کاروبار کے لیے آن پریمائز AI سے مراد مصنوعی ذہانت کے نظام کو کلاؤڈ فراہم کنندہ کے ذریعے رسائی حاصل کرنے کے بجائے کمپنی کے ملکیتی ہارڈویئر یا نجی سرورز پر براہ راست تعینات کرنا ہے۔ یہ تنظیموں کو ان کے ڈیٹا، AI کے رویے، اور یہ کس چیز سے منسلک ہوتا ہے، ان سب پر مکمل اختیار دیتا ہے۔

کاروبار کے لیے AI کے بارے میں زیادہ تر گفتگو اس بات پر مرکوز ہوتی ہے کہ اگلا کون سا کلاؤڈ ٹول سبسکرائب کیا جائے۔ یہ نقطۂ نظر کسی اہم بات کو نظرانداز کرتا ہے۔ بڑھتی ہوئی تعداد میں تنظیموں کے لیے، اصل سوال یہ نہیں ہے کہ کس پلیٹ فارم کے لیے ادائیگی کی جائے، بلکہ یہ ہے کہ کیا پورا اسٹیک اندرونی طور پر لایا جائے۔ جواب آپ کی صنعت، آپ کے ڈیٹا کی حساسیت، آپ کی ٹیم کی تکنیکی صلاحیت، اور آپ کی طویل مدتی لاگت کی توقعات پر منحصر ہے۔ یہ گائیڈ ان سب کا جائزہ لیتی ہے تاکہ آپ ردعمل پر مبنی فیصلہ کرنے کے بجائے باخبر فیصلہ کر سکیں۔

کاروبار کے لیے آن پریمائز AI کا اصل مطلب کیا ہے

یہ اصطلاح تکنیکی لگتی ہے، لیکن تصور سادہ ہے۔ جب آپ Microsoft Azure OpenAI یا Google Vertex AI جیسی سروس استعمال کرتے ہیں، تو آپ کا ڈیٹا بیرونی سرورز پر جاتا ہے، پراسیس ہوتا ہے، اور واپس آتا ہے۔ فراہم کنندہ بنیادی ڈھانچے، ماڈل اپڈیٹس، اور پائپ لائن کے اپنے سرے کی سیکیورٹی کا انتظام کرتا ہے۔

آن پریمائز اس ماڈل کو مکمل طور پر الٹا کر دیتا ہے۔ AI ایسے سرورز پر چلتا ہے جو آپ کی کمپنی کی ملکیت ہیں یا خصوصی طور پر لیز پر ہیں، چاہے وہ آپ کے دفتر میں ایک ریک ہو، کولوکیشن سہولت ہو، یا نجی کلاؤڈ ماحول جس تک کسی تیسرے فریق کی رسائی نہ ہو۔ آپ کا ڈیٹا کبھی بھی آپ کی متعین کردہ حد سے باہر نہیں جاتا۔

یہ ان صنعتوں کے لیے بہت اہم ہے جہاں ڈیٹا کی ہینڈلنگ ضابطہ بند ہے۔ مریضوں کے ریکارڈز کا تجزیہ کرنے کے لیے آن پریمائز AI نظام استعمال کرنے والے اسپتال کو اس بات کی فکر کرنے کی ضرورت نہیں کہ آیا فروخت کنندہ کے ڈیٹا پروسیسنگ معاہدے صحت کی دیکھ بھال کے ضوابط کی تعمیل کرتے ہیں۔ مقامی طور پر معاہدہ تجزیہ چلانے والی قانونی فرم کو کلائنٹس کے سامنے یہ ظاہر کرنے کی ضرورت نہیں کہ ان کی دستاویزات تیسرے فریق کے سرور سے گزری ہیں۔ ڈیٹا صرف وہیں رہتا ہے جہاں اس کا تعلق ہے۔

