جارجیائی کی اے آئی اپلائیڈ رپورٹ کے اندر: ٹیلنٹ گیپس اسٹال اے آئی کی پیشرفت کے ساتھ ہی وائب کوڈنگ میں اضافہ ہوا

جارجی شراکت داروں کے ساتھ تعاون میں نیوٹن ایکس اور ایک 11 پارٹنر عالمی کنسورشیم نے اپنا اجراء کیا ہے۔ AI، اپلائیڈ بینچ مارک رپورٹ، ایک مضبوط سنیپ شاٹ پیش کرتا ہے کہ کس طرح AI دنیا بھر میں B2B سافٹ ویئر اور انٹرپرائز کمپنیوں کو تبدیل کر رہا ہے۔ یہ توسیع شدہ دوسری لہر کے اندھے سروے پر مبنی ہے۔ 612 ایگزیکٹوز10 ممالک اور 15 صنعتوں میں R&D اور گو ٹو مارکیٹ لیڈرز کے درمیان یکساں طور پر تقسیم، جو کمپنیوں کی نمائندگی کرتی ہیں جن کی سالانہ آمدنی $5 ملین سے لے کر $200 ملین تک ہے۔

جو چیز اس رپورٹ کو الگ کرتی ہے وہ اس کا عالمی دائرہ کار اور اسٹریٹجک حمایت ہے۔ کنسورشیم کے شراکت داروں میں شامل ہیں۔ البرٹا مشین انٹیلی جنس انسٹی ٹیوٹ، AI مارکیٹرز گلڈ، فرسٹ مارک، GTM پارٹنرز، Untapped Ventures، The Vector Institute، اور Tel Aviv-based Startup Nation Central اور Grove Ventures، دوسروں کے درمیان۔ ان کی شمولیت نے شرکت کو وسیع کرنے اور شعبے کے متنوع، بین الاقوامی معیارات کو یقینی بنانے میں مدد کی۔

اپنانے کے محض ایک اقدام سے زیادہ، رپورٹ ساختی رکاوٹوں، ابھرتے ہوئے AI کے استعمال کے معاملات جیسے Vibe Coding، اور AI انضمام کی پختگی کے بڑھتے ہوئے وکر کو پکڑتی ہے۔ توثیق شدہ، ایگزیکٹو سطح کے ان پٹ پر مبنی نتائج کے ساتھ، رپورٹ کمپنیوں کو بینچ مارک کے لیے ایک عملی فریم ورک پیش کرتی ہے کہ وہ کہاں کھڑی ہیں — اور کیا چیز انہیں روک رہی ہے۔

AI ایک اسٹریٹجک ضروری بن جاتا ہے۔

مصنوعی ذہانت کو اب اختیاری نہیں سمجھا جاتا۔ رپورٹ سے پتہ چلتا ہے۔ 83% B2B اور انٹرپرائز کمپنیاں اب AI کو اپنی پانچ اعلیٰ حکمت عملی ترجیحات میں درجہ دیتی ہیں. درحقیقت، سرفہرست پانچ سب سے زیادہ منتخب کردہ کاروباری ترجیحات میں سے تین AI سے متعلق ہیں، جو یہ ظاہر کرتی ہیں کہ یہ کس طرح کارپوریٹ ایجنڈوں میں سرایت کر گئی ہے۔

AI کو اپنانے کے اہم محرکات یہ ہیں:

• اندرونی پیداواری صلاحیت کو بہتر بنانا
• مسابقتی فائدہ پیدا کرنا
• لاگت کی کارکردگی اور آمدنی میں اضافہ

تاہم، جو چیز تبدیل ہوئی ہے، وہ یہ ہے کہ مسابقتی تفریق نے اب لاگت کی بچت اور آمدنی کو دوسرے سب سے اہم محرک کے طور پر پیچھے چھوڑ دیا ہے۔ یہ ذہنیت میں تبدیلی کی نشاندہی کرتا ہے: AI صرف آٹومیشن کا ایک آلہ نہیں ہے — یہ مارکیٹ کی قیادت کے لیے ایک ہتھیار ہے۔

