اے آئی ڈیٹا کی تیاری کا خلا

95% انٹرپرائز اے آئی پائلٹس ناکام ہو جاتے ہیں۔

ماڈلز ناکام نہیں ہوتے۔ ڈیٹا ناکام ہوتا ہے۔

زیادہ تر کمپنیاں پائلٹ کے دوران انفراسٹرکچر کے خلا محسوس کرتی ہیں۔ تب تک، وہ اپنا بجٹ اور ساکھ کھو چکی ہوتی ہیں۔ صرف 15% کمپنیاں ایجنٹک اے آئی (agentic AI) کے لیے تیار محسوس کرتی ہیں۔

کامیاب ہونے کے لیے، آپ کو بیک وقت چار چیزوں کی ضرورت ہے:

ناقابل رسائی ڈیٹا ترقی کو روک دیتا ہے۔ آپ کا ڈیٹا بہت سی جگہوں پر موجود ہوتا ہے جیسے کہ CRMs، ERPs، اور لیگیسی ڈیٹا بیسز۔ اے آئی کو اس ڈیٹا کے جدید اور منظم ہونے کی ضرورت ہوتی ہے۔

ڈیٹا کا ناقص معیار مزید مسائل پیدا کرتا ہے۔ ادھورے فیلڈز اور غیر مستقل فارمیٹس غلطیوں کا باعث بنتے ہیں۔ اے آئی ان غلطیوں کو آپ کے پورے کاروبار میں پھیلا دیتا ہے۔

سسٹم کے خلا آپ کے اے آئی کو الگ تھلگ کر دیتے ہیں۔ ایک پروکیورمنٹ اے آئی (procurement AI) اس وقت بے کار ہے اگر وہ آپ کے بجٹ سسٹم یا وینڈر کنٹریکٹس تک رسائی حاصل نہ کر سکے۔

ایجنٹک اے آئی صرف سوالات کے جوابات دینے سے کہیں زیادہ کام کرتا ہے۔ یہ عملی اقدامات کرتا ہے۔ اسے ڈیٹا پڑھنا، سسٹم میں واپس لکھنا، اور ورک فلو (workflows) کو متحرک کرنا چاہیے۔ زیادہ تر انٹرپرائز انفراسٹرکچر اس مقصد کے لیے نہیں بنایا گیا تھا۔

تیاری کے جائزے (readiness assessment) کے بغیر پائلٹ شروع نہ کریں۔ ایک اچھے جائزے میں درج ذیل چیزیں ہونی چاہئیں:

جو کمپنیاں پہلے یہ کام کرتی ہیں وہ پروڈکشن تک پہنچ جاتی ہیں۔ جو کمپنیاں اسے نظر انداز کرتی ہیں وہ پائلٹ کے دوران ہی ناکام ہو جاتی ہیں۔

ماصل: https://dev.to/arthicksdev/the-ai-data-readiness-gap-why-95-of-enterprise-ai-pilots-stall-before-they-start-2jif

اختیاری لرننگ کمیونٹی: https://t.me/GyaanSetuAi