AI ROI کے لیے ایگزیکٹو گائیڈ

میں دیکھتا ہوں کہ AI کے بجٹ ایک سلائیڈ پر منظور ہو جاتے ہیں اور ایک ہی سہ ماہی میں غائب ہو جاتے ہیں۔ ٹیکنالوجی کام کرتی ہے، لیکن ROI نہیں۔

یہ فرق ماڈل کی وجہ سے نہیں ہے۔ فرق اس بات میں ہے کہ لیڈرز قدر (value) کو کیسے بیان کرتے ہیں اور اسے اپنانے (adoption) کے عمل کو کیسے آگے بڑھاتے ہیں۔ AI سے حاصل ہونے والا ROI کوئی تکنیکی مسئلہ نہیں ہے۔ یہ قیادت (leadership) کا مسئلہ ہے۔

ایک use case کہتا ہے: "ہم معاہدوں کا خلاصہ کرنے کے لیے AI کا استعمال کرتے ہیں۔" ایک value case کہتا ہے: "ہم سالانہ 4,200 قانونی گھنٹے صرف درجہ بندی (triage) پر خرچ کرتے ہیں۔ AI اس درجہ بندی کو 90 ہزار میں ختم کر دیتا ہے۔ اس سے 380 ہزار کی صلاحیت آزاد ہو جاتی ہے۔"

ایک محض ایک ڈیمو ہے۔ دوسرا CFO کے معیار پر پورا اترتا ہے۔

کسی بھی چیز کے لیے فنڈنگ فراہم کرنے سے پہلے، مجھے تین اعداد و شمار درکار ہوتے ہیں:

  • بیس لائن (The baseline): آج گھنٹوں یا غلطیوں کی صورت میں اس کی لاگت کیا ہے؟ آپ "پہلے" کے بغیر "بعد" کو ثابت نہیں کر سکتے۔
  • قابلِ استعمال حصہ (The addressable slice): AI شاذ و نادر ہی کسی کام کا 100% حصہ سنبھالتا ہے۔ کیا یہ 30% ہے یا 70%؟ اس کا مبالغہ آرائی کرنا آپ کے ROI کو تباہ کر دیتا ہے۔
  • حصول کا راستہ (The realization path): آزاد شدہ گھنٹے تب تک بچت نہیں کہ جب تک آپ لوگوں کو دوبارہ کام پر نہ لگائیں۔ اگر افرادی قوت کی دوبارہ تعیناتی نہ ہو تو 20% پیداواری صلاحیت میں اضافہ بھی 0% مالی فائدہ ہے۔

ماڈل کی کوالٹی شہ سرخیاں بناتی ہے۔ اسے اپنانا (Adoption) منافع لاتا ہے۔

90% درستگی والا ٹول جسے ٹیم کا صرف 20% حصہ استعمال کرتا ہے، اس ٹول سے کم فائدہ دیتا ہے جس کی درستگی 70% ہو لیکن اسے ٹیم کا 90% حصہ استعمال کر رہا ہو۔ فرق اعتماد اور ورک فلو کے ساتھ ہم آہنگی کا ہے۔

ROI برابر ہے: فی بار استعمال کی قدر × استعمال کی تعدد (frequency) × صارفین کا حصہ۔ ان میں سے دو متغیرات انسانی ہیں۔

میں adoption کے لیے انفراسٹرکچر کی طرح بجٹ بناتا ہوں۔ میں درج ذیل چیزیں دیکھتا ہوں:

  • ہر ٹیم میں سپورٹرز (Champions)۔
  • ٹول کے گرد ڈیزائن کیے گئے ورک فلو۔
  • اصل صارفین سے فیڈ بیک لوپس۔

محض دکھاوے کے پیمانوں (vanity metrics) پر بھروسہ نہ کریں جیسے کہ "AI 5 گنا تیزی سے ڈرافٹ تیار کرتا ہے۔" تیز رفتاری سے ڈرافٹنگ کرنے سے ریویو کا عمل سست ہو سکتا ہے اور غلطیاں بڑھ سکتی ہیں۔

میں تین سطحوں پر نظر رکھتا ہوں:

  • سرگرمی (Activity): کیا ٹیم اسے استعمال کر رہی ہے؟
  • نتیجہ (Outcome): کیا ہدف شدہ میٹرک میں تبدیلی آئی؟
  • سسٹم (System): کیا اس کے نتیجے میں آگے چل کر کوئی اور چیز متاثر ہوئی؟

زیادہ تر ناکام AI پروجیکٹس یہ غلطیاں کرتے ہیں:

  • ایسے پائلٹ پروجیکٹس جو بڑے پیمانے پر نہیں پھیل سکتے: وہ حقیقی دنیا کے پیچیدہ ڈیٹا کے بجائے صاف ستھرے ڈیٹا پر تجربہ کرتے ہیں۔
  • مسائل حل کرنے کے بجائے محض صلاحیتیں خریدنا: وسیع اور سطحی کیسز کے بجائے تین گہرے اور قیمتی کیسز کا انتخاب کریں۔
  • تبدیلی کی لاگت کو نظر انداز کرنا: لائسنس بل کا صرف 10% حصہ ہوتے ہیں۔ انٹیگریشن اور ٹریننگ باقی 90% حصہ ہوتے ہیں۔
  • کوئی ذمہ دار نہ ہونا: اگر ROI کسی ایگزیکٹو کے اسکور کارڈ پر نہیں ہے، تو کوئی اس کا دفاع نہیں کرے گا۔

یہ پوچھنا بند کریں کہ "AI کیا کر سکتا ہے؟" بلکہ یہ پوچھیں کہ "آج ہم کہاں پیسہ کھو رہے ہیں، اور کیا AI اس نقصان کو کسی بھی دوسری چیز کے مقابلے میں تیزی سے روک سکتا ہے؟"

چیزیں کم فنڈ کریں، لیکن گہرائی میں جائیں۔ پہلے بیس لائن کی پیمائش کریں۔ ٹیکنالوجی کے ساتھ ساتھ adoption پر بھی اتنا ہی خرچ کریں۔ ہر ڈالر کے ساتھ ایک ذمہ دار شخص کا نام لکھیں۔

Source: https://dev.to/cedricbignet/the-executives-guide-to-ai-roi-52ah

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