مصنوعي ذهانت جلدي هڪ ملڪ، معيشت ۽ بورڊ روم جي ترجيح بڻجي وئي آهي. مختلف تنظيمن ۽ صنعتن ۾، اڳواڻن ساڳئي سوال پڇي رهيا آهن: اسان کي ڪهڙو نمونو استعمال ڪرڻ گهرجي؟ ڇا اسان کي ChatGPT يا ڪلاڊ کي ترتيب ڏيڻ گهرجي؟ ڇا اسان کي AI حڪمت عملي جي ضرورت آهي؟ اسان کي ڪٿي شروع ڪرڻ گهرجي؟ اسان ان کي ڪيئن جلدي لاڳو ڪري سگهون ٿا؟ اهي اهم سوال آهن. پر مان سمجهان ٿو ته اهي هڪ وڌيڪ بنيادي نظر انداز ڪن ٿا: ڇا اسان جو ادارو اصل ۾ AI مان فائدو وٺڻ لاءِ تيار آهي؟
گذريل ڪجهه مهينن کان جيئن ته آئون سوچي رهيو آهيان ته ڪيئن AI تنظيمن کي تبديل ڪري رهيو آهي، هن سوال کي نظر انداز ڪرڻ ڏکيو ٿي ويو آهي. ڪيتريون ئي تنظيمون AI کي ٽيڪنالاجي چئلينج جي طور تي علاج ڪري رهيا آهن، حقيقت ۾، اهو هڪ تمام پراڻي انتظامي چئلينج کي ظاهر ڪري رهيو آهي. اهو چئلينج اهو آهي ته تنظيمون معلومات کي ڪيئن منظم ڪن ٿيون.
گهڻيون بحثون فرض ڪن ٿيون ته AI خود محدود عنصر آهي. مون کي شڪ آهي ته سامهون سچ آهي. ڪيترين ئي تنظيمن لاءِ، خاص ڪري ترقي پذير معيشتن جهڙوڪ پاڪستان ۾، محدود عنصر خود تنظيم آهي.
غور ڪريو ھڪڙي پيداوار واري ڪمپني کي آپريٽنگ ڪيترن ئي پيداوار جون لائينون. هر صبح، پيداوار مئنيجر فيصلو ڪري ٿو ته ڪهڙن سپروائيزرز کي هلائڻ گهرجي ڪهڙيون لائينون، ڪهڙن سار سنڀال انجنيئرن کي مقرر ڪيو وڃي منصوبابندي بند ڪرڻ لاء، ڪهڙن آپريٽرن کي اوور ٽائيم ڪم ڪرڻ گهرجي ۽ جيڪڏهن مشين غير متوقع طور تي ناڪام ٿي وڃي ته پيداوار کي ڪيئن ترتيب ڏيڻ گهرجي. اهي فيصلا ڪيترن ئي متغيرن تي ڀاڙين ٿا: ملازم جي صلاحيتن ۽ سرٽيفڪيشن، حاضري، سار سنڀال جي تاريخ، مشين جي صلاحيت، معيار جي ڪارڪردگي، گراهڪ جي ترسيل وابستگي، انوینٽري جي سطح ۽ پيداوار جي ترجيحات. هڪ AI سسٽم انهن سڀني متغيرن جو هڪ ئي وقت تجزيو ڪري سگهي ٿو ۽ مختص ڪرڻ جي سفارش ڪري سگهي ٿو گهڻو ڪري پيداوار کي وڌائڻ، وقت کي گھٽائڻ ۽ گراهڪ جي واعدن کي پورو ڪرڻ لاءِ.
ٻه تنظيمون ساڳيا AI ٽيڪنالاجي ۾ سيڙپڪاري ڪري سگهن ٿيون ۽ مختلف نتيجا حاصل ڪري سگهن ٿيون.
يا هڪ ڪال سينٽر وٺو هر روز هزارين ڪالون وصول ڪندي. روايتي طور تي، ايندڙ ڪالون آسان قاعدن جهڙوڪ ايندڙ دستياب ايجنٽ استعمال ڪندي روٽ ڪيون وينديون آهن. هڪ AI-فعال سسٽم، بهرحال، هر رابطي کي بهتر ڪري سگهي ٿو هڪ ئي وقت ۾ متغيرن جي تمام گهڻي سيٽ تي غور ڪندي؛ گراهڪ جي تاريخ ۽ حياتيءَ جي قيمت، پوئين شڪايتون، مسئلي جي پيچيدگي، ايجنٽ جي مهارت، ٻوليءَ جي مهارت، فرسٽ ڪال ريزوليوشن جي شرح، گراهڪ جي اطمينان جا اسڪور، موجوده ڪم لوڊ، اوسط هٿ ڪرڻ جو وقت ۽ گراهڪ جي ڇڪتاڻ جو امڪان.
انهن عنصرن جي بنياد تي، AI هر ڪال ايجنٽ کي تفويض ڪري سگهي ٿو گهڻو ڪري مسئلي کي جلدي حل ڪرڻ لاءِ جڏهن ته وڌ ۾ وڌ گراهڪ جي اطمينان ۽ برقرار رکڻ ساڳئي وقت. پر اها صلاحيت قابل اعتماد تنظيمي معلومات جي دستيابي تي منحصر آهي. جيڪڏهن گراهڪ جون تاريخون نامڪمل آهن، ايجنٽ جي صلاحيتن کي خراب طور تي دستاويز ڪيو ويو آهي، ڪارڪردگي ڊيٽا غلط آهي يا سسٽم منقطع آهن، AI کي بهتر ڪرڻ لاء ٿورو آهي. اهو صرف بهتر فيصلا ڪري سگهي ٿو جڏهن تنظيم اڳ ۾ ئي قبضو ڪيو آهي، برقرار رکڻ ۽ ضم ٿيل معلومات جنهن تي اهي فيصلا منحصر آهن.
پر اتي ھڪڙو واضح سوال آھي: AI ھن معلومات کي ڪٿان حاصل ڪري ٿو؟
ڪيترين ئي تنظيمن ۾، ان جو گهڻو حصو ان صورت ۾ موجود ناهي جيڪو AI استعمال ڪري سگهي. منهنجي تجربي ۾، مختلف قسمن جي تنظيمن سان ڪم ڪندي، ڪجهه معلومات ERP سسٽم ۾ موجود آهي يا ٻئي منقطع سافٽ ويئر ۾. ڪجهه انفرادي ليپ ٽاپ تي اسپريڊ شيٽ ۾ ذخيرو ٿيل آهن. ان جو گهڻو حصو اڄڪلهه WhatsApp گفتگون ۾ آهي! ۽ سڀ کان وڌيڪ قيمتي علم اڪثر صرف تجربيڪار مينيجرز جي ذهنن ۾ موجود آهي.
تنهن ڪري، پيداوار مئنيجر، تنظيم نه، ڄاڻي ٿو ته ڪهڙو آپريٽر هڪ مشڪل پيداوار واري لائن کي بحال ڪري سگهي ٿو، جيڪو سار سنڀال انجنيئر مسلسل بار بار جي خرابين جي تشخيص ڪندو آهي ۽ ڪهڙو سپروائيزر دٻاء هيٺ بهترين ڪارڪردگي ڪندو آهي. ساڳيو ئي ڪال سينٽر مينيجر سان جيڪو نازڪ فيصلا ڪرڻ لاءِ پنهنجي ٽيمن جي صلاحيتن جي ذاتي معلومات تي ڀاڙي ٿو. هي فرق پهرين کان وڌيڪ اهم آهي.
AI معلومات کي بهتر نٿو ڪري سگهي جيڪا ڪڏهن به قبضو نه ڪئي وئي آهي، ۽ نه ئي اهو علم جو تجزيو ڪري سگهي ٿو جيڪو صرف ڪنهن جي ياداشت ۾ موجود آهي. نه ئي اهو بهتر فيصلو ڪرڻ جي قابل هوندو آهي جڏهن بنيادي معلومات ورهايل هجي، متضاد يا ناقابل رسائي هجي. ٻين لفظن ۾، اهو تنظيمي ڄاڻ پيدا نٿو ڪري. ان تي منحصر آهي. هي وضاحت ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿي ڇو ته ٻه ادارا ساڳيا AI ٽيڪنالاجي ۾ سيڙپڪاري ڪري سگهن ٿا ۽ مڪمل طور تي مختلف نتيجا حاصل ڪري سگهن ٿا. هڪ سال گذاريا آهن دستاويزن جي عملن کي، قابل اعتماد آپريشنل ڊيٽا کي برقرار رکڻ، سسٽم کي ضم ڪرڻ ۽ تنظيمي علم کي رسائي لائق بڻائڻ. ٻيو انحصار ذاتي تجربو، غير رسمي عمل ۽ ٽڪڙي ٿيل معلومات تي. ٽيڪنالاجي هڪجهڙائي آهي پر تنظيمون نه آهن.
ڏهاڪن تائين، تجربا مينيجرز ڪمزور معلومات سسٽم لاء معاوضي ڏني. انهن کي خبر هئي ته نازڪ معلومات ڪٿي آهي، جن وٽ خاص مهارت آهي ۽ تنظيمي خامين جي باوجود شيون ڪيئن ٿيون ٿين. AI ساڳئي طريقي سان پيداوار نه ٿي سگهي. اهو صرف ان معلومات سان ڪم ڪري سگهي ٿو جنهن هڪ تنظيم کي پڪڙڻ، برقرار رکڻ ۽ دستياب ڪرڻ لاءِ چونڊيو آهي. ان ڪري مان سمجهان ٿو ته اسان غلط سوال پڇي رهيا آهيون. اهو پڇڻ جي بدران ته ڇا تنظيمون AI کي ڪافي جلدي اپنائڻ ڪري رهيون آهن، اسان کي پهريان پڇڻ گهرجي ته ڇا انهن تنظيمي بنياد ٺاهيا آهن جيڪي AI کي قدر پيدا ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿيون.
انهي کي انتظامي سوالن جي مختلف سيٽ جي ضرورت آهي. اسان جي تنظيمي ڄاڻ ڪٿي آهي؟ ڪيتري معلومات موجود آهي صرف انفرادي ليپ ٽاپ تي يا ذاتي اي ميل فولڊرن يا WhatsApp گروپن ۾؟ ڪهڙا فيصلا تنظيمي ڊيٽا جي بجاءِ مينيجر جي ياداشت تي ڀاڙين ٿا؟ اسان جي آپريشنل معلومات ڪيتري قابل اعتماد آهي؟ ڪهڙي معلومات مسلسل اپڊيٽ ڪئي وئي آهي؟ ۽ ڪهڙي معلومات AI اصل تائين رسائي ڪري سگهي ٿي؟ اهي ٽيڪنالاجي سوال نه آهن. اهي انتظامي سوال آهن. اهو مسئلو پاڪستان لاءِ خاص طور تي لاڳاپيل آهي. اسان جون ڪيتريون ئي تنظيمون ڪاميابيءَ سان ترقي ڪري چڪيون آهن، ٽڪڙيل معلومات جي باوجود، ڇاڪاڻ ته قابل مينيجرز ڪمزور سسٽم جي چوڌاري ڪم ڪرڻ جا طريقا ٺاهيا آهن. پر جيئن ته AI ڪم ۾ وڌيڪ گهري طور تي شامل ٿي ويندو آهي، اهي ڪم ڪارون رڪاوٽون بڻجي ويندا آهن.
تنظيمون جيڪي AI مان تمام گهڻو فائدو وٺن ٿيون اهي ممڪن ناهن ته اهي صرف جديد ٽيڪنالاجي خريد ڪن. اهي اهي هوندا جن نظم و ضبط معلومات، منظم علم ۽ انتظاماتي نظام ۾ سيڙپڪاري ڪئي آهي جيڪي ٻنهي تنظيمن ۾ دستياب آهن.
شايد، پوءِ، AI تيارگي جو گم ٿيل بنياد وڌيڪ نفيس ٽيڪنالاجي نه آهي، پر وڌيڪ تنظيمي معلومات جي پختگي. اهو آخرڪار ثابت ٿي سگهي ٿو AI جو سڀ کان اهم سبق. ان کان اڳ جو AI تنظيمن کي تبديل ڪري سگھي، تنظيمن کي پھريون ان طريقي کي تبديل ڪرڻ گھرجي جنھن کي اھي منظم ڪن ٿا جيڪي اھي ڄاڻن ٿا.
ليکڪ حڪمت عملي، قيادت ۽ تنظيمي تبديلي تي بورڊ ۽ سي اي اوز کي مشورو ڏئي ٿو.
ڊان ۾ شايع ٿيل، آگسٽ 1st، 2026
