"میٹا نے 90 فیصد لوگوں کو بے روزگار کر دیا، لیکن انستاگرام، فیس بک جیسے سافٹ ویئر عام طور پر چلتے رہیں گے۔"

ایوا میٹا میں سینئر انجینئر ہے، جسے برطرف کرنے کی فہرست میں شامل نہیں کیا گیا ہے، اس کی کارکردگی اچھی ہے اور وہ AI ٹولز کو فعال طور پر اپنا رہی ہے۔

لیکن اس نے کہا، "کوئی بھی محفوظ نہیں ہے، سب خطرناک ہیں، صرف وقت کا سوال ہے۔"

یہ ایک کہانی ہے جس میں بیان کیا گیا ہے کہ کارکردگی کیسے درجہ بندی کی جاتی ہے، ترقی کیسے ہوتی ہے، انتظام کیسے کام کرتا ہے، اور حتیٰ کہ محنت کو خود کیسے تعریف کیا جاتا ہے، جہاں موجودہ لوگ، زک برگ سے لے کر نو مقرر انجینئر تک، کوئی بھی نہیں جانتا کہ یہ طوفان کب ختم ہوگا۔

بے روزگاری سچ ہے، لیکن وجوہات جھوٹی ہیں

میٹا نے 2022 سے لے کر تقریباً 25,000 افراد کو برطرف کر دیا ہے۔

نومبر 2022 میں 11,000 ملازمین کو برطرف کیا گیا، 2023 میں مزید 10,000، جسے زکبرگ نے "کارکردگی کا سال" کہا۔ جنوری 2025 میں، زکبرگ نے ایک اندر کے میمو میں کم سے کم کارکردگی والے 5 فیصد ملازمین، تقریباً 3,600 کو برطرف کرنے کا اعلان کیا۔ مارچ 2026 میں مزید 700 کو برطرف کیا گیا۔ روترز کے مطابق، جولائی کے آخر تک تقریباً 8,000 مزید ملازمین برطرف کیے جائیں گے، جو دنیا بھر کے تقریباً 79,000 ملازمین کا 10 فیصد ہے، اور سال کے دوسرے نصف میں دوسری لہر بھی ہوگی۔

بے روزگاری واقعی ہو رہی ہے، لیکن یہ ضروری نہیں کہ AI نے ان لوگوں کی نوکریاں چھین لی ہوں۔

اوا کا خیال ہے کہ اس مرحلے میں بے روزگار ہونے والوں میں سے زیادہ تر لوگوں کے لیے AI ہونا یا نہ ہونا اہم نہیں ہے۔ «کچھ سال پہلے پورے CS صنعت میں درخواست دہندگان کی تعداد حقیقی ضرورت سے کہیں زیادہ تھی، صنعت میں خوشحالی، سرمایہ کاری کا افراط، اور شیئرز کا مستقل اضافہ تھا، جس کی وجہ سے بہت سی کمپنیوں نے بہت سارے لوگوں کو ملازمت دے دی۔ جب مسک نے ٹویٹر خرید لیا تو انہوں نے زیادہ تر ملازمین کو بے روزگار کر دیا، لیکن اپلیکیشن اب بھی کام کر رہا تھا، اس وقت تو AI کچھ بھی نہیں تھا۔»

2026 میں، میٹا کا سرمایہ کاری کا ہدایت نامہ 115 ارب سے 135 ارب امریکی ڈالر ہے، جو 2025 کا تقریباً دگنا ہے، جو مکمل طور پر ڈیٹا سینٹر، GPU اور AI بنیادی ڈھانچے پر خرچ ہوگا۔ ملازمین کو برطرف کرنے سے بچائے گئے فنڈز کو کمپوٹیشنل پاور کی طرف منتقل کر دیا گیا ہے۔

