3 ڈیٹا سے ثابت شدہ طریقے کمپنیاں AI کو اپنانے اور پیداواری صلاحیت کو بڑھا سکتی ہیں۔

چونکہ مزید کمپنیاں یہ دریافت کرتی ہیں کہ AI کس طرح پیداواری صلاحیت کو بڑھا سکتا ہے، ایک اہم پہلو کو اکثر نظر انداز کیا جاتا ہے: ملازمین اپنے روزمرہ کے کام میں ان ٹولز کو کس طرح اپناتے اور استعمال کر رہے ہیں۔ سوال یہ نہیں ہے کہ آیا AI پیداواری صلاحیت کو بڑھا سکتا ہے — یہ ہے کہ کمپنیاں ROI کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے AI مصروفیت کے ہر مرحلے پر ملازمین کی مؤثر طریقے سے مدد کر سکتی ہیں۔

Prodoscore کے سی ای او کے طور پر، ملازمین کی پیداواری صلاحیت اور ڈیٹا انٹیلی جنس سافٹ ویئر کے ایک سرکردہ فراہم کنندہ، میں نے خود دیکھا ہے کہ کس طرح AI کو اپنانا — یا اس کی کمی — کام کی جگہ پر کام کرتی ہے۔ AI اور کاروبار کے گٹھ جوڑ پر Prodoscore کی پوزیشن سے ڈیٹا پر مبنی بصیرت کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، یہاں تین اہم نکات ہیں کہ رہنما کس طرح AI ٹولز کو ان کی تنظیموں میں مکمل طور پر استعمال کرنے کو یقینی بنا سکتے ہیں۔

1. جب AI کے استعمال کی بات آتی ہے، تو ملازمین کے تین الگ الگ گروپ ہوتے ہیں۔

جیسا کہ AI C-suite کے لیے ذہن میں سب سے اوپر بن گیا ہے، AI کو اپنانے کی بحث ٹھوس نتائج کی طرف بڑھ گئی ہے۔ پیداواری صلاحیت پر AI کی واپسی کو اب ایک دانے دار سطح پر مقدار اور سمجھا جا سکتا ہے جس میں خرچ وقت اور آمدنی پر اثر شامل ہے۔ Prodoscore کے حالیہ اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ جب AI کو اپنانے کی بات آتی ہے تو ملازمین تین الگ الگ زمروں میں آتے ہیں۔

• پیر ڈپرس: یہ ملازمین AI کو کم استعمال کرتے ہیں، فی سیشن صرف ایک منٹ سے زیادہ کے لیے مشغول رہتے ہیں۔ ہوسکتا ہے کہ وہ AI کے ساتھ تجربہ کر رہے ہوں لیکن ابھی تک اسے اپنے ورک فلو میں مکمل طور پر شامل نہیں کیا ہے۔
• پیدل چلنے والے: یہ اعتدال سے مصروف صارفین ہیں جو فی سیشن میں 2-4 بار AI ٹولز تک رسائی حاصل کرتے ہیں اور اوسطاً صرف تین منٹ سے کم استعمال کرتے ہیں۔ یہ ملازمین پانی کی جانچ کر رہے ہیں اور اپنے کام کو بڑھانے کے لیے AI کو شامل کرنے کی کوشش کر رہے ہیں، لیکن وہ پھر بھی احتیاط کے ساتھ ٹولز سے رجوع کرتے ہیں۔
• تیراک: یہ کمپنی کے اندر انتہائی مصروف صارفین اور ممکنہ AI رہنما ہیں۔ وہ AI ٹولز کے ساتھ فی سیشن پانچ یا اس سے زیادہ بار تعامل کرتے ہیں، اوسطاً چھ منٹ کے استعمال کے وقت کے ساتھ۔ وہ اس قدر کو سمجھتے ہیں کہ AI ان کے کردار میں لاتا ہے اور پیداواری صلاحیت کو بہتر بنانے کے لیے اس کا فائدہ اٹھانے کے لیے پرعزم ہیں۔

وہ تنظیمیں جو ملازمت کے ان الگ الگ گروہوں کو پہچانتی ہیں وہ اسی کے مطابق AI کو اپنانے کے لیے اپنا نقطہ نظر تیار کر سکتی ہیں۔ مزید برآں، پیداواری صلاحیت پر AI کا اثر صنعتی خطوط سے بالاتر ہے۔ چاہے وہ پیرا لیگلز ہوں، آئی ٹی پروفیشنلز یا منیجرز، AI ٹولز جیسے OpenAI اور دیگر کرداروں اور صنعتوں کے وسیع میدان میں کارآمد ثابت ہو رہے ہیں۔ ہر معاملے میں، AI کے استعمال نے کارکردگی اور وقت کی بچت میں قابل پیمائش اضافہ دکھایا ہے۔

