EMEA میں رکے ہوئے انٹرپرائز AI رول آؤٹس کو دوبارہ شروع کرنے کے لیے CIOs کو اپنے سسٹمز کا فعال طور پر آڈٹ کرنے کی ضرورت ہے۔
پچھلے 18 مہینوں کے دوران، پورے یورپ میں اے آئی کی تعیناتیاں ابتدائی جانچ سے بہت آگے نکل گئی ہیں۔ کمپنیاں بڑے آپریشنل اپ گریڈ کی توقع میں بڑے پیمانے پر لینگویج ماڈلز اور مشین لرننگ میں سرمایہ ڈال رہی ہیں۔ IDC کی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ بورڈز سست ہو رہے ہیں، پیچھے کی پیمائش کر رہے ہیں، یا ان اقدامات پر دوبارہ توجہ مرکوز کر رہے ہیں۔
سکڑاؤ تکنیکی دلچسپی کے نقصان کے بجائے عملدرآمد کے مسائل اور مالی توثیق پر منحصر ہے۔ مسابقتی IT مطالبات اور میکرو اکنامک دباؤ ڈائریکٹرز کو وسیع پیمانے پر تعیناتی کی منظوری دینے سے پہلے مالی منافع کے واضح ثبوت مانگنے پر مجبور کر رہے ہیں۔
پچھلے دو سالوں میں، خطے میں صرف 9% تنظیموں نے اپنے زیادہ تر AI پروجیکٹس سے قابل مقدار کاروباری نتائج حاصل کیے ہیں۔ باقی 91% ابھی تک پھنسے ہوئے ہیں۔ منصوبے شاذ و نادر ہی تباہ کن تکنیکی خرابیوں کا شکار ہوتے ہیں۔ وہ محض رفتار کھو دیتے ہیں اور تنظیم پر زیادہ اثر ڈالے بغیر جانچ کے مرحلے میں الگ تھلگ رہتے ہیں۔
موجودہ پروکیورمنٹ انڈیکیٹرز سے آگے جانا
خریداری کے روایتی طریقے سافٹ ویئر لائسنس کے اخراجات اور افرادی قوت میں کمی کا براہ راست موازنہ کرنے پر انحصار کرتے ہیں۔ جنریٹیو ماڈلز اور ذہین روٹنگ سسٹمز کی قدر بالواسطہ ذرائع سے حاصل کی جاتی ہے۔ آمدنی کے نئے سلسلے کو فعال کریں، ملازمین کی کارکردگی کو تیز کریں، اور انٹرپرائز کے خطرے کو کم کریں۔
اپنے مینوفیکچرنگ پلانٹ کے اندر پیش گوئی کرنے والے دیکھ بھال کے آلات پر غور کریں۔ آپ کا ماڈل آپ کی انجینئرنگ ٹیم کے سائز کو کم کرنے کے قابل نہیں ہوسکتا ہے۔ اس کے بجائے، یہ بڑے پیمانے پر اسمبلی لائن کی غلطیوں کو روکتا ہے۔ آفات سے بچاؤ کے مالی فوائد معیاری محکمانہ اسپریڈشیٹ پر نہیں دکھائے گئے ہیں۔
تنظیموں کے پاس اس بالواسطہ قدر کی پیمائش کرنے کے لیے معیاری طریقہ کار کا فقدان ہے، لہذا حصولی کے محکمے تنگ میٹرکس کی بنیاد پر انفرادی استعمال کے معاملات کا فیصلہ کرتے ہیں۔ ایک متعین مالیاتی فریم ورک کے بغیر، امید افزا پائلٹ پروڈکشن نیٹ ورک تک پہنچنے سے پہلے فنڈنگ سے محروم ہو جائیں گے۔ ٹیکنالوجی کے رہنماؤں کو ان وسیع فوائد کو حاصل کرنے کے لیے ROI کے حسابات کو فعال طور پر دوبارہ لکھنا چاہیے اور انہیں براہ راست کمپنی کی نچلی لائن پر نقش کرنا چاہیے۔
پائلٹ کو ایک مستقل انٹرپرائز فنکشن میں توسیع دینے کے لیے گہرے اور جاری سرمائے کی ضرورت ہوتی ہے۔ آپ کے اختراعی بجٹ میں آسانی سے ابتدائی API کالز اور کلاؤڈ ٹیسٹنگ ماحول شامل ہوتا ہے۔ ایک ہی ماڈل کو حقیقی دنیا میں لاگو کرنے کے لیے بڑے پیمانے پر بنیادی ڈھانچے، فعال ڈیٹا پائپ لائنز، اور روزانہ کی دیکھ بھال میں جاری سرمایہ کاری کی ضرورت ہے۔ AWS یا Azure سینڈ باکس سے ایک مکمل انٹرپرائز تعیناتی میں منتقل ہونے سے تعمیراتی خلا کو سامنے لایا جاتا ہے۔
