जेफ बेजोस: बिजनेस का भविष्य मशीन लर्निंग, कस्टमर फोकस और फास्ट डिसीजन मेकिंग है

अमेजन के संस्थापक और स्थायी प्रबंधक जेफ बेजोस को इस बात की अच्छी समझ है कि स्क्रैच से एक संपन्न व्यवसाय कैसे बनाया जाए। उनकी कंपनी का विकास जारी है, और इसका पूंजीकरण साल दर साल बढ़ता जा रहा है। विश्लेषकों का मानना ​​है कि अमेज़ॅन एक ट्रिलियन कैपिटलाइज़ेशन के साथ दुनिया की पहली कंपनी होगी। यह स्पष्ट है कि बेजोस खुद गरीबी में भी नहीं हैं। वह दुनिया के सबसे अमीर लोगों की रैंकिंग में दूसरे स्थान पर हैं।

शेयरधारकों को हाल ही के एक पत्र में, जो कुछ दिनों पहले भेजा गया था, बेजोस बताते हैं कि वह एक तरह से या किसी अन्य को करने के लिए क्यों आवश्यक मानते हैं। उनके विचार में, उदाहरण के लिए, ग्राहक की जरूरतों पर ध्यान केंद्रित करना सफल होने का सबसे अच्छा तरीका है। उन्होंने यह भी कहा कि अमेजन मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (इसका कमजोर रूप, लगभग ट्रांसलेटर) का उपयोग कैसे करता है, प्रौद्योगिकी में सबसे महत्वपूर्ण और ध्यान देने योग्य रुझानों में से एक है, और यह कैसे कंपनी के किसी भी क्षेत्र से संबंधित है। उनके पत्र में बेजोस द्वारा इंगित प्रमुख बिंदु नीचे दिए गए हैं। यह उन लोगों के लिए काफी दिलचस्प सामग्री है जो प्रौद्योगिकी में रुचि रखते हैं, और उन लोगों के लिए जो कंपनी की विकास रणनीति, बड़े निगमों के काम के पहलुओं और ऐसी कंपनियों के नेतृत्व के कार्यों के बारे में जानकारी में रुचि रखते हैं।

ग्राहक जुनून

विभिन्न व्यावसायिक रणनीतियाँ हैं। उदाहरण के लिए, आप उत्पाद पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, प्रतिस्पर्धियों पर और व्यापार मॉडल पर उनके खिलाफ लड़ाई कर सकते हैं। लेकिन मुख्य बात खरीदार, ग्राहक पर ध्यान केंद्रित करना है। कोई भी ग्राहक पूरी तरह से संतुष्ट नहीं हो सकता है। और यहां तक ​​कि अगर उपभोक्ता जवाब देता है कि वह उत्पाद या सेवा से संतुष्ट है, तो आपको उसे और भी खुश करने की कोशिश करनी होगी। एक उदाहरण के रूप में, बेजोस एक तेज और परेशानी मुक्त उत्पाद वितरण कार्यक्रम अमेज़न प्राइम का हवाला देता है। अमेज़ॅन के किसी भी ग्राहक ने उसे इसे बनाने के लिए नहीं कहा, लेकिन इसे विकसित किया गया, कार्यान्वित किया गया, और अब कई लोग इसे पसंद करते हैं। यहाँ समस्या यह है कि ग्राहक स्वयं यह नहीं बता सकते हैं कि वे किस प्रकार की सेवा या सेवा प्राप्त करना चाहते हैं।

अवधारणाओं का प्रतिस्थापन

यहां, बेजोस का कहना है कि जैसे-जैसे कंपनी बढ़ती है, प्रबंधन इस तरह की समस्या का शिकार हो सकता है क्योंकि प्रक्रिया से परिणाम महत्वपूर्ण होने पर अवधारणाओं का प्रतिस्थापन होता है। और इस मामले में, एक अनुभवहीन नेता इस तथ्य से असंतोषजनक परिणाम को सही ठहरा सकता है कि कार्य प्रक्रिया त्रुटिहीन रूप से की गई थी, और, यह पता चला है, उस पर कुछ भी निर्भर नहीं है।

एक अधिक अनुभवी नेता, एक असंतोषजनक परिणाम प्राप्त करने के बाद, प्रक्रिया में सुधार करने के लिए अपनी सभी क्षमताओं का उपयोग करता है। लेकिन फिर भी, परिणाम प्राप्त करने की प्रक्रिया मुख्य बात नहीं है।

एक अच्छी कंपनी और उसके कर्मचारी अपने ग्राहकों की जरूरतों को समझते हैं। वे इस क्षमता को बेहतर बनाने के लिए अपना समय और ऊर्जा खर्च करने की कोशिश करते हैं - अपने ग्राहकों को समझने के लिए। कई कंपनियां स्वयंसेवकों के साथ बीटा परीक्षण करती हैं। यहां आपको यह भी समझना होगा कि किसी उत्पाद या सेवा के प्रारंभिक परीक्षण के दौरान, बीटा टेस्टर की राय उपभोक्ताओं की राय से भिन्न हो सकती है।

बेजोस का मानना ​​है कि किसी उत्पाद या सेवा के निर्माता को बिना किसी शोध के ग्राहकों की जरूरतों को समझना चाहिए, इस कौशल को विकसित करने की आवश्यकता है। प्रारंभिक परीक्षण "मृत क्षेत्रों" को खोजने में मदद कर सकते हैं, उन समस्याओं को देख सकते हैं जो पहले अदृश्य थे, हालांकि उन्होंने परिणाम को प्रभावित किया। लेकिन उत्पाद के निर्माता ने अंतर्ज्ञान विकसित किया होगा, एक "उपभोक्ता भावना" होनी चाहिए।

प्रौद्योगिकी प्रवृत्तियों का पालन करें

बेजोस के अनुसार, अब कंपनी की सफलता या असफलता काफी हद तक वैश्विक प्रौद्योगिकी रुझानों को पकड़ने और उनका पालन करने की प्रबंधन की क्षमता पर निर्भर करती है। उनके अनुसार, यह इतना मुश्किल नहीं है, लेकिन एक बड़ी कंपनी के लिए, अपने काम के सिद्धांतों को बदलना काफी चुनौती भरा हो सकता है। इसलिए, कुछ कंपनियां केवल आधुनिक विज्ञान और प्रौद्योगिकी की उपलब्धियों को लागू करने से इनकार करती हैं।

बेजोस का मानना ​​है कि वर्तमान में मुख्य रुझान मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हैं।

अतीत में, कंप्यूटर ने उन कार्यों को स्वचालित करने में मदद की है जो पहले मैन्युअल रूप से किए गए थे। एल्गोरिदम का उपयोग करके स्वचालन प्रक्रिया को अंजाम दिया गया था, किसी भी सबसे शक्तिशाली मशीन के लिए काम के स्पष्ट नियमों की आवश्यकता थी। और सबसे सरल कार्यों को हल करने के लिए भी नियमों की आवश्यकता थी। अब यह स्थिति इतनी कठोर नहीं है - मशीन लर्निंग कंप्यूटरों को कुछ समस्याओं का समाधान स्वयं खोजने की अनुमति देता है, जल्दी और कुशलता से।

अमेज़ॅन के लिए, मशीन सीखने का उपयोग यहां कई वर्षों से किया गया है। परिणाम काफी ध्यान देने योग्य हैं। उदाहरण के लिए, ये प्राइम एयर डिलीवरी ड्रोन हैं, अमेज़ॅन गो अपने मशीन विजन और एलेक्सा, एक डिजिटल सहायक के साथ। स्मार्ट कॉलम इको, जिसका काम एलेक्सा के साथ बातचीत पर आधारित है, इतना लोकप्रिय है कि अमेज़ॅन के पास इस उपकरण के भंडार को फिर से भरने का समय नहीं है। हालांकि, बेजोस ने इस समस्या को हल करने का वादा किया।

