WEBVTT

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क्या आप Microsoft 355, Copilot, AI, Azure और काम के भविश्य को अकार देने वाले लोगों के दस दिनों के लिए तयार हैं?

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इस जन्वरी M365 कौन वापिस आ रहा है और हम और भी बड़ा करने वाले हैं।

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दुनिया भर के MVP और उद्द्योग विशेश अग्यों से लाइफ सत्रों वास्तविक दुनिया के डेमो और व्याभारिक ज्यान के लिए हमसे जुड़े हैं।

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कोई समाने साइट नहीं, कोई अंतहीन शब्द जाल नहीं।

00:00:21.860 --> 00:00:28.860
हम वास्तरिक चुनौतियों का सामना कर रहे हैं कोपाइलट स्टूडियो, AI एजेंट, फैब्रिक, सुरक्षा, गवर्नेंस और आटोमेशन।

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चाहे आप IT पेशेवर हूँ, डेवलपर हूँ या बिजनस लीडर आपके लिए विशेश सत्र तयार किये गए हैं।

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पुरे दस दिनों के साथ आप कही तकनीकों का पता लगा सकते हैं और एक वैश्विक समुदाय से जुड़ सकते हैं।

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लाइव देखें और व्याभारिक जानकरी अपने संगठन में वापस ले जाएं।

00:00:44.860 --> 00:00:50.860
जनवरी दोहजार साइस दस दिन एक माइक्रोसॉफ्ट समुदाय बैग। पंजी करन अब खुला है।

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आज ही अपनी जगे सुरक्षित करें।

00:00:53.860 --> 00:01:04.400
वो है m365con.net अभी m365con.net पे जुड़ें और हम आपको जनवरी में लाइव देखेंगे।

00:01:04.400 --> 00:01:15.400
क्या होगा अगर मैं आपसे कहूँ कि आप माइक्रोसॉफ्ट डिजाइनर बिना माउस चुए ही वो काम सेकेंडों में कर सकता है।

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लेकिन बात यह है यह सिर्फ तेज नहीं है यह आपके काम करने के दौरान आपकी शैली को भी सीख रहा है।

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आज मैं आपको दिखाऊंगा कि यह थाकाओ ऐसे निर्मान के अंत का मतलब कैसे हो सकता है और यह आपकी मार्केटिंग टीम के काम करने के तरीके को हमेशागे क्यों बदल सकता है।

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सवाल यह है कि क्या आप अपनी ब्राण पहचान के साथ AI पर भरोसा करने के लिए तैयार है।

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मैनुल बदलावों से मशिन की बुद्धि मत्तत है।

00:01:34.400 --> 00:01:40.400
यदि आपने पहले कभी मार्केटिंग फ्लायर या पिजडेक पर काम किया है तो आप जानते हैं कि कुछ छोटे बदलाव कितनी जल्दी पूरिद पर खराब कर सकते हैं।

00:01:40.400 --> 00:02:10.380
टेक्स्ट बॉक्स को आधा मिलिमीटर समायोजित करना ताकि वो फोटो के साथ सर्वेखित हो जाए।

00:02:10.400 --> 00:02:40.380
लोगों को आधा इंच खिसकाना नीले रंग की एक शेट को समायोजित करना ताकि वो स्वीकल पैलेट से मेल खाए।

00:02:40.400 --> 00:02:42.400
स्वचालित रूप से लागू करना शुरू कर देता है।

00:02:42.400 --> 00:02:48.400
आप बस कुछ टैक्स और इमेज डालते हैं और ये ऐसे लेट तियार करता है जो पहले से जानते हैं कि आपका हेडलाइन फॉंट 32 पॉइंट का होना चाहिए।

00:02:48.400 --> 00:02:53.400
आपके बटन नेवी हैक्स कोड का उपयोग करते हैं और आपकी फोटोग्राफी एक वाम कलर प्रोफाइल का पालन करती है।

00:02:53.400 --> 00:02:58.400
आप इसी चीज़ से शुरुआत करते हैं जो पहले से ही सुसंगत है।

00:02:58.400 --> 00:03:00.400
एट ठो सुदारन के साथ इस अंतर के बारवे सूचे।

00:03:00.400 --> 00:03:13.400
पुरानी दुनिया में प्रोड़क्ट लाउंच फ्लायर बनाने का मतलब था खाली पावर पॉइंट या इन डिजाइन फाइल से शुरुआत करना, फिर मैनूल रूप से स्टाइल जोड़ना, टेक्स ब्लॉक्स को अलाइन करना और प्लेस होल्डर रंगों को बदलना।

00:03:13.400 --> 00:03:43.400
डिजाइनर में आप हैडलाइन, सब्टेक्स और प्रोड़क्ट इमेज डालते हैं और कुछी सेकंड में AI पाँच ये अच्छे बैटरीन ड्राफ्ट तैयर कर देता हैं जो सभी आपके ब्राइन के नियमों के अनुरूप होते हैं आप शायद अभी भी ऐलिमेंट्स के क्र

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समझोता है कि ये बिना उसी काम को केवल एक घंटे से थोड़े अधिक समय में पूरा कर लिया यहार अफ़ते एक पूरा कारदिवस बचाना है सिर्धोहरा वाले फॉर्मेटिंग के काम को हटा कर पाइलिट प्रोग्राम उने भी ऐसे ही परिणाम बताए हैं नियमित को ले

00:04:13.400 --> 00:04:43.400
कामोर जाखर्च होने के कारण डिजाइनर और मार्केटरों ने बताए कि उनके पास विचार मन्थन और कॉंसेप्ट डेवलोप्मेंट के लिए अधिक समय बचा ऐसा होने का एक कारण यह है कि डिजाइनर किस तरह से लियाउट के सुझाव देता है आपको एक ऐसा स्टै�

00:04:43.400 --> 00:05:13.400
प्रश्ट भूमी में एक शांत प्रश्ण है डिजाइनर को कैसे पता चलते के अपकी स्टैल क्या इसका उत्तर यह है कि इसे माइक्रोसॉफ्ट दीन सफफर्ष्ट के माध्यम से एक निदारित ब्रैंड किट दी जा सकती है और समय के साथ ही आपके दोरा स्विकृत या स्�

00:05:13.400 --> 00:05:43.400
यह डिजाइन के उस हिस्से को हटाने के बारे में है जो डेटा इंट्री जैसा लगता है जिने लेना रचनात्मक छलांग लगाना और वेपल जो दर्शकों को प्रभावित करते हैं वे अभी भी लोगों से ही आते हैं डिजाइनर बस यह सुनिश्चित करता है कि पिक्सल स

00:05:43.400 --> 00:06:13.400
तो आब वो पल जानते हैं जब वर्जन कंट्रोल पूरी तरह से बिगड़ जाता है कोई अपने डेक्स्टॉप से पुरानी कॉपी लेता है बदलाव करता है उसे हाफाइनल टू के रूप में सेव करता है और अब आप उसकी तुलना शेयर पॉइंट फोल्डर में रखी �

00:06:13.400 --> 00:06:20.600
वर्जन पिछले मंगलवार की टीम्स चैट में है दूसरा किसी के इमिल त्रेड में चिपा है और मास्टर टेंप्लेट शेयर पॉइंट में टीम फोल्डर के अंदर दबा हुआ है

00:06:20.600 --> 00:06:27.880
सही फाइल तक पहुशने के लिए एकसर तीन अलग-अलग सहयोगियों को पिंक करना पड़ता है और उम्मीद करनी पड़ती है कि किसी ने नविंतम अपडेट को ओवर्राइड ना किया हो

00:06:27.880 --> 00:06:31.060
जब तक आप इसे ढूनते हैं आदे टीम गलत फाइल देख चुकी होती है

00:06:31.060 --> 00:06:35.420
यहीं पर M365 एकोसिस्टम में डिजाइनर का एक ही करन चीजों को बदल देता है

00:06:35.420 --> 00:06:41.360
फाइल शेर के बीच फटकने के बजाए आप डिजाइनर खोलते हैं और सीधे वहाँ काम करते हैं जहाँ आपके एसे पहले से मौजूद है

00:06:41.360 --> 00:06:44.240
जैसे SharePoint, OneDrive या Teams के माध्यम से Link

00:06:44.240 --> 00:06:48.940
बदलाओ बास्टविक समय में उसी version ये भीतर होते हैं जिसे बाकी सब भी देख रहे हैं

00:06:48.940 --> 00:06:53.140
यदि आप headline बदलते हैं या image बदलते हैं तो ये तुरंट वाकी टीम के लिए live हो जाता है

00:06:53.140 --> 00:06:54.980
कुछ भी भेजने की आवशक्ता नहीं है

00:06:54.980 --> 00:06:58.080
डिजाइनर उसी connected workspace में बस एक और interface है

00:06:58.080 --> 00:06:59.140
ज़रा कलबना है

00:06:59.140 --> 00:07:04.520
आप और आपका साथी तो उनों डिजाइनर में sales event फ्लायर पे काम कर रहे हैं

00:07:04.520 --> 00:07:06.540
यसीदे marketing SharePoint लाइबरेरी से लिया गया है

00:07:06.540 --> 00:07:08.520
जो brand font और रंगों के साथ पहले से load है

00:07:08.520 --> 00:07:10.580
आप मुख्य में इचको adjust करते हैं

00:07:10.580 --> 00:07:11.760
वे subtitle को refine करते हैं

00:07:11.760 --> 00:07:14.180
और आप एक दूसरे के बदलावों को तुरंथ होते हुए देखते हैं

00:07:14.180 --> 00:07:16.140
जब आप पूरा कर लेते हैं

00:07:16.140 --> 00:07:17.960
तो update की गए फाइल वही होती है जहां से शुरू हुई थी

00:07:17.960 --> 00:07:20.500
और version history आपके user role के नुसार अपने आप save हो जाती है

00:07:20.500 --> 00:07:23.840
यदि आपको वापस जाना है तो आपको random attachment में खोज़ना नहीं पड़ेगा

00:07:23.840 --> 00:07:25.660
आप बस सही checkpoint को restore कर लेते

00:07:25.660 --> 00:07:28.380
ये पारंपरी template system से एक बड़ा बदलाव है

00:07:28.380 --> 00:07:31.120
पुराने जमाने के template static file के रूप में रहते थे

00:07:31.120 --> 00:07:33.640
टाउनलोड करें, edit करें, फिर से upload करें

00:07:33.640 --> 00:07:36.020
बदलावों का हर दौर इस पर निर्वर्था कि लोग सही style को

00:07:36.020 --> 00:07:38.460
manual loop से लागू करना याद रखें और कोई हमेशा

00:07:38.460 --> 00:07:40.280
कुछ नकुछ भूली जाता था

00:07:40.280 --> 00:07:43.320
आपको अभी भी file के नाम करन कलर कोड और

00:07:43.320 --> 00:07:44.820
लोगों के सही अकार की जाज करने के लिए

00:07:44.820 --> 00:07:46.040
एक manager की ज़रुवत पड़ती थी

00:07:46.040 --> 00:07:48.540
designer के आपके अन्याएं

00:07:48.540 --> 00:07:51.780
3-squestion content के साथ रहने और AI द्वारा background में

