کاروباری شراکت داروں کی طرف سے اظہار رائے ان کی اپنی ہوتی ہے۔
2025 Google DORA کی رپورٹ کے مطابق، 90% ڈویلپرز اب روزانہ کی بنیاد پر AI کا استعمال کرتے ہیں اور اس بات سے اتفاق کرتے ہیں کہ AI ان کے ورک فلو کو زیادہ موثر بناتا ہے۔ تاہم، اسی رپورٹ میں کہا گیا ہے کہ بنیادی طور پر پیشرفت کو زیادہ طاقتور بنانے کے بجائے، AI محض کاروباری بہاؤ میں پہلے سے موجود چیزوں کو بڑھاتا ہے۔ جیسے جیسے کوڈ سستا ہوتا جاتا ہے، معیار کی مناسب تشخیص فراہم کیے بغیر ہر نئے آئیڈیا کی جانچ کرنا بہت آسان ہو جاتا ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں پروڈکٹ کا فیصلہ اہم ہو جاتا ہے: حل کرنے کے لیے صحیح مسئلے کا انتخاب کرنا، خیالات کی جلد جانچ کرنا، پروڈکٹ کو دبلا رکھنا، اور یہ جاننا کہ نئی خصوصیات کے ساتھ کب توڑنا ہے۔
پیداوار سے آگے رہنے کے لیے، کاروباری رہنما پانچ اہم اصولوں پر بھروسہ کر سکتے ہیں:
400 سے زیادہ بند وینچر بیکڈ اسٹارٹ اپس کے CB انسائٹس کے ڈیٹا سے پتہ چلتا ہے کہ 43% پروڈکٹ مارکیٹ فٹ نہ ہونے کی وجہ سے ناکام ہوئے۔ زیادہ تر معاملات میں، اصل مسئلہ انجینئرنگ کی صلاحیتوں کا نہیں تھا بلکہ اس کی واضح سمجھ تھی کہ کیا بنانا ہے۔
جب کوئی گاہک کسی خصوصیت کی درخواست کرتا ہے، تو وہ عام طور پر ایک فوری حل کی وضاحت کرتے ہیں جو ان کے خیال میں ان کے لیے اچھا ہو گا، اصل مسئلہ کو لوپ سے نکال کر۔ اگر آپ کی سپورٹ ٹیم ایک ایسا بٹن مانگ رہی ہے جو تمام کسٹمر ڈیٹا کو ایک اسکرین پر دکھاتا ہے، تو اصل مسئلہ صرف یہ ہو سکتا ہے کہ معلومات کی بازیافت میں بہت زیادہ وقت لگتا ہے۔ اپنے بنیادی خدشات بیان کریں اور درخواست وصول کرنے سے پہلے درخواست کرنے والے شخص سے ان کی تصدیق کریں۔ یہ جاننے کے لیے کہ کسی موجودہ مسئلے کو کس طرح حل کیا جا رہا ہے، ایک فوری کال عام طور پر خود درخواست سے کہیں زیادہ ظاہر کرتی ہے۔
2025 کے اسٹیک اوور فلو ڈویلپر سروے سے پتہ چلا ہے کہ 66% ڈویلپرز AI کوڈ کو ٹھیک کرنے میں اضافی وقت صرف کرتے ہیں جو کہ "تقریباً درست” ہے۔ اسی وقت، GitClear نے کوڈ کی 200 ملین لائنوں سے زیادہ کا تجزیہ کیا اور پتہ چلا کہ جب سے AI ٹولز مرکزی دھارے میں شامل ہوئے ہیں تب سے نقل آٹھ گنا بڑھ گئی ہے۔ آیا ایک نئی خصوصیت کی جانچ کرنا اکثر قیمت کا سوال ہوتا تھا۔ اب جبکہ AI نے ترقی کو سستا کر دیا ہے، کمزور خیالات اچھے خیالات کی طرح تیزی سے آگے بڑھتے ہیں، جب تک کہ آپ مناسب جائزہ لینے کے لیے جان بوجھ کر چیزوں کو سست کر دیں۔
