AI کے استعمال کے کیسز کی شناخت اور پیمانہ بندی کرنا

صرف دو سالوں میں، امریکہ کے 39% بالغ افراد پہلے ہی AI استعمال کر چکے ہیں.⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) انٹرنیٹ اسی مدت میں صرف 20% اپنائے جانے تک پہنچا تھا. AI کا عروج نہ صرف صنعتوں کو نئی شکل دے رہا ہے بلکہ انفرادی ملازمین کے لیے مواقع بھی پیدا کر رہا ہے. AI لوگوں کو زیادہ قدر والے کام کرنے، اپنی مہارتوں کو وسعت دینے اور اپنے کیریئر میں آگے بڑھنے کے لیے آزاد بناتی ہے.



ایک مطالعے میں، BCG نے پایا⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) کہ گزشتہ تین سالوں میں، AI رہنماؤں نے اپنے کم ترقی یافتہ ہم منصبوں کے مقابلے میں آمدنی میں 1.5x تیز تر اضافہ، شیئر ہولڈرز کے لیے 1.6x زیادہ منافع اور سرمایہ کاری شدہ سرمائے پر 1.4x بہتر منافع حاصل کیا ہے.

McKinsey⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) کے مطابق، 92% کمپنیاں AI میں اپنی سرمایہ کاری بڑھانے کا منصوبہ بنا رہی ہیں. تاہم، بہت سی تنظیموں کو اب بھی اس بارے میں رہنمائی درکار ہے کہ ٹھوس قدر کیسے حاصل کی جائے اور صرف 1% کا ماننا ہے کہ AI میں کی گئی ان کی سرمایہ کاری مکمل پختگی تک پہنچ چکی ہے.

ہم نے خود مشاہدہ کیا ہے کہ کامیاب AI پروجیکٹس کو دوسروں سے کیا چیز ممتاز کرتی ہے. ہماری بصیرتیں ہمارے تین سو کامیاب ترین نفاذ، چار ہزار سے زیادہ اپنانے سے متعلق سرویز اور دو ملین سے زیادہ کاروباری صارفین سے حاصل ہوتی ہیں.

یہ گائیڈ اس لیے تیار کیا گیا ہے کہ آپ کی تنظیم کو ایسے AI استعمال کے کیسز تلاش کرنے اور ان کی پیمانہ بندی کرنے میں مدد ملے جو واضح قدر فراہم کریں. ہم اس عمل کو تین مراحل میں تقسیم کرتے ہیں:

اس میں جگہ جگہ، آپ کو کسٹمر کہانیاں، عملی چیک لسٹس اور مختلف محکموں کے لیے موزوں استعمال کی مثالیں ملیں گی، تاکہ آپ کی ٹیم کی پیش رفت میں مدد مل سکے.

یہ تسلیم کرنا اہم ہے کہ AI کو اپنانے کا مطلب صرف درست استعمال کے معاملات تلاش کرنے سے کہیں زیادہ ہے. اس گائیڈ کے دائرۂ کار سے باہر ایسے موضوعات ہیں جیسے کہ AI-فرسٹ ثقافت کیسے تعمیر کی جائے، زیادہ قدر والے استعمال کے معاملات کو فروغ دیا جائے اور اپنی پوری کمپنی میں اپنانے کی ترغیب دی جائے. ہم ان مسائل کے بارے میں مزید معلومات دیگر رہنماؤں میں شیئر کریں گے، لیکن فی الحال، آئیے آپ کی کمپنی کے لیے درست استعمال کے معاملات تلاش کرنے کے عمل پر توجہ مرکوز کریں.

ان تین اصولوں کو ذہن میں رکھیں. یہ ان تمام عملی رہنمائی کے لیے پس منظر ہیں جو آپ کو آگے ملے گی.

پہلا قدم اپنے کاروبار کے ان حصوں کی نشاندہی کرنا ہے جنہیں AI کے ذریعے فوری طور پر بہتر بنایا جا سکتا ہے.

ایسا کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ AI کو اپنی افرادی قوت کے لئے بہترین معاونین تخلیق کرنے کے ایک ذریعے کے طور پر سمجھا جائے. AI سپر اسسٹنٹس نہ کبھی تھکتے ہیں اور نہ ہی اپنی توجہ کھوتے ہیں. جب بھی آپ کو مدد کی ضرورت ہو، وہ ہمیشہ دستیاب ہوتے ہیں. اور وہ تقریباً کسی بھی ٹاسک میں لچک کے ساتھ کام کر سکتے ہیں اور آپ کے ملازمین کی اسکلز کو بڑھا سکتے ہیں. 

