نئے پروڈکٹس بنانے کے لیے AI کی تلاش اور اس کا اطلاق کرتے وقت کاروباروں کو 'اپنا راستہ خود کھولنے' کی ضرورت ہوتی ہے۔

جنریٹو اے آئی گیم بدلنے والی ٹیکنالوجی کے طور پر ابھری ہے جو صنعتوں کی وسیع رینج میں انقلاب لانے کا وعدہ کرتی ہے۔

حالیہ سمارٹ بینکنگ 2023 میں اشتراک کرتے ہوئے، ماہرین نے اس بات پر اتفاق کیا کہ ڈیٹا کاروباری ترقی کے لیے اتپریرک ہے۔

تاہم، ڈیٹا نئی ٹیکنالوجی، خاص طور پر مصنوعی ذہانت - AI ٹیکنالوجی کے تعاون کے بغیر اثاثہ نہیں بن سکتا۔

درخواست جس نے پیدائش 2.jpg بنائی — جنریٹو AI کی تیز رفتار ترقی "ڈیٹا گیم" کے لیے ایک نئے دور کا آغاز کرے گی۔ (مثال: Unsplash)

AI کاروباری ڈیٹا کو بطور ان پٹ استعمال کرتا ہے، لیکن AI صرف اس وقت اپنی طاقت کو زیادہ سے زیادہ بنائے گا جب کاروبار ایک جدید ڈیٹا مینجمنٹ سسٹم قائم کریں گے۔ EY کنسلٹنگ ویتنام جوائنٹ اسٹاک کمپنی (EY Consulting VN) کے بورڈ آف ڈائریکٹرز کی چیئر وومن محترمہ Nguyen Thuy Duong نے کہا ، "جنریٹیو AI کی مضبوط اور دھماکہ خیز ترقی ڈیٹا 'گیم' کے لیے بالکل نئے دور کا آغاز کرے گی۔

جنریٹو AI کا استحصال کرنے والے کاروبار کے مسئلے پر گفتگو کرتے ہوئے، ایسوسی ایٹ پروفیسر فام کانگ ہیپ، تخلیقی کاروبار کے شعبے کے سربراہ، فیکلٹی آف بزنس کے قائم مقام ڈپٹی ڈین، RMIT یونیورسٹی ویتنام نے کہا: جنریٹو AI کی طاقت کا فائدہ اٹھانا کسی ایک فارمولے کی پیروی نہیں کرتا ہے بلکہ اس کا انحصار ہر کاروبار کی نوعیت اور اس کے مشترکہ مقصد کے طور پر ہوتا ہے۔ ایسوسی ایٹ پروفیسر فام کانگ ہیپ نے نوٹ کیا کہ "کاروباریوں کو اس بات کو ذہن میں رکھنے کی ضرورت ہے کہ وہ تخلیقی AI کے ساتھ اپنی راہ ہموار کریں۔"

ایسوسی ایٹ پروفیسر فام کونگ ہیپ، تخلیقی کاروبار کے شعبے کے سربراہ، اسکول آف بزنس کے قائم مقام ڈپٹی ڈین، RMIT یونیورسٹی ویتنام۔ (تصویر: ہوانگ نگوک)

ایک عام غلط فہمی، ماہر کے مطابق، یہ ہے کہ تخلیقی AI انسانوں کو مہارت سے بدل سکتا ہے۔ درحقیقت، زیادہ تر ملازمتوں کے لیے میکانکی طور پر دہرائے جانے والے کاموں اور انسانی فیصلے پر مبنی نفیس کاموں کے امتزاج کی ضرورت ہوتی ہے۔

اس کے علاوہ، کاروباری اداروں کو یہ بھی سمجھنے کی ضرورت ہے کہ AI انضمام کا سفر کوئی سیدھی لکیر نہیں ہے جس سے ہر کاروبار گزرتا ہے، لہذا ہر کمپنی کو حکمت عملی کو مربوط کرنے اور تیاری کے مناسب اقدامات کرنے کے لیے تخلیق کرنے کے لیے AI کا اطلاق کرتے وقت مخصوص اہداف کا تعین کرنا چاہیے۔

مثال کے طور پر، نیوز سائٹس خبروں کی کہانیوں کو تیزی سے ڈرافٹ کرنے کے لیے جنریٹو AI کا استعمال کر سکتی ہیں، جبکہ اشتہاری ایجنسیاں تخلیقی اشتہاری نعرے لکھتے وقت اس ٹیکنالوجی کو آئیڈییشن مرحلے میں استعمال کر سکتی ہیں۔ RMIT یونیورسٹی ویتنام کے ماہر نے تجزیہ کیا ، "AI استعمال کرنے کے لیے ان کے اہداف مختلف ہیں، نیوز سائٹس کو رفتار کی ضرورت ہوتی ہے جب کہ اشتہاری ایجنسیوں کو تخلیقی صلاحیتوں کی ضرورت ہوتی ہے جو ان کے برانڈ کے مطابق ہو۔ نہ ہی صحیح AI اپروچ کے بغیر مطلوبہ نتائج حاصل کر سکتے ہیں،" RMIT یونیورسٹی ویتنام کے ماہر نے تجزیہ کیا۔

کاروبار کس طرح مؤثر طریقے سے جنریٹو AI کا اطلاق کر سکتے ہیں؟

جنریٹو AI کو لاگو کرنے والے کاروبار کی کہانی کی گہرائی میں جاتے ہوئے، ایسوسی ایٹ پروفیسر فام کونگ ہیپ نے نشاندہی کی کہ کمپنیوں کو AI کو انسانی مہارتوں کے ساتھ جوڑنے اور جنریٹو AI کا اطلاق کرتے وقت واضح کاروباری اہداف کی وضاحت کرنے کی ضرورت ہے۔

