This is crazy...
— Angry Tom (@AngryTomtweets) June 18, 2025
Head AI just launched the world’s first AI Marketer, capable of doing the work of a 100-person marketing team.
It handles influencer campaigns, affiliate programs, and even cold outreach, automatically.
Here’s how it works: ๐ pic.twitter.com/wCrhVCgowv
Turning Marketing into Electricity: A Vision for the Future
In every era of transformation, a single metaphor emerges that captures the magnitude of change. For the early 20th century, it was electricity. What began as a marvel—sparks, wires, generators—soon became invisible infrastructure. Factories no longer needed steam engines in every room. Homes no longer relied on candles. Power became ambient, reliable, and assumed.
Today, marketing stands where energy once did: powerful, essential, yet inefficiently distributed and labor-intensive. The audacious vision before us is this—what if marketing became electricity? What if growth flowed through businesses as effortlessly as current through a wire, always on, intelligently regulated, and accessible to all?
It’s a seductive idea. And while we are not there yet, the outlines of that future are beginning to glow.
The Vision: Marketing as a Utility, Not a Struggle
To imagine marketing as electricity is to imagine a world where customer acquisition, engagement, retention, and brand-building are no longer heroic efforts repeated every quarter—but continuous, adaptive processes embedded into the fabric of the business.
In this future, companies don’t “run campaigns” so much as they plug in.
Just as electricity is generated, transmitted, and consumed without most users understanding turbines or grids, marketing would operate through an invisible intelligence layer. Data flows in. Signals are interpreted. Messages adjust in real time. Growth emerges as an output, not a daily obsession.
This is not merely about efficiency. It is about democratization.
Historically, great marketing has favored those with scale—big budgets, elite agencies, and deep expertise. A marketing-as-utility model lowers that barrier. Startups, creators, nonprofits, and small businesses gain access to the same adaptive intelligence as multinational firms, much as rural towns gained power once grids expanded.
In practical terms, this future system would:
Continuously ingest data from commerce, content, social platforms, and devices
Detect shifts in consumer intent before they become obvious
Allocate spend dynamically across channels without manual optimization
Personalize messaging without fragmenting brand identity
Self-regulate frequency, compliance, and privacy to avoid overload
Marketing becomes less like a battlefield and more like climate control—subtle, responsive, and always working in the background.
The Present Reality: AI as a Patchwork Power Grid
Despite the poetry of the vision, the truth is sobering: the technology to fully realize it does not yet exist.
What we have today is not a unified grid, but a patchwork of generators.
Artificial intelligence has made impressive inroads into marketing, but mostly through incremental automation. So-called agentic AI systems—autonomous or semi-autonomous agents—handle discrete tasks: writing copy, designing creatives, segmenting audiences, testing variations, analyzing performance.
Generative models can draft thousands of ad variations in seconds. Machine learning systems can predict churn, identify lookalike audiences, and optimize bids faster than any human team. Enterprise platforms like Adobe, HubSpot, Salesforce, and Google are embedding AI into every layer of their stacks.
In many organizations, these tools have already:
Cut campaign setup times by 30–50%
Increased experimentation velocity by orders of magnitude
Shifted marketers’ time from execution to oversight
But this is not electricity yet.
These systems still require human coordination. Data pipelines break. Models hallucinate. Tools don’t speak fluently to one another. Optimization happens locally, not globally. The result is progress—but fragmented progress.
We are, at best, in the era of private generators and neighborhood grids.
Why Humans Remain the Circuit Breakers
One of the most persistent myths surrounding AI-driven marketing is that humans will eventually become unnecessary. This misunderstands both marketing and intelligence itself.
Marketing is not physics. It is psychology, culture, timing, ethics, and trust.
AI can optimize for clicks—but not for long-term legitimacy. It can test language—but not always grasp historical trauma, cultural nuance, or moral boundaries. It can detect patterns—but not decide which patterns should not be exploited.
Humans remain essential as:
Ethical governors, preventing manipulation and erosion of trust
Creative catalysts, introducing novelty that data alone cannot predict
Strategic architects, aligning growth with mission and values
Crisis navigators, adapting when the world breaks its own patterns
In the electricity metaphor, humans are not obsolete—they are the grid operators, safety regulators, and system designers. AI may handle the current, but humans decide where power flows and where it must be cut off.
The future, then, is not autonomous marketing—but augmented marketing: a partnership in which machines execute at scale and humans provide meaning, restraint, and direction.
Friction Points: What Could Break the Grid
Every grand infrastructure dream encounters resistance, and this one is no exception.
1. Opacity and Trust
Many AI systems remain “black boxes,” making decisions that even their creators cannot fully explain. In marketing, where accountability matters, this opacity creates legal and reputational risk.
2. Data Privacy and Governance
Regulations like GDPR and emerging AI laws demand transparency, consent, and control. A fully autonomous marketing system must be compliant by design, not retrofitted after scandals.
3. Energy and Environmental Costs
Ironically, the computational demands of large AI models consume vast amounts of electricity. A future where marketing becomes “electric” must reconcile with sustainability, not undermine it.
4. Homogenization Risk
If everyone plugs into the same intelligence layer, brand voices may converge. Differentiation—the soul of marketing—could erode unless creativity is deliberately preserved.
5. Access Inequality
Without thoughtful design, the most advanced systems may remain accessible only to the largest players, reinforcing rather than reducing inequality.
These challenges are not footnotes. They are design constraints that will determine whether this future empowers or diminishes.
The Road Forward: From Automation to Infrastructure
History suggests that transformative utilities do not arrive fully formed. Electricity took decades—from experimental generators to standardized grids, from elite access to mass adoption.
Marketing will follow a similar arc.
In the near term, we will see proto-grids emerge in constrained environments: e-commerce, subscription platforms, creator ecosystems, and digital-first brands. Over time, as models become more interoperable, transparent, and efficient, these systems will begin to resemble true infrastructure rather than clever tools.
Breakthroughs in areas like edge computing, synthetic data, privacy-preserving AI, and even neuromorphic hardware could accelerate the shift dramatically.
By the early 2030s, marketing may not yet be electricity—but it may finally feel like a utility rather than a grind.
Conclusion: Flipping the Switch—Carefully
The idea of turning marketing into electricity is not just a metaphor. It is a design philosophy—a call to build systems that are ambient, adaptive, and equitable rather than brittle, manual, and exclusionary.
We are not there yet. But we are closer than we have ever been.
The future of marketing will not be powered by machines alone, nor safeguarded by humans alone. It will emerge from their fusion—where intelligence scales without losing wisdom, and automation accelerates without erasing humanity.
The switch is within reach. The real challenge is not whether we can flip it—but whether we do so with intention, restraint, and imagination.
If we succeed, marketing will no longer feel like friction.
It will feel like power.
Our marketing team is just me and ~40 AI agents.
— Jacob Bank (@jebank) May 24, 2025
I finally got around to putting them into an "org chart", and it's actually really cool to see!
Plus, laying them out this way by sub-function (social media, blog, email, community, partners, etc) has given me a bunch of ideas of… pic.twitter.com/vi4FLZFfSA
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคो เคฌिเคเคฒी เคฎें เคฌเคฆเคฒเคจा: เคญเคตिเคท्เคฏ เคी เคเค เคชเคฐिเคเคฒ्เคชเคจा
เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจ เคे เคนเคฐ เคฏुเค เคฎें เคोเค-เคจ-เคोเค เคเคธा เคฐूเคชเค เคเคญเคฐเคคा เคนै เคो เคฌเคฆเคฒाเคต เคी เคตिเคถाเคฒเคคा เคो เคชเคเคก़ เคฒेเคคा เคนै। เคฌीเคธเคตीं เคธเคฆी เคी เคถुเคฐुเคเคค เคฎें เคตเคน เคฐूเคชเค เคฅा—เคฌिเคเคฒी। เคो เคเคญी เคเค เคเคฎเคค्เคाเคฐ เคนुเค เคเคฐเคคी เคฅी—เคिंเคाเคฐिเคฏाँ, เคคाเคฐ, เคเคจเคฐेเคเคฐ—เคตเคนी เคเคฒ्เคฆ เคนी เค เคฆृเคถ्เคฏ เค เคตเคธंเคฐเคเคจा เคฌเคจ เคเค। เคाเคฐเคाเคจों เคो เค เคฌ เคนเคฐ เคเคฎเคฐे เคฎें เคญाเคช เคे เคंเคเคจ เคจเคนीं เคाเคนिเค เคฅे। เคเคฐों เคो เคฎोเคฎเคฌเคค्เคคिเคฏों เคชเคฐ เคจिเคฐ्เคญเคฐ เคจเคนीं เคฐเคนเคจा เคชเคก़ा। เคเคฐ्เคा เคธเคฐ्เคตเคต्เคฏाเคชी, เคญเคฐोเคธेเคฎंเคฆ เคเคฐ เคธ्เคตाเคญाเคตिเค เคนो เคเค।
เคเค เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเคธी เคฎुเคाเคฎ เคชเคฐ เคเคก़ी เคนै เคเคนाँ เคเคญी เคเคฐ्เคा เคฅी—เคถเค्เคคिเคถाเคฒी, เค เคจिเคตाเคฐ्เคฏ, เคฒेเคिเคจ เค เคธเคฎाเคจ เคฐूเคช เคธे เคตिเคคเคฐिเคค เคเคฐ เค เคค्เคฏเคงिเค เคถ्เคฐเคฎ-เคธाเคง्เคฏ। เคนเคฎाเคฐे เคธाเคฎเคจे เคเค เคธाเคนเคธी เคเคฒ्เคชเคจा เคนै: เค्เคฏा เคนो เค เคเคฐ เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคญी เคฌिเคเคฒी เคฌเคจ เคाเค? เค्เคฏा เคนो เค เคเคฐ เคตिเคाเคธ เคต्เคฏเคตเคธाเคฏों เคฎें เคเคธे เคฌเคนเคจे เคฒเคे เคैเคธे เคคाเคฐों เคฎें เคเคฐंเค—เคนเคฎेเคถा เคाเคฒू, เคฌुเคฆ्เคงिเคฎाเคจी เคธे เคจिเคฏंเคค्เคฐिเคค, เคเคฐ เคธเคฌเคे เคฒिเค เคธुเคฒเคญ?
เคฏเคน เคตिเคाเคฐ เคเคเคฐ्เคทเค เคนै। เคเคฐ เคญเคฒे เคนी เคนเคฎ เค เคญी เคตเคนाँ เคจเคนीं เคชเคนुँเคे เคนों, เคญเคตिเคท्เคฏ เคी เคฐूเคชเคฐेเคाเคँ เค เคฌ เคเคฎเคเคจे เคฒเคी เคนैं।
เคชเคฐिเคเคฒ्เคชเคจा: เคธंเคเคฐ्เคท เคจเคนीं, เคเค เคเคชเคฏोเคिเคคा เคे เคฐूเคช เคฎें เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคो เคฌिเคเคฒी เคे เคฐूเคช เคฎें เคฆेเคเคจा เคเคธ เคฆुเคจिเคฏा เคी เคเคฒ्เคชเคจा เคเคฐเคจा เคนै เคเคนाँ เค्เคฐाเคนเค เค เคงिเค्เคฐเคนเคฃ, เคुเคก़ाเคต, เคช्เคฐเคคिเคงाเคฐเคฃ เคเคฐ เคฌ्เคฐांเคก-เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เค เคฌ เคนเคฐ เคคिเคฎाเคนी เคฆोเคนเคฐाเค เคाเคจे เคตाเคฒे เคตीเคฐเคคाเคชूเคฐ्เคฃ เคช्เคฐเคฏाเคธ เคจเคนीं เคฐเคน เคाเคคे—เคฌเคฒ्เคि เคต्เคฏเคตเคธाเคฏ เคे เคคाเคจे-เคฌाเคจे เคฎें เคฌुเคจी เคนुเค, เคจिเคฐंเคคเคฐ เคเคฐ เค เคจुเคूเคฒเคจเคถीเคฒ เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคँ เคฌเคจ เคाเคคे เคนैं।
เคเคธ เคญเคตिเคท्เคฏ เคฎें เคंเคชเคจिเคฏाँ “เคैंเคชेเคจ เคเคฒाเคคी” เคจเคนीं เคนैं—เคตे เคฌเคธ เคช्เคฒเค-เคเคจ เคเคฐเคคी เคนैं।
เคैเคธे เคฌिเคเคฒी เคा เคเคค्เคชाเคฆเคจ, เคตिเคคเคฐเคฃ เคเคฐ เคเคชเคญोเค เคฌिเคจा เคฏเคน เคाเคจे เคนोเคคा เคนै เคि เคเคฐเคฌाเคเคจ เคฏा เค्เคฐिเคก เคैเคธे เคाเคฎ เคเคฐเคคे เคนैं, เคตैเคธे เคนी เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเค เค เคฆृเคถ्เคฏ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा-เคชเคฐเคค เคे เค़เคฐिเคฏे เคธंเคाเคฒिเคค เคนोเคी। เคกेเคा เค ंเคฆเคฐ เคเคคा เคนै। เคธंเคेเคค เคธเคฎเคे เคाเคคे เคนैं। เคธंเคฆेเคถ เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคธเคฎเคฏ เคฎें เคขเคฒเคคे เคนैं। เคตिเคाเคธ เคเค เคชเคฐिเคฃाเคฎ เคฌเคจ เคाเคคा เคนै—เคฐोเค़เคฎเคฐ्เคฐा เคी เคिंเคคा เคจเคนीं।
เคฏเคน เคेเคตเคฒ เคฆเค्เคทเคคा เคी เคฌाเคค เคจเคนीं เคนै। เคฏเคน เคฒोเคเคคंเคค्เคฐीเคเคฐเคฃ เคी เคฌाเคค เคนै।
เคเคคिเคนाเคธ เคฎें เคฎเคนाเคจ เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเคจ्เคนीं เคे เคชเค्เคท เคฎें เคฐเคนी เคนै เคिเคจเคे เคชाเคธ เคชैเคฎाเคจा, เคฌเคก़े เคฌเคเค, เคถीเคฐ्เคท เคเคेंเคธिเคฏाँ เคเคฐ เคเคนเคฐी เคตिเคถेเคทเค्เคเคคा เคฐเคนी เคนै। เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค-เคเค़-เค-เคฏूเคिเคฒिเคी เคฎॉเคกเคฒ เคเคธ เคฌाเคงा เคो เคคोเคก़เคคा เคนै। เคธ्เคाเคฐ्เคเค เคช्เคธ, เค्เคฐिเคเคเคฐ्เคธ, เคैเคฐ-เคฒाเคญเคाเคฐी เคธंเคธ्เคฅाเคँ เคเคฐ เคोเคे เคต्เคฏเคตเคธाเคฏ เคญी เคเคธी เค เคจुเคूเคฒเคจเคถीเคฒ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคคเค เคชเคนुँเค เคชाเคคे เคนैं เคिเคธ เคคเค เคฌเคนुเคฐाเคท्เค्เคฐीเคฏ เคंเคชเคจिเคฏाँ—เค ीเค เคตैเคธे เคนी เคैเคธे เค्เคฐिเคก เคे เคตिเคธ्เคคाเคฐ เคे เคฌाเคฆ เคฆूเคฐ-เคฆเคฐाเค़ เคे เคเคธ्เคฌों เคคเค เคฌिเคเคฒी เคชเคนुँเคी।
เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ เคฎें, เคฏเคน เคญเคตिเคท्เคฏ เคी เคช्เคฐเคฃाเคฒी:
เคॉเคฎเคฐ्เคธ, เคंเคेंเค, เคธोเคถเคฒ เคช्เคฒेเคเคซॉเคฐ्เคฎ เคเคฐ เคกिเคตाเคเคธेเค़ เคธे เคกेเคा เคจिเคฐंเคคเคฐ เค्เคฐเคนเคฃ เคเคฐेเคी
เคเคชเคญोเค्เคคा เคी เคฎंเคถा เคฎें เคฌเคฆเคฒाเคต เคो เคธ्เคชเคท्เค เคนोเคจे เคธे เคชเคนเคฒे เคชเคนเคाเคจ เคฒेเคी
เคैเคจเคฒों เคे เคฌीเค เคฌเคเค เคो เคธ्เคตเคคः เคเคฐ เคเคคिเคถीเคฒ เคฐूเคช เคธे เคฌाँเคेเคी
เคฌ्เคฐांเคก เคชเคนเคाเคจ เคो เคคोเคก़े เคฌिเคจा เคธंเคฆेเคถों เคो เคต्เคฏเค्เคคिเคเคค เคฌเคจाเคเคी
เคซ़्เคฐीเค्เคตेंเคธी, เค เคจुเคชाเคฒเคจ เคเคฐ เคोเคชเคจीเคฏเคคा เคो เคธ्เคตเคฏं เคจिเคฏंเคค्เคฐिเคค เคเคฐेเคी เคคाเคि เคฅเคाเคจ เคเคฐ เคเคฒ्เคฒंเคเคจ เคจ เคนों
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคฏुเคฆ्เคงเคญूเคฎि เคธे เคเคฎ เคเคฐ เค्เคฒाเคเคฎेเค เคंเค्เคฐोเคฒ เคैเคธी เค เคงिเค เคฒเคेเคी—เคธूเค्เคท्เคฎ, เคช्เคฐเคคिเค्เคฐिเคฏाเคถीเคฒ เคเคฐ เคนเคฎेเคถा เคชृเคท्เค เคญूเคฎि เคฎें เคाเคฎ เคเคฐเคคी เคนुเค।
เคตเคฐ्เคคเคฎाเคจ เคตाเคธ्เคคเคตिเคเคคा: เคเคเค เคเค เคชैเคฌंเคฆ-เคฒเคा เคชाเคตเคฐ เค्เคฐिเคก
เคเคธ เคाเคต्เคฏाเคค्เคฎเค เคฆृเคท्เคि เคे เคฌाเคตเคूเคฆ เคธเค्เคाเค เคเค ोเคฐ เคนै: เคเคธे เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคธाเคाเคฐ เคเคฐเคจे เคตाเคฒी เคคเคเคจीเค เค เคญी เคฎौเคूเคฆ เคจเคนीं เคนै।
เคเค เคนเคฎाเคฐे เคชाเคธ เคเคीเคृเคค เค्เคฐिเคก เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เคि เค เคฒเค-เค เคฒเค เคเคจเคฐेเคเคฐ เคนैं।
เคृเคค्เคฐिเคฎ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคจे เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคฎें เคช्เคฐเคญाเคตเคถाเคฒी เคช्เคฐเคตेเคถ เคिเคฏा เคนै, เคฒेเคिเคจ เค เคงिเคเคคเคฐ เค्เคฐเคฎिเค เคธ्เคตเคाเคฒเคจ เคे เคฐूเคช เคฎें। เคคเคฅाเคเคฅिเคค เคเคेंเคिเค เคเคเค เคธिเคธ्เคเคฎ—เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคฏा เค เคฐ्เคง-เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคเคेंเค—เคตिเคถिเคท्เค เคाเคฐ्เคฏ เคธंเคญाเคฒเคคे เคนैं: เคॉเคชी เคฒिเคเคจा, เค्เคฐिเคเคिเคต เคกिเค़ाเคเคจ เคเคฐเคจा, เคเคกिเคฏंเคธ เคธेเคเคฎेंเคेเคถเคจ, เคตेเคฐिเคเคถเคจ เคेเคธ्เคिंเค เคเคฐ เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ।
เคเคจเคฐेเคिเคต เคฎॉเคกเคฒ เคธेเคंเคกों เคฎें เคนเค़ाเคฐों เคตिเค्เคाเคชเคจ เคตैเคฐिเคเคถเคจ เคคैเคฏाเคฐ เคเคฐ เคธเคเคคे เคนैं। เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค เคธिเคธ्เคเคฎ เคเคฐ्เคจ เคी เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी, เคฒुเค-เค เคฒाเคเค เคเคกिเคฏंเคธ เคชเคนเคाเคจ เคเคฐ เคฌोเคฒी เค เคจुเคूเคฒเคจ เคฎाเคจเคต เคीเคฎों เคธे เคเคนीं เคคेเค़ เคเคฐ เคธเคเคคे เคนैं। Adobe, HubSpot, Salesforce เคเคฐ Google เคैเคธे เคช्เคฒेเคเคซ़ॉเคฐ्เคฎ เค เคชเคจे เคธ्เคैเค्เคธ เคी เคนเคฐ เคชเคฐเคค เคฎें เคเคเค เคोเคก़ เคฐเคนे เคนैं।
เคเค เคธंเคเค เคจों เคฎें เคเคจ เคूเคฒ्เคธ เคจे เคชเคนเคฒे เคนी:
เคैंเคชेเคจ เคธेเค-เค เคช เคธเคฎเคฏ เคो 30–50% เคคเค เคเคाเคฏा เคนै
เคช्เคฐเคฏोเค เคी เคเคคि เคो เคเค เคुเคจा เคฌเคข़ाเคฏा เคนै
เคฎाเคฐ्เคेเคเคฐ्เคธ เคा เคธเคฎเคฏ เคจिเคท्เคชाเคฆเคจ เคธे เคนเคाเคเคฐ เคจिเคเคฐाเคจी เคเคฐ เคฐเคฃเคจीเคคि เคชเคฐ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคिเคฏा เคนै
เคฒेเคिเคจ เคฏเคน เค เคญी เคฌिเคเคฒी เคจเคนीं เคนै।
เคเคจ เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏों เคो เค เคฌ เคญी เคฎाเคจเคตीเคฏ เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ เคाเคนिเค। เคกेเคा เคชाเคเคชเคฒाเคเคจ เคूเคเคคी เคนैं। เคฎॉเคกเคฒ เคญ्เคฐเคฎिเคค เคเคค्เคคเคฐ เคเคข़ เคฒेเคคे เคนैं। เคूเคฒ्เคธ เคเคชเคธ เคฎें เคธเคนเค เคธंเคตाเคฆ เคจเคนीं เคเคฐเคคे। เค เคจुเคूเคฒเคจ เคธ्เคฅाเคจीเคฏ เคนोเคคा เคนै, เคตैเคถ्เคตिเค เคจเคนीं। เคจเคคीเคा—เคช्เคฐเคเคคि, เคฒेเคिเคจ เคฌिเคเคฐी เคนुเค।
เคนเคฎ, เค เคงिเคเคคเคฎ, เคจिเคी เคเคจเคฐेเคเคฐ เคเคฐ เคฎोเคนเคฒ्เคฒा-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เค्เคฐिเคก เคे เคฏुเค เคฎें เคนैं।
เค्เคฏों เคंเคธाเคจ เค เคฌ เคญी เคธเคฐ्เคिเค เคฌ्เคฐेเคเคฐ เคนैं
เคเคเค-เคाเคฒिเคค เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคो เคฒेเคเคฐ เคธเคฌเคธे เคเคฎ เคฎिเคฅเค เคฏเคน เคนै เคि เค ंเคคเคคः เคंเคธाเคจ เค เคจाเคตเคถ्เคฏเค เคนो เคाเคँเคे। เคฏเคน เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเคฐ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा—เคฆोเคจों เคो เคเคฒเคค เคธเคฎเคเคจा เคนै।
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคญौเคคिเคी เคจเคนीं เคนै। เคฏเคน เคฎเคจोเคตिเค्เคाเคจ, เคธंเคธ्เคृเคคि, เคธเคฎเคฏ, เคจैเคคिเคเคคा เคเคฐ เคตिเคถ्เคตाเคธ เคนै।
เคเคเค เค्เคฒिเค เคे เคฒिเค เค เคจुเคूเคฒเคจ เคเคฐ เคธเคเคคा เคนै—เคฒेเคिเคจ เคฆीเคฐ्เคเคाเคฒिเค เคตैเคงเคคा เคे เคฒिเค เคจเคนीं। เคตเคน เคญाเคทा เคा เคชเคฐीเค्เคทเคฃ เคเคฐ เคธเคเคคा เคนै—เคฒेเคिเคจ เคเคคिเคนाเคธिเค เคเคाเคค, เคธांเคธ्เคृเคคिเค เคธंเคฆเคฐ्เคญ เคฏा เคจैเคคिเค เคธीเคฎाเคं เคो เคนเคฎेเคถा เคจเคนीं เคธเคฎเค เคชाเคคा। เคตเคน เคชैเคเคฐ्เคจ เคชเคนเคाเคจ เคธเคเคคा เคนै—เคฒेเคिเคจ เคฏเคน เคคเคฏ เคจเคนीं เคเคฐ เคธเคเคคा เคि เคिเคจ เคชैเคเคฐ्เคจों เคा เคถोเคทเคฃ เคจเคนीं เคนोเคจा เคाเคนिเค।
