AI के साथ कंटेंट लीडरशिप रीसेट: Mubi से सीख

मीडिया कंपनियाँ अक्सर एक ही गलती दोहराती हैं: तेज़ ग्रोथ के बाद भी वही पुरानी कंटेंट लीडरशिप संरचना चलाती रहती हैं। फिर अचानक बजट दबाव, डील-फ्लो में बदलाव, या दर्शकों की आदतों में शिफ्ट आता है—और टीम को “री-स्ट्रक्चर” करना पड़ता है। हालिया खबर में इंडी फिल्म प्लेटफ़ॉर्म Mubi ने अपनी कंटेंट लीडरशिप को नए सिरे से व्यवस्थित किया और Match Factory को इंटीग्रेट करने की दिशा में कदम बढ़ाए। रिपोर्ट के मुताबिक Mubi पिछले कुछ वर्षों में आक्रामक रूप से स्केल हुई, आज लगभग 400 कर्मचारी और 14 अंतरराष्ट्रीय व यूएस ऑफिस हैं, और इसी दौर में वॉलंटरी एग्ज़िट पैकेज भी ऑफर किए गए।

ये सिर्फ एक कंपनी की कहानी नहीं है—ये 2025 के मीडिया और मनोरंजन उद्योग का पैटर्न है। स्ट्रीमिंग में सब्सक्रिप्शन ग्रोथ धीमी है, विज्ञापन बाज़ार अनिश्चित है, और कंटेंट कॉस्ट अभी भी ऊँचा है। ऐसे माहौल में सवाल “किसे हटाएँ/किसे रखें” नहीं होना चाहिए। बेहतर सवाल है: कंटेंट लीडरशिप और टीम इंटीग्रेशन को डेटा और AI की मदद से कैसे सही आकार (right-sizing) और सही दिशा (right-prioritization) दी जाए?

इस पोस्ट में मैं Mubi जैसे केस को बहाना बनाकर एक व्यावहारिक फ्रेमवर्क साझा कर रहा हूँ—AI-driven कंटेंट ऑपरेटिंग मॉडल, जो नेतृत्व संरचना, क्रिएटिव टीम इंटीग्रेशन, और वर्कफ़ोर्स प्लानिंग को कम दर्दनाक और ज़्यादा सटीक बना सकता है।

Mubi का री-स्ट्रक्चर: “क्यों” और “अब”

सीधा कारण: जब कंपनी तेज़ी से बढ़ती है, तो कंटेंट खरीद/क्यूरेशन, प्रोडक्शन, मार्केटिंग, और पार्टनरशिप्स की जिम्मेदारियाँ अलग-अलग दिशाओं में फैलने लगती हैं। फिर जैसे ही “इंडस्ट्री हेडविंड्स” (कमाई पर दबाव, डील्स की लागत, अनिश्चित डिमांड) आते हैं, वही फैलाव निर्णय लेने को धीमा और महँगा बना देता है।

Mubi ने हाल के सालों में अपनी पहचान “इंडी + क्यूरेशन + ग्लोबल सिनेमा” के रूप में मजबूत की है। लेकिन स्केल होने पर दो जोखिम बढ़ते हैं:

• कंटेंट थिसिस धुंधला होना (क्या हम फेस्टिवल-फर्स्ट हैं, या ब्रॉड ऑडियंस-फर्स्ट?)
• ओवरलैपिंग टीम्स (एक ही टाइटल पर कई लोग, पर जवाबदेही अस्पष्ट)

Match Factory जैसी इकाई का इंटीग्रेशन इस कहानी को और रोचक बनाता है, क्योंकि यहाँ चुनौती सिर्फ ऑर्ग चार्ट की नहीं—क्रिएटिव कल्चर, डील मेकिंग, और पाइपलाइन मैनेजमेंट की भी है।

एक लाइन में: री-स्ट्रक्चर असल में लागत कटौती नहीं; निर्णय-गति (decision velocity) को वापस पाना है।

