
(প্রতীকী চিত্র: চমৎকার)
গত দুই বছরে, অনেক ব্যবসা প্রতিষ্ঠান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে (এআই) উৎপাদনশীলতার চ্যালেঞ্জ মোকাবেলার একটি দ্রুত সমাধান হিসেবে দেখেছে। কোডিং এবং গ্রাহক পরিষেবা থেকে শুরু করে প্রতিবেদন লেখা, ডেটা বিশ্লেষণ এবং ইমেল প্রক্রিয়াকরণ পর্যন্ত, এআই দ্রুততর, সস্তা এবং মানব শ্রমের উপর কম নির্ভরশীলতার প্রতিশ্রুতি নিয়ে আবির্ভূত হয়েছে। তবে, ২০২৬ সালের মাঝামাঝি নাগাদ, অনেক কর্পোরেট বোর্ডরুমে প্রশ্নটি আর "আমাদের কি এআই ব্যবহার করা উচিত?" থাকবে না, বরং হবে "এআই-এর পেছনে কত টাকা খরচ করা হচ্ছে, এবং এটি কি সত্যিই সেই অনুপাতে মূল্য প্রদান করছে?"।
এই পরিবর্তনের অর্থ এই নয় যে এআই অপ্রচলিত হয়ে গেছে। বরং, এআই একটি কৌশলগত প্রযুক্তি হিসেবেই রয়ে গেছে, বিশেষ করে প্রোগ্রামিং, গ্রাহক পরিষেবা, অর্থায়ন এবং অভ্যন্তরীণ কার্যক্রমে। তবে, পিছিয়ে পড়ার ভয়ে দ্রুত এর প্রয়োগের একটি সময়ের পর, অনেক কোম্পানি একটি কম আকর্ষণীয় বাস্তবতা উপলব্ধি করতে শুরু করেছে: এআই বিনামূল্যে পাওয়া যায় না, এবং ভুলভাবে ব্যবহার করা হলে এটি মানুষের চেয়ে সস্তাও নয়। যখন একটি টুল হাজার হাজার কর্মচারীর জন্য উপলব্ধ করা হয়, তখন প্রতিটি কমান্ড, প্রতিটি টেক্সট, প্রতিটি ডকুমেন্ট বিশ্লেষণ বা প্রতিটি কোড এন্ট্রি টোকেনে পরিমাপ করা একটি খরচে পরিণত হতে পারে—যা এআই মডেলকে প্রসেস করতে হয় এমন ডেটার পরিমাণ পরিমাপের একটি একক।
মে মাসের শেষের দিকে, ওয়াল স্ট্রিট জার্নাল এক প্রতিবেদনে জানায় যে কম্পিউটিং এবং টোকেন খরচ দ্রুত বৃদ্ধি পাওয়ায় কিছু আমেরিকান ব্যবসা প্রতিষ্ঠান তাদের এআই (AI) খাতে ব্যয় "রেশনিং" করতে শুরু করেছে। প্রতিবেদনটিতে উবারের উদাহরণ দিয়ে বলা হয় যে, কোম্পানিটি মাত্র চার মাসেই তার ২০২৬ সালের এআই বাজেট শেষ করে ফেলেছে, যা তাকে তার এআই ব্যয়ের বরাদ্দ পুনর্বিবেচনা করতে বাধ্য করেছে। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ ইঙ্গিত: এআই এখন আর শুধু একটি প্রযুক্তিগত পরীক্ষা-নিরীক্ষা নয়, বরং ক্লাউড কম্পিউটিং, কর্মী বা পরিচালন ব্যয়ের মতোই এটি একটি আর্থিক বিষয়ে পরিণত হয়েছে, যার ওপর নিয়ন্ত্রণ প্রয়োজন।
উবার একটি উল্লেখযোগ্য উদাহরণ, কারণ কোম্পানিটি এআই-এর বিরুদ্ধে নয়। উবারের সমস্যাটি হলো, খরচ খুব দ্রুত বাড়ছে, অথচ এর সুনির্দিষ্ট ব্যবসায়িক সুবিধাগুলো সহজে প্রমাণ করা যাচ্ছে না। দ্য ভার্জ উবারের চেয়ারম্যান ও চিফ অপারেটিং অফিসার অ্যান্ড্রু ম্যাকডোনাল্ডের উদ্ধৃতি দিয়ে বলেছে যে, ক্লড কোডের মতো টুলে বেশি খরচ করার সাথে গ্রাহকদের জন্য আরও বেশি দরকারি ফিচারের সরাসরি কোনো সম্পর্ক নেই। অন্য কথায়, ইঞ্জিনিয়ারিং টিম এআই আরও বেশি ব্যবহার করতে পারে, কিন্তু নেতৃত্বকে এখনও মৌলিক প্রশ্নটির উত্তর দিতে হবে: খরচ করা অর্থের বিনিময়ে চূড়ান্ত ব্যবহারকারীরা কি আরও ভালো পণ্য পাচ্ছেন?

২০২৫ সালের ৯ই আগস্ট বেলজিয়ামের ব্রাসেলসে তোলা এই দৃষ্টান্তমূলক ছবিতে একটি ফোনের স্ক্রিনে উবারের লোগো প্রদর্শিত হচ্ছে। (ছবি: নুরফটো/রয়টার্স)
অ্যানথ্রোপিকের প্রোগ্রামিং সাপোর্ট টুল, ক্লড কোড, এই বিতর্কের কেন্দ্রবিন্দুতে পরিণত হয়েছে। ভুল বোঝাবুঝি এড়াতে বিষয়টি স্পষ্ট করা জরুরি: অ্যানথ্রোপিক এখনও ব্যবহারকারী এবং ব্যবসার জন্য মাসিক সাবস্ক্রিপশন প্ল্যান অফার করে। তবে, যখন এটি বড় পরিসরে বা অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস (API)-এর মাধ্যমে ব্যবহার করা হয়, তখন টোকেন, ব্যবহারের ধরণ এবং অতিরিক্ত ফিচারের উপর ভিত্তি করে খরচ গণনা করা যেতে পারে। অ্যানথ্রোপিকের অফিসিয়াল প্রাইসিং পেজ থেকে দেখা যায় যে, ক্লড এপিআই মডেলগুলোর মূল্য ইনপুট এবং আউটপুট টোকেনের পরিমাণের উপর ভিত্তি করে নির্ধারণ করা হয়; কোম্পানির ডকুমেন্টেশনে এও উল্লেখ করা হয়েছে যে, ডেটা এনকোডিং-এর কিছু পরিবর্তনের কারণে একই টেক্সট আগের চেয়ে বেশি টোকেন ব্যবহার করতে পারে। সুতরাং, সমস্যাটি "মাসিক প্ল্যান শেষ হয়ে যাওয়া" নিয়ে নয়, বরং যখন কর্মীরা কঠিন কাজের জন্য ক্রমাগত এআই ব্যবহার করেন, তখন ব্যবসাগুলো যে খরচের পূর্বাভাস দিতে গিয়ে সমস্যার সম্মুখীন হয়, সেটিই মূল বিষয়।
এআই এবং প্রচলিত সফটওয়্যারের মধ্যে পার্থক্যটি হলো খরচ কীভাবে হয়। অফিস সফটওয়্যারের ক্ষেত্রে, ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলো সাধারণত প্রতিটি অ্যাকাউন্টের জন্য মাসিক ফি প্রদান করে। অনেক এআই টুলের ক্ষেত্রে, বিশেষ করে প্রোগ্রামিং এবং বহু-ধাপের অটোমেশনের জন্য ব্যবহৃত টুলগুলোর ক্ষেত্রে, ডকুমেন্টের দৈর্ঘ্য, কোয়েরির সংখ্যা, রিভিশন চক্র, কল করা মডেলের সংখ্যা এবং আউটপুট ডেটার ওপর ভিত্তি করে খরচ বাড়তে পারে। কোনো কর্মী যদি এআই ব্যবহার করে ইমেইলের সারসংক্ষেপ তৈরি করেন, তবে তার খরচ খুব কম হতে পারে। কিন্তু প্রকৌশলীদের একটি দল যদি এআই-কে দিয়ে সোর্স কোড পড়ায়, সমাধানের পরামর্শ দেয়, একাধিক সংস্করণ পুনর্লিখন করায় এবং স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়া চালায়, তবে স্বল্প মেয়াদে এর ফলে উল্লেখযোগ্য খরচ হতে পারে।
