‘प्रश्न अब एआईले कति उत्पादन गर्न सक्छ भन्ने होइन, तर त्यो आउटपुटको कति साँच्चै प्रयोगयोग्य छ’: हामी कसरी एआई प्रयोग गर्छौं र भुक्तानी गर्छौं भन्ने कुरामा ठूलो परिवर्तन भइरहेको छ।

ग्राहकहरूले प्रमाणित नतिजाहरू महसुस गरेपछि आफ्ना ग्राहकहरूलाई चार्ज गर्दै, र फोटोरूमका सीईओ म्याट रुइफ विश्वास गर्छन् कि यो मूल्य निर्धारण रणनीति AI ग्राहकहरूका लागि ठूलो हिट हुन सक्छ किनभने ग्राहकहरू क्षमता-नेतृत्व अपनाएर आश्वासन-नेतृत्व अपनाउनेतर्फ सर्छन्।

मूल्य निर्धारण र उत्पादनप्रति उद्यमको मनोवृत्ति कसरी पत्ता लगाउनको लागि, AI ग्राहकहरू किन सफल छन्। आश्वासन र उत्तरदायित्वको महत्व बढ्दै गएको छ, मैले रुइफसँग कुरा गरें।

• उद्यम क्रेताहरूको जेनेरेटिभ एआईको अपेक्षा कसरी परिवर्तन हुँदैछ जब कि अपनाउने परिपक्वता बढ्दै जान्छ?

जैसा जेनेरेटिभ एआई प्रयोगबाट उत्पादनमा सर्दै छ, उद्यम क्रेताहरू मेरो नियन्त्रण र उत्तरदायित्वको पहिलो चरणमा बढी केन्द्रित हुँदैछन्। धेरै हदसम्म एआईले विश्वसनीय आउटपुट उत्पन्न गर्न सक्छ भनेर प्रमाणित गर्ने बारेमा थियो, जबकि हालको चरण व्यावसायिक कार्यप्रवाहहरूमा ती आउटपुटहरू विश्वास गर्न सकिन्छ कि भनेर हो, जहाँ शुद्धता र विश्वसनीयताले प्रत्यक्ष रूपमा ग्राहकको अनुभव र व्यापार प्रदर्शनलाई असर गर्छ।

बढ्दो रूपमा, उद्यम नेताहरूले मोडेल क्षमता भन्दा शासनको बारेमा बढी सोधिरहेका छन्, आउटपुटहरू कसरी गलत हुन्छन् भनेर मूल्याङ्कन गर्दै। ई-वाणिज्य, यो महत्त्वपूर्ण छ किनभने उत्पादन दृश्य खरीद निर्णयको केन्द्रीय भाग हो। यदि एआई-उत्पन्न छविले रङ परिवर्तन गर्छ, वा परिवर्तन गर्छ वा विवरण हटाउँछ भने, मुद्दा रचनात्मक गुणस्तरभन्दा बाहिर जान्छ र उपभोक्ता विश्वास, प्रतिफल र व्यावसायिक प्रदर्शनको लागि प्रत्यक्ष प्रभावको साथ उत्पादनको निष्ठा बन्न जान्छ।

हाम्रो बजार अनुसन्धानले त्यो परिवर्तनको अपेक्षालाई प्रतिबिम्बित गर्दछ, 55% उपभोक्ताहरूले भनेका छन् कि उनीहरूले उत्पादनलाई नराम्रो रूपमा कार्यान्वयन गरेको छ वा उसले उत्पादनलाई राम्रोसँग सम्पादन गरेको छ। बजार कम, जबकि 77% ले उत्पादन सूचीहरू सही र विश्वसनीय छन् भन्ने सुनिश्चित गर्न बजारहरूले आफैं आशा गर्छन्।

उही सोचाइले उद्यम खरीदलाई आकार दिइरहेको छ, जहाँ संगठनहरू एआईले आउटपुट उत्पन्न गर्न सक्छ र ती आउटपुटहरूले मापनमा सहमत व्यावसायिक मापदण्डहरू पूरा गर्न सक्छन् कि भनेर सोध्ने भन्दा पर बढिरहेका छन्। AI विक्रेताहरूले प्रत्यक्ष व्यावसायिक कार्यप्रवाह भित्र सञ्चालन गरिसकेपछि गुणस्तर मापदण्डहरू परिभाषित गर्ने र आउटपुटहरूको पछाडि उभिने उद्यम खरीददारहरू बढ्दो अपेक्षा गर्दै। क्षमता, जबकि आज छलफल परम्परागत व्यापार प्रदर्शन को धेरै नजिक छ।

