انٹرپرائز اے آئی بلیو پرنٹ: اختیار سے عمل درآمد

اے آئی کا نیا میدان جنگ: اپنانے سے عمل درآمد تک

اے آئی تسلط کی دوڑ تیار ہو گئی ہے۔ اب کاروبار کے لیے صرف اے آئی ٹیکنالوجیز کو اپنانا کافی نہیں ہے۔ نیا میدان جنگ ان تنظیموں کے حق میں ہے جو اے آئی کی حکمت عملیوں کو مہارت سے انجام دے سکتی ہیں، جو اے آئی کو ان کے بنیادی پیداواری عمل کے تانے بانے میں گہرائی سے ب ±نتی ہیں۔ اعداد و شمار "اے آئی نیٹو" کمپنیوں، جو اے آئی کو ایک بنیادی عنصر کے طور پر لے کر زمین سے بنائی گئی ہیں، اور ان کمپنیوں کے درمیان اے آئی کی پختگی میں ایک حیران کن تفاوت ظاہر کرتے ہیں جو "اے آئی فعال" ہیں، یا اے آئی کو موجودہ ڈھانچے میں دوبارہ فٹ کر رہی ہیں۔

اے آئی نیٹو بمقابلہ اے آئی فعال: پختگی کا فرق

رپورٹ اے آئی نیٹو اور اے آئی فعال کمپنیوں کے درمیان پختگی کے ایک اہم فرق کو اجاگر کرتی ہے۔ اے آئی نیٹو تنظیموں کے پاس اس بات کا زیادہ امکان ہوتا ہے کہ ان کی بنیادی مصنوعات نے ایک اہم مقام یا مارکیٹ فٹ حاصل کر لیا ہے، جو اے آئی کی سرمایہ کاری کو ٹھوس کاروباری نتائج میں ترجمہ کرنے کی زیادہ صلاحیت کی تجویز کرتی ہے۔ یہ فرق نقطہ نظر میں ایک بنیادی فرق سے پیدا ہوتا ہے: AI-native کمپنیاں شروع سے ہی AI کے ارد گرد اپنے کاموں اور عمل کو ڈیزائن کرتی ہیں، جبکہ AI-enabled کمپنیاں اکثر AI کو میراثی نظاموں اور workflows میں ضم کرنے کے لیے جدوجہد کرتی ہیں۔ انضمام کی یہ مشکل غیر موثریت، تاخیر اور بالآخر سرمایہ کاری پر کم واپسی کا باعث بنتی ہے۔ اہم فرق یہ ہے کہ تنظیم کے ڈی این اے میں AI کتنی گہرائی سے سرایت کر گئی ہے۔ اے آئی نیٹو فرمیں ایک ایسا ماحول تیار کرتی ہیں جہاں اے آئی محض ایک آلہ نہیں بلکہ فیصلہ سازی، جدت اور آپریشنل کارکردگی کا ایک بنیادی جزو ہے۔

تیز رفتار ترقی کرنے والی کمپنیوں کے آپریٹنگ ماڈلز

کامیابی کا راز AI-native کمپنیوں کے آپریشنل طریقوں کی نقل کرنے میں مضمر ہے۔ یہ تیز رفتار ترقی کرنے والی تنظیمیں اپنی AI سرمایہ کاری سے زیادہ سے زیادہ قیمت نکالنے کے لیے حکمت عملی کے ساتھ تیار ہیں۔ ان کے پاس کئی اہم صفات ہیں جو انہیں AI سے چلنے والے منظر نامے میں ترقی کرنے کے قابل بناتی ہیں:

• اسٹریٹجک ویژن: ایک واضح، اچھی طرح سے متعین اے آئی حکمت عملی جو مجموعی کاروباری اہداف سے ہم آہنگ ہو۔
• چست انفراسٹرکچر: ایک لچکدار ٹیکنالوجی انفراسٹرکچر جو تیزی سے AI ٹیکنالوجیز کو تیار کرنے کے لیے موافق ہو سکے۔
• ڈیٹا پر مبنی ثقافت: ایک ایسی ثقافت جو ڈیٹا، بصیرت اور تجربات کی قدر کرتی ہے۔
• ٹیلنٹ ایکو سسٹم: ایک ہنر مند افرادی قوت جو AI حل تیار کرنے، تعینات کرنے اور ان کا نظم کرنے کے لیے لیس ہے۔

یہ صفات، جب مل جاتی ہیں، تو AI جدت طرازی کا ایک نیک چکر بناتی ہیں، مسلسل بہتری کو آگے بڑھاتی ہیں اور اعلیٰ کاروباری نتائج فراہم کرتی ہیں۔

