আপনার সবচেয়ে বড় বাধা হতে পারে আপনার সবচেয়ে নিরাপদ এআই চ্যাম্পিয়ন

এখন পর্যন্ত, প্রবণতা খুঁজে বের করার জন্য আমি যথেষ্ট এআই স্টিয়ারিং কমিটির মিটিংয়ে অংশ নিয়েছি। রুমে সর্বদা একজন ব্যক্তি থাকে (সাধারণত যিনি সবচেয়ে বেশি সরঞ্জাম জানেন) যিনি শেষ পর্যন্ত সিদ্ধান্ত নেন যে ঘরের বাকি অংশ কত দ্রুত সরানো যায়। এই সিদ্ধান্তটি বিচক্ষণতার সাথে এবং বিদ্বেষ ছাড়াই নেওয়া হয়েছে। তারা খুব কমই কিছু রাখতে চায়। সহজ কথায়, অন্য সবাই অভিনয়ের আগে তাদের অনুমোদনের জন্য অপেক্ষা করার শিল্প আয়ত্ত করেছে।

শুধু একটি মিটিং ছাড়া এই প্যাটার্ন আরো আছে. এ অনুযায়ী একটি 2026 গার্টনার গবেষণামাত্র 20% ব্যবসা মনে করে যে তাদের কর্মীরা AI এর জন্য সত্যিই প্রস্তুত। এই ব্যবধানের বেশিরভাগ আলোচনা সাধারণত একটি দক্ষতা বর্ণনাকে ঘিরে থাকে: পর্যাপ্ত সময়, প্রশিক্ষণ বা সরঞ্জাম নয়। দক্ষতার ব্যবধানের পিছনে একটি আরও সূক্ষ্ম সমস্যা উপেক্ষা করা হয়; এটা মানুষের জ্ঞানের সাথে কম এবং তারা কতটা গুরুত্বপূর্ণ অনুভব করেছে তার সাথে বেশি সম্পর্ক রয়েছে।

দান এবং নিরাপত্তা দুটি ভিন্ন জিনিস

দলগত প্রচেষ্টায় তাদের ব্যক্তিগত অবদানকে মূল্যায়ন করতে লোকেরা সাধারণত খারাপ, এবং এটি একটি মোটামুটি সামঞ্জস্যপূর্ণ সমস্যা। যখন আপনি আপনার দলের সদস্যদের স্বাধীনভাবে একটি যৌথ প্রকল্পের পরিমাণ গণনা করতে বলবেন যা তাদের প্রত্যেকে ব্যক্তিগতভাবে অবদান রেখেছে, ফলাফল প্রায়শই যোগফল 100% এর বেশি. এটি সততার সাথে এবং মেমরির কার্যকারিতার সাথে সবকিছু করার কিছুই নেই: প্রত্যেকে তাদের প্রচেষ্টাকে বিশদভাবে মনে রাখে এবং অন্য সবকিছু রূপরেখায়।

যখন AI যোগ করা হয়, তখন প্রভাব আরও প্রকট হয়ে ওঠে। যারা নতুন দক্ষতা অর্জনে দ্রুততর তারাও এই ডিভাইসগুলির দ্বারা প্রভাবিত ফলাফলের উপর নিয়ন্ত্রণের অনুভূতি বিকাশ করে। এই প্রবণতা বলা হয় মনস্তাত্ত্বিক মালিকানা. অল্প পরিমাণে প্রয়োগ করা হলে, এই মালিকানা আপনি যা চান ঠিক তাই: এটিই কাউকে সত্যিই প্রকল্পের সাফল্যের প্রতি যত্নশীল করে তোলে এবং শুধু টিকিটের সংখ্যা নয়। কিন্তু আমরা যদি আরও এক ধাপ এগিয়ে যাই, একই অনুপ্রেরণা যা চমৎকার কাজকে রক্ষা করে তার উৎপাদনে মানুষের সম্পৃক্ততাকেও রক্ষা করে।

