کیا آپ کا ڈیٹا ایکو سسٹم AI کے لیے تیار ہے؟ کمپنیاں اس بات کو کیسے یقینی بنا سکتی ہیں کہ ان کے سسٹمز AI اوور ہال کے لیے تیار ہیں۔

مستقبل کی کرنسی کے طور پر، ڈیٹا اکٹھا کرنا کمپنیوں کے لیے ایک مانوس عمل ہے۔ تاہم، ٹیکنالوجیز اور ٹول سیٹس کے پچھلے دور نے کاروبار کو سادہ، منظم ڈیٹا، جیسے کہ لین دین کی معلومات اور کسٹمر اور کال سینٹر کی بات چیت تک محدود رکھا۔ وہاں سے، برانڈز یہ دیکھنے کے لیے جذباتی تجزیہ استعمال کریں گے کہ گاہک کسی پروڈکٹ یا سروس کے بارے میں کیسا محسوس کرتے ہیں۔

نئے AI ٹولز اور صلاحیتیں کمپنیوں کے لیے اس سے آگے جانے کا ایک ناقابل یقین موقع پیش کرتی ہیں۔ ساختہ ڈیٹا اور پیچیدہ اور غیر ساختہ ڈیٹاسیٹس کو تھپتھپائیں، صارفین کے لیے اس سے بھی زیادہ قیمت کو غیر مقفل کریں۔ مثال کے طور پر، بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) انسانی تعاملات کا تجزیہ کر سکتے ہیں اور اہم بصیرتیں نکال سکتے ہیں جو کسٹمر کے تجربے (CX) کو تقویت دیتے ہیں۔

بہر حال، اس سے پہلے کہ تنظیمیں AI کی طاقت کو بروئے کار لائیں، AI کے انضمام کی تیاری کے لیے بہت سے اقدامات ہیں، اور ان میں سے ایک سب سے اہم (اور آسانی سے نظر انداز کیا جاتا ہے) اپنے ڈیٹا ایکو سسٹم کو جدید بنانا ہے۔ ذیل میں کچھ بہترین طرز عمل اور حکمت عملی ہیں جو کاروبار اپنے ڈیٹا ایکو سسٹم کو AI کے لیے تیار کرنے کے لیے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔

ڈیٹا اسٹیٹ میں مہارت حاصل کرنا

کاروباری اداروں کو AI کے لیے تیار ہونے کے لیے اپنے ڈیٹا کو ایک مرکزی ذخیرہ یا ڈیٹا اسٹیٹ میں جمع اور منظم کرنا چاہیے۔ ایک کمپنی کا ڈیٹا اسٹیٹ ایک بنیادی ڈھانچہ ہے جو تمام ڈیٹا کو اسٹور اور اس کا نظم کرتا ہے، جس کا بنیادی مقصد صحیح لوگوں کے لیے ڈیٹا کو آسانی سے دستیاب کرنا ہے جب انہیں ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے یا ان کے ڈیٹا اثاثوں کا ایک جامع نظریہ حاصل کرنے کی ضرورت ہو۔ بدقسمتی سے، زیادہ تر کمپنیاں اپنی موجودہ ڈیٹا اسٹیٹ کو نہیں سمجھتی ہیں، چاہے میراث کی رکاوٹوں، سائلڈ ڈیٹا، ناقص رسائی کنٹرول یا وجوہات کے کچھ مجموعہ کی وجہ سے۔

کاروبار کے لیے اپنے ڈیٹا اسٹیٹ کی گہری سمجھ حاصل کرنے کے لیے، انہیں ایک ایسے پارٹنر کے ساتھ کام کرنا چاہیے جو AI حل فراہم کر سکے، جیسے کہ ایک متحد جنریٹو AI آرکیسٹریشن پلیٹ فارم۔ ایسا پلیٹ فارم انٹرپرائزز کو LLMs، AI- مقامی ایپلی کیشنز، کسٹم ایڈ آنز اور - سب سے اہم - ڈیٹا اسٹورز میں تجربات اور اختراع کو تیز کرنے کے قابل بنا سکتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم ایک محفوظ، توسیع پذیر اور حسب ضرورت AI ورک بینچ کے طور پر بھی کام کر سکتا ہے، جس سے کمپنیوں کو ان کے ڈیٹا ایکو سسٹم کی زیادہ سے زیادہ تفہیم تک پہنچنے میں مدد ملتی ہے، AI سے چلنے والے کاروباری حل کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔

کسی کے ڈیٹا اسٹیٹ کے بارے میں گہرائی سے سمجھنا نہ صرف AI سلوشنز کی تاثیر کو بڑھاتا ہے بلکہ تنظیموں کو اپنے AI ٹولز کو زیادہ ذمہ داری سے اور اس طرح استعمال کرنے میں مدد کرتا ہے جو ڈیٹا کی حفاظت کو ترجیح دیتا ہے۔ AI سے چلنے والے عمل اور صلاحیتوں کی بدولت ڈیٹا مزید مفصل بنتا جا رہا ہے، جو سیکورٹی کے تقاضوں کے ساتھ تکنیکی ہم آہنگی کی ضرورت پر زور دیتا ہے۔ ذمہ دار AI بہترین طریقوں.

ڈیٹا گورننس اور سیکیورٹی کو بڑھانا

کاروباروں کے ڈیٹا گورننس فریم ورک کو AI کے لیے تیار ہونے کے لیے ایک اہم تبدیلی سے گزرنا چاہیے۔ ڈیٹا گورننس فریم ورک نسبتاً حالیہ ایجاد ہے جو زیادہ روایتی ڈیٹا اثاثوں پر مرکوز ہے۔ تاہم، آج، سٹرکچرڈ ڈیٹا کے علاوہ، کاروباروں کو غیر ساختہ ڈیٹا جیسے کہ ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات (PII)، ای میلز، کسٹمر فیڈ بیک، وغیرہ استعمال کرنے کی ضرورت ہے، جسے موجودہ ڈیٹا گورننس فریم ورک سنبھال نہیں سکتے۔

اس کے علاوہ، پیدا کرنے والا AI (جنرل AI) ڈیٹا گورننس کے پیراڈائم کو اصول پر مبنی سے گارڈریلز میں تبدیل کر رہا ہے۔ کاروباری اداروں کو سخت اصولوں پر بھروسہ کرنے کے بجائے حدود کی وضاحت کرنے کی ضرورت ہے کیونکہ ایک کامیابی یا ناکامی خاص طور پر بصیرت انگیز چیز کو ظاہر نہیں کرتی ہے۔ حدود کی وضاحت کرکے، ڈیٹا کے مخصوص سیٹ پر کامیابی کی امکانی شرح کا حساب لگا کر اور پھر یہ پیمائش کرکے کہ آیا آؤٹ پٹس ان پیرامیٹرز کے اندر رہتے ہیں، تنظیمیں اس بات کا تعین کرسکتی ہیں کہ آیا کوئی AI حل تکنیکی طور پر موافق ہے یا اسے ٹھیک ٹیوننگ کی ضرورت ہے۔

تنظیموں کو ڈیٹا گورننس کے نئے ٹولز، طریقہ کار اور طریقہ کار کو نافذ کرنا اور اپنانا چاہیے۔ معروف برانڈز ڈیٹا گورننس اور کوالٹی ایشورنس کو خودکار بنانے کے لیے مشین لرننگ تکنیک کا استعمال کریں۔. خاص طور پر، پہلے سے پالیسیاں اور حدیں قائم کر کے، یہ کمپنیاں ڈیٹا کے معیارات کے نفاذ کو زیادہ آسانی سے خودکار کر سکتی ہیں۔ ڈیٹا گورننس کے دیگر بہترین طریقوں میں سخت ڈیٹا پروسیسنگ اور سٹوریج پروٹوکول کی تعیناتی، جہاں ممکن ہو ڈیٹا کو گمنام کرنا اور غیر ضروری ڈیٹا اکٹھا کرنا شامل ہے۔

جیسا کہ AI سے چلنے والے ڈیٹا اکٹھا کرنے کے ارد گرد موجودہ ریگولیٹری منظر نامے کا ارتقا جاری ہے، عدم تعمیل سنگین جرمانے اور شہرت کو نقصان پہنچا سکتی ہے۔ ان ابھرتے ہوئے قوانین کو نیویگیٹ کرنے کے لیے ایک جامع ڈیٹا گورننس فریم ورک کی ضرورت ہوگی جو کہ کمپنی کے آپریشن کے علاقوں کے لیے مخصوص ڈیٹا پروٹیکشن قوانین کو نوٹ کرے، جیسے EU کا AI ایکٹ.

