টেলিকম নেটওয়ার্ক অপারেটরদের জন্য এআই কৌশলগুলি কী কী?

ক্যারিয়ারগুলি অব্যবহৃত তথ্যের বিশাল ভাণ্ডারের উপর বসে আছে। AI এই তথ্যগুলিকে নতুন পরিষেবা বিকাশ, বিদ্যমান পরিষেবার মান উন্নত করার, গ্রাহক অভিজ্ঞতা বৃদ্ধি করার এবং ব্যবসায়িক কার্যক্রমকে সুগম করার জন্য উর্বর ভূমিতে রূপান্তরিত করবে।

ভিএনপিটি পরিচালনা পর্ষদের সদস্য নগুয়েন ভ্যান ইয়েন

সারাংশ:
- টেলিযোগাযোগে ডেটা এবং এআই: নেটওয়ার্ক অপারেটরদের কাছে প্রচুর পরিমাণে ডেটা রয়েছে যা সঠিকভাবে ব্যবহার করা হচ্ছে না। এআই পরিষেবা উন্নত করতে এবং ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপগুলিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য ডেটাকে সরঞ্জামে রূপান্তর করতে সহায়তা করতে পারে।
- AI অ্যাপ্লিকেশন ট্রেন্ডস: 5G এবং IoT-এর উন্নয়ন ২০১৬ সাল থেকে ক্যারিয়ারগুলিকে AI-এর উপর মনোযোগ দিতে বাধ্য করেছে। সম্প্রতি, GenAI একটি কৌশলগত হাতিয়ার হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে, বিশেষ করে OpenAI-এর ChatGPT চালু হওয়ার পর।
- AI থেকে অর্থনৈতিক সুবিধা: AI ক্যারিয়ারগুলির জন্য দুর্দান্ত মূল্য তৈরি করবে বলে পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে খরচ কমানো এবং নতুন রাজস্বের উৎস তৈরি করা। ম্যাককিনসে অনুমান করেছেন যে GenAI টেলিযোগাযোগ শিল্পে ১০০ বিলিয়ন ডলার আনতে পারে।
- প্রতিষ্ঠানে AI প্রয়োগ: তথ্য বিশ্লেষণ থেকে শুরু করে প্রশাসনিক কার্যক্রম পর্যন্ত প্রতিষ্ঠানের সকল স্তরে AI প্রয়োগ করা প্রয়োজন। অনেক ক্যারিয়ার ডেডিকেটেড AI ইউনিট প্রতিষ্ঠা করেছে এবং AI উৎকর্ষ কেন্দ্র তৈরি করেছে।
- এআই প্রয়োগে ঝুঁকি: এআই মানবসম্পদ নিয়োগ, ডেটা পরিচালনা এবং এআই স্থাপনের ক্ষেত্রে সুরক্ষা নিশ্চিত করার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জগুলি নেটওয়ার্ক অপারেটরদের মুখোমুখি হয়। সফল এবং টেকসই স্থাপন নিশ্চিত করার জন্য এআই গভর্নেন্স একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়।
- AI-এর জন্য ডেটা প্রস্তুত করা: AI কার্যকরভাবে প্রয়োগ করার জন্য, অপারেটরদের পরিষ্কার, সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা প্রস্তুত করতে হবে এবং একটি সাধারণ ডেটা মডেল নিশ্চিত করতে হবে। ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণ একটি বড় চ্যালেঞ্জ, যার জন্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যবস্থাপনায় বড় বিনিয়োগের প্রয়োজন।

টেলিকমের জন্য এআই অ্যাপ্লিকেশনের অবস্থা

৫জি প্রযুক্তির উত্থান, আইওটি এবং বিগ ডেটার ক্রমবর্ধমান পরিমাণ হল টেলিকম পরিষেবা প্রদানকারীদের AI-এর দিকে মনোযোগ আকর্ষণের কারণ। কিছু বৃহৎ, উচ্চাকাঙ্ক্ষী অপারেটর ২০১৬, ২০১৭ সালে AI গ্রহণ শুরু করে এবং ২০১৯-২০২০ সালের মধ্যে টেলিকম সেক্টর বিশ্বব্যাপী অপারেটরদের মধ্যে AI-এর শক্তিশালী গ্রহণ দেখেছে। গত ১২-১৫ মাসে (চ্যাট জিপিটি সহ ওপেনএআই চালু হওয়ার পর থেকে), GenAI-এর ধারণা একটি AI-ভিত্তিক কন্টেন্ট তৈরির হাতিয়ার থেকে একটি কৌশলগত প্ল্যাটফর্মে প্রসারিত হয়েছে এবং দ্রুত বিশ্বব্যাপী প্রায় প্রতিটি টেলিকম পরিষেবা প্রদানকারীর চিন্তাভাবনার কেন্দ্রবিন্দুতে পরিণত হচ্ছে।

২০২২ সালে টেলিযোগাযোগ বাজারে AI-এর উপর অ্যালাইড মার্কেট রিসার্চ রিপোর্ট [6] দেখায়: “২০২১ সালে বিশ্বব্যাপী টেলিযোগাযোগ বাজারের আকার ১.২ বিলিয়ন মার্কিন ডলারে পৌঁছাবে এবং ২০৩১ সালের মধ্যে এটি ৩৮.৮ বিলিয়ন মার্কিন ডলারে পৌঁছাবে বলে আশা করা হচ্ছে, যা ২০২২ থেকে ২০৩১ সাল পর্যন্ত ৪১.৪% CAGR হারে বৃদ্ধি পাবে”। টেলিযোগাযোগ কোম্পানিগুলি (টেলিকম কোম্পানিগুলি) উদ্ভাবন, পরিচালনা দক্ষতা এবং উন্নত গ্রাহক অভিজ্ঞতার জন্য একটি মূল সক্ষমকারী হিসেবে AI-এর দিকে ঝুঁকছে।

