व्यावसायिक गोल्फचे जग, जे अनेकदा केवळ स्पर्धेतील आघाडीच्या खेळाडूंवर लक्ष केंद्रित करणाऱ्या दूरचित्रवाणी प्रसारणाच्या मर्यादित दृष्टिकोनातून पाहिले जाते, प्रत्यक्षात त्याहून खूप मोठे नाट्य सामावून घेते. विस्तीर्ण गोल्फ कोर्सवर, डझनभर स्पर्धक एकाच वेळी आव्हानांना सामोरे जातात, उत्कृष्ट शॉट्स खेळतात आणि नैसर्गिक घटकांशी झुंज देतात. या संपूर्ण स्पर्धेची व्याप्ती टिपणे हे फार पूर्वीपासून एक मोठे लॉजिस्टिकल आणि संसाधनांची गरज असलेले आव्हान राहिले आहे. आता, अत्याधुनिक डेटा संकलन आणि प्रगत कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (AI) संगमामुळे हे चित्र बदलत आहे, ज्यामुळे PGA TOUR चाहत्यांना अभूतपूर्व पातळीवर तपशील आणि वर्णनात्मक संदर्भ देऊ शकत आहे, पारंपरिक कव्हरेजच्या मर्यादा ओलांडून पुढे जात आहे. THE PLAYERS Championship दरम्यान एका प्रभावी प्रात्यक्षिकात, 30,000 हून अधिक वैयक्तिक गोल्फ शॉट्ससाठी अद्वितीय लिखित वर्णने तयार करण्यासाठी जनरेटिव्ह AI चा वापर करण्यात आला, ज्यामुळे चाहत्यांना संपूर्ण मैदानावर घडणाऱ्या कृतीची अधिक समृद्ध, अधिक व्यापक समज मिळाली.
चिरस्थायी आव्हान: व्यापक गोल्फ कव्हरेजचे प्रमाण वाढवणे
दशकांपासून, व्यावसायिक गोल्फ स्पर्धेचे कथन मुख्यत्वे पारंपरिक माध्यमांच्या मर्यादांनी ठरवले आहे. मानवी समालोचक आणि प्रोडक्शन क्रू स्वाभाविकपणे लीडरबोर्डवर अव्वल असलेल्या किंवा प्रस्थापित स्टार खेळाडूंकडे आकर्षित होतात. हा दृष्टिकोन आकर्षक क्षणचित्रे देतो, परंतु यामुळे स्पर्धेचा मोठा भाग नकळतपणे दुर्लक्षित राहतो. अनेकदा 140 हून अधिक खेळाडूंच्या स्पर्धेत, प्रत्येक खेळाडू चार दिवसांत प्रति फेरी 70 हून अधिक शॉट्स खेळतो, त्यामुळे कृतीची प्रचंड मात्रा असते.
PGA TOUR चे डिजिटल आणि ब्रॉडकास्ट टेक्नॉलॉजीजचे वरिष्ठ उपाध्यक्ष Scott Gutterman, मूळ समस्या स्पष्ट करतात: ‘सामान्यतः, आमचे कर्मचारी 25 किंवा 30 गोल्फर्सना कव्हर करू शकतात.’ या कार्यान्वयन वास्तवाचा अर्थ असा होता की संभाव्यतः डझनभर इतर खेळाडूंच्या कथा – त्यांचे विजय, संघर्ष आणि महत्त्वपूर्ण क्षण – मोठ्या प्रमाणावर अज्ञात राहिल्या, केवळ कच्च्या आकडेवारीद्वारेच उपलब्ध होत्या, जर उपलब्ध असतील तर. आघाडीच्या गटाबाहेरील विशिष्ट खेळाडूंना फॉलो करणाऱ्या चाहत्यांना त्यांच्या कामगिरीचे खंडित दृश्य मिळत असे.