وائب کوڈنگ مین اسٹریم میں داخل ہوتی ہے۔

رپورٹ سے ایک اسٹینڈ آؤٹ بصیرت کا تیزی سے اضافہ ہے۔ وائب کوڈنگایک اصطلاح جو خودکار کوڈ جنریشن اور AI ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے ڈیبگنگ کا حوالہ دیتی ہے۔ وائب کوڈنگ بن گئی ہے۔ #3 R&D استعمال کیس پیداوار میں رپورٹ کیا جاتا ہے، کی طرف سے استعمال کیا جاتا ہے کمپنیوں کے 37٪، جبکہ دوسرا 40% فعال طور پر اس کا پائلٹ کر رہے ہیں۔.

یہ رجحان صرف ڈویلپر کی پیداواری صلاحیت کو بہتر بنانے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ صنعت کے وسیع چیلنج کا براہ راست جواب بھی ہے: AI تکنیکی صلاحیتوں کی کمی، جو اب بن گیا ہے۔ AI اسکیلنگ میں #1 رکاوٹ. پینتالیس فیصد R&D لیڈروں نے ٹیلنٹ کے اس فرق کو اپنی اولین تشویش کے طور پر پیش کیا جو کہ ماڈل کی ترقی کی اعلیٰ لاگت کو بھی پیچھے چھوڑتا ہے۔

Vibe Coding دبلی پتلی انجینئرنگ ٹیموں کو ڈیلیوری ٹائم لائنز کو تیز کرنے، تیزی سے ڈیبگ کرنے اور کم اوور ہیڈ کے ساتھ صاف ستھرا، دستاویزی کوڈ تیار کرنے کی اجازت دے کر اس خلا کو پُر کرنے میں مدد کر رہا ہے۔ جواب دہندگان نے QA، انفراسٹرکچر، اور تعیناتی ورک فلو میں دستی کوششوں میں قابل پیمائش کمی کو نوٹ کیا۔

AI پیداوری کے فوائد اور ان کی حدود

ترقیاتی پائپ لائنوں میں AI کا استعمال واضح فوائد دکھا رہا ہے۔ رپورٹ کے مطابق، 70% R&D جواب دہندگان نے تیز رفتار ترقی کی رفتار بتائی، 63% نے کوڈ کے معیار اور دستاویزات میں بہتری دیکھی، اور نصف سے زیادہ نے تعیناتی کی تعدد میں اضافہ کیا۔

تاہم، تمام میٹرکس میں بہتری نہیں آئی ہے۔ جیسے علاقے بحالی کے لئے وقت کا مطلب ہے, سائیکل کا وقت، اور ناکامی کی شرح کو تبدیل کریں کمزور مقامات رہیں. اس سے پتہ چلتا ہے کہ جب AI ترقی کے اگلے حصے کو تیز کر رہا ہے، استحکام اور لچک فی الحال انسانوں پر منحصر ہے۔

انفراسٹرکچر اپ گریڈ AI اسٹیک کو طاقت دیتا ہے۔

ان فوائد کی حمایت بنیادی ڈھانچے کی سرمایہ کاری میں ایک ڈرامائی تبدیلی ہے۔ AI سے چلنے والی ٹیمیں تجربات سے پیداوار کی طرف جانے کے لیے نئی ٹولنگ کو اپنا رہی ہیں:

• LLM مشاہداتی پلیٹ فارم کمپنیوں کے 53٪ کی طرف سے ضم کیا گیا ہے
• ڈیٹا آرکیسٹریشن ٹولز جیسے Dagster اور Airflow اب 51% استعمال ہو رہے ہیں
• ویکٹر ڈیٹا بیس, کرون ملازمتیں، اور پائیدار ورک فلو انجن پیمانے اور وشوسنییتا کی حمایت کے لئے تعینات کیا جا رہا ہے

