مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence - AI) کے تیزی سے بدلتے ہوئے منظر نامے میں، اسٹریٹجک شراکت داریاں وہ بنیاد بن رہی ہیں جن پر مستقبل کی انٹرپرائز صلاحیتیں تعمیر کی جا رہی ہیں۔ اس میدان میں ایک اہم پیشرفت عالمی ٹیکنالوجی کنسلٹنگ دیو Cognizant اور ایکسلریٹڈ کمپیوٹنگ کے غیر متنازعہ رہنما Nvidia کے درمیان حال ہی میں اعلان کردہ تعاون ہے۔ یہ اتحاد محض ایک مصافحہ نہیں ہے؛ یہ Nvidia کی جدید ترین AI ٹیکنالوجیز کو مختلف شعبوں میں کاروباروں کے آپریشنل تانے بانے میں گہرائی تک سرایت کرنے کی ایک مشترکہ کوشش کی نمائندگی کرتا ہے، جس کا مقصد AI کو اپنانے اور قدر کی وصولی کے لیے رن وے کو ڈرامائی طور پر مختصر کرنا ہے۔
اسٹریٹجک ضرورت: AI تجربات سے آگے بڑھنا
برسوں سے، کاروبار مصنوعی ذہانت میں دلچسپی لیتے رہے ہیں، اکثر اقدامات کو پائلٹ پروجیکٹس یا الگ تھلگ پروف آف کانسیپٹ تک محدود رکھتے ہیں۔ سیکھنے کے لیے قیمتی ہونے کے باوجود، یہ تجربات اکثر انٹرپرائز میں توسیع کی پیچیدگیوں کا سامنا کرتے وقت ایک دیوار سے ٹکرا جاتے ہیں۔ AI کو موجودہ ورک فلوز میں بغیر کسی رکاوٹ کے ضم کرنا، ڈیٹا کی رازداری اور سیکیورٹی کو یقینی بنانا، پیچیدہ ماڈلز کا انتظام کرنا، اور سرمایہ کاری پر ٹھوس منافع کا مظاہرہ کرنا زبردست چیلنجز ثابت ہوئے ہیں۔ مارکیٹ اب تجربات سے بڑے پیمانے پر، قدر پر مبنی نفاذ تک واضح راستے کا مطالبہ کر رہی ہے۔
یہ بالکل وہی موڑ ہے جہاں Cognizant-Nvidia شراکت داری اپنی شناخت بنانے کی کوشش کرتی ہے۔ Cognizant، اپنی گہری صنعتی مہارت اور وسیع کلائنٹ تعلقات کے ساتھ، ان عملی رکاوٹوں کو سمجھتا ہے جن کا کاروبار سامنا کرتا ہے۔ اس کے برعکس، Nvidia طاقتور کمپیوٹیشنل انجن اور نفیس سافٹ ویئر فریم ورک فراہم کرتا ہے جو مضبوط AI حل بنانے اور تعینات کرنے کے لیے ضروری ہیں۔ Cognizant کی انضمام کی صلاحیتوں اور صنعتی علم کو Nvidia کے فل اسٹیک AI پلیٹ فارم کے ساتھ ملا کر، اس تعاون کا مقصد ان کاروباری اداروں کے لیے زیادہ منظم، موثر، اور قابل توسیع راستہ بنانا ہے جو AI کی تبدیلی کی طاقت کو استعمال کرنے کے خواہشمند ہیں۔ بنیادی مقصد واضح ہے: AI کو لیب سے کاروبار کے مرکز میں منتقل کرنا، پہلے سے کہیں زیادہ تیز اور مؤثر طریقے سے۔ اس میں نہ صرف ٹیکنالوجی فراہم کرنا شامل ہے، بلکہ مخصوص صنعتی ضروریات کے مطابق اینڈ ٹو اینڈ حل تیار کرنا اور انہیں جدید کارپوریشنز کے پیچیدہ تکنیکی ماحولیاتی نظام میں ضم کرنا بھی شامل ہے۔
تکنیکی ہتھیاروں کا جائزہ: Nvidia کا فل اسٹیک Cognizant کے ایکو سسٹم سے ملتا ہے