واضح طور پر بتائیں کہ AI کو اپنانا آپ کی کمپنی کے مستقبل کے لیے کیوں اہم ہے، چاہے مقصد حریفوں کے ساتھ قدم سے قدم ملا کر چلنا ہو، صارفین کی بدلتی ہوئی توقعات کا جواب دینا ہو، یا ترقی کو برقرار رکھنا ہو. جب ملازمین کسی فیصلے کی سوچ سمجھ کر بتائی گئی "وجہ" سنتے ہیں تو اس سے اعتماد اور وضاحت پیدا ہوتی ہے، اور انہیں سمجھ آتی ہے کہ یہ تبدیلیاں ان کے اپنے کام اور اہداف کے ساتھ کیسے ہم آہنگ ہیں.

واضح طور پر بتائیں کہ AI کو اپنانا آپ کی کمپنی کے مستقبل کے لیے کیوں اہم ہے، چاہے مقصد حریفوں کے ساتھ قدم سے قدم ملا کر چلنا ہو، صارفین کی بدلتی ہوئی توقعات کا جواب دینا ہو، یا ترقی کو برقرار رکھنا ہو. جب ملازمین کسی فیصلے کی سوچ سمجھ کر بتائی گئی "وجہ" سنتے ہیں تو اس سے اعتماد اور وضاحت پیدا ہوتی ہے، اور انہیں سمجھ آتی ہے کہ یہ تبدیلیاں ان کے اپنے کام اور اہداف کے ساتھ کیسے ہم آہنگ ہیں.

علمی کام میں اکثر ابہام اور کھلے عام چیلنجز شامل ہوتے ہیں. ملازمین شروع کرنے میں دشواری محسوس کر سکتے ہیں یا رکاوٹ کا شکار ہو سکتے ہیں، جس کی وجہ سے منصوبے رک سکتے ہیں. یہاں AI ایک محرک کا کردار ادا کر سکتی ہے، جو خیالات پیدا کرنے، ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور اگلے اقدامات تجویز کرنے میں مدد دیتی ہے جب راستہ واضح نہ ہو. 

جن تمام کمپنیوں سے ہم نے بات کی، ان سب میں لوگ اپنی سوچ کو مہمیز دینے اور نئے خیالات کے راستے کھولنے کے لیے AI کا استعمال کر رہے ہیں. وہ اسے مہم کے خیالات پر غور کرنے، خام ڈیٹا سے فوری بصیرت حاصل کرنے، رجحانات کا تجزیہ کرنے یا صرف اس وقت اگلے اقدامات طے کرنے کے لیے استعمال کر رہے ہیں جب انہیں یہ واضح نہ ہو کہ کیا کرنا ہے.

اس قسم کے کاموں پر توجہ مرکوز کرنا آپ کو زیادہ اثر انگیز AI مواقع کی فوری شناخت میں مدد دے سکتا ہے، جس سے آپ کی ٹیمیں ورک فلو کو بہتر بنا سکتی ہیں، رکاوٹوں کو کم کر سکتی ہیں اور اپنی تنظیم میں جدت کو تیز کر سکتی ہیں.

جب آپ اپنی ٹیموں کو AI کے نئے مواقع کی نشاندہی کے لیے ایک فریم ورک دے چکے ہوں، تو اگلا مرحلہ یہ ہے کہ آپ انہیں ان بنیادی طریقوں پر تربیت دیں جن سے وہ AI کو استعمال کر سکتے ہیں. اس میں مدد کے لیے، ہم نے 600 سے زیادہ استعمال کی مثالوں کا تجزیہ کیا جو ہمارے صارفین سے حاصل کی گئی تھیں. زیادہ تر استعمال کے کیسز چھ "بنیادی اقسام" میں سے کسی ایک کے تحت آتے ہیں—یعنی استعمال کے کیسز کی ایسی بنیادی اقسام جو تمام محکموں اور شعبوں میں لاگو ہوتی ہیں.

