Question 1

آپ کیسے طے کرتے ہیں کہ کن AI استعمالات کو ترجیح دی جائے؟

Accepted Answer

ہم ہر امیدوار کو تین محوروں پر پرکھتے ہیں: کاروباری قدر، ڈیٹا کی تیاری اور عمل درآمد کا خطرہ۔ بہترین پہلا منصوبہ وہ ہے جو زیادہ قدر رکھتا ہو، آپ کے موجودہ ڈیٹا پر چلے اور انسانی جائزے کے مرحلے کے ساتھ نامکمل درستگی برداشت کر سکے۔ 2 تا 3 ماہ میں مکمل ہونے والی فوری کامیابی وہ اندرونی رفتار پیدا کرتی ہے جس کی بڑے منصوبوں کو ضرورت ہوتی ہے۔

Question 2

کیا AI اپنانے کے لیے ہمیں اپنے ڈیٹا سائنٹسٹس کی ضرورت ہے؟

Accepted Answer

ضروری نہیں۔ API پر مبنی LLM حل عام سافٹ ویئر انجینئرز بنا اور چلا سکتے ہیں، اور زیادہ تر کمپنیوں کو یہیں سے شروع کرنا چاہیے۔ کسٹم پیشگوئی ماڈلز کے لیے ڈیٹا سائنس کی مہارت درکار ہوتی ہے، مگر یہ مہارت تعمیراتی مرحلے کے لیے باہر سے لی جا سکتی ہے — تیاری کا آڈٹ واضح بتاتا ہے کہ آپ کے روڈ میپ کو کن مہارتوں کی ضرورت ہے۔

Question 3

اسٹریٹجی پروجیکٹ کتنا وقت لیتا ہے اور لاگت کیا ہے؟

Accepted Answer

عام طور پر 3 تا 6 ہفتے، کمپنی کے حجم اور شامل شعبوں کی تعداد کے مطابق۔ اس کی لاگت کسی ایک ناکام AI پروجیکٹ کا معمولی حصہ ہوتی ہے — اور اس کا مقصد ہی ایسی ناکامی روکنا ہے۔ مفت ابتدائی کال کے بعد آپ کو متعین دائرہ کار کے ساتھ مقررہ قیمت ملتی ہے۔

Question 4

ہمیں کسٹم AI بنانا چاہیے یا تیار حل خریدنا چاہیے؟

Accepted Answer

اگر مسئلہ عمومی ہے — ٹرانسکرپشن، OCR، عام چیٹ — تو خریدیں؛ تجارتی APIs آپ کی ہر ممکنہ تعمیر سے سستی اور بہتر ہیں۔ اگر آپ کا مخصوص ڈیٹا ایسا حقیقی فائدہ دیتا ہے جس کی نقل حریف نہیں کر سکتے تو بنائیں۔ زیادہ تر کمپنیاں درمیانی راستہ اپناتی ہیں: تجارتی LLM جو retrieval کے ذریعے ان کے اپنے ڈیٹا سے جڑا ہو — یہ کوئی بھی ماڈل تربیت دینے سے کہیں سستا ہے۔

Question 5

AI منصوبوں میں ROI کیسے ناپا جاتا ہے؟

Accepted Answer

ہم پہلے موجودہ عمل کی بنیادی پیمائش کرتے ہیں — صرف ہونے والے گھنٹے، غلطی کی شرح، تکمیل کا دورانیہ — کیونکہ بنیادی اعداد کے بغیر بعد میں کوئی قدر ثابت نہیں کر سکتا۔ عام آٹومیشن فوائد ہدف شدہ عمل میں 20 تا 60 فیصد وقت کی بچت کے درمیان ہوتے ہیں۔ کاروباری جواز ڈیولپمنٹ شروع ہونے سے پہلے متوقع حد اور پیمائش کا طریقہ بیان کرتا ہے۔

Question 6

کیا ہمارا ڈیٹا AI کے لیے کافی اچھا ہے؟

Accepted Answer

یہ مکمل طور پر استعمال پر منحصر ہے۔ LLM پر مبنی دستاویزی اور چیٹ حل بہت کم یا بالکل تربیتی ڈیٹا کے بغیر چلتے ہیں — وہ آپ کے موجودہ دستاویزات استعمال کرتے ہیں۔ پیشگوئی ماڈلز کو ہزاروں صاف تاریخی مثالیں چاہییں؛ اگر وہ ابھی موجود نہیں تو ڈیٹا جمع کرنا خیال ترک کرنے کی وجہ نہیں بلکہ روڈ میپ کا پہلا مرحلہ بن جاتا ہے۔

Question 7

EU AI Act اور کمپلائنس کا کیا ہوگا؟

Accepted Answer

یہ قانون سسٹمز کو خطرے کے درجوں میں تقسیم کرتا ہے؛ زیادہ تر کاروباری ایپلیکیشنز کم یا محدود خطرے میں آتی ہیں جن کے لیے بنیادی طور پر شفافیت کے اقدامات درکار ہیں۔ HR فیصلوں، کریڈٹ اسکورنگ یا بایومیٹرکس کو چھونے والے استعمالات اعلیٰ خطرہ شمار ہوتے ہیں اور سخت دستاویزی و نگرانی کی پابندیاں رکھتے ہیں۔ ہم اسکورنگ کے دوران ہی ہر استعمال کی درجہ بندی کرتے ہیں تاکہ کمپلائنس کی لاگت کاروباری جواز کا حصہ ہو، اچانک جھٹکا نہیں۔

Question 8

آپ AI استعمال نہ کرنے کا مشورہ کب دیتے ہیں؟

Accepted Answer

جب اصول پر مبنی سسٹم مسئلہ سستے میں حل کر دے، جب ماڈل کو درکار ڈیٹا موجود ہی نہ ہو، یا جب عمل میں غلطی کی صفر گنجائش ہو اور انسانی جائزے کا کوئی راستہ نہ ہو۔ ہمارے جائزہ شدہ استعمالات کا تقریباً ایک چوتھائی اسی سفارش پر ختم ہوتا ہے — جلد انکار کر دینا وہ سستا ترین نتیجہ ہے جو کوئی کنسلٹنٹ دے سکتا ہے۔

AI کنسلٹنگ اور حکمتِ عملی
عمومی سوالات

مددگار
معلومات

شروع کرنا

ٹائم لائن

قیمتیں

سپورٹ

ابھی بھی سوالات ہیں؟

AI کنسلٹنگ اور حکمتِ عملیعمومی سوالات

مددگارمعلومات