00:07:51.780 --> 00:07:53.720
brand नियमों को लागू करने से

00:07:53.720 --> 00:07:56.180
वो सारी निगरानी का काम खतम हो जाता है

00:07:56.180 --> 00:07:58.980
लेकिन इसमें एक और अप्रतैशित फाइदा है

00:07:58.980 --> 00:08:00.080
कि ये पहले से महाब लेता है

00:08:00.080 --> 00:08:01.000
कि क्या कमी है

00:08:01.000 --> 00:08:04.180
यदि AI देखता है कि आप किसी ऐसे event के लिए

00:08:04.180 --> 00:08:05.940
campaign asset बना रहे हैं जो

00:08:05.940 --> 00:08:07.720
company के outlook calendar में पहले से है

00:08:07.720 --> 00:08:09.760
तो ये तेजी से काम पूरा करने के लिए

00:08:09.760 --> 00:08:11.100
design prompt दे सकता है

00:08:11.100 --> 00:08:13.560
जैसे location के हिसाब से

00:08:13.560 --> 00:08:16.340
image या event की tagline सुझाना

00:08:16.340 --> 00:08:18.540
यदि किसी team meeting में

00:08:18.540 --> 00:08:19.540
product पर चर्चा हुई थी

00:08:19.540 --> 00:08:20.940
तो वो text blocks या image के लिए

00:08:20.940 --> 00:08:22.960
सुझावों को निर्देशित कर सकता है

00:08:22.960 --> 00:08:26.180
तो अउद्देश बाचीत और निश्पादम के बीश की

00:08:26.180 --> 00:08:28.080
खाई को पाटना है ताकि आपको सारा संदर्व

00:08:28.080 --> 00:08:29.020
खुद ने ढूंडना पड़े

00:08:29.020 --> 00:08:32.080
लेकिन ये स्वाभाविक रूप से स्वार उठाता है कि

00:08:32.080 --> 00:08:34.020
क्या AI वास्ताव में अलग-अलग विभागों के लहज़े

00:08:34.020 --> 00:08:35.760
और शैली की बारी क्यों को समझ सकता है

00:08:35.760 --> 00:08:38.780
मार्केटिंग की बाचा हमेशे HR की बाचा से मेलनी काती

00:08:38.780 --> 00:08:41.540
जो डिजाइन ग्रहाकों के लिए

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विग्यापर में सही लगता है वो आंतरिक सिंचार के लिए

00:08:43.940 --> 00:08:45.520
बहुत अनौपचारिक लग सकता है

00:08:45.520 --> 00:08:48.560
AI पैटन पहचानने में अच्छा है

00:08:48.560 --> 00:08:50.600
लेकिन मान भी यह लहज़ा जटिल होता है

00:08:50.600 --> 00:08:53.180
और अक्सर आटोमेटिड सुझाओ थोड़े अलग लग सकते है

00:08:53.180 --> 00:08:55.700
इसलिए लर्णिंग लूप मैथ पूर्ण है

00:08:55.700 --> 00:08:57.960
डिजाइनर सेफ आपके ब्रैंड किट के तैया नहीं है

00:08:57.960 --> 00:08:58.720
वो को लागू नहीं करता है

00:08:58.720 --> 00:09:00.180
बलकि AI के ड्राफ्ट मनाने के बाद

00:09:00.180 --> 00:09:01.880
लोग जो बदलाव करते हैं उन्हें भी नोट करता है

00:09:01.880 --> 00:09:05.260
यदि AI आंतरिक मैमो के लिए बार-बार ऐसा लेयाओट सुझाता है

00:09:05.260 --> 00:09:07.120
जिसे आपकी HR टीम लगातार बदलती है

00:09:07.120 --> 00:09:10.380
तो ये समय के साथ अपने सुझाओं को उस संदर्प के अनुसार ठाल सकता है

00:09:10.380 --> 00:09:12.480
ये पूरी तरह से टूटीन नहीं है

00:09:12.480 --> 00:09:15.280
लेकिन जैसे जैसे ये वास्त्विक यूजर विवहार के साथ इंट्रेक्ट करता है

00:09:15.280 --> 00:09:17.160
ये वही गलतियां दोहराने से बचता है

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हम एक ऐसे सहयोग मॉडल के करीब पहुँच रहे हैं

00:09:19.720 --> 00:09:21.480
जहां टूल्स अविवस्ता को संभालते हैं

00:09:21.480 --> 00:09:23.620
और टीम संदेश और लुकपत ध्यान के अंजित करती है

00:09:23.620 --> 00:09:26.140
लेकिन इसे एक सटीक समधान मानने से पहले

00:09:26.140 --> 00:09:29.160
याद रखना ज़रूरी है कि AI अभी भी कुछ अजीब फैसले लेता है

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यही कमिया कहानी के अगले हिस्से की शुरुआत है

00:09:32.280 --> 00:09:35.140
जब AI अभी भी गलती करता है

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अगर आपके साथ कभी ऐसा हुआगी कि किसी AI टूलने

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आपके केमपन के लिए कोई इमेज सुचा ही हो

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और आपने सोच हो कि क्या यह किसी बिल्कुल अलग ओडियंस के लिए थी

00:09:41.300 --> 00:09:42.820
तो आप यह ऐसास चानते होंगे

00:09:42.820 --> 00:09:43.720
तो आप यह ऐसास जानते हो

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शायद आप किसी कॉर्पोरेट ट्रेनिंग प्रोग्राम की घोशना कर रहे हो

00:09:46.380 --> 00:09:49.940
और आपने विश्वास के साथ किसी ट्रॉपिकल बीच की तस्वीर पेश कर दे

00:09:49.940 --> 00:09:53.040
जिसमें आपके इवेंट की तारीख के लिए जगह हो

00:09:53.040 --> 00:09:55.020
यह तकनीकी रूप से गलत नहीं है

00:09:55.020 --> 00:09:57.240
बस आपके संदर्ब के लिए बिल्कुल भी सही नहीं है

00:09:57.240 --> 00:10:00.120
यह वो पल हैं जो आप माइक्रोसॉफ के डेमो में नहीं देखते

