مصنوعی ذہانت تیزی سے ملک، معیشت اور بورڈ روم کی ترجیح بن گئی ہے۔ مختلف تنظیموں اور صنعتوں میں رہنما ایک ہی سوالات پوچھ رہے ہیں: ہمیں کون سا ماڈل استعمال کرنا چاہیے؟ کیا ہمیں ChatGPT یا Claude کو تعینات کرنا چاہئے؟ کیا ہمیں AI حکمت عملی کی ضرورت ہے؟ ہمیں کہاں سے شروع کرنا چاہئے؟ ہم اسے کتنی جلدی لاگو کر سکتے ہیں؟ یہ اہم سوالات ہیں۔ لیکن مجھے یقین ہے کہ وہ ایک اور بنیادی چیز کو نظر انداز کرتے ہیں: کیا ہماری تنظیم واقعی AI سے فائدہ اٹھانے کے لیے تیار ہے؟
پچھلے چند مہینوں سے جب میں سوچ رہا ہوں کہ AI کس طرح تنظیموں کو تبدیل کر رہا ہے، اس سوال کو نظر انداز کرنا مشکل ہوتا جا رہا ہے۔ بہت سی تنظیمیں AI کو ٹیکنالوجی کے چیلنج کے طور پر دیکھ رہی ہیں جب، حقیقت میں، یہ ایک بہت پرانے انتظامی چیلنج کو سامنے لا رہی ہے۔ یہ چیلنج یہ ہے کہ تنظیمیں معلومات کا انتظام کیسے کرتی ہیں۔
زیادہ تر بحثیں یہ مانتی ہیں کہ AI خود محدود کرنے والا عنصر ہے۔ مجھے شک ہے کہ اس کے برعکس سچ ہے۔ بہت سی تنظیموں کے لیے، خاص طور پر پاکستان جیسی ترقی پذیر معیشتوں میں، محدود کرنے والا عنصر خود تنظیم ہے۔
ایک مینوفیکچرنگ کمپنی پر غور کریں جو کئی پروڈکشن لائنیں چلا رہی ہے۔ ہر صبح، پروڈکشن مینیجر فیصلہ کرتا ہے کہ کون سے سپروائزرز کو کون سی لائنیں چلانی چاہئیں، کون سے مینٹیننس انجینئرز کو منصوبہ بند شٹ ڈاؤن کے لیے تفویض کیا جانا چاہیے، کون سے آپریٹرز کو اوور ٹائم کام کرنا چاہیے اور اگر کوئی مشین غیر متوقع طور پر ناکام ہو جاتی ہے تو پیداوار کو کیسے ایڈجسٹ کیا جانا چاہیے۔ یہ فیصلے درجنوں متغیرات پر انحصار کرتے ہیں: ملازمین کی مہارتیں اور سرٹیفیکیشن، حاضری، دیکھ بھال کی تاریخ، مشین کی صلاحیت، معیار کی کارکردگی، کسٹمر کی ترسیل کے وعدے، انوینٹری کی سطح اور پیداوار کی ترجیحات۔ ایک AI سسٹم ان تمام متغیرات کا بیک وقت تجزیہ کر سکتا ہے اور زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ، ڈاؤن ٹائم کو کم کرنے اور کسٹمر کے وعدوں کو پورا کرنے کے لیے مختص کی سفارش کر سکتا ہے۔
دو تنظیمیں ایک ہی AI ٹیکنالوجی میں سرمایہ کاری کر سکتی ہیں اور مختلف نتائج حاصل کر سکتی ہیں۔
یا ہر روز ہزاروں کالز موصول کرنے والے کال سینٹر پر جائیں۔ روایتی طور پر، آنے والی کالوں کو آسان اصولوں کا استعمال کرتے ہوئے روٹ کیا جاتا ہے جیسے کہ اگلا دستیاب ایجنٹ۔ تاہم، ایک AI سے چلنے والا نظام متغیرات کے بہت زیادہ امیر سیٹ پر بیک وقت غور کر کے ہر تعامل کو بہتر بنا سکتا ہے۔ گاہک کی تاریخ اور زندگی بھر کی قیمت، پچھلی شکایات، مسئلے کی پیچیدگی، ایجنٹ کی مہارت، زبان کی مہارت، پہلی کال کے حل کی شرح، کسٹمر کے اطمینان کے اسکور، موجودہ کام کا بوجھ، ہینڈلنگ کا اوسط وقت اور یہاں تک کہ گاہک کے منحرف ہونے کا امکان۔
