এন্টারপ্রাইজ এআই ব্লুপ্রিন্ট: গ্রহণ থেকে বাস্তবায়ন

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (Artificial Intelligence) প্রেক্ষাপট একটি মৌলিক পরিবর্তনের মধ্য দিয়ে যাচ্ছে, যেখানে নিছক গ্রহণের পরিবর্তে কার্যকর বাস্তবায়নের দিকে মনোযোগ দেওয়া হচ্ছে। এই নতুন যুগে তারাই বিজয়ী হবে যারা কেবল এআই প্রয়োগ করবে না, বরং যারা এটিকে তাদের মূল ক্রিয়াকলাপের গভীরে সংহত করে একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা তৈরি করবে। ICONIQ Capital-এর ২০২৫ সালের প্রতিবেদন "The Builder’s Playbook" অনুসারে, যে কোম্পানিগুলোকে "AI-native" হিসেবে চিহ্নিত করা হয়, তারা কেবল "AI-enabled" কোম্পানিগুলোর তুলনায় তাদের AI পরিপক্কতায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি উন্নত। এই নথিতে উচ্চ-বৃদ্ধি সম্পন্ন কোম্পানিগুলো কীভাবে AI-native সংস্থাগুলোর মতো কাজ করে, অভ্যন্তরীণ AI স্থাপন, কৌশলগত সারিবদ্ধতা, প্রযুক্তি স্ট্যাকের পার্থক্য এবং প্রতিভা ব্যবস্থাপনার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, তা নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। এটি অভ্যন্তরীণ AI ইঞ্জিন তৈরি, AI ব্যবহারের ক্ষেত্রে অগ্রাধিকার, AI বাজেট বরাদ্দ, ক্রমবর্ধমান খরচ কাঠামো এবং সাংস্কৃতিক রূপান্তরের গুরুত্বও তুলে ধরে। সবশেষে, এটি ROI প্রদর্শন এবং এন্টারপ্রাইজ জুড়ে AI উদ্যোগগুলো সম্প্রসারণের জন্য একটি পর্যায়ভিত্তিক কর্মপরিকল্পনার রূপরেখা দেয়।

নতুন এআই যুদ্ধক্ষেত্র: গ্রহণ থেকে বাস্তবায়ন

এআই-এর আধিপত্য বিস্তারের প্রতিযোগিতা আরও বেড়েছে। এখন আর ব্যবসাগুলোর জন্য কেবল এআই প্রযুক্তি গ্রহণ করাই যথেষ্ট নয়। নতুন যুদ্ধক্ষেত্র সেই সংস্থাগুলোর পক্ষে রয়েছে যারা দক্ষতার সাথে এআই কৌশলগুলো বাস্তবায়ন করতে পারে, তাদের মূল উৎপাদনশীলতা প্রক্রিয়ার গভীরে এআইকে একটি সুতোয় বাঁধতে পারে। ডেটা "AI-native" কোম্পানিগুলোর মধ্যে AI পরিপক্কতার একটি আকর্ষণীয় বৈষম্য প্রকাশ করে, যে কোম্পানিগুলো একেবারে শুরু থেকে এআইকে একটি ভিত্তিগত উপাদান হিসেবে তৈরি করেছে, এবং সেই কোম্পানিগুলো যারা "AI-enabled", অথবা বিদ্যমান কাঠামোতে এআইকে নতুন করে ফিট করছে।

