एआई को एक "व्यक्तिगत AI" बनाएं जो लोगों, पोस्ट, बातचीत और व्यवसाय को जोड़ता है।
अगर एलन मस्क की AI रणनीति "AI को वास्तविक दुनिया की मशीनों, कारों, रोबोट और बुनियादी ढांचे से जोड़ने" के बारे में है, तो मार्क जुकरबर्ग की AI रणनीति AI को मानवीय रिश्तों, पोस्ट, डीएम, विज्ञापनों, क्रिएटर्स और कॉमर्स के केंद्र में स्थापित करने के बारे में है।
जुकरबर्ग मेटा के संस्थापक, अध्यक्ष और सीईओ हैं, जो 2004 में फेसबुक के रूप में स्थापित इस कंपनी की समग्र दिशा और उत्पाद रणनीति के लिए जिम्मेदार हैं। मेटा की ताकत सिर्फ AI मॉडल बनाने में नहीं है; बल्कि इसके पास एक विशाल वितरण नेटवर्क है: फेसबुक, इंस्टाग्राम, व्हाट्सएप, मैसेंजर, थ्रेड्स, AI ग्लास, विज्ञापन प्रणाली, क्रिएटर टूल्स और बिजनेस मैसेजिंग।
Q4 2025 मेटा अर्निंग्स कॉल में, जुकरबर्ग ने कहा कि 3.5 बिलियन से अधिक लोग प्रतिदिन मेटा के ऐप्स का उपयोग करते हैं, जिनमें फेसबुक और व्हाट्सएप प्रत्येक के 2 बिलियन से अधिक दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं। उन्होंने संकेत दिया कि 2026 वह वर्ष होगा जब AI की लहर और तेज होगी, जिससे एजेंटों, नए उत्पादों और काम करने के तरीकों में बदलाव आएगा।
संक्षेप में, जुकरबर्ग की AI रणनीति का सार यह है:
AI को एक "सुविधाजनक अलग ऐप" के रूप में उपयोग करने के बजाय, इसे स्वाभाविक रूप से उन जगहों पर प्रवेश करने दें जहाँ लोग पहले से हैं—जहाँ वे बात करते हैं, खरीदारी करते हैं, पोस्ट करते हैं और काम करते हैं।
यही कुंजी है। अधिकांश लोग AI का उपयोग करने के लिए ChatGPT, Claude या Gemini खोलते हैं। जुकरबर्ग की दृष्टि में, AI ऐसी चीज़ नहीं है जिसे उपयोगकर्ता विशेष रूप से खोलने जाएँ। यह इंस्टाग्राम DMs में है। यह व्हाट्सएप वार्तालापों में है। यह फेसबुक सर्च बार में है। यह विज्ञापन वितरण के पीछे है। यह क्रिएटर-फैन इंटरैक्शन में है। यह आपके चश्मे में है। दूसरे शब्दों में, AI को दैनिक जीवन के प्रवाह में घोल दें।
1. मूल दर्शन: "व्यक्तिगत सुपरइंटेलिजेंस"
2025 में, जुकरबर्ग ने "सभी के लिए व्यक्तिगत सुपरइंटेलिजेंस" की दृष्टि की घोषणा की, जिसमें एक ऐसी दुनिया का चित्रण किया गया जहाँ व्यक्ति अपने स्वयं के मूल्यों और जीवन के अनुरूप AI की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं। मेटा का विचार इस शक्ति को लोगों के हाथों में देना है ताकि वे इसे उस चीज़ की ओर निर्देशित कर सकें जिसे वे सबसे अधिक महत्व देते हैं।
व्यावहारिक रूप से कहें तो:
AI सिर्फ एक "सवालों के जवाब देने वाली इकाई" नहीं होनी चाहिए, बल्कि एक ऐसा साथी होना चाहिए जो आपके संदर्भ को समझता हो।
जुकरबर्ग ने समझाया कि AI व्यक्तिगत संदर्भ—इतिहास, रुचियाँ, सामग्री और रिश्तों को समझने लगेगा। मेटा फेसबुक, इंस्टाग्राम और थ्रेड्स को संचालित करने वाली अनुशंसा प्रणालियों को LLMs के साथ एकीकृत करने की भी योजना बना रहा है।
