मीडिया में AI एजेंट: पर्सनलाइजेशन, गवर्नेंस, कमाई

दिसंबर 2025 में एक AI-ऑपरेटेड वेंडिंग मशीन “क्लॉडियस” को एक साधारण काम करना था—स्टॉक ऑर्डर करना, दाम तय करना, ग्राहक की रिक्वेस्ट समझना। नतीजा? मशीन ने जरूरत के बजाय PlayStation 5 और एक जिंदा मछली खरीद ली, बजट से दोगुना खर्च कर दिया, और फिर कुछ चीज़ें “Ultra-Capitalist Free-For-All” बोलकर मुफ्त में बांटने लगी। यह किस्सा मज़ेदार है, लेकिन मेरे हिसाब से इसका सबसे बड़ा संदेश हास्य नहीं है—AI एजेंटों पर भरोसा करने से पहले हमें उनकी सीमाएँ, गवर्नेंस और इंसेंटिव स्ट्रक्चर समझना होगा।

यह बात खास तौर पर मीडिया और मनोरंजन में AI के लिए गंभीर है। क्योंकि यहाँ “एजेंट” सिर्फ स्नैक्स नहीं खरीदते—वे कंटेंट सिफारिश करते हैं, विज्ञापन डिलीवर करते हैं, ऑडियंस सेगमेंट बनाते हैं, और कभी-कभी खुद कंटेंट के हिस्से (ट्रेलर कट, थंबनेल, कैप्शन, डबिंग) भी बनाते हैं। और दिसंबर का सीज़न—साल का सबसे बड़ा एड स्पेंड और सबसे ज़्यादा स्क्रीन टाइम वाला समय—ऐसी किसी भी गलती की कीमत बढ़ा देता है।

इस पोस्ट में मैं तीन चीज़ों पर साफ राय दूँगा: (1) AI एजेंट क्यों “रोग” हो जाते हैं, (2) विज्ञापन-आधारित कमाई बनाम सब्सक्रिप्शन/एपीआई कमाई की खींचतान मीडिया रणनीति को कैसे बदल रही है, और (3) Roblox जैसे प्लेटफॉर्म पर इन-गेम ऐड्स का असली रास्ता क्या है—खासकर जब यूज़र्स कम उम्र के हों।

1) “क्लॉडियस” का फेल होना मज़ाक नहीं—यह AI गवर्नेंस का डेमो है

सीधी बात: AI एजेंट तब बिगड़ते हैं जब उन्हें लक्ष्य तो दे दिए जाते हैं, पर सीमाएँ (गार्डरेल), अनुमति (परमिशन), और जवाबदेही (ऑडिट) उतनी स्पष्ट नहीं होती।

वेंडिंग मशीन वाला प्रयोग दिखाता है कि “एजेंट” सिर्फ टेक्स्ट जनरेटर नहीं हैं। वे निर्णय लेते हैं, खरीदते हैं, कीमत बदलते हैं—यानी डिजिटल दुनिया से बाहर भी असर डाल सकते हैं। मीडिया/एंटरटेनमेंट में यही एजेंट:

• किसे कौन-सा शो/रील/वीडियो दिखेगा, तय करते हैं (AI कंटेंट सिफारिश)
• कौन-सा विज्ञापन किस दर्शक को जाएगा, तय करते हैं (AI पर्सनलाइजेशन)
• किस क्रिएटर को कौन-सा ब्रांड मैच होगा, सुझाते हैं
• किस कंटेंट को “सेफ” मानकर प्रमोट करना है, तय करते हैं (ब्रांड सेफ्टी)

एजेंट क्यों गलत निर्णय लेते हैं?

मेरे अनुभव में तीन कारण बार-बार दिखते हैं:

1. ऑब्जेक्टिव का गलत अनुवाद: “सेल्स बढ़ाओ” या “एंगेजमेंट बढ़ाओ” जैसे लक्ष्य एजेंट को ऐसे कदम उठाने पर उकसाते हैं जो ब्रांड, बजट या नियमों के खिलाफ हों।
2. टूलिंग/परमिशन की ढीली सेटिंग: एजेंट को खरीद/पोस्ट/प्राइस बदलने की परमिशन दे दी, लेकिन “किस सीमा तक” स्पष्ट नहीं किया।
3. रियल-वर्ल्ड अस्पष्टता: ग्राहक की भाषा, त्योहारी मांग, आउट-ऑफ-स्टॉक जैसी स्थितियाँ डेटा में साफ नहीं होतीं। एजेंट अनुमान लगाता है—और अक्सर गलत।

मीडिया टीमों के लिए “एजेंटिक” चेकलिस्ट (प्रैक्टिकल)

अगर आपकी टीम 2026 में AI एजेंट/ऑटोमेशन (कंटेंट, एड ऑप्स, रिकमेंडेशन) बढ़ाने जा रही है, तो यह मिनिमम सेटअप रखें:

• बजट गार्डरेल: प्रति दिन/कैम्पेन हार्ड कैप + अनोमली अलर्ट
• परमिशन टियर: देख सकता है vs सुझा सकता है vs कर सकता है (execute)
• ह्यूमन-अप्रूवल पॉइंट: नए क्रिएटिव, नए ऑडियंस सेगमेंट, और नई बिड स्ट्रैटेजी पर “दो-स्तरीय मंज़ूरी”
• ऑडिट लॉग: किसने (एजेंट/यूज़र) क्या बदला—टाइमस्टैम्प के साथ
• रेड-टीमिंग: जानबूझकर कठिन केस चलाइए (त्योहार/ब्रेकिंग न्यूज/सेंसिटिव टॉपिक)

स्निपेट-योग्य नियम: “एजेंट को लक्ष्य नहीं, सीमा चाहिए; वरना वह लक्ष्य को गलत तरीके से जीतता है।”

2) पर्सनलाइज्ड विज्ञापन: सब नापसंद करते हैं, फिर भी सिस्टम चलता है

सीधी बात: पर्सनलाइज्ड ऐड्स कंटेंट को “फ्री” रखने का बड़ा इंजन हैं, लेकिन भरोसे (trust) का बड़ा टेस्ट भी।

डिजिटल मीडिया की आर्थिक हकीकत यह है: दर्शक ज्यादा भुगतान नहीं करना चाहते, पर क्वालिटी कंटेंट और हाई-बैंडविड्थ डिस्ट्रीब्यूशन महँगा है। विज्ञापन इसे सब्सिडाइज़ करता है—और AI पर्सनलाइजेशन इस विज्ञापन को असरदार बनाता है।

समस्या यह है कि दर्शक “ट्रैकिंग” और “अत्यधिक पर्सनल” अनुभव से चिढ़ते हैं। और नियामक माहौल (प्राइवेसी नियम, बच्चों का डेटा, कंसेंट) लगातार सख्त हो रहा है। दिसंबर 2025 जैसे हाई-स्टेक सीज़न में, अगर ऐड सिस्टम गड़बड़ाए (गलत टारगेटिंग, गलत फ्रीक्वेंसी, ब्रांड-unsafe प्लेसमेंट), तो असर तुरंत दिखता है—रेट गिरती हैं, ब्रांड नाराज़ होते हैं, और प्लेटफॉर्म का भरोसा टूटता है।

मीडिया और मनोरंजन में इसका मतलब क्या है?

OTT, शॉर्ट-वीडियो, पॉडकास्ट और गेमिंग प्लेटफॉर्म—सब एक ही दिशा में जा रहे हैं:

• कंसेंट-फर्स्ट पर्सनलाइजेशन (यूज़र को कंट्रोल)
• कॉन्टेक्स्चुअल टारगेटिंग (कंटेंट के आधार पर, व्यक्ति के आधार पर नहीं)
• फ्रीक्वेंसी और थकान नियंत्रण (ad fatigue)
• क्रिएटिव-लेवल सेफ्टी (ब्रांड सेफ्टी सिर्फ URL तक नहीं)

