آپ ٹھوس بنیاد کے بغیر گھر نہیں بنائیں گے۔ تو کیوں بہت سے ٹیکنالوجی رہنما GenAI ٹیکنالوجیز کو اپنانے کی کوشش کر رہے ہیں اس سے پہلے کہ ان کے ڈیٹا کے معیار پر بھروسہ کیا جا سکے؟
قابل اعتماد اور مسلسل ڈیٹا ایک کامیاب AI حکمت عملی کی بنیاد ہے۔ نامکمل یا متضاد ڈیٹا GenAI ماڈلز کو یکساں طور پر ناقابل بھروسہ آؤٹ پٹ تجویز کرنے پر اکساتا ہے، جس سے ان ٹیکنالوجیز کی بنیادی افادیت کو سوالیہ نشان بنا دیا جاتا ہے۔ لہذا، تنظیمی ڈیٹا کے مسائل کو حل کرنا اس سے پہلے AI کو اپنانا - اس کے بعد نہیں - کلیدی ہے۔
آئیے اس بات پر بات کرتے ہیں کہ سب سے زیادہ ڈیٹا سے چلنے والے محکموں کے رہنما، بشمول پروکیورمنٹ، کیسے خطاب کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا کے معیار کے مسائل آج اور AI کو اپنانے کی طرف ایک زیادہ پائیدار راستہ بنائیں۔
ڈیٹا اے آئی فنکشنلٹی کی بنیاد ہے۔
GenAI کو مؤثر طریقے سے کام کرنے کے لیے قابل رسائی اور قابل اعتماد ڈیٹا کی ضرورت ہے۔ ان ماڈلز کو بہت زیادہ معلومات پر تربیت دی جاتی ہے، اور اس ٹریننگ سیٹ کی درستگی ماڈل کی "درست" جوابات کو سمجھنے اور پیدا کرنے کی صلاحیت کو متاثر کرتی ہے - یعنی سیاق و سباق کے اعتبار سے درست اور حقیقت کے لحاظ سے درست جوابات۔
ایک GenAI ماڈل کا تصور کریں جو موجودہ فراہم کنندہ کے ڈیٹا کی بنیاد پر خودکار پروکیورمنٹ کنٹریکٹس کے لیے بنایا گیا ہے۔ اعلیٰ معیار اور موثر انداز میں معاہدوں کو مکمل کرنے کے ماڈل کی صلاحیت کا انحصار تنظیم کے فراہم کنندہ کے ڈیٹا کے معیار پر ہے۔ معاہدے کی تیاری کا عمل صرف اسی صورت میں آسانی سے چلے گا جب تنظیم قابل بھروسہ سپلائر ڈیٹا تک رسائی برقرار رکھے (یعنی اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کے ساتھ، مکمل ہونے والے معاہدوں میں مکمل طور پر تازہ ترین اور حقائق پر مبنی معلومات شامل ہوں گی)۔
اعلی اور کم معیار کے ڈیٹا کے درمیان فرق کی وضاحت کرنا ضروری ہے۔ اعلی معیار کے ڈیٹا کے نشانات میں شامل ہیں:
- مکمل: ضروری فراہم کنندہ کی معلومات کی دستیابی کو حاصل کرنا اور یقینی بنانا
- درست: خریداری کے کاموں پر لاگو ہونے والے پہلے سے طے شدہ فارمیٹس اور معیارات کے ساتھ ڈیٹا کی ترتیب کو یقینی بنانا
- مستقل مزاجی: فراہم کنندہ کی معلومات کی ریکارڈنگ اور اسٹوریج میں مستقل مزاجی کو یقینی بنانا، جیسے دستاویزی درجہ بندی کو نافذ کرنا
- تسلسل: خریداری کے فیصلے کرتے وقت سپلائر کی تازہ ترین معلومات تک رسائی کی یقین دہانی
مکمل، درست، مستقل اور بروقت ڈیٹا بہتر کاروباری طریقوں کو قابل بناتا ہے، بشمول زیادہ فائدہ مند GenAI انضمام۔
GenAI کے کامیاب نفاذ سے کئی بنیادی افعال میں مسابقتی فوائد حاصل ہوتے ہیں۔ McKinsey کے مطابق، سرکردہ AI اپنانے والے GenAI کے لیے اپنے اولین مقصد کے طور پر درج ذیل کا حوالہ دیتے ہیں:
- موجودہ پیشکشوں کی قدر میں اضافہ (30%)
- آمدنی میں اضافہ (27%)
- نئے کاروبار اور/یا آمدنی کے ذرائع (23%)
- لاگت میں کمی (19%)
حد سے زیادہ، ان مسابقتی فوائد (1) پروڈکٹ اور سروس ڈیولپمنٹ اور (2) رسک اور سپلائی چین کے انتظام کے ذریعے حاصل کیے جاتے ہیں، جن میں سے بعد میں ایک تنظیم کی کامیاب ہونے کی صلاحیت کو نمایاں طور پر متاثر کرتا ہے۔ GenAI ٹولز آسان چیٹ فنکشنز کے ذریعے خطرے کے منظرناموں کی تقلید کر سکتے ہیں۔ ممکنہ خطرات کی نشاندہی کرنے کے لیے تاریخی ڈیٹا اور مارکیٹ کے حالات کا تجزیہ کریں۔ اور حمایت کرتے ہیں فراہم کنندہ کی شناخت کا عمل فراہم کنندہ کی جامع بصیرت فراہم کرنے کے لیے ہزاروں ڈیٹا پوائنٹس کی جانچ کر کے۔ ان صلاحیتوں میں سے ہر ایک تنظیم کی سپلائی چین کے خطرات اور متعلقہ مالی جرمانے بشمول عدم تعمیل جرمانے کو کم کرنے کی صلاحیت میں حصہ ڈالتی ہے۔
تاہم، حصولی کے رہنماؤں کو ان مسابقتی فوائد حاصل کرنے کے لیے اپنے موجودہ نظاموں کا آڈٹ کرنا چاہیے۔
ایڈریس کرنے کے لئے عام ڈیٹا کی غلطیاں
آپ کی تنظیم کے بنیادی ڈیٹا کے مسائل کی نوعیت منفرد ہو گی۔ ایک جامع ڈیٹا آڈٹ آپ کے محکمہ یا تنظیم کے لیے مناسب اگلے اقدامات کا تعین کرنے کا سب سے زیادہ عملی طریقہ ہے۔
ہم پروکیورمنٹ ڈپارٹمنٹ کو اپنی مثال کے طور پر استعمال کریں گے، کیونکہ ڈیٹا یہاں بہت اہم فرق رکھتا ہے۔ مزید برآں، سپلائی چین کے رہنماؤں میں GenAI کی دلچسپی ناقابل یقین حد تک زیادہ ہے۔ صرف 2٪ اگلے 12 مہینوں میں ان ٹیکنالوجیز کو مربوط کرنے کا "کوئی منصوبہ نہیں"۔
پروکیورمنٹ ڈیٹا آڈٹ کے لیے ڈیٹا کے موجودہ طریقوں کی تشخیص کی ضرورت ہوتی ہے، بشمول ڈیٹا کے اہم ذرائع اور اسٹیک ہولڈرز (مثلاً، سپلائرز اور وینڈرز) کی شناخت۔ یہ پوچھ کر مکمل، مستقل مزاجی، بروقت اور دستیابی کے لیے اپنے ڈیٹا کا تجزیہ کریں:
- کیا میری تنظیم پرانی یا غیر متعلقہ معلومات سمیت نقلی یا غیر ضروری سپلائر ریکارڈز کو ذخیرہ کرتی ہے؟
- کیا میرا سپلائر ڈیٹا مسلسل اپ ڈیٹ ہوتا ہے؟
- کیا فراہم کنندہ کے ریکارڈ تمام ملازمین اور ٹیکنالوجیز کے لیے مرکزی مقام پر دستیاب ہیں؟
بہت سے پروکیورمنٹ لیڈر اپنی تنظیم کے ڈیٹا کے فرق کے بارے میں پہلے ہی جان سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر متبادل فراہم کنندہ کی شناخت کرنے میں دشواریوں کی وجہ سے پروجیکٹوں میں اکثر تاخیر ہوتی ہے، تو آپ کا سپلائر ڈیٹا ممکنہ طور پر نامکمل، مختلف سسٹمز میں بکھرا ہوا، یا متضاد طور پر اپ ڈیٹ کیا گیا ہے۔ پریشان نہ ہوں - یہ رکاوٹ عام ہے۔ اوسط سورسنگ اور پروکیورمنٹ آپریشن میں تقریباً پانچ ہفتے لگتے ہیں۔ ایک نئے سپلائر کی شناخت کریں۔.