PGA TOUR ची महत्त्वाकांक्षा स्पष्ट होती: CDW द्वारे समर्थित ShotLink द्वारे प्रदान केलेल्या अत्यंत समृद्ध डेटा प्रवाहाचा फायदा घेणे, जो प्रत्येक घेतलेल्या शॉटवर अचूक तपशील कॅप्चर करतो, आणि अधिक न्याय्य व संपूर्ण वर्णनात्मक लँडस्केप तयार करणे. आव्हान डेटाच्या कमतरतेचे नव्हते, तर त्या डेटावर प्रक्रिया करणे, त्याचा अर्थ लावणे आणि प्रत्येक खेळाडू आणि प्रत्येक शॉट कव्हर करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या प्रमाणात आकर्षक, वर्णनात्मक स्वरूपात सादर करण्याच्या असमर्थतेचे होते. मानवी संसाधने ही दरी प्रभावीपणे किंवा आर्थिकदृष्ट्या भरून काढू शकत नव्हती. मूलभूत मेट्रिक्सच्या पलीकडे जाण्याची इच्छा होती – ‘JJ Spaun ने 300-यार्डचा ड्राइव्ह मारला आणि त्याला होलपर्यंत 125 यार्ड्स बाकी आहेत’ – जे, Gutterman नमूद करतात, वर्षांनुवर्षे मानक होते. प्रत्येक स्पर्धकासाठी कच्च्या संख्यांना आकर्षक कथाकथन घटकांमध्ये रूपांतरित करून, या डेटा पॉइंट्समध्ये अर्थ आणि संदर्भ भरणे हे ध्येय होते.
जनरेटिव्ह AI चा प्रवेश: बदलासाठी तांत्रिक उत्प्रेरक
स्केलिंग आव्हान दूर करण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षमतेची जाणीव ठेवून, PGA TOUR ने सुमारे दोन वर्षांपूर्वी जनरेटिव्ह AI क्षमतांचा समर्पित शोध सुरू केला. हा केवळ एक शैक्षणिक अभ्यास नव्हता; तर एका मूलभूत प्रश्नाने प्रेरित होता: हे वेगाने विकसित होणारे तंत्रज्ञान सामग्री निर्मिती कशी वाढवू शकते आणि महत्त्वाचे म्हणजे, मुख्य भागधारक – चाहते, खेळाडू आणि स्वतः स्पर्धा – यांना अधिक चांगली सेवा कशी देऊ शकते?
या प्रवासात एका प्रमुख तंत्रज्ञान भागीदार, Amazon Web Services (AWS) सोबत जवळचे सहकार्य समाविष्ट होते. TOUR हे AWS Bedrock साठी एक संस्थापक भागीदार बनले, जी एक व्यवस्थापित सेवा आहे जी एकाच API द्वारे विविध आघाडीच्या फाउंडेशन मॉडेल्स (FMs) मध्ये प्रवेश प्रदान करते. Gutterman धोरणात्मक फायदा स्पष्ट करतात: ‘Bedrock प्रभावीपणे तुम्हाला जवळजवळ कोणतेही जनरेटिव्ह-AI मॉडेल आणि साधनांचा संच वापरून या प्रकारचे अनुभव तयार करण्याची परवानगी देते.’ या प्लॅटफॉर्म दृष्टिकोनाने लवचिकता आणि भविष्य-प्रूफिंग प्रदान केले, ज्यामुळे एकाच AI प्रदात्यावर किंवा मॉडेल आर्किटेक्चरवर अवलंबून राहणे टाळता आले.
