ٹیکنالوجی کی دنیا ہمیشہ اگلی بڑی چیز کے سحر میں مبتلا رہتی ہے، اور اس وقت، تمام تر توجہ DeepSeek پر مرکوز ہے۔ اس چینی مصنوعی ذہانت (AI) فرم نے یقینی طور پر ہلچل مچا دی ہے، اعلیٰ معیار کے، اوپن سورس لارج لینگویج ماڈلز (LLMs) پیش کر کے جس نے انڈسٹری میں لہریں پیدا کر دی ہیں۔ پنڈت، پالیسی ساز، اور ٹیک ایگزیکٹوز شدت سے اس کے مضمرات پر بحث کر رہے ہیں۔ کیا یہ عالمی AI طاقت کے توازن میں ایک زبردست تبدیلی کا اشارہ ہے؟ کیا U.S. کے غلبے کا دور ختم ہو رہا ہے؟ DeepSeek کا اوپن سورس نقطہ نظر جدت طرازی کے مستقبل کے راستے کے لیے کیا معنی رکھتا ہے؟
یہ بلاشبہ دلچسپ سوالات ہیں۔ پھر بھی، تازہ ترین الگورتھمک عجوبے کے گرد قیاس آرائیوں اور جوش و خروش کے اس طوفان کے درمیان، ایک کہیں زیادہ اہم نکتہ بڑی حد تک نظر انداز کیا جا رہا ہے۔ DeepSeek، اپنی متاثر کن صلاحیتوں کے باوجود، بنیادی طور پر تیزی سے پھیلتے ہوئے AI ٹول باکس میں محض ایک اور ٹول ہے۔ اہم مسئلہ یہ نہیں ہے کہ کون سا مخصوص ماڈل فی الحال کارکردگی کے بینچ مارکس میں سب سے آگے ہے۔ کہیں زیادہ سنجیدہ حقیقت، اور وہ چیلنج جو بورڈ رومز اور حکمت عملی کے اجلاسوں میں زیر بحث ہونا چاہیے، وہ تلخ حقیقت ہے کہ کمپنیوں کا صرف ایک چھوٹا سا حصہ – مبینہ طور پر صرف 4% – اپنی AI سرمایہ کاری کو ٹھوس، قابل ذکر کاروباری قدر میں کامیابی سے تبدیل کر پا رہا ہے۔ DeepSeek کے گرد گونج ایک ضمنی شو ہے؛ اصل معاملہ مؤثر نفاذ کی جدوجہد ہے۔
نئے ماڈلز کی دلکشی: DeepSeek (اور دیگر) کیوں سرخیاں بٹورتے ہیں
یہ بات مکمل طور پر قابل فہم ہے کہ DeepSeek جیسی پیشرفت اتنی زیادہ توجہ کیوں حاصل کرتی ہے۔ یہ بیانیہ مجبور کرنے والا ہے، جو ٹیک اور کاروباری برادریوں میں گونجنے والے کئی کلیدی موضوعات کو چھوتا ہے:
- بدلتا ہوا جیو پولیٹیکل منظرنامہ: DeepSeek کا ظہور بہت سے لوگوں کے نزدیک اس بات کا قوی ثبوت ہے کہ چین تیزی سے AI کے پیروکار سے ایک مضبوط رہنما میں تبدیل ہو رہا ہے۔ یہ اس اہم میدان میں امریکی تکنیکی بالادستی کے بارے میں دیرینہ مفروضوں کو چیلنج کرتا ہے اور عالمی سطح پر مستقبل کے مقابلے اور تعاون کے بارے میں پیچیدہ سوالات اٹھاتا ہے۔ ان کی پیداوار کی رفتار اور معیار قومی صلاحیتوں کا از سر نو جائزہ لینے پر مجبور کرتے ہیں۔
- مظاہرہ شدہ مسابقتی قابلیت: بینچ مارکس جھوٹ نہیں بولتے۔ DeepSeek کے ماڈلز OpenAI اور Google جیسے قائم مغربی اداروں کی پیشکشوں کا مقابلہ کر رہے ہیں، اور بعض صورتوں میں ان سے آگے نکل رہے ہیں۔ یہ اس بات کا ایک طاقتور مظاہرہ ہے کہ جدید ترین AI کی ترقی صرف Silicon Valley کے بڑے اداروں کا ڈومین نہیں ہے۔ یہ ثابت کرتا ہے کہ پیچیدہ ماڈلز قابل ذکر کارکردگی اور ممکنہ طور پر پہلے سوچے گئے سے کم وسائل کے خرچ کے ساتھ انجینئر کیے جا سکتے ہیں۔