اسی طرح، کاروباری اداروں کو پوری تنظیم میں ڈیٹا لٹریسی کو بہتر بنانا چاہیے۔ کمپنیوں کو ہر سطح پر تبدیلیاں کرنے کی ضرورت ہے، نہ کہ صرف تکنیکی لوگوں، جیسے انجینئرز یا ڈیٹا سائنسدانوں کے ساتھ۔ ڈیٹا کی پختگی کی تشخیص کے ساتھ شروع کریں، مختلف کرداروں میں ڈیٹا کی حفاظت کی صلاحیتوں کا جائزہ لیں۔ اگر، مثال کے طور پر، ٹیمیں ایک ہی کاروباری زبان نہیں بول رہی ہیں، تو اس طرح کا اندازہ غلط ہو سکتا ہے۔ ایک بیس لائن قائم کرنے کے بعد، کاروبار ڈیٹا کی خواندگی اور سیکورٹی سے متعلق آگاہی کو فروغ دینے کے منصوبوں پر عمل درآمد کر سکتے ہیں۔

ڈیٹا پروسیسنگ کی صلاحیتوں کو بڑھانا  

اگر یہ پہلے سے ظاہر نہیں تھا، غیر ساختہ ڈیٹا یہ ہے کہ پہاڑی برانڈز ناکام ہوں گے یا کامیاب ہوں گے۔ جیسا کہ پہلے ذکر کیا گیا ہے، غیر ساختہ ڈیٹا میں PII، ای میلز اور کسٹمر فیڈ بیک اور کوئی بھی ڈیٹا شامل ہو سکتا ہے جو باقاعدہ ٹیکسٹ فائل، PDF، Microsoft Excel اسپریڈشیٹ وغیرہ میں محفوظ نہیں ہو سکتا۔ غیر ساختہ ڈیٹا کی یہ غیر منظم نوعیت تلاشوں کا تجزیہ کرنا یا کرنا مشکل بنا دیتی ہے۔ زیادہ تر ڈیٹا ٹکنالوجی ٹولز اور پلیٹ فارمز بھاری غیر ساختہ ڈیٹا کو شامل اور اس پر عمل نہیں کر سکتے ہیں - خاص طور پر صارفین کے روزانہ کی بات چیت کے تناظر میں۔

غیر منظم ڈیٹا چیلنجوں پر قابو پانے کے لیے، تنظیموں کو اپنے ڈیٹا ایکو سسٹم کی مکمل تصویر بنانے کے لیے اس غیر دستاویزی علم کو حاصل کرنا، اسے نکالنا اور اسے انٹرپرائز نالج بیس پر نقشہ بنانا چاہیے۔ ماضی میں، علم کے انتظام کا یہ عمل محنت طلب تھا، لیکن AI متعدد ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا کرکے، تضادات کو دور کرکے، ڈپلیکیٹس کو ہٹا کر، اہم کو غیر اہم ڈیٹا سے الگ کرکے اسے آسان اور سستی بنا رہا ہے۔

ایک بار جب AI ڈیٹا ایکو سسٹم کے ساتھ ضم ہو جاتا ہے، تو یہ پیچیدہ اثاثوں کی پروسیسنگ کو خودکار کرنے میں مدد کر سکتا ہے، جیسے قانونی دستاویزات، معاہدے، کال سینٹر کے تعاملات وغیرہ۔ AI غیر ساختہ ڈیٹا کو منظم کرنے کے لیے نالج گراف بنانے میں بھی مدد کر سکتا ہے، جس سے Gen AI کی صلاحیتوں کو مزید موثر بنایا جا سکتا ہے۔ مزید برآں، Gen AI کمپنیوں کو مشترکہ مماثلتوں کی بنیاد پر ڈیٹا اکٹھا کرنے اور ان کی درجہ بندی کرنے کے قابل بناتا ہے، گمشدہ انحصار کو بے نقاب کرتا ہے۔

