AI کو ٹھوس چیز میں تبدیل کرنا۔

Hoai Nhon وارڈ (Gia Lai صوبہ) کا پبلک ایڈمنسٹریٹو سروس سینٹر لوگوں کی خدمت میں سائنس اور ٹیکنالوجی کا اطلاق کرتا ہے۔ (تصویر: MY HA)

تاہم، حقیقت میں، اس سفر کو اب بھی بہت سی "رکاوٹوں" کا سامنا ہے، کیونکہ بہت سی تنظیمیں اب بھی روایتی تجربے کی بنیاد پر کام کرتی ہیں، جب کہ AI ایپلی کیشنز بکھرے ہوئے، انفرادی انداز میں ترقی کر رہی ہیں، کنیکٹیویٹی اور مجموعی حکمت عملی کا فقدان ہے۔

اندرونی تبدیلی کے عوامل محدود ہیں۔

ویتنام میں زیادہ تر افراد اور کاروبار فی الحال صرف ایک کام کے لیے AI کا استعمال کر رہے ہیں، جو فوری نتائج فراہم کر رہے ہیں لیکن ابھی تک نظامی تبدیلیاں حاصل نہیں کر رہے ہیں۔

تھانہ نام فائر پروٹیکشن ٹیکنالوجی جوائنٹ سٹاک کمپنی کے ڈائریکٹر مسٹر ڈانگ ٹرنگ ہیو نے اشتراک کیا کہ کمپنی واضح طور پر AI کی عظیم صلاحیتوں اور فوائد کو تسلیم کرتی ہے، لیکن ابھی تک کمپنی کے وسیع پیمانے پر سرمایہ کاری نہیں کی ہے۔ فی الحال، AI صرف انفرادی محکموں میں استعمال کیا جا رہا ہے۔

مسٹر ہیو کے مطابق، بہت سے تبدیلی اور تربیتی پروگرام جن تک کاروبار فی الحال رسائی حاصل کر رہے ہیں وہ مہنگے ہیں اور صرف AI ٹولز کے بنیادی استعمال کی تعلیم پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔ وہ ہر صنعت کی تفصیلات پر غور نہیں کرتے ہیں، اور نہ ہی وہ مناسب AI حل تجویز کرنے کے عمل میں رکاوٹوں یا لاگت کی نااہلیوں کی نشاندہی کرتے ہیں۔ کاروبار اس وقت بڑے پیمانے پر سرمایہ کاری کرنے کے لیے تیار ہوتے ہیں جب ٹرانسفارمیشن اور ٹریننگ کنسلٹنگ فرم صحیح معنوں میں آپریشنز کو سمجھتی ہے، فوائد کا اندازہ لگا سکتی ہے، اور یہ ظاہر کرتی ہے کہ AI مناسب قیمت پر کام کرنے کے روایتی طریقوں کے مقابلے کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔

اسی طرح، مشاہدات سے پتہ چلتا ہے کہ کچھ ریاستی انتظامی ایجنسیاں، ڈیجیٹل تبدیلی میں ابتدائی دلچسپی ظاہر کرنے اور 2020 سے اپنے آپریشنز میں AI کو لاگو کرنے کے باوجود، پانچ سال سے زیادہ کے بعد بھی بنیادی آپریشنز میں تجرباتی مرحلے پر ہیں۔ بنیادی وجہ قانونی خطرات، ذمہ داری، اور جامع پیمانے پر AI کو پھیلاتے وقت سرمایہ کاری کی کارکردگی کے حوالے سے تنظیم کے رہنماؤں کی محتاط ذہنیت ہے۔

آرٹیفیشل انٹیلی جنس انسٹی ٹیوٹ کے ڈائریکٹر ایسوسی ایٹ پروفیسر، ڈاکٹر نگوین شوان ہوائی نے کہا: اے آئی کی تبدیلی کو اب بھی کئی جگہوں پر غلط سمجھا جاتا ہے، جسے خالصتاً تکنیکی منصوبے کے طور پر دیکھا جاتا ہے۔ بہت سی تنظیمیں ٹیکنالوجی کے پہلو پر بہت زیادہ توجہ مرکوز کرتی ہیں، یہ بھول جاتی ہیں کہ بنیادی مسئلہ ذہنیت کی تبدیلی میں مضمر ہے۔ حقیقت میں، اصطلاح دو حصوں پر مشتمل ہے: "AI" ٹیکنالوجی کی نمائندگی کرتا ہے اور، زیادہ اہم بات یہ ہے کہ "تبدیلی،" انسانی عوامل، نظام اور تنظیمی ثقافت کو شامل کرتی ہے۔ اگر تنظیمی رہنما AI کو پوری طرح سے نہیں سمجھتے ہیں، تو وہ غیر حقیقی توقعات قائم کریں گے یا تاثیر کی پیمائش کرنے میں ناکام رہیں گے، جس کی وجہ سے سرمایہ کاری کے غلط فیصلے ہوں گے۔ یہ ایک خطرناک رکاوٹ ہے کیونکہ قیادت کے فیصلے پورے تبدیلی کے عمل کی رہنمائی کرتے ہیں۔ سمجھ کی کمی ملازمین کو غیر محفوظ محسوس کرے گی، جس کی وجہ سے مزاحمت یا تعاون کا فقدان ہوگا، ٹیکنالوجی کو موثر ہونے سے روکے گا۔

