بیرونی میڈیا کے تجزیے کے مطابق، ٹیکنالوجی صنعت میں حالیہ AI کی لہر، کچھ کمپنیوں کے ایگزیکٹو کو زیادہ امیدوارانہ جائزہ دینے کی طرف مائل کر رہی ہے۔ مضمون نے Box کے بانی Aaron Levie کے الفاظ کا حوالہ دیتے ہوئے کہا ہے کہ بہت سے سی ای او، جو عملی اجراء کے مرکز سے دور ہوتے ہیں، AI کے ڈیمو اثرات کو حقیقی کام کے عملوں کو بڑے پیمانے پر تبدیل کرنے کی صلاحیت کے طور پر سمجھ لیتے ہیں۔
ایگزیکٹس دیکھ رہے ہیں ڈیمو، نہ کہ عملی اطلاق
لیوی نے سوشل میڈیا پر کہا کہ سی ای او عام طور پر AI کا تجربہ کرتے ہیں، پروٹو ٹائپ بناتے ہیں، معاہدے تیار کرتے ہیں یا آسان پروسیجرز چلاتے ہیں، اور پھر یہ فرض کرتے ہیں کہ ایجنٹس اب بڑی مقدار میں کام سنبھال سکتے ہیں۔ لیکن اصل میں لانچ کرنے والے لوگوں کو کوڈ چیک کرنا پڑتا ہے، خرابیوں کو درست کرنا پڑتا ہے، ماڈل کے ہالوسینیشنز کے باعث ہونے والے غلط فراہمیوں کو شناخت کرنا پڑتا ہے، اور کمپنی کے اندر کے معاہدے، پروسیجرز اور ڈیٹا کی پیچیدہ تفصیلات سے نمٹنا پڑتا ہے۔
یہ مضمون کہتا ہے کہ ایسی غلط فہمیاں AI کے خلاف نہیں ہیں۔ بالکل برعکس، لیوی خود AI کے فعال حامی رہے ہیں اور AI اسٹارٹ اپس میں سرمایہ کاری بھی کرتے ہیں۔ ان کا مرکزی نقطہ یہ ہے کہ مسئلہ AI کی قدر نہ ہونا ہے، بلکہ انتظامیہ کا اس بات کو نظرانداز کرنا ہے کہ ایک ٹول کو مستقل پیداواری طاقت میں تبدیل کرنے کے لیے کتنی انسانی طاقت اور وقت درکار ہوتا ہے۔
بے روزگاری کی شرح پچھلے سال کے مجموعی سطح کے قریب پہنچ چکی ہے
یہ مضمون Layoffs.fyi کے ڈیٹا کا حوالہ دیتے ہوئے کہتا ہے کہ 2026 کے پہلے پانچ ماہوں میں 152 ٹیک کمپنیوں نے 115,430 افراد کو بے روزگار کر دیا ہے، جو 2025 کے پورے سال میں 275 کمپنیوں کی طرف سے 124,636 افراد کو بے روزگار کرنے کے سطح کے قریب پہنچ گیا ہے۔ رپورٹ میں بتایا گیا ہے کہ بہت سی کمپنیاں AI کو بے روزگاری کا ایک دلیل قرار دے رہی ہیں، لیکن اصلی وجوہات صرف ٹیکنالوجی کی ترقی تک محدود نہیں ہو سکتیں۔
کلک اپ کے سی ای او زیب ایونز نے علنی طور پر کہا کہ کمپنی نے 3,000 سے زیادہ AI ایجینٹس کو اندر کے کاموں کے لیے متعین کرنے کے بعد، تقریباً 22 فیصد ملازمین کو برطرف کر دیا۔ اسے صرف لاگت کم کرنے کے لیے نہیں بلکہ ٹیم کو "ایجینٹس کا انتظام کرنا اور نتائج کو جلدی سے جانچنا" کے لیے دوبارہ ڈھالنا چاہا گیا۔
تحقیق کے نتائج تیزی سے متبادل کی حمایت نہیں کرتے۔
تاہم، مضمون میں اشارہ کیا گیا ہے کہ کئی تحقیقات نے اتنی جرأت کے ساتھ ایک جیسے نتائج نہیں دیے۔ کیلیفورنیا یونیورسٹی، برکلے کی ایک گزشتہ سال اکتوبر میں جاری کردہ جامع تحقیق کے مطابق، AI کے استعمال اور کل پیداواری صلاحیت میں اضافے کے درمیان مستحکم تعلق اب تک نہیں پایا گیا ہے۔ امریکی قومی معاشی تحقیق بورڈ کی 2024ء کے مارچ کی تحقیق کے مطابق، AI بالکل کارکردگی میں اضافہ کرتا ہے، لیکن ذاتی تجربہ عام طور پر حقیقی ناپ کے مقابلے میں زیادہ زور دار ہوتا ہے۔
ماساچوسٹس انسٹیٹیوٹ آف ٹیکنالوجی کی طرف سے ایجنٹس کے کاموں کے بارے میں کی گئی تحقیق بھی ظاہر کرتی ہے کہ کئی صورتحال میں ایجنٹس اب بھی انسانی معیار تک مستقل طور پر نہیں پہنچ پا رہے۔ تحقیق کرنے والوں کا خیال ہے کہ موجودہ بڑے ماڈلز کی ترقی کے مطابق، 2029 تک ماڈلز زیادہ تر متن متعلقہ کاموں کو "کم سے کم استعمال کے لیے قابل معیار" پر مکمل کر سکتے ہیں، لیکن وسیع تر کاموں میں انسانی کارکردگی کو مستقل طور پر پار کرنے میں اب بھی زیادہ وقت لگے گا۔
آخر میں کہا گیا ہے کہ اگر کاروباری مینجمنٹ اپنے تنظیم کو ڈیمو کے اثرات کے مطابق دوبارہ تشکیل دیتی رہے، نہ کہ اصل عملی صلاحیتوں کے مطابق ملازمتوں اور عملوں کا انتظام کرے، تو نتیجہ صرف کارکردگی میں اضافہ نہیں ہوگا، بلکہ اس سے زیادہ احکامات کا جمع ہونا، عمل میں بے ترتیبی اور تنظیمی عدم توازن ہو سکتا ہے۔