नेतृत्व टोलीहरू अब एआईले उत्पादनलाई भौतिक रूपमा अझ प्रभावकारी, कम स्रोत-सघन र व्यावसायिक रूपमा बढी उपयोगी बनाउन सक्छ कि गर्दैन भन्ने कुरामा केन्द्रित छन्। प्रश्न अब एआईले कति उत्पादन गर्न सक्छ भन्ने होइन, तर त्यो आउटपुटको कति प्रत्यक्ष उद्यम कार्यप्रवाह भित्र साँच्चै प्रयोगयोग्य छ।

ई-वाणिज्यमा, त्यो भिन्नता विशेष रूपमा महत्त्वपूर्ण हुन्छ किनभने छवि उत्पन्न हुँदा उत्पादन समाप्त हुँदैन। यदि टोलीहरूलाई अझै पनि सम्पत्ति ग्राहकमा पुग्नु अघि विस्तृत म्यानुअल समीक्षा, सुधार र गुणस्तर आश्वासन चाहिन्छ भने, अड्चन पूर्ण रूपमा गायब हुनुको सट्टा डाउनस्ट्रीममा सरेको छ।

उद्यम खरीददारहरूले त्यसकारण आउटपुट भोल्युम भन्दा आउटपुट तत्परतामा धेरै जोड दिइरहेका छन्, एआई-उत्पन्न सम्पत्तिहरू पर्याप्त मात्रामा उपलब्ध छन् कि छैनन् भनेर मापन गर्दै। मापनमा उत्पन्न।

त्यस्तै गरी, व्यावसायिक मापदण्डहरू मात्र उत्पादन गुणस्तर भन्दा AI परिपक्वताको एक अर्थपूर्ण मापन हुँदै गइरहेको छ, जुन हाम्रो मार्च 2026 क्रेता विश्लेषणद्वारा प्रबल हुन्छ, जसले 37% इन्टरप्राइज क्रेताहरूले AI भिजुअल उत्पादनमा उनीहरूको शीर्ष पीडा बिन्दुको रूपमा गलत भिजुअलहरूलाई प्रतिबिम्बित गर्दछ। आउटपुटहरू ग्राहक-मुखी बन्नु अघि उद्देश्यका लागि उपयुक्त छन् कि छैनन् भनेर निर्धारण गर्दै।

• व्यावसायिक वातावरणमा AI-उत्पन्न सामग्रीलाई स्केलमा प्रयोग गर्दा के चुनौतीहरू रहन्छन्?

सबैभन्दा ठूलो चुनौती भनेको व्यावसायिक परिनियोजनले सामग्री उत्पन्न गर्ने र यसलाई नियन्त्रण गर्ने बीचको भिन्नतालाई उजागर गर्दछ। एकल एआई-उत्पन्न छवि अलगावमा विश्वस्त देखिन सक्छ, तर उद्यम वाणिज्य हजारौं, र प्राय: लाखौं, सम्पत्तिहरू खरीद निर्णयहरूलाई समर्थन गर्न पर्याप्त सहि हुनुमा निर्भर गर्दछ।

स्केलले साना विसंगतिहरूलाई ठूलो बनाउँछ, र ती असंगतिहरू सिर्जनात्मक भन्दा छिटो परिचालन र व्यावसायिक जोखिमहरूमा परिणत हुन्छन्। फलस्वरूप, उद्यम संगठनहरूले पुस्ताको रूपमा प्रमाणीकरणमा बढ्दो रूपमा लगानी गरिरहेका छन्।

उत्पादनको रंग, आकार वा प्याकेजिङ्गमा साना परिवर्तनहरूले अझै पनि उत्पादन आफैंलाई गलत रूपमा प्रस्तुत गर्दा सतही रचनात्मक समीक्षा पास गर्न सक्छ।

हाम्रो बजार अनुसन्धानले त्यो चुनौतीको व्यावसायिक महत्त्वलाई प्रतिबिम्बित गर्दछ, 63% उपभोक्ता वा ब्रान्डको छवि बजारमा बिक्री वा ब्रान्डको छवि प्रस्तुत गर्ने ग्राहकहरू भन्दछ। अविश्वसनीय, जबकि 51% ले मार्केटप्लेस सूचीहरू प्रायः स्वीकार्य देखिन्छन् भन्ने विश्वास गर्छन् तर अझै पनि उनीहरूले के किनिरहेका छन् भन्नेमा पूर्ण विश्वास दिन असफल हुन्छन्।

क्याटलग स्केलमा, ती संख्याहरूले सम्पत्तिहरूको महत्त्वपूर्ण मात्रा प्रतिनिधित्व गर्दछ जुन समीक्षामा पासयोग्य देखिन्छ तर तिनीहरू ग्राहकहरूमा पुगेपछि वास्तविक व्यावसायिक जोखिम बोक्छन्। तिनीहरू ग्राहक-मुखी बन्नु अघि विफलताहरू।

• व्यवसायहरूले कसरी एआई-उत्पन्न उत्पादनहरूमा स्थिरता, शुद्धता र विश्वसनीयताका साथ रचनात्मक लचिलोपनलाई सन्तुलनमा राख्नुपर्दछ?

