کمپنی کی کارکردگی کو نئے سرے سے متعین کرنے کے لیے AI اور مشین لرننگ کا استعمال

آج کے ایگزیکٹوز ہمیشہ اپنی کمپنیوں اور کارکنوں کو آہستہ آہستہ بہتر نتائج حاصل کرنے میں مدد کرنے کے طریقے تلاش کرتے ہیں۔ مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ ایسا ہونے میں مدد کرنے کے لیے اہم ٹولز ہیں، خاص طور پر اگر سٹریٹجک طریقوں سے استعمال کیا جائے۔ کچھ عملی طریقے کیا ہیں جن سے آپ ان ٹولز کو استعمال کر سکتے ہیں؟

جنریٹیو AI کے ساتھ پیداواری صلاحیت کو بڑھانا

"ملازمین ٹیکنالوجی کی صلاحیتوں کے دائرہ کار میں پیدا ہونے والے AI ٹولز کا استعمال کرکے اپنی پیداواری صلاحیت کو 40% تک بڑھا سکتے ہیں۔ تاہم، اس طرح کی حدود سے باہر استعمال کرنے سے ان کی پیداواری صلاحیت 19 فیصد تک کم ہو سکتی ہے۔ 

جنریٹو AI ٹولز نے عوام کی توجہ تیزی سے حاصل کر لی، خاص طور پر چونکہ ان میں سے بہت سے استعمال کے لیے آزاد ہیں۔ تاہم، جیسے ہی زیادہ لوگوں نے جنریٹیو AI کا استعمال شروع کیا، عوام نے محسوس کیا کہ اگرچہ یہ مصنوعات کچھ معاملات میں متاثر کن نتائج فراہم کرتی ہیں، لیکن حدود بھی موجود ہیں۔ 

ایک حالیہ تحقیق میں بتایا گیا ہے کہ جنریٹیو AI ٹولز کو ان کی صلاحیتوں کی حدود میں استعمال کرنا کارکنوں کو ان سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے میں مدد کرنے کے لیے ضروری ہے۔ تحقیق نے انکشاف کیا کہ پیداواری صلاحیت کیسے ہوسکتی ہے۔ 40 فیصد تک بہتری ان لوگوں کے لیے جو تخلیقی AI استعمال کرتے ہیں ان کے مقابلے میں جو نہیں کرتے۔

تاہم، مطالعہ نے یہ بھی پایا کہ جو لوگ ٹیکنالوجی کی صلاحیتوں سے باہر کاموں کے لیے AI کا استعمال کرتے ہیں ان کی پیداواری صلاحیت میں 19 فیصد کمی دیکھی جا سکتی ہے۔ ایک اور رجحان یہ تھا کہ شرکاء ممکنہ طور پر تنقیدی سوچنا چھوڑ دیں گے اور AI کی تجویز کردہ ہر چیز پر عمل کریں گے۔ 

محققین نے ایک آن بورڈنگ مدت رکھنے کی سفارش کی جہاں لوگ نگرانی اور رہنمائی میں AI کا استعمال کر سکتے ہیں، انہیں استعمال کے معاملات دیکھنے کی اجازت دیتے ہیں جہاں ٹیکنالوجی اچھی طرح سے کام کرتی ہے یا کم پڑتی ہے۔ یہ تعارف انہیں استعمال کے معاملات کا تصور شروع کرنے میں مدد کر سکتا ہے جہاں تخلیقی AI ان کے کام کو آسان بنا سکتا ہے یا مزید چیلنجز کا باعث بن سکتا ہے۔

مصنوعات کی ترقی یا بہتری

"انٹیگریٹڈ سرکٹس کو ڈیزائن کرنے والے لوگ AI کو انسانوں کے فیصلوں کی حمایت کرنے دے کر چپس کو تقریباً 9% کم طاقت استعمال کرتے ہیں۔" 

ایک چیلنجنگ مارکیٹ پلیس میں مسابقتی بننے کا مطلب ہے ڈیٹا کو کھودنا اور یہ معلوم کرنا کہ لوگ کون سی مصنوعات سب سے زیادہ چاہتے ہیں۔ آپ لوگوں کی ترجیحات میں رجحانات تلاش کرنے کے لیے AI اور مشین لرننگ کا استعمال کر سکتے ہیں۔ کیا چیز انہیں میٹھے ذائقوں پر نمکین ذائقوں کو ترجیح دیتی ہے؟ کیا علاقائی اختلافات پر غور کرنا ہے؟ AI الگورتھم ڈیٹا کی وسیع مقدار کو سنبھالنے میں مہارت رکھتے ہیں جو کہ انسانوں کے لیے بغیر مدد کے فوری طور پر بصیرت نکالنا بہت مشکل ہوگا۔ 

چند سال پہلے کے ایک کیس میں فوڈ سائنسدانوں نے AI to استعمال کیا۔ گوشت کی طرح کے بہترین ذائقوں کا تعین کریں۔ پودوں پر مبنی تقلید کے لیے۔ ابھی حال ہی میں، کوکا کولا کے ملازمین نے سوڈا کا نیا ذائقہ بنانے کے لیے مصنوعی ذہانت پر انحصار کیا۔ 

