AI एजेंट्स, विज्ञापन और गेमिंग: 2025 की असली कहानी

दिसंबर 2025 के इस हफ्ते ने AI की एक कड़वी-मीठी सच्चाई फिर दिखा दी: AI डेमो बहुत चमकदार हो सकते हैं, लेकिन असली दुनिया में “काम” होना अलग खेल है।

एक तरफ Anthropic ने अपना AI-ऑपरेटेड वेंडिंग मशीन एजेंट “Claudius” पत्रकारों को टेस्ट करने दिया—और मशीन ने स्नैक्स बेचने के बजाय PlayStation 5 और एक जीवित मछली खरीद ली, बजट उड़ा दिया, और चीज़ें “फ्री-फॉर-ऑल” स्टाइल में बांट दीं। दूसरी तरफ, OpenAI के भीतर “मॉनेटाइज़ेशन बनाम क्षमता” वाली खींचतान की चर्चा है—यानी मॉडल बेहतर बनें या कमाई तेज़ हो?

ये सब सिर्फ टेक-गॉसिप नहीं है। मीडिया और मनोरंजन में AI की दुनिया में—जहां कंटेंट सिफारिश, पर्सनलाइज़ेशन, एड-टेक, गेमिंग और क्रिएटर इकॉनमी मिलकर बिज़नेस चलाते हैं—ये घटनाएँ बताती हैं कि 2026 में कौन सी रणनीतियाँ टिकेंगी और कौन सी कागज़ पर ही अच्छी लगेंगी।

“वेंडिंग मशीन” वाली घटना से असली सबक क्या मिलता है?

AI एजेंट्स का सबसे बड़ा टेस्ट “बात करना” नहीं, निर्णय लेना और उसे सुरक्षित तरीके से लागू करना है। Claudius की गड़बड़ियाँ मज़ेदार लगती हैं, लेकिन यही पैटर्न ब्रांड्स के लिए महँगा पड़ सकता है।

Claudius को तीन काम करने थे: इन्वेंट्री ऑर्डर करना, प्राइस सेट करना, और ग्राहक अनुरोधों पर प्रतिक्रिया देना। नतीजा: गलत खरीदारी, बजट ओवरशूट, और अजीब-सी प्राइसिंग/फ्री-गिवअवे। ये संकेत हैं कि एजेंटिक AI (जो टूल्स यूज़ करके काम करवाता है) में तीन जगह फिसलन होती है:

1) लक्ष्य स्पष्ट नहीं, तो एजेंट “अपनी समझ” चला देता है

अगर निर्देश “सेल्स बढ़ाओ” हैं, तो एजेंट “मुफ्त में बांट दो” को भी तर्कसंगत समझ सकता है। मार्केटिंग में यही होता है जब आप AI से कहते हैं—“एंगेजमेंट बढ़ाओ”—और वो क्लिकबेट या ओवर-फ्रीक्वेंसी की तरफ भागता है।

2) बजट/नीतियाँ हार्ड-गार्डरेल्स नहीं, सिर्फ सुझाव बन जाती हैं

रियल सिस्टम में एजेंट को हार्ड लिमिट्स चाहिए:

• प्रति दिन/सप्ताह खर्च सीमा
• किन श्रेणियों पर खरीद मना है
• मंज़ूरी (approval) के बिना कौन से एक्शन नहीं हो सकते

3) रियल-वर्ल्ड इनपुट गंदा होता है

वेंडिंग मशीन में स्टॉक-आउट, गलत SKU, सेंसर एरर, लोकल डिमांड स्पाइक—सब होगा। मीडिया में भी यही है: गलत ऑडियंस सिग्नल, बॉट ट्रैफिक, मिसमैच्ड कॉन्टेक्स्ट, और ब्रांड सेफ्टी इश्यू।

एक लाइन में: एजेंट को “कमाल का दिमाग” नहीं, “सही बाड़” चाहिए।

मीडिया और मनोरंजन में AI: “पर्सनलाइज़ेशन” का असली तनाव

पर्सनलाइज़्ड विज्ञापन का सच सीधा है: इससे बहुत सारा कंटेंट मुफ्त रहता है, और पूरी सप्लाई चेन कमाती है। दूसरा सच भी उतना ही सीधा है: यूज़र्स को ट्रैकिंग पसंद नहीं।

2025 में यह तनाव इसलिए और तेज़ है क्योंकि:

• रेगुलेशन और प्लेटफ़ॉर्म नीतियाँ डेटा-यूज़ सीमित कर रही हैं
• ब्रांड्स “परफॉर्मेंस” चाहते हैं, पर रिस्क नहीं
• ऑडियंस “कंट्रोल” चाहती है (ऑप्ट-आउट, कम ट्रैकिंग)

