एजेंसियों में AI की भूमिकाएँ: AI को सबका काम बनाना बंद करें

क्या AI आपकी मार्केटिंग की नौकरी ले लेगा, और क्या आपकी एजेंसी में हर किसी को उसके साथ बनाना सीखना ज़रूरी है? दूसरे सवाल का ईमानदार जवाब है नहीं, और इसे सही समझ लेने से पहला सवाल कहीं कम डरावना लगता है। AI से सबको फ़ायदा होता है। हर किसी को उसे बनाने की ज़रूरत नहीं।

यह चिंता निराधार नहीं है। अपने AI Marketing Strategies इवेंट के एक टाउन हॉल में एग्ज़ीक्यूटिव्स ने Digiday से स्वीकार किया कि कुछ नियोक्ता जान-बूझकर एंट्री-लेवल भर्तियों से बच रहे हैं, क्योंकि AI जूनियर स्तर का काम सोख रहा है। छोटी-से-मध्यम आकार की एक परफ़ॉर्मेंस एजेंसी के मालिक ने कहा: “हमने काफ़ी समय से कॉलेज से निकले ग्रेजुएट्स को नहीं रखा है, और मुझे नहीं लगता कि आगे रखेंगे।” इस बीच, Marketing Dive की रिपोर्ट के मुताबिक़ Gartner के शोध में पाया गया कि 1,303 वरिष्ठ मार्केटिंग लीडर्स में से 18% AI के कारण कुछ पद पहले ही ख़त्म कर चुके हैं और 16% ने नई भूमिकाएँ बनाई हैं।

इसके सामने कई एजेंसी लीडर एक ही इलाज अपनाते हैं: हर किसी को AI बिल्डर बना दो। एक एजेंसी संस्थापक ने ठीक यही आज़माया, और इस हफ़्ते सिंगापुर में हुए AI अपनाने के एक सत्र में बताया कि वे इसे दोबारा क्यों नहीं करेंगे।

जब कोई एजेंसी AI को सबका काम बना देती है तो क्या होता है?

लगभग 20 लोगों की उनकी एजेंसी ने सबको अपना-अपना कोड अकाउंट दिया: स्ट्रैटेजिस्ट और क्रिएटिव्स ही नहीं, HR और फ़ाइनेंस वाले भी। इसके लिए हफ़्ते का 20% समय अलग रखा गया। शुक्रवार “बिल्ड फ़्राइडे” बन गए।

नतीजे ने टीम को ठीक बीच से बाँट दिया। आधे लोग समझ गए। आधे नहीं समझे। और जो आधे समझ गए, उन्होंने बेतरतीब स्किल्स और ऑटोमेशन का जंगल खड़ा कर दिया: एक व्यक्ति का परफ़ॉर्मेंस क्लाइंट के लिए शॉर्टकट, दूसरे का किसी और अकाउंट के लिए जुगाड़, कुछ भी दर्ज नहीं, कुछ भी मेंटेन नहीं, और कोई ठीक से नहीं जानता कि क्या किस चीज़ को ट्रिगर करता है।

एजेंसी में काम करने वाला कोई भी इस पैटर्न को पहचान लेगा। यह वही शेयर्ड ड्राइव है, बस अब यह चलती भी है। सोचिए एक मीडिया प्लानर की बिडिंग स्क्रिप्ट जो सिर्फ़ उसी के लैपटॉप पर चलती है, या एक कॉपीराइटर की प्रॉम्प्ट चेन जो किसी निजी अकाउंट में रहती है और उसके जाते ही चली जाती है।

बिल्डर, यूज़र और अप्रूवर क्या होते हैं?

