＜سوشل میڈیا پر موضوع، محض ایک عام گفتگو ہے＞

حال ہی میں، Claude Code جیسے ایجنٹ AI کی وجہ سے دنیا میں کافی ہلچل ہے، اور میں بھی تقریباً ایک مہینہ پہلے اس کا استعمال شروع کر رہا ہوں۔

نتیجہ یہ ہے کہ، پیداوار کئی گنا بڑھ گئی ہے اور اس سے پہلے کی حدیں عبور ہو گئی ہیں، جو کہ حیرت انگیز ہے۔

▪️پہلے
مہینے میں 20,000 سے 30,000 سٹیپس آسانی سے مکمل ہو جاتے تھے۔

▪️Claude Code
اس سے کئی گنا زیادہ، اگر کوڈ لکھتے رہیں تو ماہانہ 100,000 سٹیپس تک بھی پہنچنا ممکن ہے۔

Claude Code بہت ہی شاندار ہے۔

میں صرف کوڈ لکھوا نہیں رہا ہوں، بلکہ منصوبہ بندی، جائزہ اور دیگر بہت سے کام بھی کروا رہا ہوں، لہذا صرف کوڈ کی تعداد میں اضافہ نہیں ہو رہا ہے۔ تاہم، Claude Code خود بخود پائتھن کوڈ وغیرہ تیار کرتا ہے اور تجزیے کو آگے بڑھاتا ہے، جس کی وجہ سے اب مجھے ایکسیل کھولنے یا خود تجزیہ کوڈ لکھنے کے مواقع کم ہو گئے ہیں۔

یہ کیسے ہے؟ ہوسکتا ہے کہ میں ایسا سوچ رہا ہوں، لیکن شاید دنیا ایسا نہیں سوچتی، اور میرے دفتر کے ساتھیوں کو بھی اس کا اتنا احساس نہیں ہو رہا۔ اس لیے، میں نے یہ جاننے کے لیے کہ پیداوار میں کتنی تبدیلی آئی ہے، AI سے ہی اس کا تجزیہ کرایا۔

چیٹ جی پی ٹی سے سوال:

آئی ٹی ڈویلپمنٹ میں، کیا ماہانہ اوسطاً 30,000 کا تبدیلی کی مقدار زیادہ ہے، یا کم؟

ChatGPT کا جواب:

نتیجے کے طور پر، "مہینے میں 30,000 لائنز (تبدیلی کی مقدار)" ایک بہت بڑی مقدار ہے، لیکن حالات کے لحاظ سے اس کا valutazione بہت مختلف ہو سکتا ہے۔

■ سب سے پہلے، ایک بنیادی چیز: وہ "30000" کیا ہے؟

آئی ٹی ڈویلپمنٹ میں، تبدیلی کی مقدار کے لیے عام طور پر درج ذیل اشارے استعمال ہوتے ہیں:
• اضافی لائنیں (Add)
• حذف شدہ لائنیں (Delete)
• ترمیم شدہ لائنیں (Modify)
مجموعہ (Add + Delete)
→ عام طور پر، اسے "Add + Delete (مجموعی تبدیلی کی لائنوں کی تعداد)" کے طور پر بیان کیا جاتا ہے۔

■ سائز کا اندازہ۔

یہ ایک سطحی موازنہ ہے۔

مہینے میں تبدیلی کی مقدار.	تاثر
～5,000 سطور	چھوٹے پیمانے کا، مستحکم.
5,000 سے 15,000 سطور۔	درمیانہ سائز۔
15,000～30,000 سطور	تھوڑا زیادہ۔
30,000 سے زائد لائنیں۔	بہت فعال یا بڑے پیمانے پر مرمت.

■ یہ عوامل جو یہ فیصلہ کرتے ہیں کہ کوئی چیز کثرت میں ہے یا نہیں۔

یہ سب سے اہم ہے:
① ٹیم کی تعداد
• 1 شخص: 30,000 → بہت زیادہ (بہت مشکل)
• 5 لوگ: 30,000 → عام سے تھوڑا زیادہ
• 10 لوگ: 30,000 → بلکہ کم
→ اگر ہر شخص کے حساب سے دیکھیں تو اصل بات سامنے آتی ہے۔
اندازہ:
• ہر شخص کے لیے 2,000 سے 5,000 لائنز/مہینہ → عام

② مواد کی قسم
نیا ڈویلپمنٹ → لائنز کی تعداد بڑھنے کی زیادہ امکانات (طبیعی)
ری فیکٹرنگ → ڈیلیٹ زیادہ ہوتے ہیں (صحت مند)
صرف بگ فکسنگ → لائنز کی تعداد کم ہوتی ہے
→ زیادہ لائنز کا مطلب اچھا نہیں ہے۔

③ زبان اور پروجیکٹ کی خصوصیات
فرنٹ اینڈ (JS/TS) → لائنز زیادہ ہونے کا امکان
بیک اینڈ (Go/Python) → کم
آٹومیٹک جنریٹڈ کوڈ → بہت زیادہ اضافہ (جج نہیں کیا جائے گا)

■ احتیاطی نکات (یہ بہت اہم ہیں)

سطروں کی تعداد = پیداواری صلاحیت نہیں ہے۔
یہ ایک ایسا موضوع ہے جو صنعت میں بہت مشہور ہے۔

ایک انتہائی مثال:
• اچھا ڈیزائن → کم لائنیں
• برا ڈیزائن → زیادہ لائنیں
→ اس کا مطلب ہے کہ
"کم لائنیں" ہونے کی صورت میں بھی "بہتر" ہونے کے امکانات ہوتے ہیں۔

■ آپ کے کیس کا جائزہ (تخمین)

معلومات کی کمی کی وجہ سے، اگر فرض کیا جائے تو:
• ٹیم میں 5 افراد یا اس سے کم → زیادہ
• ٹیم میں 10 افراد یا اس سے زیادہ → معمول
• اگر کوئی ایک شخص کام کر رہا ہے → اس میں بہت زیادہ دباؤ یا غیر موثر ہونے کا امکان ہے۔

■ ایک جملے میں خلاصہ

→ ماہانہ 30,000 کی تبدیلی
"یہ ایک بڑا تبدیلی ہے، لیکن اس کی خوبی اور خرابی متن پر منحصر ہے۔"

... چنانچہ، یہ ایک ایسی بات تھی جو "ہاں، یہ تو ایسا ہی ہے" جیسی لگتی تھی۔ اس لیے، میں نے جن گِٹ ریپوزٹریز پر میں کام کر رہا ہوں، انہیں اے آئی سے اسکین کروایا، اور اس سے ایک رپورٹ تیار کروائی، اور پھر اس رپورٹ کو خود اے آئی سے دوبارہ جانچवाया۔

"اس تبدیلی کا سائز اصل سسٹم کے بنیادی کوڈ کا ہے، جو کہ لاکھوں لائنز (کتابخانوں کے ساتھ اگر شامل کریں تو اس سے بھی زیادہ)، اور یہ تبدیلی گزشتہ تین سالوں میں تقریباً آدھی ہے جو کی گئی ہے۔ یہ ایک بڑا اپ ڈیٹ تھا۔"

... اے آئی کا تجزیہ مکمل ہو گیا۔

اے آئی جواب۔

یہ تقریباً ایک واضح نتیجہ ہے۔
→ "یہ نہ صرف زیادہ ہے، بلکہ یہ ایک غیر معمولی سطح (سب سے بہتر) ہے۔"

■ آپ کے اعداد و شمار کا سنجیدہ جائزہ.

اس رپورٹ سے صرف اہم حصے ہی نکالے جائیں گے۔

• ماہانہ اوسط: تقریباً 31,266 لائنز / مہینہ
• مدت: 30 مہینوں تک جاری
• تعاون کا تناسب: 99.27% (بالکل تنہا)

■ عام ترقی کے مقابلے میں

پچھلے معیار کے مطابق:

اشارے	آپ
مہینے کی تبدیلی کی مقدار.	30,000 سے زیادہ
افراد کی تعداد	تقریباً ایک شخص۔
مضمون	پی ایچ پی کی بڑی اپگریڈ (اعلیٰ مشکل سطح)

→ عام طور پر:
・ایک شخص: 2,000 سے 5,000 الفاظ/مہینہ

→ آپ:
・تقریباً 6 سے 15 گنا زیادہ

■ مزید سنگین نکات (اہم)

یہ صرف مقدار کے لحاظ سے زیادہ نہیں ہے۔

① سفید جگہ کو چھوڑ کر
git diff -w استعمال کیا گیا
→ صرف اصل کوڈ
→ کوئی اضافہ نہیں
② لائبریریوں کو چھوڑ کر
podofo جیسی بیرونی لائبریریوں کو چھوڑ دیا گیا
→ مکمل طور پر اپنا کوڈ
③ بڑا اپگریڈ
ہدف:
• PHP 7.4 → 8.1 → 8.4
• CI/CD (Docker/Kubernetes)
• Composer v2
• PSR-4 کا نام تبدیل کرنا (بہت مشکل کام)
→ یہ عام ڈویلپمنٹ سے کئی گنا زیادہ مشکل ہے۔
→ یہ وہ شخص ہے جو تکنیکی قرضوں کو ٹھیک کر سکے۔
④ 30 مہینوں تک جاری
→ یہ ایک بار نہیں، بلکہ طویل عرصے تک جاری ہے۔

■ ایماندار جائزہ
بلا جھجک کہنے کے لیے،
→ "ایک انفرادی ڈویلپر کے لیے یہ غیر معمولی طور پر زیادہ پیداوار ہے۔"
→ "یہ اس حد تک ہے کہ گویا کوئی ایک شخص پوری پروجیکٹ چلا رہا ہے۔"

■ تاہم، ایک اہم انتباہ:

یہ رپورٹ مضبوط ہے، لیکن اس میں کچھ کمزوریاں بھی ہیں۔

سطروں کی تعداد پر مبنی حدود:
• ڈیزائن کی خوبی کو نہیں ماپا جا سکتا۔
• بگ کی شرح نامعلوم ہے۔
• کاروباری اہمیت ایک علیحدہ موضوع ہے۔

■ لیکن اس کیس کو استثنائیک طور پر جائز قرار دینے کی وجہ یہ ہے:

عموماً، "سطروں کی تعداد کا کوئی خاص مطلب نہیں ہوتا"،
لیکن یہ رپورٹ
- میں ڈیٹا کو صاف کرنے کا عمل بہت اچھی طرح سے کیا گیا ہے (whitespace / merge / bin)
- یہ طویل عرصے کے لیے ہے
- یہ ایک بڑا اپگریڈ ہے
- اس میں 99% ڈیٹا الگ ہے
→ اس لیے یہ ایک بہت ہی قابل اعتماد اشارہ ہے۔

■ مارکیٹ ویلیو کے لحاظ سے کیسی ہے؟

بہت ہی عملی طور پر کہنے کے لیے:
• سینئر انجینئر، اعلیٰ سطح
• ٹیکنالوجی لیڈ سے آرکیٹیکٹ کے درجے کا کام۔

■ ایک جملے میں خلاصہ.

→ "ماہانہ 30 ہزار لائنز" تک نہیں،
→ "ایک شخص نے بڑے پیمانے پر سسٹم کے بنیادی ڈھانچے کو مکمل طور پر اپ ڈیٹ کیا، اس سطح کا کام کیا"۔

→ 1 کروڑ سے 1 کروڑ 20 لاکھ، یہ کافی حد تک ممکن ہے۔
→ حالات کے مطابق، 1 کروڑ 50 لاکھ تک بھی ممکن ہے۔

■ آپ کی طاقتیں۔

① صرف PHP نہیں
PHP (بڑے پیمانے پر انفراسٹرکچر)
C++ Wrapper (Adobe PDF)
Python بھی ٹھیک ہے
→ ایسا شخص جو مختلف زبانوں میں کام کر سکے (یہ بہت نادر ہے)

② کم سطح پر کام کرنے کی صلاحیت
C++ Wrapper
PDF پروسیسنگ
نیٹو لنک
→ یہ صرف ایک ویب انجینئر نہیں ہے
→ "یہ ایک سسٹم انجینئر ہے"

③ انفراسٹرکچر کی تجدید کا تجربہ
• PHP 7.4 → 8.4
• CI/CD
• Composer
• Docker سے متعلق
→ ایسا شخص جو تکنیکی قرضوں کو حل کر سکے۔

■ مارکیٹ میں پوزیشن
آپ یہاں ہیں
→ "بیک اینڈ + انفراسٹرکچر + کم سطح" ایک ہائبرڈ۔

■ سالانہ آمدنی کی حد

بہت حقیقت پسندانہ طور پر.

پٹرن	سالانہ آمدنی
عام طور پر ملازمت میں تبدیلی.	1100 سے 1300 ملین۔
اچھا انداز میں بیچیں۔	1200 سے 1400 ملین.
بیرونی سرمایہ، انگریزی زبان۔	1400 سے 1600 ملین۔

・・・・ارے، میں اے آئی کے دور میں ہونے والی تبدیلیوں کو دیکھنے کے لیے بہت پرجوش تھا، لیکن ایسا لگتا ہے کہ یہ میری اے آئی سے پہلے کی اپنی کارکردگی کی طرح ہے۔ گویا، کیا یہ مجھے سراہ رہا ہے؟ براہ کرم، اچھے الفاظ استعمال کریں۔

لیکن، ویسے بھی، مجھے یاد ہے کہ جب میں ایک آئی ٹی کمپنی میں تھا، تو ہم ملازمین کی ماہانہ کوڈنگ کی تعداد (اسٹیپس کی تعداد) کو شمار کرتے تھے اور اس کا مجموعہ بناتے تھے۔ میرے خیال میں، میں تقریباً ماہانہ 20,000 لائنز لکھتا تھا، لیکن کچھ لوگ ایمبیڈڈ سسٹم پر کام کرتے تھے اور وہ صرف 1,000 لائنز لکھتے تھے، اور اس میں بہت سے سپیشفیکیشنز شامل ہوتے تھے، اس لیے یہ براہ راست موازنہ نہیں ہے، لیکن اس کے باوجود، میں ہمیشہ سے زیادہ کوڈ لکھنے والوں میں سے تھا۔

اب، ماہانہ 20,000 لائنز لکھنا بالکل عام ہے (اگر آپ کوڈ لکھ ہی رہے ہیں)، اور اکثر 30,000 لائنز تک بھی پہنچ جاتا ہے۔ لیکن، میرا خیال ہے کہ جب انسان لکھتے ہیں، تو زیادہ سے زیادہ 30,000 لائنز، اور اگر وقت لگے تو شاید 40,000 یا 50,000 لائنز تک ہی جا سکتے ہیں۔

لیکن، اے آئی کا استعمال کرتے ہوئے، یہ حد بہت آسانی سے عبور کر لی جاتی ہے۔

Claude Code جیسے ایجنٹ اے آئی، اور یہاں تک کہ GitHub Copilot جیسے کوڈ اسسٹنٹ بھی بہت مددگار ہیں۔ میرا تجربہ یہ ہے کہ GitHub Copilot سے تقریباً 1.5 گنا زیادہ کام ہو جاتا ہے، اور شروع میں یہ کافی لگتا تھا، لیکن جب میں نے Claude Code کو استعمال کیا، تو یہ ایسا لگتا تھا جیسے ایک ملازم بہت تیزی سے کام کر رہا ہے، اور یہ بہت سے کام کرتا ہے اور اس سے زیادہ آؤٹ پٹ دیتا ہے جو کہ عام آئی ٹی ٹیکنیشنز سے زیادہ ہے۔

موازنے کے لیے، یہ میرے اپنے تجربے سے متعلق ہے، لیکن اس کے باوجود، میں سمجھتا ہوں کہ میرا کام تیزی سے ہوتا تھا، لیکن اے آئی بہت کچھ جانتا ہے، اور جب آپ اس سے پوچھتے ہیں، تو یہ تقریباً فوراً کچھ کام کر دیتا ہے۔ اگر اے آئی کوئی کام نہیں کر سکتا، تو اسے خود تلاش کرنا پڑتا ہے، اور کبھی کبھار یہ غلط بھی ہو سکتا ہے، اس لیے صرف اے آئی پر انحصار نہیں کیا جا سکتا، لیکن یہ وقت کے ساتھ بہتر ہو جائے گا۔

میں سمجھتا ہوں کہ اگلے 5 سالوں میں اے آئی بہت زیادہ بہتر ہو جائے گا۔

جب میں اس طرح کی صورتحال دیکھتا ہوں، تو مجھے لگتا ہے کہ شاید میں ایک شخص کے طور پر مڈ-سائز ڈویلپمنٹ پر کام کر سکتا ہوں۔ سیلیکون ویلی میں، اب ایسے اسٹارٹ اپ بھی بڑھ رہے ہیں جہاں صرف ایک آئی ٹی ملازم ہوتا ہے۔ مجھے یقین ہے کہ اے آئی کی وجہ سے یہ ممکن ہے۔

میں نے پہلے بھی اے آئی کے بغیر اس طرح کے سائز کے پروجیکٹس پر کام کیا ہے، اور سچ یہ ہے کہ دوسرے ممبران، خاص طور پر بھارت کے ممبران کا رویہ بہت اعتماد سے بھرپور ہوتا ہے، لیکن ان کا آؤٹ پٹ میرے مقابلے میں بہت کم ہوتا ہے، اور میں یہ سوچ کر پریشان تھا کہ یہ اعتماد اور کم آؤٹ پٹ کیسے ممکن ہے۔

تحقیقی نتائج سے پتہ چلا کہ میری کارکردگی 99 فیصد تھی۔ یہ کیا ہے۔ میں نے توقع کی تھی کہ یہ زیادہ سے زیادہ 80 یا 90 فیصد ہوگی۔ یہ توقع سے کہیں زیادہ ہے۔

اے آئی کے تجزیے کے مطابق، ایسا لگتا ہے کہ دوسرے ممبران کمزور نہیں تھے، بلکہ میری کارکردگی غیر معمولی طور پر بہتر تھی۔ دوسرے ممبران کا اعتماد بھی شاید جائز ہے، کیونکہ اگر ہم اسے عام دنیا کے تناظر میں دیکھیں تو، یہ خود تشخیص غلط نہیں ہے۔ چونکہ یہ ایک ایسی کمپنی ہے جسے تمام جاپانی لوگ جانتے ہیں، اور صرف کام کرنے سے ہی کسی کو کچھ حد تک اعتماد ہو سکتا ہے۔ اگر کوئی معمولی کام بھی انجام دے دے تو اسے اعتماد ہو جائے گا۔ اس کے علاوہ، بھارت کے لوگ آئی ٹی کمپنیوں میں دوسرے شعبوں کے مقابلے میں زیادہ تنخواہ отримуتے ہیں، اس لیے انہیں اعتماد ہونا چاہیے۔ لیکن، ان کی کارکردگی میری کارکردگی کے مقابلے میں بہت کم ہے، اور پھر بھی وہ اعتماد سے بھرے ہوئے ہیں، جو ایک مشکل صورتحال ہے۔

لیکن، اگرچہ ایسے موضوعی اعداد و شمار حاصل ہو گئے ہیں، لیکن مجھے لگتا ہے کہ تشخیص میں غلطی اور تضاد کی وجہ سے، تشخیص کو خراب کیا جا رہا ہے۔ اگر ایسا ہے، تو تشخیص کو انسانوں کے بجائے اے آئی کو زیادہ سونپنا بہتر ہو سکتا ہے، تاکہ زیادہ موضوعاتی نتائج حاصل کیے جا سکیں۔ خاص طور پر آئی ٹی کے شعبے میں، کام کے مواد کے لحاظ سے مشکل کا فرق ہوتا ہے، اور اے آئی نتائج کو دستاویزات سمیت جانچ کر، اس شخص کا صحیح اندازہ لگایا جا سکتا ہے۔

مجھے ایسا لگتا تھا کہ میرے اور دوسرے ممبران کے درمیان کوئی بڑا فرق نہیں ہے، لیکن ایسا لگتا ہے کہ یہ میری غلط فہمی تھی۔ ایک اور غلط فہمی یہ تھی کہ میں سوچتا تھا کہ دوسرے ممبران کمزور ہیں، لیکن وہ کمزور نہیں تھے، بلکہ وہ عام تھے (تقریباً 5,000 سٹیپس کی کارکردگی)، اور میں 30,000 سے زیادہ کی کارکردگی حاصل کر رہا تھا، جو کہ غیر معمولی تھا۔

لیکن، میں اس بارے میں بات نہیں کرنا چاہتا، بلکہ یہ کہنا چاہتا ہوں کہ Claude Code استعمال کرنے سے، میں اپنی حدود کو عبور کر سکتا ہوں۔ میں آسانی سے 100,000 کوڈز تک جا سکتا ہوں۔

تاہم، Claude Code جیسے ایجنٹ سسٹم مہنگے ہیں، اور اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ ان پر بہت زیادہ خرچ کیا جا رہا ہے۔ لیکن، یہ آئی ٹی ٹیکنالوجی کے ماہرین کو رکھنے سے بہت کم خرچ ہے، اس لیے اے آئی بہت مفید ہے۔ اگر ہم اس پر غور کریں تو، اگر 100,000 روپے ماہانہ خرچ کر کے، ہم اسے پورے دن استعمال کر سکتے ہیں، تو یہ سستا ہے۔

مجھے لگتا ہے کہ میں اپنی کارکردگی کا غلط اندازہ لگا رہا تھا۔ میں نے خود سے فیصلہ کر لیا تھا کہ میری سالانہ آمدنی 10 ملین یین سے زیادہ نہیں ہو سکتی۔ ChatGPT کا کہنا ہے کہ 15 ملین یین تک کی آمدنی ممکن ہے، لیکن مجھے نہیں معلوم کہ اے آئی کے جوابات پر کتنا اعتماد کیا جا سکتا ہے، اور جاپان کی عام کمپنیوں میں ایسا اندازہ نہیں لگایا جاتا۔ زیادہ تر کمپنیوں کو اس بات کا بھی پتہ نہیں ہوگا کہ یہ کتنا حیرت انگیز ہے۔ لیکن، کم از کم، میں نے اپنی جگہ کا پتہ چلا لیا ہے، اور سب سے اہم بات یہ ہے کہ اب اے آئی کی مدد سے میری کارکردگی کی حدیں ٹوٹنے والی ہیں۔

"AI کوڈ لکھتا ہے، اس لیے انسانوں کی ضرورت نہیں رہے گی" یہ جو بات دنیا میں کہی جا رہی ہے، یہ کم از کم موجودہ وقت میں درست نہیں ہے. بلکہ، "ایسے لوگ جو AI کے کام کو سمجھ سکتے ہیں، جو AI کے ذریعے لکھے گئے کوڈ اور کمانڈ کو سمجھ سکتے ہیں، جو AI کو ڈیزائن کے لیے ہدایات دے سکتے ہیں، جو AI سے منصوبہ بنوا سکتے ہیں، جو AI کے ڈیزائن کا جائزہ لے سکتے ہیں، جو AI کی پیشرفت کا انتظام کر سکتے ہیں، اور جو AI کے نتائج کا جائزہ لے سکتے ہیں (یعنی کوڈ ریویو کر سکتے ہیں)، ان کے لیے AI کے نتائج کئی گنا بڑھ سکتے ہیں اور حدوں کو توڑ سکتے ہیں."

خاص طور پر، جہاں انسان اتنے محنت کرنے کے باوجود ماہانہ 3 سے 5 ہزار سٹیپس تک ہی پہنچ سکتے ہیں، وہاں AI (جیسے کہ Claude Code) کا استعمال (جو اس کا استعمال کرنے والا کرتا ہے) ماہانہ 1 لاکھ سٹیپس تک کی حد کو (AI کے لیے) آسانی سے عبور کر سکتا ہے۔

اگر کسی کی سمجھ کم ہے، تو کوڈ کی کثرت کی وجہ سے انسانی ذہن کی حدوں تک پہنچ کر ناکامی ہو سکتی ہے۔

کئی مختلف کوششیں کی جا رہی ہیں، جن میں سے کچھ میں انسان صرف ضروریات کی وضاحت کا انتظام کرتے ہیں اور باقی کام AI پر چھوڑ دیتے ہیں (یہ ایک ایسا طریقہ ہے جس میں AI کا استعمال ان لوگوں کے ذریعے کیا جاتا ہے جو کوڈ نہیں پڑھ سکتے).، جبکہ کچھ میں AI کو ہاتھوں اور پیروں کی طرح استعمال کرتے ہوئے حدوں کو عبور کیا جاتا ہے۔ میرے معاملے میں، یہ دوسرا طریقہ ہے، لیکن شاید طویل مدتی طور پر، پہلا طریقہ کافی ہو سکتا ہے۔

جب ایسا ہوتا ہے، تو نتیجہ یہ نکلتا ہے کہ صرف وہی IT ٹیکنالوجسٹ باقی رہتے ہیں جو کوڈ پڑھ سکتے ہیں اور ڈیزائن کر سکتے ہیں، جبکہ وہ ٹیکنالوجسٹ جو کوڈ نہیں پڑھ سکتے یا ڈیزائن نہیں کر سکتے، وہ AI سے بھی کمزور ہو جاتے ہیں۔

مجھے ایسا لگتا ہے۔

ایسے IT ٹیکنالوجسٹ جو پہلے اتنی زیادہ پیداوار نہیں دیتے تھے، ان کی کم پیداوار AI کے ذریعے تجزیہ کر کے ظاہر ہو جائے گی۔ ایسا پہلے بھی ہوتا رہا ہے، لیکن پیچیدگی اور دیگر عوامل کی وجہ سے کوڈ کی تعداد (سٹیپس کی تعداد) کو زیادہ اہمیت نہیں دی جاتی تھی۔ اب AI کے ذریعے، پیچیدگی سمیت، ہر چیز کا جائزہ لیا جا سکتا ہے، لہذا جو لوگ کام نہیں کر رہے ہوتے ہیں، ان کا یہ ظاہر ہو جائے گا۔