ضابطہ بند صنعتوں سے باہر کے کاروبار کے لیے بھی کشش حقیقی ہے۔ مسابقتی انٹیلی جنس، اندرونی مالی ڈیٹا، صارفین کے رویے کے نمونے، اور پروڈکٹ ڈویلپمنٹ روڈ میپس یہ سب وہ چیزیں ہیں جنہیں کمپنیاں معقول طور پر اپنی دیواروں کے اندر رکھنا پسند کرتی ہیں۔

کیوں مزید کاروبار اس سمت میں بڑھ رہے ہیں

ڈیٹا کنٹرول کی دلیل

کلاؤڈ AI فراہم کنندگان قابل اعتماد ہیں، لیکن وہ غیر مرئی نہیں ہیں۔ جب آپ کسی تیسرے فریق کے ماڈل کو ڈیٹا بھیجتے ہیں، تو آپ ان کی سروس کی شرائط، ان کی سیکیورٹی پوزیشن، اور اس بارے میں ان کے پالیسی فیصلوں کو قبول کر رہے ہیں کہ کیا لاگ، برقرار، یا ماڈل کی بہتری کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ زیادہ تر انٹرپرائز معاہدوں میں ٹریننگ ڈیٹا کے لیے آپٹ آؤٹ شامل ہوتے ہیں، لیکن کسی اور کے بنیادی ڈھانچے پر بنیادی انحصار باقی رہتا ہے۔

آن پریمائز تعیناتی اس انحصار کو ختم کر دیتی ہے۔ آپ کی سیکیورٹی ٹیم اصول طے کرتی ہے۔ آپ کا IT بنیادی ڈھانچہ رسائی کے کنٹرول سنبھالتا ہے۔ آپ کے تعمیل افسران فروخت کنندہ کے تعاون کا انتظار کیے بغیر پوری پائپ لائن کا آڈٹ کر سکتے ہیں۔ ان تنظیموں کے لیے جنہوں نے تیسرے فریق کی خدمات کے ذریعے ڈیٹا کی خلاف ورزیوں کا تجربہ کیا ہے، اس سطح کا براہ راست کنٹرول کوئی عیش و عشرت نہیں، یہ ایک ضرورت ہے۔

طویل مدتی لاگت کی پیش گوئی

کلاؤڈ AI کی قیمتیں چھوٹے پیمانے پر پرکشش ہیں لیکن استعمال بڑھنے کے ساتھ غیر متوقع ہو جاتی ہیں۔ ایک ٹیم جو فی ماہ لاکھوں انفرنس کالز چلاتی ہے، فی ٹوکن لاگت کو ایسے طریقوں سے جمع ہوتے محسوس کرنا شروع کر دیتی ہے جو پائلٹ مرحلے کے دوران واضح نہیں تھے۔ ہارڈویئر پیشگی طور پر مہنگا ہے، لیکن جب بھی کوئی ملازم AI سے سوال پوچھتا ہے تو یہ آپ کو بل نہیں بھیجتا۔

مستقل، زیادہ حجم کے AI استعمال والے کاروبار کے لیے، کلاؤڈ لاگت اور آن پریمائز بنیادی ڈھانچے کی سرمایہ کاری کے درمیان بریک ایون پوائنٹ اکثر دو سے تین سال کے اندر آتا ہے۔ اس کے بعد، آن پریمائز سیٹ اپ بحالی اور بجلی سے باہر چلانا عملی طور پر مفت ہے۔

یہ سمجھنا کہ AI خصوصیات ہارڈویئر کی ضروریات سے کیسے میل کھاتی ہیں، ٹیموں کو بنیادی ڈھانچے کی خریداری پر عمل کرنے سے پہلے اس سرمایہ کاری کی درست منصوبہ بندی کرنے میں مدد کرتا ہے۔