- کھلے پن کو اپنانا: ایک ایسے منظر نامے میں جو اکثر ملکیتی، بند نظاموں کی خصوصیت رکھتا ہے، DeepSeek کا اوپن سورس اصولوں سے وابستگی نمایاں ہے۔ یہ نقطہ نظر ایک زیادہ باہمی تعاون پر مبنی ماحولیاتی نظام کو فروغ دیتا ہے، ممکنہ طور پر عالمی سطح پر جدت طرازی کی رفتار کو تیز کرتا ہے کیونکہ دنیا بھر کے محققین اور ڈویلپرز ان کے کام پر تعمیر کر سکتے ہیں۔ یہ بہت سے معروف مغربی ماڈلز کی ‘بلیک باکس’ نوعیت سے بالکل متصادم ہے، جو AI کی ترقی میں شفافیت اور رسائی کے بارے میں بحث کو ہوا دیتا ہے۔
- ثقافتی دقیانوسی تصورات کو چیلنج کرنا: DeepSeek کی کامیابی براہ راست ان پرانے بیانیوں کا مقابلہ کرتی ہے جنہوں نے پہلے چینی جدت طرازی کی گہرائی اور اصلیت کو کم سمجھا ہو گا۔ یہ تکنیکی ترقی کے لیے ایک الگ راستہ دکھاتا ہے، جو ممکنہ طور پر مختلف تحقیقی ترجیحات، انجینئرنگ ثقافتوں، یا قومی حکمت عملیوں میں جڑا ہوا ہے، جو عالمی جدت طرازی کی حرکیات کا از سر نو جائزہ لینے کا باعث بنتا ہے۔
- تکنیکی پابندیوں سے نمٹنا: DeepSeek کی تیز رفتار ترقی جاری کوششوں کے باوجود ہوئی ہے، بنیادی طور پر U.S. کی طرف سے، چین کی جدید سیمی کنڈکٹر ٹیکنالوجی تک رسائی کو محدود کرنے کی۔ یہ برآمدی کنٹرولز کو AI کی قیادت کو یقینی طور پر کم کرنے کے لیے استعمال کرنے میں موروثی مشکلات کو واضح کرتا ہے، یہ تجویز کرتا ہے کہ ذہانت اور متبادل طریقے اکثر ایسی پابندیوں کو نظرانداز کر سکتے ہیں، خاص طور پر سافٹ ویئر اور الگورتھمک ترقی کے دائرے میں۔
- لاگت کی کارکردگی کو اجاگر کرنا: رپورٹس بتاتی ہیں کہ DeepSeek کچھ مغربی ہم منصبوں کے مقابلے میں نمایاں طور پر کم لاگت پر اپنی اعلیٰ کارکردگی کی سطح حاصل کر رہا ہے۔ یہ مسابقتی منظر نامے میں ایک نئی جہت متعارف کراتا ہے، جس میں AI کی دوڑ میں کارکردگی اور وسائل کی اصلاح کو اہم عوامل کے طور پر زور دیا جاتا ہے۔ یہ فلکیاتی سرمائے کی سرمایہ کاری کے بغیر طاقتور AI تیار کرنے کے لیے ایک ممکنہ نیا معیار قائم کرتا ہے۔
- تحقیقی طاقت کو اجاگر کرنا: خود ماڈلز سے ہٹ کر، DeepSeek کی کامیابیاں چین سے شروع ہونے والی بنیادی AI تحقیق میں بڑھتی ہوئی طاقت اور اثر و رسوخ کی عکاسی کرتی ہیں۔ یہ ایک گہری تبدیلی کا اشارہ دیتا ہے، جو ٹیلنٹ کی ایک مضبوط پائپ لائن اور مصنوعی ذہانت کی نظریاتی بنیادوں کو آگے بڑھانے پر قومی توجہ کی نشاندہی کرتا ہے۔