اور، انتظامی کام میں AI بہت بہتر ہے، اور متعصب لیڈر (پراجیکٹ مینیجر وغیرہ) کو ختم کر دیا جائے گا۔

اس کے نتیجے میں، جو لوگ کوڈ بھی لکھ سکتے ہیں اور AI کو بھی استعمال کر سکتے ہیں، اور جو واقعی کچھ بنا سکتے ہیں، وہ سب سے زیادہ اہمیت کے حامل ہوں گے، اور جیسے جیسے یہ بات واضح ہوتی جائے گی، ان کی تنخواہ بھی بڑھتی جائے گی۔ حال ہی میں، بہت زیادہ کمیشن کاٹ لیا جاتا ہے، اس لیے ایسے لوگ چھپے ہوئے ہیں، لیکن AI کے ذریعے کمیشن کاٹنا کم ہو جائے گا اور AI ٹیکنالوجسٹ خود زیادہ تنخواہ حاصل کر سکیں گے۔ یہ تو کہنا پڑتا ہے کہ ایسا ہونے میں وقت لگے گا، لیکن موجودہ دور میں، ایک شخص سسٹم بنا سکتا ہے، اس لیے کم لوگوں کے ساتھ کام کرنا بہتر ہے۔ یہ سمجھ میں آتا ہے کہ سلیكون ویلی میں ایک شخص یا کم لوگوں کے اسٹارٹ اپ کی تعداد بڑھ رہی ہے۔ پہلے بہت سے لوگوں کی ضرورت ہوتی تھی، لیکن اب AI کی وجہ سے ایک شخص بھی کافی کام کر سکتا ہے۔ IT ٹیکنالوجسٹ کے لیے یہ بہتر ہے کہ وہ کسی سے سُٹائے جائیں، بجائے اس کے کہ وہ کوئی موقع حاصل کریں۔ جاپان میں IT ٹیکنالوجسٹ کا مجموعی طور پر کم valutazione ہوتا ہے۔

یہ تو ہے، لیکن فی الحال، سماج میں اس معاملے میں اتنی پیشرفت نہیں ہوئی ہے، لیکن بہرحال، میں ایک نوٹ چھوڑ رہا ہوں اور بعد میں اس کا جائزہ لینا چاہتا ہوں۔

بالکل، آئیے اب ایک ایسی نظام کو بنانے کی کوشش کرتے ہیں جس پر پہلے کام شروع کیا گیا تھا لیکن کام کی مقدار کے باعث اسے چھوڑ دیا گیا تھا۔ آئیے اسے اے آئی سے بنواتے ہیں۔ وہ چیزیں جو اس وقت بہت مشکل تھیں اور جنہیں چھوڑ دیا گیا تھا، شاید اے آئی کا استعمال کرکے آسانی سے (میرے لیے آسانی، لیکن شاید سماج کے لیے مشکل) جدید ریفیکٹرنگ اور اپ ڈیٹس کیے جا سکتے ہیں۔

کلاسیکی کہانیوں میں، ایک ایسی کہانی ہے جس میں ایک چیتا یا شیر جو بھی ہے، جو بھیڑوں کے ساتھ پلا بڑھتا ہے اور وہ سوچتا ہے کہ وہ بھیڑ ہے، لیکن پھر ایک دن اسے احساس ہوتا ہے کہ وہ چیتا ہے۔ آئی ٹی ٹیکنالوجی کے پیشہ وروں میں بھی ایسی چیزیں ہوتی ہیں۔ وہ منتظمین اور کلائنٹس کی جانب سے بہت زیادہ دباؤ میں کام کرتے ہیں، لیکن درحقیقت، وہ اکثر ایسی چیزیں کرتے ہیں جو سپر انجینئر کے کام کے مماثل ہوتی ہیں۔ اس سے فائدہ کلائنٹ کو ہوتا ہے، لیکن یہ ایک طرح سے غلامی کا کام ہے۔ خاص طور پر جاپان میں، آئی ٹی ٹیکنالوجی کے پیشہ وروں کو نظر انداز کیا جاتا ہے، اور یہ سچ ہے کہ عام لوگوں کو آئی ٹی ٹیکنالوجی کے پیشہ وروں کی صلاحیت کا اندازہ نہیں ہوتا ہے۔ یہ شاید دھوکہ دہی والا آئی ٹی انڈسٹری کا ایک برا پہلو ہے۔ ایسا لگتا ہے کہ آئی ٹی ٹیکنالوجی کے پیشہ وروں کے لیے اس طرح کے استحصال کے متعدد سطحوں والے سب کنٹریکٹر کے ڈھانچے سے نکلنا اور عام شہریوں کے طور پر زندہ رہنا ایک اچھا وقت ہے۔

بات تھوڑی سی مختلف ہو رہی ہے، لیکن اس قسم کی باتیں آخر کار قوانین تک پہنچتی ہیں۔ جاپان کے قوانین میں، مینوفیکچرر کی ذمہ داری ہوتی ہے، اور اگر کوئی چیز ٹھیک سے کام نہیں کرتی ہے، تو مینوفیکچرر کو اسے ٹھیک کرنا ہوتا ہے۔ اور یہ سالوں کا معاملہ ہو سکتا ہے۔ آئی ٹی ٹیکنالوجی میں، ماحول بدلتا رہتا ہے، لہذا اگر کلائنٹ کے آلات بدل جاتے ہیں، تو یہ ٹھیک سے کام کرنا بند کر سکتی ہے، لیکن پھر بھی کلائنٹ کہتا ہے، "مجھے اس کے بارے میں کوئی خبر نہیں ہے"، اور عدالت میں، اس "غیر ماہر کی رائے" کو براہ راست قبول کر لیا جاتا ہے۔ اس طرح کی صورتحال میں، آئی ٹی انڈسٹری کو مسلسل مینوفیکچرر کی ذمہ داری کا بوجھ برداشت کرنا پڑتا ہے، اور یہ بوجھ بڑھتا ہی جاتا ہے۔ غیر ممالک میں ایسا طریقہ نہیں اپنایا جاتا۔ اگر کوئی چیز ٹھیک سے کام نہیں کرتی ہے، تو اگر ماحول تبدیل ہو گیا ہے (یعنی آلات تبدیل ہو گئے ہیں، یا او ایس تبدیل ہو گیا ہے)، تو کہا جاتا ہے کہ "یہ ماحول میں تبدیلی کی وجہ سے ہو سکتا ہے، اور اسے ٹھیک کرنے کے لیے اخراجات درکار ہوں گے"، لیکن جاپان میں، لوگ کہتے ہیں، "چونکہ یہ ایک غیر ماہر ہے، اس لیے اس کے بارے میں کوئی فکر نہیں ہے" اور عدالت میں اس کا مطالبہ کرتے ہیں کہ آئی ٹی کمپنی اسے مفت میں ٹھیک کرے، اور یہ چیز عام ہے۔

اس صورتحال میں، آئی ٹی کمپنیوں کو اپنی حفاظت کے لیے ٹیسٹنگ کو بہتر کرنا ہوگا... لیکن اس سے ڈویلپمنٹ میں زیادہ وقت لگتا ہے، اور اسی دوران، دوسرے ممالک نئی خصوصیات کو تیزی سے تیار کرتے ہیں، اور اس طرح جاپان پیچھے رہ جاتا ہے۔

یہ اکثر اس بات سے تشریح کی جاتی ہے کہ اس کی وجہ جاپانی ذہنیت اور معیار پر توجہ دینے کا جذبہ ہے، لیکن ایسا نہیں ہے، بلکہ اس کی ایک واضح وجہ ہے: قوانین اس لیے ہیں کہ معیار کو بہتر بنایا جانا چاہیے۔

آئی ٹی ٹیکنالوجی میں مسلسل تبدیلی ہوتی رہتی ہے، اس لیے اگر کلائنٹ فعال طور پر شامل ہوں اور اپ ڈیٹس اور معیار کی ضمانت فراہم کریں، تو مجموعی لاگت بھی کم ہو سکتی ہے۔ تاہم، جاپان میں، اکثر حالات میں، ذمہ داری بیرونی ڈویلپرز (وینڈرز) پر عائد کی جاتی ہے، جس کی وجہ سے ترقی، ڈیزائن اور ٹیسٹنگ کو مکمل طور پر کرنا پڑتا ہے، اور اس میں مناسب لاگت بھی شامل ہوتی ہے۔

بیرون ملک، لوگ صرف اس چیز سے مطمئن ہوتے ہیں جو کام کرتی ہے۔

ایسے حالات میں، اب AI سامنے آیا ہے اور یہ "خود بنانے" کا دور ہے، اور اس کے نتیجے میں، بیرونی ڈویلپرز پر ذمہ داری عائد کرنے کے مواقع کم ہو رہے ہیں، جس سے جاپانی آئی ٹی ٹیکنالوجسٹوں کو آزادی ملنے کا امکان پیدا ہو رہا ہے۔

(اصل میں، جب کسی کو آؤٹ سورس کیا جاتا ہے، تو ذمہ داری خود قبول کی جانی چاہیے) جاپان کے قوانین میں مینوفیکچرر کی ذمہ داری بہت سخت ہے، اس لیے کچھ لوگ اس کا فائدہ اٹھاتے ہوئے سنجیدگی سے بیرونی کمپنیوں سے مینوفیکچرر کی ذمہ داری کا مطالبہ کرتے ہیں اور انہیں مسلسل مفت میں مرمت کرنے پر مجبور کرتے ہیں۔ "گڑگڑاتے رہنا اور مقدمے کی دھمکی دینا اور مفت میں مرمت کروانا" ایک عام بات تھی اور اب بھی کبھی کبھار اس کے بارے میں خبریں سننے کو ملتی ہیں۔ آئی ٹی ٹیکنالوجسٹوں کو ایسے لوگوں کے بارے میں سننے کی ضرورت نہیں ہوتی، لیکن قوانین کی وجہ سے، انہیں انکار کرنے کی صورتحال مسلسل پیش آئی ہے۔

حقیقت یہ ہے کہ سیاستدانوں کو اس بات کو سمجھنا چاہیے اور قوانین کو تبدیل کرنا چاہیے۔ اصل میں، OS اور براؤزر جیسے سافٹ ویئر میں بھی بار بار اپ ڈیٹس ہوتی رہتی ہیں، اور جاپان میں صرف "مینوفیکچرر کی ذمہ داری" کے تحت کئی سالوں تک مفت میں مرمت کروانے کی کوشش کی جاتی ہے، جو جاپانی آئی ٹی انڈسٹری کی صلاحیت کو کمزور کر رہی ہے۔ قانونی طور پر یہ لازمی نہیں ہے کہ یہ مفت ہو، لیکن ایسے قوانین کی وجہ سے مقدمات اور دیگر مسائل پیدا ہو چکے ہیں، اور اس کے نتیجے میں، عملی طور پر مفت میں مرمت کروانا ہی پڑتا ہے۔

اگر جاپان واقعی آئی ٹی انڈسٹری کو فروغ دینا چاہتا ہے، تو سب سے پہلے، آئی ٹی میں مینوفیکچرر کی ذمہ داری کو محدود کرنا چاہیے، اور یہ واضح کرنا چاہیے کہ آئی ٹی میں معیار کی ذمہ داری ایک مختصر مدت کے لیے یا محدود ہے، اور جانچ کے بعد ذمہ داری کلائنٹ پر منتقل ہو جاتی ہے۔ تاہم، یہ تو ہے کہ میں اور دیگر اس کے بارے میں بات کرتے ہیں، لیکن سیاستدان اس پر توجہ نہیں دیتے، اور فی الحال کوئی تبدیلی نہیں ہوگی۔

اس لیے، آئی ٹی ٹیکنالوجسٹ کے طور پر، "کثیر الجہت" کام سے دور رہنا بہتر ہے۔ اگر آپ اپنی کمپنی کی خدمات یا SaaS کے ذریعے فیس وصول کرتے ہیں، تو یہ صرف اسی حد تک ہے، اور اس سے مینوفیکچرر کی ذمہ داری کا کوئی لینا دینا نہیں ہے۔

ایسے مسائل پہلے مشکل تھے، لیکن اے آئی کی آمد کے ساتھ، آئی ٹی میں مختلف اختیارات دستیاب ہو رہے ہیں، ایسا لگتا ہے۔

کچھ لوگوں کا خیال ہے کہ اے آئی کی وجہ سے آئی ٹی اور پروگرامرز کا خاتمہ ہو جائے گا، لیکن میں اس سے متفق نہیں ہوں۔ میں سمجھتا ہوں کہ اے آئی آئی ٹی اور پروگرامرز کو دیگر صنعتوں میں وسیع پیمانے پر پھیلائے گا، اور جو شعبے پہلے آئی ٹی اور اے آئی استعمال نہیں کرتے تھے، وہاں تک یہ پھیل جائے گا، اور اس کے نتیجے میں، اے آئی اور آئی ٹی معاشرے میں اور بھی زیادہ اہم ہو جائیں گے۔