เคंเคธाเคจ เค เคฌ เคญी เคเคตเคถ्เคฏเค เคนैं, เค्เคฏोंเคि เคตे:
เคจैเคคिเค เคธंเคฐเค्เคทเค เคนैं, เคो เคนेเคฐเคซेเคฐ เคเคฐ เคตिเคถ्เคตाเคธ เคे เค्เคทเคฐเคฃ เคो เคฐोเคเคคे เคนैं
เคฐเคเคจाเคค्เคฎเค เคเคค्เคช्เคฐेเคฐเค เคนैं, เคो เคเคธी เคจเคตीเคจเคคा เคฒाเคคे เคนैं เคिเคธเคी เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी เคกेเคा เคจเคนीं เคเคฐ เคธเคเคคा
เคฐเคฃเคจीเคคिเค เคตाเคธ्เคคुเคाเคฐ เคนैं, เคो เคตिเคाเคธ เคो เคฎिเคถเคจ เคเคฐ เคฎूเคฒ्เคฏों เคธे เคोเคก़เคคे เคนैं
เคธंเคเค-เคจेเคตिเคेเคเคฐ เคนैं, เคो เคคเคฌ เคฆिเคถा เคฌเคฆเคฒเคคे เคนैं เคเคฌ เคฆुเคจिเคฏा เค เคชเคจे เคชैเคเคฐ्เคจ เคคोเคก़ เคฆेเคคी เคนै
เคฌिเคเคฒी เคे เคฐूเคชเค เคฎें, เคंเคธाเคจ เค เคช्เคฐाเคธंเคिเค เคจเคนीं—เคตे เค्เคฐिเคก เคเคชเคฐेเคเคฐ, เคธुเคฐเค्เคทा เคจिเคฏाเคฎเค เคเคฐ เคธिเคธ्เคเคฎ เคกिเค़ाเคเคจเคฐ เคนैं। เคเคเค เคเคฐंเค เคธंเคญाเคฒ เคธเคเคคा เคนै, เคฒेเคिเคจ เคฌिเคเคฒी เคเคนाँ เคฌเคนेเคी เคเคฐ เคเคนाँ เคाเคเคจी เคนै—เคฏเคน เคंเคธाเคจ เคคเคฏ เคเคฐเคคे เคนैं।
เคญเคตिเคท्เคฏ, เคเคธเคฒिเค, เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคจเคนीं เคฌเคฒ्เคि เคธंเคตเคฐ्เคงिเคค เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคนै—เคเค เคธाเคेเคฆाเคฐी เคเคนाँ เคฎเคถीเคจें เคชैเคฎाเคจे เคชเคฐ เคจिเคท्เคชाเคฆเคจ เคเคฐเคคी เคนैं เคเคฐ เคंเคธाเคจ เค เคฐ्เคฅ, เคธंเคฏเคฎ เคเคฐ เคฆिเคถा เคฆेเคคे เคนैं।
เคเคฐ्เคทเคฃ เคฌिंเคฆु: เค्เคฐिเคก เคो เค्เคฏा เคคोเคก़ เคธเคเคคा เคนै
เคนเคฐ เคฎเคนाเคจ เค เคตเคธंเคฐเคเคจा-เคธ्เคตเคช्เคจ เคो เคช्เคฐเคคिเคฐोเคง เคฎिเคฒเคคा เคนै, เคเคฐ เคฏเคน เคญी เค เคชเคตाเคฆ เคจเคนीं เคนै।
1. เคชाเคฐเคฆเคฐ्เคถिเคคा เคเคฐ เคตिเคถ्เคตाเคธ
เคเค เคเคเค เคธिเคธ्เคเคฎ เค เคฌ เคญी “เคฌ्เคฒैเค เคฌॉเค्เคธ” เคนैं। เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคฎें, เคเคนाँ เคเคตाเคฌเคฆेเคนी เค เคนเคฎ เคนै, เคฏเคน เค เคธ्เคชเคท्เคเคคा เคाเคจूเคจी เคเคฐ เคช्เคฐเคคिเคท्เค ाเคเคค เคोเคिเคฎ เคชैเคฆा เคเคฐเคคी เคนै।
2. เคกेเคा เคोเคชเคจीเคฏเคคा เคเคฐ เคถाเคธเคจ
GDPR เคเคฐ เคเคญเคฐเคคे เคเคเค เคाเคจूเคจ เคชाเคฐเคฆเคฐ्เคถिเคคा, เคธเคนเคฎเคคि เคเคฐ เคจिเคฏंเคค्เคฐเคฃ เคी เคฎाँเค เคเคฐเคคे เคนैं। เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคธिเคธ्เคเคฎ เคो เค เคจुเคชाเคฒเคจ เคกिเค़ाเคเคจ เคे เคธ्เคคเคฐ เคชเคฐ เคธुเคจिเคถ्เคिเคค เคเคฐเคจा เคนोเคा।
3. เคเคฐ्เคा เคเคฐ เคชเคฐ्เคฏाเคตเคฐเคฃीเคฏ เคฒाเคเคค
เคตिเคกंเคฌเคจा เคฏเคน เคนै เคि เคฌเคก़े เคเคเค เคฎॉเคกเคฒ เคญाเคฐी เคฎाเคค्เคฐा เคฎें เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคฌिเคเคฒी เคเคชเคค เคเคฐเคคे เคนैं। “เคเคฒेเค्เค्เคฐिเค” เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคा เคญเคตिเคท्เคฏ เคिเคाเค เคนोเคจा เคाเคนिเค, เคตिเคฐोเคงाเคญाเคธी เคจเคนीं।
4. เคเคเคฐूเคชเคคा เคा เคเคคเคฐा
เคฏเคฆि เคธเคญी เคเค เคนी เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा-เคชเคฐเคค เคธे เคुเคก़เคคे เคนैं, เคคो เคฌ्เคฐांเคก เคเคตाเค़ें เคเค-เคธी เคนो เคธเคเคคी เคนैं। เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคी เคเคค्เคฎा—เค เคฒเคाเคต—เคो เคाเคจเคฌूเคเคเคฐ เคฌเคाเคจा เคนोเคा।
5. เคชเคนुँเค เคी เค เคธเคฎाเคจเคคा
เคฌिเคจा เคธोเค-เคธเคฎเค เคे เคกिเค़ाเคเคจ เคे, เคธเคฌเคธे เคเคจ्เคจเคค เคธिเคธ्เคเคฎ เคेเคตเคฒ เคฌเคก़े เคिเคฒाเคก़िเคฏों เคคเค เคธीเคฎिเคค เคฐเคน เคธเคเคคे เคนैं, เค เคธเคฎाเคจเคคा เคเคाเคจे เคे เคฌเคाเคฏ เคฌเคข़ा เคธเคเคคे เคนैं।
เคฏे เคुเคจौเคคिเคฏाँ เคนाเคถिเค เคी เคจเคนीं เคนैं। เคฏเคนी เคตे เคธीเคฎाเคँ เคนैं เคो เคคเคฏ เคเคฐेंเคी เคि เคฏเคน เคญเคตिเคท्เคฏ เคธเคถเค्เคค เคเคฐेเคा เคฏा เคธीเคฎिเคค।
เคเคे เคा เคฐाเคธ्เคคा: เคเคोเคฎेเคถเคจ เคธे เค เคตเคธंเคฐเคเคจा เคคเค
เคเคคिเคนाเคธ เคฌเคคाเคคा เคนै เคि เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจเคाเคฐी เคเคชเคฏोเคिเคคाเคँ เคเค เคเคเคे เคฎें เคจเคนीं เคเคคीं। เคฌिเคเคฒी เคो เคฆเคถเคों เคฒเคे—เคช्เคฐเคฏोเคाเคค्เคฎเค เคเคจเคฐेเคเคฐ เคธे เคฎाเคจเคीเคृเคค เค्เคฐिเคก เคคเค, เคตिเคถिเคท्เค เคชเคนुँเค เคธे เคธाเคฐ्เคตเคญौเคฎिเค เค เคชเคจाเคจे เคคเค।
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคญी เคเคธी เคฐाเคน เคชเคฐ เคเคฒेเคी।
เคจिเคเค เคญเคตिเคท्เคฏ เคฎें, เคนเคฎें เคธीเคฎिเคค เคชเคฐिเคตेเคถों เคฎें เคช्เคฐोเคो-เค्เคฐिเคก เคฆिเคेंเคे: เค-เคॉเคฎเคฐ्เคธ, เคธเคฌ्เคธเค्เคฐिเคช्เคถเคจ เคช्เคฒेเคเคซ़ॉเคฐ्เคฎ, เค्เคฐिเคเคเคฐ เคเคोเคธिเคธ्เคเคฎ เคเคฐ เคกिเคिเคเคฒ-เคซเคฐ्เคธ्เค เคฌ्เคฐांเคก्เคธ। เคธเคฎเคฏ เคे เคธाเคฅ, เคैเคธे-เคैเคธे เคฎॉเคกเคฒ เค เคงिเค เคंเคเคฐเคเคชเคฐेเคฌเคฒ, เคชाเคฐเคฆเคฐ्เคถी เคเคฐ เคुเคถเคฒ เคนोंเคे, เคฏे เคธिเคธ्เคเคฎ เคूเคฒ्เคธ เคธे เค़्เคฏाเคฆा เค เคตเคธंเคฐเคเคจा เคैเคธे เคฒเคเคจे เคฒเคेंเคे।
เคเค เคंเคช्เคฏूเคिंเค, เคธिंเคฅेเคिเค เคกेเคा, เคช्เคฐाเคเคตेเคธी-เคช्เคฐिเค़เคฐ्เคตिंเค เคเคเค เคเคฐ เคจ्เคฏूเคฐोเคฎॉเคฐ्เคซिเค เคนाเคฐ्เคกเคตेเคฏเคฐ เคैเคธे เค्เคทेเคค्เคฐों เคฎें เคช्เคฐเคเคคि เคเคธ เคฌเคฆเคฒाเคต เคो เคคेเค़ เคเคฐ เคธเคเคคी เคนै।
2030 เคे เคถुเคฐुเคเคคी เคตเคฐ्เคทों เคคเค, เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคถाเคฏเคฆ เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคฌिเคเคฒी เคจ เคฌเคจे—เคฒेเคिเคจ เคตเคน เคเค เคธंเคเคฐ्เคท เคे เคฌเคाเคฏ เคเค เคเคชเคฏोเคिเคคा เค़เคฐूเคฐ เคฎเคนเคธूเคธ เคนोเคจे เคฒเคेเคी।
เคจिเคท्เคเคฐ्เคท: เคธ्เคตिเค เคชเคฒเคเคจा—เคธोเค-เคธเคฎเคเคเคฐ
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคो เคฌिเคเคฒी เคฎें เคฌเคฆเคฒเคจे เคा เคตिเคाเคฐ เคธिเคฐ्เคซ เคเค เคฐूเคชเค เคจเคนीं เคนै। เคฏเคน เคเค เคกिเค़ाเคเคจ เคฆเคฐ्เคถเคจ เคนै—เคเคธी เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏाँ เคฌเคจाเคจे เคा เคเคน्เคตाเคจ เคो เคจाเค़ुเค, เคฎैเคจुเค เคฒ เคเคฐ เคฌเคนिเคท्เคृเคค เคนोเคจे เคे เคฌเคाเคฏ เคชเคฐिเคตेเคถीเคฏ, เค เคจुเคूเคฒเคจเคถीเคฒ เคเคฐ เคจ्เคฏाเคฏเคธंเคเคค เคนों।
เคนเคฎ เค เคญी เคตเคนाँ เคจเคนीं เคชเคนुँเคे เคนैं। เคฒेเคिเคจ เคนเคฎ เคชเคนเคฒे เคธे เคเคนीं เค เคงिเค เค़เคฐीเคฌ เคนैं।
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคा เคญเคตिเคท्เคฏ เคจ เคคो เคेเคตเคฒ เคฎเคถीเคจों เคธे เคเคฒेเคा, เคจ เคนी เคेเคตเคฒ เคंเคธाเคจों เคธे เคธुเคฐเค्เคทिเคค เคฐเคนेเคा। เคตเคน เคเคจเคे เคธंเคฒเคฏเคจ เคธे เคเคจ्เคฎ เคฒेเคा—เคเคนाँ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคฌिเคจा เค्เคाเคจ เคोเค เคซैเคฒเคคी เคนै, เคเคฐ เคธ्เคตเคाเคฒเคจ เคฎाเคจเคตเคคा เคฎिเคाเค เคฌिเคจा เคเคคि เคฆेเคคा เคนै।
เคธ्เคตिเค เคนเคฎाเคฐी เคชเคนुँเค เคฎें เคนै। เค เคธเคฒी เคธเคตाเคฒ เคฏเคน เคจเคนीं เคि เคนเคฎ เคเคธे เคชเคฒเค เคธเคเคคे เคนैं เคฏा เคจเคนीं—เคฌเคฒ्เคि เคฏเคน เคนै เคि เค्เคฏा เคนเคฎ เคเคธे เคเคฐाเคฆे, เคธंเคฏเคฎ เคเคฐ เคเคฒ्เคชเคจाเคถीเคฒเคคा เคे เคธाเคฅ เคชเคฒเคเคคे เคนैं।
เคฏเคฆि เคนเคฎ เคธเคซเคฒ เคนुเค, เคคो เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเคฐ्เคทเคฃ เคจเคนीं เคฒเคेเคी।
เคตเคน เคถเค्เคคि เคฒเคेเคी।
Exploring AI Agentic Workflows: How Automation Learned to Think in 2025
In the early days of automation, machines followed scripts. Then they followed rules. Later, they followed models.
In 2025, automation has learned to think in workflows.
AI agentic workflows represent a decisive break from traditional automation paradigms. Instead of static pipelines or single-shot responses, these systems deploy agents—autonomous, reasoning-capable software entities that can plan, act, observe results, and adapt. What once required tightly managed human teams is now increasingly handled by coordinated swarms of artificial intelligence, operating with surprising independence.
Agentic workflows are no longer speculative. As of late 2025, they are actively reshaping industries—from healthcare and law to marketing, cybersecurity, and software development. What electricity did for physical labor, agentic AI is beginning to do for knowledge work: make power ambient, scalable, and invisible.
What Are AI Agentic Workflows?
At their core, agentic workflows mark a shift from linear automation to adaptive intelligence systems.
An AI agent is more than a model responding to prompts. It is an intelligent software entity that typically combines:
A large language model (LLM) for reasoning and planning
Tool access (APIs, databases, search, code execution)
Memory (short-term and long-term)
A feedback loop for reflection and adjustment
Unlike conventional AI systems that respond once and stop, agentic workflows unfold over time. Agents analyze a task, decompose it, execute actions, evaluate outcomes, revise their approach, and continue until a goal is met—or escalation is required.
If traditional automation is an assembly line, agentic AI is a self-managing factory.
What makes these workflows “agentic” is agency: the capacity to make decisions under uncertainty, select tools dynamically, and adapt strategy based on outcomes rather than instructions alone.
Key Differentiators
Autonomy
Agents handle end-to-end processes with minimal human intervention, reducing supervision overhead.
Adaptability
They respond to real-time signals and unexpected inputs, unlike rigid scripts.
Collaboration
Multiple specialized agents—researchers, planners, executors, reviewers—work together, mirroring high-performing human teams.
This makes agentic workflows particularly powerful for knowledge-intensive, context-rich work, where iteration, judgment, and synthesis matter more than speed alone.
The Architecture: Patterns That Make Agency Possible
Agentic workflows are not ad hoc improvisations. They are built on repeatable design patterns that have emerged through experimentation and real-world deployment.
1. The Reflection Pattern
Agents evaluate their own outputs, critique weaknesses, and revise responses. This internal feedback loop acts as a quality control system—an artificial conscience that improves results without external prompts.
2. Tool-Use Pattern
Agents extend beyond their training data by calling external tools: live search, databases, analytics platforms, CRMs, or code interpreters. This turns static models into living systems connected to the real world.
3. Reason-and-Act (ReAct) Pattern
Agents alternate between reasoning (“What should I do next?”) and acting (“Execute this step”), creating an iterative loop that resembles human problem-solving rather than one-shot prediction.
4. Planning and Decomposition
Complex goals are broken into sub-tasks. This reduces cognitive load on models, improves reliability, and allows parallel execution.
5. Multi-Agent Collaboration
Instead of one overloaded agent, tasks are distributed across specialists. One agent researches. Another plans. A third executes. A fourth reviews. The result is robustness through division of labor.
Memory as the Invisible Backbone
Short-term memory preserves context within a session. Long-term memory allows agents to learn across interactions, making systems progressively smarter rather than perpetually forgetful.
Modern orchestration tools—often with visual workflow editors—allow engineers to route tasks between agents, debug decisions, and tune performance. Agentic workflows are increasingly engineered systems, not experimental hacks.
Where Agentic Workflows Are Already Working
By 2025, agentic workflows have moved from demos to deployment. Across sectors, they are quietly replacing entire layers of manual coordination.
Healthcare: Revenue Cycle Management
Agents automate billing, coding, claims reconciliation, and patient communication—reducing errors, accelerating reimbursements, and freeing clinicians from administrative overload.
Legal and Compliance
Specialized agents review contracts, flag risks, suggest revisions, and ensure regulatory compliance—compressing weeks of work into hours.
Retail and Supply Chains
Inventory agents forecast demand, optimize reorders, manage suppliers, and respond to disruptions across global networks.
Cybersecurity
Agents monitor systems continuously, detect anomalies, investigate threats, and deploy countermeasures in real time—operating at machine speed against machine adversaries.
Customer Support
Using Retrieval-Augmented Generation (RAG), agents break queries into sub-questions, retrieve evidence, evaluate confidence, and assemble accurate, context-aware responses.
Software Development
Agentic workflows research bugs, propose architectures, write code in modular chunks, test outputs, and escalate to humans only when judgment is required.
Marketing and Growth
Agents analyze social signals, extract insights, manage conversations, optimize campaigns, and coordinate across channels—pushing marketing closer to a utility than a craft.
Document and Knowledge Processing
Business runbooks, SOPs, and internal knowledge bases are transformed into executable intelligence, enabling automated diagnostics and decision support.
In many cases, a single agentic workflow can now perform the equivalent work of several full-time employees—not by working harder, but by eliminating coordination costs.
2025: The Year Agentic AI Grew Up
This year marked a turning point. Enterprises learned—sometimes painfully—that agentic AI is powerful but not plug-and-play.
Key lessons from large-scale deployments include:
Start with clear business value, not technical novelty
Data quality matters more than model size
Security and access control must be designed in, not bolted on
Integration with legacy systems is often the hardest step
Scaling works best iteratively, not all at once
Human-AI collaboration outperforms full autonomy
Best-practice frameworks now emphasize production-grade reliability, observability, and governance. Agentic workflows are increasingly treated like critical infrastructure, not experimental tools.
Emerging trends include:
Advanced RAG systems that dynamically change retrieval strategies
Open-source optimization libraries for agent performance
New roles like “workflow engineers” and “AI operations designers”
Greater emphasis on explainability and auditability
The field is moving from art to discipline.
The Friction: What Still Breaks
Despite rapid progress, agentic workflows remain imperfect.
Hallucinations and Errors
Agents can still make confident but wrong decisions, especially under ambiguous conditions.
Over-Engineering
Complex multi-agent systems can collapse under their own weight if not carefully designed.
Ethical and Bias Risks
Autonomous decisions at scale amplify bias if guardrails are weak.
Scalability Challenges
Large datasets, massive codebases, and real-time constraints test system limits.
The most successful deployments follow a simple rule: autonomy where safe, humans where it matters.
Hybrid systems—AI execution with human checkpoints—consistently outperform fully autonomous or fully manual approaches.
Conclusion: From Automation to Intelligence Infrastructure
AI agentic workflows represent more than a technical advance. They signal a philosophical shift in how work gets done.
Automation no longer just executes instructions—it interprets goals.
Software no longer waits—it acts.
Systems no longer break silently—they reflect and adapt.
In many ways, agentic workflows are becoming the operating system of the AI-first enterprise. As tools mature and best practices solidify, they will increasingly fade into the background—doing for knowledge work what electricity did for physical labor.
The future will not belong to organizations with the biggest models, but to those who design the best workflows.
Agency, it turns out, is the real multiplier.
BREAKING ๐จ: Google launches Pomelli, a new Marketing AI Agent on @GoogleLabs, which can analyse your brand and generate marketing campaigns for you.
— TestingCatalog News ๐ (@testingcatalog) October 28, 2025
Available in the US, Canada, Australia and New Zealand
A year of Agents ๐ pic.twitter.com/OsTxeKr7ZY
เคเคเค เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เคी เคोเค: 2025 เคฎें เคเคोเคฎेเคถเคจ เคจे เคैเคธे “เคธोเคเคจा” เคธीเค เคฒिเคฏा
เคเคोเคฎेเคถเคจ เคे เคถुเคฐुเคเคคी เคฆौเคฐ เคฎें เคฎเคถीเคจें เคธ्เค्เคฐिเคช्เค เคा เคชाเคฒเคจ เคเคฐเคคी เคฅीं। เคซिเคฐ เคเคจ्เคนोंเคจे เคจिเคฏเคฎों เคा เคชाเคฒเคจ เคिเคฏा। เคฌाเคฆ เคฎें เคเคจ्เคนोंเคจे เคฎॉเคกเคฒ्เคธ เคा เค
เคจुเคธเคฐเคฃ เคिเคฏा।
2025 เคฎें เคเคोเคฎेเคถเคจ เคจे เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒो เคे เคฐूเคช เคฎें เคธोเคเคจा เคธीเค เคฒिเคฏा เคนै।
เคเคเค เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เคชाเคฐंเคชเคฐिเค เคเคोเคฎेเคถเคจ เคธे เคเค เคจिเคฐ्เคฃाเคฏเค เคเคฒांเค เคा เคช्เคฐเคคिเคจिเคงिเคค्เคต เคเคฐเคคे เคนैं। เคธ्เคฅिเคฐ เคชाเคเคชเคฒाเคเคจों เคฏा เคเค-เคฌाเคฐ เคे เคเคค्เคคเคฐों เคे เคฌเคाเคฏ, เคฏे เคธिเคธ्เคเคฎ เคเคेंเค्เคธ เคो เคคैเคจाเคค เคเคฐเคคे เคนैं—เคเคธी เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคธॉเคซ़्เคเคตेเคฏเคฐ เคเคाเคเคฏाँ เคो เคคเคฐ्เค เคเคฐ เคธเคเคคी เคนैं, เคฏोเคเคจा เคฌเคจा เคธเคเคคी เคนैं, เคाเคฐ्เคฏ เคเคฐ เคธเคเคคी เคนैं, เคชเคฐिเคฃाเคฎों เคा เค เคตเคฒोเคเคจ เคเคฐ เคธเคเคคी เคนैं เคเคฐ เคธ्เคตเคฏं เคो เคขाเคฒ เคธเคเคคी เคนैं। เคो เคाเคฎ เคเคญी เคเคก़ाเค เคธे เคช्เคฐเคฌंเคงिเคค เคฎाเคจเคต เคीเคฎों เคी เคฎाँเค เคเคฐเคคा เคฅा, เคตเคน เค เคฌ เคเคถ्เคเคฐ्เคฏเคเคจเค เคธ्เคตเคคंเคค्เคฐเคคा เคे เคธाเคฅ เคธเคฎเคจ्เคตिเคค เคเคเค เคुंเคกों เคฆ्เคตाเคฐा เคธंเคญाเคฒा เคा เคฐเคนा เคนै।
เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เค เคฌ เคธैเคฆ्เคงांเคคिเค เคจเคนीं เคฐเคนे। 2025 เคे เค ंเคค เคคเค, เคตे เคธ्เคตाเคธ्เคฅ्เคฏ เคธेเคตा เคเคฐ เค़ाเคจूเคจ เคธे เคฒेเคเคฐ เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค, เคธाเคเคฌเคฐ เคธुเคฐเค्เคทा เคเคฐ เคธॉเคซ़्เคเคตेเคฏเคฐ เคตिเคाเคธ เคคเค—เคเค เคเคฆ्เคฏोเคों เคो เคจเคฏा เคเคाเคฐ เคฆे เคฐเคนे เคนैं। เคैเคธे เคฌिเคเคฒी เคจे เคถाเคฐीเคฐिเค เคถ्เคฐเคฎ เคो เคฌเคฆเคฒा, เคตैเคธे เคนी เคเคेंเคिเค เคเคเค เค्เคाเคจ-เคเคงाเคฐिเคค เคाเคฐ्เคฏ เคो เคฌเคฆเคฒเคจे เคฒเคा เคนै: เคถเค्เคคि เคो เคชเคฐिเคตेเคถीเคฏ, เคธ्เคेเคฒेเคฌเคฒ เคเคฐ เค เคฆृเคถ्เคฏ เคฌเคจाเคคे เคนुเค।
เคเคเค เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เค्เคฏा เคนैं?
