2025 میں جنریٹو اے آئی کا ارتقاء: نیاپن سے ضرورت تک

سال 2025 کے سفر میں ایک اہم لمحہ ہے۔ پیداواری AI۔ (جنرل اے آئی)۔ جو چیز ایک دلچسپ تکنیکی جدت کے طور پر شروع ہوئی تھی وہ اب مختلف صنعتوں کے کاروبار کے لیے ایک اہم ٹول میں تبدیل ہو چکی ہے۔

جنریٹو اے آئی: حل تلاش کرنے سے لے کر کسی مسئلے کو حل کرنے والے پاور ہاؤس تک

جنرل AI کے جوش و خروش کا ابتدائی اضافہ بڑے زبان کے ماڈل (LLMs)، جو وسیع عوامی ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ ہیں۔ کاروبار اور افراد یکساں طور پر فطری زبان کے اشارے میں ٹائپ کرنے اور عوامی سرحدی ماڈلز سے تفصیلی، مربوط جوابات حاصل کرنے کی صلاحیت سے مستفید ہوئے۔ LLMs سے حاصل ہونے والے انسانی معیار کے معیار نے بہت سی صنعتوں کو اس نئی ٹکنالوجی کے ساتھ پراجیکٹس میں تیزی سے کام کرنے پر مجبور کیا، اکثر واضع کاروباری مسئلہ حل کرنے یا کامیابی کی پیمائش کے لیے کوئی حقیقی KPI کے بغیر۔ اگرچہ Gen AI کے ابتدائی دنوں میں کچھ بہت بڑی قیمتیں کھلی ہیں، یہ ایک واضح اشارہ ہے کہ ہم ایک اختراع (یا ہائپ) کے چکر میں ہیں جب کاروبار پہلے کسی مسئلے کی نشاندہی کرنے کی مشق ترک کر دیتے ہیں، اور پھر ایک قابل عمل ٹیکنالوجی کے حل کی تلاش کرتے ہیں۔ اسے حل کریں.

2025 میں، ہم امید کرتے ہیں کہ پینڈولم واپس جھولے گا۔ تنظیمیں پہلے ان مسائل کی نشاندہی کرکے جن کو ٹیکنالوجی حل کرسکتی ہے کاروباری قدر کے لیے جنرل AI کی طرف دیکھے گی۔ یقینی طور پر بہت سارے اچھے فنڈ سے چلنے والے سائنس پروجیکٹس ہوں گے، اور Gen AI کی پہلی لہر خلاصہ، چیٹ بوٹس، مواد اور کوڈ جنریشن کے لیے استعمال کے کیسز کو فروغ ملتا رہے گا، لیکن ایگزیکٹوز اس سال ROI کے لیے AI پروجیکٹس کو جوابدہ بنانا شروع کر دیں گے۔ ٹکنالوجی کی توجہ عوامی عام مقصد کے زبان کے ماڈلز سے بھی منتقل ہو جائے گی جو مواد تیار کرتے ہیں اور تنگ ماڈلز کے جوڑ کی طرف جاتے ہیں جنہیں کنٹرول کیا جا سکتا ہے اور حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے کے لیے کاروبار کی مخصوص زبان پر مسلسل تربیت دی جا سکتی ہے جو کہ ایک پیمائشی طور پر نیچے کی لکیر کو متاثر کرتی ہے۔ راستہ

2025 وہ سال ہوگا جب AI انٹرپرائز کے مرکز میں منتقل ہوگا۔ انٹرپرائز ڈیٹا AI کے ساتھ حقیقی قدر کو غیر مقفل کرنے کا راستہ ہے، لیکن تبدیلی کی حکمت عملی بنانے کے لیے درکار تربیتی ڈیٹا ویکیپیڈیا پر نہیں ہے، اور ایسا کبھی نہیں ہوگا۔ یہ معاہدوں، گاہک اور مریض کے ریکارڈوں میں رہتا ہے، اور گندے غیر ساختہ تعاملات میں جو اکثر بیک آفس سے گزرتے ہیں یا کاغذ کے ڈبوں میں رہتے ہیں۔ اس ڈیٹا کو حاصل کرنا پیچیدہ ہے، اور عام مقصد کے ایل ایل ایم یہاں ایک ناقص ٹیکنالوجی ہیں، باوجود اس کے رازداری، سیکورٹی اور ڈیٹا گورننس کے خدشات۔ انٹرپرائزز تیزی سے RAG فن تعمیر کو اپنائیں گے، اور چھوٹے زبان کے ماڈل (SLMs) پرائیویٹ کلاؤڈ سیٹنگز میں، انہیں تربیت کے قابل ماڈلز کے پورٹ فولیو کے ساتھ ملکیتی AI سلوشنز بنانے کے لیے اندرونی تنظیمی ڈیٹا سیٹس کا فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے۔ ٹارگٹڈ SLMs کسی کاروبار کی مخصوص زبان اور اس کے ڈیٹا کی باریکیوں کو سمجھ سکتے ہیں، اور ڈیٹا کی رازداری اور سیکیورٹی کے تقاضوں کے مطابق رہتے ہوئے، کم قیمت پر زیادہ درستگی اور شفافیت فراہم کر سکتے ہیں۔

