Uber نے اعلان کیا ہے کہ وہ مصنوعی ذہانت (AI) پر مبنی robotaxis کی طرف قدم بڑھانے کے لیے سرمایہ آزاد کرنے کی خاطر اپنے تقریباً 3,300 ملازمین کو فارغ کر دے گا – جو کہ اس کے عالمی عملے کا تقریباً دسواں حصہ ہے۔ یہ اقدام کمپنی کے لاگت کے ڈھانچے کو نئی شکل دے گا اور انسانی طاقت پر مبنی gig model سے ٹیکنالوجی پر مبنی mobility platform کی طرف منتقلی کا اشارہ دیتا ہے۔

Uber عملہ کیوں کم کر رہا ہے

CEO Dara Khosrowshahi نے کہا کہ یہ کٹائی پانچ سالہ توسیع کا نتیجہ ہے جس نے انتظامیہ کی تہیں بڑھا دیں اور ملکیت کو بکھیر دیا۔ گزشتہ سال کے آخر میں تقریباً 34,000 کی افرادی قوت کے ساتھ، Uber کو توقع ہے کہ اس کمی سے تنظیم "سادہ اور تیز رفتار" ہو جائے گی۔ تجزیہ کاروں کا اندازہ ہے کہ ان اخراجات میں کمی سے سالانہ تقریباً 825 ملین ڈالر کی بچت ہوگی، جسے کمپنی autonomous-vehicle کی ترقی میں استعمال کرنے کا ارادہ رکھتی ہے۔

Robotaxi کی دوڑ کے لیے فنڈنگ

Uber کی یہ امنگ اسے Alphabet کے Waymo اور Elon Musk کے خود مختار منصوبوں کے مقابلے میں کھڑا کرتی ہے۔ فرم نے 10 بلین ڈالر سے زیادہ کا عہد کیا ہے تاکہ ایک robotaxi نیٹ ورک بنایا جا سکے جسے وہ اس سال کم از کم امریکہ کی 15 ریاستوں میں متعارف کروانے کی امید رکھتی ہے۔

کارپوریٹ طریقوں میں تبدیلیاں

ملازمین کی برطرفی کا اعلان Uber کی hybrid-work پالیسی کو سخت کرنے کے ساتھ سامنے آیا ہے۔ صرف تقریباً ایک فیصد ملازمین کو مکمل طور پر ریموٹ کام کرنے کی اجازت ہوگی؛ باقیوں کو ہفتے میں کم از کم تین دن دفتر میں ہونا ضروری ہے۔ اس تبدیلی کا مقصد ہم آہنگی کو بہتر بنانا ہے کیونکہ کمپنی اپنی ٹیکنالوجی کے پھیلاؤ میں تیزی لا رہی ہے۔

بھارت کے لیے اثرات

  • Gig-economy کا منظرنامہ – Uber کا driver-partner ماڈل بھارت بھر میں لاکھوں لوگوں کی روزی روٹی کا ذریعہ ہے۔ Robotaxis کی طرف منتقلی بالآخر انسانی ڈرائیوروں کی طلب کو کم کر سکتی ہے، اگرچہ مکمل طور پر autonomous vehicles ابھی بھارتی سڑکوں پر آنے میں کئی سال باقی ہیں۔ یہ اسٹریٹجک سمت محنت طلب خدمات سے سرمائے پر مبنی ٹیکنالوجی کی طرف ایک طویل مدتی منتقلی کا اشارہ دیتی ہے۔
  • AI ٹیلنٹ کی طلب – بھارت میں software engineers اور machine-learning کے ماہرین کے بڑے ذخیرے میں Uber کی جانب سے بڑھتی ہوئی دلچسپی دیکھی جا سکتی ہے۔ Robotaxis کو چلانے والے AI algorithms بنانے اور انہیں برقرار رکھنے کے لیے perception، planning اور بڑے پیمانے پر data processing میں مہارت کی ضرورت ہوگی، جس سے اعلیٰ مہارت کے نئے مواقع پیدا ہوں گے۔
  • Regulatory اور infrastructure کی رکاوٹیں – Autonomous mobility کے لیے واضح transport regulations، data-privacy کے قواعد اور road-infrastructure کی اپ گریڈیشن کی ضرورت ہے۔ وہ ممالک جو ان شعبوں میں پیچھے ہیں، وہ ابھرتی ہوئی robotaxi مارکیٹ سے باہر رہ جانے کا خطرہ مول لیتے ہیں۔ بھارت کے لیے مسابقتی رہنے کے لیے ابتدائی پالیسی بحثیں انتہائی اہم ہوں گی۔

آگے کیا نظر آئے گا

  • Pilot programs کی پیشرفت – ٹارگٹ شدہ 15 ریاستوں میں test fleets سے تجارتی robotaxi خدمات تک منتقل ہونے کی Uber کی صلاحیت کارکردگی کا ایک اہم اشارہ ہوگی۔
  • بھارت میں ٹیلنٹ کی بھرتی کے رجحانات – سہ ماہی بھرتی کا ڈیٹا ظاہر کرے گا کہ آیا Uber کی AI کی طرف پیش قدمی بھارتی engineers کے لیے مستقل طلب میں تبدیل ہوتی ہے۔
  • Policy کی پیش رفت – بھارت میں autonomous-vehicle testing اور data governance سے متعلق قانون سازی کی پیش رفت اس ٹیکنالوجی کی آمد کو تیز یا سست کر سکتی ہے۔

خلاصہ

Uber کی جانب سے 3,300 ملازمتوں میں کمی محض لاگت کم کرنے کی کوشش نہیں ہے؛ بلکہ یہ وسائل کو ایک ایسے مستقبل کی طرف منتقل کر رہی ہے جہاں AI اور driverless cars شہری نقل و حمل پر حاوی ہوں گی۔ یہ حکمت عملی بھارتی AI پیشہ ور افراد کے لیے نئے راستے کھولتی ہے جبکہ اس gig-economy ماڈل پر غیر یقینی صورتحال پیدا کرتی ہے جو فی الحال لاکھوں بھارتیوں کی روزی روٹی کا ذریعہ ہے۔