এরিকসন বিশ্বাস করেন [1], টেলিযোগাযোগ সহ শিল্পগুলিতে এআই অভূতপূর্ব মূল্য আনবে। নেটওয়ার্ক অপারেটরদের জন্য, এআই নেটওয়ার্ক অপারেশনগুলিকে সর্বোত্তম করার, গ্রাহক অভিজ্ঞতা উন্নত করার, খরচ কমানোর, টেকসই উন্নয়নে অবদান রাখার, নতুন রাজস্ব প্রবাহ তৈরি করার ইত্যাদি সুযোগ নিয়ে আসবে।

গার্টনার [2] একটি জরিপ পরিচালনা করে এবং ২৯টি এআই-সম্পর্কিত প্রযুক্তিকে ৫টি গ্রুপে শ্রেণীবদ্ধ করে: এআই কোর প্রযুক্তি, জেনালাইন-ভিত্তিক প্রযুক্তি; ডেটা-কেন্দ্রিক এআই প্রযুক্তি; এআই ট্রাস্ট প্রযুক্তি। আগামী ১-৩ বছরে জেনালাইন-ভিত্তিক প্রযুক্তি স্থাপনের প্রবণতা তীব্রভাবে বৃদ্ধি পাবে বলে পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে।

টেলিকম কোম্পানিগুলি GenAI-কে একটি টার্নিং পয়েন্ট হিসেবে দেখে, রাজস্ব অগ্রগতিতে অবদান রাখার জন্য একটি শক্তিশালী চালিকা শক্তি, খরচ সাশ্রয় এবং ব্যবহারকারীর পরিষেবা অভিজ্ঞতার আমূল পরিবর্তন। অনেক নেটওয়ার্ক অপারেটর তাদের AI কৌশলে GenAI-কে একটি মূল ফোকাস হিসেবে দেখে।

AI/GenAI এর অর্থনৈতিক প্রভাব পরিমাপ করা

টেলিযোগাযোগ শিল্পের উপর AI এর অর্থনৈতিক প্রভাব পরিমাপ করা সহজ কাজ নয় কারণ সম্ভাব্য ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি বিস্তৃত এবং বৈচিত্র্যময় এবং বাজার মূল্যের অনুমান বিভিন্ন উৎস থেকে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়। তবে, অনেক অপারেটর একমত যে টেলকো ব্যবসায় AI এর সুবিধাগুলি উল্লেখযোগ্য। উদাহরণস্বরূপ [4]:

- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং অটোমেশনের কারণে শ্রম ও চাকরি হ্রাস। বিটি (ইউকে) অনুমান করে যে ডিজিটাইজেশন এবং অটোমেশনকে কাজে লাগিয়ে ২০৩০ সালের মধ্যে ১০,০০০ চাকরি হ্রাস করতে পারে।

- AI-সক্ষম পণ্য চালু করে নতুন রাজস্ব তৈরি করুন। SK Telecom (দক্ষিণ কোরিয়া) বিশ্বাস করে যে এটি 2028 সালের মধ্যে 25,000 বিলিয়ন KRW (প্রায় 18.5 বিলিয়ন মার্কিন ডলার) পর্যন্ত AI-সম্পর্কিত রাজস্ব তৈরি করতে পারে।

- খরচ বাঁচাতে বা রাজস্ব বাড়াতে সাহায্য করুন। ম্যাককিনসে অনুমান করেছেন যে GenAI টেলিযোগাযোগ খাতে ১০০ বিলিয়ন ডলার পর্যন্ত অতিরিক্ত মূল্য তৈরি করতে পারে।

অপারেটররা প্রতিটি AI ব্যবহারের সুবিধা দুটি দিকের উপর ভিত্তি করে পরিমাপ করে: আর্থিক (সময় সাশ্রয় (পরিমাপযোগ্য), খরচ সাশ্রয়, বর্ধিত রাজস্ব) এবং অ-আর্থিক (কর্মচারী সন্তুষ্টি, গ্রাহক সন্তুষ্টি, ছোট এবং পরিমাপ করা কঠিন সময় সাশ্রয়, স্থায়িত্ব)

টেলিকম কোম্পানিতে কোথায় AI প্রয়োগ করা হয় এবং কীভাবে AI বাস্তবায়ন করতে হয়

ক্যারিয়াররা ডেটা বিশ্লেষণের সাথে সম্পর্কিত কাজ এবং বিভাগগুলিতে প্রয়োগ করার জন্য AI কে একটি কৌশলগত অগ্রাধিকার হিসাবে বিবেচনা করে। যাইহোক, GenAI এর সাম্প্রতিক বিস্ফোরণ টেলকোতে AI এর প্রয়োগ সম্পর্কে কিছু দৃষ্টিভঙ্গি উত্থাপন করেছে, বিশেষ করে নিম্নরূপ:

- টেলকোতে এআই প্রয়োগের ক্ষেত্রগুলি:

- AI একটি উদ্ভাবনী হাতিয়ার, তাই কোম্পানির প্রতিটি টাস্ক ফোর্সের কাছে AI উপলব্ধ থাকা প্রয়োজন।

+ AI ব্যবহার সহজ করার জন্য সর্বাত্মক প্রচেষ্টা চালাতে হবে, এমনকি কম প্রযুক্তিগত ক্ষমতা সম্পন্ন গোষ্ঠীর জন্যও।

+ AI-নিবেদিত ইউনিটগুলিকে সফল AI ব্যবহারের ক্ষেত্রে বাস্তবায়নের অনুশীলনগুলি বুঝতে এবং প্রতিষ্ঠান জুড়ে এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে পুনরায় প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত মডেল এবং পদ্ধতি তৈরি করতে সক্ষম হতে হবে।

