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AI के लिए marketing data कैसे govern करें
AI के लिए marketing data govern करना चार फ़ैसलों पर आता है जो आप इससे पहले लेते हैं कि model कुछ भी देखे: यह क्या देख सकता है, यह कहाँ चलता है, output का owner कौन है, और आप इसे कितने समय रखते हैं। जो teams पहले memory layer बनाकर बाद में govern करती हैं, वे अक्सर उसे एक वकील की निगरानी में दोबारा बनाती हैं।
विश्लेषण पढ़ें
6 महीने, 3 गेम प्रोजेक्ट, 0 शिप
मैंने full-time job के साथ-साथ 6 महीने game developer बनने की कोशिश की। मैंने तीन projects बनाए, 684 commits लिखे, और ठीक zero games ship किए। यह कहानी है कि क्या हुआ, मैंने क्या सीखा, और कुछ भी ship क्यों नहीं हुआ।
AI marketing impact कैसे मापें
बदले हुए decisions और cycle time मापें, output volume नहीं। Output एक vanity metric है जिस पल model उसे सस्ता बनाता है। जो signals मायने रखते हैं वे हैं काम कितनी तेज़ी से चलता है, उसे कितना review चाहिए, AI-assisted काम असल में कितनी बार बेहतर होता है, और उसके बाद कौन-सा business outcome आया।
पूरा इंडेक्स
पुरानी एंट्री
क्रम: नया पहले
मैंने 2,724 lines rollback कर दीं जब एक AI audio change ने production तोड़ दिया
नं. 05AIकौन-से marketing tasks automate करें (workflow audit)
नं. 06पेड मीडियाPaid media के लिए AI creative production
नं. 07AIमैं Claude Code को coding छोड़कर बाकी हर चीज़ के लिए इस्तेमाल कर रहा हूँ
नं. 08AIAI campaign localization
नं. 09AIAndrew Ng के 7 courses पूरे किए दो साल हो गए: अगर आज शुरू करता, तो 2026 में मैं यह रास्ता लेता
नं. 10AIProva को ship करने में code आसान हिस्सा निकला
नं. 11AIAgencies को AI से वास्तव में जो चाहिए, वह ज़्यादा content नहीं है
नं. 12AIClient-memory data moat बनाना
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मैं AI, काम, US expat life, और products बनाने के बारे में लिखता हूँ. जो topics आपके लिए मायने रखते हैं, उन्हें चुनिए और मैं अगला note तभी भेजूँगा जब वह सच में आपके समय के लायक होगा.