ہوسکتا ہے کہ آپ نے ChatGPT کو مٹھی بھر بار کھولا ہو، ذیلی نتائج حاصل کیے ہوں، اور آگے بڑھ گئے ہوں۔ ہوسکتا ہے کہ آپ ایک یا دو AI ٹریننگ کے ذریعے بیٹھے ہوں اور سوچا ہو، "اچھا، لیکن یہ حقیقت میں میرے کام پر کیسے لاگو ہوتا ہے؟" یا ہوسکتا ہے کہ آپ نے درجن بھر AI ٹولز کو بُک مارک کیا ہو جو آپ نے LinkedIn پر تجویز کیے ہیں اور ایک بھی آزمایا نہیں ہے۔ آپ اکیلے نہیں ہیں۔ AI کو جاننے اور AI کے استعمال کے درمیان وہ فرق ہے جہاں ہم میں سے بہت سے لوگ ابھی موجود ہیں۔ اور یہ مدد نہیں کرتا کہ ہر کوئی آپ کو اسے استعمال کرنے کو کہہ رہا ہے۔ میں جانتا ہوں کیونکہ یہ میرا کام ہے: میں HubSpot بلاگ پر ایک تحریری ٹیم کا انتظام کرتا ہوں، اور میرے کام کا ایک بڑا حصہ انہیں AI کے ساتھ فعال کرنا ہے۔ خلاصہ، متاثر کن کلیدی معنوں میں نہیں، بلکہ اپنے اصل کام کو بہتر طریقے سے انجام دینے کا طریقہ یہاں ہے۔ میں نے جو سیکھا ہے وہ یہ ہے کہ مسئلہ تقریبا کبھی حوصلہ افزائی نہیں ہوتا ہے۔ لوگ سیکھنا چاہتے ہیں۔ یہ ہے کہ AI کے بارے میں معلومات ہر جگہ موجود ہے، لیکن حقیقی قابلیت - جو حقیقت میں آپ کے کام کرنے کے طریقے کو تبدیل کرتی ہے - حیرت انگیز طور پر نایاب ہے۔ یہ پوسٹ اسی کے بارے میں ہے۔ اس گائیڈ میں، میں آپ کے کام میں AI کو ضم کرنے کے لیے ایک عملی فریم ورک کا اشتراک کروں گا جس سے آپ کی مہارت، اثر، اور کیریئر کو آگے بڑھایا جائے۔ مندرجات کا جدول کیوں AI- فعال ہونا آپ کے کیریئر میں مدد کرتا ہے۔ AI کو اپنانا اتنا مشکل کیوں ہے؟ AI اہلیت کیسی نظر آتی ہے؟ ٹیمیں AI تجربات سے عمل درآمد تک کیسے جا سکتی ہیں۔ جہاں فیوچر پیڈیا AI اہلیت میں فٹ بیٹھتا ہے۔ کیوں AI- فعال ہونا آپ کے کیریئر میں مدد کرتا ہے۔ آئیے کچھ ایمانداری کے ساتھ شروع کریں۔ "AI آپ کے کام میں مدد کرتا ہے" 2026 میں کچھ بھی نہیں ہونے والے بیان کے قریب ہے۔ ہم جانتے ہیں کہ یہ ہمیں زیادہ نتیجہ خیز بنا سکتا ہے، تو اب کیا؟ یہاں ایک بہتر بصیرت ہے: AI استعمال کرنے والے لوگوں اور اسے اچھی طرح سے استعمال کرنے والے لوگوں کے درمیان ایک وسیع فرق ہے۔ فائدہ ان لوگوں کو جائے گا جو آگے بڑھ چکے ہیں، جنہوں نے AI کو اپنے معمولات میں بنایا ہے، جو اسے معنی خیز طور پر بہتر کام کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں، اور جو اس اثر کو دکھا سکتے ہیں۔ آئیے قریب سے جائزہ لیتے ہیں کہ ایسا کیوں ہے: ترقیاں پیداوار سے آتی ہیں، کوشش سے نہیں۔ "میں نے بہت کوشش کی ہے، لہذا مجھے انعام ملنا چاہئے" ان دنوں بحث کرنا بہت مشکل ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ AI سے چلنے والے پیشہ ور افراد ان لوگوں کے مقابلے میں زیادہ پیداوار اور اثر پیدا کرتے ہیں جو نہیں کرتے ہیں۔ AI-enabled سے، میرا مطلب ہے کوئی ایسا شخص جو اپنے روزمرہ کے کاموں میں اپنی پیداوار اور اثر کو بڑھانے کے لیے باقاعدگی سے AI کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ 2026 میں، بہت سی صنعتیں اب AI کے "آپریشنل دور" میں تبدیل ہو چکی ہیں۔ تجرباتی مرحلہ (ایڈہاک پرامپٹنگ، ٹول کا ایک بار استعمال) بڑی حد تک ختم ہو چکا ہے۔ توقع اب مربوط، پائیدار استعمال ہے۔ مواد کی مارکیٹنگ کو ایک مثال کے طور پر لیں: چھوٹی، سٹریٹجک طور پر مرکوز ٹیمیں AI کو قوت ضرب کے طور پر استعمال کر سکتی ہیں، پیداوار کے معمول کے پہلوؤں کو آف لوڈ کر سکتی ہیں تاکہ انسانی ایڈیٹرز بیانیہ کے بہاؤ، برانڈ کی آواز اور درستگی پر توجہ مرکوز کر سکیں۔ HubSpot کی 2026 اسٹیٹ آف مارکیٹنگ کی رپورٹ کے مطابق، 67% مارکیٹنگ ٹیموں کا کہنا ہے کہ AI انہیں ہر ہفتے 10 یا اس سے زیادہ گھنٹے بچاتا ہے، اور 71% کا کہنا ہے کہ AI نمایاں طور پر زیادہ مواد بنانے میں ان کی مدد کرتا ہے۔ چونکہ AI کسی کردار کے روزمرہ کے زیادہ تر معاملات کو سنبھال سکتا ہے، اس لیے یہ اعلیٰ ترتیب کے کام کے لیے وقت نکالتا ہے: اسٹریٹجک سوچ، تخلیقی مسئلہ حل کرنا، کراس فنکشنل قیادت، اور طویل مدتی منصوبہ بندی۔ بنیادی کاموں کی تکمیل کم قیمتی ہوتی جا رہی ہے۔ اور جب آپ اس کی وجہ سے رکاوٹ نہیں بنتے ہیں، تو مینیجر آپ کو زیادہ چیلنجنگ اور نظر آنے والا کام دیتے ہیں۔ اے آئی کا استعمال نئی بنیاد بنتا جا رہا ہے۔ ایک نسل پہلے، ایکسل کو استعمال کرنے کا طریقہ جاننا ایک فرق تھا۔ پھر، یہ فرش بن گیا. وہی تبدیلی ابھی AI کے ساتھ ہو رہی ہے، جس کا مطلب ہے کہ آگے جانے کی ونڈو بند ہو رہی ہے۔ ابھی، AI کی مہارت اب بھی متاثر کن ہے۔ اگر آپ اپنے مینیجر کو بتاتے ہیں کہ آپ نے ایک عمل کو آدھے حصے میں کاٹنے کے لیے AI کا استعمال کیا ہے، یا ایسا پرامپٹ بنایا ہے جو آپ کی ٹیم کو ہفتے میں تین گھنٹے بچاتا ہے، تو اس کا نوٹس لیا جائے گا (اس پر مزید بعد میں)۔ تاہم، آج آپ کے مینیجر سے جو چیز آپ کو پہچان دیتی ہے وہ بہت کچھ ایسا لگے گا جیسے اب سے ایک یا دو سال بعد "میں نے ایکسل میں ایک نیا میکرو بنایا"۔ مفید، لیکن قابل ذکر نہیں۔ جب AI کی مہارت بنیادی لائن بن جاتی ہے، تو فائدہ ان لوگوں کو جاتا ہے جو وہاں جلد پہنچ گئے اور اس پر قائم ہوئے جب کہ باقی سب ابھی تک یہ سوچ رہے تھے کہ کہاں سے آغاز کرنا ہے۔ آپ یہ بحث بھی کر سکتے ہیں کہ یہ بنیادی لائن ہے: HubSpot تحقیق سے پتا چلا ہے کہ 83% مارکیٹرز کا کہنا ہے کہ وہ AI کی وجہ سے پہلے سے کہیں زیادہ پیداوار کی توقع رکھتے ہیں۔ اور یہ ہے جو آپ کے کیریئر کے لیے سب سے اہم ہے: AI آپ کی جگہ نہیں لے گا۔ لیکن کوئی اسے بہتر استعمال کر سکتا ہے۔ کچھ فرضی روبوٹ یا آٹومیشن کی بے چہرہ لہر نہیں۔ آپ کی صنعت میں کوئی، آپ کی سطح پر، جس نے آپ سے پہلے اسے سنجیدگی سے لینے کا فیصلہ کیا۔ مینیجرز دیکھتے ہیں کہ کون AI استعمال کر رہا ہے (اور کون نہیں ہے)۔ 2026 گیلپ ڈیٹا ظاہر کرتا ہے۔کہ 69% لیڈرز اور 55% مینیجرز سال میں کم از کم چند بار AI کا استعمال کرتے ہیں، اس کے مقابلے میں صرف 40% ICs۔ آپ کا مینیجر ممکنہ طور پر آپ سے زیادہ AI کا استعمال کرتا ہے، لہذا انہیں اس بات کا بخوبی اندازہ ہے کہ کیا ممکن ہے اور کیا آپ اسے برقرار رکھ رہے ہیں۔ میں یہ نہیں کہہ رہا ہوں کہ آپ کا باس ایک خفیہ سکور کارڈ رکھتا ہے کہ کون کلاڈ کو سب سے زیادہ اشارہ کرتا ہے۔ لیکن جب ایک ہی ٹیم کے دو افراد ایک جیسے کام فراہم کرتے ہیں، اور ان میں سے ایک مستقل طور پر اسے تیز اور زیادہ اچھی طرح سے کرتا ہے کیونکہ انہوں نے AI کو اپنے عمل میں ضم کر لیا ہے، یہ نوٹ کیا گیا ہے۔ یہ اس بات پر اثر انداز ہوتا ہے کہ اگلی مسلسل اسائنمنٹ کس کو ملتی ہے، کس کو حکمت عملی کی گفتگو میں لایا جاتا ہے، اور کس کو ترقی دی جاتی ہے۔ AI کو اپنانا اتنا مشکل کیوں ہے؟ اس کی ایک وجہ ہے کہ بہت سارے لوگ "میں جانتا ہوں کہ مجھے AI زیادہ استعمال کرنا چاہئے" اور واقعی یہ کرنے کے درمیان پھنس جاتے ہیں۔ دراصل، کئی اچھی طرح سے دستاویزی وجوہات ہیں: جاننے اور کرنے کا فرق ہم سب کچھ نیا سیکھنا یا آزمانا چاہتے ہیں، صرف اس بات کا احساس کرنے کے لیے کہ مہینے یا سال اس کے بارے میں حقیقت میں کچھ کیے بغیر ہی گزر گئے۔ بس میرے بیڈ روم میں میرے باس گٹار کی دھول سے پوچھیں۔ محققین جیفری فیفر اور رابرٹ سوٹن نے اس رجحان کو "جاننے اور کرنے کا فرق" کا نام دیا۔ بنیادی طور پر، یہ جاننا کہ کیا کرنا ہے اور درحقیقت یہ کرنا تقریباً مکمل طور پر الگ الگ مسائل ہیں۔ AI پر جاننے اور کرنے کے فرق کو لاگو کرتے وقت، تحقیق کی لکیریں اوپر ہوتی ہیں: BCG نے پایا کہ وسیع پیمانے پر AI کے نفاذ کے باوجود، 74% کمپنیوں نے ابھی تک اپنے AI کے استعمال سے ٹھوس کاروباری قدر ظاہر نہیں کی ہے۔ اس نے یہ بھی پایا کہ AI کو لاگو کرنے کے دوران کمپنیوں کو درپیش چیلنجوں میں سے 70% لوگوں اور عمل سے متعلق مسائل سے پیدا ہوتے ہیں، جبکہ ٹیکنالوجی کے مسائل کے لیے صرف 30% اور AI الگورتھم کے لیے 10% چیلنجز۔ وقفے کی وجہ کا ایک حصہ صرف عملی ہے۔ آپ کو پہلے سے ہی ایک کام کرنا ہے۔ آپ کا کیلنڈر بھرا ہوا ہے، آپ کے کام کی فہرست طویل ہے، اور "AI کو بہتر طریقے سے استعمال کرنے کا طریقہ معلوم کریں" کا خلاصہ ہدف آپ کی پلیٹ میں موجود ہر دوسری چیز کا مقابلہ کر رہا ہے۔ جب میں نے Timothy Biondollo، HubSpot Media کے پرامپٹ انجینئر اور AI اسپیشلسٹ سے پوچھا کہ اتنے سارے لوگ بیداری اور اپنانے کے درمیان کیوں رک گئے، اس نے شوگر کوٹ نہیں کیا: "آگاہی غیر فعال ہے، اور اپنانے سے آپ کو تبدیل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے کہ آپ اصل میں کیسے کام کرتے ہیں، نہ کہ اپنے براؤزر میں ایک نیا ٹیب شامل کریں۔ فرق یہ ہے کہ زیادہ تر لوگ اب بھی اپنے دن کے کام کو ٹاسک کے لحاظ سے، ترتیب سے، خود کام کر رہے ہیں۔ فعال لوگوں نے بالکل مختلف تبدیلی کی ہے۔ وہ اپنا وقت سیاق و سباق کو جمع کرنے، ہدایات لکھنے، اور پھر دس متوازی ورک اسٹریم چلاتے ہوئے گزارتے ہیں جب کہ وہ پس منظر میں ایک چھوٹی حکمت عملی پر توجہ مرکوز نہیں کرتے اور معیار کو ایڈجسٹ کرتے ہیں۔ مکمل طور پر ایک مختلف آپریٹنگ ماڈل کوئی بھی آپ کو یہ نہیں بتاتا کہ منتقلی اصل میں کیسی ہوتی ہے، اس لیے لوگ AI کو چند بار آزماتے ہیں، تبدیلی محسوس نہیں کرتے، اور فرض کریں کہ یہ ان کے لیے نہیں ہے یا یہ کہ AI اتنا ہوشیار نہیں ہے۔ اپنی موجودہ ذمہ داریوں کو نبھانے کے لیے AI سیکھنا ایک حقیقی رکاوٹ ہے۔ آپ کے دماغ میں نئی معلومات پر کارروائی کرنے کی حد ہوتی ہے، اور جب یہ حد سے تجاوز کر جاتی ہے (جو کہ پچھلے کچھ سالوں میں AI کی رفتار کو دیکھتے ہوئے، یہ تقریباً یقینی طور پر رہا ہے)، گود لینے میں تیزی سے کمی آتی ہے، یہاں تک کہ جب حوصلہ زیادہ ہو۔ بہت سارے اختیارات، کافی وضاحت نہیں ہے۔ ہم کہتے ہیں کہ آپ وقت نکالتے ہیں۔ اب کیا؟ مارکیٹ میں ہزاروں AI ٹولز موجود ہیں۔ زمین کی تزئین کی ماہانہ تبدیلی. نئے ماڈلز اور فیچرز لانچ ہوتے ہیں، اور آپ کی LinkedIn فیڈ لوگوں سے بھری ہوتی ہے جو آپ کو ایک ایسے ٹول کے بارے میں بتاتے ہیں جس نے ان کی زندگی بدل دی۔ آپ نہیں جانتے کہ کہاں سے شروع کرنا ہے، لہذا آپ بالکل بھی شروع نہیں کرتے ہیں۔ یہاں تک کہ اگر آپ نے انتخاب کے تضاد کے بارے میں نہیں سنا ہے، تو آپ نے یقیناً اس کا تجربہ کیا ہوگا۔ ہمارے پاس جتنے زیادہ اختیارات ہیں، ہم اتنے ہی کم انتخاب کرنا چاہتے ہیں۔ لہذا ہم منجمد ہوجاتے ہیں، یا ہم اس سے بھی بدتر فیصلہ کرتے ہیں کہ اگر ہمارے پاس کم اختیارات ہوتے ہیں۔ AI کی عادت بنانے کی کوشش کرنے والے ہر فرد کے لیے ابھی بالکل یہی ہو رہا ہے۔ اس بات کا کیا امکان ہے کہ آپ جو ٹول چنتے ہیں وہ درحقیقت صحیح ہے؟ ڈرانا ایک چھوٹی بات ہے۔ پیداواری ٹریپ یہاں ایک ظالمانہ ستم ظریفی بھی ہے جس کا مجھے اتنا ذکر نظر نہیں آتا جتنا کہ ہونا چاہیے: اگر آپ AI کو استعمال کرنے کے بارے میں جان بوجھ کر نہیں سوچ رہے ہیں، تو یہ کم ہونے سے زیادہ کام پیدا کرے گا۔ ایک ایسے منظر نامے پر غور کریں جہاں آپ میمو کے بطور ڈیٹا سیٹ کا خلاصہ کرنے کے لیے AI استعمال کرنا چاہتے ہیں۔ آپ شیٹ برآمد کرتے ہیں، اسے ChatGPT میں ڈالتے ہیں، اور بہت اچھا، ایک میمو 30 سیکنڈ میں واپس آجاتا ہے۔ لیکن اب آپ آؤٹ پٹ کا جائزہ لے رہے ہیں، غلطیاں پکڑ رہے ہیں، دوبارہ اشارہ کر رہے ہیں کیونکہ کچھ بند ہے، حقائق کی جانچ کے دعوے جن کے بارے میں آپ کو یقین نہیں ہے، اور صحیح لہجے کو مارنے کے لیے پوری چیز کو دوبارہ فارمیٹ کر رہے ہیں۔ جب تک آپ کام کر لیتے ہیں، AI ایک فعال کی طرح محسوس نہیں کرتا ہے۔یہ ایک رکاوٹ کی طرح محسوس ہوتا ہے. یہ AI کو اپنانے کے اسٹالز کی ایک بہت بڑی وجہ ہے۔ لوگ اسے آزماتے ہیں، عام ردعمل حاصل کرتے ہیں، اور سوچتے ہیں کہ ایسا ہی ہے؟ وہ یہ نتیجہ اخذ کرتے ہیں کہ یہ مسلسل کوشش کے قابل نہیں ہے اور پرانے راستے پر واپس چلے جاتے ہیں۔ لیکن مسئلہ نقطہ نظر کا ہے، آلے کا نہیں۔ AI کو اچھی طرح سے استعمال کرنے کا مطلب یہ ہے کہ یہ جاننا کہ یہ آپ کا حقیقی وقت کہاں بچاتا ہے اور یہ کام کو کہاں منتقل کرتا ہے۔ یہ امتیاز مشق لیتا ہے اور کسی ایسے شخص کو الگ کرتا ہے جو AI سے واقف ہے کسی ایسے شخص سے جو AI فعال ہے۔ AI اہلیت کیسی نظر آتی ہے؟ ہم جانتے ہیں کہ AI کی اہلیت اور اپنانے کی اہمیت کیوں ہے۔ علم سے مشق کی طرف چھلانگ وہ جگہ ہے جہاں ہم میں سے بہت سے لوگ رک جاتے ہیں، اور یہ کوشش کی کمی کی وجہ سے نہیں ہے۔ اگلا، میں ان حکمت عملیوں کا خاکہ پیش کروں گا جنہوں نے میری مواد ٹیم اور میرے لیے کام کیا ہے۔ یہ عملی، بڑھتے ہوئے اقدامات ہیں جو AI کی بے چینی کو عمل میں بدل دیتے ہیں۔ احساس کریں کہ آپ پیچھے نہیں ہیں (ابھی تک)۔ "جدید ترین AI ٹیکنالوجی" کی تلاش کرنا اپنے لیپ ٹاپ کو فوری طور پر بند کرنے اور دن کے لیے سائن آف کرنے کا ایک بہترین طریقہ ہے۔ AI کے ساتھ ایک دباؤ ہے جو اثر انداز کرنے والوں، پروڈکٹ کے اعلانات، سوچ کے ٹکڑوں، اور یہاں تک کہ ساتھیوں کی طرف سے آتا ہے جو آپ کو بتاتے ہیں کہ وہ کیسے آگے بڑھ رہے ہیں۔ لیکن یہ شور زیادہ تر آپ کی توجہ اور مارکیٹ کو آپ تک پہنچانے کے لیے بنایا گیا ہے۔ یہ کتاب کی قدیم ترین چالوں میں سے ایک ہے: آپ پیچھے پڑ رہے ہیں۔ آپ پیچھے نہیں رہ سکتے۔ میرے نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں، تاکہ آپ پیچھے نہ رہیں۔ یہ پیغام رسانی گروپ میں شامل ہونے کی ہماری بنیادی خواہش کو متاثر کرتی ہے۔ یہ بنیادی طور پر caveperson logic ہے۔ آپ کے لیے کچھ حقیقت: گیلپ کے مطابق، 49% امریکی کارکنان اپنے کردار میں کبھی بھی AI کا استعمال نہیں کرتے، اور صرف 26% اسے ہفتے میں چند بار یا اس سے زیادہ استعمال کرتے ہیں۔ اسے ڈوبنے دو۔ اس ملک میں جہاں زیادہ تر بڑی AI کمپنیاں قائم ہیں، صرف ایک چوتھائی کارکن ہی کثرت سے AI استعمال کرتے ہیں۔ میں چیزوں کو تناظر میں رکھنے کے لیے ایک اور تصور متعارف کروانا چاہتا ہوں: نظریہ جدت کا پھیلاؤ۔ سب سے پہلے 1962 میں E.M Rodgers کے ذریعے اشتراک کیا گیا (اور آج بھی متعلقہ ہے)، ڈفیوژن آف انوویشن تھیوری نے ٹیکنالوجی کے لیے پورے سامعین کو پانچ گروپوں میں تقسیم کیا: اختراع کرنے والے، ابتدائی اختیار کرنے والے، ابتدائی اکثریت، دیر سے اکثریت، اور پیچھے رہ جانے والے۔ یہ گروہ اس ترتیب میں کسی بھی نئی ٹیکنالوجی کو اپناتے ہیں۔ اپنانے کا آغاز جدت پسندوں سے ہوتا ہے (سوچتے ہیں کہ ٹیک کے شوقین افراد، اثر و رسوخ رکھنے والے، نئے فون کے لیے سب سے پہلے قطار میں لگے ہوئے لوگ) اور پیچھے رہنے والوں (جو اب بھی لینڈ لائنز استعمال کرتے ہیں) کے ساتھ ختم ہوتے ہیں۔ جیسا کہ آپ نیچے دیے گئے خاکے سے دیکھ سکتے ہیں، زیادہ تر لوگ بیچ میں کہیں گر جاتے ہیں: ماخذ تو، ہم تخلیقی AI کے ساتھ اس ٹائم لائن پر کہاں ہیں؟ یہ ایک موضوعی کال ہے، لیکن ہمارے پاس اب تک موجود ڈیٹا کو دیکھتے ہوئے، میں شرط لگاؤں گا کہ ہم ابھی ابتدائی اکثریت میں داخل ہوئے ہیں۔ دوسرے لفظوں میں، جبکہ AI ایک تصور کے طور پر کچھ عرصے سے عوام کی نظروں میں ہے، AI کی مہارت ابھی مرکزی دھارے میں آنے لگی ہے۔ آپ نے AI اور اس کے امکانات کے بارے میں جن لوگوں کو سنا ہے وہ سب سے پہلے 15%، اختراع کرنے والے اور ابتدائی اختیار کرنے والے ہیں۔ اور وہ باقیوں سے کہیں زیادہ آواز والے ہیں۔ اس کا آپ کے لیے کیا مطلب ہے؟ اگر آپ ابھی تک AI استعمال کرنے میں راضی نہیں ہیں، تو آپ اب بھی اچھی جگہ پر ہیں۔ لیکن پیچھے نہ ہٹیں، کیونکہ ابتدائی اکثریت آپ کے آگے بڑھنے کا آخری موقع ہے۔ یہ کہنا یہ نہیں ہے کہ کسی بھی چیز میں ابتدائی ہونا آسان ہے - یقینی طور پر نہیں۔ لیکن اس تکلیف کا زیادہ تر یہ یقین کرنے سے آتا ہے کہ ہر ایک آپ سے آگے ہے۔ ابھی تک ایسا نہیں ہے۔ چھوٹی شروعات کریں۔ کسی بھی مہارت کی طرح، AI کی مہارت ایک ایسا عضلہ ہے جو بار بار استعمال کے ذریعے وقت کے ساتھ ساتھ بنتا ہے۔ ویٹ لفٹنگ کے بارے میں پڑھ کر آپ مضبوط نہیں ہوتے۔ کسی وقت، آپ کو ڈمبلز اٹھانا ہوں گے۔ اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ آپ کو کسی ایسے ایجنٹ کو تیار کرنے کی ضرورت ہے جو آپ کی تمام ای میلز کا خلاصہ کرے، آپ کی اسپریڈ شیٹس کو صاف کرے، آپ کے شیڈول کا انتظام کرے، اور آپ کے ٹیکس پہلے ہی چلائے۔ ایک مبتدی ہونے کے ناطے گلے لگائیں، چھوٹی جیتیں تلاش کریں، اور ورزش کی طرح، آپ کو اپنی سوچ سے جلد فوائد نظر آئیں گے۔ پہلی چیز جو میں نے AI کے ساتھ کی تھی وہ یہ تھی کہ اگر مجھے لگتا ہے کہ میرا لہجہ بند ہے۔ بنیادی چیزیں، لیکن یہ مجھ پر فوری طور پر واضح ہو گیا کہ یہ کسی چیز کو جملے بنانے کے کامل طریقے سے زیادہ کارآمد کیسے تھا۔ میں نے نسبتاً کم سرمایہ کاری کے ساتھ فائدہ دیکھا۔ آخر کار، میں اپنی ٹیم کے لیے اندرونی ٹولز کوڈنگ کرنے، ڈیٹا سیٹس سے میمو تیار کرنے، اور اپنی ہفتہ وار ذمہ داریوں کی منصوبہ بندی کرنے کے لیے Claude کا استعمال کرتے ہوئے آرام دہ ہو گیا۔ اب، مجھے ایسی کوئی بھی چیز تلاش کرنے کے لیے سخت دباؤ پڑے گا جس کے لیے میں اپنے روزمرہ کے لیے AI استعمال نہیں کرتا ہوں۔ اپنے مسائل کے لیے AI حل کا اطلاق کرنا اور حقیقی دنیا کے فوائد کو دیکھنا ایک طاقتور محرک ہے۔ آپ اسے کسی ٹھوس چیز پر استعمال کرتے ہیں،اور یہ صرف کلک کرتا ہے۔ آپ سوچیں گے، "اوہ، میں اسے اس کے لیے استعمال کر سکتا ہوں... یہ اور کیا کر سکتا ہے؟" آپ کا تجسس وہ انجن بن جاتا ہے جو عادت بناتا ہے۔ اس کے علاوہ، AI کو اپنے موجودہ کام میں (ایک الگ تجربہ یا سرگرمی کے بجائے) بنانے سے اسے ایک بار آزمانے، اچھے نتائج حاصل کرنے، اور آپ کے پہلے سے کام کرنے کے طریقے پر واپس آنے کی رکاوٹ ختم ہو جاتی ہے۔ آپ اس کی افادیت کو پہلے ہاتھ سے دیکھتے ہیں، لہذا آپ کو ابتدائی رگڑ سے گزرنے کا زیادہ امکان ہے۔ AI کے فوائد عارضی تکلیف سے کہیں زیادہ ہیں۔ HubSpot بلاگ کی مصنفہ ایمی رگبی نے خود اس پر تشریف لے گئے ہیں: "اے آئی کو ورک فلو میں باندھنے کے بارے میں سب سے مشکل حصہ بھی کارکردگی کے حصول کی کسی بھی کوشش کا سب سے مشکل حصہ ہے: پہلے تو یہ بے حد غیر موثر ہونے والا ہے۔ آپ اس کے کام کرنے، تجربہ کرنے، اور ناکام ہونے کے بارے میں ٹھوکر کھا رہے ہوں گے کیونکہ یہ سب کچھ سیکھنے کے لیے آپ کے پاس نیا ہے... ایک بار جب آپ ایسا کرتے ہیں تو یہ بہت اچھا احساس ہوتا ہے۔" اشارہ کرنے کا طریقہ سیکھیں۔ AI پرامپٹنگ وہ واحد سب سے مفید ہنر ہے جو آپ شروعات کرتے وقت سیکھ سکتے ہیں۔ ایک اچھے پرامپٹ کا مطلب ہے ایک عام ردعمل اور اصل میں مدد کرنے والے کے درمیان فرق۔ جب میں نے HubSpot میڈیا کے مواد کی حکمت عملی اور آپریشنز کی سربراہ میگ پریٹر سے پوچھا، کہ AI سے آگاہی اور حقیقی اختیار کے درمیان فرق کیوں ہے، تو اس نے کہا، "وہ صحیح پرامپٹ استعمال نہیں کر رہے ہیں۔ ایک بار جب آپ بہتر طریقے سے اشارہ کرنا سیکھ لیں گے، تو آپ کے نتائج یہ ناممکن بنا دیتے ہیں کہ آپ کے کام کو بڑھانے کے لیے AI کا استعمال نہ کریں اور اس کام کو کرنے کے لیے زیادہ وقت پیدا کریں۔" پہلے مختلف اشارے کے ساتھ تجربہ کرنا ٹھیک ہے، لیکن آخر کار آپ کو بہتر رہنمائی والی گفتگو کے لیے ایک فریم ورک چاہیے۔ میں اپنی ٹیم کے مصنفین کو WRITE فریم ورک استعمال کرنے کی ترغیب دیتا ہوں - یہ AI کو درخواست کے لیے پانچ اہم معلومات فراہم کرتا ہے: کون: AI کس کے طور پر کام کر رہا ہے؟ AI کو ایک شخصیت دیں، جیسے ایک تجربہ کار حکمت عملی، ایک تکنیکی ماہر، ایک پروجیکٹ مینیجر وغیرہ۔ وسائل: یہ حق حاصل کرنے کے لیے AI کو کس پس منظر کی ضرورت ہے؟ یہ آپ کا سیاق و سباق کا ڈمپ ہے: پروجیکٹ کے بارے میں متعلقہ تفصیلات، آپ جس مسئلے کو حل کر رہے ہیں، حوالہ جاتی مواد، اور کوئی اور چیز جو AI کو خود نہیں معلوم ہوگی۔ ہدایات: AI کو بالکل کیا کرنا چاہیے؟ مخصوص ہو. شرائط: کون سے اصول، حدود، یا حدود لاگو ہوتے ہیں؟ مثال کے طور پر، لمبائی، شکل، لہجہ، چیزوں سے بچنا ہے، اور چیزیں شامل کرنا ہیں۔ متوقع نتیجہ: تیار شدہ پروڈکٹ کی وضاحت کریں جیسا کہ آپ کر سکتے ہیں: فارمیٹ، ڈیلیوری ایبلز، اور، اگر ممکن ہو تو، ایک مثال۔ یہاں ایک WRITE پرامپٹ کی ایک مثال ہے: W: آپ ایک چھوٹے کاروباری مارکیٹنگ کنسلٹنٹ ہیں جو DTC پروڈکٹ لانچ کرنے میں مہارت رکھتے ہیں۔ میرے سامعین 25-40 سال کی عمر کی خواتین ہیں جو ہاتھ سے بنی موم بتیاں بطور تحفہ اور خود کی دیکھ بھال کے لیے خریدتی ہیں، زیادہ تر میری Etsy شاپ اور Instagram کے ذریعے۔ R: میں جون میں موم بتی سمر کلیکشن شروع کر رہا ہوں۔ لانچ کے لیے میرا بجٹ تقریباً 500 ڈالر ہے۔ میرا سب سے بہترین سیلز چینل انسٹاگرام ہے، اور میرے تقریباً 3,000 فالورز ہیں۔ میرا آخری مجموعہ دو ہفتوں میں بک گیا، زیادہ تر انسٹاگرام اسٹوریز اور ای میل کے ذریعے۔ میں: میرے لیے چار ہفتے کا لانچ پلان بنائیں جس میں ٹیزر مواد، لانچ ڈے کی حکمت عملی، اور پوسٹ لانچ فالو اپ شامل ہو۔ شامل کریں کہ کیا پوسٹ کرنا ہے، اسے کب پوسٹ کرنا ہے، اور ہر مرحلے کے لیے ایک ای میل۔ T: ایک شخص کے آپریشن کے لیے منصوبے کو حقیقت پسندانہ رکھیں۔ کوئی ادا شدہ اشتہارات نہیں۔ صرف نامیاتی اور ای میل۔ لہجہ گرم اور ذاتی محسوس ہونا چاہئے، کارپوریٹ نہیں۔ E: ایک ہفتہ بہ ہفتہ کیلنڈر جس کی میں پیروی کر سکتا ہوں، ہر دن کے لیے مخصوص مواد کے خیالات، تین مختصر ای میل ڈرافٹ، اور لانچ ڈے چیک لسٹ کے ساتھ۔ اس پرامپٹ کو بغیر کسی فریم ورک کے ایک کے آگے چلائیں، اور آپ کو فرق نظر آئے گا۔ اگر آپ واقعی موم بتی بنانے والے ہیں، تو آپ کو بھی اس کی خوشبو آئے گی۔ AI گولز کا شیڈول بنائیں۔ ایک بار جب آپ کچھ ٹنکرنگ کر لیتے ہیں اور اس بات کا احساس رکھتے ہیں کہ AI آپ کی کہاں مدد کر سکتا ہے، اگلا مرحلہ رفتار کو برقرار رکھنا ہے۔ کرنے سے کہیں زیادہ آسان کہا۔ جاننے اور کرنے کا فرق یاد ہے؟ تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ مضبوط مقصد کا ارادہ خود ہی کافی نہیں ہے۔ لیکن، جو لوگ ایسے منصوبے بناتے ہیں جو اس بات کی وضاحت کرتے ہیں کہ وہ کسی مقصد کے لیے کس طرح کام کرتے ہیں، ان کے درحقیقت اس پر عمل کرنے کا زیادہ امکان ہوتا ہے۔ یہ سوچنا کہ "میں AI کا استعمال بہتر بنانا چاہتا ہوں" اس سے کم موثر ہے "ہر منگل کی صبح، میں اپنی پلیٹ میں ایک کام پر AI لگانے میں 20 منٹ صرف کروں گا۔" تو یہ ہے جو میں تجویز کرتا ہوں: AI جیت کے ہفتہ وار شیڈول کی منصوبہ بندی کریں۔ یہ وہ کام ہیں جو آپ ایک ہفتے میں معقول حد تک حاصل کر سکتے ہیں۔ انہیں بڑی چھلانگ لگانے کی ضرورت نہیں ہے۔ اس کے بجائے، ان کے بارے میں سوچیں کہ وہ ایک بڑے مقصد کی طرف بڑھتی ہوئی پیش رفت ہے، جو حقیقت میں مکمل کرنے کے لیے کافی چھوٹا لیکن سوئی کو حرکت دینے کے لیے کافی معنی خیز ہے۔ ایک منظم شیڈول دو چیزیں کرتا ہے۔ سب سے پہلے، یہ نیت میں بدل جاتا ہےعادت، ہر بار قوت ارادی کے بہادرانہ عمل کے بغیر آپ کو اس کی طرف لوٹتے رہنے کے لیے سہاروں کی فراہمی۔ دوسرا، یہ آپ کے کام کے لیے مخصوص عملی اقدامات میں AI کے لامتناہی امکانات کو ختم کر دیتا ہے۔ یہ آپشن فالج کا تریاق ہے۔ کہتے ہیں کہ آپ اپنی میٹنگ کی کارکردگی اور فالو اپ کو بہتر بنانے کے لیے AI استعمال کرنا چاہتے ہیں۔ یہاں یہ ہے کہ عملی طور پر شیڈول کیسا نظر آتا ہے: بنیادی مقصد: اگلے مہینے میں اسٹیٹس اپ ڈیٹس اور میٹنگ کی تیاری پر خرچ ہونے والے وقت کو کم کرنے کے لیے AI کا استعمال کریں۔ ہفتہ 1: اپنی سب سے زیادہ بار بار ہونے والی میٹنگ کا انتخاب کریں۔ اپنے نوٹس سے ٹیمپلیٹ ایجنڈا بنانے کے لیے AI کا استعمال کریں۔ ہفتہ 2: میٹنگ کے بعد، فالو اپ سمری تیار کرنے کے لیے AI کا استعمال کریں۔ چیک کریں کہ آیا اس میں معمول سے کم وقت لگا۔ ہفتہ 3: اپنے پاس پہلے سے رکھے ہوئے بلٹ پوائنٹس کا استعمال کرتے ہوئے ہفتہ وار اسٹیٹس اپ ڈیٹس کے لیے ایک پرامپٹ بنائیں۔ ہفتہ 4: تینوں کو ایک سادہ دہرائے جانے والے ورک فلو میں یکجا کریں۔ ایک سے زیادہ ملاقاتوں کے دوران اسے ایک ہفتے تک چلائیں۔ ہفتہ 5: اپنے سسٹم کا جائزہ لیں۔ کیا کام کر رہا ہے؟ کیا نہیں ہے؟ آگے کیا ہے؟ اگلے مہینے کے لیے اہداف مقرر کریں۔ یہاں کچھ بھی چھلانگ نہیں ہے۔ ہر ہفتہ آخری پر بنتا ہے، اور پانچویں ہفتے تک آپ کے پاس ایک دستاویزی نظام ہوتا ہے۔ آپ اپنی پیشرفت کو ٹریک کر سکتے ہیں تاہم آپ کے لیے کام کرتا ہے: نوٹ ایپ جیسی نوٹشن، ٹاسک مینجمنٹ ٹول جیسا کہ آسنا، ایک چلتی ہوئی دستاویز، یا چسپاں نوٹ اگر آپ اس طرح رول کرتے ہیں۔ مستقل مزاجی فارمیٹ سے زیادہ اہمیت رکھتی ہے۔ اور (آپ نے اسے آتے دیکھا ہوگا)، AI خود شیڈول بنانے میں بھی آپ کی مدد کر سکتا ہے۔ اس کے لیے اپنے کردار اور ذمہ داریوں کی وضاحت کریں، اور اس سے آپ کو دماغی طوفان میں مدد کرنے کے لیے کہیں کہ آپ اپنے ورک فلو میں حقیقی طور پر AI کا فائدہ کہاں سے اٹھا سکتے ہیں۔ اگلے چار سے چھ ہفتوں کے دوران کام کرنے کے لیے ایک اہم SMART ہدف کو طے کریں، پھر وہاں جانے کے لیے ذیلی مراحل کا مسودہ تیار کرنے کے لیے AI کا استعمال کریں۔ اپنی ترقی کو ظاہر کریں۔ اگر آپ کی کمپنی AI-فارورڈ ہے، تو امکان ہے کہ آپ کا مینیجر یہ جاننا چاہتا ہے کہ آپ کیا کر رہے ہیں۔ آپ کی AI کی ترقی ان کے لیے کتنی نظر آتی ہے یہ آپ کے کیریئر کے لیے اتنا ہی اہمیت رکھتا ہے جتنا کہ خود کام۔ یہ خاص طور پر درست ہے اگر آپ کی کارکردگی کا مقصد AI اپنانے پر ہے۔ اپنے مینیجر کو باقاعدگی سے یہ بتانا کہ آپ AI کو کس طرح تعینات کر رہے ہیں، انہیں نئے استعمال کے معاملات یا کارکردگی کے فوائد پر اپ ڈیٹ کر رہے ہیں، یہ اشارہ دیتا ہے کہ آپ آگے سوچ رہے ہیں۔ یہ ایک Slack پیغام، آپ کے ہفتہ وار اپ ڈیٹ میں ایک آئٹم، یا آپ کے ون آن ون میں ذکر کی طرح نظر آ سکتا ہے۔ یہاں تک کہ چھوٹی جیت یہ خیال پیدا کرتی ہے کہ آپ ناگزیر ہیں۔ مرئیت کا کہنا آسان ہے، اگرچہ: ایک بار جب آپ AI کے ساتھ جڑی بوٹیوں میں داخل ہو جاتے ہیں، تو یہ اتنا آسان ہو جاتا ہے کہ آپ اپنی پیشرفت کو بتانا بھول جاتے ہیں۔ کبھی کبھی میں کسی پروجیکٹ میں اتنی سرمایہ کاری کر لیتا ہوں کہ میں اپنے باس کو اپ ڈیٹ کرنا بھول جاتا ہوں کہ میرے AI کے استعمال نے میرے آؤٹ پٹ کو کس طرح بہتر بنایا ہے۔ ایک حل: مینیجر AI اپ ڈیٹ کے لیے بار بار چلنے والی کیلنڈر کی یاد دہانی سیٹ کریں۔ اس کے بعد، اپنا اپنانے کا شیڈول کاپی کریں (یا جو بھی آپ اپنی AI کی پیشرفت کو ٹریک کرنے کے لیے استعمال کر رہے ہیں)، اسے اپنی پسند کے AI ٹول میں چسپاں کریں، اور اپنی ہفتہ وار پیشرفت کا خلاصہ کرنے کو کہیں۔ بام، کوئی اضافی کام کے بغیر اپنے باس کے ساتھ اشتراک کرنے کے لیے کچھ۔ یہی وجہ ہے کہ اپنے کام کو ٹریک کرنے کے لیے آسن جیسے ٹاسک مینجمنٹ ٹول کا استعمال مفید ثابت ہو سکتا ہے۔ آپ اپنے مکمل کیے گئے کاموں کو اسپریڈشیٹ میں ایکسپورٹ کر سکتے ہیں، اسے ایک AI ٹول کے حوالے کر سکتے ہیں، اور اس سے حالیہ جیت حاصل کرنے کے لیے کہہ سکتے ہیں۔ پیشرفت سے باخبر رہنا پہلے سے موجود ہے، اور یہ ایک علیحدہ گوگل شیٹ رکھنے سے کہیں زیادہ آسان ہے جسے آپ ہر بار کوئی کام کرتے وقت اپ ڈیٹ کرنا یاد رکھیں۔ میں آپ کی حوصلہ افزائی بھی کرتا ہوں کہ آپ اپنے AI کے استعمال کو اس سے جوڑیں کہ یہ آپ کے کام کو کس طرح آگے بڑھا رہا ہے۔ ایک بیانیہ بتائیں: آپ اس میں کس طرح بہتر ہو رہے ہیں، اور اس کے نتیجے میں، آپ کا کام کس طرح بہتر ہو رہا ہے، اور یہ ٹیم KPIs سے کیسے متعلق ہے۔ ہم آپ کے کیریئر کو آگے بڑھانے کے بارے میں بات کر رہے ہیں۔ ایک اور نوٹ: ہم مرتبہ کی مرئیت بھی اہمیت رکھتی ہے۔ مینیجرز اہم ہیں، لیکن اسی طرح وہ شخص ہے جس کی طرف آپ کے ساتھی اس وقت رجوع کرتے ہیں جب ان کے پاس AI سوال ہوتا ہے۔ یہ غیر رسمی ماہر کی حیثیت آپ کی اپنی ترقی پر اوپر کی طرف دباؤ ڈالتی ہے۔ ٹموتھی نے یہاں کچھ مفید بصیرت حاصل کی: "ٹرک یہ ہے کہ کس طرح کا اشتراک کرنا ہے، واہ نہیں۔ یہ نہیں کہ 'میں نے کیا بنایا ہے' بلکہ 'یہ ہے کہ میں نے اسے کیسے بنایا ہے، شاید یہ آپ کی مدد کرتا ہے۔' دوسرا یہ کمرے میں کسی اور کے لیے کارآمد ہو جاتا ہے، یہ شیخی بگھارنا بند کر دیتا ہے اور پوری ٹیم کے لیے ایک قابلیت انلاک بن جاتا ہے۔ انفارمیشن لوپ کو جاری رکھیں۔ آپ کام کر رہے ہیں، آپ کام دکھا رہے ہیں، اب اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ تیز رہیں۔ میرا آخری مشورہ یہ ہے کہ اپنے علم کو عملی جامہ پہناتے ہوئے اپنے آپ کو سیکھتے رہیں اور ترقی کے ساتھ اپ ڈیٹ کرتے رہیں۔ جیسا کہ میگ کہتا ہے، "کوئی شخص جو AI- فعال ہے وہ ہے جو AI- متجسس ہے۔ آپ کو اس کے ساتھ تجربہ کرنا چاہیے، اس کے ساتھ مشق کرنا چاہیے، اور نئے ٹولز/بلڈز کو آزمانا چاہیے۔ ایک ہی تینوں کو چلانا کافی نہیں ہے۔اشارہ کرتا ہے (حالانکہ یہ شروع کرنے کے لئے ایک بہترین جگہ ہے)۔ آج AI کے فعال ہونے کا مطلب ہے کہ آپ ان ٹولز اور ماڈلز کے جاری ہوتے ہی استعمال کر رہے ہیں اور ان کے ساتھ تیار ہو رہے ہیں۔" کلید ایک معلوماتی لوپ رکھنا ہے جو کافی ہلکا ہو تاکہ آپ مغلوب نہ ہوں۔ آپ ایک ایسا بہاؤ چاہتے ہیں جو موجودہ رہنے کے لیے کافی جامع ہو، لیکن اتنا نہیں کہ آپ کسی سوراخ میں رینگنا چاہتے ہوں۔ اپنے آپ کو ایک وقت میں چار یا پانچ AI انفارمیشن چینلز تک محدود رکھیں۔ یہ ایک نیوز لیٹر یا بلاگ، یو ٹیوب چینل، ایک اندرونی کمیونٹی، ایک سرپرست، ایک پوڈ کاسٹ، ایک LinkedIn اکاؤنٹ، یا یہاں تک کہ ایک AI ہم منصب، کوئی ایسا ہی کردار ہو سکتا ہے جو تجربہ بھی کر رہا ہو۔ اور اس سب کو پائیدار بنانے کے لیے: جب بھی آپ کوئی نیا چینل شامل کرتے ہیں، ایک کو چھوڑنے پر غور کریں۔ ابھی میرے چینلز یہ ہیں: Simple.ai: ایک نیوز لیٹر جو AI خبروں اور اپ ڈیٹس کو زمینی، نیچے سے زمین کے انداز میں پیش کرتا ہے۔ اگر آپ مغلوب ہوئے بغیر AI کے بارے میں ایک نیوز لیٹر چاہتے ہیں، تو یہ ہے۔ بینز بائٹس: ایک سب اسٹیک جو کہ ہضم ہونے کے باوجود دائرہ کار میں قدرے زیادہ مہتواکانکشی ہے۔ ایک اندرونی AI Slack چینل جو ہمارے پاس HubSpot پر ہے تاکہ مارکیٹنگ سے متعلقہ AI کی پیشرفت کا اشتراک کر سکے۔ ایک AI سرپرست۔ میری ٹیم، جس کے ساتھ میں باقاعدگی سے بات کرتا ہوں کہ ہمارے بلاگ پر AI کو بہترین طریقے سے کیسے تعینات کیا جائے۔ اور یہ صرف ابھی کے لیے ہے۔ یہ مستقبل میں میرے آرام کی سطح اور ذمہ داریوں میں تبدیلی کے ساتھ بدل سکتے ہیں۔ ٹیمیں AI تجربات سے عمل درآمد تک کیسے جا سکتی ہیں۔ اوپر کی ہر چیز اپنے آپ کو فعال کرنے کے بارے میں ہے۔ اور ICs کے لیے، آپ وہاں رک سکتے ہیں۔ لیکن اگر آپ کسی ٹیم کا انتظام کرتے ہیں، تو "ہم اسے آزما رہے ہیں" سے لے کر "یہ اس کا حصہ ہے کہ ہم سب کیسے کام کرتے ہیں" ایک مختلف چیلنج ہے۔ کسی ٹیم میں ڈرائیونگ کو گود لینے کی اجازت نہیں ہے۔ آپ کسی کو معلومات پیش نہیں کر سکتے اور ان سے فوری طور پر اس کے ساتھ چلنے کی توقع نہیں کر سکتے۔ ہر کوئی اتنا تیار یا سیکھنے میں اتنا آرام دہ نہیں ہوگا جتنا آپ ہیں۔ یہ ان پر دستک نہیں ہے؛ لوگوں کے نئی ٹکنالوجی کے ساتھ مختلف تعلقات ہیں، اور ہو سکتا ہے کہ آپ کو ابتدائی اختیار کرنے والوں، ابتدائی/ دیر سے اکثریت، اور ہو سکتا ہے کہ آپ کے ساتھ اختراع کرنے والے یا پیچھے رہ جانے والے بھی ہوں۔ لوگ عام طور پر دوسرے لوگوں پر بھروسہ کرتے ہیں جب وہ کسی نئی چیز کو اپناتے ہیں۔ میں شرط لگا سکتا ہوں کہ آپ نے صرف ChatGPT یا Claude سے پوچھنے پر میرے ذریعہ لکھی ہوئی بلاگ پوسٹ سے مشورہ کیوں طلب کیا، ایک مصدقہ حقیقی شخص۔ کسی دوسرے انسان کی طرف سے "میرے لئے کام کرنے والی چیز" سننے کے بارے میں کچھ ہے جسے کوئی بھی چیٹ بوٹ پوری طرح سے نقل نہیں کر سکتا۔ انتظامی معاونت اس بات کی مضبوط پیش گوئوں میں سے ہے کہ آیا کوئی کام پر AI استعمال کرتا ہے - Irrational Labs کے مطابق، ملازم کی AI کا استعمال مینیجر کی توثیق کے بغیر 79% سے 34% تک گر جاتا ہے۔ لہذا، اپنی ٹیم سے ملیں جہاں وہ ہیں۔ ان سے پوچھیں کہ وہ AI کا استعمال کیسے کر رہے ہیں۔ مائیکرو مینیجنگ میں نہیں، "مجھے اپنی حوصلہ افزائی کی تاریخ دکھائیں" قسم کا طریقہ، لیکن حقیقی تجسس کی جگہ سے۔ کیا چیز انہیں روک رہی ہے؟ جو کچھ آپ کو ملتا ہے اس کی بنیاد پر، میں نے یہاں متعارف کرائی گئی حکمت عملیوں میں سے کچھ تجویز کریں۔ میں نے اپنی ٹیم کے ساتھ آمنے سامنے بات کرنے سے اس سے زیادہ سیکھا ہے جتنا کہ کسی بھی مددی مضمون یا ٹریننگ ڈیک نے مجھے سکھایا ہے۔ ہر فرد کا AI قابل بنانے کا سفر ان کا اپنا ہوتا ہے، اور ایک مینیجر کے طور پر آپ جو بہترین کام کر سکتے ہیں وہ انہیں دریافت کرنے کے لیے جگہ دیتے ہوئے حوصلہ افزائی کرنا ہے۔ جہاں فیوچر پیڈیا AI اہلیت میں فٹ بیٹھتا ہے۔ یہ پوری پوسٹ ایک خیال کے بارے میں ہے: AI کے بارے میں جاننا اس کے ذریعہ فعال ہونے جیسا نہیں ہے۔ اور سب سے بڑی رکاوٹیں وہ مسائل نہیں ہیں جنہیں آپ ایک اور مضمون پڑھ کر یا ایک اور ٹول کو بک مارک کر کے حل کر سکتے ہیں۔ اسی لیے HubSpot نے Futurepedia حاصل کیا۔ Futurepedia دنیا کا سب سے بڑا آزاد AI تعلیم اور دریافت کا پلیٹ فارم ہے۔ یہ پہلی AI ٹول ڈائرکٹری چلاتا ہے — ہر زمرے میں ہزاروں کیوریٹڈ ٹولز جس کے بارے میں آپ سوچ سکتے ہیں — ایک بڑھتے ہوئے تعلیمی پلیٹ فارم کے ساتھ ساتھ 25+ کورسز اور 1,000 سے زیادہ اسباق ہیں جن پر توجہ کاروبار اور پیداواری صلاحیت کے لیے حقیقی دنیا کی AI مہارتوں پر مرکوز ہے۔ فیوچرپیڈیا، اس کے یوٹیوب چینلز، اور اس کے نیوز لیٹر پر، یہ پیشہ ور افراد کے لیے پہلے سے طے شدہ نقطہ آغاز بن گیا ہے جو حقیقت میں AI کو استعمال کرنے کا طریقہ سیکھنا چاہتے ہیں، نہ کہ صرف اس کے بارے میں سننا چاہتے ہیں۔ HubSpot لاکھوں کمپنیوں کی بہتر ترقی میں مدد کرتا ہے۔ Futurepedia پیشہ ور افراد کو AI ٹولز تلاش کرنے اور ان میں مہارت حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے جو ان کے کام کو بہتر بناتے ہیں۔ اب وہ ایک ہی ٹیم ہیں، جس کا مطلب ہے زیادہ وسائل، بڑی رسائی، اور حقیقی لوگوں کے لیے AI کام کرنے کا وہی جنون۔ اگلے پانچ سالوں میں جیتنے والے پیشہ ور افراد وہ نہیں ہیں جو AI کے بارے میں سب سے زیادہ جانتے ہیں۔ وہ وہی ہیں جنہوں نے حقیقت میں اس کے ساتھ کام کرنا سیکھا ہے۔ اگر اس پوسٹ نے آپ کو فریم ورک دیا ہے تو، Futurepedia آپ کو شروع کرنے کی جگہ دیتا ہے۔
AI کے بارے میں جاننا کافی نہیں ہے۔ اسے اصل میں استعمال کرنے کا طریقہ یہاں ہے۔
By Marketing
·
·
23 min read
·
274 views
Read in:
aa
ace
af
ak
alz
am
ar
as
awa
ay
az
ba
ban
be
bew
+191 more
bg
bho
bik
bm
bn
brx
bs
bug
ca
ceb
cgg
ckb
co
crh
cs
cv
cy
da
de
din
doi
dv
dyu
dz
ee
el
en
eo
es
et
eu
fa
ff
fi
fj
fo
fr
fur
fy
ga
gd
gl
gom
gn
gu
ha
haw
he
hi
hil
hne
hmn
hr
hrx
ht
hu
hy
id
ig
ilo
is
it
ja
jam
jv
ka
kab
kbp
kg
kha
kk
kl
km
kn
ko
kri
ku
ktu
ky
la
lb
lg
li
lij
ln
lo
lmo
lt
ltg
lua
luo
lus
lv
mai
mak
mg
mi
min
mk
ml
mn
mni-mtei
mos
mr
ms
mt
my
nd
ne
nl
nn
no
nr
nso
nus
ny
oc
om
or
pa
pag
pam
pap
pl
ps
pt
pt-br
qu
rn
ro
ru
rw
sa
sah
sat
sc
scn
sg
si
sk
sl
sm
sn
so
sq
sr
ss
st
su
sus
sv
sw
szl
ta
tcy
te
tg
th
ti
tiv
tk
tl
tn
to
tpi
tr
trp
ts
tt
tum
ty
udm
ug
uk
ur
uz
ve
vec
vi
war
wo
xh
yi
yo
yua
yue
zap
zh
zh-hk
zh-tw
zu
