আমরা এখনই এআই চাই। কিন্তু কি আমরা জানি কি জন্য? 

একটি কমিক কিছু সপ্তাহ আগে ভাইরাল হয়েছিল এবং আমার দৃষ্টি আকর্ষণ করেছিল। একটি ছোট্ট পুতুল জিজ্ঞাসা করে, "আমরা কারা?" এবং অনেকগুলি অন্যরা উত্তর দেয়, "সিইও!"। "আর আমরা কি চাই?"। তারা উত্তরে বলে, "এআই!"। "কি করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা?"। এবং তারা উত্তর দেয়, "আমরা জানি না!"। "কিন্তু আমরা কখন চাই?"। এবং তারা উত্তর দেয়, "এখনই!"

এই জোকটি বাস্তবতার সম্পূর্ণ প্রতিফলন, শুধুমাত্র আমাদের দৈনন্দিন জীবনে যা দেখি তাই নয়, বরং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের MIT-এর নেটওয়ার্কড AI এজেন্টস ইন ডিসেন্ট্রালাইজড আর্কিটেকচার (NANDA, অর্থাৎ বিকেন্দ্রীভূত স্থাপত্যে AI এজেন্টদের নেটওয়ার্ক) ইনিশিয়েটিভ দ্বারা প্রকাশিত "দ্য জেনএআই ডিভাইড: স্টেট অফ AI ইন বিজনেস 2025" রিপোর্টের মাধ্যমে যা আসে তারও প্রতিফলন।

গবেষণাটি প্রকাশ করে যে, যদিও জেনারেটিভ এআই কর্পোরেট জগতের জন্য দ্রুততার, সমস্যা সমাধান এবং এমনকি লাভজনকতার প্রতিশ্রুতি দেয়, তবুও বেশিরভাগ উদ্যোগ এখনও বড় সাফল্যের পর্যায়ে পৌঁছাতে পারেনি। 

প্রতিবেদনে বলা হচ্ছে যে, কেবলমাত্র প্রায় 51টিপি3টি আইএ পাইলট প্রোগ্রামই উল্লেখযোগ্যভাবে রাজস্বের ত্বরণ অর্জন করতে সক্ষম হয়েছে। অধিকাংশ উদ্যোগ স্থবির হয়ে পড়েছে, যার ফলে লাভ বা ক্ষতির পরিমাপযোগ্য কোনও প্রভাব তৈরি হয়নি। 

ফোর্চুনের সাক্ষাৎকারে, এমআইটির ন্যান্ডা প্রকল্পের প্রধান লেখক এবং সহযোগী অধ্যাপক অদিত্য চালাপাল্লি ব্যাখ্যা করেছেন, কিভাবে বিগত বছরগুলিতে বড় কোম্পানি ও তরুণ স্টার্টআপগুলি জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে দৃষ্টি আকর্ষণ করেছে। "তারা একটি সমস্যার বিন্দু নির্বাচন করে, ভালোভাবে কাজ করে এবং তাদের সরঞ্জাম ব্যবহারকারী কোম্পানিদের সাথে স্মার্ট অংশীদারিত্ব গড়ে তোলে," তিনি যোগ করেছেন। 

৯৫১টিপি৩টি কোম্পানির মধ্যে, যারা প্রতিবেদনে অন্তর্ভুক্ত, শুধুমাত্র কোনও জেনারেটিভ এআই সমাধান বাস্তবায়ন করা যথেষ্ট ছিল না। কেন্দ্রীয় প্রশ্নটি হলো মডেল এবং সরঞ্জামগুলির গুণগত মান নয়, বরং "শিক্ষার ব্যবধান"। 

ফোর্চুনের লেখায় বলা হচ্ছে, যদিও কর্মীরা নিয়ন্ত্রণ বা মডেলের কর্মক্ষমতায় দোষ চাচ্ছেন, তবে এমআইটির তদন্ত লক্ষ্য করেছে ব্যবসায়িক সংহতকরণে ত্রুটির দিকে। 

