উদ্যোগ গ্রহণ করেছে এআই আরও (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) সরঞ্জামগুলি উপলব্ধ হওয়ার সাথে সাথে, বেশিরভাগ তাদের বিনিয়োগের উপর রিটার্ন পরিমাপ করার জন্য প্রয়োজনীয় মেট্রিক্স বাস্তবায়ন করতে পারেনি।
আইবিএম বলেছে, অনেক কোম্পানির একটি ব্যাপক এআই কৌশলের অভাব রয়েছে এবং প্রাথমিকভাবে অ্যাড-অন বৈশিষ্ট্যের জন্য পণ্য কেনে। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স রেডিনেস ব্যারোমিটার স্টাডি এই সপ্তাহে মুক্তি. প্রতিবেদনে মূল্যায়ন করা কোম্পানিগুলির মধ্যে মাত্র 17% এর একটি স্পষ্ট AI কৌশল রয়েছে, বেশিরভাগ (38%) এখনও একটি AI কৌশল বিকাশের প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছে। অন্য 30% একটি AI কৌশল তৈরি করেছে যা নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে ফোকাস করেছে, যখন 7% স্বীকার করেছে যে তারা শেষ পর্যন্ত পরিত্যাগ করেছে বা কার্যকরভাবে একটি AI কৌশল বাস্তবায়ন করতে পারেনি।
প্রতিবেদনে দেখা গেছে যে AI-চালিত ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনের ক্রমবর্ধমান প্রাপ্যতার কারণে প্রায় 43% লোক এআই গ্রহণ করেছে। গবেষণা IBM দ্বারা কমিশন বাস্তুতন্ত্রসিঙ্গাপুর, ইন্দোনেশিয়া, থাইল্যান্ড, মালয়েশিয়া এবং ফিলিপাইন পাঁচটি ASEAN বাজারে 372 প্রযুক্তি এবং ব্যবসায়িক নির্বাহীদের জরিপ করেছে৷
এছাড়াও: প্রযুক্তির পরিকাঠামোতে জেনারেল এআই গ্রহণের তাড়ার প্রভাব সম্পর্কে আইটি নেতারা উদ্বিগ্ন
অধিকন্তু, 85% কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার শক্তি স্বীকার করলেও মাত্র 22% এর মান পরিমাপ করে এবং রিপোর্টটি নোট করে। এই যে অধিকাংশ মানে স্পষ্ট ROI (বিনিয়োগের রিটার্ন) মেট্রিক্সের অভাব তাদের AI বিনিয়োগগুলি অভ্যন্তরীণ দক্ষতা উন্নত করবে বা বাহ্যিক আয় বাড়াবে কিনা তা নির্ধারণ করতে।
সংস্থাগুলি কীভাবে তাদের মূল্যায়ন করে তার মধ্যেও পার্থক্য রয়েছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রস্তুত এবং গবেষণায় পরিস্থিতির বাস্তবতা মূল্যায়ন করা হয়েছে, ইকোসিস্টমের সিইও উলরিচ লোফেলার সিঙ্গাপুরে একটি মিডিয়া ব্রিফিংয়ে বলেছেন। তিনি ব্যাখ্যা করেছেন যে গবেষণা সংস্থাটি চারটি মানদণ্ডের ভিত্তিতে এআই রোডম্যাপ তৈরিতে সংস্থাগুলির প্রস্তুতি এবং পরিপক্কতা মূল্যায়ন করার জন্য ডেটা সংগ্রহ করেছে। এর মধ্যে রয়েছে সংস্কৃতি এবং নেতৃত্ব, ডেটা ফাউন্ডেশন এবং গভর্নেন্স ফ্রেমওয়ার্ক। স্কোরগুলি একত্রিত করা হয় এবং একটি প্রতিষ্ঠানকে AI প্রস্তুতির পাঁচটি পর্যায়ের একটিতে স্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়, যা “উত্তরাধিকার,” “উদীয়মান,” “একত্রীকৃত,” “রূপান্তরকারী” এবং “এআই-প্রথম।”
যেখানে 39% উত্তরদাতারা তাদের প্রতিষ্ঠানকে রূপান্তর পর্যায়ে রেখেছেন, ইকোসিস্টমের মূল্যায়ন এই বিভাগে মাত্র 4% রেখেছে। অন্য 16% কোম্পানি বলেছে যে তারা AI-প্রথম, কিন্তু Ecosystm দেখেছে যে শুধুমাত্র 1% AI প্রস্তুতির এই পর্যায়ে পূরণ করেছে।
AI-প্রথম সংস্থাগুলি গভর্নেন্স সহ চারটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রে উচ্চ রেটিং পেয়েছে, যেখানে তারা তত্ত্বাবধানের কাজগুলিকে উত্সর্গ করেছে এবং নৈতিক AI সমাধানগুলি তৈরি করেছে৷ এই সংস্থাগুলির ডেটা-কেন্দ্রিক কৌশলগুলিও রয়েছে যা নিরবিচ্ছিন্ন ডেটা অ্যাক্সেস এবং এআই-সক্ষম কর্মশক্তি প্রদান করে, যার মধ্যে শক্তিশালী এআই এবং মেশিন লার্নিং ক্ষমতা সহ কেন্দ্রীভূত ডেটা দল রয়েছে।
AI গ্রহণে অগ্রগতিকারী সংস্থাগুলির অভাব ব্যাখ্যা করে, Loeffler উল্লেখ করেছেন যে ধারণার প্রমাণ অর্জন করা সহজ হলেও, এআই স্থাপনায় স্কেল অর্জন করা উদ্যোগগুলির জন্য চ্যালেঞ্জিং হতে পারে।
তিনি আরও জোর দেন সংগঠনগুলোর জন্য এটি গ্রহণের প্রভাব নিরীক্ষণ এবং মূল্যায়ন করুন তাদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগ নিশ্চিত করতে সুবিধা আনতে আশানুরূপ।
সমীক্ষা অনুসারে, 63% কোম্পানি স্মার্ট ডকুমেন্ট প্রসেসিংকে সমর্থন করার জন্য AI ব্যবহার করে, 60% সমর্থন এবং সহায়তা ডেস্ক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য প্রযুক্তির সুবিধা নেয় এবং 57% পেমেন্ট এবং ইনভয়েসিং অটোমেশনের জন্য এটি ব্যবহার করে। আরও 56% প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশনের জন্য AI ব্যবহার করে, 55% বিষয়বস্তু কৌশল এবং তৈরির জন্য এবং 55% নিয়োগের উদ্দেশ্যে।
প্রায় 25% সংস্থা ইঙ্গিত করেছে যে পাইলটিং বা প্রুফ-অফ-কনসেপ্ট চালানোর জন্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে চিহ্নিত করা তাদের এআই অগ্রাধিকার ছিল। উত্তরদাতাদের 22% ডেটার গুণমান, আন্তঃকার্যযোগ্যতা এবং ধারাবাহিকতা উন্নত করাকে একটি শীর্ষ এআই অগ্রাধিকার হিসাবে উল্লেখ করেছেন, যেখানে 21% কর্মচারীদের ডেটার জন্য প্রস্তুত করার জন্য তাদের দক্ষতা বৃদ্ধি এবং পুনরায় দক্ষতার প্রয়োজনীয়তার উল্লেখ করেছেন।
প্রায় 39% উত্তরদাতারা বলেছেন যে তাদের সংস্থার সীমিত AI দক্ষতা রয়েছে, নির্দিষ্ট কিছু ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ এবং 26% বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশন বা প্ল্যাটফর্মগুলিতে AI ব্যবহার করে তবে তাদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষমতা নেই।
এছাড়াও: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রতি আগ্রহ বাড়ার সাথে সাথে স্বচ্ছতার মারাত্মক অভাব হয়
