AI کا انضمام اور پیداواری بنانا

بہت سی تنظیموں نے ایڈ ہاک تجزیہ کے ذریعے کامیابی سے مفید AI ماڈل تیار کیے ہیں، خاص طور پر ڈیٹا اینالیٹکس محکموں میں جو فیصلے کی معاونت فراہم کرتے ہیں۔ ایک اہم چیلنج ایڈ ہاک تجزیہ کے ذریعے تیار کردہ ماڈلز کو لے کر ان کا استعمال وسیع تر تنظیم کے لیے قابل بنانا ہے۔ کاروبار جو پوری تنظیم کو AI سے فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتے ہیں، انہیں ایک اہم برتری ملے گی۔

یہ مضمون پروڈکشنائزیشن کے ذریعے کسی تنظیم کے اندر AI کو کیسے ضم کیا جائے، کا جائزہ لے گا۔

پروڈکشن استعمال کے لیے موزوں AI ماڈل کی شناخت

پیداواری استعمال کے لیے مناسب کوئی بھی مصنوعی ذہانت یا مشین لرننگ ماڈل وہ ماڈل ہے جو قیمتی بصیرتیں فراہم کرتا ہو یا عملی نتیجہ دیتا ہو۔ فرض کریں کہ ایسے ماڈلز کو ڈیٹا سائنٹسٹوں کو مسلسل دستی طور پر چلانا پڑتا ہے۔ ایسی صورت میں، اس عمل کے پیداواری نہ ہونے اور صرف چند تکنیکی ملازمین کے لیے قابل رسائی ہونے کے بہترین امکانات ہیں۔

ایک ماڈل کو اس وقت پیداوار کے لیے تیار کیا جاتا ہے جب اسے کاروبار کے معمول کے (BAU) عملوں میں روزانہ استعمال کیا جاتا ہے۔ اس کے بعد، اگر اسے وقتی طور پر چلایا جائے، تو یہ وسیع تر تنظیم کے لیے قابل رسائی نہیں ہوتا۔

کاروبار کے معمول کے (BAU) عمل میں AI کا انضمام

مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ اور یہاں تک کہ پرانے شماریاتی بنیاد کے ماڈلز کے ساتھ ایک طویل عرصے سے موجود مسئلہ یہ ہے کہ ایک تنظیم کے اندر چند لوگوں کو ہی ان تک رسائی حاصل ہے۔ اس کی متعدد وجوہات ہیں، اگرچہ سب سے عام وجہ ایسی ماڈلز کو استعمال کرنے کے لیے عبور کرنے کے لیے درکار تکنیکی رکاوٹ اور ایسے ماڈلز کو چلانے کے لیے ضروری کمپیوٹنگ سیٹ اپ ہے۔

ویب براؤزر کے آغاز اور براؤزر میں شامل کردہ مسلسل فعالیت کے ساتھ، ایسے صارفین کو ایسی صلاحیتیں فراہم کرنا ممکن ہے جنہیں ماڈل استعمال کرنے کی ضرورت ہو سکتی ہے، صرف ویب براؤزر تک رسائی حاصل کر کے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ مطلوبہ کمپیوٹنگ سیٹ اپ کو ایک ریموٹ سرور کے اندر خلاصہ کیا جا سکتا ہے، جبکہ ماڈل کو چلانے اور اس کے ساتھ تعامل کرنے کے طریقے پر ایک صارف انٹرفیس دکھایا جا سکتا ہے۔ لہذا، یہ مستقبل میں آگے بڑھنے کی اجازت دے گا، نہ صرف مصنوعی ذہانت بلکہ بہت سے دیگر کمپیوٹنگ افعال کو، تکنیکی صلاحیتوں سے قطع نظر، زیادہ افراد کے لیے دستیاب کرایا جائے گا۔