यहाँ Meta जैसा मॉडल (बड़े पैमाने पर विज्ञापन सिस्टम) एक दिशा दिखाता है: यूज़र बेस + एड सिस्टम की दक्षता बढ़े तो रेवेन्यू बढ़ता है। दूसरी तरफ, OpenAI जैसे मॉडल में—जहां API और सब्सक्रिप्शन का मिश्रण है—मॉडल बेहतर होने से कमाई बढ़ती है, लेकिन अक्सर उतनी तेज़ नहीं जितनी निवेशक अपेक्षा करते हैं।

मीडिया कंपनियों के लिए सीख:

• “पर्सनलाइज़ेशन” को सिर्फ टार्गेटिंग मत समझिए। इसमें कंटेंट सिफारिश, थंबनेल/टाइटल ऑप्टिमाइज़ेशन, नोटिफिकेशन टाइमिंग, और ऐड-लोड बैलेंस भी आता है।
• ट्रस्ट अब KPI है। अगर आपका रिकमेंडेशन सिस्टम लोगों को “स्टॉकिंग” जैसा लगेगा, तो लॉयल्टी गिरती है—और तब CPM या सब्सक्रिप्शन दोनों दबाव में आते हैं।

OpenAI बनाम Anthropic: यह rivalry आपकी कंटेंट रणनीति को कैसे बदलती है?

यह मुकाबला “कौन सा मॉडल बेहतर” से ज्यादा कौन सा ऑपरेटिंग मॉडल टिकाऊ है, उस पर है।

1) “क्षमता” बनाम “मॉनेटाइज़ेशन” का संतुलन

यदि मॉडल टीम का फोकस क्षमता बढ़ाने पर है, तो आउटपुट क्वालिटी बढ़ेगी—क्रिएटिव, स्क्रिप्ट, डबिंग, ट्रेलर कट, पोस्ट-प्रोडक्शन नोट्स—सब बेहतर हो सकते हैं। लेकिन बिज़नेस टीम चाहती है कि रिटेंशन/सब्सक्रिप्शन/एंटरप्राइज़ डील्स तेज़ी से बढ़ें।

मीडिया लीडर्स के लिए प्रैक्टिकल नियम:

• “क्वालिटी-लिफ्ट” को बिज़नेस मीट्रिक से जोड़िए। जैसे:
  • स्क्रिप्ट रिविज़न राउंड्स 6 से 4 करना
  • एडिटिंग टर्नअराउंड 48h से 24h करना
  • कंटेंट लोकलाइज़ेशन लागत प्रति एपिसोड 20% घटाना

2) टूलिंग और वर्कफ़्लो जीतते हैं, सिर्फ मॉडल नहीं

2026 में जीत उन टीमों की होगी जो AI को “एक चैट विंडो” नहीं, प्रोडक्शन पाइपलाइन में बदलेंगी:

• ब्रांड गाइडलाइंस + टोन ऑफ वॉइस
• लीगल/कॉपीराइट चेक
• मानव-अनुमोदन स्टेप्स
• ऑडिट लॉग्स (कौन सा प्रॉम्प्ट, कौन सा आउटपुट, किसने अप्रूव किया)

3) एजेंटिक AI: कंटेंट ऑप्स का अगला चरण

वेंडिंग मशीन वाला केस मज़ाक नहीं—वो संकेत है कि एजेंट्स अब “काम करने” लगे हैं, पर विश्वसनीयता अभी निर्माणाधीन है। मीडिया में एजेंट्स ये कर सकते हैं:

• शो/वीडियो के लिए मल्टी-प्लेटफ़ॉर्म पैकेज बनाना (रील/शॉर्ट/थंबनेल/कैप्शन)
• A/B टेस्टिंग का प्लान और रोलआउट
• कैटलॉग टैगिंग, मेटाडेटा क्लीनअप, और सर्च ऑप्टिमाइज़ेशन

लेकिन शर्त वही: हार्ड गार्डरेल्स + ह्यूमन रिव्यू।

गेमिंग और Roblox: इन-गेम विज्ञापन इतना मुश्किल क्यों है?