حدود کے بغیر تخصیص

کلاؤڈ AI ٹولز آپ کو ایک متعین حد کے اندر کنفیگریشن کے اختیارات دیتے ہیں۔ آن پریمائز آپ کو حقیقی ماڈل ویٹس اور ضرورت کے مطابق ترمیم کرنے کے لیے پورا اسٹیک دیتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ اپنے ملکیتی ڈیٹا پر ماڈلز کو فائن ٹیون کر سکتے ہیں، ہر تہہ پر سسٹم کے رویے کو ایڈجسٹ کر سکتے ہیں، اندرونی ڈیٹابیسز اور ٹولز کے ساتھ گہرائی سے ضم کر سکتے ہیں، اور پورے AI ماحول کو اسی طرح ورژن کنٹرول کر سکتے ہیں جس طرح آپ کسی دوسرے اندرونی سافٹ ویئر کا انتظام کرتے ہیں۔

مثال کے طور پر، ایک ریٹیل کمپنی language model کو اپنے مخصوص پروڈکٹ کیٹلاگ اور کسٹمر سروس کی تاریخ پر فائن ٹیون کر سکتی ہے تاکہ یہ عمومی جوابات تیار کرنے کے بجائے ان کے انوینٹری کے بارے میں درست طریقے سے بات کرے۔ اس سطح کی تخصیص صرف ایک معیاری کلاؤڈ API کے ذریعے دستیاب نہیں ہے۔

آن پریمائز AI تعیناتیاں عام طور پر کیسے ترتیب دی جاتی ہیں

بنیادی فن تعمیر

کاروبار کے لیے زیادہ تر آن پریمائز AI سیٹ اپ مخصوص ٹولز سے قطع نظر ایک مشترکہ پیٹرن کا اشتراک کرتے ہیں۔

بنیاد ہارڈویئر کی تہہ ہے، جس میں ماڈل کو چلانے والے سرورز، GPU، اور نیٹ ورکنگ سامان شامل ہیں۔ اس کے اوپر ماڈل رن ٹائم بیٹھتا ہے، عام طور پر ایک آرکیسٹریشن ٹول جو ماڈلز کو میموری میں لوڈ کرنے، درخواستوں کا انتظام کرنے، اور ایک API اینڈ پوائنٹ کو ظاہر کرنے کا انتظام کرتا ہے جسے دیگر اندرونی ایپلیکیشنز کال کر سکتی ہیں۔

ایپلیکیشن کی تہہ وہ جگہ ہے جہاں اصل کاروباری ٹولز رہتے ہیں، چاہے وہ کسٹمر سروس چیٹ بوٹ ہو، اندرونی نالج بیس اسسٹنٹ ہو، دستاویز پروسیسنگ پائپ لائن ہو، یا آپ کی انجینئرنگ ٹیم کے لیے کوڈ جنریشن ٹول ہو۔ ہر ایپلیکیشن کنٹرول شدہ API کے ذریعے ماڈل رن ٹائم سے جڑتی ہے۔

آخر میں، سیکیورٹی اور رسائی کنٹرول کی تہہ سب کچھ لپیٹ لیتی ہے، اس بات کا انتظام کرتی ہے کہ ماڈل سے کون پوچھ سکتا ہے، کون سا ڈیٹا اندر اور باہر بہتا ہے، اور تعمیل کے مقاصد کے لیے جوابات کیسے لاگ ہوتے ہیں۔

تعیناتی کی تہہ	اس میں کیا شامل ہے	مثال ٹولز
ہارڈویئر	سرورز، GPU، نیٹ ورکنگ	NVIDIA A100، آن سائٹ سرور ریکس
ماڈل رن ٹائم	انفرنس انجن، ماڈل مینجمنٹ	Ollama، vLLM، TGI
ایپلیکیشن کی تہہ	کاروباری ٹولز، انٹرفیس، انٹیگریشن	کسٹم ایپس، Open WebUI، اندرونی پورٹلز
سیکیورٹی اور رسائی	تصدیق، لاگنگ، انکرپشن، نیٹ ورک کنٹرولز	VPN، LDAP، API گیٹ ویز

