বিশ্বব্যাপী বেশিরভাগ কোম্পানি তাদের কার্যক্রমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করছে। কোম্পানির কার্যকলাপের ক্ষেত্র নির্বিশেষে কিছু ব্যবসায়িক কাঠামো বিদ্যমান, যেমন একটি বিপণন বিভাগ থাকা যা আরও বেশি গ্রাহক, আরও সন্তুষ্ট গ্রাহক, বিজ্ঞাপন ইত্যাদির নিশ্চয়তা দেয় এমন প্রচারণা তৈরির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। AI এর ক্ষেত্রেও এটি ভিন্ন নয়। এটা বলা নিরাপদ যে মূলত প্রতিটি প্রতিষ্ঠানের সমস্যা এবং সমাধানের বিভিন্ন স্তরে AI প্রয়োগ করা হবে, হয় কিছু প্রক্রিয়ায় অথবা এমনকি একটি সম্পূর্ণ বিভাগে।
এই গ্রহণের একটি অত্যন্ত সাম্প্রতিক ক্ষেত্র হল AI এজেন্টদের মাধ্যমে, যাদের বিভিন্ন কার্যকলাপের সহ-পাইলট হিসেবে তৈরি করা হয়েছে, বিশেষ করে যেগুলির জন্য গ্রাহকের সাথে মিথস্ক্রিয়া প্রয়োজন, যাতে আরও ভালো অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করা যায়। কিন্তু কেবল AI বাস্তবায়নই যথেষ্ট নয়। যেকোনো প্রযুক্তি, সমাধান বা সিস্টেমের মতো, AI-এর জন্যও একটি নির্দিষ্ট অবকাঠামো প্রয়োজন।
একটি সুসংগত এবং সুসংহত ডেটা প্ল্যাটফর্ম অত্যন্ত প্রয়োজনীয়, কারণ এটি কোম্পানির কাছে ইতিমধ্যে থাকা সমস্ত তথ্য, গ্রাহকদের সম্পর্কে হোক বা এর কার্যক্রমের সাথে সম্পর্কিত অন্য কোনও বিবরণ সম্পর্কে AI-কে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এই প্রশিক্ষণটি জটিল এবং মূলত বছরের পর বছর ধরে পরিচালিত মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কে প্রাথমিক তথ্যের উপর নির্ভর করে। দক্ষ বিপণন কৌশল তৈরির জন্য এটি অপরিহার্য।
৮১% ব্র্যান্ড ইতিবাচক গ্রাহক সম্পৃক্ততা প্রদানে "ভালো" বা "চমৎকার" বলে দাবি করলেও, মাত্র ৬২% গ্রাহক একমত। মাত্র ১৬% ব্র্যান্ড দৃঢ়ভাবে একমত যে তাদের গ্রাহকদের বোঝার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা তাদের কাছে রয়েছে, এবং মাত্র ১৯% কোম্পানি দৃঢ়ভাবে একমত যে তাদের গ্রাহকদের একটি বিস্তৃত প্রোফাইল রয়েছে (টুইলিও গ্রাহক সম্পৃক্ততা প্রতিবেদন ২০২৪)। এটি সবই ডেটা ব্যবধান সম্পর্কে!
তথ্যের শূন্যস্থান পূরণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। প্রকৃতপক্ষে, অনেক কোম্পানি তাদের ডাটাবেস একত্রিত করে গ্রাহকদের সম্পর্কে আরও গভীর অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য একত্রিত হচ্ছে। যেকোনো AI, এবং সর্বদা, কেবলমাত্র সেই ডেটার মতোই ভালো যা এটিকে সরবরাহ করে। কীভাবে আরও ভালো পারফর্ম করতে হয় তার জ্ঞান ছাড়াই, এটি এমন শূন্যস্থান নিয়ে কাজ করবে যা সমস্ত পার্থক্য তৈরি করে।
আপনি সম্ভবত আগেও এই পরিস্থিতির মুখোমুখি হয়েছেন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি অনলাইনে জুতা কিনছেন এবং কোনও AI চ্যাটবটকে এমন একটি নতুন জুতার মডেল সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেন যা এখনও ঘোষণা করা হয়নি। একটি বিভ্রান্ত AI গুজবের উপর ভিত্তি করে মিথ্যা তথ্য প্রদান করতে পারে, পণ্যের আরাম, বহুমুখীতা এবং ব্যবহারযোগ্যতা সম্পর্কে তথ্য তৈরি করতে পারে।
এটি ঘটে কারণ তথ্যের অভাবই এই প্রযুক্তিকে সত্যিকার অর্থে সীমিত করে। তথ্যই আজ আমাদের কাছে সবচেয়ে বড় সম্পদ। কোম্পানিগুলি এমন একটি AI রাখার সামর্থ্য রাখে না যা ত্রুটিপূর্ণ বা প্রাসঙ্গিক ডেটার অভাবযুক্ত, যা তাদের গ্রাহকদের অভিজ্ঞতা, এমনকি গুরুত্বপূর্ণ সিস্টেমের ক্ষতি করে।
সঠিক তথ্য থাকলে, এই পরিস্থিতিতে যা ঘটবে তা হল, এআই গ্রাহককে তাদের পছন্দের পণ্যটির অস্তিত্ব সম্পর্কে অবহিত করবে এবং পরিপূরক হিসেবে এটি বাজারে ইতিমধ্যেই থাকা এবং গ্রাহকের প্রোফাইলের সাথে মেলে এমন বিকল্পগুলি সম্পর্কে তথ্যও প্রদান করতে পারে; ব্যাখ্যা করবে যে তারা যে স্নিকার্সগুলি খুঁজছে তা আপাতত অবিশ্বস্ত উৎস থেকে উদ্ভূত একটি গুজব কেন; এমনকি গ্রাহকের পছন্দের সাথে মানানসই নতুন মডেলগুলি উপলব্ধ হলে তাদের সাথে যোগাযোগ করার প্রস্তাবও দেবে।
প্রক্রিয়াজাত, একীভূত, যাচাইকৃত এবং নির্ভরযোগ্য তথ্য, যা বাস্তব সময়ে পাওয়া যায়, তার প্রয়োজনীয়তা অবিরত। ডেটাবেসগুলি আগের চেয়েও বেশি গুরুত্বপূর্ণ কারণ, এমনকি AI প্রতিযোগিতামূলকতাকে এগিয়ে নেওয়ার জন্যও, এগুলি সমগ্র প্রক্রিয়ার ভিত্তিপ্রস্তর। এই কারণেই প্রথম পদক্ষেপ হল ডেটার শূন্যস্থান পূরণ করা। তবেই AI-এর প্রকৃত সম্ভাবনা উন্মোচিত হবে।