यह एक क्लासिक जुकरबर्ग दृष्टिकोण है। गूगल-शैली AI "दुनिया की जानकारी को व्यवस्थित करने" में मजबूत है। OpenAI-शैली AI "एक सामान्य बुद्धिमत्ता जो कुछ भी जवाब देती है" के रूप में मजबूत है। मस्क-शैली AI "कारों, रोबोट और भौतिक दुनिया को चलाने" में मजबूत है। जुकरबर्ग-शैली AI मानवीय रुचियों, रिश्तों, पोस्ट, बातचीत, खरीदारी के इरादे और समुदायों को समझने में मजबूत है।
व्यक्तिगत रूप से इसका अनुकरण करने के लिए, हर बार शुरू से AI से परामर्श न करें। अपने AI को अपने लक्ष्य, प्राथमिकताएँ, काम, ग्राहक, पिछली असफलताएँ, सामान्य वाक्यांश और निर्णय मानदंड दें। AI को एक "अज्ञात सलाहकार" से "आपकी पृष्ठभूमि जानने वाले घोस्टराइटर, सचिव या रणनीतिकार" में बदलें। जुकरबर्ग-शैली AI का उपयोग संदर्भ को डिज़ाइन करने से शुरू होता है, न कि केवल चतुर प्रॉम्प्टिंग से।
2. मेटा की ताकत "डिस्ट्रीब्यूशन" है, न कि केवल "मॉडल"
AI उद्योग अक्सर इस बात पर ध्यान केंद्रित करता है कि किसका मॉडल सबसे बुद्धिमान है। हालाँकि, जुकरबर्ग का सबसे बड़ा हथियार उनका वितरण नेटवर्क है।
मेटा AI 2026 की शुरुआत तक 200 से अधिक बाजारों में उपलब्ध है। जहाँ मेटा के मौजूदा ऐप्स प्रमुख हैं, जैसे भारत और इंडोनेशिया में व्हाट्सएप, या अमेरिका में फेसबुक, वहाँ सबसे अधिक जुड़ाव है।
यह बहुत बड़ी बात है। AI की लड़ाई "सबसे अच्छा मॉडल किसके पास है" की प्रतिस्पर्धा है, लेकिन यह "AI का उपयोग कहाँ, कौन और किस समय करता है" की भी प्रतिस्पर्धा है। कोई भी AI कितना भी बढ़िया क्यों न हो, अगर उपयोगकर्ता इसे नहीं खोलते तो इसका उपयोग नहीं होगा। इसके विपरीत, अगर AI सर्च बार, पोस्ट स्क्रीन, DMs, एड मैनेजर और वॉइस-संचालित चश्मे में है, तो इसका स्वाभाविक रूप से उपयोग होगा।
अगर आप जुकरबर्ग की तरह सोचते हैं, तो AI कार्यान्वयन में सबसे पहले देखने वाली चीज़ "किस AI का उपयोग करें" नहीं है, बल्कि AI को किस टचपॉइंट पर रखा जाए।
ई-कॉमर्स के लिए, उत्पाद विवरण लिखना पर्याप्त नहीं है। AI को उत्पाद खोज, समीक्षा सारांश, चैट सपोर्ट, कार्ट छोड़ने वालों के लिए फॉलो-अप, विज्ञापन क्रिएटिव और खरीदारी के बाद सहायता में रखें। क्रिएटर्स के लिए, पोस्ट का ड्राफ्ट तैयार करना पर्याप्त नहीं है। AI को टिप्पणी उत्तर, DM हैंडलिंग, दर्शक विश्लेषण, योजना, पुरानी पोस्ट को फिर से संपादित करना और प्रायोजक प्रस्तावों में रखें। कंपनियों के लिए, AI को आंतरिक चैट, CRM, बिक्री ईमेल, FAQ, मीटिंग नोट्स, विज्ञापन, भर्ती और नॉलेज बेस में रखें।
मुद्दा AI को "कार्यक्षेत्र के बाहर" रखने का नहीं है। AI को वहाँ रखें जहाँ लोग पहले से काम कर रहे हैं, बात कर रहे हैं, खरीदारी कर रहे हैं या खोया हुआ महसूस कर रहे हैं।
3. AI फाउंडेशन को नियंत्रित करने के लिए ओपन मॉडल का उपयोग
मेटा की AI रणनीति के लिए Llama अपरिहार्य है। 2024 में, जुकरबर्ग ने "ओपन सोर्स AI ही आगे का रास्ता है" लिखा, यह तर्क देते हुए कि ओपन-सोर्स AI डेवलपर्स, मेटा और दुनिया के लिए अच्छा है। मेटा ने Llama 3.1 405B को "पहला फ्रंटियर-लेवल ओपन-सोर्स AI मॉडल" के रूप में जारी किया।
