کیلیفورنیا نے اے آئی کی خدمات حاصل کرنے کے قوانین کو یکم اکتوبر 2025 سے نافذ کیا ہے، جس میں تعصب کی جانچ، ریکارڈ کیپنگ اور امتیازی سلوک کے خلاف قوانین کی تعمیل کی ضرورت ہوتی ہے۔ California enacts AI hiring rules effective Oct. 1, 2025, requiring bias testing, recordkeeping, and compliance with anti-discrimination laws.

کیلیفورنیا یکم اکتوبر 2025 سے اے آئی کی خدمات حاصل کرنے کے نئے ضوابط کو نافذ کر رہا ہے، جس میں آجر کو خودکار نظاموں سے متعصبانہ نتائج کے لیے جوابدہ ٹھہرایا گیا ہے، یہاں تک کہ جب وہ تھرڈ پارٹی ٹولز استعمال کر رہے ہوں۔ California is implementing new AI hiring regulations effective October 1, 2025, holding employers accountable for biased outcomes from automated systems, even when using third-party tools. کمپنیوں کو امتیازی سلوک کے لیے AI کی جانچ کرنی چاہیے، چار سال تک تفصیلی ریکارڈ رکھنا چاہیے، اور معذوری کی رہائش کے تحفظ سمیت امتیازی سلوک کے خلاف قوانین کی تعمیل کو یقینی بنانا چاہیے۔ Companies must test AI for discrimination, keep detailed records for four years, and ensure compliance with anti-discrimination laws, including protections for disability accommodations. یہ قواعد ملازمت کے تمام فیصلوں پر لاگو ہوتے ہیں اور الگورتھمک ڈرفٹ جیسے خطرات کی وجہ سے جاری آڈٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔ These rules apply to all employment decisions and require ongoing audits due to risks like algorithmic drift. دریں اثنا، عالمی سطح پر کاروبار مصنوعی ذہانت کی سرمایہ کاری میں اضافہ کر رہے ہیں، بہت سے لوگ اہم کارروائیوں کے لیے مصنوعی ذہانت پر انحصار کرتے ہیں، پھر بھی ڈیٹا کے ناقص معیار، ٹول کے ٹکڑے ٹکڑے کرنے، اور قیادت اور تکنیکی ٹیموں کے درمیان غلط صف بندی جیسے چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ Meanwhile, businesses globally are increasing AI investment, with many relying on AI for critical operations, yet face challenges like poor data quality, tool fragmentation, and misalignment between leadership and technical teams. اعلی آر او آئی توقعات کے باوجود، مکمل انٹرپرائز تعیناتی نایاب ہے، اور تنظیمیں اے آئی کی تاثیر اور سلامتی کو بڑھانے کے لیے ٹولز کو مستحکم کر رہی ہیں اور ڈیٹا کے طریقوں کو بہتر بنا رہی ہیں۔ Despite high ROI expectations, full enterprise deployment remains rare, and organizations are consolidating tools and improving data practices to enhance AI effectiveness and security.