เคฎूเคฒ เคฐूเคช เคธे, เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เคฐेเคीเคฏ เคเคोเคฎेเคถเคจ เคธे เค เคจुเคूเคฒเคจเคถीเคฒ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏों เคी เคเคฐ เคฌเคฆเคฒाเคต เคนैं।
เคเค เคเคเค เคเคेंเค เคेเคตเคฒ เคช्เคฐॉเคฎ्เคช्เค เคชเคฐ เคช्เคฐเคคिเค्เคฐिเคฏा เคฆेเคจे เคตाเคฒा เคฎॉเคกเคฒ เคจเคนीं เคนोเคคा। เคตเคน เคเค เคฌुเคฆ्เคงिเคฎाเคจ เคธॉเคซ़्เคเคตेเคฏเคฐ เคเคाเค เคนोเคคा เคนै, เคिเคธเคฎें เคเคฎ เคคौเคฐ เคชเคฐ เคถाเคฎिเคฒ เคนोเคคे เคนैं:
เคคเคฐ्เค เคเคฐ เคฏोเคเคจा เคे เคฒिเค เคเค เคฒाเคฐ्เค เคฒैंเค्เคตेเค เคฎॉเคกเคฒ (LLM)
เคूเคฒ เคเค्เคธेเคธ (APIs, เคกेเคाเคฌेเคธ, เคธเคฐ्เค, เคोเคก เคจिเคท्เคชाเคฆเคจ)
เคฎेเคฎोเคฐी (เค เคฒ्เคชเคाเคฒिเค เคเคฐ เคฆीเคฐ्เคเคाเคฒिเค)
เคเคค्เคฎ-เคिंเคคเคจ เคเคฐ เคธเคฎाเคฏोเคเคจ เคे เคฒिเค เคซ़ीเคกเคฌैเค เคฒूเคช
เคชाเคฐंเคชเคฐिเค เคเคเค เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏों เคे เคตिเคชเคฐीเคค, เคो เคเค เคฌाเคฐ เคช्เคฐเคคिเค्เคฐिเคฏा เคฆेเคเคฐ เคฐुเค เคाเคคी เคนैं, เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เคธเคฎเคฏ เคे เคธाเคฅ เคुเคฒเคคे เคนैं। เคเคेंเค เคिเคธी เคाเคฐ्เคฏ เคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐเคคे เคนैं, เคเคธे เคนिเคธ्เคธों เคฎें เคฌाँเคเคคे เคนैं, เค्เคฐिเคฏाเคँ เคเคฐเคคे เคนैं, เคชเคฐिเคฃाเคฎों เคा เคฎूเคฒ्เคฏांเคเคจ เคเคฐเคคे เคนैं เคเคฐ เคฒเค्เคท्เคฏ เคชूเคฐा เคนोเคจे เคคเค—เคฏा เคฎाเคจเคต เคนเคธ्เคคเค्เคทेเคช เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคนोเคจे เคคเค—เค เคชเคจी เคฐเคฃเคจीเคคि เคो เคธंเคถोเคงिเคค เคเคฐเคคे เคฐเคนเคคे เคนैं।
เคฏเคฆि เคชाเคฐंเคชเคฐिเค เคเคोเคฎेเคถเคจ เคเค เค เคธेंเคฌเคฒी เคฒाเคเคจ เคนै, เคคो เคเคेंเคिเค เคเคเค เคเค เคธ्เคต-เคช्เคฐเคฌंเคงिเคค เคซैเค्เค्เคฐी เคนै।
เคเคจ्เคนें “เคเคेंเคिเค” เคฌเคจाเคจे เคตाเคฒी เคीเค़ เคนै เคเคेंเคธी—เค เคจिเคถ्เคिเคคเคคा เคฎें เคจिเคฐ्เคฃเคฏ เคฒेเคจे, เคเคคिเคถीเคฒ เคฐूเคช เคธे เคूเคฒ เคुเคจเคจे เคเคฐ เคेเคตเคฒ เคจिเคฐ्เคฆेเคถों เคे เคฌเคाเคฏ เคชเคฐिเคฃाเคฎों เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ เคฐเคฃเคจीเคคि เคฌเคฆเคฒเคจे เคी เค्เคทเคฎเคคा।
เคช्เคฐเคฎुเค เคญिเคจ्เคจเคคाเคँ
เคธ्เคตाเคฏเคค्เคคเคคा
เคเคेंเค เคจ्เคฏूเคจเคคเคฎ เคฎाเคจเคตीเคฏ เคนเคธ्เคคเค्เคทेเคช เคे เคธाเคฅ เคंเคก-เคू-เคंเคก เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคँ เคธंเคญाเคฒเคคे เคนैं।
เค
เคจुเคूเคฒเคจเคถीเคฒเคคा
เคตे เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคธเคฎเคฏ เคे เคธंเคेเคคों เคเคฐ เค
เคช्เคฐเคค्เคฏाเคถिเคค เคเคจเคชुเค เคชเคฐ เคช्เคฐเคคिเค्เคฐिเคฏा เคเคฐเคคे เคนैं।
เคธเคนเคฏोเค
เคเค เคตिเคถेเคทเค्เค เคเคेंเค—เคถोเคงเคเคฐ्เคคा, เคฏोเคเคจाเคाเคฐ, เคจिเคท्เคชाเคฆเค, เคธเคฎीเค्เคทเค—เคเค เคธाเคฅ เคाเคฎ เคเคฐเคคे เคนैं, เค ीเค เคเค्เค-เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เคฎाเคจเคต เคीเคฎों เคी เคคเคฐเคน।
เคเคธी เคाเคฐเคฃ เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เค्เคाเคจ-เคเคนเคจ เคเคฐ เคธंเคฆเคฐ्เคญ-เคธเคฎृเคฆ्เคง เคाเคฐ्เคฏों เคे เคฒिเค เคตिเคถेเคท เคฐूเคช เคธे เคช्เคฐเคญाเคตी เคนैं।
เคธंเคฐเคเคจा: เคตे เคชैเคเคฐ्เคจ เคो เคเคेंเคธी เคो เคธंเคญเคต เคฌเคจाเคคे เคนैं
เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เคคाเคค्เคाเคฒिเค เคช्เคฐเคฏोเค เคจเคนीं เคนैं। เคตे เคฆोเคนเคฐाเค เคा เคธเคเคจे เคตाเคฒे เคกिเค़ाเคเคจ เคชैเคเคฐ्เคจ เคชเคฐ เคเคงाเคฐिเคค เคนोเคคे เคนैं, เคो เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคฆुเคจिเคฏा เคे เคช्เคฐเคฏोเค เคเคฐ เคคैเคจाเคคी เคธे เคเคญเคฐे เคนैं।
1. เคฐिเคซ़्เคฒेเค्เคถเคจ เคชैเคเคฐ्เคจ
เคเคेंเค เค เคชเคจे เคนी เคเคเคเคชुเค เคा เคฎूเคฒ्เคฏांเคเคจ เคเคฐเคคे เคนैं, เคเคฎिเคฏों เคी เคเคฒोเคเคจा เคเคฐเคคे เคนैं เคเคฐ เคเคค्เคคเคฐों เคो เคธंเคถोเคงिเคค เคเคฐเคคे เคนैं। เคฏเคน เคंเคคเคฐिเค เคซ़ीเคกเคฌैเค เคฒूเคช เคฌाเคนเคฐी เคนเคธ्เคคเค्เคทेเคช เคे เคฌिเคจा เคुเคฃเคตเคค्เคคा เคธुเคงाเคฐ เคเคฐเคคा เคนै।
2. เคूเคฒ-เคฏूเค़ เคชैเคเคฐ्เคจ
เคเคेंเค เคธเคฐ्เค, เคกेเคाเคฌेเคธ, เคเคจाเคฒिเคिเค्เคธ เคช्เคฒेเคเคซ़ॉเคฐ्เคฎ, CRM เคฏा เคोเคก เคंเคเคฐเคช्เคฐेเคเคฐ เคैเคธे เคฌाเคนเคฐी เคूเคฒ्เคธ เคो เคॉเคฒ เคเคฐเคे เค เคชเคจी เค्เคทเคฎเคคाเคं เคा เคตिเคธ्เคคाเคฐ เคเคฐเคคे เคนैं।
3. เคฐीเคเคจ-เคंเคก-เคเค्เค (ReAct) เคชैเคเคฐ्เคจ
เคเคेंเค เคคเคฐ्เค (“เค เคเคฒा เคเคฆเคฎ เค्เคฏा เคนो?”) เคเคฐ เค्เคฐिเคฏा (“เคเคธ เคเคฆเคฎ เคो เคฒाเคू เคเคฐो”) เคे เคฌीเค เค เคฆเคฒा-เคฌเคฆเคฒी เคเคฐเคคे เคนैं, เคिเคธเคธे เคชुเคจเคฐाเคตृเคค्เคค เคธुเคงाเคฐ เคธंเคญเคต เคนोเคคा เคนै।
4. เคฏोเคเคจा เคเคฐ เคตिเคเคเคจ
เคเคिเคฒ เคฒเค्เคท्เคฏों เคो เคเคช-เคाเคฐ्เคฏों เคฎें เคฌाँเคा เคाเคคा เคนै, เคिเคธเคธे เคฎॉเคกเคฒ เคชเคฐ เคธंเค्เคाเคจाเคค्เคฎเค เคญाเคฐ เคเคเคคा เคนै เคเคฐ เคตिเคถ्เคตเคธเคจीเคฏเคคा เคฌเคข़เคคी เคนै।
5. เคฎเคฒ्เคी-เคเคेंเค เคธเคนเคฏोเค
เคเค เคนी เคเคेंเค เคชเคฐ เคฌोเค เคกाเคฒเคจे เคे เคฌเคाเคฏ, เคाเคฐ्เคฏ เคตिเคถेเคทเค्เค เคเคेंเคों เคฎें เคฌाँเคे เคाเคคे เคนैं—เคिเคธเคธे เคฎเค़เคฌूเคคी เคเคฐ เคुเคฃเคตเคค्เคคा เคฌเคข़เคคी เคนै।
เคฎेเคฎोเคฐी: เค เคฆृเคถ्เคฏ เคฐीเคข़
เค เคฒ्เคชเคाเคฒिเค เคฎेเคฎोเคฐी เคธเคค्เคฐ เคे เคญीเคคเคฐ เคธंเคฆเคฐ्เคญ เคฌเคจाเค เคฐเคเคคी เคนै। เคฆीเคฐ्เคเคाเคฒिเค เคฎेเคฎोเคฐी เคเคेंเคों เคो เคธเคฎเคฏ เคे เคธाเคฅ เคธीเคเคจे เคฆेเคคी เคนै।
เคเคงुเคจिเค เคเคฐ्เคेเคธ्เค्เคฐेเคถเคจ เคूเคฒ—เค เค्เคธเคฐ เคตिเค़ुเค เคฒ เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒो เคเคกिเคเคฐ्เคธ เคे เคธाเคฅ—เคंเคीเคจिเคฏเคฐों เคो เคाเคฐ्เคฏ เคฎाเคฐ्เคเคฆเคฐ्เคถเคจ, เคกीเคฌเคिंเค เคเคฐ เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เค्เคฏूเคจिंเค เคฎें เคฎเคฆเคฆ เคเคฐเคคे เคนैं। เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เค เคฌ เคंเคीเคจिเคฏเคฐ เคी เคเค เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏाँ เคฌเคจเคคे เคा เคฐเคนे เคนैं।
เคเคนाँ เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เคชเคนเคฒे เคนी เคाเคฎ เคเคฐ เคฐเคนे เคนैं
2025 เคคเค, เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เคกेเคฎो เคธे เคจिเคเคฒเคเคฐ เคเคค्เคชाเคฆเคจ เคฎें เค เคुเคे เคนैं। เคเค เคเคฆ्เคฏोเคों เคฎें เคตे เคฎैเคจुเค เคฒ เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ เคी เคชूเคฐी เคชเคฐเคคों เคो เคुเคชเคाเคช เคช्เคฐเคคिเคธ्เคฅाเคชिเคค เคเคฐ เคฐเคนे เคนैं।
เคธ्เคตाเคธ्เคฅ्เคฏ เคธेเคตा: เคฐाเคเคธ्เคต เคเค्เคฐ เคช्เคฐเคฌंเคงเคจ เคฎें เคฌिเคฒिंเค, เคोเคกिंเค เคเคฐ เค्เคฒेเคฎ्เคธ เคा เคธ्เคตเคाเคฒเคจ
เค़ाเคจूเคจ เคเคฐ เค เคจुเคชाเคฒเคจ: เคॉเคจ्เค्เคฐैเค्เค เคธเคฎीเค्เคทा, เคोเคिเคฎ เคชเคนเคाเคจ เคเคฐ เค เคจुเคชाเคฒเคจ เคाँเค
เคฐिเคेเคฒ เคเคฐ เคธเคช्เคฒाเค เคेเคจ: เคฎांเค เคชूเคฐ्เคตाเคจुเคฎाเคจ, เคฐीเคเคฐ्เคกเคฐ เคเคฐ เคตैเคถ्เคตिเค เคจेเคเคตเคฐ्เค เค เคจुเคूเคฒเคจ
เคธाเคเคฌเคฐ เคธुเคฐเค्เคทा: เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคธเคฎเคฏ เคฎें เค़เคคเคฐों เคा เคชเคคा เคฒเคाเคจा เคเคฐ เคเคตाเคฌ เคฆेเคจा
เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคธเคชोเคฐ्เค: RAG-เคเคงाเคฐिเคค เคธเคीเค, เคธंเคฆเคฐ्เคญ-เคธเคेเคค เคเคค्เคคเคฐ
เคธॉเคซ़्เคเคตेเคฏเคฐ เคตिเคाเคธ: เคฌเค เคถोเคง, เคเคฐ्เคिเคेเค्เคเคฐ เคช्เคฐเคธ्เคคाเคต เคเคฐ เคฎॉเคก्เคฏूเคฒเคฐ เคोเคกिंเค
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเคฐ เค्เคฐोเคฅ: เคธोเคถเคฒ เคเคจाเคฒिเคธिเคธ, เคเคจเคธाเคเค เคเค्เคธเค्เคฐैเค्เคถเคจ เคเคฐ เคฎเคฒ्เคी-เคैเคจเคฒ เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ
เคกॉเค्เคฏूเคฎेंเค เคช्เคฐोเคธेเคธिंเค: เคฐเคจเคฌुเค เคเคฐ SOP เคो เคจिเคท्เคชाเคฆเคจ เคฏोเค्เคฏ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคฎें เคฌเคฆเคฒเคจा
เคเค เคฎाเคฎเคฒों เคฎें, เคเค เคนी เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒो เคเค เคชूเคฐ्เคฃเคाเคฒिเค เคเคฐ्เคฎเคाเคฐिเคฏों เคे เคฌเคฐाเคฌเคฐ เคाเคฎ เคเคฐ เคธเคเคคा เคนै—เค्เคฏोंเคि เคฏเคน เคฎेเคนเคจเคค เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เคि เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ เคฒाเคเคค เคो เคธเคฎाเคช्เคค เคเคฐเคคा เคนै।
2025: เคตเคน เคธाเคฒ เคเคฌ เคเคेंเคिเค เคเคเค เคชเคฐिเคชเค्เคต เคนुเค
2025 เคเค เคจिเคฐ्เคฃाเคฏเค เคฎोเคก़ เคธाเคฌिเคค เคนुเค। เคเคฆ्เคฏเคฎों เคจे—เคเคญी-เคเคญी เคเค िเคจ เคคเคฐीเค़े เคธे—เคธीเคा เคि เคเคेंเคिเค เคเคเค เคถเค्เคคिเคถाเคฒी เคนै, เคฒेเคिเคจ เคช्เคฒเค-เคंเคก-เคช्เคฒे เคจเคนीं।
เคฎुเค्เคฏ เคธเคฌเค:
เคคเคเคจीเคी เคจเคตाเคाเคฐ เคจเคนीं, เคธ्เคชเคท्เค เคต्เคฏाเคตเคธाเคฏिเค เคฎूเคฒ्เคฏ เคธे เคถुเคฐुเคเคค เคเคฐें
เคกेเคा เคुเคฃเคตเคค्เคคा เคฎॉเคกเคฒ เคเคाเคฐ เคธे เค เคงिเค เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคนै
เคธुเคฐเค्เคทा เคเคฐ เคเค्เคธेเคธ เคंเค्เคฐोเคฒ เคो เคกिเค़ाเคเคจ เคฎें เคนी เคถाเคฎिเคฒ เคเคฐें
เคฒीเคेเคธी เคธिเคธ्เคเคฎ เคंเคीเค्เคฐेเคถเคจ เค เค्เคธเคฐ เคธเคฌเคธे เคเค िเคจ เคนोเคคा เคนै
เคธ्เคेเคฒिंเค เค्เคฐเคฎिเค เคนोเคจी เคाเคนिเค
เคฎाเคจเคต-เคเคเค เคธเคนเคฏोเค เคธเคฐ्เคตोเคค्เคคเคฎ เคชเคฐिเคฃाเคฎ เคฆेเคคा เคนै
เคจเค เคธเคฐ्เคตोเคค्เคคเคฎ เคช्เคฐเคฅाเคँ เคตिเคถ्เคตเคธเคจीเคฏเคคा, เคเคฌ्เค़เคฐ्เคตेเคฌिเคฒिเคी เคเคฐ เคเคตเคฐ्เคจेंเคธ เคชเคฐ เค़ोเคฐ เคฆेเคคी เคนैं। เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เค เคฌ เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เค เคตเคธंเคฐเคเคจा เคे เคฐूเคช เคฎें เคฆेเคे เคाเคจे เคฒเคे เคนैं।
เคเคฐ्เคทเคฃ เคฌिंเคฆु: เค्เคฏा เค เคฌ เคญी เคूเคเคคा เคนै
เคคेเค़ เคช्เคฐเคเคคि เคे เคฌाเคตเคूเคฆ, เคुเคจौเคคिเคฏाँ เคฌเคจी เคนुเค เคนैं।
เคนैเคฒुเคธिเคจेเคถเคจ เคเคฐ เคค्เคฐुเคिเคฏाँ: เคเคेंเค เคเคค्เคฎเคตिเคถ्เคตाเคธ เคे เคธाเคฅ เคเคฒเคค เคจिเคฐ्เคฃเคฏ เคฒे เคธเคเคคे เคนैं
เค เคค्เคฏเคงिเค เคเคिเคฒเคคा: เค़เคฐूเคฐเคค เคธे เค़्เคฏाเคฆा เคเคेंเค เคธिเคธ्เคเคฎ เคो เค เคธ्เคฅिเคฐ เคฌเคจा เคธเคเคคे เคนैं
เคจैเคคिเค เคเคฐ เคชเค्เคทเคชाเคค เคोเคिเคฎ: เคธ्เคตाเคฏเคค्เคคเคคा เคे เคธाเคฅ เค़िเคฎ्เคฎेเคฆाเคฐी เคฌเคข़เคคी เคนै
เคธ्เคेเคฒेเคฌिเคฒिเคी เคธीเคฎाเคँ: เคฌเคก़े เคกेเคा เคเคฐ เคฐिเคฏเคฒ-เคाเคเคฎ เคธिเคธ्เคเคฎ เคชเคฐ เคฆเคฌाเคต
เคธเคฌเคธे เคธเคซเคฒ เคคैเคจाเคคिเคฏाँ เคเค เคธเคฐเคฒ เคธिเคฆ्เคงांเคค เค
เคชเคจाเคคी เคนैं:
เคเคนाँ เคธुเคฐเค्เคทिเคค เคนो เคตเคนाँ เคธ्เคตाเคฏเคค्เคคเคคा, เคเคฐ เคเคนाँ เค
เคฐ्เคฅเคชूเคฐ्เคฃ เคนो เคตเคนाँ เคंเคธाเคจ।
เคจिเคท्เคเคฐ्เคท: เคเคोเคฎेเคถเคจ เคธे เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เค เคตเคธंเคฐเคเคจा เคคเค
เคเคเค เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เคेเคตเคฒ เคคเคเคจीเคी เคเคจ्เคจเคคि เคจเคนीं เคนैं। เคตे เคाเคฎ เคเคฐเคจे เคे เคคเคฐीเค़े เคฎें เคฆाเคฐ्เคถเคจिเค เคฌเคฆเคฒाเคต เคนैं।
เคเคोเคฎेเคถเคจ เค
เคฌ เคेเคตเคฒ เคจिเคฐ्เคฆेเคถ เคจเคนीं เคจिเคญाเคคा—เคตเคน เคฒเค्เคท्เคฏों เคी เคต्เคฏाเค्เคฏा เคเคฐเคคा เคนै।
เคธॉเคซ़्เคเคตेเคฏเคฐ เค
เคฌ เคช्เคฐเคคीเค्เคทा เคจเคนीं เคเคฐเคคा—เคตเคน เคाเคฐ्เคฏ เคเคฐเคคा เคนै।
เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏाँ เค
เคฌ เคुเคชเคाเคช เคจเคนीं เคूเคเคคीं—เคตे เคเคค्เคฎ-เคिंเคคเคจ เคเคฐ เค
เคจुเคूเคฒเคจ เคเคฐเคคी เคนैं।
เคเค เคฎाเคฏเคจों เคฎें, เคเคेंเคिเค เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เคเคเค-เคซ़เคฐ्เคธ्เค เคเคฆ्เคฏเคฎों เคा เคเคชเคฐेเคिंเค เคธिเคธ्เคเคฎ เคฌเคจเคคे เคा เคฐเคนे เคนैं। เคैเคธे-เคैเคธे เคूเคฒ्เคธ เคชเคฐिเคชเค्เคต เคนोंเคे เคเคฐ เคธเคฐ्เคตोเคค्เคคเคฎ เคช्เคฐเคฅाเคँ เคธ्เคฅिเคฐ เคนोंเคी, เคฏे เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏाँ เคชृเคท्เค เคญूเคฎि เคฎें เคตिเคฒीเคจ เคนोเคคी เคाเคँเคी—เค्เคाเคจ-เคाเคฐ्เคฏ เคे เคฒिเค เคตเคนी เคเคฐเคคे เคนुเค เคो เคฌिเคเคฒी เคจे เคถाเคฐीเคฐिเค เคถ्เคฐเคฎ เคे เคฒिเค เคिเคฏा।
เคญเคตिเคท्เคฏ เคเคจ เคธंเคเค เคจों เคा เคจเคนीं เคนोเคा เคिเคจเคे เคชाเคธ เคธเคฌเคธे เคฌเคก़े เคฎॉเคกเคฒ เคนोंเคे, เคฌเคฒ्เคि เคเคจเคा เคนोเคा เคो เคธเคฌเคธे เคฌेเคนเคคเคฐ เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒोเค़ เคกिเค़ाเคเคจ เคเคฐेंเคे।
เค ंเคคเคคः, เค เคธเคฒी เคुเคฃเค เคนै—เคเคेंเคธी।
Announcing Lindy AI CMO, a team of agents running entire marketing workflows end-to-end, handling market research, analysis, and creative at scale — so you can start thousands of ad experiments in minutes.
— Flo Crivello (@Altimor) October 16, 2025
As part of this, we're launching new integrations with Sora 2, Veo 3.1,… pic.twitter.com/I8UdaDjsYy
Agentic AI in Sales: How Revenue Pipelines Became Autonomous in 2025
For decades, sales technology promised leverage but delivered dashboards. CRMs tracked activity. Automation scheduled emails. Analytics explained the past. But the burden of thinking—deciding who to contact, when, how, and why—remained stubbornly human.
In 2025, that changed.
Agentic AI has pushed sales systems beyond passive assistance into active participation. These systems no longer wait for instructions. They set goals, sense signals, reason through uncertainty, act independently, and learn from outcomes. In effect, sales software has stopped being a tool and started behaving like a junior sales team—tireless, data-driven, and increasingly persuasive.
What electricity did for factories, agentic AI is now doing for revenue operations: removing friction, compressing time, and making power ambient.
What Makes Agentic AI Different in Sales?
Traditional sales AI is reactive. It scores leads after the fact, suggests next steps, or summarizes calls. Agentic AI, by contrast, is goal-driven.
An agentic sales system typically:
Integrates deeply with CRMs, email, calendars, call tools, and data platforms
Continuously monitors internal and external signals
Sets objectives (e.g., “increase pipeline velocity” or “revive stalled deals”)
Decomposes goals into actions
Executes autonomously across channels
Learns from wins, losses, and buyer behavior
As a result, sales workflows that once required dozens of handoffs now unfold with minimal human intervention.
By late 2025, enterprise adoption crossed a tipping point. Most large sales organizations now deploy AI agents for prospecting, qualification, routing, and follow-ups. Consulting firms report materially faster deal cycles and sharply higher conversion rates—not because salespeople work harder, but because coordination costs have collapsed.
Sales has quietly become an autonomous system with human supervision.
Agentic AI Across the Sales Funnel
Agentic AI does not optimize a single stage of sales. It rewires the entire pipeline, from first signal to post-sale expansion.
1. Prospecting and Lead Generation
Agents continuously scan the digital exhaust of the economy: funding announcements, hiring spikes, technology migrations, regulatory filings, content engagement, and social activity. From these weak signals, they infer buying intent long before a prospect fills out a form.
Instead of generic lists, agents generate living prospect profiles—rich, contextual, and continuously updated. Outreach is no longer templated; it is situational. This shift toward intent-first selling has dramatically increased open and response rates, especially in B2B environments where timing matters more than volume.
Prospecting has moved from hunting to pattern recognition.
2. Lead Qualification and Intelligent Routing
Scoring is no longer a static number. Agentic systems analyze emails, call transcripts, meeting behavior, and interaction velocity to infer seriousness, urgency, and internal alignment within an account.
Based on these signals, agents route opportunities dynamically—matching prospects to the right representative, channel, or sequence. In complex sectors like banking and enterprise SaaS, this has expanded pipelines not by adding leads, but by rescuing intent that would otherwise decay.
Qualification is now probabilistic, contextual, and adaptive.
3. Outreach and Engagement
Agentic AI drafts, sends, and sequences outreach triggered by buyer behavior rather than sales calendars. A prospect downloads a white paper, attends a webinar, changes job roles, or revisits pricing—and the agent responds instantly, with context-aware messaging.
Follow-ups no longer rely on human memory. Nurture flows evolve automatically. In some early deployments, autonomous agents even browse competitor offerings, compare pricing, apply discounts, and complete purchases on behalf of buyers.
Sales engagement has shifted from persistence to presence.
4. Pitches, Demos, and Presentations
Before meetings, agents assemble custom decks, demos, and scripts tailored to the prospect’s industry, maturity, objections, and competitive landscape.
During calls, real-time assistants transcribe conversations, surface objections, suggest responses, and detect sentiment shifts through voice and facial cues. Reps are no longer juggling notes and slides—they are fully present.
Sales conversations are becoming augmented performances, not rehearsed scripts.
5. Negotiation and Closing
Negotiation, long considered a purely human art, is now partially computational.
Agents parse contracts, flag risk clauses, simulate deal outcomes, and recommend counteroffers. Dynamic pricing engines adjust quotes in real time based on demand, competition, and margin targets—while surfacing upsell and cross-sell opportunities.
Deal cycles that once stretched for weeks now close in days. Not because pressure increased, but because friction vanished.
6. Post-Sales, Expansion, and Revenue Operations
Agentic AI does not stop at the signature.
Agents automate onboarding, monitor product usage, route support tickets, and trigger proactive outreach when engagement dips or expansion signals appear. CRM data stays clean by default. Compliance trails are generated automatically. Sales playbooks evolve continuously based on what actually works.
Ramp time for new reps has fallen sharply—not through training, but through embedded intelligence.
Real-World Deployments: From Experiment to Infrastructure
By 2025, agentic AI is no longer confined to demos.
Inbound sales agents now qualify and resolve most inbound inquiries autonomously, escalating only complex cases.
Sales coaching agents analyze call transcripts, score objection handling, and recommend improvements—materially improving close rates in weeks, not quarters.
Context-aware calling agents simulate full sales conversations, handling objections and follow-ups persistently.
Global enterprises use agentic systems to unify customer data, compress workflows, and enable consultative selling at scale.
Retail and e-commerce giants deploy agents that link inventory intelligence directly to sales outcomes, ensuring demand and supply stay aligned.
Industry research suggests that when properly deployed, agentic AI can lift win rates by 30% or more across dozens of sales use cases.
The biggest gains come not from automation—but from orchestration.
The Payoff: What Agentic AI Delivers
Across industries, the impact has been consistent:
Higher productivity: Reps spend time on relationships, not admin
Faster cycles: End-to-end workflows compress by 35–40%
Better conversions: Personalization and timing improve close rates and reduce CAC
Improved accuracy: Forecasting, compliance, and data hygiene improve automatically
Lower costs: Sales operations scale without linear headcount growth
Stronger customer experience: Proactive, consistent engagement reduces churn
AI-first sales teams now operate with noticeably higher velocity and satisfaction—both for customers and for sellers.
The Friction: Why Many Deployments Still Fail
Despite the upside, agentic AI is not magic.
Early failures often stem from:
Fragmented or low-quality data
Poorly defined sales processes
Over-automation without trust
Lack of executive alignment
Ignoring ethical risks like bias and opacity
Consulting firms report that initial success rates remain modest. The lesson is clear: agentic AI amplifies whatever system it touches—good or bad.
The most successful organizations start small, redesign workflows before automating them, clean data aggressively, and maintain human oversight where judgment matters.
Conclusion: Sales in the Agentic Era
Agentic AI is not replacing salespeople. It is redefining what salespeople are for.
Humans bring empathy, intuition, and trust. Agents bring scale, memory, and relentless optimization. Together, they form a hybrid revenue engine that is faster, smarter, and more humane than either could be alone.
As the agentic AI market accelerates toward triple-digit billions by the end of the decade, one truth is already clear:
Sales is no longer powered by hustle alone.
It is powered by intelligence—always on, always learning, always flowing.
In 2025 and beyond, agentic AI is not just another sales tool.
It is the electricity of modern revenue.
๐จBREAKING: This AI is replacing marketing teams for solo devs.
— Hasan Toor (@hasantoxr) May 20, 2025
It’s called Layers, and it handles your marketing right inside your IDE.
