কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) অভূতপূর্ব গতিতে ব্যবসা-বাণিজ্যে ছড়িয়ে পড়ছে। অনেক সিইও বিশেষায়িত এআই দল গঠন করেছেন, পরীক্ষামূলক প্রকল্প চালু করেছেন এবং প্রযুক্তিগত অবকাঠামোতে বিপুল বিনিয়োগ করেছেন। তবে, অধিকাংশ প্রতিষ্ঠান এখনও এআই-কে প্রধানত স্বয়ংক্রিয়করণ বা উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির একটি হাতিয়ার হিসেবেই দেখে। এই দৃষ্টিভঙ্গি এআই-এর আনা প্রকৃত রূপান্তরের মূল মর্মকে উপেক্ষা করে।
এআই শুধু ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলোকে দ্রুত কাজ করতে সাহায্য করছে না, বরং কাজের সংগঠন ও পরিচালনার পদ্ধতিকেও নতুনভাবে সংজ্ঞায়িত করতে শুরু করেছে। অগ্রগামী ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলো উপলব্ধি করছে যে, এআই-এর সম্ভাবনাকে পুরোপুরি কাজে লাগাতে হলে তাদের প্রচলিত 'সিস্টেমস অফ রেকর্ড' মডেল থেকে 'সিস্টেমস অফ ওয়ার্ক'-এর দিকে যেতে হবে—যেখানে মানুষ, প্রক্রিয়া এবং এআই একসাথে ক্রমাগত শেখে ও নিজেদের মানিয়ে নেয়।
ম্যাককিনজি অ্যান্ড কোম্পানির গবেষণা অনুসারে, ৭০ শতাংশেরও বেশি ব্যবসা প্রতিষ্ঠান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করেছে, কিন্তু তাদের মধ্যে মাত্র অল্প কয়েকটিই পরিচালনগত দক্ষতায় উল্লেখযোগ্য প্রভাব দেখতে পেয়েছে। সবচেয়ে বড় প্রতিবন্ধকতাটি প্রযুক্তিতে নয়, বরং ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলো তাদের সংস্থার অভ্যন্তরে কাজের নকশা কীভাবে করে, তার মধ্যেই নিহিত।
যখন 'ডেটা স্টোরেজ সিস্টেম' আর যথেষ্ট নয়
কয়েক দশক ধরে, ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলো ডেটা সংরক্ষণ এবং ব্যবস্থাপনার জন্য ERP বা CRM-এর মতো সিস্টেমের উপর নির্ভর করে আসছে। তবে, এই প্ল্যাটফর্মগুলো স্থিতিশীলতার কথা মাথায় রেখে তৈরি করা হয়েছে এবং এগুলো মূলত অতীতে যা ঘটেছে তাই লিপিবদ্ধ করে। অন্যদিকে, একটি প্রতিষ্ঠানের প্রকৃত মূল্য নিহিত থাকে নমনীয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং কর্মীদের অভিজ্ঞতা থেকে অর্জিত 'অন্তর্নিহিত জ্ঞান'-এর মধ্যে।
গার্টনারের মতে, অভিজ্ঞ কর্মীরা চলে যাওয়ায় এই জ্ঞানের একটি বড় অংশ তাদের সাথে হারিয়ে যায়, যা এআই-এর যুগে প্রচলিত ব্যবস্থাগুলোকে ক্রমশ অপ্রতুল করে তুলছে।
কেন প্রচলিত অটোমেশন পদ্ধতিগুলো আর কার্যকর নয়।
বহু বছর ধরে, ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলো একটি পরিচিত সূত্র ব্যবহার করে অটোমেশনের দিকে অগ্রসর হয়েছে: প্রক্রিয়াটির বর্ণনা দেওয়া, ডেটা সংগ্রহ করা এবং নিয়মগুলোকে কোড করা। এই পদ্ধতিটি রোবোটিক প্রসেস অটোমেশন (আরপিএ)-এর যুগে কার্যকর ছিল, যেখানে মূল লক্ষ্য ছিল স্থিতিশীলতা এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা।
কিন্তু এআই ভিন্নভাবে কাজ করে। মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলো প্যাটার্ন চিনতে পারে, অস্পষ্টতা সামলাতে পারে এবং ফিডব্যাকের মাধ্যমে নিজেদের উন্নত করতে পারে। যখন ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলো প্রচলিত সফটওয়্যারের জন্য তৈরি করা অনমনীয় প্রক্রিয়ার মধ্যে এআই-কে জোর করে ঢোকাতে চেষ্টা করে, তখন তারা দ্রুতই বাস্তব জগতের কাজের জটিলতার সম্মুখীন হয়।
একটি প্রক্রিয়া হয়তো প্রয়োগের সময় সঠিক মনে হতে পারে, কিন্তু মাত্র কয়েক মাস পরেই তা সেকেলে হয়ে পড়ে, যখন বাজার পরিবর্তিত হয়, নিয়মকানুন হালনাগাদ হয় বা ব্যবসা পুনর্গঠিত হয়। তবে, অনেক প্রতিষ্ঠান এখনও এআই প্রয়োগকে একটি স্বল্পমেয়াদী প্রকল্প হিসেবে দেখে: তৈরি করো, প্রয়োগ করো, এবং তারপর শেষ করো। কাজের ধরন বদলালেও, সিস্টেম সেই অনুযায়ী পরিবর্তিত হয় না।