इसका हल था भूमिकाएँ तय करना। जैसा कि डायग्राम में दिखता है, ये तीन हैं, और सब उनकी स्लाइड की एक पंक्ति पर टिकी हैं: “AI से सबको फ़ायदा होता है। हर किसी को उसे बनाने की ज़रूरत नहीं।”

सबसे अहम बात पहली है: बिल्डर इंजीनियर नहीं होते। वे जिज्ञासु, धैर्यवान लोग होते हैं जो समय देने को तैयार हैं। किसी क्रिएटिव शॉप में यह कोई प्रोड्यूसर हो सकता है। CRM एजेंसी में डेटा की समझ रखने वाला कैंपेन मैनेजर। PR फ़र्म में वह अकाउंट डायरेक्टर, जिसने एजेंसी के प्रेस-रिलीज़ टेम्पलेट पहले ही लिखे हैं।

अप्रूवर भी उतने ही अहम हैं। वही तय करते हैं कि एजेंसी के काम के लिए अच्छा क्या है, और उन्हीं की वजह से AI का कोई अधूरा ड्राफ़्ट क्लाइंट के इनबॉक्स तक नहीं पहुँचता।

“सब बनाएँगे” वाली सोच इम्पोस्टर सिंड्रोम को क्यों बढ़ाती है?

इम्पोस्टर फ़ेनोमेना वह लगातार बना रहने वाला एहसास है कि आप दूसरों की सोच से कम क़ाबिल हैं और देर-सबेर आपकी पोल खुल जाएगी। यह तब पनपता है जब क़ाबिलियत के नियम रातों-रात बदल जाते हैं।

“सब बनाएँगे” का सब पर थोपा गया आदेश ठीक यही करता है। पंद्रह साल के हुनर वाली एक सीनियर कॉपीराइटर को अचानक इस पर परखा जाने लगता है कि वह कोई ऑटोमेशन जोड़ पाती है या नहीं। जिस आधी टीम को “समझ नहीं आया”, उसे रोज़मर्रा के झंझटों से छुटकारा महसूस नहीं होता; वह ख़ुद को पीछे महसूस करती है। और जिन्हें समझ आ गया, वे सोचने लगते हैं कि वे अब भी स्ट्रैटेजिस्ट हैं या चुपचाप जूनियर इंजीनियर बन गए हैं।

साफ़ भूमिकाएँ यह दबाव उलट देती हैं। यूज़र बनाने में नाकाम नहीं हो रहे; वे एक तय, क़ीमती काम कर रहे हैं। अप्रूवर का अनुभव एजेंसी का क्वालिटी मानक बन जाता है। इस इनसाइट के पीछे यही तर्क है: जहाँ असुरक्षा घटती है, वहाँ प्रामाणिकता फलती-फूलती है। लोग सबसे ईमानदार काम तब करते हैं जब उन्हें पता होता है कि वे किसलिए हैं।

जब आपके AI हाइब्रिड चले जाते हैं तो क्या होता है?

संस्थापक ने एक ऐसा सवाल उठाया जिस पर हर एजेंसी MD को सोचना चाहिए। अगर आप लोगों को आंशिक इंजीनियर, आंशिक विशेषज्ञ और आंशिक क्लाइंट-फ़ेसिंग हाइब्रिड बना देते हैं, तो उनके जाने पर क्या होगा? और जब आपको भर्ती करनी हो और बढ़ना हो, तब क्या होगा?

ऐसे व्यक्ति के लिए आप विज्ञापन नहीं दे सकते। बाज़ार ऐसे अकाउंट डायरेक्टर पैदा नहीं करता जो आपके कस्टम ऑटोमेशन का रखरखाव भी करें। जब कोई इस्तीफ़ा देता है, तो उसकी बनाई स्किल्स या तो टूट जाती हैं या पुरातत्व बन जाती हैं।

भूमिकाएँ उत्तराधिकार की समस्या सुलझाती हैं। बिल्डर जो बनाते हैं उसका दस्तावेज़ तैयार करते हैं, क्योंकि दूसरे लोग उस पर निर्भर हैं। यूज़र्स को उनके क्लाइंट या क्राफ़्ट के हुनर के आधार पर रखा जा सकता है और सिस्टम पर जल्दी प्रशिक्षित किया जा सकता है। अप्रूवर विषय-विशेषज्ञता में जमे रहते हैं, और क्लाइंट इसी के पैसे देते हैं।