اس مرحلے میں AI کا کردار ایک عاجزانہ کارڈ کی طرح ہے، جس کے ذریعے کمپنیاں باہر کو یہ دعویٰ کرتی ہیں کہ کارکردگی بڑھ گئی ہے اور اتنے زیادہ لوگوں کی ضرورت نہیں۔

چھوٹی کمپنیاں ہلکی پھلکی اور چست ہوتی ہیں، لیکن جب وہ بڑی کمپنیاں بن جاتی ہیں تو فیصلہ سازی سست ہو جاتی ہے، اور وہ نئے یونیکورن اور اسٹارٹ اپس کے مقابلے میں پیچھے رہ جاتی ہیں، اس لیے وہ اپنے آپ کو کم وزن بنانے، فلیٹ سٹرکچر اپنانے اور اپنے مرکزی مصنوعات پر توجہ مرکوز کرنے لگتی ہیں۔ AI صرف اس دوران جاری رہنے والے دائرے کو تیز کر رہا ہے۔

jab AI ka istemal performans ki samajh mein shamil kiya jaye

تاہم، AI کی مداخلت نے ملازمین کو برطرف کرنے کے کچھ قواعد تبدیل کر دیے۔

میٹا کا اصل کارکردگی کا جائزہ لینے کا طریقہ سلیکون ویلی کے بڑے کمپنیوں میں کافی منفرد تھا۔ منیجرز براہ راست نمبر نہیں دیتے، بلکہ آپ کی خود جائزہ، ساتھیوں کے جائزے اور اپنی نگرانی کو ملا کر ایک کارکردگی کی درجہ بندی کا دستاویز تیار کرتے ہیں۔

پھر ایک "کیلیبریشن میٹنگ" کے نام سے ایک سیشن میں داخل ہو جائیں، جہاں تقریباً دس کے لگ بھگ ایک جیسے لیول کے لوگوں کو اکٹھا کیا جاتا ہے، جہاں ہر مینیجر اپنے زیرِ انتظام افراد کی کارکردگی کا اظہار کرتا ہے، اور وضاحت کرتا ہے کہ کیوں یہ شخص کسی خاص لیول کا مستحق ہے، پھر سب مل کر بحث کرتے ہیں، اور آخرکار تمام افراد کو لیول دیا جاتا ہے۔

یہ عمل تھکا دینے والا اور وقت لینے والا ہے، لیکن اس کی قیمت بہت سارے نظریات اور مساوی سطح کے موازنہ کے ساتھ آتی ہے، ایک منیجر کی ترجیحات نتیجہ طے نہیں کر سکتیں۔ ایوا کے خیال میں یہ نسبتاً انصاف پر مبنی ہے۔

2026 کے شروع میں، کیلیبریشن میٹنگ منسوخ کر دی گئی۔ ایوا نے وضاحت کی، "کمپنی نے دوبارہ سالانہ دو بار کارکردگی کی تقييم پر واپسی کی ہے، کیونکہ AI کے ساتھ، مینیجرز AI کی مدد سے خود تقييم لکھ سکتے ہیں، اور اب انہیں اتنے زیادہ تعاون کے مراحل کی ضرورت نہیں ہے، جس سے عمل تیز ہو جاتا ہے۔"

اسی دوران، میٹا نے ایک AI پرفارمنس ٹریکنگ سسٹم "Checkpoint" متعارف کرایا ہے جو ملازمین کے Google Workspace جیسے اندر کے سسٹمز میں کام کے ڈیٹا کو خودکار طور پر اکٹھا کرتا ہے اور مینیجرز کے لیے تعاون کے خلاصے تیار کرتا ہے۔ سافٹ ویئر انجینئرز کے لیے، Checkpoint 200 سے زیادہ ڈیٹا ڈائیمنشنز جیسے AI جنریٹڈ کوڈ کا تناسب، ایرر ریٹ، اور بگس کی تعداد سمیت ٹریک کرتا ہے۔

میٹا کے سربراہِ انسانی وسائل جینل گیل نے 2025 کے آخر کی ایک اندر کی میمو میں واضح کیا کہ AI کو شراکت داری کی صلاحیت 2026 کے اداء کے جائزے کا مرکزی معیار بن جائے گی۔