এআই-নেটিভ বনাম এআই-সক্ষমতা: পরিপক্কতার ব্যবধান

রিপোর্টটি এআই-নেটিভ এবং এআই-সক্ষম কোম্পানিগুলোর মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পরিপক্কতার ব্যবধান তুলে ধরে। এআই-নেটিভ সংস্থাগুলোর মূল পণ্যগুলো সমালোচনামূলক ভর বা বাজারের উপযুক্ততা অর্জন করার সম্ভাবনা বেশি, যা AI বিনিয়োগগুলোকে বাস্তব ব্যবসায়িক ফলাফলে অনুবাদ করার বৃহত্তর ক্ষমতা নির্দেশ করে। এই পার্থক্যটি পদ্ধতির একটি মৌলিক পার্থক্য থেকে উদ্ভূত: এআই-নেটিভ কোম্পানিগুলো তাদের কার্যক্রম এবং প্রক্রিয়াগুলোকে প্রথম থেকেই এআইকে ঘিরে ডিজাইন করে, যেখানে এআই-সক্ষম কোম্পানিগুলো প্রায়শই লিগ্যাসি সিস্টেম এবং কর্মপ্রবাহে এআইকে সংহত করতে সমস্যায় পড়ে। এই সংহতকরণ অসুবিধাগুলোর কারণে অদক্ষতা, বিলম্ব এবং শেষ পর্যন্ত বিনিয়োগের কম রিটার্ন আসে। মূল পার্থক্যকারী উপাদানটি হলো এআই সাংগঠনিক ডিএনএ-র মধ্যে কতটা গভীরভাবে এম্বেড করা আছে। এআই-নেটিভ সংস্থাগুলো এমন একটি পরিবেশ তৈরি করে যেখানে এআই কেবল একটি সরঞ্জাম নয়, বরং সিদ্ধান্ত গ্রহণ, উদ্ভাবন এবং কর্মক্ষম দক্ষতার একটি মূল উপাদান।

উচ্চ-বৃদ্ধি সম্পন্ন কোম্পানিগুলোর অপারেটিং মডেল

সাফল্যের রহস্য নিহিত রয়েছে এআই-নেটিভ কোম্পানিগুলোর পরিচালন অনুশীলনগুলো অনুকরণ করার মধ্যে। এই উচ্চ-বৃদ্ধি সম্পন্ন সংস্থাগুলো কৌশলগতভাবে তাদের এআই বিনিয়োগ থেকে সর্বাধিক মূল্য বের করার জন্য প্রস্তুত। তাদের বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা তাদেরকে এআই-চালিত ল্যান্ডস্কেপে উন্নতি করতে সক্ষম করে:

• কৌশলগত দৃষ্টি: একটি সুস্পষ্ট, সু-সংজ্ঞায়িত এআই কৌশল যা সামগ্রিক ব্যবসায়িক লক্ষ্যের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
• ** agile অবকাঠামো:** একটি নমনীয় প্রযুক্তি অবকাঠামো যা দ্রুত বিকশিত AI প্রযুক্তির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
• ডেটা-চালিত সংস্কৃতি: একটি সংস্কৃতি যা ডেটা, অন্তর্দৃষ্টি এবং পরীক্ষাকে মূল্যবান মনে করে।
• প্রতিভা ইকোসিস্টেম: AI সমাধান তৈরি, স্থাপন এবং পরিচালনা করার জন্য দক্ষ একটি কর্মীবাহিনী।

এই বৈশিষ্ট্যগুলো একত্রিত হয়ে AI উদ্ভাবনের একটি চক্র তৈরি করে, যা ক্রমাগত উন্নতির দিকে চালিত করে এবং উন্নত ব্যবসায়িক ফলাফল সরবরাহ করে।

কৌশলগত অবস্থান: "কী করা যেতে পারে" থেকে "কী করা উচিত"

অভ্যন্তরীণভাবে এআই বাস্তবায়নের প্রধান চ্যালেঞ্জটি প্রযুক্তি itself নয়, বরং কৌশল। কোম্পানিগুলোকে "কী করা উচিত" এই প্রশ্নের সমাধানের দিকে মনোযোগ দিতে হবে - সেই ক্ষেত্রগুলোতে সম্পদ কেন্দ্রীভূত করতে হবে যা সবচেয়ে বেশি মূল্য তৈরি করতে পারে। এর মধ্যে ব্যবসায়িক চাহিদার একটি সতর্ক মূল্যায়ন, উচ্চ-প্রভাব সম্পন্ন AI ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলোর চিহ্নিতকরণ এবং কৌশলগত উদ্দেশ্যগুলোর সাথে AI উদ্যোগগুলোর সারিবদ্ধকরণ জড়িত।