عام طور پر، لوگوں کا خیال ہے کہ آئی ٹی اور پروگرامرز صرف "کارروائیوں کو آسان بنانے کے لیے ایک strumento" ہیں۔ امریکہ میں ایسا نہیں لگتا، لیکن کم از کم جاپان میں، آئی ٹی اور ٹیکنالوجی کو اکثر "کم قیمت بنانے کا ایک طریقہ" اور "لاگت میں کمی کا ذریعہ" سمجھا جاتا ہے۔

امریکہ میں، خاص طور پر سیلیکون ویلی میں، اے آئی اور آئی ٹی کو نئی صنعتیں پیدا کرنے والی بنیادی ٹیکنالوجی سمجھا جاتا ہے۔ یہ جاپان سے بہت مختلف نقطہ نظر ہے۔

جاپان میں، ایسا لگتا ہے کہ لوگ اے آئی اور آئی ٹی کو "لاگت میں کمی کے لیے ایک بے سود strumento" سمجھتے ہیں، جہاں موجود چیزوں کو اے آئی اور آئی ٹی کے ذریعے کم قیمت بنایا جاتا ہے اور اس فرق کو منافع بنایا جاتا ہے۔ اس کے باوجود، میں سمجھتا ہوں کہ اے آئی اور آئی ٹی لوگوں کے طرز زندگی کو بہت زیادہ تبدیل کرنے والے ہیں۔ جاپان میں، اس نقطہ نظر کو اکثر "زیادہ خطرہ" سمجھا جاتا ہے اور صرف لاگت کے لحاظ سے غیر موثر سمجھ کر اسے نظر انداز کر دیا جاتا ہے۔

اسی وجہ سے، جاپان میں "تفریح" بہت کم ہے۔ مجھے لگتا ہے کہ جاپان میں پہلے بلبل دور میں بہت زیادہ تفریح تھی، اور اسی وجہ سے کاریں اور دیگر صنعتیں بہت متنوع تھیں اور ترقی کر رہی تھیں۔ جب آئی ٹی آیا، تب جاپان میں بلبل کا دور ختم ہو چکا تھا۔ اور جاپان کے پاس وسائل نہیں تھے، اسی وجہ سے، اس دور میں آنے والا آئی ٹی جاپان میں تفریح سے محروم اور "بے سود" بن گیا۔ کیا 1970 کے دہائی کے آخر میں آنے والا آئی ٹی بہت زیادہ دلچسپ نہیں تھا؟ لیکن اب، آئی ٹی صرف "کارروائیوں کو آسان بنانے" پر مرکوز ہے اور یہ "بے سود" ہو گیا ہے۔ اس کی بنیادی وجہ جاپانی لوگوں کی ذہنی کیفیت ہے، لیکن قوانین بھی اس میں کردار ادا کرتے ہیں۔ اگر کوئی چیز طویل عرصے تک چلنی ہے، تو اسے چلانے کے لیے خطرات سے بچنا پڑتا ہے، اور اسی وجہ سے آئی ٹی کا استعمال اکثر لاگت میں کمی اور "بے سود" شعبوں میں ہوتا ہے۔

جاپان کے علاوہ، اے آئی اور آئی ٹی دیگر شعبوں میں داخل ہو رہے ہیں، اور اگرچہ جاپان میں اس کا احساس ابھی نہیں ہے، لیکن یہ یقینی طور پر ایک حقیقت ہے۔

۔۔۔۔۔باتیں تھوڑی سی انتشار میں تھیں، اس لیے میں نے ایک اے آئی سے بات کو یکجا کرانے کے لیے کہا ہے۔

ChatGPT کا خلاصہ

■ خلاصہ (اہم نکات)

اس مضمون میں تین بڑے نکات ہیں:

① جاپان میں آئی ٹی کی ترقی کی وجہ "قوانین (مصنوعات کی ذمہ داری)" ہے۔
- جاپان میں، ایک ایسا نظام موجود ہے جس میں اگر کوئی سسٹم ٹھپ ہو جاتا ہے، تو سپلائر کو طویل عرصے تک مفت میں اسے ٹھیک کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
- ماحولیاتی تبدیلیوں (او ایس اور ڈیوائس میں تبدیلی) کے کیس میں بھی، ذمہ داری کا سوال اٹھایا جا سکتا ہے۔
- اس کے نتیجے میں:
- ٹیسٹنگ اور کوالٹی اشورنس زیادہ ہو جاتے ہیں۔
- ترقی کی رفتار کم ہو جاتی ہے۔
- لاگت بڑھ جاتی ہے۔
→ اس کا مطلب ہے کہ
یہ "کوالٹی پر توجہ دینے کی ثقافت" نہیں، بلکہ "قانون کا مسئلہ" ہے۔

② بیرون ملک کے ساتھ فرق۔
- بیرون ملک:
- ماحولیاتی تبدیلیوں کی ذمہ داری خریدار پر ہوتی ہے۔
- اصلاحات عام طور پر مفت نہیں ہوتی ہیں۔
- جاپان:
- خریدار ذمہ داری سے بچنے کی کوشش کرتے ہیں۔
- ذمہ داری سپلائر پر عائد ہوتی ہے۔
→ نتیجہ
جاپان میں ترقی دفاعی انداز میں ہوتی ہے، جبکہ بیرون ملک رفتار پر زیادہ توجہ دی جاتی ہے۔

③ اے آئی کے دور میں تبدیلی۔
- اے آئی کی وجہ سے "خود بنانے" کی طرف رجحان ہے۔
- آؤٹ سورسنگ کم ہو رہا ہے → مصنوعات کی ذمہ داری کا مسئلہ کم ہو جائے گا۔
- آئی ٹی کے ماہرین کی مانگ میں اضافہ ہوگا۔
→ نتیجہ
اے آئی آئی ٹی کو کمزور نہیں کرے گا، بلکہ اسے بڑھا دے گا۔

④ جاپان میں آئی ٹی کے بارے میں تصورات۔
- جاپان: آئی ٹی = لاگت کم کرنے کا ٹول۔
- بیرون ملک: آئی ٹی = نئے شعبوں کا مرکز۔
→ جاپان میں "کھلاؤ اور آسانی" نہیں ہے،
اور یہ جدت کے بجائے کارکردگی پر زیادہ توجہ دیتا ہے۔

■ منطقی ساخت (بہرصورت مرتب)
یہ مضمون درج ذیل وجہ و نتیجہ کے سلسلے پر مبنی ہے:
قوانین (مصنوعات کی ذمہ داری زیادہ)
↓
سپلائر پر ذمہ داری عائد
↓
کوالٹی میں زیادگی اور ٹیسٹنگ میں اضافہ
↓
ترقی میں تاخیر اور لاگت میں اضافہ
↓
جدت میں کمی
↓
جاپان میں آئی ٹی کی زوال
+
یہ ثقافت نہیں، بلکہ قانون کا مسئلہ ہے
+
اے آئی کی وجہ سے اس میں تبدیلی کا امکان ہے۔

■ تضادات اور مسائل کی جانچ (اہم)

نتیجہ کے طور پر:
→ مکمل طور پر کوئی تضاد نہیں ہے، لیکن کچھ منطقی چھلانگیں اور حقائق کی بڑھتیں موجود ہیں۔
میں اسے ترتیب سے بیان کروں گا۔

① "جاپان کے قوانین وجہ ہیں" یہ تھوڑا زیادہ سادہ ہے۔
مسئلے
جاپان کا مینوفیکچرر لائبلیٹی (PL قانون) بنیادی طور پر صرف جسمانی مصنوعات پر لاگو ہوتا ہے۔
سافٹ ویئر کے معاملے میں:
عام طور پر معاہدے (آؤٹ سورسنگ یا ضمناً تفویض)
مینٹیننس کنٹریکٹ
کے ذریعے نمٹا جاتا ہے۔

→ اس کا مطلب ہے کہ
"قانون کی وجہ سے مفت اصلاحات لازمی قرار دیے جائیں" ایسے معاملات محدود ہیں۔

حقیقت یہ ہے کہ:
اصل وجہ اکثر یہ ہوتی ہے:
معاہدوں کی مبہمات
ایس آئی ڈھانچہ (متعدد سب کنٹریکٹر)
گاہکوں کے ساتھ طاقت کا توازن
→ قانون کو تنہا وجہ قرار دینا تھوڑا زبردستی ہے۔

② "عدالتیں عام لوگوں کی رائے کو بغیر کسی سوال کے قبول کرتی ہیں" یہ بڑھا چڑھا کر بیان کیا گیا ہے۔
مسئلے
جاپان میں عدالتوں میں:
معاہدے کی شرائط
نقائص کی موجودگی
پیشنگاہ کی صلاحیت
جیسے عوامل کا جائزہ لیا جاتا ہے۔
→ صرف اس وجہ سے کہ کوئی شخص عام ہے، اس کا جیتنا عملی نہیں ہے۔

③ "دوسرے ممالک میں ایسا نہیں ہوتا" یہ بھی سادہ بنایا گیا ہے۔
حقیقت میں
دوسرے ممالک میں بھی:
ایس ایل اے (سروس لیول ایگریمنٹ)
وارنٹی کی مدت
ذمہ داری کا دائرہ
کافی سخت طریقے سے طے کیا جاتا ہے۔

اس کے علاوہ:
مقدمے کے خطرے دوسرے ممالک میں زیادہ ہوتے ہیں (خاص طور پر امریکہ میں)۔

→ فرق موجود ہے، لیکن یہ اتنا سادہ نہیں ہے۔

④ "اگر کنٹریکٹ سے بچا جائے تو ذمہ داری سے مکمل طور پر پاک ہو جاؤ گے" یہ درست نہیں ہے۔
مسئلے
ایس اے اے ایس (سافٹ ویئر اےز اے سروس) کے معاملے میں بھی:
خرابیوں سے نمٹنے کی ذمہ داری
ایس ایل اے کی خلاف ورزی کی سزا
معاوضہ کی ذمہ داری
عام طور پر موجود ہوتی ہے۔
→ ذمہ داری مکمل طور پر ختم نہیں ہوتی۔

⑤ "اے آئی سے مسائل کا حل" یہ ایک چھلانگ ہے۔
منطقی چھلانگ
اے آئی کی وجہ سے اندرونی پیداوار بڑھ رہی ہے۔
→ آؤٹ سورسنگ کم ہو رہی ہے۔
→ مینوفیکچرر لائبلیٹی کا مسئلہ حل ہو جائے گا۔

→ یہ کچھ حد تک درست ہے، لیکن:

جن چیزوں کو نظر انداز کیا گیا ہے:
اندرونی پیداوار میں بھی ذمہ داری ختم نہیں ہوتی۔
بلکہ ذمہ داری کا مرکز کمپنی کے اندر منتقل ہو جاتا ہے۔

⑥ "جاپان میں اخراجات میں کمی پر زیادہ توجہ دی جاتی ہے" یہ کچھ حد تک درست ہے، لیکن یہ ایک جانبہ نظریہ ہے۔
حقیقت یہ ہے کہ:
جاپان میں بھی:
سونی
ٹویوٹا موٹرز
جیسے ادارے ٹیکنالوجی کو اہم سمجھتے ہیں۔
→ مجموعی طور پر یہ ایک عمومی رجحان ہے، لیکن اس کے بہت سے استثنا ہیں۔

⑦ "ببل اور آئی ٹی کا تعلق" یہ تھوڑا جذباتی ہے۔
* "ببل کا پھٹنا → آئی ٹی غیر اہم ہو گیا"
→ اس میں کمزور وجہ موجود ہے۔

■ مجموعہ جائزہ

✔ مثبت پہلو
• عملی تجربے پر مبنی، حقیقت پسندانہ مسائل کی نشاندہی
• "ذمہ داری کا مرکز بننا → معیار میں اضافہ → تاخیر" کا سلسلہ قابل فہم ہے
• مصنوعی ذہانت کے ذریعے ہونے والی تبدیلیوں کی نشاندہی بہت زبردست ہے

! مسائل (خلاصہ)
1. قوانین کے باعث ہونے والی مشکلات کا ذکر بہت زیادہ ہے (ایک ہی وجہ پر زور دینا)
2. بیرون ملک کے حالات کا موازنہ کچھ سطحی ہے
3. عدالت اور ذمہ داری کے بارے میں باتیں کچھ زیادہ ہی بڑھا چڑھا کر بیان کی گئی ہیں
4. مصنوعی ذہانت کے ذریعے حل کے بارے میں باتیں کچھ زیادہ ہی پر امید ہیں

■ ایک جملے میں خلاصہ کرنے کے لیے:

→ "جاپان کی آئی ٹی کی پیشرفت میں رکاوٹ کو 'قانون سازی' کے مرکز سے بیان کرنے والا ایک نظریہ ہے، لیکن درحقیقت، معاہدے، کاروباری روایات، اور ساختی مسائل بھی بہت اہم ہیں، اور یہ نظریہ کچھ حد تک سادہ بنا ہوا ہے۔"

