AQLik یہ اپنے AI بورڈ کی طرف سے ان تبدیلیوں کے بارے میں ایک ویک اپ کال لاتا ہے جن کے لیے کمپنیوں کو تیاری کرنی چاہیے کیونکہ AI کی پیشرفت فیصلہ سازی، ورک فلو کو انجام دینے، اور روزمرہ کے کاموں میں معاونت کرنے میں مصروف ہے۔.
کونسل کا پیغام واضح ہے: AI کا اگلا مرحلہ ان قوتوں کے ذریعے تشکیل دیا جائے گا جن کا بہت سی تنظیمیں ابھی تک اندازہ نہیں لگا رہی ہیں۔ تشخیص اور جوابدہی زیادہ وزن اٹھائے گی۔ ریگولیٹری ماحول ٹکڑے ٹکڑے ہوتا رہے گا۔ استدلال کے معیار کو زیادہ جانچ پڑتال کا سامنا کرنا پڑے گا۔ ماڈلز اور انٹرفیس کا کاروبار جاری رہے گا۔ فن تعمیر کے انتخاب اس بات کا تعین کریں گے کہ کمپنیاں بار بار خود کو نئے سرے سے ایجاد کیے بغیر کتنی تیزی سے موافقت کر سکتی ہیں۔.
کمپنیوں کو کیا تیار کرنا چاہئے اس پر پانچ آراء۔
“ڈاکٹر رومن چودھری، AI لیڈر ریسپانسبل، انجینئر، آڈیٹر، اور سرمایہ کار کہتے ہیں کہ ”Many تنظیمیں اب بھی گورننس کو ایک بنیادی دستاویزات کے طور پر مانتی ہیں۔ “یہ نقطہ نظر حقیقی دباؤ میں ناکام ہو جائے گا۔ جیسے جیسے AI فیصلوں اور اقدامات کے قریب آتا جائے گا، اعتماد ثبوت پر منحصر ہوگا۔ تشخیص کو مسلسل ہونے کی ضرورت ہے، حقیقی حالات میں، واضح علامات کے ساتھ کہ نظام کب قابل اعتماد ہیں اور کب وہ نہیں ہیں۔”
“اگلی AI ڈویژن کو طاقت، رسائی اور سماجیات پر انحصار کے ذریعے تشکیل دیا جائے گا، نینا شِک، مصنف، کونسلر اور AI کنسلٹنگ کی بانی کہتی ہیں۔ ”Iintelligence کو ایک ہی وقت میں صنعتی، مرتکز اور چیلنج کیا جا رہا ہے۔ رہنماؤں کو ٹولنگ کے فیصلوں سے آگے سوچنے کی ضرورت ہے اور اس بات پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت ہے کہ آیا ان کی تنظیموں کو AI معیشت کی بدلتی ہوئی ترتیب کے مطابق ڈھالنے کے لیے تشکیل دیا گیا ہے۔“
“AI ایشیا پیسیفک انسٹی ٹیوٹ کے شریک بانی اور چیف ایگزیکٹو آفیسر کیلی فوربس کا کہنا ہے کہ ”Regulatory fragmentation عالمی کمپنیوں کے لیے ایک آپریشنل حقیقت بنتا جا رہا ہے۔ مختلف مارکیٹیں شفافیت، کام پر اثرات، نگرانی اور قابل قبول استعمال کے حوالے سے مختلف توقعات کے ساتھ مختلف رفتار سے آگے بڑھ رہی ہیں۔ وہ کمپنیاں جو مؤثر طریقے سے پیمانہ کر سکتی ہیں وہ کوآرڈینیشن اور موافقت کو شروع سے ہی بنیادی صلاحیتوں کے طور پر دیکھیں گی۔“
“آکسفورڈ یونیورسٹی میں مصنوعی ذہانت کے ڈیپ مائنڈ پروفیسر مائیکل برونسٹائن کا کہنا ہے کہ ”A روانی کا نتیجہ اب بھی سطحی استدلال کی عکاسی کر سکتا ہے۔“
“ماڈل پرت سب سے زیادہ بنیادی انٹرپرائز پلاننگ سائیکلوں سے زیادہ تیزی سے تبدیل ہوتی رہے گی، مارک ریلف، AWS.” انٹرپرائزز میں Go-to-Market (GTM) ڈیٹا اور AI کے ڈائریکٹر کا کہنا ہے کہ نئے ماڈلز، نئے معاونین، اور نئے آرکیسٹریشن معیارات کو جاری رکھنا چاہیے۔ ابھرنا. سب سے زیادہ پائیدار انتخاب یہ ہے کہ ہر بار پورے سسٹم کو اوور ہال کیے بغیر جو کام کرتا ہے اسے اپنانے کے لیے کھلا رہے، حکومت کی جائے اور تیار رہے۔“
ایک ساتھ مل کر، بورڈ کے نقطہ نظر AI تیاری کے زیادہ ضروری معیار کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔ انٹرپرائزز کو ایسے سسٹمز کی ضرورت ہوگی جو جانچ پڑتال کا مقابلہ کریں، قابل اعتماد سیاق و سباق کے ساتھ کام کریں، بہتر ماڈلز کو پیدا ہوتے ہی شامل کریں، اور کاروبار، ریگولیٹری، اور تکنیکی حالات بدلتے رہتے ہوئے کارآمد رہیں۔.
یہ نقطہ نظر Qlik Connect 2026 میں ایک وسیع تر گفتگو کی رہنمائی کرے گا، جہاں Qlik ایجنٹی تجزیات، کھلے اور دوبارہ قابل استعمال ڈیٹا بیس، آپریشنل ٹرسٹ، اور خودمختاری کے لیے تیار نفاذ پر مرکوز ریلیز کے ایک مربوط سیٹ کا اعلان کرے گا۔ ایک ساتھ، یہ اعلانات اس بات کے عملی نظریے کی عکاسی کرتے ہیں کہ اب انٹرپرائز AI کی کیا ضرورت ہے: دباؤ میں مفید، سوال کرنے پر قابل وضاحت، اور حالات کے بدلتے ہی موافقت پذیر۔.


