- Published on
مصنوعی ذہانت کس طرح لیبر مارکیٹ کو نئی شکل دے رہی ہے - A16z شراکت داروں کے ساتھ گفتگو
- مصنفین
- نام
- Ajax
سافٹ ویئر کی ارتقاء
سافٹ ویئر کی ارتقاء کو مختلف مراحل میں دیکھا جا سکتا ہے۔ ابتدائی طور پر، سافٹ ویئر کا مقصد جسمانی فائلنگ سسٹم کو ڈیجیٹل ڈیٹا بیس سے تبدیل کرنا تھا۔ اس دور میں، مثال کے طور پر، سیبر (ایئر لائن ریزرویشن سسٹم)، کوئکن (ذاتی مالیات)، اور پیپلز سافٹ (HR مینجمنٹ) جیسے سافٹ ویئر شامل تھے۔ اس مرحلے میں بنیادی طور پر معلومات کو ڈیجیٹلائز کر کے کارکردگی میں اضافہ کیا گیا، لیکن ملازمین کی تعداد میں کوئی خاص کمی نہیں ہوئی۔
اس کے بعد، سافٹ ویئر آن پریمیس سرورز سے کلاؤڈ پر منتقل ہو گیا۔ سیلز فورس (CRM)، کوئیک بکس (اکاؤنٹنگ)، نیٹ سویٹ (ERP)، اور زین ڈیسک (کسٹمر سپورٹ) اس دور کی بہترین مثالیں ہیں۔ اس مرحلے میں رسائی اور اسکیل ایبلٹی میں بہتری آئی، لیکن اس کا بنیادی مرکز اب بھی معلومات کا انتظام ہی تھا۔
آج کل، مصنوعی ذہانت (AI) سافٹ ویئر کو ایسے کام انجام دینے کے قابل بنا رہی ہے جو پہلے انسانوں کے ذریعے کیے جاتے تھے۔ یہ مرحلہ صرف معلومات کے انتظام کے بجائے لیبر کو تبدیل کرنے یا بڑھانے کے بارے میں ہے۔ AI ایجنٹ جو کسٹمر سپورٹ کو ہینڈل کر سکتے ہیں، انوائس پروسیس کر سکتے ہیں، یا تعمیل کی جانچ کر سکتے ہیں، اس کی عمدہ مثالیں ہیں۔
سافٹ ویئر سے لیبر کی طرف منتقلی
لیبر مارکیٹ سافٹ ویئر مارکیٹ سے کہیں زیادہ بڑی ہے۔ امریکہ میں نرسوں کی سالانہ تنخواہ کی مارکیٹ 600 بلین ڈالر سے زیادہ ہے، جبکہ عالمی سافٹ ویئر مارکیٹ 600 بلین ڈالر سے کم ہے۔ یہ اس بات کو واضح کرتا ہے کہ سافٹ ویئر کمپنیاں لیبر بجٹ سے فائدہ اٹھانے کی کتنی زیادہ صلاحیت رکھتی ہیں۔
مصنوعی ذہانت سافٹ ویئر کو ایسے کام انجام دینے کے قابل بنا رہی ہے جو پہلے انسانوں کے ذریعے کیے جاتے تھے۔ مثال کے طور پر، AI کسٹمر سپورٹ انکوائریز کو ہینڈل کر سکتی ہے، انوائس پروسیس کر سکتی ہے، یا تعمیل کی جانچ کر سکتی ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ سافٹ ویئر کمپنیاں اب ایسے حل فروخت کر سکتی ہیں جو نہ صرف کارکردگی کو بہتر بنائیں بلکہ لیبر کے اخراجات کو بھی کم کریں۔
'ان پٹ کافی، آؤٹ پٹ کوڈ' کا تصور اس بات پر زور دیتا ہے کہ سافٹ ویئر انجینئرز اب ایسی مصنوعات بنا سکتے ہیں جو پہلے اینڈ یوزرز کے ذریعے کیے جانے والے کاموں کو خودکار بنائیں۔ یہ پچھلی سافٹ ویئر جنریشنز سے ایک اہم تبدیلی ہے۔
قیمتوں کے ماڈل کی تبدیلی
روایتی سافٹ ویئر کی قیمتوں کے ماڈلز (فی صارف) AI سے چلنے والے سافٹ ویئر کے لیے موزوں نہیں ہو سکتے ہیں۔ کمپنیوں کو لیبر کے اخراجات کو کم کر کے جو قیمت وہ فراہم کرتی ہیں، اس کی بنیاد پر چارج کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، فی سپورٹ ایجنٹ چارج کرنے کے بجائے، ایک کمپنی AI کے ذریعے حل کیے جانے والے سپورٹ ٹکٹوں کی تعداد کی بنیاد پر چارج کر سکتی ہے۔
AI کی طرف منتقلی موجودہ سافٹ ویئر کمپنیوں کو بھی متاثر کر سکتی ہے۔ وہ کمپنیاں جو نئے قیمتوں کے ماڈلز کے مطابق ڈھالنے میں ناکام رہتی ہیں، وہ آمدنی سے محروم ہو سکتی ہیں۔ وہ کمپنیاں جو کامیابی سے ڈھال لیتی ہیں، وہ اپنی آمدنی میں دس گنا اضافہ دیکھ سکتی ہیں۔
'میسی ان باکس' کا مسئلہ
'میسی ان باکس' کا مسئلہ غیر منظم ڈیٹا سے معلومات نکالنے کے چیلنج کو کہتے ہیں۔ اس میں ای میلز، فیکس، فون ریکارڈنگز، اور غیر منظم ڈیٹا کی دیگر اقسام شامل ہیں۔ تاریخی طور پر، یہ کام انسانوں کے ذریعے کیا جاتا رہا ہے۔
اب، مصنوعی ذہانت کو 'میسی ان باکس' کے مسئلے کو حل کرنے کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے۔ کمپنیاں غیر منظم ڈیٹا سے معلومات نکالنے اور ورک فلو کو خودکار بنانے کے لیے AI کا استعمال کر رہی ہیں۔ یہ AI اختراع کا ایک اہم شعبہ ہے۔
وہ کمپنیاں جو 'میسی ان باکس' کے مسئلے کو حل کرتی ہیں، ممکنہ طور پر AI-نیٹو سسٹمز آف ریکارڈ بن سکتی ہیں۔ وہ ایک مخصوص کام کو خودکار بنا کر شروع کر سکتی ہیں اور پھر دوسرے شعبوں تک پھیل سکتی ہیں۔ اس کی ایک مثال ٹینور ہے، جس نے مریضوں کے ریفرلز کو خودکار بنا کر شروعات کی تھی اور اب صحت کی دیکھ بھال کے انتظامیہ کے دیگر شعبوں تک پھیل رہی ہے۔
AI دور میں دفاعیت
AI ابتدائی طور پر ایک مضبوط تفریق فراہم کرتا ہے، لیکن یہ ایک دفاعی کاروبار بنانے کے لیے کافی نہیں ہے۔ 'میسی ان باکس' کے مسئلے کو حل کرنے کے لیے AI کا استعمال کرنے کی صلاحیت وقت کے ساتھ ساتھ کموڈٹائز ہو سکتی ہے۔ حقیقی دفاعیت ان چیزوں سے حاصل ہوتی ہے:
- اینڈ ٹو اینڈ ورک فلو کا مالک ہونا
- دوسرے سسٹمز کے ساتھ گہرائی سے انٹیگریٹ کرنا
- نیٹ ورک کے اثرات پیدا کرنا
- ایک پلیٹ فارم بننا
- مصنوعات میں وائرل گروتھ کو ایمبیڈ کرنا
وہی اصول جو سافٹ ویئر میں ہمیشہ اہم رہے ہیں، AI دور میں بھی لاگو ہوتے ہیں۔
لیبر مارکیٹ پر AI کا اثر
AI ممکنہ طور پر بہت سے دہرائے جانے والے کاموں کو خودکار بنا دے گی، لیکن اس سے نئی ملازمتیں بھی پیدا ہوں گی۔ توجہ ان کاموں کی طرف منتقل ہو جائے گی جن میں انسانی رابطہ اور تخلیقی صلاحیت درکار ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، پروڈکٹ مینیجرز، UX ڈیزائنرز، اور سوشل میڈیا مینیجرز کی اہمیت بڑھے گی۔
انسانی تعامل کی قدر میں اضافہ ہونے کا امکان ہے۔ جیسے جیسے AI زیادہ عام ہوتی جائے گی، لوگ حقیقی انسانی روابط تلاش کریں گے۔ ہر وائٹ کالر جاب میں ایک کوپائلٹ ہوگا۔ AI لوگوں کو ان کے کام میں مدد کرے گی، جس سے وہ زیادہ موثر ہوں گے۔ کچھ ملازمتیں AI ایجنٹس کے ذریعے مکمل طور پر خودکار ہو سکتی ہیں۔
AI کمپنیوں کی تشخیص کے لیے میٹرکس
کسی کاروبار کی تشخیص کے بنیادی اصول تبدیل نہیں ہوئے ہیں۔ توجہ اب بھی مستقبل کے منافع، کسٹمر ریٹینشن، گراس مارجن، اور فکسڈ اخراجات پر ہے۔
ممکنہ مارکیٹ کا سائز بڑھ رہا ہے۔ AI سافٹ ویئر کو ان نئی مارکیٹوں میں داخل ہونے کے قابل بنا رہی ہے جو پہلے قابل عمل نہیں تھیں۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ AI لیبر کے اخراجات کو کم کر سکتی ہے، جس سے سافٹ ویئر زیادہ سستی ہو جائے گا۔
داخلے کی رکاوٹ کم ہے۔ AI سافٹ ویئر کمپنیوں کو بنانا اور اسکیل کرنا آسان بناتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ مقابلہ زیادہ شدید ہونے کا امکان ہے۔
اختراع کے شعبے
مخصوص شعبے اچھے ہیں۔ ان شعبوں پر توجہ مرکوز کریں جہاں AI اہم بہتری فراہم کر سکے۔ ان صنعتوں کو دیکھیں جن میں سافٹ ویئر کی کمی ہے۔ ہر چیز کو خودکار بنانے کی کوشش نہ کریں۔ کچھ استعمال کے کیس بہت پیچیدہ ہیں یا بہت زیادہ انٹیگریشن کی ضرورت ہے۔ ان شعبوں پر توجہ مرکوز کریں جہاں ٹیکنالوجی پہلے ہی 100x بہتری فراہم کرنے کے لیے کافی اچھی ہے۔
پرانے سسٹمز کو تباہ کرنے کے مواقع تلاش کریں۔ بہت سی صنعتوں میں پرانے سسٹمز ہیں جو تباہی کے لیے تیار ہیں۔ مثال کے طور پر، مالیاتی خدمات اور انشورنس۔
فل اسٹیک AI-نیٹو کمپنیاں بنانے پر غور کریں۔ ان کمپنیوں کی موجودہ کمپنیوں سے بالکل مختلف لاگت کا ڈھانچہ ہو سکتا ہے۔ وہ پورے ورک فلو کے مالک ہو کر زیادہ قیمت بھی حاصل کر سکتے ہیں۔
'میسی ان باکس' کا مسئلہ اختراع کا ایک اہم شعبہ ہے۔ ان کاموں کو خودکار بنانے کے مواقع تلاش کریں جن میں غیر منظم ڈیٹا سے معلومات نکالنا شامل ہے۔
افقی سافٹ ویئر کے مواقع اب بھی موجود ہیں۔ سیلز، مارکیٹنگ، پروڈکٹ مینجمنٹ، اور دیگر شعبوں کے لیے AI-نیٹو سافٹ ویئر کی اب بھی ضرورت ہے۔ تاہم، آپ کو مارکیٹ کے ڈھانچے اور موجودہ حریفوں کے موافقت کی صلاحیت کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔
کلیدی تصورات کی وضاحت
آٹو پائلٹ بمقابلہ کوپائلٹ:
- کوپائلٹ: ایک AI ٹول جو انسانوں کو ان کے کام میں مدد کرتا ہے، جس سے وہ زیادہ موثر ہوتے ہیں۔
- آٹو پائلٹ: ایک AI ٹول جو بغیر کسی انسانی مداخلت کے خود مختارانہ طور پر کام انجام دیتا ہے۔
میسی ان باکس کا مسئلہ: غیر منظم ڈیٹا، جیسے ای میلز، فیکس، اور فون ریکارڈنگز سے معلومات نکالنے کا چیلنج۔
AI-نیٹو سسٹم آف ریکارڈ: ایک ایسا سسٹم جو ڈیٹا کو منظم کرنے اور ورک فلو کو خودکار بنانے کے لیے AI کا استعمال کرتا ہے، ممکنہ طور پر ریکارڈ کے روایتی نظام کی جگہ لے رہا ہے۔
ورٹیکل SaaS: ایسا سافٹ ویئر جو کسی مخصوص صنعت کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جیسے ریستوراں یا صحت کی دیکھ بھال۔
ہورائزنٹل SaaS: ایسا سافٹ ویئر جو صنعتوں کی ایک وسیع رینج کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جیسے CRM یا کسٹمر سپورٹ۔
NAICS کوڈ: نارتھ امریکن انڈسٹری کلاسیفیکیشن سسٹم، ایک سسٹم جو صنعت کے لحاظ سے کاروبار کی درجہ بندی کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
انكماشی قوت: ایک قوت جو قیمتوں کو کم کرتی ہے، جیسے تکنیکی اختراع۔
فل اسٹیک AI-نیٹو کمپنی: ایک ایسی کمپنی جو اپنے پورے کاروبار کو AI کے ارد گرد بناتی ہے، نہ کہ صرف کسی موجودہ پروڈکٹ میں AI شامل کرتی ہے۔