+ AI ব্যবহারের সুযোগকে গণতন্ত্রীকরণের সাথে সাথে AI গ্রহণের খরচের ঝুঁকি পরিচালনার জন্য AI-এর জন্য নতুন FinOps পদ্ধতি বাস্তবায়ন করতে হবে।

+ অনিয়ন্ত্রিত খরচের ঝুঁকি কমাতে এবং AI এর ব্যবহার ও পরীক্ষা-নিরীক্ষাকে উৎসাহিত করার জন্য একটি AI গভর্নেন্স প্রোগ্রাম তৈরি এবং বাস্তবায়ন করা প্রয়োজন।

- টেলকোতে এআই স্থাপনা

AI অ্যাপ্লিকেশন এবং পণ্য উন্নয়ন পরিচালনার জন্য দক্ষতা এবং কর্তৃত্ব সহ একটি CXO AI পদ তৈরি করুন (যেমন স্টিভ জ্যারেট প্রধান AI অফিসার (CAIOs) নিযুক্ত হয়েছেন অরেঞ্জ ইনোভেশন, 12/2023; দীপিকা আদুসুমিলি, 10/2023 BT-তে; চুং সুক-গেন SK টেলিকমে)।

উদাহরণস্বরূপ, AI বিকাশের জন্য একটি সহায়ক সংস্থা প্রতিষ্ঠা করা , Proximus Ada হল নেটওয়ার্ক অপারেটর Proximus (বেলজিয়াম) এর একটি সহায়ক সংস্থা যা বিশেষভাবে Proximus এর অভ্যন্তরীণ প্রয়োজনীয়তা পূরণ এবং B2B গ্রাহকদের পরিষেবা প্রদানের জন্য সাইবার নিরাপত্তা এবং AI ক্ষমতা বিকাশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

অভ্যন্তরীণ AI এবং গ্রাহক-মুখী AI ফাংশনগুলিকে পৃথক করুন। একটি কেন্দ্রীভূত AI সংস্থা তৈরির পরিবর্তে, টেলিফোনিকা এটিকে দুটি বিভাগে বিভক্ত করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে: গ্রাহক অন্তর্দৃষ্টি এবং উদ্ভাবন; নেটওয়ার্ক, আইটি সিস্টেম এবং AI-এর দিকে অভ্যন্তরীণ ডিজিটাল রূপান্তর (CDS)।

এই দায়িত্বের বিভাজন বিশেষভাবে আকর্ষণীয় কারণ GenAI-এর মনোযোগ নেটওয়ার্ক ফাংশনের চেয়ে গ্রাহকমুখী, অন্যদিকে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI ক্রমবর্ধমানভাবে নেটওয়ার্ক অটোমেশনের উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত প্রযুক্তি হয়ে উঠছে।

এআই একটি নতুন ব্যবসায়িক ফাংশন। উদাহরণস্বরূপ, চায়না মোবাইল এবং এসকে টেলিকম নতুন পণ্য এবং পরিষেবা প্রদানের জন্য এআইতে ব্যাপক বিনিয়োগ করছে। উভয় ক্যারিয়ারের লক্ষ্য হল সেরা সমাধান এবং বৈশিষ্ট্য সহ তাদের নিজস্ব লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) তৈরি করা এবং এন্টারপ্রাইজ (ডিএন) এবং অন্যান্য ক্যারিয়ারগুলিতে অ্যাক্সেস বিক্রি করা।

এআই সেন্টার অফ এক্সিলেন্স (CoE) প্রতিষ্ঠা।

TMFrum (2023) এর একটি জরিপে [4], 53% অপারেটর বলেছেন যে তারা একটি AI CoE প্রতিষ্ঠা করেছেন। কিন্তু AI CoE এর সঠিক আকার, সুযোগ এবং ভূমিকা উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, ভোডাফোন জিগো (নেদারল্যান্ডস)-এর একটি AI CoE রয়েছে যা কোম্পানির ডেটা বিজ্ঞান বিশেষজ্ঞদের একত্রিত করে।

টেলিফোনিকার একটি বিশ্বব্যাপী AI CoE রয়েছে, যা নেটওয়ার্ক এবং আইটি বিভাগ দ্বারা পরিচালিত হয়, যা একটি সাধারণ ডেটা মডেলে রূপান্তর এবং AI প্রযুক্তি এবং সমাধানগুলি গবেষণা করার লক্ষ্যে ডেটা এবং AI আর্কিটেকচারে বিশেষজ্ঞ।

e& (মধ্যপ্রাচ্য) এর একটি CoE আছে যেখানে প্রতিটি গুরুত্বপূর্ণ বিভাগ/কার্যের একজন প্রতিনিধি থাকে। AI গভর্নেন্স অগ্রভাগে থাকে এবং লক্ষ্য থাকে যে সফল AI ব্যবহারের ক্ষেত্রে গবেষণা করা হয় এবং বিভিন্ন বিভাগে প্রয়োগ করা হয়।

AI একটি প্ল্যাটফর্ম ফাংশন হিসেবে। কিছু ক্যারিয়ার AI প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছে—অথবা তৈরি করছে—যা প্রতিষ্ঠানের বিভিন্ন অংশে এটি অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

উদাহরণস্বরূপ, ভোডাফোনের একটি এআই প্ল্যাটফর্ম রয়েছে যা বিভিন্ন দলকে তাদের নিজস্ব ব্যবহারের কেস তৈরি করার জন্য স্ব-পরিষেবা সরঞ্জাম এবং প্রশিক্ষণ উপকরণ সরবরাহ করে। এসকে টেলিকমের একটি ইন্টেলিজেন্স প্ল্যাটফর্ম রয়েছে যা সমগ্র সংস্থাকে এসকেটি যে এলএলএম তৈরি করছে তাতে অ্যাক্সেস দেয়।