اس تعاون کے مرکز میں Nvidia کی AI ٹیکنالوجیز کے جامع سوٹ کا Cognizant کے موجودہ AI پلیٹ فارمز اور سروس آفرنگز میں انضمام ہے۔ یہ صرف Nvidia کے مشہور GPUs استعمال کرنے کے بارے میں نہیں ہے؛ اس میں سافٹ ویئر، فریم ورک، اور پہلے سے بنے ہوئے ماڈلز کا ایک بہت وسیع اسپیکٹرم شامل ہے جو ترقی اور تعیناتی کو تیز کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ کلیدی اجزاء میں شامل ہیں:
- Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservices): NIM کو آپٹمائزڈ، پہلے سے پیک شدہ کنٹینرز کے طور پر سوچیں جو AI ماڈلز کو مائیکرو سروسز کے طور پر فراہم کرتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر پیچیدہ ماڈلز کی تعیناتی کو آسان بناتا ہے، جس سے ڈویلپرز کے لیے طاقتور AI صلاحیتوں - جیسے زبان کی سمجھ یا تصویر کی شناخت - کو اپنی ایپلی کیشنز میں ضم کرنا آسان ہو جاتا ہے بغیر ماڈل آپٹیمائزیشن میں گہری مہارت کی ضرورت کے۔ Cognizant کے کلائنٹس کے لیے، اس کا مطلب ہے تیز تر تعیناتی سائیکل اور ان کے موجودہ IT انفراسٹرکچر کے اندر AI فنکشنلٹیز کا آسان انتظام۔ یہ مائیکرو سروسز مختلف Nvidia-ایکسلریٹڈ پلیٹ فارمز پر چلنے کے لیے ڈیزائن کی گئی ہیں، جو کلاؤڈ سے ایج تک لچک پیش کرتی ہیں۔
- Nvidia NeMo: یہ ایک اینڈ ٹو اینڈ پلیٹ فارم ہے جو خاص طور پر کسٹم جنریٹو AI ماڈلز تیار کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ایک ایسے دور میں جہاں عام بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) خصوصی صنعتی کاموں کے لیے کافی نہیں ہو سکتے ہیں، NeMo ڈیٹا کیوریشن، ماڈل ٹریننگ، کسٹمائزیشن، اور تشخیص کے لیے ٹولز فراہم کرتا ہے۔ Cognizant NeMo کا فائدہ اٹھا کر صنعت کے لیے مخصوص LLMs بنا سکتا ہے جو فنانس، ہیلتھ کیئر، یا مینوفیکچرنگ جیسے شعبوں کی منفرد الفاظ، ضوابط، اور ورک فلوز کے مطابق ہوں، جو کلائنٹس کو انتہائی متعلقہ اور درست AI حل پیش کرتے ہیں۔
- Nvidia Omniverse: 3D سمیولیشنز اور ورچوئل دنیاؤں کو تیار کرنے اور چلانے کے لیے ایک طاقتور پلیٹ فارم، جسے اکثر صنعتی ڈیجیٹل ٹوئنز کہا جاتا ہے۔ فیکٹریوں، گوداموں، یا یہاں تک کہ مصنوعات کی جسمانی طور پر درست ورچوئل نقول بنا کر، کاروبار عمل کی تقلید کر سکتے ہیں، آپریشنز کو بہتر بنا سکتے ہیں، تبدیلیوں کی جانچ کر سکتے ہیں، اور اہلکاروں کو حقیقی دنیا میں لاگو کرنے سے پہلے خطرے سے پاک ماحول میں تربیت دے سکتے ہیں۔ Cognizant کا ارادہ Omniverse کو سمارٹ مینوفیکچرنگ اور سپلائی چین آپٹیمائزیشن میں اپنی پیشکشوں کو بڑھانے کے لیے استعمال کرنا ہے، جس سے کلائنٹس پیچیدہ جسمانی آپریشنز کو دیکھ اور بہتر بنا سکیں۔
- Nvidia RAPIDS: اوپن سورس سافٹ ویئر لائبریریوں اور APIs کا ایک مجموعہ جو مکمل طور پر GPUs پر ڈیٹا سائنس اور تجزیاتی پائپ لائنز کو تیز کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ روایتی ڈیٹا پروسیسنگ اکثر CPU سطح پر رکاوٹ بنتی ہے۔ RAPIDS ڈیٹا لوڈنگ، ہیرا پھیری، اور ماڈل ٹریننگ کی بڑے پیمانے پر سرعت کی اجازت دیتا ہے، جس سے وسیع ڈیٹا سیٹس سے تیز تر بصیرت حاصل ہوتی ہے۔ یہ انضمام Cognizant کی انٹرپرائز AI ایپلی کیشنز میں شامل ڈیٹا کی بڑی ضروریات کو سنبھالنے کی صلاحیت کو تقویت دے گا۔
- Nvidia Riva: بات چیت والی AI پر مرکوز، Riva خودکار اسپیچ ریکگنیشن (ASR) اور ٹیکسٹ ٹو اسپیچ (TTS) پر مشتمل اعلیٰ کارکردگی والی ایپلی کیشنز بنانے کے لیے ٹولز فراہم کرتا ہے۔ یہ زیادہ نفیس اور جوابدہ آواز پر مبنی انٹرفیسز، چیٹ بوٹس، اور ورچوئل اسسٹنٹس کی ترقی کو قابل بناتا ہے، جو کسٹمر سروس اور اندرونی مواصلاتی ٹولز کو بڑھانے کے لیے اہم ہیں۔
- Nvidia Blueprints: یہ پیچیدہ AI سسٹمز، بشمول ملٹی ایجنٹ سیٹ اپس، بنانے کے لیے حوالہ جاتی فن تعمیرات اور بہترین طرز عمل فراہم کرتے ہیں۔ وہ ایک توثیق شدہ نقطہ آغاز پیش کرتے ہیں، نفیس AI حل بناتے وقت ترقی کے وقت اور خطرے کو کم کرتے ہیں۔
ان متنوع Nvidia ٹیکنالوجیز کو اپنے Neuro AI پلیٹ فارم میں بُن کر، Cognizant کا مقصد انٹرپرائز-گریڈ AI حل بنانے، تعینات کرنے اور ان کا انتظام کرنے کے لیے ایک مربوط اور طاقتور ایکو سسٹم بنانا ہے۔
Cognizant کا Neuro AI پلیٹ فارم اور ملٹی ایجنٹ سسٹمز کا عروج
اس شراکت داری کے اندر Cognizant کی حکمت عملی کا مرکز اس کا Neuro AI پلیٹ فارم ہے، جسے انٹرپرائز AI کی ترقی اور تعیناتی کے لیے ایک جامع ٹول کٹ کے طور پر تصور کیا گیا ہے۔ ایک اہم اضافہ جس پر روشنی ڈالی گئی ہے وہ Neuro AI Multi-Agent Accelerator ہے، جسے Nvidia کی NIM مائیکرو سروسز سے نمایاں طور پر فروغ ملا ہے۔ یہ ایکسلریٹر ملٹی ایجنٹ AI سسٹمز کی تیز رفتار تعمیر اور اسکیلنگ کو فعال کرنے پر مرکوز ہے۔
ملٹی ایجنٹ سسٹمز کیا ہیں؟ ایک واحد، یک سنگی AI ماڈل پر انحصار کرنے کے بجائے، ایک ملٹی ایجنٹ سسٹم متعدد خصوصی AI ایجنٹوں کو ملازمت دیتا ہے جو ایک پیچیدہ مقصد حاصل کرنے کے لیے تعاون کرتے ہیں۔ ہر ایجنٹ منفرد مہارتوں کا مالک ہو سکتا ہے، مختلف ڈیٹا ذرائع تک رسائی حاصل کر سکتا ہے، یا مخصوص ذیلی کام انجام دے سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، انشورنس کلیم پر کارروائی کرنے میں:
- ایک ایجنٹ کلیم فارمز سے معلومات نکالنے میں مہارت حاصل کر سکتا ہے (OCR اور NLP کا استعمال کرتے ہوئے)۔
- دوسرا ایجنٹ ڈیٹا بیس کے خلاف پالیسی کی تفصیلات کی تصدیق کر سکتا ہے۔
- تیسرا ایجنٹ پیٹرن کا تجزیہ کرکے ممکنہ دھوکہ دہی کا اندازہ لگا سکتا ہے۔
- چوتھا ایجنٹ بیرونی ڈیٹا ذرائع کے ساتھ تعامل کر سکتا ہے (جیسے پراپرٹی کلیمز کے لیے موسم کی رپورٹس)۔
- ایک کوآرڈینیٹنگ ایجنٹ ورک فلو کو منظم کر سکتا ہے، نتائج کی ترکیب کر سکتا ہے، اور ایک سفارش پیش کر سکتا ہے۔
اس نقطہ نظر کی طاقت اس کی ماڈیولریٹی، اسکیل ایبلٹی، اور موافقت میں مضمر ہے۔ انفرادی ایجنٹوں کو بہتر بنا کر سسٹمز کو زیادہ آسانی سے اپ ڈیٹ کیا جا سکتا ہے، اور پیچیدہ مسائل کو قابل انتظام حصوں میں توڑا جا سکتا ہے۔ Cognizant اس بات پر زور دیتا ہے کہ اس کا پلیٹ فارم، موثر ایجنٹ تعیناتی کے لیے Nvidia کی ٹیکنالوجی جیسے NIM اور ممکنہ طور پر ایجنٹ مواصلات کے لیے Riva کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، نہ صرف اس کے اپنے ایجنٹوں کے درمیان بلکہ تیسرے فریق کے ایجنٹ نیٹ ورکس اور مختلف LLMs کے ساتھ بھی ہموار انضمام کی اجازت دے گا۔ یہ لچک اہم ہے، کیونکہ کاروباری اداروں کے پاس اکثر موجودہ AI سرمایہ کاری ہوتی ہے یا وہ مخصوص ماڈلز کو ترجیح دیتے ہیں۔
مزید برآں، Cognizant ان ملٹی ایجنٹ سسٹمز کے اندر سیکیورٹی گارڈریلز اور انسانی نگرانی کے میکانزم کو شامل کرنے پر زور دیتا ہے۔ یہ AI کی وشوسنییتا، جوابدہی، اور اخلاقی استعمال کے بارے میں اہم انٹرپرائز خدشات کو دور کرتا ہے۔ مقصد ایسے سسٹمز بنانا ہے جو انسانی صلاحیتوں میں اضافہ کریں، پیچیدہ عمل کو قابل اعتماد طریقے سے خودکار بنائیں، اور حقیقی وقت میں، ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کو فعال کریں، بالآخر زیادہ موافق اور جوابدہ کاروباری آپریشنز کا باعث بنیں۔
صنعتوں کو تبدیل کرنا: جدت کے پانچ ستون
Cognizant نے واضح طور پر پانچ کلیدی شعبوں کا خاکہ پیش کیا ہے جہاں Nvidia تعاون ابتدائی طور پر اپنی کوششوں پر توجہ مرکوز کرے گا، جس کا مقصد ٹھوس قدر اور جدت فراہم کرنا ہے:
- انٹرپرائز AI ایجنٹس: سادہ چیٹ بوٹس سے آگے بڑھتے ہوئے، اس میں پیچیدہ اندرونی اور بیرونی کاموں کو سنبھالنے کے قابل نفیس ایجنٹس تیار کرنا شامل ہے۔ تصور کریں کہ AI ایجنٹس پیچیدہ بیک آفس پروسیسز کو خودکار بناتے ہیں، متعدد سسٹمز سے معلومات تک رسائی اور ترکیب کرکے انتہائی ذاتی نوعیت کی کسٹمر سپورٹ فراہم کرتے ہیں، یا آپریشنل مسائل کو بڑھنے سے پہلے فعال طور پر شناخت کرتے ہیں۔ Nvidia کی انفرنس صلاحیتوں (NIM) اور بات چیت والی AI ٹولز (Riva) سے تقویت یافتہ، یہ ایجنٹس اہم کارکردگی میں اضافے اور بہتر صارف کے تجربات کا وعدہ کرتے ہیں۔
- صنعت کے لیے مخصوص بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs): عام LLMs میں اکثر خصوصی شعبوں کے لیے درکار باریک بینی کی سمجھ کی کمی ہوتی ہے۔ Nvidia NeMo کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، Cognizant صحت کی دیکھ بھال (طبی اصطلاحات اور پروٹوکول کو سمجھنا)، فنانس (پیچیدہ مالیاتی آلات اور ضوابط کو سمجھنا)، یا قانونی خدمات (کیس قانون اور معاہدوں کو نیویگیٹ کرنا) جیسی صنعتوں کے لیے ڈومین کے مخصوص ڈیٹا پر تربیت یافتہ LLMs تیار کرنے کا ارادہ رکھتا ہے۔ یہ خصوصی ماڈلز اہم کاروباری افعال کے لیے زیادہ درست، متعلقہ، اور تعمیل شدہ آؤٹ پٹ فراہم کریں گے۔