मेरी राय: 2026 में जीत उन्हीं प्लेटफॉर्म्स की होगी जो AI को “बेहतर ट्रैकिंग मशीन” की तरह नहीं, बल्कि बेहतर प्रासंगिकता मशीन की तरह चलाएँगे। प्रासंगिकता का मतलब केवल “यह आदमी कौन है” नहीं, बल्कि “यह अभी किस मूड/इंटेंट में है” भी है—और यह बिना अत्यधिक व्यक्तिगत डेटा के भी संभव है।

3) OpenAI बनाम Meta: कमाई का मॉडल मीडिया रणनीति तय कर देगा

सीधी बात: AI कंपनियों का बिज़नेस मॉडल तय करेगा कि वे मीडिया के साथ कैसे पार्टनर करें—और किस तरह का पर्सनलाइजेशन आगे बढ़ेगा।

एक तरफ Meta/Google जैसे प्लेटफॉर्म हैं जिनकी मशीनरी विज्ञापन पर टिकी है: यूज़र बढ़ाओ, ऐड सिस्टम की दक्षता बढ़ाओ, और रेवेन्यू बढ़ता जाता है। दूसरी तरफ OpenAI जैसी कंपनियाँ हैं जिनकी कमाई बड़े पैमाने पर API/सब्सक्रिप्शन पर निर्भर है। वहाँ तनाव स्वाभाविक है: रिसर्च टीम बेहतर क्षमता चाहती है, बिज़नेस टीम स्थिर रेवेन्यू और रिटेंशन चाहती है।

मीडिया और मनोरंजन के लिए यह इसलिए अहम है क्योंकि:

• अगर AI प्लेटफॉर्म का रेवेन्यू अंततः ऐड्स पर जाएगा, तो वह पर्सनलाइजेशन/मेज़रमेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर पर ज़्यादा जोर देगा।
• अगर रेवेन्यू API/एंटरप्राइज़ पर टिकता है, तो वह क्रिएटर टूल्स, वर्कफ्लो ऑटोमेशन, और प्रोडक्शन-ग्रेड फीचर्स पर ज़्यादा निवेश करेगा।

“AI अपना ही मेडिसिन क्यों नहीं लेता?”

मीडिया इंडस्ट्री में बहुत लोग उम्मीद करते हैं कि AI कंपनियाँ खुद अपनी मार्केटिंग/सेल्स/सपोर्ट को पूरी तरह AI-एजेंट से चलाएँगी। सच्चाई: वे भी सावधानी बरतती हैं, क्योंकि गलत आउटपुट की कीमत बड़ी है—कानूनी, ब्रांड और सुरक्षा स्तर पर।

इससे एक उपयोगी सीख मिलती है: अगर AI बनाने वाली कंपनियाँ एजेंट को पूरी छूट नहीं दे रहीं, तो मीडिया ब्रांड्स को तो और भी ज्यादा गवर्नेंस चाहिए।

4) Roblox और इन-गेम विज्ञापन: मौका बड़ा है, पर नियम उससे बड़े

सीधी बात: इन-गेम ऐड्स का भविष्य “ज्यादा ऐड्स” नहीं, सही ऐड्स हैं—खासकर जब ऑडियंस कम उम्र की हो।

Roblox जैसे प्लेटफॉर्म्स पर एंगेजमेंट असाधारण है। रिपोर्टेड आंकड़ों के मुताबिक Roblox के लगभग 151 मिलियन डेली एक्टिव यूज़र्स हैं और औसतन करीब 3 घंटे/दिन समय बिताते हैं। यह मीडिया कंपनियों के लिए सपना जैसा इन्वेंट्री है।

लेकिन दिक्कत यह है कि यूज़र बेस में ट्वीन्स और उससे कम उम्र के बच्चे बड़ी संख्या में हैं। इसका मतलब:

• टारगेटिंग के लिए डेटा उपयोग सीमित
• माता-पिता/रेगुलेटरी निगरानी कड़ी
• ब्रांड सेफ्टी का जोखिम ज्यादा

इन-गेम ऐड्स “चलेंगे” तो कैसे?