ان عوامل کی بنیاد پر، AI ہر کال ایجنٹ کو تفویض کر سکتا ہے جس سے زیادہ سے زیادہ صارفین کی اطمینان اور برقرار رکھنے کے ساتھ ساتھ اس مسئلے کو جلد حل کرنے کا امکان ہے۔ لیکن یہ صلاحیت قابل اعتماد تنظیمی معلومات کی دستیابی پر منحصر ہے۔ اگر گاہک کی تاریخیں نامکمل ہیں، ایجنٹ کی مہارتیں ناقص دستاویزی ہیں، کارکردگی کا ڈیٹا غلط ہے یا سسٹم منقطع ہیں، AI کے پاس بہتر بنانے کے لیے بہت کم ہے۔ یہ تب ہی بہتر فیصلے کر سکتا ہے جب تنظیم پہلے ہی ان معلومات کو حاصل، برقرار اور مربوط کر چکی ہو جس پر ان فیصلوں کا انحصار ہوتا ہے۔
لیکن ایک واضح سوال ہے: AI یہ معلومات کہاں سے حاصل کرتا ہے؟
بہت سی تنظیموں میں، اس کا زیادہ تر حصہ ایسی شکل میں موجود نہیں ہے جسے AI استعمال کر سکے۔ میرے تجربے میں، مختلف قسم کی تنظیموں کے ساتھ کام کرتے ہوئے، کچھ معلومات ERP سسٹم یا دوسرے منقطع سافٹ ویئر میں موجود ہیں۔ کچھ انفرادی لیپ ٹاپ پر اسپریڈ شیٹس میں محفوظ ہیں۔ اس کا بہت کچھ آج کل واٹس ایپ پر ہونے والی گفتگو میں ہے! اور سب سے قیمتی علم اکثر صرف تجربہ کار مینیجرز کے ذہنوں میں موجود ہوتا ہے۔
اس لیے، پروڈکشن مینیجر، نہ کہ تنظیم، جانتا ہے کہ کون سا آپریٹر پریشان کن پروڈکشن لائن کو بحال کر سکتا ہے، کون سا مینٹیننس انجینئر بار بار آنے والی خرابیوں کی مسلسل تشخیص کرتا ہے اور کون سا سپروائزر دباؤ میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ کال سینٹر مینیجر کے ساتھ بھی ایسا ہی ہے جو اہم فیصلے کرنے کے لیے اپنی ٹیموں کی صلاحیتوں کے بارے میں اپنے ذاتی علم پر انحصار کرتا ہے۔ یہ تفریق اس سے کہیں زیادہ اہم ہے جتنا یہ پہلے ظاہر ہوتا ہے۔
AI ایسی معلومات کو بہتر نہیں بنا سکتا جو کبھی حاصل نہیں کی گئی ہیں، اور نہ ہی یہ اس علم کا تجزیہ کر سکتی ہے جو صرف کسی کی یادداشت میں موجود ہے۔ نہ ہی یہ بہتر فیصلے کرنے کے قابل ہے جب بنیادی معلومات بکھری ہوئی، متضاد یا ناقابل رسائی ہو۔ دوسرے لفظوں میں، یہ تنظیمی ذہانت پیدا نہیں کرتا۔ اس پر منحصر ہے۔ اس سے یہ بتانے میں مدد ملتی ہے کہ کیوں دو ادارے ایک ہی AI ٹیکنالوجی میں سرمایہ کاری کر سکتے ہیں اور بالکل مختلف نتائج حاصل کر سکتے ہیں۔ کسی نے عمل کو دستاویزی بنانے، قابل اعتماد آپریشنل ڈیٹا کو برقرار رکھنے، نظام کو مربوط کرنے اور تنظیمی علم کو قابل رسائی بنانے میں برسوں گزارے ہیں۔ دوسرا ذاتی تجربے، غیر رسمی عمل اور بکھری ہوئی معلومات پر انحصار کرتا ہے۔ ٹیکنالوجی ایک جیسی ہے لیکن تنظیمیں نہیں ہیں۔
کئی دہائیوں تک، تجربہ کار مینیجرز نے کمزور معلوماتی نظام کی تلافی کی۔ وہ جانتے تھے کہ اہم معلومات کہاں واقع ہیں، جن کے پاس خصوصی مہارت ہے اور تنظیمی کوتاہیوں کے باوجود چیزوں کو کیسے انجام دینا ہے۔ AI اسی طرح نتیجہ خیز نہیں ہو سکتا۔ یہ صرف ان معلومات کے ساتھ کام کر سکتا ہے جسے کسی تنظیم نے حاصل کرنے، برقرار رکھنے اور دستیاب کرنے کے لیے منتخب کیا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ مجھے یقین ہے کہ ہم غلط سوال پوچھ رہے ہیں۔ یہ پوچھنے کے بجائے کہ آیا تنظیمیں AI کو کافی تیزی سے اپنا رہی ہیں، ہمیں پہلے یہ پوچھنا چاہیے کہ کیا انہوں نے تنظیمی بنیادیں بنائی ہیں جو AI کو قدر پیدا کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔
اس کے لیے انتظامی سوالات کا ایک مختلف سیٹ درکار ہے۔ ہمارا تنظیمی علم کہاں رہتا ہے؟ کتنی معلومات صرف انفرادی لیپ ٹاپ پر یا ذاتی ای میل فولڈرز یا واٹس ایپ گروپس میں موجود ہیں؟ کون سے فیصلے تنظیمی ڈیٹا کے بجائے مینیجر کی یادداشت پر منحصر ہیں؟ ہماری آپریشنل معلومات کتنی قابل اعتماد ہیں؟ کون سی معلومات مسلسل اپ ڈیٹ ہوتی رہتی ہیں؟ اور AI اصل میں کس معلومات تک رسائی حاصل کر سکتا ہے؟ یہ ٹیکنالوجی کے سوالات نہیں ہیں۔ وہ انتظامی سوالات ہیں۔ یہ مسئلہ پاکستان کے لیے خاص طور پر متعلقہ ہے۔ ہماری بہت سی تنظیمیں بکھری ہوئی معلومات کے باوجود کامیابی سے ترقی کر چکی ہیں کیونکہ قابل مینیجرز نے کمزور نظاموں کے گرد کام کرنے کے طریقے تیار کیے ہیں۔ لیکن جیسے جیسے AI کام میں زیادہ گہرائی سے سرایت کرتا ہے، وہ کام کی راہیں رکاوٹیں بن جاتی ہیں۔
وہ تنظیمیں جو AI سے سب سے زیادہ فائدہ اٹھاتی ہیں ان کے ہونے کا امکان نہیں ہے جو صرف جدید ترین ٹیکنالوجی خریدتی ہیں۔ وہ وہ ہوں گے جنہوں نے نظم و ضبط کی معلومات، منظم علم اور انتظامی نظام میں سرمایہ کاری کی ہے جو دونوں کو پوری تنظیم میں دستیاب کراتے ہیں۔
شاید، پھر، AI تیاری کی گمشدہ بنیاد زیادہ نفیس ٹیکنالوجی نہیں ہے، بلکہ زیادہ تنظیمی معلومات کی پختگی ہے۔ یہ بالآخر AI کا سب سے اہم سبق ثابت ہو سکتا ہے۔ اس سے پہلے کہ AI تنظیموں کو تبدیل کر سکے، تنظیموں کو سب سے پہلے اس طریقے کو تبدیل کرنا چاہیے جس کا وہ انتظام کرتے ہیں جو وہ جانتے ہیں۔
مصنف حکمت عملی، قیادت اور تنظیمی تبدیلی پر بورڈز اور سی ای اوز کو مشورہ دیتا ہے۔
ڈان، یکم اگست، 2026 میں شائع ہوا۔