इसके बाद, मेटा ने Llama 4 Scout और Llama 4 Maverick को नेटिव मल्टीमॉडल मॉडल के रूप में घोषित किया। Llama 4 Mixture-of-Experts (MoE) आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। उन्होंने Llama 4 Behemoth को एक टीचर मॉडल के रूप में भी प्रीव्यू किया।
यहाँ सबक यह है कि जुकरबर्ग सिर्फ AI को "उधार" नहीं ले रहे हैं; वह उस फाउंडेशन को अपना बनाना चाहते हैं जिसे संशोधित किया जा सके।
कंपनियों और व्यक्तियों को भी ऐसा ही करना चाहिए। पूरी तरह से बाहरी AI पर निर्भर रहना आपको लागत, सीमाओं और स्पेक परिवर्तनों की दया पर छोड़ देता है। ChatGPT या Claude जैसे उच्च-प्रदर्शन AI से शुरुआत करें, लेकिन जैसे-जैसे आप गहराई से एकीकृत होते हैं, "इन-हाउस डेटा के साथ ट्यून करने" या "निजी वातावरण में चलाने" की आवश्यकता बढ़ती है। यहीं पर ओपन-वेट मॉडल महत्वपूर्ण हो जाते हैं।
जुकरबर्ग का सबक: सिर्फ AI उपयोगकर्ता न बनें; AI डिज़ाइनर की तरफ बढ़ें।
4. "AI स्टूडियो": AI को अपना विस्तार बनाना
2024 में, मेटा ने AI स्टूडियो लॉन्च किया, एक ऐसा स्थान जहाँ कोई भी AI कैरेक्टर बना और साझा कर सकता है। Llama 3.1 पर आधारित, यह क्रिएटर्स को अपने विस्तार के रूप में AI बनाने की अनुमति देता है ताकि वे अधिक प्रशंसकों तक पहुँच सकें।
यह एक महत्वपूर्ण दिशा दिखाता है: AI एक विशाल सामान्य व्यक्तित्व नहीं है, बल्कि व्यक्ति और ब्रांड के अनुसार अलग होता है।
एक फिटनेस क्रिएटर अपने दर्शन और सामान्य प्रश्नों को AI में डालता है। एक ब्यूटी क्रिएटर त्वचा-प्रकार की सलाह जोड़ता है। एक छोटी दुकान समय, मेनू और आरक्षण विधियाँ जोड़ती है। मुद्दा AI को एक "व्यक्तित्व" और "सीमाएँ" देना है। डिज़ाइन के बिना, यह सिर्फ एक ऑटो-रिप्लाई है।
5. बिजनेस एजेंट: DMs को बिक्री चैनल में बदलना
जून 2026 में, मेटा ने मेटा बिजनेस एजेंट की घोषणा की। व्हाट्सएप, इंस्टाग्राम और मैसेंजर के लिए यह AI एजेंट सवालों, उत्पाद अनुशंसाओं, आरक्षणों और लीड क्वालिफिकेशन को संभालता है।
यह व्यावहारिक है क्योंकि कई व्यवसायों में, बिक्री "पेजों" में नहीं, बल्कि "बातचीत" में तय होती है। AI एजेंट DMs को 24/7 बिक्री और सहायता चैनल में बदल देते हैं। हालाँकि, विश्वास बनाए रखने के लिए आपको दायरा, मानव हस्तांतरण की शर्तें और निषिद्ध उत्तरों को परिभाषित करना होगा।
6. विज्ञापन AI: "सेटिंग्स को फाइन-ट्यून करने" से "इनपुट की गुणवत्ता" तक
मेटा एक विज्ञापन कंपनी है। उनका GEM (Generative Ads Recommendation Model) और Advantage+ Creative विज्ञापन विविधताएँ उत्पन्न करने और अनुकूलित करने के लिए AI का उपयोग करते हैं।
अभ्यासकर्ताओं के लिए सबक: AI विज्ञापनों के युग में, आप मैन्युअल बिडिंग के साथ छेड़छाड़ करके नहीं जीतते। आप AI के लिए सीखने में आसान इनपुट प्रदान करके जीतते हैं। आपका काम बेहतर एसेट, परिकल्पनाएँ और रूपांतरण डेटा प्रदान करने में बदल जाता है।
7. AI ग्लास: AI को जेब से आँखों और कानों तक ले जाना
जुकरबर्ग AI ग्लास को अपनी दृष्टि का "अंतिम रूप" मानते हैं। वे वही देखते हैं जो आप देखते हैं और वही सुनते हैं जो आप सुनते हैं। मेटा के ग्लास की बिक्री साल-दर-साल तीन गुना हो गई। यह पोस्ट-स्मार्टफोन इंटरफ़ेस है। व्यक्तियों के लिए, इसका मतलब AI उपयोग की बाधा को कम करना है: वॉइस इनपुट, शॉर्टकट और स्क्रीनशॉट का उपयोग करके AI को अपने तत्काल संदर्भ को समझने दें।
8. Muse Spark और Muse Image: मेटा-शैली जनरेटिव AI
2026 में, मेटा ने Muse Spark और Muse Image की घोषणा की। ये सिर्फ "कला" बनाने के लिए नहीं हैं; ये पोस्ट, स्टोरीज़, DMs और विज्ञापनों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। जुकरबर्ग-शैली जनरेटिव AI शुरू से ही विचार करता है कि आउटपुट कहाँ दिखाया जाएगा और यह बिक्री कैसे चलाएगा।
9. AI-नेटिव आंतरिक कार्यप्रवाह
AI कोडिंग एजेंटों के कारण मेटा का प्रति इंजीनियर आंतरिक आउटपुट 30% बढ़ गया (और पावर उपयोगकर्ताओं के लिए 80% तक)। जुकरबर्ग का दृष्टिकोण AI का उपयोग करके एक व्यक्ति को पूरी टीम की उत्पादकता देना है, जिससे चपटे संगठन संभव हो सकें।
10. बुनियादी ढांचे के रूप में इंफ्रास्ट्रक्चर
मेटा NVIDIA GPUs और अपने स्वयं के MTIA चिप्स में भारी निवेश करता है। हमारे लिए, इसका मतलब है कि AI "जादू" नहीं है—यह "इंफ्रास्ट्रक्चर" है। आपको लागत, गति, सुरक्षा और टूल एकीकरण के लिए डिज़ाइन करने की आवश्यकता है।
11. जोखिम और जिम्मेदारी
मेटा ने गोपनीयता को संबोधित करने के लिए "Incognito Chat with Meta AI" पेश किया। जुकरबर्ग ने यह भी स्वीकार किया कि एजेंट तकनीक में प्रगति अपेक्षा से धीमी है। सबक: उच्च उम्मीदों को कठोर सत्यापन और गोपनीयता डिज़ाइन के साथ जोड़ें।
जुकरबर्ग-शैली AI का सारांश
यह AI को मानव जीवन और सामाजिक संबंधों के प्रवाह में शामिल करने की तकनीक है।
AI को एक अलग ऐप में बंद न करें। इसे वहाँ रखें जहाँ आप रहते हैं।
सिर्फ एक बार के सवाल न पूछें। इसे अपना संदर्भ दें।
सिर्फ एक पोस्ट न करें। इसे प्रतिक्रिया, DM और बिक्री से जोड़ें।
प्रॉम्प्ट संग्रह
नोट: ये प्रॉम्प्ट जुकरबर्ग के दर्शन पर आधारित हैं, न कि उनके द्वारा व्यक्तिगत रूप से बनाए गए हैं।
1. व्यक्तिगत AI सहायक निर्माता
"आप मेरे व्यक्तिगत AI सहायक हैं। निम्नलिखित जानकारी के आधार पर, मेरे लक्ष्यों, रुचियों, शक्तियों और संदर्भ को व्यवस्थित करें: [प्रोफ़ाइल], [वर्तमान कार्य], [मासिक लक्ष्य], [दर्द बिंदु], [उपयोग किए गए उपकरण], [मूल्य]। आउटपुट: मेरी वर्तमान स्थिति का सारांश, किस पर ध्यान केंद्रित करना है, AI को सौंपने के लिए कार्य और एक ठोस कार्य सूची।"
2. व्यक्तिगत सुपरइंटेलिजेंस निर्णय लेना
"एक रणनीतिक सलाहकार के रूप में कार्य करें जो मेरे व्यक्तिगत संदर्भ को समझता हो। मेरे दीर्घकालिक लक्ष्यों और रिश्तों के आधार पर [विकल्प A] और [विकल्प B] का मूल्यांकन करें। अल्प/दीर्घकालिक पक्ष/विपक्ष और मेरे मूल्यों के साथ संरेखण की तुलना करें।"
3. मेटा-शैली उत्पाद रणनीति
"मानवीय संबंध, वैयक्तिकरण और नेटवर्क प्रभावों के दृष्टिकोण से इस [सेवा विचार] का मूल्यांकन करें। उपयोगकर्ता प्रतिदिन क्यों लौटेंगे? इसे 'सामाजिक' कैसे बनाया जा सकता है?"