AI ماڈلز کو AI سسٹمز میں پیداوار کے لیے تیار کرنا

مصنوعی ذہانت کا نظام ایک ایسا نظام ہے جو مطلوبہ نتیجہ حاصل کرنے کے لیے ایک AI ماڈل یا متعدد AI ماڈلز کا استعمال کرتا ہے۔ بہت سے اداروں کو ان دونوں کے درمیان فرق واضح نہیں ہوتا کیونکہ انتظامیہ عام طور پر AI چلانے کو ہی AI کی صلاحیتوں کا حامل ہونا سمجھتی ہے۔ یہ یقینی بنانے کے لیے کہ AI اچھے حکمرانی کے تحت کام کرے، ایک مناسب طریقے سے تشکیل دیا گیا اور انجینئرڈ نظام ضروری ہے۔

ان دونوں کے درمیان فرق کو بیان کرنے کا ایک آسان طریقہ ہر عمل کے مرحلے کے پیچھے کے کام کے افعال کا جائزہ لینا ہے۔ کمپیوٹر سائنٹسٹس AI تکنیکوں کو تیار کرتے ہیں۔ ڈیٹا سائنٹسٹس AI تکنیکوں کا استعمال کرتے ہیں اور انہیں ادارے کے اندر مسائل پر لاگو کرتے ہیں، اور ایک مناسب ماڈل دیے جانے پر، سافٹ ویئر انجینئرز پھر مضبوط نظام بناتے ہیں جو AI تکنیکوں اور ان کے لاگو ہونے کے طریقہ کار دونوں کا استعمال کرتے ہیں۔

جدید دور میں، سافٹ ویئر انجینئرنگ عام طور پر ایسا ویب سافٹ ویئر بنائے گی جو بیک اینڈ کے عمل کے ذریعے ایسی AI کا استعمال کرتا ہے جبکہ ایک دوستانہ فرنٹ اینڈ کو بھرپور صارف انٹرفیس کے ساتھ پیش کرتا ہے۔ اس طرح، یہ صارفین کو تکنیکی مہارت کی ضرورت کے بغیر ڈیٹا سائنٹسٹ کی طرح مصنوعی ذہانت استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ مستقبل میں آگے بڑھتے ہوئے، یہ اہم ہے کیونکہ AI کو جمہوری بنایا جانا چاہیے، اس بڑے فائدے کو دیکھتے ہوئے جو یہ ان لوگوں کو فراہم کرتا ہے جنہیں اس تک رسائی حاصل ہے۔

AI اور کلاؤڈ کا استعمال

مصنوعی ذہانت کے ماڈلز عام طور پر سپر کمپیوٹرز پر چلتے ہیں، جو کہ تحقیق کی دنیا میں بہت عام ہے۔ سپر کمپیوٹرز مہنگے اور تکڑے تک پہنچنے میں مشکل ہوتے ہیں، کیونکہ بہت سے مختلف منصوبے کمپیوٹیشنل وقت کے لیے مقابلہ کر رہے ہوتے ہیں۔ ایک متبادل یہ ہے کہ متبادل کے طور پر تقسیم شدہ کلاؤڈ کمپیوٹنگ کی طاقت کا فائدہ اٹھایا جائے۔

کلاؤڈ کمپیوٹنگ درخواست کے مطابق کمپیوٹنگ پاور اور اسٹوریج فراہم کرتا ہے اور اسے متحرک طور پر بھی سکیل کیا جا سکتا ہے۔ اس کا فائدہ یہ ہے کہ تنظیموں کو اس بنیادی ڈھانچے کی تعمیر اور دیکھ بھال میں بھاری سرمایہ کاری کرنے کی ضرورت نہیں ہوتی۔ ماضی میں تنظیموں کے لیے مصنوعی ذہانت تک رسائی حاصل کرنے میں ایک رکاوٹ وسیع کمپیوٹنگ پاور اور اسٹوریج تک رسائی تھی۔ ان وسائل تک زیادہ قابل رسائی ہونے کے ساتھ، اب تنظیموں کے لیے مصنوعی ذہانت سے فائدہ اٹھانا عملی ہے۔

