एआई कैसे काम करता है?

एआई तकनीक जटिल है और व्यवसायों के लिए बेहद उपयोगी है। हबस्पॉट ने पहले से मौजूद वर्कफ़्लो को बढ़ाने के लिए AI को अपने सॉफ़्टवेयर में शामिल किया है।

हबस्पॉट का एआई बिक्री कॉल की निगरानी करके और टीम को जानकारी प्रदान करके टीम के प्रदर्शन को उजागर कर सकता है। यह सामग्री को अनुकूलित भी कर सकता है या रिकॉर्डिंग और कॉल की प्रतिलिपि बना सकता है ।

यदि AI एक जटिल लेकिन आवश्यक तकनीक है, तो यह कैसे काम करती है?

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सीधे शब्दों में कहें तो AI बड़े डेटा सेट को सहज प्रसंस्करण एल्गोरिदम के साथ जोड़कर काम करता है। एआई डेटा सेट के भीतर व्यवहार पैटर्न सीखकर इन एल्गोरिदम में हेरफेर कर सकता है।

यह समझना महत्वपूर्ण है कि AI केवल एक एल्गोरिदम नहीं है। इसके बजाय, यह एक संपूर्ण मशीन लर्निंग सिस्टम है जो समस्याओं को हल कर सकता है और परिणाम सुझा सकता है।

आइए देखें कि एआई चरण-दर-चरण कैसे काम करता है।

इनपुट

AI का पहला चरण इनपुट है। इस चरण में, एक इंजीनियर को AI के ठीक से प्रदर्शन करने के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करना होगा।

डेटा का टेक्स्ट इनपुट होना ज़रूरी नहीं है; यह चित्र या भाषण भी हो सकता है। हालाँकि, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि एल्गोरिदम इनपुट किए गए डेटा को पढ़ सकें।

इस चरण में डेटा के संदर्भ और वांछित परिणामों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना भी आवश्यक है।

प्रसंस्करण

प्रसंस्करण चरण तब होता है जब एआई डेटा लेता है और निर्णय लेता है कि इसके साथ क्या करना है। प्रसंस्करण करते समय, एआई पूर्व-प्रोग्राम किए गए डेटा की व्याख्या करता है और विशेष एआई तकनीक के आधार पर, वास्तविक समय डेटा में समान या समान व्यवहार पैटर्न को पहचानने के लिए सीखे गए व्यवहारों का उपयोग करता है।

डेटा परिणाम

एआई तकनीक डेटा को संसाधित करने के बाद, यह परिणामों की भविष्यवाणी करती है। यह चरण निर्धारित करता है कि डेटा और उसकी दी गई भविष्यवाणियाँ विफल हैं या सफल.

आईबीएम के डीप ब्लू , मनुष्यों के खिलाफ शतरंज खेलने के लिए डिज़ाइन किया गया कंप्यूटर, के दिनों से कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक ने एक लंबा सफर तय किया है। आजकल, एआई सॉफ्टवेयर मौजूदा वर्कफ़्लो में सुधार कर सकता है, ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकता है और बहुत कुछ कर सकता है।

एआई कैसे काम करता है

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एआई तेजी से विपणन परिदृश्य को आकार दे रहा है। आपकी टीम को प्रतिस्पर्धा में बने रहने के लिए अपने तकनीकी स्टैक को अनुकूलित करने की आवश्यकता होगी।

आइए देखें कि एआई क्या है और आप समय बचाने, अपने लीड की गुणवत्ता में सुधार करने और अंततः बेहतर बिक्री करने के लिए इस तकनीक का उपयोग कैसे कर सकते हैं।

एआई क्या है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक उन्नत तकनीक है, जो आमतौर पर एल्गोरिदम, कंप्यूटर या रोबोट की एक श्रृंखला द्वारा संचालित होती है, जो मानव बुद्धि का अनुकरण करने के लिए वास्तविक समय डेटा का उपयोग करती है।

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विपणक एआई का उपयोग कैसे कर रहे हैं, इस पर नया शोध और विपणन के भविष्य में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि।

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एआई मानवीय विवेक की नकल कर सकता है और वास्तविक समय पर निर्णय ले सकता है। दूसरे शब्दों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक वास्तविक, जीवित इंसान की तरह सोचने, कार्य करने और प्रतिक्रिया देने के लिए प्रोग्राम किया गया है।

एआई को स्वचालन के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए। हालाँकि ऑटोमेशन और एआई दोनों ही किसी कार्य को करने के लिए वास्तविक समय डेटा का उपयोग करते हैं, लेकिन यांत्रिकी और आउटपुट काफी भिन्न होते हैं।

उदाहरण के लिए, स्वचालन के लिए किसी निश्चित कार्य को करने के लिए मैन्युअल डेटा इनपुट की आवश्यकता होती है। एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, वह कार्य दोहराया जाएगा, चाहे डेटा कुछ भी कहे या कोई त्रुटि हो।

