CIO作为AI催化剂：从实验到成果转化

আমি ব্যবসায়িক জগতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা সংঘটিত রূপান্তরটি ঘনিষ্ঠভাবে অনুসরণ করছি। এই বিপ্লবের কেন্দ্রবিন্দুতে, সিআইও-এর ভূমিকা দ্রুত বিকশিত হয়েছে। প্রযুক্তি সক্ষম করার জন্য এটি আর যথেষ্ট নয়। আমাদের অবশ্যই পরিবর্তনের নেতৃত্ব দিতে হবে। এবং এখানেই একটি অপারেশনাল সিআইও এবং সত্যিকারের রূপান্তরকারী সিআইওর মধ্যে পার্থক্য রয়েছে।.

CIO যিনি শুধুমাত্র AI এর প্রযুক্তিগত সক্ষমকারী হিসাবে কাজ করেন তিনি সমীকরণের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশটি মিস করেন: ব্যবসায়িক প্রভাব। অবশ্যই, তথ্য নিরাপত্তা, ডেটা আর্কিটেকচার এবং সম্মতি মৌলিক কিন্তু পর্যাপ্ত বিষয় নয়। সত্যিকারের রূপান্তর ঘটে যখন AI কোম্পানির পরিচালনার পদ্ধতি পরিবর্তন করে বলে মনে করা হয় এবং এর জন্য ব্যবসায়িক মডেলের গভীর বোঝার প্রয়োজন হয়।.

আজ, জেনারেটিভ এআই-এর বেশিরভাগ মূল্য মাল্টি-এজেন্ট সলিউশন অর্কেস্ট্রেট করার মধ্যে নিহিত যা প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত নিতে পারে এবং সমগ্র এলাকার কাজ করার উপায় পরিবর্তন করতে পারে৷ এটি করার জন্য, CIO-কে IT-এর বাইরে যেতে হবে৷ এটিকে কৌশলগত নকশা, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা, পরিষেবা যাত্রা আয়ত্ত করতে হবে।.

এই ধরনের প্রান্তিককরণ এখনও অনেকের জন্য একটি বাধা, গবেষণায় পাওয়া গেছে গার্টনার সিআইও এজেন্ডা 2025, বিশ্বব্যাপী CIO-এর 72% বলে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি এলাকার কৌশলগত অগ্রাধিকারের মধ্যে রয়েছে। যাইহোক, শুধুমাত্র 24% প্রমাণ করতে পারে যে তারা উদ্যোগের সাথে বাস্তব মূল্য তৈরি করছে। এটি উদ্দেশ্য এবং বাস্তবায়নের মধ্যে একটি ব্যবধান তুলে ধরে, AI যাত্রায় CIO-এর আরও সক্রিয় এবং কৌশলগত ভূমিকার প্রয়োজনীয়তাকে শক্তিশালী করে।.

ল্যাব থেকে বেরিয়ে আসার তিনটি মূল দক্ষতা

আপনি যদি একজন সিআইও হন এবং এখনও পরীক্ষা-নিরীক্ষার পর্যায়ে আটকে থাকেন, আমার পরামর্শটি পরিষ্কার: জোয়ার ঘুরিয়ে দিতে এবং প্রকৃত মূল্য প্রদানের জন্য তিনটি মূল দক্ষতা বিকাশ করুন।.

1. কৌশলগত এবং পরিষেবা নকশা: কর্মপ্রবাহ এবং অভিজ্ঞতাগুলি কীভাবে সংযুক্ত হয় তা বোঝা AI সমাধানগুলি তৈরি করার জন্য অপরিহার্য যা ব্যবসার মধ্যে অর্থপূর্ণ।.
2. চটপটে পরীক্ষা: দ্রুত পরীক্ষা করার, দ্রুত ভুল করা এবং এখনও দ্রুত শেখার ক্ষমতা কিছুই প্রতিস্থাপন করে না। স্ক্রাম, লিন এবং ডিজাইন স্প্রিন্টের মতো মডেলগুলি দুর্দান্ত সহযোগী।.
3. অভিযোজনযোগ্যতা: এআই প্রতিদিন পরিবর্তিত হয়। নতুন মডেল আবির্ভূত হয়, API রূপান্তরিত হয়, প্রবিধান উপস্থিত হয়। CIO এবং তার দলকে যখনই প্রয়োজন তখন পুনর্নির্মাণের জন্য প্রস্তুত থাকতে হবে।.

আসলে, একটি সাম্প্রতিক গবেষণা বিসিজির সাথে অংশীদারিত্বে এমআইটি স্লোন ম্যানেজমেন্ট রিভিউ এটি নির্দেশ করে যে বিশ্লেষণ করা কোম্পানিগুলির মধ্যে শুধুমাত্র 11% AI এর সাথে ইতিবাচক আর্থিক আয় অর্জন করতে সক্ষম হয়েছিল। তাদের মধ্যে কি মিল আছে? প্রযুক্তি এবং ব্যবসায়িক কৌশলের মধ্যে একটি শক্তিশালী একীকরণ, সেইসাথে স্পষ্ট শাসন এবং শুরু থেকেই মূল্যের উপর ফোকাস।.

আমি কিভাবে এটি অনুশীলনে প্রয়োগ করেছি

আমি যে কোম্পানিতে CIO হিসাবে কাজ করি, সেখানে আমরা শুরু থেকেই AI-তে অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। আমরা একটি অভ্যন্তরীণ প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছি, একটি সত্যিকারের AI হাব, যা একটি একক ইন্টারফেসে বিভিন্ন মডেল (বাজারে প্রধান LLM সহ) সংযুক্ত করে।, সমস্ত 900 কর্মীদের অ্যাক্সেসযোগ্য।.

এই পদক্ষেপটি দুটি সাধারণ ভুল এড়ায়: পাবলিক টুলের অনিয়ন্ত্রিত ব্যবহার (যা সংবেদনশীল ডেটার সাথে আপস করতে পারে) এবং AI এর ব্যবহারকে বিচ্ছিন্ন কুলুঙ্গিতে সীমাবদ্ধ করা।.

উপরন্তু, আমরা একটি পাবলিক ইনোভেশন রোডম্যাপ তৈরি করি, যা সপ্তাহে দুবার আপডেট করা হয়, যা স্পষ্টভাবে প্রগতিশীল প্রকল্পগুলি, তাদের পর্যায়গুলি, বিতরণ এবং পরবর্তী পদক্ষেপগুলি দেখায়৷।.

আরেকটি ফ্রন্ট হল AI এর উপর মাসিক ওয়ার্কশপ, যেখানে স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট, প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং, এলএলএম-এর মধ্যে তুলনা ইত্যাদি বিষয় রয়েছে। 400 জনেরও বেশি লোক সক্রিয়ভাবে অংশগ্রহণ করে। এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, আমাদের একটি সি-লেভেল বোর্ড রয়েছে যা ব্যবসায় ফিরে আসার উপর ভিত্তি করে এআই উদ্যোগকে অগ্রাধিকার দেয়।.

এই ধরনের কাঠামো এবং উদ্যোগ ব্রাজিলে ক্রমবর্ধমানভাবে উপস্থিত হচ্ছে। ক IDC ল্যাটিন আমেরিকা AI খরচ নির্দেশিকা 2025 এটি অনুমান করে যে ব্রাজিলিয়ান কোম্পানিগুলিকে এই বছর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সমাধানে US$ 1.9 বিলিয়নের বেশি বিনিয়োগ করা উচিত। প্রধান ফোকাস হল প্রক্রিয়া অটোমেশন, গ্রাহক পরিষেবা, ডেটা বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত সমর্থন। অর্থাৎ, স্থানীয় বাজার ইতিমধ্যেই AI কে একটি কৌশলগত স্তম্ভ হিসাবে বোঝে, আর একটি বিচ্ছিন্ন পরীক্ষা হিসাবে নয়।.

AI আর একটি পরীক্ষাগার নয়, কিন্তু মূল্যের একটি প্ল্যাটফর্ম

আমি যদি অন্যান্য সিআইওদের পরামর্শ দিতে পারি, তা হবে: ল্যাব পরীক্ষার মতো এআই-এর চিকিৎসা বন্ধ করুন। উচ্চ সম্ভাব্য প্রভাব এবং দ্রুত বাস্তবায়ন সহ ছোট ব্যবহারের ক্ষেত্রে চয়ন করুন এবং তাদের উৎপাদনে রাখুন। এমনকি অসম্পূর্ণ হলেও, এই ক্ষেত্রের পরীক্ষাগুলি সমাধান উন্নত করতে মূল্যবান প্রতিক্রিয়া নিয়ে আসবে।.

প্রকৃত উল্লম্ফন ঘটে যখন উন্নয়ন দল এবং শেষ ব্যবহারকারীরা একসাথে কাজ করে। প্রযুক্তি এবং ব্যবসার মধ্যে ক্রমাগত সহযোগিতা আরও প্রাসঙ্গিক, কার্যকর এবং দীর্ঘস্থায়ী সমাধান তৈরি করে।.

শেষ পর্যন্ত, ভাল AI হল AI যা বাস্তব জগতে কাজ করে। এবং CIO যিনি এটি বোঝেন, যিনি ব্যবহারকারীদের সাথে একত্রে তৈরি করেন, ব্যবসায়িক রূপান্তরের নায়ক হওয়ার জন্য শুধুমাত্র একজন প্রযুক্তি ব্যবস্থাপক হওয়া বন্ধ করে দেন।.