वर्णनात्मक मजकूर तयार करण्याच्या विशिष्ट कार्यासाठी, TOUR ने Bedrock द्वारे उपलब्ध असलेल्या Anthropic ने विकसित केलेले मॉडेल्स निवडले. ‘आम्ही या प्रकारचे अनुभव तयार करण्यासाठी Anthropic चे Claude मॉडेल्स वापरत आहोत. विशेषतः, आम्ही Anthropic Claude 3.5 Sonnet वापरत आहोत,’ Gutterman निर्दिष्ट करतात. मागील वर्ष हे एक महत्त्वपूर्ण संक्रमण होते, जे सुरुवातीच्या प्रूफ्स ऑफ कॉन्सेप्ट (POCs) च्या पलीकडे जाऊन पूर्ण कार्यान्वयनाकडे गेले. यामध्ये AI ला थेट स्पर्धेच्या कव्हरेजमध्ये विश्वसनीयपणे आणि मोठ्या प्रमाणावर समाकलित करण्यासाठी आवश्यक असलेली मजबूत पायाभूत सुविधा आणि कार्यप्रवाह तयार करणे समाविष्ट होते. शक्यता दर्शविण्याऐवजी व्यावसायिक गोल्फ स्पर्धेच्या गतिशील, उच्च-व्हॉल्यूम वातावरणात हाताळण्यास सक्षम असलेली व्यावहारिक, पुनरावृत्ती करण्यायोग्य प्रणाली लागू करण्यावर लक्ष केंद्रित केले गेले. Claude 3.5 Sonnet ची निवड क्रीडा समालोचनासाठी योग्य, सूक्ष्म, संदर्भ-जागरूक मजकूर तयार करण्याच्या त्याच्या कथित सामर्थ्यांवर आधारित निवड दर्शवते.
कथनाची निर्मिती: AI च्या पडद्यामागील एक दृष्टिक्षेप
हजारो अद्वितीय, अचूक आणि संदर्भात्मकदृष्ट्या संबंधित शॉट वर्णने जवळजवळ रिअल-टाइममध्ये तयार करणे हे एक जटिल संयोजन आहे. यात केवळ कच्चा डेटा AI मॉडेलमध्ये टाकण्यापेक्षा बरेच काही समाविष्ट आहे. PGA TOUR ने AWS च्या सहकार्याने, ShotLink डेटाला आकर्षक कथांमध्ये रूपांतरित करण्यासाठी एक अत्याधुनिक पाइपलाइन तयार केली.
1. डेटा अंतर्ग्रहण आणि संदर्भीकरण (Data Ingestion and Contextualization):
प्रक्रिया ShotLink कडील डेटा प्रवाहाने सुरू होते. हा केवळ शॉटचा शेवटचा बिंदू नाही, तर त्यात लाय (lie), अंतर, वापरलेला क्लब आणि बरेच काही यासारखे तपशील समाविष्ट आहेत. तथापि, कच्च्या डेटामध्ये वर्णनात्मक शक्ती नसते. पुढील महत्त्वपूर्ण पायरी म्हणजे संदर्भ सेवांचा (context services) संच. या सेवा एका अर्थ लावणार्‍या स्तराप्रमाणे कार्य करतात, येणार्‍या डेटाचे नियम इंजिन (rules engine) विरुद्ध विश्लेषण करतात.
2. नियम इंजिन: बुद्धिमत्ता जोडणे (The Rules Engine: Adding Intelligence):
हे इंजिन तयार केलेला मजकूर अर्थपूर्ण आहे आणि सामान्य त्रुटी टाळतो याची खात्री करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे. Gutterman उदाहरणे देतात: ‘एखाद्या खेळाडूने दिवसाचा पहिला टी शॉट पहिल्या होलवरून मारल्यानंतर, ते असे लिहित नाही की खेळाडूने दिवसातील सर्वात लांब ड्राइव्ह मारला.’ नियम प्राधान्यक्रम ठरवतात, विविधता आणि प्रासंगिकता सुनिश्चित करतात. ‘उदाहरणार्थ, आम्ही त्याला प्रत्येक तीन वर्णनांनंतर अप्रोच शॉट्सवरील रेग्युलेशनमधील ग्रीन्सबद्दल बोलण्यास सांगू शकतो जेणेकरून मजकूर सर्व खेळाडूंमध्ये पुनरावृत्ती होणार नाही.’ समान क्रियांचे वर्णन करण्यासाठी वेगवेगळ्या पद्धती देखील सिस्टमला शिकवल्या जातात – हे सुनिश्चित करते की ड्राइव्हचे वर्णन प्रत्येक वेळी सारखेच केले जात नाही, किंवा पुटचे वर्णन केले जाईल त्याच प्रकारे नाही. यामध्ये गोल्फचे ज्ञान आणि वर्णनात्मक सर्वोत्तम पद्धती सिस्टमच्या लॉजिकमध्ये एन्कोड करणे समाविष्ट आहे.
