جنرل AI پائلٹ کی تھکاوٹ سے بچنا: مقصد کے ساتھ آگے بڑھنا

ہم نے یہ کہانی پہلے بھی دیکھی ہے: خلل ڈالنے والی ٹیکنالوجی پوری صنعتوں کے کاروباری رہنماؤں کے تخیل کو اپنی لپیٹ میں لے لیتی ہے، جو بڑے پیمانے پر تبدیلی کا وعدہ کرتی ہے۔ 2010 کی دہائی کے اوائل میں، یہ روبوٹک پروسیس آٹومیشن (RPA) تھا۔ اس کے فوراً بعد کلاؤڈ کمپیوٹنگ نے اپنی باری لے لی۔ آج، جنریٹیو اے آئی (جنرل اے آئی) اسپاٹ لائٹ رکھتا ہے - اور تنظیمیں بغیر کسی واضح راستے کے پائلٹوں میں سرفہرست ڈوب رہی ہیں۔

نتیجہ؟ اس کی بڑھتی ہوئی لہر جسے کہا جا سکتا ہے۔ جنریٹو AI پائلٹ تھکاوٹ. یہ تھکن، مایوسی، اور گھٹتی ہوئی رفتار کی حالت ہے جو اس وقت قائم ہوتی ہے جب ساخت، مقصد، یا قابل پیمائش اہداف کے بغیر بہت سارے AI اقدامات شروع کیے جاتے ہیں۔ کمپنیاں بیک وقت درجنوں پائلٹ چلاتی ہیں، اکثر اوور لیپنگ ارادے کے ساتھ لیکن کامیابی کا کوئی واضح معیار نہیں ہے۔ وہ محکموں میں صلاحیت کا پیچھا کرتے ہیں، لیکن اس کے بجائے غیر مقفل کرنے کی کارکردگی یا ROI، وہ الجھن، فالتو پن، اور رکی ہوئی جدت پیدا کرتے ہیں۔

جنرل AI پائلٹ تھکاوٹ کی وضاحت

تخلیقی AI پائلٹ کی تھکاوٹ ایک وسیع تر تنظیمی چیلنج کی عکاسی کرتی ہے: محدود ساخت کے بغیر لامحدود خواہش۔ بنیادی وجوہات ہر اس شخص سے واقف ہیں جس نے ماضی کی ٹیکنالوجی کی لہروں کا مشاہدہ کیا ہے:

• لامحدود امکانات: Gen AI کو ہر فنکشن میں لاگو کیا جا سکتا ہے - مارکیٹنگ، آپریشنز، HR، فنانس - جو واضح حدود کے بغیر ایک سے زیادہ استعمال کے معاملات کو شروع کرنے کے لیے پرکشش بناتا ہے۔
• تعیناتی میں آسانی: اوپن اے آئی کے جی پی ٹی ماڈلز اور گوگل کے جیمنی جیسے ٹولز ٹیموں کو انجینئرنگ پر انحصار کے بغیر پائلٹوں کو تیزی سے کام کرنے کی اجازت دیتے ہیں – بعض اوقات گھنٹوں میں۔
• پائیداری کے منصوبے کا فقدان: Gen AI کو موثر ہونے کے لیے اچھے معیار کے ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ بہت سے معاملات میں، ڈیٹا کے درست اور موجودہ رہنے کو یقینی بنانے کے لیے کسی عمل کو لاگو کیے بغیر ڈیٹا باسی ہو سکتا ہے۔
• ناقص پیمائش: روایتی IT کی تعیناتیوں کے برعکس، یہ تعین کرنا مشکل ہے کہ جب جنرل AI ٹول پائلٹ سے پروڈکشن کی طرف جانے کے لیے "کافی اچھا" ہے۔ ROI اکثر مدھم یا تاخیر کا شکار ہوتا ہے۔
• انضمام کی رکاوٹیں: بہت سی تنظیمیں جنرل AI ٹولز کو موجودہ سسٹمز، ڈیٹا پائپ لائنز، یا ورک فلو میں پلگ کرنے کے لیے جدوجہد کرتی ہیں، جس سے وقت، پیچیدگی اور مایوسی کا اضافہ ہوتا ہے۔
• اعلی وسائل کی طلب: پائلٹس کو اکثر اہم وقت، رقم اور انسانی سرمایہ کاری کی ضرورت ہوتی ہے – خاص طور پر تربیت اور صاف ستھرے، قابل استعمال ڈیٹا سیٹس کو برقرار رکھنے کے بارے میں۔

