مصنوعی ذہانت (AI) دنیا بھر کی صنعتوں کو تبدیل کر رہی ہے، اس لیے مختلف شعبوں کے کارکنوں کو AI سے متعلق مہارتیں حاصل کرنا ضروری ہو گئی ہیں۔ جیسا کہ OECD نے نوٹ کیا ہے، AI کی تیزی سے پھیلاؤ "ماہر AI پیشہ ور افراد اور AI کی عمومی سمجھ رکھنے والے کارکنوں دونوں کی بڑھتی ہوئی ضرورت کو جنم دے رہا ہے"۔

دوسرے الفاظ میں، غیر تکنیکی کرداروں میں بھی بنیادی AI خواندگی کا فائدہ بڑھ رہا ہے – یعنی یہ سمجھنا کہ AI کے اوزار کیسے کام کرتے ہیں، وہ کون سا ڈیٹا استعمال کرتے ہیں، اور وہ انسانی کاموں کو کس طرح بہتر بنا سکتے ہیں۔

یونیسکو کا AI صلاحیت فریم ورک بھی اس بات پر زور دیتا ہے کہ سیکھنے والوں کو "بنیادی AI علم اور مہارتیں" درکار ہیں تاکہ وہ مؤثر طریقے سے AI کے ساتھ کام کر سکیں۔ مختصر یہ کہ AI کے دور میں کامیابی کے لیے تکنیکی مہارتوں اور اخلاقی فہم سے مزین انسانی مہارتوں کا امتزاج ضروری ہے۔

اب آئیے نیچے مصنوعی ذہانت کے ساتھ کام کرنے کے لیے درکار مہارتوں کے بارے میں مزید جانتے ہیں!

بنیادی تکنیکی مہارتیں

• پروگرامنگ زبانیں: مصنوعی ذہانت کی ترقی کے لیے Python, R, یا Java جیسی اہم زبانوں میں مہارت بنیادی حیثیت رکھتی ہے۔ یہ زبانیں وسیع AI لائبریریوں (جیسے TensorFlow, PyTorch) کی حامل ہیں اور ماڈلز بنانے اور تربیت دینے کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال ہوتی ہیں۔

• مشین لرننگ اور AI فریم ورکس: مشین لرننگ کے تصورات کو سمجھنا ضروری ہے – جن میں سپروائزڈ/ان سپروائزڈ لرننگ، نیورل نیٹ ورکس اور ڈیپ لرننگ شامل ہیں۔ پیشہ ور افراد کو ماڈلز بنانے اور تربیت دینے کا طریقہ آنا چاہیے (یہاں تک کہ جدید ماڈلز جیسے بڑے زبان کے ماڈلز یا جنریٹو AI) اور AI فریم ورکس اور اوزار استعمال کر کے انہیں نافذ کرنا آنا چاہیے۔

• ڈیٹا مینجمنٹ اور بگ ڈیٹا کے اوزار: AI نظام بڑے ڈیٹا سیٹس پر انحصار کرتے ہیں۔ ڈیٹا جمع کرنا، صاف کرنا، اور پری پروسیسنگ میں مہارت بہت اہم ہے۔ بگ ڈیٹا پلیٹ فارمز (جیسے Hadoop, Apache Spark) اور ڈیٹا بیس/کوئری کے اوزار (SQL, NoSQL) کے تجربے سے یہ یقینی بنتا ہے کہ AI ماڈلز درست اور اعلیٰ معیار کے ڈیٹا پر تربیت پاتے ہیں۔

• کلاؤڈ کمپیوٹنگ اور انفراسٹرکچر: کلاؤڈ سروسز (AWS, Azure, Google Cloud) اور GPU/پیرالل پروسیسنگ فریم ورکس سے واقفیت کی مانگ بڑھ رہی ہے۔ AI کی تعیناتی اکثر کلاؤڈ بیسڈ ML پلیٹ فارمز یا کنٹینر ٹیکنالوجیز (Docker/Kubernetes) کے ذریعے کی جاتی ہے تاکہ ماڈلز کو پروڈکشن میں اسکیل کیا جا سکے۔

یہ تکنیکی مہارتیں یقینی بناتی ہیں کہ کوئی شخص AI ماڈلز کو مؤثر طریقے سے کوڈ، تربیت اور تعینات کر سکتا ہے۔

مثال کے طور پر، جانز ہاپکنز یونیورسٹی کے تجزیے میں بتایا گیا ہے کہ "پروگرامنگ زبانوں میں مہارت AI کی ترقی کے لیے بنیادی ہنر ہے"، اور بڑے ڈیٹا سیٹس کو سنبھالنا (جیسے Hadoop یا Spark کے ذریعے) درست AI ماڈلز بنانے کی کلید ہے۔

ریاضی اور تجزیاتی مہارتیں

• شماریات اور احتمال: ماڈلز کو ڈیزائن اور جانچنے کے لیے شماریات کی سمجھ بہت ضروری ہے (مثلاً غلطی یا اعتماد کی پیمائش جاننا)۔ یہ AI کے نتائج کی تشریح اور غیر یقینی صورتحال کی مقدار کو سمجھنے میں مدد دیتی ہے۔
  
  مثال کے طور پر، AI ڈویلپرز ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے شماریاتی پیمائشیں (جیسے mean squared error) استعمال کرتے ہیں اور پیش گوئیوں میں غیر یقینی صورتحال کو سنبھالنے کے لیے احتمالی استدلال (بیزیئن طریقے، ہڈن مارکوف ماڈلز) کا استعمال کرتے ہیں۔

• لینیئر الجبرا: بہت سے AI الگورتھمز (خاص طور پر ڈیپ لرننگ) لینیئر الجبرا (ویکٹرز، میٹرکس، ٹینسرز) پر منحصر ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، میٹرکس ضرب اور ایگن ویکٹرز جیسے تصورات dimensionality reduction (SVD) اور نیورل نیٹ ورک آپریشنز کی بنیاد ہیں۔
  
  لینیئر الجبرا کی مضبوط سمجھ سے ماہرین کو یہ سمجھنے اور بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے کہ ڈیٹا AI ماڈل میں کیسے بہتا ہے۔

• کیلکولس اور آپٹیمائزیشن: کیلکولس (derivatives, gradients) ماڈلز کو gradient descent جیسے طریقوں سے تربیت دینے کے لیے بنیادی ہے۔ ماڈل کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے (loss functions کو کم کرنے) کے لیے یہ سمجھنا ضروری ہے کہ چھوٹے تبدیلیاں نتائج کو کیسے متاثر کرتی ہیں – جو کہ کیلکولس کا تصور ہے۔
  
  اسی لیے، ملٹی ویری ایبل کیلکولس اور آپٹیمائزیشن تھیوری جدید AI مہارتوں کا حصہ ہیں۔

• تجزیاتی استدلال: رسمی ریاضی سے آگے، مضبوط تجزیاتی سوچ مسئلے کی تشکیل اور ماڈلز کی خرابیوں کو دور کرنے میں مدد دیتی ہے۔ مسئلے کو توڑ کر، مقداری استدلال لاگو کر کے، اور ماڈلز کو بار بار بہتر بنا کر کام کرنا AI کے لیے ضروری ہے۔

یہ تجزیاتی مہارتیں مل کر AI کی ترقی کی بنیاد بنتی ہیں۔

جیسا کہ جانز ہاپکنز نے نوٹ کیا ہے، شماریات، احتمال، لینیئر الجبرا اور کیلکولس "پیچیدہ AI ماڈلز کی بنیاد" ہیں۔

نرمی کی مہارتیں اور انسانی خصوصیات

صرف تکنیکی مہارت کافی نہیں ہے۔ AI کے ساتھ کام کرنے کے لیے مضبوط انسانی مہارتیں بھی درکار ہیں جو AI نقل نہیں کر سکتا۔
اہم نرم مہارتوں میں شامل ہیں:

• تخلیقی صلاحیت اور تنقیدی سوچ: AI کے ساتھ جدت طرازی کا مطلب اکثر نئے الگورتھمز تیار کرنا یا AI کو منفرد مسائل پر لاگو کرنا ہوتا ہے۔ یونیسکو کے AI فریم ورک میں واضح طور پر "مسئلہ حل کرنے، تخلیقی صلاحیت اور ڈیزائن سوچ" کی ضرورت بیان کی گئی ہے۔
  
  اسی طرح، یورپی یونین کی تحقیق میں زور دیا گیا ہے کہ تخلیقی صلاحیت اور پیچیدہ مسئلہ حل کرنے جیسی انسانی مہارتیں AI کے ساتھ بڑھتی ہوئی اہمیت رکھیں گی۔

• رابطہ کاری اور ٹیم ورک: AI کے منصوبے عام طور پر مختلف شعبوں کی ٹیموں (ڈیٹا سائنسدان، ماہرین، مینیجرز) پر مشتمل ہوتے ہیں۔ AI کے تصورات کو آسان الفاظ میں سمجھانا، واضح دستاویزات لکھنا، اور مؤثر تعاون کرنا بہت ضروری ہے۔
  
  یورپی یونین کی تحقیق میں رابطہ کاری اور تعاون کو اہم "نرم" مہارتیں قرار دیا گیا ہے جو تکنیکی صلاحیتوں کی تکمیل کرتی ہیں۔

• مطابقت پذیری اور زندگی بھر سیکھنا: AI ایک تیزی سے بدلتا ہوا میدان ہے۔ آجر اور ماہرین مطابقت پذیری، لچک، اور تجسس کو AI کے دور کی اہم مہارتیں قرار دیتے ہیں۔ عالمی اقتصادی فورم کے مطابق تجسس اور زندگی بھر سیکھنے کا جذبہ مستقبل کی ملازمتوں کے لیے سب سے اہم مہارتوں میں شامل ہے۔
  
  OECD بھی اس بات پر زور دیتا ہے کہ مسلسل مہارتوں کی تازہ کاری ضروری ہے کیونکہ کام کی جگہ تیزی سے بدل رہی ہے۔ جو کارکن نئے اوزار جلدی سیکھ کر ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز کو اپنائیں گے، وہ کامیاب ہوں گے۔

• ہمدردی اور جذباتی ذہانت: صارفین کی ضروریات، اخلاقی پہلوؤں اور ٹیم کی حرکیات کو سمجھنے کے لیے ہمدردی ضروری ہے۔ یورپی یونین کے تجزیہ کار ہمدردی اور جذباتی ذہانت کو نرم مہارتوں میں شامل کرتے ہیں جو "AI کے ساتھ کام کرنے والی جگہوں میں مسلسل درکار رہیں گی"۔
  
  یہ مہارتیں AI کو اس طرح ڈیزائن کرنے میں مدد دیتی ہیں جو واقعی لوگوں کی خدمت کرے اور تبدیلی کے دوران ٹیموں کی قیادت کرے۔

خلاصہ یہ کہ، تخلیقی صلاحیت، تنقیدی سوچ، رابطہ کاری، اور مطابقت پذیری جیسی انسانی مہارتیں تکنیکی مہارتوں کے ساتھ مل کر AI کے ساتھ کام کرنے کے لیے لازمی ہیں۔

اخلاقیات اور ذمہ دار AI کا استعمال

AI کی طاقت اخلاقی اور قانونی پہلوؤں کو جنم دیتی ہے، اس لیے انہیں سمجھنا AI کے کام کے لیے ایک اہم "مہارت" ہے:

• اخلاقی آگاہی: کارکنوں کو AI کے ممکنہ تعصبات اور سماجی اثرات کا علم ہونا چاہیے۔ یونیسکو نے واضح طور پر AI کی اخلاقیات کو ایک بنیادی صلاحیت قرار دیا ہے (ذمہ دارانہ استعمال، انصاف اور حفاظت)۔
  
  اس کا مطلب ہے کہ AI کے نتائج کو غیر ارادی تعصب یا نقصان کے لیے تنقیدی نظر سے دیکھنا اور بہترین طریقہ کار اپنانا (جیسے الگورتھمز میں شفافیت شامل کرنا)۔

• قانونی معلومات: ڈیٹا پروٹیکشن (مثلاً GDPR)، پرائیویسی قوانین، اور صنعتی معیارات سے واقفیت AI کے قانونی اور اخلاقی استعمال کو یقینی بناتی ہے۔ کمپنیاں بڑھتی ہوئی توقع رکھتی ہیں کہ ملازمین AI کے گرد حکمرانی کے فریم ورک کو سمجھیں۔

• جنریٹو AI اور اوزار کی خواندگی: نئے AI اوزار (جیسے جنریٹو AI اسسٹنٹس یا مواد بنانے والے اوزار) کو مؤثر اور محفوظ طریقے سے استعمال کرنا عملی مہارت ہے۔ یونیسکو بتاتی ہے کہ AI خواندگی میں "جنریٹو AI کو ذمہ داری سے استعمال کرنا" شامل ہے (لکھنے یا کاروباری کاموں کے لیے)۔
  
  اس میں ماڈلز کو درست طریقے سے پرامپٹ کرنا، AI کی تجاویز کی تصدیق کرنا، اور غلط معلومات جیسے خطرات سے بچنا شامل ہے۔

• سیکیورٹی اور ڈیٹا ہینڈلنگ: EU کی رپورٹ میں بتایا گیا ہے کہ تکنیکی مہارتوں میں ڈیٹا سیکیورٹی بھی شامل ہے۔ حساس ڈیٹا کی حفاظت، AI نظاموں کی سیکیورٹی، اور سائبر سیکیورٹی کے بہترین طریقوں پر عمل کرنا AI کی مہارتوں کا حصہ بنتا جا رہا ہے۔

اخلاقی فیصلے کرنے اور ذمہ دارانہ استعمال کی عادات اپنانے سے – صرف تکنیکی مہارت نہیں – کارکن AI کے اوزار کو مثبت نتائج اور کم خطرات کے لیے استعمال کرنے میں مدد دے سکتے ہیں۔

زندگی بھر سیکھنا اور مطابقت پذیری

ایک آخری اہم "مہارت" مسلسل سیکھنے کی صلاحیت ہے۔ AI ٹیکنالوجیز اتنی تیزی سے ترقی کرتی ہیں کہ جو آج جدید ہے، کل پرانا ہو سکتا ہے۔

محققین اور ادارے زندگی بھر سیکھنے پر زور دیتے ہیں:

OECD اور EU اس بات پر زور دیتے ہیں کہ تعلیم کو مسلسل، لچکدار سیکھنے کی طرف منتقل ہونا چاہیے، کیونکہ پرانی تربیت جلدی غیر متعلقہ ہو جاتی ہے۔

اسی طرح، عالمی اقتصادی فورم کہتا ہے کہ "تجسس اور زندگی بھر سیکھنا" مستقبل کی ملازمتوں کے لیے سب سے اہم مہارتوں میں شامل ہیں۔

عملی طور پر، اس کا مطلب ہے کہ خود کو اپ گریڈ کرنے کے لیے کورسز لینا، ورکشاپس میں شرکت کرنا، یا نئے AI طریقے خود سے سیکھنا۔

اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ تبدیلی کے لیے ذہن کھلا رکھنا۔ جو کارکن نئے AI اوزار آزما کر اپنے کردار میں شامل کرتے ہیں، وہ بہتر طور پر مطابقت پذیر ہوتے ہیں۔

مختصر یہ کہ، AI کے لیے تیار کیریئر کے لیے مسلسل سیکھنے کی صلاحیت اور میدان کی ترقی کے ساتھ مہارتوں کو اپ ڈیٹ کرنے کی خواہش ضروری ہے۔

AI کے لیے تیار پروفائل بنانا

آخر میں، AI سے بھرپور کام کی جگہ میں کامیابی کے لیے مختلف مہارتوں کا امتزاج ضروری ہے۔ ماہرین کو اب بھی بنیادی AI صلاحیتوں (پروگرامنگ، مشین لرننگ، ڈیٹا تجزیہ) کی ضرورت ہے، جبکہ تمام کارکنوں کو عام AI خواندگی (AI اوزار اور تصورات کی بنیادی سمجھ) سے فائدہ ہوتا ہے۔

اتنی ہی اہم انسانی مہارتیں ہیں – تخلیقی صلاحیت، رابطہ کاری، ہمدردی – اور ایک اخلاقی نقطہ نظر۔
عالمی مطالعات واضح کرتے ہیں کہ تکنیکی، تجزیاتی، اور بین الشخصی صلاحیتوں کا امتزاج لازمی ہے۔

کوڈنگ اور ریاضی کی مہارتوں کو مسئلہ حل کرنے، مطابقت پذیری، اور ذمہ دارانہ آگاہی کے ساتھ ترقی دے کر، مختلف شعبوں کے پیشہ ور AI کے ساتھ کامیابی سے آگے بڑھ سکتے ہیں۔

>>> مزید جانیں:

انفرادی اور کاروباری افراد کے لیے مصنوعی ذہانت کے فوائد

مصنوعی ذہانت میں کیریئر کے مواقع