یہ بنیادی اجزاء آپ کے ملازمین کو آپ کے کاروبار کے لیے سب سے زیادہ امید افزا استعمال کے معاملات تلاش کرنے میں مدد دینے کا ایک تیز اور مؤثر طریقہ ہیں. ہر بنیادی جز ان سیکڑوں استعمال کے منظرناموں کی نمائندگی کرتا ہے جو ہم نے مختلف صنعتوں، کرداروں اور ورک فلوز میں دیکھے ہیں، جس سے یہ قابل توسیع قدر تک تیزی سے پہنچنے کا ذریعہ بن جاتا ہے.

آئیے ہر بنیادی عنصر کا تفصیلی جائزہ لیتے ہیں، مواد کی تخلیق سے آغاز کرتے ہوئے:

AI تمام ٹیموں میں مواد تخلیق میں معاونت کر سکتا ہے—چاہے وہ سیلز کالز کا خلاصہ پیش کرنا ہو یا حکمتِ عملی کی دستاویزات، بلاگ پوسٹس، ویب صفحات اور یہاں تک کہ تصاویر اور بصری نمائندگیوں کے ابتدائی مسودے تیار کرنا. ہم دیکھتے ہیں کہ ٹیمیں AI کو اپنے کام میں ترمیم اور نکھار کے لیے استعمال کرتی ہیں، پھر آخری وقت میں اسے پروف ریڈر کے طور پر شامل کرتی ہیں.



AI خودکار طور پر آپ کی کمپنی کے انداز میں لکھ سکتا ہے اور آپ کی لہجے کی رہنما ہدایات لاگو کر سکتا ہے؛ دستاویزات کے آپ کے پسندیدہ ڈھانچوں کی پیروی کر سکتا ہے؛ یا حتٰی کہ تحریر پر فیڈبیک بھی دے سکتا ہے. اس کے بعد یہ آپ کے کام کا مختلف زبانوں میں ترجمہ کر سکتا ہے یا اسے مختلف سامعین، چینلز، یا پروگراموں کے لیے ڈھال سکتا ہے.

لکھتے وقت، AI آؤٹ پٹ کو تشکیل دینے کے لیے گفتگو کے مکمل سیاق و سباق کو سمجھ سکتا ہے یا اپ لوڈ کی گئی دستاویزات کے ایک مجموعے پر غور کر سکتا ہے. مثال کے طور پر، اپنی تحریری رہنمائی اپ لوڈ کرکے دیکھیں یا اپنی پانچ بہترین بلاگ پوسٹس استعمال کریں، پھر ChatGPT کو ان مثالوں کی بنیاد پر ایک تفصیلی تحریری رہنمائی تیار کرنے کے لیے پرومپٹ دیں.

AI کا مختلف صنعتوں میں تحقیق کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال ہوتا ہے. نئے تصورات (جیسے AI کو اپنانا یا ڈیزائن thinking) کے بارے میں فوری طور پر سیکھنے سے لے کر؛ متعلقہ مضامین یا مسابقتی ڈیٹا کے لیے ویب پر تلاش کرنے تک؛ اور مزید جامع، کثیر مرحلہ جاتی تحقیقی منصوبوں تک، جو مضامین، ڈیٹا پوائنٹس اور بصیرتوں کے لیے ویب کو اسکین کرتے ہیں. ہم یہ بھی دیکھتے ہیں کہ ٹیمیں فوری بصیرت حاصل کرنے کے لیے طویل، اندرونی دستاویزات اپ لوڈ کرتی ہیں. 

تحقیق کے لیے AI استعمال کرنے کے سب سے بڑے فائدوں میں سے ایک یہ ہے کہ آپ یہ طے کر سکتے ہیں کہ تجزیہ کس فارمیٹ اور ساخت میں پیش کیا جائے: جدول کی شکل میں، بلٹ پوائنٹس کی صورت میں، مخصوص حصوں میں منظم، یا باہمی حوالوں کے ساتھ.



AI کی باریک بینی پر توجہ اور ہدایات پر عمل کرنے کی صلاحیت اسے ایک بہترین تحقیقی معاون بناتی ہے.

بہت سے سافٹ ویئر انجینئرز AI کے ماہر صارفین ہیں. وہ اسے خامیاں دور کرنے، غیر مانوس زبانوں میں ابتدائی مسودے کے طور پر کوڈ تیار کرنے، کوڈ کو ایک زبان سے دوسری زبان میں منتقل کرنے اور اپنے کوڈ پر بلند آواز میں مرحلہ وار غور کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں. گزشتہ دو برسوں میں، متعدد زبانوں میں ریاضی، سائنس اور کوڈنگ کے شعبوں میں AI کی صلاحیتوں میں نمایاں بہتری آئی ہے اور اب بہت سے ٹولز حقیقی وقت میں کوڈ کے پیش نظارے بھی فراہم کرتے ہیں.

ہم یہ بھی دیکھ رہے ہیں کہ وہ لوگ جو کوڈنگ نہیں جانتے، AI ٹولز کی مدد سے کوڈنگ شروع کر رہے ہیں. صرف قدرتی زبان استعمال کرکے، مارکیٹرز اور مالیاتی ٹیمیں Python اسکرپٹس تیار کرنے کے قابل ہوتی ہیں تاکہ عملوں کو خودکار بنایا جا سکے، ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے SQL کوئریز بنائی جا سکیں، یا حتٰی کہ ویب سائٹس یا داخلی پریزنٹیشنز کے لیے فرنٹ اینڈ کوڈ کے ساتھ ویژولائزیشنز بھی تیار کی جا سکیں. 

AI کسی بھی شخص کو مختلف ذرائع سے حاصل کردہ ڈیٹا کو ہم آہنگ کرنے، بصیرتوں اور رجحانات کی نشاندہی کرنے اور پیچیدہ اسپریڈ شیٹ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے میں مدد دیتا ہے، بغیر اس کے کہ انہیں Excel، SQL، یا Python کی اعلٰی مہارت درکار ہو.

آپ فوری تجزیے میں مدد کے لیے AI کو متعدد اسپریڈشیٹس یا ڈیش بورڈز کے اسکرین شاٹس فراہم کر سکتے ہیں. یہ اسپریڈشیٹ ڈیٹا کی تشریح کر سکتا ہے، بصری چارٹس کو سمجھ سکتا ہے اور رپورٹنگ کے لیے آپ کے آؤٹ پٹ فارمیٹ میں مدد بھی کر سکتا ہے. آپ نتائج کی ساخت کے بارے میں بھی رہنمائی کر سکتے ہیں، مثلاً ترجیحی چارٹ اقسام، خلاصہ فارمیٹس، یا تقابلی منطق متعین کر کے.

آئیڈیایشن اور حکمت عملی کے استعمال کے معاملات تمام ٹیموں میں مقبول ہیں، ایک نئی بلاگ پوسٹ پر غور کرنے سے لے کر کسی دستاویز کی ساخت میں مدد کرنے، حکمت عملی کا ازالہ کرنے، یا کلیدی اہداف یا اسٹیک ہولڈر کی ترجیحات پر مبنی کام پر رائے دینے تک.

جیسے جیسے AI ماڈل زیادہ ملٹی موڈل بنتے جا رہے ہیں، ہم دیکھ رہے ہیں کہ ٹیمیں AI کے ساتھ اسی طرح تعامل کرنے کے لیے آواز اور بصارت کا استعمال کر رہی ہیں جیسے وہ کسی ساتھی کے ساتھ کرتی ہیں.

اور جیسے جیسے ماڈلز پیچیدہ مسائل پر غور و فکر کرنے کے زیادہ قابل  ہوتے جا رہے ہیں، ہم دیکھ رہے ہیں کہ بہت سی ٹیمیں ان کے ساتھ اسٹریٹجک منصوبے بنا رہی ہیں، جن میں اپنے ڈیٹا، اہداف، سیاق و سباق، پابندیوں اور انحصارات کو مدنظر رکھا جاتا ہے.

استعمال کے بہت سے معاملات میں کسی کام کے کچھ حصوں کو خودکار بنانا شامل ہوتا ہے. ہم نے دیکھا ہے کہ صارفین دہرائے جانے والے، معمول کے کاموں کی نشاندہی کرتے ہیں اور انہیں AI کے سپرد کرنے کے طریقے تیار کرتے ہیں. خودکار عمل سادہ ہو سکتے ہیں، جیسے ہفتہ وار مسابقتی اپ ڈیٹس تیار کرنا، یا زیادہ پیچیدہ، جیسے ہفتہ وار ایگزیکٹو بریفنگز کے لیے مالیاتی رپورٹ تیار کرنا، جو انسانی جائزے کے لیے تیار ہو.

میموری اور حسب ضرورت ہدایات اس قسم کے عمل کو خودکار بنانے کی کلید ہیں. مخصوص GPTs ان کا اشتراک کرنے کا طریقہ ہیں. ہدایات کا ایک معیاری مجموعہ تیار کرکے، وہی دستاویز اپ لوڈ کرکے اور ہر بار ایک ہی آؤٹ پٹ متعین کرکے، ٹیمیں کم اہمیت کے کاموں سے خود کو فارغ کر سکتی ہیں.

آج یہ خودکار عمل اکثر انفرادی کام ہوتے ہیں، لیکن ڈیپ ریسرچ اور آپریٹر جیسی پروڈکٹس کے ساتھ ہم ایک ایسی دنیا کی طرف بڑھ رہے ہیں جہاں AI کثیر مرحلہ وار کام خودمختاری سے اور طے شدہ شیڈول کے مطابق انجام دے سکتا ہے.

Estée Lauder کی GPT لیب کثیر شعبہ جاتی ٹیموں کے ساتھ شروع ہوتی ہے—جن میں ایک کاروباری صارف، ایک موضوعاتی ماہر اور ایک تکنیکی رہنما شامل ہوتے ہیں—تاکہ اعلٰی اثر والے استعمال کے کیسز کی شناخت کی جا سکے اور انہیں تیار کیا جا سکے. ان کا عمل سادہ اور قابلِ تکرار ہے.

مزید تفصیلات کے لیے Estée Lauder GPT Lab⁠ کے بارے میں پڑھیں.

جب ٹیمیں اہم استعمال کے مواقع کو سمجھ لیتی ہیں اور حل کیے جانے والے مسائل کی نشاندہی کرنا شروع کر دیتی ہیں، تو استعمال کے مواقع تیزی سے بڑھنے لگتے ہیں.

چیلنج دریافت سے ترجیحات کے تعین کی طرف منتقل ہو جاتا ہے. آپ کن استعمال کے کیسز کو وسعت دے سکتے ہیں تاکہ وہ تمام ملازمین پر اثر ڈالیں؟ کن چیزوں سے ابھی لاگت میں بچت فراہم ہونے کا زیادہ امکان ہے؟ جو کسی نئے مصنوعے یا آمدنی کے ذریعے کا سبب بن سکتی ہے؟

ہماری گاہک کی کامیابی کی ٹیمیں اس اثر/کوشش کے فریم ورک کا استعمال انٹرپرائز صارفین کو استعمال کے معاملات کو ترجیح دینے میں مدد کرنے کے لیے کرتی ہیں. یہ ایک سادہ کواڈرینٹ ہے جو ہر استعمال کے معاملے کو کمپنی کی قیمت اور اس کے لیے درکار کوشش کی ڈگری کے خلاف اسکور کرتا ہے.

زیادہ تر ٹیمیں AI کا استعمال کرکے انفرادی کاموں سے آغاز کرتی ہیں: بلاگ پوسٹس میں ترمیم کرنا، مہم کے خلاصے تیار کرنا، یا پالیسیوں کا مسودہ تیار کرنا. AI کو مخصوص، الگ الگ کاموں کے تناظر میں سمجھنا زیادہ آسان ہے.

لیکن جب ہم ماہر صارفین کو AI کو اپنے ہر کام میں ضم کرتے ہوئے دیکھتے ہیں، تو ہم اکثر انہیں ایسے استعمال کے معاملات تلاش کرتے ہوئے دیکھتے ہیں جو کئی مراحل پر مشتمل ورک فلو تک پھیلتے ہیں.

AI روایتی سافٹ ویئر یا کلاؤڈ ایپس کی طرح نہیں ہے. اس کی خوبیوں سے بھرپور فائدہ اٹھانا سیکھنے کے لیے ایک نئی ذہنیت درکار ہوتی ہے. لیکن اپنے صارفین کے ساتھ ہمارے کام نے ہمیں یہ دکھایا ہے کہ تمام شعبوں میں لوگ کتنی تیزی سے اس طرزِ فکر کو سیکھ سکتے ہیں اور اپنے کام میں اعلٰی اثر والے استعمال کے کیسز کو پہچاننا شروع کر سکتے ہیں.