48 হাজার পেশাদারদের নিয়ে একটি সমীক্ষা ইঙ্গিত করে যে প্রশিক্ষণ ছাড়াই AI ব্যবহার কম রিটার্ন সহ প্রকল্পগুলির ঝুঁকি বাড়ায়

47টি দেশে KPMG-এর বৈশ্বিক গবেষণার উপর ভিত্তি করে, 48 হাজার অর্থনৈতিকভাবে সক্রিয় লোকের সাথে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিশেষজ্ঞরা বিশ্লেষণ করেন যে কেন কোম্পানিগুলি এমন উদ্যোগগুলিকে আলাদা করতে শুরু করে যা শুধুমাত্র খরচের স্কেল থেকে মূল্য তৈরি করে Aline Lefol এবং Tiene Colins, বইটির সহ-লেখক “IA for Business ̄ ̄ ছোট এবং মাঝারি আকারের উদ্যোগের জন্য ব্যবহারিক নির্দেশিকা”, এই অমিল ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করে কেন AI প্রকল্পের অংশ প্রতিশ্রুত আর্থিক রিটার্ন প্রদান করে না এবং কিছু ক্ষেত্রে, বর্ধিত পরিচালন ব্যয়ের প্রতিনিধিত্ব করে।.

গবেষণা দেখায় যে AI ইতিমধ্যেই কর্মক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, প্রায়শই পর্যাপ্ত প্রস্তুতি বা ফলাফলের সমালোচনামূলক মূল্যায়ন ছাড়াই। অর্থনৈতিক দৃষ্টিকোণ থেকে, গ্রহণ এবং সাক্ষরতার মধ্যে এই ব্যবধানটি কার্যকরভাবে উত্পাদনশীলতা লাভকে ক্যাপচার করা কঠিন করে তোলে এবং কম প্রত্যাশিত রিটার্ন সহ বিনিয়োগের ঝুঁকি বাড়ায়, বিশেষ করে দক্ষতার বড় লিভার হিসাবে অভ্যন্তরীণভাবে বিক্রি হওয়া প্রকল্পগুলিতে।.

এর বিশ্লেষণে Aline Lefol, IA2YOU-এর সিইও এবং প্রতিষ্ঠাতা, ব্যবসায় প্রয়োগ করা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় বিশেষায়িত একটি কোম্পানি, সমস্যাটি প্রযুক্তিতে নয়, এটি যেভাবে প্রয়োগ করা হয় তাতে। এক্সিকিউটিভের মতে, যে উদ্যোগগুলি টুল দিয়ে শুরু হয়, এবং একটি স্পষ্ট ব্যবসায়িক সমস্যা দিয়ে নয়, সেগুলি প্রান্তিক লাভ বা পুনঃকাজের প্রবণতা তৈরি করে৷“IA শুধুমাত্র তখনই মূল্য তৈরি করে যখন এটি পরিমাপযোগ্য উদ্দেশ্যগুলির সাথে সংযুক্ত থাকে, যেমন খরচ হ্রাস, সময় বা ব্যর্থতা নির্দিষ্ট প্রক্রিয়া। এটি ছাড়া, প্রকল্পটি ফলাফলের চেয়ে দ্রুত ব্যয় বৃদ্ধির ঝুঁকি রাখে, তিনি মূল্যায়ন করেন।.

কেপিএমজি সমীক্ষাটি প্রযুক্তির ব্যবহারে আস্থা এবং শাসন সংক্রান্ত চ্যালেঞ্জগুলির দিকেও নির্দেশ করে, যে কারণগুলি কোম্পানিগুলির আরও সতর্ক মনোভাবের জন্য অবদান রাখে। দৃঢ় উত্সাহের সময়কালের পরে, বাজারে এই ধারণা বৃদ্ধি পায় যে AI এর প্রতিটি প্রয়োগ বিনিয়োগকে ন্যায্যতা দেয় না, বিশেষ করে দক্ষতা এবং বাজেট নিয়ন্ত্রণের জন্য চাপের পরিস্থিতিতে।.

দিকে Tiene Colins, AI কৌশলবিদ এবং পরামর্শদাতা, হয়, সময়টি দত্তক গ্রহণের পরিপক্কতার একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তনকে প্রতিফলিত করে৷ প্রযুক্তি বিদ্যমান অদক্ষতাকে প্রসারিত করে, তিনি বলেন।.

বিভিন্ন শিল্পে পরিলক্ষিত সবচেয়ে পুনরাবৃত্ত ব্যর্থতার ধরণগুলির মধ্যে রয়েছে এখনও অস্থির প্রক্রিয়াগুলির স্বয়ংক্রিয়তা, স্পষ্ট শাসনের অনুপস্থিতি, মানুষের বিচার প্রতিস্থাপনের অবাস্তব প্রত্যাশা এবং ফলাফলগুলি ট্র্যাক করার জন্য উদ্দেশ্যমূলক মেট্রিক্সের অভাব। এই ক্ষেত্রে, AI বৃদ্ধি বাড়াতে পারে। মানুষের সেবা এবং অপারেশনাল খরচ, বরং বাধা কমাতে।.

কৌশলবিদরা আরও সতর্ক করেন যে প্রতিটি ডিজিটাইজযোগ্য প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় হওয়া উচিত নয়। উচ্চ নিয়ন্ত্রক বা আর্থিক ঝুঁকি, সহানুভূতির উপর দৃঢ় নির্ভরতা বা সু-সংজ্ঞায়িত মানগুলির অনুপস্থিতি সহ ক্রিয়াকলাপগুলির ক্ষতি এড়াতে মানুষের বৈধতা বা বৃহত্তর নিয়ন্ত্রণ প্রয়োজন।.

এই ব্যবহারিক, ফলাফল-ভিত্তিক পদ্ধতিটি বইটিতে আরও গভীর করা হয়েছে ব্যবসা ও ব্যবসার জন্য AI ছোট এবং মাঝারি আকারের ব্যবসার জন্য ব্যবহারিক নির্দেশিকা, কৌশলবিদদের দ্বারা রচিত। কাজটি নেতাদের সনাক্ত করতে সাহায্য করার জন্য উদ্দেশ্যমূলক মানদণ্ডের প্রস্তাব করে যে কোন প্রক্রিয়াগুলি সত্যিই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারকে ন্যায্যতা দেয় এবং কীভাবে পরিমাপযোগ্য প্রভাব তৈরি না করে বাজেট ব্যবহার করে এমন প্রকল্পগুলি এড়ানো যায়। দক্ষতার দ্বারা ক্রমবর্ধমান চাপে থাকা বাজারে, প্রতিযোগিতামূলক পার্থক্য নির্বিচারে AI গ্রহণ করে কম এবং বিচক্ষণতা, শাসন এবং বাস্তব রিটার্নের উপর ফোকাস দিয়ে এটি ব্যবহার করে বেশি।.

বইটি সম্পর্কে “IA for Business ̄ ̄” ব্যবহারিক গাইড”

“ব্যবসা ও ব্যবহারিক গাইডের জন্য IA” হল প্রথম ম্যানুয়াল যা ছোট এবং মাঝারি আকারের কোম্পানিগুলির লক্ষ্য করে যারা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাহায্যে ফলাফলগুলিকে অ্যাক্সেসযোগ্য এবং বাস্তবসম্মত উপায়ে রূপান্তর করতে চায়৷ অ্যালাইন লেফোল এবং টাইন কলিন্স লিখেছেন, যারা বিভিন্ন সেক্টরে প্রযুক্তির ব্যবহারিক প্রয়োগে উদ্যোক্তা এবং পরিচালকদের গাইড করেন, বইটি প্রযুক্তিগত জ্ঞানের প্রয়োজন ছাড়াই সমাধানগুলি বাস্তবায়নের জন্য সহজ সরঞ্জাম, বাস্তব কেস এবং ধাপে ধাপে একটি কৌশলগত পদক্ষেপ উপস্থাপন করে। স্পষ্ট ভাষা এবং ব্যবহারিক ফোকাস সহ, কাজটি দেখায় যে কীভাবে AI ইতিমধ্যেই যেকোনো উদ্যোক্তার নাগালের মধ্যে রয়েছে এবং এটি একটি অনন্য ভার্চুয়াল সহকারী লিয়া-এর সমর্থনও প্রদান করে যা বাস্তব সময়ে পাঠকের যাত্রার সাথে থাকে।.