आर्काइव · 2013 — अब तक
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Parade Problem: पुराने workflows पर AI क्यों fail होता है
Parade problem तब होता है जब आप AI को उस workflow पर चढ़ाते हैं जिसे कभी redesign नहीं किया: एक तेज़ पहला कदम, उसके पीछे वही bottleneck, और कोई जल्दी finish नहीं। यहाँ बताया है कि ऐसा क्यों होता है, वे चार bottlenecks जो ज़्यादातर AI pilots में बच जाते हैं, और कैसे पता करें कि आप float तेज़ कर रहे हैं या route redesign कर रहे हैं।
विश्लेषण पढ़ें
AI मीडिया का कितना काम असल में कर सकता है? 75–80% principle
जिन media tasks को मैंने देखा, उनमें AI लगभग 75–80% काम करता है — सबसे ज़्यादा production, assembly और pattern-finding में, सबसे कम negotiation, relationships और final judgment में। यह उन 20% को खोजने का heuristic है जिन्हें human रखना है, benchmark नहीं। यहाँ इसका shape, और अपने tasks को audit करने का तरीक़ा है।

AI मीडिया research, personas और data advantage को कैसे बदलता है
AI मुख्य रूप से मीडिया research को तेज़ नहीं बनाता — यह उसे continuous बनाता है। Personas एक बार लिखा दस्तावेज़ होना बंद कर के एक काम का model बन जाते हैं, और टिकाऊ advantage सार्वजनिक research (अब सबके लिए सस्ती) से आपके proprietary first-party data और memory की तरफ़ चला जाता है। यहाँ बताया है कि इससे क्या बदलता है, और governance paperwork के बजाय precondition क्यों है।
पूरा इंडेक्स
पुरानी एंट्री
क्रम: नया पहले
AI media planning और measurement design
नं. 05AIमेरा AI बिल $200/महीने से घटकर $45 हो गया। मैंने कम नहीं, ज़्यादा ship किया।
नं. 06पेड मीडियाActivation जब AI media production चलाता है
नं. 07AIReporting intelligence की तरह, assembly की तरह नहीं
नं. 08AIएक AI-native media team के लिए 90-day rollout
नं. 09AIAgency-design decision framework (रखें / बदलें / बेचना बंद करें)
नं. 10AIमैंने 7 भाषाओं में 40 AI podcasts का evaluation किया। छह pipeline fixes के बाद — यहाँ बताया कि क्या improve हुआ।
नं. 11AIक्या AI media planners की जगह लेता है?
नं. 12AIमैं ऐसे System Prompts लिखता हूँ जो सच में लागू होते हैं (जब मेरे AI Hosts ने 'Trời ơi' 13 बार कहा)
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