প্রবৃদ্ধির ইঞ্জিন হিসাবে AI: খরচ সাশ্রয়ের বাইরে যাওয়া

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রায়শই কার্যক্ষমতার একটি হাতিয়ার হিসাবে দেখা হয় যা কাজের সময় কমানো, পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করা, কর্মীসংখ্যা কমানো এবং সাধারণভাবে পরিচালনা খরচ কমানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। এই সুবিধাগুলি বাস্তব এবং ব্যয়-কার্যকর হলেও, এই সংকীর্ণ দৃষ্টিভঙ্গি AI-এর প্রবৃদ্ধির রূপান্তরকারী সম্ভাবনাকে কম ব্যবহার করার ঝুঁকি নিয়ে আসে। 

AI কে শুধুমাত্র ব্যয়-সাশ্রয়ী প্রক্রিয়া হিসাবে নয় বরং প্রবৃদ্ধির একটি চালিকাশক্তি হিসাবে দেখা উচিত যা উদ্ভাবন চালাতে পারে, নতুন বাজার তৈরি করতে পারে এবং প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা পুনরায় সংজ্ঞায়িত করতে পারে। McKinsey-এর 2025 State of AI-তে চিহ্নিত করা হয়েছিল যে 2025 সালে মূল নেতৃত্বের পরিবর্তন হল AI-কে একটি বাজার-তৈরির ক্ষমতা হিসাবে বিবেচনা করা।

এই পরিবর্তনটি নীতি নির্ধারক, বিনিয়োগকারী এবং ব্যবসায়িক নেতাদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ যারা দীর্ঘমেয়াদী মূল্য সৃষ্টির জন্য AI-কে কাজে লাগাতে চান।

ব্যয়-সাশ্রয়ী বর্ণনা AI-কে একটি প্রতিরক্ষামূলক কৌশল হিসাবে স্থাপন করে যা স্বল্পমেয়াদী লাভ আনতে পারে কিন্তু বিরলই টেকসই পার্থক্য তৈরি করে। প্রতিযোগীরা ব্যয় দক্ষতা অনুকরণ করতে পারে, যা সুবিধা ক্ষয় করে।

তদুপরি, শুধুমাত্র সাশ্রয়ের উপর মনোনিবেশ করা প্রায়শই AI ক্ষমতাগুলিতে কম বিনিয়োগের দিকে নিয়ে যায় যা নতুন রাজস্ব স্রোত খুলতে পারে। উচ্চ-কর্মক্ষমতা সম্পন্ন কোম্পানিগুলি যারা বাজারে সুবিধা পেতে চায় তাদের অবশ্যই ব্যয় হ্রাসের পাশাপাশি বৃদ্ধি এবং উদ্ভাবনকে লক্ষ্য করতে হবে।

AI-এর সাথে, বৃদ্ধির সুযোগ বিশাল। MGI অনুমান করে যে জেনারেটিভ AI গ্রাহক পরিচালনা, বিপণন, সফটওয়্যার প্রকৌশল এবং R&D-এর মতো ব্যবহারের ক্ষেত্রে বার্ষিক $2.6–$4.4 ট্রিলিয়ন মূল্য যোগ করতে পারে, যা সরাসরি রাজস্ব ক্ষমতা বাড়াতে পারে। এই পদ্ধতিটি বিদ্যুৎ, ইন্টারনেট এবং ক্লাউড কম্পিউটিং-এর মতো প্রযুক্তিগত বিঘ্নের ঐতিহাসিক প্যাটার্নের সাথে সারিবদ্ধ, কারণ তারা সবাই শুধুমাত্র খরচ কমানোর পরিবর্তে সম্পূর্ণ নতুন সম্ভাবনা সক্ষম করে ক্রমবর্ধমান বৃদ্ধি চালিত করেছে।

বাস্তব অর্থে, AI বাজারের চাহিদা তৈরি করে বৃদ্ধি চালাতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যা ইন্টারনেট অনুসন্ধানকে আবিষ্কারে পরিবর্তন করে, এইভাবে গড় অর্ডারের মূল্য এবং রূপান্তর বাড়ায়। Amazon-এর সুপারিশ সিস্টেমগুলি বিক্রয়ের 35% চালায় বলে জানা যায়, যা কীভাবে ব্যক্তিগতকরণ শুধুমাত্র ফানেল অপ্টিমাইজ করার পরিবর্তে চাহিদা তৈরি করে তার একটি সংকেত।

ক্লাউড-নেটিভ ব্যক্তিগতকরণ প্ল্যাটফর্ম (যেমন, Amazon Personalise with Bedrock) এখন ফার্মগুলিকে স্পষ্ট বৃদ্ধির উদ্দেশ্যে বিষয়বস্তু পুনরায় র‍্যাঙ্ক করতে দেয়।

আরও পড়ুন: AI-এর বিশ্বাসের সমস্যা নেই; এর অনুবাদের সমস্যা আছে

Netflix শুধুমাত্র ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে নয় বরং বিশ্বব্যাপী পৌঁছানোর জন্য AI-চালিত সুপারিশ ইঞ্জিন ব্যবহার করে। দেখার প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে, Netflix আঞ্চলিক বিষয়বস্তুর পছন্দগুলি চিহ্নিত করে, স্থানীয় উৎপাদনে বিনিয়োগকে উদ্দীপিত করে। এই কৌশলটি Netflix-কে একটি মার্কিন-কেন্দ্রিক পরিষেবা থেকে একটি বিশ্বব্যাপী বিনোদন শক্তিশালী প্রতিষ্ঠানে রূপান্তরিত করেছে। AI কোম্পানিগুলিকে ব্যক্তিগতকরণ এবং স্থানীয়করণের বাধা কমিয়ে নতুন বাজারে প্রবেশ করতে সক্ষম করে। 

পণ্য উদ্ভাবনের ক্ষেত্রে, AI কোম্পানিগুলিকে দ্রুত নেট-নতুন অফার চালু করতে সক্ষম করে।  COVID-19 মহামারীর সময়, Moderna টিকা বিকাশকে ত্বরান্বিত করতে AI ব্যবহার করেছিল। মেশিন লার্নিং মডেলগুলি উচ্চ কার্যকারিতা সহ mRNA সিকোয়েন্স পূর্বাভাস দিয়েছিল, R&D সময়সীমা বছর থেকে মাসে কমিয়ে এনেছিল। এটি ব্যয়-সাশ্রয়ী ছিল না; এটি ছিল বাজার-তৈরি এবং বিপ্লবী, যা Moderna-কে অভূতপূর্ব বৃদ্ধি ধারণ করতে সক্ষম করেছিল।

আরেকটি উদাহরণ হল কীভাবে AlphaFold-এর বিবর্তন (AF2→AF3) একক-প্রোটিন কাঠামো থেকে জটিল মিথস্ক্রিয়া পর্যন্ত চলে গেছে, ওষুধ ডিজাইন এবং বায়োইঞ্জিনিয়ারিং প্রসারিত করেছে। AI-এর মাধ্যমে, উৎপাদন এবং বাণিজ্যিকীকরণ নমনীয়তাকে রাজস্বে পরিণত করে। BMW গুণমান নিশ্চিতকরণ, লজিস্টিকস এবং প্রিডিক্টিভ রক্ষণাবেক্ষণের জন্য প্ল্যান্টগুলি জুড়ে শিল্প AI ব্যবহার করে, যা একটি অত্যন্ত নমনীয় উৎপাদন নেটওয়ার্কে অবদান রাখে যা শেয়ার্ড লাইনে ড্রাইভট্রেন পরিবর্তন করতে পারে; থ্রুপুট ত্যাগ না করে EV-এর গতিশীল চাহিদা পূরণের একটি চাবিকাঠি।

রিয়েল-টাইম বৃদ্ধি AI-এর মাধ্যমে ব্যক্তিগতকরণের মাধ্যমে ঘটতে পারে যা গ্রাহকের আজীবন মূল্য বাড়ায় এবং ক্রস-সেলিং সুযোগ খোলে। Sephora-এর AI-চালিত ভার্চুয়াল ট্রাই-অন টুল এবং চ্যাটবটগুলি গ্রাহকের সম্পৃক্ততা বাড়ায়, উচ্চতর রূপান্তর হার এবং আনুগত্য চালায়। এই উদ্ভাবনগুলি বৃদ্ধির লুপ তৈরি করে, যেখানে ভাল অভিজ্ঞতা আরও ডেটা নিয়ে আসে, যা বদলে ব্যক্তিগতকরণ উন্নত করে।

এটাও বিবেচনা করা উচিত যে কীভাবে PepsiCo, AI কীভাবে বৃদ্ধি চালাতে ব্যবহৃত হয়েছে তার পরিপূর্ণ উদাহরণগুলির মধ্যে, AWS/Salesforce-এর সাথে অংশীদারিত্ব করে PepGenX তৈরি করেছে, যা অন্তর্দৃষ্টিকে দ্রুত পণ্য চালু এবং স্কেল করা বিক্রয় কার্যনির্বাহে পরিণত করেছে। এটি একটি বৃদ্ধি থিসিস: কম পাইলট, আরও প্ল্যাটফর্মড ক্ষমতা।

বৃদ্ধির জন্য একটি হাতিয়ার হিসাবে AI প্রয়োগ করা অবিসংবাদিতভাবে সরকার, প্রশাসনিক বাধা এবং জটিল সাংগঠনিক কাঠামো সহ বড় আকারের কোম্পানি এবং, আসলে, ব্যবসায়িক স্থানে অনেক খেলোয়াড়ের জন্য নীতি, বিনিয়োগ এবং বাস্তবায়ন প্রভাব ফেলবে। 

সরকারগুলির উদ্ভাবনের জন্য AI গ্রহণকে উৎসাহিত করা উচিত, শুধুমাত্র স্বয়ংক্রিয়করণের জন্য নয়। ট্যাক্স ক্রেডিট এবং অনুদানগুলি এমন প্রকল্পগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত যা নতুন ক্ষমতা বা বাজার তৈরি করে। নিয়ন্ত্রক কাঠামোগুলি অবশ্যই ঝুঁকি এবং নমনীয়তার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে, স্বাস্থ্যসেবা, প্রযুক্তি এবং অর্থের মতো ক্ষেত্রে পরীক্ষা-নিরীক্ষা সক্ষম করতে হবে।

আপডেট করা OECD AI গাইডেন্স (এবং সম্পর্কিত G7 ফ্রেমওয়ার্ক) সাধারণ-উদ্দেশ্য মডেলগুলির জন্য ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এম্বেড করে, প্রাথমিক-গ্রহণকারী সেক্টরের বাইরে আন্তঃপরিচালনযোগ্যতা এবং বিস্তারের লক্ষ্য রাখে। নিয়ন্ত্রকদের সাধারণত এমন নীতিগুলিকে উৎসাহিত করা উচিত যা শেয়ার করা ডেটাসেটগুলিকে অর্থায়ন করে এবং ছোট এবং মাঝারি আকারের ফার্মগুলি জুড়ে আবিষ্কারের ক্ষমতা বাড়ায়।

বিনিয়োগের ক্ষেত্রে, ভেঞ্চার ক্যাপিটাল এবং কর্পোরেট বিনিয়োগ কৌশলগুলি ব্যয় হ্রাসের উপর ভিত্তি করে ROI থেকে বাজার শেয়ার প্রসারণ, নতুন রাজস্ব স্রোত এবং গ্রাহক অধিগ্রহণ কভার করে বৃদ্ধি মেট্রিক্সে স্থানান্তরিত করা উচিত। বিনিয়োগকারীদের শুধুমাত্র ক্রমবর্ধমান সঞ্চয় নয় বরং নন-লিনিয়ার বৃদ্ধি তৈরি করার সম্ভাবনার উপর AI উদ্যোগগুলি মূল্যায়ন করা উচিত।

কর্মক্ষেত্রে AI-এর জন্য, Microsoft 365 Copilot সম্পর্কিত গবেষণায় ROI সিনারিও দেখায় যা নেট-রাজস্ব লাভ এবং দ্রুত টাইম-টু-মার্কেট অন্তর্ভুক্ত করে; শুধুমাত্র "সময় বাঁচানো" নয় বরং বাণিজ্যিকীকরণের প্রতিফলন। ব্যবসায়ের মালিকদের বৃদ্ধিতে AI বিনিয়োগের প্রভাব ট্র্যাক রাখার জন্য একটি বৃদ্ধি প্রভাব, লাভ ও ক্ষতি প্রকাশ করতে উৎসাহিত করা হয়। দুর্দান্ত AI দুর্দান্ত ডেটার উপর নির্ভর করে, তাই নির্বাহীদের অবশ্যই ডেটা গুণমানে গুরুতর বিনিয়োগ বিবেচনা করতে হবে।

Image source: Unsplash

বাস্তবায়নের জন্য, নির্বাহীদের শুধুমাত্র পরিচালনা দক্ষতা নয় বরং কৌশলগত পরিকল্পনায় AI এম্বেড করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এর মধ্যে রয়েছে:

• ক্রস-ফাংশনাল AI টিম তৈরি করা যাতে পণ্য বিকাশ, বিপণন এবং কৌশল অন্তর্ভুক্ত থাকে।
• ব্যয় মেট্রিক্সের পরিবর্তে বৃদ্ধি KPI-এর মাধ্যমে সাফল্য পরিমাপ করা; এবং
• দ্রুত পরীক্ষা-নিরীক্ষা সমর্থন করার জন্য স্কেলেবল AI ইনফ্রাস্ট্রাকচার তৈরি করা।

সর্বশেষে, একটি বৃদ্ধি ইঞ্জিন হিসাবে AI পরিচালনা করার জন্য সাংস্কৃতিক পরিবর্তন প্রয়োজন। নেতাদের অবশ্যই সংগঠন জুড়ে AI সাক্ষরতার পক্ষে সমর্থন করতে হবে, এমন একটি মানসিকতা লালন করতে হবে যা AI-কে চাকরির জন্য হুমকি হিসাবে নয় বরং একটি সৃজনশীল অংশীদার হিসাবে দেখে। 

যে দেশগুলি বৃদ্ধির জন্য AI গ্রহণ করে তারা স্বয়ংক্রিয়করণের উপর ফোকাস করে এমন দেশগুলিকে ছাড়িয়ে যাবে। AI নতুন শিল্প, উচ্চ-মূল্যের সেক্টরে উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি এবং উদীয়মান বাজারে আধিপত্যের মাধ্যমে GDP প্রসারণ চালাতে পারে।

AI বৃদ্ধি চালায় যখন নেতারা দায়িত্বশীল শাসন একটি পূর্বশর্ত হিসাবে নয়, একটি পশ্চাদ্লিপি হিসাবে নতুন ডেলিভারি মডেল অর্থায়ন করে। প্রশ্নটি "আমরা কত খরচ বাঁচাতে পারি?" নয়। এটি "আমরা এখন কোন বাজারে প্রবেশ করতে পারি, আমরা এখন কোন পণ্য ডিজাইন করতে পারি এবং আমরা কত দ্রুত সেগুলি স্কেল করতে পারি?" যে সংগঠনগুলি ডেটা ভিত্তি, বৃদ্ধি টেলিমেট্রি এবং নীতি গার্ডরেল সহ সেই প্রশ্নগুলির উত্তর দেয় তারা AI-কে স্থায়ী, যৌগিক বৃদ্ধির জন্য একটি ফ্লাইহুইলে রূপান্তরিত করবে।