সংখ্যা সত্যিই কি দেখান

আমরা একটি দৌড়ে AI এর সাথে কাজ করা 2,000 পেশাদারদের একটি সমীক্ষা সোমব্রায়, কারণ আমরা দেখতে চেয়েছিলাম সেই প্রবৃত্তি কতটা ব্যাপকভাবে ছড়িয়ে পড়েছে। এবং স্কেল এমনকি আমাদের বিস্মিত. উত্তরদাতাদের 79% বলেছেন যে তারা বিশ্বাস করেন যে তারা তাদের প্রতিষ্ঠানে উদ্ভাবনের মূল চালক: 37% “অবশ্যই” এবং অন্য 42% “অনেক”। 64% আরও এগিয়ে গিয়ে বলেছে যে তারা মনে করে যে যদি তারা ব্যক্তিগতভাবে আগামীকাল চলে যায়, তাহলে তাদের কোম্পানির উদ্ভাবন ধীর হয়ে যাবে।

আমরা এই স্ব-ইমেজ এবং লোকেরা আসলে যা প্রদান করে তার মধ্যে এই ব্যবধানটিকে “ইরোজেনেস” বলে অভিহিত করি। শব্দটি কিছুটা বিভ্রান্তিকর হতে পারে কারণ আমাদের ডেটাতে কেউ বড়াই করেনি। আমরা সত্যিই যা বেছে নিয়েছি তা আরও দমিত ছিল: একটি ব্যক্তিগত বিশ্বাস যে কাজটি বিশেষভাবে আপনার উপর নির্ভর করে, আপনার দলে আপনার দক্ষতার সাথে এমন কেউ নেই। অনুযায়ী ফলাফলের আরেকটি পর্যালোচনা, সৃজনশীলতা একটি অহং সমস্যা আছে বলে মনে হয়.

এরপর যা ছিল একটি অস্বস্তিকর আবিষ্কার। দেখা যাচ্ছে যে লোকেরা সবচেয়ে বেশি নিশ্চিত যে তারা উদ্ভাবন চালাচ্ছে তারাই এটিকে ধীর করে দিয়েছে। উত্তরদাতাদের 22% AI প্রকল্পগুলি প্রত্যাখ্যান করেছে কারণ তারা তাদের মধ্যে যথেষ্ট সম্ভাবনা দেখতে পায়নি। 21% উদ্ধৃত ডেটা যা সেই সময়ে উপলব্ধ ছিল না। 17% আনুষ্ঠানিকভাবে ব্লক না করে একটি প্রকল্পের মন্থরতা স্বীকার করেছে।

এছাড়াও, পুরো নমুনার 70% ব্যবসা বলেছে যে তারা এই ধরনের অভ্যন্তরীণ প্রতিরোধের অভিজ্ঞতা পেয়েছে। এটি খুব কমই ভিতর থেকে আঘাতের মতো অনুভব করে। এমনকি যদি এটি খুব নতুনত্বের প্রতি আবেদন করে যা তারা মনে করে যে তারা বহন করে, এটি সতর্কতার মতো মনে হয় এবং কেউ এমন কিছুর বিষয়ে সতর্ক থাকবে যা তারা সত্যিই যত্নশীল।

বাস ফ্যাক্টর সমস্যা

একজন ব্যক্তির উপর খুব বেশি নির্ভরতার ঝুঁকির জন্য ইঞ্জিনিয়ারিং দলগুলির একটি নাম রয়েছে: বাস ফ্যাক্টরএকটি প্রকল্প আটকে যাওয়ার আগে অদৃশ্য হয়ে যেতে হবে এমন লোকের সংখ্যা। এমনকি যদি একমাত্র ব্যক্তি যিনি জিনিসগুলিকে ট্র্যাকের উপর রাখেন তিনি একজন দুর্দান্ত কর্মচারী হন, একজন ব্যবস্থাপকের একটি বাস ফ্যাক্টর সম্পর্কে উদ্বিগ্ন হওয়া উচিত। বেশিরভাগ দল সচেতন যে তাদের ডকুমেন্টেশন এবং কোডে এটির উপর নজর রাখতে হবে। কিন্তু প্রায় কেউই প্রত্যয়ের ক্ষেত্রে একই যুক্তি প্রয়োগ করে না, এই ধারণার জন্য যে একটি প্রকল্প এগিয়ে যায় শুধুমাত্র কারণ একজন ব্যক্তি ধারাবাহিকভাবে বলে যে এটি সার্থক।

AIRrogance এই ঝুঁকির নিজস্ব সংস্করণ প্রদান করে। কিন্তু উপজাতীয় প্রজ্ঞার পরিবর্তে, প্রত্যয় কেন্দ্রীভূত হয় একজন ব্যক্তির উপর। এমনকি সর্বোত্তম উদ্দেশ্যের সাথেও, একটি দৃঢ় মতামত শান্তভাবে অনুমান হয়ে ওঠে যে কোনও উদ্যোগ অবশ্যই পাস করতে হবে।

আমি আসলে এটা সম্পর্কে কি করতে হবে?