اسٹریٹجک پوزیشننگ: "کیا کیا جا سکتا ہے" سے "کیا کیا جانا چاہیے" تک

داخلی طور پر AI کو لاگو کرنے میں بنیادی چیلنج خود ٹیکنالوجی نہیں ہے، بلکہ حکمت عملی ہے۔ کمپنیوں کو "کیا کیا جانا چاہیے" کے سوال کو حل کرنے کو ترجیح دینی چاہیے - ان علاقوں پر وسائل مرکوز کرنا جو سب سے اہم قدر پیدا کر سکیں۔ اس میں کاروباری ضروریات کا احتیاط سے جائزہ لینا، اعلیٰ اثر والے AI استعمال کے معاملات کی شناخت کرنا، اور AI اقدامات کو اسٹریٹجک مقاصد کے ساتھ ہم آہنگ کرنا شامل ہے۔

داخلی اے آئی تعیناتی میں سب سے اہم چیلنجز

داخلی طور پر AI کو نافذ کرنا متعدد چیلنجز پیش کرتا ہے جو تکنیکی ڈومین سے باہر ہیں۔ اے آئی تعیناتی کے اسٹریٹجک پہ ¶و اکثر سب سے اہم رکاوٹیں پیدا کرتے ہیں، جس کے لیے تنظیموں کو اپنے آپریشنل ماڈلز اور فیصلہ سازی کے عمل پر نظر ثانی کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔

• اسٹریٹجک صف بندی: اس بات کو یقینی بنانا کہ AI اقدامات مجموعی کاروباری اہداف سے ہم آہنگ ہیں، سب سے اہم ہے۔ واضح صف بندی کے بغیر، AI پروجیکٹس میں فوکس کی کمی ہو سکتی ہے اور بامعنی نتائج فراہم کرنے میں ناکام ہو سکتے ہیں۔
• ڈیٹا کی دستیابی اور معیار: AI الگورتھم کو مؤثر طریقے سے کام کرنے کے لیے بڑی مقدار میں اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ تنظیموں کو ڈیٹا سائلو، ڈیٹا گورننس کے مسائل اور ڈیٹا کے معیار کے خدشات کو دور کرنا چاہیے۔
• ٹیلنٹ کا حصول اور برقرار رکھنا: ہنر مند AI پیشہ ور افراد کی مانگ رسد سے کہیں زیادہ ہے۔ کمپنیوں کو AI ٹیلنٹ کو راغب کرنے، برقرار رکھنے اور تیار کرنے کے لیے حکمت عملی تیار کرنی چاہیے۔
• موجودہ نظاموں کےnساتھ انضمام: میراثی نظاموں کے ساتھ AI حل کو ضم کرنا پیچیدہ اور مہنگا ہو سکتا ہے۔ تنظیموں کو رکاوٹ کو کم کرنے اور کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے انضمام کی حکمت عملیوں کی احتیاط سے منصوبہ بندی کرنی چاہیے۔

ان چیلنجوں پر قابو پانے کے لیے ایک جامع نقطہ نظر کی ضرورت ہے جس میں حکمت عملی، ٹیکنالوجی، ڈیٹا، ٹیلنٹ اور ثقافت شامل ہو۔

ٹیکنالوجی اسٹیک کی اسٹریٹجک تفریق

داخلی AI ٹیکنالوجی اسٹیک کو "پہلے لاگت" کے اصول پر عمل کرنا چاہیے، جو کہ بیرونی کسٹمر کے سامنے آنے والی ایپلی کیشنز کے لیے استعمال ہونے والے "درستگی پہلے" نقطہ نظر سے واضح طور پر مختلف ہے۔ داخلی AI صلاحیتوں کو موثر اور پائیدار بنانے کے لیے یہ تفریق بہت اہم ہے۔ مقصد لاگت سے مؤثر ٹیکنالوجیز اور فن تعمیرات سے فائدہ اٹھانا ہے جو بینک کو توڑے بغیر مطلوبہ کارکردگی فراہم کر سکیں۔

داخلی بمقابلہ بیرونی اے آئی: بنیادی ٹیکنالوجی کی ترجیحات

داخلی اور بیرونی AI کے لیے ترجیحات ان کے منفرد مقاصد اور رکاوٹوں کی وجہ سے نمایاں طور परمختلف ہیں۔ داخلی AI عمل کو بہتر بنانے اور کارکردگی کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کرتا ہے، جبکہ بیرونی AI کا مقصد کسٹمر کے تجربات کو بہتر بنانا اور آمدنی بڑھانا ہے۔ مقاصد میں اس فرق کے لیے مختلف تکنیکی ترجیحات کی ضرورت ہے۔

