আসুন এই ভিত্তি দিয়ে শুরু করি যে পরিবর্তন সবার জন্য কঠিন। এটি একটি বড় প্রতিষ্ঠানের জন্য স্কেলে আরও কঠিন। আমরা গত 15 বছরে যেমন বড় সংস্থাগুলিকে গতিশীলতা, বিগ ডেটা, ক্লাউড এবং সামগ্রিক ডিজিটাল রূপান্তরকে আলিঙ্গন করার চেষ্টা দেখেছি, আমরা দেখেছি যে তাদের অনেককে এই প্রযুক্তিগুলি বাস্তবায়নের জন্য বারবার সংগ্রাম করতে হয়েছে। আজ, এটি AI যা কোম্পানি এবং তাদের কর্মীদের পরিবর্তন করতে বাধ্য করছে, তারা পছন্দ করুক বা না করুক।
সমস্যার অংশ হল প্রযুক্তিগত ঋণপূর্ববর্তী যুগের জন্য ডিজাইন করা প্রযুক্তিগত ক্ষমতার একটি সেট ব্যবহার করার পরিবর্তে একটি প্রতিষ্ঠানের প্রযুক্তি স্ট্যাককে নতুন প্রযুক্তির সর্বাধিক ব্যবহার করতে বিকশিত হতে হবে। ব্যবসা চালানোর জন্য মৌলিক এমন কিছু পরিবর্তন করার চেষ্টা করা সহজ নয় যা ইতিমধ্যে কাজ করে তা বিভ্রান্ত করার ঝুঁকি না নিয়ে। কিছু পরিচালক সম্পূর্ণরূপে এই ধরনের পরিবর্তন আলিঙ্গন করবে. উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের সাথে বিপুল সম্ভাবনার সাথে প্রচন্ড ঝুঁকি জড়িত।
সমস্যার আরেকটি অংশ হল প্রাতিষ্ঠানিক জড়তা। মানুষের কাজ করার উপায় পরিবর্তন করা কঠিন। আমি আপনাকে অনেক বছর আগে যখন একজন প্রযুক্তিগত লেখক ছিলাম এবং আমরা একটি ছোট শহরের রেকর্ডারের অফিসে একটি কম্পিউটার সিস্টেম বাস্তবায়ন করছিলাম সেই গল্পটি বলি। শহরের দলিল কাগজে কলমে এবং ক্যাবিনেটে দাখিল করা হয়েছিল। এটি ম্যানুয়াল এবং অবাধ্য ছিল, দলিল ট্র্যাকিং এমন একটি প্রক্রিয়া তৈরি করে যা কয়েক সপ্তাহ সময় নিতে পারে কারণ মানুষকে কাগজের জলাবদ্ধতার মধ্য দিয়ে ম্যানুয়ালি চালনা করতে হয়েছিল।
কম্পিউটার সিস্টেমটি স্পষ্টতই ভাল ছিল, কিন্তু অভ্যর্থনা কর্মীরা যারা জনসাধারণের সাথে আচরণ করেছিল তারা বিশ্বাসী ছিল না। তাদের কাজের অংশ ছিল একটি রাবার স্ট্যাম্প দিয়ে সম্পূর্ণ নথিতে স্ট্যাম্প করা, যেটি তারা খুব উৎসাহের সাথে করেছিল, আর্কাইভ করার জন্য পাঠানোর আগে। এই কর্মচারীদের জন্য, যারা 20 বা 30 বছর ধরে কাউন্টারের পিছনে কাজ করেছিল, স্ট্যাম্প তাদের পরিচয় এবং ক্ষমতার অনুভূতিকে প্রতিনিধিত্ব করে। তারা সেটা ছেড়ে দিতে চায়নি।
অবশেষে, সিস্টেম আর্কিটেক্ট সহজভাবে দিয়েছিলেন এবং তাদের সীলমোহর রাখতে দেন। যদিও এটি একটি অনলাইন সিস্টেমের জন্য আর প্রয়োজনীয় ছিল না, এটি তাদের পরিবর্তন করতে বাধ্য করেছে।
যা আমাদেরকে নিয়ে আসে সবচেয়ে বড় সমস্যা: পরিবর্তন ব্যবস্থাপনা। একটি নতুন প্রযুক্তি বাস্তবায়নের সবচেয়ে কঠিন উপাদানটি ক্রয় করা, পরীক্ষা করা এবং বাস্তবায়ন করা নয়। এটি লোকেদের এটি ব্যবহার করতে দিচ্ছে, এবং প্রায়শই আপনাকে তাদের আপনার সীলমোহর রাখতে দিতে হবে বা তারা সমাধানটি বাস্তবায়নকারী দলের সর্বোত্তম উদ্দেশ্যগুলিকেও নাশকতা করবে৷
এই সমস্ত সম্পর্কে চিন্তা করুন, এবং তারপরে AI যে পরিবর্তন নিয়ে আসে তা বিবেচনা করুন, এবং আপনি যেভাবে কাজ করি তার চারপাশে দিগন্তে অনেক বেশি আমূল সমন্বয় দেখতে পাবেন। যে লোকেরা লেবেলগুলি ধারণ করে তারা দেখতে পায় যে তাদের শক্তি সরে যাচ্ছে এবং আপনাকে তাদের বিচ্ছিন্ন না করার বিষয়ে সতর্ক থাকতে হবে বা আপনি ড্রেনের নিচে অর্থ নিক্ষেপ করতে পারেন।
দিনের শেষে, সংস্থাগুলি হল মানুষ এবং লোকেরা অগোছালো, এবং আপনাকে প্রযুক্তির বাইরে শেষ লক্ষ্যের দিকে তাকাতে হবে: নতুন সফ্টওয়্যার প্রয়োগ করা যা ব্যবসাকে রূপান্তর করতে পারে।
AI কাজ করার সম্পূর্ণ নতুন উপায়
প্রতিষ্ঠানের মধ্যে প্রধান প্রযুক্তিগত পরিবর্তন নতুন কিছু নয়. 1980 এর দশকে পিসির আবির্ভাব এবং স্প্রেডশীট এবং ওয়ার্ড প্রসেসরের উত্থান সেই মুহুর্তগুলির মধ্যে একটি ছিল। ইন্টারনেট এবং ওয়ার্ল্ড ওয়াইড ওয়েব অন্যান্য ছিল, কিন্তু এআই পরিবর্তনের এই আগের তরঙ্গগুলির চেয়ে বড় হতে পারে।
“ইন্টারনেট যুগ তথ্য প্রেরণের খরচ কমিয়েছে, এবং CIOs এর সুবিধা নিয়েছে এবং তাদের প্রতিষ্ঠানে ডিজিটাল প্রযুক্তি নিয়ে এসেছে এবং আরও অনেক কিছু। কিন্তু AI একটি উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন ধরনের প্রযুক্তি। এটি দক্ষতার খরচ কমিয়ে দিচ্ছে,” হার্ভার্ডের ডিজিটাল ডেটা ডিজাইন ইনস্টিটিউটের ফ্যাকাল্টি চেয়ার করিম লাখানি টেকক্রাঞ্চকে বলেছেন।
বক্সের সিইও অ্যারন লেভি আরও এক ধাপ এগিয়ে বলেছেন, এই প্রথমবার একজন কম্পিউটার সেই কাজটি করছে যা একজন ব্যক্তি আগে করেছিলেন, বরং সেই কাজটিকে আরও দক্ষতার সাথে করতে সাহায্য করার পরিবর্তে৷ “সুতরাং এটি কম্পিউটারের সাথে একটি নতুন সম্পর্ক কারণ কম্পিউটারগুলি বিচারের সিদ্ধান্ত নেয়৷ তারা তথ্য মূল্যায়ন করছেন। তারা আমাদের ডেটাতে এমনভাবে কাজ করছে যেভাবে একজন মানুষ করবে,” লেভি বলেছেন, এবং সংস্থাগুলিকে সংস্থায় কম্পিউটিংয়ের ভূমিকা পুনর্বিবেচনা শুরু করতে হবে।
“এখানে একটি সম্পূর্ণ নতুন কাঠামো এবং দৃষ্টান্ত রয়েছে যা একটি এন্টারপ্রাইজ প্রেক্ষাপটে এআই এখন যা করতে পারে তার ফলস্বরূপ আমাদের বিকশিত হতে হবে,” তিনি বলেছিলেন। এর অর্থ হল এই প্রযুক্তি কীভাবে সামগ্রিকভাবে সংগঠনকে প্রভাবিত করবে এবং প্রতিক্রিয়া নির্ভুলতা, ডেটা ফাঁস, মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য কী ডেটা ব্যবহার করা হয় ইত্যাদির মতো বিষয়গুলি দেখতে শুরু করা।
অবশ্যই, লেভি মনে করে যে তার কোম্পানির প্ল্যাটফর্মটি এই সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য এবং গ্রাহকদের সেগুলি কাটিয়ে উঠতে সাহায্য করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল, কিন্তু কোম্পানিগুলি একই ধরনের গল্প বলার একাধিক বিক্রেতার সাথে কাজ করছে এবং এটি তাদের খুঁজে পাওয়া কঠিন করে তোলে যারা প্রকৃতপক্ষে সাহায্য করতে পারে এবং মূল্য যোগ করতে পারে।
এই জিনিস কাজ করে?
একটি বড় সমস্যার মুখোমুখি সংস্থাগুলি খুঁজে বের করছে যে জেনারেটিভ এআই সত্যিই তার বর্ধিত উত্পাদনশীলতার প্রতিশ্রুতি প্রদান করছে কিনা; বর্তমানে, GenAI ক্ষমতা এবং বর্ধিত উত্পাদনশীলতার মধ্যে সরাসরি সংযোগ করার কোন ভাল উপায় নেই। এটি অভ্যন্তরীণভাবে সন্দেহপ্রবণ কর্মীদের কাছে বিক্রি করা কঠিন করে তোলে, যারা AI বাস্তবায়নের সময় তাদের নিজেদের ভবিষ্যত নিয়ে চিন্তিত হতে পারে।
অন্যদিকে, এই নতুন সরঞ্জামগুলির দাবিতে কর্মচারীরা থাকবে, এবং এই উত্তেজনা আরও বেশি সাংগঠনিক চাপ তৈরি করতে পারে কারণ পরিচালকরা কীভাবে কাজকে প্রভাবিত করবে সে সম্পর্কে বিভিন্ন মতামত সহ একটি কোম্পানিতে AI কীভাবে প্রয়োগ করা যায় তা নির্ধারণ করার জন্য কাজ করে।
আলটিমিটার ক্যাপিটালের অংশীদার জামিন বলের মতো কিছু লোক লিখেছেন যে প্রযুক্তিটি এতটাই রূপান্তরকারী যে কোম্পানিগুলিকে লাফিয়ে নেওয়া দরকার, তারা তাৎক্ষণিক সুবিধা দেখুক বা না দেখুক। “এই মুহূর্তে বিশ্ব বিকশিত হচ্ছে — এআই একটি বিশাল প্ল্যাটফর্মের পরিবর্তন। এবং এটি গ্রহণ/ব্যয় না করে, আপনি বাজারের শেয়ার হারানোর এবং ধীরে ধীরে অপ্রাসঙ্গিক হয়ে উঠার ঝুঁকি নিয়ে থাকেন, “তিনি লিখেছেন তার ক্লাউডেড জাজমেন্ট নিউজলেটারে জুলাই মাসে
গার্টনারের একজন বিশ্লেষক রিটা সাল্লাম বলেছেন যে আপনি যদি প্রথম দিকের ওয়ার্ড প্রসেসরের দিনগুলির দিকে ফিরে তাকান তবে মূল্য প্রস্তাবটি সচিবদের পুলকে বাদ দিয়ে অর্থ সাশ্রয়ের বিষয়ে কখনও ছিল না। এটি কাজ করার একটি নতুন উপায় তৈরি করতে সাহায্য করেছে – এবং AI একই রকম মান প্রস্তাব নিয়ে আসে।
“সাচিবিক পুল কাটা সম্ভবত সেই খরচটিকে সমর্থন করেনি। কিন্তু আপনি যখন চিন্তাভাবনার শারীরিক সীমাবদ্ধতা দূর করার কথা ভাবছেন, আপনার ধারনাগুলো লিখছেন এবং আপনার ধারনাগুলোকে পুনরাবৃত্ত করেছেন, এবং তারপর প্রতিষ্ঠানের সবাইকে তা প্রদান করছেন, আমার ধারণা হল যে, যদিও আমরা এটি প্রমাণ করতে পারি না, এটি সম্পূর্ণভাবে ট্রিগার করে। সম্ভাব্য উদ্ভাবনের যুগ, এবং জনগণের ক্ষমতা এখন তাদের চিন্তাভাবনাকে সম্পূর্ণ ভিন্ন উপায়ে নিরাময় করার জন্য, “তিনি বলেছিলেন। এই ধরনের পরিবর্তনগুলি পরিমাপ করা কঠিন, কিন্তু তবুও তারা বিশাল সুবিধা।
এক্সিকিউটিভ বাই-ইন করা সবসময়ই ডিজিটাল ট্রান্সফরমেশন ধাঁধার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। ঠিক তাদের আগে পিসিগুলির মতো, ক্লাউড কোম্পানিগুলি ব্যবসা করার উপায়কে রূপান্তরিত করেছে।
লাখানি বলেছেন AI ক্লাউড থেকে আলাদা কারণ সিইওরা এটি ব্যবহার করে এটি পেতে পারেন। এটির শক্তি দেখতে কোন বাস্তব প্রযুক্তিগত ব্যাখ্যার প্রয়োজন নেই এবং এটি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে পরিবর্তন আনতে সাহায্য করতে পারে। “আমার অনুভূতি হল যে আমি মনে করি কি আলাদা এবং যা হাইপকে ত্বরান্বিত করছে তা হল সিইও এবং বোর্ডের সদস্যদের ভিড় এবং যারা কর্পোরেট কৌশলকে প্রভাবিত করে এবং দাভোসে এখন এই সরঞ্জামগুলিতে অ্যাক্সেস রয়েছে এবং তারা তাদের নিজস্ব কিছু সমস্যা দেখতে শুরু করতে পারে। এই ভাবে সমাধান করা হচ্ছে,” তিনি বলেন.
তবে এর অর্থ এই নয় যে বিক্রেতারা কেবল সংস্থাগুলিতে ডাম্প করতে পারে এবং তাদের সমাধান বিক্রি করতে পারে। তাদের মূল্য দেখানোর উপায় বের করতে হবে। “হাইপারস্কেলার এবং বিক্রেতাদেরকে দেখানোর জন্য আরও ভাল কাজ করতে হবে কিভাবে সংস্থাগুলি আসলে এই জিনিসগুলি গ্রহণ করতে পারে,” তিনি বলেছিলেন।
কিন্তু জনগণের সমস্যা কাটিয়ে ওঠা আরও বড় বাধা হয়ে দাঁড়াবে। লাখানি বলেছেন যে সংস্থাগুলি এই চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হওয়ায় তিনটি সত্য রয়েছে। প্রথমত, তিনি বলেন, “মেশিন মানুষকে প্রতিস্থাপন করবে না, কিন্তু যন্ত্রের সাথে মানুষ যন্ত্র ছাড়াই মানুষকে প্রতিস্থাপন করবে।” দ্বিতীয়ত, তিনি বলেছেন, “এআই সামনের সারিতে ব্যর্থ হবে যদি আপনি পরিবর্তনের ম্যান্ডেটকে টপ-ডাউন হিসাবে না ভাবেন এবং ‘স্ট্যাম্প নির্মাতাদের’ আসলে আলিঙ্গন করতে এবং তারা যা করছেন সে সম্পর্কে ভাল বোধ করার জন্য প্রণোদনা তৈরি করেন।” তিনি বলেছেন যদি আপনি এটিকে মানুষের গলা থেকে নামানোর চেষ্টা করেন তবে এটি ব্যর্থ হবে, তাই আপনাকে প্রত্যেকের জন্য কীভাবে এবং কেন পরিবর্তন করতে হবে তা নির্ধারণ করতে হবে এবং ‘কারণ আমি বলেছি’ পদ্ধতিটি ব্যবহার করবেন না।
কেউ বলে না এটা সহজ হবে। সংস্থাগুলির পরিপক্কতার বিভিন্ন স্তর এবং প্রযুক্তিগত প্রস্তুতির বিভিন্ন ডিগ্রি রয়েছে। কিন্তু মানুষ মানুষ, এবং উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন বড় কোম্পানির মধ্যে সহজে ঘটবে না। AI অতীতে অন্য যেকোন প্রযুক্তির চেয়ে বেশি সাংগঠনিক নমনীয়তা পরীক্ষা করবে, এবং এটা কোন অত্যুক্তি নয় যে কিছু কোম্পানি বেঁচে থাকতে পারে এবং মারা যেতে পারে তারা কতটা দক্ষতার সাথে এটি পরিচালনা করে তার উপর নির্ভর করে।
