কেন শুধুমাত্র 5% কোম্পানি AI এর সাথে বাস্তব ফলাফল অর্জন করে

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) জ্বর বাজার দখল করেছে। সব আকারের কোম্পানি পাইলট চালু করতে, এজেন্ট তৈরি করতে এবং দেখায় যে তারা তরঙ্গ সার্ফিং করছে। বক্তৃতাটি সম্পূর্ণ রূপান্তরের, তবে সংখ্যাগুলি অন্য গল্প বলে। একটি এমআইটি রিপোর্ট অনুসারে, কোম্পানিগুলিতে 95% জেনারেটিভ এআই প্রকল্পগুলি তাদের লক্ষ্য অর্জনে ব্যর্থ হয়। তথ্য মুগ্ধ করে, কিন্তু এটা আশ্চর্যের কিছু নয়, সর্বোপরি, এই উদ্যোগগুলির বেশিরভাগই "এআই-এর সাথে কিছু" এর মধ্যে একটি স্পষ্টতার জন্য বেশি তাড়াহুড়ো করে জন্ম নেয় যা সত্যিই সমাধান করা দরকার।

এটি গ্রহণের অন্ধ স্থান, কারণ সমস্যাটি প্রযুক্তিতে নয়, ব্যবসার বোঝার অভাবে। আমি স্টার্টআপ থেকে শুরু করে 13 হাজারেরও বেশি কর্মচারী সহ সংস্থাগুলিকে অনুসরণ করেছি এমনকি তাদের কর্মপ্রবাহ সংজ্ঞায়িত না করেই অটোমেশনে ভাগ্য বিনিয়োগ করে। দুটি স্বতন্ত্র পদক্ষেপের মধ্যে একটি বিপজ্জনক বিভ্রান্তি রয়েছে: কাজটি কীভাবে হওয়া উচিত তা ম্যাপ করুন এবং এআই এজেন্ট তৈরি করুন যা এটি স্বয়ংক্রিয় করবে। যখন এটি মিশ্রিত হয়, ব্যর্থতা অনিবার্য এবং একটি খারাপভাবে ডিজাইন করা প্রক্রিয়া সংরক্ষণ করতে সক্ষম কোন অ্যালগরিদম নেই।

আরেকটি পুনরাবৃত্ত ত্রুটি হল "জাদুকরী" এর আবেশ। এই বিশ্বাস যে একটি সিস্টেম নিজেকে বিক্রি করতে, একা পরিবেশন করতে এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে পুরো অপারেশন পরিচালনা করতে সক্ষম হবে তা এখনও নির্বাহীদের প্রলুব্ধ করে। এটি কেবল এই দৃষ্টিভঙ্গি, অবাস্তব ছাড়াও, একটি বিভ্রান্তি। AI এর ভবিষ্যত স্বয়ংসম্পূর্ণ রোবটে নয়, বরং শক্তিশালী এবং আরও বেশি উত্পাদনশীল মানব-মেশিন দলে। সবচেয়ে বড় অগ্রগতি গ্রাহকের সাথে সামনের সারিতে ঘটছে না, পর্দার আড়ালে।

এটা অবিকল ব্যাকঅফিসে যে বিপ্লব ইতিমধ্যেই কংক্রিট। ইমেলের প্রতিক্রিয়াগুলির স্বয়ংক্রিয়তা, ট্রান্সক্রিপশন এবং মিটিংয়ের সারাংশ, সিআরএমগুলির স্বয়ংক্রিয় ভরাট, ক্রমাগত বাজার বিশ্লেষণ, সামগ্রী উত্পাদনের জন্য সমর্থন, এই ব্যবহারগুলি কি প্রকৃত লাভ দেখিয়েছে। আমি দেখেছি বীমাকারীরা প্রক্রিয়াগুলিকে চার দিন থেকে 30 মিনিটে কমিয়ে দেয় এবং দলগুলি এক দিনে জয় করে যা আগে এক সপ্তাহ লেগেছিল। কথাসাহিত্যের বিপরীতে, আপনি এই মডেলটিকে বাস্তব উত্পাদনশীলতা হিসাবে বিবেচনা করতে পারেন। এটা স্পষ্ট যে AI প্রকল্পগুলি প্রযুক্তিগত সীমাবদ্ধতার কারণে ব্যর্থ হয় না, কিন্তু কৌশলগত স্বচ্ছতার অভাবের কারণে। ভুলটি অলৌকিক ঘটনা খোঁজার মধ্যে, যখন আসল সুযোগ হল প্রক্রিয়াগুলিকে পুনরায় ডিজাইন করা এবং প্রযুক্তিকে মানব শক্তিবৃদ্ধির বিকল্প হিসাবে ব্যবহার করা।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যত সম্পূর্ণ স্বাধীন মেশিনে নয়, হাইব্রিড দল গঠনে, যেখানে মানুষ এবং অ্যালগরিদম একসঙ্গে কাজ করে। যে কোম্পানিগুলি তাদের প্রক্রিয়াগুলিতে কৌশলগতভাবে AI সংহত করতে পারে তারা উত্পাদনশীলতা বাড়াতে, খরচ কমাতে এবং আরও চটপটে এবং দক্ষ পরিষেবা দিতে সক্ষম হবে। প্রকৃত প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা তাদের কাছ থেকে আসবে যারা AI কে বিকল্প হিসেবে দেখেন না, বরং মানুষের প্রতিভার পরিবর্ধক হিসেবে দেখেন, আরও কৌশলগত এবং সৃজনশীল সিদ্ধান্তের জন্য সময়মতো পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলিকে রূপান্তরিত করেন। যে কেউ AI এর জাদু করার জন্য অপেক্ষা করার জন্য জোর দেয়, সে 95%-এর পরিসংখ্যান খাওয়াতে থাকবে।

*রেনাটো অ্যাসে হল কমিউনিটি উইদাউট কোডারের প্রতিষ্ঠাতা, ল্যাটিন আমেরিকার বৃহত্তম নো কোড এবং এআই স্কুল, যার 20 হাজারেরও বেশি সদস্য রয়েছে, ইতিমধ্যেই 13 হাজার কর্মচারী সহ কোম্পানিগুলিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এজেন্ট প্রয়োগ করেছে৷।