شروع سے ہی اس فن تعمیر کو درست کرنا بعد میں کافی تکلیف بچاتا ہے۔ اپنی تعیناتی کو ڈیزائن کرنے سے پہلے AI فن تعمیر کے بہترین طریقوں کا جائزہ لینا عام ساختی غلطیوں سے بچنے میں مدد کرتا ہے جو ٹھیک کرنے میں مہنگی ہو جاتی ہیں۔

اپنے کاروباری ضروریات کے لیے درست ماڈل کا انتخاب

اوپن سورس ماڈل کا منظرنامہ اس مقام پر پختہ ہو چکا ہے جہاں زیادہ تر کاروباری استعمال کے کیسز کو ملکیتی ماڈل کے بغیر اچھی طرح سے سروس مل جاتی ہے۔ یہاں مختلف ماڈل اقسام کے بارے میں ایک عملی تجزیہ ہے جو وہ اچھی طرح سے سنبھالتے ہیں:

کاروباری استعمال کا کیس	تجویز کردہ ماڈل سائز	نوٹس
کسٹمر سپورٹ FAQ، بنیادی Q&A	7B سے 13B پیرامیٹرز	درمیانی رینج کے GPU ہارڈویئر پر مؤثر طریقے سے چلتا ہے
دستاویز تجزیہ، معاہدہ کا جائزہ	13B سے 34B پیرامیٹرز	طویل سیاق و سباق ونڈو سپورٹ سے فائدہ اٹھاتا ہے
کوڈ جنریشن اور تکنیکی سپورٹ	7B سے 13B (کوڈ مخصوص)	CodeLlama جیسے ماڈلز اس مقصد کے لیے خاص طور پر بنائے گئے ہیں
پیچیدہ استدلال اور کثیر مرحلے کے کام	34B سے 70B پیرامیٹرز	زیادہ اہم GPU بنیادی ڈھانچے کی ضرورت ہے
تصویری تجزیہ سمیت ملٹی موڈل کام	خصوصی ملٹی موڈل ماڈلز	ہارڈویئر کی ضروریات نمایاں طور پر مختلف ہوتی ہیں

چھوٹے سے شروع کرنا اور حقیقی استعمال کے ڈیٹا کی بنیاد پر اسکیل کرنا تقریباً ہمیشہ ہوشیار نقطۂ نظر ہوتا ہے۔ پہلے دن 70B ماڈل کو تعینات کرنا جب 13B آپ کے کام کے بوجھ کے 90% کا احاطہ کر سکتا تھا، اس سبق کو سیکھنے کا ایک مہنگا طریقہ ہے۔

تعیناتی سے پہلے عملی تحفظات

آپ کی IT ٹیم کو کس چیز کے لیے تیار رہنے کی ضرورت ہے

آن پریمائز AI ایک پلگ اینڈ پلے پروڈکٹ نہیں ہے۔ آپ کی ٹیم ماڈل اپڈیٹس، سیکیورٹی پیچنگ، ہارڈویئر کی بحالی، اور کارکردگی کی نگرانی کے لیے ذمہ دار ہوگی۔ یہ زیادہ تر انٹرپرائز IT شعبوں کے لیے قابل انتظام ذمہ داریاں ہیں، لیکن انہیں منصوبہ بندی میں شامل کرنے کی ضرورت ہے۔

ایک عملی نکتہ: AI تعیناتی کو کسی دوسری اہم اندرونی سروس کی طرح سمجھیں۔ اس کا مطلب ہے فالتو پن کی منصوبہ بندی، بیک اپ کے طریقہ کار، نگرانی کے ڈیش بورڈز، اور جب کچھ غلط ہو جائے تو اضافی راستہ۔ جو ٹیمیں اسے صرف سافٹ ویئر کی تنصیب کے طور پر دیکھتی ہیں اکثر بدترین ممکنہ لمحات میں مسائل کا سامنا کرتی ہیں۔

سیکیورٹی خصوصی توجہ کی مستحق ہے۔ اندرونی ڈیٹابیسز اور دستاویز اسٹوریج سے منسلک AI نظام اگر غلط کنفیگر ہو تو ایک اعلیٰ قیمت کا ہدف ہے۔ نیٹ ورک سیگمنٹیشن، تصدیق کی ضروریات، اور آؤٹ پٹ لاگنگ سمیت گو لائیو سے پہلے AI سیکیورٹی پروٹوکولز کا جائزہ لینا اختیاری نہیں، یہ بنیادی ہے۔

موجودہ کاروباری نظاموں کے ساتھ انضمام

کاروبار کے لیے آن پریمائز AI کی اصل قدر اکثر معاون سے نہیں بلکہ اس بات سے آتی ہے کہ یہ کتنی گہرائی سے موجودہ نظاموں سے جڑتا ہے۔ ایک AI جو آپ کے CRM سے پوچھ سکتا ہے، آپ کے اندرونی نالج بیس سے کھینچ سکتا ہے، سیاق و سباق میں ای میلز پڑھ سکتا ہے، اور آپ کے پروجیکٹ مینجمنٹ ٹولز پر واپس لکھ سکتا ہے، ایک اسٹینڈ ایلون چیٹ انٹرفیس سے کہیں زیادہ مفید ہے۔

اس قسم کا انضمام آن پریمائز پر قابل حصول ہے اور اکثر آسان ہوتا ہے جب آپ پورے اسٹیک کو کنٹرول کرتے ہیں۔ آپ ماڈل کو اندرونی API ظاہر کر سکتے ہیں، اندرونی ذرائع سے براہ راست ڈیٹا کھینچنے والی retrieval-augmented generation پائپ لائنز کو کنفیگر کر سکتے ہیں، اور آپ کی ٹیم کے کام کرنے کے طریقے کے مطابق درست طور پر تیار کردہ کسٹم tool-calling ورک فلوز بنا سکتے ہیں۔

ایک اچھی مثال ایک پروفیشنل سروسز فرم ہے جس نے اپنی پچھلی پروجیکٹ دستاویزات پر تربیت یافتہ آن پریمائز اسسٹنٹ تعینات کیا۔ مشیران اب اس معلومات کا کوئی حصہ کلاؤڈ سروس کو چھوئے بغیر برسوں کے اندرونی کیس اسٹڈیز، طریقہ کار، اور کلائنٹ ڈیٹا سے پوچھ سکتے ہیں۔ اسسٹنٹ فی مصروفیت گھنٹے بچاتا ہے اور فرم کا اس بات پر مکمل کنٹرول ہے کہ یہ کس چیز تک رسائی حاصل کر سکتا ہے اور نہیں کر سکتا۔

جاننے کی چیزیں

آن پریمائز AI کے لیے معیاری پچ سے کچھ اہم تفصیلات اکثر چھوڑ دی جاتی ہیں:

ابتدائی سیٹ اپ کی ٹائم لائن زیادہ تر ٹیموں کی توقع سے زیادہ لمبی ہے۔ ہارڈویئر کی خریداری سے پروڈکشن کے لیے تیار اسسٹنٹ تک حقیقت پسندانہ انٹرپرائز تعیناتی عام طور پر چھ سے بارہ ہفتوں کے درمیان لیتی ہے، انضمام کی پیچیدگی پر منحصر ہے۔

GPU کی دستیابی آپ کے ماڈل کے اختیارات کو متاثر کرتی ہے۔ تمام اوپن سورس ماڈلز CPU صرف ہارڈویئر پر مؤثر طریقے سے نہیں چلتے۔ اگر آپ کے بنیادی ڈھانچے میں جدید GPU کارڈز شامل نہیں ہیں، تو ہارڈویئر کے اپ گریڈ ہونے تک آپ چھوٹے، کوانٹائزڈ ماڈلز تک محدود ہو سکتے ہیں۔