অভ্যন্তরীণ এআই স্থাপনার ক্ষেত্রে প্রধান চ্যালেঞ্জসমূহ

অভ্যন্তরীণভাবে AI বাস্তবায়ন অসংখ্য চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে যা প্রযুক্তিগত ক্ষেত্র ছাড়িয়ে যায়। AI স্থাপনার কৌশলগত দিকগুলো প্রায়শই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বাধা সৃষ্টি করে, যার জন্য সংস্থাগুলোকে তাদের পরিচালন মডেল এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলো পুনর্বিবেচনা করতে হয়।

• কৌশলগত সারিবদ্ধতা: AI উদ্যোগগুলো সামগ্রিক ব্যবসায়িক লক্ষ্যের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ কিনা তা নিশ্চিত করা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। সুস্পষ্ট সারিবদ্ধতা ছাড়া, AI প্রকল্পগুলো ফোকাস হারাতে পারে এবং অর্থবহ ফলাফল দিতে ব্যর্থ হতে পারে।
• ডেটা উপলব্ধতা এবং গুণমান: AI অ্যালগরিদমগুলোকে কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য প্রচুর পরিমাণে উচ্চ-মানের ডেটার প্রয়োজন। সংস্থাগুলোকে ডেটা সিলো, ডেটা গভর্নেন্স সমস্যা এবং ডেটার গুণমান সম্পর্কিত সমস্যাগুলোর সমাধান করতে হবে।
• প্রতিভা অর্জন এবং ধরে রাখা: দক্ষ AI পেশাদারদের চাহিদা সরবরাহের চেয়ে অনেক বেশি। কোম্পানিগুলোকে AI প্রতিভা আকর্ষণ, ধরে রাখা এবং বিকাশের জন্য কৌশল তৈরি করতে হবে।
• বিদ্যমান সিস্টেমের সাথে সংহতকরণ: লিগ্যাসি সিস্টেমের সাথে AI সমাধানগুলো সংহত করা জটিল এবং ব্যয়বহুল হতে পারে। সংস্থাগুলোকে অবশ্যই ব্যাঘাত কমানো এবং দক্ষতা বাড়ানোর জন্য সাবধানে সংহতকরণ কৌশলগুলোর পরিকল্পনা করতে হবে।

এই চ্যালেঞ্জগুলো কাটিয়ে ওঠার জন্য একটি সামগ্রিক পদ্ধতির প্রয়োজন যা কৌশল, প্রযুক্তি, ডেটা, প্রতিভা এবং সংস্কৃতিকে অন্তর্ভুক্ত করে।

প্রযুক্তি স্ট্যাকের কৌশলগত পার্থক্য

অভ্যন্তরীণ AI প্রযুক্তি স্ট্যাককে অবশ্যই একটি "খরচ-প্রথম" নীতি মেনে চলতে হবে, যা বাহ্যিক গ্রাহক-মুখী অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য ব্যবহৃত "accuracy-first" পদ্ধতি থেকে স্বতন্ত্রভাবে আলাদা। দক্ষ এবং টেকসই অভ্যন্তরীণ AI ক্ষমতা তৈরি করার জন্য এই পার্থক্যটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। লক্ষ্য হলো খরচ-কার্যকর প্রযুক্তি এবং আর্কিটেকচার ব্যবহার করা যা ব্যাংক ভাঙা ছাড়াই প্রয়োজনীয় কর্মক্ষমতা সরবরাহ করতে পারে।

অভ্যন্তরীণ বনাম বাহ্যিক এআই: মূল প্রযুক্তি অগ্রাধিকার

অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক AI-এর অগ্রাধিকারগুলো তাদের অনন্য উদ্দেশ্য এবং সীমাবদ্ধতার কারণে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক। অভ্যন্তরীণ AI প্রক্রিয়াগুলো অপ্টিমাইজ করা এবং দক্ষতা উন্নত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যেখানে বাহ্যিক AI গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে এবং রাজস্ব বাড়ানোর লক্ষ্য রাখে। উদ্দেশ্যের এই ভিন্নতার জন্য বিভিন্ন প্রযুক্তি অগ্রাধিকারের প্রয়োজন।

• অভ্যন্তরীণ এআই: স্কেলেবল, খরচ-কার্যকর অবকাঠামো এবং স্বয়ংক্রিয় কর্মপ্রবাহকে সমর্থন করে।
• বাহ্যিক এআই: কাটিং-এজ অ্যালগরিদম, ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা এবং রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়াশীলতার উপর বেশি জোর দেয়।

প্রতিভা প্যারাডক্স এবং সমাধান

যোগ্য AI প্রতিভার চরম অভাব (৬০% কোম্পানি এটিকে সবচেয়ে বড় বাধা হিসেবে উল্লেখ করেছে) মানে হলো কেবল বেশি লোক নিয়োগ করা একটি কার্যকর সমাধান নয়। কোম্পানিগুলোকে প্রতিভা ব্যবহারের পরিমাণ সর্বাধিক করার জন্য একটি নিয়মতান্ত্রিক পদ্ধতি গ্রহণ করতে হবে।

• বিদ্যমান টিমের দক্ষতা বৃদ্ধি করা: AI সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তি ব্যবহারের জন্য বর্তমান কর্মীদের প্রশিক্ষণের উপর মনোযোগ দিন। এটি প্রতিভার সংগ্রহকে প্রসারিত করে এবং দ্রুত AI ব্যবহারে সক্ষম করে।

প্রতিভা ব্যবহারের পরিমাণ সর্বাধিক করার কৌশল

AI প্রতিভার অভাবের কারণে, সংস্থাগুলোর তাদের বিদ্যমান কর্মীবাহিনীর প্রভাব সর্বাধিক করার জন্য উদ্ভাবনী কৌশলগুলোর প্রয়োজন। এর মধ্যে AI-চালিত সরঞ্জামগুলোর সাথে টিমকে শক্তিশালী করা, বাহ্যিক দক্ষতা ব্যবহার করা এবং অভ্যন্তরীণ উন্নয়ন কর্মসূচি তৈরি করা অন্তর্ভুক্ত।

বিদ্যমান টিমকে শক্তিশালী করা

কোডিং সহায়কগুলোর মতো সরঞ্জাম (যা ইতিমধ্যে ৭৭% কোম্পানি গ্রহণ করেছে) দক্ষতা বাড়াতে পারে, যা AI বিশেষজ্ঞদের মূল উদ্ভাবনের উপর মনোযোগ দিতে দেয়। রুটিন কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করে এবং বুদ্ধিমান পরামর্শ প্রদানের মাধ্যমে, এই সরঞ্জামগুলো আরও কৌশলগত উদ্যোগের জন্য মূল্যবান সময় এবং সম্পদ মুক্ত করে।

বাহ্যিক সম্পদ ব্যবহার করা

ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম এবং API পরিষেবাগুলো (৬৪% কোম্পানি নির্ভর করে) টিমকে অবকাঠামো রক্ষণাবেক্ষণ থেকে মুক্তি দেয়। সংস্থাগুলো পূর্ব-নির্মিত AI সমাধান এবং দক্ষতার একটি বিশাল ইকোসিস্টেমে ট্যাপ করতে পারে, যা উন্নয়নকে ত্বরান্বিত করে এবং খরচ কমায়।

অভ্যন্তরীণ চাষাবাদ এবং রূপান্তর

মূল্যবান ব্যবসায়িক জ্ঞান ধরে রাখতে এবং বাহ্যিক নিয়োগের চাপ কমাতে অভ্যন্তরীণ প্রশিক্ষণ কর্মসূচি প্রতিষ্ঠা করুন। অভ্যন্তরীণভাবে প্রতিভাকে লালন-পালন করে, কোম্পানিগুলো একটি টেকসই AI কর্মীবাহিনী তৈরি করতে পারে যা ব্যবসার অনন্য চাহিদা এবং চ্যালেঞ্জগুলো বোঝে।