“কর্ম ব্যবস্থা”-র উত্থান
এআই-এর যুগের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে, অনেক অগ্রগামী ব্যবসা প্রতিষ্ঠান “সিস্টেম অফ ওয়ার্ক” তৈরি করছে—এগুলো হলো এমন পরিচালন মডেল যা নিরন্তর ফিডব্যাক লুপের মাধ্যমে মানুষ ও এআই-কে সংযুক্ত করে। স্থিতিশীলতাকে অগ্রাধিকার দেয় এমন প্রচলিত ডেটা স্টোরেজ সিস্টেমের বিপরীতে, এই নতুন মডেলটি রিয়েল-টাইম পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
যখন এআই কোনো অনিশ্চিত পরিস্থিতির সম্মুখীন হয়, তখন মানব বিশেষজ্ঞরা হস্তক্ষেপ করে সিস্টেমকে ফিডব্যাক প্রদান করেন। এই প্রক্রিয়াটি কেবল এআই-কে ক্রমবর্ধমান বুদ্ধিমান হতে সাহায্য করে না, বরং ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলোকে 'মূর্ত জ্ঞান' সংরক্ষণ করতেও সহায়তা করে, যা একটি 'জীবন্ত জ্ঞানভান্ডার' গঠন করে এবং ব্যবসায়িক কার্যক্রমের পাশাপাশি তা ক্রমাগত বিকশিত হতে থাকে।
একটি "কর্ম পরিচালনা ব্যবস্থা" তৈরির চারটি নীতি
যেসব ব্যবসা এই রূপান্তরের অগ্রভাগে থাকে, তারা সাধারণত চারটি মূল নীতি প্রয়োগ করে।
প্রথমত, ছোট পরিসরে শুরু করুন কিন্তু দ্রুত শিখুন। নিখুঁত ডেটার জন্য অপেক্ষা করা বা একেবারে গোড়া থেকে বড় আকারের সিস্টেম তৈরি করার পরিবর্তে, অগ্রগামী দলগুলো প্রায়শই গ্রাহকের সাথে আলাপচারিতা বা কার্যক্রমগত লেনদেনের মতো ছোট ও বাস্তবসম্মত ডেটাসেট দিয়ে শুরু করে। প্রাথমিক লক্ষ্য সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়করণ নয়, বরং শেখার প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করা।
দ্বিতীয়ত, মানুষকে প্রক্রিয়ার অন্তর্ভুক্ত রাখুন। এআই ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং প্যাটার্ন শনাক্তকরণে সহায়তা করতে পারে, কিন্তু মানুষের দক্ষতাই মূল কেন্দ্রবিন্দু, বিশেষ করে নতুন বা জটিল পরিস্থিতিতে।
তৃতীয়ত, ক্রমাগত পরিবর্তনের কথা মাথায় রেখে ডিজাইন করুন। বাজার, ডেটা এবং গ্রাহকের আচরণ প্রতিনিয়ত পরিবর্তিত হচ্ছে, তাই এআই-কে একটি নির্দিষ্ট সমাপ্তিবিন্দুযুক্ত প্রকল্প হিসেবে না দেখে, একটি ক্রমাগত বিকাশমান সক্ষমতা হিসেবে দেখা প্রয়োজন।
শেষ পর্যন্ত, এটি প্রতিস্থাপন নয়, বরং একীকরণ। সফল ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলো প্রায়শই পুরোনো সিস্টেমগুলোকে পুরোপুরি বাদ দেয় না, বরং বিদ্যমান প্ল্যাটফর্মের উপরে একটি নতুন স্তর হিসেবে এআই তৈরি করে এবং বিদ্যমান ডেটাকে কাজে লাগিয়ে আরও নমনীয় সহযোগিতা ও সিদ্ধান্ত গ্রহণের সক্ষমতা তৈরি করে।
‘কর্মব্যবস্থা’র উদ্ভব আদতে শুধু একটি প্রযুক্তিগত বিষয় নয়, বরং নেতৃত্বের সক্ষমতার প্রতি একটি চ্যালেঞ্জ।
নেতাদের বুঝতে হবে প্রতিষ্ঠানের অভ্যন্তরে আসলে কীভাবে কাজ সম্পন্ন হয় এবং শুধু খরচ কমানো বা প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করার জন্য নয়, বরং ব্যবসার শেখার গতি ত্বরান্বিত করতে এআই ব্যবহার করতে হবে।
(ডব্লিউইএফ অনুসারে)
উৎস: https://vietnamnet.vn/cach-dn-dung-ai-chuyen-tu-luu-tru-du-lieu-sang-van-hanh-cong-viec-2511094.html
![[ছবি] প্রধানমন্ত্রী লে মিন হুং বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি উন্নয়ন এবং উদ্ভাবন বিষয়ক বিশেষ অধিবেশনে সভাপতিত্ব করছেন।](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/1200x675/vietnam/resource/IMAGE/2026/06/23/1782207872934_ndo_br_dsc-1724-jpg.webp)
