مصنوعی ذہانت کاروبار کے بہت سے مختلف شعبوں میں خلل ڈال رہا ہے۔ ٹکنالوجی کی صلاحیت خاص طور پر کسٹمر سروس، ٹیلنٹ، اور ایپلیکیشن کی جدید کاری میں واضح ہے۔ کے مطابق IBM کا انسٹی ٹیوٹ آف بزنس ویلیو (IBV), AI رابطہ سینٹر مقدمات پر مشتمل ہو سکتا ہے، بڑھانے گاہک کا تجربہ 70٪ کی طرف سے. مزید برآں، AI HR میں پیداواری صلاحیت کو 40% تک بڑھا سکتا ہے۔ ایپلی کیشن جدید کاری 30٪ کی طرف سے. اس کی ایک مثال آئی ٹی آپریشنز کے ذریعے ٹکٹ کی امداد کو خودکار کر کے مزدوری کے بوجھ کو کم کرنا ہے۔ اگرچہ، یہ تعداد کاروباری اداروں کے لیے تبدیلی کے مواقع کی نشاندہی کرتی ہے، لیکن AI کو اسکیلنگ اور آپریشنل کرنا تاریخی طور پر تنظیموں کے لیے چیلنجنگ رہا ہے۔

یہ دیکھنے کے لیے ڈیمو کی درخواست کریں کہ واٹسنکس AI کو کیسے کام کر سکتا ہے۔

IA کے بغیر کوئی AI نہیں ہے۔

AI صرف اتنا ہی اچھا ہے جتنا کہ اسے مطلع کرنے والا ڈیٹا، اور صحیح ڈیٹا فاؤنڈیشن کی ضرورت اس سے زیادہ کبھی نہیں تھی۔ IDC کے مطابق، اگلے 250 سالوں میں ذخیرہ شدہ ڈیٹا میں 5% تک اضافہ متوقع ہے۔. 

کلاؤڈز اور آن پریمیسس ماحول میں ذخیرہ شدہ ڈیٹا کے ساتھ، گورننس کا انتظام کرتے ہوئے اور اخراجات کو کنٹرول کرتے ہوئے اس تک رسائی مشکل ہو جاتی ہے۔ مزید پیچیدہ معاملات، ڈیٹا کا استعمال زیادہ متنوع ہو گیا ہے، اور کمپنیوں کو پیچیدہ یا ناقص معیار کے ڈیٹا کا انتظام کرنے کا سامنا ہے۔

واضح طور پر ایک مطالعہ کیا جس سے معلوم ہوا کہ کاروباری اداروں کے اندر، ڈیٹا سائنسدان ڈیٹا کی صفائی، انضمام اور تیاری میں اپنا 80% وقت صرف کرتے ہیں۔, دستاویزات، تصاویر، اور ویڈیوز سمیت بہت سے فارمیٹس سے نمٹنا۔ مجموعی طور پر AI کے لیے ایک قابل اعتماد اور مربوط ڈیٹا پلیٹ فارم کے قیام پر زور دینا۔

ٹرسٹ اور اے آئی

صحیح ڈیٹا تک رسائی کے ساتھ، وسیع پیمانے پر کاموں کو سپورٹ کرنے کے لیے فاؤنڈیشن ماڈلز کی طاقت کا استعمال کرکے تمام صارفین کے لیے AI کو جمہوری بنانا آسان ہے۔ تاہم، فاؤنڈیشن ماڈلز کے مواقع اور خطرات پر غور کرنا ضروری ہے—خاص طور پر، ماڈلز کی قابل اعتمادی AI کو پیمانے پر تعینات کرنے کے لیے۔

اسٹیک ہولڈرز کو AI لاگو کرنے سے روکنے میں اعتماد ایک اہم عنصر ہے۔ حقیقت میں، IBV نے پایا کہ 67% ایگزیکٹوز AI کی ممکنہ ذمہ داریوں کے بارے میں فکر مند ہیں۔. موجودہ ذمہ دار AI ٹولنگ میں تکنیکی صلاحیت کا فقدان ہے اور یہ مخصوص ماحول تک محدود ہے، یعنی صارفین دوسرے پلیٹ فارمز پر ماڈلز کو چلانے کے لیے ٹولز استعمال کرنے سے قاصر ہیں۔ یہ تشویشناک ہے، اس بات پر غور کرتے ہوئے کہ جنریٹیو ماڈلز اکثر زہریلی زبان پر مشتمل آؤٹ پٹ تیار کرتے ہیں—بشمول نفرت، بدسلوکی، اور بے حرمتی (HAP)—یا ذاتی شناختی معلومات (PII) کو لیک کر دیتے ہیں۔ کمپنیاں تیزی سے AI کے استعمال کے لیے منفی دباؤ وصول کر رہی ہیں، جس سے ان کی ساکھ کو نقصان پہنچ رہا ہے۔ ڈیٹا کا معیار AI ماڈل کے ذریعہ تیار کردہ مواد کے معیار اور افادیت کو سختی سے متاثر کرتا ہے، جو ڈیٹا چیلنجوں سے نمٹنے کی اہمیت کو واضح کرتا ہے۔