ব্যবস্থাপনার দৃষ্টিকোণ থেকে, এটি একটি অত্যন্ত পরিচিত সমস্যা: ভালো প্রযুক্তি মানেই ভালো বিনিয়োগ নয়, যদি এর কার্যকারিতা পরিমাপ করা না যায়। একটি ব্যবসা প্রতিষ্ঠান হয়তো মনে করতে পারে যে কর্মীরা দ্রুত কাজ করার কারণে উৎপাদনশীলতা বেড়েছে, কিন্তু যদি এর ফলে কর্মঘণ্টা সাশ্রয় হয়, ভুল কমে, রাজস্ব বাড়ে, বা গ্রাহক অভিজ্ঞতা উন্নত হয়, তবে এআই-এর খরচকে সমর্থন করা দ্রুতই কঠিন হয়ে পড়বে। তাই, শীর্ষস্থানীয় কোম্পানিগুলো ‘যতটা সম্ভব ব্যবহার করো’ এই মানসিকতা থেকে সরে এসে ‘সঠিক জায়গায়, সঠিক মানুষের জন্য এবং নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে ব্যবহার করো’—এই মানসিকতা গ্রহণ করছে।

২০২৬ সালের ৬ই ফেব্রুয়ারির এই চিত্রে একটি ফোনের পর্দায় ক্লদ এআই (Claude AI)-এর লোগোটি প্রদর্শিত হচ্ছে। (ছবি: নুরফটো/রয়টার্স)
শুধুমাত্র যন্ত্রপাতির খরচের বাইরেও, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা মানব সম্পদ প্রতিস্থাপনের বিষয়টিও নতুন করে খতিয়ে দেখা হচ্ছে। ২১শে মে, ফোর্বস এমন একটি তথ্য প্রকাশ করেছে যেখানে দেখা যায়, যে সমস্ত ব্যবসা প্রতিষ্ঠান আগে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কারণে কর্মী ছাঁটাই করেছিল, তাদের ২৯% সেই পদগুলোতে পুনরায় কর্মী নিয়োগ করেছে। এই তথ্যটি সতর্কতার সাথে ব্যাখ্যা করা প্রয়োজন, তবে এটি একটি বাস্তবতাকে তুলে ধরে: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে মানুষকে প্রতিস্থাপন করাটা বেতন তালিকা থেকে একটি খরচ কমানোর মতো সহজ নয়। অনেক চাকরিতে, বিশেষ করে গ্রাহক পরিষেবা, বিক্রয়, কনটেন্ট তৈরি, অপারেশনস ম্যানেজমেন্ট বা সংবেদনশীল পরিস্থিতি সামলানোর ক্ষেত্রে, মানুষের এখনও এমন কিছু ভূমিকা রয়েছে যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এখনও পুরোপুরি পূরণ করতে পারে না।
এআই দ্রুত সাড়া দিতে পারে, কিন্তু গতি মানেই নির্ভুলতা নয়। এআই খসড়া তৈরি করতে পারে, কিন্তু সেই খসড়াগুলো পেশাদারদের দ্বারা পর্যালোচিত হওয়া প্রয়োজন। এআই ডেটা সংক্ষিপ্ত করতে পারে, কিন্তু সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য পরিচালকদের প্রেক্ষাপট বোঝা প্রয়োজন। যদি ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলো খুব তাড়াতাড়ি কর্মী ছাঁটাই করে, তবে তাদের পরিষেবার মান হ্রাস, অসন্তুষ্ট গ্রাহক, আরও বিশৃঙ্খল অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়া এবং পরিশেষে কর্মীদের পুনরায় নিয়োগ ও প্রশিক্ষণের মাধ্যমে এর মূল্য দিতে হতে পারে। সেক্ষেত্রে, ‘এআই-এর কল্যাণে সাশ্রয়’ একটি অলীক সাশ্রয়ে পরিণত হয়।