اس کے علاوہ، میٹا کے انجینئرز جب بھی کوڈ لکھتے ہیں، سسٹم خودکار طور پر ایک فیصد نشان لگاتا ہے جو یہ ظاہر کرتا ہے کہ کوڈ کا کتنے فیصد حصہ AI کی مدد سے مکمل ہوا ہے، اور یہ ڈیٹا اب کارکردگی کا ایک حصہ بن چکا ہے۔

ہر گروپ اپنی صورتحال کے مطابق ایک حد نصاب طے کرتا ہے، جیسے کہ 50% یا 90% کوڈ AI کے ذریعے تیار کیا جائے۔ آپ کو اس حد نصاب تک پہنچنا ہوگا، اور اس کے بعد بھی آپ کے کام کی عملی قیمت پر عملی جامہ پہنایا جائے گا۔ "کمپنی کا خیال یہ ہے کہ آپ پہلے استعمال شروع کریں، اور بعد میں دیکھیں جو آپ کر رہے ہیں وہ اچھا ہے یا نہیں،" ایوا نے کہا۔

AI استعمال کی شرح کو کارکردگی میں شامل کریں، جو کہ کسی قسم کا اجباری فروغ مکانیزم ہے، زیادہ استعمال کرنے والوں کو انعام نہیں دیا جاتا، لیکن استعمال نہ کرنے والوں کو سزا دی جاتی ہے۔

یہ سوچ صرف میٹا کی نہیں ہے۔

این ویڈیا کے سی ای او ہو جن ہون نے 2026ء کے مارچ میں GTC کانفرنس میں علنا کیا کہ مستقبل میں کمپنی کے ہر انجینئر کو سالانہ ٹوکن بجٹ ملے گا، جس میں بنیادی تنخواہ کے علاوہ AI استعمال کے لیے نصف رقم مختص کی جائے گی۔ اس نے یہ بھی کہا کہ اگر ایک انجینئر جس کی سالانہ تنخواہ 500,000 امریکی ڈالر ہے، وہ AI پر 250,000 امریکی ڈالر سے کم خرچ نہ کرے، تو وہ "گہری فکر" کرے گا۔

ہو رنیون ٹوکن فروخت کر رہے ہیں، کوئی بھی دکاندار اپنے مال کو فروغ نہیں دے سکتا، لیکن میٹا نے بھی اس مقداری جنون کے انتہائی نقطے تک کام کیا تھا۔

ایک ملازم نے انٹروپک کے کلود ماڈل کے نام پر ایک اندرنی نیٹ ورک پر "Claudeonomics" نام کا رینکنگ لسٹ بنایا، جو 85,000 ملازمین کے AI ٹوکن استعمال کا پیگھل رہا ہے۔ 30 دنوں میں، پوری کمپنی نے 60 ٹریلین ٹوکن استعمال کیے۔

رینکنگ میں تانبا سے جیمر کے لیے بیج لیولز ہیں، اور ٹاپ 250 کو ٹوکن لیجنڈ، کیش وِزڈ جیسے عناوین ملتے ہیں۔ پہلے نمبر پر رہنے والے ملازم نے 30 دنوں میں 2810 ارب ٹوکن استعمال کیے، کچھ ملازمین نے رینکنگ بڑھانے کے لیے AI ایجینٹ کو کئی گھنٹوں تک بے کار چلایا، بغیر کسی عمل کے صرف ٹوکن استعمال کرتے رہے۔ پیداوار کو ٹوکن کے استعمال سے ناپنا، ایسے ہی ہے جیسے ٹرک ڈرائیور کی پیداوار کو فیول کے استعمال سے ناپنا — انجن چل رہا ہو، لیکن مال نہیں پہنچایا جا رہا۔