একটি অভ্যন্তরীণ এআই ইঞ্জিন তৈরি করা: কৌশল এবং বাস্তবায়ন

সফল "নির্মাতারা" তাদের বিনিয়োগের প্রায় ৮০% দুটি মূল ক্ষেত্রে ফোকাস করছে: "এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো", যা জটিল অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলোকে স্বয়ংক্রিয় করে, এবং "উল্লম্ব অ্যাপ্লিকেশন", যা নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক ক্ষেত্রগুলোতে গভীরভাবে অনুসন্ধান করে। পদ্ধতিগতভাবে প্রকল্পগুলোকে অগ্রাধিকার দেওয়ার জন্য, কোম্পানিগুলো একটি "internal AI use case priority matrix" ব্যবহার করতে পারে।

AI ব্যবহারের ক্ষেত্রে অগ্রাধিকার দেওয়া: অভ্যন্তরীণ এআই ব্যবহারের ক্ষেত্র অগ্রাধিকার ম্যাট্রিক্স

ROI সর্বাধিক করা এবং AI উদ্যোগগুলো ব্যবসার চাহিদার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য AI ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলো চিহ্নিত করা এবং অগ্রাধিকার দেওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। "Internal AI Use Case Priority Matrix" সম্ভাব্য AI প্রকল্পগুলোকে তাদের ব্যবসায়িক প্রভাব এবং বাস্তবায়নের সম্ভাবনার ভিত্তিতে মূল্যায়ন করার জন্য একটি কাঠামো সরবরাহ করে।

Quadrant 1: দ্রুত সাফল্য

উচ্চ ব্যবসায়িক প্রভাব, উচ্চ বাস্তবায়ন যোগ্যতা। দ্রুত মূল্য প্রদর্শন এবং অভ্যন্তরীণ আস্থা তৈরি করতে প্রথমে সম্পদ বিনিয়োগ করুন।

উদাহরণ: আর্থিক ব্যয়ের প্রতিবেদন অনুমোদন স্বয়ংক্রিয় করা। এই ধরনের প্রকল্প বাস্তবায়ন করা তুলনামূলকভাবে সহজ এবং দ্রুত প্রক্রিয়াকরণের সময় হ্রাস এবং নির্ভুলতা উন্নত করার মতো দৃশ্যমান সুবিধা প্রদান করতে পারে।

Quadrant 2: কৌশলগত উদ্যোগ

উচ্চ ব্যবসায়িক প্রভাব, কম বাস্তবায়ন যোগ্যতা। পর্যায়ভিত্তিক পরিকল্পনা এবং উচ্চ-স্তরের সমর্থন সহ দীর্ঘমেয়াদী R&D প্রকল্প হিসেবে গণ্য করতে হবে।

উদাহরণ: একটি সরবরাহ চেইন পূর্বাভাস অপ্টিমাইজেশন ইঞ্জিন তৈরি করা। এই প্রকল্পগুলোর জন্য গবেষণা এবং উন্নয়নে উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগের প্রয়োজন এবং ফলাফল দিতে কয়েক বছর লাগতে পারে। তবে, সম্ভাব্য সুবিধাগুলো, যেমন ইনভেন্টরি খরচ হ্রাস এবং গ্রাহক সন্তুষ্টি উন্নত করা, যথেষ্ট হতে পারে।

Quadrant 3: সক্ষমতা প্রকল্প

কম ব্যবসায়িক প্রভাব, উচ্চ বাস্তবায়ন যোগ্যতা। মূল সম্পদ ব্যবহার না করে প্রযুক্তিগত প্রশিক্ষণ বা প্রতিভা উন্নয়ন প্রকল্প হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে।

উদাহরণ: অভ্যন্তরীণ আইটি হেল্পডেস্ক প্রশ্ন-উত্তর রোবট। এই প্রকল্পগুলো AI টিমের জন্য একটি মূল্যবান প্রশিক্ষণ ক্ষেত্র হিসেবে কাজ করে, যা তাদেরকে কম ঝুঁকিপূর্ণ পরিবেশে তাদের দক্ষতা এবং দক্ষতা বিকাশের সুযোগ দেয়।

Quadrant 4: পরিহার করুন

কম ব্যবসায়িক প্রভাব, কম বাস্তবায়ন যোগ্যতা। সম্পদের অপচয় রোধ করতে স্পষ্টভাবে এড়িয়ে যাওয়া উচিত।

উদাহরণ: কম-ফ্রিকোয়েন্সি কাজের জন্য জটিল AI তৈরি করা। এই প্রকল্পগুলো বিনিয়োগের ইতিবাচক রিটার্ন দিতে পারে না এবং পরিহার করা উচিত।

মূল এআই বাজেট

AI- empowered কোম্পানিগুলো AI উন্নয়নে তাদের R&D বাজেটের ১০-২০% বিনিয়োগ করছে, যা ইঙ্গিত করে যে AI একটি মূল ব্যবসায়িক ফাংশন হয়ে উঠেছে। এই স্তরের বিনিয়োগ AI-এর রূপান্তরমূলক সম্ভাবনার ক্রমবর্ধমান স্বীকৃতিকে প্রতিফলিত করে।

ক্রমবর্ধমান খরচ কাঠামো

AI প্রকল্পগুলোর খরচ কেন্দ্র পরিপক্কতার সাথে বিকশিত হয়: শুরুতে, এটি মূলত প্রতিভা, কিন্তু স্কেলিংয়ের পরে, এটি মূলত অবকাঠামো এবং মডেল অনুমানের খরচ। কোম্পানিগুলোকে শুরু থেকেই খরচ নিয়ন্ত্রণ অভ্যন্তরীণ করতে হবে।

সাংস্কৃতিক পরিবর্তন চালানো

আপনি কীভাবে AI সরঞ্জামগুলোর অভ্যন্তরীণ গ্রহণ বাড়াবেন? ডেটা দেখায় যে উচ্চ-গ্রহণকারী সংস্থাগুলো গড়ে ৭.১ টি AI ব্যবহারের ক্ষেত্র স্থাপন করেছে। একটি "portfolio" কৌশল বাস্তবায়ন, AI কে সর্বত্র উপলব্ধ করা, AI কে স্বাভাবিক করার এবং সংস্কৃতিতে প্রোথিত করার সেরা উপায়। কর্মচারীদের বিভিন্ন AI অ্যাপ্লিকেশনের সাথে পরিচয় করিয়ে দেওয়ার মাধ্যমে, সংস্থাগুলো AI এবং এর সম্ভাব্য সুবিধাগুলো সম্পর্কে আরও বেশি ধারণা তৈরি করতে পারে। এটি ঘুরেফিরে গ্রহণ এবং সম্পৃক্ততা বাড়ায়।

মূল্য প্রস্তাব এবং স্কেলিং: অ্যাকশন ব্লুপ্রিন্ট

অভ্যন্তরীণ AI প্রকল্পগুলোর সাফল্যের চাবিকাঠি হলো "ROI প্রমাণ করা"। টিমগুলোকে ব্যবসায়িক ইউনিটের মতো কাজ করতে হবে এবং পরিমাণগত মেট্রিকের মাধ্যমে মূল্য যোগাযোগ করতে হবে। এখানে কৌশলটিকে একটি স্থায়ী প্রতিযোগিতামূলক সুবিধায় অনুবাদ করতে কোম্পানিগুলোকে সহায়তা করার জন্য একটি পর্যায়ভিত্তিক রোডম্যাপ রয়েছে।

এআই বাস্তবায়নের জন্য একটি পর্যায়ভিত্তিক রোডম্যাপ

একটি পর্যায়ভিত্তিক রোডম্যাপ AI বাস্তবায়নের জন্য একটি কাঠামোগত পদ্ধতি সরবরাহ করে, যা সংস্থাগুলোকে তাদের AI ক্ষমতাগুলোকে ধীরে ধীরে তৈরি করতে এবং পথে মূল্য প্রদর্শন করতে সক্ষম করে। প্রতিটি পর্যায় নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য এবং বিতরণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, এটি নিশ্চিত করে যে AI উদ্যোগগুলো ব্যবসায়িক লক্ষ্যের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ থাকে।

পর্যায় ১: ভিত্তি স্থাপন (০-৬ মাস)

একটি অগ্রগামী দল গঠন করুন, ২-৩ টি "দ্রুত সাফল্য" পাইলট প্রকল্প চালু করুন এবং দ্রুত মূল্য প্রদর্শনের জন্য একটি ROI ড্যাশবোর্ড প্রতিষ্ঠা করুন। এই পর্যায়টির মূল উদ্দেশ্য হলো গতি তৈরি করা এবং মূল স্টেকহোল্ডারদের কাছ থেকে সমর্থন নিশ্চিত করা।

• দ্রুত সাফল্য প্রকল্প চিহ্নিত করুন: উচ্চ ব্যবসায়িক প্রভাব এবং কম বাস্তবায়ন যোগ্যতা সম্পন্ন প্রকল্প।
• একটি ক্রস-ফাংশনাল টিম গঠন করুন: ব্যবসা, আইটি এবং ডেটা বিজ্ঞানের প্রতিনিধিদের অন্তর্ভুক্ত করুন।
• একটি ROI ড্যাশবোর্ড প্রতিষ্ঠা করুন: AI উদ্যোগগুলোর প্রভাব পরিমাপ করতে মূল মেট্রিকগুলো ট্র্যাক করুন।

পর্যায় ২: সম্প্রসারণ এবং প্রচার (৬-১৮ মাস)

ROI ফলাফল প্রকাশ করুন, একটি মাল্টি-মডেল আর্কিটেকচার তৈরি করুন, অ্যাপ্লিকেশন পোর্টফোলিও ৫-৭ বা তার বেশি পর্যন্ত প্রসারিত করুন এবং সংস্কৃতিতে প্রবেশ চালান। এই পর্যায়ের লক্ষ্য হলো AI উদ্যোগগুলোকে স্কেল করা এবং সেগুলোকে মূল ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলোতে সংহত করা।

• সাফল্যের গল্প শেয়ার করুন: বৃহত্তর দর্শকদের কাছে AI এর সুবিধাগুলো যোগাযোগ করুন।
• একটি মাল্টি-মডেল আর্কিটেকচার তৈরি করুন: বিভিন্ন AI মডেল এবং অ্যালগরিদম সমর্থন করুন।
• এম্প্লিকেশন পোর্টফোলিও প্রসারিত করুন: নতুন AI ব্যবহারের ক্ষেত্র চিহ্নিত করুন যা মূল্য সরবরাহ করতে পারে।

পর্যায় ৩: স্কেল এবং রূপান্তর (১৮+ মাস)

এন্টারপ্রাইজ-ব্যাপী রোল আউট করুন, মূল প্রক্রিয়াগুলোকে নতুন আকার দিন এবং AI কে একটি সহায়ক প্রকল্প হিসেবে নয় বরং একটি মূল ব্যবসায়িক যোগ্যতা হিসেবে দৃঢ় করুন। এই পর্যায়ের লক্ষ্য হলো সংস্থাটিকে একটি AI-চালিত এন্টারপ্রাইজে রূপান্তর করা।

• AI কে মূল প্রক্রিয়াগুলোতে এম্বেড করুন: সমস্ত প্রাসঙ্গিক ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলোতে AI সংহত করুন।
• একটি সেন্টার অফ এক্সিলেন্স তৈরি করুন: AI উদ্যোগগুলোর জন্য নেতৃত্ব এবং সমর্থন প্রদান করুন।
• উদ্ভাবনের সংস্কৃতি গড়ে তুলুন: পরীক্ষা এবং ক্রমাগত উন্নতির জন্য উৎসাহিত করুন।