অর্থাৎ, এআই-ভিত্তিক সমাধানটি আসলেই রয়েছে, কিন্তু এই প্রক্রিয়ার অন্যান্য অংশের (মানুষ) কাজের পদ্ধতিতে সমস্যা দেখা দিয়েছে। 

সাধারণ ব্যবহারের জন্য উপযোগী যেমন চ্যাটজিপিটির মতো সরঞ্জাম ব্যক্তিদের জন্য দুর্দান্ত কারণ তাদের নমনীয়তা, কিন্তু ব্যবসায়িক ব্যবহারে এটি কোনো অলৌকিক কাজ করে না কারণ এগুলি কখনো শেখে না বা কর্মপ্রবাহের সাথে খাপ খাওয়ায় না, চ্যালাপল্লি ব্যাখ্যা করেছেন।

আমি কয়েকটি বক্তৃতা ও আলাপচারায় এ বিষয়ের সঠিকভাবে আলোচনা করেছি। এআই-ভিত্তিক সরঞ্জামগুলি একটি চমৎকার সহায়তা, তবে এটি কোনো শর্টকাট নয়। এআই পরীক্ষা দ্রুততর করতে, ধারণা পরিশোধিত করতে, তথ্য পরীক্ষা করতে অথবা একটি জটিল কাজ, যেমন একটি নির্দিষ্ট সফ্টওয়্যার বা অ্যাপ্লিকেশন নিয়ন্ত্রণ করার মতো কাজ করতে দক্ষ।

যেমনটি প্রতিবেদনে উল্লেখ করা হয়েছে: এআই এজেন্ট নির্বাচনে সঠিক পছন্দ কর্মীদের সেই সংস্থাগুলি, একটি সমস্যাপূর্ণ প্রশ্ন বা ঘর্ষণের বিন্দু চিহ্নিত করে সেটিকে সমাধান করেছে অথবা, অন্তত, সেই প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করেছে, যা স্বাভাবিকভাবেই উৎপাদনশীলতা এবং লাভবৃদ্ধি।

"একটি ভাল প্রশ্ন করা উচিত, 'সবকিছুতেই এখন আমরা এআই চাই' এই গানে যোগ দেওয়ার আগে, হলো: কোন কোন সরঞ্জাম এবং সমাধান পাওয়া যায় যা প্রতিষ্ঠানের প্রয়োজন পূরণে সাহায্য করতে পারে?" 

হয়তো এখনও বৃহৎ প্রশ্নগুলির জন্য প্রস্তুত কোনও পণ্য বা অ্যাপ্লিকেশন নেই। তবে, যদি আপনি কোনও প্রক্রিয়া ত্বরান্বিত করতে পারেন বা আপনার কর্মীদের আরও ভালো সিদ্ধান্ত নিতে আরও ভিত্তি দিতে পারেন, তাহলে এটিই আপনার ব্যবসার জন্য বর্তমানে সেরা এআই সহায়তা হবে। 

শেষ সিদ্ধান্ত সর্বদাই মানুষের, এমনকি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কতটুকু সাহায্য করবে তা নির্ধারণ করার ক্ষেত্রেও। এবং সব প্রযুক্তির মতো, আমরা এখন একটি উন্নতি ও পরিশীলনের সময়ে আছি। তাই আপনার সিদ্ধান্তও ছয় মাসের মধ্যে পরিবর্তিত হতে পারে।

হেনরিকে ক্যালান্দ্রা তিনি ব্রাজিলের প্রযুক্তি সংস্থা WallJobs এর প্রতিষ্ঠাতা, যা স্টেজিয়ারি চুক্তির জন্য স্বয়ংক্রিয় সমাধান প্রদান করে। তিনি "শুরু করার জন্য জেনারেটিভ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স" বইয়ের লেখক এবং ABStartups-এর কলামিস্ট, এবং InovaBRA এবং Distrito जैसे বৃহৎ ইকোসিস্টেমে বক্তা।