ایوا کو اپنی ٹیم میں رینکنگ کے دباؤ کا احساس نہیں ہوا، "ہمیں اس رینکنگ سے کوئی براہ راست تعلق نہیں، ہر کوئی اپنا کام کرتا رہا، سب نے صرف مزے کے لیے ایک نظر دی اور چھوڑ دیا۔" مینیجر نے بھی اسے اہمیت نہیں دی، لیکن رینکنگ ویب سائٹ بند ہونے کے بعد، بنیادی منطق غائب نہیں ہوا۔ کوڈ کے AI جنریٹڈ حصے کو اب بھی ٹریک کیا جا رہا ہے، اور کم سے کم حد بھی موجود ہے۔

جب سب کو AI استعمال کرنے کے لیے مجبور کیا جائے، تو ہر ایک کی ڈیجیٹل پیداوار بڑھ جائے گی، اور اس طرح کارکردگی کے معیار بھی خود بخود بلند ہو جائیں گے۔ "اگر 60 فیصد لوگ بہتر کام کر رہے ہیں، تو یہ معیار ضرور بڑھے گا۔ لیکن ان بہتریوں میں سے کتنی AI کی وجہ سے ہے اور کتنی رات بھر جاگ کر کی گئی ہے، اس بات کا اندازہ لگانا مشکل ہے۔"

اندرونی مقابلہ کی ہوا سلیکون ویلی تک پہنچ گئی

ایوا کے بڑے لیڈر کو بھی دباؤ ہے، "دیگر بڑے لیڈرز اپنے نیچے والوں کو پاگل کی طرح دبا رہے ہیں، اگر میں نے کامیابی حاصل نہیں کی، تو میری جگہ بھی محفوظ نہیں رہے گی۔"

واشنگٹن پوسٹ کے مطابق، میٹا نے ایک نیا AI انجینئرنگ ڈیپارٹمنٹ قائم کیا ہے، جس میں مینیجر اور انجینئرز کا تناسب 1:50 ہے، جس میں ایک مینیجر 50 افراد کو سنبھالتا ہے، جو سلیکون ویلی کے روایتی حد 25:1 کا دوگنا ہے۔

گیلپ کے اعداد و شمار کے مطابق، مجموعی طور پر امریکہ کے مینیجرز کی اوسط ذمہ داری والی شخصیات کی تعداد 2024 میں 10.9 سے بڑھ کر 2025 میں 12.1 ہو گئی، لیکن میٹا کا 50:1 نسبت صنعت کی اوسط سے چار گنازیادہ ہے۔

اوا نے اس تبدیلی کو اپنی جلد پر محسوس کیا۔ عام طور پر بڑی کمپنیوں میں ایک مینیجر کے پاس دس سے زیادہ لوگ ہوتے ہیں، کیونکہ انہیں آپ کی کیریئر کی منصوبہ بندی کرنی ہوتی ہے، آپ کے ساتھ ایک فرد کے طور پر بات چیت کرنی ہوتی ہے، اور آپ کی ضروریات کو سمجھنا ہوتا ہے۔

1:50 کا مطلب ہے کہ اب پہلے 5 منیجرز والی ٹیم کی ضرورت صرف ایک منیجر کی ہے، باقی 4 کے پاس نوکری نہیں رہی۔

اس نئے شعبے کا عمل کیسے ہوگا، کوئی نہیں جانتا، حالانکہ باہر کی آوازیں یہ سمجھتی ہیں کہ یہ تبدیلی مایوس کن ختم ہوگی۔

ہمارے دیگر شعبے اب بھی اپنی پہلے کی انتظامی رفتار پر قائم ہیں، منیجرز اب بھی آپ کے ساتھ ایک فی ایک کیریئر پلاننگ پر بات کرتے ہیں، لیکن سب کو یہ توقع ہے کہ یہ حالت لمبے عرصے تک نہیں رہے گی۔ کچھ گروہوں نے پہلے ہی بنیادی منیجرز کو ختم کر دیا ہے اور صرف ایک اونچے سطح کے مینیجرز کو سب کا ب без ترتیب دیا ہے۔