2. AI کو اپنانے کے لیے ایک لچکدار، ڈیٹا پر مبنی نقطہ نظر سے زیادہ فوائد حاصل ہوتے ہیں۔

AI کی طاقت کو صحیح معنوں میں استعمال کرنے کے لیے، کمپنیوں کو AI کو محض ایک بزبان لفظ کے طور پر بیان کرنے سے آگے بڑھنے کی ضرورت ہے۔ کامیاب کاروبار چست رہنے کے لیے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں، جو انہیں وسائل اور کارکردگی کے حوالے سے ذہین اور باخبر فیصلے کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

مثال کے طور پر، ملازم AI کے استعمال اور پیداواری صلاحیت کے درمیان تعلق کا سراغ لگانا کاروباری رہنماؤں کو واضح بصیرت فراہم کرتا ہے کہ یہ ٹولز کس طرح کاروباری نتائج کو متاثر کرتے ہیں۔ Prodoscore تحقیق کے مطابق، جن دنوں ملازمین OpenAI یا Gemini جیسے ٹولز استعمال کرتے ہیں، وہ ان لوگوں کے مقابلے میں 15-21% زیادہ پیداواری ہوتے ہیں جو ایسے ٹولز استعمال نہیں کرتے۔ دریں اثنا، جو ملازمین AI ٹولز کے ساتھ مشغول ہوتے ہیں وہ ان لوگوں کے مقابلے میں اوسطاً 90 منٹ فی دن اضافی کام کرتے ہیں۔ وہ پیغام رسانی اور چیٹ ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے تعاون کرنے میں بھی زیادہ وقت صرف کرتے ہیں، ٹیم ورک کو فروغ دیتے ہیں اور زیادہ اندرونی رابطے کرتے ہیں۔

یہ اعداد ایک اہم نکتے کی نشاندہی کرتے ہیں: پیداواری صلاحیت پر AI کا اثر کافی ہے۔ تاہم، کام کی جگہ پر صرف AI کو متعارف کروانا کافی نہیں ہے۔ ڈیٹا سے چلنے والا، متحرک نقطہ نظر جو ایڈجسٹ ہو سکتا ہے اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے کہ ملازمین AI ٹولز کو ان طریقوں سے اپنا رہے ہیں جو ان کے منفرد ورک فلو اور کمپنی کے اہداف کو سپورٹ کرتے ہیں۔

مزید برآں، ملازمین اور مینیجرز کے درمیان رابطے کی اہمیت کو زیادہ نہیں سمجھا جا سکتا، خاص طور پر ہائبرڈ کام کے ماحول میں۔ پروڈو سکور کے اعداد و شمار کے مطابق، 61٪ مینیجرز نے ایک ہفتے میں اپنی ٹیم کے کم از کم ایک ممبر سے بات نہیں کی ہے، جبکہ صرف 16% مینیجرز ٹیم کے تمام ممبران کے ساتھ روزانہ رابطہ برقرار رکھتے ہیں۔ اوسط کمیونیکیشن گیپ ہے۔ دن 3 4، جو AI ٹولز کے موثر استعمال اور مجموعی پیداواری صلاحیت کو روک سکتا ہے۔

AI کی پوری قدر کو بروئے کار لانے کے لیے، کمپنیوں کو یقینی بنانا چاہیے کہ مینیجرز اور ملازمین کے درمیان مواصلت کا موثر طریقہ کار موجود ہے، خاص طور پر AI کو اپنانے کے حوالے سے۔ ہائبرڈ ماحول میں، مواصلات کی اہمیت اور بھی زیادہ ہے۔

3. تربیت اور قائم کردہ استعمال کے رہنما اصول ضروری ہیں۔

AI کے واضح فوائد کے باوجود، AI ٹولز کے استعمال میں آسانی محسوس کرنے والے ملازمین اور جو نہیں کرتے ان کے درمیان نمایاں فرق ہے۔ اس فرق کو ختم کرنا بہت ضروری ہے، اور یہ آجروں پر منحصر ہے کہ وہ ضروری تربیت فراہم کریں اور AI ٹولز کو اپنانے کے طریقے کے بارے میں واضح رہنما اصول قائم کریں۔