- এআই ম্যানেজমেন্ট

এআই গভর্নেন্সের প্রয়োজনীয়তা। এআই-এর জন্য অনেক গভর্নেন্সের প্রয়োজনীয়তা বিদ্যমান ডেটা গভর্নেন্স প্রোগ্রামের অংশ। তবে, এআই সরঞ্জাম এবং সিস্টেমগুলি নিরাপদ এবং নৈতিক থাকে তা নিশ্চিত করার জন্য অতিরিক্ত এআই-নির্দিষ্ট সুরক্ষা ব্যবস্থা প্রয়োজন। এআই গভর্নেন্স প্রোগ্রাম দুটি ধরণের রয়েছে:

- বাহ্যিক শাসন কর্মসূচিটি কোম্পানির বাইরের ব্যক্তি এবং সংস্থাগুলিকে সুরক্ষা দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

- অভ্যন্তরীণ শাসন কর্মসূচিগুলি কর্মীদের সুরক্ষার জন্য এবং এন্টারপ্রাইজ জুড়ে সফলভাবে এবং টেকসইভাবে AI প্রয়োগ নিশ্চিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

কোম্পানির বাইরের মানুষ এবং সংস্থাগুলিকে সুরক্ষার লক্ষ্যে পরিচালিত শাসন কর্মসূচিগুলি সাধারণত কোডেড এবং আদর্শিক হয়। উদাহরণস্বরূপ, ইউরোপীয় ইউনিয়ন (EU) 2023 সালের ডিসেম্বরে AI আইন পাস করে, যা 2025 সালে কার্যকর হবে এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র 2023 সালের অক্টোবরে AI সংক্রান্ত একটি নির্বাহী আদেশ জারি করে।

কঠোর সরকারি নিয়মকানুন টেলকোসকে এমন প্রযুক্তি এবং সক্ষমতা বিকাশে সহায়তা করতে পারে যা বিদেশে নগদীকরণ করা যেতে পারে, বিশেষ করে কঠোর ডেটা সার্বভৌমত্বের নিয়মাবলীযুক্ত দেশগুলিতে।

উদাহরণস্বরূপ, চায়না মোবাইল বিশ্বাস করে যে AI আইন মেনে চলার জন্য তারা যে পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে তা তার গ্রাহকদের জন্য সুরক্ষা প্রযুক্তি বিকাশে সহায়তা করতে পারে। সুইসকম তার নিজস্ব AI অবকাঠামো তৈরি এবং অভ্যন্তরীণ দক্ষতা বিকাশের জন্য পরীক্ষা-নিরীক্ষা করছে যা এটি তার IT পরিষেবা ব্যবসায় মূল্য এবং নতুন সমাধান তৈরি করতে ব্যবহার করতে পারে।

GenAI-এর উত্থান অভ্যন্তরীণ AI শাসনব্যবস্থা উন্নত করার প্রয়োজনীয়তাকেও ত্বরান্বিত করছে: স্কেল বৃদ্ধি করা; খরচ পরিচালনা করা; ভুল ফলাফল ব্যবহারের পরিণতি থেকে সংস্থাকে রক্ষা করা; প্রযুক্তিগত ঋণের ঝুঁকি হ্রাস করা; LLM প্রশিক্ষণ মডেল ডেটা "দুর্নীতিগ্রস্ত" হওয়ার ঝুঁকি থেকে রক্ষা করা; বৌদ্ধিক সম্পত্তি (IP)/কপিরাইট লঙ্ঘন থেকে সংস্থাকে রক্ষা করা।

উদ্যোগে AI প্রয়োগের ঝুঁকি

টেলকোতে GenAI প্রয়োগের ঝুঁকির উপর TMforum 2023 জরিপে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:

৩.১. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য মানবসম্পদ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) প্রতিভা নিয়োগের ক্ষেত্রে, বেশিরভাগ টেলিকম কোম্পানি প্রযুক্তি কোম্পানিগুলির তুলনায় অসুবিধার মধ্যে থাকে, বিশেষ করে তরুণ প্রতিভা নিয়োগের ক্ষেত্রে। প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি সাধারণত ভালো বেতন, দ্রুত ক্যারিয়ার অগ্রগতি এবং উল্লেখযোগ্যভাবে আরও নমনীয় কর্পোরেট সংস্কৃতি প্রদান করে।

টেলকোর মানব সম্পদের চাহিদার উপর টিএম ফোরামের বিশেষায়িত জরিপ [4] দেখায় যে এআই/মেশিন লার্নিং, ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং অটোমেশন দক্ষতার চাহিদা বেশি (64%, সিকিউরিটির চেয়ে কম, 69%)।

টেলকোজ নিয়োগের ক্ষেত্রে দক্ষতার জটিলতার দিক থেকে, ৫৯% উত্তরদাতা বলেছেন যে ডেটা সায়েন্স/ডেটা অ্যানালিটিক্স পেশাদার এবং এআই/এমএল পেশাদারদের নিয়োগ করা সবচেয়ে কঠিন (৬৩%)। নিরাপত্তার পরেই দ্বিতীয়।

MWC 2024-এ, কোরিয়া টেলিকম (কোরিয়া) ঘোষণা করেছে যে তারা AICT - AI এবং ICT কোম্পানিতে পরিণত হওয়ার লক্ষ্যে এই বছর 1,000 জন পর্যন্ত AI এবং ডিজিটাল বিশেষজ্ঞ নিয়োগ করবে। একই সাথে, KT AI দক্ষতার উপর অভ্যন্তরীণ প্রশিক্ষণও বৃদ্ধি করেছে যাতে KT-এর AI-এর প্রতি DNA সম্পূর্ণরূপে পরিবর্তিত হয়।