جیسے جیسے تنظیمیں موجودہ روایتی انفراسٹرکچر اور سسٹمز کو کلاؤڈ پر منتقل کرتی ہیں اور کلاؤڈ فرسٹ حکمت عملی اپناتی ہیں، یہ منطقی ہوگا کہ اسٹریٹجک فیصلہ ساز یہ دریافت کریں گے کہ کلاؤڈ انفراسٹرکچر کہاں اور کس طرح مدد کر سکتا ہے۔ مستقبل کی صلاحیتوں کی کھوج لگاتے وقت مصنوعی ذہانت زیرِ بحث آئے گی۔

AI کے نتائج وسیع تنظیم کو پیش کرنا اور دکھانا

مصنوعی ذہانت کے ماڈلز اور نظاموں کے نتائج ہوتے ہیں جنہیں سمجھنے اور عمل کرنے کے لیے ایک فرد کی ضرورت ہوتی ہے۔ مستقبل میں، مصنوعی ذہانت کے نظام اقدامات کی تجاویز بھی پیش کر سکتے ہیں۔ تاہم، موجودہ حالت میں آگے بڑھنے کا طریقہ کار اب بھی فیصلہ سازوں پر بہت زیادہ منحصر ہے۔

موجودہ ڈیٹا پریزنٹیشن اور بصری تکنیکیں، جیسے بزنس انٹیلیجنس رپورٹنگ سویٹس اور ڈیٹا اینالیٹکس ڈیش بورڈز کا استعمال، بشمول Tableau اور Power BI، کا استعمال جاری رہے گا اور انہیں مزید بڑھایا جائے گا۔ حسب ضرورت بصری نمائشیں بھی تیار کی جاتی رہیں گی، جیسا کہ سیلف آرگنائزنگ میپس (SOM) میں دیکھا گیا ہے، تاکہ لوگ AI کے نتائج کو سمجھ سکیں۔

چونکہ آرٹیفیشل انٹیلیجنس سسٹمز کسی فرد کی سمجھ سے کہیں زیادہ متغیرات پر عمل کر سکتے ہیں، یہ ضروری ہے کہ ایسے آؤٹ پٹس کسی شخص کے لیے جامع ہوں اور ایسے نتائج اور ان کے متعلقہ مضمرات کو سمجھا جائے۔

AI کی تشریح اور AI کے نتائج سے فائدہ اٹھانا

مصنوعی ذہانت کے نظام، یا کوئی بھی نظام، عام طور پر آؤٹ پٹس تیار کرتے ہیں۔ نتائج کی پیچیدگی کو دیکھتے ہوئے، انہیں غلط تشریح نہیں کرنا چاہیے یا ڈیٹا کے اندر تعصب کا شکار نہیں ہونا چاہیے۔ AI کی رپورٹنگ میں غیر مناسب تعصب کی بہت سی مثالیں موجود ہیں، صرف اس وجہ سے کہ جس ڈیٹا سے اس نے سیکھا تھا اس میں متعصبانہ یا محدود فیچر سیٹس شامل تھے۔

AI کے نتائج استعمال کرنے والی تنظیموں کو تشریح کو متعلقہ شعبے کے موضوعاتی ماہرین کے دائرے تک محدود رکھنا چاہیے تاکہ ایک متوازن نقطہ نظر یقینی بنایا جا سکے۔ ایسے طریقہ کار اپنانا یہ بھی یقینی بنانے میں مدد کرے گا کہ AI کے نتائج درست اور مکمل ہیں۔ ہم یہ بھی ضروری سمجھتے ہیں کہ AI کے نتائج پر کیے گئے اقدامات کے دائرہ کار پر غور کیا جائے، اور یہ ایک محدود اور تنگ شعبے کے اندر ہونا چاہیے تاکہ AI کے اقدامات محفوظ ہوں۔

Telemus AI™ کو آپ کے ادارے میں کیسے ضم کیا جا سکتا ہے، اس پر مفت مشاورت کے لیے آج ہی ہم سے رابطہ کریں۔