैसे प्रतिक्रिया दें, रुकें या विरोध करें। अस्थिर, अनिश्चित, जटिल और अस्पष्ट (VUCA) वातावरण नए व्यवहार कौशल की आवश्यकता है—जैसे सीखने की तत्परता, भावनात्मक स्थिरता, पहल, सहानुभूति और भरोसा—जो जरूरी संचालन कौशल बन जाते हैं जब स्थापित بهترین प्रथाएं अभी विकसित हो रही हों। नेतृत्व की भूमिका महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह वांछित व्यवहार का नमूना पेश करता है, इनाम और सहनशक्ति के माध्यम से सांस्कृतिक संकेत सेट करता है, जो अंततः यह तय करता है कि एआई को किस तरह लागू किया जाएगा। यद्यपि आज के मार्केटिंग में एआई का प्रयोग मुख्यतः दक्षता बढ़ाने—खोज, योजना और कंटेंट निर्माण में तेजी लाने के लिए—है, लेकिन मार्केटिंग पर एआई का वास्तविक परिवर्तनकारी प्रभाव अभी आना बाकी है। जैसे-जैसे मार्केटिंग अधिक VUCA बनती जा रही है, सफल अनुकूलन नई तकनीकों या प्रक्रियाओं से अधिक संस्कृति का निर्माण मांगता है। एआई-केंद्रित इस विकसित परिदृश्य में, निरंतर सीखना आवश्यक होगा क्योंकि तकनीकें और बाजार में प्रवेश के मॉडल बदलते रहेंगे। संगठनों को साहसपूर्वक प्रक्रियाओं और संरचनाओं का पुनर्निर्माण करना होगा, जबकि कर्मचारियों को न केवल अनुकूलित करना बल्कि बदलाव में महारत हासिल करनी होगी। सफलता का आधार टिकाऊ, तकनीकी रूप से विश्वसनीय, नैतिक रूप से उचित और ग्राहक अनुभव को समृद्ध करने वाले एआई सिस्टम होंगे—जिसके लिए विभागों के बीच सहयोग और विविध विशेषज्ञता आवश्यक है। इस क्षेत्र में नवाचार भी अनिश्चित चुनौतियां लाएगा, जिससे सर्वोत्तम अभ्यास वर्षों में विकसित होंगे, और नेताओं को स्मार्ट जोखिम लेने की दिशा में कदम बढ़ाने होंगे। ऐतिहासिक रूप से, केवल 30–35% परिवर्तन पहल ही अपेक्षित परिणाम हासिल कर पाती हैं, और एआई और भी अधिक अस्थिरता एवं अनिश्चितता का वादा करता है। इसलिए, एक मजबूत और लचीली संस्कृति का विकास ही एआई परिवर्तन के दौरान टीमों को सुरक्षित रखने का सबसे अच्छा तरीका है। **क्यों संस्कृति एआई परिवर्तन में महत्वपूर्ण है** एआई-सक्षम संचालन में सुधार उन कर्मचारियों पर निर्भर करता है जो प्रेरित और व्यवहारिक बदलाव में सक्षम हैं। हालांकि, एआई से बढ़ी हुई उत्पादकता, दिलचस्प कार्य, गहरी अंतर्दृष्टि और व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव के अवसर मिलते हैं, लेकिन कर्मचारी चिंताएं—जैसे नौकरी का नुकसान, गोपनीयता, सुरक्षा खतरे, दुरुपयोग, उच्च लागत और असफलताओं का भय—भी व्यवहार को प्रभावित करती हैं। एक मजबूत संस्कृति व्यवहार पर नीति या प्रशिक्षण की तुलना में अधिक प्रभाव डालती है। संस्कृति एक सामाजिक चुंबक की तरह काम करती है, जो बिना लिखित नियमों के, रोज़ाना के कार्यों को आकार देती है। उदाहरण के तौर पर, लंदन से सिलिकॉन वैली कार्यालय में स्थानांतरण करने वाले एक वरिष्ठ अधिकारी ने जाना कि बिना किसी स्पष्ट ड्रेस कोड के भी, अनौपचारिक कपड़े ही अपेक्षित थे—यह दिखाता है कि परोक्ष सांस्कृतिक नियम भी बिना स्पष्ट नीतियों के व्यवहार को संचालित करते हैं। **वास्तविक परिवर्तन के लिए सांस्कृतिक गुण विकसित करना** हालांकि संस्कृति को सीधे नियंत्रित नहीं किया जा सकता, लेकिन नेता इन आदतों, रीतियों और भाषा को प्रोत्साहित कर सकते हैं जो वांछित सांस्कृतिक मूल्यों के अनुरूप हों, और अब्जीकृत आदतों से उभरती नई प्रवृत्तियों की रक्षा कर सकते हैं। **एआई-आधारित परिवर्तन के लिए पाँच मुख्य सांस्कृतिक गुण** अव्यवस्था और तीव्र परिवर्तन के बीच सफल होने के लिए, संगठनों को इन पाँच सांस्कृतिक गुणों का विकास करना चाहिए, जो जटिलता का सामना करने, नई क्षमताएँ बनाने और निर्णय लेने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, इससे पहले कि सर्वोत्तम अभ्यास स्थापित हो जाएं: 1
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