• داخلی AI: قابل توسیع، لاگت سے مؤثر انفراسٹرکچر اور خودکار ورک فلوز کی حمایت کرتا ہے۔
• بیرونی AI: جدید ترین الگورتھم، ذاتی نوعیت کے تجربات، اور حقیقی وقت کے ردعمل پر زیادہ زور دیتا ہے۔

ٹیلنٹ پیراڈاکس اور حل

اہل AI ٹیلنٹ کی انتہائی قلت (60% کمپنیوں نے سب سے بڑی رکاوٹ کے طور پر حوالہ دیا ہے) کا مطلب ہے کہ صرف زیادہ لوگوں کی خدمات حاصل کرنا ایک قابل عمل حل نہیں ہے۔ کمپنیوں کو ٹیلنٹ فائدہ کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے ایک منظم نقطہ نظر اختیار کرنا چاہیے۔

• موجودہ ٹیموں کو اپ گریڈ کرنا: AI ٹولز اور ٹیکنالوجیز استعمال کرنے کے لیے موجودہ ملازمین کو تربیت دینے پر توجہ مرکوز کریں۔ اس سے ٹیلنٹ پول میں توسیع ہوتی ہے اور AI کو تیزی سے اپنانے کے قابل بناتا ہے۔

ٹیلنٹ لیوریج کو زیادہ سے زیادہ کرنے کی حکمت عملی

AI ٹیلنٹ کی قلت کے پیش نظر، تنظیموں کو اپنی موجودہ افرادی قوت کے اثرات کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے جدید حکمت عملی کی ضرورت ہے۔ اس میں AI سے چلنے والے ٹولز کے ساتھ ٹیموں کو بااختیار بنانا، بیرونی مہارت سے فائدہ اٹھانا اور اندرونی ترقیاتی پروگراموں کو فروغ دینا شامل ہے۔

موجودہ ٹیموں کو بااختیار بنانا

کوڈنگ معاونین جیسے ٹولز (پہلے ہی 77% کمپنیوں نے اپنائے ہیں) کارکردگی کو بڑھا سکتے ہیں، جس سے AI ماہرین بنیادی جدت طرازی پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔ معمول کے کاموں کو خودکار بنانے اور ذہین تجاویز فراہم کرنے سے، یہ ٹولز زیادہ اسٹریٹجک اقدامات کے لیے قیمتی وقت اور وسائل کو آزاد کرتے ہیں۔

بیرونی وسائل سے فائدہ اٹھانا

کلا ¶ڈ پلیٹ فارم اور API خدمات (64% کمپنیوں کے ذریعے انحصار کیا جاتا ہے) ٹیموں کو انفراسٹرکچر کی دیکھ بھال سے آزاد کرتی ہیں۔ تنظیمیں پہلے سے تعمیر کردہ AI حل اور مہارت کے ایک وسیع ماحولیاتی نظام میں ٹیپ کر سکتی ہیں، ترقی کو تیز کر سکتی ہیں اور اخراجات کو کم کر سکتی ہیں۔

اندرونی کاشت اور تبدیلی

قیمتی کاروباری علم کو برقرار رکھنے اور بیرونی بھرتی کے دبا ¶و کو کم کرنے کے لیے اندرونی تربیتی پروگرام قائم کریں۔ اندرونی طور پر ٹیلنٹ کی پرورش کر کے، کمپنیاں ایک پائیدار AI افرادی قوت بنا سکتی ہیں جو کاروبار کی منفرد ضروریات اور چیلنجوں کو سمجھتی ہے۔

ایک داخلی اے آئی انجن کی تعمیر: حکمت عملی اور عمل درآمد

کامیاب "بلڈرز" اپنی سرمایہ کاری کا تقریباً 80٪ دو اہم شعبوں میں مرکوز کر رہے ہیں: "ایجنٹ ورک فلوز،" جو پیچیدہ داخلی عمل کو خودکار کرتے ہیں، اور "عمودی ایپلی کیشنز،" جو کاروبار کے مخصوص شعبوں میں گہرائی میں اترتی ہیں۔ پروجیکٹس کو منظم طریقے سے ترجیح دینے کے لیے، کمپنیاں "داخلی AI استعمال کے کیس کی ترجیحی میٹرکس" استعمال کر سکتی ہیں۔

اے آئی استعمال کے کیسز کو ترجیح دینا: داخلی اے آئی استعمال کے کیس کی ترجیحی میٹرکس