فائن ٹیوننگ کے لیے صاف، اچھی طرح سے لیبل شدہ ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ بہت سے کاروبار ملکیتی ڈیٹا پر ماڈلز کو فائن ٹیون کرنا چاہتے ہیں لیکن یہ کم اندازہ لگاتے ہیں کہ پہلے سے اس ڈیٹا کو کتنی تیاری کی ضرورت ہے۔ فائن ٹیوننگ کے لیے وقت بجٹ کرنے سے پہلے ڈیٹا کی صفائی کے لیے وقت بجٹ کریں۔

ماڈل لائسنسنگ آن پریمائز پر بھی لاگو ہوتی ہے۔ اوپن سورس کا ہمیشہ یہ مطلب نہیں ہوتا کہ غیر محدود تجارتی استعمال۔ کاروباری سیاق و سباق میں آپ جس بھی ماڈل کو تعینات کرنے کا منصوبہ بناتے ہیں اس کے لیے مخصوص لائسنس چیک کریں۔ LLaMA 3، مثال کے طور پر، صارف کی بنیاد کے سائز سے منسلک شرائط کے ساتھ ایک کسٹم تجارتی لائسنس ہے۔

فروخت کنندہ کی سپورٹ محدود ہے۔ سرشار سپورٹ ٹیموں کے ساتھ کلاؤڈ AI پروڈکٹس کے برعکس، آن پریمائز اوپن سورس تعیناتیاں بڑی حد تک کمیونٹی دستاویزات اور اندرونی مہارت پر انحصار کرتی ہیں۔ ابتدائی طور پر اندرونی علم بنانا بیرونی ہیلپ ڈیسکس پر آپ کے انحصار کو کم کرتا ہے۔

انفرنس کی رفتار آپ کے ہارڈویئر پر منحصر ہے۔ کلاؤڈ فراہم کنندگان جدید ترین ایکسلیریٹرز کے ساتھ بہترین کلسٹرز چلاتے ہیں۔ آپ کی آن پریمائز انفرنس کی رفتار بڑے ماڈلز کے لیے سست ہو سکتی ہے، جو ریئل ٹائم صارف کا سامنا کرنے والی ایپلیکیشنز کے لیے اہم ہے۔ اس کے مطابق منصوبہ بنائیں۔

اپنی تنظیم کے لیے درست انتخاب کرنا

کاروبار کے لیے آن پریمائز AI ہر تنظیم کے لیے درست جواب نہیں ہے۔ اگر آپ کی ٹیم چھوٹی ہے، آپ کا ڈیٹا خاص طور پر حساس نہیں ہے، اور آپ کو تیزی سے آگے بڑھنے کی ضرورت ہے، تو ایک اچھی طرح سے کنفیگر کی گئی کلاؤڈ AI تعیناتی بہتر نقطۂ آغاز ہو سکتی ہے۔ اپنا بنیادی ڈھانچہ چلانے کا آپریشنل اوور ہیڈ ایک حقیقی لاگت رکھتا ہے۔

لیکن اگر آپ ضابطہ بند ڈیٹا کو ہینڈل کر رہے ہیں، AI کو بنیادی کاروباری کاموں میں بنا رہے ہیں، زیادہ استعمال کے حجم کا تخمینہ لگا رہے ہیں، یا محض فروخت کنندہ کے پالیسی فیصلوں کو اپنے ورک فلوز پر اثر انداز ہونے دینے پر تیار نہیں ہیں، تو آن پریمائز راستہ کلاؤڈ خدمات کے مقابلے میں کچھ ایسا فراہم کرتا ہے جس کا کوئی مقابلہ نہیں: حقیقی کنٹرول۔ آپ کا ماڈل، آپ کا ڈیٹا، آپ کے اصول۔

اسے ممکن بنانے کے ٹولز پہلے سے کہیں زیادہ قابل رسائی ہیں۔ اوپن سورس کمیونٹی نے PhD سطح کی ML مہارت کے بغیر معیاری انجینئرنگ ٹیموں کے ذریعے طاقتور AI ماڈلز کو قابل تعیناتی بنانے کا مشکل کام کیا ہے۔ جس کے لیے پہلے ایک خصوصی AI ٹیم اور بڑے بجٹ کی ضرورت تھی، وہ اب ٹھوس IT فنکشن اور واضح استعمال کے کیس والی درمیانی سائز کی کمپنیوں کی پہنچ میں ہے۔