جبکہ ان میں سے ہر ایک نکتہ بحث اور تجزیے کا متقاضی ہے، وہ اجتماعی طور پر زیادہ فوری اور اہم آپریشنل چیلنج سے توجہ ہٹاتے ہیں۔ ان میں سے کوئی بھی پیشرفت بنیادی طور پر اس میکانکس کو تبدیل نہیں کرتی کہ مصنوعی ذہانت کاروباری تناظر میں کس طرح قدر پیدا کرتی ہے۔ نئے ماڈلز کی چمک کامیاب تعیناتی کے لیے درکار محنت کو دھندلا دیتی ہے۔ تلخ حقیقت باقی ہے: تنظیموں کی اکثریت AI کو تجرباتی لیبز سے بنیادی عمل میں منتقل کرنا انتہائی مشکل پا رہی ہے جہاں یہ بامعنی منافع پیدا کر سکے۔
کمرے میں ہاتھی: AI کا واضح نفاذ کا خلا
جبکہ ٹیک پریس LLM کی کارکردگی میں ہر اضافی بہتری کو بے تابی سے کور کرتا ہے اور مصنوعی عمومی ذہانت (artificial general intelligence) کی دوڑ کے بارے میں قیاس آرائیاں کرتا ہے، زیادہ تر کمپنیوں کے اندر ایک بہت کم گلیمرس حقیقت سامنے آتی ہے۔ AI کے جوش و خروش سے AI سے چلنے والے نتائج تک کا سفر توقع سے کہیں زیادہ خطرناک ثابت ہو رہا ہے۔ متعدد مطالعات اور صنعتی تجزیے ایک تشویشناک تصویر پر متفق ہیں:
- AI کی تلاش کرنے والی کمپنیوں کی ایک قابل ذکر اکثریت ابتدائی مراحل میں پھنسی ہوئی ہے۔ انہوں نے شاید پروف آف کانسیپٹ (proofs-of-concept) کیے ہوں یا الگ تھلگ پائلٹ پروجیکٹس شروع کیے ہوں، لیکن یہ اقدامات شاذ و نادر ہی وسیع تر کارروائیوں میں پیمانے یا بامعنی طور پر ضم ہوتے ہیں۔ اندازے بتاتے ہیں کہ شاید صرف 22% کے لگ بھگ ان ابتدائی مراحل سے آگے کچھ قابل مظاہرہ قدر نکالنے میں کامیاب ہوئے ہیں۔
- اپنی AI سرمایہ کاری سے واقعی خاطر خواہ، گیم بدلنے والے کاروباری اثرات حاصل کرنے والا گروہ خطرناک حد تک چھوٹا ہے۔ مسلسل حوالہ دیا جانے والا اعداد و شمار محض 4% کے لگ بھگ منڈلاتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ AI میں سرمایہ کاری کرنے والی ہر پچیس کمپنیوں میں سے، شاید صرف ایک ہی ٹیکنالوجی کی صلاحیت کے مطابق اہم اسٹریٹجک یا مالی فوائد حاصل کر رہی ہے۔
AI کے وعدے اور اس کے عملی اطلاق کے درمیان اس حیران کن تضاد کا کیا سبب ہے؟ وجوہات کثیر جہتی ہیں، لیکن ایک مرکزی موضوع ابھرتا ہے: خود ٹیکنالوجی پر توجہ مرکوز کرنا، بجائے اس کے کہ اسے مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے درکار اسٹریٹجک اور آپریشنل تبدیلیوں پر۔ کمپنیاں تازہ ترین ماڈل کی صلاحیتوں سے مسحور ہو جاتی ہیں – چاہے وہ DeepSeek، OpenAI، Google، Anthropic، یا کسی دوسرے فراہم کنندہ سے ہو – بجائے اس کے کہ عملدرآمد کی سخت محنت پر پوری توجہ مرکوز کریں۔