علم کے انتظام کے ساتھ صارف کی پیداواری صلاحیت میں اضافہ

ایک ابھرتی ہوئی تخلیقی AI ایپلی کیشن علم کا انتظام ہے۔ AI کی طاقت کے ساتھ، کاروباری ادارے تنظیمی بصیرت کے لیے متعلقہ ڈیٹا کو قطعی طور پر جمع، تخلیق، رسائی اور اشتراک کر سکتے ہیں۔ نالج مینجمنٹ ایپلی کیشنز کو اکثر کاروباری ڈومینز اور کاموں کو سپورٹ کرنے کے لیے ایک مرکزی نظام میں لاگو کیا جاتا ہے، بشمول ٹیلنٹ، کسٹمر سروس، اور ایپلیکیشن ماڈرنائزیشن۔

HR، ٹیلنٹ، اور AI

HR محکمے AI کو مواد کی تخلیق، بازیافت بڑھا ہوا نسل، اور درجہ بندی جیسے کاموں کے ذریعے کام کرنے کے لیے رکھ سکتے ہیں۔ مواد کی تخلیق کو تیزی سے کردار کے لیے تفصیل بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ بازیافت بڑھا ہوا نسل اندرونی HR دستاویزات کی بنیاد پر کردار کے لیے درکار مہارتوں کی شناخت میں مدد کر سکتی ہے۔ درجہ بندی اس بات کا تعین کرنے میں مدد کر سکتی ہے کہ آیا درخواست دہندہ اپنی درخواست کے پیش نظر انٹرپرائز کے لیے موزوں ہے۔ یہ کام پروسیسنگ کا وقت کم کریں جب سے کوئی شخص درخواست دیتا ہے۔ ان کی درخواست پر فیصلہ حاصل کرنے کے لیے۔

کسٹمر سروس اور AI

کسٹمر سروس ڈویژنز AI کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ بازیافت بڑھا ہوا نسل، خلاصہ، اور درجہ بندی کا استعمال کرتے ہوئے. مثال کے طور پر، انٹرپرائزز اپنی ویب سائٹ پر ایک کسٹمر سروس چیٹ بوٹ شامل کر سکتے ہیں جو زیادہ بات چیت اور سیاق و سباق سے متعلق مخصوص ہونے کے لیے جنریٹو AI کا استعمال کرے گی۔ گاہک کی انکوائری کا جواب دینے اور موزوں پیداوار پیدا کرنے کے لیے داخلی دستاویزات کے ذریعے تلاش کرنے کے لیے بازیافت بڑھا ہوا جنریشن استعمال کیا جا سکتا ہے۔ خلاصہ ملازمین کو گاہک کے مسئلے اور کمپنی کے ساتھ سابقہ ​​تعاملات کا ایک مختصر تعارف فراہم کر کے ان کی مدد کر سکتا ہے۔ متن کی درجہ بندی کو صارف کے جذبات کی درجہ بندی کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ کام دستی مشقت کو کم کرتے ہیں جبکہ گاہک کی دیکھ بھال اور برقراری کو بہتر بناتے ہیں۔

