مصنوعي استخبارات په چټکۍ سره د هیواد، اقتصاد او بورډ روم لومړیتوب ګرځیدلی. په مختلفو سازمانونو او صنعتونو کې، مشران ورته پوښتنې کوي: کوم ماډل باید وکاروو؟ ایا موږ باید ChatGPT یا کلاډ ځای په ځای کړو؟ ایا موږ د AI ستراتیژۍ ته اړتیا لرو؟ موږ باید چیرته پیل وکړو؟ موږ څومره ژر کولی شو دا پلي کړو؟ دا مهمې پوښتنې دي. مګر زه باور لرم چې دوی یو ډیر بنسټیز نظر له پامه غورځوي: ایا زموږ اداره واقعیا د AI څخه ګټې اخیستنې ته چمتو ده؟
په تیرو څو میاشتو کې لکه څنګه چې زه د دې په اړه فکر کوم چې څنګه AI سازمانونه بدلوي، دا پوښتنه په چټکۍ سره له پامه غورځول ستونزمن شوي. ډیری سازمانونه د AI سره د ټیکنالوژۍ ننګونې په توګه چلند کوي کله چې په حقیقت کې دا د مدیریت خورا زوړ ننګونه افشا کوي. دا ننګونه دا ده چې سازمانونه څنګه معلومات اداره کوي.
ډیری بحثونه داسې انګیرل کیږي چې AI پخپله محدود فکتور دی. زه شکمن یم چې برعکس ریښتیا ده. د ډیری سازمانونو لپاره، په ځانګړې توګه د پاکستان په څیر په مخ پر ودې اقتصادونو کې، محدود فکتور پخپله سازمان دی.
یو تولیدي شرکت په پام کې ونیسئ چې د تولید ډیری لینونه پرمخ وړي. هر سهار، د تولید مدیر پریکړه کوي چې کوم څارونکي باید کوم لینونه پرمخ بوځي، کوم د ساتنې انجنیران باید پالن شوي بندونو ته وګمارل شي، کوم چلونکي باید د اضافي وخت کار وکړي او تولید باید څنګه تنظیم شي که چیرې ماشین په ناڅاپي ډول ناکام شي. دا پریکړې په لسګونو متغیرونو تکیه کوي: د کارمندانو مهارتونه او تصدیقونه ، حاضري ، د ساتنې تاریخ ، د ماشین وړتیا ، د کیفیت فعالیت ، د پیرودونکو تحویلي ژمنې ، د لیست کچه او د تولید لومړیتوبونه. د AI سیسټم کولی شي دا ټول تغیرات په ورته وخت کې تحلیل کړي او د تخصیص وړاندیز وکړي چې احتمال یې تولید اعظمي کړي ، د وخت کمولو او د پیرودونکو ژمنې پوره کړي.
دوه سازمانونه کولی شي په ورته AI ټیکنالوژۍ کې پانګونه وکړي او مختلف پایلې ترلاسه کړي.
یا د تلیفون مرکز واخلئ چې هره ورځ زرګونه تلیفونونه ترلاسه کوي. په دودیز ډول، راتلونکی تلیفونونه د ساده قواعدو په کارولو سره لیږدول کیږي لکه راتلونکی موجود اجنټ. په هرصورت، د AI فعال سیسټم کولی شي هر تعامل په ورته وخت کې د متغیرونو خورا بډایه سیټ په پام کې نیولو سره غوره کړي؛ د پیرودونکي تاریخ او د ژوند ارزښت، پخوانی شکایتونه، د مسلې پیچلتیا، د اجنټ تخصص، د ژبې مهارت، د لومړي کال د حل کچه، د پیرودونکي د رضایت نمرې، د اوسني کاري بار، د منځنۍ اداره کولو وخت او حتی د پیرودونکي د مینځلو احتمال.
د دې فاکتورونو پراساس ، AI کولی شي هر تلیفون اجنټ ته وټاکي چې احتمال یې ژر تر ژره حل کړي پداسې حال کې چې په ورته وخت کې د پیرودونکي رضایت او ساتل اعظمي کوي. مګر دا وړتیا د باور وړ سازماني معلوماتو په شتون پورې اړه لري. که چیرې د پیرودونکي تاریخونه نیمګړتیا وي، د اجنټ مهارتونه په کمزوري توګه مستند شوي وي، د فعالیت ډاټا ناسم وي یا سیسټمونه منحل شوي وي، AI د ښه کولو لپاره لږ څه لري. دا یوازې هغه وخت غوره پریکړې کولی شي کله چې سازمان دمخه هغه معلومات نیولي ، ساتلي او مدغم کړي چې پدې پریکړې پورې اړه لري.
مګر یوه څرګنده پوښتنه شتون لري: AI دا معلومات له کوم ځای څخه ترلاسه کوي؟
په ډیری سازمانونو کې، ډیری یې په داسې بڼه کې شتون نلري چې AI یې کارولی شي. زما په تجربه کې، د مختلفو سازمانونو سره کار کول، ځینې معلومات د ERP سیسټم یا نور منحل شوي سافټویر کې شتون لري. ځینې یې په انفرادي لپټاپونو کې په سپریڈ شیټونو کې زیرمه شوي. د دې ډیری برخه نن ورځ د WhatsApp خبرو اترو کې پاتې کیږي! او خورا ارزښتناکه پوهه اکثرا یوازې د تجربه لرونکو مدیرانو په ذهنونو کې شتون لري.
له همدې امله، د تولید مدیر، نه سازمان، پوهیږي چې کوم آپریټر کولی شي د تولید ستونزمن کرښه بیرته راولي، کوم د ساتنې انجنیر په دوامداره توګه تکراري نیمګړتیاوې تشخیصوي او کوم څارونکی د فشار لاندې غوره فعالیت کوي. د تلیفون مرکز مدیر سره ورته چې د مهمو پریکړو کولو لپاره د خپلو ټیمونو وړتیاو په شخصي پوهه تکیه کوي. دا توپیر د لومړي ځل په پرتله خورا مهم دی.
AI نشي کولی هغه معلومات اصلاح کړي چې هیڅکله ندي نیول شوي، او نه دا کولی شي هغه پوهه تحلیل کړي چې یوازې د چا په حافظه کې شتون لري. او نه هم دا توان لري چې غوره پریکړې وکړي کله چې اصلي معلومات ټوټه ټوټه، متضاد یا د لاسرسي وړ نه وي. په بل عبارت، دا سازماني استخبارات نه رامینځته کوي. په دې پورې اړه لري. دا مرسته کوي تشریح کړي چې ولې دوه سازمانونه کولی شي په ورته AI ټیکنالوژۍ کې پانګونه وکړي او په بشپړ ډول مختلف پایلې ترلاسه کړي. یو څو کاله د پروسې مستند کولو، د باور وړ عملیاتي معلوماتو ساتل، د سیسټمونو ادغام او د سازماني پوهې د لاسرسي وړ کولو لپاره کلونه تیر کړي دي. بل په شخصي تجربو، غیر رسمي پروسو او ټوټې شوي معلوماتو تکیه کوي. ټیکنالوژي ورته ده مګر سازمانونه ندي.
د لسیزو لپاره، تجربه لرونکي مدیران د کمزورو معلوماتو سیسټمونو لپاره تاوان ورکوي. دوی پوهیدل چې مهم معلومات چیرته موقعیت لري، څوک چې تخصصي تخصص لري او د سازماني نیمګړتیاوو سره سره څنګه شیان ترسره کوي. AI نشي کولی په ورته ډول ګټور وي. دا یوازې د هغه معلوماتو سره کار کولی شي چې یو سازمان یې د نیولو، ساتلو او چمتو کولو لپاره غوره کړی وي. له همدې امله زه باور لرم چې موږ غلط پوښتنه کوو. د دې پرځای چې پوښتنه وکړئ چې ایا سازمانونه په کافي اندازه AI غوره کوي ، موږ باید لومړی وپوښتو چې ایا دوی سازماني بنسټونه رامینځته کړي چې AI ته اجازه ورکوي ارزښت رامینځته کړي.
دا د مدیریت پوښتنو مختلف سیټ ته اړتیا لري. زموږ تنظیمي پوهه چیرته اوسیږي؟ څومره معلومات یوازې په انفرادي لپټاپونو یا شخصي بریښنالیک فولډرونو یا WhatsApp ګروپونو کې شتون لري؟ کومې پریکړې د سازماني معلوماتو پرځای د مدیر په حافظه پورې اړه لري؟ زموږ عملیاتي معلومات څومره معتبر دي؟ کوم معلومات په دوامداره توګه تازه کیږي؟ او کوم معلومات AI واقعیا لاسرسی کولی شي؟ دا د ټیکنالوژۍ پوښتنې ندي. دا د مدیریت پوښتنې دي. دا مسله په ځانګړې توګه د پاکستان لپاره اړینه ده. زموږ ډیری سازمانونه د ټوټې شوي معلوماتو سره سره په بریالیتوب سره وده کړې ځکه چې وړ مدیرانو د ضعیف سیسټمونو شاوخوا کار کولو لارې رامینځته کړې. مګر لکه څنګه چې AI په کار کې خورا ژور ځای نیسي ، دا کاري حلونه خنډونه کیږي.
هغه سازمانونه چې د AI څخه ډیره ګټه پورته کوي احتمال نلري هغه کسان وي چې په ساده ډول وروستي ټیکنالوژي اخلي. دوی به هغه وي چې په ډسپلین شوي معلوماتو، منظم پوهه او مدیریت سیسټمونو کې پانګونه کړې وي چې دواړه په ټول سازمان کې شتون لري.
شاید، بیا، د AI چمتووالي ورک شوي بنسټ خورا پیچلې ټیکنالوژي نه ده، مګر د سازماني معلوماتو لوی بشپړتیا. دا ممکن په نهایت کې د AI ترټولو مهم درس ثابت شي. مخکې لدې چې AI سازمانونه بدل کړي ، سازمانونه باید لومړی هغه لاره بدله کړي چې دوی اداره کوي هغه څه چې دوی پوهیږي.
لیکوال د ستراتیژۍ، مشرتابه او سازماني بدلون په اړه بورډونو او اجرایوي رییسانو ته مشوره ورکوي.
په ډان کې خپور شوی، د اګست په لومړۍ نیټه، 2026
