اصلی AI ریس ماڈلز یا ڈیٹا کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ سیاق و سباق کے بارے میں ہے۔

In This Article

ہر وہ کمپنی جس سے میں ابھی بات کرتا ہوں وہ اس بات پر قائل ہے کہ انہیں AI کا مسئلہ ہے۔ ان کا AI ای میلز لکھتا ہے جس کا کوئی جواب نہیں دیتا۔ یہ اکاؤنٹس کی تحقیق کرتا ہے اور سیلز ٹیم کی قیادت کرتا ہے جو چھ ماہ قبل پہلے ہی بند کر دی گئی تھی۔ ٹولز کے درمیان کاپی کرنے اور چسپاں کرنے والے انگلیوں کو گننے والے سیشن سے ایسا مواد تیار ہوتا ہے جو بالکل ویسا ہی لگتا ہے جیسا کہ ہر حریف شائع کر رہا ہے۔ لیڈر ٹول کے بعد ٹول میں سرمایہ کاری کرتے ہیں، ٹریننگ سیشن کے بعد ٹریننگ سیشن چلاتے ہیں، اور پھر بھی خود کو اسی سوال کی طرف گھورتے ہوئے پاتے ہیں: اے آئی حقیقت میں سوئی کو کیوں نہیں حرکت دے رہا ہے؟ یہاں وہ ہے جو آپ کو نہیں بتایا جا رہا ہے۔ مسئلہ آپ کے ماڈل کا نہیں ہے۔ مسئلہ آپ کے ڈیٹا کا نہیں ہے۔ مسئلہ سیاق و سباق کا ہے: آپ کے کاروبار کے بارے میں مخصوص معلومات، آپ کے گاہکوں اور انہیں اس وقت کیا ضرورت ہے، اور آپ کی ٹیم اصل میں کیسے کام کرتی ہے۔ یہ حل کرنا سب سے مشکل مسئلہ بھی ہے، اور جس کو حل کرنے میں انڈسٹری سب سے سست رہی ہے۔ سیاق و سباق انفراسٹرکچر ہے، فیچر نہیں۔ یہاں وہ امتیاز ہے جو میرے خیال میں ختم ہو رہا ہے۔ ڈیٹا وہی ہے جو ہوا۔ سیاق و سباق حقیقی واقعات کے ارد گرد معنی فراہم کرتا ہے، ان کا کیا مطلب ہے، وہ کیوں اہم ہیں، اور اس کے بارے میں کیا کرنا ہے۔ سیاق و سباق ایک خصوصیت نہیں ہے؛ یہ ضروری بنیادی ڈھانچہ ہے. آپ کے CRM کے پاس یہ ریکارڈ ہے کہ ایک ڈیل اٹھارہ مہینے پہلے بند ہوئی تھی۔ وہ ڈیٹا ہے۔ سیاق و سباق یہ جان رہا ہے کہ ڈیل بند ہوگئی ہے کیونکہ آپ کے چیمپیئن نے کمپنیوں کو تبدیل کیا، قیمتوں کا تعین اس کے اترنے سے پہلے تین بار ایڈجسٹ کرنا پڑا، اور وہ گاہک اب سال میں کئی نئے سودوں کا حوالہ دیتا ہے اور آٹومیشن کے ذریعے رابطہ کیے جانے سے نفرت کرتا ہے۔ اس اکاؤنٹ پر کام کرنے والا انسان یہ سب جانتا ہے۔ تقریباً کوئی AI ایسا نہیں کرتا، کیونکہ اسے پکڑنے کے لیے تقریباً کوئی پلیٹ فارم نہیں بنایا گیا ہے۔ یہ خلا ہے۔ ماڈل گیپ نہیں۔ ڈیٹا گیپ نہیں۔ سیاق و سباق کا فرق۔ اور یہ وہ مسئلہ ہے جسے HubSpot ایجنٹ کسٹمر پلیٹ فارم کے ساتھ حل کر رہا ہے۔ جب یامینی نے اس سال کے شروع میں ہمارا ایجنٹ کسٹمر پلیٹ فارم متعارف کرایا، تو اس نے اس کے نیچے فاؤنڈیشن کی وضاحت کی: ایک ایسی جگہ جہاں آپ کا تمام کسٹمر ڈیٹا اور کاروباری سیاق و سباق رہتا ہے، آپ کی ٹیم اور آپ کے AI ایجنٹوں کو اس وقت دستیاب ہے جب انہیں اس کی ضرورت ہے۔ بہترین انفراسٹرکچر پوشیدہ ہے۔ یہ پس منظر میں چلتا ہے، آپ کے کاروبار میں تبدیلی کے ساتھ ہی موجودہ رہتا ہے، اور آپ کی ٹیم کو خود کو دہرانے پر مجبور نہیں کرتا ہے۔ یہی وہ معیاری AI ہے جس پر قائم رہنا چاہیے، اور تقریباً کبھی نہیں ملتا۔ سیاق و سباق کے فرق کی پوشیدہ قیمت ایک قیمت ہے جو آپ کی ٹیم ہر ایک دن ادا کرتی ہے جو آپ کے AI بجٹ میں ظاہر نہیں ہوتی ہے۔ ہم اسے بریفنگ ٹیکس کہتے ہیں: AI کو کچھ مفید بنانے کے لیے کافی پس منظر دینے کے لیے درکار وقت اور تکرار۔ لکھنے کے لیے کہنے سے پہلے آپ اپنی برانڈ کی آواز کی وضاحت کرتے ہیں۔ آپ اکاؤنٹ کی سرگزشت کو تحقیق کرنے کے لیے کہنے سے پہلے چسپاں کرتے ہیں۔ آپ ہر بامعنی کام سے پہلے اپنی قیمتوں کا ڈھانچہ، اپنے مدمقابل زمین کی تزئین، اپنے کسٹمر پروفائل کی وضاحت کرتے ہیں۔ اور اگلے دن، آپ اسے دوبارہ کرتے ہیں. یہ آپ کے کاروبار کو نہیں سیکھتا ہے۔ اصل لاگت وہ گھنٹے نہیں ہے جو آپ کی ٹیم AI کو دوبارہ بریفنگ میں کھو دیتی ہے، یہ موقع کی قیمت ہے: AI بصیرتیں منظر عام پر آسکتی تھی اگر اسے آپ کے کاروبار کا حقیقتاً علم ہوتا۔ بریفنگ ٹیکس صرف روزانہ کی رگڑ ہے۔ مشکل مسئلہ وہ ہے جو آپ کو نظر نہیں آتا: وقت کے ساتھ سیاق و سباق کا کیا ہوتا ہے۔ آپ کی مسابقتی پوزیشننگ بدل جاتی ہے۔ آپ کا مثالی کسٹمر پروفائل بدل جاتا ہے۔ آپ کی پلے بک اپ ڈیٹ ہو جاتی ہے۔ آپ کا AI اس میں سے کچھ نہیں جانتا ہے۔ ایسا نہیں ہے کہ بھول گیا۔ اس میں گفتگو کی یادداشت ہے۔ اس کا صرف اس کے پیچھے کاروبار سے کوئی تعلق نہیں ہے۔ GTM ٹیموں کے لیے، یہ AI کی طرح لگتا ہے جو اعتماد کے ساتھ غلط ہے۔ ایک پروجیکٹ بدل جاتا ہے، آپ کی ٹیم ایڈجسٹ ہو جاتی ہے، لیکن AI پرانے سیاق و سباق کو کھینچتا رہتا ہے۔ آؤٹ پٹس بند ہونے لگتے ہیں۔ سفارشات اب آپ کے اہداف کے مطابق نہیں ہیں۔ جب آپ کا AI مکمل تصویر سے منسلک نہیں ہوتا ہے، تو یہ کبھی بھی مکمل، متحرک علم تیار نہیں کر سکتا جس کی اسے حقیقی قدر پیدا کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ ایک آلہ رہتا ہے۔ یہ کبھی بھی قابل اعتماد ساتھی نہیں بنتا۔ گروتھ ٹیموں کو ان کے اپنے سیاق و سباق کی ضرورت ہے۔ تمام سیاق و سباق برابر نہیں بنائے گئے ہیں۔ ذاتی AI ٹولز جیسے ChatGPT ذاتی سیاق و سباق کی تعمیر کر رہے ہیں: آپ کی ترجیحات، آپ کی گفتگو کی تاریخ، آپ کا مواصلات کا انداز۔ Glean جیسے انٹرپرائز ٹولز تنظیمی سیاق و سباق کی تعمیر کر رہے ہیں: آپ کے دستاویزات، وکی، اور ادارہ جاتی علم۔ HubSpot میں، ہم گروتھ کا سیاق و سباق تیار کر رہے ہیں: بھرپور، اعلیٰ معیار، اور درست فہم AI کو مارکیٹنگ، سیلز، اور کسٹمر کی کامیابی میں نتائج حاصل کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ کوئی تصور نہیں ہے۔ ہم حقیقی انفراسٹرکچر بنا رہے ہیں جس کا مطلب یہ ہوگا کہ ہم صارفین کے لیے اس سیاق و سباق کو پکڑیں ​​گے اور اسے برقرار رکھیں گے، ساتھ ہی ساتھ انھیں خود نظم کرنے کی صلاحیت بھی دیں گے۔ ہم ترقی کے سیاق و سباق کو پانچ جہتوں کے طور پر دیکھتے ہیں: کاروباری سیاق و سباق اس بارے میں سب کچھ ہے کہ آپ کیا کرتے ہیں، آپ کیسےمقابلہ کریں، اور کیا چیز آپ کو خریدنے کے قابل بناتی ہے۔ آپ کی پروڈکٹ کی پوزیشننگ، آپ کی تفریق، آپ کی قیمتوں کا استدلال، آپ کی برانڈ کی آواز۔ یہ وہ سیاق و سباق ہے جو AI کو ہر دوسری کمپنی کی طرح آواز دینے کے بجائے آپ کی کمپنی کی طرح آواز دیتا ہے۔ آپ کا زمرہ اسے کیپچر کرنے کے لیے برانڈ ڈاک کو اپ لوڈ کرنے سے زیادہ کی ضرورت ہے۔ اس کے لیے ایک ایسے نظام کی ضرورت ہوتی ہے جو اس علم کی تشکیل کرے اور اسے ہر تعامل پر خود بخود لاگو کرے۔ ٹیم کا سیاق و سباق یہ ہے کہ آپ کے لوگ اصل میں کیسے کام کرتے ہیں۔ آپ کی فروخت کا طریقہ کار، آپ کے قابلیت کے معیار، آپ کے بڑھنے کے راستے۔ وہ ورژن نہیں جو آپ کے آن بورڈنگ دستاویزات میں رہتا ہے، بلکہ وہ ورژن جو آپ کے بہترین نمائندے درحقیقت استعمال کرتے ہیں۔ یہ وہی ہے جو ایک AI کو الگ کرتا ہے جو ایک اسکرپٹ کی پیروی کرتا ہے جو حقیقی فیصلے پر عمل کرتا ہے۔ اس قسم کا سیاق و سباق کسی بھی CRM فیلڈ میں نہیں رہتا ہے۔ یہ کال ریکارڈنگز، ڈیل نوٹوں اور نمونوں میں رہتا ہے جو صرف ہزاروں تعاملات میں نظر آتے ہیں۔ عمل کا سیاق و سباق وہی ہے جیسا کہ آپ کے ورک فلو عملی طور پر نظر آتے ہیں۔ کیا ہینڈ آف کو متحرک کرتا ہے۔ کیا چیز ڈیل کو اعلیٰ ترجیح دیتی ہے۔ آپ کی مہمات کیسے بنتی ہیں اور ہر ایک کے لیے کامیابی کیسی نظر آتی ہے۔ یہی وہ چیز ہے جو AI کو کارروائی کرنے کی اجازت دیتی ہے، نہ کہ صرف معلومات فراہم کرتی ہے۔ اسے AI میں بنانے کے لیے آپ کے اصل ورک فلو کو سمجھنے کی ضرورت ہوتی ہے، نہ کہ صرف ان کی وضاحت کرنا، تاکہ سسٹم ان کا حوالہ دینے کے بجائے ان پر عمل کر سکے۔ کسٹمر کا سیاق و سباق آپ کے تعلقات کی جمع شدہ تاریخ ہے۔ ہر اکاؤنٹ نے کیا خریدا ہے، کیوں خریدا ہے، ان کے مقاصد کیا ہیں، کہاں رگڑ ہوئی ہے، اگلی منطقی گفتگو کیا ہونی چاہیے۔ یہ وہی ہے جو آؤٹ ریچ کو ایک سرد کال کے بجائے گفتگو کی طرح محسوس کرتا ہے۔ یہ برقرار رکھنے کے لیے سب سے مشکل زمرہ ہے کیونکہ یہ مسلسل بدلتا رہتا ہے۔ اس موجودہ کو خود بخود، ہر ٹچ پوائنٹ پر رکھنا، بنیادی ڈھانچے کا مسئلہ ہے جو زیادہ تر پلیٹ فارمز نے حل نہیں کیا ہے۔ نیٹ ورک سیاق و سباق گروتھ سیاق و سباق کی ایک جہت ہے جسے کوئی بھی انفرادی کمپنی تنہا نہیں بنا سکتی۔ HubSpot 280,000 سے زیادہ کمپنیوں کے ساتھ کام کرتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ ہم وسیع رجحانات دیکھتے ہیں کہ ٹیمیں کس طرح مارکیٹ میں جاتی ہیں، مہمات کس طرح پرفارم کرتی ہیں، اور کس طرح گاہک خریدتے ہیں، اس پیمانے پر کوئی بھی انفرادی کمپنی اپنے طور پر نقل نہیں کر سکتی۔ یہ اجتماعی ذہانت پلیٹ فارم پر ہر کمپنی کے لیے دستیاب گروتھ سیاق و سباق کی ایک پرت بن جاتی ہے، جو آپ کے AI کی تجویز کردہ چیزوں کو تشکیل دیتی ہے، اس سے پہلے کہ آپ ایک بھی مہم چلائیں۔ صحیح سوالات کیسا لگتا ہے۔ اگر آپ اپنی ٹیم کے لیے AI کا جائزہ لے رہے ہیں، تو جو سوالات درحقیقت اہم ہیں وہ ماڈل کے بارے میں نہیں ہیں۔ ماڈلز تیزی سے کموڈیٹائز ہو رہے ہیں۔ صحیح سوالات سیاق و سباق کے بارے میں ہیں۔ کیا یہ پوری تصویر پر قبضہ اور عمل کر سکتا ہے؟ آپ کے CRM میں صرف منظم اور غیر ساختہ ڈیٹا ہی نہیں، بلکہ استدلال، فیصلہ، اور ادارہ جاتی علم جو عام طور پر لوگوں کے ذہنوں میں رہتا ہے۔ کیا سیاق و سباق خود بخود برقرار رہتا ہے؟ یا کیا آپ کی ٹیم کو پلیٹ فارم کی سرمایہ کاری کو دیکھ بھال کے بوجھ میں تبدیل کرتے ہوئے اسے دستی طور پر موجودہ رکھنا ہے؟ کیا یہ خاص طور پر ترقی کے لیے بنایا گیا ہے؟ یا یہ ایک عمومی مقصد کے علم کی پرت ہے جس میں کچھ کسٹمر ڈیٹا شامل ہوتا ہے؟ کیا یہ وقت کے ساتھ مرکب ہوتا ہے؟ یا کیا متعلقہ رہنے کے لیے اسے مسلسل دوبارہ سرمایہ کاری کی ضرورت ہے؟ ان میں سے کسی کا جواب "نہیں" میں دیں، اور آپ کا AI آپ کے کاروبار کے ساتھ کام نہیں کر رہا ہے، یہ آپ کے کاروبار کے ایسے ورژن پر کام کرتا ہے جو اب موجود نہیں ہے۔ یہی اصل AI ریس ہے۔ وہ کمپنیاں جو گروتھ سیاق و سباق کو درست کرتی ہیں وہ صرف AI کو بہتر طور پر استعمال نہیں کرتی ہیں۔ جب بھی وہ اسے استعمال کرتے ہیں تو وہ آگے بڑھ جاتے ہیں۔

You May Also Like

13 Trending Songs on TikTok in March 2026 (+ How to Use Them)

Our Best AI PM Workflows for Prototyping, Strategy, and Personal OS (2026)

China’s Cybersecurity Agency Issues Security Warning About OpenClaw