আমরা কীভাবে যোগাযোগ করি তার মূল বিষয় হল প্রসঙ্গ। প্রসঙ্গের বাইরে নেওয়া মন্তব্যগুলি যা উদ্দেশ্য ছিল তার ঠিক বিপরীত বোঝাতে পারে। প্রসঙ্গের বাইরে কারও সাথে দেখা করুন এবং আমরা তাদের চিনতে সংগ্রাম করতে পারি। প্রসঙ্গ হল সেই আঠা যা মানুষের সম্পর্ককে সংযুক্ত করে এবং আমাদের সামাজিক মিথস্ক্রিয়ায় অর্থ খুঁজে পেতে দেয়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এজেন্টদের ক্ষেত্রেও একই কথা প্রযোজ্য। এটি সেই প্রেক্ষাপট যা এজেন্টদের অস্পষ্টতা দূর করার অনুমতি দেয়—উদাহরণস্বরূপ, অ্যাপল (প্রযুক্তি সংস্থা), অ্যাপল (রেকর্ড কোম্পানি) এবং অ্যাপল (একটি ফল) এর মধ্যে পার্থক্য।
এন্টারপ্রাইজ এআই-এর কারণে এই বিভাগটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত নেয় এবং বিদ্যুৎ গতিতে কাজ করে; লেনদেন চিহ্নিত করা, ক্রেডিট অনুমোদন এবং অ্যালার্ট সক্রিয় করা। যদি এজেন্টরা তাদের কর্মপ্রবাহের সাথে জড়িত সংস্থাগুলি বুঝতে না পারে তবে তারা কাজ চালিয়ে যাবে, তবে আপনি আপনার নীচের ডলারে বাজি ধরতে পারেন যে তারা ভুল করবে।
প্রদত্ত যে কিছু অনুমান যে প্রস্তাব একটি সাধারণ বড় প্রতিষ্ঠান 1,600 এজেন্ট ব্যবহার করবে চলতি বছরের শেষ নাগাদ এসব ভুল দ্রুত বাড়বে।
ডিজিটাল পরিচয় সমাধানের জটিলতা
এজেন্সি AI ঠিকই অনেক উত্তেজনা সৃষ্টি করছে, কিন্তু যতক্ষণ না এজেন্টরা তাদের ডেটাসেটে থাকা সত্তাগুলিকে সত্যিকার অর্থে বুঝতে না পারে, ততক্ষণ আমরা বালির উপর দুর্গ তৈরি করার ঝুঁকি নিয়ে থাকি।
এটি সমাধান করা একটি সহজ সমস্যা নয়। একটি একক গ্রাহক, উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন উপায়ে তালিকাভুক্ত বিভিন্ন প্রতিষ্ঠানের ডাটাবেসে উপস্থিত হতে পারে (J. Bloggs, Jane Bloggs, Bloggs, ইত্যাদি)। একইভাবে, একটি একক কর্পোরেট সত্তা আলাদাভাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে তার বিভিন্ন সহায়ক সংস্থাগুলিতে৷ এজেন্টরা কীভাবে জানতে পারে যে এই আপাতদৃষ্টিতে ভিন্ন সত্তাগুলি আসলে একটি একক প্রোফাইলের সাথে যুক্ত?
