AI ایپلی کیشنز کی لہر ویتنام کے کئی شعبوں میں پھیل رہی ہے۔ متعدد کاروبار چیٹ بوٹس، اندرونی ڈیٹا سرچ سسٹمز، پروسیس آٹومیشن، اور AI سے چلنے والے ڈیٹا کے تجزیے میں لاگت کو بہتر بنانے اور پیداواری صلاحیت میں اضافے کی توقع کے ساتھ بہت زیادہ سرمایہ کاری کر رہے ہیں۔

لیکن اس متحرک تصویر کے پیچھے ایک شاذ و نادر ہی تذکرہ شدہ حقیقت ہے: AI پروجیکٹس آہستہ آہستہ ترک کیے جانے سے پہلے صرف ابتدائی چند مہینوں کے لیے کارآمد ہوتے ہیں۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ کاروبار کے پاس تعیناتی کے بعد سسٹم کو چلانے، نگرانی کرنے اور اسے بہتر بنانے کے لیے کافی مہارت رکھنے والی ٹیم کی کمی ہے۔

آپریشنل حکمت عملی کی کمی کی وجہ سے اے آئی کی تعیناتی ناکام ہو گئی۔
بہت سے ویتنامی کاروبار "اسے آزمائیں" کے رویے کے ساتھ AI سے رجوع کرتے ہیں۔ کچھ انفرادی محکموں میں چھوٹے پیمانے پر ٹولز لاگو کرتے ہیں لیکن ان میں مجموعی حکمت عملی، ڈیٹا پلاننگ، اور واضح طویل مدتی اہداف کی کمی ہے۔

بہت سے رہنما AI کے اطلاق کو حقیقی ڈیجیٹل تبدیلی کے ساتھ الجھاتے ہیں۔ کسٹمر سروس میں چیٹ بوٹس کو متعارف کروانا یا مواد کی تحریر میں مدد کے لیے AI کا استعمال یہ تاثر دے سکتا ہے کہ کوئی کاروبار اختراع کر رہا ہے، لیکن اگر بنیادی آپریشنل عمل تبدیل نہیں ہوتے ہیں تو یہ پائیدار مسابقت پیدا کرنے کے لیے کافی نہیں ہے۔

تصویر 1.png

AI کی حالت پر McKinsey کی QuantumBlack عالمی رپورٹ کے مطابق، تقریباً 5% تنظیمیں دراصل AI سے اہم اور پائیدار مالی فوائد حاصل کرتی ہیں۔ ان تنظیموں میں مشترکہ دھاگہ یہ ہے کہ وہ بیک وقت درجنوں پروجیکٹس میں خود کو پتلا نہیں پھیلاتے ہیں، بلکہ اس کے بجائے چند اسٹریٹجک اہداف پر توجہ مرکوز کرتے ہیں جو ان کے کاروباری آپریشنز کو متاثر کرنے کی سب سے بڑی صلاحیت رکھتے ہیں۔

دریں اثنا، بہت سے کاروبار پہلے ٹیکنالوجی میں سرمایہ کاری کرنے اور پھر بعد میں اسے لاگو کرنے کا طریقہ معلوم کرنے کے جال میں پھنس جاتے ہیں۔ اس کا نتیجہ یہ ہے کہ نظام کو کام میں لایا گیا ہے لیکن اس میں سرشار افراد، تاثیر کی پیمائش کے لیے KPIs، اور مسلسل اصلاحی احتساب کی کمی ہے۔ ابتدائی حوصلہ افزائی کے بعد، منصوبہ تیزی سے بھاپ سے باہر چلتا ہے.