کاروباری اداروں کو یہ کہنا پسند ہے کہ وہ AI پر "سب کچھ" ہیں. نئے آلات، نئے ماڈل، نئے ڈسپلے - سب کچھ ذہین، تیز، زیادہ خود کار طریقے سے ہے. لیکن تازہ ترین گارٹنر مطالعہ کے مطابق، کچھ ٹھیک نہیں ہے: AI کی قبولیت بڑھتی ہوئی ہے، لیکن نیچے کی لائن پر ایک پیمانے پر اثر پڑتا ہے اب بھی سختی سے ناکام ہے. اگر آپ نے کبھی سوچا ہے کہ آپ کی کمپنی ہر جگہ AI کو نافذ کر رہی ہے لیکن مالی ابل کی حرکت کو نہیں دیکھ رہی ہے، تو آپ اکیلے نہیں ہیں. اس مضمون میں یہ وضاحت کی گئی ہے کہ یہ فرق کیوں موجود ہے، گارٹنر کے مطالعہ کیا ظاہر کرتے ہیں، اور کس طرح کاروباری اداروں کو آخر میں کنکشن کو پل کر سکتے ہیں. راستے میں، ہم AI انٹرویو سسٹم انٹرویو کا تجربہ کریں گے - یہ غیر معمولی لیکن ضروری بنیاد ہے جو AI کو حقیقی دنیا میں کام کرتا ہے. بڑی وضاحت: بہت سے AI لیکن بہت زیادہ ROI نہیں گارٹنر کے تازہ ترین نقطہ نظر ایک حقیقت چیک فراہم کرتے ہیں جو ہم میں سے بہت سے محسوس کرتے ہیں لیکن قبول نہیں کرنا چاہتے ہیں. Gartner کا کہنا ہے کہ یہ کیونکہ وہ صرف قابل ذکر کاروباری قدر نہیں لاتے ہیں. 40٪ سے زائد ایجنٹک AI منصوبوں 2027 تک ختم ہو جائے گا کمپنیوں کو واضح آمدنی کے فائدے، اختیارات کی بچت، یا پیداوار میں اضافہ نہیں دیکھ رہے ہیں. اس کے بجائے، وہ گہری قیمتوں، غیر واضح مالکیت، اور پیچیدہ انضماموں کا سامنا کر رہے ہیں جو کبھی بھی ذاتی طور پر نیچے کی لائن کی حرکت میں ظاہر نہیں ہوتے ہیں. یہ تازہ ترین کھانے کے جادو کو خریدنے اور مہینوں کے بعد سمجھنے کی کارپوریٹ ورژن ہے ... آپ اب بھی ایک چاقو کے ساتھ سبزیوں کاٹ رہے ہیں. اس کے علاوہ، گٹارٹن، MIT، اور دیگر صنعت کے محققین کے باہر بھی اسی احساس کا تعین کرتے ہیں. بہت سے پائلٹ. بہت سے hype. لیکن بہت کم مالی طور پر معیار کے نتائج. تو کیا ہو رہا ہے؟ مرکزی مسئلہ: حقیقی انضمام کے بغیر AI صرف ایک ڈیمو ہے آپ دنیا میں سب سے زیادہ شاندار AI ماڈل حاصل کرسکتے ہیں، لیکن اگر یہ آپ کے کاروبار کو حقیقی طور پر کیسے کام کرتا ہے، تو یہ آمدنی کو بڑھانے، لاگتوں کو کم کرنے یا آپ کے گاہکوں کو خوش نہیں کرسکتے ہیں. یہ ہے جہاں یہاں تک کہ - اور کیوں بہت سے کمپنیوں کو کم ہو جاتا ہے. integrated systems کے ساتھ ایک end-to-end پائپ لائن کی تعمیر کرنے کے بجائے جہاں AI نقطہ نظر خود کار طریقے سے حقیقی فیصلے میں گزر جاتے ہیں، بہت سے تنظیموں کو موجودہ نظام جیسے ڈرامائی سٹیکرز پر AI بولی جاتی ہے. وہ خیالات کی تصدیق کرتے ہیں، ڈسپلے بورڈ کی حوصلہ افزائی کرتے ہیں، کچھ ورکشاپ کرتے ہیں ... اور پھر کاروبار میں واقعی کچھ بھی نہیں بدلتا. مصیبت کا نتیجہ؟ ایک خوبصورت طور پر ڈیزائن AI ماڈل جو آپ کے P & L کو کبھی نہیں پہنچتا. کمپنیوں کو مالی اثرات نہیں دیکھنے کے پانچ اسباب گٹارٹن کی تحقیق اور وسیع صنعت کے تجزیہ دونوں کو جائزہ لینے کے بعد، پانچ بڑے مسائل دوبارہ اور دوبارہ ظاہر ہوتے ہیں. اگر ملازمین کو اپنے معمول کے اوزار چھوڑنے کی ضرورت ہے، ایک منفرد انٹرفیس کھولیں، ایک دستی سوال چلائیں، اور پھر سمجھیں کہ نتائج کے ساتھ کیا کرنا ہے، وہ صرف ایسا کرنا چھوڑ دیتے ہیں. غریب اعداد و شمار: گٹارٹن جاری رکھتا ہے کہ کمپنیوں کو ان کے اعداد و شمار کی تیاری پر زیادہ تبادلہ خیال کرتے ہیں. اگر آپ کے نقطہ نظر پراسرار ہیں، غیر متوازن ہیں، یا غیر متوازن ہیں، AI لوگ اعتماد نہیں کریں گے اور جب لوگوں کو نظام پر اعتماد نہیں ہے تو وہ اس کا استعمال نہیں کریں گے. AI Pilots Are Too Small or Too Theoretical: ایک ماڈل جو کچھ دلچسپ پیش کرتا ہے لیکن ایک اعلی معیار کی میٹرک کو تبدیل کرنے میں ناکام ہوتا ہے، آپ کے مالی نتائج کو تبدیل نہیں کرے گا. کمپنیوں کو 'پیلٹ پھوٹ' میں ڈال دیا جاتا ہے - کسی بھی چیز کو مکمل طور پر کام کرنے کے بغیر خیالات کے بعد خیالات کا ثبوت بناتا ہے. کوئی تبدیلی کے انتظام کی منصوبہ بندی: AI ایک ٹیکنالوجی کی سرمایہ کاری سے زیادہ ہے. یہ ایک رویے کی تبدیلی ہے. گارٹرن کا کہنا ہے کہ اعلی معیار کی AI تنظیموں کو صرف آلات شروع نہیں کرتے ہیں - وہ اپوزیشن پروگرام، ہدایت، حکمرانی اور پیمائش کے نظام بناتے ہیں. رہنماؤں کو غلط قسم کے ROI کی توقع ہوتی ہے: بہت سے رہنماؤں چاہتے ہیں کہ AI فوری طور پر آمدنی کو چلانے کے لئے. لیکن ابتدائی جیتیں اکثر تھوڑی سی ہیں: کم غلطیوں، تیز تر پروسیسنگ کے وقت، کم ہاتھ سے دوبارہ کام، بہتر گاہکوں کی طرف اشارہ. کیا Gartner کہتے ہیں کہ آپ کو توجہ دینا چاہئے گارٹنر کی سفارشات تازہ ترین طور پر عملی ہیں لیکن حیرت انگیز طور پر انسانی ہیں. وہ تنظیموں کو آہستہ آہستہ کرنے، بہتر ہدف بنانے اور واضح اقتصادی منطق پر مبنی AI منصوبوں کو منتخب کرنے کے لئے حوصلہ افزائی کرتے ہیں. حقیقی کاروباری نتائج کو ترجیح دیجئے، "کال استعمال کیس" نہیں. انجینئرنگ، ModelOps، اور انضمام کی سطح میں سرمایہ کاری کریں تاکہ پیداوار قابل اعتماد اور کاروباری ایپلی کیشنز کی طرف سے بلایا جا سکتا ہے. AI کو ایک طویل مدتی آپریٹنگ صلاحیت کے طور پر دیکھیں - ایک بار کی خصوصیت نہیں. اعتماد اور قبولیت کو مضبوط کریں، لہذا ملازمین روزانہ آلات کا استعمال کرتے ہیں. مختصر طور پر، کامیاب کمپنیوں کو AI کو ایک جادو خریدنے کے مقابلے میں ایک فیکٹری کی تعمیر کی طرح