২০২৫ সালের মধ্যে একটি অত্যন্ত স্বয়ংক্রিয় ক্যারিয়ার হওয়ার উচ্চাকাঙ্ক্ষাকে সমর্থন করার জন্য চায়না মোবাইল ২০১৯ সালে জিউটিয়ান প্রতিষ্ঠা করে। বহিরাগত ডেভেলপাররা ওপেন এপিআই-এর মাধ্যমে এআই প্ল্যাটফর্মটি অ্যাক্সেস করতে পারবেন। ২০২৩ সালের অক্টোবরের মধ্যে, জিউটিয়ানের অংশ হিসেবে চায়না মোবাইল নিজস্ব এলএলএম তৈরি করেছিল। মাত্র ২০ জন এআই ইঞ্জিনিয়ার দিয়ে শুরু করে, চায়না মোবাইলের এখন ৬০০ জন এআই ইঞ্জিনিয়ার রয়েছে এবং ২০২৪ সালের শেষ নাগাদ এটি ১,০০০-এ পৌঁছানোর পরিকল্পনা রয়েছে।

ভোডাফোন তার এআই প্ল্যাটফর্মের জন্য হাইপারস্কেলারদের সাথে কাজ করছে, কিন্তু এখনও এআইওপস দক্ষতার পাশাপাশি বিশ্লেষণ, অটোমেশন, ক্লাউড এবং প্ল্যাটফর্মের প্রয়োজন। ভোডাফোন পূর্ণকালীন নিয়োগের মাধ্যমে প্রতিভা আকর্ষণ করছে।

ক্যাপজেমিনির সিনিয়র ডিরেক্টর আশীষ যাদব বলেন যে, টেলকস ক্রমবর্ধমানভাবে সিস্টেম ইন্টিগ্রেশন কোম্পানিগুলির মাধ্যমে স্থপতি পর্যায়ে সিনিয়র ক্লাউড এবং এআই প্রতিভাদের সন্ধান করছে, যা ইনসোর্সিংয়ের একটি রূপ। ইনসোর্সিংয়ের সংজ্ঞা বিভিন্ন উপায়ে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে, তবে এই প্রেক্ষাপটে, টেলকস অংশীদার কোম্পানির সিনিয়র প্রতিভাদের টেলকোর কর্ম দলের সদস্য হিসাবে "চিকিৎসা" করে।

বেশিরভাগ টেলিকম কোম্পানি চাহিদা অনুযায়ী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রতিভা সক্রিয়ভাবে সংগ্রহের জন্য পুনঃদক্ষতা বৃদ্ধি এবং দক্ষতা বৃদ্ধির কাজও করছে। প্রকৃতপক্ষে, এই পদ্ধতিটি নতুন প্রতিভা নিয়োগের চেয়ে বেশি সাশ্রয়ী হতে পারে এবং অন্যান্য সকল কঠিন নিয়োগ দক্ষতার ক্ষেত্রে ক্রমবর্ধমানভাবে প্রয়োগ করা হচ্ছে।

টিএমফোরামের জরিপে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং কার্যকরভাবে কাজে লাগানোর জন্য ক্যারিয়ারদের কী করা উচিত, ৬০% উত্তরদাতা বলেছেন যে বিদ্যমান কর্মীদের বিভিন্ন ধরণের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দক্ষতায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার একটি উচ্চ প্রভাব রয়েছে, যেখানে ৩৯% বলেছেন যে এটি একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলে।

ম্যাককিনসে অ্যান্ড কোম্পানির মতে, GenAI অপারেটরদের অভ্যন্তরীণভাবে AI দক্ষতা বিকাশ করতে বাধ্য করছে এবং ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে নতুন দক্ষতারও প্রয়োজন করছে, যেমন প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং - LLM থেকে সেরা প্রতিক্রিয়া পেতে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার ক্ষমতা। অপারেটরদের ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং ডোমেন বিশেষজ্ঞদেরও নিয়োগ করতে হবে "যারা বোঝে কোন ডেটা সংগ্রহ করতে হবে এবং কীভাবে এটি সংগ্রহ করতে হবে, সেইসাথে GenAI সিস্টেম দ্বারা তৈরি এবং ব্যবহৃত নতুন ধরণের ডেটার মান পর্যবেক্ষণ এবং মূল্যায়ন করা । "

৩.২। এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডেটা প্রস্তুতি

নেটওয়ার্ক জুড়ে নির্ভুলতা এবং ধারাবাহিকতা বজায় রাখার জন্য একটি ডেটা-চালিত আর্কিটেকচার গুরুত্বপূর্ণ। একটি সাধারণ ডেটা মডেল ব্যবহার নিশ্চিত করে যে সমস্ত সিস্টেমে ডেটা সুষ্ঠুভাবে প্রবাহিত হয় এবং সমস্ত স্বয়ংক্রিয় কর্মপ্রবাহে সঠিকভাবে পরিবেশিত হয়।

AI-এর জন্য ডেটা প্রয়োজন, এবং ডেটা অ্যানালিটিক্সের জন্য AI প্রয়োজন। আজকাল অনেক অপারেটর AI প্রযুক্তিকে সম্পূর্ণরূপে কাজে লাগানোর জন্য সুসংগত ডেটা কৌশল তৈরিতে উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হচ্ছেন। AI পরীক্ষার প্রাথমিক পর্যায়ে অপারেটররা AI-এর সফলভাবে স্কেলে স্থাপনের জন্য কী প্রয়োজন, বিশেষ করে ডেটার ক্ষেত্রে, তা অবমূল্যায়ন করতে পারেন।

