AppsFlyer، ایک کمپنی جس میں 1,300 سے زائد ملازمین ہیں، نے AI adoption کے لیے ایک غیر روایتی طریقہ اختیار کیا جس میں عارضی طور پر اپنے معمول کے کاروباری اہداف کو روک دیا گیا اور AI ایجوکیشن کو تمام اسٹاف کے لیے مرکزی حیثیت دی گئی۔ پورے ایک مہینے تک، ملازمین سے یہ نہیں کہا گیا کہ وہ اپنے موجودہ کام کے ساتھ AI لرننگ کو ایڈجسٹ کریں؛ بلکہ AI کے ساتھ سیکھنا اور تجربات کرنا ہی اصل کام بن گیا۔ یہ اقدام، جسے چیف پروڈکٹ آفیسر Barak Witkowsky نے ایک حالیہ پوڈ کاسٹ میں شیئر کیا، یہ ظاہر کرتا ہے کہ ایک بڑی آرگنائزیشن کس طرح گراس روٹ لیول سے AI ٹرانسفارمیشن کو نافذ کر سکتی ہے۔
کوڈ ختم ہونے سے پہلے، چیک آؤٹ پر TRYHARD33 کوڈ استعمال کریں اور اس پیشکش سے فائدہ اٹھائیں۔
GAMES+ سبسکرپشن پر 33% کی بچت کریں
روایتی AI انٹیگریشن کے چیلنجز
بہت سی کمپنیاں AI کو ایک ٹاپ ڈاؤن اقدام کے طور پر لیتی ہیں۔ ایگزیکٹوز کلیدی کارکردگی کے اشارے (KPIs) طے کرتے ہیں، پروسیس ڈیزائن کرتے ہیں، اور ٹیموں کو AI سلوشنز اپنانے کی ہدایت دیتے ہیں۔ اگرچہ لیڈرشپ AI کے پوٹینشل کے بارے میں پر امید ہو سکتی ہے، لیکن ملازمین اکثر غیر یقینی اور ہچکچاہٹ کا شکار ہوتے ہیں۔ Witkowsky اسے "AI hesitancy gap" کہتے ہیں، جہاں ملازمین اپنی AI اسکلز کے بارے میں غیر یقینی محسوس کرتے ہیں، حالانکہ آرگنائزیشن ایڈاپشن پر زور دے رہی ہوتی ہے۔ یہ ڈائنامک امپوسٹر سنڈروم (imposter syndrome) پیدا کر سکتا ہے اور AI ٹولز کے ساتھ بامعنی انگیجمنٹ کو سست کر سکتا ہے۔
لیڈرشپ ویژن اور ٹیم لیول انوویشن کا امتزاج
AppsFlyer کی حکمت عملی نے واضح ایگزیکٹو گائیڈنس کو باٹم اپ انوویشن کے ساتھ ملایا۔ کمپنی نے ATOMs کے نام سے AI پر مبنی مقاصد متعارف کرائے اور ساتھ ہی تمام ڈیپارٹمنٹس کے ملازمین کو AI سلوشنز تلاش کرنے اور تجربات کرنے کے لیے بااختیار بنایا۔ انٹرنل ہیکاتھونز، AI چیمپئنز کی حوصلہ افزائی، اور تجربات کے لیے وقف وقت نے ملازمین کو ایسے آئیڈیاز اور بصیرتیں فراہم کرنے کا موقع دیا جنہوں نے براہ راست کمپنی کی AI صلاحیتوں کو متاثر کیا۔ Witkowsky نوٹ کرتے ہیں کہ AppsFlyer کی زیادہ تر AI نالج اب بیرونی کنسلٹنٹس یا وینڈرز کے بجائے اس کے اپنے ورک فورس سے آتی ہے۔
CEO Oren Kaniel اس اقدام کی حمایت میں پیش پیش تھے، اور انہوں نے کمپنی کو ایک ایسے ماڈل کے لیے وقف کیا جہاں AI کمپیٹنس مرکزی ہونے کے بجائے وسیع پیمانے پر تقسیم ہو۔ Witkowsky کو اسٹاف میں ابتدائی شکوک و شبہات یاد ہیں، لیکن اس اپروچ نے اب کمپنی کے کلچر کو مکمل طور پر بدل دیا ہے۔
AI ایڈاپشن کے ساتھ پروڈکٹ کا ارتقاء
اندرونی تبدیلی کے ساتھ ساتھ، AppsFlyer نے اپنی پروڈکٹ پیشکشوں کو بھی بہتر کیا۔ اصل میں ایک ایٹری بیوشن پلیٹ فارم ہونے کے ناطے، کمپنی اب خود کو ایک جدید مارکیٹنگ کلاؤڈ کے طور پر پیش کرتی ہے، جس میں AI ایجنٹس شامل ہیں جو مارکیٹرز کو آڈینس اینالائسز، کیمپین اسٹریٹجی، اور تخلیقی سفارشات جیسے کاموں میں سپورٹ کرتے ہیں۔ یہ ارتقاء مارکیٹنگ ٹیموں پر بڑھتے ہوئے دباؤ کا جواب ہے تاکہ وہ قابل پیمائش نتائج دکھا سکیں، پیچیدہ اومنی چینل اسٹریٹجیز کا انتظام کر سکیں، اور خودکار ورک فلو (autonomous workflows) کے قابل AI ٹولز اپنا سکیں۔
AI ایجنٹس مارکیٹنگ ٹیم کی توسیع کے طور پر کام کرتے ہیں، جو کلائنٹس کو ڈیٹا پر مبنی اسٹریٹجیز کے ساتھ تجربہ کرنے اور کیمپین کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے قابل بناتے ہیں۔ اپنی بنیادی پروڈکٹ پیشکشوں میں AI کو شامل کرکے، AppsFlyer بیک وقت کلائنٹس کو AI-first آپریشنز کی طرف منتقل ہونے میں مدد کرتا ہے۔
AI بصیرت پر اعتماد کو فروغ دینا
AI ایڈاپشن میں مرکزی چیلنجوں میں سے ایک یہ یقینی بنانا ہے کہ صارفین AI پر مبنی فیصلوں پر اعتماد کریں۔ AppsFlyer اعتماد کی پیمائش وینٹی میٹرکس کے بجائے صارف کے رویے کے ذریعے کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، کلائنٹس کو تیزی سے، ہائی اسٹیک فیصلے کرتے، ایڈ اسپینڈ کو ری ایلوکیٹ کرتے، یا صرف چند دنوں کے بعد AI اینالائسز کی بنیاد پر کیمپینز کو ایڈجسٹ کرتے ہوئے دیکھا جاتا ہے۔ Witkowsky وضاحت کرتے ہیں کہ یہ اقدامات سروے یا استعمال کے اعدادوشمار سے زیادہ اعتماد کی قابل اعتماد نشانی ہیں۔ کمپنی کلائنٹس کو بتدریج خودکار مارکیٹنگ کے طریقے اپنانے میں مدد کرتی ہے، جس سے فیصلہ سازی کے عمل کے حصے کے طور پر AI ایجنٹس پر اعتماد مضبوط ہوتا ہے۔
مارکیٹنگ پروفیشنلز کے لیے مضمرات
AI کے مزید آپریشنل کام سنبھالنے کے ساتھ، توقع ہے کہ پرفارمنس مارکیٹرز اسٹریٹجک اور تخلیقی ذمہ داریوں کی طرف منتقل ہوں گے۔ Witkowsky ایک ایسے ماڈل کا تصور کرتے ہیں جہاں مارکیٹرز AI ایجنٹس کا انتظام سنبھالیں، جو بدلے میں دوسرے ایجنٹس کو کنٹرول کریں، جس سے ٹیمیں تخلیقی اور اسٹریٹجک آؤٹ پٹ کو اسکیل کر سکیں۔ مارکیٹرز کے کردار کو کم کرنے کے بجائے، AI ان کی صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے اور انہیں اعلیٰ سطحی منصوبہ بندی اور صارف کی انگیجمنٹ پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ جو لوگ اس ماحول کے مطابق ڈھل جائیں گے وہ مسابقتی رہیں گے، جبکہ جو مزاحمت کریں گے وہ پیچھے رہ جانے کا خطرہ مول لیں گے۔
AI ٹرانسفارمیشن پر غور کرنے والی کمپنیوں کے لیے اسباق
AppsFlyer کا تجربہ AI کو نافذ کرنے والی تنظیموں کے لیے کئی اہم نکات پیش کرتا ہے: یہ AI لرننگ کو ملازمین کے کام کا مرکز بنانے، AI نالج کو وسیع پیمانے پر تقسیم کرنے، اور ایگزیکٹو گائیڈنس کو گراس روٹ انوویشن کے ساتھ جوڑنے کی اہمیت کو ظاہر کرتا ہے۔ سرمایہ کاری نمایاں ہے، اور ROI کی پیمائش ابھی بھی کی جا رہی ہے، لیکن ثقافتی اثر واضح ہے۔ پوری ورک فورس میں AI اسکل بلڈنگ کو ترجیح دے کر، AppsFlyer نے اپنے ملازمین اور کلائنٹس دونوں کو AI دور میں طویل مدتی موافقت کے لیے تیار کر لیا ہے۔
ماخذ: Deconstructor of Fun
اکثر پوچھے گئے سوالات (FAQs)
AI-first کلچر ہونے کا کیا مطلب ہے؟
ایک AI-first کلچر تمام ملازمین میں AI نالج اور ایڈاپشن کو ترجیح دیتا ہے، بجائے اس کے کہ اسے مخصوص ٹیموں یا ایگزیکٹوز تک محدود رکھا جائے۔ AppsFlyer میں، ہر ملازم کو اپنے باقاعدہ کام کے حصے کے طور پر AI ٹولز کو سمجھنے اور استعمال کرنے کی تربیت دی گئی۔
کمپنی نے ایک ماہ کے لیے معیاری کاروباری اہداف کو روک دیا اور ایک منظم AI بلڈر پروگرام فراہم کیا۔ ملازمین نے ہیکاتھونز میں حصہ لیا، انٹرنل چیمپئنز سے رہنمائی حاصل کی، اور انہیں اپنے روزمرہ کے کاموں کے حصے کے طور پر AI کے ساتھ تجربات کرنے کی ترغیب دی گئی۔
AppsFlyer نے AI ٹریننگ کے لیے باقاعدہ کاروباری اہداف کیوں روکے؟
کمپنی کا مقصد مسابقتی ترجیحات کو ختم کرنا تھا تاکہ ملازمین AI کو سمجھنے پر مکمل توجہ مرکوز کر سکیں۔ AI کو مرکزی کام بنانے سے انگیجمنٹ یقینی ہوئی اور آرگنائزیشن کو تمام ڈیپارٹمنٹس میں نالج تقسیم کرنے کا موقع ملا۔
AI ایڈاپشن کے ساتھ AppsFlyer کی پروڈکٹ کیسے تبدیل ہوئی ہے؟
AppsFlyer نے اپنی پروڈکٹ کو ایک ایٹری بیوشن پلیٹ فارم سے جدید مارکیٹنگ کلاؤڈ میں تبدیل کر دیا۔ پلیٹ فارم میں اب AI ایجنٹس شامل ہیں جو مارکیٹرز کو اینالائسز، کیمپین مینجمنٹ، اور اسٹریٹجک سفارشات میں مدد کرتے ہیں۔
AI-first ورک فورس کا طویل مدتی فائدہ کیا ہے؟
ایک AI-first ورک فورس زیادہ مؤثر طریقے سے انوویشن کر سکتی ہے، اندرونی عمل کو بہتر بنا سکتی ہے، اور کلائنٹس کو AI سلوشنز مؤثر طریقے سے اپنانے میں مدد کر سکتی ہے۔ ملازمین ایسی اسکلز حاصل کرتے ہیں جو پروڈکٹیوٹی کو بڑھاتی ہیں، جبکہ آرگنائزیشن کو تقسیم شدہ AI نالج اور نئی ٹیکنالوجیز کے ساتھ تیزی سے مطابقت پیدا کرنے کا فائدہ ہوتا ہے۔