جبکہ یہ ابھرتے ہوئے AI سے چلنے والے ڈیٹا اینالیٹکس ٹولز گندے یا غیر منظم ڈیٹا کو سمجھ سکتے ہیں اور ان سے بصیرت حاصل کر سکتے ہیں، کاروباری اداروں کو ان پیچیدہ ڈیٹا سیٹس کو سپورٹ کرنے کے لیے اپنے ٹیک اسٹیک کو بھی جدید بنانا چاہیے۔ ٹیک اسٹیک کو دوبارہ متحرک کرنا ایک آڈٹ کے ساتھ شروع ہوتا ہے - خاص طور پر، اس بات کا اندازہ کہ کون سے سسٹمز اس سطح پر کارکردگی کا مظاہرہ کر رہے ہیں جو جدید اختراعات کے ساتھ کام کر سکتے ہیں، اور جو برابر نہیں ہیں۔ کمپنیوں کو یہ بھی طے کرنا چاہیے کہ کون سے موجودہ نظام نئے ٹولز کے ساتھ ضم کر سکتے ہیں۔

AI کے لیے تیار ہونے میں مدد حاصل کرنا

ڈیٹا ایکو سسٹم AI کے لیے تیار ہونا ایک شامل، تھکا دینے والا اور ملٹی اسٹیج عمل ہے جس کے لیے اعلیٰ سطح کی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے۔ بہت کم کمپنیاں اندرون ملک اس طرح کا علم یا مہارت رکھتی ہیں۔ اگر کوئی برانڈ اپنے ڈیٹا ایکو سسٹم کو AI انٹیگریشن کے لیے تیار کرنے کے لیے کسی پارٹنر کی مہارت سے فائدہ اٹھانے کا انتخاب کرتا ہے، تو کچھ خاص خصوصیات ہیں جنہیں اپنی تلاش میں ترجیح دینی چاہیے۔

شروعات کرنے والوں کے لیے، ایک مثالی پارٹنر کو متعدد، باہم منسلک مضامین (صرف AI نہیں) میں تکنیکی مہارت حاصل ہونی چاہیے، جیسے کہ کلاؤڈ، سیکیورٹی، ڈیٹا، CX، وغیرہ۔ ایک شاندار پارٹنر کی ایک اور واضح نشانی یہ ہے کہ اگر وہ چستی کی اہمیت کو تسلیم کرتا ہے۔ جیسے جیسے تکنیکی تبدیلی تیز ہوتی جا رہی ہے، مستقبل کی پیشین گوئی کرنا زیادہ مشکل ہوتا جا رہا ہے۔ اس مقصد کے لیے، ایک مثالی پارٹنر کو مستقبل کی کسی حالت کا اندازہ لگانے کی کوشش نہیں کرنی چاہیے۔ بلکہ، یہ کاروبار کے ڈیٹا ایکو سسٹم اور انسانی سرمائے کو مارکیٹ کے رجحانات اور کسٹمر کی ضروریات کے مطابق ڈھالنے کے لیے کافی چست ہونے میں مدد کرتا ہے۔

مزید برآں، جیسا کہ اوپر بحث کی گئی ہے، AI ٹیکنالوجیز ہر ایک پر لاگو ہوتی ہیں، نہ کہ صرف ڈیٹا سائنس ٹیم پر۔ AI قابل بنانا ایک تنظیمی کوشش ہے۔ ہر ملازم کو AI- خواندہ ہونا ضروری ہے، چاہے اس کی سطح کچھ بھی ہو۔ ایک پارٹنر کو اس فرق کو پُر کرنے میں مدد کرنی چاہیے، کاروبار اور لوگوں کی مہارت کو اکٹھا کر کے کاروباری اداروں کو اندرون ملک ضروری صلاحیتوں کو فروغ دینے میں مدد کرنا چاہیے۔