They call it Vibe Marketing.
Here’s how it works (with a real example):๐ pic.twitter.com/wUkMqin7Jn
เคธेเคฒ्เคธ เคฎें เคเคेंเคिเค AI: 2025 เคฎें เคฐाเคเคธ्เคต เคชाเคเคชเคฒाเคเคจ เคी เค्เคฐांเคคि
เคैเคธे-เคैเคธे เคนเคฎ 2025 เคे เค ंเคค เคे เคเคฐीเคฌ เคชเคนुँเค เคฐเคนे เคนैं, เคเคेंเคिเค AI เคธेเคฒ्เคธ เคी เคฆुเคจिเคฏा เคฎें เคเค เคेเคฎ-เคेंเคเคฐ เคे เคฐूเคช เคฎें เคเคญเคฐा เคนै। เคฏเคน เค เคฌ เคेเคตเคฒ เคจिเคท्เค्เคฐिเคฏ เคूเคฒ เคจเคนीं เคฐเคนा, เคฌเคฒ्เคि เคเคธा เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคเคेंเค เคฌเคจ เคुเคा เคนै เคो เคธเค्เคฐिเคฏ เคฐूเคช เคธे เคฐाเคเคธ्เคต เคฌเคข़ाเคจे เคा เคाเคฎ เคเคฐเคคा เคนै। เคชाเคฐंเคชเคฐिเค AI เคเคนाँ เคเคจเคชुเค เคฎिเคฒเคจे เคชเคฐ เคช्เคฐเคคिเค्เคฐिเคฏा เคฆेเคคा เคนै, เคตเคนीं เคเคेंเคिเค AI เคฒเค्เคท्เคฏ เคจिเคฐ्เคงाเคฐिเคค เคเคฐเคคा เคนै, เคกेเคा เคो เคธเคฎเคเคคा เคนै, เคเคिเคฒ เคชเคฐिเคธ्เคฅिเคคिเคฏों เคฎें เคคเคฐ्เค เคเคฐเคคा เคนै, เคธ्เคตเคคंเคค्เคฐ เคฐूเคช เคธे เคाเคฐ्เคฏ เคเคฐเคคा เคนै เคเคฐ เคชเคฐिเคฃाเคฎों เคธे เคธीเคเคเคฐ เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคं เคो เคฒเคाเคคाเคฐ เคฌेเคนเคคเคฐ เคฌเคจाเคคा เคนै।
เคฏเคน เคคเคเคจीเค CRM เคธिเคธ्เคเคฎ्เคธ เคे เคธाเคฅ เคเคนเคฐाเค เคธे เคเคीเคृเคค เคนोเคเคฐ เคตिเคถाเคฒ เคกेเคा เคธेเค्เคธ เคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐเคคी เคนै เคเคฐ เคंเคก-เคू-เคंเคก เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒो เคธंเคญाเคฒเคคी เคนै—เคिเคธเคธे เคธेเคฒ्เคธ เคीเคฎें เคเค्เค-เคฎूเคฒ्เคฏ เคตाเคฒे เคฐिเคถ्เคคों เคชเคฐ เคง्เคฏाเคจ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคเคฐ เคชाเคคी เคนैं เคเคฐ “เค्เคฐंเค เคตเคฐ्เค” AI เคे เคนเคตाเคฒे เคนो เคाเคคा เคนै। เคाเคฐ्เคเคจเคฐ เคे เค เคจुเคธाเคฐ, เค เคฌ 65% เคंเคเคฐเคช्เคฐाเคเค़ เคीเคฎें เคช्เคฐॉเคธ्เคชेเค्เคिंเค เคเคฐ เค्เคตाเคฒिเคซ़िเคेเคถเคจ เคे เคฒिเค AI เคเคेंเค्เคธ เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐ เคฐเคนी เคนैं, เคเคฌเคि เคฎैเคिंเค़ी เคा เค เคจुเคฎाเคจ เคนै เคि เคเคธเคธे เคกीเคฒ เคธाเคเคिเคฒ 40% เคคेเค़ เคเคฐ เคเคจ्เคตเคฐ्เค़เคจ 50% เคคเค เค เคงिเค เคนो เคธเคเคคे เคนैं।
เคเคธ เคฒेเค เคฎें เคนเคฎ เคธेเคฒ्เคธ เคซ़เคจเคฒ เคे เคนเคฐ เคเคฐเคฃ เคฎें เคเคेंเคिเค AI เคे เคช्เคฐเคฎुเค เคเคชเคฏोเค, เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคเคฆाเคนเคฐเคฃ, เคฒाเคญ, เคुเคจौเคคिเคฏाँ เคเคฐ เคเคธเคे เคญเคตिเคท्เคฏ เคी เคชเคก़เคคाเคฒ เคเคฐेंเคे।
เคธेเคฒ्เคธ เคซ़เคจเคฒ เคฎें เคช्เคฐเคฎुเค เคเคชเคฏोเค
เคเคेंเคिเค AI เคธेเคฒ्เคธ เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏा เคे เคนเคฐ เคเคฐเคฃ เคो เคฐूเคชांเคคเคฐिเคค เคเคฐเคคा เคนै—เคाเคฐ्เคฏ เคธ्เคตเคाเคฒเคจ, เคต्เคฏเค्เคคिเคเคค เคธंเคตाเคฆ เคเคฐ เคฐिเคฏเคฒ-เคाเคเคฎ เคเคจเคธाเคเค्เคธ เคे เค़เคฐिเคฏे।
1. เคช्เคฐॉเคธ्เคชेเค्เคिंเค เคเคฐ เคฒीเคก เคเคจเคฐेเคถเคจ
เคเคेंเคिเค AI เคซ़ंเคกिंเค เคोเคทเคฃाเคं, เคนाเคฏเคฐिंเค เค्เคฐेंเคก्เคธ เคเคฐ เคธोเคถเคฒ เคฎीเคกिเคฏा เคเคคिเคตिเคงिเคฏों เคैเคธे เคกिเคिเคเคฒ เคธंเคेเคคों เคो เคธ्เคैเคจ เคเคฐเคे เคธ्เคตเคคः เคฒीเคก्เคธ เคชเคนเคाเคจเคคा เคเคฐ เคธเคฎृเคฆ्เคง เคเคฐเคคा เคนै। เคฏเคน LinkedIn, เคตिเคค्เคคीเคฏ เคฐिเคชोเคฐ्เค्เคธ เคเคฐ เค
เคจ्เคฏ เคธ्เคฐोเคคों เคธे เคกेเคा เคींเคเคเคฐ เคตिเคธ्เคคृเคค เคช्เคฐॉเคธ्เคชेเค्เค เคช्เคฐोเคซ़ाเคเคฒ เคฌเคจाเคคा เคนै—เคिเคธเคธे เคฎैเคจुเค
เคฒ เคฐिเคธเคฐ्เค เคी เค़เคฐूเคฐเคค เคฒเคเคญเค เคธเคฎाเคช्เคค เคนो เคाเคคी เคนै।
เคชเคฐिเคฃाเคฎเคธ्เคตเคฐूเคช, เคนाเคเคชเคฐ-เคชเคฐ्เคธเคจเคฒाเคเค़्เคก เคเคเคเคฐीเค เคธंเคญเคต เคนोเคคी เคนै, เคिเคธเคธे เคเคชเคจ เคฐेเค्เคธ เคฎें 47% เคเคฐ เคฐिเคช्เคฒाเค เคฐेเค्เคธ เคฎें 61% เคคเค เคी เคฌเคข़ोเคคเคฐी เคฆेเคी เคเค เคนै।
2. เคฒीเคก เค्เคตाเคฒिเคซ़िเคेเคถเคจ เคเคฐ เคฐूเคिंเค
เคฌुเคจिเคฏाเคฆी เคธ्เคोเคฐिंเค เคธे เคเคे เคฌเคข़เคคे เคนुเค, AI เคเคेंเค เคเคฎेเคฒ्เคธ, เคॉเคฒ्เคธ เคเคฐ เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ्เคธ เคैเคธे เค
เคจเคธ्เค्เคฐเค्เคเคฐ्เคก เคกेเคा เคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐเคे เคंเคेंเค, เคंเคชเคจी เคธाเคเค เคเคฐ เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ เคฒीเคก्เคธ เคो เค्เคตाเคฒिเคซ़ाเค เคเคฐเคคे เคนैं।
เคฏे เคเคेंเค्เคธ เคเค्เค-เคธंเคญाเคตเคจा เคตाเคฒी เคฒीเคก्เคธ เคो เคธเคฌเคธे เคเคชเคฏुเค्เคค เคธेเคฒ्เคธ เคฐिเคช्เคฐेเค़ेंเคेเคिเคต เคคเค เคฐूเค เคเคฐเคคे เคนैं, เคिเคธเคธे เคซ़เคจเคฒ เคी เคฆเค्เคทเคคा เคฌเคข़เคคी เคนै। เคฌैंเคिंเค เคैเคธे เค्เคทेเคค्เคฐों เคฎें เคเคธเคธे เคธेเคฒ्เคธ เคชाเคเคชเคฒाเคเคจ 30% เคคเค เคฌเคข़ी เคนै เคเคฐ เคเคोเคฎेเคेเคก เคจเคฐ्เคเคฐिंเค เคे เค़เคฐिเคฏे เค्เคตाเคฒिเคซ़ाเคเคก เคฒीเคก्เคธ เคคीเคจ เคुเคจा เคนुเค เคนैं।
3. เคเคเคเคฐीเค เคเคฐ เคंเคेเคเคฎेंเค
AI เคเคฐीเคฆाเคฐ เคे เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ เค्เคฐिเคเคฐ เคนोเคจे เคตाเคฒे เคเคธ्เคเคฎाเคเค़्เคก เคเคฎेเคฒ्เคธ เคเคฐ เคจोเคिเคซ़िเคेเคถเคจ्เคธ เคคैเคฏाเคฐ เคเคฐเคคा เคนै, เคซ़ॉเคฒो-เค
เคช्เคธ เคเคฐ เคจเคฐ्เคเคฐिंเค เคธीเค्เคตेंเคธ เคो เคธ्เคตเคाเคฒिเคค เคเคฐเคคा เคนै।
เคुเค เคช्เคฐเคฏोเคों เคฎें “เคชเคฐ्เคธเคจเคฒ เคถॉเคชเคฐ” เคैเคธे เคเคेंเค्เคธ เคธ्เคोเคฐ्เคธ เคฌ्เคฐाเคเค़ เคเคฐเคคे เคนैं, เคीเคฎเคคों เคी เคคुเคฒเคจा เคเคฐเคคे เคนैं, เคกिเคธ्เคाเคंเค เคोเคก्เคธ เคจेเคोเคถिเคเค เคเคฐเคคे เคนैं เคเคฐ เคेเคเคเคเค เคคเค เคชूเคฐा เคเคฐเคคे เคนैं—เคเคนाँ เคถुเคฐुเคเคคी เคชเคฐीเค्เคทเคฃों เคฎें 340% เคคเค เคเคจ्เคตเคฐ्เค़เคจ เคตृเคฆ्เคงि เคฆेเคी เคเค। เคฏเคน เคช्เคฐोเคเค्เคिเคต เค
เคช्เคฐोเค เคจिเคฐंเคคเคฐ เคฎाเคจเคตीเคฏ เคนเคธ्เคคเค्เคทेเคช เคे เคฌिเคจा เคนी เคช्เคฐॉเคธ्เคชेเค्เค्เคธ เคो เค्เคฒोเค़เคฐ เคी เคเคฐ เคฒे เคाเคคी เคนै।
4. เคชिเคेเคธ เคเคฐ เคช्เคฐेเค़ेंเคेเคถเคจ्เคธ
AI เคเคेंเค CRM เคกेเคा เคो เคช्เคฐॉเคธ्เคชेเค्เค เคी เคธเคฎเคธ्เคฏाเคं เคธे เคोเคก़เคเคฐ เคเคธ्เคเคฎ เคธ्เคฒाเคเคก เคกेเค्เคธ, เคกेเคฎोเค़ เคเคฐ เคธ्เค्เคฐिเคช्เค्เคธ เคคैเคฏाเคฐ เคเคฐเคคे เคนैं।
เคฐिเคฏเคฒ-เคाเคเคฎ เค
เคธिเคธ्เคेंเค्เคธ เคॉเคฒ्เคธ เคो เค्เคฐांเคธเค्เคฐाเคเคฌ เคเคฐเคคे เคนैं, เคเคค्เคคเคฐ เคธुเคाเคคे เคนैं เคเคฐ เคเคตाเค़ เคฏा เคेเคนเคฐे เคे เคธंเคेเคคों เคธे เคญाเคตเคจाเคं เคा เคชเคคा เคฒเคाเคคे เคนैं—เคिเคธเคธे เคเคจ्เคตเคฐ्เค़เคจ 32% เคคเค เคฌเคข़เคคे เคนैं เคเคฐ เคซ़ॉเคฒो-เค
เคช เคธเคฎเคฏ 40% เคเคฎ เคนो เคाเคคा เคนै।
5. เคจेเคोเคถिเคเคถเคจ เคเคฐ เค्เคฒोเค़िंเค
AI เคॉเคจ्เค्เคฐैเค्เค्เคธ เคो เคชाเคฐ्เคธ เคเคฐเคคा เคนै, เคोเคिเคฎों เคो เคซ़्เคฒैเค เคเคฐเคคा เคนै, เค्เคฒॉเค़ เคธुเคाเคคा เคนै เคเคฐ เคธเคฐ्เคตोเคค्เคคเคฎ เคเคซ़เคฐ्เคธ เคे เคฒिเค เคตिเคญिเคจ्เคจ เคชเคฐिเคฆृเคถ्เคฏों เคा เคฎॉเคกเคฒ เคฌเคจाเคคा เคนै।
เคกाเคฏเคจेเคฎिเค เคช्เคฐाเคเคธिंเค เคธिเคธ्เคเคฎ เคช्เคฐเคคिเคธ्เคชเคฐ्เคงिเคฏों เคो เคธ्เคैเคจ เคเคฐเคे เคฐिเคฏเคฒ-เคाเคเคฎ เคฎें เคोเค्เคธ เคเคกเคเคธ्เค เคเคฐเคคे เคนैं—เคिเคธเคธे เคฒाเคญเคช्เคฐเคฆเคคा เคฌเคจी เคฐเคนเคคी เคนै เคเคฐ เค
เคชเคธेเคฒ เค
เคตเคธเคฐ เคธाเคฎเคจे เคเคคे เคนैं। เคเคธเคा เคชเคฐिเคฃाเคฎ: เคกीเคฒ เคธाเคเคिเคฒ เคนเคซ्เคคों เคธे เคเคเคเคฐ เคฆिเคจों เคฎें, เคกीเคฒ เคตैเคฒ्เคฏू เคฎें 19% เคตृเคฆ्เคงि เคเคฐ เคธเคฎเคฏ เคฎें 15% เคเคฎी।
6. เคชोเคธ्เค-เคธेเคฒ्เคธ เคเคฐ เคเคชเคฐेเคถเคจ्เคธ
เคเคेंเค्เคธ เคเคฐ्เคกเคฐ เคซ़ुเคฒเคซ़िเคฒเคฎेंเค, เคเคจเคฌोเคฐ्เคกिंเค เคเคฐ เคธเคชोเคฐ्เค เคिเคเค เคฐूเคिंเค เคो เคธ्เคตเคाเคฒिเคค เคเคฐเคคे เคนैं, เคธाเคฅ เคนी เคเคชเคฏोเค เคชैเคเคฐ्เคจ เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ เคช्เคฐोเคเค्เคिเคต เคเคเคเคฐीเค เคญी เคเคฐเคคे เคนैं।
เคตे CRM เคी เคธเคीเคเคคा เคฌเคจाเค เคฐเคเคคे เคนैं, เคंเคช्เคฒाเคฏंเคธ เคे เคฒिเค เคเคกिเค เค्เคฐेเคฒ्เคธ เคฌเคจाเคคे เคนैं เคเคฐ เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ्เคธ เคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐ เคช्เคฒेเคฌुเค्เคธ เคो เคฌेเคนเคคเคฐ เคฌเคจाเคคे เคนैं—เคिเคธเคธे เคจเค เคฐिเคช्เคธ เคा เคฐैเคฎ्เคช-เค
เคช เคธเคฎเคฏ 41% เคคเค เคคेเค़ เคนो เคाเคคा เคนै।
เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคเคฆाเคนเคฐเคฃ เคเคฐ เคेเคธ เคธ्เคเคกीเค़
ElevenLabs เคा เคเคจเคฌाเคंเคก เคธेเคฒ्เคธ เคเคेंเค: 78% เคฒीเคก्เคธ เคो เคंเคก-เคू-เคंเคก เค्เคตाเคฒिเคซ़ाเค เคเคฐเคคा เคนै, เค्เคตेเคฐीเค़ เคो เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคฐूเคช เคธे เคธंเคญाเคฒเคคा เคนै เคเคฐ เคीเคฎों เคो เคฐเคฃเคจीเคคिเค เคाเคฐ्เคฏों เคे เคฒिเค เคฎुเค्เคค เคเคฐเคคा เคนै।
เคธेเคฒ्เคธ เคोเคिंเค เคเคेंเค: เคॉเคฒ เค्เคฐांเคธเค्เคฐिเคช्เค्เคธ เคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐ เคเคชเคค्เคคि-เคนैंเคกเคฒिंเค เคैเคธे เคชैเคฐाเคฎीเคเคฐ्เคธ เคो เค्เคฐेเคก เคเคฐเคคा เคนै เคเคฐ เคธिเคซ़ाเคฐिเคถें เคฆेเคคा เคนै—เคฆो เคฎเคนीเคจों เคฎें เค्เคฒोเค़्เคก เคกीเคฒ्เคธ 30% เคฌเคข़ीं।
SalesGPT: เคเค เคช्เคฐाเคฐंเคญिเค, เคॉเคจ्เคेเค्เคธ्เค-เค เคตेเคฏเคฐ เคเคेंเค เคो เคชเคฐ्เคธเคจเคฒाเคเค़्เคก เคॉเคฒ्เคธ เคเคฐเคคा เคนै, เคเคชเคค्เคคिเคฏाँ เคธंเคญाเคฒเคคा เคนै เคเคฐ เคฒเคाเคคाเคฐ เคซ़ॉเคฒो-เค เคช เคเคฐเคคा เคนै—เคฎाเคจเคต-เคธเคฆृเคถ เคธेเคฒ्เคธ เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ्เคธ เคा เคธिเคฎुเคฒेเคถเคจ।
Zurich Insurance Group: เคเคेंเคिเค AI เคฏूเคจिเคซ़ाเคเคก เคธเคฎเคฐीเค़ เคเคฐ เคธिเคซ़ाเคฐिเคถें เคฆेเคคा เคนै, “เคฅ्เคฐी-เค्เคฒिเค” เคाเคธ्เค เคंเคช्เคฒीเคถเคจ เคธंเคญเคต เคฌเคจाเคคा เคนै—เคธेเคตा เคธเคฎเคฏ 70% เคคเค เคเคा।
Walmart เคा AI เคธुเคชเคฐ เคเคेंเค: เคกिเคฎांเคก เคซ़ोเคฐเคाเคธ्เคिंเค เคเคฐ เคฐिเคธ्เคॉเคिंเค เคถुเคฐू เคเคฐเคคा เคนै—เค-เคॉเคฎเคฐ्เคธ เคธेเคฒ्เคธ เคฎें 22% เคตृเคฆ्เคงि।
Telstra เคे เคธเคชोเคฐ्เค เค เคธिเคธ्เคेंเค्เคธ: เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคธเคฎเคฐीเค़ เคเคฐ เคค्เคตเคฐिเคค เคเคค्เคคเคฐ—เคซ़ॉเคฒो-เค เคช्เคธ 20% เคเคฎ, เค เคช्เคฐเคค्เคฏเค्เคท เคฐूเคช เคธे เคธेเคฒ्เคธ เคฎें เคธเคนाเคฏเคคा।
Microsoft Convergence 2025 เคจे AI-เคซ़เคฐ्เคธ्เค เคंเคเคฐเคช्เคฐाเคเค़ เคฌเคจाเคจे เคตाเคฒे เคเคेंเคिเค เคเคช्เคธ เคो เคฐेเคांเคिเคค เคिเคฏा, เคเคฌเคि Bain เคा เค เคจुเคฎाเคจ เคนै เคि 25 เคเคชเคฏोเค เคฎाเคฎเคฒों เคฎें 30%+ เคตिเคจ-เคฐेเค เคธुเคงाเคฐ เคธंเคญเคต เคนै।
เคฒाเคญ เคเคฐ เคช्เคฐเคญाเคต
เคเคค्เคชाเคฆเคเคคा เคฎें เคตृเคฆ्เคงि: เคช्เคฐเคถाเคธเคจिเค เคाเคฐ्เคฏों เคा เคธ्เคตเคाเคฒเคจ, เคฐिเคฒेเคถเคจเคถिเคช-เคฌिเคฒ्เคกिंเค เคชเคฐ เค เคงिเค เคธเคฎเคฏ।
เคคेเค़ เคธेเคฒ्เคธ เคธाเคเคिเคฒ: เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒो เคธ्เค्เคฐीเคฎเคฒाเคเคจिंเค เคธे 38–40% เคธเคฎเคฏ เคी เคฌเคเคค।
เคเค्เค เคเคจ्เคตเคฐ्เค़เคจ: เคชเคฐ्เคธเคจเคฒाเคเค़ेเคถเคจ เคธे 50% เคคเค เคฌเคข़เคค, CAC เคฎें 35% เคเคฎी।
เคฌेเคนเคคเคฐ เคธเคीเคเคคा: เคกेเคा, เคซ़ोเคฐเคाเคธ्เคिंเค เคเคฐ เคंเคช्เคฒाเคฏंเคธ เคฎें เคเคฎ เคค्เคฐुเคिเคฏाँ।
เคฒाเคเคค เคฎें เคเคฎी: เคเคตเคฐเคนेเคก्เคธ 30% เคคเค เคเคฎ, เคฌेเคนเคคเคฐ เคธ्เคेเคฒेเคฌिเคฒिเคी।
เคเคค्เคृเคท्เค เคเคธ्เคเคฎเคฐ เค เคจुเคญเคต: เคช्เคฐोเคเค्เคिเคต เคธเคชोเคฐ्เค เคธे เคเคฎ เคเคฐ्เคจ เคเคฐ เค เคงिเค เคฒॉเคฏเคฒ्เคी।
เคुเคฒ เคฎिเคฒाเคเคฐ, AI-เคซ़เคฐ्เคธ्เค เคीเคฎें 28% เคคेเค़ เคธेเคฒ्เคธ เคตेเคฒोเคธिเคी เคเคฐ 50% เค เคงिเค เคธंเคคुเคท्เคि เคฐिเคชोเคฐ्เค เคเคฐเคคी เคนैं।
เคुเคจौเคคिเคฏाँ เคเคฐ เคธीเค
เคกिเคช्เคฒॉเคฏเคฎेंเค เคฎें เคกेเคा เคซ़्เคฐैเค्เคฎेंเคेเคถเคจ, เคช्เคฐोเคธेเคธ เคตैเคฐिเคเคถเคจ เคเคฐ เคญเคฐोเคธे เคी เคเคฎी เคैเคธी เคฌाเคงाเคँ เคเคคी เคนैं—เคถुเคฐुเคเคค เคฎें เคेเคตเคฒ 34% เคช्เคฐोเคेเค्เค्เคธ เคธเคซเคฒ เคนोเคคे เคนैं।
เคฎैเคिंเค़ी เคी เคธीเคें เคธ्เคชเคท्เค เคนैं: เคฌिเค़เคจेเคธ เคตैเคฒ्เคฏू เคชเคฐ เคซ़ोเคเคธ, เคเค्เค-เคुเคฃเคตเคค्เคคा เคกेเคा, เคฎเค़เคฌूเคค เคंเคीเค्เคฐेเคถเคจ เคเคฐ เคธिเค्เคฏोเคฐिเคी, เคเคเคฐेเคिเคต เคธ्เคेเคฒिंเค เคเคฐ เคฎाเคจเคต-AI เคธเคนเคฏोเค। Bain เคเคธ เคชเคฐ เค़ोเคฐ เคฆेเคคा เคนै เคि เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏाเคं เคी เคชुเคจเคฐ्เคเคฒ्เคชเคจा เคเคฐें, เคกेเคा เคธाเคซ़ เคเคฐें (เค
เค्เคธเคฐ 80% เคคเค เคเคจเคเค्เคฏुเคฐेเคธी เคนเคाเคจी เคชเคก़เคคी เคนै) เคเคฐ C-เคฒेเคตเคฒ เคธเคฎเคฐ्เคฅเคจ เคธुเคจिเคถ्เคिเคค เคเคฐें।
เคธाเคฅ เคนी, เคฌाเคฏเคธ เคเคฐ เค्เคฐांเคธเคชेเคฐेंเคธी เคैเคธे เคจैเคคिเค เคฎुเคฆ्เคฆों เคชเคฐ เคจिเคฐंเคคเคฐ เคจिเคเคฐाเคจी เคเคตเคถ्เคฏเค เคนै।
เคจिเคท्เคเคฐ्เคท: เคเคेंเคिเค เคฏुเค เคฎें เคธेเคฒ्เคธ เคा เคญเคตिเคท्เคฏ
เคเคेंเคिเค AI เคธेเคฒ्เคธ เคो เคฎाเคจเคต เค ंเคคเคฐ्เค्เคाเคจ เคเคฐ เคฎเคถीเคจ เคธเคीเคเคคा เคे เคธंเคเคฐ เคฎें เคฌเคฆเคฒ เคฐเคนा เคนै, เคเคฐ 2029 เคคเค $127 เค เคฐเคฌ เคे เคฌाเค़ाเคฐ เคตिเคธ्เคคाเคฐ เคा เค เคจुเคฎाเคจ เคนै। เคैเคธे-เคैเคธे เคूเคฒ्เคธ เคตिเคเคธिเคค เคนोंเคे, เคฎเคฒ्เคीเคฎॉเคกเคฒ เคกेเคा เคธंเคญाเคฒเคจे เคเคฐ เคจैเคคिเค เคจेเคोเคถिเคเคถเคจ เคเคฐเคจे เคตाเคฒे เคเคฐ เคญी เคธ्เคฎाเคฐ्เค เคเคेंเค्เคธ เคธाเคฎเคจे เคเคँเคे।
เคต्เคฏเคตเคธाเคฏों เคे เคฒिเค เคฎंเคค्เคฐ เคธเคฐเคฒ เคนै: เคोเคे เคธे เคถुเคฐू เคเคฐें, เคญเคฐोเคธा เคฌเคจाเคँ, เคเคฐ AI เคो เคฎाเคจเคต เค्เคทเคฎเคคाเคं เคो เคฌเคข़ाเคจे เคे เคฒिเค เคเคธ्เคคेเคฎाเคฒ เคเคฐें—เคเคจ्เคนें เคช्เคฐเคคिเคธ्เคฅाเคชिเคค เคเคฐเคจे เคे เคฒिเค เคจเคนीं। 2025 เคเคฐ เคเคธเคे เคฌाเคฆ, เคเคेंเคिเค AI เคธिเคฐ्เคซ़ เคเค เคूเคฒ เคจเคนीं เคนै; เคฏเคน เคตเคนी เคฌिเคเคฒी เคนै เคो เคธेเคฒ्เคธ เคเคจोเคตेเคถเคจ เคो เคเคฐ्เคा เคฆे เคฐเคนी เคนै।
The first agentic AI Market Researcher team just dropped.