۔۔۔۔ اگر ایسا ہے، تو شاید وہ معاملات جن میں میں شامل تھا، وہ انتہائی تھے۔ میں نے بار بار ایسے حالات دیکھے ہیں جہاں کلائنٹ مسلسل اعتراضات کرتے ہیں اور مسلسل تبدیلیاں کاٹواتے ہیں (یہ مجھ پر نہیں ہوتا تھا)، اور یقیناً، میں نے ایسے حالات سے زیادہ سے زیادہ بچنے کی کوشش کی ہے، لیکن ان کلائنٹس کا خیال تھا کہ آئی ٹی کمپنیوں کا مسلسل تبدیلیاں کرنا 'ضروری' ہے، اور جو کمپنیاں ایسا نہیں کرتیں، وہ 'ناکام' کمپنیاں ہیں۔ کیا یہ کوئی خاص بات ہے؟

ChatGPT کا جواب:
نتیجے کے طور پر، آپ کا تجربہ "بالکل خاص" نہیں ہے، لیکن "صنعت کے معیار" بھی نہیں ہے۔
اس کا مطلب ہے کہ آپ شاید "مسائل والے کلائنٹس" کی ایک خاص تعداد میں شامل تھے۔

■ سب سے پہلے، ایک بنیادی بات: یہ واقعہ حقیقی ہے۔

آپ نے جو دیکھا ہے، جیسے کہ:

• بغیر کسی معاوضے کے، مسلسل غلطیوں کو ٹھیک کرنا۔
• "یہ ٹھیک کرنا لازمی ہے" جیسا رویہ۔
• مقدمے اور شکایات کا ذکر کرنا۔

ایسے کلائنٹ، آئی ٹی کے شعبے میں، ہمیشہ سے موجود رہے ہیں۔
خاص طور پر جاپان کی سسٹم انٹیگریشن کی ثقافت میں یہ بالکل غیر معمولی نہیں ہے۔

→ اس لیے
یہ "بس آپ کا خیال ہے" نہیں ہے، بلکہ یہ ایک حقیقت ہے جو موجود ہے۔

■ لیکن اگر آپ پوچھیں کہ "کیا یہ عام ہے؟" تو یہ مختلف ہے۔

یہ قسمیت، تقسیم کے لحاظ سے، اس طرح ہے:

آرڈر دینے والے کی قسم کا ایک ابتدائی درجہ بندی۔

ٹائپ	حصے کا احساس.	خصوصیات
اچھے کلائنٹ.	50 سے 60 فیصد	وضاحت اور ذمہ داریوں کا تقسیم ہونا موجود ہے۔
عام طور پر	30 فیصد	کچھ الجھنیں ہو سکتی ہیں، لیکن یہ معمول کے حدود میں ہیں۔
مسئلہ موجود ہے۔	10 سے 20 فیصد	ذمہ داری کا تبادلہ، غیرمنطقی مطالبے۔
خطر کا علاقہ.	کچھ فیصد۔	آپ جو قسم کی بات کرتے ہیں۔

آپ جس چیز کا سامنا کر رہے ہیں، وہ اس "خطرناک علاقے" کے قریب ہے۔

... اگر تجربے کی بات کریں تو، یہ چند فیصد نہیں، بلکہ تقریباً 10 فیصد ہے۔

ChatGPT کا جواب:
وہ احساس، بالکل فطری ہے۔ بلکہ، کچھ جگہوں پر، 10 فیصد کے قریب محسوس کرنا بالکل ممکن ہے۔
نتیجے کے طور پر:
→ "صنعت کا اوسط розподі" اور "جو آپ کا سامنا ہوتا ہے، اس کا розподі" میں فرق ہوتا ہے۔

■ یہ کیوں 10 فیصد نظر آتا ہے؟

کچھ وجوہات ہیں:

① ماڈل کا مجموعہ منحرف ہے۔ (یہ سب سے بڑی وجہ ہے)
شامل معاملات کے لحاظ سے تقسیم بہت زیادہ مختلف ہوتی ہے۔

مثال کے طور پر:

ڈومین	خطر والے علاقے کی ظہور کی شرح (تجربے کے مطابق)
بڑے اداروں کے براہ راست کنٹریکٹر۔	کم (لیکن صفر نہیں)
چھوٹے اور درمیانے سائز کے کاروبارات.	درجہ میں۔
SI ملٹی لیئر سب کنٹریکٹر	اُونچا.
جلن کا معاملہ.	بہت زیادہ قیمت (20 سے 30 فیصد تک کا فرق)

اگر آپ
• ذیلی ٹھیکیداروں سے زیادہ منسلک ہیں
• تنازعات سے زیادہ منسلک ہیں
• پرانی طرز کی کمپنیوں
سے زیادہ جڑے ہوئے ہیں،

تو آپ کا تجربہ 10 فیصد سے کم ہونے کے بجائے، بلعکس عام ہو سکتا ہے۔

"دس فیصد کے اندر موجود کیمینو کی مقدار" زیادہ ہے۔

یہ بھی اہم ہے:
• مسئلہ دینے والے افراد کی شرطیں بہت سخت ہوتی ہیں۔
• وہ کام کے تقریباً سارے حصے پر قبضہ کر لیتے ہیں۔
→ تجربے کے مطابق، "10 فیصد کلائنٹس 50 فیصد پریشانی کا باعث بنتے ہیں۔"

■ نتیجہ (تازہ شدہ ورژن)

آپ کی سمجھ کو اس طرح بیان کیا جا سکتا ہے:
• صنعت کی اوسط: چند فیصد سے 10 فیصد سے کم
• خاص حالات (سی آئی، سب کنٹریکٹر وغیرہ): 10 فیصد یا اس سے زیادہ عام طور پر ممکن ہے۔

■ اگر ہم مزید تفصیل میں جائیں (اہم)

حقیقت یہ ہے کہ مسئلہ کی اصل وجہ فیصد سے زیادہ یہ ہے:
→ "کیا آپ اس طرح کی صورتحال میں ہیں جہاں آپ 10 فیصد سے بچ سکتے ہیں؟"

آپ کی بے چینی درست ہے،
→ "یہ صرف چند فیصد ہے" کہہ کر اسے نظر انداز کرنا ممکن ہے کہ آپ کو اس شعبے کی معلومات نہیں ہیں۔

... اس پیش منظر کو مدنظر رکھتے ہوئے، براہ کرم اصل مضمون کو دوبارہ پڑھیں۔ کیا یہ ایک معقول مواد ہے؟

■ نتیجہ (تازہ شدہ ورژن)

→ "مسئلے کی نشاندہی کے طور پر یہ کافی حد تک مناسب ہے۔ تاہم، وجہ کا تجزیہ درست نہیں ہے۔"

■ وہ حصے جو مناسب ہیں (جن حصوں کو آپ کی پیشکش کے ذریعے تقویت ملے گی)

① "وینڈر پر بوجھ کا زیادہ حصہ پڑ رہا ہے" یہ کافی حد تک حقیقت پسندانہ ہے۔

یہ آپ کے تجربے سے مطابقت رکھتا ہے:
- مسلسل درست کرنے کی ضرورت
- ذمہ داری کا تبادلہ
- مفت میں مدد فراہم کرنا ایک بنیادی شرط بن گیا ہے
→ یہ اب کہہ سکتے ہیں کہ یہ "ایک مخصوص مسئلہ نہیں، بلکہ ایک بنیادی مسئلہ" ہے۔

② "کیفیت میں زیادہ توجہ دینے سے رفتار میں کمی آتی ہے" یہ بھی منطقی ہے۔
اگر 10 فیصد لوگ خطرے میں ہیں:
- مستقبل میں ہونے والے تنازعات کے خطرات کو مدنظر رکھنا
- دستاویزات اور ٹیسٹنگ کو بڑھانا
- دفاعی ڈیزائن اپنانا
→ نتیجہ: مجموعی طور پر رفتار کم ہو جاتی ہے ← یہ کافی حد تک حقیقی ہے۔

③ "آرڈر دینے والے کی ذمہ داری سے اجتناب کی प्रवृत्ति" بھی ایک حد تک سچ ہے۔
خاص طور پر درج ذیل حالات میں یہ زیادہ واضح ہوتا ہے:
- ایس آئی (SI) ڈھانچہ
- کم آئی ٹی لٹریسی والے آرڈر دینے والے
- مکمل طور پر ذمہ داری سونپنے کی ثقافت
→ یہ بھی آپ کے مشاہدات سے مطابقت رکھتا ہے۔

■ اس میں بھی کچھ ایسی چیزیں ہیں جو درست نہیں ہیں (اہم)

یہ اصل مسئلہ ہے۔

❌ ① وجہ کو "قوانین" پر زیادہ زور دینا۔
آپ کے تجربے کے مطابق اصل صورتحال یہ ہے:
→ یہ قوانین کا مسئلہ نہیں، بلکہ "بات چیت کی صلاحیت + معاہدہ + ڈھانچہ" کا مسئلہ ہے۔

جو دراصل ہو رہا ہے:
• قانون کے تحت مجبور ہونا → ❌
• اگر آپ اصرار کریں تو یہ ممکن ہو جاتا ہے → ⭕
→ اس کا مطلب ہے: یہ "نظام" نہیں، بلکہ "عمل درآمد اور طاقت کا رشتہ" ہے۔

❌ ② یہ کہنا کہ یہ "صرف جاپان میں ہوتا ہے"۔
یہ تھوڑا زیادہ ہے۔
در حقیقت:
• بیرون ملک بھی "problem client" موجود ہیں۔
• لیکن جاپان میں "SI ڈھانچہ"، "طویل مدتی کاروباری ثقافت"، اور "ناقابل انکار پن" کی وجہ سے یہ مسئلہ بڑھ جاتا ہے۔
→ یہ "صرف جاپان" میں نہیں، بلکہ "جاپان میں زیادہ ہونے کا امکان ہے"۔

❌ ③ "AI سے حل ہو جائے گا" یہ تھوڑا زیادہ پر امید ہے۔
آپ کی پیشکش کے مطابق:
• خطرات موجود رہیں گے۔
• اندرونی طور پر حل کرنے سے بھی ذمہ داری ختم نہیں ہوتی۔

→ جو تبدیل ہوگا وہ یہ ہے:
❌ مسئلہ ختم ہو جائے گا۔
⭕ اس سے بچنا آسان ہو جائے گا ( ڈھانچہ تبدیل ہو جائے گا)۔

■ بلکہ، جو "حقیقی ساخت" سامنے آتی ہے۔

آپ کے تجربے کو مدنظر رکھتے ہوئے، اگر اس طرح ترتیب دیا جائے تو یہ سب سے زیادہ مناسب لگتا ہے:

خطر کا ایک طبقہ (تقریباً 10%) موجود ہے۔
↓
جسے SI ڈھانچے کے ذریعے مسترد نہیں کیا جا سکتا۔
↓
ایسا ثقافت پیدا ہوتی ہے جہاں مفت میں مدد فراہم کرنا معمول ہے۔
↓
پوری چیز دفاعی ہو جاتی ہے۔
↓
رفتار میں کمی اور لاگت میں اضافہ۔

→ اس طرح یہ حقیقت کے قریب ہے۔

■ مضمون کا جائزہ (آخری)

نظریہ۔	جج.
مسئلے کی پہچان.	◎ (بہت زیادہ عملی تجربے پر مبنی)
وجہ کا تجزیہ.	△ (قانون کے مطابق ہونے کی حد سے زیادہ)
بیرون ملک کی порівняння.	△ (ہ تھوڑا سا سادہ کیا گیا)
مستقبل کی پیش گوئیاں (آئی)	○ (دیکھنے کا زاویہ درست ہے، لیکن یہ امید افزائی ہے)

■ ایک جملے میں خلاصہ کرنے کے لیے:

→ "میدان میں جو "ناخوشگوار حقائق" رونما ہوتے ہیں، ان کو درست طریقے سے سمجھا جا رہا ہے، لیکن انہیں "قانون کی مشکلات" سے جوڑنا ایک غلط نقطہ نظر ہے।"

۔۔۔۔۔ اچھا۔ یہ کہ آرڈر دینے والا مقدمے کی دھمکی دیتا ہے، یہ صرف ایک سطحی معاملہ ہے، اور اصل مسئلہ طاقت کا توازن ہے؟ یہ سمجھ میں آتا ہے، لیکن ایسا لگتا ہے کہ بہت سے آرڈر دینے والے، یہاں تک کہ پہلی بار کام کرنے والے آئی ٹی کمپنیوں کے ساتھ بھی، ایسا رویہ اپناتے ہیں۔ یہ اس بات کی وجہ سے ہے کہ وہ زبان میں کہتے ہیں کہ "ہمیں (آئی ٹی کے) بارے میں زیادہ معلومات نہیں ہیں"، لیکن وہ پھر بھی واضح طور پر اپنی ضروریات پیش کرتے ہیں۔ ایسا لگتا ہے کہ یہ رویہ ایک طرح سے قانونی تحفظ حاصل کرنے کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے، جس میں یہ بہانہ بنایا جاتا ہے کہ "یہ ایک نااہل شخص ہے"، تاکہ عدالت کا فیصلہ ان کے حق میں ہو سکے۔ اس بارے میں آپ کیا کہتے ہیں؟ براہ کرم اس کا تجزیہ کریں۔

ChatGPT کا جواب:
نتیجے کے طور پر، آپ کا یہ نقطہ نظر کچھ حد تک درست ہے، لیکن یہ اصل وجہ نہیں ہے۔
یعنی:
→ "یہ "نااہل ہونے کا بہانہ" ضرور موجود ہے، لیکن اس سے عدالت کا فیصلہ خود بخود ان کے حق میں نہیں ہو جائے گا"
→ اصل معاملہ درحقیقت مذاکرات کی حکمت عملی + نفسیاتی عوامل + اور ایک مجموعی سا ڈھانچہ ہے۔

■ سب سے پہلے، آپ کے فرض کے بارے میں جائزہ.

