Auto-Filling SEO Website as a Gift
Launch Your AI-Powered Business and get clients!
فلی بز ورڈ کے مطابق AI کا صارف خدمات پر اثر
میں نے مصنوعی ذہانت پر اپنے نظریے کو تبدیل کر لیا ہے، جو پہلے مجھے پریشان کرتا تھا لیکن اب مجھے اپنی طرف متوجہ کرتا ہے۔ یہ متن صارف کے تعلقات کے نظم و نسق (CRM) کی موت کو مزاحیہ کہانیوں کے ذریعے بیان کرتا ہے۔ کمپنیوں کے آن لائن نظاموں کے ساتھ مایوس کن بات چیت اور انسانی نمائندے تک پہنچنے میں ناکامی، غیر انسانی صارف کے تجربے کو اجاگر کرتی ہے۔ مصنف یہ استدلال کرتا ہے کہ مصنوعی ذہانت (AI) کو پوری طرح سے قبول کرنا، خاص طور پر مکمل طور پر بز ورڈ کے مطابق مصنوعی ذہانت (FBCAI) کی شکل میں، ایک لاگت مؤثر حل ہو سکتا ہے۔ FBCAI کو نافذ کرنے میں ٹیکنالوجی کو صارف خدمات کے کاموں کو سنبھالنے کے لئے تربیت دینا شامل ہوگا، انسانی نمائندوں کی وسیع تربیت کی ضرورت کو کم کرتے ہوئے اور کال کی مقدار کو سنبھالنے کے لئے پیمائش کو زیادہ معقول بنانا۔ اگرچہ FBCAI بھی ایک غیر انسانی صارف کے تجربے کا نتیجہ ہو سکتا ہے، مصنف کا خیال ہے کہ یہ مستقبل کے متوقع حالات کے پیش نظر ایک ترجیحی متبادل ہے جہاں انسانوں کو مکمل طور پر صارف خدمت کے مساوات سے خارج کیا جا سکتا ہے۔
Brief news summary
مصنوعی ذہانت (AI) کے بارے میں میرے نظریے میں ایک نمایاں تبدیلی آئی ہے، جو پریشانی سے دلچسپی تک چلی گئی ہے۔ یہ تبدیلی میرے صارف خدمات کے تجربات اور ان کا صارف تعلقات نظم و نسق (CRM) سے تعلق سے متاثر ہوئی ہے۔ پہلے، CRM کو محض ایک سافٹ ویئر زمرہ اور تجارتی فلسفہ سمجھا جاتا تھا۔ تاہم، سد ایپل بام نامی ایک کروز سر سے میرے بات چیت کے ذریعے، مجھے اُبھر تے رجحانات کے ساتھ اپ ڈیٹ رہنے کی اہمیت کا احساس ہوا۔ اس نے مجھے روایتی CRM کی مطابقت اور مؤثریت پر سوال کرنے پر مجبور کیا۔ فنسرو کمپنی کے ساتھ ناخوشگوار واقعات، جہاں لاگ ان بنانا اور میرا اکاؤنٹ بند کرنا مشکل تھا، اور فلائٹ ریزرویشن میں تبدیلی کے دوران چیلنجز نے CRM کی کوتاہیوں کو بے نقاب کیا۔ ان تجربات نے مجھے یہ سوچنے پر مجبور کیا کہ ایک زندہ صارف خدمات کے نمائندے سے رابطہ کرنا اتنا مشکل کیوں ہے۔ ایسا لگتا تھا کہ ان کا بنیادی توجہ انسانی ملازمین کو کم کر کے اخراجات کو کم کرنا تھا۔ خود خدمات کے اختیارات پر زور دینے کی وجہ سے صارف کے تجربے میں ذاتی رابطہ کا نقصان ہوا ہے۔ نتیجتاً، میں نے مصنوعی ذہانت، خاص طور پر مکمل طور پر بز ورڈ کے مطابق مصنوعی ذہانت (FBCAI) کو اپنا لیا ہے، جس کی پیش رفت جنریٹو اور مشینی سیکھنے کی صلاحیتیں ہیں۔ AI کا نفاذ نہ صرف زیادہ لاگت مؤثر ہوگا بلکہ صارف خدمات کے بہت سے نمائندوں کے انتظام کرنے کے مقابلے میں بہت پیمایش ہوگا۔ اگرچہ FBCAI کے ذریعے چلائے جانے والے صارف خدمات انسانی گرمی سے محروم ہو سکتی ہیں، لیکن میں سمجھتا ہوں کہ متوقع حالات کے پیش نظر یہ ایک زیادہ وعدہ کرنے والا مستقبل پیش کرتی ہے۔
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!
I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!
مرکزی بینک مالیاتی پالیسی کے اوزار برهون کے لیے ک…
مین اسٹریم سطح پر بلاک چین ٹیکنالوجی کا مالی خدمات میں استعمال اب صرف یہ سوال باقی رہ گیا ہے کہ قواعد و ضوابط کب ہمارے استعمال کے مطابق ہوتے ہیں، نہ کہ کیا ہوگا۔ جیسے جیسے کریپٹوکرنسی پالیسی فریم ورک تیار ہوتے جا رہے ہیں، روایتی مالی ماہرین یہ سوال اٹھاتے ہیں کہ مالیاتی پالیسیوں کو آن چین اور ٹوکنائزڈ اثاثہ جات کے ماحول میں کیسے لاگو کیا جائے گا۔ اس چیلنج سے نمٹنے کے لیے، فیڈرل ریزرو بینک آف نیو یارک نے پروجیکٹ پائن شروع کیا، اور 14 مئی کو اپنی تحقیقات کے نتائج جاری کیے۔ انھوں نے تسلیم کیا کہ روایتی مالی آلات بغیر نئی ٹیکنالوجیز کے، ٹوکنائزڈ مارکیٹوں میں کمزور پڑ سکتے ہیں، اس لیے یہ پروجیکٹ ایک لچکدار ٹول کٹ پروٹوٹائپ بنایا جس میں سمارٹ کنٹریکٹس استعمال کیے گئے—خودکار بلاک چین پروگرام جو مالی لین دین کو مقررہ شرائط پوری ہونے پر انجام دیتے ہیں۔ پروجیکٹ پائن سے یہ ثابت ہوا کہ مالیاتی پالیسی کو پروگرام کے ذریعے نافذ کیا جا سکتا ہے، کیونکہ یہ ٹوکنائزڈ رقم اور سیکیورٹیز کے ذریعے ممکن ہے، اور اس سے اسٹیٹ بینک کا ایک ٹول کٹ بھی قابل عمل ثابت ہوتا ہے جسے سمارٹ کنٹریکٹس سے طاقت دی گئی ہے۔ یہ پیش رفت اس وقت سامنے آئی جب بڑے روایتی مالی ادارے بھی اپنے پیسہ مارکیٹ فنڈز کو بلاک چین پر رجسٹر کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں، اور امریکی سیکیورٹیز اینڈ ایکسچینج کمیشن حال ہی میں آن چین سیکیورٹیز اور کرپٹو اثاثوں کے لیے ضابطہ کار کی تجویز پر غور کر رہا ہے۔ ٹوکنائزیشن—جیسے جائیداد، اشیاء، اسٹاک، بانڈز، اور دانشورانہ املاک کو بلاک چین کی بنیاد پر ڈیجیٹل ٹوکن میں تبدیل کرنا—جزوی ملکیت، بہتر لیکویڈیٹی، شفافیت، اور رسائی میں اضافہ کرتا ہے، جو روایتی آلات سے باہر ہے۔ نیویارک فیڈ کی پروجیکٹ پائن کے ساتھ مرکزی مقصد یہ دکھانا تھا کہ مرکزی بینک کس طرح موثر طریقے سے ٹوکنائزڈ مالیاتی infrastructures میں مالیاتی پالیسی کو سنبھال سکتے ہیں۔ ٹوکنائزیشن روایتی مالیات اور کرپٹو مارکیٹوں کے درمیان ایک پل پیدا کرتا ہے، اور اب حقیقی دنیا کے اطلاقات میں یہ ہائبرڈ مواقع جنم لے رہے ہیں۔ جیسا کہ چینالیسس کے چیف ایگزیکٹو جوناٿن لین نے کہا، بینک اب بلاک چین کو ایک اہم عوامی انفراسٹرکچر کے طور پر دیکھ رہے ہیں، جو صرف کرپٹوکرنسیاں ہی نہیں بلکہ مختلف مالی آلات کو بھی شامل کرتا ہے۔ ایک حالیہ مثال وین ایک کے اعلان کی ہے کہ اس نے اپنی پہلی ٹوکنائزڈ فنڈ، وین ایک ٹریژری فنڈ، لمیٹڈ (VBILL)، لانچ کی ہے۔ امریکا کی ٹریژری بانڈز کو آن چین لاتے ہوئے، وین ایک سرمایہ کاروں کو محفوظ، شفاف، اور مائع کیش مینجمنٹ کا اختیار فراہم کرتا ہے، اور اس طرح ڈیجیٹل اثاثوں کو مرکزی دھارے میں شامل کر رہا ہے۔ پروجیکٹ پائن کا ٹول کٹ سات مرکزی بینکوں سے مشورہ کے بعد تیار کیا گیا، جن میں امریکہ کا فیڈرل ریزرو، یورپی مرکزی بینک، اور برٹش بینک شامل ہیں۔ یہ ایک اجازت شدہ بلاک چین پلیٹ فارم پر بنایا گیا تھا، جس میں ہائپرلیجر بیسوجی اور ایتھریئم-compatible سمارٹ کنٹریکٹس کا استعمال کیا گیا۔ اس نظام کو مرکزی بینکوں کی ضروریات کے مطابق ڈیزائن کیا گیا، جس میں بلاک چین کے ذریعے سود کی ادائیگی، اثاثوں کا تبادلہ، کولیٹرلائزڈ قرضوں کا انتظام، اور اثاثوں کی خرید و فروخت شامل تھے—یہ سب ERC-20 ٹوکنز کے ذریعے، جو پیسہ اور سیکیورٹیز کو معیار بناتے ہیں۔ اس ترتیب سے مالیاتی پالیسی میں کم وقت میں تبدیلی ممکن ہو گئی، جیسے سود کی شرح میں ترمیم یا کولیٹرل کی شرائط میں اضافہ یا کمی۔ تصویری خصوصیات سے مرکزی بینک کے مشیران کو مارکیٹ کے اقدامات کا واضح انداز میں جائزہ لینے اور تجزیہ کرنے میں مدد ملی۔ مثال کے طور پر، ایک فرضی بحران کے دوران، یہ ٹول کٹ جلدی سے کولیٹرال ہائیکٹ کو ایڈجسٹ کرتا، جگہ جگہ تبدیلیاں کرتا اور ہنگامی سہولیات کو عملی جامہ پہنانے میں مدد دیتا، جو فوری پالیسی کے ردعمل کی صلاحیت کو ظاہر کرتا ہے۔ اگرچہ پروجیکٹ پائن اس بات کی تصدیق کرتا ہے کہ مرکزی بینک کے سمارٹ کنٹریکٹس عملی ہیں اور مفید ہیں، لیکن اس کے لکھنے والے اس کوشش کو ابتدائی مرحلے کی تلاش قرار دیتے ہیں۔ مزید تحقیق کی ضرورت ہے، خاص طور پر ملٹی کرنسی ٹول کٹس اور ٹوکنائزڈ اور روایتی نظام کے درمیان ہم آہنگی پیدا کرنے کے لیے۔
ملیے AlphaEvolve سے، گوگل کی ایسی مصنوعی ذہانت جو…
گوگل ڈیپ مائنڈ نے الفا ایوولف کا آغاز کیا ہے، ایک AI ایجنٹ جو مکمل طور پر نئے کمپیوٹر الگورتھمز ایجاد کرنے اور فوری طور پر گوگل کے وسیع کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر میں ان کو سرگرم کرنے کے قابل ہے۔ الفا ایوولف گوگل کے جیمینی بڑے زبان کے ماڈلز کو ایک ارتقائی طریقہ کار کے ساتھ مربوط کرتا ہے جو خودکار انداز میں الگورتھمز کا ٹیسٹ، تجزیہ، اصلاح اور بہتری کرتا ہے۔ یہ پہلے ہی گوگل کے ڈیٹا سینٹرز، چپ ڈیزائنز، اور AI تربیتی نظاموں میں کارکردگی بڑھا رہا ہے، اور دہائیوں سے حل نہ ہونے والی ریاضیاتی مسائل کو حل کر رہا ہے۔ الفا ایوولف، جس کا ذکر ڈیپ مائنڈ کے محقق ماتے بالوگ نے ایک جیمینی-متعدد توانائی یافتہ AI کوڈنگ ایجنٹ کے طور پر کیا، اپنے اختیار کردہ اعلیٰ سطحی منطقی ڈھانچوں کے ساتھ کئی سو لکیروں پر محیط انتہائی پیچیدہ الگورتھمز تخلیق کر سکتا ہے۔ یہ سادہ فنکشنز کے بجائے پورے کوڈ بیس کو ارتقاء دیتا ہے، جو سائنسی اور عملی کمپیوٹنگ کے چیلنجوں کے لیے جدید اور پیچیدہ الگورتھمز کی ترقی میں ایک بڑا قدم ہے۔ یہ نظام ایک سال سے زیادہ عرصے سے خاموشی سے گوگل کے اندر کام کر رہا ہے، اور نمایاں نتائج فراہم کر رہا ہے۔ ایک الگورتھم جو الفا ایوولف نے دریافت کیا، گوگل کے بڑے کلستر مینجمنٹ سسٹم بورگ کو بہتر بناتا ہے، جس سے دنیا بھر کے کمپیوٹنگ وسائل کا تقریباً 0
سپلائی چین کی پائیداری کی ترجیحات میں بلاک چین کا…
حالیہ برسوں میں، پائیداری اور اخلاقی کاروباری طریقوں پر عالمی توجہ نے کمپنیوں کے عملی اقدامات میں گہرا تبدیلی کی ہے، خاص طور پر سپلائی چین کے انتظام میں۔ بلاک چین ٹیکنالوجی اس میدان میں ایک اہم جدت کے طور پر ابھری ہے، جسے ایسے کمپنیاں اپناتی جارہی ہیں جو شفافیت اور ذمہ داری کو بہتر بنانا چاہتی ہیں۔ ایک غیرمرکزی اور غیرقابل تبدیل ریکارڈ کی حیثیت سے، بلاک چین ہر ٹرانزیکشن کو محفوظ طریقے سے ریکارڈ کرتا ہے، جس سے مصنوعات کے اصل مقام، سفر، اور پیداوار کے مراحل کا رئیل ٹائم ٹریکنگ ممکن ہوتی ہے تاکہ ماحولیاتی اور اخلاقی معیاروں کی پابندی کو یقینی بنایا جا سکے۔ روایتی سپلائی چین کے نظام اکثر مشکلات کا سامنا کرتے ہیں جیسے کہ غیر شفافیت، دھوکہ دہی، اور وسلوں کے ذرائع کی تصدیق میں دشواریاں۔ دریں اثنا، صارفین ایسی مصنوعات کا مطالبہ کرتے ہیں جو ذمہ دارانہ طریقے سے حاصل کی گئی ہوں، مزدوری کے صحیح طریقوں، ماحولیاتی اثرات، اور کمیونٹی کی فلاح و بہبود کا احترام کرتی ہوں۔ بلاک چین ان مطالبات کو پورا کرتا ہے کیونکہ یہ ہر مصنوعات کے مکمل دورِ حیات کا ناقابلِ رشوت ریکارڈ فراہم کرتا ہے، یعنی خام مال کی پیداوار سے لے کر ریٹیل تک۔ بلاک چین کے انضمام سے کمپنیاں سرٹیفیکیشنز، آڈٹس، اور تعمیل رپورٹیں جیسی اہم معلومات کو ڈیجیٹائز اور تصدیق کرتی ہیں، جس سے پائیداری میں اضافہ ہوتا ہے اور اسٹیک ہولڈرز—صارفین، ریگولیٹرز، اور سرمایہ کار—کے ساتھ اعتماد پیدا ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک ریٹیلر بلاک چین کا استعمال کرتے ہوئے یہ تصدیق کر سکتا ہے کہ کپڑہ آرگینک کاٹن سے بنایا گیا ہے، جو فئیر ٹریڈ فارم سے حاصل کیا گیا ہے اور ماحولیاتی اور مزدوری قوانین کی پابندی کرتا ہے۔ مزید برآں، بلاک چین شراکت داروں کے درمیان مشترکہ اور شفاف ڈیٹا کے ذریعے تعاون کو فروغ دیتا ہے، جو صرف مجاز افراد کے لیے دستیاب ہوتا ہے۔ اس سے غیر مؤثر عمل کی نشاندہی، فضلہ میں کمی، اور نقصان دہ روایات کی روک تھام میں مدد ملتی ہے۔ اس کی غیرقابلِ تبدیل فطرت فراڈ اور غلط بیانی کو روکتی ہے، کیونکہ جھوٹی معلومات کو جمع ہونے والی کمیونٹی کی اتفاق رائے کی ضرورت ہوتی ہے، جو تقریباً ناممکن ہے۔ تکنیکی طور پر، اس کے نفاذ کے لیے مستحکم انفراسٹرکچر کی ضرورت ہوتی ہے جس میں IoT ڈیوائسز، سینسرز، اور ڈیجیٹل ٹیگز شامل ہیں تاکہ مراحل کے دوران ڈیٹا کا قبضہ کیا جائے، جسے وقت کے نشان کے ساتھ تصدیق کیا جاتا ہے اور بلاک چین کے متعدد نوڈز سے ویری فائی کیا جاتا ہے۔ کمپنیاں سمارٹ کنٹریکٹ، یعنی خودکار معاہدے، بھی استعمال کرتی ہیں جو بلاک چین پر کوڈ شدہ ہوتے ہیں، تاکہ تعمیل کی تصدیق اور ادائیگیوں کو خودکار بنایا جا سکے، جس سے عمل مزید ہموار ہوتا ہے۔ چونکہ کئی صنعتیں کاربن اخراج، جنگلات کی کٹائی، اور آلودگی میں نمایاں حصہ ڈالتی ہیں، بلاک چین کی ٹریس ایبلیٹی مزید درست پیمائش اور رپورٹنگ کی سہولت فراہم کرتی ہے، کاربن آفسیٹس کا پتہ لگانے، اور پائیدار ذرائع سے حاصل کرنے کی حوصلہ افزائی کرتی ہے۔ یہ شفافیت صارفین کو معلوماتی فیصلے کرنے کا اختیار دیتی ہے اور کمپنیوں کی ذمہ داری کو فروغ دیتی ہے۔ تاہم، چیلنجز بھی موجود ہیں: نفاذ کی زیادہ قیمتیں اور پیچیدگیاں چھوٹی کمپنیوں کے لیے رکاوٹ بن سکتی ہیں، اور ڈیٹا پر رازداری کے تحفظات اور شعبوں و علاقوں میں معیاری پروٹوکولز کی ضرورت بھی اہم مسائل ہیں۔ ان مسائل سے نمٹنے کے لیے حکومتوں، صنعت کے گروہوں، اور ٹیکنالوجی فراہم کرنے والی کمپنیوں کے درمیان تعاون ضروری ہے تاکہ قابلِ انٹراپرابل بلاک چین حل وضع کیے جا سکیں۔ خلاصہ یہ ہے کہ، بلاک چین ٹیکنالوجی بڑھتی ہوئی اہمیت اختیار کرتی جا رہی ہے، کیونکہ یہ سپلائی چین کو مزید پائیدار، شفاف، اور قابلِ اعتماد بنانے کی راہ ہموار کرتی ہے۔ ہر مرحلے کو محفوظ طریقے سے ریکارڈ کرکے، یہ کمپنیاں سماجی اور ماحولیاتی معیاروں کی بھرپور تعمیل کی تصدیق میں مدد دیتی ہے۔ جیسے جیسے اخلاقی مصنوعات کی طلب میں اضافہ اور ریگولٹری نگرانی سخت ہوتی جارہی ہے، بلاک چین ایک طاقتور ذریعہ بنتا جا رہا ہے، جو جواب دہی اور پائیدار کاروباری طریقوں کو فروغ دیتا ہے، جو معاشرے اور سیارے دونوں کے لیے فائدہ مند ہے۔
ای آئی مہارتیں بہتر بنانے کے لیے چار اہم ہدف
اندرونی AI مہارتیں پیدا کرنے کے طریقے اختیار کرنے کے بعد، بعض CIOs نے خارجی AI ماہرین کی خدمات حاصل کرنے کی بلند قیمتوں کا ادراک کرتے ہوئے، ان مہارتوں کو اندرونی طور پر پیدا کرنے کے طریقے وضع کیے ہیں—صرف IT میں نہیں بلکہ پورے ادارے میں۔ ابتدائی اپنانے والوں نے چار مختلف طریقے دریافت کیے ہیں جن پر کسی بھی کمپنی کو اپنی AI تربیتی پروگراموں کے لیے غور کرنا چاہیے۔ **دفتر کی پیداواری صلاحیت میں اضافہ** آرکو، ایک کنسٹرکشن سروسز کمپنی، نے Microsoft Copilot کے استعمال سے ملاقاتوں کا لے transcript تیار کرنے، کارروائی کے امور پیدا کرنے اور انہیں Microsoft Planner میں شامل کرنے پر مشتمل AI تربیت شروع کی۔ پہلے سیشنز کا مقصد چھوٹے گروپ میں رہنماؤں اور معاونین تھا، جن کی تربیت Microsoft کے ماہرین کی قیادت میں ہوئی۔ رازداری کو ترجیح دی گئی، اس لیے Meeting transcripts کمپنی کے اندر ہی رہیں، جیسا کہ روبن پترہ، آرکو کے ڈیٹا اور AI کے ڈائریکٹر، نے بتایا۔ کامیابی کو تین پیمانوں سے ناپا گیا: Copilot کی کارکردگی کی فریکوئنسی، ملاقاتوں کی تعداد کے مقابلے میں، Copilot کے نتائج کا ورک فلو میں انضمام، اور شرکاء کی تشفیاتی سروے۔ اکتوبر 2024 میں ایک کامیاب پائلٹ کے بعد، آرکو نے اس ٹول کو وسیع کیا اور نومبر تک تمام 4000 ملازمین کے لیے تربیت لازمی قرار دی۔ یہ کورس، جس کا نام AI 101 ہے، اب ایک آن لائن پانچ گھنٹے کا پروگرام ہے جو AI کے بنیادی اصولوں کا احاطہ کرتا ہے۔ **اہم افعال میں بہتری** اس کے بعد، آرکو نے ایک دوسرا کورس، AI 102، شروع کیا، جو رضاکارانہ پانچ روزہ آن لائن پروگرام ہے۔ یہ AI کو تعمیراتی عمل کے کاروباری چیلنجز کے ساتھ ہم آہنگ کرنے پر مرکوز ہے—from تخمینہ اور ڈیزائن سے لے کر پروجیکٹ مینجمنٹ اور ایگزیکیوشن تک۔ تقریباً دو تہائی عملہ اس کورس کو مکمل کر چکا ہے، جس میں شامل ہونے والے افراد کو کم از کم ایک جدید تجویز کمپنی کے پورٹل پر جمع کرانی ہوتی ہے۔ انویشن اور انجینئرنگ ٹیمیں تجاویز کا جائزہ لیتی ہیں، اور بعض اوقات بہتری کے لئے مزید گفتگو کرتی ہیں۔ مثلاً، ایک قانون ٹیم کے رکن نے بڑے زبان کے ماڈلز (LLMs) کا استعمال کرتے ہوئے کیسوں کے جائزے کو تیز کرنے کا تجویز دیا، تاکہ پچھلے مقدمات کی مشابہت سے جلد جواب دیا جا سکے۔ اس سے ایک قانونی AI ٹول بھی نافذ ہوا، جو دستاویزات کے تجزیے اور جواب کی مسودہ تیار کرنے میں مدد دیتا ہے۔ **کسی بھی چیز کو کم کوڈ/نہ کوڈ ٹولز کے ساتھ سکھانے والے جذبہ مند پروگرام** آرکو نے ایک تیسرا پروگرام بھی تیار کیا ہے، جو AI کے شوقین افراد کو ہدف بناتا ہے جو کنسٹرکشن سروسز کے لیے کم کوڈ اور نان کوڈ پلیٹ فارمز استعمال کرتے ہوئے ایپلیکیشنز بنانا چاہتے ہیں۔ یہ عملی تربیت، جو ہر سہ ماہی سینٹ لوئس ہیڈ کوارٹرز میں ہوتی ہے اور بیرونی اساتذہ کی قیادت میں ہوتی ہے، تقریباً 80 شرکاء کو شامل کرتی ہے، جو AI پرامپٹس اور حل تیار کرنے کے موہوم خیالات کے خواہشمند ہیں۔ **ادارے میں AI مہارت کی ترقی** انجینئرنگ کمپنیاں ٹیکنالوجی اپنانے میں اکثر قیادت کرتی ہیں۔ لیکسمارک اس کی ایک مثال ہے، جس نے چار سال پہلے نارتھ کیرولائنا اسٹیٹ یونیورسٹی کے ساتھ شراکت داری کی تاکہ AI اکیڈمی قائم کی جائے، جس سے ملازمین بغیر tuition کے ڈگریاں حاصل کر سکتے ہیں، جیسا کہ وشال گپتا، CITO، نے بتایا۔ شروع میں، صرف پانچ AI ڈیٹا سائنسدان تھے، مگر اب ان کی تعداد 100 ہو گئی ہے، جنہوں نے چار اہم تربیتی شعبے مکمل کیے ہیں۔ یہ تربیت خصوصی ماہرین تک محدود نہیں بلکہ HR، فنانس، مینوفیکچرنگ اور دیگر شعبوں کے ملازمین تک بھی پھیل چکی ہے۔ یہاں تک کہ جن کے پاس پروگرامنگ کا تجربہ نہیں، وہ بھی Python سیکھتے ہیں تاکہ AI ایپلیکیشنز بنا سکیں۔ رضاکار تین گھنٹے کی کلاسیں ہفتے میں چار شامیں ایک سال تک لیتے ہیں، جن کے ساتھ مینٹورز کی ٹیم ہوتی ہے اور منصوبے دیے جاتے ہیں جو کمپنی کے اہداف کے مطابق ہوتے ہیں۔ گپتا کا کہنا ہے کہ کسی نے چھوڑا نہیں ہے، اور رخصتی کم ہے، کیونکہ ملازمین کو مہارتیں سیکھنے اور ان پر عمل کرنے کا موقع پسند ہے۔ اب تک چھ گروہوں نے تعلیمی سفر مکمل کیا ہے، جس سے لیکسمارک کے پاس نہ صرف ماہر عملہ ہے بلکہ مختلف کاروباری شعبوں سے حاصل کردہ عملی AI استعمال کے کیسز بھی ہیں۔ گریجویٹس AI سے حل طلب مسائل کی نشاندہی کر سکتے ہیں، چاہے وہ مینوفیکچرنگ ہو، کسٹمر سروس، سیلز یا دیگر شعبے۔ **AI ثقافت کی تشکیل** میوریک پروووسٹ آف اسٹریٹجی، مارک بُکّر، AI سیکھنے کی ترغیب دینے کے لیے کمیونٹیز آف پریکٹس اور رہنمائی میں تجربہ کرنے کی حوصلہ افزائی کرتے ہیں۔ یہ فورم ٹیکنالوجسٹ اور کم تجربہ کار ساتھیوں کو ایک ساتھ لاتے ہیں تاکہ خیالات کا تبادلہ اور حقیقی مسائل پر مل کر کام کیا جا سکے۔ یہ کمیونٹیز عام طور پر مشین لرننگ اور LLMs جیسے موضوعات میں ہنر کی تربیت پر توجہ دیتی ہیں اور متنوع ٹیموں کی تشکیل کو بڑھاوا دیتی ہیں۔ ایسی کمیونٹیز تبدیلی کے عمل میں مدد فراہم کرتی ہیں، ہنر پیدا کرنے اور AI کے اپنائوں کے خوف کو کم کرنے میں کردار ادا کرتی ہیں۔ قیادت کی مداخلت اور مقرر کردہ رہنما ضروری ہیں، اور رہنمائی اکثر قدرتی طور پر پیدا ہوتی ہے۔ بُکّر کا کہنا ہے کہ کاروباری پیشہ ور کبھی کبھار کمیونٹی میں حصہ لینے سے ٹیکنالوجسٹ بن جاتے ہیں۔ لیکسمارک بھی تکنیکی تربیت سے آگے ایک ثقافت کی تعمیر پر زور دیتا ہے۔ پچھلے سال، اس نے AI فاؤنڈیشنز کا اجرا کیا، جس کا مقصد خوف کم کرنا اور جلد اپنائیت کی حوصلہ افزائی کرنا تھا۔ انہوں نے اندازہ لگایا تھا کہ تقریباً 1000 افراد شامل ہوں گے، مگر صرف دو ماہ میں ان کے 7000 ملازمین میں سے 5000 نے رجسٹریشن کرا لی، جس سے زبردست جوش کا پتا چلتا ہے۔ آنے والا CIOs اور IT رہنماؤں کے لیے یہ ہوا کہ وہ اس جوش کو صرف نئے AI ٹولز کی تنصیب کے لیے نہیں بلکہ انوکھا اور جدید حل پیدا کرنے کے لیے بھی استعمال کریں۔ تربیتی پروگراموں کو واضح نتائج پر مرکوز کر کے، IT کے سربراہ AI کی مکمل صلاحیت کو سامنے لانے اور ایک ایسے عملہ کی تیاری کا راستہ ہموار کر سکتے ہیں جو مستقبل کے چیلنجز کے لیے تیار ہو۔
سی ایف ٹی سی کی سمر مرسنگر بلک چین ایسوسی ایشن کی…
کمودٹی فارچرز ٹریڈنگ کمیشن (CFTC) کی کمشنر سمر مرسنگر کو بلاک چین ایسوسی ایشن کا نیا CEO بننے کا اعلان کیا گیا ہے۔ ان کا آخری دن 30 مئی کو ہوگا اور وہ 2 جون سے اس معروف کریپٹو ٹریڈ آرگنائزیشن میں اپنی ذمہ داری سنبھالیں گی۔ “ہم کمشنر مرسنگر کو بلاک چین ایسوسی ایشن کے نئے CEO کے طور پر خوش آمدید کہتے ہیں،” بلاک چین ایسوسی ایشن کے بورڈ کی صدر مارٹا بیلچر نے بدھ کے روز ایک بیان میں کہا۔ “یہ کریپٹو پالیسی کے لیے ایک اہم موڑ ہے، اور ہم پراعتماد ہیں کہ وہ بلاک چین ایسوسی ایشن اور اس صنعت کو نئی بلندیوں پر لے جانے کے لیے موزوں قیادت فراہم کریں گی۔” مرسنگر، جو 2022 سے CFTC میں کام کر رہی ہیں، کو کریپٹو کے لیے زیادہ دوستانہ کمشنرز میں شمار کیا جاتا ہے۔ 2024 میں، انہوں نے یوناِسواپ لیبز کے ساتھ ادارے کے اسٹریمنٹ سے متعلق ایک اختلافی رائے ظاہر کی، جسے انہوں نے “نفاذ کی طرف سے قانون سازی” قرار دیا۔ انہوں نے مزید کہا کہ یوناِسواپ کے معاہدے نے ’وسیع بیانات‘ جاری کیے ہیں جو کہ وسیع تر کریپٹو شعبے کے بارے میں تھے اور غیر مناسب طریقے سے ’قانونی نظریات‘ کا اطلاق کیا گیا تھا جو کہ عدالت کے باہر کا معاملہ ہے۔ 2023 میں، ایک صنعت کے اجلاس میں بات کرتے ہوئے، مرسنگر نے زور دیا کہ امریکہ میں کریپٹو صرف اُس صورت میں ترقی کر سکتا ہے جب کانگریس واضح پالیسی وضع کرے۔ “جب تک ہم کچھ واضحیت فراہم نہیں کریں گے، یہ سرگرمیاں
جے پی مورگن نے لٹی کے درمیاں بلاکچین اور روایتی م…
جے پی مورگن نے کامیابی سے ایک انوکھا پائلٹ ٹرانزیکشن مکمل کی ہے جو روایتی مالیات اور بلاک چین ٹیکنالوجی کے درمیان iştirاک فراہم کرتی ہے، جس میں Ondo Finance اور Chainlink کے ساتھ تعاون کیا گیا ہے۔ 14 مئی کو، بینکنگ کے بڑے ادارے کی بلاک چین ڈویژن، Kinexys نے Ondo Finance کی ٹوکنائزڈ قلیل مدتی امریکی خزانہ مصنوعات، OUSG، کا استعمال کرتے ہوئے ایک کراس چین ایٹمی تصفیہ انجام دیا۔ اس ٹرانزیکشن نے پہلی بار Kinexys کو اپنی منظور شدہ بلاک چین نیٹ ورک کو ایک عوامی Layer-1 بلاک چین سے ملانے کی اجازت دی، جس میں Chainlink کے انٹرا آپریبلٹی انفراسٹرکچر کا استعمال کیا گیا۔ Kinexys کے سیٹلمنٹ سلوشنز کے سربراہ، نلی زالٹسمین، نے کہا کہ یہ اقدام JPMorgan کی ادارہ جاتی کلائنٹس کی مدد کے لئے بڑھتی ہوئی عزم کا مظاہرہ ہے، کیونکہ وہ نئی ڈیجیٹل ساختوں کی راہوں میں ہیں۔ انہوں نے مزید کہا: "اپنی ادارہ جاتی ادائیگیوں کے حل کو خارجی عوامی اور نجی بلاک چین بنیادی ڈھانچوں کے ساتھ محفوظ اور سوچ سمجھ کر مربوط کرکے، ہم اپنے کلائنٹس اور وسیع مالیاتی نظام کو فوائد اور قابل توسیع حل فراہم کرسکتے ہیں تاکہ ٹرانزیکشن تصفیہ آسان اور زیادہ موثر ہو جائے۔" JPMorgan کے تستی ٹرانزیکشن کی تفصیلات یہ انوکھا ٹیسٹ ٹرانزیکشن Ondo چین کے ٹیسٹ نیٹ پر ہوئی، جسے Ondo نے خاص طور پر حقیقی دنیا کے اثاثوں کی ٹوکنائزیشن کے لیے ڈیزائن کیا ہے۔ یہ ٹرانزیکشن ڈیلیوری مقابلے میں ادائیگی (DvP) ماڈل کا استعمال کرتی ہے، جو کہ اثاثوں اور ادائیگیوں کی ایک ہی وقت میں منتقلی کو ممکن بناتی ہے تاکہ تصفیہ کے خطرے کو کم کیا جا سکے۔ روایتی DvP ٹرانزیکشنز اکثر نظام کے تقسیم اور دستی عمل کے باعث تاخیر کا سامنا کرتے ہیں، جو کہ روایتی نظاموں کا حصہ ہیں۔ صنعت کے اندازے کے مطابق، ان خامیوں کی وجہ سے پچھلے دس سالوں میں مارکیٹ میں شریک افراد نے 900 ارب ڈالر سے زیادہ کا نقصان اٹھایا ہے۔ یہ چیلنجز سرحد پار کے معاملات میں اور زیادہ بڑھ جاتے ہیں، جہاں مختلف قواعد و ضوابط، کرنسیاں اور دائرہ اختیار مزید پیچیدگیاں پیدا کرتے ہیں۔ بلاک چین کے بنیادی ڈھانچے کا استعمال کرکے، Kinexys اور اس کے شراکت داروں نے ایک حقیقی وقت کا تصفیہ عمل دکھایا، جو دستی مداخلت کو کم کرتا ہے، مخالف فریق کے خطرے کو گھٹاتا ہے، اور لیکویڈیٹی کو بہتر بناتا ہے۔ Chainlink نے پیغام رسانی کا فریم ورک فراہم کیا، جس سے دونوں بلاک چین نیٹ ورکس کے درمیان سرگرمیاں ہم آہنگ ہو سکیں۔ Kinexys نے بلاک چین پر مبنی جمع اکاؤنٹس کا استعمال کیا تاکہ تجارت کے ادائیگی کے حصے کو حتمی شکل دی جا سکے، جبکہ Chainlink نے منظوری شدہ اور عوامی چینز کے درمیان ڈیٹا کے استحکام کو یقینی بنایا۔ اس طریقہ کار سے آپریشنل رکاوٹیں کم ہوئیں اور چند سیکنڈز میں حتمی نتیجہ حاصل کیا گیا۔ Chainlink کے شریک بانی، سیرگئی نازراؤ، نے اس پائلٹ کو روایتی اور غیر مرکزی مالیات کے درمیان رابطہ قائم کرنے میں ایک اہم سنگ میل قرار دیا۔ انہوں نے زور دیا کہ عالمی اداروں نے اب باضابطہ طور پر محفوظ عوامی بلاک چین رسائی اور مضبوط کراس چین ٹولز کی اہمیت کو تسلیم کیا ہے تاکہ نئی منڈیاں کھول سکیں۔
سوفٹویئر انجینئر اپنی سالانہ 150,000 روپے کی نوکر…
انتھروپک کے سی ای او داریو اموڈی کا اندازہ ہے کہ اگلے سال تک آٹومیٹکلی تمام کوڈنگ کے کاموں کو AI سنبھال لے گا، لیکن یہ کچھ سافٹ ویئر انجینئرز کے لیے وجودی بحران کا سبب بن رہا ہے۔ شاون کے، جن کے پاس بیس سال کا تجربہ ہے اور وہ کمپیوٹر سائنس کی ڈگری رکھتے ہیں، پچھلے اپریل میں ملازمت کھو گئے اور اب مالی بحران کا سامنا کر رہے ہیں— ایک ای وی میں رہ رہے ہیں، ڈور ڈیش کرنے اور ای بے پر اپنے سامان بیچ رہے ہیں کیونکہ ان کی پچھلی 1،50،000 ڈالر تنخواہ غائب ہو چکی ہے۔ حالانکہ ٹیکنالوجی کی نوکریوں میں چھانٹی نئی بات نہیں— انہوں نے 2008 کے اقتصادی بحران اور وبا کے دوران بھی نوکریاں گنوائی ہیں— مگر اس بار حالت مختلف لگتی ہے۔ 800 درخواستیں بھیجنے کے بعد، انھیں 10 سے کم انٹرویوز ملے ہیں، جن میں سے کچھ AI ایجنٹوں کے ذریعے کیے گئے اور انسانوں کے بجائے فیلٹر کیے گئے، جس سے وہ ’نامراد‘ اور انسانی غور و فکر سے پہلے ہی ’گویا پوشیدہ‘ محسوس کرنے لگے ہیں۔ انہیں خوف ہے کہ یہ صرف ایک ’سماجی اور معاشی تباہی کی لہر‘ کا آغاز ہے، اور اسے ’عظیم بے جگہ کرنے والا‘ کہا ہے جس کا سامنا ہم کر رہے ہیں۔ ک کا آخری کام ایک ایسے کمپنی میں تھا جو میٹاورس پر مرکوز تھی، جسے ایک وقت میں مستقبل کی بڑی چیز سمجھا جاتا تھا، مگر اب چیٹ جی پی ٹی جیسی AI ترقیات سے مات کھا چکی ہے۔ اب، وسطی نیو یارک میں ان کے پاس کوئی ٹیکنولوجی جاب کے امکانات نہیں ہیں، ان آمدنی کم آمدنی والی گیگ ورکس اور فروخت سے حاصل ہوتی ہے، جوصرف چند سو ڈالر ماہانہ لاتی ہے۔ انہوں نے کسی ٹیک سرٹیفیکیٹ یا ٹرکنگ لائسنس کے لئے واپس تعلیم حاصل کرنے پر غور کیا، مگر اخراجات زیادہ تھے۔ حالانکہ سافٹ ویئر انجینئرنگ امریکی بیورو آف لیبر اسٹاٹिस्टکس کے مطابق ایک تیزی سے ترقی کرنے والا شعبہ ہے، مگر کہانیاں جیسے K کی ایک بڑھتی ہوئی ہم آہنگی کو ظاہر کرتی ہیں۔ اموڈی کا اندازہ ہے کہ ستمبر تک AI 90% کوڈ لکھ رہا ہوگا اور ممکن ہے کہ 12 مہینوں کے اندر سارا کوڈ خودکار طور پر تیار ہو جائے، جس کی وجہ سے 2024 میں 1,50,000 سے زائد ٹیک کمپنیوں کی نوکریاں گئی ہیں اور 2025 کے آغاز میں مزید 50,000 کا بھی امکان ہے۔ K خبردار کرتے ہیں کہ یہ رجحان تقریباً ہر کسی کو متاثر کرتا ہے اور معاشرے میں ان اثرات سے نمٹنے کے لئے کوئی حل نظر نہیں آتا۔ وہ کمپنیوں پر تنقید کرتے ہیں کہ انھوں نے AI کو صرف اخراجات کم کرنے کے لئے استعمال کیا ہے، جبکہ اس کے بجائے انہیں ٹیلنٹ کو کم کرنے کے بجائے AI کا استعمال کرکے پیداوار کو بے انتہا بڑھانا چاہئے تھا۔ اپنی نوکری کھونے کے باوجود، K امید کا دامن نہیں چھوڑتے اور خود کو ’AI میکسیملسٹ‘ کہتے ہیں، یہ قبول کرتے ہیں کہ اگر AI ان سے بہتر کارکردگی دکھاتا ہے تو یہ ذاتی بات نہیں ہے۔ ان کا اصل غم اس پہ ہے کہ کاروبار پرانی سوچ سے چمٹے ہوئے ہیں اور ڈیولپر ٹیموں کو کم کر رہے ہیں، بجائے اس کے کہ AI کو استعمال کرکے پیداوار کو زیادہ سے زیادہ بڑھایا جا سکے۔
Auto-Filling SEO Website as a Gift
