AI جو کام کرتا ہے: ایجنٹی دور کے لئے CX سسٹم کی تیاری

AI اس وقت CX اور رابطہ مراکز میں ہر جگہ موجود ہے۔ ورچوئل ایجنٹس سے لے کر ریئل ٹائم اینالیٹکس تک، یہ واضح ہے کہ ذہین نظام نئی شکل دینے لگے ہیں کہ کس طرح برانڈز صارفین کی خدمت، مدد اور مشغولیت کرتے ہیں۔ لیکن تمام تجربات کے ساتھ، ایک چیلنج تیزی سے ظاہر ہوتا جا رہا ہے: زیادہ تر تنظیمیں پیمانے کے لیے تعمیر نہیں کر رہی ہیں۔

پوری صنعت میں، ہم AI امنگ اور AI تیاری کے درمیان رابطہ منقطع دیکھ رہے ہیں۔ CX اور رابطہ مرکز کی ٹیموں نے AI کو اپنا لیا ہے، لیکن اپنانے کا زیادہ تر حصہ کم ہے۔ جبکہ 92% کمپنیاں صرف AI سرمایہ کاری بڑھانے کا ارادہ رکھتی ہیں۔ 1% خود کو مکمل طور پر سکیلڈ سمجھتے ہیں۔. بہت سی AI تعیناتیاں الگ تھلگ خصوصیات ہیں جو وسیع تر ورک فلو سے جڑے بغیر کسی مخصوص مسئلے کو حل کرتی ہیں۔ نتیجے کے طور پر، وہ بامعنی اثرات فراہم کرنے کے لیے جدوجہد کرتے ہیں یا ایسے نظاموں میں تیار ہوتے ہیں جو انٹرپرائز ویلیو کو چلاتے ہیں۔

لیکن CX لیڈروں کے لیے یہ مکمل طور پر ممکن ہے کہ وہ خود کو سخت یا حد سے زیادہ پیچیدہ انفراسٹرکچر میں بند کیے بغیر اس خلا کو ختم کر دیں۔ ابھی صحیح صلاحیتوں میں سرمایہ کاری کر کے، تنظیمیں ایجنٹ AI کے لیے درکار بنیادی عناصر بنا سکتی ہیں۔

AI پہلے ہی ماضی کے پائلٹوں کو منتقل کر رہا ہے۔

بہت سی تنظیمیں اب بھی منقطع تجربات چلا رہی ہیں — یہاں چیٹ بوٹس، وہاں آٹومیشن اسکرپٹ — بغیر کسی طویل مدتی انضمام کے منصوبے کے۔ ان منصوبوں میں اکثر مشترکہ ڈیٹا پائپ لائنز، سسٹم کی مطابقت، یا متحد فن تعمیر کی کمی ہوتی ہے۔

جب AI سسٹمز کو کسی انٹرپرائز میں ورک فلو میں ضم نہیں کیا جاتا ہے، تو وہ مجموعی قدر کو اپنانے، سیکھنے یا ڈیلیور نہیں کر سکتے۔ یہ خاص طور پر ایجنٹ AI کے لیے پریشانی کا باعث ہے، جس کے لیے کام شروع کرنے اور نتائج کو خود مختار طریقے سے چلانے کے لیے مربوط نظام کی ضرورت ہوتی ہے۔

واضح کرنے کے لیے: بات چیت کے AI سے مراد ٹولز جیسے ہیں۔ ذہین ورچوئل ایجنٹس (IVAs) جو صارفین کے ساتھ آواز یا چیٹ کے ذریعے مشغول ہوتے ہیں، عام طور پر سوالات کے جوابات دینے یا کام مکمل کرنے کے لیے۔ Agentic AI اپنے طور پر کارروائیاں شروع کرتا ہے، نئی معلومات کو اپناتا ہے اور انسانی ان پٹ کا انتظار کیے بغیر فیصلے کرتا ہے۔ ہر قسم کی AI کی مختلف ضروریات ہوتی ہیں، لیکن مضبوط نظام کے انضمام سے دونوں کو فائدہ ہوتا ہے۔

Agentic AI کو مربوط انفراسٹرکچر کی ضرورت ہے۔

ایجنٹی اے آئی ری ایکٹیو ٹولز سے پرو ایکٹو سسٹمز میں تبدیلی کا نشان لگاتا ہے۔ ان پٹس کا انتظار کرنے کے بجائے، یہ پلیٹ فارم سیاق و سباق کا جائزہ لیتے ہیں، مواقع کی نشاندہی کرتے ہیں، فیصلے کرتے ہیں اور عمل کرتے ہیں۔ CX ماحول میں، یہ ایک AI سسٹم کی طرح نظر آتا ہے جو کسٹمر کے رویے کی نگرانی کرتا ہے، ذاتی نوعیت کی رسائی کو متحرک کرتا ہے، ریزولیوشن کا اطلاق کرتا ہے، اور کیس بند ہونے کی تصدیق کرتا ہے — یہ سب خود مختاری کے ساتھ۔

لیکن خود مختاری کی اس سطح کے لیے ایجنٹی نظاموں کو تنظیم کے آپریشنل تانے بانے میں گہرائی سے سرایت کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ AI ٹولز کو ریکارڈ کے سسٹمز (جیسے آرڈر مینجمنٹ)، مصروفیت کے نظام (جیسے کسٹمر کمیونیکیشن)، اور عمل درآمد کے نظام (جیسے تکمیل اور انوینٹری) سے مربوط ہونا چاہیے۔ جب AI کو انسانی مداخلت کی ضرورت ہوتی ہے تو اس انضمام کے لیے ریئل ٹائم ڈیٹا، اچھی طرح سے طے شدہ کاروباری منطق، اور قابل اعتماد بڑھنے کے راستوں کی ضرورت ہوتی ہے۔

بہت سے رابطہ مراکز کو اس علاقے میں ساختی حدود کا سامنا ہے۔ سائلڈ ڈیٹا بیس، سخت ورک فلوز، اور بند ایپلیکیشن پروگرامنگ انٹرفیس (APIs) AI ایجنٹوں کو پوری تصویر دیکھنے یا مناسب کارروائی کرنے سے روکتے ہیں۔

مؤثر طریقے سے کام کرنے کے لیے، ایجنٹ AI کو بنیادی ڈھانچے کی ضرورت ہے جو کہ:

• ماڈیولر: سسٹمز کو مجموعی طور پر بجائے حصوں میں اپ ڈیٹ یا تبدیل کرنا آسان ہونا چاہیے۔
• باہمی تعاون کے قابل: سسٹمز کو آزادانہ طور پر ڈیٹا کا تبادلہ کرنا چاہیے اور ٹیموں اور ٹولز میں کام کرنا چاہیے۔
• قابل دید: عملے کو یہ دیکھنے کے قابل ہونا چاہیے کہ AI کیا کر رہا ہے اور کیوں۔
• قابل حکمرانی: قوانین اور حدود کو ہدایت کرنی چاہئے کہ AI کس طرح کام کرتا ہے تاکہ یہ پالیسی اور اخلاقیات کے ساتھ ہم آہنگ رہے۔

رابطہ مراکز جو ان خصلتوں کو ذہن میں رکھتے ہوئے جدید بنانا شروع کرتے ہیں، خاص طور پر انوینٹری، تکمیل اور کسٹمر کی مصروفیت جیسے شعبوں میں، وقت آنے پر ایجنٹی صلاحیتوں کو پیمانہ کرنے کے لیے بہت بہتر پوزیشن میں ہوں گے۔

کیوں بات چیت کا AI ایک اسٹریٹجک نقطہ آغاز ہے۔

بات چیت کرنے والے AI سسٹمز — جیسے ذہین ورچوئل ایجنٹس (IVAs) — توسیع پذیر، ایجنٹی آٹومیشن میں ایک مثالی انٹری پوائنٹ پیش کرتے ہیں۔ اصول پر مبنی بوٹس کے برعکس، IVAs فطری زبان کی سمجھ کا استعمال کرتے ہیں اور حقیقی وقت میں متعدد سسٹمز کے ساتھ تعامل کر سکتے ہیں۔ وہ گاہک کے سوالات کے جوابات دے سکتے ہیں، پیچیدہ استفسارات کو روٹ کر سکتے ہیں، اور یہاں تک کہ لین دین کو متحرک کر سکتے ہیں۔

چونکہ وہ گاہک کے تجربے اور بیک اینڈ آپریشنز کے چوراہے پر بیٹھتے ہیں، اس لیے IVAs ٹولز اور ٹیموں کے درمیان روابط پیدا کرتے ہیں جو ہمیشہ آسانی سے ڈیٹا کا اشتراک نہیں کرتے ہیں۔ یہ IVAs کو ایک مفید تشخیصی آلہ اور پیداواری صلاحیت بڑھانے والا بناتا ہے۔ آئی وی اے کی تعیناتی کرنے والے رابطہ مراکز انضمام کے فرق، ڈیٹا میں تضادات، اور بڑھنے کے راستوں کی بصیرت حاصل کرتے ہیں — ایسی بصیرتیں جو وسیع تر ایجنٹی AI تعیناتیوں کی منصوبہ بندی کے لیے ضروری ہیں۔

"بولٹ آن" ٹریپ سے بچنا

کاروباری اداروں کی ایک عام غلطی یہ ہے کہ ساختی حدود کو پورا کیے بغیر AI ٹولز کو میراثی نظاموں پر ڈالنا ہے۔ یہ "بولٹ آن" تعیناتیاں قلیل مدتی نتائج دکھا سکتی ہیں لیکن شاذ و نادر ہی پیمانے پر۔ اس کے بجائے، وہ فالتو پن، سیکورٹی کے خطرات، اور ملکیت کے بارے میں الجھن کو متعارف کروا سکتے ہیں۔

اس کے بجائے، تنظیموں کو نظام کی وسیع کوشش کے طور پر AI کی تعیناتی سے رجوع کرنا چاہیے۔ AI سسٹمز کو ان کاروباری افعال کے ساتھ ہم آہنگی میں کام کرنے کی ضرورت ہے جن کی وہ حمایت کرتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ ایسے نظاموں کو ڈیزائن کرنا جو آسانی سے اور واضح طور پر اس بات کی وضاحت کر سکیں کہ ڈیٹا پر حکومت کیسے کی جائے۔

CX لیڈر اب کیا کر سکتے ہیں۔

تنظیمیں آج ہی عملی اقدامات کر سکتی ہیں تاکہ زیادہ جدید AI کو اپنانے کی تیاری کی جا سکے، ہر چیز کو ایک ساتھ تبدیل کیے بغیر۔

موجودہ نظاموں کے جامع آڈٹ کے ساتھ شروع کریں۔ دیکھیں کہ آیا بنیادی پلیٹ فارم کلاؤڈ بیسڈ ہیں، جو عام طور پر انہیں اپ ڈیٹ اور انٹیگریٹ کرنا آسان بناتا ہے۔ شناخت کریں کہ کون سے پلیٹ فارم کھلے APIs کا استعمال کرتے ہوئے دوسرے ٹولز سے منسلک ہو سکتے ہیں، اور جو زندگی کے اختتام کے قریب ہیں۔ ایک سادہ تشخیصی چیک لسٹ رکھنے سے یہ واضح کرنے میں مدد مل سکتی ہے کہ اپ ڈیٹس سب سے زیادہ فائدہ کہاں پیش کریں گی۔

اس کے بعد، نقشہ بنیادی ورک فلو اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ ذہین آٹومیشن کہاں سب سے زیادہ قیمت کا اضافہ کر سکتی ہے۔ ان عملوں پر توجہ مرکوز کریں جو کثرت سے ہوتے ہیں، قواعد کے ایک مستقل سیٹ پر عمل کریں، اور صارفین کی ایک بڑی تعداد کو متاثر کرتے ہیں، جیسے روٹنگ، کیس ٹیگنگ، یا فیڈ بیک جمع کرنا۔

