کلاؤڈ کمپیوٹنگ ٹرائل اور ایرر سے جنریٹیو AI امید مند کیا سیکھ سکتے ہیں۔

جنریٹیو AI (GenAI) یہاں رہنے کے لیے ہے، دنیا بھر کی تنظیمیں ٹیکنالوجیز کی صلاحیتوں کا مزہ لے رہی ہیں۔ پہلے ہی، 72٪ تنظیمیں رپورٹ میں فی الحال GenAI کو بڑے پیمانے پر یا تھوڑا سا استعمال کیا جا رہا ہے اور مزید 26% ٹیکنالوجی کے ساتھ تجربہ کر رہے ہیں۔ تاہم، GenAI اپنانے کا یہ نیا مرحلہ ابھی ابتدائی دنوں میں ہے۔

کے مطابق میکنسی، صرف 1% کمپنی کے ایگزیکٹوز اپنے GenAI رول آؤٹ کو "بالغ" کے طور پر بیان کرتے ہیں، یعنی ٹیکنالوجی مکمل طور پر ورک فلو میں ضم ہے اور خاطر خواہ کاروباری نتائج کو آگے بڑھاتی ہے۔ اس پختگی کے فرق کو ختم کرنے کے لیے مسلسل کورس کی اصلاح کی ضرورت ہوتی ہے، اکثر تعیناتی کی راہ میں رکاوٹیں، جیسے اہم اخراجات، غیر ثابت شدہ ٹیکنالوجیز پر عدم اعتماد، اور ریگولیٹری خطرات۔ اگر یہ چیلنجز مانوس لگتے ہیں، تو انہیں چاہیے - جب IT ٹیموں نے پہلی بار بادل کو اگلی بڑی چیز کے طور پر قبول کرنے کے لیے چھلانگ لگائی، تو بہت سی ایسی ہی رکاوٹیں سامنے آئیں۔

نئی ٹیکنالوجی کے جوش کی دو لہریں کچھ طریقوں سے مختلف ہیں۔ جب کہ کلاؤڈ کمپیوٹنگ کو ابتدائی طور پر زیادہ مشن کے اہم نظاموں میں لاگو کیا گیا تھا، GenAI کو پائلٹ مراحل میں اور استعمال کے معاملات کے لیے زیادہ تیزی سے اپنایا جا رہا ہے جو بنیادی طور پر کارکردگی اور پیداواری فوائد کے لیے وقف ہیں۔ پھر بھی، سیکھنے کا منحنی خطوط ایک جیسا ہے: وہ دونوں تنظیموں کو سوچنے اور مختلف طریقے سے کام کرنے پر مجبور کرتے ہیں۔

اپنے کلاؤڈ کمپیوٹنگ کے پیشروؤں کے تجربات پر غور کرتے ہوئے، آج کے GenAI کے امید مند اپنے آپ کو ایک بہتر باخبر مستقبل کے لیے پوزیشن میں رکھ سکتے ہیں۔

لاگت، رسک اور تبدیلی کا انتظام: کلاؤڈ کے غلط قدموں سے سیکھنا

کلاؤڈ ٹکنالوجی نے اس وقت کی طرف موڑ دیا جب کلاؤڈ ٹکنالوجی نے کرشن حاصل کرنا شروع کیا، بہت سی تنظیموں نے ہجرت کی پیچیدگی کو کم سمجھا اور قلیل مدتی لاگت کی بچت کا زیادہ تخمینہ لگایا۔ نتیجے کے طور پر، ان میں سے اکثر تنظیمیں تین اہم خرابیوں کا شکار ہوئیں: ناقص لاگت کا انتظام، سیکورٹی کی غلط ترتیب، اور قدرتی مزاحمت جو ثقافتی اور تنظیمی تبدیلیوں کے ساتھ آتی ہے۔