— Alvaro Cintas (@dr_cintas) July 10, 2025
It automatically simulates human consumers, conducts interviews, and analyzes patterns to generate in-depth consumer reports.
Here’s how to try free: pic.twitter.com/W2fQUrCW5d
Agentic AI in Marketing: Powering Autonomous Growth in 2025
As 2025 draws to a close, agentic AI has cemented itself as a defining force in modern marketing. What began as a collection of assistive tools—chatbots, recommendation engines, and basic automation—has evolved into something far more consequential: autonomous systems that can plan, execute, learn, and optimize marketing strategies with minimal human intervention.
These intelligent agents perceive signals across vast data streams, reason through trade-offs, take coordinated actions across channels, and continuously improve through feedback loops. Powered by large language models, reinforcement learning, and real-time analytics, agentic AI is not just making marketing faster—it is making it self-driving.
McKinsey estimates that agentic systems could unlock over 60% of AI’s total value in marketing, with early adopters reporting up to 15× speed increases in campaign creation. Capgemini surveys show that nearly 70% of marketing leaders see agentic AI as transformative—yet only a minority have figured out how to operationalize it at scale. The gap between vision and execution is now the central challenge of the marketing function.
This article explores how agentic AI is reshaping the marketing funnel, where it is already delivering results, the benefits and risks involved, and what the road ahead looks like as marketing enters its autonomous era.
From Automation to Autonomy
Traditional marketing automation follows rules. Agentic AI follows intent.
Where legacy systems execute predefined workflows (“if user clicks X, send email Y”), agentic systems operate more like junior strategists. They set goals (increase retention, reduce CAC), explore multiple pathways to achieve them, test hypotheses at scale, and reallocate resources dynamically based on performance. Reinforcement learning allows these agents to improve continuously, much like a self-optimizing grid rather than a fixed assembly line.
In effect, marketing is shifting from manual orchestration to machine-conducted symphonies—with humans increasingly acting as composers rather than performers.
Key Applications Across the Marketing Funnel
1. Market Research and Insight Generation
Agentic AI has begun to replace weeks of qualitative and quantitative research with always-on insight engines. Agents simulate consumer interviews, analyze sentiment across social media and reviews, track cultural trends, and generate strategic reports in hours rather than months.
Some systems now deconstruct viral ads to identify emotional triggers, narrative arcs, and psychological levers—scoring content for likely impact before it ever goes live. This turns market research from a rearview mirror into a forward-looking radar.
2. Content Creation and Intelligent Repurposing
From ideation to execution, agents now manage the full content lifecycle. They generate hyper-personalized emails, ad copy, landing pages, and social posts—then automatically repurpose long-form assets into dozens of channel-specific formats.
Critically, governance agents sit alongside creative agents, enforcing brand voice, legal compliance, and regulatory standards. The result is content that scales without fragmenting brand integrity—a long-standing Achilles’ heel of high-velocity marketing.
3. Personalization and Customer Engagement
Agentic AI enables true 1:1 marketing at population scale. Instead of static segments, agents build dynamic customer profiles that evolve with every interaction.
Messages, offers, pricing, and journeys are continuously adjusted in real time—whether that means triggering a cart abandonment flow, negotiating a personalized discount, or shifting tone based on engagement history. In early e-commerce tests, such systems have driven conversion lifts as high as 340%, underscoring the power of adaptive personalization.
4. Campaign Orchestration and Optimization
Autonomous agents now launch, test, and optimize campaigns across paid media, SEO, email, and social platforms simultaneously. They manage budgets, rotate creatives, tune keywords, and run thousands of A/B and multivariate experiments in parallel.
This radically compresses timelines: campaign launch times have dropped by up to 65%, while performance improvements of 30% or more are increasingly common. Marketing becomes less like guesswork and more like continuous scientific experimentation.
5. Compliance, Ethics, and Governance
As autonomy increases, so does risk. Specialized governance agents now audit content for regulatory compliance, detect bias, flag ethical issues, and ensure responsible personalization—particularly in highly regulated industries such as finance, healthcare, and insurance.
This dual-agent model—creative intelligence paired with ethical oversight—is emerging as a best practice for sustainable adoption.
Real-World Examples Already in Motion
Agentic AI is no longer theoretical. It is already reshaping marketing operations across industries:
Braze (OfferFit & Project Catalyst): Autonomous decision engines that run thousands of personalized journey experiments in real time, optimizing engagement without manual tuning.
Writer’s “PG Kit-o-matic”: Automatically converts blog content into compliant sales enablement kits for enterprises like Prudential, shrinking repurposing cycles from weeks to minutes.
Jellyfish Ad Agents: Used by global brands to automate media buying and creative optimization, cutting launch times by 65%, reducing infrastructure costs by 22%, and boosting campaign performance by 30%.
Salesforce Agentforce Marketing: Orchestrates end-to-end campaigns while integrating seamlessly with sales and service agents, eliminating repetitive work across the customer lifecycle.
Lindy AI CMO: A multi-agent marketing “team” that conducts research, analysis, and creative experimentation at massive scale, launching thousands of ad variants autonomously.
HubSpot AI Studio: Enables companies to train CRM-native agents that collaborate across budgeting, targeting, and campaign execution.
BCG reports that CMOs who adopt agentic systems early are gaining structural competitive advantages, particularly in B2B environments where reducing CAC and enabling true personalization are paramount.
Benefits and Business Impact
The economic implications are profound. The agentic AI market in marketing is projected to grow from $7.06 billion in 2025 to $93 billion by 2032, reflecting both adoption momentum and expanding scope.
Key impacts include:
Accelerated workflows: Up to 15× faster campaign creation and 70% shorter time-to-market
Superior personalization: 71% of consumers now expect it; agentic systems consistently outperform static segmentation
Cost reduction: Infrastructure and execution costs reduced by ~22%, with teams shifting from execution to strategy
Performance gains: Average 30% uplift in campaign outcomes; projected 171% ROI by 2026
Massive scalability: Thousands of concurrent experiments managed autonomously
Ethical optimization: Bias detection and compliance enforcement built into the system
By 2026, enterprise adoption is expected to exceed 55%, with marketers increasingly acting as strategic conductors rather than tactical operators.
Challenges and Hard Lessons
Despite its promise, agentic AI is not a plug-and-play miracle. Only about 34% of early deployments succeed initially, often due to poor data quality, fragmented systems, and unrealistic expectations.
Bias embedded in training data can silently exclude customer segments. Trust in autonomous decisions remains fragile. And Fortune rightly notes that meaningful results require patience—agentic systems improve through iteration, not instant perfection.
Across studies by McKinsey, ISG, and others, successful adopters share common traits:
Start with clear business value, not novelty
Invest heavily in clean, well-governed data
Design for human–AI collaboration, not replacement
Scale iteratively, with feedback and oversight
Conclusion: Marketing Enters Its Agentic Era
In 2025, agentic AI has pushed marketing beyond reactive automation into the realm of proactive intelligence. Tools like Agentforce, Lindy, and autonomous ad agents signal a future where machine-to-machine interactions become the norm and customer experiences feel ambient, adaptive, and effortless.
The trajectory is clear: by 2026, marketing will increasingly resemble an intelligent grid—always on, self-balancing, and largely invisible. Like electricity, its value will lie not in its novelty, but in its reliability.
For marketing leaders, the mandate is unmistakable: experiment now, integrate ethically, and architect for autonomy. Those who do will turn marketing into a seamless utility that powers growth continuously—without needing to flip the switch every time.
๐๐๐บ๐ฎ๐ป๐ ๐๐ผ๐ป’๐ ๐น๐ผ๐๐ฒ ๐๐ต๐ฒ๐ถ๐ฟ ๐ท๐ผ๐ฏ๐ ๐๐ผ ๐๐. ๐ง๐ต๐ฒ๐’๐น๐น ๐น๐ผ๐๐ฒ ๐๐ต๐ฒ๐บ ๐๐ผ ๐ต๐๐บ๐ฎ๐ป๐ ๐๐ต๐ผ ๐๐๐ฒ ๐๐ ๐ฏ๐ฒ๐๐๐ฒ๐ฟ
— Lou Mintzer (@mintzer) December 11, 2025
CMOs won't manage teams. They'll manage agents.
Marketing is entering a shift we have never seen before.
AI agents won't just… pic.twitter.com/E5BP3XX0XZ
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคฎें เคเคेंเคिเค เคเคเค: 2025 เคฎें เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคตिเคाเคธ เคो เคเคฐ्เคा เคช्เคฐเคฆाเคจ เคเคฐเคคा เคนुเค
เคैเคธे-เคैเคธे 2025 เค เคชเคจे เค ंเคค เคी เคเคฐ เคฌเคข़ เคฐเคนा เคนै, เคเคेंเคिเค เคเคเค เคเคงुเคจिเค เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคी เคเค เคเคงाเคฐเคถिเคฒा เคे เคฐूเคช เคฎें เคธ्เคฅाเคชिเคค เคนो เคुเคा เคนै। เคो เคคเคเคจीเค เคเคญी เคธเคนाเคฏเค เคूเคฒ्เคธ—เคैเคเคฌॉเค्เคธ, เคฐिเคเคฎेंเคกेเคถเคจ เคंเคเคจ เคเคฐ เคธाเคงाเคฐเคฃ เคเคोเคฎेเคถเคจ—เคคเค เคธीเคฎिเคค เคฅी, เคตเคน เค เคฌ เคเคนीं เค เคงिเค เคช्เคฐเคญाเคตเคถाเคฒी เคฐूเคช เคฒे เคुเคी เคนै: เคเคธी เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏाँ เคो เคจ्เคฏूเคจเคคเคฎ เคฎाเคจเคตीเคฏ เคนเคธ्เคคเค्เคทेเคช เคे เคธाเคฅ เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคฐเคฃเคจीเคคिเคฏों เคी เคฏोเคเคจा เคฌเคจाเคคी เคนैं, เคเคจ्เคนें เคฒाเคू เคเคฐเคคी เคนैं, เคเคจเคธे เคธीเคเคคी เคนैं เคเคฐ เคเคจ्เคนें เคฒเคाเคคाเคฐ เค เคจुเคूเคฒिเคค เคเคฐเคคी เคนैं।
เคฏे เคฌुเคฆ्เคงिเคฎाเคจ เคเคेंเค เคตिเคถाเคฒ เคกेเคा เคช्เคฐเคตाเคน เคธे เคธंเคेเคค เค्เคฐเคนเคฃ เคเคฐเคคे เคนैं, เคเคिเคฒ เคจिเคฐ्เคฃเคฏों เคชเคฐ เคคเคฐ्เค เคเคฐเคคे เคนैं, เคตिเคญिเคจ्เคจ เคैเคจเคฒों เคชเคฐ เคธเคฎเคจ्เคตिเคค เคाเคฐ्เคฐเคตाเคเคฏाँ เคเคฐเคคे เคนैं เคเคฐ เคซीเคกเคฌैเค เคฒूเคช्เคธ เคे เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे เคจिเคฐंเคคเคฐ เคฌेเคนเคคเคฐ เคนोเคคे เคाเคคे เคนैं। เคฌเคก़े เคญाเคทा เคฎॉเคกเคฒ्เคธ, เคฐिเคเคจเคซोเคฐ्เคธเคฎेंเค เคฒเคฐ्เคจिंเค เคเคฐ เคฐिเคฏเคฒ-เคाเคเคฎ เคเคจाเคฒिเคिเค्เคธ เคธे เคธंเคाเคฒिเคค, เคเคेंเคिเค เคเคเค เคธिเคฐ्เคซ เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคो เคคेเค เคจเคนीं เคฌเคจा เคฐเคนा—เคฏเคน เคเคธे เคธ्เคต-เคाเคฒिเคค (self-driving) เคฌเคจा เคฐเคนा เคนै।
McKinsey เคा เค เคจुเคฎाเคจ เคนै เคि เคเคेंเคिเค เคธिเคธ्เคเคฎ्เคธ เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคฎें เคเคเค เคे เคुเคฒ เคฎूเคฒ्เคฏ เคा 60% เคธे เค เคงिเค เคเคค्เคชเคจ्เคจ เคเคฐ เคธเคเคคे เคนैं, เคเคฐ เคถुเคฐुเคเคคी เค เคชเคจाเคจे เคตाเคฒों เคจे 15 เคुเคจा เคคเค เคคेเค़ เคैंเคชेเคจ เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคी เคฐिเคชोเคฐ्เค เคฆी เคนै। Capgemini เคे เคธเคฐ्เคตे เคฌเคคाเคคे เคนैं เคि เคฒเคเคญเค 70% เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคฒीเคกเคฐ्เคธ เคเคธे เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจเคाเคฐी เคฎाเคจเคคे เคนैं—เคฒेเคिเคจ เคฌเคนुเคค เคเคฎ เคธंเคเค เคจ เคเคธे เคฌเคก़े เคชैเคฎाเคจे เคชเคฐ เคธเคซเคฒเคคाเคชूเคฐ्เคตเค เคฒाเคू เคเคฐ เคชाเค เคนैं। เคเค เคी เคธเคฌเคธे เคฌเคก़ी เคुเคจौเคคी เคฏเคนी เคนै: เคตिเคเคจ เคเคฐ เคเค्เค़ीเค्เคฏूเคถเคจ เคे เคฌीเค เคी เคाเค।
เคฏเคน เคฒेเค เคฌเคคाเคคा เคนै เคि เคเคेंเคिเค เคเคเค เคैเคธे เคชूเคฐे เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคซ़เคจเคฒ เคो เคฌเคฆเคฒ เคฐเคนा เคนै, เคเคนाँ เคฏเคน เคชเคนเคฒे เคนी เค ोเคธ เคชเคฐिเคฃाเคฎ เคฆे เคฐเคนा เคนै, เคเคธเคे เคฒाเคญ เคเคฐ เคोเคिเคฎ เค्เคฏा เคนैं, เคเคฐ เคैเคธे-เคैเคธे เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเค เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคฏुเค เคฎें เคช्เคฐเคตेเคถ เคเคฐ เคฐเคนी เคนै, เคเคे เคा เคฐाเคธ्เคคा เคैเคธा เคฆिเคเคคा เคนै।
เคเคोเคฎेเคถเคจ เคธे เคเคोเคจॉเคฎी เคคเค
เคชाเคฐंเคชเคฐिเค เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเคोเคฎेเคถเคจ เคจिเคฏเคฎों เคा เคชाเคฒเคจ เคเคฐเคคा เคนै।
เคเคेंเคिเค เคเคเค เคเคฆ्เคฆेเคถ्เคฏ (intent) เคा เค
เคจुเคธเคฐเคฃ เคเคฐเคคा เคนै।
เคเคนाँ เคชुเคฐाเคจे เคธिเคธ्เคเคฎ เคคเคฏเคถुเคฆा เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒो เคเคฒाเคคे เคนैं (“เค เคเคฐ เคฏूเค़เคฐ X เคชเคฐ เค्เคฒिเค เคเคฐे, เคคो เคเคฎेเคฒ Y เคญेเคो”), เคตเคนीं เคเคेंเคिเค เคธिเคธ्เคเคฎ เคूเคจिเคฏเคฐ เคธ्เค्เคฐैเคेเคिเคธ्เค เคी เคคเคฐเคน เคाเคฎ เคเคฐเคคे เคนैं। เคตे เคฒเค्เคท्เคฏ เคคเคฏ เคเคฐเคคे เคนैं (เคैเคธे เคฐिเคेंเคถเคจ เคฌเคข़ाเคจा, CAC เคเคाเคจा), เคเคจ्เคนें เคนाเคธिเคฒ เคเคฐเคจे เคे เคเค เคฐाเคธ्เคคे เคคเคฒाเคถเคคे เคนैं, เคฌเคก़े เคชैเคฎाเคจे เคชเคฐ เคชเคฐिเคเคฒ्เคชเคจाเคं เคा เคชเคฐीเค्เคทเคฃ เคเคฐเคคे เคนैं เคเคฐ เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ เคธंเคธाเคงเคจों เคो เคฒเคाเคคाเคฐ เคชुเคจः เคเคตंเคिเคค เคเคฐเคคे เคนैं। เคฐिเคเคจเคซोเคฐ्เคธเคฎेंเค เคฒเคฐ्เคจिंเค เคเคจ्เคนें เคจिเคฐंเคคเคฐ เคฌेเคนเคคเคฐ เคฌเคจाเคคी เคนै—เคเค เคธ्เคฅिเคฐ เค เคธेंเคฌเคฒी เคฒाเคเคจ เคी เคฌเคाเคฏ เคธ्เคต-เคธंเคคुเคฒिเคค เค्เคฐिเคก เคी เคคเคฐเคน।
เคเคธเคा เค เคฐ्เคฅ เคนै เคि เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เค เคฌ เคฎैเคจुเค เคฒ เคเคฐ्เคेเคธ्เค्เคฐेเคถเคจ เคธे เคนเคเคเคฐ เคฎเคถीเคจ-เคंเคกเค्เคेเคก เคธिเคฎ्เคซ़เคจी เคฌเคจเคคी เคा เคฐเคนी เคนै—เคเคนाँ เคंเคธाเคจ เคเคฒाเคाเคฐ เคเคฎ เคเคฐ เคธंเคीเคคเคाเคฐ เค़्เคฏाเคฆा เคฌเคจเคคे เคा เคฐเคนे เคนैं।
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคซ़เคจเคฒ เคฎें เคช्เคฐเคฎुเค เคเคชเคฏोเค
1. เคฎाเคฐ्เคेเค เคฐिเคธเคฐ्เค เคเคฐ เคเคจเคธाเคเค เคเคจเคฐेเคถเคจ
เคเคेंเคिเค เคเคเค เคจे เคนเคซ्เคคों เคฏा เคฎเคนीเคจों เคฒเคเคจे เคตाเคฒे เคฐिเคธเคฐ्เค เคाเคฐ्เคฏ เคो เคนเคฎेเคถा-เคธเค्เคฐिเคฏ เคเคจเคธाเคเค เคंเคเคจों เคธे เคฌเคฆเคฒเคจा เคถुเคฐू เคเคฐ เคฆिเคฏा เคนै। เคฏे เคเคेंเค เคเคชเคญोเค्เคคा เคंเคเคฐเคต्เคฏू เคा เคธिเคฎुเคฒेเคถเคจ เคเคฐเคคे เคนैं, เคธोเคถเคฒ เคฎीเคกिเคฏा เคเคฐ เคฐिเคต्เคฏूเค़ เคธे เคธेंเคिเคฎेंเค เคเคจाเคฒाเคเค़ เคเคฐเคคे เคนैं, เคธांเคธ्เคृเคคिเค เค्เคฐेंเคก्เคธ เค्เคฐैเค เคเคฐเคคे เคนैं เคเคฐ เคंเคों เคฎें เคฐเคฃเคจीเคคिเค เคฐिเคชोเคฐ्เค เคคैเคฏाเคฐ เคเคฐ เคฆेเคคे เคนैं।
เคुเค เคธिเคธ्เคเคฎ เค เคฌ เคตाเคฏเคฐเคฒ เคตिเค्เคाเคชเคจों เคो เคोเคฒ-เคोเคฒเคเคฐ เคฆेเคเคคे เคนैं—เคเคจเคे เคญाเคตเคจाเคค्เคฎเค เค्เคฐिเคเคฐ्เคธ, เคเคนाเคจी เคธंเคฐเคเคจा เคเคฐ เคฎเคจोเคตैเค्เคाเคจिเค เคฒीเคตเคฐ्เคธ เคชเคนเคाเคจเคคे เคนैं—เคคाเคि เคฒाเคเคต เคนोเคจे เคธे เคชเคนเคฒे เคนी เคंเคेंเค เคा เคธंเคญाเคตिเคค เคช्เคฐเคญाเคต เคँเคा เคा เคธเคे। เคเคธเคธे เคฐिเคธเคฐ्เค เคฐिเคฏเคฐ-เคต्เคฏू เคฎिเคฐเคฐ เคธे เคจिเคเคฒเคเคฐ เคซॉเคฐเคตเคฐ्เคก-เคฒुเคिंเค เคฐเคกाเคฐ เคฌเคจ เคाเคคी เคนै।
2. เคंเคेंเค เค्เคฐिเคเคถเคจ เคเคฐ เคंเคेเคฒिเคेंเค เคฐी-เคชเคฐเคชเค़िंเค
เคเคเคกिเคฏा เคธे เคฒेเคเคฐ เคเค्เค़ीเค्เคฏूเคถเคจ เคคเค, เคเคेंเค เค เคฌ เคชूเคฐे เคंเคेंเค เคฒाเคเคซ़เคธाเคเคเคฒ เคो เคธंเคญाเคฒเคคे เคนैं। เคตे เคนाเคเคชเคฐ-เคชเคฐ्เคธเคจเคฒाเคเค़्เคก เคเคฎेเคฒ, เคเคก เคॉเคชी, เคฒैंเคกिंเค เคชेเค เคเคฐ เคธोเคถเคฒ เคชोเคธ्เค เคฌเคจाเคคे เคนैं—เคเคฐ เคซिเคฐ เคฒंเคฌे เคซॉเคฐ्เคฎैเค्เคธ เคो เคฆเคฐ्เคเคจों เคैเคจเคฒ-เคธ्เคชेเคธिเคซ़िเค เคเคธेเค्เคธ เคฎें เคธ्เคตเคคः เคฌเคฆเคฒ เคฆेเคคे เคนैं।
เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคฌाเคค เคฏเคน เคนै เคि เค्เคฐिเคเคिเคต เคเคेंเค्เคธ เคे เคธाเคฅ-เคธाเคฅ เคเคตเคฐ्เคจेंเคธ เคเคेंเค्เคธ เคญी เคนोเคคे เคนैं, เคो เคฌ्เคฐांเคก เคตॉเคฏเคธ, เคฒीเคเคฒ เคंเคช्เคฒाเคฏंเคธ เคเคฐ เคฐेเคुเคฒेเคเคฐी เคธ्เคैंเคกเคฐ्เคก्เคธ เคธुเคจिเคถ्เคिเคค เคเคฐเคคे เคนैं। เคเคธเคा เคชเคฐिเคฃाเคฎ เคนै เคเคธा เคธ्เคेเคฒेเคฌเคฒ เคंเคेंเค เคो เคฌ्เคฐांเคก เคी เคเคเคฐूเคชเคคा เคฌเคจाเค เคฐเคเคคा เคนै—เคो เคนाเค-เคตेเคฒोเคธिเคी เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคी เคชुเคฐाเคจी เคเคฎเคोเคฐी เคฐเคนी เคนै।
3. เคชเคฐ्เคธเคจเคฒाเคเค़ेเคถเคจ เคเคฐ เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคंเคेเคเคฎेंเค
เคเคेंเคिเค เคเคเค เคเคจเคธंเค्เคฏा เคธ्เคคเคฐ เคชเคฐ 1:1 เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคो เคธंเคญเคต เคฌเคจाเคคा เคนै। เคธ्เคฅिเคฐ เคธेเคเคฎेंเค्เคธ เคी เคเคเคน, เคฏे เคเคेंเค เคนเคฐ เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ เคे เคธाเคฅ เคตिเคเคธिเคค เคนोเคจे เคตाเคฒे เคกाเคฏเคจेเคฎिเค เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคช्เคฐोเคซाเคเคฒ เคฌเคจाเคคे เคนैं।
