میں کاروباری دنیا میں مصنوعی ذہانت کے ذریعے آنے والی تبدیلی کو قریب سے دیکھ رہا ہوں۔ اس انقلاب کے مرکز میں، CIO کا کردار تیزی سے تیار ہوا ہے۔ ٹیکنالوجی کو فعال کرنے کے لیے اب یہ کافی نہیں ہے۔ تبدیلی کی قیادت کرنا ضروری ہے۔ اور یہ وہ جگہ ہے جہاں ایک آپریشنل CIO اور ایک حقیقی تبدیلی لانے والے CIO کے درمیان فرق ہے۔.
CIO جو کہ صرف AI کے تکنیکی فعال کے طور پر کام کرتا ہے مساوات کا سب سے اہم حصہ یاد کرتا ہے: کاروبار پر اثر۔ بلاشبہ، معلومات کی حفاظت، ڈیٹا فن تعمیر، اور تعمیل بنیادی مسائل ہیں، لیکن کافی نہیں ہیں۔ حقیقی تبدیلی تب ہوتی ہے جب AI کو کمپنی کے کام کرنے کے طریقے کو تبدیل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا جاتا ہے، اور اس کے لیے کاروباری ماڈل کی گہری سمجھ کی ضرورت ہوتی ہے۔.
آج، جنریٹو AI کی زیادہ تر اہمیت عمل کو خودکار کرنے، حقیقی وقت میں فیصلے کرنے، اور پورے محکموں کے کام کرنے کے طریقے کو تبدیل کرنے کے قابل ملٹی ایجنٹ حلوں کو ترتیب دینے میں ہے۔ اس کو حاصل کرنے کے لیے، CIO کو IT سے آگے جانے کی ضرورت ہے۔ انہیں اسٹریٹجک ڈیزائن، صارف کے تجربے، اور سروس کے سفر میں مہارت حاصل کرنے کی ضرورت ہے۔ تبھی ٹیکنالوجی کو مقصد اور اثرات کے ساتھ ہم آہنگ کرنا ممکن ہے۔.
یہ صف بندی بہت سے لوگوں کے لیے رکاوٹ بنی ہوئی ہے۔ گارٹنر CIO ایجنڈا 2025 کے، دنیا بھر میں 72% CIOs کا کہنا ہے کہ مصنوعی ذہانت ان کی سٹریٹجک ٹیکنالوجی کی ترجیحات میں شامل ہے۔ تاہم، صرف 24% ہی یہ ظاہر کر سکتے ہیں کہ وہ ان اقدامات سے ٹھوس قدر پیدا کر رہے ہیں۔ یہ نیت اور عمل کے درمیان فرق کو نمایاں کرتا ہے، جس سے AI کے سفر میں CIO کے لیے زیادہ فعال اور اسٹریٹجک کردار کی ضرورت کو تقویت ملتی ہے۔
لیب سے باہر نکلنے کے لیے تین اہم ہنر۔
اگر آپ CIO ہیں اور اب بھی تجرباتی مرحلے میں پھنسے ہوئے ہیں، تو میری تجویز واضح ہے: جوار کو موڑنے اور حقیقی قدر فراہم کرنے کے لیے تین بنیادی قابلیتیں تیار کریں۔.
- اسٹریٹجک اور سروس ڈیزائن: یہ سمجھنا کہ کس طرح ورک فلو اور تجربات آپس میں جڑتے ہیں ایسے AI سلوشنز بنانے کے لیے ضروری ہے جو کاروبار میں معنی رکھتے ہوں۔.
- چست تجربہ: کوئی بھی چیز تیزی سے جانچنے، تیزی سے ناکام ہونے، اور اس سے بھی تیزی سے سیکھنے کی صلاحیت کی جگہ نہیں لیتی۔ Scrum، Lean، اور Design Sprint جیسے ماڈلز بہترین اتحادی ہیں۔.
- موافقت: AI ہر روز تبدیل ہوتا ہے۔ نئے ماڈل ابھرتے ہیں، APIs تبدیل ہوتے ہیں، ضوابط ظاہر ہوتے ہیں۔ CIO اور ان کی ٹیم کو جب بھی ضروری ہو دوبارہ تعمیر کرنے کے لیے تیار رہنے کی ضرورت ہے۔ یہ کھیل کا حصہ ہے۔.