- سمارٹ مینوفیکچرنگ کے لیے ڈیجیٹل ٹوئنز: Nvidia Omniverse کا استعمال کرتے ہوئے، Cognizant کا مقصد مینوفیکچررز کو ان کی پروڈکشن لائنوں یا پوری فیکٹریوں کی انتہائی تفصیلی، جسمانی طور پر درست ورچوئل نقول بنانے میں مدد کرنا ہے۔ ان ڈیجیٹل ٹوئنز کو پروڈکشن کے منظرناموں کی تقلید کرنے، لے آؤٹ کو بہتر بنانے، دیکھ بھال کی ضروریات کی پیش گوئی کرنے، روبوٹکس کی تربیت دینے، اور عملی طور پر عمل کی تبدیلیوں کی جانچ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جس سے حقیقی دنیا میں کم ڈاؤن ٹائم، بہتر کارکردگی، اور تیز تر جدت طرازی کے چکر آتے ہیں۔
- AI کے لیے بنیادی ڈھانچہ: AI کی تعمیر اور اسکیلنگ کے لیے مضبوط، آپٹمائزڈ انفراسٹرکچر کی ضرورت ہوتی ہے۔ Cognizant Nvidia کے فل اسٹیک کا فائدہ اٹھائے گا - GPUs سے لے کر نیٹ ورکنگ (جیسے NVLink اور InfiniBand، اگرچہ ماخذ میں واضح طور پر ذکر نہیں کیا گیا ہے، وہ Nvidia کے عام اسٹیک کا حصہ ہیں) اور RAPIDS جیسے سافٹ ویئر پلیٹ فارمز - تاکہ مطالبہ کرنے والے AI ورک لوڈز کے لیے موزوں، اسکیل ایبل، اعلیٰ کارکردگی والے کمپیوٹنگ ماحول کو ڈیزائن اور نافذ کیا جا سکے، چاہے وہ آن پریمیسس ہوں، کلاؤڈ میں ہوں، یا ایج پر ہوں۔
- Neuro AI پلیٹ فارم کو بڑھانا: یہ تعاون Nvidia کی تازہ ترین پیشرفتوں کو پورے Neuro AI پلیٹ فارم میں مسلسل شامل کرے گا۔ اس میں آسان ماڈل ڈیولپمنٹ، ڈیپلائمنٹ (NIM)، ڈیٹا پروسیسنگ (RAPIDS)، سمیولیشن (Omniverse)، اور بات چیت والی AI (Riva) کے لیے ٹولز کو ضم کرنا شامل ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ Cognizant کے کلائنٹس کو جدید ترین، اینڈ ٹو اینڈ AI ڈیولپمنٹ اور آپریشنل ماحول تک رسائی حاصل ہو۔
پائلٹ سے پروڈکشن تک کے راستے پر چلنا: حقیقی دنیا کے چیلنجز سے نمٹنا
Annadurai Elango، Cognizant کے کور ٹیکنالوجیز اور انسائٹس کے صدر، نے موجودہ مارکیٹ کے جذبات کو بخوبی بیان کیا: ‘ہم کاروباروں کو پروف آف کانسیپٹ سے انٹرپرائز AI کے بڑے پیمانے پر نفاذ کی طرف منتقلی پر تشریف لاتے ہوئے دیکھ رہے ہیں۔’ یہ منتقلی چیلنجوں سے بھری ہوئی ہے - تکنیکی پیچیدگی، انضمام کی رکاوٹیں، ٹیلنٹ کی کمی، ڈیٹا کی تیاری کے مسائل، اور واضح کاروباری قدر ظاہر کرنے کی ضرورت۔
