দ্রুত, কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য AI ব্যবহার করা

জেনারেটিভ এআই এর আশেপাশে প্রচুর তথ্য রয়েছে এবং কল্পকাহিনী থেকে সত্যকে আলাদা করা কঠিন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির দ্রুত সম্প্রসারণ প্রত্যক্ষ করার জন্য লজিলিটির গবেষণা ও উন্নয়ন দলের সদস্য হিসেবে জেনারেটিভ AI-তে বিশেষীকরণ সহ আমার সামনের সারির আসন রয়েছে। AI ব্যবসায়িক নেতাদের দক্ষতা উন্নত করতে এবং লাভজনকতা বৃদ্ধির জন্য তাদের প্রতিষ্ঠান জুড়ে এর সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে চাওয়া চ্যালেঞ্জ এবং সুযোগ উপস্থাপন করেছে। এই ব্লগে, আমি এই উত্তেজনাপূর্ণ প্রযুক্তির মূল্য প্রদর্শনের জন্য 10টি সাধারণ জেনারেটিভ এআই মিথকে সম্বোধন করব।

মিথ 1: জেনারেটিভ এআই গত কয়েক বছরে একটি সাম্প্রতিক বিকাশ

জেনারেটিভ এআই গত দুই বছরে জনসচেতনতার অগ্রভাগে উঠে এসেছে। যাইহোক, AI কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে যা 1950 এর দশক থেকে ক্রমাগত বিকশিত হয়েছে। এই সময়ের মধ্যে, একই AI সরঞ্জামগুলি যেগুলি নতুন প্রযুক্তির আন্ডাররাইট করে দক্ষতার উন্নতি এবং পূর্বাভাস, সরবরাহ পরিকল্পনা, ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট, ম্যানুফ্যাকচারিং, নেটওয়ার্ক অপ্টিমাইজেশান এবং আরও অনেক কিছু সহ লজিস্টিকস এবং সাপ্লাই চেইন প্রক্রিয়াগুলির সমস্ত ক্ষেত্রগুলিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

মিথ 2: জেনারেটিভ এআই আপনার ডেটা গোপন রাখতে অক্ষম

আমাদের শীর্ষ উদ্বেগের মধ্যে একটি হল ক্লায়েন্টদের সম্পূর্ণ আস্থা আছে যে তাদের ডেটা নিরাপদ এবং সুরক্ষিত। জেনারেটিভ এআই একেবারে গোপনীয়তা রক্ষার ব্যবস্থা নিয়ে তৈরি করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, সঙ্গে লজিলিটি GenAI আপনার সংবেদনশীল তথ্য গোপন ও সুরক্ষিত থাকে তা নিশ্চিত করতে আপনার ডেটা উন্নত এনক্রিপশন প্রোটোকল এবং শক্তিশালী অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণের সাথে সুরক্ষিত।

মিথ 3: জেনারেটিভ এআই একটি ব্ল্যাক বক্স হিসাবে সেরা

প্রথম নজরে, 100% স্বয়ংক্রিয় ওয়ার্কফ্লো সমর্থন করে জেনারেটিভ AI এর সম্ভাবনা আপনার সাপ্লাই চেইন প্রক্রিয়াগুলির জন্য একটি কাঙ্ক্ষিত লক্ষ্য বলে মনে হতে পারে। যাইহোক, অভিজ্ঞ প্রতিদিনের পরিকল্পনাকারীরা জানেন যে কৌশলগুলি নির্ধারণ, পূর্বাভাস তৈরি করা, সরবরাহ পরিকল্পনা তৈরি করা এবং ইনভেন্টরি পরিচালনা করার সময় ভাল ফলাফলের জন্য মানুষের তত্ত্বাবধান অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। জেনারেটিভ এআই এর মসৃণ ইন্টিগ্রেশন বিষয় বিশেষজ্ঞদের সঙ্গে প্রযুক্তি বিশেষ করে ব্যতিক্রম, শেষ মুহূর্তের অনুরোধ এবং অপ্রত্যাশিত বাধার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ।

মিথ 4: জেনারেটিভ এআই সবসময় মানুষের চেয়ে স্মার্ট

হ্যাঁ, জেনারেটিভ এআই-এর শক্তি মানুষের ক্ষমতার বাইরে। এটি মানুষের চেয়ে দ্রুত শিখতে পারে এবং প্রশিক্ষণের ডেটা, অ্যালগরিদম এবং পরিসংখ্যানগত মডেলের উপর ভিত্তি করে বিপুল পরিমাণ তথ্য প্রক্রিয়াকরণ ও বিশ্লেষণ করতে প্রশিক্ষিত। যাইহোক, জেনারেটিভ এআই পরিস্থিতি থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য এক্সট্রাপোলেট করতে পারে না বা বোঝার, অনুভূতি এবং অন্তর্দৃষ্টির মানুষের ধারণা ব্যবহার করতে পারে না।

উদাহরণস্বরূপ, ধরুন একটি মূল গ্রাহকের জন্য একটি অর্ডার দেরি হতে চলেছে৷ ব্যক্তিগত সম্পর্কের কারণে, সাপ্লাই চেইন ম্যানেজার জানেন যে তারা তাদের সহকর্মীকে সোর্সিং থেকে তাদের বিক্রেতাদের উপর ঝুঁকতে কল করতে পারে যাতে চালানগুলি দ্রুত করা যায়। জেনারেটিভ এআই শুধুমাত্র তার প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে যা শিখেছে তার উপর ভিত্তি করে কাজ করতে পারে যেখানে সাপ্লাই চেইন ম্যানেজার পরিস্থিতির প্রেক্ষাপটের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে এবং কাজ করতে তাদের অন্তর্দৃষ্টি ব্যবহার করতে পারে। 

মিথ 5: জেনারেটিভ এআই আপনার কোম্পানির কর্মশক্তি কমিয়ে দেবে

জেনারেটিভ এআই পরিপূরক, প্রতিস্থাপন নয়, একটি মানব কর্মীবাহিনীকে কাজ সহজ করে এবং কর্মীদের ক্লান্তিকর পুনরাবৃত্তিমূলক শ্রমের পরিবর্তে কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণে আরও বেশি মনোযোগ দেওয়ার অনুমতি দেয়।

কল্পনা করুন যখন তাদের দ্বি-সাপ্তাহিক S&OP মিটিংয়ের জন্য প্রস্তুত হচ্ছে, একজন বিশ্লেষককে অবশ্যই নির্ধারণ করতে হবে যে কোন পণ্যগুলির জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ রিপোর্ট এবং KPIs সহ অতিরিক্ত যাচাই-বাছাই প্রয়োজন। একটি ফাইন-টিউনড জেনারেটিভ এআই সহকারী মিটিংয়ের আগে বিশ্লেষকের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে এই ডেটা তৈরি করবে, বিশ্লেষককে সর্বশেষ মেট্রিক্স এবং পরিকল্পনার ব্যাখ্যা করার উপর ফোকাস করতে মুক্ত করে। বিশ্লেষকের দায়িত্বগুলি এখন ডেটার মাধ্যমে খনন করা থেকে মূল বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেওয়া পর্যন্ত উন্নীত হয়েছে৷

মিথ 6: বড়ই ভালো

জেনারেটিভ এআই মডেলের ক্ষেত্রে "বড় ভাল" এই ধারণাটি একটি সাধারণ ভুল ধারণা। এখানে খুব বেশি প্রযুক্তি না পেয়ে, জেনারেটিভ এআই মডেলের বিলিয়ন প্যারামিটার থাকতে পারে, অর্থাৎ মডেলের গাণিতিক ওজন এবং পক্ষপাত। উদাহরণস্বরূপ, Meta's Llama2-এর 70 বিলিয়ন পর্যন্ত প্যারামিটার রয়েছে এবং এটা গুজব যে OpenAI-এর G PT-4-এর 1.7 ট্রিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে। এই মডেলগুলি আংশিকভাবে এত বড় কারণ তারা কথিত বিশেষজ্ঞ সব. একটি খুব নির্দিষ্ট ডোমেনে প্রশিক্ষিত এবং সূক্ষ্ম-টিউন করা হলে ছোট মডেলগুলি এই বিশাল মডেলগুলির চেয়ে একই বা ভাল পারফর্ম করতে পারে। এর কারণ হল তারা বড় মডেলের বিষয়গুলির বিস্তৃত পরিসরের পরিবর্তে গভীর বিষয়ের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

মিথ 7: জেনারেটিভ এআই সমাধান 100% নির্ভরযোগ্য এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ

এমনকি এর আশ্চর্যজনক ক্ষমতার সাথেও, শুধুমাত্র মানবিক যাচাই ছাড়াই জেনারেটিভ এআই ভবিষ্যদ্বাণীর উপর নির্ভর করলে খারাপ ফলাফল হতে পারে। আপনি এমনকি "হ্যালুসিনেশন" সম্পর্কে শুনে থাকতে পারেন, যখন একটি চ্যাটবট একটি উত্তর তৈরি করে যা বাস্তব তথ্যের উপর ভিত্তি করে নয়। আমরা জেনারেটিভ এআই মডেল দ্বারা ব্যবহৃত ইনপুট এবং পদ্ধতির স্বচ্ছতা নিশ্চিত করার মাধ্যমে এই ধরনের খারাপ ফলাফল বন্ধ করতে পারি। GenAI এর ক্ষমতা ব্যবহারকারীকে ডেটা উত্স দেখায় যা ব্যবহারকারীর জিজ্ঞাসা করা প্রতিটি প্রশ্নের উত্তরের সাথে মিলে যায়। এটি ব্যবহারকারীদের প্রতিক্রিয়াতে আত্মবিশ্বাসের সাথে সাথে যদি তারা বিদ্যমান থাকে তবে ভুলগুলি সনাক্ত করার সুযোগ দেয়।