دریں اثنا، کمپنیاں اپنے ماڈلز کو ایندھن دینے کے لیے پہلے سے کہیں زیادہ ڈیٹا حاصل کر رہی ہیں۔ کا استعمال ملکیت کا ڈیٹا جبکہ 12 فیصد پوائنٹس بڑھ کر 94 فیصد ہو گئے۔ عوامی ڈیٹا استعمال 80 فیصد تک بڑھ گیا۔ مصنوعی اور گہرا ڈیٹا - جو کبھی فرنج کے ذرائع تھے - اب بالترتیب نصف اور ایک چوتھائی کمپنیوں کے ذریعہ استعمال کیا جا رہا ہے۔

ایل ایل ایم اپنانے میں تنوع آتا ہے۔

OpenAI بڑے لینگویج ماڈلز کا سب سے بڑا فراہم کنندہ ہے، 85% جواب دہندگان اس کے ماڈلز کو پروڈکشن میں استعمال کرتے ہیں۔ تاہم، زمین کی تزئین تیزی سے تیار ہو رہی ہے:

• گوگل جیمنی۔ 17 پوائنٹ کا اضافہ دیکھا، جو اب 41 فیصد استعمال ہو رہا ہے
• انتھروپک کلاڈ 31 فیصد تک بڑھ گیا
• میٹا کی لاما 3 فیملی 28% اپنانے کے ساتھ کرشن حاصل کر رہا ہے۔
• استدلال سے متعلق مخصوص ماڈلز جیسے OpenAI کا o1-mini (35%) اور DeepSeek (18%) بھی پیداوار میں داخل ہو رہے ہیں۔

یہ تبدیلی اس کی طرف بڑھنے کی عکاسی کرتی ہے۔ ملٹی ماڈل AI اسٹیک، جہاں تنظیمیں ایک وینڈر ماحولیاتی نظام پر انحصار کرنے کے بجائے کیسز کو استعمال کرنے کے لیے ماڈلز سے میل کھاتی ہیں۔

AI پختگی کے فوائد ناہموار ہیں۔

جارجیائی طبقوں کی کمپنیاں اس کا استعمال کرتی ہیں۔ رینگنا، چلنا، AI میچورٹی ماڈل چلائیں۔. جب کہ مزید تنظیمیں ابتدائی سے درمیانی سطح تک ترقی کر رہی ہیں، پختگی کا سب سے اوپر کا درجہ مضطرب رہتا ہے:

• "واکرز" 40 فیصد سے کم ہوکر 49 فیصد رہ گئے
• "جاگرز" بڑھ کر 31% ہو گئے، جو بڑھتی ہوئی رفتار کو ظاہر کرتا ہے۔
• "رنرز" 11% پر جمود کا شکار رہتے ہیں، جس سے اسکیل ایبلٹی میں زیادہ سے زیادہ حد تجویز ہوتی ہے

وہ کمپنیاں جو "رنر" کے مرحلے تک پہنچتی ہیں وہ ہوتی ہیں جو AI پروجیکٹس کو براہ راست آمدنی یا لاگت کے نتائج سے جوڑتی ہیں — ایک صلاحیت جو اب بھی زیادہ تر صنعت میں کم ترقی یافتہ ہے۔

ROI مفقود رہتا ہے۔

رپورٹ میں سب سے زیادہ مستقل چیلنجوں میں سے ایک کی نشاندہی کی گئی ہے۔ واضح ROI پیمائش کی کمی. نصف سے زیادہ R&D ٹیمیں تسلیم کرتی ہیں کہ وہ AI پروجیکٹس کو کسی بھی ٹھوس KPIs سے نہیں جوڑ رہی ہیں۔ صرف 25% براہ راست AI اقدامات کو نئی آمدنی سے جوڑتے ہیں، اور صرف 24% صارفین کے حصول کے اخراجات پر مثبت اثر کی اطلاع دیتے ہیں۔