AI کی تبدیلی کے عمل میں اہم مسئلہ ڈیٹا میں ہے — وہ عنصر جسے پورے نظام کا "زندگی کا خون" سمجھا جاتا ہے۔ تاہم، ایک طویل عرصے سے، محکموں اور اکائیوں کے درمیان ڈیٹا کے انتظام اور اشتراک میں بہت سی رکاوٹوں کا سامنا ہے۔ ایک عام مثال طبی معائنے اور علاج میں دھوکہ دہی کا خطرہ ہے: ایک مریض کو دو مختلف ہسپتالوں میں بروقت وارننگ حاصل کیے بغیر ایک ہی حالت کے لیے دو مختلف دوائیں تجویز کی جا سکتی ہیں، کیونکہ ڈیٹا حقیقی وقت میں منسلک اور مطابقت پذیر نہیں ہوتا ہے۔

ذہنیت اور آپریٹنگ طریقوں کو تبدیل کرنا۔

ماہرین کا خیال ہے کہ AI کی تبدیلی کو حقیقی معنوں میں موثر بنانے کے لیے، تنظیموں کو ایک ایسے تبدیلی پروگرام کی ضرورت ہے جو تنظیم کے کام کے کلچر اور آپریشنل طریقوں کو متاثر کرنے کے لیے کافی "گہرا،" "وسیع" اور "دیرپا" ہو۔

ویتنام سوشل انشورنس ( وزارت خزانہ ) کے تحت الیکٹرانک سوشل انشورنس اور ہیلتھ انشورنس پیمنٹ کنٹرول کے سینٹر کے ڈپٹی ڈائریکٹر مسٹر ٹو ہونگ لوونگ کا خیال ہے کہ AI کی تبدیلی صرف آئی ٹی ڈیپارٹمنٹ کے لیے ایک معاملہ نہیں ہے، بلکہ اس کے لیے لیڈروں سے لے کر پیشہ ور عملے تک اعلیٰ ترین سطح کے عزم کی ضرورت ہے، اور AI کی طرف ذہنیت میں تبدیلی، محض حوالہ یا سپورٹ پروگرام۔ واضح تبدیلی کے پروگرام، مضبوط سرمایہ کاری، اور بنیادی کاروباری عمل میں AI کا اطلاق کے ساتھ گہری سمجھ، طویل مدتی وژن، اور فیصلہ کن قیادت، نظام کے اندر AI تبدیلی کے عمل کی کامیابی کا تعین کرے گی۔

ایسوسی ایٹ پروفیسر، ڈاکٹر Nguyen Xuan Hoai کا استدلال ہے کہ، بدلتے ہوئے عمل اور کام کرنے کے طریقوں کے تناظر میں، تبدیلی کے پروگراموں کو افراد کے تاثرات، مہارتوں اور فیصلہ سازی کے طریقوں کو تبدیل کرنے پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت ہے، روایتی تجربے کی بنیاد سے ڈیٹا پر مبنی اور AI پر مبنی نقطہ نظر کی طرف۔ اس کے ساتھ ہی، لوگوں کے درمیان اور لوگوں اور AI کے درمیان موثر تعاون کے لیے اصول قائم کرنا ضروری ہے۔ یہ ڈیٹا پر مبنی تنظیمی ثقافت کی تعمیر کی بنیاد ہے — ڈیٹا کو مرکز میں رکھنا اور AI (AI-first) کو ترجیح دینا۔

عملے کے لیے تبدیلی کے انتظام کی حمایت کرنے کے لیے، عمل درآمد فیصلہ کن ہونا چاہیے۔ مخصوص اعداد و شمار کے ساتھ ٹریکنگ اور مینجمنٹ ٹیبلز بنائیں، اور روزمرہ کے کام میں تبدیلی کے عمل کے دوران تخلیق کردہ مصنوعات اور ٹیکنالوجیز کا فائدہ اٹھائیں اور ان کو مربوط کریں۔ ڈیٹا کے ساتھ براہ راست اور باقاعدگی سے کام کرنے سے ٹیم کے اندر ڈیٹا پر مبنی ذہنیت تیار کرنے میں مدد ملے گی۔

FPT Smart Cloud، FPT گروپ کے انفارمیشن سیکیورٹی کے ماہر مسٹر Phan Phu Thuan کے مطابق، صرف عملی تجربے اور باقاعدہ فیڈ بیک کے ذریعے ملازمین مسلسل بدلتے ہوئے AI ماحول میں مسائل حل کرنے اور تخلیقی صلاحیتوں کو فروغ دے سکتے ہیں۔ کاروباری اداروں کے لیے جو ایک مناسب روڈ میپ کے مطابق AI تبدیلی کو لاگو کرنے کی ضرورت ہے، یہ مشورہ دیا جاتا ہے کہ وہ اعتدال کے سائز کے منصوبوں کے ساتھ شروع کریں لیکن انہیں اچھی طرح اور مؤثر طریقے سے لاگو کریں، حقیقی دنیا کے نتائج کی پیمائش کریں، عمل درآمد کے عمل سے سیکھیں، اور پھر آہستہ آہستہ پھیلیں۔ حقیقی تبدیلی صرف اس وقت ہوتی ہے جب کوئی ادارہ اپنی ذہنیت اور ثقافت سے اپنے کاروباری کاموں کے مرکز میں تبدیل ہونے کے لیے تیار ہو۔ حتمی مقصد ایک ایسی تنظیم بننا ہے جہاں AI بعد میں شامل کی جانے والی کوئی چیز نہیں ہے بلکہ شروع سے ہی آپریٹنگ ماڈل کا ایک لازم و ملزوم حصہ ہے – ایک AI-Native تنظیم۔

QUANG HUY

ماخذ: https://nhandan.vn/chuyen-doi-ai-di-vao-thuc-chat-post940537.html