اے آئی کے نفاذ میں ڈیٹا اسکربنگ کا اہم کردار

جیسے جیسے AI اقدامات پھیل رہے ہیں، تنظیموں کو ڈیٹا کے معیار کو ترجیح دینی چاہیے۔ AI کو لاگو کرنے میں پہلا اور سب سے اہم قدم، چاہے LLMs کا استعمال ہو یا SLMs، اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ اندرونی ڈیٹا غلطیوں اور غلطیوں سے پاک ہو۔ یہ عمل، جسے "ڈیٹا اسکربنگ" کے نام سے جانا جاتا ہے، صاف ڈیٹا اسٹیٹ کے کیوریشن کے لیے ضروری ہے، جو کہ AI پروجیکٹس کی کامیابی کے لیے اہم ہے۔

بہت سی تنظیمیں اب بھی کاغذی دستاویزات پر انحصار کرتی ہیں، جنہیں روزانہ کے کاروباری کاموں کے لیے ڈیجیٹائز اور صاف کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ مثالی طور پر، یہ ڈیٹا کسی تنظیم کی ملکیتی AI کے لیے لیبل لگائے گئے تربیتی سیٹوں میں بہہ جائے گا، لیکن ہم ایسا ہوتے دیکھنے کے ابتدائی دن ہیں۔ درحقیقت، ایک حالیہ سروے میں جو ہم نے ہیرس پول کے تعاون سے کیا، جہاں ہم نے اگست سے ستمبر کے درمیان 500 سے زیادہ IT فیصلہ سازوں کا انٹرویو کیا، پتہ چلا کہ 59% تنظیمیں اپنی پوری ڈیٹا اسٹیٹ کا استعمال بھی نہیں کر رہی ہیں۔ اسی رپورٹ سے پتا چلا ہے کہ 63% تنظیمیں اس بات پر متفق ہیں کہ ان کے پاس اپنے ڈیٹا کو سمجھنے کی کمی ہے اور یہ GenAI اور اسی طرح کی ٹیکنالوجیز کی صلاحیت کو زیادہ سے زیادہ کرنے کی ان کی صلاحیت کو روک رہی ہے۔ پرائیویسی، سیکورٹی اور گورننس کے خدشات یقیناً رکاوٹیں ہیں، لیکن درست اور صاف ڈیٹا بہت اہم ہے، یہاں تک کہ معمولی تربیتی غلطیاں بھی پیچیدہ مسائل کا باعث بن سکتی ہیں جو کہ ایک بار جب AI ماڈل کے غلط ہو جاتے ہیں تو اسے کھولنا مشکل ہوتا ہے۔ 2025 میں، ڈیٹا اسکربنگ اور ڈیٹا کے معیار کو یقینی بنانے کے لیے پائپ لائنز سرمایہ کاری کا ایک اہم علاقہ بن جائیں گے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ انٹرپرائز AI سسٹمز کی ایک نئی نسل قابل اعتماد اور درست معلومات پر کام کر سکے۔

CTO کے کردار کا بڑھتا ہوا اثر

چیف ٹیکنالوجی آفیسر (CTO) کا کردار ہمیشہ سے اہم رہا ہے، لیکن اس کا اثر 2025 میں دس گنا بڑھنے والا ہے۔ "CMO دور" کے متوازی ڈرائنگ، جہاں چیف مارکیٹنگ آفیسر کے تحت کسٹمر کا تجربہ سب سے اہم تھا، آنے والے سالوں میں "CTO کی نسل" بنیں۔

اگرچہ CTO کی بنیادی ذمہ داریاں بدستور برقرار ہیں، ان کے فیصلوں کا اثر پہلے سے کہیں زیادہ نمایاں ہوگا۔ کامیاب CTOs کو اس بات کی گہری سمجھ کی ضرورت ہوگی کہ ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز اپنی تنظیموں کو کس طرح نئی شکل دے سکتی ہیں۔ انہیں یہ بھی سمجھنا چاہیے کہ کس طرح AI اور متعلقہ جدید ٹیکنالوجیز کمپنی کی چار دیواری کے اندر نہ صرف افادیت بلکہ کاروباری تبدیلی کو چلاتی ہیں۔ CTOs کی طرف سے 2025 میں کیے گئے فیصلے ان کی تنظیموں کے مستقبل کی رفتار کا تعین کریں گے، جو ان کے کردار کو پہلے سے کہیں زیادہ مؤثر بنائیں گے۔

2025 کی پیشین گوئیاں جنرل AI، ڈیٹا مینجمنٹ، اور CTO کے کردار کے لیے ایک تبدیلی والے سال کو نمایاں کرتی ہیں۔ جیسا کہ Gen AI کسی مسئلے کی تلاش میں ایک مسئلے کو حل کرنے والے پاور ہاؤس کی طرف بڑھتا ہے، ڈیٹا اسکربنگ کی اہمیت، انٹرپرائز ڈیٹا اسٹیٹس کی قدر اور CTO کا بڑھتا ہوا اثر انٹرپرائزز کے مستقبل کو تشکیل دے گا۔ ان تبدیلیوں کو قبول کرنے والی تنظیمیں ابھرتی ہوئی تکنیکی منظر نامے میں ترقی کی منازل طے کرنے کے لیے اچھی پوزیشن میں ہوں گی۔