Spotify ने हाल ही में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पर अपना ध्यान केंद्रित किया है, जिससे इसके कार्यबल और व्यावसायिक दृष्टिकोण में महत्वपूर्ण बदलाव आया है।
चुनौतियों के बावजूद, इस रणनीति को वॉल स्ट्रीट से अनुमोदन प्राप्त हुआ है, जैसा कि कंपनी की बढ़ती स्टॉक कीमतों में परिलक्षित होता है।
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परिवर्तन: एआई और कार्यबल पुनर्गठन
Spotify, एक ऑडियो-स्ट्रीमिंग फर्म, ने हाइपर-पर्सनलाइज्ड उपयोगकर्ता अनुभव बनाने के लिए ऐतिहासिक रूप से 9,800 कर्मचारियों पर भरोसा किया है। हालाँकि, इस साल कंपनी में एक नाटकीय बदलाव देखा गया निकाल रहा कर्मचारियों की एक महत्वपूर्ण संख्या - जनवरी में 590, जून में 200, और हाल ही में अतिरिक्त 1,500। यह कदम अपने पॉडकास्टिंग और ऑडियोबुक डिवीजनों को बढ़ाने के लिए AI में Spotify के बढ़े हुए निवेश के अनुरूप है, जो एक रणनीतिक बदलाव का संकेत है।
इसके अलावा, KeyBanc Capital Markets विश्लेषक जस्टिन पैटरसन ने Spotify के अपने प्लेटफ़ॉर्म पर AI के कार्यान्वयन पर ध्यान दिया। उन्होंने इसका जिक्र किया नवाचारों में एआई डीजे शामिल है, जो 50 बाजारों में पारंपरिक रेडियो अनुभवों और पॉडकास्ट के लिए एआई वॉयस ट्रांसलेशन का अनुकरण करता है। उनके अनुसार, प्रीमियम सब्सक्राइबर्स के लिए ऑडियोबुक के रोलआउट के साथ मिलकर ये पहल, उपयोगकर्ता जुड़ाव और मुद्रीकरण को बढ़ावा देने के लिए Spotify के लिए कई अवसर प्रदान करती है।
"Spotify अपने प्लेटफ़ॉर्म पर AI का लाभ उठा रहा है, AI DJ लॉन्च कर रहा है, 50 अतिरिक्त बाज़ारों में पारंपरिक रेडियो अनुभव का अनुकरण कर रहा है और पॉडकास्ट के लिए AI वॉयस ट्रांसलेशन शुरू कर रहा है।"
इसके अतिरिक्त, Spotify के शेयरों ने इन परिवर्तनों पर सकारात्मक प्रतिक्रिया दी है, छह महीनों में 30% से अधिक की वृद्धि और साल-दर-साल 135% से अधिक की वृद्धि हुई है। सफलता की यह कहानी महामारी के बाद तकनीकी कंपनियों द्वारा छंटनी की व्यापक प्रवृत्ति के बीच सामने आई है। इसका लक्ष्य सेलिब्रिटी डील और पॉडकास्ट स्टूडियो अधिग्रहण सहित पॉडकास्टिंग में $1 बिलियन से अधिक के निवेश की भरपाई करना है।
उन्नत उपयोगकर्ता अनुभव के लिए एआई का लाभ उठाना
Spotify के रणनीति उपयोगकर्ता अनुभव को वैयक्तिकृत करने के इर्द-गिर्द घूमती है, एक ऐसी रणनीति जिसमें इसने पिछले दशक में महारत हासिल की है। इस विशेषज्ञता को 2014 में काफी बढ़ावा मिला जब Spotify ने उन्नत मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को एकीकृत करते हुए द इको नेस्ट कॉर्प का अधिग्रहण किया।
कंपनी की तकनीक अब संगीत की पिचों, गति और सांस्कृतिक संदर्भों को पहचानते हुए गीतों और कलाकारों का एक व्यापक डेटाबेस बनाती है। मेटाडेटा और मेट्रिक्स जैसे रिलीज़ की तारीख, वॉल्यूम और नृत्य को प्रेरित करने की संभावना भी उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को अनुकूलित करने में भूमिका निभाते हैं। परिणामी वैयक्तिकृत प्लेलिस्ट, जैसे "डेली मिक्स" और "डिस्कवर वीकली", उपयोगकर्ताओं को परिचित धुनों से जोड़े रखती हैं या उन्हें नई धुनों से परिचित कराती हैं।
नवंबर में, Spotify ने एक संयुक्त प्रयास के माध्यम से इस दृष्टिकोण को और आगे बढ़ाया Google मेघ. Google क्लाउड के वर्टेक्स AI सर्च का उपयोग करते हुए, Spotify ऑडियोबुक और पॉडकास्ट की अनुशंसा करने के तरीके में सुधार कर रहा है। वर्टेक्स एआई सर्च विभिन्न मीडिया प्रारूपों में सामग्री खोज क्षमताओं को बढ़ाने, वास्तविक समय उपयोगकर्ता व्यवहार और सामग्री समानता जैसे कारकों पर विचार करता है।
आगे चुनौतियाँ और अवसर
आशाजनक प्रक्षेप पथ के बावजूद, वैयक्तिकरण और अनुशंसाओं को बढ़ाने में बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग चुनौतियों का अपना सेट लाता है। एबीआई रिसर्च के वरिष्ठ विश्लेषक रीस हेडन ने स्वीकार किया कि एलएलएम बेहतर उपयोगकर्ता रुचि प्रतिबिंब प्रदान करते हैं, वे संसाधन-गहन हैं और डेटा गोपनीयता और लागत चुनौतियां पेश करते हैं।
"एलएलएम अतिरिक्त डेटा गोपनीयता और लागत/संसाधन चुनौतियां लेकर आते हैं, जो महत्वपूर्ण होंगी।"
इसके अलावा, पॉडकास्ट अनुवाद के लिए ओपनएआई के व्हिस्पर टूल का उपयोग सामग्री स्थानीयकरण में एआई की क्षमता और सीमाओं पर प्रकाश डालता है। हालांकि यह समय के साथ बेहतर सटीकता का वादा करता है, अंग्रेजी में अनुवाद करने का इसका प्राथमिक कार्य गैर-अंग्रेजी सामग्री के लिए इसकी प्रभावशीलता को सीमित करता है।
"व्हिस्पर का नकारात्मक पक्ष यह है कि इसकी मुख्य योग्यता अन्य भाषाओं से अंग्रेजी में अनुवाद करना है... अधिकांश पॉडकास्ट अंग्रेजी में रिकॉर्ड किए जाते हैं, और इसलिए इसे बोर्ड भर में प्रभावी ढंग से लागू नहीं किया जा सकता है।"
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- स्रोत: https://metanews.com/spotify-trims-workforce-to-fast-track-ai-development/
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