مینجمنٹ خود بھی اس سوال کا سامنا کر رہی ہے کہ کیا ان کا کام اب بے معنی ہو چکا ہے۔ “سب کو ایک ہی حالت کا سامنا ہے، اور سب کو یہ سوال کا سامنا کرنا پڑ رہا ہے کہ آیا آپ کا عہدہ اب بھی ضروری ہے۔ لیڈرز کے لیے بھی یہی بات لازمی ہے، ان کے دن بھی زیادہ آسان نہیں ہوئے۔”

AI واقعی مینیجرز کی کارکردگی بڑھا رہا ہے، جو اپنے ذیلیوں کے ذریعے تازہ ترین کوڈ، پوسٹس اور میٹنگس کو خودکار طور پر مجموعی کرکے مخصوص اوقات پر رپورٹس تیار کرتا ہے۔ پہلے مینیجر کو خود تلاش کرنا پڑتا تھا، لیکن اب AI کی جانب سے خلاصہ کے بعد، مینیجر صرف اسے جانچ لیتے ہیں۔

لیکن کارکردگی میں اضافے کے دوسرے پہلو میں، انتظام سستا ہو جاتا ہے، اور سستی چیزیں کبھی بھی متبادل کی کمی نہیں رکھتیں۔

اندرونی مقابلہ کی لہریں نیچے تک پہنچتی ہیں، اور سب سے زیادہ متاثر ہونے والے نچلے سطح کے ابتدائی عہدوں کے حامل ہوتے ہیں۔

ایوا ایک سینئر انجینئر ہے، جب وہ منصوبے کی منصوبہ بندی کرتے ہوئے ایک چھوٹی سی بگ دریافت کرتا ہے، تو پہلے اس کا طریقہ یہ تھا کہ اسے جونئر انجینئر کو سونپ دے۔ لیکن اب، اگر کوئی بات چھوٹی ہے، تو وہ فوراً ایک AI ونڈو کھول دیتا ہے اور کچھ منٹوں میں اسے حل کر لیتا ہے۔ "مجھے جونئر انجینئر سے بات نہیں کرنی پڑتی، میں خود ہی تین پانچ منٹوں میں کام ختم کر لیتا ہوں۔"

بڑے منصوبوں کے لیے اب بھی انسانوں کی ضرورت ہوتی ہے، لیکن جو چھوٹی مکھی کام جو پہلے جونیئر انجینئرز کے کام کا بڑا حصہ تھے، وہ اب اعلیٰ انجینئرز کے پاس موجود AI کے ذریعے آسانی سے مکمل ہو رہے ہیں۔

اوا بہت تیزی سے بولتی ہیں: "اگر آپ جلد سے جلد ایک ہی شخص کے طور پر انجینئر مینیجر، پروڈکٹ مینیجر، انجینئر اور ڈیزائنر سب کچھ ہو سکتے ہیں، اور ایک فنکشن یا پوری ٹیم خود بناسکتے ہیں، تو آپ کو بے روزگار کیا جانے کا امکان دوسرے لوگوں کے مقابلے میں کم ہو سکتا ہے۔"

آخر میں کتنے لوگوں کو رکھا جائے گا، ایوا مسکراتے ہوئے کہتی ہیں، "ابھی اس لمحے میں، میٹا صرف نصف لوگوں کو رکھ کر بھی چل سکتا ہے۔ اگر AI اپنی اشتہاری رفتار سے جاری رہا، تو آخرکار صرف 10% پروگرامرز رہ جائیں گے جو AI کے کام کا جائزہ لیں گے اور پروڈکٹ فیصلوں کو مطابق کریں گے، باقی 90% بے روزگار ہو جائیں گے، اور اس صورت میں بھی میٹا جاری رہے گا۔"