پھر بھی، امید برقرار ہے۔ 50% سے زیادہ جواب دہندگان کا کہنا ہے کہ AI نے صارفین کی اطمینان اور طویل مدتی قدر کو بہتر بنایا ہے۔ لیکن مجموعی طور پر احساس یہ ہے کہ AI کا مالی جواز مبہم ہے، خاص طور پر درمیانی پختگی کی سطح پر۔

لاگت کا انتظام بہتر ہو رہا ہے۔

اگرچہ ہنر سب سے بڑی رکاوٹ بنی ہوئی ہے، لیکن اخراجات آہستہ آہستہ زیادہ قابل انتظام ہوتے جا رہے ہیں۔ رپورٹ سے پتہ چلتا ہے:

• مستحکم یا کم ڈیٹا اسٹوریج کے اخراجات کی طرف 9 پوائنٹ کی تبدیلی
• سافٹ ویئر کی دیکھ بھال، مزدوری، اور آپریشنز میں اخراجات میں کمی
• لاگت میں کمی کے اقدامات جیسے پروجیکٹ کی پابندیوں پر کم انحصار

مزید برآں، 68% کمپنیاں اب لاگت اور پیچیدگی کو منظم کرنے کے لیے تھرڈ پارٹی AI سلوشنز پر انحصار کرتی ہیں، خاص طور پر جب AI GTM سافٹ ویئر اور اندرونی پلیٹ فارمز میں سرایت کر جاتا ہے۔

آگے ایک نظر

اس بینچ مارکنگ ڈیٹا کے مضمرات ڈیش بورڈز اور بورڈ رومز سے کہیں زیادہ ہیں۔ جیسا کہ AI اس بات کا مرکز بن جاتا ہے کہ کس طرح سافٹ ویئر کی تعمیر، تعیناتی، اور دیکھ بھال کی جاتی ہے، صنعت ایک نئے مرحلے میں داخل ہو رہی ہے- جہاں پیداواری صلاحیت اب صرف لوگوں کے بارے میں نہیں ہے، بلکہ اس بارے میں کہ ٹیمیں مشین کے شراکت داروں کے ساتھ کس طرح ذہانت سے خود کو بڑھا سکتی ہیں۔

وائب کوڈنگ ایک اہم موڑ کی نمائندگی کرتی ہے۔. یہ صرف ایک پیداواری ٹول نہیں ہے۔ یہ جدید سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کی ایک بنیادی پرت بن رہا ہے۔ مسلسل ٹیلنٹ کی کمی کا سامنا کرنے والی کمپنیوں کے لیے، یہ تھرو پٹ کو غیر مقفل کرنے، ٹائم ٹو مارکیٹ کو کم کرنے، اور ہیڈ کاؤنٹ کو اسی شرح پر اسکیل کیے بغیر کوڈ کے معیار کو بہتر بنانے کا ایک طریقہ پیش کرتا ہے۔ اور پختگی کے منحنی خطوط کے ساتھ آگے بڑھنے والوں کے لیے، یہ AI- مقامی انجینئرنگ ورک فلو کے لیے ریڑھ کی ہڈی بناتا ہے — جو مشاہدے، قابل اعتماد، اور قابل پیمائش کاروباری اثرات کے ساتھ پیمانے کر سکتے ہیں۔

وسیع تر پیغام واضح ہے: کامیاب ہونے والی کمپنیاں صرف AI کا استعمال نہیں کریں گی — وہ اسے فعال کریں گی، اسے سرایت کریں گی اور اس کے ساتھ ترقی کریں گی۔ اس نئے دور میں، آٹومیشن ڈویلپرز کو تبدیل کرنے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ ان کو بڑھانے کے بارے میں ہے۔

وہ لوگ جو Vibe Coding اور اس کے معاون انفراسٹرکچر کو اسٹریٹجک سرمایہ کاری کے طور پر مانتے ہیں - تجربات نہیں - انٹرپرائز جدت کی اگلی لہر کی وضاحت کریں گے۔