ایپلیکیشن ماڈرنائزیشن اور اے آئی

ایپ کی جدید کاری خلاصہ اور مواد کی تیاری کے کاموں کی مدد سے بھی حاصل کیا جا سکتا ہے۔ کاروباری مقاصد کے خلاصے کے ساتھ، ڈویلپر بزنس پلے بک کے بارے میں سیکھنے میں کم وقت اور کوڈنگ میں زیادہ وقت گزار سکتے ہیں۔ آئی ٹی ورکرز سپورٹ ٹکٹ میں پائے جانے والے مسائل کو فوری حل کرنے اور ترجیح دینے کے لیے سمری ٹکٹ کی درخواست بھی بنا سکتے ہیں۔ ایک اور طریقہ جس سے ڈویلپرز جنریٹیو AI استعمال کر سکتے ہیں وہ ہے بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کے ساتھ بات چیت کرنا) انسانی زبان میں اور ماڈل سے کوڈ بنانے کے لیے کہہ رہا ہے۔ اس سے ڈویلپر کو کوڈ کی زبانوں کا ترجمہ کرنے، کیڑے حل کرنے اور کوڈنگ میں خرچ ہونے والے وقت کو کم کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔, مزید تخلیقی تصور کی اجازت دیتا ہے۔

ڈیٹا لیک ہاؤس کے ساتھ نالج مینجمنٹ سسٹم کو طاقتور بنانا

تنظیموں کو ایک کی ضرورت ہے۔ ڈیٹا لیک ہاؤس ڈیٹا چیلنجز کو نشانہ بنانے کے لیے جو AI سے چلنے والے نالج مینجمنٹ سسٹم کی تعیناتی کے ساتھ آتے ہیں۔ یہ ڈیٹا لیک لچک اور کا مجموعہ فراہم کرتا ہے۔ ڈیٹا گودام AI پیمانے میں مدد کرنے کے لئے کارکردگی۔ ڈیٹا لیک ہاؤس ایک موزوں ڈیٹا اسٹور ہے۔.

AI کے لیے ڈیٹا تیار کرنے کے لیے، ڈیٹا انجینئرز کو کسی بھی قسم کے ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنے کی اہلیت کی ضرورت ہوتی ہے جس میں ذرائع کی ایک بڑی مقدار اور ہائبرڈ کلاؤڈ ماحول میں داخلے کے ایک نقطہ سے۔ اے اعداد و شمار ایک سے زیادہ استفسار کے انجن اور اسٹوریج کے ساتھ lakehouse انجینئرز کو اوپن فارمیٹس میں ڈیٹا شیئر کرنے کی اجازت دے سکتا ہے۔ مزید برآں، انجینئرز AI/ML ماڈلنگ کے لیے ڈیٹا کو صاف، تبدیل اور معیاری بنا سکتے ہیں بغیر نقل کیے یا اضافی پائپ لائنز بنائے۔ مزید برآں، کاروباری اداروں کو جھیل ہاؤس کے حل پر غور کرنا چاہیے جس میں ڈیٹا انجینئرز اور غیر تکنیکی صارفین کو قدرتی زبان کے ساتھ ڈیٹا کو آسانی سے دریافت، بڑھانے اور افزودہ کرنے میں مدد کرنے کے لیے جنریٹیو AI شامل ہو۔ ڈیٹا لیک ہاؤسز AI کی تعیناتی اور ڈیٹا پائپ لائنوں کی تخلیق کی کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں۔

AI سے چلنے والے نالج مینجمنٹ سسٹم میں حساس ڈیٹا ہوتا ہے۔, بشمول HR ای میل آٹومیشنز، مارکیٹنگ ویڈیو ترجمہ اور کال سینٹر ٹرانسکرپٹ تجزیات۔ جب اس حساس معلومات کی بات آتی ہے تو، محفوظ ڈیٹا تک رسائی کا ہونا تیزی سے اہم ہو جاتا ہے۔ صارفین کو ایک ڈیٹا لیک ہاؤس کی ضرورت ہے جو بلٹ ان سنٹرلائزڈ گورننس اور مقامی خودکار پالیسی کے نفاذ کی پیشکش کرتا ہے، جس میں ڈیٹا کیٹلاگنگ، رسائی کنٹرول، سیکیورٹی اور ڈیٹا نسب میں شفافیت کی حمایت ہوتی ہے۔

ڈیٹا لیک ہاؤس سلوشن کے ذریعے قائم کردہ ان ڈیٹا فاؤنڈیشنز کے ذریعے، ڈیٹا سائنسدان اعتماد اور اعتماد کو یقینی بناتے ہوئے، AI ماڈلز کی تعمیر، تربیت، ٹیون اور تعینات کرنے کے لیے حکومتی ڈیٹا کا استعمال کر سکتے ہیں۔

