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AI Ready का भविष्य एआई को बिना किसी प्रतिबंध के ई-कॉमर्स पर कब्ज़ा करने की अनुमति देना नहीं है, बल्कि एआई को स्पष्ट टूल अनुमतियों, अनुमोदन नोड्स, डेटा सुरक्षा और ऑडिट रिकॉर्ड के साथ अधिक जटिल कार्यों को संभालने की अनुमति देना है। मल्टीमॉडल और एजेंटिक एआई दोनों को सहायता प्राप्त, ऑडिटेड, कम जोखिम वाले स्वचालन से विकसित होना चाहिए।
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क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म एआई ई-कॉमर्स टूल की कुंजी प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म से डेटा को एक सामान्य पेलोड में परिवर्तित करना और फिर इसे विश्लेषण के लिए AI Ready गेटवे पर सबमिट करना है। टूल को सीधे आइटम, स्टॉक या कीमतों को संशोधित नहीं करना चाहिए, बल्कि पहले स्टॉक जोखिम, धीमी गति से चलने वाली वस्तुओं और पुनःपूर्ति अनुशंसाओं जैसी ऑडिट योग्य रिपोर्ट तैयार करनी चाहिए।
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स्कीमा एआई को मतिभ्रम को पूरी तरह से खत्म करने की अनुमति नहीं दे सकती है, लेकिन यह सिस्टम में त्रुटियों के प्रवेश की संभावना को काफी कम कर सकती है। AI Ready को प्रॉम्प्ट, डेटा स्कीमा, आउटपुट स्कीमा, फील्ड व्हाइटलिस्ट, सत्यापन विफलता हैंडलिंग और मानवीय समीक्षा को प्रक्रियाओं के एक सेट में एकीकृत करना चाहिए।
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AI Ready प्रोटोकॉल को AI क्षमताओं को "प्रॉम्प्ट" से प्रबंधनीय एपीआई घटनाओं तक बढ़ाना चाहिए। प्रत्येक अनुरोध में आशय, स्रोत, संदर्भ, डेटा, बाधाएं और निष्क्रियता कुंजी शामिल होनी चाहिए; वेबहुक में टाइमस्टैम्प, नॉनस, हस्ताक्षर और रीप्ले सुरक्षा होनी चाहिए।
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बड़े पैमाने पर मैगेंटो/एडोब कॉमर्स में AI अपनाना करते समय, डेटा डिसेन्सिटाइजेशन केवल पहला कदम है। गोपनीयता और अनुपालन जोखिमों को कम करने के लिए उद्यमों को डेटा न्यूनतमकरण, फ़ील्ड व्हाइटलिस्टिंग, आपूर्तिकर्ता डीपीए, डेटा क्षेत्र प्रतिबंध, अवधारण अवधि, ऑडिट लॉग, मानवीय समीक्षा और हटाने की प्रक्रियाओं की भी आवश्यकता होती है।
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एआई उपयोगकर्ता के इरादे, प्रचार प्रभावशीलता और उत्पाद मिश्रण का विश्लेषण करने में मैगेंटो/एडोब कॉमर्स की सहायता कर सकता है, लेकिन वैयक्तिकृत छूट और गतिशील मूल्य निर्धारण में निष्पक्षता, सकल लाभ, नियम, ब्रांड विश्वास और मानवीय अनुमोदन सीमाएं होनी चाहिए। एआई पहले "सुझाव और अनुकरण" करने के लिए सबसे उपयुक्त है, और फिर इसे नियम इंजन या मनुष्यों द्वारा अनुमोदित किया जाता है।
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Magento/Adobe कॉमर्स के लिए AI कार्यों को सिंक्रनाइज़ेशन को अवरुद्ध करने से बचना चाहिए। बैच अनुवाद, उत्पाद सामग्री निर्माण और रिपोर्ट विश्लेषण एसिंक/बल्क, संदेश कतार या पृष्ठभूमि उपभोक्ताओं के लिए उपयुक्त हैं; ग्राफक्यूएल जेनरेटेड, ऑडिटेड या कैश्ड AI आउटपुट की हेडलेस फ्रंट-एंड क्वेरी के लिए उपयुक्त है।
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मैगेंटो 2 / एडोब कॉमर्स बड़े पैमाने पर, बहु-स्टोर, बहुभाषी और जटिल प्रचार परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है, लेकिन जितने अधिक डेटा स्तर और नियम होंगे, परिचालन लागत उतनी ही अधिक होगी। AI Ready का मूल्य प्लेटफ़ॉर्म क्षमताओं को प्रतिस्थापित करना नहीं है, बल्कि डेटा को व्यवस्थित करने, नियमों को सारांशित करने, समीक्षा प्रक्रियाओं को स्थापित करने और क्रॉस-टीम संचालन में घर्षण को कम करने में सहायता करना है।
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ओपनकार्ट AI अपनाना करने के बाद, वास्तव में प्रबंधित करने की आवश्यकता है "कौन कौन से कार्यों को ट्रिगर कर सकता है, कौन सा डेटा पढ़ा जा सकता है, कौन से फ़ील्ड वापस लिखे जा सकते हैं, और कितने टोकन खर्च किए गए हैं।" सभी प्रशासकों को उच्च-विशेषाधिकार प्राप्त एपीआई कुंजी साझा करने के बजाय AI Ready को उपयोगकर्ता समूह अनुमतियों, कार्य बजट, ऑडिट लॉग और अपवाद अलर्ट के साथ जोड़ा जाना चाहिए।
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ओपनकार्ट स्मार्ट शॉपिंग गाइड को एआई को उत्पादों को हवा में अनुशंसित नहीं करने देना चाहिए, बल्कि एआई को उपभोक्ताओं की प्राकृतिक भाषा की जरूरतों को बजट, श्रेणियों, उपयोगों, विशिष्टताओं और प्रतिबंधों में विभाजित करने देना चाहिए, और फिर अनुशंसा परिणामों को फ़िल्टर करने के लिए ओपनकार्ट के वास्तविक उत्पाद डेटा और स्टॉक का उपयोग करना चाहिए।
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