مختصر یہ کہ جب تجربہ حکمت عملی سے آگے نکل جاتا ہے تو جنرل AI کی تھکاوٹ پیدا ہوتی ہے۔

ایسا کیوں ہوتا رہتا ہے؟

بہت سے معاملات میں، اس کی وجہ یہ ہے کہ تنظیمیں بنیادی کام چھوڑ دیتی ہیں۔ کسی بھی جدید ٹیکنالوجی کو متعین کرنے سے پہلے، آپ کو پہلے ان عمل کو بہتر بنانا چاہیے جنہیں آپ بہتر بنانے کی کوشش کر رہے ہیں۔ Accruent میں، ہم نے دیکھا ہے کہ صرف ورک فلو کو ہموار کرنے اور ڈیٹا کے معیار کو یقینی بنا کر، کمپنیاں AI کو متعارف کرانے سے پہلے 50% تک کارکردگی میں اضافہ کر سکتی ہیں۔ پرت جنرل AI کو اچھی طرح سے ٹیونڈ سسٹم کے اوپر رکھیں، اور بہتری دوگنی ہو سکتی ہے۔ لیکن اس بنیاد کے بغیر، یہاں تک کہ سب سے زیادہ متاثر کن AI ماڈلز بھی معنی خیز قیمت فراہم نہیں کریں گے۔

ایک اور خرابی واضح گارڈریلز کی عدم موجودگی ہے۔ جنرل AI پائلٹس کو لامحدود تجربات کے طور پر نہیں سمجھا جانا چاہئے۔ کامیابی کو متعین نتائج میں ماپا جانا چاہیے - وقت کی بچت، لاگت میں کمی، یا صلاحیتوں میں توسیع۔ ڈیٹا پر مبنی تشخیص کی بنیاد پر پراجیکٹس کو آگے بڑھانے، محور کرنے یا ختم کرنے کے لیے دروازے ضرور ہونے چاہئیں۔ تمام Gen AI آئیڈیاز میں سے نصف بالآخر دیگر ٹیکنالوجیز جیسے RPA یا بغیر کوڈ والے ٹولز کے لیے بہتر ثابت ہو سکتے ہیں - اور یہ ٹھیک ہے۔ مقصد AI کو لاگو کرنے کی خاطر AI کو نافذ کرنا نہیں ہے، بلکہ کاروباری مسائل کو مؤثر طریقے سے حل کرنا ہے۔

RPA اور کلاؤڈ مائیگریشن سے اسباق

یہ پہلا موقع نہیں ہے جب تنظیموں کو تکنیکی جوش و خروش سے متاثر کیا گیا ہو۔ آر پی اے نے دہرائے جانے والے کاموں کو ختم کرنے کا وعدہ کیا۔ کلاؤڈ ہجرت نے لچک اور پیمانے کا وعدہ کیا۔ دونوں نے ڈیلیور کیا - بالآخر - لیکن صرف ان لوگوں کے لیے جنہوں نے تعیناتی کے لیے نظم و ضبط کا اطلاق کیا۔

ایک اہم راستہ؟ فاؤنڈیشن کو مت چھوڑیں۔ ہم نے خود دیکھا ہے کہ تنظیمیں آگے بڑھ سکتی ہیں۔ 50% کارکردگی میں اضافہ صرف موجودہ ورک فلو کو ہموار کرکے اور AI متعارف کرانے سے پہلے ڈیٹا کی حفظان صحت کو بہتر بنا کر۔ جب AI کو ایک بہتر نظام پر لاگو کیا جاتا ہے، تو فائدہ دوگنا ہو سکتا ہے۔ لیکن جب AI کو ٹوٹے ہوئے عمل کے اوپر تہہ کیا جاتا ہے تو اس کا اثر نہ ہونے کے برابر ہوتا ہے۔

ڈیٹا کے لیے بھی ایسا ہی ہے۔ جنرل AI ماڈلز صرف اتنے ہی اچھے ہیں جتنا وہ ڈیٹا استعمال کرتے ہیں۔ گندا، پرانا، یا متضاد ڈیٹا خراب نتائج کا باعث بنے گا – یا اس سے بھی بدتر، متعصب اور گمراہ کن۔ اس لیے کمپنیوں کو مضبوط سرمایہ کاری کرنی چاہیے۔ ڈیٹا گورننس فریم ورک، صنعت کے ماہرین کی طرف سے حمایت کی ایک نقطہ نظر اور کی طرف سے رپورٹوں میں زور دیا میکنسی.