একটি বিষয় ন্যায্যভাবে বিবেচনা করা উচিত যে, ব্যবসায় কর্মী ছাঁটাইয়ের একমাত্র কারণ এআই নয়। কিছু নেতা পুনর্গঠনের ব্যাখ্যা দিতে এআই-এর কথা উল্লেখ করতে পারেন, কিন্তু আসল কারণগুলোর মধ্যে থাকতে পারে মুনাফার উপর চাপ, সুদের হার, শেয়ারহোল্ডার, প্রতিযোগিতা বা ব্যয় সংকোচনের কৌশল। ১লা জুন, বিজনেস ইনসাইডার অ্যাপোলো গ্লোবাল ম্যানেজমেন্টের প্রধান অর্থনীতিবিদ টরস্টেন স্লোকের একটি উদ্ধৃতি প্রকাশ করে, যেখানে তিনি বলেন যে সামগ্রিক কর্মসংস্থানের তথ্যে এআই-এর কারণে চাকরি হারানোর কোনো স্পষ্ট প্রমাণ নেই। এটি "এআই মানুষের চাকরি কেড়ে নেয়" এই স্লোগানের চেয়েও একটি জটিল চিত্র তুলে ধরে।
ভিয়েতনামের ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলোর জন্য আন্তর্জাতিক কর্পোরেশনগুলো থেকে পাওয়া শিক্ষা অত্যন্ত বাস্তবসম্মত। অনেক দেশীয় কোম্পানি হয়তো এআই-এর পেছনে লক্ষ লক্ষ ডলার খরচ করেনি, কিন্তু তারাও কোনো নিয়ন্ত্রণ প্রক্রিয়া ছাড়াই একাধিক টুল কেনা, একাধিক অ্যাকাউন্ট খোলা এবং একাধিক প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করার ফাঁদে সহজেই পড়তে পারে। যদি প্রতিটি বিভাগ নিজস্ব এআই টুল বেছে নেয়, প্রতিটি দল নিজস্ব মডেল ব্যবহার করে এবং প্রত্যেক কর্মচারী স্বাধীনভাবে বাহ্যিক প্ল্যাটফর্মে কোম্পানির ডেটা প্রবেশ করায়, তাহলে ঝুঁকি শুধু খরচের ক্ষেত্রেই নয়, বরং নিরাপত্তা, আউটপুটের গুণমান এবং আইনি দায়বদ্ধতার ক্ষেত্রেও থাকে।

(প্রতীকী চিত্র: চমৎকার)
এআই প্রয়োগ করার আগে, ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলোর পাঁচটি সহজ প্রশ্ন দিয়ে শুরু করা উচিত। প্রথমত, এআই কোন নির্দিষ্ট সমস্যার সমাধান করবে? দ্বিতীয়ত, এর সর্বোচ্চ মাসিক খরচ কত? তৃতীয়ত, কারা এটি ব্যবহার করতে পারবে এবং কী ধরনের ডেটার জন্য? চতুর্থত, এআই-এর তৈরি করা ফলাফল কারা পর্যালোচনা করবে? পঞ্চমত, তিন মাস পর কার্যকারিতা পরিমাপ করার জন্য ব্যবসাটি কোন মেট্রিক ব্যবহার করবে? যদি এই পাঁচটি প্রশ্নের উত্তর না পাওয়া যায়, তবে বড় পরিসরে এআই প্রয়োগ করা একটি হঠকারী সিদ্ধান্ত হতে পারে।