अधिकांश भाग के लिए, कंपनी के भीतर मशीन लर्निंग का उपयोग करने के परिणाम किसी का ध्यान नहीं जाता है। हालांकि, उत्पादों और सिफारिशों की रैंकिंग, धोखाधड़ी साइबर अपराधियों का पता लगाने, वित्तीय लेनदेन और बहुत कुछ मशीन सीखने पर निर्भर करता है। मशीन सीखने के लिए धन्यवाद, कंपनी के ग्राहकों को एक उच्च गुणवत्ता वाली सेवा प्राप्त होती है।



बेजोस का तर्क है कि मशीन लर्निंग और एआई का कमजोर रूप इस तरह से विकसित होता रहेगा जैसे कि असंगत रहना, बड़ी संख्या में संचालन को प्रभावित करना।

मशीन सीखने की तकनीकें खुद भी बेची जा रही हैं, इसलिए बोलने के लिए। इसलिए, पी 2 उदाहरणों पर चलने वाली "रेडी-टू-यूज़" मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का उपयोग अमेज़ॅन ग्राहकों द्वारा अपनी आवश्यकताओं के लिए किया जाता है। और यह एक निश्चित क्षेत्र की उपज का पूर्वानुमान है, जलवायु परिवर्तन की भविष्यवाणी, किसी भी बीमारी के प्रसार की दर का निर्धारण। अमेज़ॅन लेक्स की सबसे प्रसिद्ध एआई सेवाओं (एलेक्सा इस पर आधारित है), अमेज़ॅन पोली और अमेज़ॅन रेकग्निशन। ये सेवाएं भाषण को समझने में सक्षम हैं, वे स्वयं "बोलते" हैं, और छवियों का विश्लेषण भी करते हैं। एपीआई के माध्यम से उन तक पहुंच आसान है। बेजोस ने इस दिशा में कई नई चीजों का वादा किया, इसलिए हम इंतजार कर रहे हैं।

त्वरित निर्णय लेना

अमेज़ॅन के प्रमुख के अनुसार, कल की कंपनियों को जल्दी से निर्णय लेने में सक्षम होना चाहिए। हालांकि यह अतीत में महत्वपूर्ण है और अब भी, यह महत्वपूर्ण नहीं है (हालांकि प्रतिभूतियों और अन्य चीजों में व्यापार के मामले में यह बहुत मायने रखता है)। लेकिन भविष्य में, लगभग किसी भी महत्वपूर्ण निर्णय को बहुत जल्दी लेने में सक्षम होने की आवश्यकता होगी। व्यापार में गति बहुत मायने रखती है।

बेजोस भी सीखते हैं कि कैसे जल्दी से निर्णय लेने और सफल होने के लिए कुछ सुझाव दिए गए हैं। कुछ मामलों में, अगर कुछ गलत हो जाता है, तो एक निर्णय उलटा हो सकता है। इसलिए, किसी को भी गलत निर्णय से डरना नहीं चाहिए।



अमेज़ॅन के सीईओ का मानना ​​है कि निर्णय पहले से ही किया जाना चाहिए जब मौजूदा मुद्दे पर लगभग 70% जानकारी हो। यदि आप आगे की जानकारी एकत्र करते हैं, तो यह देखते हुए कि आपको 70% नहीं, बल्कि 90% डेटा प्राप्त करने की आवश्यकता है और उसके बाद ही कोई निर्णय लें, तो आपको देर हो सकती है। यहां तक ​​कि अगर समाधान पूरी तरह से सही नहीं था, तो आपको यह जानने की आवश्यकता है कि कार्यान्वयन प्रक्रिया में पहले से ही समस्या को कैसे ठीक किया जाए।

और अगर टीम कुछ ऐसा पेश करती है जिससे नेता सहमत नहीं है, तो यह "असहमत, लेकिन मंजूर" करने के लिए सार्थक है। बेजोस को खुद ऐसा करना पड़ता है, और काफी बार।