سب سے بڑی AI لاگت ٹیکنالوجی نہیں ہے، بلکہ چھپا ہوا قرض ہے جو خاموشی سے آپ کے بجٹ کو ختم کر رہا ہے۔

تم نے سب کچھ ٹھیک کیا۔ ہم نے AI میں ابتدائی سرمایہ کاری کی، پائلٹ چلائے، بورڈ کی منظوری حاصل کی، اور AI-پہلی حکمت عملی کے لیے حقیقی بجٹ کا عزم کیا۔ تو پھر بھی ROI کو ثابت کرنا اتنا مشکل کیوں ہے؟

پچھلے کچھ سالوں میں میری تقریباً ہر ایگزیکٹو گفتگو میں ایک مسئلہ سامنے آیا ہے۔ یہ AI تکنیکی قرض ہے۔ یہ کوئی تعریف نہیں ہے جسے آپ کی انجینئرنگ ٹیم اندرونی طور پر استعمال کرتی ہے، یہ ایسا کرنے کی کاروباری لاگت ہے۔ AI ٹولز کو تیز تر بنانے کے لیے لیے گئے شارٹ کٹس، ایسے سسٹمز میں انٹیگریشنز جو ان ٹولز کے لیے ڈیزائن نہیں کیے گئے تھے، اور پائلٹ جو ڈیمو میں چمکتے ہیں لیکن پیداوار میں جاری تبدیلیوں کی ضرورت ہوتی ہے ان تمام اخراجات کو جو آپ آج خرچ کرتے ہیں ہر AI ڈالر کو کھا جاتے ہیں۔

IBM انسٹی ٹیوٹ فار بزنس ویلیو کے مطابق، وہ کمپنیاں جو تکنیکی قرضوں کو نظر انداز کرتی ہیں ان کے AI پروجیکٹ کے ROI میں 18% سے 29% تک کمی واقع ہوتی ہے۔ یہ ان مسائل کو برقرار رکھنے، پیچ کرنے اور ٹھیک کرنے کی لاگت ہے جو پہلے کبھی موجود نہیں ہونا چاہیے۔ اور IBM کے سروے میں شامل 81% ایگزیکٹوز نے کہا کہ تکنیکی قرض پہلے ہی AI کی کامیابی کو محدود کر رہا ہے۔

AI قرض پچھلے ٹیک قرضوں سے زیادہ تیزی سے کیوں خراب ہو رہا ہے۔

تکنیکی قرض اس وقت سے ہے جب سے پہلے ڈویلپرز نے ڈیڈ لائن کو پورا کرنے کے لیے شارٹ کٹس لیے۔ لیکن AI قرض مختلف اصولوں سے چلتا ہے، اور میں نے اسے نئے طریقوں سے رہنماؤں کو الجھاتے ہوئے دیکھا ہے۔

روایتی تکنیکی قرض اب بھی موجود ہے: پرانے کوڈ بیسز، پرانے سرورز، ایسے سسٹمز جنہیں برسوں سے چھوا نہیں گیا ہے۔ AI قرضہ چل رہا ہے۔ پیش گوئی کرنے والے ماڈل جنہوں نے جنوری میں اچھی طرح کام کیا وہ جون تک ناقابل اعتماد نتائج دینا شروع کر دیتے ہیں۔ کیونکہ حقیقی صورت حال بدل گئی ہے اور کسی نے دوبارہ تربیتی سائیکل کی منصوبہ بندی نہیں کی۔ CRM اور AI تجزیاتی ٹولز کے درمیان ٹیم کے بنائے گئے انضمام کو جب بھی سسٹم اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے ٹوٹ جاتا ہے۔ ہر فکس اپنے طور پر معمولی لگ سکتا ہے، لیکن 12 ماہ کی مدت میں، معمولی اصلاحات ایک ایسے بجٹ میں اضافہ کرتی ہیں جس کے لیے کسی نے منصوبہ نہیں بنایا تھا۔

اگلا وینڈر کا مسئلہ ہے۔ گارٹنر نے پیش گوئی کی ہے کہ بڑھتی ہوئی لاگت اور غیر واضح کاروباری قدر کا حوالہ دیتے ہوئے 2027 کے آخر تک 40% سے زیادہ ایجنٹ AI پروجیکٹس منسوخ کر دیے جائیں گے۔ ایک وجہ یہ ہے کہ مارکیٹ اس چیز سے بھری ہوئی ہے جسے گارٹنر "ایجنٹ واشنگ” کہتے ہیں، ایک ایسا رجحان جس میں دکاندار چیٹ بوٹس کو AI ایجنٹ کے طور پر دوبارہ برانڈ کرتے ہیں۔ ہزاروں ایجنٹ AI وینڈرز میں سے، گارٹنر کا اندازہ ہے کہ صرف 130 ہی حقیقی صلاحیتیں پیش کرتے ہیں۔ اگر آپ نے ڈیمو اور پریزنٹیشن مواد کی بنیاد پر کوئی خریداری کی ہے، تو ٹیم کے ساتھ یہ معلوم کرنا اچھا خیال ہے کہ آپ جو خرید رہے ہیں وہ آپ کے لیے صحیح ہے یا نہیں۔

4 نشانیاں آپ کی AI سرمایہ کاری میں قرض کا مسئلہ ہو سکتا ہے۔

یہاں چار نمونے ہیں جو بار بار سامنے آتے ہیں جب میں ان ایگزیکٹوز سے بات کرتا ہوں جنہوں نے AI میں ابتدائی سرمایہ کاری کی لیکن نتائج کی وضاحت نہیں کر سکتے:

1. AI ٹولز ڈیمو میں کام کرتے ہیں لیکن پیداوار میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ یہ سب سے عام شکایت ہے جو میں سنتا ہوں۔ بورڈ روم میں پائلٹ متاثر کن نظر آ رہا تھا۔ چھ ماہ کے بعد، آپ کی ٹیم سسٹم کو استعمال کرنے کے بجائے اسے برقرار رکھنے میں زیادہ وقت صرف کر رہی ہے۔ اگر آپ کی AI لائن آئٹمز بڑھ رہی ہیں لیکن آپ کی کاروباری کارکردگی نہیں ہے، تو فرق ٹیکس لگا رہا ہے۔

2. آپ متعدد AI ٹولز کے لیے ادائیگی کر رہے ہیں جو اوور لیپنگ کام انجام دیتے ہیں۔ مارکیٹنگ نے ایک پلیٹ فارم خریدا۔ آپریشنز نے ایک اور خریدا۔ فنانس تیسرے کی جانچ کر رہا ہے۔ یہ خریداری مربوط نہیں ہیں۔ اب آپ کے پاس پانچ ٹولز ہیں جو ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت نہیں کر سکتے، ماہانہ بل جو بڑھتے رہتے ہیں، اور ہر چیز کی منصوبہ بندی کرنے والا کوئی بھی شخص نہیں۔ اس قسم کی غیر مربوط ٹول کی خریداری سب سے تیزی سے بڑھتی ہوئی پوشیدہ قیمتوں میں سے ایک ہے جو میں دیکھ رہا ہوں۔

3. ڈیٹا ٹیمیں تجزیہ کرنے سے زیادہ وقت صاف کرنے میں صرف کرتی ہیں۔ تمام AI سسٹمز ڈیٹا پر چلتے ہیں، اور اگر AI کو اوپر رکھنے سے پہلے ڈیٹا کا بنیادی ڈھانچہ درست نہیں ہے، تو کوئی بھی پروجیکٹ کمزور بنیاد پر بنایا جا رہا ہے۔ میں نے دیکھا ہے کہ کمپنیاں اپنے AI اقدامات میں چھ ماہ کی سرمایہ کاری کرتی ہیں، صرف یہ سمجھنے کے لیے کہ اصل مسئلہ AI کو فراہم کیے جانے والے ڈیٹا کا معیار ہے۔ میرا مشورہ: AI معاہدے پر دستخط کرنے سے پہلے ڈیٹا کی تیاری کے بارے میں پوچھیں، اس پر دستخط کرنے کے بعد نہیں۔

4. آپ بورڈ کو AI ROI کی وضاحت نہیں کر سکتے۔ یہ سب سے اہم ہے کیونکہ کوئی تکنیکی ٹیم آپ کے لیے مسئلہ حل نہیں کر سکتی۔ اگر اقدار مبہم محسوس ہوتی ہیں تو حکمرانی کا وجود نہیں ہو سکتا۔ ڈیلوئٹ کی اسٹیٹ آف انٹرپرائز AI 2026 کی رپورٹ میں پتا چلا ہے کہ پانچ میں سے صرف ایک انٹرپرائز کے پاس خود مختار AI ایجنٹوں کے انتظام کے لیے ایک بالغ ماڈل ہے۔ گورننس کا مطلب کوئی پیمائش نہیں ہے، جو بورڈ کے سامنے ناقابلِ دفاع نمبر چھوڑ دیتا ہے۔

آپ کی اگلی AI سرمایہ کاری سے پہلے لینے کے قابل تین اقدامات

اگر ان علامات میں سے کوئی واقف معلوم ہوتا ہے تو، یہاں کچھ سفارشات ہیں:

شامل کرنے سے پہلے شکریہ۔ اپنے اگلے AI معاہدے پر دستخط کرنے سے پہلے، اپنے آپ سے ایک سوال پوچھیں: کیا موجودہ انفراسٹرکچر نیا قرض بنائے بغیر اس کی حمایت کر سکتا ہے؟ اگر جواب مبہم ہے، تو یہ آپ کو وہ سب بتاتا ہے جو آپ کو جاننے کی ضرورت ہے۔ سب سے بڑی غلطی جو میں دیکھ رہا ہوں وہ AI کو ٹیکنالوجی کی خریداری سمجھنا ہے۔ PwC کا 2026 AI پیشن گوئی کا مطالعہ اس بات کی حمایت کرتا ہے کہ ٹیکنالوجی AI اقدامات کی قدر کا صرف 20% فراہم کرے گی۔ باقی 80% دوبارہ ڈیزائن کرنے سے آتا ہے کہ کام کیسے ہوتا ہے، اور CTO اسے اکیلے نہیں کر سکتا۔