اکثر پوچھے جانے والے سوالات

کیا AI کو آن پریمائز تعینات کیا جا سکتا ہے؟

جی ہاں، AI کو بالکل آن پریمائز اوپن سورس ماڈلز اور کمپنی کی ملکیتی یا نجی طور پر لیز شدہ ہارڈویئر پر خود کے زیر انتظام انفرنس بنیادی ڈھانچے کا استعمال کرتے ہوئے تعینات کیا جا سکتا ہے۔ صحت کی دیکھ بھال، مالیات، اور قانونی صنعتوں میں کاروبار پہلے ہی تعمیل اور ڈیٹا کنٹرول کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے اس طریقے سے پروڈکشن AI نظام چلا رہے ہیں۔

کاروباری مالکان کے لیے کون سا AI بہترین ہے؟

کاروباری مالک کے لیے بہترین AI استعمال کے کیس پر منحصر ہے، لیکن نجی بنیادی ڈھانچے پر تعینات LLaMA 3 یا Mistral جیسے اوپن سورس ماڈلز کنٹرول، تخصیص، اور طویل مدتی لاگت کی کارکردگی کا سب سے مضبوط امتزاج پیش کرتے ہیں۔ ChatGPT for Business جیسے کلاؤڈ ٹولز ہلکے، کم حساس استعمال کے کیسز کے لیے اچھا کام کرتے ہیں جہاں ڈیٹا ہینڈلنگ کی لچک قابل قبول ہے۔

AI میں 30% کا اصول کیا ہے؟

AI میں 30% کا اصول عام رہنما خط سے مراد ہے کہ AI آٹومیشن کو کسی کام یا ورک فلو کا تقریباً 30% سنبھالنا چاہیے، باقی 70% جس میں فیصلے اور سیاق و سباق کی ضرورت ہوتی ہے انسانوں کو سنبھالنا چاہیے۔ یہ ایک عملی فریم ورک ہے یہ شناخت کرنے کے لیے کہ کون سے کاروباری عمل AI کی مدد کے لیے اچھے امیدوار ہیں بغیر ان فیصلوں کو ضرورت سے زیادہ خودکار کیے جن میں ابھی بھی انسانی نگرانی کی ضرورت ہوتی ہے۔

آن پریمائز AI کیا ہے؟

آن پریمائز AI ایک مصنوعی ذہانت کا نظام ہے جو سرورز یا ہارڈویئر پر تعینات ہوتا ہے جس کا کاروبار براہ راست مالک ہوتا ہے اور اسے کنٹرول کرتا ہے، تیسرے فریق کے کلاؤڈ فراہم کنندہ کے ذریعے رسائی حاصل کرنے کے بجائے۔ یہ تمام ڈیٹا پروسیسنگ کو کمپنی کے اپنے بنیادی ڈھانچے کے اندر رکھتا ہے، جو رازداری سے حساس صنعتوں اور ان تنظیموں کے لیے اہم ہے جنہیں اپنے AI اسٹیک پر مکمل کنٹرول کی ضرورت ہوتی ہے۔

AI کی 7 بنیادی اقسام کیا ہیں؟

AI کی سات بنیادی اقسام تنگ AI، عمومی AI، انتہائی ذہین AI، رد عمل والی مشینیں، محدود میموری AI، تھیوری آف مائنڈ AI، اور خود آگاہ AI ہیں۔ آج کے زیادہ تر کاروباری AI ٹولز تنگ اور محدود میموری کے زمروں میں آتے ہیں، جو خاص کاموں کو سنبھالنے کے لیے بنائے گئے نظام ہیں نہ کہ عمومی استدلال یا خود ہدایت یافتہ سوچ کے لیے۔