یہ “پائلٹ پرگیٹری” (pilot purgatory) کا رجحان کئی عام خرابیوں سے پیدا ہوتا ہے:
- واضح حکمت عملی کا فقدان: AI اقدامات کو حل کرنے کے لیے کسی اچھی طرح سے متعین کاروباری مسئلے یا اس بات کے واضح وژن کے بغیر شروع کیا جاتا ہے کہ ٹیکنالوجی کس طرح قدر پیدا کرے گی۔
- چمکدار اشیاء کا پیچھا کرنا: وسائل ہر نئے ماڈل یا تکنیک کے ساتھ تجربہ کرنے کی طرف موڑ دیے جاتے ہیں جو سامنے آتے ہیں، بجائے اس کے کہ ثابت شدہ حلوں کو تعینات کرنے اور پیمانے پر توجہ مرکوز کی جائے۔
- ناکافی ڈیٹا فاؤنڈیشن: گندے، الگ تھلگ، یا ناقابل رسائی ڈیٹا کے اوپر AI کو نافذ کرنے کی کوششیںکی جاتی ہیں، جس کے نتیجے میں خراب کارکردگی اور ناقابل اعتبار نتائج برآمد ہوتے ہیں۔
- مہارت کا فرق اور مزاحمت: افرادی قوت میں AI ٹولز کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے ضروری مہارتوں کی کمی ہو سکتی ہے، یا کام کرنے کے نئے طریقوں کو اپنانے کے لیے ثقافتی مزاحمت ہو سکتی ہے۔
- انضمام کی پیچیدگی کو کم سمجھنا: AI کو موجودہ ورک فلوز اور سسٹمز میں شامل کرنے کے تکنیکی اور تنظیمی چیلنجز کو اکثر کم سمجھا جاتا ہے۔
- اثرات کی پیمائش میں ناکامی: AI اقدامات سے پیدا ہونے والی اصل کاروباری قدر کو ٹریک کرنے کے لیے واضح میٹرکس اور عمل کی کمی مزید سرمایہ کاری کا جواز پیش کرنا یا کامیابی کا مظاہرہ کرنا مشکل بنا دیتی ہے۔
لہذا، بنیادی چیلنج دستیاب AI ماڈلز میں کمی نہیں ہے۔ رکاوٹ واضح طور پر ان طاقتور ٹولز کو مؤثر طریقے سے ضم اور آپریشنلائز کرنے کی تنظیمی صلاحیت میں ہے۔
کوڈ کو توڑنا: AI میں اعلیٰ کارکردگی دکھانے والے کیا مختلف کرتے ہیں
ان کمپنیوں کے چھوٹے فیصد کا مشاہدہ کرنا جو کامیابی سے AI کو بڑے پیمانے پر استعمال کر رہی ہیں، ترجیحات اور طریقوں کا ایک الگ سیٹ ظاہر کرتا ہے۔ معروف عالمی فرموں کے ساتھ بڑے پیمانے پر AI اپنانے پر کام کرنے کے وسیع تجربے کی بنیاد پر، بشمول ٹیک جنات اور خصوصی کنسلٹنسیز میں قائدانہ کرداروں سے حاصل کردہ بصیرت، اعلیٰ کارکردگی دکھانے والوں میں تین اہم تفریق کار مسلسل ابھرتے ہیں:
انعام پر توجہ مرکوز کریں – صرف اخراجات کم کرنا نہیں، بلکہ آمدنی بڑھانا
ایک عام غلطی یہ ہے کہ ابتدائی طور پر AI کو بنیادی طور پر داخلی کارکردگی کے فوائد یا لاگت میں کمی کے لیے تعینات کیا جائے۔ اگرچہ ان ایپلی کیشنز کی اپنی جگہ ہے، لیکن سب سے اہم پیش رفت حاصل کرنے والی کمپنیاں AI کو ٹاپ لائن نمو (top-line growth) کو آگے بڑھانے کے لیے استعمال کرنے کو ترجیح دیتی ہیں۔ وہ سمجھتے ہیں کہ سب سے زیادہ ممکنہ منافع اکثر ان شعبوں کو بڑھانے میں ہوتا ہے جو براہ راست آمدنی پیدا کرنے پر اثر انداز ہوتے ہیں:
- سیلز ایکسلریشن: اعلیٰ صلاحیت والے لیڈز کی شناخت، سیلز کے عمل کو بہتر بنانے، کسٹمر کے چھوڑنے کی پیش گوئی کرنے، یا آؤٹ ریچ کی کوششوں کو ذاتی بنانے کے لیے AI کا استعمال۔
- متحرک قیمتوں کا تعین: حقیقی وقت کی طلب، مدمقابل کی قیمتوں، کسٹمر سیگمنٹیشن، اور انوینٹری کی سطحوں کی بنیاد پر قیمتوں کا تعین کرنے کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے کے لیے AI الگورتھم کا نفاذ۔
- بہتر کسٹمر انگیجمنٹ: ہائپر پرسنلائزڈ مارکیٹنگ مہمات، ذہین کسٹمر سروس چیٹ بوٹس، پیش گوئی کرنے والے کسٹمر کی ضروریات کے تجزیے، اور بہتر کسٹمر تجربہ کے انتظام کے لیے AI کا فائدہ اٹھانا۔
مثال کے طور پر، ایک ارب ڈالر کے ایرو اسپیس کمپوننٹ مینوفیکچرر کے معاملے پر غور کریں جو پیچیدہ درخواست برائے تجاویز (Requests for Proposals - RFPs) کے بڑھتے ہوئے حجم سے نبرد آزما تھا۔ ان دستاویزات کی سراسر تعداد اور پیچیدگی نے ان کی سیلز اور انجینئرنگ ٹیموں پر دباؤ ڈالا، جس کے نتیجے میں مواقع ضائع ہوئے اور بولی کی حکمت عملی غیر بہترین رہی۔ RFPs کا تیزی سے تجزیہ کرنے، کلیدی ضروریات کی شناخت کرنے، کمپنی کی صلاحیتوں کے ساتھ صف بندی کا اندازہ لگانے، اور یہاں تک کہ ابتدائی تجویز کے حصے تیار کرنے میں مدد کرنے کے لیے ڈیزائن کردہ AI حل کو نافذ کرکے، انہوں نے ایک قابل ذکر تبدیلی حاصل کی۔ AI نے صرف کاموں کو خودکار نہیں کیا؛ اس نے ٹیم کو اس قابل بنایا کہ:
- مؤثر طریقے سے ترجیح دیں: کامیابی اور اسٹریٹجک قدر کے سب سے زیادہ امکانات والے RFPs کی تیزی سے شناخت کریں۔
- ذہانت سے وسائل مختص کریں: ماہر انسانی کوششوں کو سب سے زیادہ امید افزا اور پیچیدہ بولیوں پر مرکوز کریں۔
- تجویز کے معیار اور رفتار کو بہتر بنائیں: مستقل، اعلیٰ معیار کے تجویز کے مواد کو تیزی سے تیار کرنے کے لیے AI کی مدد کا فائدہ اٹھائیں۔
مقدار کے قابل نتیجہ صرف معمولی کارکردگی کی بچت نہیں تھی۔ یہ ایک خاطر خواہ $36 ملین سالانہ اضافی آمدنی تھی، جو زیادہ جیت کی شرحوں اور زیادہمواقع کو مؤثر طریقے سے حاصل کرنے کی صلاحیت سے چلتی تھی۔ یہ AI کو آمدنی پیدا کرنے والی سرگرمیوں کی طرف نشانہ بنانے کی طاقت کی مثال دیتا ہے جہاں ممکنہ فائدہ اکثر لاگت بچانے کے اقدامات سے کئی گنا زیادہ ہوتا ہے۔ 4% سمجھتے ہیں کہ AI کا سب سے طاقتور اطلاق اکثر ترقی کے انجن کے طور پر ہوتا ہے، نہ کہ صرف اخراجات کو کم کرنے کے آلے کے طور پر۔