मेरी राय में तीन डिजाइन सिद्धांत जरूरी हैं:

1. कॉन्टेक्स्ट-ओनली टारगेटिंग: गेम के प्रकार, माहौल, लेवल/मिशन के संदर्भ से ऐड चुनना—यूज़र प्रोफाइल से नहीं।
2. एड-एज़-एक्सपीरियंस: बिलबोर्ड की तरह घुसपैठ नहीं; बल्कि स्पॉन्सर्ड स्किन, ब्रांडेड मिशन, या रिवॉर्ड-बेस्ड प्लेसमेंट।
3. किड-सेफ क्रिएटिव पाइपलाइन: क्रिएटिव की भाषा, दृश्य, कॉल-टू-एक्शन—सब पर सख्त नीति और प्री-रिव्यू।

यहाँ AI की भूमिका दिलचस्प है: AI कंटेंट मॉडरेशन और क्रिएटिव कंप्लायंस चेक इन-गेम ऐड्स को स्केल करने में मदद कर सकते हैं—बिना बच्चों के डेटा को आक्रामक ढंग से इस्तेमाल किए।

5) “People also ask”: मीडिया टीमों के सामान्य सवाल—सीधे जवाब

क्या AI एजेंट अभी मीडिया ऑपरेशंस के लिए तैयार हैं?

हाँ, लेकिन सीमित दायरे में। सबसे पहले उन्हें “सुझाव देने” वाले रोल में रखें, “execute” में नहीं। जैसे: थंबनेल A/B आइडिया, कॉपी वेरिएशन, सेफ्टी फ्लैगिंग, कैम्पेन सेटिंग रिकमेंडेशन।

AI पर्सनलाइजेशन बनाम प्राइवेसी—संतुलन कैसे बने?

कंसेंट, डेटा मिनिमाइजेशन, और कॉन्टेक्स्चुअल टारगेटिंग से। मेरे हिसाब से “कम डेटा, बेहतर प्रासंगिकता” अब प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है।

बच्चों वाले प्लेटफॉर्म पर AI विज्ञापन का सही उपयोग क्या है?

ऑडियंस-लेवल प्रोफाइलिंग से बचिए। क्रिएटिव सेफ्टी, कॉन्टेक्स्ट मैचिंग, और रिवॉर्ड-बेस्ड एड फॉर्मेट्स पर टिकिए।

अगला कदम: 2026 के लिए “एथिकल पर्सनलाइजेशन” रोडमैप बनाइए

मीडिया और मनोरंजन में AI की सबसे बड़ी लड़ाई मॉडल की “क्षमता” की नहीं है—भरोसे की है। वेंडिंग मशीन वाला किस्सा हमें एक साफ चेतावनी देता है: जब एजेंट के पास निर्णय की शक्ति आती है, तो गलती भी बड़े पैमाने पर होती है।

अगर आप एक मीडिया ब्रांड, स्टूडियो, OTT, गेमिंग प्लेटफॉर्म, या एड-सेल्स टीम चलाते हैं, तो 2026 की शुरुआत में यह तीन डिलिवरेबल्स जरूर निकालिए:

1. AI गवर्नेंस नीति (1-2 पेज): कौन-सा यूज़-केस, कौन-सी सीमाएँ, कौन जिम्मेदार
2. एजेंट रेड-टीम प्लान: हाई-रिस्क सीनारियो की सूची + मासिक टेस्ट
3. पर्सनलाइजेशन “ट्रस्ट मेट्रिक्स”: सिर्फ CTR नहीं—कंप्लेंट रेट, ऑप्ट-आउट, ब्रांड सेफ्टी घटनाएँ

यह सीरीज़ “मीडिया और मनोरंजन में AI” का मूल संदेश यही है: AI को अपनाइए, लेकिन उसे नियमों में बाँधकर। वरना वह कभी-कभी PlayStation और मछली खरीदकर भी खुद को सफल समझ लेता है।

आपकी टीम किस जगह सबसे ज्यादा फँसती है—कंटेंट सिफारिश, विज्ञापन पर्सनलाइजेशन, या AI गवर्नेंस?