เคฎैเคธेเคिंเค, เคเคซ़เคฐ, เคช्เคฐाเคเคธिंเค เคเคฐ เคเคฐ्เคจीเค़ เคो เคฐिเคฏเคฒ-เคाเคเคฎ เคฎें เคฒเคाเคคाเคฐ เคเคกเคเคธ्เค เคिเคฏा เคाเคคा เคนै—เคाเคนे เคตเคน เคाเคฐ्เค เคเคฌैंเคกเคจเคฎेंเค เคฐिเคฎाเคंเคกเคฐ เคนो, เคชเคฐ्เคธเคจเคฒाเคเค़्เคก เคกिเคธ्เคाเคंเค เคจेเคोเคถिเคเคถเคจ เคนो เคฏा เคंเคेเคเคฎेंเค เคนिเคธ्เค्เคฐी เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ เคोเคจ เคฌเคฆเคฒเคจा เคนो। เคถुเคฐुเคเคคी เค-เคॉเคฎเคฐ्เคธ เคชเคฐीเค्เคทเคฃों เคฎें, เคเคธे เคธिเคธ्เคเคฎ्เคธ เคจे 340% เคคเค เคเคจ्เคตเคฐ्เค़เคจ เคตृเคฆ्เคงि เคฆिเคाเค เคนै।
4. เคैंเคชेเคจ เคเคฐ्เคेเคธ्เค्เคฐेเคถเคจ เคเคฐ เคเคช्เคिเคฎाเคเค़ेเคถเคจ
เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคเคेंเค เค เคฌ เคชेเคก เคฎीเคกिเคฏा, SEO, เคเคฎेเคฒ เคเคฐ เคธोเคถเคฒ เคช्เคฒेเคเคซ़ॉเคฐ्เคฎ्เคธ เคชเคฐ เคเค เคธाเคฅ เคैंเคชेเคจ เคฒॉเคจ्เค, เคेเคธ्เค เคเคฐ เคเคช्เคिเคฎाเคเค़ เคเคฐเคคे เคนैं। เคตे เคฌเคเค เคฎैเคจेเค เคเคฐเคคे เคนैं, เค्เคฐिเคเคिเคต เคฐोเคेเค เคเคฐเคคे เคนैं, เคीเคตเคฐ्เคก्เคธ เค्เคฏूเคจ เคเคฐเคคे เคนैं เคเคฐ เคนเค़ाเคฐों A/B เคคเคฅा เคฎเคฒ्เคीเคตेเคฐिเคเค เคเค्เคธเคชेเคฐिเคฎेंเค्เคธ เคธเคฎाเคจांเคคเคฐ เคเคฒाเคคे เคนैं।
เคเคธเคธे เคाเคเคฎเคฒाเคเคจ เคจाเคเคीเคฏ เคฐूเคช เคธे เคธिเคुเคก़ เคाเคคी เคนै: เคैंเคชेเคจ เคฒॉเคจ्เค เคाเคเคฎ 65% เคคเค เคเคा เคนै, เคเคฐ 30% เคฏा เคเคธเคธे เค เคงिเค เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เคธुเคงाเคฐ เคเคฎ เคนो เคเคฏा เคนै। เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เค เคฌ เค ंเคฆाเค़ों เคा เคेเคฒ เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เคि เคจिเคฐंเคคเคฐ เคตैเค्เคाเคจिเค เคช्เคฐเคฏोเค เคฌเคจเคคी เคा เคฐเคนी เคนै।
5. เคंเคช्เคฒाเคฏंเคธ, เคเคฅिเค्เคธ เคเคฐ เคเคตเคฐ्เคจेंเคธ
เคैเคธे-เคैเคธे เคธ्เคตाเคฏเคค्เคคเคคा เคฌเคข़เคคी เคนै, เคोเคिเคฎ เคญी เคฌเคข़เคคे เคนैं। เคเคธเคฒिเค เค เคฌ เคตिเคถेเคท เคเคตเคฐ्เคจेंเคธ เคเคेंเค เคंเคेंเค เคा เคฐेเคुเคฒेเคเคฐी เคเคกिเค เคเคฐเคคे เคนैं, เคฌाเคฏเคธ เคा เคชเคคा เคฒเคाเคคे เคนैं, เคเคฅिเคเคฒ เคฎुเคฆ्เคฆों เคो เคซ़्เคฒैเค เคเคฐเคคे เคนैं เคเคฐ เค़िเคฎ्เคฎेเคฆाเคฐ เคชเคฐ्เคธเคจเคฒाเคเค़ेเคถเคจ เคธुเคจिเคถ्เคिเคค เคเคฐเคคे เคนैं—เคाเคธเคคौเคฐ เคชเคฐ เคซ़ाเคเคจेंเคธ, เคนेเคฒ्เคฅเคेเคฏเคฐ เคเคฐ เคंเคถ्เคฏोเคฐेंเคธ เคैเคธे เคฐेเคुเคฒेเคेเคก เคธेเค्เคเคฐ्เคธ เคฎें।
เคฏเคน เคกुเค เคฒ-เคเคेंเค เคฎॉเคกเคฒ—เค्เคฐिเคเคिเคต เคंเคेเคฒिเคेंเคธ เคे เคธाเคฅ เคเคฅिเคเคฒ เคเคตเคฐเคธाเคเค—เค เคฌ เคिเคाเค เค เคชเคจाเคจे เคी เคธเคฐ्เคตเคถ्เคฐेเคท्เค เคช्เคฐैเค्เคिเคธ เคฌเคจเคคा เคा เคฐเคนा เคนै।
เค़เคฎीเคจ เคชเคฐ เคนो เคฐเคนे เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคเคฆाเคนเคฐเคฃ
เคเคेंเคिเค เคเคเค เค เคฌ เคธिเคฐ्เคซ เคธिเคฆ्เคงांเคค เคจเคนीं เคนै; เคฏเคน เคเคฆ्เคฏोเคों เคฎें เค ोเคธ เคฌเคฆเคฒाเคต เคฒा เคฐเคนा เคนै:
Braze (OfferFit เคเคฐ Project Catalyst): เคฐिเคฏเคฒ-เคाเคเคฎ เคฎें เคนเค़ाเคฐों เคชเคฐ्เคธเคจเคฒाเคเค़्เคก เคเคฐ्เคจी เคเค्เคธเคชेเคฐिเคฎेंเค्เคธ เคเคฒाเคจे เคตाเคฒे เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคจिเคฐ्เคฃเคฏ เคंเคเคจ।
Writer เคा “PG Kit-o-matic”: เคฌ्เคฒॉเค เคंเคेंเค เคो เค เคชเคจे-เคเคช เคंเคช्เคฒाเคฏंเค เคธेเคฒ्เคธ เคเคจेเคฌเคฒเคฎेंเค เคिเค्เคธ เคฎें เคฌเคฆเคฒ เคฆेเคคा เคนै, เคिเคธเคธे เคนเคซ्เคคों เคा เคाเคฎ เคฎिเคจเคों เคฎें เคนो เคाเคคा เคนै।
Jellyfish Ad Agents: เคฎीเคกिเคฏा เคฌाเคंเค เคเคฐ เค्เคฐिเคเคिเคต เคเคช्เคिเคฎाเคเค़ेเคถเคจ เคो เคเคोเคฎेเค เคเคฐ เคฒॉเคจ्เค เคाเคเคฎ 65% เคเคाเคคे เคนैं เคเคฐ เคชเคฐเคซ़ॉเคฐ्เคฎेंเคธ 30% เคฌเคข़ाเคคे เคนैं।
Salesforce Agentforce Marketing: เคธेเคฒ्เคธ เคเคฐ เคธเคฐ्เคตिเคธ เคเคेंเค्เคธ เคे เคธाเคฅ เคंเคीเค्เคฐेเคถเคจ เคเคฐเคคे เคนुเค เคंเคก-เคू-เคंเคก เคैंเคชेเคจ เคเคฒाเคคा เคนै।
Lindy AI CMO: เคเค เคฎเคฒ्เคी-เคเคेंเค “เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคीเคฎ” เคो เคฐिเคธเคฐ्เค, เคเคจाเคฒिเคธिเคธ เคเคฐ เค्เคฐिเคเคिเคต เคเค्เคธเคชेเคฐिเคฎेंเคेเคถเคจ เคो เคฌเคก़े เคชैเคฎाเคจे เคชเคฐ เคธंเคญाเคฒเคคी เคนै।
HubSpot AI Studio: CRM-เคจेเคिเคต เคเคेंเค्เคธ เคो เค्เคฐेเคจ เคเคฐเคจे เคी เคธुเคตिเคงा, เคो เคฌเคเคिंเค เคเคฐ เคाเคฐ्เคेเคिंเค เคฎें เคธเคนเคฏोเค เคเคฐเคคे เคนैं।
BCG เคे เค เคจुเคธाเคฐ, เคो CMOs เคเคेंเคिเค เคธिเคธ्เคเคฎ्เคธ เคो เคเคฒ्เคฆी เค เคชเคจाเคคे เคนैं, เคตे เคธंเคฐเคเคจाเคค्เคฎเค เคช्เคฐเคคिเคธ्เคชเคฐ्เคงाเคค्เคฎเค เคฌเคข़เคค เคนाเคธिเคฒ เคเคฐ เคฐเคนे เคนैं—เคाเคธเคเคฐ B2B เคฎें।
เคฒाเคญ เคเคฐ เคต्เคฏाเคตเคธाเคฏिเค เคช्เคฐเคญाเคต
เคเคฐ्เคฅिเค เคช्เคฐเคญाเคต เคเคนเคฐे เคนैं। เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคฎें เคเคेंเคिเค เคเคเค เคा เคฌाเค़ाเคฐ 2025 เคฎें $7.06 เคฌिเคฒिเคฏเคจ เคธे เคฌเคข़เคเคฐ 2032 เคคเค $93 เคฌिเคฒिเคฏเคจ เคคเค เคชเคนुँเคเคจे เคा เค เคจुเคฎाเคจ เคนै।
เคฎुเค्เคฏ เคช्เคฐเคญाเคต:
เคคेเค़ เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒो: เคैंเคชेเคจ เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคฎें 15 เคुเคจा เคคेเค़ी, 70% เคเคฎ เคाเคเคฎ-เคू-เคฎाเคฐ्เคेเค
เคฌेเคนเคคเคฐ เคชเคฐ्เคธเคจเคฒाเคเค़ेเคถเคจ: 71% เคเคชเคญोเค्เคคा เคเคธเคी เค เคชेเค्เคทा เคเคฐเคคे เคนैं
เคฒाเคเคค เคฎें เคเคฎी: เคฒเคเคญเค 22% เคเคฎ เคंเคซ़्เคฐाเคธ्เค्เคฐเค्เคเคฐ เคฒाเคเคค
เคเค्เค เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ: เคเคธเคคเคจ 30% เคैंเคชेเคจ เคธुเคงाเคฐ, 2026 เคคเค 171% ROI เคा เค เคจुเคฎाเคจ
เค เคธीเคฎ เคธ्เคेเคฒेเคฌिเคฒिเคी: เคนเค़ाเคฐों เคช्เคฐเคฏोเค เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคฐूเคช เคธे
เคเคฅिเคเคฒ เคเคช्เคिเคฎाเคเค़ेเคถเคจ: เคฌाเคฏเคธ เคกिเคेเค्เคถเคจ เคเคฐ เคंเคช्เคฒाเคฏंเคธ เคเคจ-เคฌिเคฒ्เค
2026 เคคเค, เคंเคเคฐเคช्เคฐाเคเค़ เค เคชเคจाเคจे เคी เคฆเคฐ 55% เคธे เค เคงिเค เคนोเคจे เคी เคเคฎ्เคฎीเคฆ เคนै, เคเคฐ เคฎाเคฐ्เคेเคเคฐ्เคธ เคงीเคฐे-เคงीเคฐे เคฐเคฃเคจीเคคिเค เคंเคกเค्เคเคฐ เคी เคญूเคฎिเคा เคฎें เค เคाเคंเคे।
เคुเคจौเคคिเคฏाँ เคเคฐ เคเค ोเคฐ เคธเคฌเค
เคธंเคญाเคตเคจाเคं เคे เคฌाเคตเคूเคฆ, เคเคेंเคिเค เคเคเค เคोเค เคाเคฆुเค เคธเคฎाเคงाเคจ เคจเคนीं เคนै। เคถुเคฐुเคเคคी เคกिเคช्เคฒॉเคฏเคฎेंเค्เคธ เคฎें เคธे เคेเคตเคฒ 34% เคนी เคคुเคฐंเคค เคธเคซเคฒ เคนोเคคे เคนैं—เค เค्เคธเคฐ เคเคฐाเคฌ เคกेเคा เค्เคตाเคฒिเคी, เคซ्เคฐैเคเคฎेंเคेเคก เคธिเคธ्เคเคฎ्เคธ เคเคฐ เค เคตाเคธ्เคคเคตिเค เค เคชेเค्เคทाเคं เคे เคाเคฐเคฃ।
เค्เคฐेเคจिंเค เคกेเคा เคฎें เคฎौเคूเคฆ เคฌाเคฏเคธ เคुเค เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคธेเคเคฎेंเค्เคธ เคो เค เคจเคाเคจे เคฎें เคฌाเคนเคฐ เคเคฐ เคธเคเคคा เคนै। เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคจिเคฐ्เคฃเคฏों เคชเคฐ เคญเคฐोเคธा เค เคญी เคญी เคธीเคฎिเคค เคนै। Fortune เคธเคนी เคเคนเคคा เคนै: เค เค्เคे เคจเคคीเคे เคงैเคฐ्เคฏ เคธे เคเคคे เคนैं।
เคธเคซเคฒ เคธंเคเค เคจों เคฎें เคुเค เคธเคฎाเคจเคคाเคँ เคฆिเคเคคी เคนैं:
เคธ्เคชเคท्เค เคฌिเค़เคจेเคธ เคตैเคฒ्เคฏू เคธे เคถुเคฐुเคเคค
เคธाเคซ़, เคเคตเคฐ्เคจ्เคก เคกेเคा เคฎें เคจिเคตेเคถ
เคฎाเคจเคต-เคเคเค เคธเคนเคฏोเค, เคช्เคฐเคคिเคธ्เคฅाเคชเคจ เคจเคนीं
เคซीเคกเคฌैเค เคเคฐ เคเคตเคฐเคธाเคเค เคे เคธाเคฅ เค्เคฐเคฎिเค เคธ्เคेเคฒिंเค
เคจिเคท्เคเคฐ्เคท: เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคा เคเคेंเคिเค เคญเคตिเคท्เคฏ
2025 เคฎें, เคเคेंเคिเค เคเคเค เคจे เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคो เคช्เคฐเคคिเค्เคฐिเคฏाเคค्เคฎเค เคเคोเคฎेเคถเคจ เคธे เคเคे เคฌเคข़ाเคเคฐ เคช्เคฐोเคเค्เคिเคต เคंเคेเคฒिเคेंเคธ เคฎें เคฌเคฆเคฒ เคฆिเคฏा เคนै। Agentforce, Lindy เคเคฐ เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคเคก เคเคेंเค्เคธ เคैเคธे เคूเคฒ्เคธ เคเคธ เคญเคตिเคท्เคฏ เคी เคเคฒเค เคฆेเคคे เคนैं เคเคนाँ เคฎเคถीเคจ-เคू-เคฎเคถीเคจ เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ เคธाเคฎाเคจ्เคฏ เคนोंเคे เคเคฐ เคเคธ्เคเคฎเคฐ เค เคจुเคญเคต เคธเคนเค, เค เคจुเคूเคฒी เคเคฐ เคฒเคเคญเค เค เคฆृเคถ्เคฏ เคฒเคेंเคे।
เคฆिเคถा เคธाเคซ़ เคนै: 2026 เคคเค เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเค เคฌुเคฆ्เคงिเคฎाเคจ เค्เคฐिเคก เคी เคคเคฐเคน เคाเคฎ เคเคฐेเคी—เคนเคฎेเคถा เคाเคฒू, เคธ्เคตเคฏं เคธंเคคुเคฒिเคค เคเคฐ เคฒเคเคญเค เค เคฆृเคถ्เคฏ। เคฌिเคเคฒी เคी เคคเคฐเคน, เคเคธเคी เค เคธเคฒी เคถเค्เคคि เคเคธเคी เคตिเคถ्เคตเคธเคจीเคฏเคคा เคฎें เคนोเคी, เคจ เคि เคเคธเคे เคจเคตाเคाเคฐ เคฎें।
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคฒीเคกเคฐ्เคธ เคे เคฒिเค เคธंเคฆेเคถ เคธ्เคชเคท्เค เคนै: เค เคญी เคช्เคฐเคฏोเค เคเคฐें, เคจैเคคिเค เคฐूเคช เคธे เคเคीเคृเคค เคเคฐें เคเคฐ เคธ्เคตाเคฏเคค्เคคเคคा เคे เคฒिเค เคกिเค़ाเคเคจ เคเคฐें। เคो เคเคธा เคเคฐेंเคे, เคตे เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคो เคเค เคเคธी เคจिเคฐ्เคฌाเคง เคเคชเคฏोเคिเคคा เคฎें เคฌเคฆเคฒ เคฆेंเคे เคो เคฌिเคจा เคฌाเคฐ-เคฌाเคฐ เคธ्เคตिเค เคฆเคฌाเค, เคฒเคाเคคाเคฐ เคตिเคाเคธ เคो เคเคฐ्เคा เคฆेเคคी เคฐเคนेเคी।
OpenAI CEO Sam Altman says that AI will take over marketing in the next five years.
— Cookie3 ๐ช (@cookie3) April 7, 2024
We are right ahead of the curve, doubling down on our efforts to build a groundbreaking MarketingFi ecosystem powered by AI ๐
MarketingFi, pioneered by Cookie3, utilizes AI to identify the… pic.twitter.com/GAdJIRfxHg
Agentic AI in B2B Marketing:
Autonomous Strategies for Navigating Complex Buyer Journeys in 2025
As 2025 draws to a close, B2B marketing stands at a decisive inflection point. What began as simple marketing automation—email sequences, rule-based scoring, and campaign triggers—has evolved into something far more profound: agentic AI. These are not tools that wait for instructions. They are autonomous systems that think, plan, execute, learn, and optimize—often faster and more holistically than human teams ever could.
If traditional automation was a conveyor belt, agentic AI is a self-driving supply chain—one that senses demand, reroutes itself in real time, and continuously improves without being micromanaged.
For B2B organizations grappling with long sales cycles, multi-stakeholder buying committees, fragmented data, and rising customer expectations, agentic AI is not a luxury. It is rapidly becoming a competitive necessity.
From Automation to Autonomy: Why Agentic AI Matters in B2B
B2B buyer journeys are notoriously complex. A single deal may involve:
6–12 stakeholders
Months (or years) of evaluation
Dozens of touchpoints across channels
Multiple internal handoffs between marketing, sales, and customer success
Rule-based systems break down under this complexity. Agentic AI, by contrast, is designed for nonlinear environments. These systems use reasoning, memory, and multi-agent collaboration to pursue outcomes—not just execute tasks.
According to BCG, companies that lead in agentic AI adoption are already seeing 6.2% revenue growth, compared to 1.2% for laggards, with AI agents projected to generate 29% of total AI-driven value by 2028. Yet despite the upside, Capgemini reports that while 70% of B2B CMOs see agentic AI as transformative, only about one-third have deployed it at scale.
The result? A widening gap between AI-first marketing organizations and everyone else.
Key Applications Across the B2B Marketing Funnel
Agentic AI excels where B2B marketing is most fragile: coordination, personalization, and speed at scale.
1. Market Research and Buyer Intelligence
Agentic AI functions like a 24/7 research department. These agents ingest data from CRMs, intent platforms, social channels, analyst reports, and third-party sources to build living profiles of entire buying groups.
They can:
Simulate stakeholder interviews
Detect emerging category trends
Predict account readiness
Recommend high-probability target accounts for ABM
This transforms market research from a static snapshot into a real-time intelligence stream.
2. Content Creation and Hyper-Personalization
Instead of one campaign for all, agentic AI enables thousands of parallel micro-campaigns.
Autonomous content agents:
Generate role-specific messaging for CIOs, CFOs, procurement, and end users
Maintain brand, legal, and compliance guardrails
Repurpose assets across formats and channels
Test, learn, and adapt messaging continuously
The result is personalization that feels human—without requiring infinite human labor.
3. Lead Generation and Qualification
AI SDR agents now handle what was once the most brittle part of the funnel.
These agents:
Engage prospects 24/7 via email, chat, and conversational interfaces
Detect intent signals in real time
Nurture entire buying groups, not just individuals
Route opportunities to sales only when truly sales-ready
Marketing and sales no longer operate as separate silos. The funnel becomes continuous, conversational, and adaptive.
4. Campaign Orchestration and Optimization
Campaign planning is no longer a quarterly ritual—it is a living system.
Agentic AI:
Plans, launches, and iterates campaigns across LinkedIn, display, events, and syndication
Runs thousands of experiments simultaneously
Dynamically reallocates budgets based on performance
Optimizes for pipeline impact, not vanity metrics
In effect, the AI becomes a real-time media trader, optimizing attention and conversion at machine speed.
5. Cross-Team Collaboration and Governance
Multi-agent systems don’t just execute—they coordinate.
Some agents optimize growth; others monitor:
Brand consistency
Regulatory compliance
Bias and ethical risk
Data integrity
This creates a marketing organization that is not only faster, but safer and more aligned—especially critical in regulated B2B industries.
Real-World Results: Agentic AI in Action
Agentic AI is no longer theoretical. It is producing measurable outcomes:
Landbase GTM-1 Omni
Trained on over 40 million campaigns and 175 million conversations, the platform has generated $100M+ in pipeline, delivered 4–7x conversion rates, and cut outbound costs by 70%—saving clients more than 100,000 hours.Adobe Journey Optimizer (B2B Edition)
Helps enterprises like Cisco identify buying groups, generate journey-specific content, and accelerate deal velocity through intelligent orchestration.Salesforce Agentforce Marketing
Automates end-to-end campaign execution while tightly integrating with sales agents—dramatically reducing operational overhead.Lindy AI CMO
A coordinated swarm of agents handles research, creative, experimentation, and optimization—launching thousands of ad variants and effectively replacing entire marketing sub-functions.Madison Logic ML Insights
Agent-driven orchestration across display, LinkedIn, and syndication delivered a 116% ROI for AgentSync.ElevenLabs Inbound Agent
Autonomously qualifies 78% of inbound leads, accelerating response times and improving buyer experience.
Consultancies like BCG and McKinsey consistently note that early adopters gain not only higher revenue, but greater predictability and tighter sales-marketing alignment.
Benefits and Business Impact
| Benefit | Impact |
|---|---|
| Revenue Growth | 6.2% for leaders vs. 1.2% for laggards; 10–20% lift in lead generation |
| Cost Reduction | Up to 70% lower outbound and campaign execution costs |
| Pipeline Acceleration | $100M+ pipelines; 4–7x conversion improvements |
| Personalization at Scale | Effective engagement across complex buying committees |
| Time Savings | 100,000+ hours eliminated via autonomous execution |
| Strategic Focus | Marketers shift from operators to architects |
Gartner now projects that AI agents will intermediate $15 trillion in B2B spending by 2028—a signal that this shift is structural, not cyclical.
Challenges and Hard-Won Lessons
Adoption is not frictionless. Only about 34% of organizations succeed on their first attempt.
Common pitfalls include:
Poor data quality
Integration complexity
Organizational mistrust of autonomous systems
Bias embedded in training data
Over-automation that erodes authenticity
The most successful teams follow a few principles:
Start with pilots, not platform overhauls
Invest heavily in clean, unified data
Maintain human oversight and ethical guardrails
Focus on orchestration, not just automation
Agentic AI works best as a co-pilot, not a black box.
Conclusion: The Autonomous Future of B2B Marketing
In 2025, agentic AI has transformed B2B marketing from a linear process into an intelligent, self-optimizing ecosystem. What once required massive teams and endless coordination can now be achieved through autonomous agents working in concert—faster, cheaper, and often better.
As platforms mature, the next frontier will include:
AI-to-AI negotiations
Autonomous deal structuring
Machine-driven partner ecosystems
For CMOs, the mandate is clear: embrace ethical, hybrid human-AI models now—or risk being outpaced by organizations where marketing never sleeps, never stalls, and never stops learning.
Agentic AI is not replacing B2B marketers.
It is turning them into strategists of scale—architects of growth in an autonomous age.
This AI handles the midnight calls so humans can handle the moments that matter.
— Chase Dimond | Email Marketing Nerd ๐ง (@ecomchasedimond) December 16, 2025
PolyAI just raised a Series D at $750M valuation for building exactly this.
This is the voice AI that actually gets stuff done.