AI کو قائم رکھنا – ترغیبات اور ثقافت کی طاقت
پیچیدہ AI ٹولز کی تعیناتی جنگ کا صرف نصف حصہ ہے۔ یہ یقینی بنانا کہ وہ افرادی قوت کے ذریعہ مستقل اور مؤثر طریقے سے استعمال کیے جائیں، انسانی رویے اور تنظیمی ثقافت سے نمٹنے کی ضرورت ہے۔ ٹیکنالوجی اپنانا بنیادی طور پر تبدیلی کے انتظام کا چیلنج ہے۔ اہم AI اثرات کا احساس کرنے والی کمپنیاں اسے تسلیم کرتی ہیں اور فعال طور پر اپنی تنظیموں اور ترغیبات کو AI انضمام کی حوصلہ افزائی اور انعام دینے کے لیے تشکیل دیتی ہیں۔ نقطہ نظر مختلف ہو سکتے ہیں، لیکن بنیادی اصول صف بندی ہے:
- براہ راست مالی ترغیبات: کچھ تنظیمیں، جیسے فن ٹیک کمپنی Klarna، نے براہ راست نقطہ نظر اپنایا ہے۔ وہ واضح طور پر ملازمین کے معاوضے – بشمول ایکویٹی اور نقد بونس – کو ان کے متعلقہ کرداروں اور ٹیموں کے اندر AI کو کامیابی سے اپنانے اور اس کے اثرات سے جوڑتے ہیں۔ یہ ایک طاقتور داخلی حرکیات پیدا کرتا ہے جہاں افراد اور محکمے AI سے چلنے والی کارکردگیوں اور بہتریوں کو تلاش کرنے اور نافذ کرنے کے لیے مضبوطی سے حوصلہ افزائی کرتے ہیں، AI کے تعاون کو زیادہ سے زیادہ کرنے پر مرکوز مسابقتی ماحول کو فروغ دیتے ہیں۔
- کیریئر کی ترقی اور شناختی پروگرام: تمام مؤثر ترغیبی ڈھانچے کو خالصتاً مالی ہونے کی ضرورت نہیں ہے۔ ایک متبادل، انتہائی کامیاب ماڈل میں AI قیادت کے ارد گرد مرکوز کیریئر کی ترقی کے لیے وقف راستے بنانا شامل ہے۔ مثال کے طور پر، “AI Champion Program” کا نفاذ مختلف محکموں میں حوصلہ افزا ملازمین کو بااختیار بنا سکتا ہے۔ ان پروگراموں میں عام طور پر شامل ہیں:
- بااختیار بنانا: ملازمین کو ان کے کام سے متعلق اپنی AI سے چلنے والی پہل کی شناخت اور تجویز کرنے کی ترغیب دینا۔
- اہل بنانا: ان کے خیالات کو تیار کرنے اور نافذ کرنے میں مدد کے لیے ھدف بنائے گئے تربیت، وسائل اور رہنمائی فراہم کرنا۔
- شناخت: ان چیمپئنز کے لیے کمپنی کے اندر داخلی AI رہنما، ٹرینر اور وکیل بننے کے لیے نمایاں کردار اور مواقع پیدا کرنا۔
یہ نقطہ نظر مہارت کی ترقی، پیشہ ورانہ ترقی، اور ٹھوس اثر ڈالنے کی خواہش جیسی داخلی ترغیبات کو بروئے کار لا کر وسیع پیمانے پر مشغولیت کو فروغ دیتا ہے۔ یہ AI-فرسٹ سوچ کی نیچے سے اوپر کی ثقافت کو پروان چڑھاتا ہے، جہاں جدت صرف اوپر سے حکم نہیں دی جاتی بلکہ پوری تنظیم میں قدرتی طور پر ابھرتی ہے۔ مخصوص میکانزم سے قطع نظر، کلیدی نکتہ یہ ہے کہ کامیاب AI اپنانے کے لیے صرف ٹیکنالوجی تک رسائی فراہم کرنے سے زیادہ کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ AI کو روزمرہ کے کاموں میں شامل کرنے کے اسٹریٹجک مقصد کے ساتھ انفرادی اور ٹیم کی ترغیبات کو ہم آہنگ کرنے کے لیے شعوری کوششوں کا مطالبہ کرتا ہے۔
کامیابی کی بنیاد – ڈیٹا اب بھی کیوں سب سے اہم ہے
شاید سب سے کم گلیمرس، پھر بھی دلیل کے طور پر سب سے اہم، کامیاب AI تبدیلی کے لیے پیشگی شرط ایک مضبوط ڈیٹا فاؤنڈیشن ہے۔ الگورتھمک نفاست کی کوئی بھی مقدار ناقص معیار، ناقابل رسائی، یا ناقص انتظام شدہ ڈیٹا کی تلافی نہیں کر سکتی۔ بہت سی تنظیمیں، AI بینڈ ویگن پر کودنے کے لیے بے تاب، جدید ماڈلز کو تعینات کرنے کی کوشش کرنے کی اہم غلطی کرتی ہیں اس سے پہلے کہ یہ یقینی بنایا جائے کہ ان کا بنیادی ڈیٹا انفراسٹرکچر مضبوط ہے۔ 4% سمجھتے ہیں کہ ڈیٹا AI کا ایندھن ہے، اور وہ اسی کے مطابق سرمایہ کاری کرتے ہیں۔ اس بنیاد کی تعمیر میں کئی کلیدی عناصر شامل ہیں:
- ڈیٹا کا معیار اور ساخت: اس بات کو یقینی بنانا کہ ڈیٹا درست، مکمل، مستقل، اور ایک منظم شکل میں ذخیرہ کیا گیا ہے جسے AI ماڈلز آسانی سے داخل اور پروسیس کر سکتے ہیں۔ اس کے لیے اکثر ڈیٹا کی صفائی، معیاری کاری، اور توثیق میں اہم کوشش کی ضرورت ہوتی ہے۔
- ڈیٹا تک رسائی اور انضمام: محکموں اور نظاموں کے درمیان ڈیٹا سائلو کو توڑنا۔ متحد ڈیٹا پلیٹ فارمز یا ڈیٹا لیکس کا نفاذ جو سچائی کا واحد ذریعہ فراہم کرتے ہیں اور مختلف ٹیموں اور AI ایپلی کیشنز کو محفوظ اور مؤثر طریقے سے درکار ڈیٹا تک رسائی کی اجازت دیتے ہیں۔
- متحد ڈیٹا حکمت عملی: ایک واضح، انٹرپرائز وسیع حکمت عملی تیار کرنا کہ ڈیٹا کو کس طرح جمع، ذخیرہ، منظم، حکومت، اور استعمال کیا جائے گا۔ یہ حکمت عملی کاروباری مقاصد کے ساتھ ہم آہنگ ہونی چاہیے اور مستقبل کی AI ضروریات کا اندازہ لگانا چاہیے۔
- مضبوط ڈیٹا گورننس اور سیکیورٹی: ڈیٹا کی ملکیت، استعمال کے حقوق، رازداری کی تعمیل (جیسے GDPR یا CCPA)، اور سیکیورٹی پروٹوکولز کے لیے واضح پالیسیاں اور طریقہ کار قائم کرنا۔ یہ اعتماد پیدا کرتا ہے اور ذمہ دار AI تعیناتی کو یقینی بناتا ہے۔
ایک کمزور ڈیٹا فاؤنڈیشن پر نفیس AI ایپلی کیشنز بنانے کی کوشش ریت پر فلک بوس عمارت بنانے کے مترادف ہے۔ نتائج لامحالہ ناقابل اعتبار، متعصب، یا محض غلط ہوں گے (“garbage in, garbage out”)۔ اگرچہ ڈیٹا انجینئرنگ اور گورننس میں جدید ترین LLMs کی فوری کشش کی کمی ہو سکتی ہے، یہ ضروری، محنت طلب کام ہے جو کسی بھی پائیدار AI کامیابی کی بنیاد رکھتا ہے۔ AI کا فائدہ اٹھانے کے بارے میں سنجیدہ کمپنیوں کو اپنے ڈیٹا انفراسٹرکچر کو ثانوی تشویش کے طور پر نہیں، بلکہ ایک بنیادی اسٹریٹجک اثاثہ کے طور پر سمجھنا چاہیے جس کے لیے وقف سرمایہ کاری اور مسلسل بہتری کی ضرورت ہے۔
اصل پلے بک: AI کے لیے تیار تنظیم کی تعمیر
DeepSeek، Gemini، GPT-4، یا اگلے مہینے کا جو بھی معروف ماڈل ہو سکتا ہے، پر شدید توجہ، اگرچہ تکنیکی نقطہ نظر سے قابل فہم ہے، بنیادی طور پر زیادہ تر کاروباروں کے لیے نقطہ نظر سے محروم ہے۔ کامیابی کا اہم تعین کنندہ کسی بھی لمحے مطلق ‘بہترین’ الگورتھم کا مالک ہونا نہیں ہے۔ اگر کوئی تنظیم صحیح اسٹریٹجک فریم ورک بناتی ہے، صحیح ثقافت کو پروان چڑھاتی ہے، اور ایک ٹھوس ڈیٹا انفراسٹرکچر قائم کرتی ہے، تو ایک LLM کو دوسرے سے تبدیل کرنا اکثر نسبتاً معمولی تکنیکی کام بن جاتا ہے – ممکنہ طور پر صرف چند API کالز دور۔
اصل تفریق کار آج منتخب کردہ مخصوص ماڈل میں نہیں، بلکہ AI کو مؤثر طریقے سے، مسلسل، اور حکمت عملی کے ساتھ استعمال کرنے کے لیے تنظیمی تیاری میں ہے۔ اس میں نقطہ نظر میں تبدیلی شامل ہے:
- ٹیکنالوجی مرکز سے مسئلہ مرکز تک: کاروباری چیلنجز یا مواقع سے شروعات کریں، پھر تعین کریں کہ AI کس طرح حل فراہم کر سکتا ہے، بجائے اس کے کہ ٹیکنالوجی سے شروعات کریں اور کسی مسئلے کی تلاش کریں۔
- الگ تھلگ پائلٹس سے مربوط پیمانے تک: چھوٹے تجربات سے آگے بڑھیں اور AI کو بنیادی کاروباری عمل میں شامل کرنے پر توجہ مرکوز کریں جہاں یہ قابل پیمائش، جاری قدر فراہم کر سکے۔
- جامد نفاذ سے مسلسل موافقت تک: تسلیم کریں کہ AI کا منظر نامہ مسلسل تیار ہو رہا ہے۔ حکمت عملیوں کو اپنانے، ماڈلز کو دوبارہ تربیت دینے، اور ضرورت کے مطابق نئے ٹولز اپنانے کے لیے تنظیمی چستی پیدا کریں۔
- IT کی زیر قیادت پہل سے کاروبار کی زیر قیادت تبدیلی تک: کاروبار کی اعلیٰ ترین سطحوں سے مضبوط خریداری اور قیادت کو یقینی بنائیں، جس میں کراس فنکشنل ٹیمیں اپنانے کو آگے بڑھانے کے لیے تعاون کر رہی ہوں۔
AI سے چلنے والی تنظیم بننے کا سفر تازہ ترین ماڈل کو اپنانے کے لیے سپرنٹ جیتنے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ طویل مدتی صلاحیت – حکمت عملی، ثقافت، ٹیلنٹ، اور ڈیٹا فاؤنڈیشن – بنانے کے بارے میں ہے تاکہ مصنوعی ذہانت کو کاروبار کے تانے بانے میں مؤثر طریقے سے ضم کیا جا سکے۔ اگلے LLM پیش رفت کے عارضی ہائپ کا پیچھا کرنا چھوڑ دیں۔ اصل، اگرچہ کم گلیمرس، کام نفاذ، انضمام، اور تنظیمی تبدیلی کے طریقہ کار پر مشتمل ہے۔ یہی وہ جگہ ہے جہاں حقیقی مسابقتی فائدہ ہے، اور جہاں کمپنیوں کی اکثریت کو ابھی بھی اہم زمین کا احاطہ کرنا ہے۔