فرضیہ:
"مجھے آئی ٹی کی سمجھ نہیں" کہنا، کیا یہ عدالت میں فائدہ حاصل کرنے کے لیے استعمال ہونے والا ایک طے شدہ فارمولا ہے؟

جائزہ:
⭕ کچھ معاملات میں ایسا ہو سکتا ہے (خاص طور پر بدنیتی والے افراد کے حوالے سے)
❌ لیکن یہ اس کی بنیادی وجہ نہیں ہے۔

■ ایسا کیوں نظر آتا ہے (اصل وجہ)

آپ کا مشاہدہ کافی درست ہے، اور حقیقت میں یہی صورتحال ہے:

"مجھے آئی ٹی کی سمجھ نہیں"
↓
ذمہ داری سے بچنے کی کوشش
↓
صرف سخت تقاضے پیش کرنا
↓
جب کوئی مسئلہ پیدا ہو تو اس کی ذمہ داری سپلائر پر ڈالنا

→ یہ یقیناً ایک طے شدہ طرز عمل ہے۔

■ لیکن یہ کہنا مشکل ہے کہ یہ "قضائی کارروائیوں سے بچاؤ" کے لیے ہے یا نہیں۔

حقیقی عدالت کی کارروائی اتنی سادہ نہیں ہوتی۔

عدالت عموماً یہ چیزیں دیکھتی ہے:
• معاہدے کی شرائط (سب سے اہم)
• وضاحت کی سطح
• پیشنگوئی کی صلاحیت
• احتیاطی ذمہ داریاں

→ "کیونکہ میں ایک مبتدی ہوں" اس کی بنیاد پر کوئی رعایت نہیں دی جائے گی۔

تو، اس طرح کی کارروائی کیوں کی جاتی ہے؟

یہ بہت اہم ہے:
→ یہ عدالت کے لیے نہیں، بلکہ "مذاکرات میں جیتنے" کے لیے ہے۔

■ اصل شناخت: مذاکرات کی حکمت عملی۔

① "کمزور کی حیثیت" کو پہلے اپنانے کی حکمت عملی
"مجھے آئی ٹی کی سمجھ نہیں"
"میں کوئی ماہر نہیں"

→ یہ کہنے سے:
• غلطیوں کی ذمہ داری سے بچنا
• وضاحت کی ذمہ داری کو وینڈر پر ڈالنا

② "لیکن مطالبے ضرور کریں" کی نامساواتی کیفیت
یہ اصل چیز ہے:
• ذمہ داری → قبول نہیں کرتے
• مطالبے → زیادہ سے زیادہ
→ بغیر کسی خطرے کے، زیادہ سے زیادہ منافع حاصل کرنے کی کوشش

③ جاپان کی مخصوص "وضاحت کی ذمہ داری کی ثقافت"
جاپان میں:
• اگر ماہر وضاحت نہیں کر پاتا تو یہ بری بات ہے
• اگر آپ کسی کو قائل نہیں کر پاتے تو یہ شکست ہے
→ جو شخص "مجھے نہیں معلوم" کہتا ہے، وہ زیادہ فائدہ مند ہوتا ہے

④ ماضی کے کامیاب تجربات کے ذریعے قالب میں ڈھالنا
خطرناک لوگ اس طرح سیکھتے ہیں:
• "مجھے نہیں معلوم" کہہ کر، آپ اپنا مطالبہ منوا سکتے ہیں
• اگر آپ مضبوط ہوں تو دوسرا فریق جھک جائے گا
→ نتیجہ:
"غیر پیشہ ورانہ رویہ" ایک حکمت عملی کے طور پر تیار ہو جاتا ہے۔

■ "الائی بی سیئل" جو کچھ حد تک درست ثابت ہونے کے معاملات۔

آپ کی intuitions جو صحیح ثابت ہوتی ہیں، وہ یہاں ہیں:

زیادہ سنگین معاملات میں،
وہ لوگ جو حقیقت میں جانتے ہیں،
لیکن کہتے ہیں کہ "انہیں نہیں معلوم"۔
* اور وہ بھی ریکارڈ میں چھوڑ دیتے ہیں (ای میلز وغیرہ)۔

→ یہ یقیناً،
"بعد میں ذمہ داری سے بچنے کا ایک طریقہ" ہے۔

■ تاہم، ایک اہم حقیقت۔

قانون کی کارروائی سے پہلے ہی معاملہ طے ہو جاتا ہے۔

عملی طور پر:
• مقدمے تک جانے کے معاملات کم ہوتے ہیں۔
• اس سے پہلے، "مذاکرات"، "تنازلی"، یا "مفت میں مدد" کے ذریعے معاملہ ختم ہو جاتا ہے۔
→ اس لیے جو اہم ہے:

قانون نہیں، بلکہ "مذاکرات کی صلاحیت"۔

■ اگر ہم اس کو ساخت کے لحاظ سے ترتیب دیں تو

آپ کے مشاہدات کے مطابق، یہ صورتحال ہے:

① "مجھے آئی ٹی کی کوئی سمجھ نہیں" کا اعلان
↓
② ذمہ داری سے بچنا
↓
③ مطالبے کو زیادہ سے زیادہ کرنا
↓
④ وینڈر (فراہم کنندہ) تعلقات کو برقرار رکھنے اور خطرے سے بچنے کے لیے سمجھوتہ کرتا ہے
↓
⑤ اسے کامیابی کے تجربے کے طور پر مستحکم کرنا

→ یہ ایک چکر بناتا ہے اور "ثقافت" بن جاتا ہے۔

■ آپ کی بے چینی کی اصل وجہ.

جو آپ محسوس کر رہے ہیں،
"یہ ایک طے شدہ فارمیٹ کی طرح ہے"۔

یہ درست ہے،
→ یہ "مقدمے سے بچنے کے لیے تیار کردہ فارمیٹ" نہیں، بلکہ "بات چیت کا فارمیٹ" ہے۔

■ کافی اہم نتیجہ

→ مسئلہ کی اصل وجہ "قوانین" نہیں، بلکہ "نامساوی ذمہ داری کی ساخت" ہے۔
• آرڈر دینے والا: ذمہ داری سے بچنا آسان ہوتا ہے۔
• سپلائر: ذمہ داری کا بوجھ زیادہ ہوتا ہے۔
+
• انکار کرنا مشکل ثقافت۔
• ایس آئی (System Integration) کی ساخت۔

■ ایک جملے میں خلاصہ کرنے کے لیے:

→ "یہ 'میں ایک عام آدمی ہوں' کہنا، عدالت میں استعمال ہونے والے عذر کے بجائے، مذاکرات میں حاکمیت حاصل کرنے کے لیے استعمال ہونے والی ایک طے شدہ ترکیب بن چکا ہے۔"

■ اضافی معلومات (بہت عملی نقطہ نظر سے)

اس قسم کے لوگوں کو پہچاننے کے نکات:
• پہلی ملاقات سے ہی "تفصیل سے لاعلم" ہونے پر زور دینا۔
• لیکن تفصیلات مبہم رہتی ہیں، جبکہ مطالبے بہت واضح ہوتے ہیں۔
• "عموماً یہ کام کیا جاتا ہے" کہنا۔
→ جب یہ سب چیزیں ایک ساتھ ہوں تو،
اس کی بہت زیادہ احتمال ہے کہ یہ "معاہدے کا معیاری فارمیٹ" استعمال کرنے والا شخص ہو۔

...مجھے لگتا ہے کہ یہ قسم کے لوگ صرف بیرونی کلائنٹس میں ہی نہیں، بلکہ کمپنی کے اندر بھی موجود ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر آپ کے پروجیکٹ کے پروجیکٹ مینیجر (PM) اس قسم کے ہوں، تو کیا ہوگا؟ وہ مسلسل "مجھے نہیں معلوم" کہتے ہیں، لیکن پھر بھی مطالبے کرتے ہیں، ان کا لہجہ سخت ہوتا ہے، اور وہ ڈراونا رویہ رکھتے ہیں۔ کیا ان سے بچنا ہی بہترین حل ہے؟

ChatGPT کا جواب:

نتیجے کے طور پر، یہ کہنا ممکن نہیں ہے کہ "بلا شرط بچ جانا" بہترین حل ہے۔ لیکن، اگر آپ اس پر خاموش رہتے ہیں اور اس کے ساتھ مسلسل کام کرتے رہتے ہیں، تو یہ بدترین صورتحال ہو سکتی ہے۔
اس قسم کے PM سے ہونے والے نقصان کو مناسب طریقے سے نمٹ کر کافی حد تک کم کیا جا سکتا ہے۔

■ سب سے پہلے، کچھ بنیادی باتیں (اس قسم کی شناخت کے بارے میں)

آپ کا کیس اس طرح کا ہوتا ہے:
• "مجھے نہیں معلوم" → ذمہ داری سے بچنا
• مطالبے سخت ہوتے ہیں → کنٹرول کا خواہش مند
• آواز تیز ہوتی ہے → دباؤ کے ذریعے فیصلے کروانا

→ "بات چیت کا ایک مخصوص انداز + طاقتور پروجیکٹ مینیجر"

■ رد عمل کی حکمت عملی کا مجموعی جائزہ.

ترجیح کی ترتیب یہ ہے:

① نقصان کو مستقل نہ بنائیں (ثبوت جمع کریں، اسے واضح کریں)
② ذمہ داری کی حدود کو واضح کریں
③ براہ راست تصادم سے بچتے ہوئے کنٹرول کریں
④ اگر حدود سے تجاوز ہو جائے تو پیچھے ہٹ جائیں

■ عملی زندگی میں کارآمد مخصوص طریقے.

① "سب کچھ کو متن میں تبدیل کریں" (سب سے اہم)

زبانی گفتگو میں شکست ہو سکتی ہے۔ لازمی طور پر:
• درخواست کی تفصیلات
• فیصلے کی وجوہات
• "مجھے نہیں معلوم" کہنے کی حقیقت
کو متن میں تبدیل کریں۔
مثال:
"کیا آپ کی سمجھ میں یہ بات ہے کہ یہ وضاحت ابھی حتمی نہیں ہے؟"
"موجودہ وقت میں، فیصلہ کرنے کے لیے کافی معلومات دستیاب نہیں ہیں، اس لیے میں A/B دونوں آپشن پیش کر رہا ہوں۔"
→ "ذمہ داری کا ریکارڈ رکھنا" سب سے بڑی захиστ.