অধ্যয়নটি প্রশাসনের কাঠামোর অভাবকে আরও তুলে ধরেছে, মাত্র 18% সংস্থার এআই এবং ডেটা গভর্নেন্সের ভূমিকা রয়েছে। 66% এন্টারপ্রাইজ এই দায়িত্বটি বিভাগ বা দলগুলিতে ছড়িয়ে দেয় এবং প্রায় 3% এর এআই গভর্নেন্সের চারপাশে স্পষ্ট নীতি বা স্পষ্ট দায়িত্ব নেই।
এছাড়াও, প্রতিবেদনে বলা হয়েছে যে শুধুমাত্র 12% উদ্যোগের কাছে এআই মডেলের কর্মক্ষমতা বা মডেল ড্রিফটের পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করার প্রক্রিয়া রয়েছে, যা সময়ের সাথে সাথে ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে।
IBM ASEAN-এর মহাব্যবস্থাপক ক্যাথরিন লিয়ান বলেন, “সংস্থাগুলির জন্য আসল সুবিধা হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাপকাঠিতে, “দুর্ভাগ্যবশত, অনেক প্রযুক্তি এবং ব্যবসায়িক নেতারা তাদের প্রতিষ্ঠানের AI সফলভাবে বাস্তবায়নের ক্ষমতাকে অতিরিক্ত মূল্যায়ন করেন। AI প্রস্তুতির জন্য শক্তিশালী প্রয়োজন। নেতৃত্ব, একটি শক্তিশালী ডেটা কৌশল, কৌশলটি কার্যকর করার জন্য সঠিক প্রতিভা এবং AI এর দায়িত্বশীল এবং নৈতিক ব্যবহার নিশ্চিত করার জন্য একটি চিন্তাশীল শাসন কাঠামো।
“এই দৃঢ় ভিত্তি ব্যতীত, সংস্থাগুলি ব্যবসার উপর দীর্ঘমেয়াদী প্রভাবের ওজন না করে শুধুমাত্র প্রযুক্তিগত কার্যকারিতার উপর ফোকাস করে এমন বাস্তবায়ন বাস্তবায়নের ঝুঁকি চালায়,” লিয়ান বলেন।
এছাড়াও: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ঝুঁকি সর্বত্র রয়েছে — এখন এমআইটি সেগুলিকে একটি সংগ্রহস্থলে যুক্ত করছে
আইবিএম এশিয়া প্যাসিফিকের মহাব্যবস্থাপক হ্যান্স ডেকারসও উল্লেখ করেছেন যে পরিবর্তনের গতির সাথে তাল মিলিয়ে চলতে সংস্থাগুলিকে সাহায্য করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং অটোমেশন প্রয়োজন।
ZDNET জিজ্ঞাসা করে যে এই ধরনের ঘটনা ঘটার ঝুঁকি রয়েছে কিনা ক্রাউডস্ট্রাইক বাধা —প্যাচ ম্যানেজমেন্ট এবং অন্যান্য সমালোচনামূলক কর্মপ্রবাহের সাথে তাল মিলিয়ে চলার জন্য সংস্থাগুলির কি ক্রমবর্ধমান অটোমেশনের উপর নির্ভর করা উচিত?
ডেকার্স বলেছিলেন যে অটোমেশন কর্মীদের সময়সাপেক্ষ এবং পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ থেকে মুক্ত করতে এবং চুক্তি প্রক্রিয়ার গতি চালনা করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
এছাড়াও: বিশ্বব্যাপী এআই নেতৃত্বের দৌড় শাসনে নেমে আসতে পারে
তবে তিনি বলেন, ভুল এড়াতে অটোমেশন সঠিকভাবে বাস্তবায়ন করতে হবে।
Loeffler যোগ করেছেন যে এটি একটি সংস্থার গভর্নেন্স ফ্রেমওয়ার্কের অংশ হওয়া উচিত, যার মধ্যে নিশ্চিত করা যে তৃতীয় পক্ষের AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি কোম্পানির AI নিরাপত্তা নীতি মেনে চলে।
