ماہر: 'ڈیجیٹل ٹرانسفارمیشن' ختم نہیں ہوئی، 'AI ٹرانسفارمیشن' آچکی ہے۔

ماہرین کا کہنا ہے کہ اگرچہ بہت سی تنظیموں نے ابھی تک ڈیجیٹل تبدیلی کا عمل مکمل کرنا ہے، AI تبدیلی کی لہر اس سے بھی زیادہ تیز رفتاری سے 'تیز' ہوگئی ہے۔

ڈاکٹر Le Hoanh Su - ہیڈ آف انفارمیشن سسٹمز ڈیپارٹمنٹ، یونیورسٹی آف اکنامکس اینڈ لاء - 'ڈیجیٹل ٹرانسفارمیشن' اور 'AI ٹرانسفارمیشن' کے بارے میں شیئر کرتے ہیں - تصویر: TRONG NHAN

27 اکتوبر کو، یونیورسٹی آف اکنامکس اینڈ لاء (UEL) نے ایک سیمینار "فرام ڈیجیٹل ٹرانسفارمیشن سے AI ٹرانسفارمیشن تک: اسکولوں اور کاروباروں کے درمیان تعاون کا ماڈل" اور ایک ورکشاپ "Application of AI for human ریسورس مینیجرز" کا انعقاد کیا، جس میں بہت سے ملکی اور غیر ملکی ماہرین نے شرکت کی۔

ڈاکٹر لی ہونہ سو - شعبہ انفارمیشن سسٹمز، یونیورسٹی آف اکنامکس اینڈ لاء (ہو چی منہ سٹی نیشنل یونیورسٹی) کے سربراہ - نے کہا: "ڈیجیٹل تبدیلی پہلا قدم ہے، لیکن اے آئی کی تبدیلی حقیقی چھلانگ ہے۔"

اگر ڈیجیٹل تبدیلی تنظیموں کو زیادہ موثر طریقے سے کام کرنے میں مدد کرتی ہے، تو AI تبدیلی کو ایک اور قدم آگے بڑھانے کی ضرورت ہے، تاکہ سسٹم سیکھ سکیں، خود کو ایڈجسٹ کر سکیں اور فیصلے کر سکیں۔

ویتنام میں ڈاکٹر لی ہونہ سو نے کہا کہ بہت سے یونٹس اب بھی ڈیجیٹل تبدیلی کے عمل میں ہیں، لیکن اب انہیں اے آئی کی تبدیلی کا سامنا کرنا پڑے گا جو انتہائی تیزی سے جاری ہے۔

آپریشنز، مینجمنٹ اور ریسرچ میں اے آئی کے اطلاق کے علاوہ تربیت بھی ہے۔ یونیورسٹی کے ماحول میں، اگر طلباء ٹیکنالوجی کو سمجھنا اور اس کا ساتھ دینا نہیں سیکھتے ہیں تو AI کی تبدیلی نہیں ہوگی۔

"AI کسی نئی قسم کی مہارت پر نہیں رکتا، بلکہ سیکھنے اور کام کرنے کی ایک نئی زبان ہے،" ڈاکٹر لی ہونہ سو نے زور دیا۔

انہوں نے یونیورسٹی کی ترتیب میں "ٹریننگ" اور "کوچنگ" AI کے درمیان فرق پر بھی زور دیا۔ تربیت سکھانا ہے کہ کچھ کیسے کرنا ہے؛ کوچنگ لوگوں کے سوچنے کے انداز کو تبدیل کرنے میں مدد کر رہی ہے۔

ایک مسلسل ترقی پذیر AI ماحول میں، صرف کوچنگ، تجربے اور تاثرات کے ذریعے سیکھنا، سیکھنے والوں کو مسائل حل کرنے، تخلیقی صلاحیتوں اور موافقت پیدا کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔

بین الاقوامی نقطہ نظر سے، مسٹر ڈیرل چنگ - JDI گروپ، سنگاپور کے بزنس ڈائریکٹر - نے ایک انتباہ شامل کیا: "سب سے بڑا خطرہ یہ نہیں ہے کہ AI انسانوں کی جگہ لے لے، لیکن یہ کہ اگر انسان وقت پر نہیں سیکھتے تو وہ متروک ہو جاتے ہیں۔"

ان کے مطابق، تعلیم AI کی تبدیلی میں سب سے آگے ہے۔ سنگاپور میں، انفرادی کورسز پڑھانے کے بجائے، حکومت "AI for everyone" ماڈل کو نافذ کر رہی ہے، جس سے طلباء، کاروباری اداروں اور کارکنوں کے لیے AI کی مہارت کو مقبول بنایا جا رہا ہے۔