আজ তারা প্রায়ই পারে না। এটি এজেন্টদের তৈরি করা পদ্ধতির ফলাফল। একটি এজেন্ট, তার মূলে, একটি সিস্টেম যা ইনপুট নেয় এবং আউটপুট প্রদান করে। কিন্তু কত তথ্য, ঠিক, আমরা এজেন্ট খাওয়ানো উচিত? অধ্যয়ন দেখায় যে যোগাযোগের উইন্ডোগুলি খুব দীর্ঘ এজেন্টদের হ্যালুসিনেট করা. বিপরীতভাবে, খুব কম ডেটা সরবরাহ করুন এবং এজেন্ট একটি নিরাপদ সিদ্ধান্ত নেবে এবং ভুল তথ্যের উপর কাজ করবে। সংস্থাগুলিকে একটি সূক্ষ্ম লাইনে হাঁটতে হবে, সিস্টেমের প্রয়োজনের চেয়ে বেশি এবং কম প্রসঙ্গ না দিয়ে।
ডেটা ইন্টিগ্রেশন চাবিকাঠি
ডেটার পরিমাণ চ্যালেঞ্জের অংশ মাত্র। সংস্থাগুলিকে ডেটা গুণমান এবং একীকরণও বিবেচনা করা উচিত। সংযোগ বিচ্ছিন্ন ডেটার কারণে দুর্বল সংযোগ। হ্যালুসিনেশন ঘটতে পারে যখন কোনো এজেন্টকে কোনো সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা বিভিন্ন ডেটাবেস, অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যবসায়িক ইউনিট জুড়ে বিভক্ত করা হয়। ব্যবসার প্রেক্ষাপটের প্রায় 80-90% লুকানো এবং অসংগঠিত ফাইলের মধ্যে মিথ্যা সংযোগ বিচ্ছিন্ন সিস্টেম জুড়ে। এই তথ্য অ্যাক্সেস ছাড়া, AI আউটপুট অসম্পূর্ণ অনুমানের উপর ভিত্তি করে করা হবে।
এই সমস্ত সমস্যা সত্ত্বেও, এআই এজেন্টদের মোতায়েন দ্রুত অব্যাহত রয়েছে। যদি ব্যবসায়িক নেতারা সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে এবং সঠিকভাবে কাজ করার জন্য তাদের এজেন্টদের বিশ্বাস করতে না পারেন, তবে তাদের অন্যথায় প্রয়োজনীয়তার চেয়ে উচ্চ স্তরের মানব তত্ত্বাবধানে বিনিয়োগ করতে হবে। অত্যন্ত দক্ষ এবং স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টদের পরিবর্তে তারা আশা করেছিল, সংস্থাগুলিকে তাদের বেবিসিট করার জন্য প্রয়োজনীয় অনির্ভরযোগ্য সরঞ্জামগুলি দিয়ে ছেড়ে দেওয়া হবে। বিকল্প হল ব্যবসায়িক ঝুঁকি এবং কমপ্লায়েন্স এবং আইনি দলের কাজের চাপ বাড়ানো।
প্রসঙ্গে একটি ডাটাবেস তৈরি করা
তাই কি করা উচিত? একটি সঠিক এবং যাচাইকৃত ডাটাবেস দিয়ে এজেন্টদের সজ্জিত করা মূল বিষয়। এই ফাউন্ডেশন অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক উত্সগুলির মধ্যে খণ্ডিত ডেটা একীভূত করে এবং কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ শাসন প্রয়োগ করে। সেখান থেকে, এটি প্রসঙ্গ যোগ করে যাতে AI-তে দেওয়া ডেটা পৃথক রেকর্ডের পরিবর্তে বাস্তব-বিশ্বের সম্পর্কগুলিকে প্রতিফলিত করে। এটি এজেন্টদের তাদের উপনাম, বা একটি মূল কোম্পানির সাথে সংযুক্ত করতে দেয়।
প্রেক্ষাপটের ভিত্তি স্থাপনের সাথে, AI-চালিত ক্রিয়াকলাপগুলি সঠিক, ব্যাখ্যাযোগ্য এবং আত্মবিশ্বাসী সিদ্ধান্তগুলিকে সমর্থন করতে সক্ষম হয়ে ওঠে। সংস্থাগুলি তাদের এজেন্টদের উপর আস্থা রাখতে পারে, তাদের বেবিসিট করার পরিবর্তে, তাদের অতিরিক্ত তদারকির প্রয়োজন ছাড়াই এজেন্ট অটোমেশনের সম্পূর্ণ সুবিধা উপভোগ করতে দেয়।
প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, সংযোগ দুটি ক্ষমতার মাধ্যমে অর্জন করা হয়। প্রথমটি একটি সত্তা সমাধান। এটি সেই রেকর্ডগুলিকে সংযুক্ত করে যা একই সত্তাকে নির্দেশ করে যেখানে এই রেফারেন্সগুলি বিভিন্ন সিস্টেম এবং ডেটা প্রকারে ছড়িয়ে পড়ে। রেকর্ডগুলি মানুষ, সংস্থা এবং সম্পদের একটি নির্ভরযোগ্য দৃষ্টিভঙ্গিতে সমন্বিত হয়। ডুপ্লিকেশন এবং অস্পষ্টতা যা প্রায়ই ডেটার গুণমান নষ্ট করে এবং মিথ্যা AI ফলাফলের দিকে নিয়ে যায় সেগুলি সমাধান করা হয়।
দ্বিতীয় ক্ষমতা হল জ্ঞান গ্রাফ। এগুলি সত্তাগুলির মধ্যে সম্পর্কের মডেলিং করে প্রসঙ্গ যোগ করে: গ্রাহকরা কীভাবে অ্যাকাউন্টের সাথে সংযোগ স্থাপন করে, কীভাবে লেনদেন আচরণের সাথে যুক্ত হয় এবং কীভাবে ঝুঁকিগুলি নেটওয়ার্কগুলির মাধ্যমে প্রচারিত হয়। সত্তা রেজোলিউশনের সাথে মিলিত, জ্ঞানের গ্রাফগুলি বাস্তব জগতে বিদ্যমান ডেটার একটি সঠিক চিত্র তৈরি করে, যা এআই এজেন্টদের তাদের স্কেলে সফলভাবে কাজ করার জন্য প্রয়োজনীয় ভিত্তি প্রদান করে।
Agentic AI এর বাইরে সুবিধা
অবশ্যই, এআই এজেন্টরা একটি প্রতিষ্ঠানের ডেটার একমাত্র ভোক্তা নয়। একটি রিলেশনাল ডাটা বেস নিশ্চিত করে যে অপারেশনাল স্টাফ, কমপ্লায়েন্স টিম, ব্যবসায়িক বিশ্লেষক, এইচআর টিম এবং অন্যান্য সমস্ত ডেটা ব্যবহারকারীরা একইভাবে বিশ্বের একীভূত এবং সঠিক দৃষ্টিভঙ্গি থেকে উপকৃত হয়।
পরিবর্তে, এটি গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ব্যবসা একই গ্রাহকের একাধিক প্রোফাইল ধারণ করে, তাহলে এর ফলে বিভিন্ন দল একাধিক অনুষ্ঠানে তাদের সাথে যোগাযোগ করতে পারে। এই ধরনের অভিজ্ঞতা গ্রাহকদের অন্তত বলতে হতাশ হতে পারে। প্রাসঙ্গিক ডেটা গ্রাহকের অভিজ্ঞতা বাড়ায় কারণ এটি সংস্থাগুলিকে তাদের গ্রাহকদের আরও সম্পূর্ণরূপে বুঝতে এবং তারা সঠিকভাবে জড়িত তা নিশ্চিত করতে সক্ষম করে। এটি শেষ পর্যন্ত আরও মানব-কেন্দ্রিক পদ্ধতি, যা ব্যবসার সময় এবং অর্থ বাঁচাতে পারে।
AI কে সৎ রাখা
গার্টনার এই ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন প্রতিষ্ঠানের জন্য আবেদনের 40% এই বছর মিশন-নির্দিষ্ট AI এজেন্ট চালু করবে, যা 2025 সালে 5% এর কম ছিল। এজেন্ট AI এর যুগ আমাদের উপর।
যাইহোক, AI কর্মপ্রবাহের সম্পূর্ণ সুবিধা যারা প্রযুক্তিতে বিনিয়োগ করে তারা সবাই সমানভাবে উপভোগ করবে না। যে সংস্থাগুলি একটি একীভূত, প্রসঙ্গ-সমৃদ্ধ ডাটাবেস নিশ্চিত করে স্থল প্রস্তুত করে তারা AI এর ফলাফল এবং গতিতে স্কেল বিশ্বাস করতে সক্ষম হবে। বাকিরা তাদের নতুন সিস্টেম বেবিসিট করার সময় এবং প্রচেষ্টা নষ্ট করবে। সফলতা তাই প্রথম দিন থেকে বিপজ্জনক প্রযুক্তি স্ট্যাকের মধ্যে একটি লাইভ যোগাযোগ স্তর এমবেড করার জন্য ফোঁড়া।
Leave a Reply