"آسان" AI کا فتنہ

جنریٹو اے آئی کی دو دھاری تلواروں میں سے ایک اس کے داخلے میں کم رکاوٹ ہے۔ پہلے سے تیار کردہ ماڈلز اور صارف دوست انٹرفیس کے ساتھ، کسی بھی تنظیم میں کوئی بھی پائلٹ کو دنوں کے معاملے میں - کبھی کبھی گھنٹوں یا منٹوں میں اسپن کر سکتا ہے۔ اگرچہ یہ رسائی طاقتور ہے، یہ سیلاب کے دروازے بھی کھولتی ہے۔ اچانک، آپ کے پاس تمام محکموں کی ٹیمیں ہیں جو سائلو میں تجربہ کر رہی ہیں، جس میں بہت کم نگرانی یا کوآرڈینیشن ہے۔ درجنوں جنرل AI اقدامات کو بیک وقت چلتے دیکھنا کوئی غیر معمولی بات نہیں ہے، جن میں سے ہر ایک مختلف اسٹیک ہولڈرز، ڈیٹا سیٹس، اور کامیابی یا اس کی کمی کی تعریف کے ساتھ ہے۔

یہ بکھرا ہوا نقطہ نظر تھکاوٹ کا باعث بنتا ہے – نہ صرف وسائل کے نقطہ نظر سے، بلکہ ٹھوس واپسی نہ دیکھنے کی بڑھتی ہوئی مایوسی سے۔ مرکزی طرز حکمرانی اور واضح وژن کے بغیر، استعمال کے سب سے زیادہ امید افزا معاملات بھی تکرار، تطہیر، اور دوبارہ تشخیص کے لامتناہی لوپس میں پھنس سکتے ہیں۔

سائیکل کو توڑیں: نیت کے ساتھ تعمیر کریں۔

Gen AI کے ساتھ کسی بھی دوسرے انٹرپرائز ٹیکنالوجی کی سرمایہ کاری کی طرح برتاؤ کے ساتھ شروع کریں - حکمت عملی، گورننس، اور عمل کی اصلاح پر مبنی۔ یہاں چند اصول ہیں جو مجھے اہم معلوم ہوئے ہیں:

1. مسئلہ سے شروع کریں، ٹیک سے نہیں۔ اکثر، تنظیمیں جنرل AI کے استعمال کے کیسز کا پیچھا کرتی ہیں کیونکہ وہ پرجوش ہوتے ہیں – اس لیے نہیں کہ وہ ایک طے شدہ کاروباری چیلنج کو حل کرتے ہیں۔ اپنے ورک فلو میں رگڑ پوائنٹس یا ناکارہیوں کی نشاندہی کرکے شروع کریں، اور پھر پوچھیں: کیا جنرل AI کام کے لیے بہترین ٹول ہے؟
2. اختراع کرنے سے پہلے بہتر بنائیں۔ ٹوٹے ہوئے عمل پر AI کی تہہ لگانے سے پہلے، عمل کو ٹھیک کریں۔ سٹریم لائننگ آپریشنز اپنے طور پر بڑے فوائد کو غیر مقفل کر سکتے ہیں – اور AI کے اضافی اثرات کی پیمائش کرنا بہت آسان بنا دیتے ہیں۔ جیسا کہ بین اینڈ کمپنی نے ایک میں نوٹ کیا ہے۔ حالیہ رپورٹ، وہ کاروبار جو بنیادی تیاری پر توجہ مرکوز کرتے ہیں وہ Gen AI سے قدر کے لیے تیز تر وقت دیکھتے ہیں۔
3. اپنے ڈیٹا کی توثیق کریں۔ یقینی بنائیں کہ آپ کے ماڈلز درست، متعلقہ اور اخلاقی طور پر حاصل کردہ ڈیٹا پر تربیت یافتہ ہیں۔ کے مطابق، خراب ڈیٹا کوالٹی پائلٹس کی پیمائش کرنے میں ناکام ہونے کی سب سے بڑی وجوہات میں سے ایک ہے۔ گارٹنر.
4. وضاحت کریں کہ "اچھا" کیسا لگتا ہے۔ ہر پائلٹ کو کاروباری اہداف سے منسلک واضح KPIs ہونے چاہئیں۔ چاہے اس کے معمول کے کاموں پر خرچ ہونے والے وقت کو کم کرنا ہو یا آپریشنل اخراجات کو کم کرنا، کامیابی قابل پیمائش ہونی چاہیے – اور پائلٹس کے پاس جاری رکھنے، محور یا غروب آفتاب کے لیے فیصلہ کن دروازے ہونا چاہیے۔
5. ایک وسیع ٹول کٹ رکھیں۔ جنرل AI ہر مسئلے کا جواب نہیں ہے۔ کچھ معاملات میں، RPA، کم کوڈ ایپس، یا مشین لرننگ کے ذریعے آٹومیشن تیز، سستی، یا زیادہ پائیدار ہو سکتی ہے۔ اگر ROI پنسل آؤٹ نہیں کرتا ہے تو AI کو نہ کہنے کو تیار ہوں۔

