আপনার ব্যবসার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োজন কিনা তা কীভাবে জানবেন

ট্রেড শো, বক্তৃতা, ইভেন্ট, বই, কংগ্রেস, নিবন্ধ এবং প্রকৃতপক্ষে, বর্তমান যেকোনো ব্যবসায়িক বৃত্তে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) গ্রহণ কর্পোরেট বিশ্বে ব্যাপকভাবে আলোচিত হয়েছে। বিভিন্ন সেক্টরের কোম্পানি এবং নেতারা ক্রমবর্ধমানভাবে নিশ্চিত হচ্ছেন যে বাজারে তাদের প্রতিযোগিতা এবং প্রাসঙ্গিকতা বজায় রাখার জন্য AI অপরিহার্য।.  

কিন্তু যখন অনেক কোম্পানি AI-এর মূল্য স্বীকার করে, তখন খুব কমই এই ধরনের প্রযুক্তির মাধ্যমে আনা সম্ভাবনাগুলিকে কৌশলগত এবং রূপান্তরমূলক উপায়ে কার্যকরভাবে একীভূত করছে৷ আমরা যা দেখি, বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই কম-প্রভাবিত, এক-অফ পাইলট প্রকল্প যা তা করে না৷ AI অফার করতে পারে এমন সত্যিকারের মান ক্যাপচার করুন।. 

কোম্পানিগুলির সাধারণত প্রথা থাকে, যে কোনো প্রযুক্তিগত অভিনবত্বের মুখে, প্রকল্প বাস্তবায়নের “পাইলট-মূল্যায়ন-স্কেল-পরিপক্ক” মডেল গ্রহণ করার। এবং AI এর সাথে অনেক সংস্থা, প্রকৃতপক্ষে, একই পদ্ধতিগত যুক্তি ব্যবহার করে বিভিন্ন বিভাগ এবং কার্যকলাপের ধরনগুলিতে পরীক্ষা এবং পাইলট পরিচালনা করছে। এই পরীক্ষাগুলি, সাধারণভাবে, নির্দিষ্ট এলাকায় দক্ষতা এবং উত্পাদনশীলতা লাভের সন্ধান করে, কর্মীদের উচ্চ মূল্যের ক্রিয়াকলাপগুলিতে ফোকাস করার জন্য সময় মুক্ত করে। যদিও গুরুত্বপূর্ণ, এই উদ্যোগগুলি প্রায়শই সীমিত, উল্লেখযোগ্যভাবে ব্যবসায়িক কৌশলকে প্রভাবিত করে না এবং প্রায়শই স্কেলে মান তৈরি করতে ব্যর্থ হয়।. 

যে প্রশ্নটি উঠছে তা হল: কেন এই পাইলটরা বৃহত্তর, রূপান্তরমূলক উদ্যোগে বিকশিত হয় না? উত্তরটি সংস্থাগুলির মধ্যে AI-এর কৌশলগত পদ্ধতির অভাবের মধ্যে রয়েছে, যা একটি স্পষ্ট দৃষ্টিভঙ্গি দ্বারা পরিচালিত হওয়া প্রয়োজন এবং নেতৃত্ব এবং IEOT দ্বারা প্রায়শই বোর্ড স্তরে টিকিয়ে রাখা প্রয়োজন, সহ।. 

AI এর কৌশলগত ব্যবহারের দিকে কীভাবে অগ্রসর হবেন 

কোম্পানির মধ্যে AI সত্যিকারের বিপ্লবী হওয়ার জন্য, নির্বাহী এবং নেতাদের তাদের ব্যবসার প্রেক্ষাপটে এই প্রযুক্তির ভূমিকা পুনর্বিবেচনা করতে হবে। এটি নতুন সফ্টওয়্যার বাস্তবায়ন বা নির্দিষ্ট কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করার বাইরে চলে যায়; এটি AI এর দৃষ্টিকোণ থেকে প্রক্রিয়া, পণ্য এবং এমনকি সম্পূর্ণ ব্যবসায়িক মডেলগুলিকে পুনরায় কল্পনা করার বিষয়।. 

AI এর জন্য একটি নেতৃত্ব গঠন করা 

প্রধান বাধাগুলির মধ্যে একটি a AI এর আরও কৌশলগত গ্রহণ হল রূপান্তর চালানোর ক্ষমতাপ্রাপ্ত নেতৃত্বের অভাব। যে কোম্পানিগুলি সত্যিকার অর্থে AI অগ্রসর করে তারা এই প্রযুক্তি সম্পর্কে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতাপ্রাপ্ত নির্বাহী এবং বোর্ডের উপর নির্ভর করে। ডেটা এবং এআই-এর জন্য নিবেদিত ভাইস-প্রেসিডেন্সি, বিশেষজ্ঞ উপদেষ্টা এবং উদ্ভাবন-কেন্দ্রিক গভর্নেন্স হল কাঠামোর কিছু উদাহরণ যা স্কেলে AI গ্রহণকে ত্বরান্বিত করতে পারে।. 

