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बाजार अनुसंधान में एआई को लेकर मौजूदा बहस गलत सवाल पर अटकी हुई है। आलोचक इस बात पर विचार करते हैं कि क्या सिंथेटिक डेटा या एआई-जनित अंतर्दृष्टि वास्तव में “वास्तविक” मानवीय अंतर्दृष्टि को प्रतिबिंबित कर सकती है, इस बात पर बाल विभाजित कर रहे हैं कि क्या उत्तर मानवीय प्रतिक्रियाओं के बराबर 95% या 80% हैं, और उस बहस को एकमात्र निर्णायक कारक मानते हैं। बेशक, यह महत्वपूर्ण है कि एआई एक हद तक वास्तविक लोगों के इनपुट को प्रतिबिंबित करे, लेकिन सटीकता प्रतिशत पर ये बहस कहीं अधिक जरूरी मुद्दे को भूल जाती है।
इनसाइट कवरेज गैप
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एक आदर्श दुनिया में, अधिकांश उत्पाद, संदेश और अनुभव निर्णय किसी न किसी रूप में ग्राहक की समझ से सूचित होंगे। लेकिन हाल के उद्योग आंकड़ों के अनुसार, केवल 60% उत्पाद और विपणन निर्णय वास्तव में उपभोक्ता अंतर्दृष्टि द्वारा सूचित किए जाते हैं। इसका मतलब है कि लगभग 40% निर्णय ग्राहकों से बिना किसी इनपुट के लिए जाते हैं, इसके बजाय वे सहज ज्ञान, पिछले अनुभव या आंतरिक राय पर निर्भर होते हैं। वास्तव में, पारंपरिक अनुसंधान को संभव बनाने के लिए कई निर्णय बहुत जल्दी या बहुत कम बजट के साथ लिए जाते हैं। यह वह जगह है जहां अधिकांश कंपनियां चुपचाप प्रभावशीलता खो देती हैं, इसलिए नहीं कि उनका शोध त्रुटिपूर्ण है, बल्कि इसलिए कि शोध कभी होता ही नहीं है।
एआई शुरुआती बिंदु बदलता है
यह वह जगह है जहां एआई-संचालित अनुसंधान, सिंथेटिक डेटा और जेनरेटिव टूल एक ऐसे कारण से मायने रखते हैं जिसे अक्सर नजरअंदाज कर दिया जाता है। उनका मूल्य यह नहीं है कि वे पूर्ण अंतर्दृष्टि उत्पन्न करते हैं। ऐसा यह है कि वे किसी भी अंतर्दृष्टि को संभव बनाते हैं जहां पहले कोई अंतर्दृष्टि नहीं थी।
एआई लागत, समय और प्रयास को कम करता है। इससे समीकरण मौलिक रूप से बदल जाता है। यह पूछने के बजाय, “क्या इस निर्णय के लिए शोध करना उचित है?” टीमें पूछना शुरू कर सकती हैं, “हमें कम से कम कुछ दिशात्मक इनपुट क्यों नहीं मिलेगा?”
उदाहरण के लिए, एक ब्रांड परीक्षण मैसेजिंग विविधताएं एआई का उपयोग करके जल्दी से दिशात्मक प्रतिक्रिया उत्पन्न कर सकती हैं, भले ही पूर्ण पैमाने पर अध्ययन संभव न हो।
यह बदलाव वहां फैलता है जहां अनुसंधान हो सकता है। जो निर्णय एक समय पूरी तरह से सहज ज्ञान पर निर्भर थे – क्योंकि वे बहुत छोटे, बहुत तेज़ या बहुत कम संसाधन वाले थे – अब कम से कम कुछ स्तर के ग्राहक इनपुट द्वारा सूचित किए जा सकते हैं। और वह बदलाव पद्धतिगत कठोरता में वृद्धिशील लाभ से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।
यह पारंपरिक अनुसंधान को बदलने के बारे में नहीं है
पारंपरिक अनुसंधान के प्रतिस्थापन के रूप में एआई को तैयार करने से बात चूक जाती है और अनावश्यक प्रतिरोध उत्पन्न होता है। एआई की वास्तविक भूमिका विस्तार है, प्रतिस्थापन नहीं। यह संगठनों को अधिक निर्णयों में अंतर्दृष्टि का विस्तार करने, आंतरिक राय पर निर्भरता कम करने और ग्राहक परिप्रेक्ष्य को उन क्षणों में लाने की अनुमति देता है जहां यह पहले अनुपस्थित था।
उच्च-निवेश, उच्च-जोखिम वाले निर्णय, अभी भी मजबूत, मानव-नेतृत्व वाले अनुसंधान से लाभान्वित होंगे और होने भी चाहिए। लेकिन कई निर्णय ग्रे ज़ोन में रहते हैं: पारंपरिक शोध को उचित ठहराने के लिए बहुत छोटा या बहुत तेज़। यही वह स्थान है जिसे एआई अनलॉक करता है।
तो “एआई-संचालित अनुसंधान सही ढंग से करना” वास्तव में कैसा दिखता है?