3. प्रॉम्प्ट इंजिनिअरिंग (Prompt Engineering):
डेटा आणि संदर्भात्मक नियमांसह सज्ज, एक प्रॉम्प्ट इंजिन (prompt engine) AI मॉडेलला दिलेली विशिष्ट सूचना तयार करते. हा प्रॉम्प्ट प्रभावीपणे AI ला प्रदान केलेल्या डेटा पॉइंट्सचा समावेश करून आणि संदर्भात्मक मार्गदर्शक तत्त्वांचे पालन करून एक कथन तयार करण्यास सांगतो. जनरेटिव्ह AI सोबत काम करताना प्रभावी प्रॉम्प्ट्स तयार करणे हे एक महत्त्वपूर्ण कौशल्य आहे, जे आउटपुटची शैली, टोन आणि सामग्री आकार देते.
4. AI कथन निर्मिती (AI Narrative Generation):
काळजीपूर्वक तयार केलेला प्रॉम्प्ट नंतर AWS Bedrock प्लॅटफॉर्मद्वारे Anthropic Claude 3.5 Sonnet मॉडेलला पाठवला जातो. AI विनंतीवर प्रक्रिया करते आणि तथ्यांचा आणि इच्छित संदर्भाचा समावेश करून वर्णनात्मक मजकूर – शॉट कथन – तयार करते. उदाहरणार्थ, केवळ यार्डेज सांगण्याऐवजी, ते जोडू शकते, ‘त्याने नुकताच दिवसातील त्याचा सर्वात लांब ड्राइव्ह मारला’ किंवा सांख्यिकीय संदर्भ देऊ शकते जसे की, ‘125 यार्ड्स अंतरावर असताना, तो 20% वेळा होलच्या 10 फुटांच्या आत पोहोचतो.’ माहितीचा हा स्तर आउटपुटला साध्या डेटा रिपोर्टिंगच्या पलीकडे नेतो.
5. कठोर प्रमाणीकरण (Rigorous Validation):
कोणताही AI-व्युत्पन्न मजकूर लोकांपर्यंत पोहोचण्यापूर्वी, अचूकता आणि गुणवत्ता सुनिश्चित करण्यासाठी तो बहु-स्तरीय प्रमाणीकरण प्रक्रियेतून जातो.
- डेटा पडताळणी (Data Verification): आउटपुट कथनाची इनपुट ShotLink डेटाशी तपासणी केली जाते. ‘Claude 3.5 Sonnet कडील आउटपुट कथन एका प्रमाणीकरण सेवेतून जाते जेणेकरून आउटपुटमध्ये संदर्भित ShotLink डेटा सिस्टममध्ये इनपुट केलेल्या डेटाशी जुळतो (उदाहरणार्थ, ड्राइव्ह अंतर),’ Gutterman स्पष्ट करतात. ही पायरी संभाव्य AI ‘हॅल्युसिनेशन्स’ किंवा तथ्यात्मक त्रुटींपासून संरक्षण करते.
- कोसाइन समानता (Cosine Similarity): कोसाइन समानता विश्लेषणाचा वापर करून अधिक सूक्ष्म तपासणी केली जाते. हे तंत्र दिलेल्या प्रकारच्या शॉटसाठी स्वीकार्य वर्णनांच्या कॉर्पससह व्युत्पन्न मजकूराची अर्थपूर्ण समानता मोजते. ‘सिस्टम खात्री करते की मजकूर ड्राइव्हबद्दल कसे बोलले जाईल याच्या मर्यादेत येतो,’ Gutterman जोडतात. हे सुनिश्चित करते की टोन आणि वाक्यरचना योग्य आहेत आणि गोल्फ क्रियांचे सामान्यतः वर्णन कसे केले जाते याच्याशी सुसंगत आहेत.
- पब्लिशिंग इंजिन तपासण्या (Publishing Engine Checks): जर कथन या चाचण्यांमध्ये उत्तीर्ण झाले, तर ते पब्लिशिंग इंजिनकडे जाते, जिथे TOURCAST अॅपसारख्या प्लॅटफॉर्ममध्ये समाकलित करण्यापूर्वी अंतिम तपासण्या होतात.
ही सूक्ष्म प्रक्रिया अचूकता आणि विश्वासार्हतेसाठी वचनबद्धता अधोरेखित करते, जी क्रीडा माहिती वितरणात विश्वासार्हता टिकवून ठेवण्यासाठी आवश्यक आहे.
प्रत्यक्ष अंमलबजावणी: THE PLAYERS Championship मधील यश
या AI-चालित प्रणालीची सैद्धांतिक क्षमता PGA TOUR कॅलेंडरमधील प्रमुख स्पर्धांपैकी एक असलेल्या THE PLAYERS Championship दरम्यान एका महत्त्वपूर्ण प्रत्यक्ष चाचणीला सामोरे गेली. ही काही लहान-प्रमाणातील चाचणी नव्हती; संपूर्ण स्पर्धेतील सर्व चार फेऱ्यांसाठी कथन तयार करण्यासाठी प्रणाली तैनात करण्यात आली होती.
निकाल प्रभावी होते. जनरेटिव्ह AI प्रणालीने स्पर्धेच्या आठवड्यात 30,000 हून अधिक वैयक्तिक शॉट्ससाठी वर्णनात्मक मजकूर यशस्वीरित्या तयार केला. हे कव्हरेजच्या खोलीतील एक प्रचंड झेप दर्शवते, प्रभावीपणे प्रत्येक स्पर्धकाने घेतलेल्या प्रत्येक शॉटसाठी वर्णनात्मक अंतर्दृष्टी प्रदान करते.
तितकेच महत्त्वाचे म्हणजे प्रणालीची विश्वासार्हता. ‘THE PLAYERS Championship दरम्यान, 30,000 शॉट्सवरील अचूकता सुमारे 96% होती, जी आम्हाला अपेक्षित होती,’ Gutterman सांगतात. थेट, गतिशील क्रीडा स्पर्धेत, जिथे डेटा सतत प्रवाहित असतो आणि संदर्भ वेगाने बदलतो, या पातळीची अचूकता प्राप्त करणे हे अंतर्निहित तंत्रज्ञानाच्या मजबुतीचे आणि प्रमाणीकरण प्रक्रियेच्या संपूर्णतेचे प्रमाण आहे. जरी 96% चा अर्थ असा होतो की थोड्या टक्केवारीला पुनरावलोकन किंवा रद्द करण्याची आवश्यकता होती, तरीही एकूण यश दराने मोठ्या प्रमाणावरील उपयोजनासाठी प्रणालीची व्यवहार्यता दर्शविली. या यशाने दोन वर्षांच्या विकासाला प्रमाणित केले आणि TOUR च्या सामग्री धोरणातील एक महत्त्वपूर्ण मैलाचा दगड ठरला.
भविष्याची आखणी: मजकुराच्या पलीकडे आणि वैयक्तिकरणाकडे
मजकूर-आधारित कथांची यशस्वी अंमलबजावणी ही PGA TOUR च्या AI चा फायदा घेण्याच्या दृष्टीकोनाची केवळ सुरुवात आहे. सध्याची प्रणाली प्रामुख्याने मजकूर-केंद्रित आहे कारण रिअल-टाइममध्ये थेट व्हिडिओ आणि ऑडिओ प्रवाह प्रक्रिया आणि अर्थ लावण्यास सक्षम AI मॉडेल्स अजूनही परिपक्व होत आहेत. तथापि, रोडमॅप स्पष्टपणे अधिक विसर्जित, बहु-संवेदी भविष्याकडे निर्देश करतो.