दूसरी ओर, AI मशीन लर्निंग है। मतलब इसमें डेटा के इनपुट की आवश्यकता होती है। जैसे ही यह डेटा संसाधित करता है, एआई व्यवहार पैटर्न और त्रुटियों को पहचान सकता है, फिर आवश्यकतानुसार अपने कार्यों और एल्गोरिदम को समायोजित कर सकता है।

एआई की लोकप्रियता बढ़ रही है और इसका उपयोग विभिन्न उद्योगों में किया जा सकता है। आइए एक नजर डालते हैं इसके इस्तेमाल से होने वाले फायदों पर।

एआई के लाभ

हालाँकि AI बिल्कुल फुल-प्रूफ नहीं है, लेकिन यह इसके काफी करीब है। आपके वर्कफ़्लो और प्रक्रियाओं में AI का उपयोग करने के कई लाभ हैं। यहां इसके लाभों के कुछ उदाहरण दिए गए हैं।

एआई का उपयोग करने के लाभ

1. यह मानवीय त्रुटि को कम करता है।

चलो सामना करते हैं। कभी-कभी लोग गलतियाँ करते हैं। आख़िरकार हम केवल इंसान हैं। गलती करने के बारे में बात यह है कि हम आम तौर पर उससे सीख सकते हैं, जो हमने सीखा है उस पर अमल कर सकते हैं और दोबारा वही गलती न करने का प्रयास कर सकते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उसी तरह से काम करता है। जबकि एआई एक इंसान की तरह कार्य करता है, यह हमें सभी संभावित परिणामों को समझने और सबसे उपयुक्त एक को चुनने में मदद करके मानवीय त्रुटि को काफी हद तक कम कर सकता है।

वैकल्पिक परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए AI वास्तविक समय डेटा का उपयोग करता है। डेटा और भविष्यवाणियों का उपयोग करके, हम अपने विकल्पों, परिणामों और उन परिणामों के प्रभावों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं।

यह व्यवसाय में विशेष रूप से सहायक है। निर्णय लेने वाले आगे बढ़ने से पहले सभी संभावनाओं पर विचार कर सकते हैं।

2. यह अनुसंधान और डेटा विश्लेषण में मदद करता है।

एआई का एक अन्य लाभ अनुसंधान और डेटा विश्लेषण के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करना है। एआई प्रौद्योगिकियां स्मार्ट हैं और मिनटों में आवश्यक जानकारी एकत्र कर सकती हैं और भविष्यवाणियां कर सकती हैं।

आमतौर पर जिस शोध में इंसान को कई महीने लग जाते हैं, वह अब काफी कम समय में किया जा सकता है।

एआई द्वारा एकत्र किया गया डेटा और किया गया विश्लेषण अमूल्य है। एआई द्वारा एकत्र की गई जानकारी से, आपके डेटा विश्लेषक कम समय में बेहतर, अधिक जानकारीपूर्ण निर्णय लेने में सक्षम होते हैं।

अपने डेटा विश्लेषकों के काम के साथ-साथ एआई द्वारा एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करें।

3. यह निष्पक्ष, स्मार्ट निर्णय ले सकता है।

उपयुक्त डेटा के साथ, AI निर्णय लेने से पूर्वाग्रह को दूर करता है। एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके सर्वोत्तम, निष्पक्ष परिणाम प्राप्त करने के लिए, आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि आप सबसे सटीक जानकारी और डेटा सेट इनपुट करें ।

जब एआई को सबसे अच्छा डेटा दिया जाता है, तो यह परिणामों की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है, समस्याओं का समाधान कर सकता है और किसी विशेष वांछित परिणाम के मानवीय पक्ष के बिना अपने कार्यों को ठीक से कर सकता है।

हालाँकि, यदि आप अपने एआई कार्यक्रमों को जो डेटा खिलाते हैं वह त्रुटिपूर्ण है, तो आपके पास पक्षपातपूर्ण परिणाम होने की संभावना है।

एआई के इस लाभ को अधिकतम करने के लिए सटीकता के लिए अपने डेटा की जांच करना सुनिश्चित करें।

4. यह दोहराए जाने वाले कार्य करता है।

हालाँकि स्वचालन और एआई समान प्रौद्योगिकियाँ नहीं हैं, एआई स्वचालन के एक उन्नत संस्करण की तरह कार्य कर सकता है, जिसका अर्थ है कि इसका उपयोग दोहराए जाने वाले कार्यों को करने और वैकल्पिक परिणाम सुझाने के लिए किया जा सकता है।

दोहराए जाने वाले कार्यों को करने के लिए एआई का उपयोग करने से आपके कर्मचारियों को अन्य अधिक जटिल मामलों पर काम करने के लिए अधिक समय मिलता है, जैसे बिक्री बंद करना या ग्राहकों को बनाए रखने के लिए अपने रोस्टर पर मौजूदा ग्राहकों के साथ जांच करना ।

एआई का उपयोग कई दोहराए जाने वाले कार्यों को करने के लिए किया जा सकता है । एआई एचआर में कर्मचारी ऑनबोर्डिंग जैसे कार्य कर सकता है।

AI आपकी वेबसाइट में चैटबॉट के साथ भी एकीकृत हो सकता है । हालाँकि संभावित ग्राहकों के साथ बातचीत करते समय एक चैटबॉट मानवीय स्पर्श प्रदान नहीं कर सकता है, लेकिन आपकी कंपनी और आपके ग्राहकों के बीच बातचीत को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग प्रक्रियाओं को शुरू कर सकता है और आपके ग्राहकों को आपकी पाइपलाइन के माध्यम से स्थानांतरित कर सकता है।

उदाहरण के लिए, एआई भावी ग्राहक को नई पूछताछ शुरू करने और महत्वपूर्ण ग्राहक जानकारी और व्यवहार डेटा इकट्ठा करने में मदद कर सकता है। फिर, उस डेटा को बाद में समीक्षा के लिए आपके सीआरएम में दर्ज किया जा सकता है।

या, कहें कि आपकी टीम के पास लगातार नए ब्लॉग पोस्ट आउटपुट करने के लिए पर्याप्त बैंडविड्थ नहीं है। इसे स्वचालित करने के लिए आप AI का भी उपयोग कर सकते हैं। (लेकिन ध्यान रखें कि आपको अभी भी अपने AI के आउटपुट को संपादित करने की आवश्यकता होगी!)

एआई कैसे काम करता है?

एआई तकनीक जटिल है और व्यवसायों के लिए बेहद उपयोगी है। हबस्पॉट ने पहले से मौजूद वर्कफ़्लो को बढ़ाने के लिए AI को अपने सॉफ़्टवेयर में शामिल किया है।

हबस्पॉट का एआई बिक्री कॉल की निगरानी करके और टीम को जानकारी प्रदान करके टीम के प्रदर्शन को उजागर कर सकता है। यह सामग्री को अनुकूलित भी कर सकता है या रिकॉर्डिंग और कॉल की प्रतिलिपि बना सकता है ।

यदि AI एक जटिल लेकिन आवश्यक तकनीक है, तो यह कैसे काम करती है?

सीधे शब्दों में कहें तो AI बड़े डेटा सेट को सहज प्रसंस्करण एल्गोरिदम के साथ जोड़कर काम करता है। एआई डेटा सेट के भीतर व्यवहार पैटर्न सीखकर इन एल्गोरिदम में हेरफेर कर सकता है।

यह समझना महत्वपूर्ण है कि AI केवल एक एल्गोरिदम नहीं है। इसके बजाय, यह एक संपूर्ण मशीन लर्निंग सिस्टम है जो समस्याओं को हल कर सकता है और परिणाम सुझा सकता है।

आइए देखें कि एआई चरण-दर-चरण कैसे काम करता है।

इनपुट

AI का पहला चरण इनपुट है। इस चरण में, एक इंजीनियर को AI के ठीक से प्रदर्शन करने के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करना होगा।

डेटा का टेक्स्ट इनपुट होना ज़रूरी नहीं है; यह चित्र या भाषण भी हो सकता है। हालाँकि, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि एल्गोरिदम इनपुट किए गए डेटा को पढ़ सकें।

इस चरण में डेटा के संदर्भ और वांछित परिणामों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना भी आवश्यक है।

प्रसंस्करण

प्रसंस्करण चरण तब होता है जब एआई डेटा लेता है और निर्णय लेता है कि इसके साथ क्या करना है। प्रसंस्करण करते समय, एआई पूर्व-प्रोग्राम किए गए डेटा की व्याख्या करता है और विशेष एआई तकनीक के आधार पर, वास्तविक समय डेटा में समान या समान व्यवहार पैटर्न को पहचानने के लिए सीखे गए व्यवहारों का उपयोग करता है।

डेटा परिणाम

एआई तकनीक डेटा को संसाधित करने के बाद, यह परिणामों की भविष्यवाणी करती है। यह चरण निर्धारित करता है कि डेटा और उसकी दी गई भविष्यवाणियाँ विफल हैं या सफल।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की स्थिति रिपोर्ट

विपणक एआई का उपयोग कैसे कर रहे हैं, इस पर नया शोध और विपणन के भविष्य में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि।

समायोजन

यदि डेटा सेट विफलता उत्पन्न करता है, तो एआई तकनीक गलती से सीख सकती है और प्रक्रिया को अलग तरीके से दोहरा सकती है। डेटा सेट में फिट होने के लिए एल्गोरिदम के नियमों को समायोजित या बदलने की आवश्यकता हो सकती है।

अधिक वांछित या उचित परिणाम को प्रतिबिंबित करने के लिए समायोजन चरण के दौरान परिणाम भी बदल सकते हैं।

आकलन

एक बार जब एआई अपना निर्धारित कार्य पूरा कर लेता है, तो अंतिम चरण मूल्यांकन होता है। मूल्यांकन चरण प्रौद्योगिकी को डेटा का विश्लेषण करने और अनुमान और भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है। यह एल्गोरिदम को दोबारा चलाने से पहले आवश्यक, उपयोगी फीडबैक भी प्रदान कर सकता है।

एआई बिजनेस में बेहद फायदेमंद है। हालाँकि, आपकी व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए सही AI तकनीक चुनना महत्वपूर्ण है।