AI ایک کارپوریٹ معیار بن گیا ہے، لیکن بڑے پیمانے پر اپنانے نے بڑے پیمانے پر کامیابی کی ضمانت نہیں دی ہے۔ یہاں یہ ہے کہ کیوں بہت سے کاروباری اداروں کو ہائپ کو موازنہ شدہ قدر میں تبدیل کرنے کے لئے جدوجہد کر رہے ہیں اور 2025 میں AI اپوزیشن کی ناکامی کی وجوہات کی وضاحت کرتا ہے. AI has become a corporate standard, but mass adoption hasn’t guaranteed mass success. Here’s why so many enterprises are struggling to turn hype into measurable value and what explains AI adoption failure reasons in 2025. AI is everywhere, but not everyone is happy AI ہر جگہ ہے، لیکن ہر کوئی خوش نہیں ہے 2025 میں، کاروبار میں مصنوعی ذہانت 2025 اب ایک ہمت انگیز تجربہ نہیں ہے - یہ ایک بنیادی ہے. کمپنیوں میں AI کا استعمال 2025 میں کم از کم ایک کاروباری وظیفہ میں AI کا استعمال کرتے ہوئے کارپوریشنوں میں 78-80٪ تک پہنچ گیا، کاغذ پر، یہ فتح کی طرح لگتا ہے: ٹیکنالوجی جو ایک بار تحقیقاتی لیبس اور اسٹارٹپ میں رہتی تھی، عالمی کاروباری اداروں میں داخل ہوچکی ہے. McKinsey کی ٹیکنالوجی کے رجحانات Outlook 2025 McKinsey کی ٹیکنالوجی کے رجحانات Outlook 2025 لیکن اعداد و شمار زیادہ سخت حقیقت چھپاتے ہیں.بہت سے کمپنیوں کے لئے، AI نے تبدیلیوں کے مقابلے میں ناکامیاں لائی ہیں - انسٹالٹ فارم بڑھتے رہتے ہیں، واپسی کمزور رہتے ہیں، اور بہت سے پائلٹ ٹیسٹنگ میں پکڑے رہتے ہیں.کچھ تجربات سکون میں چھپے ہیں، دوسروں کو غیر متوقع 'پائیدار خیالات' چیلنجوں میں پکڑا جاتا ہے، اور بہت سے رہنماؤں کو اس بات کا یقین ہے کہ AI ایک حقیقی ترقی کے ڈرائیور ہے یا صرف ایک اور اخراجات لائن ہے. AI آپ کی کمپنی کو شکست نہیں دے گا - لیکن اس کو اندھیرے سے پکڑنا ممکن ہے. اس مضمون میں مساوات کے دونوں پہلوؤں کا تجزیہ کیا جاتا ہے: کہاں AI نے پیمائش پذیر نتائج فراہم کیے ہیں، جہاں یہ توقعات کو پورا نہیں کیا ہے، اور کیا کارپوریٹ AI اپ ڈیٹنگ کے چیلنجز کاروباری اداروں کے لئے باقی ہیں جو یا تو بہت زیادہ کام کرتے ہیں یا روک رہے ہیں. Beyond the headlines: adoption doesn’t equal impact عنوانات کے علاوہ: adoption does not equal impact سطح پر، 2025 میں بڑے کمپنیوں میں AI کی کہانی ایک کامیابی کی طرح لگتی ہے. تقریبا 80 فیصد عالمی کمپنیوں نے اپنے آپریشنوں میں کسی بھی شکل میں AI کا استعمال کیا ہے. بینک دھوکہ دہی کی تشخیص کے لئے ماڈل استعمال کرتے ہیں، خریدار ذاتی سفارشات کے ساتھ تجربہ کرتے ہیں، لسٹنگ کمپنیوں کو پیشہ ورانہ طلب کی منصوبہ بندی کا تجربہ کرتے ہیں. لیکن قبولیت اثر کے برابر نہیں ہے. ہر کمپنی کے لئے جس نے اپنے کام کے سلسلے میں AI کو داخل کیا ہے، دکانوں نے اسے ایک "چیک باکس انوینیوشن" کے طور پر دیکھتے ہیں - پریس ریلیز کے لئے اچھا، نتائج کے لئے کم سے کم. بہت سے AI پائلٹس حکمت عملی نہیں ہیں، وہ حصار ہیں. اس بات کی وضاحت کرتا ہے کہ کمپنیوں نے AI کے ساتھ ناکام کیوں ہیں: بہت سے منصوبوں کو کبھی بھی اختیارات کی تصدیق سے باہر نہیں جا رہا ہے کیونکہ ماضی کے نظام میں انضمام بہت مہنگا یا سیاسی طور پر مشکل ہے. نتیجے کے طور پر، یہ ایک تنازعہ ہے: کاروباری اداروں نے AI کی قیادت کا اعلان کرنے کے لئے جدوجہد کی ہے، لیکن بہت سے لوگوں کو پائلٹ اور پریس کی پوشیدہات کے علاوہ کچھ ظاہر کرنے کی ضرورت نہیں ہے. حقیقی قبول کرنے کے لئے ایک ماڈل کو ایک sandbox میں کھڑے کرنے سے زیادہ کی ضرورت ہے. The first wave of disappointment: when ROI doesn’t add up ناکامیاں کا پہلا اونچائی: جب ROI شامل نہیں ہوتا اگر قبول کرنا آسان حصہ تھا تو، پیسہ کمانا بہت زیادہ مشکل ثابت ہوا ہے. بہت سے کارپوریشنز اب AI کی ناکامیاں کا پہلا موڑ کا سامنا کر رہے ہیں: مہذب توقعات اور معقول مالی واپسی کے درمیان کمی. اس مسئلہ کو اکثر انٹرفیس سے شروع ہوتا ہے. بڑے ماڈل کی تربیت اور انسٹال کرنا مہنگی ہے، اور قیمت GPUs کے ساتھ ختم نہیں ہوتی ہے. کمپنیوں کو ہائی بینڈ وائرڈ کلاؤڈ ماحولوں کو برقرار رکھنے کی ضرورت ہے، ڈیٹا پائپ لائنز کا انتظام، خصوصی ڈیٹا سیٹ پر اچھی طرح سے ماڈلنگ، اور کم انجینئرنگ فنکاروں کو ملازمت. دنیا بھر میں AI انشورنس کی سرمایہ کاری 2030 تک $ 3-4 ٹریلین تک پہنچ سکتی ہے۔ بہت سے تنظیموں کے لئے، پہلے سے ہی پیسہ صرف کسی بھی مختصر مدت کے ROI کو غرق کرنے کے لئے کافی ہے. رابرٹ رابرٹ اس کے بعد، تنظیموں کی خلاف ورزی ہوتی ہے. کارخانہ داروں کو اکثر یہ توقع ہوتی ہے کہ AI مارکیٹنگ کیمپس یا نئے مصنوعات کے آغاز کے طور پر نتائج فراہم کرے گا - مہینوں، سالوں نہیں. اب بھی AI کی ادائیگی ای آر پی ماڈلنگ یا کلاؤڈ منتقل کرنے کی طرح زیادہ ہوتی ہے: طویل مدتی، مجموعی، اور عملدرآمد کی ڈیزائن پر انتہائی پر منحصر ہے. حقیقت میں، یہ 1990s کے ای آر پی گول کی طرف اشارہ کرتا ہے، جب کارپوریشنز بڑے انضمام پروجیکٹ میں بلایا - کچھ پورے صنعتوں کو تبدیل کر دیا، لیکن بہت سے اپنے پیچیدگی اور ناکام توقعات کے تحت گر گئے. انہوں نے GPUs، لائسنسز، اور مشیروں میں بہت زیادہ سرمایہ کاری کی ہے، لیکن کام کے چیلنجوں کو دوبارہ قائم کرنے یا حوصلہ افزائی کرنے کے بغیر، ٹیکنالوجی کو کم استعمال کیا جاتا ہے. AI غلط نہیں ہے کیونکہ ریاضی غلط ہے. یہ ناکام ہے کیونکہ کاروبار ہے. یہ سب سے زیادہ عام ای ای ای اپلی کیشن کے مسائل ہیں: کمزور اعداد و شمار، غیر واضح میٹرک، خراب انضمام، اور غیر حقیقی ROI نقطہ نظر. Where AI actually works: from copilots to supply chains جہاں AI واقعی کام کرتا ہے: copilots سے سپلائی چیلنجز تک مایوس ہونے کے وسط میں، کچھ کارپوریشنوں نے سادہ طور پر ثابت کیا ہے کہ AI معیار کے نتائج فراہم کرسکتا ہے - جب یہ درست طریقے سے لاگو کیا جاتا ہے. کامیابی کی کہانیوں میں ایک نمونہ ہے: بنیادی کاروباری رفتاروں میں انضمام، واضح KPIs، اور پیمائش جس میں بڑھتی ہوئی آمدنی کو اہم واپسیوں میں تبدیل ہوتا ہے. سب سے زیادہ واضح مثال یہ ہے کہ اپنے Copilot کو براہ راست آفس اور ونڈوز میں داخل کرکے، مائیکروسافٹ نے ’مختصر‘ AI ٹولز کی فہرست سے بچا لیا جو رویے کی تبدیلی کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس کے بجائے، انہوں نے کاروباری ملازمین کو روزانہ استعمال کرنے والے ایپلی کیشنز (Word، Excel، Outlook) کے اندر کی صلاحیتوں کو بڑھا دیا ہے۔ نتیجہ اس کی پیمائش ہے: فورٹون 500 کمپنیوں نے Copilot کو ایک نئی چیز کے طور پر نہیں، بلکہ پیداوار کی بنیادی لائن کے طور پر استعمال کیا ہے۔ مائیکروسافٹ مائیکروسافٹ ایک اور مثال یہاں سے آتی ہے کمپنی نے رپورٹ کی ہے کہ اس کی خود علاج انفارمیشن نے لسٹنگ کو بہتر بنانے کے لئے AI کا استعمال کرتے ہوئے مجموعی طور پر 55 ملین ڈالر سے زیادہ بچایا ہے، خزانہ کو کم کرنے اور زیادہ درست طریقے سے طلب کی پیشکش کرنے کے لئے. تجرباتی چیٹ بوٹس یا ایک بار کے پائلٹس کے برعکس، یہ انفارمیشن وولمارٹ کے آپریٹنگ - انفارمیشن اور شپنگ کی بنیادی سرگرمیوں کو ہدف کرتا ہے. مقیاس اثر واضح ہے: یہاں تک کہ چھوٹے کارکردگی میں اضافہ، ہزاروں اسٹورز پر لاگو کیا جاتا ہے تو، دس لاکھ ڈالر تک اضافہ ہوتا ہے. Walmart کی عالمی سپلائی کیچین Walmart کی عالمی سپلائی کیچین مائیکروسافٹ اور وولمارٹ کے درمیان مشترکہ ٹرانسمیشن اعلی درجے کے الگورتھم نہیں ہے، یہ کاروباری توازن ہے. دونوں صورتوں میں یہ ظاہر ہوتا ہے کہ AI بڑے پیمانے پر، تکرار شدہ پروسیسز میں سب سے بہتر کام کرتا ہے جہاں پیداوار میں فائدہ اٹھانا آسان ہے. چھوٹے کاموں کو خود کار طریقے سے بنانا، جیسے ای میل کی منصوبہ بندی یا ترسیل کی منصوبہ بندی کو ترمیم کرنا، اضافی لگ سکتا ہے، لیکن کارپوریٹ پیمانے پر، یہ کارکردگیوں کو سنجیدگی سے ROI میں مرکوز کیا جاتا ہے. When AI underdelivers: pilots, promises, and regulatory walls جب AI کم فراہم کرتا ہے: پائلٹس، وعدے، اور ریگولیٹری دیوار ہر مائیکروسافٹ یا وولمارٹ کی کامیابی کی کہانی کے لئے، کارپوریٹ AI کے بارے میں ڈرانے کی کہانییں ہیں جو توقعات کو پورا نہیں کرسکتے ہیں. بینک نے ٹریڈنگ اور خطرے کے انتظام کے لئے AI میں بڑے پیمانے پر سرمایہ کاری کی ہے، اور وضاحت اور مطابقت کے ارد گرد حکمرانی ایک مرکزی مسئلہ بن گئی ہے. JPMorgan اس بات کو یقینی بنانے کے لئے ایک ماڈل خطرے حکمرانی کی ساخت کو برقرار رکھتا ہے کہ اس کے AI / ML ایپلی کیشنز اخلاقی، ریگولیٹری اور شفافیت کے معیار کو پورا کرتے ہیں. Salesforce کے اینستین GPT ایک اور مثال پیش کرتا ہے. صارف رشتے کے انتظام کے اگلے خطے کے طور پر مارکیٹنگ کیا گیا تھا، یہ پیدا کرنے والے AI کے ساتھ فروخت کے کام کے جریانوں کو انقلاب کرنے کا وعدہ کیا. لیکن ایک سال کے تنصیب میں، نتائج متضاد ہیں: کچھ پائلٹس، جیسے Gucci کی سروس آپریشنز، 30٪ کی کارکردگی میں اضافہ کی رپورٹ کرتے ہیں، جبکہ بہت سے کاروباری اداروں کو صرف تیز تر ای میل ڈیزائن یا سلاٹ نوٹس جیسے اضافہ نظر آتے ہیں. انہوں نے ذکر کیا ہے کہ، صارفین کو بھی "ہمارے فیصلے کی تھکاوٹ" کا تجربہ کر رہے ہیں اور ROI کا شکریہ ادا کرتے ہیں، جو گاہکوں کے لئے پریمیشن لائسنس کی فیس ادا کرنے کے لئے ناپسندیدہ نگرانیوں کو بڑھاتے ہیں. بارون کے بارون کے وسیع پیمانے پر نمونہ واضح ہے. مالیات میں مطابقت کی حدیں، فروخت ٹیموں میں ثقافتی مزاحمت، یا غیر واضح ROI میٹرک سب شروع کرنے کے وقت کیے جانے والے بڑے وعدے پر چمچ ہیں. بعض ڈومینز - خاص طور پر قوانین کی طرف سے منسلک ہیں یا انسانی اعتماد پر منحصر ہیں - خود کار طریقے سے خود کار طریقے سے نمٹنے کے قابل نہیں ہیں، کوئی فرق نہیں ہے کہ ماڈل کتنا طاقتور ہے. Corporate AI in 2025: wins and misses 2025 میں کاروباری AI: فاتحین اور ناکام Company Use Case Outcome Lesson Microsoft Copilot in Office/Windows Mass adoption, Fortune 500 use Embed AI in daily workflows Walmart Supply chain logistics Over $55M in total savings reported Scale amplifies small gains JP Morgan AI in trading Constrained by regulation and explainability requirements Compliance caps ambition Salesforce Einstein GPT in CRM Mixed results: up to 30% gains in some pilots, modest improvements in others Not every workflow benefits equally مائیکروسافٹ Office / Windows میں Copilot Fortune 500 کا استعمال کرتے ہوئے روزانہ کام کی رفتار میں AI شامل کریں Walmart کے Supply Chain Logistics کے مترادفات 55 ملین ڈالر سے زائد کل بچت کاروبار چھوٹے فائدے کو بڑھاتا ہے JP مورگن تجارت میں AI قوانین اور وضاحت کی ضروریات کی طرف سے محدود کاپی رائٹ Ambition Salesforce کے لئے CRM میں Einstein GPT مخلوط نتائج: کچھ پائلٹس میں 30٪ تک، دوسرے میں کم از کم بہتریاں ہر کام کی رفتار ایک ہی فائدہ نہیں ہے Final lessons: barriers to adoption and risks of refusal آخری درس: قبولیت اور رد کرنے کے خطرات کارپوریٹ آئی ای کی مخلوط پیراگراف رہنماؤں کو ایک ڈیلم کا سامنا کرتی ہے: ناکامیوں کے باوجود آگے بڑھنے، یا ٹیکنالوجی کی بالغ ہونے تک روکنے کے لئے. دونوں اختیارات خطرے کا سامنا کرتے ہیں، لیکن توازن قبول کرنے کی طرف بڑھ رہا ہے - نہ کیونکہ یہ آسان ہے، بلکہ اس وجہ سے کہ کھڑے ہونے کی قیمت اب بھی زیادہ ہوسکتی ہے. اپنانے کے لئے حوصلہ افزائی کو روکنے کے لئے حوصلہ افزائی باقی ہے. پہلا کمپیوٹر طاقت کی عالمی کمزوری ہے - خاص طور پر GPUs اور دیگر AI کے ساتھ بہتر ہارڈ ویئر. طلب نے قیمتوں کو ریکارڈ اعلی درجے تک پہنچایا ہے، پیشکش جنگوں کو روکنے اور کاروباری اداروں کو ترسیل کے لئے طویل انتظار کے وقت کا سامنا کرنا پڑتا ہے. یہاں تک کہ کلاؤڈ سپلائرز، ایک وقت میں ایک ناممکن ذریعہ کے طور پر علاج کیا گیا تھا، اب خصوصی AI انشورنس تک رسائی کی وضاحت کر رہے ہیں. اس کے بعد انضمام آتا ہے. کامیاب AI ایک بولٹ پر خصوصیات نہیں ہے؛ یہ ڈیٹا پائپ لائنز کو پھیلانے کی ضرورت ہے، حکمرانی کو برقرار رکھنے اور سیکورٹی کو یقینی بنانا ہے. پرانے نظام اکثر ان مطالبات کو حمایت نہیں کرسکتے ہیں، کارپوریشنز کو کسی بھی AI کی واپسی کو دیکھنے سے پہلے مہنگی ماحولیاتی پروگراموں میں زور دیتے ہیں. انسانی عنصر بھی پریشان ہے. کارکنوں کو تبدیل ہونے کے بارے میں فکر ہے، نئے کام کی رفتاروں کو روکنے کے لئے، یا AI سسٹموں کے ساتھ مؤثر طریقے سے تعاون کرنے کے لئے مہارت کی کمی. اور آخر میں، نافذ کرنے کا طریقہ.The یہ قوانین صارفین اور مارکیٹوں کی حفاظت کرنے کے لئے ہیں، لیکن وہ بھی تنصیب کو کم کر دیتے ہیں، خاص طور پر مالیات، صحت، اور دیگر حساس شعبوں میں. میں کام کرتا ہوں میں کام کرتا ہوں تاہم، صرف ان ہتھیاروں پر توجہ مرکوز کرنے کے لۓ موازنہ کے دوسرے نصف کو بھول جاتا ہے: انکار کے خطرے. کمپنییں جو AI کو نظر انداز کرنے کا انتخاب کرتے ہیں، خود کو تکنیکی قرضوں کو جمع کرنے کے لئے پایا جا سکتا ہے، پرانے کام کے چیلنجوں کو پکڑتے ہیں جبکہ مقابلہ کاروں نے پیمائش کی کارکردگی کو بڑھایا. جیسے 1990s میں انٹرنیٹ یا 2010s میں کلاؤڈ کمپیوٹرنگ کو چھوڑنے والے کمپنیاں، وہ لوگ جو AI سے دور رہتے ہیں ہمیشہ کے لئے منفی خطرے کا خطرہ. یہ ایک ہی نمونہ ہے جو ہم نے dot-com کی تباہی کے بعد دیکھا ہے: سینکڑوں اسٹوریپز غائب ہو گئے ہیں، لیکن بچنے والے - ایمیزون، گوگل، eBay - اگلے دس سال کو مقرر کیا. توازن شدہ نتیجہ واضح ہے. AI کا استعمال مداخلت، مہنگی، اور غیر یقینی ہے - لیکن مکمل طور پر منتخب کرنا بھی زیادہ خطرناک ہے. فاتحوں کو ضروری نہیں ہے کہ سب سے پہلے منتقل کرنے والے یا سب سے بڑا خرچ کرنے والے ہوں گے، لیکن وہ لوگ جو طویل مدتی حکمت عملی کے ساتھ تعلیمی قبولیت کو مشترکہ کرتے ہیں. کامیابی ہائپ کی پیروی میں نہیں ہے، بلکہ مزاحمت کی تعمیر میں ہے: انشورنس کو جدید بنانے، ٹیموں کو تیار کرنے، اور AI کی تنصیبوں کو بنیادی کاروباری مقاصد کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے. Conclusion نتیجہ اعداد و شمار ایک متضاد کہانی بتاتے ہیں: تقریبا آٹھ دس کارپوریشنز اب AI کا استعمال کرتے ہیں، لیکن پیدا کرنے والے AI پائلٹس کی بڑی اکثریت - 95٪ تک - تھوڑا سا یا کوئی پیمائش پذیر ROI فراہم کرتا ہے. اس کا اثر ماڈل کی طاقت پر منحصر نہیں ہے بلکہ کاروباری تدریس پر: بنیادی کام کے چیلنجوں میں انضمام، پیمانے پر مقاصد کے ساتھ مطابقت، اور طویل مدتی تبدیلی کے لئے لوگوں اور نظاموں کو تیار کرنے پر. یہ ایک سوال کو بحث کے لئے کھولتا ہے: اگر آج زیادہ تر تنظیموں کو مایوس کیا جاتا ہے، تو آخر میں طویل مدتی فاتحین کو کیا جدا کرے گا - اعلی ترین ٹیکنالوجی، زیادہ صاف حکمت عملی، یا صرف AI کے وعدے کو پورا کرنے کے لئے صبر؟