Here's what's wild:
Thread ๐งต
(paid partnership) pic.twitter.com/t3aV1NJgeg
เคฌी2เคฌी เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคฎें เคเคेंเคिเค เคเคเค:
เคเคिเคฒ เคเคฐीเคฆाเคฐी เคฏाเคค्เคฐा เคे เคฒिเค 2025 เคฎें เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคฐเคฃเคจीเคคिเคฏाँ
เคैเคธे-เคैเคธे 2025 เค เคชเคจे เค ंเคคिเคฎ เคชเคก़ाเคต เคชเคฐ เคชเคนुँเค เคฐเคนा เคนै, เคฌी2เคฌी เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเค เคจिเคฐ्เคฃाเคฏเค เคฎोเคก़ เคชเคฐ เคเคก़ा เคนै। เคो เคเคญी เคธिเคฐ्เคซ เคธाเคงाเคฐเคฃ เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเคोเคฎेเคถเคจ—เคเคฎेเคฒ เคธीเค्เคตेंเคธ, เคจिเคฏเคฎ-เคเคงाเคฐिเคค เคธ्เคोเคฐिंเค เคเคฐ เค เคญिเคฏाเคจ เค्เคฐिเคเคฐ—เคे เคฐूเคช เคฎें เคฅा, เค เคฌ เคตเคน เคเคेंเคिเค เคเคเค เคे เคฐूเคช เคฎें เคตिเคเคธिเคค เคนो เคुเคा เคนै। เคฏे เคेเคตเคฒ เคเคชเคเคฐเคฃ เคจเคนीं เคนैं, เคฌเคฒ्เคि เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคธिเคธ्เคเคฎ เคนैं เคो เคธोเคเคคे เคนैं, เคฏोเคเคจा เคฌเคจाเคคे เคนैं, เคจिเคท्เคชाเคฆिเคค เคเคฐเคคे เคนैं, เคธीเคเคคे เคนैं เคเคฐ เคฒเคाเคคाเคฐ เค เคจुเคूเคฒเคจ เคเคฐเคคे เคนैं—เค เค्เคธเคฐ เคฎाเคจเคตीเคฏ เคीเคฎों เคธे เคคेเค़ เคเคฐ เคต्เคฏाเคชเค เคคเคฐीเคे เคธे।
เคฏเคฆि เคชाเคฐंเคชเคฐिเค เคเคोเคฎेเคถเคจ เคเค เคเคจ्เคตेเคฏเคฐ เคฌेเคฒ्เค เคी เคคเคฐเคน เคฅा, เคคो เคเคेंเคिเค เคเคเค เคเค เคธ्เคต-เคाเคฒिเคค เคเคชूเคฐ्เคคि เคถ्เคฐृंเคเคฒा เคी เคคเคฐเคน เคนै—เคो เคฎांเค เคा เคเคญाเคธ เคเคฐเคคी เคนै, เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคธเคฎเคฏ เคฎें เคฎाเคฐ्เค เคฌเคฆเคฒเคคी เคนै, เคเคฐ เคฒเคाเคคाเคฐ เคธुเคงाเคฐ เคเคฐเคคी เคนै, เคฌिเคจा เคिเคธी เคฎाเคเค्เคฐोเคฎैเคจेเคเคฎेंเค เคे।
เคฌी2เคฌी เคธंเคเค เคจों เคे เคฒिเค, เคो เคฒंเคฌे เคฌिเค्เคฐी เคเค्เคฐ, เคฌเคนु-เคนिเคคเคงाเคฐเค เคธเคฎिเคคिเคฏों, เค เคธंเคเค िเคค เคกेเคा เคเคฐ เคฌเคข़เคคी เค्เคฐाเคนเค เค เคชेเค्เคทाเคं เคธे เคूเค เคฐเคนे เคนैं, เคเคेंเคिเค เคเคเค เค เคฌ เคेเคตเคฒ เคเค เคตिเคเคฒ्เคช เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เคि เคธ्เค्เคฐैเคेเคिเค เคเคฐूเคฐเคค เคฌเคจ เคเคฏा เคนै।
เคธ्เคตाเคฏเคค्เคคเคคा เคी เคเคฐ: เคฌी2เคฌी เคฎें เคเคेंเคिเค เคเคเค เค्เคฏों เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคนै
เคฌी2เคฌी เคเคฐीเคฆाเคฐ เคฏाเคค्เคฐाเคँ เคเคिเคฒ เคนोเคคी เคนैं। เคเค เคนी เคธौเคฆे เคฎें เคถाเคฎिเคฒ เคนो เคธเคเคคे เคนैं:
6–12 เคนिเคคเคงाเคฐเค
เคเค เคฎเคนीเคจों เคฏा เคตเคฐ्เคทों เคा เคฎूเคฒ्เคฏांเคเคจ
เคैเคจเคฒों เคชเคฐ เคฆเคฐ्เคเคจों เคเคเคชॉเคंเค
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค, เคธेเคฒ्เคธ เคเคฐ เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคธเค्เคธेเคธ เคे เคฌीเค เคเค เคंเคเคฐเคจเคฒ เคนैंเคกเคเคซ
เคจिเคฏเคฎ-เคเคงाเคฐिเคค เคธिเคธ्เคเคฎ เคเคธ เคเคिเคฒเคคा เคे เคธाเคฎเคจे เคซेเคฒ เคนो เคाเคคे เคนैं। เคเคेंเคिเค เคเคเค เคเคธเคे เคตिเคชเคฐीเคค, เคैเคฐ-เคฐैเคिเค เคตाเคคाเคตเคฐเคฃ เคे เคฒिเค เคกिเค़ाเคเคจ เคिเคฏा เคเคฏा เคนै। เคฏे เคธिเคธ्เคเคฎ เคคเคฐ्เค, เคธ्เคฎृเคคि เคเคฐ เคฎเคฒ्เคी-เคเคेंเค เคธเคนเคฏोเค เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे เคชเคฐिเคฃाเคฎ เคนाเคธिเคฒ เคเคฐเคคे เคนैं—เคธिเคฐ्เคซ เคाเคฐ्เคฏ เคจिเคท्เคชाเคฆिเคค เคเคฐเคจे เคे เคฒिเค เคจเคนीं।
BCG เคे เค เคจुเคธाเคฐ, เคเคेंเคिเค เคเคเค เค เคชเคจाเคจे เคตाเคฒी เคंเคชเคจिเคฏाँ เคชเคนเคฒे เคนी 6.2% เคฐाเคเคธ्เคต เคตृเคฆ्เคงि เคฆेเค เคฐเคนी เคนैं, เคเคฌเคि เคชीเคे เคฐเคนเคจे เคตाเคฒों เคे เคฒिเค เคฏเคน เคेเคตเคฒ 1.2% เคนै। เค เคจुเคฎाเคจ เคนै เคि 2028 เคคเค AI เคเคेंเค เคुเคฒ AI เคฎूเคฒ्เคฏ เคा 29% เคฏोเคเคฆाเคจ เคฆेंเคे। เคซिเคฐ เคญी, Capgemini เคे เค เคจुเคธाเคฐ, เคเคฌเคि 70% เคฌी2เคฌी CMOs เคเคธे เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจเคाเคฐी เคฎाเคจเคคे เคนैं, เคेเคตเคฒ เคฒเคเคญเค เคเค-เคคिเคนाเค เคจे เคเคธे เคฌเคก़े เคชैเคฎाเคจे เคชเคฐ เคฒाเคू เคिเคฏा เคนै।
เคเคธเคा เคชเคฐिเคฃाเคฎ? AI-เคซเคฐ्เคธ्เค เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคธंเคเค เคจ เคเคฐ เคฌाเคी เคे เคฌीเค เคฌเคข़เคคा เค ंเคคเคฐ।
เคฌी2เคฌी เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคซเคจเคฒ เคฎें เคช्เคฐเคฎुเค เค เคจुเคช्เคฐเคฏोเค
เคเคेंเคिเค เคเคเค เคเคจ เค्เคทेเคค्เคฐों เคฎें เคธเคฌเคธे เค เคงिเค เคช्เคฐเคญाเคตी เคนै เคเคนाँ เคฌी2เคฌी เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเคฎเคोเคฐ เคชเคก़เคคी เคนै: เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ, เคจिเคीเคเคฐเคฃ เคเคฐ เคชैเคฎाเคจे เคชเคฐ เคเคคि।
1. เคฎाเคฐ्เคेเค เคฐिเคธเคฐ्เค เคเคฐ เคเคฐीเคฆाเคฐ เค ंเคคเคฐ्เคฆृเคท्เคि
เคเคेंเคिเค เคเคेंเค्เคธ เคเค 24/7 เคฐिเคธเคฐ्เค เคกिเคชाเคฐ्เคเคฎेंเค เคी เคคเคฐเคน เคाเคฎ เคเคฐเคคे เคนैं। เคฏे เคเคेंเค्เคธ CRM, เคंเคेंเค เคช्เคฒेเคเคซ़ॉเคฐ्เคฎ, เคธोเคถเคฒ เคैเคจเคฒ, เคตिเคถ्เคฒेเคทเค เคฐिเคชोเคฐ्เค เคเคฐ เคคृเคคीเคฏ-เคชเค्เคท เคกेเคा เคธे เคाเคจเคाเคฐी เคเคเค्เค ा เคเคฐ เคชूเคฐ्เคฃ เคเคฐीเคฆाเคฐी เคธเคฎूเคน เคช्เคฐोเคซाเคเคฒ เคฌเคจाเคคे เคนैं।
เคตे เคเคฐ เคธเคเคคे เคนैं:
เคนिเคคเคงाเคฐเคों เคे เคธाเค्เคทाเคค्เคाเคฐ เคा เค เคจुเคเคฐเคฃ
เคเคญเคฐเคคी เคช्เคฐเคตृเคค्เคคिเคฏों เคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ
เคाเคคा เคคैเคฏाเคฐिเคฏों เคी เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी
ABM (Account-Based Marketing) เคे เคฒिเค เคเค्เค-เคช्เคฐाเคฅเคฎिเคเคคा เคตाเคฒे เคाเคคे เคธुเคाเคจा
เคฏเคน เคฎाเคฐ्เคेเค เคฐिเคธเคฐ्เค เคो เคธ्เคฅैเคคिเค เคคเคธ्เคตीเคฐ เคธे เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคธเคฎเคฏ เคी เคंเคेเคฒिเคेंเคธ เคธ्เค्เคฐीเคฎ เคฎें เคฌเคฆเคฒ เคฆेเคคा เคนै।
2. เคธाเคฎเค्เคฐी เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคเคฐ เคนाเคเคชเคฐ-เคชเคฐ्เคธเคจเคฒाเคเค़ेเคถเคจ
เคเคेंเคिเค AI เคเค เคนी เค เคญिเคฏाเคจ เคे เคฌเคाเคฏ เคนเคाเคฐों เคธเคฎाเคจांเคคเคฐ เคฎाเคเค्เคฐो-เคैเคฎ्เคชेเคจ เคธเค्เคทเคฎ เคเคฐเคคा เคนै।
เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคंเคेंเค เคเคेंเค्เคธ:
CIO, CFO, เคช्เคฐोเค्เคฏोเคฐเคฎेंเค เคเคฐ เคंเคก-เคฏूเค़เคฐ เคे เคฒिเค เคญूเคฎिเคा-เคตिเคถिเคท्เค เคธंเคฆेเคถ เคฌเคจाเคคे เคนैं
เคฌ्เคฐांเคก, เคाเคจूเคจी เคเคฐ เค เคจुเคชाเคฒเคจ เคाเคฐ्เคกเคฐेเคฒ्เคธ เคฌเคจाเค เคฐเคเคคे เคนैं
เคธाเคฎเค्เคฐी เคो เคตिเคญिเคจ्เคจ เคैเคจเคฒों เคฎें เคชुเคจ: เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคคे เคนैं
เคฒเคाเคคाเคฐ เคชเคฐीเค्เคทเคฃ เคเคฐ เคธंเคฆेเคถ เค เคจुเคूเคฒเคจ เคเคฐเคคे เคนैं
เคชเคฐिเคฃाเคฎเคธ्เคตเคฐूเคช, เคต्เคฏเค्เคคिเคเคค เค เคจुเคญเคต เคฎाเคจเคตीเคฏ เคฒเคเคคे เคนैं—เคฒेเคिเคจ เค เคจंเคค เคฎाเคจเคต เคถ्เคฐเคฎ เคी เคเคตเคถ्เคฏเคเคคा เคจเคนीं เคนोเคคी।
3. เคฒीเคก เคเคจเคฐेเคถเคจ เคเคฐ เคฏोเค्เคฏเคคा เคจिเคฐ्เคงाเคฐเคฃ
AI SDR เคเคेंเค เค เคฌ เคซ़เคจเคฒ เคे เคธเคฌเคธे เคธंเคตेเคฆเคจเคถीเคฒ เคนिเคธ्เคธे เคो เคธंเคญाเคฒเคคे เคนैं।
เคฏे เคเคेंเค्เคธ:
24/7 เคธंเคญाเคตिเคค เค्เคฐाเคนเคों เคธे เคธंเคตाเคฆ เคเคฐเคคे เคนैं
เคंเคेंเค เคธिเค्เคจเคฒ เคा เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคธเคฎเคฏ เคฎें เคชเคคा เคฒเคाเคคे เคนैं
เคชूเคฐे เคเคฐीเคฆाเคฐी เคธเคฎूเคนों เคो เคชोเคทเคฃ เคฆेเคคे เคนैं
เคेเคตเคฒ เคคैเคฏाเคฐ เค เคตเคธเคฐों เคो เคธेเคฒ्เคธ เคीเคฎ เคो เคฐूเค เคเคฐเคคे เคนैं
เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคเคฐ เคธेเคฒ्เคธ เค เคฌ เค เคฒเค เคจเคนीं เคนैं। เคซ़เคจเคฒ เคธเคคเคค, เคธंเคตाเคฆाเคค्เคฎเค เคเคฐ เค เคจुเคूเคฒเคจเคถीเคฒ เคฌเคจ เคเคฏा เคนै।
4. เค เคญिเคฏाเคจ เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ เคเคฐ เค เคจुเคूเคฒเคจ
เค เคญिเคฏाเคจ เคฏोเคเคจा เค เคฌ เคค्เคฐैเคฎाเคธिเค เค เคจुเคท्เค ाเคจ เคจเคนीं เคนै—เคฏเคน เคเค เคीเคตिเคค เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคนै।
เคเคेंเคिเค AI:
LinkedIn, เคกिเคธ्เคช्เคฒे, เคเคตेंเค्เคธ เคเคฐ เคธिंเคกिเคेเคถเคจ เคชเคฐ เค เคญिเคฏाเคจ เคฏोเคเคจा เคฌเคจाเคคा, เคฒॉเคจ्เค เคเคฐ เคธुเคงाเคฐ เคเคฐเคคा เคนै
เคนเคाเคฐों เคช्เคฐเคฏोเค เคเค เคธाเคฅ เคเคฒाเคคा เคนै
เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ เคฌเคเค เคเคคिเคถीเคฒ เคฐूเคช เคธे เคเคตंเคिเคค เคเคฐเคคा เคนै
เคชाเคเคชเคฒाเคเคจ เคช्เคฐเคญाเคต เคे เคฒिเค เค เคจुเคूเคฒเคจ เคเคฐเคคा เคนै
AI เค เคฌ เคเค เคฐीเคฏเคฒ-เคाเคเคฎ เคฎीเคกिเคฏा เค्เคฐेเคกเคฐ เคी เคคเคฐเคน เคाเคฎ เคเคฐเคคा เคนै।
5. เคीเคฎ-เค ंเคคเคฐ เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ เคเคฐ เคถाเคธเคจ
เคฎเคฒ्เคी-เคเคेंเค เคธिเคธ्เคเคฎ เคธिเคฐ्เคซ เคจिเคท्เคชाเคฆिเคค เคจเคนीं เคเคฐเคคे—they เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ เคเคฐเคคे เคนैं।
เคुเค เคเคेंเค เคตृเคฆ्เคงि เค เคจुเคूเคฒเคจ เคชเคฐ เคง्เคฏाเคจ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคเคฐเคคे เคนैं, เคเคฌเคि เค เคจ्เคฏ เคจिเคเคฐाเคจी เคเคฐเคคे เคนैं:
เคฌ्เคฐांเคก เคจिเคฐंเคคเคฐเคคा
เคจिเคฏाเคฎเค เค เคจुเคชाเคฒเคจ
เคชूเคฐ्เคตाเค्เคฐเคน เคเคฐ เคจैเคคिเค เคोเคिเคฎ
เคกेเคा เค เคंเคกเคคा
เคเคธเคธे เคเคिเคฒ เคฌी2เคฌी เคชाเคฐिเคธ्เคฅिเคคिเค เคคंเคค्เคฐ เคฎें เคธเคीเคเคคा เคเคฐ เคตिเคถ्เคตเคธเคจीเคฏเคคा เคธुเคจिเคถ्เคिเคค เคนोเคคी เคนै।
เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคฆुเคจिเคฏा เคे เคเคฆाเคนเคฐเคฃ
เคเคेंเคिเค เคเคเค เคชเคนเคฒे เคนी เคฎाเคชเคจीเคฏ เคชเคฐिเคฃाเคฎ เคฆे เคฐเคนा เคนै:
Landbase GTM-1 Omni: 40 เคฎिเคฒिเคฏเคจ+ เค เคญिเคฏाเคจ เคเคฐ 175 เคฎिเคฒिเคฏเคจ เคฌाเคคเคीเคค เคชเคฐ เคช्เคฐเคถिเค्เคทिเคค, $100M+ เคชाเคเคชเคฒाเคเคจ เคเคค्เคชเคจ्เคจ เคी, 4–7x เคฐूเคชांเคคเคฐเคฃ เคเคฐ 70% เคเคฎ เคฒाเคเคค, 100,000+ เคंเคे เคฌเคाเค।
Adobe Journey Optimizer B2B Edition: เคเคฐीเคฆाเคฐी เคธเคฎूเคนों เคी เคชเคนเคाเคจ, เคฏाเคค्เคฐा-เคธंเคฌंเคงिเคค เคธाเคฎเค्เคฐी เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคเคฐ เคกीเคฒ เคเคคि เคฌเคข़ाเคจे เคฎें เคฎเคฆเคฆ เคเคฐเคคा เคนै (เคเคฆा. Cisco)।
Salesforce Agentforce Marketing: เคชूเคฐ्เคฃ เค เคญिเคฏाเคจ เคธ्เคตเคाเคฒिเคค เคเคฐเคคा เคนै เคเคฐ เคธेเคฒ्เคธ เคเคेंเค्เคธ เคे เคธाเคฅ เคเคीเคृเคค เคนोเคคा เคนै, เคฒाเคเคค เคเคाเคคा เคนै।
Lindy AI CMO: เค เคจुเคธंเคงाเคจ, เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐ เค्เคฐिเคเคिเคต เคธंเคญाเคฒเคคे เคนुเค เคนเคाเคฐों เคตिเค्เคाเคชเคจ เคช्เคฐเคฏोเค เคฒॉเคจ्เค เคเคฐเคคा เคนै।
Madison Logic ML Insights: เคฎเคฒ्เคी-เคैเคจเคฒ เค เคญिเคฏाเคจ เค เคจुเคूเคฒเคจ, AgentSync เคे เคฒिเค 116% ROI।
ElevenLabs Inbound Agent: 78% เคฒीเคก เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคฐूเคช เคธे เคฏोเค्เคฏ เคเคฐเคคा เคนै, เคीเคฎ เคो เคฐเคฃเคจीเคคिเค เคाเคฐ्เคฏों เคे เคฒिเค เคฎुเค्เคค เคเคฐเคคा เคนै।
BCG เคเคฐ McKinsey เคจोเค เคเคฐเคคे เคนैं เคि เคช्เคฐाเคฐंเคญिเค เค เคชเคจाเคจे เคตाเคฒे เคฐाเคเคธ्เคต เคชूเคฐ्เคตाเคจुเคฎाเคจ เคเคฐ เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค-เคธेเคฒ्เคธ เคธंเคฐेเคเคฃ เคฎें เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคฒाเคญ เคฆेเค เคฐเคนे เคนैं।
เคฒाเคญ เคเคฐ เคต्เคฏाเคตเคธाเคฏिเค เคช्เคฐเคญाเคต
| เคฒाเคญ | เคช्เคฐเคญाเคต |
|---|---|
| เคฐाเคเคธ्เคต เคตृเคฆ्เคงि | เคฒीเคกเคฐ्เคธ 6.2%, เคฒेเคเคฐ्เคก 1.2%; เคฒीเคก เคเคจเคฐेเคถเคจ เคฎें 10–20% เคฌเคข़ोเคคเคฐी |
| เคฒाเคเคค เคฎें เคเคฎी | เคเคเคเคฌाเคंเคก เคเคฐ เค เคญिเคฏाเคจ เคฒाเคเคค เคฎें 70% เคคเค เคเคฎी |
| เคชाเคเคชเคฒाเคเคจ เคเคคि | $100M+ เคเคค्เคชเคจ्เคจ; 4–7x เคฐूเคชांเคคเคฐเคฃ เคธुเคงाเคฐ |
| เคชैเคฎाเคจे เคชเคฐ เคต्เคฏเค्เคคिเคเคค เค เคจुเคญเคต | เคเคिเคฒ เคเคฐीเคฆाเคฐी เคธเคฎिเคคिเคฏों เคो เคธंเคญाเคฒเคคा เคนै |
| เคธเคฎเคฏ เคी เคฌเคเคค | 100,000+ เคंเคे เคฌเคाเค เคाเคคे เคนैं |
| เคฐเคฃเคจीเคคिเค เคง्เคฏाเคจ | เคฎाเคฐ्เคेเคเคฐ เคเคชเคฐेเคเคฐ เคธे เคเคฐ्เคिเคेเค्เค เคฎें เคฌเคฆเคฒเคคे เคนैं |
Gartner เคे เค เคจुเคธाเคฐ, 2028 เคคเค AI เคเคेंเค $15 เค्เคฐिเคฒिเคฏเคจ B2B เคเคฐ्เค เคा เคฎเคง्เคฏเคธ्เคฅ เคเคฐेंเคे।
เคुเคจौเคคिเคฏाँ เคเคฐ เค เคจुเคญเคตเคเคจ्เคฏ เคธเคฌเค
เค เคญिเคจเคฏ เคเคธाเคจ เคจเคนीं เคนै। เคेเคตเคฒ เคฒเคเคญเค 34% เคธंเคเค เคจ เคชเคนเคฒे เคช्เคฐเคฏाเคธ เคฎें เคธเคซเคฒ เคนोเคคे เคนैं।
เคธाเคฎाเคจ्เคฏ เคธเคฎเคธ्เคฏाเคँ:
เคเคฐाเคฌ เคกेเคा เคुเคฃเคตเคค्เคคा
เคเคीเคเคฐเคฃ เคเคिเคฒเคคा
เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคชเคฐ เคธंเคเค เคจाเคค्เคฎเค เค เคตिเคถ्เคตाเคธ
เคช्เคฐเคถिเค्เคทเคฃ เคกेเคा เคฎें เคชूเคฐ्เคตाเค्เคฐเคน
เค เคค्เคฏเคงिเค เคธ्เคตเคाเคฒเคจ เคธे เคช्เคฐाเคฎाเคฃिเคเคคा เคी เคนाเคจि
เคธเคซเคฒ เคीเคฎें เค เคชเคจाเคคी เคนैं:
เคชाเคฏเคฒเค เคธे เคถुเคฐू เคเคฐें, เคฌเคก़े เคเคตเคฐเคนाเคฒ เคธे เคจเคนीं
เคธाเคซ़, เคเคीเคृเคค เคกेเคा เคฎें เคจिเคตेเคถ เคเคฐें
เคฎाเคจเคต เคชเคฐ्เคฏเคตेเค्เคทเคฃ เคเคฐ เคจैเคคिเค เคाเคฐ्เคกเคฐेเคฒ्เคธ เคฌเคจाเค เคฐเคें
เคเคोเคฎेเคถเคจ เคธे เค เคงिเค เคธเคฎเคจ्เคตเคฏ เคชเคฐ เคง्เคฏाเคจ เคฆें
เคเคेंเคिเค AI เคธเคฌเคธे เค เค्เคा เคธเคน-เคชाเคฏเคฒเค เคे เคฐूเคช เคฎें เคाเคฎ เคเคฐเคคा เคนै, เคจ เคि เคฌ्เคฒैเค เคฌॉเค्เคธ เคे เคฐूเคช เคฎें।
เคจिเคท्เคเคฐ्เคท: เคฌी2เคฌी เคฎें เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคญเคตिเคท्เคฏ
2025 เคฎें, เคเคेंเคिเค AI เคจे เคฌी2เคฌी เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคो เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค, เคฌुเคฆ्เคงिเคฎाเคจ, เคธ्เคต-เค เคจुเคूเคฒเคจ เคคंเคค्เคฐ เคฎें เคฌเคฆเคฒ เคฆिเคฏा เคนै। เคเคिเคฒ เคुเคจौเคคिเคฏाँ เค เคฌ เคธ्เคेเคฒेเคฌเคฒ เค เคตเคธเคฐों เคฎें เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคिเคค เคนो เคฐเคนी เคนैं।
เคैเคธे-เคैเคธे เคช्เคฒेเคเคซ़ॉเคฐ्เคฎ เคैเคธे Landbase เคเคฐ Adobe เคชเคฐिเคชเค्เคต เคนोंเคे, เค เคเคฒे เคเคฐเคฃ เคฎें เคนเคฎ เคฆेเคेंเคे:
AI-เคธे-AI เคธौเคฆे
เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคกीเคฒ เคธ्เค्เคฐเค्เคเคฐिंเค
เคฎเคถीเคจ-เคก्เคฐिเคตेเคจ เคชाเคฐ्เคเคจเคฐ เคเคोเคธिเคธ्เคเคฎ
CMOs เคे เคฒिเค เคธ्เคชเคท्เค เคธंเคฆेเคถ เคนै: เคจैเคคिเค เคเคฐ เคนाเคเคฌ्เคฐिเคก เคฎाเคจเคต-AI เคฎॉเคกเคฒ เค เคชเคจाเคँ, เคคाเคि เคฌी2เคฌी เคฎाเคฐ्เคेเคिंเค เคธเค्เคฐिเคฏ, เคฐाเคเคธ्เคต-เคธृเคเคจเคाเคฐी เคถเค्เคคि เคฌเคจ เคธเคे।
เคเคेंเคिเค AI เคฌी2เคฌी เคฎाเคฐ्เคेเคเคฐों เคी เคเคเคน เคจเคนीं เคฒे เคฐเคนा เคนै—เคฏเคน เคเคจ्เคนें เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคฏुเค เคฎें เคชैเคฎाเคจे เคชเคฐ เคฐเคฃเคจीเคคिเคाเคฐ เคฌเคจा เคฐเคนा เคนै।
Meet Campaigns by @everartai - the world's first AI Marketing Team.
— Pietro Schirano (@skirano) October 15, 2024
Generate stunning assets with a level of creativity AI has never achieved before.
Our team of specialized agents turns your brief into 500 unique marketing visuals.
No more prompting.
Just results. ⚡️ pic.twitter.com/DQIeildTqa
Introducing FraudShield Chrome extension — AI candidate fraud detection in your ATS! ๐ต️
— David Head (@_DavidHead) November 11, 2025
Start for free in seconds: https://t.co/982ApsALMm
This year, my cofounder and I saw recruiters spending half their time just checking if candidates were real. So we built FraudShield inside… pic.twitter.com/bHqqRsaUQL
Agentic AI in Customer Service: Revolutionizing Support in Late 2025
As 2025 draws to a close, agentic AI has emerged as a transformative cornerstone in customer service, moving beyond reactive chatbots to autonomous agents that anticipate customer needs, resolve issues proactively, and orchestrate seamless experiences. Powered by advanced reasoning, real-time adaptation, and deep integration with enterprise tools, these agents handle complex workflows independently, reducing human intervention while enhancing satisfaction and loyalty.
McKinsey reports that customer care leaders are increasingly leveraging agentic AI to delegate routine interactions to machines, allowing human agents to focus on high-value relationships. Early implementations demonstrate 30–50% efficiency gains, indicating that intelligent automation is no longer a futuristic experiment—it is operational reality.
Juniper Research forecasts that automated customer interactions will surge from 3.3 billion in 2025 to over 34 billion by 2027, powered by evolving standards like the Model Context Protocol (MCP). Although adoption initially sees a 34% success rate, trailblazers such as Finnair and Bank of America are already demonstrating transformative outcomes.
This article explores key applications, real-world examples, measurable benefits, challenges, and the future trajectory of agentic AI in customer service.
Key Applications Across Customer Service Workflows
Agentic AI thrives in dynamic, multi-channel environments, integrating voice, chat, email, and other platforms to perceive context, make decisions, and execute actions autonomously. Unlike traditional bots, these agents learn continuously from interactions, synthesize enterprise data, and manage complex queries end-to-end.
1. Proactive Issue Resolution
Agentic AI monitors usage patterns, transaction anomalies, or system signals to predict and prevent issues before they impact customers. Examples include:
Alerting users about potential service disruptions
Initiating refunds or corrective actions automatically
Automating prior authorizations and Revenue Cycle Management (RCM) in healthcare, reducing delays and improving operational efficiency
This shift is akin to having a customer support sentinel constantly scanning for problems and neutralizing them before they escalate.
2. Personalized Multi-Channel Support
Agents deliver 1:1 personalized experiences across text, voice, and video, detecting emotions, adapting tone, and fetching real-time data to craft context-aware responses.
Capabilities include:
Managing complete interactions—from inquiries to bookings—24/7
Adjusting responses dynamically based on customer sentiment and behavior
Integrating CRM, knowledge bases, and third-party applications to ensure relevance
Think of it as a digital concierge, offering seamless, empathetic, and intelligent guidance at any hour.
3. Workflow Automation and Intelligent Routing
Agentic AI can triage incoming requests, route queries to specialists, enrich tickets with research insights, and generate action items.
It autonomously:
Updates knowledge bases
Performs quality checks on tickets
Flags upsell opportunities or churn risks
By automating these tasks, organizations reduce manual handoffs and accelerate issue resolution pipelines.
4. Self-Service Enhancement
By 2029, agentic AI is projected to resolve up to 80% of routine customer issues without human intervention, leveraging natural language processing and API integrations to manage:
Order tracking
Policy changes
Account updates
This autonomous problem-solving layer frees human agents to focus on high-impact interventions, turning self-service into a truly intelligent experience.
5. Analytics and Continuous Improvement
Beyond execution, agentic AI analyzes every interaction to extract insights:
Sentiment and intent analysis
Context summarization
Performance benchmarking
Continuous process refinement
In essence, each agent acts as a data-driven coach, ensuring the system grows smarter with every interaction.