دیکھتے ہیں. کس طرح آخر میں AI کو حقیقی مالی فائدہ میں تبدیل کریں اگر آپ کا کاروبار AI میں سرمایہ کاری جاری رکھتا ہے لیکن واپسی نہیں دیکھتا ہے، تو یہاں چرچ کو توڑنے کے لئے ایک راستہ ہے - ہم گارٹنر کے نتائج اور دنیا بھر میں ترقی یافتہ اپلی کیشنز میں گواہ ہیں. ایک واحد مالی میٹرک کے ساتھ شروع کریں: کسی بھی چیز کی تعمیر کرنے سے پہلے، آپ کے کاروبار کے نتائج کو ڈالر یا فیصد میں مقرر کریں. آپ کو بالکل کیا اضافہ کرنے کی کوشش کر رہے ہیں؟ آمدنی؟ برقرار رکھنے؟ مارجن؟ سائیکل کا وقت؟ اگر آپ کو پیمائش نہیں کر سکتے ہیں تو - آپ اسے بہتر نہیں کرسکتے ہیں. سب سے پہلے انٹرویو لیئر بنائیں: یہ وہ جگہ ہے جہاں AI انٹرویو سسٹموں کے انٹرویو ایک بوسل کے مقابلے میں زیادہ ہو جاتا ہے. آپ کے ماڈل کو حقیقی وقت کے اعداد و شمار کو استعمال کرنے کے قابل ہونا چاہئے، نتائج کو کام کی رفتار کے اوزار میں پھیلاؤ، اور کارروائیوں کو روکنے کے لئے. ڈیٹا آپ کی ترجیحات بنائیں، آپ کے بعد سوچنے کے لئے نہیں: اعلی معیار AI اعلی معیار کے اعداد و شمار کی ضرورت ہے. Fuel Adoption KPIs: ماسٹرنگ AI استعمال، فیصلے کے اثر، اور انسان-in-the-loop رویے کو ٹریک کرنے کے لئے ترجمہ کرتا ہے. روزانہ فیصلے کے حصے کے طور پر AI outputs کو استعمال کرنے کے لئے کاروباری صارفین کے لئے تربیت اور ٹویک انٹرفیس فراہم کریں. زیادہ کامیاب تنظیموں کو بیرونی AI پیداوار، انضمام، اور انجینئرنگ سپورٹ کے ساتھ اندرونی کاروباری مہارت کا موازنہ: یہ ٹائم لائنوں کو کم کرتا ہے اور سستی غلطیوں کو روکتا ہے. Final Thoughts: The Gap Is Real – لیکن یہ Fixable ہے تازہ ترین گارٹنر مطالعہ AI کی حقیقت پر روشن اور کبھی کبھی ناخوشگوار روشنی ڈالتا ہے: کاروباری اداروں ہر جگہ AI کو لاگو کر رہے ہیں، لیکن وہ توقعات کو قبول نہیں کرتے. تاہم، یہ AI کی ناکامی نہیں ہے. یہ انضمام، آرکسٹریشن، اور رہنماؤں کی توازن کی ناکامی ہے. جب تنظیموں نے انضمام میں سرمایہ کاری کی ہے، AI کو ایک نظام کے طور پر دیکھتے ہیں - ایک خصوصیات نہیں - اور ہر منصوبہ بندی کو قابل اندازہ مالی قدر کے لئے ذمہ دار رکھتا ہے، نتائج آخر میں ظاہر ہوتا ہے. کمپنیوں کو جو یہ حق حاصل کریں گے وہ وہ ہوں گے جو آج کے AI تجربات کے مرحلے کو مستقبل کے مقابلہ کے فائدے میں تبدیل کریں گے.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

dashboard

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

کیوں اتنا زیادہ AI، لیکن اتنا کم فائدہ؟ ایک قریبی نظر میں کیا کاروبار اب بھی کم ہیں

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps