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।
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।
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।
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।