آگے کی تلاش: کیا مدد کرے گا بمقابلہ کیا نقصان پہنچا سکتا ہے۔

آنے والے سالوں میں، پائلٹ کی تھکاوٹ بہتر ہونے سے پہلے مزید خراب ہو سکتی ہے۔ جدت کی رفتار صرف تیز ہو رہی ہے، خاص طور پر ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز جیسے Agentic AI کے ساتھ۔ "AI کے ساتھ کچھ کرنے" کا دباؤ بہت زیادہ ہے – اور صحیح چوکیوں کے بغیر، تنظیموں کو امکانات کے سراسر حجم سے مغلوب ہونے کا خطرہ ہے۔

تاہم، امید کی وجہ ہے. ترقی کے طریقے پختہ ہو رہے ہیں۔ ٹیمیں جنرل AI کے ساتھ اسی سختی کے ساتھ سلوک کرنا شروع کر رہی ہیں جس کا اطلاق وہ روایتی سافٹ ویئر پروجیکٹس پر کرتے ہیں۔ ہم ٹولنگ میں بھی بہتری دیکھ رہے ہیں۔ AI انٹیگریشن پلیٹ فارمز اور API آرکیسٹریشن میں پیشرفت Gen AI کو موجودہ ٹیک اسٹیکس میں سلاٹ کرنا آسان بنا رہی ہے۔ OpenAI، Meta، اور Mistral جیسے فراہم کنندگان کے پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل اندرونی ٹیموں پر بوجھ کم کرتے ہیں۔ اور اخلاقی اور ذمہ دار AI کے ارد گرد فریم ورک، جیسے کہ چیمپیئنز اے آئی ناؤ انسٹی ٹیوٹ، ابہام اور خطرے کو کم کرنے میں مدد کر رہے ہیں۔ شاید سب سے اہم بات یہ ہے کہ ہم کراس فنکشنل AI خواندگی میں اضافہ دیکھ رہے ہیں – کاروباری اور تکنیکی رہنماؤں کے درمیان یکساں طور پر بڑھتی ہوئی سمجھ ہے کہ AI کیا کر سکتا ہے (اور نہیں کر سکتا)۔

آخری سوچ: یہ مقصد کے بارے میں ہے، پائلٹوں کے بارے میں نہیں۔

دن کے اختتام پر، AI کی کامیابی ارادے پر آتی ہے۔ جنریٹو AI میں بڑے پیمانے پر کارکردگی سے فائدہ اٹھانے، نئی صلاحیتوں کو غیر مقفل کرنے اور صنعتوں کو تبدیل کرنے کی صلاحیت ہے – لیکن صرف اس صورت میں جب اس کی رہنمائی حکمت عملی کے ذریعے کی گئی ہو، صاف ڈیٹا کی مدد سے ہو، اور نتائج سے ماپا جائے۔

ان اینکرز کے بغیر، یہ آپ کی ٹیموں کو ختم کرنے اور آپ کے بورڈ کو مایوس کرنے کے لیے صرف ایک اور ٹیک فیڈ ہے۔

اگر آپ جنرل AI پائلٹ کی تھکاوٹ سے بچنا چاہتے ہیں، تو ٹیکنالوجی سے شروعات نہ کریں۔ ایک مقصد کے ساتھ شروع کریں۔ اور وہاں سے تعمیر کریں۔