ROI کو زیادہ سے زیادہ کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ AI اقدامات کاروباری ضروریات کے ساتھ ہم آہنگ ہیں، AI استعمال کے کیسز کی شناخت اور ان کو ترجیح دینا بہت ضروری ہے۔ "اندرونی AI استعمال کے موقع کی ترجیحی میٹرکس" ممکنہ AI پروجیکٹس کا ان کے کاروباری اثرات اور عمل درآمد کے امکان کی بنیاد پر جائزہ لینے کے لیے ایک فریم ورک فراہم کرتا ہے۔

کواڈرینٹ 1: فوری جیت

اعلیٰ کاروباری اثر، اعلیٰ عمل درآمد کا امکان۔ قدر کو تیزی سے ظاہر کرنے اور اندرونی اعتماد پیدا کرنے کے لیے پہلے وسائل کی سرمایہ کاری کریں۔

مثال: مالی اخراجات کی رپورٹ کی منظوریوں کو خودکار بنانا۔ اس قسم کے پروجیکٹ کو لاگو کرنا نسبتاً آسان ہے اور یہ تیزی سے ٹھوس فوائد فراہم کر سکتا ہے، جیسے کہ پروسیسنگ کے وقت میں کمی اور درستگی میں بہتری۔

کواڈرینٹ 2: اسٹریٹجک اقدامات

اعلیٰ کاروباری اثر، نچلے عمل درآمد کا امکان۔ انہیں طویل المدتی R&D پروجیکٹس کے طور پر علاج کیا جانا چاہیے جن میں مرحلہ وار منصوبہ بندی اور اعلیٰ سطحی معاونت ہو۔

مثال: سپلائی چین کی پیشن گوئی کے آپٹیمائزیشن انجن کو تیار کرنا۔ ان پروجیکٹس کے لیے تحقیق اور ترقی میں نمایاں سرمایہ کاری کی ضرورت ہوتی ہے اور نتائج دینے میں سال لگ سکتے ہیں۔ تاہم، ممکنہ فوائد، جیسے کہ انوینٹری کے اخراجات میں کمی اور کسٹمر کے اطمینان میں بہتری، کافی ہو سکتی ہے۔

کواڈرینٹ 3: انیبل منٹ پروجیکٹس

کم کاروباری اثر، اعلیٰ عمل درآمد کا امکان۔ بنیادی وسائل استعمال کیے بغیر تکنیکی تربیت یا ٹیلنٹ ڈویلپمنٹ پروجیکٹس کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔

مثال: اندرونی آئی ٹی ہیلپ ڈیسک سوال و جواب روبوٹ۔ یہ پروجیکٹس AI ٹیموں کے لیے ایک قیمتی تربیتی گرا ¶نڈ کے طور پر کام کرتے ہیں، جس سے انہیں کم خطرے والے ماحول میں اپنی مہارتیں اور مہارت تیار کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

کواڈرینٹ 4: گریز کریں

کم کاروباری اثر، نچلے عمل درآمد کا امکان۔ وسائل کے ضائع ہونے سے بچنے کے لیے واضح طور پر گریز کیا جانا چاہیے۔

مثال: کم تعدد والے کاموں کے لیے پیچیدہ AI تیار کرنا۔ ان پروجیکٹس کے مثبت منافع حاصل کرنے کا امکان نہیں ہے اور ان سے گریز کیا جانا چاہیے۔

بنیادی اے آئی بجٹنگ

اے آئی سے بااختیار کمپنیاں اپنی R&D بجٹ کا 10-20% اے آئی کی ترقی میں سرمایہ کاری کر رہی ہیں، جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ AI ایک بنیادی کاروباری فعل بن گیا ہے۔ سرمایہ کاری کی یہ سطح AI کی تبدیلی کی صلاحیت کی بڑھتی ہوئی شناخت کی عکاسی کرتی ہے۔

ارتقائی لاگت کا ڈھانچہ

AI پروجیکٹس کا لاگت مرکز پختگی کے ساتھ تیار ہوتا ہے: شروع میں، یہ زیادہ تر ٹیلنٹ ہوتا ہے، لیکن اسکیلنگ کے بعد، یہ زیادہ تر انفراسٹرکچر اور ماڈل انفرنس لاگت ہوتی ہے۔ کمپنیوں کو شروع سے ہی لاگت کے کنٹرول کو اندرونی بنانا چاہیے۔

ثقافتی تبدیلی لانا

آپ AI ٹولز کے داخلی اپنانے کو کیسے بڑھاتے ہیں؟ اعداد و شمار سے पता چلتا ہے کہ اعلیٰ اپنانے والی تنظیموں نے اوسطاً 7.1 AI استعمال केमामले अपनाए ہیں۔ "پورٹ فولیو" حکمت عملی کو نافذ کرنا، AI کو ہر जगह بنانا، AI को सामान्य बनाने और इसे संस्कृति में स्थापित करने का सर्वोत्तम तरीका है