سوات قائدین
AI ایجنٹوں کے ساتھ کمپنی کے ورک فلو کو بہتر بنانا: افسانہ یا حقیقت؟
ایک مسئلہ
چونکہ زیادہ بڑی کمپنیاں AI ایجنٹوں میں سرمایہ کاری کرتی ہیں، انہیں آپریشنل کارکردگی کے مستقبل کے طور پر دیکھتے ہوئے، شکوک و شبہات کی ایک بڑھتی ہوئی لہر ابھر رہی ہے۔ اگرچہ ان ٹکنالوجیوں کی صلاحیت کے بارے میں جوش و خروش ہے، بہت سی تنظیمیں یہ محسوس کر رہی ہیں کہ حقیقت اکثر hype سے کم ہوتی ہے۔ اس مایوسی کو بڑی حد تک دو اہم مسائل سے منسوب کیا جا سکتا ہے: حد سے زیادہ وعدے اور کاروباری مسائل کی انتہائی مخصوص نوعیت۔
جب کہ AI بعض کاموں میں سبقت لے سکتا ہے — جیسے ڈیٹا کا تجزیہ اور پروسیس آٹومیشن — بہت سی تنظیموں کو ان ٹولز کو لاگو کرنے کی کوشش کرتے وقت مشکلات کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ منفرد ورک فلو. Lexalytics کا مضمون بہت زیادہ اس بات پر روشنی ڈالتا ہے کہ جب آپ AI ہائپ ٹرین پر چھلانگ لگانے کے لیے AI کو مربوط کرتے ہیں تو کیا ہوتا ہے۔ نتیجہ اکثر مایوسی اور احساس ہوتا ہے کہ ٹیکنالوجی اپنی صلاحیت کے مطابق نہیں رہ رہی ہے۔
اے آئی کے نفاذ کے دوران مایوسی کے ذرائع
اے آئی کے نفاذ میں مایوسی کے ذرائع کثیر جہتی ہیں۔
- ایک اہم مسئلہ یہ ہے کہ بہت سے کمپنیوں واضح حکمت عملی یا متعین مقاصد کے بغیر AI کو اپنانے میں جلدی کریں۔ سمت کی یہ کمی AI اقدامات کی کامیابی یا ناکامی کی پیمائش کرنا مشکل بناتی ہے۔ کمپنیاں ایسے ٹولز کی تعیناتی ختم کر سکتی ہیں جو ان کی اصل ضروریات کے مطابق نہیں ہوتے ہیں، جس سے وسائل ضائع ہوتے ہیں اور مایوسی ہوتی ہے۔ تو کیا ہوتا ہے جب آپ مناسب منصوبہ بندی اور تیاری کے بغیر AI کو مربوط کرتے ہیں؟ ٹھیک ہے، آپ کو میک ڈونلڈز جیسے معاملات ملتے ہیں۔ تین سال کی تیاری کے بعد، 2024 کے موسم گرما میں، IBM کے ساتھ مل کر، McDonald's نے اپنا AI ایجنٹ متعارف کرایا جو ڈرائیو کے ذریعے آرڈر لے سکتا ہے۔ ایک ناقص ڈیزائن کردہ ماڈل کی وجہ سے AI صارفین کو نہیں سمجھ سکا۔ سب سے زیادہ قابل ذکر مثالوں میں سے ایک TikTok میں دو کسٹمرز نے AI سے رکنے کی التجا کی کیونکہ وہ اپنے آرڈر میں مزید چکن میک نگٹس شامل کرتا رہا، بالآخر 260 تک پہنچ گیا۔
- ڈیٹا کا معیار ایک اور اہم تشویش ہے۔ AI سسٹمز صرف اتنے ہی اچھے ہیں جتنے کہ ان میں ڈیٹا ڈالا جاتا ہے۔ اگر ان پٹ ڈیٹا پرانا، نامکمل، یا متعصب ہے، تو نتائج لامحالہ ذیلی ہوں گے۔ بدقسمتی سے، تنظیمیں بعض اوقات اس بنیادی پہلو کو نظر انداز کر دیتی ہیں، ڈیٹا میں خامیوں کے باوجود AI سے معجزات کی توقع رکھتی ہیں۔
- انضمام کے چیلنجز بھی اہم رکاوٹیں ہیں۔ موجودہ نظاموں میں AI کو ضم کرنا پیچیدہ ہو سکتا ہے، جو اکثر تکنیکی مسائل اور مطابقت کے مسائل کو ظاہر کرتا ہے، خاص طور پر ان کاروباروں کے لیے جو میراثی نظام پر انحصار کرتے ہیں۔ مکمل منصوبہ بندی اور وسائل کے بغیر، انضمام کے یہ چیلنجز AI اقدامات کو پٹری سے اتار سکتے ہیں، مایوسی کو بڑھا سکتے ہیں۔
کمپنی کے ورک فلو میں AI ایجنٹوں کے کیسز استعمال کریں۔
ان رکاوٹوں کے باوجود، AI ایجنٹس مختلف شعبوں میں ورک فلو کو ہموار کرکے اور کارکردگی کو بڑھا کر کاروباری کارروائیوں میں انقلاب لانے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔
AI کی سب سے زبردست ایپلی کیشنز میں سے ایک کسٹمر سپورٹ میں مضمر ہے۔ AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس معمول کی پوچھ گچھ کو سنبھال سکتے ہیں، انسانی ایجنٹوں کو مزید پیچیدہ مسائل پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے آزاد کر سکتے ہیں۔ دہرائے جانے والے کاموں کو خودکار بنا کر، ملازمین اپنی توانائی کو مزید اسٹریٹجک ذمہ داریوں کی طرف موڑ سکتے ہیں۔ AI کو کسٹمر سپورٹ میں ضم کرنے کا سب سے بڑا کیس ہے۔ Telstraآسٹریلیا کی ایک ٹیلی کمیونیکیشن کمپنی۔ ٹیلسٹرا نے اپنا AI ایجنٹ تیار کیا جسے Ask Telstra کہا جاتا ہے۔ کمپنی نے جو نتائج شیئر کیے ہیں وہ یہ ہیں: کالز پر 20% کم فالو اپ، 84% ایجنٹوں نے کہا کہ اس سے صارفین کی بات چیت پر مثبت اثر پڑا، 90% ایجنٹ زیادہ موثر ہیں۔
مارکیٹنگ آٹومیشن کے دائرے میں، AI بھی انمول ثابت ہوتا ہے۔ گاہک کے رویے اور ترجیحات کا تجزیہ کرکے، AI ایجنٹ ذاتی نوعیت کی مارکیٹنگ کی حکمت عملی بنا سکتے ہیں جو مشغولیت اور تبادلوں کی شرح کو بڑھاتی ہیں۔ Bavarianکی ٹیم نے فلو کی دوا کی مانگ کی پیشین گوئی کرنے کے لیے AI کا استعمال کیا، اور جب AI ماڈل نے فلو کے کیسز میں 50% اضافے کی پیش گوئی کی، تو ٹیم نے اسے اپنی مارکیٹنگ کی حکمت عملی کو اپنانے کے لیے استعمال کیا۔ نتائج حیرت انگیز تھے: کلک کے ذریعے کی شرح میں سال بہ سال 85% اضافہ، پچھلے سال کے مقابلے میں فی کلک لاگت میں 33% کمی، طویل مدت میں ویب سائٹ ٹریفک میں 2.6x اضافہ۔
AI بھی عمل کو ہموار کر سکتا ہے۔ انسانی وسائل. Decision Analytics جرنل کے مطابق، AI کے درستگی، کارکردگی اور لچک کے شعبے میں بہت سے فوائد ہیں۔ بھرتی کے ابتدائی مراحل کو خودکار بنا کر، جیسے کہ دوبارہ شروع کی اسکریننگ اور مخصوص معیار کی بنیاد پر سرفہرست امیدواروں کی شناخت کرنے سے، AI اہم وقت بچاتا ہے اور زیادہ معروضی انتخاب کے عمل کو یقینی بناتا ہے۔
شاید AI کے سب سے پرکشش پہلوؤں میں سے ایک اس کی کارکردگی اور لاگت کی تاثیر ہے۔ بہت سے منظرناموں میں، AI تیزی سے اور ساتھ کام انجام دے سکتا ہے۔ کم غلطیاں انسانوں کے مقابلے میں، اپنے کام کے بہاؤ کو آسان بنانے کے خواہشمند کاروباروں کے لیے یہ ایک زبردست انتخاب ہے۔ دہرائے جانے والے اور وقت ضائع کرنے والے کاموں کو خودکار بنا کر، تنظیمیں انسانی غلطی کے خطرے کو کم کرتے ہوئے آپریشنل اخراجات میں نمایاں کمی کر سکتی ہیں۔ رفتار، درستگی اور بچت کا یہ امتزاج کمپنیوں کو اپنے عمل کو بہتر بنانے اور وسائل کو زیادہ حکمت عملی سے مختص کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
AI ایجنٹوں کو مربوط کرنے کے لیے مشورہ
کمپنی کے ورک فلو میں AI ایجنٹوں کے کامیاب انضمام کو یقینی بنانے کے لیے، کاروباری اداروں کو کئی اہم حکمت عملیوں کو اپنانا چاہیے۔
- سب سے پہلے اور اہم بات، نفاذ سے پہلے واضح مقاصد کی وضاحت کرنا بہت ضروری ہے۔ تنظیموں کو ان مخصوص چیلنجوں کی نشاندہی کرنی چاہیے جو وہ AI سے حل کرنا چاہتے ہیں اور تاثیر کا اندازہ لگانے کے لیے قابل پیمائش نتائج مرتب کریں۔ یہ وضاحت پورے عمل میں ضروری ایڈجسٹمنٹ کی سہولت فراہم کرتی ہے۔ اگر AI انضمام بکھرا ہوا ہے، تو انضمام کی لاگت کا پیداواری سطح سے موازنہ کرنا اور یہ فیصلہ کرنا بہت مشکل ہے کہ آیا انضمام کا کمپنی پر کوئی مثبت اثر پڑا ہے۔ AI کے ساتھ اور اس کے بغیر مختلف کاموں پر صرف کیے گئے وقت کی پیمائش کریں، کسی خاص کام پر کام کرنے والے لوگوں کی مقدار، اور کام کے معیار کی پیمائش کریں۔
- ایک اور اہم غور ڈیٹا کا معیار ہے۔ ڈیٹا مینجمنٹ کے مضبوط طریقوں میں سرمایہ کاری اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے کہ AI سسٹمز میں دی جانے والی معلومات درست، متعلقہ اور تعصب سے پاک ہو۔ اگر کمپنی ایک بیرونی حل استعمال کر رہی ہے، اس بات کو یقینی بنائیں کہ AI میں کوئی حساس اور نجی ڈیٹا نہیں دیا جا رہا ہے۔ AI ڈیٹا ہائجین ایک ابھرتا ہوا تصور ہے جو بہت سے لوگوں کو معلوم نہیں ہے، اس لیے یقینی بنائیں کہ آپ اپنے ملازمین کو اس کے بارے میں آگاہ کرتے ہیں۔ آپ AI ماڈلز کے ساتھ حساس کارپوریٹ ڈیٹا کا اشتراک کیوں نہیں کر سکتے اس کے بارے میں ایک زبردست پڑھا۔ مائیکرو پرو.
- کسی بھی ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجی کی طرح، AI ٹولز کی نگرانی کرنا بہت ضروری ہے کیونکہ وہ مربوط ہو رہے ہیں۔ اپنے ملازمین سے فیڈ بیک اکٹھا کریں جو AI ٹولز استعمال کر رہے ہیں اور جو کسٹمر سپورٹ سروسز یا تعامل کے دوسرے چینلز میں آپ کے ماڈل کے ساتھ تعامل کرتے ہیں۔ اس طرح، آپ ابتدائی مراحل میں کسی بھی کیڑے اور مسائل کا پتہ لگاسکتے ہیں، صرف آپریشنل عمل کی ایک چھوٹی سی تعداد کو متاثر کرتے ہیں۔ کمپنی کو موافقت کے کلچر کو فروغ دینے اور ان کے AI ماڈلز کی کڑی نگرانی کرنے کی ضرورت ہے، خاص طور پر نفاذ کے پہلے مراحل پر۔
نتیجہ
AI کو ایک جادوئی حل کے طور پر دیکھنے کے بجائے، کاروباری اداروں کو اسے ایک طاقتور ٹول کے طور پر دیکھنا چاہیے جو، صحیح طریقے سے استعمال ہونے پر، آپریشنز کو بڑھا سکتا ہے اور کامیابی کو بڑھا سکتا ہے۔ سوال یہ ہے کہ AI کے پاس کلائنٹ اور ان کی ضروریات کے بارے میں علم کی بنیاد ہے، لہذا ہم سمجھتے ہیں کہ ہم معلومات کی تلاش میں ان کا وقت کیسے بچا سکتے ہیں اور ایک کام کرنے والا ٹول پیش کر سکتے ہیں۔ آج، مخصوص استعمال کے معاملات میں AI ایجنٹوں کو تعینات کرنا سمجھ میں آتا ہے، کیونکہ یہ نقطہ نظر زیادہ سے زیادہ قدر پیدا کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ فی الحال اہم سرمایہ کاری حاصل کرنے والا ایک زمرہ ہے اور اگلے سال کے دوران، یہ بلاشبہ ایک بڑا رجحان ہوگا اور مستقبل میں اس سے بھی زیادہ اثر انگیز چیز میں تبدیل ہو سکتا ہے۔ اے آئی گولڈ رش کب رکے گا؟
