اے آئی کا احتساب: زیادہ تر کمپنیاں پیچھے کیوں رہ رہی ہیں
اے آئی کا عروج کا دور ختم ہو چکا ہے۔
برسوں تک، کمپنیوں نے ChatGPT جیسے ٹولز اپنانے میں جلدی کی۔ انہوں نے انفراسٹرکچر پر اربوں ڈالر خرچ کیے۔ اب، توجہ بدل رہی ہے۔ سی ای اوز (CEOs) اور سی ایف اوز (CFOs) اب یہ نہیں پوچھتے کہ اے آئی کیا کر سکتا ہے۔ وہ یہ پوچھتے ہیں کہ اے آئی ان کے منافع کے لیے کیا کرتا ہے۔
McLean Forrester کی ایک نئی وائٹ پیپر (whitepaper) وضاحت کرتی ہے کہ بہت سی کمپنیاں نتائج حاصل کرنے میں کیوں ناکام رہتی ہیں۔ وہ 'پائلٹ ٹریپ' (pilot trap) کا شکار ہو جاتی ہیں۔ وہ چھوٹے منصوبے شروع کرتی ہیں جو پیداواری صلاحیت میں معمولی اضافہ دکھاتے ہیں۔ یہ منصوبے اس لیے بڑے پیمانے پر نہیں پھیل پاتے کیونکہ ان میں انضمام (integration) کی کمی ہوتی ہے۔
جیتنے کے لیے، آپ کو اے آئی کی قدر کے تین درجات کو سمجھنا ہوگا۔
Horizontal AI اس میں ChatGPT جیسے عمومی ٹولز شامل ہیں۔ یہ سادہ کاموں کے لیے اچھے کام کرتے ہیں۔ آپ پیداواری صلاحیت میں 5% سے 10% تک اضافہ دیکھ سکتے ہیں۔ تاہم، جب آپ کو کمپنی کے مخصوص علم یا پیچیدہ استدلال کی ضرورت ہوتی ہے تو یہ ٹولز ناکام ہو جاتے ہیں۔
Hybrid AI یہ ایک ذہین درمیانی راستہ ہے۔ یہ Retrieval-Augmented Generation (RAG) کا استعمال کرتا ہے۔ آپ ایک بڑے ماڈل کو اپنے اندرونی ڈیٹا، پالیسیوں اور کسٹمر فائلوں سے جوڑتے ہیں۔ یہ طریقہ نیا ماڈل بنانے کے بھاری اخراجات کے بغیر درستگی فراہم کرتا ہے۔ یہ غلطیوں کو کم کرتا ہے کیونکہ اے آئی کو آپ کے حقائق استعمال کرنے پڑتے ہیں۔
Vertical AI یہ وہ جگہ ہے جہاں سب سے زیادہ قدر موجود ہے۔ یہ آپ کے مخصوص ورک فلو (workflows) کے لیے بنایا گیا ایک کسٹم انٹیلی جنس لیئر ہے۔
مثال کے طور پر، ایک بینک عوامی رپورٹ کا خلاصہ کرنے کے لیے Horizontal AI کا استعمال کرتا ہے۔ ایک بینک قرض کی درخواست کا جائزہ لینے، گمشدہ فائلوں کی جانچ کرنے اور فیصلہ تیار کرنے کے لیے Vertical AI کا استعمال کرتا ہے۔ یہ اے آئی کو ایک غیر فعال ٹول سے ایک فعال کارکن میں بدل دیتا ہے۔
2027 کے لیے کیسے تیار ہوں:
- سب سے سستے ماڈل کی تلاش بند کریں۔ اپنے مخصوص مسائل پر سب سے زیادہ منافع (return) دینے والے حل کی تلاش کریں۔
- اپنے ڈیٹا کے انفراسٹرکچر کو درست کریں۔ آپ کا اپنا ڈیٹا (proprietary data) ہی آپ کا واحد فائدہ ہے۔ اگر آپ کا ڈیٹا بکھرا ہوا ہے، تو آپ کا اے آئی ناکام ہو جائے گا۔
- Hybrid AI سے آغاز کریں۔ پیچیدہ Vertical سسٹمز کی طرف بڑھنے سے پہلے اعتماد اور مہارت پیدا کرنے کے لیے کم خطرے والے منصوبوں کا استعمال کریں۔
- گورننس (governance) کو ترجیح دیں۔ قوانین بڑھ رہے ہیں۔ برقرار رہنے کے لیے آپ کو ڈیٹا کی رازداری اور تعصب (bias) جیسے خطرات کا انتظام کرنا ہوگا۔
فاتح وہ کمپنیاں نہیں ہوں گی جن کے پاس سب سے بڑے بجٹ ہوں گے۔ بلکہ وہ کمپنیاں ہوں گی جو اے آئی کو اپنی منفرد کاروباری ضروریات کے مطابق ڈھال لیں گی۔
ماخذ: https://dev.to/mcleanforresterllc/the-ai-reckoning-why-most-companies-are-getting-left-behind-175i