Citi, Ford এবং Experian এআই এজেন্ট স্কেল করার কৌশল শেয়ার করেছে

"বিশ্বাস করতে হলে, আপনাকে দেখতে সক্ষম হতে হবে কী ঘটছে।" Dynatrace-এর চিফ মার্কেটিং অফিসার Laura Heisman-এর মতে, এই আপাতদৃষ্টিতে সরল নীতিটি আজকের ব্যবসায়িক পরিমণ্ডলে AI রোলআউটের কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে।

"এটি সম্ভবত সবচেয়ে বড় আলোচনা যা সকল শিল্পে সবাই করছে। আমরা প্রতিদিন আমাদের গ্রাহকদের কাছ থেকে এটি শুনি," Heisman সম্প্রতি Fortune-এর Brainstorm Tech কনফারেন্সে একটি প্যানেলে বলেন। "বড় প্রশ্ন হলো, আপনি কি এটিকে বিশ্বাস করতে পারেন? এটি কি সঠিক? এবং যদি এটি ভুল হয়, তাহলে কি আপনি এটি থামাতে পারবেন?"

ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানগুলো যখন AI এজেন্টদের AI মডেলের আউটপুটের উপর ভিত্তি করে কাজের ধারাবাহিক শৃঙ্খল তৈরি করতে দেওয়ার কথা ভাবছে, তখন বিশ্বাস আগের চেয়ে অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ। এবং Heisman ও প্যানেলের অন্যান্য ব্যবসায়িক নেতাদের মতে, সেই বিশ্বাস গড়ে তোলার একমাত্র উপায় হলো সিস্টেমে দৃশ্যমানতা এবং নিয়ন্ত্রণ তৈরি করা। 

"আমাদের জন্য দৃশ্যমানতা, ট্রেসেবিলিটি ঐচ্ছিক নয়, এটি মৌলিক। এটিই হলো আমরা প্রতিটি সিদ্ধান্তকে যেভাবে দেখি," বলেন Nikhil Joshi, Citi-র মার্কেটস বিভাগের চিফ ইনফরমেশন অফিসার, যে আর্থিক জায়ান্টটি প্রতিদিন ১০০টিরও বেশি দেশে ট্রিলিয়ন ডলার স্থানান্তর করে।

Joshi বলেন, Citi ২০২৪ সালের বেশিরভাগ সময় তার সমস্ত অ্যাপ ও এজেন্টের জন্য একটি কেন্দ্রীভূত প্রযুক্তিগত ভিত্তি গড়ে তুলতে ব্যয় করেছে। সেই ভিত্তি কোম্পানিটিকে এজেন্টদের উৎপাদনে নিয়ে আসতে অনেক বেশি স্বাচ্ছন্দ্যবোধ করিয়েছে। 

"Citi-তে একটি এজেন্ট মোতায়েন করার একটিমাত্র উপায় আছে, এবং সেটি হলো এই কেন্দ্রীয় ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমে," Joshi বলেন। "এর মানে প্রতিটি এজেন্ট এই প্রক্রিয়ায় নিবন্ধিত, প্রতিটি এজেন্ট পর্যবেক্ষণ করা হয়, প্রতিটি এজেন্ট অডিট করা হয়, প্রতিটি এজেন্ট পরিচালিত হয়।" 

যখন সবাই AI-তে পূর্ণ গতিতে এগিয়ে যাচ্ছে বলে মনে হচ্ছে, তখন Citi-র বিচারশীল ও কেন্দ্রীভূত প্রযুক্তি ব্যবস্থাকে কারো কাছে অত্যধিক রক্ষণশীল মনে হতে পারে। কিন্তু Joshi বলেন, এটি আসলে দীর্ঘমেয়াদে আপনাকে দ্রুত এগিয়ে যেতে সাহায্য করে। "AI রক্ষণশীল হওয়া কোনো খারাপ বাক্যাংশ নয়," তিনি বলেন।

Experian-এর চিফ ইনোভেশন অফিসার Kathleen Peters একমত পোষণ করেন এবং ব্যাখ্যা করেন কিভাবে এই ভোক্তা ক্রেডিট রিপোর্টিং ফার্মটি মোতায়েনকৃত বিভিন্ন এজেন্ট পরিচালনার জন্য একটি সিস্টেম তৈরি করেছে, যেখানে প্রতিটি এজেন্টের উৎস, এজেন্ট তৈরি করা মানব কর্মচারী এবং প্রতিটি এজেন্টের ডেটা অ্যাক্সেস বা কাজ সম্পাদনের নির্দিষ্ট অনুমতি ট্র্যাক করা হয়।

"যখন ইকোসিস্টেমের সবাই এই বিষয়গুলো বুঝতে পারে, তখন আপনি সেই বিশ্বাস গড়ে তোলেন যা আপনাকে স্কেল করতে এবং দ্রুত চলতে দেয়," বলেন Peters।

অটোমোবাইল শিল্পে, যেখানে ডিজাইন থেকে উৎপাদন পর্যন্ত একটি নতুন গাড়ি প্রবর্তনের গড় সময় বছরের পর বছর লাগতে পারে, Ford AI ব্যবহার করে প্রক্রিয়ার নির্দিষ্ট অংশ ত্বরান্বিত করতে এবং "দ্রুত ব্যর্থ" হতে ব্যবহার করছে, বলেন Sammy Omari, Ford Motor Company-র Advanced Driver Assist Systems and In-Vehicle Infotainment-এর এক্সিকিউটিভ ডিরেক্টর। 

Omari বলেন, মূল বিষয় হলো সঠিক গার্ডরেইল স্থাপন করা।

উদাহরণস্বরূপ, Omari বলেন যে ডিজাইনারদের মতো অ-ইঞ্জিনিয়ারিং কর্মচারীরা এখন AI-চালিত "ভাইবকোডিং" টুলের মাধ্যমে তৈরি নতুন গাড়ির ফিচারের জন্য কম্পিউটার কোড অবদান রাখতে পারেন। এটি গাড়ির একটি পরীক্ষামূলক সংস্করণে নতুন ফিচারটি কেমন দেখাবে তা দেখতে এবং যদি এটি কার্যকর না হয় তাহলে দ্রুত বাদ দিয়ে এগিয়ে যেতে সময় কমিয়ে দেয়। যদি ধারণাটি বিজয়ী প্রমাণিত হয়, তাহলে ইঞ্জিনিয়াররা শূন্য থেকে কোড লেখেন, এবং সেই কোড ভোক্তাদের কাছে পাঠানো গাড়িতে যায়। ডিজাইনারের ভাইবকোডিং শুধুমাত্র প্রাথমিক প্রুফ অব কনসেপ্ট হিসেবে কাজ করেছে। 

"তাই বাজারে প্রকৃত গতি ত্বরান্বিত হবে," Omari বলেন, "কিন্তু শেষে QA প্রক্রিয়া, আমরা আসলে গ্রাহকের কাছে কিছু পাঠানোর আগে, অগত্যা পরিবর্তিত হয়নি।"

এই গল্পটি মূলত Fortune.com-এ প্রকাশিত হয়েছিল।