সংস্কৃতি পরিবর্তন এবং কর্মচারী প্রশিক্ষণ 

এআই শুধু প্রযুক্তি নয়, মানুষের সম্পর্কেও। এটিকে ব্যাপকভাবে গৃহীত এবং সংহত করার জন্য, এটি গুরুত্বপূর্ণ যে কর্মচারীরা বুঝতে পারে যে প্রযুক্তি কীভাবে তাদের রুটিন এবং তাদের সেক্টরকে প্রভাবিত করতে পারে। ক্রমাগত প্রশিক্ষণ এবং উদ্ভাবনের সংস্কৃতির প্রচার কর্মীদের পরিবর্তনের অংশ অনুভব করতে এবং সক্রিয়ভাবে অবদান রাখতে পারে তার জন্য অপরিহার্য।. 

শক্তিশালী ডেটা কৌশল গ্রহণ 

AI কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য ডেটার উপর নির্ভর করে। অতএব, কোম্পানিগুলির একটি শক্তিশালী এবং সুগঠিত ডেটা কৌশল থাকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এর মধ্যে রয়েছে নিরাপদে এবং নৈতিকভাবে ডেটা সংগ্রহ, সংরক্ষণ, প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ করা। কোম্পানিগুলিকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করতে এবং মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার সরঞ্জামগুলি অন্বেষণ করতে প্রস্তুত থাকতে হবে যা তাদের মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করতে দেয়।. 

বিগ টেক থেকে উদাহরণ 

বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি AI এর সাথে রূপান্তরের নেতৃত্ব দেয় এবং কর্পোরেট সেক্টরের জন্য একটি রেফারেন্স হিসাবে কাজ করে। মেটা, উদাহরণস্বরূপ, বিজ্ঞাপন প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে AI ব্যবহার করে, প্রচারাভিযানের নাগাল এবং কার্যকারিতা সর্বাধিক করে। আরেকটি উদাহরণ হল অ্যামাজন, যা পণ্যের সুপারিশ থেকে লজিস্টিক ম্যানেজমেন্ট পর্যন্ত তার অপারেশনের সমস্ত পয়েন্টে AI প্রয়োগ করে। এই ক্ষেত্রেগুলি ব্যাখ্যা করে যে কীভাবে AI, যখন কৌশলগতভাবে ব্যবহার করা হয়, শুধুমাত্র অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলিকেই নয়, গ্রাহকের অভিজ্ঞতাকেও রূপান্তরিত করতে পারে এবং আর্থিক ফলাফলগুলিও লাভ করতে পারে৷।. 

কৌশলগত উদ্দেশ্যগুলির সাথে একীকরণ 

পয়েন্ট পাইলটদের বাইরে যেতে, এটি গুরুত্বপূর্ণ যে AI উদ্যোগগুলি কোম্পানির কৌশলগত উদ্দেশ্যগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। AI কে এমন একটি হাতিয়ার হিসাবে দেখা উচিত যা এই লক্ষ্যগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে এবং কার্যকরভাবে অর্জন করতে সহায়তা করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি কোম্পানি গ্রাহক সন্তুষ্টি বাড়াতে চায়, তাহলে এটি রিয়েল-টাইম কাস্টমাইজেশন অফার করতে বা সমস্যাগুলি হওয়ার আগে পূর্বাভাস দিতে AI ব্যবহার করতে পারে। সাংগঠনিক কৌশলগত পরিকল্পনা গঠন করে এমন সমস্ত বড় প্রকল্পে AI অন্তর্ভুক্ত করা উচিত।. 

স্কেলে AI এর মান ক্যাপচার করতে, কোম্পানিগুলিকে অবশ্যই কিছু সাধারণ চ্যালেঞ্জ অতিক্রম করতে হবে, যেমন পরিবর্তনের প্রতিরোধ এবং প্রযুক্তিগত জটিলতা৷ এই প্রক্রিয়াটির জন্য দূরদর্শী নেতৃত্ব, ডেটা অবকাঠামোতে বিনিয়োগ এবং দীর্ঘমেয়াদী ফলাফলকে অগ্রাধিকার দেয় এমন একটি কৌশলগত পদ্ধতির সমন্বয় প্রয়োজন৷।. 

অতএব, AI এর সাথে বিন্দু পাইলটদের বাইরে যাওয়ার জন্য কোম্পানিগুলির মধ্যে মানসিকতা এবং কাঠামোর পরিবর্তন প্রয়োজন, যা তুচ্ছ নয়। AI শুধুমাত্র একটি পাসিং“ চিকেন” না হওয়ার জন্য, নেতাদের এটিকে প্রকৃত সাংগঠনিক রূপান্তরের জন্য একটি অনুঘটক হিসাবে দেখা এবং বিনিয়োগ করতে এবং তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে সম্পূর্ণরূপে পুনর্বিবেচনা করতে ইচ্ছুক হওয়া প্রয়োজন৷।.