سچائی کے ماخذ کا مسئلہ

انٹرپرائز AI ٹیموں کو ایک مشکل سوال کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔

"درست جواب کیا ہے؟"

یہ سوال ماڈل سے نہیں آتا۔ یہ بزنس سے آتا ہے۔

چھوٹے پیمانے پر، یہ آسان لگتا ہے۔ انٹرپرائز پیمانے پر، یہ ایک بڑا آرکیٹیکچرل مسئلہ بن جاتا ہے۔ زیادہ تر کمپنیوں کے پاس سچائی کا ایک واحد ماخذ نہیں ہوتا۔ ان کے پاس بہت سے ماخذ ہوتے ہیں۔

کمپنیاں بہت سے سسٹمز استعمال کرتی ہیں:

  • CRM
  • ERP
  • ٹکٹنگ سسٹمز
  • انٹرنل ڈیٹا بیسز
  • اسپریڈ شیٹس
  • ڈاکومنٹیشن پلیٹ فارمز

ہر سسٹم میں ڈیٹا ہوتا ہے۔ وقت کے ساتھ ساتھ ہر سسٹم تبدیل ہوتا رہتا ہے۔ ایک ہی کسٹمر تین مختلف جگہوں پر تین مختلف اسٹیٹس کے ساتھ موجود ہو سکتا ہے۔

AI ان مسائل کو پیدا نہیں کرتا۔ یہ انہیں بے نقاب کرتا ہے۔

AI سے پہلے، انسان بکھرے ہوئے ڈیٹا کو سنبھالتے تھے۔ ملازمین جانتے تھے کہ کون سی رپورٹس پرانی ہیں۔ وہ جانتے تھے کہ کن ڈیٹا بیسز پر بھروسہ کرنا ہے۔

AI میں اس قسم کی بصیرت (intuition) کی کمی ہوتی ہے۔ جب ایک AI متعدد ذرائع سے ڈیٹا نکالتا ہے، تو وہ سچائی کے ہر ورژن کو ایک ساتھ دیکھتا ہے۔

اگر ایک سسٹم کہتا ہے کہ کسٹمر "Active" ہے اور دوسرا کہتا ہے کہ "Suspended" ہے، تو AI ایک دیوار سے ٹکرا جاتا ہے۔ کوئی بھی سسٹم خراب نہیں ہوتا۔ مسئلہ ملکیت (ownership) کا ہے۔

ایک عام غلطی یہ سمجھنا ہے کہ زیادہ ڈیٹا AI کو بہتر بناتا ہے۔ اکثر، زیادہ ڈیٹا زیادہ الجھن پیدا کرتا ہے۔ زیادہ انٹیگریشنز سے ڈپلیکیٹس اور تنازعات میں اضافہ ہوتا ہے۔

ریٹریول (Retrieval) سسٹمز متعلقہ ڈیٹا تلاش کرتے ہیں۔ وہ مستند (authoritative) ڈیٹا تلاش نہیں کرتے۔

آپ کو فیصلہ کرنا ہوگا:

  • کسٹمر اسٹیٹس کا مالک کون سا سسٹم ہے؟
  • پرائسنگ کا مالک کون سا سسٹم ہے؟
  • انوینٹری کا مالک کون سا سسٹم ہے؟

یہ فیصلے گورننس (governance) سے تعلق رکھتے ہیں، الگورتھم سے نہیں۔

اسے ٹھیک کرنے کے لیے، آپ کو ماخذ کی درجہ بندی (source hierarchy) متعین کرنی ہوگی۔ تمام سسٹمز برابر نہیں ہوتے۔ آپ کو انہیں لیبل کرنا ہوگا:

  • بنیادی ماخذ (Primary source)
  • ثانوی ماخذ (Secondary source)
  • متبادل ماخذ (Fallback source)

اس سے اندازوں کا خاتمہ ہو جاتا ہے۔ انفراسٹرکچر ماڈل کے ڈیٹا دیکھنے سے پہلے ہی سچائی کا فیصلہ کر لیتا ہے۔

انٹرپرائز AI کی کامیابی ماڈل کے انتخاب سے زیادہ گورننس پر منحصر ہے۔ اگر آپ ملکیت (ownership) متعین نہیں کرتے ہیں، تو آپ کو ان مسائل کا سامنا کرنا پڑے گا:

  • غیر مستقل جوابات
  • متضاد نتائج
  • ناقابل بھروسہ آٹومیشن
  • صارفین کا کم اعتماد

اگر صارفین دیکھیں گے کہ AI اپنا فیصلہ بدل رہا ہے، تو وہ اسے استعمال کرنا چھوڑ دیں گے۔

AI کو ریٹریول کے مسئلے کے طور پر دیکھنا بند کریں۔ اسے ڈیٹا کی ملکیت (data ownership) کے مسئلے کے طور پر دیکھنا شروع کریں۔

مشکل ترین سوال یہ نہیں ہے کہ ماڈل کو کیا جواب دینا چاہیے، بلکہ مشکل ترین سوال یہ ہے کہ حقیقت میں سچ کیا ہے۔

Source: https://dev.to/karan2598/the-source-of-truth-problem-every-enterprise-ai-team-faces-2m2k

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi