OpenAI B2B سگنلز

آج ہم B2B سگنلز متعارف کرا رہے ہیں، جو OpenAI سگنلز⁠ کی ایک کاروباری توسیع ہے جو اس بات کی پیمائش کرتی ہے کہ AI اداروں میں کس طرح پھیل رہی ہے. ابتدائی اشارہ واضح ہے، فرنٹیئر فرمیں صرف اس لیے آگے نہیں نکل رہیں کہ انہیں AI تک رسائی حاصل ہے، بلکہ اس لیے کہ وہ اسے کام کے مختلف پہلوؤں میں زیادہ گہرائی سے استعمال کر رہی ہیں.

B2B سگنلز انٹرپرائز AI کے استعمال کے بڑے پیمانے پر، رازداری کو محفوظ رکھنے والے تجزیے پر مبنی متواتر اقدامات کا مجموعہ ہے. یہ ان رویوں اور پیٹرنز کو ٹریک کرتا ہے جو تنظیموں کو یہ سمجھنے میں مدد دے سکتے ہیں کہ انٹیلیجنس کو کاروباری قدر میں کیسے تبدیل کیا جائے.

فرنٹیئر فرمیں—یعنی وہ جو AI کے استعمال کے 95 ویں پرسنٹائل پر کام کر رہی ہیں—فی کارکن زیادہ انٹیلیجینس استعمال کرتی ہیں، جدید ٹولز کو زیادہ بھرپور انداز میں اپناتی ہیں اور AI کو ورک فلوز میں زیادہ گہرائی سے ضم کرتی ہیں. کچھ فرموں کے لیے فرق اب مرکب انداز میں بڑھنا شروع ہو رہا ہے اور یہ فرق تیزی سے استعمال کی گہرائی سے پیدا ہو رہا ہے.

کلیدی نکات

• فرنٹیئر ہونے کا فائدہ مرکب انداز میں بڑھنا شروع ہو گیا ہے: فرنٹیئر فرمیں اب عام فرموں کے مقابلے میں فی کارکن 3.5x انٹیلیجینس استعمال کر رہی ہیں، جو ایک سال پہلے 2x تھی. 
• فرنٹیئر کمپنیاں AI کا استعمال صرف زیادہ کثرت سے نہیں بلکہ زیادہ گہرائی سے کرتی ہیں: پیغامات کا حجم فرنٹیئر اور عام کمپنیوں کے درمیان فرق کی صرف 36% وضاحت کرتا ہے. فرنٹیئر برتری کا زیادہ تر حصہ زیادہ گہرے استعمال سے حاصل ہوتا ہے. 
• ایجنٹک ورک فلوز فرنٹیئر اپنانے کا ایک اشارہ بنتے جا رہے ہیں: یہ فرق ایڈوانسڈ ایجنٹک ٹولز میں سب سے زیادہ ہے، جہاں فرنٹیئر کمپنیاں عام کمپنیوں کے مقابلے میں 16x زیادہ Codex پیغامات بھیجتی ہیں. 
• فرمیں تنظیمی تبدیلی کے ذریعے فرنٹیئر سطح سے فرق ختم کر سکتی ہیں: ہم قدم ہونے کے لیے، فرموں کو استعمال کی گہرائی کی پیمائش کرنی ہوگی، گورننس کو ترجیح دینی ہوگی، اہلیت سازی میں سرمایہ کاری کرنی ہوگی، جو کارگر ہو اسے بڑے پیمانے پر پھیلانا ہوگا اور چیٹ پر مبنی معاونت سے ایجنٹس کو تفویض کردہ کام کی طرف منتقل ہونا ہوگا.

فرنٹیئر ہونے سے حاصل ہونے والا فائدہ اب مرکب انداز میں بڑھنا شروع ہو گیا ہے اور AI کو سب سے زیادہ گہرائی سے استعمال کرنے والی فرمیں اپنی برتری کو مزید بڑھا رہی ہیں

انٹرپرائزز کے لیے سیٹس کی تعیناتی صرف نقطۂ آغاز ہے. زیادہ واضح علامت یہ ہے کہ آیا ملازمین AI کا استعمال زیادہ گہرے، زیادہ پیچیدہ کام کے لیے کر رہے ہیں. یہ چارٹ فرنٹیئر سطح پر فی کارکن تیار کیے گئے ٹوکنز، جس کی تعریف 95 ویں پرسنٹائل کے طور پر کی گئی ہے، کا عام فرم، جس کی تعریف 50 ویں پرسنٹائل کے طور پر کی گئی ہے، سے موازنہ کرتا ہے.

ٹوکن کاروباری قدر کا ایک ناقص پیمانہ ہیں. مختصر جواب نہایت مفید ہو سکتا ہے اور طویل جواب کم افادیت کا ہو سکتا ہے. لیکن ٹوکن کی مقدار یہ پیمائش کرنے میں مدد دیتی ہے کہ ملازمین AI سے کتنا کام کروانا چاہتے ہیں، جس سے یہ AI کے استعمال کی گہرائی اور ملازمین کی جانب سے AI سے طلب کی جانے والی ذہانت کی مقدار کا ایک مفید بالواسطہ پیمانہ بن جاتی ہے.

فرنٹیئر فرم عام فرم کے مقابلے میں فی کارکن 3.5 گنا زیادہ ذہانت کا تقاضا کرتی ہے. یہ فرق اپریل 2025 میں 2 گنا سے بڑھ گیا ہے، جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ AI کو سب سے زیادہ گہرائی سے استعمال کرنے والی فرمیں اپنی برتری کو بڑھا رہی ہیں اور نئی AI صلاحیتوں کو زیادہ گہرے، زیادہ پیچیدہ کام میں تبدیل کرنے کے لیے بہتر پوزیشن میں ہیں.

فرنٹیئر برتری کا زیادہ تر حصہ پیغامات کے زیادہ حجم کے بجائے زیادہ گہرے استعمال سے حاصل ہوتا ہے

فرنٹیئر کمپنی عام کمپنی کے مقابلے میں فی کارکن نمایاں طور پر زیادہ ذہانت کا تقاضا کرتی ہے، لیکن زیادہ تر فرق کی وضاحت صرف پیغامات کے حجم سے نہیں ہوتی. یہ چارٹ فرنٹیئر کے 3.5x فائدے کو کھول کر دکھاتا ہے اور بتاتا ہے کہ اگر عام کمپنی فرنٹیئر کی ہی شرح سے پیغامات بھیجے، تو وہ 3.5x فرق کا صرف 36% ہی کم کر پائے گی.

باقی رہ جانے والا فرق زیادہ گہرے استعمال سے وابستہ ہے. فرنٹیئر سطح پر کام کرنے والے کارکن AI سے زیادہ پیچیدہ کام سنبھالنے کو کہتے ہیں، ماڈل کو زیادہ بھرپور سیاق و سباق فراہم کرتے ہیں اور زیادہ بامعنی آؤٹ پٹس تیار کرتے ہیں.

فرنٹیئر فائدہ جدید اور ایجنٹک ٹولز میں سب سے زیادہ ہے، جس میں Codex کا 16x زیادہ استعمال سرِفہرست ہے

فرنٹیئر ایڈوانٹیج، ان ٹولز کے لیے سب سے زیادہ ہوتا ہے جو زیادہ اعلٰی درجے کے ورک فلوز کو سپورٹ کرتے ہیں. Codex سب سے بڑا فرق ظاہر کرتا ہے، جہاں فرنٹیئر زمرہ فی کارکن 16x زیادہ پیغامات بھیجتا ہے. ChatGPT ایجنٹ، ChatGPT میں ایپس، ڈیپ ریسرچ اور GPTs بھی نسبتاً بڑے فرق دکھاتے ہیں، جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ فرنٹیئر ماڈلز ان ٹولز سے فائدہ اٹھانے میں بہتر ہیں جو کارکنوں کو کوڈ لکھنے، کثیر مرحلہ کام تفویض کرنے، کمپنی کے سیاق و سباق کا اطلاق کرنے اور زیادہ پیچیدہ تحقیق انجام دینے میں مدد دیتے ہیں.

اس کے برعکس، زیادہ عمومی مقصد کے حامل اور قابلِ رسائی ٹولز، جیسے یوزر اپ لوڈ، سرچ اور ڈیٹا کا تجزیہ، کم فرنٹیئر برتری دکھاتے ہیں. یہ ٹولز زیادہ تر فرموں کے لیے استعمال میں آسان ہیں کیونکہ یہ مانوس ورک فلو کو وسعت دیتے ہیں. فرنٹیئر فائدہ جدید اور ایجنٹک ٹولز میں سب سے زیادہ نمایاں ہے، جہاں اپنانے کے لیے زیادہ مہارت، کام کی جگہ کے علم اور ٹولز سے روابط اور AI کو کام تفویض کرنے میں زیادہ سہولت درکار ہوتی ہے.

فرنٹیئر فائدہ سب سے زیادہ تعلیم اور سیکھنے میں ہے

فرنٹیئر برتری تعلیم اور سیکھنے کے کاموں کے لیے سب سے زیادہ ہے، جہاں فرنٹیئر فرم عام فرم کے مقابلے میں سات گنا زیادہ پیغامات بھیجتی ہے. فرنٹیئر سطح پر، کمپنیاں ملازمین کو مہارتیں پیدا کرنے اور نئے موضوعات سیکھنے میں مدد دینے کے لیے AI استعمال کرتی ہیں. وہ AI کے بارے میں اپنی سمجھ کو بہتر بنانے کے لیے بھی AI کا استعمال کرتے ہیں، بشمول یہ کہ یہ کیا کر سکتی ہے، اسے بہتر طریقے سے کیسے استعمال کیا جائے اور یہ موجودہ ورک فلوز میں کہاں فٹ ہو سکتی ہے. اس خلا کا حجم اس بات کی طرف اشارہ کرتا ہے کہ ایک عام فرم افرادی قوت کے سیکھنے اور ترقی کے لیے AI کو ایک ٹول کے طور پر شاید اس کی مکمل صلاحیت سے کم استعمال کر رہی ہے.

کوڈنگ میں بھی 4x کا بڑا فرق نظر آتا ہے، جو جدید اور ایجنٹک ٹولز کے استعمال میں وسیع تر فرق سے مطابقت رکھتا ہے. طریقۂ کار سے متعلق رہنمائی اور تحریر و بات چیت میں فرنٹیئر سطح کے فرق سب سے کم ہیں، غالباً اس لیے کہ یہ کام AI کے زیادہ قابل رسائی اور مانوس استعمالات ہیں.

AI کا استعمال تحریر میں سب سے زیادہ وسیع ہے، لیکن مخصوص افعال کے لیے استعمال بڑھ رہا ہے

تحریر اور ابلاغ اب بھی ChatGPT کا سب سے عام استعمال ہیں. تاہم، استعمال کے نمونے افعال کے لحاظ سے نمایاں طور پر مختلف ہوتے ہیں. IT اور سیکیورٹی کے 60% پیغامات کیسے کریں اور طریقۂ کار سے متعلق رہنمائی پر مرکوز ہیں، سافٹ ویئر ڈیولپمنٹ اور ڈیٹا سائنس اور انجینئرنگ کے تقریباً نصف پیغامات کوڈنگ سے متعلق ہیں اور فنانس کے دسواں حصہ پیغامات تجزیہ اور حساب کتاب سے متعلق ہیں.

یہ پیٹرنز اس وسیع تر شواہد سے مطابقت رکھتے ہیں کہ فرنٹیئر ماڈل اقتصادی طور پر قیمتی ورک پلیس ٹاسکس پر بہتر کارکردگی دکھا رہے ہیں. GDPval⁠، 44 پیشوں میں حقیقی دنیا کے علمی کام کا ایک جائزہ، ایسے ٹاسکس پر کارکردگی کی پیمائش کرتا ہے جو دستاویزات، اسپریڈشیٹس، سلائیڈز، ڈایاگرامز اور ملٹی میڈیا جیسے عملی کام کے آؤٹ پٹس تیار کرتے ہیں. جیسے جیسے AI زیادہ قابل ہوتا جا رہا ہے، انٹرپرائز استعمال ایسے ٹاسکس تک پھیلتا دکھائی دے رہا ہے جو ہر فنکشن کے بنیادی کام سے زیادہ قریبی طور پر منسلک ہیں.

صنعتی قیادت یک جہتی نہیں ہے: ChatGPT، Codex اور API میں مختلف شعبے قیادت کر رہے ہیں

AI کو اپنانے کا کوئی واحد لیڈر بورڈ نہیں ہے. صنعتی درجہ بندیاں استعمال کیے گئے پیمانے کے لحاظ سے مختلف ہوتی ہیں. پیشہ ورانہ، سائنسی اور تکنیکی خدمات Codex کو اپنانے اور API استعمال کی شدت، دونوں میں پہلے نمبر پر ہیں، جو ڈویلپر اور مصنوعات میں ضم شدہ ورک فلو میں نسبتاً جدید استعمال کی نشاندہی کرتی ہیں. مالیات اور بیمہ بڑے پیمانے پر تعیناتیوں کی وجہ سے ChatGPT کو اپنانے میں آگے ہے، جبکہ تعلیمی خدمات میں پیغامات کی شدت سب سے زیادہ ہے، جو فی فرد زیادہ گہرے استعمال کی نشاندہی کرتی ہے. ریٹیل ٹریڈ اور ہیلتھ کیئر API کی شدت کے لحاظ سے اعلٰی درجے پر ہیں، دیگر پیمانوں پر ان کی درجہ بندیاں کم ہونے کے باوجود.

یہ فرق ظاہر کرتے ہیں کہ صنعتی قیادت یک جہتی نہیں ہوتی. کچھ شعبے تکنیکی اور ڈیویلپر ورک فلوز کے ذریعے AI کو اپناتے نظر آتے ہیں، جبکہ دیگر وسیع پیمانے پر ChatGPT اپنانے یا اینڈ یوزرز کے زیادہ بھرپور استعمال کے ذریعے ترقی کر رہے ہیں.

انٹرپرائزز API کے استعمال کو پروڈکشن ورک فلو اور کسٹمر-فیسنگ ایپلیکیشنز میں منتقل کر رہے ہیں.

کمپنیاں تیزی سے API کا استعمال کر رہی ہیں تاکہ ماڈل کو براہِ راست مصنوعات، خدمات اور اندرونی نظاموں میں ضم کر سکیں. پروڈکشن میں استعمال کے عام کیسز میں اِن-ایپ اسسٹنٹس، کوڈنگ اور ڈیولپر ٹولز، کسٹمر سپورٹ، ریسرچ ورک فلوز اور ورک فلو آٹومیشن شامل ہیں.

یہ تعیناتیاں ظاہر کرتی ہیں کہ ادارہ جاتی AI کس طرح تجربات سے آگے بڑھ کر قابل تکرار ورک فلوز میں داخل ہو رہی ہے جن کا عملیاتی اثر قابل پیمائش ہے. صارفین کی مثالوں میں، کمپنیاں OpenAI ماڈل کا استعمال علمی کام کو تیز کرنے، انجینئرنگ تھروپٹ کو بہتر بنانے اور صارفین اور ملازمین کے لیے AI سے چلنے والے تجربات بنانے کے لیے کر رہی ہیں.

تنظیمیں فرنٹیئر سطح تک پہنچنے کے لیے کیا کر سکتی ہیں

OpenAI مختلف صنعتوں، شعبوں اور AI پختگی کے مراحل میں انٹرپرائزز کے ساتھ کام کرتا ہے، جس سے ہمیں یہ بصیرت ملتی ہے کہ اپنانے کا عمل تجربات سے پروڈکشن تک کیسے آگے بڑھتا ہے. ان تعیناتیوں میں، سب سے زیادہ پیش رفت کرنے والی فرمیں عموماً صرف رسائی پر کم اور AI کو گہرائی سے استعمال کرنے کے لیے درکار تنظیمی نظاموں پر زیادہ توجہ دیتی ہیں: پیمائش، گورننس، فعال سازی، اثر کی پیمائش کرنا اور ایجنٹک تعیناتی.

پانچ طریقے عملی اقدامات کے طور پر نمایاں ہیں، جنہیں کوئی بھی تنظیم AI کو اپنانے کے عمل کو مزید عمیق بنانے کے لیے آج ہی شروع کر سکتی ہے.

1. رسائی کے ساتھ ساتھ استعمال کی گہرائی کی پیمائش کریں.متعلقہ اشارہ صرف یہ نہیں ہے کہ کتنے ملازمین کے پاس AI اکاؤنٹس ہیں، بلکہ یہ بھی ہے کہ آیا ٹیمیں وقت کے ساتھ AI کو زیادہ بامعنی طور پر استعمال کر رہی ہیں. تنظیموں کو اس بات پر نظر رکھنی چاہیے کہ آیا AI کا استعمال زیادہ کثرت سے ہو رہا ہے، زیادہ پیچیدہ بنتا جا رہا ہے اور قیمتی ورک فلوز سے زیادہ قریب سے منسلک ہو رہا ہے.
2. ایسی گورننس قائم کریں جو پروڈکشن کے استعمال کو ممکن بنائے.سرکردہ فرمیں گورننس سے گریز نہیں کر رہی ہیں. وہ اسے ایجنٹک AI کو زیادہ قابل تعیناتی بنانے کے لیے استعمال کر رہے ہیں. فرمز کو واضح اصولوں کی ضرورت ہوتی ہے کہ ایجنٹس کہاں کام کر سکتے ہیں، وہ کون سی معلومات استعمال کر سکتے ہیں، انہیں کب کارروائی کرنے کے بجائے مشورہ دینا چاہیے اور انسان زیادہ خطرے والے فیصلوں کا جائزہ کیسے لیتے ہیں. فرنٹیئر فرمز تعیناتی کے عمل کے حصے کے طور پر ان معیارات کو متعین کر رہی ہیں، لہٰذا گورننس اسے سست کرنے کے بجائے محفوظ طریقے سے اپنانے کو وسعت دینے کا ایک ذریعہ بن جاتی ہے.
3. اہلیت سازی کو بنیادی انفراسٹرکچر سمجھیں، ضمنی پروجیکٹ نہیں.
   جیسے جیسے AI کی صلاحیتیں بہتر ہوتی جا رہی ہیں، کارکنان اور تنظیموں، دونوں کو ایسے سسٹمز کی ضرورت ہے جو انہیں رفتار برقرار رکھنے میں مدد دیں. فرنٹیئر فرمیں اہلیت سازی کو ایک بار کی تربیتی مہم کے طور پر نہیں دیکھتیں. وہ کردار کے لحاظ سے مخصوص تربیت، استعمال کے کیسز کی ورکشاپس، ہیکاتھونز، داخلی چیمپیئن نیٹ ورکس، تجربات کے لیے مختص وقت اور ورک فلو، بہترین عملی طریقوں اور مہارتوں کی مشترکہ ریپوزٹری کے ذریعے تعیناتی میں مسلسل سیکھنے کو شامل کرتے ہیں. 
4. اپنی فرنٹیئر ٹیموں کی شناخت کریں اور ان کے اثرات کو بڑھائیں.
   بہت سی تنظیموں میں، فرنٹیئر استعمال چند ٹیموں میں مرتکز ہوتا ہے. وہ ٹیمیں ظاہر کر سکتی ہیں کہ کون سے ورک فلوز، عادتیں اور آپریٹنگ ماڈل کارآمد ثابت ہو رہے ہیں. رہنماؤں کو چاہیے کہ وہ ان ٹیموں کی شناخت کریں، ان کی کامیابی کے پس پردہ عوامل کو سمجھیں اور ان کی پیمانہ بندی کریں اور ان کی مدد کریں کہ وہ باقی ادارے کے ساتھ AI کے زیادہ گہرے استعمال سے متعلق بصیرتیں اور مثالیں شیئر کریں. 
5. چیٹ سے آگے بڑھ کر کام تفویض کریں.
   انٹرپرائز AI چیٹ اسسٹنٹس سے ایسے کام کی طرف منتقل ہو رہی ہے جسے ایجنٹس کو تفویض کیا جا سکتا ہے. سافٹ ویئر انجینئرنگ اس رجحان کو ظاہر کرتی ہے، لیکن تفویض شدہ کام مختلف شعبوں میں پھیل رہا ہے. Codex کے ساتھ، انجینئرز ایک متعین ٹاسک سونپ سکتے ہیں، ایجنٹ کو اس کے لیے درکار سیاق و سباق دے سکتے ہیں، اسے فائلز، کوڈ بیسز اور ٹولز میں کام کرنے دے سکتے ہیں، پھر نتیجے کا جائزہ لے کر فیڈبیک کے ساتھ ورک فلو کو بہتر بنا سکتے ہیں. فرنٹیئر کمپنیاں کارکنوں کی حوصلہ افزائی کر رہی ہیں کہ وہ AI کو محض ایک جامد اسسٹنٹ کے طور پر استعمال کرنے کے بجائے کام AI کے سپرد کریں.

اگر آپ مکمل نتائج دریافت کرنا چاہتے ہیں یا یہ جاننا چاہتے ہیں کہ اپنی تنظیم میں AI کو ذمہ داری کے ساتھ کیسے شامل کیا جائے، تو [ہم آپ سے رابطہ کرنا چاہیں گے⁠].