فیکلٹی آف بزنس، RMIT یونیورسٹی ویتنام کے ماہر کے مطابق، تنظیم کے اہداف کے مطابق AI کے نفاذ کو حکمت عملی بنانے اور ایڈجسٹ کرنے میں کاروبار کی مدد کرنے کے لیے، کاروبار AI کو مربوط کرتے وقت کاروباری محرکات کی درجہ بندی کر سکتے ہیں۔ 2 معیارات کی بنیاد پر درجہ بندی کی جا سکتی ہے: موجودہ مہارتوں کو تبدیل کرنے یا بڑھانے میں AI کا کردار اور AI ایپلیکیشنز جن کا مقصد اندرونی یا گاہک ہے۔

سب سے پہلے، کاروباری اداروں کو یہ طے کرنا چاہیے کہ آیا انہیں جس AI ٹیکنالوجی کی ضرورت ہے وہ موجودہ مہارتوں کی جگہ لے لے گی یا ان میں اضافہ کرے گی۔ مہارتوں کو بڑھانے کے لیے AI کا اطلاق کرنے کے لیے، کاروباری اداروں کو مناسب تربیتی پروگرام، فیڈ بیک میکانزم، اور کارکردگی کی پیمائش کے نظام تیار کرنے کی ضرورت ہے۔

اس کے برعکس، مہارتوں کو تبدیل کرنے کے لیے AI متعارف کرواتے وقت، کاروباری اداروں کو ایک جامع حکمت عملی کی ضرورت ہوتی ہے جو تنظیمی ترقی کی سوچ، کیریئر کی منتقلی کی حمایت، اور ہنگامی منصوبہ بندی پر مرکوز ہو۔

"سوئس آٹو بس پروجیکٹ، جس کا مقصد بس ڈرائیوروں کو AI کنٹرول والی گاڑیوں سے تبدیل کرنا ہے، ایک عام مثال ہے۔ AI کو کامیابی کے ساتھ مربوط کرنے کے لیے، کمپنی کے ملازمین کو تکنیکی تبدیلیوں کے مطابق ڈھالنا چاہیے، اور کمپنی کو غیر متوقع رکاوٹوں کے لیے ہنگامی منصوبہ بنانے کی ضرورت ہے، جیسے کہ انسانی بیک اپ ڈرائیوروں کو لیس کرنا،" Mr. Hiep cited.

ماہرین تجویز کرتے ہیں کہ زیادہ سے زیادہ کارکردگی حاصل کرنے کے لیے انسانی ماہرین اور AI کے درمیان ہم آہنگی کو یقینی بنانے کے لیے کاروباری اداروں کو اپنی حکمت عملیوں کو ٹھیک کرنے کی ضرورت ہے۔ (مثال: پیکسلز)

دوسرا معیار - چاہے AI کو داخلی طور پر لاگو کرنا ہے یا صارفین پر - بھی ایک مختلف نقطہ نظر کی ضرورت ہے۔ اگر آپ صارفین پر AI لاگو کرنا چاہتے ہیں، تو آپ کو AI تحقیق میں سب سے آگے ہونا، صارف کے مرکز ڈیزائن پر زور دینا، اور گاہک کی ضروریات کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔ سیلف ڈرائیونگ کاریں تیار کرنے میں Tesla کی مثال لیں: انہیں AI جدت طرازی میں سب سے آگے ہونا چاہیے، صارف پر مبنی ڈیزائن کو ترجیح دینا چاہیے، اور اپنی مصنوعات کو مارکیٹ میں حکمت عملی کے ساتھ پوزیشن میں رکھنا چاہیے۔

ماہر Pham Cong Hiep کے مطابق، اندرونی عمل کو ہموار کرنے کے لیے AI کے استعمال کی صورت میں، توجہ بدل جاتی ہے۔ اس وقت، کاروباری رہنماؤں کو ملازمین کے ڈیٹا کے تجزیہ اور تشریح کی مہارتوں کو ترقی دینے کو ترجیح دینی چاہیے۔

ایک اور اہم کام منتقلی کا مؤثر طریقے سے انتظام کرنا، ملازمین کو نئے AI ٹولز کے ساتھ موافقت اور تعاون کرنے میں مدد کرنا ہے۔

اس طرح کے عمل کو اعداد و شمار کی تشریح میں انتہائی ہنر مند کارکنوں کی ضرورت ہوتی ہے، نیز قیادت کی ٹیم کی جانب سے اچھی طرح سے متعین تبدیلی کے انتظام کی حکمت عملیوں کی ضرورت ہوتی ہے۔

"AI انسانی مہارت اور آٹومیشن کے درمیان نازک توازن کے بارے میں ہے۔ AI کو کسی تنظیم میں ضم کرنے کے لیے ایک ہی سائز کا کوئی فارمولہ نہیں ہے؛ یہ کاروباری اہداف، انسانی کام کو مکمل کرنے یا تبدیل کرنے میں AI کا کردار، اور AI ایپلیکیشن کی توجہ کے لحاظ سے مختلف ہوتا ہے،" ماہر Pham Cong Hiep نے زور دیا۔

اطلاعات اور مواصلات کی وزارت ایک بڑے ویتنامی زبان کی ماڈلنگ ٹیکنالوجی پلیٹ فارم کی ترقی کو فروغ دیتی ہے ۔ وزارت اطلاعات اور مواصلات کا مقصد ہے کہ 2025 تک، ویتنام کے پاس کم از کم ایک بڑا ویتنامی زبان کی ماڈلنگ ٹیکنالوجی پلیٹ فارم ہوگا، جو دوسرے مصنوعی ذہانت کے ایپلی کیشن پلیٹ فارمز کے لیے خدمات فراہم کرنے کے قابل ہو گا۔

ماخذ