کیا AI ٹیلنٹ پول کے لیے مہلک ہے؟

زیادہ تر کمپنیاں AI کو اتنی تیزی سے اپنا رہی ہیں جتنا کہ وہ اس کے استعمال تلاش کر سکتی ہیں۔ وہ تیزی سے ای میلز اور دیگر کاروباری دستاویزات لکھ رہے ہیں، موثر مارکیٹ ریسرچ کر رہے ہیں اور پیداواری صلاحیت کو بڑھانے کے دوسرے طریقے تلاش کر رہے ہیں۔ افسوس کی بات یہ ہے کہ کچھ اسے جونیئر عہدوں کو کم کرنے یا تبدیل کرنے کے لیے استعمال کر رہے ہیں، اس مفروضے کے تحت کام کر رہے ہیں کہ موجودہ ملازمین AI سے پیداواری فرق کو پُر کریں گے - اور یہ ایک غلطی ہے۔

AI کو کاروبار کی تمام سطحوں پر ایک حیرت انگیز پیداواری ٹول کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ تمام ملازمین کو اس پاور ہاؤس ٹیکنالوجی تک رسائی دینے سے اہم فوائد حاصل ہو سکتے ہیں، لیکن یہ ملازمین کا متبادل نہیں ہے۔ جونیئر سٹاف کو اے آئی سے تبدیل کرنا پرکشش ہو سکتا ہے، اور اس سے قلیل مدت میں مدد مل سکتی ہے، لیکن اس کے سنگین طویل مدتی نتائج ہو سکتے ہیں۔ تربیت، سیکھنے اور آگے بڑھنے والے جونیئر سٹاف کے بغیر، ہم اپنے ٹیلنٹ پول کو شدید طور پر ختم کر سکتے ہیں۔

ٹیکنالوجی پر تجربہ

ایک حقیقی دنیا کی مثال کے طور پر، میں آپ کو ہماری سیلز آرگنائزیشن میں اپنی کمپنی کے موجودہ نائب صدور میں سے ایک کے بارے میں بتاتا ہوں۔ اس کے پاس تکنیکی مہارت اور فصاحت کا زبردست امتزاج ہے۔ وہ سمجھتا ہے کہ خریدار کے سفر کے کسی بھی مرحلے پر امکانات کے ساتھ کس طرح بات چیت کی جائے۔ وہ مہارت کے ساتھ کسی خاص تکنیکی موضوع کے بارے میں بات کر سکتا ہے۔ اور اس نے یہ مہارتیں AI چیٹ بوٹ سے پوچھ کر حاصل نہیں کیں۔

کالج سے فارغ التحصیل ہونے کے بعد، وہ ایک ٹیک کمپنی میں کاروباری ترقی کے نمائندے (BDR) بن گئے۔ یہ ایک داخلی سطح کی پوزیشن ہے جس میں اکاؤنٹ کے ایگزیکٹوز کے لیے میٹنگز ترتیب دینا اور سیلز پائپ لائن بنانا شامل ہے۔

یہ ان ملازمتوں میں سے ایک ہے جو AI سے متاثر ہوئی ہے۔ 6 احساس بی ڈی آر 2025 کی تحقیقی رپورٹ کی حالت انکشاف کیا کہ 70% BDRs جو کام پر AI استعمال کر رہے ہیں یقین رکھتے ہیں کہ یہ انہیں زیادہ پیداواری بناتا ہے۔ BDRs کو بہت سارے بنیادی کام کرنے کی ضرورت ہے، جیسے کولڈ آؤٹ ریچ، اکاؤنٹس کی تحقیق کرنا، ان باؤنڈ لیڈز کی پیروی کرنا، نئے امکانات کو کوالیفائی کرنا اور تقریبات میں شرکت کرنے والے امکانات کے ساتھ بات چیت کرنا۔ ان میں سے بہت سے کام خودکار ہو سکتے ہیں۔

بی ڈی آر کے طور پر 11 ماہ کے بعد، اس نائب صدر کو اکاؤنٹ ایگزیکٹیو کے عہدے پر ترقی دی گئی اور پھر ڈائریکٹر سطح کے کردار پر منتقل ہو گئے۔ اب وہ تجارتی اور انٹرپرائز سیلز ٹیم کے انچارج نائب صدر ہیں۔ اپنی پہلی، داخلہ سطح کی ملازمت سے فرنٹ لائنز پر اس کے تجربے نے اس کے موجودہ کردار کو تشکیل دیا ہے۔ وہ خود جانتا ہے کہ ان جونیئر سیلز پوزیشنوں میں کامیابی کے لیے کیا کرنا پڑتا ہے اور امکانات کے ساتھ کیسے تعامل کرنا ہے اور ایک پائپ لائن کیسے بنانا ہے۔ وہ ایک اکاؤنٹ ایگزیکیٹو بھی رہا ہے، اس لیے وہ سمجھتا ہے کہ کاروبار کے سائز سے قطع نظر کسٹمر کے تعلقات کیسے بنائے جائیں۔ ملازمت کے دوران سیکھنے کا تصور کسی بھی سینئر عہدے پر فائز شخص پر لاگو ہوتا ہے۔ سیڑھی کے اوپری حصے تک پہنچنے کے لیے پہلے کردار کی تفصیلات میں اپنے ہاتھوں کو گندا کرنا، ناکامی اور کامیابی کی ضرورت ہوتی ہے۔

کسی بھی عہدے اور کسی بھی سطح پر ملازمین AI کا استعمال کرکے اپنی پیداواری صلاحیت میں اضافہ کرسکتے ہیں۔ تنظیموں کو اپنے کارکنوں کو زیادہ پیداواری ہونے کے قابل بنانے کے طریقے تلاش کرنے چاہئیں، لیکن اگر وہ اسے AI سے جونیئر پوزیشنوں کو تبدیل کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں، تو وہ مختصر مدت کے مالی فوائد کے بدلے اپنے مستقبل کے ٹیلنٹ پول کو ضائع کر رہے ہیں۔

اس نکتے کو مزید واضح کرنے کے لیے، آئیے ایک بورنگ لیکن ضروری موضوع پر مبنی ایک حقیقی مثال دیکھیں: سپریڈ شیٹس۔

تجربے سے بہتر ٹیکنالوجی

آج زیادہ تر کمپنیوں کے لیے، اپنے اہداف کو حاصل کرنے کے لیے اپنے وسائل کا زیادہ سے زیادہ استعمال کرنے کی ضرورت ہے، اور ان میں سب سے قیمتی وقت ہے۔

میں نے حال ہی میں اپنے لوگوں اور ثقافت کے سربراہ سے کہا کہ وہ ایک تنظیم کا نقشہ بنائیں جو اس بات کا خاکہ پیش کرے کہ ہر تنظیم کے مختلف سطحوں پر ملازمین کو اپنا وقت کیسے مختص کرنا چاہیے۔ اس میں اس بات کی وضاحت شامل ہے کہ ہمارے تنظیمی درجہ بندی کی مختلف سطحوں پر ملازمین کو اپنا وقت کیسے گزارنا چاہیے — مثلاً، انفرادی شراکت کاروں، مینیجرز، ڈائریکٹرز اور VPs کو حکمت عملی کے منصوبوں کے مقابلے میں حکمت عملی کے منصوبوں پر کتنا وقت صرف کرنا چاہیے۔

اس اسپریڈشیٹ کو شروع سے بنانے کے بجائے، ہم نے AI کا استعمال کیا۔ میں نے ChatGPT کو تین جملوں کا پرامپٹ دیا، اور اس نے ایک ٹیبل بنایا جو 80% کامل تھا۔ پھر جادو ہوا: ہمارے ماہر نے اسے 100% کامل بنانے کے لیے اس کی گہری HR مہارت کی طرف راغب کیا۔ اس کی کہانی مذکورہ سیلز لیڈر جیسی ہے — ایک دہائی سے زیادہ عرصے تک HR میں کام کرنے کے بعد، اس کے پاس ChatGPT کے عمومی فریم ورک کو میری کمپنی کے مخصوص سیاق و سباق کے مطابق ڈھالنے اور ٹیبل کو فوری طور پر قابل استعمال بنانے کی مہارت تھی۔ اگلے دن، میں نے اس ٹیبل کو ملازم کے سوال کا جواب دینے کے لیے استعمال کیا کہ اسے پروموشن حاصل کرنے کے لیے کیا کرنے کی ضرورت ہے۔

کی آمد سے پہلے پیدا کرنے والا AI, اس قسم کی جدول بنانے میں کئی دن لگے ہوں گے، جس میں متعدد تکرار اور دیگر منصوبوں کو ترجیح دی جائے گی۔ AI کے ساتھ، اس میں منٹ لگے۔ AI نے ایک ٹیبل بنایا جو 80% قابل استعمال تھا، لیکن یہ ہمارے تجربہ کار سربراہ لوگوں اور ثقافت کی حقیقی دنیا کی مہارت تھی جس نے اسے آخری 20% تک لے لیا۔ یہ ایک اقلیتی پوزیشن کی طرح لگتا ہے، لیکن وہ حتمی 20٪ ہے جس نے اس منصوبے کو اچھے سے عظیم کی طرف لے جایا۔

AI ملازمین کو بڑھانے کے لیے، تبدیل کرنے کے لیے نہیں۔

اس ٹیبل کو فائنل لائن تک لے جانے کے لیے جو ہنر اور علم درکار ہوتا ہے وہ تجربے کے ذریعے حاصل ہوتا ہے اور صفوں میں اوپر جانے کے لیے کام کرتا ہے۔ جونیئر کردار آپ کو مسئلہ حل کرنے کی اہم مہارتیں فراہم کرتے ہیں — نیز ایسی غلطیاں کرنے کا موقع جو آپ کے وژن اور کامیابی کے حصول کو تشکیل دیتے ہیں۔

اگر کمپنیاں جونیئر عہدوں کو AI سے بدل دیتی ہیں تو لوگ کیسے ماہر بنیں گے؟ کیا ہوگا جب لیڈروں کی موجودہ فصل دوسری کمپنیوں میں نوکریاں لے گی، کنسلٹنٹ بن جائے گی یا ریٹائر ہو جائے گی؟ آپ کے تمام ادارہ جاتی علم اور ثقافت کے ساتھ آگے کون ہے؟ جب ناگزیر ہوتا ہے تو آپ کو پرتیبھا کی ایک پائپ لائن کی ضرورت ہوتی ہے جس کا انتظار پروں میں ہوتا ہے۔

AI اب ہر سطح پر کارکنوں کے لیے اس سے مستفید ہونے کے لیے دستیاب ہے – لیکن تجربہ پر مبنی سیکھنے کا کوئی متبادل نہیں ہوگا۔ یہ سوچنے کی بجائے کہ AI کس طرح عملے کی تعداد کو کم کر سکتا ہے، کاروباری رہنماؤں کو سوچنا چاہیے کہ AI کو کس طرح استعمال کیا جائے تاکہ ان کے ٹیلنٹ پول کو تیزی سے فروغ دیا جا سکے۔ یہ انسان بمقابلہ AI نہیں ہے — یہ انسانوں کے علاوہ AI ہے۔