Real-World Examples and Case Studies
Agentic AI is already delivering measurable results across industries:
Fobi AI's FIXYR (Dec 2025): Provides agentic AI for technical support, automating issue resolution and integrating with enterprise tools.
Finnair with Salesforce Agentforce: Replaced legacy chatbots with agentic AI for loyalty program and disruption inquiries, leveraging live data for personalized support.
Bank of America’s Erica: Uses agentic AI to provide personalized banking support, improving customer satisfaction and operational efficiency.
Quiq’s AI Assistants: Combine agentic reasoning with rich messaging for real-time adaptability, setting new standards in omnichannel support.
Air AI: Conducts autonomous 5–40 minute service and sales calls across 5,000 applications daily.
Afiniti: Matches customers to ideal agents in real-time, improving call outcomes and satisfaction.
Sendbird Omnichannel: Shifts customer service workflows to agentic AI, handling interactions across multiple channels.
In healthcare and retail, SuperAGI and Flobotics have automated authorizations, personalized shopping experiences, and reduced operational costs by up to 30%.
Benefits and Impacts
| Benefit | Impact |
|---|---|
| Efficiency Gains | 30–50% reduction in handling times; projected 80% of routine issues automated by 2029 |
| Scalability | Handles 10x more interactions (3.3B → 34B by 2027); 24/7 availability |
| Personalization | Emotion-aware, multimodal support; 88% task completion |
| Cost Reduction | Lowers overheads by ~30%; frees human agents for complex tasks |
| Insights & Optimization | Real-time analytics flag risks and opportunities, improving pipelines |
| Customer Experience | Proactive, consistent support reduces churn and enhances loyalty |
Overall, 70% of leaders consider agentic AI transformative for customer experience (CX).
Challenges and Lessons Learned
Despite its promise, agentic AI implementation faces hurdles:
Data quality and integration issues
Trust and adoption gaps
Potential hallucinations, biases, or rogue actions
McKinsey emphasizes:
Focus on business value first
Maintain clean, integrated datasets
Adopt hybrid human-AI models
Implement guardrails and oversight
Patience and iteration are key: effective outcomes emerge only after refinement, monitoring, and strategic orchestration.
Conclusion: Agentic AI as the New Utility in Customer Service
By late 2025, agentic AI is turning customer service into a seamless, electricity-like utility: always on, adaptive, and efficient. Platforms like FIXYR and Agentforce demonstrate the potential for ambient, autonomous support, where agents anticipate, resolve, and optimize interactions with minimal human input.
Businesses that integrate ethically—balancing automation with human touch—will unlock higher satisfaction, lower costs, and scalable service excellence, redefining what it means to support customers in the AI era.
If you're still using 2024 marketing tactics, you're already falling behind.
— Neil Patel (@neilpatel) December 10, 2025
Search is fragmenting across Instagram, YouTube, TikTok, ChatGPT, and even browsers.
AI is reshaping discovery, targeting, and the entire customer journey.
And in this video, I break down the 8… pic.twitter.com/H3p5m3IDZx
เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคธเคฐ्เคตिเคธ เคฎें เคเคेंเคिเค AI: 2025 เคे เค ंเคค เคฎें เคธเคชोเคฐ्เค เคฎें เค्เคฐांเคคि
เคैเคธे-เคैเคธे 2025 เคธเคฎाเคช्เคคि เคी เคเคฐ เคฌเคข़ เคฐเคนा เคนै, เคเคेंเคिเค AI เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคธเคฐ्เคตिเคธ เคฎें เคเค เค्เคฐांเคคिเคाเคฐी เคฌเคฆเคฒाเคต เคे เคฐूเคช เคฎें เคเคญเคฐ เคुเคा เคนै। เคฏเคน เคชाเคฐंเคชเคฐिเค เคฐिเคเค्เคिเคต เคैเคเคฌॉเค्เคธ เคธे เคเคे เคฌเคข़เคเคฐ เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคเคेंเค्เคธ เคฌเคจ เคเคฏा เคนै, เคो เค्เคฐाเคนเค เคी เค़เคฐूเคฐเคคों เคा เคชूเคฐ्เคตाเคจुเคฎाเคจ เคฒเคाเคคे เคนैं, เคธเคฎเคธ्เคฏाเคं เคो เคนเคฒ เคเคฐเคคे เคนैं เคเคฐ เคจिเคฐ्เคฌाเคง เค เคจुเคญเคต เคธुเคจिเคถ्เคिเคค เคเคฐเคคे เคนैं।
เคเคेंเคिเค AI เคเคจ्เคจเคค เคคเคฐ्เค, เคूเคฒ เคंเคीเค्เคฐेเคถเคจ เคเคฐ เคฐिเคฏเคฒ-เคाเคเคฎ เค เคจुเคूเคฒเคจ เคे เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे เคเคिเคฒ เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒो เคो เคธ्เคตเคคเคจ्เคค्เคฐ เคฐूเคช เคธे เคธंเคญाเคฒเคคा เคนै, เคिเคธเคธे เคฎाเคจเคต เคนเคธ्เคคเค्เคทेเคช เคเคฎ เคนोเคคा เคนै เคเคฐ เค्เคฐाเคนเค เคธंเคคुเคท्เคि เคฌเคข़เคคी เคนै।
McKinsey เคी เคฐिเคชोเคฐ्เค เคे เค เคจुเคธाเคฐ, เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคेเคฏเคฐ เคฒीเคกเคฐ्เคธ เคเคेंเคिเค AI เคा เคเคชเคฏोเค เคเคฐเคे เคฐूเคीเคจ เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ เคो เคฎเคถीเคจों เคชเคฐ เคोเคก़เคคे เคนैं, เคिเคธเคธे เคฎाเคจเคต เคเคेंเค เคเค्เค เคฎूเคฒ्เคฏ เคตाเคฒे เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ เคชเคฐ เคง्เคฏाเคจ เคेंเคฆ्เคฐिเคค เคเคฐ เคธเคें। เคถुเคฐुเคเคคी เคंเคช्เคฒीเคฎेंเคेเคถเคจ เคฎें 30–50% เคฆเค्เคทเคคा เคตृเคฆ्เคงि เคฆेเคी เคเค เคนै।
Juniper Research เคा เค
เคจुเคฎाเคจ เคนै เคि 2025 เคฎें 3.3 เค
เคฐเคฌ เคธ्เคตเคाเคฒिเคค เค्เคฐाเคนเค เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ 2027 เคคเค เคฌเคข़เคเคฐ 34 เค
เคฐเคฌ เคนो เคाเคंเคे, Model Context Protocol (MCP) เคैเคธे เคฎाเคจเคों เคฆ्เคตाเคฐा เคธंเคाเคฒिเคค।
เคนाเคฒाँเคि เคถुเคฐुเคเคค เคฎें เคธिเคฐ्เคซ 34% เคกिเคช्เคฒॉเคฏเคฎेंเค เคธเคซเคฒ เคนोเคคे เคนैं, เคฒेเคिเคจ Finnair เคเคฐ Bank of America เคैเคธे เค
เค्เคฐเคฃी เคเคฆाเคนเคฐเคฃ เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจเคाเคฐी เคชเคฐिเคฃाเคฎ เคฆिเคा เคฐเคนे เคนैं।
เคฏเคน เคฒेเค เคเคेंเคिเค AI เคे เคช्เคฐเคฎुเค เคเคชเคฏोเค, เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคเคฆाเคนเคฐเคฃ, เคฒाเคญ, เคुเคจौเคคिเคฏाँ เคเคฐ เคญเคตिเคท्เคฏ เคชเคฐ เคช्เคฐเคाเคถ เคกाเคฒเคคा เคนै।
เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคธเคฐ्เคตिเคธ เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒो เคฎें เคช्เคฐเคฎुเค เคเคชเคฏोเค
เคเคेंเคिเค AI เคกाเคฏเคจाเคฎिเค, เคฎเคฒ्เคी-เคैเคจเคฒ เคตाเคคाเคตเคฐเคฃ เคฎें เคเคค्เคृเคท्เค เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เคเคฐเคคा เคนै, เคตॉเคเคธ, เคैเค, เคเคฎेเคฒ เคเคฐ เค เคจ्เคฏ เคช्เคฒेเคเคซ़ॉเคฐ्เคฎ เคชเคฐ เคธंเคฆเคฐ्เคญ เคธเคฎเคเคเคฐ เคจिเคฐ्เคฃเคฏ เคฒेเคคा เคนै เคเคฐ เคธ्เคตเคคः เคाเคฐ्เคฐเคตाเค เคเคฐเคคा เคนै।
เคชाเคฐंเคชเคฐिเค เคฌॉเค्เคธ เคे เคตिเคชเคฐीเคค, เคฏे เคเคेंเค เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ เคธे เคธीเคเคคे เคนैं, เคंเคเคฐเคช्เคฐाเคเค เคธिเคธ्เคเคฎ เคे เคธाเคฅ เคंเคीเค्เคฐेเค เคนोเคคे เคนैं เคเคฐ เคเคिเคฒ เค्เคตेเคฐीเค़ เคा เคธเคฎाเคงाเคจ เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคธे เคเคฐเคคे เคนैं।
1. เคธเค्เคฐिเคฏ เคธเคฎเคธ्เคฏा เคธเคฎाเคงाเคจ
เคเคेंเคिเค AI เคเคชเคฏोเค เคชैเคเคฐ्เคจ, เค्เคฐांเค़ैเค्เคถเคจ เคฎें เค เคธाเคฎाเคจ्เคฏเคคाเคं เคฏा เคธिเคธ्เคเคฎ เคธिเค्เคจเคฒ्เคธ เคो เคฎॉเคจिเคเคฐ เคเคฐเคคा เคนै เคคाเคि เคธเคฎเคธ्เคฏाเคं เคा เคชूเคฐ्เคตाเคจुเคฎाเคจ เคฒเคाเคเคฐ เคเคจ्เคนें เคนोเคจे เคธे เคชเคนเคฒे เคฐोเค เคธเคे।
เคเคฆाเคนเคฐเคฃ:
เคธंเคญाเคตिเคค เคธเคฐ्เคตिเคธ เคกिเคธ्เคฐเคช्เคถเคจ เคชเคฐ เคเคชเคฏोเคเคเคฐ्เคคाเคं เคो เค เคฒเคฐ्เค เคเคฐเคจा
เคฐिเคซंเคก เคฏा เคธुเคงाเคฐाเคค्เคฎเค เคाเคฐ्เคฐเคตाเค เคธ्เคตเคคः เคเคฐเคจा
เคนेเคฒ्เคฅเคेเคฏเคฐ เคฎें เคช्เคฐाเคฏเคฐ เคเคฅเคฐाเคเคेเคถเคจ เคเคฐ RCM เคเคोเคฎेเคถเคจ
เคฏเคน เคเค เคกिเคिเคเคฒ เคाเคฐ्เคกिเคฏเคจ เคी เคคเคฐเคน เคนै, เคो เคฒเคाเคคाเคฐ เคธเคฎเคธ्เคฏाเคं เคी เคจिเคเคฐाเคจी เคเคฐเคคा เคนै เคเคฐ เคเคจ्เคนें เคซैเคฒเคจे เคธे เคชเคนเคฒे เคนเคฒ เคเคฐเคคा เคนै।
2. เคต्เคฏเค्เคคिเคเคค เคฎเคฒ्เคी-เคैเคจเคฒ เคธเคชोเคฐ्เค
เคเคेंเค्เคธ 1:1 เคต्เคฏเค्เคคिเคเคค เค เคจुเคญเคต เคช्เคฐเคฆाเคจ เคเคฐเคคे เคนैं, เคेเค्เคธ्เค, เคตॉเคเคธ เคเคฐ เคตीเคกिเคฏो เคฎें เคญाเคตเคจाเคं เคो เคชเคนเคाเคจเคเคฐ, เคोเคจ เคो เค เคจुเคूเคฒिเคค เคเคฐเคे เคเคฐ เคฐिเคฏเคฒ-เคाเคเคฎ เคกेเคा เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ เคช्เคฐเคคिเค्เคฐिเคฏाเคँ เคคैเคฏाเคฐ เคเคฐเคคे เคนैं।
เคฎुเค्เคฏ เค्เคทเคฎเคคाเคँ:
เคชूเคฐे เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ เคा เคช्เคฐเคฌंเคงเคจ, 24/7 เคเคชเคฒเคฌ्เคงเคคा เคे เคธाเคฅ
เค्เคฐाเคนเค เคต्เคฏเคตเคนाเคฐ เคเคฐ เคธेंเคिเคฎेंเค เคे เคเคงाเคฐ เคชเคฐ เคช्เคฐเคคिเค्เคฐिเคฏाเคँ เค เคจुเคूเคฒिเคค เคเคฐเคจा
CRM, เคจॉเคฒेเค เคฌेเคธ เคเคฐ เคฅเคฐ्เคก-เคชाเคฐ्เคी เคเคช्เคธ เคे เคธाเคฅ เคंเคीเค्เคฐेเคถเคจ
เคฏเคน เคเค เคกिเคिเคเคฒ เคंเคธीเคฏเคฐ्เค़ เคी เคคเคฐเคน เคนै, เคो เคเคญी เคฅเคเคคा เคจเคนीं เคเคฐ เคนเคฐ เคธเคฎเคฏ เคธเคนाเคฏเค เคฐเคนเคคा เคนै।
3. เคตเคฐ्เคเคซ़्เคฒो เคเคोเคฎेเคถเคจ เคเคฐ เคฐूเคिंเค
เคเคेंเคिเค AI เคเคจเคเคฎिंเค เคฐिเค्เคตेเคธ्เค्เคธ เคो เค्เคฐाเคฏเค, เคธ्เคชेเคถเคฒिเคธ्เค्เคธ เคो เคฐूเค เคเคฐ เคกेเคा เคเคจ्เคนांเคธเคฎेंเค เคเคฐเคคा เคนै।
เคฏเคน เคธ्เคตเคคः:
เคจॉเคฒेเค เคฌेเคธ เค เคชเคกेเค เคเคฐเคคा เคนै
เคिเคเค्เคธ เคी เค्เคตाเคฒिเคी เคेเค เคเคฐเคคा เคนै
เค เคชเคธेเคฒ เคฏा เคเคฐ्เคจ เคฐिเคธ्เค्เคธ เคो เคซ्เคฒैเค เคเคฐเคคा เคนै
เคเคธเคธे เคฎैเคจुเค เคฒ เคนैंเคกเคเคซ्เคธ เคเคฎ เคนोเคคे เคนैं เคเคฐ เคธเคฎाเคงाเคจ เคी เคเคคि เคฌเคข़เคคी เคนै।
4. เคธेเคฒ्เคซ-เคธเคฐ्เคตिเคธ เคเคจ्เคจเคฏเคจ
2029 เคคเค, เคเคेंเคिเค AI เค เคชेเค्เคทिเคค เคนै เคि เคธाเคฎाเคจ्เคฏ เคฎुเคฆ्เคฆों เคा 80% เคฎाเคจเคต เคนเคธ्เคคเค्เคทेเคช เคे เคฌिเคจा เคนเคฒ เคเคฐेเคा, เคช्เคฐाเคृเคคिเค เคญाเคทा เคเคฐ เคूเคฒ เคॉเคฒ्เคธ เคे เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे:
เคเคฐ्เคกเคฐ เค्เคฐैเคिंเค
เคชॉเคฒिเคธी เคฌเคฆเคฒाเคต
เค เคाเคंเค เค เคชเคกेเค
เคฏเคน เคเค เคธ्เคตाเคฏเคค्เคค เคธเคฎเคธ्เคฏा-เคธुเคฒเคाเคจे เคตाเคฒा เคฒेเคฏเคฐ เคช्เคฐเคฆाเคจ เคเคฐเคคा เคนै, เคिเคธเคธे เคฎाเคจเคต เคเคेंเค เคเค्เค เคฎूเคฒ्เคฏ เคตाเคฒी เคाเคฐ्เคฐเคตाเคเคฏों เคชเคฐ เคซोเคเคธ เคเคฐ เคธเคเคคे เคนैं।
5. เคเคจाเคฒिเคिเค्เคธ เคเคฐ เคธเคคเคค เคธुเคงाเคฐ
เคเคेंเคिเค AI เคนเคฐ เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ เคा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เคเคฐเคคा เคนै เคเคฐ เคเคจเคธाเคเค्เคธ เคो เค्เคฐिเคฏाเคค्เคฎเค เคฐूเคช เคฎें เคฌเคฆเคฒเคคा เคนै:
เคธेंเคिเคฎेंเค เคเคฐ เคंเคेंเค เคเคจाเคฒिเคธिเคธ
เคธंเคฆเคฐ्เคญ เคธाเคฐांเคถ
เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เคฌेंเคเคฎाเคฐ्เคिंเค
เคธเคคเคค เคช्เคฐเค्เคฐिเคฏा เคธुเคงाเคฐ
เคช्เคฐเคค्เคฏेเค เคเคेंเค เคเค เคกेเคा-เคธंเคाเคฒिเคค เคोเค เคी เคคเคฐเคน เคाเคฎ เคเคฐเคคा เคนै, เคो เคนเคฐ เคฌाเคคเคीเคค เคे เคธाเคฅ เคฌेเคนเคคเคฐ เคนोเคคा เคนै।
เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคเคฆाเคนเคฐเคฃ เคเคฐ เคेเคธ เคธ्เคเคกीเค़
เคเคेंเคिเค AI เคจे เคตिเคญिเคจ्เคจ เคธेเค्เคเคฐ्เคธ เคฎें เคฎाเคชเคจ เคฏोเค्เคฏ เคชเคฐिเคฃाเคฎ เคฆिเค เคนैं:
Fobi AI เคा FIXYR (Dec 2025): เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคธเคฐ्เคตिเคธ เคเคฐ เคคเคเคจीเคी เคธเคชोเคฐ्เค เคे เคฒिเค เคเคेंเคिเค AI, เคธเคฎเคธ्เคฏा เคธเคฎाเคงाเคจ เคो เคเคोเคฎेเค เคเคฐเคคा เคนै।
Finnair + Salesforce Agentforce: เคฒॉเคฏเคฒ्เคी เคช्เคฐोเค्เคฐाเคฎ เคเคฐ เคกिเคธ्เคฐเคช्เคถเคจ เค्เคตेเคฐीเค़ เคे เคฒिเค เคเคेंเคिเค AI เคจे เคฒेเคเคธी เคฌॉเค्เคธ เคो เคฌเคฆเคฒ เคฆिเคฏा।
Bank of America เคी Erica: เคต्เคฏเค्เคคिเคเคค เคฌैंเคिंเค เคธเคชोเคฐ्เค เคฆेเคคी เคนै, เค เคจुเคญเคต เคเคฐ เคाเคฐ्เคฏเค्เคทเคฎเคคा เคฌเคข़ाเคคी เคนै।
Quiq AI Assistants: เคเคेंเคिเค reasoning เคเคฐ เคฎैเคธेเคिंเค เคे เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे เคฐिเคฏเคฒ-เคाเคเคฎ เค เคจुเคूเคฒเคจ।
Air AI: 5–40 เคฎिเคจเค เคी เคธเคฐ्เคตिเคธ เคเคฐ เคธेเคฒ्เคธ เคॉเคฒ्เคธ เคो 5,000 เคเคช्เคฒिเคेเคถเคจ เคฎें เคธ्เคตเคคः เคธंเคाเคฒिเคค เคเคฐเคคा เคนै।
Afiniti: เค्เคฐाเคนเค เคो เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคธเคฎเคฏ เคฎें เคเคชเคฏुเค्เคค เคเคेंเค เคธे เคฎैเค เคเคฐเคคा เคนै।
Sendbird Omnichannel: เคฎเคฒ्เคी-เคैเคจเคฒ เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ เคो เคเคेंเคिเค AI เคे เคเคฐिเค เคธंเคญाเคฒเคคा เคนै।
SuperAGI เคเคฐ Flobotics เคจे เคนेเคฒ्เคฅเคेเคฏเคฐ เคเคฐ เคฐिเคेเคฒ เคฎें เคเคोเคฎेเคेเคก เคเคฅเคฐाเคเคेเคถเคจ เคเคฐ เคชเคฐ्เคธเคจเคฒाเคเคेเคถเคจ เคธे 30% เคคเค เคฒाเคเคค เคเคฎ เคी เคนै।
เคฒाเคญ เคเคฐ เคช्เคฐเคญाเคต
| เคฒाเคญ | เคช्เคฐเคญाเคต |
|---|---|
| เคฆเค्เคทเคคा เคตृเคฆ्เคงि | 30–50% เคเคฎ เคนैंเคกเคฒिंเค เคธเคฎเคฏ; 2029 เคคเค 80% เคฎुเคฆ्เคฆे เคเคोเคฎेเคेเคก |
| เคธ्เคेเคฒेเคฌिเคฒिเคी | เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ 10x เคฌเคข़ाเคคे เคนैं; 24/7 เคเคชเคฒเคฌ्เคงเคคा |
| เคชเคฐ्เคธเคจเคฒाเคเคेเคถเคจ | เคญाเคตเคจाเคं เคे เค เคจुเคธाเคฐ เคฎเคฒ्เคीเคฎोเคกเคฒ เคธเคชोเคฐ्เค; 88% เคाเคฐ्เคฏ เคชूเคฐ्เคฃเคคा |
| เคฒाเคเคค เคฎें เคเคฎी | ~30% เคเคตเคฐเคนेเคก เคเคฎ; เคเคिเคฒ เคाเคฐ्เคฏों เคे เคฒिเค เคฎाเคจเคต เคเคेंเค เคฎुเค्เคค |
| เคเคจเคธाเคเค เคเคฐ เคเคช्เคिเคฎाเคเคेเคถเคจ | เคฐिเคฏเคฒ-เคाเคเคฎ เคเคจाเคฒिเคिเค्เคธ เคธे เคฐिเคธ्เค เคเคฐ เค เคตเคธเคฐ เคชเคนเคाเคจ |
| เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคเค्เคธเคชीเคฐिเคฏंเคธ | เคช्เคฐोเคเค्เคिเคต, เคंเคธिเคธ्เคेंเค เคธเคชोเคฐ्เค; เคเคฐ्เคจ เคเคฎ เคเคฐ เคฒॉเคฏเคฒ्เคी เคฌเคข़ी |
เคुเคฒ เคฎिเคฒाเคเคฐ, 70% เคฒीเคกเคฐ्เคธ เคเคธे CX เคे เคฒिเค เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจเคाเคฐी เคฎाเคจเคคे เคนैं।
เคुเคจौเคคिเคฏाँ เคเคฐ เคธीเค
เคเคฎ्เคช्เคฒीเคฎेंเคेเคถเคจ เคฎें เคฌाเคงाเคँ เคนैं:
เคกेเคा เค्เคตाเคฒिเคी เคเคฐ เคंเคीเค्เคฐेเคถเคจ เคฎुเคฆ्เคฆे
เคตिเคถ्เคตाเคธ เคเคฐ เค เคชเคจाเคจे เคी เคเคฎी
เคนเคฒ्เคฏूเคธिเคจेเคถเคจ, เคฌाเคฏเคธ เคฏा เค เคจिเคฏंเคค्เคฐिเคค เคाเคฐ्เคฐเคตाเคเคฏाँ
McKinsey เคธเคฒाเคน เคฆेเคคा เคนै:
เคฌिเคเคจेเคธ เคตैเคฒ्เคฏू เคชเคฐ เคซोเคเคธ
เคธाเคซ เคเคฐ เคंเคीเค्เคฐेเคेเคก เคกेเคा
เคนाเคเคฌ्เคฐिเคก เคฎाเคจเคต-AI เคฎॉเคกเคฒ
เคाเคฐ्เคกเคฐेเคฒ เคเคฐ เคจिเคเคฐाเคจी
เคงैเคฐ्เคฏ เคเคฐ เคจिเคฐंเคคเคฐ เคธुเคงाเคฐ เคธे เคนी เคธเคाเคฐाเคค्เคฎเค เคชเคฐिเคฃाเคฎ เคฎिเคฒเคคे เคนैं।
เคจिเคท्เคเคฐ्เคท: เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคธเคฐ्เคตिเคธ เคฎें เคจเค เคฏूเคिเคฒिเคी เคे เคฐूเคช เคฎें เคเคेंเคिเค AI
2025 เคे เค
ंเคค เคคเค, เคเคेंเคिเค AI เคเคธ्เคเคฎเคฐ เคธเคฐ्เคตिเคธ เคो เคเค เคจिเคฐ्เคฌाเคง, เคฌिเคเคฒी เคैเคธी เคฏूเคिเคฒिเคी เคฎें เคฌเคฆเคฒ เคฐเคนा เคนै—เคนเคฎेเคถा เคธเค्เคฐिเคฏ, เค
เคจुเคूเคฒ เคเคฐ เคช्เคฐเคญाเคตी।
FIXYR เคเคฐ Agentforce เคैเคธे เคช्เคฒेเคเคซ़ॉเคฐ्เคฎ เคต्เคฏाเคชเค เค
เคชเคจाเคจे เคे เคฒिเค เคคैเคฏाเคฐ เคนैं, เคเคฐ 2026 เคคเค เคเคेंเค เคฎเคถीเคจ-เคू-เคฎเคถीเคจ เคंเคเคฐैเค्เคถเคจ เคเคฐ เคเคฎ्เคฌिเคฏंเค เค
เคจुเคญเคต เคธंเคญाเคฒเคจे เคฎें เคธเค्เคทเคฎ เคนोंเคे।
เคต्เคฏเคตเคธाเคฏों เคो เคจैเคคिเค เคฐूเคช เคธे เคंเคीเค्เคฐेเค เคเคฐเคจा เคाเคนिเค, เคธ्เคตाเคฏเคค्เคคเคคा เคเคฐ เคฎाเคจเคต เคเค เคा เคธंเคคुเคฒเคจ เคฌเคจाเค เคฐเคเคจा เคाเคนिเค, เคคाเคि เค्เคฐाเคนเค เคธंเคคुเคท्เคि เคเคฐ เคตिเคाเคธ เคी เคชूเคฐी เค्เคทเคฎเคคा เคนाเคธिเคฒ เคนो เคธเคे।
Rory Sutherland (@rorysutherland) is back. Nine years after our first conversation, the Vice Chairman of Ogilvy and one of the sharpest minds in behavioural science joins again for a wide-ranging discussion on marketing, decision-making, why AI will struggle to replace human… pic.twitter.com/lxsD4yD8Wz
— FS (@farnamstreet) December 9, 2025
No comments:
Post a Comment