অনেক ক্যারিয়ারের এমন একটি সমন্বিত কৌশলের অভাব রয়েছে যা একটি একক ডেটা মডেল অনুসারে প্রতিষ্ঠান জুড়ে অনুভূমিকভাবে ডেটা প্রবাহিত করতে সক্ষম করে।

এআই-এর জন্য ডেটা প্রস্তুত করার ক্ষেত্রে কিছু নির্দিষ্ট চ্যালেঞ্জ:

নেটওয়ার্ক থেকে শুরু করে পরিষেবা সরবরাহ এবং গ্রাহক অভিজ্ঞতা পর্যন্ত ব্যবসার বিভিন্ন অংশে প্রয়োগ করা যেতে পারে এমন পরিষ্কার, স্পষ্ট, ধারাবাহিক এবং কার্যকর ডেটার অভাব রয়েছে । ডেটা-চালিত, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত সম্পাদনের সমস্ত প্রক্রিয়ার জন্য এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

একটি সাধারণ ডেটা মডেলের অভাব (বর্তমানে একাধিক বিক্রেতাদের কাছ থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হচ্ছে) এর ফলে কাঠামোগত এবং অকাঠামোগত ডেটা একত্রিত করা অত্যন্ত সময়সাপেক্ষ।

তথ্যের প্রেক্ষাপটের অভাব, কীভাবে, কখন, কোথায় এবং কী উদ্দেশ্যে তথ্য সংগ্রহ করা হয় তা সম্পূর্ণরূপে না জানা, টেলকোজদের একটি বিশেষ গুরুত্বপূর্ণ বাধা যা GenAI বা অন্য কোনও ধরণের মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন করতে চাইলে অতিক্রম করতে হবে।

অপারেটররা ডেটার মূল্য বুঝতে পারছে এবং ডেটা অ্যানালিটিক্সে তাদের বিনিয়োগ বাড়িয়ে দিচ্ছে। ওমডিয়া অনুমান করে যে ২০২৫ সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী অপারেটররা ডেটা অ্যানালিটিক্সে প্রায় ২.৫ বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করবে।

প্রকৃতপক্ষে, সঠিক ফর্ম্যাটে ডেটা সংগ্রহ, পরিষ্কার, রূপান্তর এবং সংরক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় সময় এবং বিনিয়োগ প্রায়শই সেই ডেটা ব্যবহার করতে যে সময় লাগে তার তুলনায় অসামঞ্জস্যপূর্ণভাবে বেশি। ডেটা লেক এবং ডেটা গুদাম তৈরির প্রক্রিয়া বছরের পর বছর ধরে চলছে, কিন্তু এটি এখনও ক্যারিয়ারগুলিকে তাদের সংস্থাগুলিতে স্কেলে AI স্থাপন করার ক্ষমতা দেয়নি।

এআই-ভিত্তিক উদ্ভাবন এবং বিশ্লেষণের আবির্ভাব আরও বৈচিত্র্যময় এবং নমনীয় ডেটা ব্যবহারের প্রয়োজনীয়তা এবং প্রয়োজনীয়তাকে চালিত করেছে, উদাহরণস্বরূপ:

- মডেলদের প্রশিক্ষণের জন্য এআই/মেশিন লার্নিং-এর জন্য বিপুল পরিমাণ ডেটার প্রয়োজন হয়।

- নিরপেক্ষ এআই ফলাফল নিশ্চিত করার জন্য বিভিন্ন ডেটাসেট এবং একাধিক ডেটা টাইপ প্রয়োজন।

- মডেলের নির্ভুলতা এবং প্রয়োগের প্রভাব উন্নত করতে ডেটা স্তর যুক্ত করুন

- ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কর্মক্ষমতা বজায় রাখার জন্য, বিশেষ করে গতিশীল পরিবেশে, মডেলদের অবশ্যই সর্বশেষ তথ্য দিয়ে ক্রমাগত প্রশিক্ষণ দিতে হবে।

- গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক কার্যকলাপের জন্য, প্রাথমিকভাবে অত্যন্ত ইন্টারেক্টিভ পরিবেশে, ডেটা রিয়েল-টাইমে উপলব্ধ থাকতে হবে।

- GenAI-এর আবির্ভাবের ফলে অপারেটররা বিপুল পরিমাণে অসংগঠিত তথ্য ব্যবহার করার সুযোগ পেয়েছে, তবে LLM-এ পাঠানোর আগে এই তথ্য ট্যাগ এবং পরিষ্কার করতে হবে।

ডেটার দৃষ্টিকোণ থেকে AI-তে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি অর্জনের জন্য, অপারেটরদের সিস্টেমের মধ্য দিয়ে "প্রবাহিত" ডেটার সাথে যোগাযোগের পদ্ধতিতে একটি ব্যাপক পরিবর্তন আনতে হবে, কখনও কখনও কর্পোরেট সংস্কৃতিতেও পরিবর্তন আনতে হবে। মূল বিষয় হল একটি সাধারণ ডেটা মডেল তৈরি করা এবং সত্যের একক উৎস তৈরি করা।

সত্যের একক উৎস তৈরি করা একটি অত্যন্ত জটিল কাজ যা ডেটার বিভাজনের কারণে এখন পর্যন্ত বেশিরভাগ অপারেটরের ক্ষমতার বাইরে। বিটি, ডয়চে টেলিকম এবং টেলিফোনিকা তাদের সমস্ত ডেটা পাবলিক ক্লাউডে স্থানান্তর করে এই সমস্যা সমাধানের জন্য পদক্ষেপ নিয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, গত দুই বছরে, বিটি তাদের ৯০% এরও বেশি ডেটা গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে স্থানান্তর করেছে।

এআই আর্কিটেকচার, নির্মাণ, কেনা এবং স্কেল

AI/GenAi এবং ক্লাউড কম্পিউটিং-এর মধ্যে অনেক মিল রয়েছে, বিশেষ করে প্রযুক্তিগত পরিবর্তন এবং হাইপারকলারের আধিপত্য। নেটওয়ার্ক অপারেটররা একই সমস্যার সম্মুখীন হয়, AI এবং ক্লাউডের মতো একই প্রশ্ন: কী কিনবেন এবং কী তৈরি করবেন?

AI-এর প্রতি ক্যারিয়ারদের দৃষ্টিভঙ্গি মূলত উন্মুক্ত স্থাপত্য এবং কম্পোজিবিলিটির মূল নীতি দ্বারা পরিচালিত হয়। ডয়চে টেলিকমের ওমাইর আহমেদ খান বলেন, কোম্পানির বেশিরভাগ AI প্রকল্পে বিল্ড এবং বাই কম্পোনেন্টের সংমিশ্রণ জড়িত, "ডয়চে টেলিকমের একটি হাইব্রিড বিল্ড এবং বাই কৌশল রয়েছে, এবং বাই অংশে কখনও সম্পূর্ণ টার্নকি সমাধান কেনা জড়িত ছিল না।"

অপারেটররা বিশ্বাস করেন যে AI কে তাদের এন্টারপ্রাইজ আর্কিটেকচারের অংশ বা তাদের রেফারেন্স আর্কিটেকচারের অংশ হিসাবে বিবেচনা করা খুব তাড়াতাড়ি। কিছু অপারেটর যাদের তাদের ভবিষ্যতের এন্টারপ্রাইজ আর্কিটেকচারে AI কে একীভূত করার জন্য স্পষ্ট দৃষ্টিভঙ্গি এবং কৌশল রয়েছে তারা কার্যকর ফলাফল এবং বিনিয়োগের উপর স্পষ্ট রিটার্ন প্রদানের জন্য প্রয়োজনীয় মানুষ, সরঞ্জাম এবং ক্ষমতার সাথে সম্পর্কিত বাস্তবায়ন চ্যালেঞ্জগুলিও স্বীকার করে।

সফটওয়্যার শিল্পায়নকে AI শিল্পায়নের জন্য একটি ভালো অনুশীলন হিসেবে দেখা যেতে পারে, যেখানে ডেটা পাবলিক ক্লাউডে স্থানান্তরিত করা এবং রিয়েল টাইমে ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলা সম্ভব। দক্ষিণ-পূর্ব এশীয় একটি ক্যারিয়ার CIO কোম্পানির AI শিল্পায়নের প্রক্রিয়াটিকে "ডেটা ফ্যাক্টরি" হিসেবে বর্ণনা করেছেন। "এটি AI উৎপাদনের সময় এবং খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করেছে," তিনি বলেন।

"দুই বছর আগে, AI উৎপাদন খরচ অনেক বেশি ছিল। একটি AI মডেল তৈরি করতে ছয় থেকে আট মাস সময় লাগত। এখন মাত্র কয়েক দিন সময় লাগে। আপনি পুরো চক্রটি অনেক দ্রুত এবং কম লোকের সাহায্যে চালাতে পারেন।"

কিছু বাহকগুলিতে অনুশীলন করুন:

চায়না মোবাইল: জিউটিয়ান এলএলএম প্রকল্পের অংশ হিসেবে হার্ডওয়্যার কিনেছে এবং গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (জিপিইউ) এবং অ্যাক্সিলারেটর সহ নিজস্ব ডেটা সেন্টার তৈরি করেছে।

জিও: ভারতীয় টেলিকম কোম্পানি জিওর মূল কোম্পানি রিলায়েন্স ইন্ডাস্ট্রিজ, এআই-এর জন্য সুপারকম্পিউটিং অবকাঠামো তৈরির জন্য এনভিডিয়ার সাথে অংশীদারিত্ব করেছে। রিলায়েন্সের লক্ষ্য ভারতজুড়ে বিজ্ঞানী, ডেভেলপার এবং স্টার্টআপগুলিকে এআই অবকাঠামো প্রদান করা এবং জিওর ৪৫০ মিলিয়ন গ্রাহকদের জন্য এআই অ্যাপ্লিকেশন এবং পরিষেবা তৈরি করা।

পাবলিক ক্লাউড নাকি প্রাইভেট ক্লাউডে এআই কোথায় স্থাপন করবেন তা নির্ধারণ করাও টেলিকম কোম্পানিগুলির জন্য একটি সমস্যা এবং এটি মূলত স্থাপনের স্কেলের উপর নির্ভর করে। পাবলিক ক্লাউডে এআই স্থাপনের সুবিধা হল প্রচুর কম্পিউটিং রিসোর্স, শক্তি এবং জটিল অ্যালগরিদম এবং প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রয়োজনীয় বিশেষ হার্ডওয়্যার, তবে, খরচ একটি সমস্যা হয়ে উঠতে পারে যদি অপারেটর শুধুমাত্র বিপুল পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য পাবলিক ক্লাউড ব্যবহার করে।

অনেক অপারেটর GenAI-এর জন্য একটি ব্যক্তিগত ক্লাউড ব্যবহারের সিদ্ধান্তকে অকার্যকর বলে মনে করেন যদি না অপারেটরটি নিজস্ব LLM তৈরি করে - যেমন এশিয়ায় চায়না মোবাইল, সফটব্যাঙ্ক এবং SK টেলিকম এবং ইউরোপে ডয়চে টেলিকমের ক্ষেত্রে। অপারেটররা AI ব্যবহারের ক্ষেত্রে MVP পরীক্ষা এবং তৈরির জন্য পাবলিক ক্লাউডকে অগ্রাধিকার দেয়।

ক্যারিয়ারগুলি যখন AI-এর ব্যবহার বাড়াবে, তখন এটি অনিবার্যভাবে আরও গভীর সম্পর্কের দিকে পরিচালিত করবে।

- সফটব্যাংক: GenAI এবং ওয়্যারলেস অ্যাপ্লিকেশন হোস্ট করার জন্য ডিজাইন করা ডেটা সেন্টার (TTDL) তৈরি করতে Nvidia-এর সাথে অংশীদারিত্ব করেছে। নতুন TTDL AI এবং 5G উভয় কাজের চাপ পরিচালনা করবে।

- এসকে টেলিকম: এসকেটির বৃহত্তর এআই উচ্চাকাঙ্ক্ষার অংশ হিসেবে এআই-ভিত্তিক ডেটা সেন্টারের চাহিদা পূরণ করছে। সিএফও ইয়াং-সিওব কিম বলেন, এসকেটি "পরবর্তী প্রজন্মের এআই ডেটা সেন্টার এবং বিশ্বব্যাপী সম্প্রসারণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে তার ডেটা সেন্টার ব্যবসা আরও জোরদার করার" পরিকল্পনা করছে।

- অন্যান্য প্রযুক্তির সাথে সম্পর্কিত ডেটার ক্রমবর্ধমান চাহিদা মেটাতে বিশ্বব্যাপী তার ডেটা সেন্টার ব্যবসা সম্প্রসারণ এবং আপগ্রেড করার জন্য NTT আগামী পাঁচ বছরে ১.৫ ট্রিলিয়ন ইয়েন (প্রায় ১২ বিলিয়ন ডলার) বিনিয়োগ করছে।

পাবলিক ক্লাউড নাকি প্রাইভেট ক্লাউডে এআই কোথায় স্থাপন করবেন তা নির্ধারণ করাও টেলিকম কোম্পানিগুলির জন্য একটি সমস্যা এবং এটি মূলত স্থাপনের স্কেলের উপর নির্ভর করে। পাবলিক ক্লাউডে এআই স্থাপনের সুবিধা হল প্রচুর কম্পিউটিং রিসোর্স, শক্তি এবং জটিল অ্যালগরিদম এবং প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রয়োজনীয় বিশেষ হার্ডওয়্যার, তবে, খরচ একটি সমস্যা হয়ে উঠতে পারে যদি অপারেটর শুধুমাত্র বিপুল পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য পাবলিক ক্লাউড ব্যবহার করে।

অনেক অপারেটর GenAI-এর জন্য একটি ব্যক্তিগত ক্লাউড ব্যবহারের সিদ্ধান্তকে অকার্যকর বলে মনে করেন যদি না অপারেটরটি নিজস্ব LLM তৈরি করে - যেমন এশিয়ায় চায়না মোবাইল, সফটব্যাঙ্ক এবং SK টেলিকম এবং ইউরোপে ডয়চে টেলিকমের ক্ষেত্রে। অপারেটররা AI ব্যবহারের ক্ষেত্রে MVP পরীক্ষা এবং তৈরির জন্য পাবলিক ক্লাউডকে অগ্রাধিকার দেয়।

ক্যারিয়ারগুলি যখন তাদের AI ব্যবহার বৃদ্ধি করবে, তখন এটি অনিবার্যভাবে পরাশক্তিগুলির সাথে গভীর সম্পর্ক তৈরি করবে — অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস, মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুর এবং গুগল ক্লাউড।

তথ্যসূত্র:
১. AI ব্যবসায়িক সম্ভাবনা: AI এর মূল্য বোঝা
টেলিকম কার্যক্রম। https://www.ericsson.com/4ac6ca/
সম্পদ/স্থানীয়/প্রতিবেদন-পত্র/আরও অন্তর্দৃষ্টি/ডক/এআই-
ব্যবসা-সম্ভাব্য.pdf
[2]। উদীয়মান প্রযুক্তি প্রভাব রাডার: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, গার্টনার, ১৯ জানুয়ারী ২০২৪ আইডি G00796195
[3]। জেনারেটিভ এআই: অপারেটররা তাদের প্রথম পদক্ষেপ নেয়, টিএমফোরাম ২০২৩
[4]। একটি AI কৌশল তৈরি করা টেলিকম সংস্থাগুলি ভিত্তি স্থাপন করে,
টিএমফোরাম ৩ মার্চ, ২০২৪
[5]। https://intellias.com/ai-in-telecommunications/
[6]। https://www.alliedmarketresearch.com/ai-in-
টেলিযোগাযোগ-বাজার-A09352
[7]। টেলিকম-এ জেনারেল এআই, ওমডিয়ার জেনারেল এআই টেলিকম কোম্পানির মূল আবিষ্কার
পরিষেবা প্রদানকারী জরিপ ওমডিয়া ২০২৪
[8] https://www.xenonstack.com/enterprise-generative-ai/
টেলিকম/
[9]। AI কোন দিকে যাচ্ছে? নোকিয়া https://www.nokia.com/thought-
নেতৃত্ব/প্রবন্ধ/এআই/কোথায়-এআই-শিরোনাম/
[10]। এরিকসন টেলকো এআই, অভ্যন্তরীণ নথি

(তথ্য ও যোগাযোগ পত্রিকা নং ৮, আগস্ট ২০২৪-এর মুদ্রিত সংস্করণে প্রকাশিত)

সূত্র: https://ictvietnam.vn/chien-luoc-ai-nao-cho-cac-nha-khai-tac-mang-vien-thong-66422.html