व्यवसायहरूले उत्पादन सत्यलाई निश्चित आधारको रूपमा सोच्नु पर्छ, यसको वरिपरि सिर्जनात्मक लचिलोपनको सट्टा यसको वरिपरि निर्मित। AI विभिन्न च्यानलहरू, दर्शकहरू र ढाँचाहरूका लागि सामग्री अनुकूलन गर्नमा असाधारण रूपमा राम्रो छ, तर ती रचनात्मक निर्णयहरूले उत्पादनको तथ्यात्मक विशेषताहरूमा कहिल्यै सम्झौता गर्नु हुँदैन।

त्यस भिन्नतालाई सञ्चालन गर्ने व्यावहारिक तरिका भनेको कुन उत्पादन विशेषताहरू लक छन् – रङ, आयामहरू, कुन सामग्रीहरू, सामग्रीहरू भित्रका मुख्य विवरणहरू, सामग्रीहरू, कुन कुन वस्तुहरू लक छन् भनेर स्पष्ट रूपमा परिभाषित गर्नु हो। दायरा।

यसले टोलीहरूलाई अनुमोदनको बिन्दुमा व्यक्तिपरक समीक्षामा भर पर्नुको सट्टा आउटपुटहरू मूल्याङ्कन गर्न स्पष्ट रूपरेखा दिन्छ।

हाम्रो अनुसन्धानले उपभोक्ताहरूले पहिले नै त्यो भिन्नता आफैं बनाइरहेको सुझाव दिन्छ, केवल 33% यूके उपभोक्ताहरूले भनेका छन् कि उनीहरू AI- परिष्कृत उत्पादन छविहरूसँग सहज छन् भने स्पष्ट रूपमा

< यसले पारदर्शिता मात्र पर्याप्त छैन भनेर देखाउँछ - अझ महत्त्वपूर्ण प्रश्न यो हो कि ग्राहकहरूले विश्वास गर्छन् कि छविले उनीहरूले के प्राप्त गर्नेछन् भनेर सही रूपमा प्रतिनिधित्व गर्दछ। उद्यम संगठनहरूका लागि, यसको मतलब प्रशासनिक ढाँचालाई प्राथमिक मानकको रूपमा तथ्यात्मक शुद्धताको वरिपरि निर्माण गर्नुपर्दछ, रचनात्मक लचिलोपनको साथ ती सीमाहरूमा सट्टा तिनीहरूको छेउमा सञ्चालन हुन्छ।

• उद्यम कार्यप्रवाहका लागि अधिक सामान्य-उद्देश्य एआई मोडेलहरूको तुलनामा विशेषज्ञ AI उपकरणहरूले कहाँ मूल्य थप्छन्? नाटकीय रूपमा विस्तारित AI ले के सिर्जना गर्न सक्छ, तर उद्यम परिनियोजन एक्लै जेनेरेशन क्षमतामा धेरै निर्भर गर्दछ।

  संगठनहरूलाई ती आउटपुटहरू प्रयोग गरिने व्यावसायिक सन्दर्भ बुझ्ने र गुणस्तर मूल्याङ्कन, कार्यप्रवाह एकीकरण र मापनमा स्थिरतालाई समर्थन गर्न सक्ने प्रणालीहरू चाहिन्छ। एक सामान्य-उद्देश्य मोडेलले आकर्षक उत्पादन छवि उत्पादन गर्न सक्छ, तर उद्यम टोलीहरूलाई पनि विश्वास चाहिन्छ कि उत्पादन सही रहन्छ, क्याटलग स्केलमा एकरूप हुन्छ र सम्पत्तिहरू ग्राहक-मुखी हुनु अघि असफलताहरू पहिचान गर्न सकिन्छ।

  विशेषज्ञ AI को दीर्घकालीन मूल्य दृश्य प्रभावकारी दोहोरिने आउटपुटहरू उत्पादन गर्न र व्यावसायिक समस्याहरू समाधान गर्नबाट कम आउँछ। भिजुअल उत्पादनमा, यसको मतलब उत्पादनको निष्ठा मूल्याङ्कन गर्न सक्षम प्रणालीहरू निर्माण गर्ने, म्यानुअल समीक्षा घटाउने र संरचित प्रमाणीकरण प्रक्रियाहरू सिर्जना गर्ने जुन संस्थाहरूले व्यक्तिपरक मानवीय स्वीकृतिमा मात्र निर्भर हुनुको सट्टा स्तरमा निरन्तर रूपमा भर पर्न सक्छन्। विक्रेताहरू?