ٹولز کا انتخاب کرتے وقت، ان کو منتخب کریں جو آپ کے موجودہ سسٹمز کے ساتھ وسیع پیمانے پر دوبارہ کام یا نئی تخصیص کے بغیر کام کریں۔ یہ حل نئے سائلو بنانے کے خطرے کو کم کرتے ہیں اور مستقبل میں دوبارہ کام کرنے سے بچنے میں مدد کرتے ہیں۔

تربیت کے معاملات بھی۔ ٹیموں کو صارف کی ہدایات سے زیادہ جاننے کی ضرورت ہوتی ہے — انہیں اس بات کی مرئیت کی ضرورت ہوتی ہے کہ AI کیا کر رہا ہے، یہ کب خود مختاری سے کام کر رہا ہے، اور ضرورت پڑنے پر کیسے قدم اٹھانا ہے۔ اس بات کو یقینی بنائیں کہ عملہ ترقی کے راستوں کو سمجھتا ہے، ان سے AI سسٹم کے مقابلے میں کن مسائل سے نمٹنے کی توقع کی جاتی ہے اور سسٹم کی کارکردگی پر تاثرات فراہم کرنے کے لیے چینلز موجود ہیں۔

اہم محکموں جیسے IT، CX، اور آپریشنز کو جلد عمل میں لائیں۔ AI کی کامیابی ایک ایسی فاؤنڈیشن بنانے کے بارے میں ہے جو ٹیکنالوجی اور کاروباری اہداف کے ساتھ پیمائش کر سکے۔

تمام آٹومیشن ٹولز کے لیے گورننس کی پالیسیاں قائم کریں۔ اس بات کی وضاحت کریں کہ نظام کس طرح فیصلے کرتا ہے، اس کی حدود، اور جب کسی چیز کو انسانی جائزہ لینے کی ضرورت ہوتی ہے تو کیا ہوتا ہے۔ اس عمل میں فیصلے کی منطق کو دستاویزی شکل دینا، AI خود مختاری کے ارد گرد نگہبانوں کی وضاحت، اور تعمیل اور منصفانہ توقعات کے ساتھ آؤٹ پٹ کو سیدھ میں لانا شامل ہے۔ یہ پالیسیاں ٹیموں کو یہ سمجھنے میں مدد کرتی ہیں کہ AI کیا کر رہا ہے اور اعتماد پیدا کرتا ہے کہ یہ کس طرح کاروبار کو سپورٹ کرتا ہے۔

آخر میں، استعمال کے ایسے معاملات کا انتخاب کریں جو اب اہم ہیں اور آگے آنے والی چیزوں کے لیے راہ ہموار کریں۔ مقصد صرف اس کی اپنی خاطر آٹومیشن نہیں ہے۔ یہ ایک ایسی بنیاد بنانا ہے جو ترقی کر سکے۔

ایسا بنائیں جیسے یہ کہیں جا رہا ہے۔

AI فیچر سیٹ سے کہیں زیادہ ہے — یہ افرادی قوت کا ضرب ہے۔ اس کی پوری قیمت کو غیر مقفل کرنے کے لیے، رابطہ مراکز کو پائلٹوں سے زیادہ کی ضرورت ہوتی ہے- انہیں ارتقا پذیر نظام کی ضرورت ہوتی ہے۔

خوش قسمتی سے، اس ارتقاء کو دوبارہ شروع کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ یہ مناسب بنیاد کے ساتھ شروع ہوتا ہے: لچکدار نظام، عملی اوزار، اور انضمام کا منصوبہ۔ وہ تنظیمیں جو اس عینک کے ذریعے تیاری پر نظر ثانی کرتی ہیں — اس سے آگے دیکھتے ہوئے کہ AI کیا کر سکتا ہے جسے اسے فعال کرنا چاہیے — خاموش اپنانے اور بکھری ہوئی ترقی کے نقصانات سے بچیں گے۔ اب بنیاد رکھ کر، وہ اپنی ٹیموں کو AI کے ساتھ بڑے پیمانے پر تعاون کرنے کے لیے استحکام، وضاحت اور ٹولز فراہم کرتے ہیں۔