मल्टीमोडल AI एकत्रीकरण (Multimodal AI Integration):
‘आम्ही अशा दिवसाकडे वाटचाल करत आहोत जेव्हा ते थेट डेटा, थेट ऑडिओ, थेट व्हिडिओ यांचे संयोजन असेल आणि नंतर व्हिडिओ तयार करण्यासाठी आणि आवाज तयार करण्यासाठी मल्टीमोडल आउटपुटचा वापर करेल,’ Gutterman कल्पना करतात. हे भविष्यात असे सूचित करते की AI संभाव्यतः स्विंग मेकॅनिक्सवर टिप्पणी करण्यासाठी व्हिडिओ फीडचे विश्लेषण करू शकते, खेळाडूंच्या प्रतिक्रियांचा अर्थ लावू शकते किंवा गर्दीच्या आवाजाचे मोजमाप करू शकते, या निरीक्षणांना ShotLink डेटासह एकत्रित करून आणखी समृद्ध सामग्री अनुभव तयार करू शकते, कदाचित AI-व्युत्पन्न व्हॉइसओव्हरसह स्वयंचलित व्हिडिओ हायलाइट्स देखील.
सिंथेटिक व्हॉइस कॉमेंटरी (Synthetic Voice Commentary):
चाहत्यांसाठी उपलब्ध असलेल्या असंख्य ‘Every Shot Live’ स्ट्रीम्सवर समालोचनाच्या अभावावर मात करणे हे अधिक तात्काळ ध्येय आहे. वर्षांनुवर्षे, हे फीड्स, अनेकदा जवळपास 50 एकाचवेळी स्ट्रीम्स, केवळ नैसर्गिक आवाज आणि सांख्यिकीय आच्छादनांसह वैशिष्ट्यीकृत आहेत. ‘आमचे ध्येय नेहमीच एक माणूस कथा सांगत असावा हे असते, परंतु दिवसभर 48 स्ट्रीम्सवर दोन समालोचक असणे खर्चिक आहे,’ Gutterman मान्य करतात. जनरेटिव्ह AI एक स्केलेबल समाधान देते. ‘आम्ही AWS सोबत एका सिंथेटिक व्हॉइसवर काम करत आहोत जो प्रॉम्प्ट्स [कथन] वाचू शकेल. AI सह, दर्शक त्याच प्रकारे कॉमेंटरी चालू करू शकतील ज्या प्रकारे ते क्लोज्ड कॅप्शनिंग चालू करतात.’ ही क्षमता सहजपणे एकाधिक भाषांमध्ये विस्तारित होऊ शकते, उदाहरणार्थ, एका बटणाच्या स्पर्शाने स्पॅनिशमध्ये समालोचन देऊ शकते, ज्यामुळे उपलब्धता नाटकीयरित्या वाढते.
धोरणात्मक मॉडेल अज्ञेयवाद (Strategic Model Agnosticism):
या भविष्यातील विकासांना आधार देणारा AWS Bedrock द्वारे प्रदान केलेला धोरणात्मक फायदा आहे – मॉडेल अज्ञेयवाद. TOUR एकाच AI मॉडेल प्रदात्यामध्ये बंदिस्त नाही. ‘Bedrock PGA TOUR ला मॉडेल-अज्ञेयवादी बनण्यास आणि कार्यासाठी सर्वोत्तम मॉडेल शोधण्यास अनुमती देते,’ Gutterman जोर देतात. वेगाने विकसित होत असलेल्या AI लँडस्केपमध्ये ही लवचिकता महत्त्वपूर्ण आहे. ‘जर भविष्यातील मॉडेल्स स्वस्त दरात एखादे कार्य करू शकत असतील, तर Tour कोणत्याही समस्येशिवाय त्यावर वळू शकते.’ ते एकाच, सर्व-शक्तिशाली मॉडेलच्या कल्पनेला नाकारतात, निरीक्षण करतात, ‘आम्ही जे पाहत आहोत ते असे आहे की, तसे नाही.’ धोरण हे आहे की कामासाठी सर्वोत्तम साधन वापरावे: सूक्ष्म मजकूर निर्मितीसाठी Anthropic चे Claude, संभाव्यतः प्रतिमा ओळख कार्यांसाठी नवीन AWS Nova मॉडेल, आणि कदाचित भाषांतरासारख्या कार्यांसाठी इतर विशेष मॉडेल्स. हा दृष्टिकोन दीर्घकाळात खर्च आणि कार्यक्षमतेसाठी ऑप्टिमाइझ करताना क्षमता वाढवतो.