একটি নিরাপদ পন্থা হলো প্রথমে পরীক্ষার জন্য কম ঝুঁকিপূর্ণ ক্ষেত্রগুলো বেছে নেওয়া। এআই অভ্যন্তরীণ নথি সংক্ষিপ্ত করতে, গ্রাহকের অনুরোধ শ্রেণীবদ্ধ করতে, ইমেলের বিষয়বস্তু প্রস্তাব করতে, প্রোগ্রামিং কোডের ত্রুটি খুঁজে বের করতে, খসড়া প্রতিবেদন তৈরি করতে, বা কর্মীদের তথ্য অনুসন্ধানে সহায়তা করতে পারে। তবে, আর্থিক, আইনি, মানবসম্পদ, গ্রাহক ডেটা বা জনসমক্ষে দেওয়া বিবৃতির মতো ক্ষেত্রগুলিতে চূড়ান্ত পর্যালোচক হিসেবে মানুষকেই থাকতে হবে। ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলোর এআই-কে 'প্রতিস্থাপনকারী কর্মী' হিসেবে ব্যবহার করা উচিত নয়, বরং সুস্পষ্ট সীমাবদ্ধতাসহ একটি 'গতিবর্ধক সহকারী' হিসেবে ব্যবহার করা উচিত।
আরেকটি নীতি হলো, এআই বাজেট ব্যবস্থাপনা ক্লাউড কম্পিউটিং ব্যয় ব্যবস্থাপনার অনুরূপ হওয়া উচিত। এতে গ্রুপ-ভিত্তিক সীমা, সীমা অতিক্রমের জন্য সতর্কতা, মাসিক ব্যবহারের প্রতিবেদন এবং বিভাগীয় কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন থাকা প্রয়োজন। প্রোগ্রামিংয়ের ক্ষেত্রে, ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলোকে জানতে হবে যে এআই টুলগুলো বাগ ফিক্সিংয়ের সময় কতটা কমাতে পারে, পণ্য উন্নয়নের কত দিন কমানো যেতে পারে, বা কতগুলো অপারেশনাল মেট্রিক্স উন্নত করা যেতে পারে। গ্রাহক পরিষেবার জন্য, প্রতিক্রিয়ার সময়, সন্তুষ্টির মাত্রা, অভিযোগের হার এবং মানব কর্মীদের কাছে পাঠানো কেসের সংখ্যা পরিমাপ করা প্রয়োজন।
প্রাথমিক উত্থানের পর, এআই বাজার এখন আরও পরিণত পর্যায়ে প্রবেশ করছে। যেসব টুল কার্যকর বলে প্রমাণিত হবে না, সেগুলো পর্যায়ক্রমে বাদ দেওয়া হবে। অনিয়ন্ত্রিত ব্যয় সীমিত করা হবে। মানুষকে সম্পূর্ণরূপে প্রতিস্থাপন করার প্রত্যাশা একটি আরও বাস্তবসম্মত পদ্ধতির পথ করে দেবে: মানুষ বিচারমূলক কাজ করবে, আর এআই পুনরাবৃত্তিমূলক, ডেটা-নিবিড় বা দ্রুতগতির কাজগুলোতে সহায়তা করবে।
সুতরাং, "এআই খুব ব্যয়বহুল বলে একে বাতিল করা হচ্ছে"—এই কথাটিকে এআই-এর ব্যর্থতা হিসেবে ব্যাখ্যা করা উচিত নয়। বরং, যে ভ্রান্ত ধারণাটিকে বাতিল করা হচ্ছে তা হলো, শুধু এআই টুলস কিনলেই ব্যবসাগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে আরও সস্তা, দ্রুত এবং স্মার্ট হয়ে উঠবে।
ব্যবসায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) থাকবে, তবে অর্থায়ন, প্রযুক্তি, আইন এবং সাধারণ ব্যবহারকারীদের কড়া নজরদারির অধীনে। এই প্রতিযোগিতায় বিজয়ী সেই কোম্পানি হবে না যেটি সবচেয়ে বেশি এআই ব্যবহার করে, বরং সেই কোম্পানি হবে যেটি সঠিক খরচে, সঠিক দায়িত্বের সাথে এআই-কে সঠিকভাবে ব্যবহার করতে জানে।
উৎস: https://vtv.vn/ai-bi-sa-thai-vi-dat-do-100260616145054134.htm