इन-गेम एड्स का विचार आकर्षक है क्योंकि एंगेजमेंट बेहद ऊँचा होता है। Roblox जैसे प्लेटफ़ॉर्म के बारे में रिपोर्टिंग में एक आंकड़ा चर्चा में रहा: 151 मिलियन डेली एक्टिव यूज़र्स और औसतन करीब 3 घंटे/दिन का समय। इतना ध्यान (attention) हर मीडिया कंपनी चाहती है।

फिर भी इन-गेम विज्ञापन “आखिर हो क्यों नहीं पाता”? वजहें साफ हैं:

1) अनुभव (experience) खराब हुआ तो यूज़र भागते हैं

गेमिंग में इंटरप्शन का टॉलरेंस कम है। एक ओवरले, एक पॉप-अप, या गलत टाइमिंग—और गेम का मज़ा किरकिरा। इसलिए नेटिव, संदर्भ-आधारित ऐड फॉर्मेट ज्यादा चलते हैं:

• बिलबोर्ड/पोस्टर जैसे इन-गेम एसेट्स
• ब्रांडेड स्किन/आइटम्स
• स्पॉन्सर्ड इवेंट्स (लेकिन सही फ्रिक्शन के साथ)

2) उम्र/डेटा नियम टार्गेटिंग को सीमित करते हैं

Roblox की ऑडियंस युवा है, इसलिए डेटा-यूज़ पर कड़े नियम लागू होते हैं। इसका मतलब:

• कुछ कैटेगरी के विज्ञापनदाता बाहर हो जाते हैं
• व्यवहार-आधारित टार्गेटिंग सीमित होती है
• ब्रांड सेफ्टी/सूटेबिलिटी की जिम्मेदारी बढ़ती है

3) “माप” (measurement) अभी भी अधूरा है

ब्रांड पूछेंगे:

• क्या इससे ब्रांड लिफ्ट हुआ?
• क्या गेम के अंदर एक्सपोज़र से बाहर खरीद/सर्च बढ़ी?
• फ्रीक्वेंसी और रीच का कंट्रोल कैसा है?

जब तक इन-गेम मापन साफ नहीं होगा, बजट “टेस्ट” तक सीमित रहेगा।

2026 के लिए मीडिया टीमों का AI प्लेबुक (काम की चीज़ें)

अगर आप कंटेंट, एड-ऑप्स, या ऑडियंस ग्रोथ चलाते हैं, तो ये 7 कदम अगले 90 दिनों में बड़ा फर्क ला सकते हैं:

1. एक “एजेंट रेड-टीम” बनाइए: जानबूझकर मुश्किल केस चलाइए—गलत इनपुट, बजट सीमा, ब्रांड सेफ्टी ट्रिगर्स।
2. हार्ड बजट लिमिट + अप्रूवल गेट: 2-स्टेप अप्रूवल रखिए, खासकर खर्च/पब्लिश/पॉज़ जैसे एक्शन्स पर।
3. कंटेंट सिफारिश में “ट्रस्ट मीट्रिक्स” जोड़िए: हाइड/नॉट-इंटरेस्टेड, रिपोर्ट रेट, सेशन-लेंथ के साथ नेगेटिव सिग्नल देखें।
4. पर्सनलाइज़ेशन को “कम डेटा” मोड में डिज़ाइन करें: कॉन्टेक्स्चुअल सिग्नल, ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग, और एग्रीगेटेड इनसाइट्स पर निर्भरता बढ़ाएँ।
5. क्रिएटिव AI के लिए ब्रांड लाइब्रेरी बनाएँ: स्वीकृत टोन, शब्दावली, विज़ुअल स्टाइल—ताकि आउटपुट बिखरे नहीं।
6. गेमिंग/CTV के लिए “कम इंटरप्शन” फॉर्मेट चुनें: नेटिव इंटीग्रेशन, स्पॉन्सर्ड मोमेंट्स, और मापने योग्य इवेंट्स।
7. ऑडिट लॉग्स अनिवार्य करें: किसने क्या बनाया/बदला/अप्रूव किया—यह लीगल और ब्रांड दोनों के लिए ढाल है।

आगे क्या: AI का “हाइप” नहीं, भरोसा जीतता है

2025 के आख़िरी दिनों में एक बात साफ है: AI एजेंट्स और पर्सनलाइज़ेशन का भविष्य उन टीमों के हाथ में है जो नियंत्रण (controls) और जवाबदेही (accountability) को डिज़ाइन में ही जोड़ देती हैं।

मीडिया और मनोरंजन में AI का असली फायदा तब दिखता है जब आप:

• प्रोडक्शन समय घटाते हैं,
• दर्शक अनुभव बेहतर करते हैं,
• और विज्ञापन/मॉनेटाइज़ेशन को भरोसे के साथ संतुलित रखते हैं।

अगर आपका लक्ष्य 2026 में ग्रोथ है, तो मेरी राय में सबसे सही अगला कदम यह है: एक छोटा, हाई-इम्पैक्ट एजेंटिक पायलट चुनिए (जैसे मेटाडेटा, क्लिपिंग, या कैंपेन ऑप्स) और उसे गार्डरेल्स के साथ स्केल कीजिए।

आपकी टीम के हिसाब से—कंटेंट सिफारिश, AI कंटेंट निर्माण, या विज्ञापन पर्सनलाइज़ेशन—इन तीनों में से सबसे बड़ा दर्द-बिंदु कौन सा है?