ایمیزون نے یہ مشکل طریقے سے دسمبر 2025 میں اپنے اندرونی AI اسسٹنٹ کیرو کے ساتھ سیکھا۔ Kiro، جس کے پاس معمولی AWS بلنگ ڈیش بورڈ کیڑے ٹھیک کرنے کے لیے وسیع رسائی تھی، نے فیصلہ کیا کہ سب سے صاف ستھرا حل پورے پیداواری ماحول کو صاف کرنا اور دوبارہ بنانا ہے۔ نتیجہ؟ یہ 13 گھنٹے سے تعطل کا شکار ہے۔ اس الجھن کی وجہ سے ایمیزون نے ایسی اشیاء کو منجمد کر دیا جنہیں AI ٹولز 90 دنوں کے لیے انسانی منظوری کے بغیر تبدیل کر سکتے تھے۔
فیچر ایڈاپشن رپورٹ کے مطابق، اوسط پروڈکٹ میں تقریباً 80 فیصد فیچرز شاذ و نادر یا کبھی استعمال نہیں ہوتے۔ پھر بھی، ہر غیر استعمال شدہ بٹن اپنے مسائل کے ساتھ آتا ہے۔ وہ برقرار رکھنے کے لیے مہنگے ہیں، پیچیدہ آن بورڈنگ، اور ورژن اپ ڈیٹس کے ساتھ درست کرنے کی ضرورت ہے۔ AI کی رفتار آپ کے پروڈکٹ میں نظر آنے والے ہر تکنیکی امکان کو چینل کرنا آسان بناتی ہے۔ اس کے علاوہ، یہ صحیح طریقے سے کام نہیں کر سکتے ہیں. لیکن ایک اچھی پروڈکٹ خصوصیات کی تعداد کے بارے میں نہیں ہے۔ کچھ نیا بنانے سے پہلے، پوچھیں کہ آیا یہ آپ کی اہم مصنوعات کو بڑھا دے گا یا الجھن پیدا کرے گا۔
2026 میں، گوگل نے خاموشی سے Firebase اسٹوڈیو کو پیچھے چھوڑ دیا اور صارفین اور اہم خصوصیات کو AI ڈویلپمنٹ ٹولز کے وسیع تر سوٹ میں منتقل کرنا شروع کیا۔ اپنے وسائل کو متعدد پلیٹ فارمز پر پھیلانے کے بجائے، گوگل نے اعلیٰ اثر والے مقامی ٹولز کو دوگنا کرنے کا فیصلہ کیا۔
صرف اس لیے کہ آپ ایک نئی خصوصیت تیزی سے بنا سکتے ہیں اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ آپ نے اس بارے میں ایک بھی چیز سیکھ لی ہے کہ آیا صارفین اسے چاہتے ہیں۔ MIT کا 2025 اسٹیٹ آف بزنس AI مطالعہ اسی جال میں آتا ہے۔ 95% AI پائلٹ قابل پیمائش مالی منافع فراہم کرنے میں ناکام رہتے ہیں، اور صرف 5% ثابت شدہ قیمت کے ساتھ پیداوار میں پیش قدمی کرتے ہیں۔ پروڈکٹ نے اچھی طرح سے کام کیا، لیکن کمپنی نہیں جانتی تھی کہ اثرات کی پیمائش کیسے کی جائے اور اس ڈیٹا سے سیکھا جائے۔
کلید اپنے فنل کا جائزہ لینا ہے۔ Figma پروڈکشن کوڈ کی ایک لائن لکھے جانے سے پہلے حقیقی صارفین کے ساتھ تصورات کی توثیق کرنے کے لیے مکمل طور پر انٹرایکٹو پروٹو ٹائپ بنانے کے لیے Figma Make کا استعمال کرتا ہے۔ مصنوعات کی دریافت کو فیصلہ سازی کے مرحلے تک لے آئیں، جہاں ناکامی اتنی مہنگی اور قابل پیمائش نہیں ہے۔ اپنی ٹیم کی کامیابی کا اندازہ اس بات سے نہ لگائیں کہ ہر اسپرنٹ کے روڈ میپ میں کتنی خصوصیات فٹ ہیں۔ درست کاروباری میٹرکس کا انتخاب کریں جسے آپ تعینات کرنے سے پہلے تبدیل کرنا چاہتے ہیں۔ اگر کوئی نئی ریلیز توقع کے مطابق کام نہیں کرتی ہے تو اپنے نقصانات کو کم کریں اور صرف اس وجہ سے دوگنا نہ کریں کہ AI نے اسے بنانا آسان بنا دیا ہے۔
گارٹنر نے پیش گوئی کی ہے کہ 2027 تک، نصف کمپنیاں جنہوں نے اپنی AI ٹیموں کو چھوڑ دیا ہے جب وہ کارکردگی کے میٹرکس اور حقیقی سروس کے معیار کے درمیان فرق کا سامنا کریں گے تو بالکل وہی کردار ادا کریں گے۔
مقصد یہ دیکھنا نہیں ہے کہ آپ اپنے کاروبار کو کتنا خودکار کر سکتے ہیں۔ بھروسہ، جائزہ، اور جذباتی مشغولیت وہی ہیں جو ہم سب سے اہم سمجھتے ہیں۔ تمام مکینیکل معمولات کو مشینوں پر چھوڑ دیں اور اہم تعاملات کو انسانوں کے ہاتھ میں رکھیں۔ یہ محفوظ شدہ صلاحیت ایک بہتر بہاؤ اور تجربہ فراہم کرے گی۔
AI اچھی مصنوعات کی حکمت عملی کی ضرورت کو ختم نہیں کرتا ہے۔ یہ صرف حکمت عملی کی عدم موجودگی پر روشنی ڈالتا ہے۔ چونکہ سافٹ ویئر بنانا بہت سستا ہو جاتا ہے، حتمی باس رفتار نہیں بلکہ آپ کی حکمت عملی پر اعتماد ہے۔ رفتار کے ساتھ ہوشیار ٹیسٹ کریں۔ لیکن یہ مت بھولنا کہ انسانی فیصلہ کتنا اہم ہے۔
2025 Google DORA کی رپورٹ کے مطابق، 90% ڈویلپرز اب روزانہ کی بنیاد پر AI کا استعمال کرتے ہیں اور اس بات سے اتفاق کرتے ہیں کہ AI ان کے ورک فلو کو زیادہ موثر بناتا ہے۔ تاہم، اسی رپورٹ میں کہا گیا ہے کہ بنیادی طور پر پیشرفت کو زیادہ طاقتور بنانے کے بجائے، AI محض کاروباری بہاؤ میں پہلے سے موجود چیزوں کو بڑھاتا ہے۔ جیسے جیسے کوڈ سستا ہوتا جاتا ہے، معیار کی مناسب تشخیص فراہم کیے بغیر ہر نئے آئیڈیا کی جانچ کرنا بہت آسان ہو جاتا ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں پروڈکٹ کا فیصلہ اہم ہو جاتا ہے: حل کرنے کے لیے صحیح مسئلے کا انتخاب کرنا، خیالات کی جلد جانچ کرنا، پروڈکٹ کو دبلا رکھنا، اور یہ جاننا کہ نئی خصوصیات کے ساتھ کب توڑنا ہے۔
پیداوار سے آگے رہنے کے لیے، کاروباری رہنما پانچ اہم اصولوں پر بھروسہ کر سکتے ہیں:
400 سے زیادہ بند وینچر بیکڈ اسٹارٹ اپس کے CB انسائٹس کے ڈیٹا سے پتہ چلتا ہے کہ 43% پروڈکٹ مارکیٹ فٹ نہ ہونے کی وجہ سے ناکام ہوئے۔ زیادہ تر معاملات میں، اصل مسئلہ انجینئرنگ کی صلاحیتوں کا نہیں تھا بلکہ اس کی واضح سمجھ تھی کہ کیا بنانا ہے۔