کوئی بھی محفوظ نہیں، زکبرگ سمیت

کوئی بھی خود کو محفوظ نہیں سمجھتا۔

بڑے لیڈرز کو دباؤ ہے کیونکہ دوسرے بڑے لیڈرز مقابلہ کر رہے ہیں؛ مینیجرز کو دباؤ ہے کیونکہ ان کا مینجمنٹ ریشیو 1:15 سے بڑھ کر 1:50 ہو سکتا ہے؛ سینئر انجینئرز کو دباؤ ہے کیونکہ معیارز بلند ہوتے جا رہے ہیں؛ جونئر انجینئرز کو دباؤ ہے کیونکہ ان کا کام سینئر انجینئرز کے AI کے ذریعے آسانی سے مکمل کیا جا رہا ہے۔

یہاں تک کہ زاکبرگ خود بھی پریشانی میں ہیں۔

AI کے دور کی عدم یقینیت حقیقی ہے، کلاؤڈ کوڈ ہر نئے فیچر جاری کرنے سے ایک کمپنی کو تباہ کر سکتا ہے، کلاؤڈ ڈیزائن کے خبر کے بعد فگما کے شیئرز میں شدید لہریں آئیں، اور پورا SaaS صنعت ہر ایک کو ٹکڑوں میں توڑا جا رہا ہے۔

سماجی میڈیا کو دیکھ کر لگتا ہے کہ اس میں رکاوٹیں ہیں، لیکن رکاوٹیں کبھی بھی جتنی موٹی لگتی ہیں اتنی موٹی نہیں ہوتیں۔ ایوا کو لگتا ہے کہ QQ سے وی چیٹ تک کا تبدیلی صرف ایک یا دو سال کا مسئلہ تھا۔

زکبرگ کمپنی کے مستقبل کی فکر کرتے ہوئے بڑے پیمانے پر ملازمین کو برطرف کر رہے ہیں۔ ایوا کی نظر میں، یہ ایک مینجمنٹ کی حکمت عملی ہے۔ "وہ وہی لوگ رکھنا چاہتے ہیں جو سب سے زیادہ محنت کرتے ہیں اور سب سے ذہین ہیں۔ سب سے بہترین طریقہ کیا ہے؟ انہوں نے پایا کہ پیسہ دینا بہترین طریقہ نہیں ہے، برطرف کرنا زیادہ اثر انگیز ہے۔"

انسائٹی کا احساس پیدا کرنا، بونس دینے سے زیادہ پیداوار کو بڑھاتا ہے۔

لیکن اس حکمت عملی کا ایک قیمت بھی ہے۔ بہترین انجینئرز اس دباؤ کو مستقل طور پر برداشت نہیں کریں گے، وہ ایسی جگہوں پر منتقل ہو جائیں گے جہاں ملازمین کو زیادہ احترام دیا جاتا ہے۔ بے روزگاری کرنا سستی ملازمین کو بھگا سکتا ہے، لیکن یہ سب سے زیادہ منتخب کرنے والے لوگوں کو بھی بھگا سکتا ہے۔

اوا خود رہنے کا واقعی سبب یہ ہے کہ جبکہ سلیکون ویلی اب کچھ زیادہ تنافسی ہو گئی ہے، لیکن یہ ملک سے کم تنافسی ہے۔

لیکن ان انفرادی انتخابات کے پیچھے، صنعت کا رجحان نظرانداز نہیں کیا جا سکتا۔ "AI زیادہ تر نوکریوں کو بدل دے گا، انٹرنیٹ صنعت کبھی اس خوشی کے دور میں واپس نہیں جا سکتی جب آپ کو زیادہ محنت نہیں کرنی پڑتی تھی اور بہت زیادہ کمائی کی جاتی تھی۔"

اگر آپ نہیں جیت سکتے، تو شامل ہو جائیں

AI نے موجودہ ملازمین کے کام کے طریقے کو دوبارہ شکل دیا ہے، اور نئے افراد کے انتخاب کے دروازے کو بھی تبدیل کر دیا ہے۔

میٹا کے انجینئرز کے انٹرویو کی روایتی طور پر تین حصے ہوتے ہیں: کوڈنگ، بیہیوئرل سوال اور سسٹم ڈیزائن۔ کوڈنگ کا مطلب ہے ایک الگورتھم کا سوال دینا، جیسے ڈیٹا کی ایک سیریز کو ترتیب دینا، جس میں آپ کو یہ جانچا جاتا ہے کہ آپ کون سا الگورتھم منتخب کرتے ہیں اور پرفارمنس اور لاگت کے حوالے سے آپ کی سوچ کیا ہے۔ بیہیوئرل سوالات ذاتی ہوتے ہیں اور یہ پوچھتے ہیں کہ آپ فیڈبیک اور تنازعات کو کیسے سنبھالتے ہیں۔ سسٹم ڈیزائن عام طور پر سنئیر لیول کے امیدواروں کے لیے آرکیٹیکچرل ڈیزائن کے سوالات ہوتے ہیں۔

اکتوبر 2025 میں، میٹا نے انٹرویو میں AI کوڈنگ کا ایک مرحلہ شامل کیا۔ اب دو پہلوؤں والی صرف کوڈنگ کی جگہ ایک روایتی کوڈنگ اور ایک AI کوڈنگ کا مرحلہ ہے۔ امیدوار کو CoderPad ماحول میں ایک متعدد فائلوں والا پیچیدہ منصوبہ دیا جاتا ہے، جس کے دائیں طرف AI چیٹ ونڈو ہوتی ہے، جہاں وہ انٹرویو کے دوران GPT سیریز، Claude سیریز، Gemini اور Llama سمیت متعدد AI ماڈلز کا استعمال کر سکتے ہیں۔ 60 منٹ کے اندر، آپ کو ایک ایسا کوڈ بیس سمجھنا ہوگا جسے آپ نے پہلے کبھی نہیں دیکھا، مسئلہ کو ٹوکریں، اور AI کی مدد سے فنکشنلٹی حاصل کرنا یا بگ درست کرنا ہوگا۔

یہ یہ نہیں چیک کر رہا ہے کہ آپ کو کوڈ لکھنا آتا ہے یا نہیں، یا آپ کو پرامپٹ لکھنا آتا ہے یا نہیں، بلکہ یہ چیک کر رہا ہے کہ آپ AI کے ساتھ تعاون کرنے کی جانچ کیسے کرتے ہیں۔ AI کا نتیجہ صحیح ہو سکتا ہے، غلط ہو سکتا ہے، یا ایک حصہ صحیح اور ایک حصہ غلط ہو سکتا ہے — آپ AI کے ساتھ اس طرح تعامل کرتے ہیں کہ آپ مطمئن نتائج حاصل کر سکیں، اور آپ AI کے ذریعہ تخلیق کردہ کوڈ کو بہترین طریقے سے تشخیص کر سکتے ہیں یا نہیں۔ انٹروویور آپ کے ہر پرامپٹ اور ہر تعامل کو عملی وقت میں دیکھ رہا ہے۔

ایوا کا خیال ہے کہ یہ حقیقی کام کے ماحول کے بہت قریب ہے، جہاں امیدواروں کو دیکھا جاتا ہے کہ وہ پیچیدہ مسائل کو مختصر وقت میں جدید ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے حل کر سکتے ہیں یا نہیں۔

نئے داخلہ معیار کے مطابق، مستقبل میں اس صنعت میں داخل ہونے والے افراد کو پہلے دن ہی AI کے ساتھ تعاون کرنے کی ضرورت ہوگی۔ ایک امیدوار نے جس نے اس انٹرویو سے گزرنا تھا، اپنی جائزہ کے دوران خلاصہ کیا کہ AI نے انٹرویو کو آسان نہیں بنایا، بلکہ معیار کو بلند کر دیا، جب آپ کے پاس AI کی مدد ہو تو انٹرویوور اسی وقت میں زیادہ پیچیدہ مسائل حل کرنے کی توقع کرتے ہیں۔

اس صورتحال کے سامنے، ایوا نے شامل ہو جانے کا فیصلہ کیا۔

اگر یہ بڑی رجحان ہے، تو آپ اسے تبدیل نہیں کر سکتے، AI کا مقابلہ کرنا بے فائدہ ہے۔

ایوا کا روزمرہ کا طریقہ کار مکمل طور پر تبدیل ہو گیا ہے، وہ اب کئی AI ونڈوز ایک ساتھ کھولتی ہے تاکہ وہ مختلف کاموں کو متوازی طور پر کر سکیں۔ "آپ کے پاس صرف ایک دماغ ہے، ایک وقت میں صرف ایک کام ہی کر سکتے ہیں۔ لیکن AI کا فائدہ یہ ہے کہ آپ دس چلاسکتے ہیں اور انہیں مختلف کاموں کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔"

کوشش سے لے کر مہارت حاصل کرنے تک، تقریباً ایک ماہ لگتا ہے۔

وہ AI کا استعمال اپنے کام کے تقریباً ہر مرحلے میں کرتا ہے: منصوبوں کی منصوبہ بندی کے دوران دستاویزات لکھنا، دماغی طوفان، منصوبوں کا موازنہ، ممکنہ اثرات کا جائزہ لینے کے لیے SQL لکھنا، کوڈ لکھنا، اور فنکشن مکمل ہونے کے بعد مختلف خلاصے لکھنا، سوشل میڈیا پر ٹویٹس شیئر کرکے اس کی نمائندگی بڑھانا۔

سب سے پہلے AI کو بہترین طریقے سے استعمال کرنے والوں میں شامل ہو جائیں، شاید آپ آخری لوگوں میں سے ہو جائیں جنہیں نوکری سے نکالا نہ جائے۔ لیکن نوکری سے نکالے جانے کی رفتار کتنی تیز ہوگی اور آخرکار کیا واقعی نوکری سے نہیں نکالا جائے گا، کسی کو نہیں معلوم، صرف اس بات پر راضی ہو جائیں کہ جو آیا ہے اسے قبول کر لیا جائے۔

اس خود کو سمجھانے کے علاوہ، AI مختلف سطحوں کے لوگوں کے لیے بالکل مختلف قیمت رکھتی ہے۔

جس طرح کے تجربہ کار انجینئرز جو مسائل کی تشخیص کر سکتے ہیں اور راستہ تلاش کر سکتے ہیں، ان کے لیے AI ایک حقیقی لیور ہے—پہلے جو تجزیہ کرنے میں دو ہفتے لگتے تھے، اب وہ فوراً شروع کر سکتے ہیں—لیکن پیشہ ورانہ شروعات کرنے والوں کے لیے، AI وہی سب سے اہم سوچنے اور تجربہ کرنے کا عمل چھین لیتا ہے جس کی انہیں سب سے زیادہ ضرورت ہوتی ہے۔

کارکردگی بہتر ہو گئی، لیکن سیکھنے کے مواقع ختم ہو گئے۔

اوا خوش نظریہ یا بیش نظریہ کے کسی بھی گروہ میں اپنے آپ کو شامل نہیں کرنا چاہتیں، "آپ اس بڑے رجحان کو تبدیل نہیں کر سکتے، جیسے اس وقت شمال مشرق میں بے روزگار ہونے والے لوگوں کو صرف قبول کرنا پڑا۔ کچھ نے ریستوراں کھول لیا، کچھ نے جنوب کی طرف جا کر کاروبار شروع کیا۔ کون جانتا ہے؟ زندگی بہت لمبی ہے، سوچنے سے کچھ نہیں ہوتا۔"

اب تک کھیل کو لے کر، ایک ہی بات یقینی ہے کہ کوئی بھی فاتح نہیں ہے۔