GenAI کے لیے اپنے ڈیٹا کو کیسے منظم کریں۔
اعلیٰ معیار کا فراہم کنندہ ڈیٹا لیڈروں کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ زیادہ تیزی سے سپلائرز کی شناخت کر سکیں، اخراجات کے تجزیات میں بصیرت کو کھولیں، اور دستی مداخلت کی ضرورت کو دور کریں - بالآخر GenAI کی تاثیر کو بہتر بناتا ہے۔ قائدین کو ایسی ٹیکنالوجیز کو اپنانا چاہیے جو تنظیمی ڈیٹا کو مسلسل تقویت بخشتی ہیں اور بہتر فراہم کنندہ کے ڈیٹا اور بصیرت کو غیر مقفل کرتی ہیں - مثال کے طور پر، ایک سپلائر ڈیٹا فاؤنڈیشن۔
سپلائی کرنے والے ڈیٹا فاؤنڈیشنز کی خریداری کے رہنماؤں کو آج درپیش بہت سے اہم چیلنجوں کو حل کیا جاتا ہے، بشمول ناقابل اعتماد ڈیٹا اور مرکزیت کی کمی۔ اس میدان میں ہونے والی بہتری سے نہ صرف ایک تنظیم کی سخت سورسنگ ڈیڈ لائن اور صارفین کی طلب کو پورا کرنے کی صلاحیت کو فائدہ پہنچتا ہے، بلکہ وہ تنظیموں کو GenAI کے مسابقتی وعدے سے فائدہ اٹھانے کے قابل بھی بناتے ہیں۔ سپلائر ڈیٹا فاؤنڈیشنز اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ تنظیم کا فراہم کنندہ ڈیٹا جامع اور قابل اعتماد ہے، جس سے GenAI انضمام کو بہتر پیداوار کے لیے ایک ٹھوس ابتدائی بنیاد فراہم کی جاتی ہے۔
اس طرح، GenAI ٹیکنالوجیز کا فائدہ اٹھانے کے خواہاں پروکیورمنٹ تنظیموں کو ایک مضبوط سپلائر ڈیٹا فاؤنڈیشن قائم کرنا چاہیے تاکہ اس بات کو یقینی بنایا جا سکے کہ ان کا سپلائر ڈیٹا برابر ہے۔ اس بات کو یقینی بنا کر کہ ان کے فراہم کنندہ کا ڈیٹا اعلیٰ معیار، قابل رسائی، اور معمول کے مطابق اپ ڈیٹ ہو، رہنما اپنے GenAI کے نتائج کو بہتر بنا سکتے ہیں، اہم عمل کو ہموار کر سکتے ہیں، اور ڈیٹا پر مبنی فیصلے کر سکتے ہیں۔ ان افعال کی اہمیت کو بڑھاوا نہیں دیا جا سکتا کیونکہ ہم AI کے دور میں آگے بڑھ رہے ہیں۔
- 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.dataversity.net/good-data-quality-is-the-secret-to-successful-genai-implementation/