جدید ویکٹر ڈیٹا بیس کو دہائیوں پرانے آن پریمیس Oracle یا SAP سرورز کے ساتھ مربوط کرنے کی کوشش کرتے وقت انجینئرنگ کے محکموں کو رگڑ کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ تلاش میں اضافے کی تخلیق کے فن تعمیر کو مطلع کرنے کے لیے صاف، درجہ بند معلومات کی ضرورت ہے۔ غیر منظم سٹوریج پر بڑے لینگویج ماڈلز چلانے کی کوشش کے نتیجے میں آؤٹ پٹ کوالٹی خراب ہو گی اور ہائی ہیلوسینیشن ریٹ ہو گا۔
سافٹ ویئر کے صحیح طریقے سے کام کرنے سے پہلے ان ساختی خلا کو دور کرنے کے لیے وسیع اور مہنگے ڈیٹا کی تعمیر نو کی ضرورت ہوتی ہے۔ جیسا کہ تخمینہ پیدا کرنے اور ماڈل ٹیوننگ کے ساتھ وابستہ کمپیوٹ کے جاری اخراجات جارحانہ طور پر بڑھ رہے ہیں، ٹیکنالوجی کے رہنماؤں کو زیادہ سے زیادہ شکی فنانس ٹیموں کے لیے ہائپر اسکیلر بلوں کا جواز پیش کرنا چاہیے۔
ڈیٹا کے تحفظ اور سائبرسیکیوریٹی کو کنٹرول کرنے والے مقامی قوانین پورے یورپ میں تعیناتی کے پیرامیٹرز کا حکم دیتے ہیں۔ اندرونی نیٹ ورک کو فوری طور پر انجیکشن حملوں سے بچانا اور ماڈل کے فیصلے کے درختوں کی دستاویز کرنا بنیادی آپریشنل اخراجات کو بڑھاتا ہے۔ بہت سی تعیناتی ٹیمیں ان قانونی تقاضوں کو سنگین پابندیوں کے طور پر دیکھتی ہیں۔
کامیاب چند ایک مختلف موقف اختیار کرتے ہیں۔ وہ ڈیولپمنٹ سائیکل کے شروع میں بہتر سسٹم آرکیٹیکچر کو نافذ کرنے کے لیے تعمیل کے قوانین کا فائدہ اٹھاتے ہیں۔ شروع سے گورننس کا ڈھانچہ بنانا اسکیلنگ کے عمل کو فعال طور پر تیز کرتا ہے۔
کمپنیاں رپورٹ کرتی ہیں کہ تعمیل کی یہ سخت کوششیں بہتر کارپوریٹ لچک، بہتر ESG کارکردگی، اور اپنے کسٹمر بیس سے گہرے اعتماد کا باعث بنتی ہیں۔ یہ قانون سازی بھروسہ مند تعیناتیوں کو فروغ دینے کے لیے کام کرتی ہے، اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ انجینئرنگ ٹیمیں درست ڈیٹا کنٹرول قائم کریں جو انہیں حکومتی مینڈیٹ سے قطع نظر ضرور بنانا چاہیے۔
حقیقی دنیا کے ورک فلو کے لیے مصنوعی تعیناتی ڈیزائن
سب سے بڑی مزاحمت اکثر ڈیسک کی سطح پر ہوتی ہے۔ ٹکنالوجی کے رہنما اکثر ایسے سافٹ ویئر حل تیار کرتے ہیں جنہیں ملازمین استعمال کرنے سے انکار کرتے ہیں۔ الگورتھم موافقت خالصتاً تکنیکی رکاوٹ کے بجائے تنظیمی نمائندگی کرتا ہے۔ تبدیلی کے عمل کے خلاف مزاحمت پر قابو پانے کے لیے، ٹیکنالوجی کو موجودہ افرادی قوت کی صلاحیتوں اور کارپوریٹ کلچر کے ساتھ براہ راست ہم آہنگ ہونا چاہیے۔
انجینئرنگ ڈائریکٹرز کو دوبارہ تربیتی پروگراموں اور فعال تبدیلی کے انتظام کو فنڈ دینا چاہیے تاکہ مشین پر مبنی عمل پر اعتماد کو یقینی بنایا جا سکے۔ انسانی عوامل کو حل کرنے میں ناکامی اپنانے کو کافی حد تک سست کر دے گی اور آپریشنل دائرہ کار کو محدود کر دے گی۔ سافٹ ویئر کا انضمام اس وقت کامیاب ہوتا ہے جب یہ ملازمین کی روزمرہ کی زندگی سے رگڑ کو دور کرتا ہے۔
وہ کمپنیاں جو طویل مدتی قدر نکالتی ہیں وہ جان بوجھ کر انسانی کام کے بہاؤ کے ارد گرد اپنی تعیناتیوں کو ڈیزائن کرتی ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ آخری صارفین نئے ٹولز سے فعال طور پر مستفید ہوں۔ مثال کے طور پر، خودکار کنٹریکٹ ریویو سسٹم کارپوریٹ وکلاء کو بنیادی تعمیل کی جانچ کے بجائے اہم مذاکرات پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
AI اب کاروباری کارروائیوں کے مرکز میں ہے، اور جدید ڈیجیٹل لیڈروں کو ایسے نظاموں کو ڈیزائن کرنا چاہیے جو فعال طور پر ترقی کو آگے بڑھاتے ہیں اور مثبت منافع پیدا کرتے ہیں۔ IDC کے مطابق، EMEA C-Suite کے 42% رہنما توقع کرتے ہیں کہ CIO کے کردار سے ڈیجیٹل اور AI تبدیلی کو آگے بڑھایا جائے گا، خاص طور پر آمدنی کے نئے سلسلے بنانے پر توجہ دی جائے گی۔
ان دباؤ کے لیے جارحانہ تجارتی ذہنیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ وہ دن گئے جب ٹیکنالوجی کے رہنما محض خریداروں اور نیٹ ورک مینٹینرز کے طور پر کام کرتے تھے۔ CIOs کو تجرباتی اقدامات کو حقیقی کاروباری نتائج سے براہ راست جوڑ کر تمام محکموں میں مکمل صف بندی کرنی چاہیے۔
آج کے بازار میں کامیابی کا زیادہ تر انحصار عملدرآمد پر ہے۔ پائلٹ مرحلے سے آگے، تنظیمیں انجینئرنگ کے کام کو تجارتی اہداف سے جوڑتی ہیں، گورننس کو ابتدائی طور پر سرایت کرتی ہیں، اور سافٹ ویئر کو انسانی موافقت کے ساتھ سیدھ میں لاتی ہیں۔
منڈیوں کی منتقلی کے طور پر، مالیاتی واپسی کی پیمائش اور انٹرپرائز اسکیلنگ فریم ورک بنانے کا طریقہ اس بات کا تعین کرے گا کہ کون سی کمپنیاں حقیقی قدر حاصل کرتی ہیں۔ ٹیکنالوجی کے رہنماؤں کو جواب دینا چاہیے کہ وہ ان سسٹمز کو سپورٹ کرنے کے لیے اپنے آپریٹنگ ماڈلز کو کس طرح تبدیل کریں گے۔
حوالہ: IBM نے SDLC کے اخراجات کو منظم کرنے کے لیے AI پلیٹ فارم Bob کا آغاز کیا۔
صنعت کے رہنماؤں سے AI اور بڑے ڈیٹا کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ ایمسٹرڈیم، کیلیفورنیا اور لندن میں اے آئی اور بگ ڈیٹا ایکسپو دیکھیں۔ جامع ایونٹ TechEx کا حصہ ہے اور اس کا انعقاد سائبرسیکیوریٹی اور کلاؤڈ ایکسپو سمیت دیگر اہم ٹیکنالوجی ایونٹس کے ساتھ کیا جاتا ہے۔ مزید معلومات کے لیے یہاں کلک کریں۔
AI News آپ کے لیے TechForge Media لایا گیا ہے۔ دیگر آنے والے انٹرپرائز ٹیکنالوجی ایونٹس اور ویبینرز کو یہاں دریافت کریں۔