4. AI स्टूडियो 'डिजिटल ट्विन' डिज़ाइन
"मेरे प्रशंसकों से बात करने के लिए एक AI कैरेक्टर डिज़ाइन करें। [गतिविधि], [लक्ष्य], [सामान्य प्रश्न], [लहजा], [निषिद्ध विषय], [बेचने के लिए उत्पाद]। बनाएं: व्यक्तित्व, अभिवादन, 10 FAQ उदाहरण और मानव हस्तांतरण की शर्तें।"
5. इंस्टाग्राम DM सेल्स एजेंट
"एक इंस्टाग्राम DM कॉन्सीयर्ज के रूप में कार्य करें। उपयोगकर्ता की समस्या को समझें और स्वाभाविक रूप से उन्हें [उत्पाद/सेवा] की ओर मार्गदर्शन करें। इसके लिए वार्तालाप प्रवाह बनाएं: प्रारंभिक उत्तर, खोज प्रश्न, आपत्तियों को संभालना और समापन।"
6. मेटा बिजनेस एजेंट
"[व्यवसाय जानकारी] के लिए एक 24/7 बिजनेस एजेंट डिज़ाइन करें। उत्पाद अनुशंसाओं, लीड क्वालिफिकेशन और शिकायतों को संभालने के नियम शामिल करें।"
7. AI-अनुकूल विज्ञापन एसेट निर्माता
"एक मार्केटिंग लीड के रूप में कार्य करें। [उत्पाद] के लिए 10 अलग-अलग कोण और कॉपी बनाएं जिनसे मेटा AI विज्ञापन प्रणाली आसानी से सीख सके। 20 रील्स हुक और 10 CTA वेरिएंट शामिल करें।"
8. Advantage+ Creative वेरिएशन
"[मूल कॉपी] लें और परीक्षण के लिए 10 छोटे संस्करण, 5 लंबे संस्करण, 20 हेडलाइन और 5 UGC-शैली स्क्रिप्ट बनाएं।"
9. क्रिएटर पोस्ट सुधार
"इस [ड्राफ्ट पोस्ट] को सेव, शेयर और DM बढ़ाने के लिए बेहतर बनाएं। 10 हुक और एक रील्स संस्करण के लिए स्क्रिप्ट प्रदान करें।"
10. फीड-ऑप्टिमाइज़्ड कंटेंट डिज़ाइन
"[थीम] के लिए एक पोस्ट डिज़ाइन करें जो देखने के समय और सेव को अधिकतम करे। एक 1-सेकंड का हुक और एक 'शेयर करने योग्य' टेकअवे शामिल करें।"
11. क्रिएटर AI सहायक
"[हाल के 30 पोस्ट] और [लक्ष्य] के आधार पर, इस सप्ताह के लिए 7 पोस्ट थीम और 10 थ्रेड्स पोस्ट सुझाएं।"
12. सोशल डेटा से उत्पाद विकास
"इन [टिप्पणियों/DMs] का विश्लेषण करके ग्राहकों की गुप्त आवश्यकताओं को निकालें। उनकी वास्तविक भाषा के आधार पर 10 नए उत्पाद विचार सुझाएं।"
13. मल्टीमॉडल संदर्भ एकीकरण
"[फोटो], [स्क्रीनशॉट] और [वॉइस मेमो] को एकीकृत करके मेरी वर्तमान स्थिति का सारांश दें और अगली सबसे अच्छी कार्रवाई सुझाएं।"
14. फोटो से खरीदारी/तुलना
"इस [फोटो] का विश्लेषण करके समान उत्पाद खोजें। खोज कीवर्ड, तुलना बिंदु और विक्रेता से पूछने के लिए प्रश्न प्रदान करें।"
15. Muse Image स्टाइल प्रॉम्प्टिंग
"[ब्रांड] के लिए 5 उत्पाद फोटो प्रॉम्प्ट और 5 लाइफस्टाइल प्रॉम्प्ट बनाएं जो इंस्टाग्राम विज्ञापनों के लिए [विश्वदृष्टि] में फिट हों।"
16. DM-से-बिक्री वार्तालाप पॉलिशिंग
