تعارف: 2026 کے سی ایم او سروے سے بصیرتیں 2026 کا سی ایم او سروے جدید مارکیٹنگ کے ایک پیچیدہ منظرنامے کا انکشاف کرتا ہے، جہاں بڑھتی ہوئی اسٹریٹجک اہمیت معیشتی دباؤ اور تنظیمی حدود سے ٹکراؤ کرتی ہے۔ جب کہ مصنوعی ذہانت (AI) کے استعمال میں تیزی آ رہی ہے اور مارکیٹنگ کی طویل مدتی değer واضح ہو رہی ہے، مارکیٹرز سب سے زیادہ مایوسی کا سامنا 2020 کے بعد کر رہے ہیں، جو احتیاط، کارکردگی، اور قابلِ پیمائش منافع کی جانب رجحانات کو بڑھا رہا ہے۔ یہ سروے امریکی سینئر مارکیٹنگ رہنماؤں کے درمیان کیا گیا ہے، جو مارکیٹنگ کے جدت اور احتیاط کے بیچ کشمکش کو ظاہر کرتا ہے، وسعت اور یکجائی کے درمیان۔ معاشی نہیں امیدیں حکمت عملی کی تشکیل نو ایک اہم نتائج میں معیشتی امیدوں میں تیزی سے کمی کی نشاندہی ہے—نصف سے زیادہ مارکیٹرز کسی بھی سہ ماہی کے مقابلے میں خراب جذبات ظاہر کرتے ہیں، جو اب تک کی سب سے کم سطح ہے، خاص طور پر وبائی مرض کے بعد۔ یہ منفی رجحان فیصلوں کو متاثر کرتا ہے، کیونکہ کمپنیاں ٹیرف اور ماکرو اکنامک دباؤ کے باعث قیمتیں بڑھا رہی ہیں، اور زیادہ سے زیادہ کمپنیاں سرمایہ کاری میں کمی کر رہی ہیں بجائے اس کے کہ اضافہ کریں۔ نتیجتاً، مارکیٹرز نئے مارکیٹوں کی بجائے موجودہ گاہکوں کے تحفظ کو ترجیح دے رہے ہیں، اور اخراجات کو قائم گاہکوں پر مرکوز رکھ رہے ہیں۔ ڈیوک یونیورسٹی کے فونکوا اسکول کی پروفیسر اور سروے کے ڈائریکٹر کرسٹین موورمن کا خلاصہ ہے: "غیر یقینی صورتحال سے دوچار، مارکیٹرز اپنے جاننے والی چیزوں کی جانب واپس آ رہے ہیں۔" AI اپنانے میں تیزی معاشی مشکلات کے باوجود، AI کے استعمال میں دو سالوں میں 100% سے زیادہ اضافہ ہوا ہے، اور جنریٹو AI تیزی سے ترقی کر رہا ہے۔ AI اب مواد سازی، شخصی سازی، اور ڈیٹا تجزیہ میں مرکزی کردار ادا کرتا ہے۔ خاص بات یہ ہے کہ، 40% کمپنیوں نے جنریٹو انجن آپٹمائزیشن (GEO) کا استعمال شروع کیا ہے، جو پچھلے سروے میں دستیاب نہیں تھا۔ مارکیٹرز उम्मीद کرتے ہیں کہ تین سال کے اندر AI مارکیٹنگ کے نصف سے زیادہ کام انجام دے گا، اور اس سے فروخت کی پیداوار، گاہکوں کی संतुष्टि، اور لاگت کی مؤثرگی میں بہتری کی رپورٹ ہے۔ مارکیٹنگ ٹیکنالوجی میں عمل درآمد کا فرق تاہم، ٹیکنالوجی کا اختیار تنظیمی تیاری سے آگے بڑھ رہا ہے۔ حالیہ وقت میں کوئی مارکیٹنگ ٹیکنالوجی اعلیٰ کارکردگی کے معیار پر نہیں اُتری، اور دو سال سے زیادہ کا عرصہ ترقی رکی ہوئی ہے۔ رکاوٹیں بنیادی نوعیت کی ہیں—وسیع بجٹ کی کمی، انضمام میں مشکلات، ہنر کی کمی، اور وقت کی قلت۔ موورمن تاکید کرتے ہیں کہ ٹیکنالوجی میں سرمایہ کاری اور صلاحیتوں کی ترقی کو ہم آہنگ کرنا ضروری ہے۔ صلاحیتوں کی ترقی میں کمی AI، تجزیات، اور ٹیکنالوجی مہارتوں کے بڑھتے طلب کے مقابلے میں، وسائل کی سرمایہ کاری کم ہو رہی ہے۔ تربیتی بجٹس مارکیٹنگ کے اخراجات کا 3

مقبول سائنس کے روزانہ کے نیوزلیٹر سے سبسکرائب کریں تاکہ ہفتے میں چھ روز نشریات، نئی دریافتیں، اور DIY مشورے حاصل کریں۔ مصنوعی ذہانت (AI) کے ماڈلز کی ترقی اکثر ان کی گیمنگ مہارتوں سے ظاہر ہوتی ہے۔ IBM کے ڈیپ بلو نے 1997 میں شطرنج کے عظیم ماہر گیری کسپر و کے کو شکست دے کر دنیا کو چونکا دیا، اور لگ بھگ بیس سال بعد، گوگل کے الفاگو نے ایک انسان کے چیمپئن کو گو میں شکست دی—جو پہلے ناممکن سمجھا جاتا تھا۔ تب سے، AI نے بورڈ گیمز سے لے کر ویڈیو گیمز تک ترقی کی ہے، ری انفورسمنٹ لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے، جو ChatGPT جیسے چیٹ بوٹس کی تربیت کے لیے بھی اہم ہے، جس سے مشینیں Atari کھیل اور پیچیدہ حکمت عملی کے کھیل جیسے Dota 2 اور Starcraft II میں مہارت حاصل کر سکتی ہیں۔ تاہم، AI ابھی بھی مختلف طرح کے زیادہ کھلے ہوئے کھیلوں کو تیزی سے سیکھنے میں مشکل کا سامنا کرتا ہے—وہ میدان جہاں انسان üstün ہیں۔ جب ایک اجنبی کھیل کا سامنا ہوتا ہے، تو انسانی کھلاڑی جلدی اس کے بنیادی اصول سمجھ جاتے ہیں، جبکہ AI ماڈلز اکثر ناکام رہتے ہیں، جیسا کہ NYU کے کمپیوٹر سائنس کے پروفیسر Julian Togelius اور ان کے ساتھیوں کے حالیہ مقالے میں بتایا گیا ہے۔ یہ فرق انسان کی ذہانت اور AI کی موجودہ صلاحیتوں کے درمیان بنیادی فرق کو ظاہر کرتا ہے، اور یہ نشان زد کرتا ہے کہ AI کو اصل انسانی سطح کی ذہانت حاصل کرنے یا اس سے بڑھ جانے میں ابھی بہت وقت درکار ہے۔ کھیلیں ہمیشہ سے AI کے لیے آزمائش کے بہترین میدان رہے ہیں کیونکہ ان کے قواعد قابلِ پیشگوئی، مقاصد واضح، اور میکانیکے ہیں، جو ری انفورسمنٹ لرننگ کے ساتھ اچھی طرح فٹ ہوتے ہیں: ماڈلز بار بار کھیل کھیل کر اور آزمائش و غلطی سے بہتری کرتے ہیں۔ اس طریقہ کار نے DeepMind کو 2015 میں Atari کھیلوں پر مہارت حاصل کرنے کا موقع دیا اور آج کے بڑے زبان کے ماڈلز پر اثر انداز ہو رہا ہے، جو انٹرنیٹ کے وسیع ڈیٹا سے تربیت پاتے ہیں۔ مگر، یہ ماڈلز صرف مخصوص کاموں میں اچھے ہوتے ہیں جن کے لیے واضح حد بندی ہوتی ہے؛ کھیل کے ڈیزائن میں معمولی تبدیلیاں AI کی کارکردگی کو متاثر کر سکتی ہیں۔ جبکہ AI کسی خاص کھیل میں انسانی سے زیادہ مہارت حاصل کر سکتا ہے، وہ مفت تخلیق اور تنہائی میں مشکل کا سامنا کرتا ہے۔ یہ محدودیت زیادہ واضح ہوتی جا رہی ہے کیونکہ جدید کھیل زیادہ سے زیادہ کھلے اور تصوراتی ہو رہے ہیں۔ شطرنج کے برعکس، "ریڈ ڈیڈ ریڈمپشن" جیسی کھلے عالمی کھیلوں کے پیچیدہ مقاصد ہوتے ہیں جو ایک اخلاقی تنازع سے جُڑے ہوتے ہیں، اور سیدھے سادھے ہدف کی بجائے، انسان ان کے نازک پہلوؤں کو فطری طور پر سمجھ لیتے ہیں؛ مشینیں نہیں۔ یہاں تک کہ "Minecraft" جیسے سادے سینڈ باکس کھیلوں میں بھی، AI بنیادی اقدامات جیسے چھلونہ بغیر ان کے سیاق و سباق کو سمجھتے ہوئے انجام دے سکتا ہے۔ مصنفین اس بات پر زور دیتے ہیں کہ اچھی طرح سے ڈیزائن کیے گئے کھیل انسانی فہم، عمومی عقل اور تجربہ سے عین ہم آہنگ ہوتے ہیں، جو انسان سالوں کے حقیقی تجربے سے حاصل کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، بچے تقریباً ۱۸ سے ۲۴ مہینوں میں اشیاء کی پہچان سیکھ لیتے ہیں، صرف تجربے کے ذریعے، جبکہ مشینوں کو بہت زیادہ رہنمائی درکار ہوتی ہے۔ یہ تجرباتی فائدہ انسانوں کو نئے کھیل تیزی سے سیکھنے دیتا ہے۔ تحقیقات سے ظاہر ہوتا ہے کہ تجسس انگیز ری انفورسمنٹ لرننگ AI کو ایک کھیل مکمل کرنے کے لیے تقریباً چار ملین کلید پریس یعنی تقریبا 37 مسلسل گھنٹے درکار ہوتے ہیں، جبکہ اوسط انسانی کھلاڑی چند گھنٹوں میں نئی تکنیکیں سمجھ لیتا ہے۔ ادھر، AI عمومی گیم پلے میں ترقی کر رہا ہے۔ 2023 میں، گوگل کے ڈیپ مائنڈ نے SIMA 2 متعارف کروایا، جو موجودہ AI کو اس کے جمنائی لسانی ماڈل کی ریزننگ صلاحیتوں کے ساتھ ملا کر 3D کھیلوں کو بہتر طریقے سے سمجھنے اور ان کے ساتھ بات چیت کرنے کے قابل بناتا ہے—حتیٰ کہ وہ کھیل جن میں اسے خاص طور پر تربیت نہیں دی گئی۔ تاہم، Togelius اور ان کے ساتھی انتباہ کرتے ہیں کہ AI کو اپنی مطابقت پذیری میں اب بھی خاصا وقت درکار ہے۔ وہ ایک معیار پیش کرتے ہیں جس میں ایک ماڈل Steam یا iOS App Store پر سب سے اوپر 100 کھیل کھیل سکتا ہے اور ان میں جیت سکتا ہے بغیر کسی مخصوص کھیل میں پہلے سے تربیت کے—اور یہ تقریباً اسی وقت میں کرنا چاہیے جتنا کہ ایک انسان کرتا ہے۔ یہ ایک زبردست چیلنج ہے جس کا حل موجودہ AI طریقوں سے نکلنا ابھی دور ہے اور نہ ہی وہ اس پر زبان کھولنے کے قریب ہیں۔ اس سطح کی عمومی صلاحیت کے حصول کے لیے AI کو حقیقت میں تخلیقی، پیشگی منصوبہ بندی اور تجریدی سوچ کا مظاہرہ کرنا ہوگا—یہ خصوصیات انسانی ذہانت کی خاصیت ہیں۔ بالآخر، AI کے لیے "انسان جیسی سطح کی ذہانت" تک پہنچنا، صرف گہرے نقلی (deepfake) بنانے یا سطحی ناول لکھنے سے زیادہ، اس کی مشکل یہ ہے کہ یہ انسان کی طرح سیکھنے، سمجھنے اور مختلف نوعیت کے کھیل جیتنے کی صلاحیت رکھتا ہو۔