एआई अनुसंधान को वास्तविक डेटा पर आधारित होना चाहिए
सबसे पहले, एआई-संचालित अनुसंधान को किसी वास्तविक चीज़ पर आधारित होना चाहिए। जेनरेटिव एआई पैटर्न की पहचान करने और प्रशंसनीय आउटपुट उत्पन्न करने में असाधारण रूप से अच्छा है, लेकिन यह स्वाभाविक रूप से नहीं जानता कि वास्तविक दुनिया में क्या सच है। इसे वास्तविक डेटा में शामिल किए बिना – चाहे वह पिछला प्राथमिक शोध हो, व्यवहार संबंधी डेटा (उदाहरण के लिए, खरीद डेटा, वेबसाइट इंटरैक्शन, खोज व्यवहार), सोशल मीडिया टिप्पणियां या मान्य बाहरी स्रोत हों – एआई ऐसी अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर सकता है जो विश्वसनीय लगती है लेकिन अंततः लोगों के सोचने और व्यवहार करने के तरीके से अलग हो जाती है। संकेत, इनपुट और आउटपुट को वास्तविक संकेतों से जोड़ा जाना चाहिए, न कि केवल सांख्यिकीय रूप से संभावित संकेतों से।
मानवीय निरीक्षण कार्यप्रणाली का हिस्सा होना चाहिए
दूसरा, शोधकर्ताओं को कार्यप्रणाली का हिस्सा होना चाहिए, न कि केवल आउटपुट के समीक्षक। एआई बड़े पैमाने पर विश्लेषण और सतह पैटर्न को नाटकीय रूप से तेज कर सकता है, लेकिन यह संदर्भ, व्यावसायिक उद्देश्यों या जानकारी को अंतर्दृष्टि में बदलने वाली बारीकियों को पूरी तरह से नहीं समझता है। सक्रिय मानव व्याख्या के बिना, एआई आउटपुट निर्णय लेने के लिए वास्तव में जो मायने रखता है उसे गायब करते हुए पूर्ण और विश्वसनीय महसूस कर सकता है। शोधकर्ता की भूमिका प्रत्येक डेटा बिंदु को तैयार करने से लेकर सिस्टम को निर्देशित करने, चुनौती देने और मान्य करने तक बदल जाती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि आउटपुट प्रासंगिक और रणनीतिक रूप से सार्थक हैं। व्यवहार में, इसका मतलब एआई-जनित निष्कर्षों को शुरुआती बिंदु मानना है, निष्कर्ष नहीं।
नेताओं को किस पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता है
नेताओं के लिए, बदलाव केवल क्रियाशील नहीं है; यह दार्शनिक है. इसके लिए शोध के पुराने दृष्टिकोण को त्यागने की आवश्यकता है। ऐतिहासिक रूप से, अनुसंधान को धीमा, महंगा माना गया है और इसके उपयोग से पहले निश्चितता की उच्च सीमा को पूरा करने की उम्मीद की जाती है। लेकिन कई निर्णयों में, उस सीमा तक कभी नहीं पहुंचा जाता क्योंकि अनुसंधान कभी होता ही नहीं है।
एआई-संचालित दृष्टिकोण उस मॉडल को चुनौती देते हैं। जब अंतर्दृष्टि जल्दी और कम लागत पर उत्पन्न की जा सकती है, तो मानक सटीकता से उपयोगिता में बदल जाता है। नेताओं को यह पूछना बंद कर देना चाहिए कि क्या एआई-जनित अंतर्दृष्टि पारंपरिक शोध जितनी “अच्छी” है और इसके बजाय यह पूछना चाहिए कि क्या यह 40% समय बिना किसी ग्राहक परिप्रेक्ष्य के काम करने से बेहतर है।
एआई मानवीय अंतर्दृष्टि की आवश्यकता को समाप्त नहीं करेगा। यह हर उत्तर को पूर्णतया सटीक नहीं बनाएगा। लेकिन यह यकीनन कुछ अधिक महत्वपूर्ण कार्य करता है: यह अंतर्दृष्टि के साथ लिए गए निर्णयों और इसके बिना लिए गए निर्णयों के बीच अंतर को कम करता है।
और यदि संगठन अंतर्दृष्टि कवरेज का विस्तार करने के लिए सिंथेटिक डेटा और जेनरेटिव एआई को अपनाते हैं, तो निर्णय कम राय-संचालित, अधिक ग्राहक-सूचित, और वास्तविक दुनिया की जरूरतों के साथ अधिक सुसंगत होंगे। बाजार अनुसंधान में एआई का यही असली वादा है: बेहतर अध्ययन नहीं, बल्कि बेहतर कवरेज।
