اویناش مشرا، Skan.AI کے سی ای او اور شریک بانی – انٹرویو سیریز

اویناش مشرا کے سی ای او اور شریک بانی ہیں۔ سکن. اویناش ایک تاحیات کاروباری شخص ہے جس کا بیج سے لیکویڈیٹی تک وینچر لینے کا ثابت ریکارڈ ہے۔ اس نے انٹرپرائز ڈیجیٹل ٹرانسفارمیشن اسپیس میں کامیاب منصوبے بنائے ہیں اور اس کا آخری وینچر Genpact (NYSE: G) نے حاصل کیا تھا۔ اسکین کے لیے اویناش کی بصیرت نے بڑے پیمانے پر بزنس پروسیس ٹرانسفارمیشن پروجیکٹس میں بیج ڈالا جن کی اس نے گزشتہ دہائی میں قیادت کی ہے۔

آپ کی پچھلی کمپنی Endeavor Software Technologies کو آخر کار Genpact نے حاصل کر لیا تھا۔ یہ کمپنی کیا تھی اور کچھ اہم اسباق کیا تھے جو آپ نے سیکھے؟

یہ کمپنی فرنٹ آفس ڈیجیٹل ٹرانسفارمیشن ماہر تھی۔ یعنی، اس نے مخصوص ٹیکنالوجیز کی تعمیر اور تعیناتی میں مہارت حاصل کی ہے جیسے کہ کمپیوٹر ویژن، چیٹ بوٹس/ نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP)، اور انٹرپرائز موبائل ایپس کو بہتر اور تبدیل کرنے کے لیے تاکہ کسٹمر کا سامنا کرنے والے کاروباری عمل کو بہتر بنایا جا سکے۔ 

ہم نے دو اہم سبق سیکھے۔ سب سے پہلے، جب ٹیکنالوجی کو صرف اس کی خاطر استعمال کیا جاتا ہے، تو اس سے تکنیکی اور عمل دونوں قرض پیدا ہوتے ہیں۔ دوسرا، سب سے زیادہ قدر اس وقت حاصل کی جاتی ہے جب ٹیکنالوجی خاص طور پر ہمدردی اور ڈیزائن سوچ رکھنے والی ذہنیت کے ساتھ آخری صارف تک پہنچتی ہے۔ 

کیا آپ اسکین کے پیچھے کی پیدائش کی کہانی کا اشتراک کر سکتے ہیں؟

"جب آٹومیشن ناکام ہو جاتی ہے تو آٹومیشن شروع ہوتی ہے۔" ایک جملے میں، یہ ہماری شروعات تھی۔ جب ہم نے پیچیدہ کاروباری عملوں کے لیے RPA بوٹس بنائے، تو ہم نے بارہا دیکھا کہ ایک بار بوٹ کے تعینات ہونے کے بعد یہ تیزی سے ناکام ہو جاتا ہے کیونکہ اس نے اس کاروباری عمل کی تمام باریکیوں، ترتیب اور مستثنیات کو مدنظر نہیں رکھا۔ ہر بار جب بوٹ ناکام ہوا، یہ کام کی ایک اور گمشدہ ترتیب بن گیا۔ یہ تعیناتی اور ناکامیوں کا ایک نہ ختم ہونے والا چکر تھا۔ 

تو، ہم کاروباری عمل کی تمام باریکیوں کو کیوں نہیں جانتے؟

ہم کاروباری عمل کی تمام باریکیوں کو نہیں جانتے کیونکہ تمام عمل کی دریافت انسانی کاروباری تجزیہ کار کرتے ہیں جو عمل کے ایجنٹوں سے کام کی وضاحت کرنے کو کہتے ہیں۔ انسان ان چیزوں کو بیان کرنے میں حیرت انگیز طور پر ناقابل اعتبار ہیں جن میں واقفیت یا عادت اور معمول کا احساس ہوتا ہے۔ یہ اکثر ایسی چیزیں ہیں جو وہ اچھی طرح سے کر سکتے ہیں، لیکن کبھی بھی ضروری درستگی کے ساتھ بیان نہیں کر سکتے۔ لہذا، ہم نے انسانوں کو انٹرویو دینے اور دستاویز کرنے کی بجائے حقیقی کام کا مشاہدہ کرنے اور اس کام اور عمل کو سمجھنے کے لیے Skan بنایا ہے۔