ذمہ دار، شفاف، اور قابل وضاحت علم کے انتظام کے نظام کو یقینی بنائیں

جیسا کہ پہلے ذکر کیا گیا ہے، چیٹ بوٹs صارفین کے تجربے کے لیے استعمال کیے جانے والے تخلیقی AI سے چلنے والے نالج مینجمنٹ سسٹم کی ایک مقبول شکل ہے۔ یہ ایپلیکیشن کسی انٹرپرائز کے لیے قدر پیدا کر سکتی ہے، لیکن یہ خطرہ بھی لاحق ہے۔

مثال کے طور پر، صحت کی دیکھ بھال کرنے والی کمپنی کے لیے چیٹ بوٹ نرس کے کام کا بوجھ کم کر سکتا ہے اور پچھلی بات چیت سے معلوم تفصیلات کا استعمال کرتے ہوئے علاج کے بارے میں سوالات کے جوابات دے کر کسٹمر سروس کو بہتر بنا سکتا ہے۔ تاہم، اگر ڈیٹا کا معیار خراب ہے یا اگر فائن ٹیوننگ کے دوران ماڈل میں تعصب ڈالا گیا تھا یا فوری ٹیوننگ، ماڈل کے ناقابل اعتماد ہونے کا امکان ہے۔ نتیجے کے طور پر، چیٹ بوٹ ایسے مریض کو جواب دے سکتا ہے جس میں نامناسب زبان شامل ہو یا کسی دوسرے مریض کو لیک ہو's PII

اس صورت حال کو ہونے سے روکنے کے لیے، تنظیموں کو AI ماڈلز کی تعیناتی کے دوران تعصب اور بہاؤ کی فعال شناخت اور تخفیف کی ضرورت ہے۔ HAP اور PII کے رساو کا پتہ لگانے کے لیے مواد کو فلٹر کرنے کی خودکار صلاحیت ہونے سے ماڈل کی توثیق کرنے والے کی دستی طور پر توثیق کرنے کا بوجھ کم ہو جائے گا تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ وہ زہریلے مواد سے بچیں گے۔

واٹسنکس کے ساتھ امکان کو حقیقت میں بدل دیں۔

تخلیقی AI ماڈلز کو تعینات کرنے کی کوشش کرتے وقت، کاروباری اداروں کو ایک قابل اعتماد پارٹنر کے ساتھ ملنا چاہیے جس نے کوالٹی ڈیٹا سے کوالٹی ماڈلز بنائے یا حاصل کیے ہوں — جو کہ انٹرپرائز ڈیٹا اور اہداف کے ساتھ حسب ضرورت بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ 

آئی بی ایم واٹسنکس ایک مربوط AI اور ڈیٹا پلیٹ فارم ہے جس میں HR کے عمل کو خودکار کرنے، کسٹمر کے تجربات کو بڑھانے اور کام کے بوجھ کو کم کرنے کے لیے IT ورک فلو کو جدید بنانے کی تمام صلاحیتیں ہیں۔ اپنے تمام ڈیٹا کو ہائبرڈ کلاؤڈ پر ذخیرہ کرنے، چلانے اور تیار کرنے کے لیے پلیٹ فارم کے اندر ٹولز کا فائدہ اٹھائیں روایتی بنائیں اور تعینات کریں۔ مشین لرننگ (ایم ایل) اور تخلیقی AI حل، پورے AI لائف سائیکل کو منظم کرنے کی صلاحیتوں کے ساتھ۔

مختلف قسم کے AI حل رکھنے کے بجائے، واٹسنکس ایک ایسا نقطہ نظر پیش کرتا ہے جو کھلا ہے، فاؤنڈیشن ماڈلز پر مبنی ہے جو ملٹی کلاؤڈ پر ملٹی ماڈل ہیں اور کاروباری استعمال کے معاملات کی ایک حد کے لیے ہدف ہیں۔ منتخب کرنے کے لیے متعدد ماڈلز کے ساتھ، جنہیں ذمہ دار AI حاصل کرنے کے لیے ملکیتی ڈیٹا اور کمپنی کے رہنما خطوط کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیا جا سکتا ہے، watsonx تمام AI ویلیو تخلیق کاروں کے لیے بھی قابل بھروسہ اور بااختیار ہے — جو کاروباری قدر پیدا کرنے کے لیے ڈیٹا اور ماڈلز پر مکمل کنٹرول کی پیشکش کرتا ہے۔

اپنے انٹرپرائز کی قدر دیکھنے کے لیے ایک ٹرائل بک کریں۔