اگرچہ AI اور مشین لرننگ انسانی بصیرت کی جگہ نہیں لے سکتیں، لیکن یہ ٹیکنالوجیز لوگوں کی مہارت کی مدد کر سکتی ہیں۔ ایک مثال اس وقت سامنے آئی جب محققین نے انہیں ایسے منصوبوں میں لانے کی تلاش کی جہاں کارکنان مربوط سرکٹس ڈیزائن کرتے تھے۔ نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ AI انسانی مرضی کے مطابق تخلیق کو بہتر بنا سکتا ہے، جس سے یہ توقع سے بھی بہتر کام کرتا ہے۔ 

ایک نقطہ نظر 8.93 فیصد بہتری حاصل کی۔ چپ کی بجلی کی کھپت میں۔ اس میں انسانی ڈیزائنرز کو دو تکرار تیار کرنا اور پھر AI اور مشین لرننگ کو تیسرا فراہم کرنے کے لیے کہا گیا۔ 

نئی مصنوعات کو مارکیٹ میں لانا آسان نہیں ہے، اور اسے اچھی طرح سے کرنے کے لیے تجربہ کار لوگوں کی بہت سی اجتماعی بصیرت اور کوششوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ خوش قسمتی سے، تصویر میں AI اور مشین لرننگ کو لانے سے آپ کو توقع سے زیادہ بہتر نتائج حاصل کرنے میں مدد مل سکتی ہے اور عام نقصانات یا نگرانی سے بچنے میں مدد مل سکتی ہے۔

کمپنی کے ڈیٹا میں مزید قدر تلاش کرنا

"FedEx روزانہ 16 ملین پارسل فراہم کرتا ہے، اور رہنماؤں کو امید ہے کہ متعلقہ ڈیٹا کو AI ٹولز میں فیڈ کرنے سے پیکج کی آمد کے زیادہ درست تخمینے ممکن ہوں گے" 

بہت سے کاروباروں کے پاس باقاعدہ کارروائیوں کے دوران بہت زیادہ ڈیٹا اکٹھا کیا جاتا ہے۔ تاہم، ابھی نسبتاً حال ہی میں فیصلہ سازوں نے اس معلومات کو سمجھداری سے استعمال کرنا شروع کر دیا ہے کہ اسے یہ بتانے دیا جائے کہ کاروبار کیسے چلتے ہیں۔ 

مثال کے طور پر ٹویوٹا ریئل ٹائم سپلائی چین ڈیٹا حاصل کرتا ہے۔، لیڈروں کو تبدیلیوں کا فوری جواب دینے کی اجازت دیتا ہے۔ جب ایگزیکٹوز، اسمبلی لائن مینیجرز اور دیگر افراد انوینٹری کی سطح، پروڈکشن سائیکل کی لمبائی اور دیگر اہم تفصیلات دیکھ سکتے ہیں، تو وہ طلب کو پورا کرنے اور اوور اسٹاک سے بچنے کے لیے موافقت کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا کو AI پلیٹ فارم میں فیڈ کرنے سے لوگ کم وقت میں رجحانات کی شناخت کر سکتے ہیں۔ اس طرح کی صلاحیتیں انہیں زیادہ مؤثر طریقے سے انتخاب کرنے اور ان کے بارے میں پراعتماد محسوس کرنے میں مدد کرتی ہیں۔ 

AI اور مشین لرننگ خاص طور پر فائدہ مند ہوتے ہیں جب بہت سے متغیرات کسی انٹرپرائز کے براہ راست کنٹرول یا اثر و رسوخ سے باہر ہوتے ہیں۔ پارسل ڈلیوری کمپنیوں کا بھی یہی حال ہے۔ خراب موسم یا ٹریفک بیک اپ جیسے پہلو تاخیر کا سبب بن سکتے ہیں جسے انتہائی باضمیر اور فعال مینیجرز بھی ٹھیک نہیں کر سکتے۔ 

تاہم، FedEx کے رہنما اسے تبدیل کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔ وہ ڈیٹا پر AI کا اطلاق کر رہے ہیں۔ 16 ملین سے وابستہ ہے۔ پیکیجز جو کمپنی کی ٹیم روزانہ فراہم کرتی ہے۔ ابھی کا بنیادی مقصد ڈیلیوری کے وقت کے تخمینے کو بہتر بنانا ہے۔ تاہم، ایگزیکٹوز اس ٹیکنالوجی کا استعمال کاربن کے اخراج کی پیشن گوئی کے لیے بھی کریں گے۔

آپ کی کمپنی کے لیے ری ڈیفائنڈ پرفارمنس کا کیا مطلب ہے؟

یہ صرف چند طریقے ہیں جن سے کمپنی کے رہنماؤں نے AI اور مشین لرننگ کی صلاحیت کو استعمال کرکے کامیابی حاصل کی ہے۔ تاہم، ان خیالات کو کاپی کرنے اور بہترین کی امید کرنے کے بجائے، اپنے کاروبار کے لیے کارکردگی میں سب سے قیمتی اضافے کے بارے میں سوچنے کے لیے وقت نکالیں۔

مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ تیزی سے بہتر ہو رہی ہے، لیکن یہ فول پروف نہیں ہیں۔ حدود کو سمجھنا اور ان رکاوٹوں پر قابو پانے یا ان کو قبول کرنے کے طریقہ کی چھان بین کرنے سے لوگوں کو ان کو اچھی طرح استعمال کرنے میں مدد ملے گی۔

یہ بھی پڑھیں، صحیح مشین لرننگ انفراسٹرکچر کے انتخاب کے لیے 7 تجاویز

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.aiiottalk.com/ai-and-machine-learning-to-redefine-company-performance/