Skan جزوی طور پر ایک پروسیس ڈسکوری پلیٹ فارم ہے۔ کیا آپ وضاحت کر سکتے ہیں کہ ہمارے قارئین کے لیے دریافت کیا عمل ہے؟

عمل کی دریافت ایک وسیع اصطلاح ہے جس سے مراد یہ دریافت کرنے یا سیکھنے کے عمل سے ہے کہ عمل کس طرح آپریشنل یا ساختی سطح پر کام کرتے ہیں۔ یہ خاص طور پر ان عملوں کے ساتھ چیلنجنگ ہے جس میں سینکڑوں یا ہزاروں کارکنوں، درجنوں سافٹ ویئر ایپلی کیشنز، اور پیچیدہ ورک فلو کے ساتھ انسانی نظام کے تعامل شامل ہیں۔ ایک عظیم مثال دعووں کے انتظام کا عمل ہے۔  

آج، Skan دراصل ایک پروسیس ڈسکوری پلیٹ فارم سے زیادہ ہے۔ Skan کام (عمل کی دریافت) کی گہری سمجھ پیدا کرتا ہے اور پروسیس کے مالکان اور تبدیلی کے لیڈروں کو KPIs کی پیمائش، تجزیہ اور بہتر بنانے میں مدد کرنے کے لیے جدید تجزیات فراہم کرتا ہے جو کاروباری نتائج جیسے کہ کسٹمر کا تجربہ، آمدنی اور لاگت کو آگے بڑھاتے ہیں۔ ہم اس وسیع تر صلاحیت کو کہتے ہیں: پراسیس انٹیلی جنس یا ڈیٹا کا منظم مجموعہ اور کاروبار کے نتائج کو کنٹرول کرنے یا سیکھنے، سمجھنے اور فیصلے کرنے کے لیے اس علم کا اختتام سے آخر تک عمل اور اطلاق۔ 

ارنسٹ اینڈ ینگ کے ذریعہ کی گئی ایک تحقیق کے مطابق، 30% سے 50% آٹومیشن پروجیکٹس ناکام ہو جاتے ہیں۔ آپ کیوں مانتے ہیں کہ یہ اتنا زیادہ ہے؟

اپنے صارفین کے ساتھ کام کرنے کی بنیاد پر، ہمیں معلوم ہوا ہے کہ آٹومیشن کی کامیابی میں ایک اہم رکاوٹ آٹومیشن پروجیکٹس کے لائف سائیکل میں KPIs کی موجودہ حالت میں نظر نہ آنا ہے۔ 

مثال کے طور پر، ایک آٹومیشن پروجیکٹ کوالیفائی کرنے کے لیے، ہمیں موجودہ ریاست KPIs کو بیس لائن کرنے اور ایک کاروباری کیس بنانے کی ضرورت ہے۔ تجرباتی مرحلے میں، ہمیں ٹیکنالوجی کے نمونوں کی شناخت کرنے اور موجودہ حالت KPIs کی بنیاد پر KPIs کی وضاحت کرنے کی ضرورت ہے۔ ڈیزائن، ڈیولپ، ٹیسٹ، اور آپریشنلائزیشن کے مرحلے کے دوران، ہمیں حل کرنے کے لیے مسئلے کی بنیادی وجہ سے ہم آہنگ ہونے کی ضرورت ہے۔ 

آخر میں، توثیق کے مرحلے میں جہاں ہم سرمایہ کاری کی واپسی اور فوائد کی وصولی کی پیمائش کرتے ہیں، ہمیں KPIs کے لیے ٹریس ایبلٹی کی ضرورت ہے۔ لہذا، ہم دیکھتے ہیں کہ اس پورے لائف سائیکل میں، موجودہ ریاست کے پی آئی اور بنیادی وجوہات کے لیے شفافیت اور ٹریس ایبلٹی کی ضرورت ہے۔ اور، ابھی تک، Forrester Research (2021) کے مطابق، صرف 16% تنظیموں کا کہنا ہے کہ ان کے پاس مکمل مرئیت ہے کہ عمل کیسے کام کرتے ہیں۔ یہ کوئی تعجب کی بات نہیں ہے کہ آٹومیشن پروجیکٹس قدر کی فراہمی کے لیے جدوجہد کرتے ہیں۔ 

کیا آپ وضاحت کر سکتے ہیں کہ Skan ان لوگوں کی رازداری کے تحفظ کے لیے کیا طریقہ کار اختیار کرتا ہے جن کی نگرانی کی جا رہی ہے اور کاروباری ڈیٹا کو حساس بنایا جا رہا ہے؟

یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ ہم لوگوں کی نگرانی نہیں کرتے ہیں۔ ہم صرف کام کے مخصوص عناصر کا مشاہدہ کرتے ہیں (پوری اسکرین نہیں)۔ یہ عناصر مخصوص کام کی ایپلی کیشنز ہیں جو پہلے سے طے شدہ ہیں۔

اس نے کہا، مشاہدہ کردہ کسی بھی ایپلی کیشنز کے لیے، کام کے تمام حساس ڈیٹا کو دوبارہ ترتیب دیا جاتا ہے۔ ہمارے پاس کام کرنے والے شخص اور عمل کے درمیان تعلق کو گمنام کرنے کی صلاحیت بھی ہے۔ اس عمل میں کام کرنے والے افراد کے نام بھی گمنام کیے جا سکتے ہیں۔

کیا آپ اس بات پر تبادلہ خیال کر سکتے ہیں کہ Skan کس طرح مشین لرننگ اور خاص طور پر گہری تعلیم کو استعمال کرتا ہے؟

Skan حساس معلومات کو گمنام کرنے جیسے مختلف مسائل کو حل کرنے کے لیے کئی AI اور مشین لرننگ الگورتھم کو شامل کرتا ہے۔ (متن اور تصویری ڈیٹا دونوں), کاروباری سرگرمیوں سے نچلی سطح کے واقعات کا خلاصہ کرنا، عمل کے گراف کا اندازہ لگانا، اور عمل کی مختلف حالتوں کو دریافت کرنا۔

قابل عمل بصیرت کی کچھ مثالیں کیا ہیں جو اس عمل سے حاصل ہوئی ہیں؟

Skan عمل کے مالکان اور تبدیلی کے لیڈروں کو KPIs کی پیمائش، تجزیہ اور بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے جو کاروباری نتائج کو آگے بڑھاتے ہیں۔ کچھ مثالیں بصیرت ہیں:

تاثیر:

• پیداوار کی یونٹ لاگت
• وسائل (افرادی قوت) کا استعمال
• NPS میں بہتری

مستعدی:

• آٹومیشن کی دریافت
• پہلے پاس کی شرح
• عمل کی تعمیل
• صلاحیت (افرادی قوت) کی منصوبہ بندی
• عمل کی تبدیلی میں کمی

پروسیس انٹیلی جنس کے مستقبل کے لیے آپ کا کیا نظریہ ہے؟

پراسیس انٹیلی جنس کے مستقبل کے لیے ہمارا وژن لوگوں کے کام کرنے کے طریقے کو تبدیل کرنا ہے تاکہ وہ پیداواری صلاحیت کو بہتر بنا سکیں اور اپنی پوری صلاحیت تک پہنچ سکیں۔ 

آج، کام کے عالمی اہرام میں غیر ویلیو ایڈڈ ٹاسکس کی ایک وسیع بنیاد ہے اور ویلیو ایڈڈ ٹاسکس کی ایک بہت ہی تنگ چوٹی ہے۔ ہمارا وژن اس اہرام کو الٹنے کے لیے عمل کی دریافت کا ہے۔

زبردست انٹرویو کے لیے آپ کا شکریہ، جو قارئین مزید جاننا چاہتے ہیں وہ ضرور تشریف لائیں۔ سکن.