Cognizant-Nvidia شراکت داری واضح طور پر ان دردناک نکات کو دور کرنے کے لیے ڈیزائن کی گئی ہے۔ پہلے سے مربوط حل فراہم کرکے، آپٹمائزڈ مائیکرو سروسز (NIM) کا فائدہ اٹھا کر، کسٹم ماڈل ڈیولپمنٹ (NeMo) کے لیے پلیٹ فارم پیش کرکے، اور حوالہ جاتی فن تعمیرات (Blueprints) قائم کرکے، اس تعاون کا مقصد AI کو اسکیل کرنے میں شامل رگڑ کو نمایاں طور پر کم کرنا ہے۔
- تیز تر تعیناتی: NIM مائیکرو سروسز فنکشنلٹیز کو شروع سے ماڈل بنانے اور آپٹمائز کرنے سے زیادہ تیزی سے تعینات کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔
- اسکیل ایبلٹی: Nvidia کا ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر بڑے پیمانے پر اسکیل کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو انٹرپرائز وسیع AI کی کمپیوٹیشنل ضروریات کو پورا کرتا ہے۔
- کسٹمائزیشن: NeMo جیسے ٹولز موزوں حل بنانے کے قابل بناتے ہیں جو عام ماڈلز سے زیادہ قدر فراہم کرتے ہیں۔
- انضمام: Cognizant کی مہارت ان ٹیکنالوجیز کو موجودہ انٹرپرائز سسٹمز میں بُننے میں ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ AI الگ تھلگ کام نہ کرے۔
- خطرے میں کمی: توثیق شدہ فن تعمیرات (Blueprints) کا استعمال اور سیکیورٹی اور نگرانی پر توجہ مرکوز کرنا طاقتور AI ٹیکنالوجیز کی تعیناتی سے وابستہ خطرات کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔
مخصوص صنعتی استعمال کے معاملات جن کا ذکر کیا گیا ہے - خودکار انشورنس کلیمز پروسیسنگ، اپیلوں اور شکایات سے نمٹنا، اور سپلائی چین مینجمنٹ - ابتدائی مثالوں کے طور پر کام کرتے ہیں۔ انشورنس میں، ملٹی ایجنٹ سسٹمز دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کو بہتر بناتے ہوئے کلیم سائیکل کے اوقات کو ڈرامائی طور پر کم کر سکتے ہیں۔ ہیلتھ کیئر ایڈمنسٹریشن میں، اپیلوں اور شکایات کو خودکار بنانا اہم بیک لاگز کو کم کر سکتا ہے اور مریضوں کی اطمینان کو بہتر بنا سکتا ہے۔ سپلائی چین میں، ڈیجیٹل ٹوئنز (Omniverse) کو پیش گوئی کرنے والے تجزیات (RAPIDS) اور ذہین ایجنٹوں کے ساتھ ملانا لاجسٹکس کو بہتر بنا سکتا ہے، رکاوٹوں کی پیش گوئی کر سکتا ہے، اور حقیقی وقت میں انوینٹری مینجمنٹ کو بڑھا سکتا ہے۔ تاہم، ممکنہ ایپلی کیشنز عملی طور پر ہر اس صنعت تک پھیلی ہوئی ہیں جو ڈیٹا پر مبنی تبدیلی کو اپنانے کے لیے تیار ہے۔
لہذا، یہ اسٹریٹجک اتحاد صرف ایک تکنیکی انضمام سے زیادہ ہے؛ یہ کاروباروں کو ان ٹولز، مہارت، اور روڈ میپ فراہم کرنے کی ایک مشترکہ کوشش ہے جن کی انہیں AI کو اعتماد کے ساتھ اپنی کارروائیوں کے دائرے سے مرکز میں منتقل کرنے کی ضرورت ہے، جس سے تیزی سے ذہین ہوتی دنیا میں ٹھوس قدر اور مسابقتی فائدہ حاصل ہو سکے۔ توجہ مکمل طور پر کلائنٹس کو ‘AI کی قدر کو تیزی سے اسکیل کرنے’ کے قابل بنانے پر مرکوز ہے، جو مہتواکانکشی تصورات کو آپریشنل حقائق میں تبدیل کرتی ہے۔