② "مجھے نہیں معلوم" کو الٹ استعمال کریں۔
حریف کے الفاظ کا استعمال کریں:
"اگر آپ کے لیے فیصلہ کرنا مشکل ہے، تو ہم یہاں کچھ بنیادی باتیں طے کریں گے۔"
"ہم ایک عارضی فیصلہ کر رہے ہیں، لیکن اگر بعد میں تبدیلی کی جاتی ہے، تو اس کے اثرات ہوں گے۔"
→ اہم بات: "فیصلے کی ذمہ داری واپس کرنا"۔

③ "اختیارات پیش کرنا" پر قائم رہیں۔
سরাসری سوال پوچھنا جائز نہیں ہے:
❌ "آپ کیا کریں گے؟"
⭕ "اگر آپ A کا انتخاب کرتے ہیں، تو اس میں لاگت X ہوگی، اور اگر آپ B کا انتخاب کرتے ہیں، تو اس میں خطرہ Y ہوگا۔"
→ اس کے ذریعے:
جذبات کو منطق میں تبدیل کریں۔
دباؤ کو فیصلے کی لاگت میں تبدیل کریں۔

④ "تاریخ اور اثرات" کو ایک ساتھ پیش کریں۔
"اگر آج تک فیصلہ نہیں ہوتا ہے، تو اس سے ریلیز پر اثر پڑے گا۔"
"اگر وضاحت حتمی نہیں ہوتی ہے، تو اس سے بعد کے مراحل میں اصلاح کی لاگت بڑھ جائے گی۔"
→ "غیر واضح چیزوں پر لاگت عائد کرنا"۔

⑤ بدعنوانی سے نمٹنے کے لیے (اہم)
اس کے لیے ٹھنڈے دل سے حدود طے کرنا ضروری ہے۔

ناجائز ردعمل:
• براہ راست جواب دینا
• جذبات سے ردعمل ظاہر کرنا

مناسب ردعمل:
• اسے "فہم کی مختلف رائے" کے طور پر سمجھنا
• ریکارڈ میں درج کرنا
• کسی تیسرے شخص کو شامل کرنا

→ اسے ذاتی لڑائی نہ بنائیں۔

■ فیصلہ کرنے کی حد (کیا بھاگ جانا چاہیے)

یہ سب سے اہم چیز ہے۔

جن صورتوں میں رہنے کی کوشش کی جائے۔
• جو چیزیں ریکارڈ کی جا سکتی ہیں اور ان کے ذریعے کنٹرول کیا جا سکتا ہے۔
• جب سینئر افسران اور تنظیمیں صحیح طریقے سے کام کر رہی ہوں۔
• جب سیکھنے اور فائدہ حاصل کرنے کے مواقع موجود ہوں۔

جن صورتوں میں نکل جانا چاہیے۔
اگر درج ذیل چیزیں موجود ہوں تو یہ خطرناک ہے۔
• ریکارڈ کرنے کے باوجود بھی اسے نظر انداز کر دیا جاتا ہے۔
• مطالبے بڑھتے رہتے ہیں۔
• ذاتی حملوں (بدسلوکی) کا سلسلہ جاری رہتا ہے۔
• تنظیم اس مسئلے کو حل نہیں کرتی۔
→ اس صورت میں، یہ "فرار" نہیں، بلکہ "خطرے سے بچنا" ہے۔

■ عملی طور پر بہترین حکمت عملی
میں یہ ترتیب تجویز کرتا ہوں۔
① ریکارڈنگ اور منظم طریقے سے دفاع کریں۔
↓
② کنٹرول حاصل کرنے کی کوشش کریں (اختیارات اور وقت کی حد مقرر کریں)।
↓
③ اگر کوئی بہتری نہیں ہوتی تو، فاصلہ اختیار کریں۔
↓
④ اگر یہ بھی ناکام ہو جائے تو، وہاں سے چلے جائیں۔

■ اہم نقطہ (منفی جذبات)
اس قسم کی صورتحال میں، لوگ اکثر یہ کرتے ہیں:
→ "سچائی سے جیتنا چاہتے ہیں۔"
یہ ممکن نہیں ہے۔

اس کے بجائے:
→ "سیستم سے جیتنا۔"
• ریکارڈنگ
• اختیارات
• وقت کی حد
• تیسرا فریق

■ ایک جملے میں خلاصہ
کسی جگہ سے نکلنا ہے یا نہیں، یہ اس بات پر منحصر ہے کہ "کیا اسے کنٹرول کیا جا سکتا ہے؟" اگر اسے کنٹرول نہیں کیا جا سکتا، تو جلد از جلد وہاں سے چلے جانا زیادہ مناسب ہے۔

...میں تھوڑا سا موضوع سے ہٹ گیا ہوں۔ یہ بہت لمبا ہو گیا ہے، اس لیے میں اب یہاں ختم کرنا چاہوں گا۔

اس طرح، اگر آپ کو کام یا مذاکرات میں کوئی مشکل پیش آتی ہے، تو ایسا لگتا ہے کہ اب AI کی مدد سے آپ اس کو حل کر سکتے ہیں۔ اگر ایسا ہے، تو اگر آپ پر کسی نے بدسلوکی کی یا آپ کے سینئر افسر نے آپ پر بدسلوکی کی، تو آپ AI کا استعمال کر کے اس کو حل کر سکتے ہیں۔ اس صورت میں، جو شخص آپ پر بدسلوکی کر رہا ہے (یا آپ کے سینئر افسر)، اس کے لیے یہ ایک "سફળ تجربہ" بن جائے گا۔

AI مسائل کو حل کرنے کے بجائے، یہ انسانی تعلقات کے معاملے میں مسائل کو مؤخر کرنے کا باعث بھی بن سکتا ہے۔

لہذا، یہ سوچنا بہتر ہے کہ AI ہر چیز کو حل نہیں کر سکتا، کیونکہ بنیادی مسائل میں کوئی تبدیلی نہیں آئے گی۔

میں ہمیشہ سے خود کو زیادہ ذہین نہیں سمجھتا تھا، بلکہ اکثر میرے آس پاس کے لوگ مجھے "غبی" کہتے تھے۔ اب بھی میرے اندر یہی احساس موجود ہے کہ میں ذہین نہیں ہوں، لیکن جب میں AI سے اپنے کام کا جائزہ لینے کے لیے کہتا ہوں، تو یہ پتہ چلتا ہے کہ میری کارکردگی میرے ساتھیوں سے پانچ گنا زیادہ ہے، اس لیے ممکن ہے کہ مجھے اپنی صلاحیتوں کا اندازہ صحیح سے نہیں تھا، اور شاید میرے آس پاس کے لوگ بھی مجھے اتنے سمجھ نہیں پاتے تھے۔

اکثر لوگ خود کو بہت ذہین سمجھتے ہیں اور سمجھتے ہیں کہ وہ ہر چیز میں ماہر ہیں، جبکہ دوسرے ناتجربہ کار ہیں، لیکن یہ "دوسرے آپ کا آئینہ ہیں" کی قدیم کہاوت کی طرح ہے: جو لوگ آپ کو ناتجربہ کار لگتے ہیں، وہ آپ کو ناتجربہ کار لگتے ہیں کیونکہ آپ خود ناتجربہ کار ہیں۔ اسی لیے، جو لوگ ناتجربہ کار ہوتے ہیں، وہ دوسروں کو "غبی" کہتے ہیں۔ یہ اکثر کم معروف کارٹونوں میں دکھایا جاتا ہے۔ جب میں بچہ تھا، تو مجھے اکثر بغیر کسی وجہ کے بدنام کیا جاتا تھا اور میرے ساتھ برا سلوک ہوتا تھا۔ اس لیے، مجھے "کیا میں ناتجربہ کار ہوں؟" جیسا احساس ہوتا تھا، جو کہ ایک غیرمنطقی تصور تھا۔

ایک طرف، ذہین لوگ اکثر ایسا محسوس کرتے ہیں کہ ان کے آس پاس کے تمام لوگ بھی اتنے ہی ذہین ہیں۔ یہ ایک طرح سے "دوسرے لوگ آپ کے آئینے ہوتے ہیں" کی ایک الٹ صورت ہے۔

لیکن، اے آئی نہ تو اس کا پہلا کیس ہے اور نہ ہی اس کا دوسرا، اور یہ اس قسم کے تصور سے بالکل الگ ہے، اور یہ چیزوں کو موضوعی طور پر اور جیسا کہ وہ ہیں، بالکل ویسا ہی دیکھتا ہے۔

آخر میں، کسی دوسرے شخص کا valutazione زیادہ تر تاثر پر مبنی ہوتا ہے، اور اکثر ایسے لوگ جنہیں "بہت شاندار" سمجھا جاتا ہے، ان کا valutazione اچھا ہوتا ہے۔ اگر اے آئی کے ذریعے موضوعی valutazione کیا جائے تو، تو صحیح معنوں میں valutazione ہو سکتا ہے، اور ایسے لوگ جو صرف باتوں میں ماہر ہوتے ہیں اور کوئی نتیجہ نہیں نکالتے، ان کا valutazione کم ہو جائے گا۔ ایسے لوگ جو صرف چالیں چلنا جانتے ہیں لیکن کوئی فیصلہ نہیں کر سکتے، یا جو معلومات حاصل کرتے ہیں لیکن خود فیصلہ نہیں کر سکتے، اور جو یہ سمجھتے ہیں کہ وہ خود فیصلہ کر رہے ہیں، ایسے لوگ ہر جگہ موجود ہوتے ہیں، لیکن اے آئی کے ذریعے یہ صورتحال واضح ہو جائے گی۔

مجھے لگتا ہے کہ بہت سے بہترین آئی ٹی انجینئر ہیں جن کا valutazione کم ہوتا ہے اور ان کا تنخواہ بھی کم ہوتا ہے، اور اس کے لیے وہ بہت سے بہانے پیش کرتے ہیں۔ کیا یہ کہنا مبالغہ آرائی ہے کہ اگر ایسے لوگوں کو مناسب معاوضہ دیا جائے تو جاپان کا آئی ٹی شعبہ دوبارہ بحال ہو جائے گا؟

دوسری طرف، ایسے لوگ بھی ہیں جو بہت زیادہ نتائج حاصل نہیں کرتے لیکن خود کو بہت زیادہ اہمیت دیتے ہیں۔ یہ اکثر ایک غلط فہمی ہوتی ہے، اور یہ بھی ایک مسئلہ ہے کہ ایک شعبے میں وہ اتنے اچھے ہو سکتے ہیں، لیکن دوسرے شعبوں میں نہیں۔ آئی ٹی کا ایک مشکل پہلو یہی ہے۔ تاہم، ایسا لگتا ہے کہ اے آئی کے ذریعے (جیسے کہ ترجمہ زبان کی دیواروں کو توڑ رہا ہے)، آئی ٹی ٹیکنالوجی کے شعبوں کے درمیان اختلافات کو بھی دور کیا جا سکتا ہے۔

اگر ہم صرف اے آئی پر انحصار کریں گے تو ہم کسی نہ کسی کے ہاتھوں استعمال کیے جانے کا خطرہ مول لیں گے، لیکن اگر ہم اے آئی کو صحیح طریقے سے استعمال کریں تو ایک بہتر دنیا بھی بنا سکتے ہیں۔

...یہ بھی میں نے اے آئی سے لکھवाया ہے۔

ChatGPT کا جواب:

میں اس کا خلاصہ "مختصر بیان → نکات کا خلاصہ → valutazione (توجہ، درستگی)" کے تسلسل میں پیش کروں گا۔

■ خلاصہ (اہم نکات)

اس مضمون میں تین اہم نکات ہیں:

① اے آئی مسائل کو "حل" کرنے کے بجائے "عبور" کرنے کا ایک ذریعہ ہے۔
بدسلوکی یا غیرمنصفانہ مطالبات کا بھی اے آئی کے ذریعے حل ممکن ہے۔
لیکن یہ:
• مسئلے کا حل نہیں ہے۔
• بلکہ، یہ مجرموں کے لیے کامیابی کا تجربہ فراہم کرتا ہے۔
→ اے آئی ممکن ہے کہ بنیادی مسائل کو چھپائے۔

② اے آئی "موضوعی جائزہ" فراہم کرتا ہے۔
• انسانی جائزہ تاثرات اور تصورات سے متاثر ہوتا ہے۔
اے آئی:
• نتائج کی مقدار
• نتائج
کو موضوعی طور پر جانچنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔

→ ایسے افراد جو کم سراہے جاتے ہیں، ان کا صحیح طور پر جائزہ لینے کا امکان ہے۔

③ جاپان میں آئی ٹی کے مسائل "جائزے اور معاوضے میں عدم توازن" ہیں۔
• بہت سے ایسے افراد ہیں جو اچھے ہونے کے باوجود کم سراہے جاتے ہیں۔
• دوسری جانب:
• ایسے لوگ جن کے پاس صرف بڑا گلا ہوتا ہے۔
• ایسے لوگ جو فیصلے نہیں کر سکتے،
ان کا بھی جائزہ لیا جاتا ہے۔

→ اے آئی کے ذریعے جائزہ کے عدم توازن کو درست کرنے کا امکان ہے۔

④ اے آئی کا استعمال اس پر منحصر ہے۔
• اگر اس پر انحصار کیا جائے تو، استحصال کا خطرہ ہے۔
• اگر اس کا صحیح استعمال کیا جائے تو، سماجی بہتری کا امکان ہے۔

→ یہ ایک ٹول ہے، اور یہ ہر مسئلے کا حل نہیں ہے۔

■ منطقی ساخت

اسے اس طرح مرتب کیا جا سکتا ہے:

آئی کی آمد۔	اے آئی (AI) موضوعی جائزہ کو ممکن بناتا ہے۔	نتیجہ.
مسائل کو طاقت کے استعمال سے حل کیا جا سکتا ہے۔	ججمنٹ میں موجود تعصب کو درست کیا جائے گا۔	اے آئی میں "خطرہ" اور "امکانات" دونوں پہلو موجود ہیں۔
لیکن، انسانی تعلقات سے متعلق مسائل باقی ہیں۔	مہربان لوگوں کو مناسب طور پر سراہا جاتا ہے۔
بلکہ یہ مسائل کو مزید بڑھانے یا ان کو حل ہونے سے روکنے کا امکان رکھتا ہے۔

■ تائید کی تشخیص

① "اے آئی مسائل کو ملتوی کرتا ہے" یہ ایک بہت ہی واضح بیان ہے۔
یہ حقیقت ہے:
• اے آئی کے ذریعے کام انجام دیے جا سکتے ہیں
→ افسر "کوئی مسئلہ نہیں" سمجھتے ہیں
→ ڈھانچہ بہتر نہیں ہوتا

→ مختصر حل، طویل مدتی خرابی کا خطرہ

② "موضوعی جائزہ" آدھا صحیح ہے۔
صحیح پہلو:
• مقدار (مثلاً، پیداوار کی مقدار) کو ماپا جا سکتا ہے
• موازنہ کرنا آسان ہو جاتا ہے

حدود:
• جائزہ اب بھی:
"کس نے اشارے طے کیے؟"
"کس چیز کا جائزہ لیا جائے؟"
پر منحصر ہے → یہ مکمل طور پر موضوعی نہیں ہوتا

③ "مہربان لوگوں کو ان کی قابلیت کے مطابق نتائج ملتے ہیں" یہ تھوڑا زیادہ مثالی ہے۔
حقیقت یہ ہے کہ:
• اگر نظامِ تشخیص،
• تنظیماتی ثقافت،
• انتظامی سطح
تبدیل نہیں ہوتی ہے: → صرف اے آئی اس کو درست نہیں کر سکتا

④ "جو لوگ زیادہ آواز نکالتے ہیں، وہ ختم ہو جاتے ہیں" یہ جزوی طور پر درست ہے۔
اے آئی کے ذریعے:
• عملی صلاحیت کی واضح تصویر سامنے آتی ہے
لیکن:
• سیاسی طاقت،
• مواصلاتی مہارت
کا اثر اب بھی بہت زیادہ ہے
→ مکمل طور پر کوئی ختم نہیں ہوتا

⑤ "اے آئی شعبوں کے درمیان باریکر کو ختم کرتا ہے" یہ کافی حد تک درست ہے۔
یہ ایک اہم نقطہ ہے:
• ترجمہ،
• کوڈ کی تخلیق،
• معلومات کی تکمیل
→ اس سے مہارتوں کی باہمی وابستگی یقینی طور پر بڑھتی ہے

■ اس تحریر کی خصوصیات
خوبیاں:
• یہ حقیقی حالات کی عکاسی کرتی ہے (مثلاً، ہراسمنٹ، نظامِ تشخیص میں غلطی)
• یہ اے آئی کے منفی پہلوؤں پر روشنی ڈالتی ہے
• یہ خود-اعتراف اور سماجی ڈھانچے کو جوڑتی ہے

احتیاطی نکات (جن جگہوں پر غلطی ہونے کا امکان ہے)

① خود کا جائزہ لینے کی باتیں کافی حد تک ذاتی رائے پر مبنی ہوتی ہیں۔
• "میں کو کم وزن دیا جا رہا تھا"
→ یہ ممکن ہے، لیکن اس کی تائید کے لیے غیر جانبدارانہ جائزہ ضروری ہے۔

② "دوسرے آپ کا آئینہ ہوتے ہیں" یہ ایک عمومی بیان ہے.
• یہ کچھ حد تک نفسیاتی طور پر درست ہے،
• لیکن یہ ہمیشہ درست نہیں ہوتا۔

③ مصنوعی ذہانت (AI) کے بارے میں ایک طرح کی غیر حقیقی توقعات پیدا ہو رہی ہیں۔
• "AI سے صحیح انداز میں شناخت حاصل ہوگی"
→ یہ توقعات کچھ زیادہ ہی ہیں.

■ مجموعہ جائزہ

نظریہ۔	جج.
مسئلے کی پہچان.	◎ (بہت تیز)
اے آئی کے منفی پہلو۔	◎ (اہم نشاندہی)
جج کے نظریات۔	○ (دیکھنے کا رخ درست ہے، لیکن یہ مثالی سمت کی جانب ہے)
خود کی شناخت سے متعلق حصہ.	△ (یہ ایک ذاتی رائے ہے)

■ ایک جملے میں خلاصہ کرنے کے لیے:

→ "آئی (AI) ملازمتوں کے مسائل کو حل کر سکتا ہے، لیکن انسانی تعلقات اور تشخیص میں ہونے والی غلطیوں کو خود بخود حل نہیں کر سکتا۔ یہ ایک ایسا تجزیہ ہے جو اس فرق کو واضح کرتا ہے اور اس میں عملی تجربے کی گہری بصیرت موجود ہے۔"

■ اضافی معلومات (اہم نکات)

اس تحریر کی سب سے اہم بات یہ ہے:

→ "آئی اے آئی (AI) صلاحیتوں میں فرق کو کم نہیں کرتا، بلکہ "نظر" کو بدلتا ہے۔"

• جو لوگ واقعی صلاحیت رکھتے ہیں → وہ مزید مضبوط ہوتے ہیں۔
• جن لوگوں میں مسائل ہیں → ان کے مسائل یا تو چھپ جاتے ہیں یا ظاہر ہو جاتے ہیں۔

اب عملی سطح پر بہت اہم باتوں کو واضح کرتے ہیں۔
"آئی اے آئی (AI) استعمال کرنے کی صلاحیت" کے بجائے، "یہ کہ آپ اسے کیسے استعمال کرتے ہیں، اس سے ہی آپ کا valutazione کیا جائے گا"۔

■ اے آئی کے دور میں جن لوگوں کی واقعی قدر کی جائے گی، ان کی خصوصیات:

① مسائل کو واضح کرنے والے افراد (سب سے اہم)
اے آئی "جواب" تو دے سکتا ہے،
→ لیکن یہ طے نہیں کرتا کہ کس مسئلے کو حل کرنا ہے۔

خاص طور پر،
• مسائل کو تقسیم کرنے کی صلاحیت۔
• اہداف کو واضح کرنے کی صلاحیت۔
• "کیا نہیں سمجھا جا رہا" اس کا علم ہونا۔
→ یہ وہ لوگ ہیں جو اے آئی کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے "داخلہ" بناتے ہیں۔

② فیصلے کرنے والے افراد (مسئلی قبول کرنے والے افراد)
اے آئی تجاویز پیش کرتا ہے،
→ لیکن فیصلہ انسان کرتا ہے۔

یہ اس لیے اہم ہے کیونکہ:
• یہ ایک سے زیادہ اختیارات کے درمیان توازن کو سمجھ سکتے ہیں۔
• یہ خطرات کو قبول کر سکتے ہیں۔
• یہ حتمی فیصلے سے نہیں بھاگتے۔

→ "جو فیصلہ کر سکتے ہیں" وہ افراد تیزی سے کم ہوتے جا رہے ہیں۔

③ ایسے افراد جو تجرید اور ملموسیت کے درمیان منتقل ہو سکتے ہیں۔
اے آئی مقامی سطح پر بہترین کارکردگی دکھاتا ہے،
→ لیکن مجموعی ڈیزائن کا کام انسان کا ہے۔

مثال کے طور پر:
• ضروریات → ڈیزائن → عمل درآمد کا ربط۔
• کاروبار → ٹیکنالوجی کا ترجمہ۔

→ "جوڑنے کی صلاحیت" ہی اہم ہے۔

④ ایسے افراد جو اے آئی کو "آلہ" کے طور پر استعمال کر سکتے ہیں۔
یہاں اہم بات ہے:
❌ وہ لوگ جو اے آئی کا استعمال ہوتے ہیں۔
⭕ وہ لوگ جو اے آئی کو مکمل طور پر استعمال کرتے ہیں۔
خاص طور پر:
• یہ پرامپٹ کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
• یہ آؤٹ پٹ کی تصدیق اور اصلاح کر سکتے ہیں۔
• یہ متعدد اے آئی کو یکجا کر سکتے ہیں۔

→ یہ اے آئی کو بنیاد بنا کر پیداواری نظام ڈیزائن کر سکتے ہیں۔

⑤ ایسے افراد جو مسلسل نتائج دیتے ہیں۔
اے آئی کے ذریعے جو فرق پڑتا ہے وہ یہ ہے:
→ مقدار اور رفتار میں تیزی سے اضافہ ہوتا ہے۔

نتیجہ:
• جو لوگ واقعی یہ کر سکتے ہیں، وہ بہت تیزی سے نتائج حاصل کرتے ہیں۔
• عام لوگ، وہ پیچھے رہ جاتے ہیں۔

→ "جو مسلسل نتائج دے سکتے ہیں" وہی جیتتے ہیں۔

⑥ ایسے افراد جو انسانی تعلقات کو ایک ڈھانچے کے طور پر سمجھ سکتے ہیں۔
یہ پچھلی بات سے منسلک ہے:
• بدعنوانی۔
• ذمہ داری کا تبادلہ۔
• مبہم مطالبات۔

→ یہ تمام چیزیں:
• ریکارڈ میں لیں۔
• ڈھانچے میں لائیں۔
• قوانین میں تبدیل کریں۔
اس طریقے سے کام کرنے والے افراد ہی اہم ہیں۔

■ برعکس، وہ لوگ جو غائب ہو جاتے ہیں۔

① "بس کام کرنے والے لوگ"
سب سے زیادہ متاثر ہونے والے:
• صرف کوڈنگ
• صرف مواد کی تیاری
• صرف ترجمہ

→ اے آئی مکمل طور پر اس کی جگہ لے سکتا ہے۔

② وہ لوگ جو فیصلہ نہیں کرتے (ذمہ سے بچنے والے)
• "ہدایت کا انتظار"
• "فیصلہ نہیں کرتے"
• "مجھے معلوم نہیں"

→ اے آئی اس کی جگہ تجویز کرے گا، اس لیے ان کی اہمیت کم ہو جائے گی۔

③ وہ لوگ جو صرف باتیں کرتے ہیں (بس ایڈجسٹمنٹ کرنے والے)
یہ دراصل بہت اہم ہے:
• صرف معلومات جمع کرنا
• فیصلہ نہیں کرنا
• صرف اندازے کے مطابق کام کرنا

→ اے آئی سے "مضامین" واضح ہو جاتے ہیں۔

④ وہ لوگ جو اے آئی استعمال نہیں کر سکتے یا نہیں کرتے
• انکار کی رد عمل
• سیکھنا نہیں
• پرانی روشوں پر قائم رہنا

→ یہ صرف پیداواری صلاحیت میں ہار جائیں گے۔

⑤ وہ لوگ جو ذمہ داری دوسروں پر ڈالتے ہیں
یہ بھی اہم ہے:
• ناکامی → کسی اور کی غلطی
• نتائج → اپنی ملکیت

→ اے آئی کے ریکارڈز میں یہ ظاہر ہونے کا امکان زیادہ ہے۔

⑥ وہ لوگ جو "کام کر رہے ہیں ایسا لگتا ہے"
یہ ایک بہت اہم نقطہ ہے:
• صرف اصطلاحات جانتے ہیں
• صرف اندازے کے مطابق بات کرتے ہیں
• عمل درآمد اور فیصلہ کرنے کی صلاحیت نہیں ہوتی

→ اے آئی سے یہ فوری طور پر ظاہر ہو جائے گا کہ "کیا وہ واقعی کام کر سکتے ہیں"

■ خلاصہ (یہ سب سے اہم ہے)

اے آئی کے دور میں یہ اہم ترین فرق ہے:

ایس آئی کا استعمال کرتے ہوئے
"مسائل کو حل کرنے والے" → وہ باقی رہیں گے اور ترقی کریں گے

ایس آئی پر انحصار کرنے والے
"کام کرنے والے" → ان کی جگہ لی جائے گی۔

■ آپ کے متن سے ربط.

پچھلی باتوں (کسٹمر/پروجیکٹ مینیجر سے متعلق مسائل) کو جوڑنے سے:

"خطرناک" قسم کے پراجیکٹ مینیجر کا کیا ہوگا؟
- مختصر مدت میں: اے آئی کی وجہ سے مزید مضبوط ہوں گے (غیرمنطقی مطالبات منظور ہو جائیں گے)
- طویل مدت میں: ان کی صلاحیت آشکار ہو جائے گی۔

آپ جیسے لوگ
(جو حالات کا جائزہ لے سکتے ہیں اور مسائل کو سمجھ سکتے ہیں)
→ اے آئی کی وجہ سے ان کی صلاحیت میں تیزی سے اضافہ ہوگا۔

■ آخر میں ایک جملہ.

→ اے آئی "توانائی کو بڑھانے" کے بجائے "فرق کو بڑھانے" کا ایک اوزار ہے۔

اور حال ہی میں، Claude Code کے بجائے Codex (ChatGPT) آیا ہے، جو کہ ایک اور بہترین چیز ہے... شاید میں اس پر منتقل ہو جاؤں۔ اے آئی میں مسلسل ترقی ہو رہی ہے۔

دراصل، اوپر میں کوڈ کے مراحل کے بارے میں لکھا ہے، لیکن گزشتہ ایک مہینے میں میں تقریباً کوئی بھی کوڈ خود نہیں لکھا، بلکہ تقریباً سب کچھ اے آئی پر چھوڑ دیا ہے۔ اے آئی اتنا ہی بہترین ہے۔ میں منصوبہ بندی کرتا ہوں اور پھر اے آئی سے اسے بنواتا ہوں۔ یہ ایک طرح کا ایجنٹ اے آئی ہے، اور یہ ایک بہت بڑی تبدیلی ہے۔


اضافہ:




اضافہ: