কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা খুচরা, শিল্প এবং পরিষেবা খাতে ডিজিটাল রূপান্তরের অন্যতম প্রধান ভেক্টর হওয়ার প্রতিশ্রুতি থেকে বিরত রয়েছে। তবুও, কোম্পানিগুলিতে প্রভাবশালী বিতর্ক বিকৃত রয়ে গেছে। AI এর সাথে কীভাবে মান তৈরি করা যায় তা নিয়ে আলোচনা করার পরিবর্তে, অনেক সংস্থা ভুল প্রশ্নে আটকে থাকে “কেন AI ফলাফল দেয় না?”। উত্তর, অনুশীলন এবং চিত্র ডেটা উভয়ই দেখায়, প্রযুক্তিতে কম এবং কৌশলগত স্পষ্টতা এবং সাংগঠনিক প্রস্তুতির অভাবের কারণে বেশি।.
কেন্দ্রীয় পয়েন্টটি সহজ: AI নিজে থেকে ব্যর্থ হয় না। এটি ব্যর্থ হয় যখন এটি একটি ফ্যাশন, শর্টকাট বা অসংজ্ঞায়িত সমস্যার জেনেরিক সমাধান হিসাবে বিবেচিত হয়। এটি ব্যাখ্যা করে কেন, বিনিয়োগের ক্রমবর্ধমান পরিমাণ সত্ত্বেও, অনেক উদ্যোগ পাইলট পর্যায় অতিক্রম করে না বা প্রত্যাশিত কম রিটার্ন তৈরি করে না।.
কোন প্রসেস AI আর প্রবণতা নয় তা নিয়ে আলোচনা ইতিমধ্যেই কাটিয়ে উঠেছে। আজ, AI নেতৃস্থানীয় সংস্থাগুলির মূলের একটি কাঠামোগত অংশ। খুচরা ক্ষেত্রে, এটি গতিশীল মূল্য নির্ধারণ, অফার কাস্টমাইজেশন, চাহিদা পূর্বাভাস এবং ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্টের সাথে একীভূত। শিল্পে, এটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ, প্রক্রিয়া অটোমেশন, গুণমান নিয়ন্ত্রণ এবং উত্পাদন চেইনের অপ্টিমাইজেশনের জন্য অপরিহার্য হয়ে উঠেছে। পরিষেবাগুলিতে, এটি গ্রাহক পরিষেবাকে পুনরায় সংজ্ঞায়িত করে, অপারেশনাল পরিকল্পনা, আর্থিক বিশ্লেষণ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা।.
পার্থক্যটি AI ব্যবহারে নয়, এটি একটি নিবিড়, সমন্বিত এবং মূল্য-ভিত্তিক উপায়ে ব্যবহার করার ক্ষেত্রে। যে কোম্পানিগুলি বাস্তব ফলাফল বের করে তারা AI কে একটি বিচ্ছিন্ন প্রকল্প হিসাবে দেখে না, বরং একটি ক্রস-লেয়ার হিসাবে দেখে যা বিপণন, বিক্রয়, লজিস্টিকস, ফিনান্স, এইচআর এবং অপারেশনগুলিকে অতিক্রম করে।.
অনুশীলনে, AI এর সবচেয়ে বড় প্রাথমিক প্রভাব এখনও অপারেশনাল দক্ষতা এবং খরচ হ্রাসের উপর কেন্দ্রীভূত। পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের অটোমেশন, মানুষের ত্রুটি হ্রাস, প্রক্রিয়া ত্বরণ এবং স্কেল লাভ স্পষ্ট এবং পরিমাপযোগ্য সুবিধা।.
যাইহোক, এটি পরিপক্কতার প্রথম পর্যায় মাত্র। বেশিরভাগ উন্নত সংস্থা ইতিমধ্যেই রাজস্ব বৃদ্ধি, বর্ধিত মার্জিন এবং উন্নত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য AI ব্যবহার করে। এখানে, মূল্য দেখা দেয় যখন নেতারা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল, রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ এবং দৃশ্যকল্প সিমুলেশন দ্বারা সমর্থিত আরও সত্য-ভিত্তিক উপায়ে কাজ শুরু করে। AI আর শুধু একটি অপারেশনাল টুল নয় এবং কৌশলগত সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করতে শুরু করে। AI বাস্তবায়নে বেশিরভাগ ব্যর্থতা প্রযুক্তিগত নয়। তারা সাংগঠনিক, সমাধান নকশা, সাংস্কৃতিক। সবচেয়ে পুনরাবৃত্ত ত্রুটিগুলির মধ্যে, তারা আলাদা:
- ভূমিকা, রুটিন এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতার উপর AI এর প্রভাব উপেক্ষা করে সাংস্কৃতিক প্রভাবকে অবমূল্যায়ন করুন।.
- কম স্কেলেবিলিটি পাইলটদের উপর ফোকাস করুন, যারা প্রযুক্তিগত প্রদর্শন হিসাবে কাজ করে কিন্তু স্কেলে উৎপাদন বজায় রাখে না।.
- পুরানো ভ্যালু ডেলিভারি মডেলগুলিতে AI কে “ফিট” করার চেষ্টা করে প্রক্রিয়াগুলির পুনঃউদ্ভাবন এড়িয়ে চলুন।.
- গ্রাহকের কাছ থেকে প্রযুক্তি সংযোগ বিচ্ছিন্ন করুন, দৃষ্টিশক্তি হারান যে যাত্রাটি পুনরায় ডিজাইন করা যেকোনো AI অ্যাপ্লিকেশনকে গাইড করবে।.
এই ভুলগুলি ব্যাখ্যা করে কেন এতগুলি উদ্যোগ প্রাথমিক উত্সাহ তৈরি করে, কিন্তু সময়ের পরীক্ষায় দাঁড়ায় না।.
এমারসন পিনহা, এর প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও দ্বারা বাজার-নেতৃস্থানীয় নির্বাহীদের একটি জরিপ থেকে তথ্য AITOUR।AI, এই পড়া জোরদার। উপস্থাপিত সমীক্ষায়, AI এবং উদ্ভাবনের সাথে যুক্ত সবচেয়ে বড় ব্যথা ছিল “প্রস্তুত লোকের অভাব”, বিপুল সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোটের সাথে। পটভূমিতে দেখা যাচ্ছে “স্বচ্ছতার অভাব” “ROI এর অভাব একটি অনুভূত পরিণতি হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে, কাঠামোগত কারণ হিসাবে নয়।.
ROI রোগ নয়, এটি লক্ষণ। যেমন একটি খারাপ রিপোর্ট শুধুমাত্র স্কুলের ব্যর্থতা ব্যাখ্যা করে না, আর্থিক রিটার্নের অনুপস্থিতি AI এর ব্যর্থতা ব্যাখ্যা করে না। এটি শুধুমাত্র পূর্ববর্তী সমস্যাগুলি প্রকাশ করে: খারাপভাবে প্রণয়ন করা সিদ্ধান্ত, খারাপভাবে ডিজাইন করা সমাধান এবং মডেলগুলি পরিচালনা, স্কেল এবং বিকাশের জন্য অপ্রস্তুত দল।.
কৌশলগত স্বচ্ছতা এবং প্রস্তুতি: সমস্যার ভিত্তি
স্বচ্ছতার অভাব নিজেকে প্রকাশ করে যখন কোম্পানিগুলি একটি স্পষ্ট যুক্তি ছাড়াই AI গ্রহণ করে। AI ব্যবহার করা হয় যেখানে একটি ড্যাশবোর্ড সমাধান করবে। সাধারণ গণনা এবং মিথস্ক্রিয়াগুলির জন্য জেনারেটিভ এআই প্রয়োগ করা হয়। সমাধান আর্কিটেকচার পুনরায় ডিজাইন না করেই সম্পূর্ণ প্রক্রিয়াগুলি প্রতিস্থাপন করার চেষ্টা করা হয়।.
প্রস্তুতির অভাব মানুষের বাইরে চলে যায়। এতে অপর্যাপ্ত প্রযুক্তিগত স্থাপত্য, নিম্নমানের ডেটা, শাসনের অভাব এবং ডিজিটাল সাক্ষরতা ছাড়া নেতাদের কেন্দ্রীভূত সিদ্ধান্ত জড়িত। এআই সমাধানগুলি কঠিন প্রকৌশল, ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং যোগ্য দল ছাড়া “প্রান্ত থেকে শেষ পর্যন্ত” স্কেল করে না।.
মজার ব্যাপার হল, অনেক কোম্পানি অনেক পারফর্ম করে কিন্তু খারাপ পারফর্ম করে। অতিরিক্ত মৃত্যুদন্ড এবং কম দিক আছে।.
খুচরা ক্ষেত্রে, ডিজিটাল নেটিভ কোম্পানিগুলি উচ্চ-মানের ডেটার সাথে মিলিত হলে প্রতিদিন AI এর শক্তি দেখায়৷ তারা অফারগুলি কাস্টমাইজ করে, চ্যানেলগুলিকে একীভূত করে, রূপান্তর বাড়ায় এবং প্রসারিত করে৷ জীবনকালীন মূল্য ক্লায়েন্টের। এটা জাদু নয়। এটি তথ্যের আয়ত্তে যোগ করা উদ্দেশ্যের স্বচ্ছতা।.
শিল্পে, বৈশ্বিক নেতারা অদক্ষতা কমাতে, উৎপাদন চক্রকে ত্বরান্বিত করতে এবং কাঠামোগত খরচ কমাতে AI ব্যবহার করেন। প্রযুক্তিটি একটি উৎপাদনশীলতা গুণক হিসেবে কাজ করে, যা তাদেরকে ক্রমবর্ধমান চাপযুক্ত প্রান্তের পরিবেশে প্রতিযোগিতা করতে সক্ষম করে।.
পরিষেবাগুলিতে, AI ইতিমধ্যেই গ্রাহক পরিষেবা, ইনভেন্টরি পরিকল্পনা, আর্থিক ব্যবস্থাপনা এবং অভ্যন্তরীণ ক্রিয়াকলাপগুলিকে রূপান্তরিত করে৷ পার্থক্য হল যারা বিচ্ছিন্ন চ্যাটবটগুলি বাস্তবায়ন করে এবং যারা কেন্দ্রে AI এর সাথে সম্পূর্ণ প্রক্রিয়াগুলিকে পুনরায় ডিজাইন করে৷।.
ব্যবসায়িক স্থিতিস্থাপকতার চালক হিসাবে এআই
অর্থনৈতিক এবং রাজনৈতিক অনিশ্চয়তার পরিবেশে, AI প্রতিযোগিতামূলক বেঁচে থাকার একটি উপকরণ হয়ে ওঠে, যা আপনাকে স্কেলে খরচ কমাতে, বাজারের পরিবর্তনে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে এবং তথ্যের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে, অন্তর্দৃষ্টি নয়।.
স্থিতিস্থাপক কোম্পানিগুলি পরিস্থিতির পূর্বাভাস দিতে, কৌশলগুলি সামঞ্জস্য করতে এবং মার্জিন রক্ষা করতে AI ব্যবহার করে। যারা এটি করে না তারা তত্পরতা, প্রতিযোগিতা এবং প্রাসঙ্গিকতা হারায়।.
যে কোম্পানিগুলি AI কে পয়েন্ট টুল হিসাবে ব্যবহার করে এবং যারা এটিকে একটি কৌশলগত ইঞ্জিন হিসাবে বিবেচনা করে তাদের মধ্যে পার্থক্য ফলাফলগুলিতে দৃশ্যমান। পরেরটির আরও ভাল আর্থিক কর্মক্ষমতা, বৃহত্তর গ্রাহক সন্তুষ্টি, দ্রুত সিদ্ধান্ত এবং বৃহত্তর অপারেশনাল সামঞ্জস্য রয়েছে।.
তারা “কোথায় AI” ব্যবহার করতে হবে তা জিজ্ঞাসা করে না, কিন্তু “কীভাবে এটি থেকে ব্যবসাটি পুনরায় ডিজাইন করতে হয়”। ROI চার্জ করার আগে স্টেজিং, স্বচ্ছতা এবং আর্কিটেকচারে বিনিয়োগ করুন।.
অতএব, এআই ব্যর্থ হয় না। সংস্থাগুলি স্পষ্টতা এবং প্রস্তুতি ছাড়াই এটি গ্রহণ করতে ব্যর্থ হয়। আসল চ্যালেঞ্জটি প্রযুক্তিগত নয়, কৌশলগত এবং মানবিক। যতক্ষণ পর্যন্ত কোম্পানিগুলি ROI কে একটি সূচনা বিন্দু হিসাবে বিবেচনা করার জন্য জোর দেয়, ততক্ষণ তারা হতাশ থাকবে। সঠিক পথটি ভিত্তি দিয়ে শুরু হয়: উদ্দেশ্যের স্বচ্ছতা, যোগ্য ব্যক্তি এবং ভালভাবে ডিজাইন করা সমাধান।.