00:10:00.120 --> 00:10:03.440
लाइब प्रेजेंटेशन अक्सर सबसे बहतनी स्थितियां ही दिखाते है

00:10:03.440 --> 00:10:07.620
प्रैंट पैलिट का सही इस्तिमाल, पेज पर संतुरे टेक्स्ट और ऐसी इमेजरी

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जो आपकी इंटर्नल लाइबरेडी से ली गए लगती है

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वास्तरिक दुनिया में AI हमेशा सटीक नहीं होता

00:10:13.560 --> 00:10:16.440
यह आपके द्वारा लक्षित लहज़े को गलत समझ सकता है

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और ऐसे द्रिश प्रस्तुत कर सकता है जो आपके दर्शकों या संस्कृति का नुरूपना हो

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AI ने एक खुले कारेले में मुस्कराते हुए कर्मचारियों की हाइफाइव करते हुए तस्वीरे सुझाई

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हालाकि यह उससा जनक था लेकिन इसने प्रबंधन द्वारा तैह किए गंभीर लहजे को कमजोर कर दिया

00:10:46.760 --> 00:10:50.100
एक पेशेवर सेवा फर्म की क्लाइंट पिच में एक और उधारन सामने आया

00:10:50.100 --> 00:10:57.600
AI ने रोडिवादी विद दर्शकों के लिए बनाए गई स्लाइट के लिए खुद ही एक चमकीले रंग के स्टार्टप वर्क्सपेस का चैन कर लिया

00:10:57.600 --> 00:11:00.400
संदेश, तत्य और लेयाउट भी ठीक थे

00:11:00.400 --> 00:11:03.620
हालांकि द्रिश्य प्रस्तुती ने कलत संकेत दिया

00:11:03.620 --> 00:11:08.820
शुरुवाती पेशेवर उप्योग करता आपने द्वारा किये गए से धारों में कुछ पैटर्न के रिपोर्ट करते है

00:11:08.820 --> 00:11:14.920
अकसर लियाउट पदानुकरम को ठीक करना पड़ता है जब AI माध्मेक वेवरणों पर बहुत अधिक जोर देता है

00:11:14.920 --> 00:11:16.680
या मुख्य संदेश को कम कर देता है

00:11:16.680 --> 00:11:21.040
कभी-कभी AI द्वारा जोड़े गए अतरेक्त सजावटी तत्तों को हटाना पड़ता है

00:11:21.040 --> 00:11:23.040
क्योंकि उसे लगता है कि वे शेली में फिट हैं

00:11:23.040 --> 00:11:25.380
भले ही वे आपके विशिष्ट संदर में ध्यान भटकाने वाले हों

00:11:25.380 --> 00:11:27.920
और आपकी अपेक्षा से कहीं अधिक बार

00:11:27.920 --> 00:11:30.380
ये उन स्वतर चुलेगे स्टॉक इमेजरी को बदलना होता है

00:11:30.380 --> 00:11:32.980
जो ब्रैंड दिशनल देशों का पूरी तरह से सम्माद नहीं करते हैं

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भले ही विनियम सिस्टम में लोड हो

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ब्रैंडिंग टेंपलेट हमेशा सुरक्षा कवच नहीं होते

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या इस उजासू उक्षम तरीकों से उन्हें बदल सकते हैं

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यहाँ आधिकारिक रंग का हलका शेट तो वहाँ थोड़ा बदला हुआ

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फॉन्ट वेट फॉन्ट वेट तागस पर यह बदलाव शाहिद किसी की नजर में न आए

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लेकिन जो वर्षों से ब्रैंड की अखंड़ता की रक्षा कर रहा है

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उनके लिए तुरंत खटकते हैं

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उनके लिए तुरंत खटकते हैं

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यदि कोई अंतिमा उट्पूट को विस्तार से नहीं देख रहा है

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तो यह मामली वेचलन प्रोडक्शन एसेट में शामिल हो जाते हैं

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यही पर मानवी निगरानी की आउशकता परिहारे हो जाती है

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भले ही जनरेशन का चरण तेज और अधिक सटेख हो जाये

00:12:06.160 --> 00:12:09.360
थिर भी किसी न किसी को ब्रैंड गेट की पर की रूप में कारे करना होगा

00:12:09.360 --> 00:12:11.280
यह AI प्रविश्वास करने के बारे में नहीं है

00:12:11.280 --> 00:12:14.920
यह पहचानने के बारे में है कि इसमें उस सांस्कृतिक और अनितिक समझ की कमी है

00:12:14.920 --> 00:12:20.800
जो ब्रैंड के इतिहास आपके दोरा लक्षित बजार और आपके दर्शिकों की समवेदनाओं को जानने से आती है

00:12:20.800 --> 00:12:23.460
है आप शेली के पालन को सचालित कर सकते हैं

00:12:23.460 --> 00:12:25.400
आप अंतरग्यान से को सचालित नहीं कर सकते हैं

00:12:25.400 --> 00:12:28.140
और हाँ यहाँ कुछ घर्शन तो मशीन लर्निंग की प्रकृति के कारण ही है

00:12:28.140 --> 00:12:32.220
यह प्रशिक्षन डेटा उप्योग करता वेवहार और आपके द्वाला दिये गए इन्पृट से जानकारी ले रहा है

00:12:32.220 --> 00:12:37.000
यदि वे संकेत परसपर विरोध ही है यदि अनरोध उसके पिछले अनुवहों से अलग है

00:12:37.000 --> 00:12:39.240
तो अनुमान लगाने की प्रकृटिया बढ़ जाती है

00:12:39.240 --> 00:12:42.280
जब वो सही चुनाव करता है तो वो अनुमान आपको अद्रिश्य लग सकता है

00:12:42.280 --> 00:12:44.240
जब वो चुप जाता है तो ये बहुत सुपष्ट हो जाता है

00:12:44.240 --> 00:12:46.300
दिल्चस बात ये है कि लोग में इंसान

00:12:46.300 --> 00:12:47.540
human in the loop की आवशक्ता सिर्फ

00:12:47.540 --> 00:12:49.020
design के दुनिया तक सीमित नहीं है

00:12:49.020 --> 00:12:51.400
data प्रबंधन जैसे छेत्रों में भी

00:12:51.400 --> 00:12:53.500
SI है जहां उपकरण 80% काउ काम

00:12:53.500 --> 00:12:55.280
को सचालित कर सकते हैं लेकिन live होने

00:12:55.280 --> 00:12:57.560
से पहले उन्हें विशेशक की समिक्षा की आवशक्ता होती है

00:12:57.560 --> 00:12:59.660
दोनों ही मामलों में

00:12:59.660 --> 00:13:02.000
AI बहुत सारा कठिन काम संभाल सकता है

00:13:02.000 --> 00:13:04.160
लेकिन जब अर्थ निकालने

00:13:04.160 --> 00:13:05.440
संदर्ब को सत्यापित करने

00:13:05.440 --> 00:13:07.120
सुक्ष्मत रुटिम को पकड़ने की बात आती है

00:13:07.120 --> 00:13:09.220
तो मानुय समिक्षा ही चीज़ों को सही रास्ते पर रखती है

00:13:09.220 --> 00:13:11.600
इसलिए हाला कि डिजाइनर इस पष्ट रूप से

00:13:11.600 --> 00:13:13.400
कंटेंट निर्मान के घंटों को कम कर रहा है

00:13:13.400 --> 00:13:16.280
इसने रचनात्मक समिक्षक की भूमिका को प्रतस्थापित नहीं किया है

00:13:16.280 --> 00:13:18.360
इसने उस भूमिका को टाइपो ठीक करने

00:13:18.360 --> 00:13:19.960
और बॉक्स को फिर से संदेखित करने से

00:13:19.960 --> 00:13:21.680
बदल कर संदेश, टोन और फिट के बारे में

00:13:21.680 --> 00:13:23.920
उच्छस तरी निर्णे लेने की और इस्थाना अंतरित कर दिया है

00:13:23.920 --> 00:13:27.620
दक्षिता में व्रधी वास्तविक है लेकिन किसी भी चीज के बाहर जाने से पहले

00:13:27.620 --> 00:13:29.940
एकंती मांतरिक जांच की आवशकता भी उतनी महतुपून है

00:13:29.940 --> 00:13:34.260
और जब हम देखते हैं कि AI का उपयोग डिजाइन छेतर के बाहर कैसे किया जा रहा है

00:13:34.260 --> 00:13:38.040
तो सचालन और निगरानी का वो मिश्रन कुछ आश्चर जनक जगों पर दिखाई देता है

00:13:38.040 --> 00:13:41.620
विशेश रूप से डेटा वर्कफ्लो की दुनिया में जो पारम पर एक रूप से

00:13:41.620 --> 00:13:43.780
मैनुर डिजाइन काम की तरह ही ठकाऊ रहे है

00:13:43.780 --> 00:13:48.160
ETA की परिशानियों से डाटा फ्लो जेन को फायदो तक

00:13:48.160 --> 00:13:51.320
यदि आपने कभी पुराने तरीके से डेटा पाइपलाइन का प्रबंधन किया है

00:13:51.320 --> 00:13:52.720
तो आप जानते हैं कि वह कितिना आज हो सकते थे

00:13:52.720 --> 00:13:54.840
अजीब समय पर निरधारित क्राउन जॉब्स

00:13:54.840 --> 00:13:57.140
महीनों पहले किसी ऐसे वेक्तिद्वारा तैयार की गई

00:13:57.140 --> 00:13:58.800
बैश स्क्रिप्ट जो आप कंपनी में नहीं है

00:13:58.800 --> 00:14:01.240
निभरताओं की इतनी लंबी शिंखला की

00:14:01.240 --> 00:14:03.240
CSV में एक छोटा सा फॉर्मिटिंग बदलाओ

00:14:03.240 --> 00:14:04.840
पूरे सिस्टम को रोक देता था

00:14:04.840 --> 00:14:08.160
ये सिर्फ जटिल नहीं था ये कमजोर भी था

00:14:08.160 --> 00:14:11.220
अब स्ट्रीम में गडबड़ी और अचानक आप आन्शिक डेटा को देख रहे होते हैं

00:14:11.220 --> 00:14:13.720
और सोच रहे होते हैं कि कल रात के सरवर ने जॉब चलाई थी

00:14:13.720 --> 00:14:17.600
सबसे पूरी बात यह है कि विफलता है शायद ही कभी सुविधा जज़नक समय पर हो

00:14:17.600 --> 00:14:21.020
आपको रात के दो बज़े अलर्ट मिलता कि कल के आंकडे लोड होने में विफल रहे

00:14:21.020 --> 00:14:23.820
और सोर्स सिस्टम का मालिक सुभह तक उपलब्द नहीं होता

00:14:23.820 --> 00:14:29.680
जब तक आप पाइपलाइन को रिस्टार्ट करते तब तक आधे डैशबूर्ड उभोगता इमेल करना शुरू कर देते यह खाली क्यों है

00:14:29.680 --> 00:14:34.240
टीबगी में बरबाद होने वाले उन घंटों का वास्तवी डेटा वैल्यू से अक्सर कोई लेना देना नहीं होता था

00:14:34.240 --> 00:14:40.120
वे लॉक्स में खोजने, रेगुलर एक्सप्रेशन को ठीक करने और केवल वहाँ वापस जाने के लिए चरणों को फिर से चलाने में खड़च होते थे जहाँ आप होना चाहते थे

00:14:40.120 --> 00:14:44.580
Microsoft Fabric का DataFlow Gen2 उस बोच को बड़े पैमाने पे कम कर रहा है

00:14:44.580 --> 00:14:52.220
उन Custom Pipelineों को Line the Line बनाने और बनाए रखने के बजाए आप बहुत सारा काम No Code या Low Code इंटरफेस में ले जा सकते हैं

00:14:52.220 --> 00:14:57.440
Power Query वही तकनीक जिसे कई लोग पहले से ही Excel और Power BI में इस्तेमाल करते हैं

00:14:57.440 --> 00:14:59.780
Extraction और Transformation के चरणों को संभालती है

00:14:59.780 --> 00:15:04.900
तो इसका मतलब है कि आप केवल तीन अलग-अलग File Format को जोडने के लिए शुने से पारसर नहीं बना रहे हैं

00:15:04.900 --> 00:15:11.020
आप Sources को जोडते हैं, Fields को पॉइंट करते हैं और Service को Background Plumbing संभालने देते हैं

00:15:11.020 --> 00:15:13.020
और Service को Background Plumbing संभालने देते हैं

00:15:13.020 --> 00:15:15.580
जेन्टू को जो चीज दिल्चस बनाती है, वो इसमें मौजूद Inbit AI Assistance

00:15:15.580 --> 00:15:18.880
ये सिर्फ Table जोडने या Column का नाम बदलने वाला टूल नहीं है

00:15:18.880 --> 00:15:24.060
ये आपके Import किये गए टेटा को बारी किसी देखता है और Pattern के आधार पर बदलावों का सुझाओ देता है

00:15:24.060 --> 00:15:27.940
अगर आप हमीशा तारीक और समय की Column को एक Feed में मिलाते हैं

00:15:27.940 --> 00:15:30.960
तो ये अपने आप उस्टेप का सुझाओ देना शुरू कर देता है

00:15:30.960 --> 00:15:35.160
अगर इसे दो सिस्टम में समान स्कीमा वले Customer ID दिखते हैं

00:15:35.160 --> 00:15:38.840
तो ये उन्हें Manual रूप से Map किये बिना ही संबन बता सकता है

00:15:38.840 --> 00:15:43.040
मान लिजे कि आप Marketing अभियान के डेटा को इकठा कर रहे हैं

00:15:43.040 --> 00:15:47.240
जिसमें Google Ads, Email Engagement और Social Media के Matrix शामिल है

00:15:47.240 --> 00:15:52.120
पारंपरिक ETL सेटप में आप शायद Feed नामों को सामाने करने, मुद्रा बदलने

00:15:52.120 --> 00:15:56.040
और Data Range को ठीक करने के लिए स्क्रिप्ट लिखते हैं

00:15:56.040 --> 00:16:00.440
चेन 2 के साथ आप हर डेटा सोर्स को Power Query में डाल सकते हैं

00:16:00.440 --> 00:16:03.420
AI को विसंगतियों की पहचान करने दे और सुझाएगे

00:16:03.420 --> 00:16:05.580
सुधारों को सीधे लागू करे

00:16:05.580 --> 00:16:09.140
अंत में आपको रिपोर्टिंग के लिए एक साफ टेबल मिल जाती है

00:16:09.140 --> 00:16:11.280
बिना हर डेटा मिसमैच को मैनल रूप से ठीक किये

00:16:11.280 --> 00:16:14.620
अब तक के टेस्टिंग से पता चलता है कि इसमें सिर्फ सुर्दा से कहीं जादा है

00:16:14.620 --> 00:16:17.680
रिफ्रेश की गती पहले के डेटा फ्लो से बहतर हुई है

00:16:17.680 --> 00:16:19.720
क्योंकि इंजन पहलल तरीके से काम करता है

00:16:19.720 --> 00:16:23.120
और आशिक विफलता से पूरी तरह दुबारा शुरू किये बिना उबर जाता है

00:16:23.120 --> 00:16:25.600
फॉल्ट टॉलरेंस भी एक बहुत बड़ी खुबी है

00:16:25.600 --> 00:16:28.980
अगर रिफ्रेश के दौरान एक डेटा सोर्स फेल हो जाता है

00:16:28.980 --> 00:16:29.980
तो बाकी पूरा हो सकता है

00:16:29.980 --> 00:16:33.840
और आपको पाइपलाइंग फेल के बजाए एक स्पष्ट एरर मैसेज मिलता है

00:16:33.840 --> 00:16:38.020
ये अकेला ही प्रासेसिंग के समय और अंदाजों पर होने वाली मेहनत को बचाता है

00:16:38.020 --> 00:16:42.600
स्वाभाविक सवाल ये है कि क्या ये वास्ता में विशेश डेटा इंजिनियर्ण की जरूरत को कम करता है

00:16:42.600 --> 00:16:48.140
अगर एक मार्केटिंग अनलेस्ट बिना एक बिलाइंग कोड लिखे कई सोर्स से पाइपलाइन दना सकता है

00:16:48.140 --> 00:16:53.760
तो क्या अभी भी एक समर्पित E.T.L. टीम चाहिए प्यावारी कूप से इसका जवाब ठोड़ा पेचीता है

00:16:53.760 --> 00:16:58.480
साधारन दोहराव वाले काम शायद पूरी तरह सेल्फ सर्विस में चले जाए

00:16:58.480 --> 00:17:06.960
लेकिन जटिल पाइपलाइन के लिए अनुभवी इंजिनियर की निगरानी और आर्किटेक्चर कौशल की अब भी जरूरत होती है

00:17:06.960 --> 00:17:11.700
जो चीज बदलती है वो यह है कि विशेशग अपने समय कैसे बिताते हैं

00:17:11.700 --> 00:17:16.040
डेटा सेट को री फॉर्मेट करने के छोटे मोटे अनुरोधों के बजाए

00:17:16.040 --> 00:17:24.510
वे अब स्केलेबल मॉडल बनाने और अनलेटिक्स शमताएं विखसित करने पर ध्यान दे सकते हैं

00:17:24.510 --> 00:17:30.190
तो राव वाला काम जिससे वे रोज परिशान होते थे अब जैन्ट स्क्वाइड जैसे टूल द्वारा संभाल लिया जाता है

00:17:30.190 --> 00:17:32.230
और यहीं से मुक्र समानतावर का सामने आथ

00:17:32.230 --> 00:17:38.850
जाए वो Microsoft Designer में AI Power Designer हो या Fabric में AI Assisted Data Play Pattern एक ही है

00:17:38.850 --> 00:17:43.610
मेहनत वाला काम हटा दें जहां जरूरी हुआ इंसारी समझ को बनाए रगे

00:17:43.610 --> 00:17:46.970
Content Team में और Data Team में उतनी अलग नहीं है जितना भी दिखती है

00:17:46.970 --> 00:17:51.670
दोनों ही एसेट बना रहे हैं दोनों के workflow बार बार होने वाले आसानी से automate हो सकने वाले

00:17:51.670 --> 00:17:57.290
कामों में उल्जे हैं और अब M368 पर दोनों के पास ऐसे टूल हैं जो उन कामों को संभालने लगे हैं

00:17:57.290 --> 00:18:04.330
एक एकोसिस्टम दो क्रांथिया ज्यादा तर वेबसाइक, Creative Team और Data Team और को अलग अलग दुनिया मानते हैं

00:18:04.330 --> 00:18:06.910
Marketing कहानी बनाती है, Analytics प्रभाव को मापता है

00:18:06.910 --> 00:18:11.730
लेकिन असल में ये workflow लगातारे एक दूसरे से जुड़े होते हैं

00:18:11.730 --> 00:18:14.030
सोशल पोस्ट लाइफ होने के बाद कोई campaign खतम नहीं हो जाता

00:18:14.030 --> 00:18:16.870
Creative फैसले पर भावित करते हैं कि क्या मापा जाए

00:18:16.870 --> 00:18:18.910
और Data अगले creative दौर को अकार देता है

00:18:18.910 --> 00:18:21.890
उन्हें अलग-अलग हिस्सों में बाटने से ये छिप जाता है

00:18:21.890 --> 00:18:23.370
कि दोनों एक ही चुनोती पर निर्भर है

00:18:23.370 --> 00:18:26.450
रोयनपूट को इतनी तेजी से उप्योग की लाइक बनाना कि वो माइने रखे

00:18:26.450 --> 00:18:30.050
इसलिए Microsoft Designer और Fabric Data Flow

00:18:30.050 --> 00:18:31.830
Gen2 में आए बदलाव जोड़े होई लगते हैं

00:18:31.830 --> 00:18:34.270
भले ही वे अलग-अलग समस्याओं को हल करते हूँ

00:18:34.270 --> 00:18:38.650
एक तरफ AI लेयाउट और ब्रांड निरंतरता की कठिन कामों में मदद कर रहा है

00:18:38.650 --> 00:18:43.490
दूसरी तरफ AI डेटा तयार करने के दोराव वाले कामों में हाथ बटा रहा है

00:18:43.490 --> 00:18:48.310
साथ मिलकर वे आइडिया से लेकर प्रणिणाम ट्रैक करने तक के समय को कम कर रहे हैं

00:18:48.310 --> 00:18:51.450
आप नकेवल दो अलग-अलग शेत्रों में प्रयास बचा रहे हैं

00:18:51.450 --> 00:18:53.470
बलकि उनके बीच की लूप को भी छोटा कर रहे हैं

00:18:53.470 --> 00:18:55.690
बलकि एक प्रोड़क्ट लाँच केमपन की कलब लगए

00:18:55.690 --> 00:18:57.690
क्रेटिव टीम डिजाइनर का उप्योग करके

00:18:57.690 --> 00:19:01.670
विज्वल्स प्रमोशनल बैनर, इमिल इमिज और इविट स्लाइट्स का पूरा सूर बनाती है

00:19:01.670 --> 00:19:02.250
माहे

00:19:02.250 --> 00:19:05.390
हर एसेट अपने आप ब्राइन केट के साथ अलाइन हो जाता है

00:19:05.390 --> 00:19:08.710
इसलिए किसी को रंगों को बदलने या सही लोगों ढोने की ज़रत नहीं पड़ती

00:19:08.710 --> 00:19:13.110
समनांतर में एनलेटिक स्टी में एक जैन टू डेटा फ्लो सेट करती है

00:19:13.110 --> 00:19:19.870
जो साइट ट्रैफिक, विग्यापन खर्च, इमेल एंगेजमेंट और वेबिनार उपस्तिती को एक तयार डेटा सेट में घीच लाता है

00:19:19.870 --> 00:19:27.970
जब कैम्पेन लाइव होता है, तो आप हर क्रेटिव एसेट को उसके प्रदर्शन के आकड़ों के साथ मिलान करने की स्तिधी में होते हैं

00:19:27.970 --> 00:19:29.270
यहां विबन मायने रखते हैं

00:19:29.270 --> 00:19:32.050
डिजाइनर सिर्फ 365 में बनावा, कैनवा का क्लोन नहीं है

00:19:32.050 --> 00:19:34.430
यह आपके M366 संदर्व से जुड़ा है

00:19:34.430 --> 00:19:39.630
अगर कैम्पेन कंपनी केलेंडर में है, इमेज शेरपॉइंट में स्टोर है और ड्राफ टीम्स चैट में है

00:19:39.630 --> 00:19:43.010
तो AI लेआउट सुझाव शुरू करने के लिए इनका उप्योग कर सकता है

00:19:43.010 --> 00:19:45.970
Gen 2 अपने शेतर में भी इसी तरह काम करता है

00:19:45.970 --> 00:19:49.150
यह इनपूट स्रोतों के बीच कॉलम की समानता का पता लगाता है

00:19:49.150 --> 00:19:54.390
समानी करन का सुझाव देता है और Power BI में लोड करने से पहले डेटा अंतराल को चिनित करता है

00:19:54.390 --> 00:19:58.710
दोनों Raw Input और उप्योग योग आउटपुट के बीच के काम को कम करने के लिए

00:19:58.710 --> 00:20:01.570
वर्कफ्लो के अलग अलग कोनों से संदर्व का उप्योग कर रहे हैं

00:20:01.570 --> 00:20:04.070
यही वो साजा सिधानते जो दोनों को प्रेड़ करता है

00:20:04.070 --> 00:20:07.090
संदर्व जागरूपता के साथ बुधिमान सुझाव

00:20:07.090 --> 00:20:09.710
यह कोई जैनरेटिव जादू नहीं

00:20:09.710 --> 00:20:11.630
यह लक्षित आटोमेशन है जो उन संकेतों से प्रेड़ी थे

00:20:11.630 --> 00:20:13.530
जो आपका वातवारन पहले से ही पैदा कर रहा है

00:20:13.530 --> 00:20:16.890
आप M3D रिम्डेकर सिष्टम में जितना अधिक काम करेंगे

00:20:16.890 --> 00:20:18.810
AI उतने ही अधिक संकेत उठा पाएगा

00:20:18.810 --> 00:20:22.750
एक डिजाइन प्रॉम्ट जो आपके टाइप के बिना ही ओडियन्स सेग्मेंट को जान लेता है

00:20:22.750 --> 00:20:26.310
एक डेटा फ्लो जो यह देखता है कि आपका आधा विग्यापन खर्च अंटाग्ड है

00:20:26.310 --> 00:20:28.310
और पूछता है कि क्या आप इसे सुलजाना चाहते हैं

00:20:28.310 --> 00:20:30.090
यह क्यों लेक बार के दिखावें नहीं

00:20:30.090 --> 00:20:32.170
यह ऐसे पैटर्न है जो परियोज नौक है

00:20:32.170 --> 00:20:33.870
तरनी कामकाज को बदल सकते हैं

00:20:33.870 --> 00:20:36.530
Microsoft के व्यापक दिरिश्टी खून से देखें

00:20:36.530 --> 00:20:40.530
तो यह इस पश्ट है कि वे AI फर्सकार यसल मॉडल की ओर बढ़ रहे हैं

00:20:40.530 --> 00:20:42.590
अलग थलग AI नहीं

00:20:42.590 --> 00:20:44.630
बलकि आपके द्वारा उपयोग किये जाने वाले टूल्स में

00:20:44.630 --> 00:20:47.790
अंतरनिहित AI जो आपके अपने डेटा पर आधारित हो

00:20:47.790 --> 00:20:49.850
इस मॉडल की शक्ति है कि

00:20:49.850 --> 00:20:52.650
कुदपात के AI में किये गए सुधारक सब दूसरे पर भी लागू किये जा सकते

00:20:52.650 --> 00:20:56.550
ब्रैंड कंसिस्टेंसी लॉजिक जो डिजाइन रोग के लिया उट को संरेखित रखता है

00:20:56.550 --> 00:21:01.050
एक दिन पावर बी आई पावर बी आई में डेटा विजवल्स को समान पैचान देने में मदद कर सकता है

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जेन टोए में संगती का पता लगाने की शमता किसी के प्रस्तुती देने से पहले ही वर्ड बिजस्स केस के भी तरह संगत नमबर को चिमित कर सकती है

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एक ऐसा सवाल उठाता है जिस पर विचार करना जरूरी है

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यदि AI रचनात्मक और विशलेचनात्मक कारियों को समान रूप से मारदर्शन दे सकता है

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तो हम एक एक एक डैश्बोर्ट से कितने दूर हैं

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जहां आप ऐसेट डिजाइन करें, दर्शकों को लक्षित करें, अभियान लांच करें

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और प्रदर्शन डेटा को एक ही जगह देख सकें

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याब कोई कोरी कलपना में इंटे मुझूद है

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बस उन्हें अभी तक एक ही जगह पर जोड़ा नहीं गया है

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जो संगठन पहले से दोनों टूल्स का उप्योग कर रहे हैं

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उनके लिए तका लावस बश्ट है

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आप मैनूल एक्सपोर्ट, इमेल हैंड आफ और अपडेट में देरी के बिना

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जो अभियानों को धीमा करते थे

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ब्रैंट स्टूर्ट डिलिंग को लाई प्रदर्शन डेटा के साथ संरेकित कर सकते हैं

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बलकि इसमें गलतियों की संभावना भी कम है

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रचनात्मक टीम परिणाम लगभग वास्तिक समय में देख पाती है

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इनलेटिक्स टीम देख सकती है कि कौन से एसे परदाम दे रहे हैं

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और अभियान चलने के दौरान ही समयोजन हो जाते हैं

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न की बाद में समिक्षा के समय

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और आगे एक नई लहर आने वाली है

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ऐसा AI जो सिफ व्यक्तिकत अप्स के अंदर काम नहीं करेगा

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बलकि उमकी बीस समन्वे करेगा

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तब ही अभियान मैसेजिंग में बदलाव सुचालेत रूप से

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डिजाइनर में अपडेटेड विज्वल्स को ट्रिगर कर सकता है

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आपके डेटा फ्लो में टैगिंग नियमों को समायुजित कर सकता है

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और बिना आपके हस्तक शेप के आपके डैशबूर्ड पर ताजा एनरिक्स पहुचा सकता है