अंतिम पारितोषिक: अत्यंत-वैयक्तिकृत चाहता अनुभव
तंत्रज्ञानातील प्रगती स्वतःच प्रभावी असली तरी, PGA TOUR च्या जनरेटिव्ह AI उपक्रमांमागील प्रेरक शक्ती म्हणजे मूलतः बदललेल्या चाहता अनुभवाचा पाठपुरावा: अत्यंत-वैयक्तिकरण (hyper-personalization).
प्रत्येक शॉटसाठी वर्णनात्मक संदर्भ तयार करण्याची क्षमता वैयक्तिक पसंतीनुसार विशेषतः तयार केलेली सामग्री वितरीत करण्याचा पाया घालते. ‘हे आम्हाला अत्यंत-वैयक्तिकरणाच्या मार्गावर पुढे नेते, जिथे चाहत्याला दिवसाच्या शेवटी त्यांच्या आवडत्या खेळाडूंच्या सर्वोत्तम व्हिडिओसह एक कथा मिळू शकते,’ Gutterman स्पष्ट करतात. कल्पना करा की एक अॅप आपोआप तुमच्या आवडत्या गोल्फरने खेळलेल्या प्रत्येक महत्त्वपूर्ण शॉटचा समावेश असलेला हायलाइट रील संकलित करतो, जो संदर्भात्मक वर्णनात्मक वर्णनांसह पूर्ण असतो, त्यांच्या फेरीच्या समाप्तीनंतर लगेच वितरित केला जातो.
हे साध्या क्युरेशनच्या पलीकडे जाते. TOUR भविष्यसूचक प्रतिबद्धता (predictive engagement) करण्यास सक्षम प्रणालींची कल्पना करते. ‘अॅपला आधीच माहित आहे की तुम्हाला काय आवडते आणि ते तुम्हाला हवे तेच पुरवते,’ Gutterman सुचवतात. चाहत्याच्या पसंती – आवडते खेळाडू, विशिष्ट आकडेवारीत रस (जसे की ड्रायव्हिंग अंतर किंवा पुटिंग कामगिरी), किंवा अगदी पसंतीचे सामग्री स्वरूप – शिकून, प्लॅटफॉर्म सर्वात संबंधित माहिती आणि कथा सक्रियपणे वितरीत करू शकेल, कदाचित चाहत्याला सतर्क करेल जेव्हा त्यांचा आवडता खेळाडू एका महत्त्वपूर्ण पुटला सामोरे जात असेल किंवा ऐतिहासिकदृष्ट्या आव्हानात्मक स्थितीतून शॉट मारण्याचा प्रयत्न करत असेल.
या पातळीचे वैयक्तिकरण प्रतिबद्धता वाढवण्याचे उद्दिष्ट ठेवते, ज्यामुळे गोल्फ सामग्रीचा वापर प्रत्येक वैयक्तिक चाहत्यासाठी अधिक संबंधित, कार्यक्षम आणि शेवटी अधिक समाधानकारक बनतो. जनरेटिव्ह AI चा वापर करून त्याच्या विशाल डेटा भांडारात लपलेल्या वर्णनात्मक क्षमतेला अनलॉक करून, PGA TOUR केवळ त्याचे कव्हरेज वाढवत नाहीये; तर ते भविष्याचा मार्ग दाखवत आहे जिथे तंत्रज्ञान खेळाच्या कथेला प्रत्येक अनुयायाच्या अद्वितीय दृष्टिकोनानुसार तयार करते. एकाच ब्रॉडकास्ट फीडला निष्क्रियपणे प्राप्त करण्याचा काळ संपत आहे आणि खेळासोबत गतिशील, वैयक्तिकृत आणि डेटा-समृद्ध प्रतिबद्धतेकडे वाटचाल करत आहे.