यह जूनियर वाले सवाल के लिए भी मायने रखता है। Gartner का अनुमान है कि 2030 तक ज़्यादातर बेहतरीन प्रदर्शन करने वाली टीमें पारंपरिक एंट्री-लेवल नौकरियाँ ख़त्म कर देंगी, लेकिन वह CMOs से आग्रह करता है कि पाइपलाइन काटने के बजाय जूनियर्स को ज़्यादा मूल्यवान काम जल्दी दें। तय भूमिकाएँ इस सलाह को एक रूप देती हैं: एक ग्रेजुएट साफ़ फ़ीडबैक ज़िम्मेदारियों वाले यूज़र के रूप में शुरुआत कर सकता है, फिर बिल्डर बन सकता है या, समय और परख के साथ, अप्रूवर।

मैं अपनी एजेंसी में AI भूमिकाएँ कैसे बाँटूँ?

1. सब पर थोपा गया आदेश छोड़ें। एक्सेस सबके लिए बनाए रखें; यह अपेक्षा छोड़ दें कि हर कोई बनाएगा।
2. जो बन चुका है, उसका ऑडिट करें। इस्तेमाल में आ रही हर स्किल, प्रॉम्प्ट चेन और ऑटोमेशन की सूची बनाएँ। हर एक को रखें, मिलाएँ या बंद करें, और जो बचे उसे एक मालिक दें।
3. बिल्डर पद से नहीं, रुचि से चुनें। उन लोगों को खोजें जो पहले से प्रयोग करते रहते हैं। उन्हें सुरक्षित समय दें, बजाय इसके कि वही हिस्सा सबमें बराबर बाँट दें।
4. हर वर्कफ़्लो के लिए एक अप्रूवर तय करें। एक विषय-विशेषज्ञ जो तय करे कि अच्छा क्या है और कुछ भी क्लाइंट तक पहुँचने से पहले मंज़ूरी दे।
5. यूज़र्स को फ़ीडबैक का एक ही चैनल दें। बग्स और अनुरोध दर्ज करने की एक जगह, जिसकी समीक्षा बिल्डर हर हफ़्ते करें।
6. भूमिकाओं को जॉब डिस्क्रिप्शन में लिखें। जो भूमिकाएँ सिर्फ़ किसी Slack संदेश में रहती हैं, वे अगली पुनर्संरचना में ग़ायब हो जाती हैं।

तो क्या AI मार्केटिंग में नौकरी की सुरक्षा के लिए ख़तरा है?

कामों के लिए, हाँ। परख के लिए, बहुत कम। सबसे ज़्यादा जोखिम में वे झंझट हैं: मासिक रिपोर्ट, प्रतिस्पर्धी ऑडिट, हाथ से साइज़ बदलना, स्टेटस मीटिंग। सबसे कम जोखिम में यह तय करने का काम है कि क्या मायने रखता है, क्या अच्छा है और क्लाइंट को क्या बताना है।

लोगों और सॉफ़्टवेयर के बीच सही बँटवारा भी यही है। Defy Agents रिपोर्टिंग, मॉनिटरिंग और रीसाइज़िंग जैसी दोहराई जाने वाली डिलीवरी के लिए एजेंटिक वर्कफ़्लो चलाते हैं, ताकि लोग जीत दिलाने वाले काम पर ध्यान दे सकें। वैश्विक इन्फ़्लुएंसर एजेंसी SAMY ने परफ़ॉर्मेंस रिपोर्टिंग को आसान बनाने के लिए Defy Agents अपनाए, जिससे तीन दिन का काम एक दिन में सिमट गया। यह ठीक वैसा झंझट है जिसे करने के लिए कोई स्ट्रैटेजिस्ट विज्ञापन जगत में नहीं आया।

अगर आप देखना चाहते हैं कि एजेंट्स मॉनिटरिंग और डेटा एक्सेस के साथ कैसे फ़िट होते हैं, तो Defy प्लेटफ़ॉर्म पूरा स्टैक दिखाता है। आप जो भी इस्तेमाल करें, सिद्धांत वही रहता है: लोगों को भूमिकाएँ दें, होमवर्क नहीं।