وہ بنیادی رکاوٹیں کیا ہیں جو AI سٹارٹ اپ کو اسکیل ہونے سے روک رہی ہیں؟ - سوچنے والے رہنما

سلواٹور مینیٹی، سی ای او، فاؤنٹیک. وینچرز

مصنوعی ذہانت (AI) کے وعدے نے بلاشبہ پچھلی دہائی کے دوران بہت سے سرمایہ کاروں کے تصور کو اپنی گرفت میں لے لیا ہے۔ مضبوط عوامی دلچسپی کی وجہ سے، ٹیکنالوجی اچھے کے لیے ایک حقیقی قوت بن گئی ہے، جو دنیا کے سب سے بڑے مسائل کو حل کرنے کی صلاحیت کے ساتھ حل فراہم کرنے کا وعدہ کرتی ہے۔

دیگر ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز کے حوالے سے، AI کمپنیاں 2019 میں عالمی سطح پر سرمایہ کاری کے زمرے میں سرفہرست تھیں، جنہوں نے ٹیک نیشن کے مطابق $23 بلین سے زیادہ کی فنانسنگ حاصل کی۔

تاہم، AI کمپنیوں کو موجودہ ماحول میں حقیقی معنوں میں پھلنے پھولنے کے لیے صرف سرمایہ کاری سے زیادہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ درحقیقت، مسئلہ اسٹارٹ اپس کی کمی کا اتنا نہیں ہے جتنا کہ اسکیل اپس کی کمی ہے۔

اس نظم و ضبط کو صحیح معنوں میں آگے بڑھانے کے لیے، اب وقت آگیا ہے کہ ہم طویل مدتی کامیابی کی طرف صرف جدید ترین کاروباروں کی پرورش کے لیے اپنی کوششوں کو تیز کریں، تاکہ وہ مضبوط کمپنیاں بن سکیں۔ اس سے سوال پیدا ہوتا ہے: وہ کون سی رکاوٹیں ہیں جو AI کاروباروں کو آغاز کے مرحلے سے آگے بڑھنے سے روک رہی ہیں؟

'سچے' AI کاروبار کا تعین کرنا

یہ کوئی ڈھکی چھپی بات نہیں ہے کہ ٹیگ 'AI' ہر جگہ پھیل چکا ہے، کمپنیاں سرمایہ کاری کو محفوظ بنانے کے لیے بائیں، دائیں اور مرکز کی اصطلاح استعمال کرتی ہیں۔ اس کے ساتھ مسئلہ یہ ہے کہ AI کے بغیر کچھ کمپنیاں اس شعبے میں بڑے پیمانے پر ترقی کو روک رہی ہیں، ترقی پسند حلوں کی ترقی میں رکاوٹ ہیں۔

سیمنٹکس کے ساتھ یہ مسائل سرمایہ کاروں کے لیے یہ طے کرنا زیادہ مشکل بنا دیتے ہیں کہ کون سے کاروبار اصل میں 'ٹرو' AI استعمال کرتے ہیں اور کون سے نہیں۔ درحقیقت، ایم ایم سی وینچرز کی ایک حالیہ رپورٹ میں انکشاف کیا گیا ہے کہ یورپ کے AI اسٹارٹ اپس کا دو پانچواں حصہ اپنی کسی بھی مصنوعات میں AI کا استعمال نہیں کرتے ہیں۔ اس طرح کی مثالیں اس بات کو نمایاں کرتی ہیں کہ اصطلاح کا غلط استعمال کتنا وسیع ہے۔ بلاشبہ، کسی پروڈکٹ یا سروس کے مفہوم کو آپس میں ملانا نہ صرف ضرورت سے زیادہ خرچ کرنے اور ناقص عمل درآمد کا باعث بن سکتا ہے، بلکہ کاروبار کے حتمی تنزلی کا باعث بھی بن سکتا ہے جب اس کا مقابلہ زیادہ واضح اور توجہ کے حامل افراد کے ذریعے کیا جائے۔

اس لیے سرمایہ کاروں کو اچھی طرح سے عمل میں ابتدائی طور پر کمپنیوں کی جانچ کرکے اس قسمت سے بچنا ہوگا۔ یہ اہم سوالات پوچھ کر حاصل کیا جا سکتا ہے، جیسے 'کیا یہ کمپنی AI کے استعمال سے اپنا مسابقتی فائدہ حاصل کرتی ہے؟'، اور 'کیا یہ کمپنی اس شعبے کو آگے بڑھائے گی؟'۔ اس طرح، قابل توسیع تکنیکی حل اور حقیقی مسابقتی برتری والی کمپنیوں پر وسائل کو زیادہ قیمتی طور پر خرچ کیا جا سکتا ہے۔

سٹارٹ اپ کی ٹھوکریں

گہرے تکنیکی میدان میں، پرجوش نوجوان ٹیموں کے پاس عام طور پر ایک اختراعی پروڈکٹ کو ڈیزائن اور تخلیق کرنے کے لیے درکار عزم اور تکنیکی مہارت ہوتی ہے۔ تاہم، نئے کاروباری منصوبے کی کامیابی کی ضمانت کے لیے طاقتور تصورات ہمیشہ کافی نہیں ہوتے ہیں، اور ٹیکنالوجی پر بہت زیادہ توجہ اس کی ترقی کو روک سکتی ہے۔

اے آئی اسٹارٹ اپس کے لیے واضح میٹرکس کی کمی خاص طور پر چیلنجنگ ہے۔ یہ پیمائش کرنا مشکل ہے کہ 'اچھی' AI کمپنی کیا بناتی ہے۔ AI اور اس کی بڑھتی ہوئی مقبولیت کے ارد گرد موجود ہائپ نے بھی سخت مقابلے کو جنم دیا ہے، جس کا مطلب ہے کہ بانیوں کو خاص طور پر ان رکاوٹوں سے ہم آہنگ ہونے کی ضرورت ہے جن کا وہ سامنا کریں گے۔

ہر کاروبار کے لیے کچھ بنیادی باتیں اہم ہوتی ہیں۔ ایک تو، کاروباری افراد کو یہ ظاہر کرنے کے قابل ہونا چاہیے کہ وہ ایک بڑے اور اہم مسئلے کو حل کر رہے ہیں - اور یہ ظاہر کریں کہ وہ اسے حل کرنے کی بہترین پوزیشن میں کیوں ہیں۔ شاید اس سے بھی اہم بات یہ ہے کہ کاروباری اداروں کو یہ قائم کرنے کی ضرورت ہے کہ آیا لوگ اپنے حل کے لیے اچھی رقم ادا کرنے کو تیار ہوں گے۔

AI سٹارٹ اپس عام طور پر انہی رکاوٹوں میں سے بہت سی رکاوٹوں پر گریں گے جو ان کے روایتی ہم منصبوں کی طرح ہیں۔ ایک اور CB Insights کی رپورٹ نے سب سے عام وجوہات کا انکشاف کیا ہے کہ ابھرتے ہوئے کاروباری افراد اپنے اوپر جانے کے راستے میں ناکام ہو سکتے ہیں، جس میں مصنوعات کے لیے مارکیٹ کی ضرورت کا فقدان، صحیح ٹیم کا نہ ہونا، اور دوسرے کاروباروں سے مقابلہ کرنا شامل ہے۔

ان میں سے پہلی خاص توجہ کا مطالبہ کرتی ہے: بہت سارے ٹیک اسٹارٹ اپس کی خرابی یہ ہے کہ وہ پروڈکٹ بناتے ہیں، اور پھر امید کرتے ہیں کہ کوئی اسے چاہتا ہے۔ ممکنہ فٹ اور ڈیمانڈ کو سمجھنے کے لیے شروع میں مناسب اقدامات کرنے میں ناکامی کا مطلب ہے کہ حتمی پروڈکٹ بالآخر ہدف مارکیٹ کی توجہ حاصل نہیں کر پاتی ہے۔

تاہم، AI کاروباروں کے لیے، اضافی عناصر ہیں جن پر بھی غور کیا جانا چاہیے۔ ٹیم کو یہ ظاہر کرنے کے قابل ہونا چاہئے کہ ان کا AI واقعی اس ڈیٹا کی قدر میں اضافہ کر رہا ہے جو وہ استعمال کر رہے ہیں – نہ کہ صرف ایک سموک اسکرین کے طور پر استعمال کیا جا رہا ہے۔ کیا AI ڈیٹا میں پیٹرن کی وضاحت کرنے، درست وضاحتیں اخذ کرنے، اہم رجحانات کی نشاندہی کرنے اور بالآخر معلومات کے استعمال کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے؟

اگر نہیں، تو انہیں یہ سوال ضرور کرنا چاہیے کہ کیا انہیں واقعی خود کو AI اسٹارٹ اپ کے طور پر بیچنا چاہیے۔ یہ ایک حقیقی خطرہ ہے کہ وسائل کو ایسے حل کی تعمیر اور مارکیٹنگ پر بلا ضرورت خرچ کیا جائے گا جو مصنوعی ذہانت کے استعمال سے کسی مسئلے کو صحیح معنوں میں حل نہیں کرتا ہے۔ بالآخر، اس طرح کے کاروبار وقت کے ساتھ ساتھ اپنا نقطہ نظر کھو دیتے ہیں اور اس نشان پر پورا اترنے میں ناکام ہو جاتے ہیں جس کا انہوں نے اپنے لیے تصور کیا ہو گا۔ وہ فنڈنگ ​​محفوظ کرنے کے لیے بھی جدوجہد کر سکتے ہیں۔ بہر حال، زیادہ تر VCs کسی ایسی ٹیکنالوجی میں سرمایہ کاری کا خطرہ مول نہیں لینا چاہیں گے جو مبہم ہو۔

جب چیزوں کے مالی پہلو کی بات آتی ہے تو نوجوان ٹیموں کو بھی رکاوٹوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے: اے آئی اسٹارٹ اپس کو یا تو شروع سے ہی کم مالی اعانت فراہم کی جاتی ہے یا ضرورت سے زیادہ نقد رقم جلاتے ہیں۔ پائیدار ترقی حاصل کرنے کے لیے، نئی کمپنیوں کو ترقیاتی بجٹ سے آگے کی منصوبہ بندی کرنے اور ایک قابل توسیع تجارتی ماڈل بنانے کی ضرورت ہے جو وقت کی کسوٹی پر کھڑا ہو۔ یہ سچ ہے کہ محدود کاروباری نمبر کے ساتھ یہ کوئی آسان کارنامہ نہیں ہے۔

کامیابی کے لیے AI اسٹارٹ اپس کی پرورش

ان میں سے بہت سی غلطیاں اس حقیقت پر ابلتی ہیں کہ جہاں مناسب رہنمائی اور کاروباری ذہانت کا تعلق ہو وہاں سٹارٹ اپ اکثر کم پڑ جاتے ہیں۔ درحقیقت، زیادہ تر لوگ ٹھوکریں کھانے والے عام بلاکس کو نیویگیٹ کرنے کے لیے کچھ اضافی مہارت سے فائدہ اٹھائیں گے۔

اس لیے یہ بنیادی بات ہے کہ کمپنی کے بانی تیسرے فریق کے مشیروں کے ساتھ مل کر علم میں کسی بھی خلا کی تلافی کریں۔ نوجوان ٹیموں کو غیر مانوس علاقے کی تدبیر میں مدد کرنے اور اضافی قانونی، مالی اور لاجسٹک رہنمائی فراہم کرنے کے لیے سرپرستوں کی ضرورت ہوتی ہے۔

بالآخر، صرف ایک پروجیکٹ کی مالی اعانت کافی نہیں ہے۔ یہ ضروری ہے کہ ہم نئے آنے والے AI سٹارٹ اپس کو سپورٹ کرنے کے لیے مزید جامع ماڈل فراہم کرنے کے لیے کام کریں، تاکہ کمپنیاں تجارتی لحاظ سے توسیع پذیر منصوبوں کی راہ پر گامزن ہوں۔ کاروبار کے بنیادی پہلوؤں کے ساتھ ساتھ ٹیلنٹ، سرمائے اور ہم مرتبہ نیٹ ورکس تک رسائی کے ساتھ ہی ماہرین کی مدد اور مدد فراہم کر کے ہی ہم واقعی AI ٹیکنالوجی کو آگے بڑھا سکتے ہیں۔