درحقیقت، BCG کے ساتھ شراکت میں MIT Sloan Management Review اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ تجزیہ کردہ کمپنیوں میں سے صرف 11% AI کے ساتھ مثبت مالی منافع حاصل کرنے میں کامیاب ہوئیں۔ ان میں کیا مشترک ہے؟ ٹیکنالوجی اور کاروباری حکمت عملی کے درمیان مضبوط انضمام کے ساتھ ساتھ واضح گورننس اور شروع سے ہی قدر پر توجہ۔
میں نے اسے عملی طور پر کیسے لاگو کیا ہے؟
اس کمپنی میں جہاں میں بطور CIO خدمات انجام دیتا ہوں، ہم نے شروع سے ہی AI تک رسائی کو جمہوری بنانے کا فیصلہ کیا۔ ہم نے ایک اندرونی پلیٹ فارم بنایا، ایک حقیقی AI مرکز، جو مختلف ماڈلز (بشمول مارکیٹ میں سرکردہ LLMs) کو ایک ہی انٹرفیس میں جوڑتا ہے، جو تمام 900 ملازمین کے لیے قابل رسائی ہے۔.
یہ اقدام دو عام غلطیوں سے بچتا ہے: عوامی ٹولز کا بے قابو استعمال (جو حساس ڈیٹا سے سمجھوتہ کر سکتا ہے) اور AI کے استعمال کو الگ تھلگ جگہوں تک محدود کرنا۔ یہاں، کسٹمر سروس سے لے کر قیادت تک ہر کسی کو رسائی حاصل ہے۔.
مزید برآں، ہم نے ایک عوامی اختراعی روڈ میپ بنایا، جو ہفتے میں دو بار اپ ڈیٹ ہوتا ہے، جو واضح طور پر جاری پروجیکٹس، ان کے مراحل، ڈیلیوری ایبلز اور اگلے مراحل کو ظاہر کرتا ہے۔ یہ شفافیت، مصروفیت، اور جوابدہی کو فروغ دیتا ہے۔.
ایک اور توجہ ماہانہ AI ورکشاپس ہے، جس میں خود مختار ایجنٹس، پرامپٹ انجینئرنگ، LLMs کے درمیان موازنہ وغیرہ جیسے موضوعات کا احاطہ کیا گیا ہے۔ 400 سے زیادہ لوگ سرگرمی سے حصہ لیتے ہیں۔ اور سب سے اہم بات یہ ہے کہ ہمارے پاس ایک سی لیول بورڈ ہے جو AI اقدامات کو ان کی سرمایہ کاری پر واپسی کی بنیاد پر ترجیح دیتا ہے۔.
اس قسم کی ساخت اور پہل برازیل میں تیزی سے موجود ہے۔ IDC لاطینی امریکہ AI خرچ کرنے کی گائیڈ 2025 کا تخمینہ ہے کہ برازیل کی کمپنیوں کو اس سال مصنوعی ذہانت کے حل میں US$1.9 بلین سے زیادہ کی سرمایہ کاری کرنی چاہیے۔ پروسیس آٹومیشن، کسٹمر سروس، ڈیٹا کا تجزیہ، اور فیصلہ سازی کی بنیادی توجہ ہیں۔ دوسرے لفظوں میں، مقامی مارکیٹ پہلے ہی AI کو ایک اسٹریٹجک ستون کے طور پر سمجھتی ہے، اب ایک الگ تھلگ تجربے کے طور پر نہیں۔
AI اب ایک تجربہ گاہ نہیں ہے - یہ قدر کے لیے ایک پلیٹ فارم ہے۔
اگر میں دوسرے CIOs کو ایک مشورہ دے سکتا ہوں، تو یہ ہوگا: AI کے ساتھ لیب کے تجربے کی طرح سلوک کرنا بند کریں۔ اعلی ممکنہ اثرات اور تیزی سے نفاذ کے ساتھ چھوٹے استعمال کے معاملات کا انتخاب کریں، اور انہیں پیداوار میں ڈالیں۔ نامکمل ہونے کے باوجود، یہ فیلڈ ٹیسٹ حل کو بہتر بنانے کے لیے قیمتی رائے فراہم کریں گے۔.
اصل چھلانگ اس وقت ہوتی ہے جب ڈیولپمنٹ ٹیم اور اختتامی صارفین مل کر کام کرتے ہیں۔ ٹیکنالوجی اور کاروبار کے درمیان مسلسل تعاون زیادہ متعلقہ، موثر اور دیرپا حل پیدا کرتا ہے۔.
بالآخر، اچھا AI وہ AI ہے جو حقیقی دنیا میں کام کرتا ہے۔ اور CIO جو اس کو سمجھتا ہے، جو اسے صارفین کے ساتھ مل کر بناتا ہے، صرف ایک ٹیکنالوجی مینیجر بننا چھوڑ دیتا ہے اور کاروبار کی تبدیلی میں ایک مرکزی کردار بن جاتا ہے۔.