صرف چند سالوں کے بعد، یہاں کے 95% سے زیادہ کاروبار ڈیجیٹائز ہو چکے ہیں اور تقریباً 15% نے اپنے کاموں میں AI کا اطلاق شروع کر دیا ہے۔

انہوں نے کہا کہ سنگاپور میں جو چیز AI کو کامیاب بناتی ہے وہ سامان نہیں بلکہ ذہنیت ہے۔

طلباء کے لیے، تنقیدی سوچنے، تعاون کرنے اور لچکدار ہونے کی صلاحیت کے ساتھ ڈیجیٹل روانی بھی اہم ہے۔

کام کرنے والے لوگوں کے لیے، ترقی کی سمت "انسانی وسائل کو کم کرنے کے لیے آٹومیشن" نہیں ہے، بلکہ "انسانی صلاحیت میں اضافہ" ہے، یہ سیکھنا ہے کہ کس طرح بہتر فیصلے کرنے کے لیے AI کے ساتھ کام کرنا ہے۔

پوکیونگ یونیورسٹی (جنوبی کوریا) کے پروفیسر کی ریونگ کوون نے مشورہ دیا کہ یونیورسٹیوں کو اپنی تدریس میں عملی AI پروجیکٹس کو شامل کرنے کی ضرورت ہے تاکہ طلباء ڈیٹا سے درخواست تک کے پورے عمل کو سمجھ سکیں۔

پروفیسر کی ریونگ کوون نے کہا، "ہمیں طلباء کو نہ صرف AI سیکھنا، بلکہ AI کرنا بھی سکھانا چاہیے۔ علم کو سماجی قدر میں بدلنے کا یہی طریقہ ہے۔"

مسٹر ڈیرل چنگ - جے ڈی آئی گروپ کے بزنس ڈائریکٹر - سنگاپور میں اے آئی تیار کرنے میں اپنے تجربے کا اشتراک کررہے ہیں - تصویر: ٹرونگ این۔

AI تربیت میں بہت سے انقلابات پیدا کرتا ہے۔

ایسوسی ایٹ پروفیسر ڈاکٹر Nguyen Anh Phong، ہیڈ آف دی فیکلٹی آف فنانس اینڈ بینکنگ، یونیورسٹی آف اکنامکس اینڈ لاء (ہو چی منہ سٹی نیشنل یونیورسٹی) نے کہا کہ AI مالیاتی صنعت میں ایک انقلاب برپا کر رہا ہے۔

اس نے اور اس کی تحقیقی ٹیم نے ویتنام میں 650 سے زیادہ درج کمپنیوں کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے مالیاتی رپورٹنگ کے فراڈ کا پتہ لگانے کے لیے مشین لرننگ ماڈل کو تربیت دی۔

نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ مصنوعی نیورل نیٹ ورک (ANN) اور XGBoost تقریباً 98% کی درستگی حاصل کرتے ہیں، جس سے آڈیٹنگ، رسک مینجمنٹ اور مارکیٹ کی شفافیت میں AI کو لاگو کرنے کے امکانات کھل جاتے ہیں۔

لیکن اہم بات، انہوں نے کہا، طلباء کو AI کو فیصلہ سازی کے سوچنے کے طریقہ کار کے طور پر دیکھنا سکھانا ہے، نہ کہ صرف ایک پروگرامنگ ٹول۔

مسٹر فونگ نے "فنانس میں فراڈ تجزیہ" پر کورسز کی ایک سیریز بنانے کی تجویز پیش کی، جہاں فنانس کے طلبا ڈیٹا کو پڑھنا، الگورتھم کو سمجھنا اور ٹیکنالوجی کے ساتھ اخلاقی ذمہ داری منسلک کرنا سیکھتے ہیں۔

ان کے مطابق، آج کے فنانس کے طلباء کو ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے رپورٹس کو پڑھنے اور سمجھنے اور AI ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے ان کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت سے لیس ہونے کی ضرورت ہے۔ کیونکہ اگرچہ AI غلطیوں کا پتہ لگا سکتا ہے، لیکن صرف انسان ہی ان غلطیوں کے پیچھے وجوہات کی وضاحت کر سکتے ہیں۔

وزن

ماخذ: https://tuoitre.vn/chuyen-gia-chuyen-doi-so-chua-qua-chuyen-doi-ai-da-toi-20251027144239506.htm