ایسے منصوبوں کو کاٹ دیں جو کام نہیں کر رہے ہیں۔ فی الحال چل رہے تمام AI ثبوت کے تصورات، ہر ایک کی ماہانہ لاگت، اور قابل پیمائش کاروباری نتائج کی ایک فہرست کی درخواست کریں۔ اگر تیسرا کالم زیادہ تر خالی ہے، تو آپ کو اسے تراشنا ہوگا۔ اسے بند کریں اور ان وسائل کو دو یا تین اقدامات کی طرف ری ڈائریکٹ کریں جس میں پیداواری قدر کی حقیقت پسندانہ راہ ہے۔

تہہ لگانے سے پہلے جدید بنائیں۔ یہ کم از کم دلچسپ لگ سکتا ہے، لیکن یہ مشورہ ہے جو سب سے زیادہ واپسی پیدا کرتا ہے. Accedia میں، جن پراجیکٹس میں AI نے اپنے وعدے کو پورا کیا ان میں ایک چیز مشترک تھی: صارفین نے AI کو اپنانے سے پہلے اپنے انفراسٹرکچر کو ٹھیک کرنے میں وقت لگایا۔ ایک حالیہ کیس میں، پرانے ڈیٹا کے اجزاء کو ضائع کرنے اور سسٹم کو دوبارہ ترتیب دینے میں آٹھ ہفتے لگے۔ جب ہم نے پھر AI متعارف کرایا، تعیناتیاں پچھلی کوششوں کے مقابلے میں 30% تیزی سے پیداوار تک پہنچ گئیں۔ کیونکہ یہ ایک ایسی بنیاد پر بنایا گیا ہے جو اسے سہارا دے سکے۔

اصل پیسہ کہاں سے آتا ہے۔

اگلی بار جب کوئی آپ سے آپ کے AI اخراجات کا جواز پیش کرنے کے لیے کہے، تو کسی اور ڈیش بورڈ یا وینڈر پچ تک نہ پہنچیں۔ دیکھیں نیچے کیا ہے۔ اگلے 18 مہینوں میں حقیقی AI کی واپسی دیکھنے کا واحد طریقہ یہ ہے کہ اگلے مرحلے میں سرمایہ کاری کرنے سے پہلے کیا ٹوٹ گیا ہے اسے ٹھیک کر لیا جائے۔

تم نے سب کچھ ٹھیک کیا۔ ہم نے AI میں ابتدائی سرمایہ کاری کی، پائلٹ چلائے، بورڈ کی منظوری حاصل کی، اور AI-پہلی حکمت عملی کے لیے حقیقی بجٹ کا عزم کیا۔ تو پھر بھی ROI کو ثابت کرنا اتنا مشکل کیوں ہے؟

پچھلے کچھ سالوں میں میری تقریباً ہر ایگزیکٹو گفتگو میں ایک مسئلہ سامنے آیا ہے۔ یہ AI تکنیکی قرض ہے۔ یہ کوئی تعریف نہیں ہے جسے آپ کی انجینئرنگ ٹیم اندرونی طور پر استعمال کرتی ہے، یہ ایسا کرنے کی کاروباری لاگت ہے۔ AI ٹولز کو تیز تر بنانے کے لیے لیے گئے شارٹ کٹس، ایسے سسٹمز میں انٹیگریشنز جو ان ٹولز کے لیے ڈیزائن نہیں کیے گئے تھے، اور پائلٹ جو ڈیمو میں چمکتے ہیں لیکن پیداوار میں جاری تبدیلیوں کی ضرورت ہوتی ہے ان تمام اخراجات کو جو آپ آج خرچ کرتے ہیں ہر AI ڈالر کو کھا جاتے ہیں۔

IBM انسٹی ٹیوٹ فار بزنس ویلیو کے مطابق، وہ کمپنیاں جو تکنیکی قرضوں کو نظر انداز کرتی ہیں ان کے AI پروجیکٹ کے ROI میں 18% سے 29% تک کمی واقع ہوتی ہے۔ یہ ان مسائل کو برقرار رکھنے، پیچ کرنے اور ٹھیک کرنے کی لاگت ہے جو پہلے کبھی موجود نہیں ہونا چاہیے۔ اور IBM کے سروے میں شامل 81% ایگزیکٹوز نے کہا کہ تکنیکی قرض پہلے ہی AI کی کامیابی کو محدود کر رہا ہے۔