"इस [DM वार्तालाप] की समीक्षा करें। उत्तर को दोबारा लिखें ताकि वह नरम हो, लेकिन उपयोगकर्ता को बिना दबाव डाले परामर्श की ओर मार्गदर्शन करे।"
17. AI एजेंट सुरक्षा डिज़ाइन
"जोखिमों के लिए इस [AI एजेंट योजना] की समीक्षा करें। मानव हस्तांतरण की शर्तें और गोपनीयता अनुपालन के लिए एक चेकलिस्ट परिभाषित करें।"
18. Llama बनाम API निर्णय मैट्रिक्स
"[कार्य] के लिए, क्या मुझे बाहरी API या ओपन-वेट मॉडल का उपयोग करना चाहिए? [डेटा संवेदनशीलता], [बजट] और [गति] के आधार पर मूल्यांकन करें।"
19. AI-नेटिव वन-पर्सन टीम
"[परियोजना] को चरणों में विभाजित करें। पहचानें कि AI किन भागों को संभालता है, मैं किन भागों का निर्णय करता हूँ, और प्रत्येक के लिए गुणवत्ता मानक।"
20. AI कोडिंग कोच
"[टेक स्टैक] का उपयोग करके [सुविधा] के लिए कार्यान्वयन डिज़ाइन करें। निर्देशिका संरचना, कोड उदाहरण और परीक्षण मामले प्रदान करें।"
21. आंतरिक AI रोडमैप
"[कर्मचारी संख्या] और [मुख्य कार्यों] वाली कंपनी के लिए 90-दिवसीय AI कार्यान्वयन योजना बनाएं। ऑटोमेशन में त्वरित जीत पर ध्यान केंद्रित करें।"
22. AI फीडबैक लूप डिज़ाइन
"[डेटा] एकत्र करने और अगले बैच की सामग्री/विज्ञापनों को बेहतर बनाने के लिए AI का उपयोग करके साप्ताहिक KPI का विश्लेषण करने की एक प्रणाली डिज़ाइन करें।"
23. 1 सप्ताह में 10 प्रयोग
"[उपलब्ध चैनलों] का उपयोग करके [लक्ष्य] प्राप्त करने के लिए 10 छोटे, तेज़ प्रयोग डिज़ाइन करें। प्रत्येक के लिए सफलता मीट्रिक शामिल करें।"
24. विज्ञापन विफलता निदान
"[CTR/CVR/CPA] के आधार पर विश्लेषण करें कि यह [विज्ञापन अभियान] क्यों विफल हो रहा है। क्या यह क्रिएटिव, ऑफर या लैंडिंग पेज है?"
25. जीवन कार्यप्रवाह एकीकरण
"मेरी [दैनिक दिनचर्या] के लिए एक AI आदत डिज़ाइन करें। सुबह की योजना, दोपहर के कार्यों और शाम के प्रतिबिंब के लिए प्रॉम्प्ट सुझाएं।"
26. गोपनीयता और नैतिकता नीति
"[संगठन] में AI का उपयोग करने के लिए नियमों का एक सेट बनाएं। परिभाषित करें कि कौन सा डेटा इनपुट किया जा सकता है और ग्राहकों को AI उपयोग का खुलासा कैसे करें।"
27. नॉलेज बेस एसेटाइज़ेशन
"[पिछले पोस्ट/लेखों] को एक नॉलेज बेस में व्यवस्थित करें जिसे भविष्य की सामग्री निर्माण के लिए AI में डाला जा सके।"
28. व्यापक जुकरबर्ग रणनीति
"एक रणनीतिक सलाहकार के रूप में कार्य करें। [व्यवसाय] टचपॉइंट्स में AI को एम्बेड करने की योजना डिज़ाइन करें, DMs, विज्ञापनों और व्यक्तिगत संदर्भ पर ध्यान केंद्रित करें।"