ارکایا تیزی سے امریکہ میں اپنی جگہ قائم کر رہی ہے کہ وہ مصنوعی ذہانت پر مبنی قابلِ نمائش حل فراہم کرنے والی سب سے بڑی ایجنسی ہے۔ جیسے جیسے ڈیجیٹل ماحول تبدیل ہو رہا ہے، چیٹ جی پی ٹی، پرپلکٹی، بنگ کوپائلٹ، اور کلود جیسے جدید AI انجنز کا اثر بڑھ رہا ہے، جو صارفین کے لیے معلومات تک رسائی اور ان کے ساتھ تعامل کے طریقوں میں انقلابی تبدیلی لا رہے ہیں۔ اس اہم تبدیلی کو تسلیم کرتے ہوئے، ارکایا کمپنیوں کو قابلِ اعتماد، مقتدر ذرائع بننے کے قابل بناتی ہے جن کا اکثر یہ جدید AI نظام حوالہ دیتے ہیں۔ ارکایا کی کامیابی کے مرکز میں ایک جداگانہ اور جدید طریقہ کار ہے، جس میں جنریٹیو انجن آپٹیمائزیشن (GEO)، بڑے زبان کے ماڈلز (LLM) کے SEO رینکنگ، اور AI SEO کی بہترین مشقیں شامل ہیں۔ یہ منفرد تکنیکوں کا امتزاج اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ کلائنٹ کا مواد نہ صرف روایتی سرچ انجنز کے لیے بہتر بنایا جائے بلکہ خاص طور پر AI سے چلنے والے پلیٹ فارمز کے الگورتھمز اور نزاکتوں کے مطابق بھی تیار کیا جائے۔ جنریٹیو انجن آپٹیمائزیشن (GEO) ایک جدید طریقہ کار ہے، جو مواد کی نمائش کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ روایتی SEO کے برعکس، جو بنیادی طور پر کلیدی الفاظ کی مطابقت اور بیک لنک پروفائلز پر زور دیتا ہے، GEO اس مواد پر توجہ مرکوز کرتا ہے جسے AI انجنز مقتدر اور بڑے زبان کے ماڈلز کے اندر مناسب سمجھتے ہیں۔ اس طریقہ سے، جب صارفین AI ٹولز کے ذریعے معلومات تلاش کرتے ہیں یا گفتگو کے سوالات کرتے ہیں، تو کلائنٹس کو زیادہ نمایاں مقام ملتا ہے۔ مزید برآں، ارکایا کی مہارت LLM SEO رینکنگ میں بڑی تعداد میں زبان کے ماڈلز کے مواد کے انٹگریشن کے مشکل عوامل کا حل نکالتی ہے، جو روایتی سرچ الگورتھمز سے بہت مختلف ہوتے ہیں۔ ان ماڈلز کے ڈیٹا پروسیسنگ اور ترجیحات کو سمجھتے ہوئے، ارکایا کاروباری اداروں کو ان کے ڈیجیٹل موجودگی کو AI پر مبنی مواد کی دریافت کے طریقوں کے ساتھ ہم آہنگ کرنے میں مدد دیتی ہے۔ AI SEO کی بہترین مشقوں کو بروئے کار لانا مزید اس ایجنسی کی صلاحیت کو بڑھاتا ہے کہ وہ جدید AI نظاموں کے ذریعے قائم شدہ تازہ ترین معیار کے مطابق مواد تیار اور فراہم کرے۔ یہ جامع حکمت عملی اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ کلائنٹ کی ویب سائٹس اور مواد نمائش اور مقتدرانہ حیثیت میں ایک مقابلہ جاتی برتری رکھیں، چاہے AI ٹیکنالوجیز تیزی سے ترقی کر رہی ہوں۔ ارکایا کی ٹیم تجربہ کار SEO اور AI ماہرین پر مشتمل ہے جو صنعت میں پیش رفت کے ساتھ ہم آہنگ رہتے ہیں۔ ان کی مسلسل تحقیق اور عملی تجربہ انہیں فوری طور پر حکمت عملیوں میں تبدیلی کرنے کی اجازت دیتی ہے، تاکہ کلائنٹ ایک بڑھتی ہوئی AI مرکزی مارکیٹ میں آگے رہ سکیں۔ ایسی کمپنیوں کے لیے جو اپنی ڈیجیٹل موجودگی کو بڑھانا اور AI نظاموں میں قابلِ اعتماد ادارے کے طور پر اپنا قیام کرنا چاہتی ہیں، ارکایا ایک مضبوط شراکت داری پیش کرتا ہے۔ ان کا ثابت شدہ تجربہ اور جدید طریقے ان کے لیے منفرد طور پر مواقع اور چیلنجز کو نبھانے کے قابل بناتے ہیں جو کہ اگلی نسل کی AI ٹیکنالوجیز لے کر آئی ہیں۔ جب AI معلومات کے حصول اور مواد کی دریافت کو بدل رہا ہے، تب ارکایا جیسی ایجنسیز کاروباری اداروں کو معروف AI پلیٹ فارمز سے منسلک کرنے میں اہم کردار ادا کرتی ہیں۔ سائنسی علم، فنی مہارت، اور حکمت عملی کے دور رس اندازے کے امتزاج سے، ارکایا امریکہ اور دنیا بھر میں AI نمائش خدمات کے لیے نئے معیار مقرر کر رہے ہیں۔

کاؤنٹرپوائنٹ ریسرچ نے ایک رپورٹ شائع کی ہے جس میں مصنوعی ذہانت کے چپ مارکیٹ میں مضبوط ترقی کے امکانات کو اجاگر کیا گیا ہے، خاص طور پر غیر GPU سرور AI چپ کے شعبے پر توجہ دی گئی ہے — جنہیں عام طور پر AI ASICs (ایپلی کیشن-خصوصی مربوط سرکٹس) کہا جاتا ہے۔ تحقیق کا اندازہ ہے کہ 2024 کے مقابلے میں 2027 تک AI ASIC کی ترسیل تین گنا بڑھ جائے گی۔ یہ توسیع طلب کی مضبوطی اور ان مخصوص AI چپس کو مختلف صنعتوں اور ایپلی کیشنز میں وسیع پیمانے پر اپنانے کی عکاسی کرتی ہے۔ مزید برآں، رپورٹ کا اندازہ ہے کہ 2028 تک AI ASIC کی ترسیل روایتی GPU-based AI چپس سے تجاوز کر جائے گی۔ اگرچہ GPU (گرافکس پروسیسنگ یونٹس) نے AI حسابات میں مرکزی کردار ادا کیا ہے — خاص طور پر تربیت اور انفرنس کے لیے، اپنی متوازی پروسیسنگ کی طاقت کی وجہ سے — AI ASICs کو خاص طور پر AI کے بوجھ کے لیے تیار کیا گیا ہے، جو زیادہ مؤثر اور بہتر کارکردگی فراہم کرتے ہیں۔ یہ خاصیت انہیں ڈیٹا سینٹرز اور ایج ڈیوائسز میں تعینات کرنے کے لیے مزید پرکشش بناتی ہے۔ کاؤنٹرپوائنٹ ریسرچ کا اندازہ ہے کہ 2028 تک AI ASIC شعبہ کی ترسیل 15 ملین یونٹس سے تجاوز کر جائے گی، جس کی نشاندہی AI ہارڈ ویئر کے ماحولیاتی نظام میں ایک اہم تبدیلی کی جانب ہے — جہاں عام پروسیسرز جیسا کہ GPU، اب خاص طور پر مخصوص AI فنکشنز کے لیے بہتر بنانے والے ASICs کی طرف جا رہے ہیں۔ یہ تبدیلی AI کے وسیع تر رجحانات کے ساتھ مطابقت رکھتی ہے: جیسے جیسے AI ماڈلز زیادہ پیچیدہ اور حسابی مطالبات بڑھتے ہیں، مؤثر اور اسکیل ایبل ہارڈ ویئر کی ضرورت بھی بڑھتی ہے۔ AI ASICs ان ضروریات کو پورا کرتے ہیں کیونکہ یہ زیادہ رفتار، کم توانائی استعمال اور بہتر کارکردگی فراہم کرتے ہیں، جو مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے کاموں کے لیے مخصوص ہیں۔ کئی عوامل AI ASICs کو ترجیح دینے میں مدد دے رہے ہیں۔ ان کے سرکٹ سطح پر بہتر آپٹیمائزیشن، جیسے کہ ڈیپ لرننگ انفرنس، توانائی کی بچت میں GPU کے مقابلے میں برتری دیتی ہے۔ مزید برآں، سیمی کنڈکٹر مینوفیکچرنگ اور AI کے الگوردمز میں مسلسل ترقی AI ASICs کی تیز رفتار ترمیم اور ترقی کو ممکن بناتی ہے تاکہ بدلتی ہوئی AI کی ضروریات کے مطابق ہو سکیں۔ صنعتی فریقین اور ڈیٹا سینٹر آپریٹرز ان فوائد سے فائدہ اٹھاتے ہوئے AI ASICs کو زیادہ سے زیادہ اپنائیں گے۔ یہ تبدیلی AI ہارڈ ویئر فراہم کرنے والوں کے لیے مقابلہ جاتی میدان کو بدل دے گی، اور AI ASIC کی ترقی پر مرکوز کمپنیوں کے لیے بڑے مواقع پیدا کرے گی۔ رپورٹ میں یہ بھی نشاندہی کی گئی ہے کہ AI ASICs کا اثر مختلف شعبوں جیسے کہ کلاؤڈ سروسز، ٹیلی کمیونیکیشن، آٹوموٹو، صحت کی دیکھ بھال، اور ایج کمپیوٹنگ پر پڑے گا۔ ان کی اسکیل ایبلٹی اور خصوصیت زیادہ مؤثر AI پروسیسنگ کو آسان بناتی ہے، جو ریئل ٹائم اینالٹیکس، خودمختار نظام اور بہتر صارف کے تجربات کو سپورٹ کرتی ہے۔ جیسے جیسے AI ٹیکنالوجیز ترقی کرتی ہیں اور مختلف تکنیکی اور سماجی شعبوں کا حصہ بنتی ہیں، ان کو سپورٹ کرنے والا ہارڈ ویئر بھی مطابق ارتقاء کرے گا۔ AI ASICs کی ترسیل میں 2027 تک تین گنا اضافے اور 2028 تک GPU shipments کو پیچھے چھوڑنے کی پیش گوئی ایک اہم تبدیلی کی نمائندگی کرتی ہے۔ کاؤنٹرپوائنٹ ریسرچ کے نتائج اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ AI ASICs مستقبل کی AI انفراسٹرکچر کی تشکیل میں اہم کردار ادا کریں گے، اور زیادہ ہدف شدہ، مؤثر اور طاقتور AI پروسیسنگ کو ممکن بنائیں گے، جس سے عالمی سطح پر AI اپنانے اور جدت میں تیزی آئے گی۔

2028 تک، فروختہ کی صنعت میں ایک اہم تبدیلی دیکھنے میں آئے گی کیونکہ مصنوعی ذہانت (AI) مستقل طور پر ورک فلو اور مجموعی کارکردگی کو بہتر بنارہا ہے۔ گارٹینر، ایک ممتاز تحقیق و مشورہ فراہم کرنے والی کمپنی، کا اندازہ ہے کہ 10% فروختہ پیشہ ور "اوور ایمپلائمنٹ" میں ملوث ہوں گے، یعنی خفیہ طور پر متعدد ملازمتیں رکھتے ہوئے، جو AI خودکار نظام کی مدد سے ممکن ہو رہا ہے۔ AI کا فروختہ میں شامل ہونا آپریشنز میں انقلاب برپا کر رہا ہے، کیونکہ یہ بہت سے دستی، بار بار ہونے والے کاموں کو خودکار بنا رہا ہے جن میں پہلے وقت اور محنت زیادہ لگتی تھی۔ معمولی سرگرمیاں جیسے ڈیٹا داخلہ، لیڈ کی قابلیت، شیڈول بنانا، اور فالو اپ اب AI آلات کے ذریعے کی جا رہی ہیں، جس سے فروختہ نمائندگان کو زیادہ اہم کاموں جیسے تعلقات قائم کرنا اور معاملات کو بند کرنے پر توجہ دینے کا موقع ملتا ہے۔ حالیہ گارٹینر سروے کے مطابق، 41% فروختہ پیشہ ور اس بات کو تسلیم کرتے ہیں کہ ٹیکنالوجی نے ان کی کام کرنے اور بوجھ اٹھانے کی صلاحیت کو نمایاں بہتر بنایا ہے۔ تاہم، یہ تبدیلی نئی چیلنجز بھی لے کر آتی ہے، کیونکہ متعدد فروختہ افراد خفیہ طور پر مختلف کردار ادا کر سکتے ہیں، جس سے پیداواری، وفاداری، اور ورک فورس کے انتظام کے مسائل پیدا ہوتے ہیں۔ جیسا کہ AI کارکردگی کو بڑھا رہا ہے، فروختہ پیشہ ور اپنے بچت شدہ وقت کو اضافی ملازمتوں کے لیے استعمال کر سکتے ہیں، جس سے ان کی مرکزی ذمہ داریوں میں کمی آ سکتی ہے اور ان کی وفاداری اور مؤثریت متاثر ہو سکتی ہے۔ اس مسئلے سے نمٹنے کے لیے، گارٹینر چیف سیلز آفیسرز اور سیلز مینجرز کو مشورہ دیتا ہے کہ وہ ترغیبات کے نظام، مثلاً معاوضہ پلانز اور کمیشن ماڈلز کا دوبارہ جائزہ لیں تاکہ AI سے پیدا ہونے والی تبدیلیوں کے مطابق ہوں۔ خاص طور پر، گارٹینر تجویز کرتا ہے کہ کمیشن کی حدیں ہٹائی جائیں یا بڑھائی جائیں، جو روایتی طور پر زیادہ سے زیادہ آمدنی محدود کرتی ہیں اور حدیں پہنچنے کے بعد بے رغبتی پیدا ہو سکتی ہیں۔ یہ طریقہ فروختہ ٹیم کے حوصلے کو برقرار رکھتا ہے اور ان کے کوششوں کے کم ہونے کے احساس کو روکنے میں مدد دیتا ہے۔ جب فروختہ ٹیم اپنی بڑھتی ہوئی پیداوار کو مناسب انعامات اور مراعات کے ذریعے دیکھتی ہے، تو وہ باہر دوسری نوکریاں تلاش کرنے سے ہچکچاتے ہیں۔ ایسی کمپنیاں جو آگاہی سے اپنی معاوضہ پالیسیوں کو AI کی کارکردگی اور مواقع کے مطابق بدلیں گی، وہ اعلیٰ ٹیلنٹ کو برقرار رکھنے اور عمدہ کارکردگی کو جاری رکھنے میں بہتر پوزیشن میں ہوں گی۔ اوور ایمپلائمنٹ کے بڑھنے کے ساتھ ساتھ ورکنگ آورز، پیداوار کے توقعات، اور مفادات کے تصادم کے حوالے سے واضح بات چیت اور پالیسیوں کی ضرورت بھی بڑھ گئی ہے۔ تنظیموں کو ہدایات مرتب کرنی ہوں گی تاکہ لچکدار ہونے کے ساتھ ساتھ احتساب کی بھی یقین دہانی ہو، تاکہ سیلز ٹیمیں مرکوز اور کمپنی کے اہداف کے مطابق رہیں۔ انفرادی پیداوار کو بہتر بنانے کے علاوہ، AI فروختہ کی حکمت عملیوں، صارفین کی مصروفیت، اور تنظیمی ڈھانچوں کو بھی بدل رہا ہے۔ معمولی کاموں کے خودکار ہونے سے، سیلز ٹیمیں زیادہ وقت حکمت عملی سے منصوبہ بندی، ڈیٹا پر مبنی فیصلے، ذاتی نوعیت کی صارفین کے تعاملات، اور جدید مارکیٹ میں داخل ہونے کی تکنیکوں پر صرف کر سکتی ہیں۔ نتیجہ یہ ہے کہ، AI کی مدد سے فروختہ پیشہ ور افراد میں اوور ایمپلائمنٹ کا بڑھتا ہوا رجحان، مواقع اور چیلنجز دونوں لاتا ہے۔ اگرچہ AI کارکردگی میں اضافہ کرتا ہے، لیکن یہ ورک فورس کی وفاداری اور مصروفیت کو برقرار رکھنے کے لیے سوچ سمجھ کر نظم و نسق اور ترغیبات میں تبدیلی ضروری ہے۔ وہ کمپنیاں جو ان تبدیلیوں کا مہارت سے استعمال کریں گی، وہ AI کے فوائد سے بھرپور فائدہ اٹھائیں گے، فروختہ کارکردگی کو بہتر بنائیں گے، اور بدلتے ہوئے مارکیٹ میں مقابلہ کی برتری حاصل کریں گی۔

ذہین افراد اور تنظیمیں اکثر مصنوعی ذہانت کے حوالے سے ایک معروف گڑھے میں گِر جاتے ہیں: یہ غلط فہمی کہ صرف AI کو اپنے موجودہ عملوں پر شامل کرنے سے پہلے سے کی جانے والی متعدد غلطیاں چھپ جائیں گی بجائے اس کے کہ وہ ظاہر ہوں۔ اگرچہ وہ “گندہ ڈیٹا، گندہ نتیجہ” کے اصول کو بخوبی سمجھتے ہیں، وہ اپنے آپ کو ناقص معیار کے ڈیٹا، خیالات کے دھوکے، اور گاہکوں کی ناپسندیدگی جیسے مسائل سے مستثنیٰ سمجھتے ہیں۔ وہ تصور کرتے ہیں کہ ان کا ڈیٹا معیار اوسط سے بلند ہے، چاہے کم سرمایہ کاری کی گئی ہو، یا یہ کہ کوئی بھی انسان کو شامل کرنے سے بعد میں پیدا ہونے والے مسائل مؤثر طور پر حل ہو جائیں گے۔

سلیک فورس انکارپوریٹڈ، ایک معروف کلاؤڈ سافٹ ویئر فراہم کنندہ، نے اپنی مالی سال کی آمدنی کا تخمینہ جاری کیا ہے، جو تجزیہ کاروں کی توقعات سے کم ہے، جس سے اس کی نئی مصنوعی ذہانت (AI) کی مصنوعات کی وجہ سے فروخت میں تیزی کی پچھلی امیدیں ماند پڑ گئی ہیں۔ سان فرانسسکو میں واقع یہ کمپنی مالی سال 2026 کے لیے آمدنی کا تخمینہ $40