بادل کے دور نے ہمیں سکھایا کہ کام کے بوجھ کو صرف "اٹھانا اور منتقل کرنا" – انہیں جدید کاری کے بغیر کلاؤڈ پر منتقل کرنا – اکثر قیمت فراہم کرنے میں ناکام رہتا ہے۔ اسی طرح، GenAI کے اقدامات اکثر رک جاتے ہیں جب تنظیمیں ڈیٹا فاؤنڈیشن کو اپ ڈیٹ کیے بغیر میراثی، غیر ساختہ، یا ناقص دستاویزی ڈیٹا کو طاقتور نئے ماڈلز میں پلگ کرنے کی کوشش کرتی ہیں۔ درحقیقت، GenAI پروجیکٹس ناگوار نتائج دے سکتے ہیں یا موجودہ ناکارہیوں کو بھی تقویت دے سکتے ہیں۔ سبق: صرف ٹیکنالوجی بنیادی کمزوریوں پر قابو نہیں پا سکتی۔

جس طرح کلاؤڈ ٹکنالوجی نے گورننس، مہارتوں اور طویل مدتی حکمت عملی میں خلاء کو اجاگر کیا، اسی طرح GenAI بھی ہے۔ اگر ملازمین کو GenAI ٹولز کو بغیر نگرانی کے اختیار کرنا چاہیے یا قابل قبول استعمال کی پالیسی کی حدود سے باہر ٹیکنالوجی کا استعمال کرنا چاہیے، GenAI پائپ لائنوں کو محفوظ بنانے اور پیمانے پر تعمیل کو یقینی بنانے میں دشواریوں کے ساتھ شیڈو IT کے خطرات دوبارہ ظاہر ہو سکتے ہیں۔ یہ مماثلتیں سامنے آتی رہیں گی کیونکہ GenAI تجربات سے وسیع پیمانے پر انٹرپرائز انضمام کی طرف بڑھتا ہے، جس کے لیے وہی مضبوط سائبر سیکیورٹی فریم ورک، واقعے کے ردعمل کے منصوبے، اور حکمرانی کے ڈھانچے جو بادل میں پائے جاتے ہیں۔

رسک مینجمنٹ کے علاوہ، غیر منظم لاگت کا پھیلاؤ ٹیک میں ایک دیرینہ مسئلہ ہے۔ کلاؤڈ بھی اس سے مستثنیٰ نہیں ہے اور چونکہ کاروبار GenAI کو اپنے ورک فلو میں ضم کرتے رہتے ہیں، انہیں اخراجات میں اسی طرح کے اضافے کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔

اپنی لاگت کے انتظام کی حکمت عملی کو بہتر بنانے کی کوشش کرنے والی تنظیموں کی بڑھتی ہوئی تعداد ایک حل کے طور پر FinOps کی طرف رجوع کر رہی ہے۔ پیشن گوئی کو بہتر بنانے اور کراس فنکشنل جوابدہی اور تعاون کی حوصلہ افزائی کے لیے بروقت، ڈیٹا پر مبنی بصیرت کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، ایک جامع FinOps انفراسٹرکچر زیادہ خرچ کو روکنے اور کاروباری قدر کو بڑھانے کے لیے انمول ثابت ہوا ہے۔ FinOps کے اصول صرف کلاؤڈ لاگت کے انتظام تک محدود نہیں ہیں، GenAI اخراجات کے لیے بھی ایک قابل عمل آپشن پیش کرتے ہیں۔

کلاؤڈ اسباق کو GenAI پریکٹس میں ڈالنا

اس سال کے آخر تک ، گارٹنر پیش گوئی کرتا ہے کہ تصور کے ثبوت کے بعد کم از کم 30% GenAI پروجیکٹس کو ترک کردیا جائے گا۔ جب ہائپ حقیقت سے آگے نکل جاتی ہے، تو GenAI پروجیکٹ کی ناکامیوں کے پیچھے چھپے ہوئے نمونے - جیسے کہ غیر تیار شدہ ڈیٹا، غیر واضح کاروباری ملکیت، یا غیر ضروری پیچیدگی اکثر نئی ٹیکنالوجی کو اپنانے کی جلدی میں کسی کا دھیان نہیں جاتی۔ ان سگنلز کو جلد پہچاننے اور ان سے نمٹنے کا مطلب GenAI کی کامیابی اور ایک اور ترک شدہ پروجیکٹ کے درمیان فرق ہوسکتا ہے۔ وہ رہنما جو عمل کو شارٹ کٹ کرنے کے بجائے ان انتباہی علامات کو فعال طور پر دیکھتے ہیں، اپنی ٹیموں کو طویل مدتی کامیابی کے لیے ترتیب دیتے ہیں۔

گود لینے کی منظوری کے بعد، کمپنیوں کو فوری طور پر انٹرپرائز وسیع پیمانے پر کودنے کے بجائے حقیقی دنیا کی قدر کو جانچنے اور یقینی بنانے کے لیے چھوٹے GenAI پائلٹ پروجیکٹس پر زور دینا چاہیے۔ یہ بہت اہم ہے کہ کمپنیاں صرف چند واضح طور پر بیان کردہ، اعلیٰ اثر والے استعمال کے معاملات کے ساتھ شروع کریں جن میں واضح ROI اہداف حقیقی کاروباری ضروریات کے مطابق ہیں۔

یہ ابتدائی جیت کو یقینی بناتا ہے، اندرونی اعتماد پیدا کرتا ہے، اور عام تجربات پر وقت اور وسائل کو ضائع کرنے سے بچتا ہے۔ GenAI اپنانے کو ایک ٹھوس نتیجہ تک پہنچانے سے – جیسے کہ کسٹمر سپورٹ کے خلاصے کو خودکار بنانا یا کوڈ کے جائزوں کو تیز کرنا – تنظیمیں تیزی سے قدر کا مظاہرہ کر سکتی ہیں، اپنے نقطہ نظر کو بہتر بنا سکتی ہیں، اور زیادہ حکمت عملی کے مطابق پیمانہ بنا سکتی ہیں۔ یہ تکنیکی کوششوں کو کاروباری اہداف کے ساتھ ہم آہنگ کرنے میں بھی مدد کرتا ہے، یہ وہ جگہ ہے جہاں بہت سے GenAI پائلٹ اس وقت کم ہیں۔

وہاں سے، مضبوط چیک اینڈ بیلنس قائم کرنا، جاری نگرانی، اور واضح طور پر بیان کردہ گورننس پالیسیاں ذمہ دارانہ استعمال اور تعمیل کے لیے اگلا اہم قدم ہے۔ بیرونی ماہرین کے ساتھ مشغول ہونا آج کے پیچیدہ اور ہمیشہ بدلتے ہوئے ریگولیٹری منظر نامے کو نیویگیٹ کرنے میں ایک بہترین پہلا قدم ہو سکتا ہے۔ GenAI کے نفاذ کے عمل کے شروع میں صحیح ٹولز اور بنیادی ڈھانچے میں سرمایہ کاری کرکے، مسلسل تربیت کے ساتھ، تنظیمیں پائیدار کامیابی کی بنیاد رکھ سکتی ہیں۔

GenAI انوویشن کے ساتھ صحیح توازن قائم کرنا

نظم و ضبط اور دور اندیشی کے ساتھ کلاؤڈ دور کے اسباق کو لاگو کر کے، تنظیمیں مہنگی غلطیوں سے بچ سکتی ہیں اور GenAI کی مکمل صلاحیت کو محفوظ، پائیدار اور بڑے پیمانے پر کھول سکتی ہیں۔

GenAI ایک طاقتور قوت بنے رہنے کے لیے تیار ہے۔ 70% CEOs رپورٹ کرتے ہوئے کہ وہ توقع کرتے ہیں کہ ٹیکنالوجی اگلے تین سالوں میں ان کے کاروباری ماڈلز کو متاثر کرے گی۔ ایک ایسی تعداد جو پہلے سے ٹیکنالوجی استعمال کرنے والوں میں 89% تک بڑھ جاتی ہے۔ واضح طور پر GenAI کی تبدیلی کی صلاحیت ایگزیکٹو فیصلہ سازوں کے لیے قابل قدر ثابت ہو رہی ہے، لیکن پائیدار، بڑے پیمانے پر اثر اب بھی اعتماد، گورننس، اور انضمام کی رکاوٹوں کو دور کرنے پر منحصر ہے۔