মিথ 8: জেনারেটিভ এআই প্রশিক্ষণের ডেটাতে উপস্থিত পক্ষপাত থেকে প্রতিরোধী

জেনারেটিভ এআই তার প্রশিক্ষণ ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করে। যদি প্রশিক্ষণের ডেটা "পক্ষপাতমূলক" হয়, বা বাস্তবতার একটি ভুল উপস্থাপনা হয়, তাহলে ফলাফলগুলি এই পক্ষপাতের উপর পূর্বাভাস দেওয়া হবে।

উদাহরণস্বরূপ, একজন ইনভেন্টরি ম্যানেজার ইনভেন্টরি খরচ কমানোর জন্য প্রচুর চাপের মধ্যে থাকে। এটি করার জন্য, তারা তাদের প্রাথমিক অপ্টিমাইজ করা পরিকল্পনা ওভাররাইড করে এবং একটি ছোট শতাংশ দ্বারা স্টক কমাতে ইনভেন্টরি নীতি সেট করে। একটি এআই মডেল একটি ইনভেন্টরি প্ল্যান তৈরি করতে এই পক্ষপাতদুষ্ট নীতিগুলি ব্যবহার করতে পারে যা ঘাটতি এবং বিক্রয় হারিয়ে ফেলে। এই উদাহরণে, AI ইনভেন্টরি মডেলের ইনপুটগুলির অন্তর্নিহিত পক্ষপাত লাভজনকতা হ্রাসের দিকে পরিচালিত করে। সঠিক সমাধানের সাথে, মডেল ইনপুট এবং অনুমান জিজ্ঞাসাবাদ করে এবং পক্ষপাতের জন্য সন্ধানে এবং সঠিকভাবে মডেলদের প্রশিক্ষণের মাধ্যমে এই সমস্যাগুলি সমাধান করা যেতে পারে।

মিথ 9: জেনারেটিভ AI এর চিন্তাভাবনা এবং অনুভূতি রয়েছে

জেনারেটিভ এআই সংবেদনশীল নয়। যদিও এটি কখনও কখনও মনে হয়, জেনারেটিভ AI এর অনুভূতি বা সহানুভূতি নেই এবং এটি আসলে বুঝতে পারে না যে এটি কি বলছে একইভাবে মানুষ বোঝে। যখন আপনি একটি চ্যাটবট একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেন, প্রতিক্রিয়া একটি জটিল ভবিষ্যদ্বাণী মডেল দ্বারা উত্পন্ন শব্দ বা বাক্যাংশের একটি সেট। যদিও প্রতিক্রিয়াগুলি প্রায়শই অত্যন্ত নির্ভরযোগ্য এবং নির্ভুল হয়, তবে সেগুলি পরিসংখ্যানগতভাবে "সম্ভাব্য" শব্দ এবং চরিত্রগুলির সংমিশ্রণের উপর ভিত্তি করে, কোন অনুভূতি বা আবেগ নয়।

মিথ 10: জেনারেটিভ এআই মানুষের অন্তর্দৃষ্টি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে প্রতিস্থাপন করতে পারে

যেমনটি আমরা উপরে আলোচনা করেছি, নির্ভরযোগ্য সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য প্রায়ই মানুষের অন্তর্দৃষ্টি প্রয়োজন। জেনারেটিভ এআই মডেল এবং মানুষের অভিজ্ঞতার মধ্যে সহযোগিতা আমাদের সরবরাহ চেইন পরিকল্পনা এবং ব্যবস্থাপনায় শক্তিশালী সমাধান তৈরি করতে উভয় জগতের সেরা দেয়।

গুটিয়ে নেওয়ার জন্য, আমি আশা করি আপনি জেনারেটিভ এআই সম্পর্কে কিছুটা অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে সক্ষম হয়েছেন এবং কিছু সম্ভাব্য জেনারেটিভ এআই মিথ এবং ভুল ধারণাগুলি পরিষ্কার করতে সক্ষম হয়েছেন। লজিলিটি আমাদের প্ল্যাটফর্ম জুড়ে এই শক্তিশালী ক্ষমতাগুলিকে একীভূত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। আপনার ব্যবসার পরিকল্পনার প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য এবং ব্যবসাকে সুচারুভাবে, দক্ষতার সাথে এবং লাভজনকভাবে চালিয়ে যাওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম রয়েছে তা নিশ্চিত করতে আমরা প্রযুক্তিগত এবং বিষয়গত দক্ষতা যুক্ত করি।

জেনারেটিভ AI এর শক্তি এবং গতি এবং সহানুভূতি, অন্তর্দৃষ্টি এবং মানুষের সম্পর্কের সাথে ব্যবসাগুলি সাফল্যের নতুন স্তরে পৌঁছাতে পারে।