Prodoscore کے اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ 24% ملازمین نے کم از کم ایک بار OpenAI یا Gemini کا استعمال کیا ہے، مصروفیت کی سطح بہت مختلف ہوتی ہے۔ ان میں سے نصف صارفین اپنے کام کے دن کے دوران AI ٹولز کے ساتھ پانچ یا اس سے زیادہ بار تعامل کرتے ہیں، اوسطاً چھ منٹ کے استعمال۔ تاہم، باقی نصف صرف دو منٹ سے زیادہ کے لیے مشغول ہوتے ہیں۔

یہ تضاد جاری تربیت کی ضرورت کو اجاگر کرتا ہے۔ وہ ملازمین جو AI ٹولز کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے بارے میں یقین نہیں رکھتے وہ ان سے مکمل طور پر کنارہ کشی اختیار کر سکتے ہیں، AI کے مکمل فوائد حاصل کرنے کی تنظیم کی صلاحیت کو محدود کر سکتے ہیں، اور غیر ضروری تناؤ یا وقت ضائع کر کے ممکنہ طور پر پیداواری صلاحیت کو کم کر سکتے ہیں جامع تربیت فراہم کر کے اور واضح استعمال کے رہنما خطوط قائم کر کے، کمپنیاں اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ مزید ملازمین ابتدائی "پیر ڈپنگ" کے مرحلے سے آگے بڑھیں اور AI کو مکمل طور پر قبول کریں۔

آگے دیکھتے ہوئے، AI صرف اسی صورت میں پیداواری صلاحیت کو بہتر بنائے گا جب ملازمین اپنے اختیار میں ٹولز استعمال کرنے کا عہد کریں۔ یہ عزم اس وقت زیادہ ہوتا ہے جب کمپنیاں تربیت فراہم کرتی ہیں اور AI کے استعمال سے متعلق توقعات کو واضح طور پر بتاتی ہیں۔

AI پیداواری صلاحیت کو تشکیل دے رہا ہے - رہنماؤں کو اپنانا ہوگا۔

AI کو اپنانے سے کاروبار کے کام کرنے کے طریقے کو پہلے ہی نئی شکل دی جا رہی ہے۔ رہنماؤں کو اب اپنے فیصلوں سے آگاہ کرنے کے لیے پہلے سے کہیں زیادہ ڈیٹا تک رسائی حاصل ہے۔ تاہم، ڈیٹا پر انحصار کرنے اور تجربہ کار عملے اور سینئر قیادت کی مہارت سے فائدہ اٹھانے کے درمیان توازن قائم کرنا بہت ضروری ہے۔

AI سے چلنے والے بڑے لینگوئج ماڈلز (LLMs) کے سب سے اہم فوائد میں سے ایک حقیقی وقت میں کاروباری فیصلوں کو چلانے کی ان کی صلاحیت ہے۔ جیسے جیسے ڈیٹا کا بہاؤ ہوتا ہے، تنظیمی تبدیلیاں متحرک طور پر کی جا سکتی ہیں، کاروباروں کو تیزی سے محور کرنے اور نتائج کو بہتر بنانے کے قابل بناتے ہیں۔ پھر بھی، ڈیٹا کو کبھی بھی اپنے طور پر فیصلے نہیں کرنا چاہیے۔ رہنماؤں کو اب بھی اپنی ٹیموں کی مہارت اور بصیرت پر بھروسہ کرنا چاہیے۔ سینئر قیادت کے پاس انمول علم ہے جسے AI بصیرت کے ساتھ مربوط کرنا ضروری ہے تاکہ پیداواریت اور جدت طرازی کے لیے ایک بہترین نقطہ نظر پیدا کیا جا سکے۔

بالآخر، سب سے کامیاب تنظیمیں وہ ہوں گی جو لچکدار رہ سکیں، AI کے استعمال کے رجحانات کو قریب سے مانیٹر کر سکیں، اور ڈیٹا پر مبنی فیصلے کر سکیں۔ اے آئی کو اپنانا ایک ہی سائز میں فٹ ہونے والا طریقہ نہیں ہے۔ اسے اپنی صلاحیتوں کو صحیح معنوں میں کھولنے کے لیے مسلسل تطہیر، مواصلات اور تربیت کی ضرورت ہوتی ہے۔