AI कैसे कंटेंट लीडरशिप स्ट्रक्चर को ऑप्टिमाइज़ करता है

उत्तर पहले: AI का सबसे उपयोगी रोल “ऑर्ग चार्ट बनाना” नहीं है; AI का रोल है कंटेंट निर्णयों की गुणवत्ता को मापने योग्य बनाना, ताकि नेतृत्व की जिम्मेदारियाँ वास्तविक आउटपुट से जुड़ें।

1) KPI को “व्यूज” से आगे ले जाइए

इंडी/क्यूरेटेड प्लेटफॉर्म के लिए केवल “कितने लोगों ने देखा” पर्याप्त नहीं। AI एनालिटिक्स के साथ आप KPI को इस तरह परिभाषित कर सकते हैं:

• Completion Rate (पूरी फिल्म/एपिसोड देखने की दर)
• Taste Cohort Lift: किसी खास रुचि समूह में टाइटल जोड़ने से कुल वॉचटाइम/रिटेंशन में कितना बदलाव
• Churn-save Contribution: कौन-से टाइटल/कलेक्शन सब्सक्राइबर को रोकते हैं
• Catalog Efficiency: प्रति टाइटल लागत बनाम उसका दीर्घकालीन उपयोग

यहाँ AI क्लस्टरिंग (audience clustering) और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग नेतृत्व को एक “कॉमन डैशबोर्ड” देती है। नतीजा: हेड ऑफ कंटेंट, अक्विज़िशन, क्यूरेशन, प्रोग्रामिंग, मार्केटिंग—सब एक ही मेट्रिक्स भाषा बोलते हैं।

2) निर्णयों को “ट्रैक” कीजिए—यहाँ AI सबसे काम आता है

Mubi जैसे सेटअप में हर हफ्ते दर्जनों डील-प्रपोजल, फेस्टिवल टाइटल, और पार्टनरशिप अवसर आते हैं। AI का लाभ:

• Deal Scoring मॉडल: अनुमानित वॉचटाइम, कोहोर्ट-फिट, PR वैल्यू, अवॉर्ड/फेस्टिवल मोमेंटम
• Scenario Planning: अगर Q1 में 10% बजट घटे तो किन जॉनर/रीजन पर असर सबसे कम होगा
• Opportunity Cost मैपिंग: एक टाइटल लेने से कौन-सा टाइटल छूटेगा—और उसका प्रभाव क्या होगा

यह मॉडल “फैसला AI ले” वाली बात नहीं है। असल में AI फैसलों का हिसाब रखता है, और नेतृत्व को कम भावुक, ज़्यादा सुसंगत बनाता है।

3) नेतृत्व भूमिकाएँ “फंक्शन” नहीं, “आउटकम” से जोड़िए

कंटेंट लीडरशिप में अक्सर भूमिकाएँ परंपरा से बनती हैं। AI-सपोर्टेड री-स्ट्रक्चर में भूमिकाएँ कुछ इस तरह आउटपुट-आधारित होती हैं:

• Audience & Insights Lead (कोहोर्ट, ट्रेंड, churn drivers)
• Content Portfolio Lead (बजट आवंटन, पाइपलाइन बैलेंस)
• Greenlight/Acquisitions Council (स्कोर + क्रिएटिव जजमेंट)
• Editorial & Curation Lead (प्लेटफॉर्म की “आवाज़”)

इससे ओवरलैप घटता है और जवाबदेही साफ़ होती है।

Match Factory जैसी टीम का इंटीग्रेशन: AI के साथ कम घर्षण

उत्तर पहले: इंटीग्रेशन में सबसे बड़ा रिस्क टूल्स नहीं—भाषा (language) और प्रक्रिया (process) है। AI का काम दोनों को एक जगह लाना है।

1) “Single Source of Truth” बनाइए

इंटीग्रेशन के पहले 60 दिनों में सबसे व्यावहारिक कदम:

• एक साझा content intelligence hub जहाँ हर टाइटल का डेटा हो: राइट्स, विंडोज़, लागत, PR नोट्स, फेस्टिवल स्टेटस, क्रिएटिव कवरेज, अनुमानित ऑडियंस-फिट
• AI-सहायता से coverage summaries: लंबी स्क्रिप्ट/फिल्म नोट्स का 1-पेज सार, जोखिम/ताकत के साथ

जब हर टीम वही “एक सच” देखती है, तो बहस का स्तर भी बेहतर हो जाता है।

2) Collaboration AI: मीटिंग्स घटाइए, निर्णय तेज़ कीजिए

एक इंडी कंटेंट कंपनी में मीटिंग्स का भार बहुत जल्दी बढ़ता है। यहाँ AI-based सहयोग मदद करता है:

• Auto-notes + decision logs: कौन-सा निर्णय कब, क्यों लिया गया
• RACI सुझाव: किसका “Responsible/Accountable” रोल क्या है (विशेषकर इंटीग्रेशन में)
• Pipeline alerts: राइट्स एक्सपायर, फेस्टिवल डेडलाइन, डिलिवरेबल्स

मेरे अनुभव में, निर्णय-लॉगिंग अच्छी हो जाए तो “हमने ऐसा क्यों किया था?” वाली बहस 70% तक घट जाती है।

3) क्रिएटिव कल्चर बचाना भी एक KPI है

री-स्ट्रक्चर के दौरान सबसे आसानी से टूटती है एडिटोरियल पहचान। AI यहाँ गार्डरेल दे सकता है:

• प्लेटफ़ॉर्म के “एडिटोरियल प्रिंसिपल्स” को टैग्स/रूब्रिक्स में बदलना
• क्यूरेशन में diversity of slate ट्रैक करना (भाषा, क्षेत्र, शैली, डेब्यू डायरेक्टर, महिला/दलित/आदिवासी प्रतिनिधित्व जैसे लोकल-प्रासंगिक आयाम)

AI आपको याद दिलाता है कि स्लेट सिर्फ खर्च नहीं—ब्रांड है।

वर्कफ़ोर्स स्ट्रैटेजी: AI से “कट” नहीं, “फोरकास्ट”

उत्तर पहले: वॉलंटरी एग्ज़िट पैकेज जैसी नीतियाँ तभी स्वस्थ रहती हैं जब कंपनी के पास वर्कलोड और राजस्व का स्पष्ट फोरकास्ट हो। AI यही काम बेहतर करता है।

1) Headcount planning को कंटेंट कैलेंडर से जोड़िए

मीडिया कंपनियाँ अक्सर हेडकाउंट को वित्तीय वर्ष से जोड़ती हैं, जबकि असल ड्राइवर होते हैं:

• रिलीज़ कैलेंडर
• फेस्टिवल/अवॉर्ड सीज़न
• लोकल मार्केट कैंपेन्स
• पोस्ट-प्रोडक्शन/डिलिवरी चक्र

AI मॉडल इन सबका भार (workload) अनुमानित करके बता सकते हैं कि किस टीम में स्थायी भूमिका चाहिए और किसमें कॉन्ट्रैक्ट/फ्रीलांस पर्याप्त है।

2) “स्किल-मैप” बनाकर री-डिप्लॉयमेंट कीजिए

री-स्ट्रक्चर में अच्छा कदम यह होता है कि कंपनी पहले देखे:

• किन लोगों के पास मल्टी-स्किल है (उदा. क्यूरेशन + लोकल मार्केटिंग)
• किन टूल्स से उत्पादकता बढ़ेगी (ऑटो ट्रांसक्रिप्शन, लोकलाइज़ेशन QC, ट्रेलर वर्ज़निंग)

AI से स्किल-मैपिंग का मतलब HR ऑटोमेशन नहीं; मतलब सही व्यक्ति को सही समस्या पर लगाना।

3) इंडस्ट्री हेडविंड्स का संकेत पहले पकड़िए

2024-2025 में कंटेंट बिज़नेस ने एक चीज़ सीखी: बाजार का मूड तेजी से बदलता है। AI मदद कर सकता है:

• प्लेटफ़ॉर्म पर search-to-watch gaps: लोग खोज क्या रहे हैं, मिल क्या रहा है
• रिटेंशन में early warning signals: किन कोहोर्ट में ड्रॉप बढ़ रहा है
• मार्केटिंग खर्च बनाम लिफ्ट का diminishing returns पॉइंट

ये सिग्नल नेतृत्व को “लेट” होने से बचाते हैं।

“People Also Ask” स्टाइल: आपकी टीम शायद ये पूछेगी

क्या AI क्यूरेशन की आत्मा खत्म कर देगा?

नहीं, अगर आप AI को “ऑटोपायलट” नहीं बनाते। सही उपयोग में AI फिल्टर है, जज नहीं। अंतिम चयन एडिटोरियल टीम करे—पर निर्णय डेटा-सपोर्टेड हों।

छोटे प्लेटफ़ॉर्म के लिए AI का शुरुआती कदम क्या है?

तीन चीज़ें:

1. एक साफ़ कंटेंट टैक्सोनॉमी (जॉनर से आगे: टोन, थीम, रिद्म)
2. decision log (किसने क्या चुना, क्यों)
3. 5-6 KPI जो क्यूरेशन-फिट दिखाएँ (completion, churn-save, cohort lift)

क्या री-स्ट्रक्चर के दौरान पारदर्शिता जरूरी है?

हाँ। मैंने देखा है कि अस्पष्टता से अफवाहें बढ़ती हैं और प्रदर्शन गिरता है। AI डैशबोर्ड पारदर्शिता का सहायक हो सकता है—बस संवेदनशील HR डेटा की सीमाएँ स्पष्ट रखें।

आपके लिए व्यावहारिक प्लेबुक (30-60-90 दिन)

उत्तर पहले: री-स्ट्रक्चर और इंटीग्रेशन को सफल बनाना है तो पहले 90 दिनों में सिस्टम बनाइए—सिर्फ पद नहीं।

0-30 दिन: डेटा और भाषा एक करें

• एक साझा टाइटल-डेटाबेस + राइट्स/विंडो ट्रैकिंग
• 6 KPI फाइनल
• coverage summaries के लिए AI वर्कफ़्लो

31-60 दिन: निर्णय-प्रक्रिया लॉक करें

• Greenlight/Acquisitions के लिए स्कोरकार्ड
• RACI स्पष्ट
• decision log अनिवार्य

61-90 दिन: स्लेट और टीम का “री-बैलेंस”

• बजट को कोहोर्ट-फिट और churn-save के आधार पर बाँटना
• ओवरलैप रोल्स मर्ज करना
• हाई-इम्पैक्ट टूलिंग (लोकलाइज़ेशन, QC, ट्रांसक्रिप्शन) लागू करना

याद रखने वाली लाइन: री-स्ट्रक्चर का लक्ष्य “छोटा होना” नहीं—“सटीक होना” है।

आगे का रास्ता: “मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ का बड़ा सबक

Mubi का कंटेंट लीडरशिप रीसेट और Match Factory का इंटीग्रेशन हमें एक साफ़ संकेत देता है: कंटेंट कंपनियों का असली प्रतिस्पर्धात्मक लाभ अब सिर्फ अच्छे टाइटल नहीं, अच्छे निर्णय हैं। और अच्छे निर्णयों के लिए AI एक व्यावहारिक साथी है—एनालिटिक्स, फोरकास्टिंग, और सहयोग के स्तर पर।

अगर आप किसी OTT प्लेटफ़ॉर्म, स्टूडियो, या कंटेंट नेटवर्क में हैं, तो 2026 की तैयारी आज से शुरू होती है: अपने कंटेंट ऑपरेटिंग मॉडल को AI-ready बनाइए।

आपकी टीम में अभी सबसे बड़ा bottleneck क्या है—डील सेलेक्शन, क्यूरेशन की गति, या इंटीग्रेशन के बाद की प्रक्रिया?