इन्टरप्राइज खरीददारहरूले थप सक्षम मोडेलहरू प्रस्ताव गर्नुको सट्टा स्पष्ट रूपमा परिभाषित व्यावसायिक मापदण्डहरू भित्र काम गर्न सक्ने एआई विक्रेताहरू खोजिरहेका छन्। यसको मतलब डिप्लोयमेन्ट अघि सफलताको मापदण्डमा सहमत हुनु, आउटपुटहरू पारदर्शी रूपमा मूल्याङ्कन गर्नु र आउटपुटहरू कम हुँदा अपवादहरू ह्यान्डल गर्न स्पष्ट प्रक्रियाहरू सिर्जना गर्नु। प्रयोगको क्रममा असफल AI आउटपुट धेरै हदसम्म असुविधा हो, जबकि प्रत्यक्ष व्यावसायिक वातावरण भित्र असफल आउटपुटले ग्राहकको विश्वास, सूचीकरण कार्यसम्पादन र राजस्वलाई असर गर्न सक्छ।

हाम्रो बजार अनुसन्धानले यो किन बोर्ड-स्तरको छलफल बनिरहेको छ भन्ने कुरालाई अझ बलियो बनाएको छ, 51% उपभोक्ताहरूले भनेका छन् कि तिनीहरू पूर्ण रूपमा फरक बजारमा जान्छन् भने, अर्को प्लेटफर्मले प्रस्ताव गरेको छ, %6 उत्पादन स्पष्ट हुनुपर्छ भने। सक्रिय रूपमा विक्रेताहरूलाई सूचीबद्ध गुणस्तर सुधार गर्न मद्दत गर्नुहोस्।

त्यो अपेक्षा बजारभन्दा बाहिरका प्रविधि प्रदायकहरूलाई उनीहरूलाई समर्थन गर्ने, खरिदकर्ताहरूले अन्य इन्टरप्राइज सफ्टवेयर प्रदायकहरूबाट अपेक्षा गरिएको जस्तै जवाफदेहीता संयन्त्रहरू खोज्न थालेको छ। महिनाहरू?

आगामी १२ देखि २४ महिनामा, म इन्टरप्राइज एआई अपनाउने क्षमताको नेतृत्वबाट आश्वासन-नेतृत्व अपनाउनेबाट निर्णायक रूपमा अघि बढ्ने अपेक्षा गर्दछु।

व्यवसायहरूले मोडेलको गुणस्तर, गति र दक्षताको बारेमा ख्याल गरिरहनेछन्, तर ती विशेषताहरू बढ्दो रूपमा अपेक्षित हुनेछन्। संगठन सिर्जना गर्न सट्टा ठूलो मूल्य हुनेछ। आत्मविश्वास, शासन र मापनयोग्य जवाफदेहिताको साथ राजस्व-महत्वपूर्ण कार्यप्रवाहहरूमा एआईलाई इम्बेड गर्ने।

व्यावहारिक सर्तहरूमा, यसको अर्थ मूल्याङ्कन, प्रमाणीकरण र परिचालन विश्वासमा धेरै जोड दिनु हो। इन्टरप्राइज खरिदकर्ताहरूले कसरी आउटपुटहरू प्रमाणित हुन्छन्, कसरी विफलताहरू ह्यान्डल गरिन्छन्, कसरी जिम्मेवारी बाँडफाँड गरिन्छ र कसरी एआई प्रणालीहरू विद्यमान शासन ढाँचाहरूमा एकीकृत हुन्छन् भन्ने बारेमा बढ्दो रूपमा सोध्नेछन्।

वाणिज्य पहिलो उद्योगहरू मध्ये एक हुन सक्छ जहाँ त्यो संक्रमण देखिने देखिन्छ किनभने उपभोक्ताहरू खरिद यात्रा भित्र AI बारे सतर्क रहन्छन्। हाम्रो अनुसन्धानले पत्ता लगायो कि केवल 24% उपभोक्ताहरूले पहिले नै AI उपकरणहरू प्रयोग गर्छन् वा प्रयोग गर्न पाउँदा खुसी छन्, तिनीहरूलाई अनलाइन किनमेल गर्न मद्दत गर्न, जबकि 59% त्यसो गर्न असहज छन्।

यसैले उद्यम AI को अर्को अध्याय कुन मोडेलहरू उत्पन्न गर्न सक्छ र संगठनहरूले ती आउटपुटहरू बारम्बार प्रयोग गर्न सक्छन् कि छैनन् भनेर परिभाषित गरिनेछ। class=”van-image-figure पुल-दायाँ इनलाइन-लेआउट” data-bordeaux-image-check>