এর কোনোটিই তাদের উদ্বেগ প্রকাশ করতে ধীরগতিতে বাধা দেয় না। একটি ত্রুটিপূর্ণ AI রোলআউট সত্যিই ডেটার অভাব বা কার্যকারিতার সত্যিই দুর্বল প্রমাণের ভিত্তিতে একটি ভাল ধাক্কা দিয়ে ধীর করা উচিত। যখন বিচক্ষণতা “এই নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনটির একটি প্রকৃত ত্রুটি আছে” এবং “আমি এখনও নিশ্চিত নই, এবং আমার দৃঢ় বিশ্বাসের অভাব একটি যথেষ্ট কারণ” এর মধ্যে পার্থক্য করা বন্ধ করে – এখানেই সমস্যা দেখা দেয়।

আমি যে দলগুলির সাথে কাজ করি তারা দুটির মধ্যে পার্থক্য করার কয়েকটি উপায় খুঁজে পেয়েছে। তারা একটি প্রকল্প হোল্ডে রাখার আগে, কোন নির্দিষ্ট প্রমাণ এই সমস্যাটি এবং কখন সমাধান করবে তা জিজ্ঞাসা করে অভিযোগগুলি পরিষ্কার এবং যাচাইযোগ্য করে তোলা একটি ভাল ধারণা। অনুপস্থিত ডেটা পূর্ণ একটি বেঞ্চ একটি অস্পষ্ট বক্তব্যের চেয়ে বেশি ওজন দেওয়া উচিত “আমি এখনও মান দেখতে পাচ্ছি না”।

দ্বিতীয়ত, সর্বদা ক্ষেত্র বিশেষজ্ঞের ভূমিকা এমন কাউকে দেবেন না যিনি এটিতে সর্বোত্তম। আমরা সোমব্রায় উদ্দেশ্যপ্রণোদিতভাবে এটি স্পিন করি, এমনকি যখন এর অর্থ হল কম অভিজ্ঞ কাউকে নেতৃত্বে রাখা। এটি প্রতিটি একক প্রকল্পে আমাদের কিছুটা গতি ব্যয় করে, কিন্তু এর অর্থ হল আমরা কখনই এমন একজন ব্যক্তিকে হারানোর থেকে দূরে নই যিনি বুঝতে পেরেছিলেন যে কীভাবে কিছু কাজ করে।

তৃতীয়ত, ব্যক্তিকে বাধা থেকে দূরে সরিয়ে দিন। যদি একটি AI প্রকল্পটি এগিয়ে যাওয়ার আগে সত্যিই একজন বিশেষজ্ঞের কাছ থেকে অনুমোদনের প্রয়োজন হয়, তাহলে কেন নোট করুন এবং অন্য একজন ব্যক্তির নাম অন্তর্ভুক্ত করুন যিনি যুক্তিসঙ্গতভাবে এক চতুর্থাংশের মধ্যে অনুমোদন দিতে পারেন। যদি আপনি একটি দ্বিতীয় নাম চিন্তা করতে না পারেন, আপনি সম্ভবত ভাল পুরানো বাস ফ্যাক্টর সমস্যা সম্মুখীন করছেন.

এবং চতুর্থ। এই পরীক্ষাটি আমি আসলে নিজের উপর ব্যবহার করি: আপনার কোম্পানির শেষ বড় ধারণাটি সম্পর্কে চিন্তা করুন যা আপনার ছিল না এবং জিজ্ঞাসা করুন আপনি এটি ঘটতে কতটা সাহায্য করেছেন। যদি আপনাকে কয়েক সেকেন্ডের বেশি চিন্তা করতে হয় তবে এটি নিয়ে বসুন। আমি দেখেছি সবচেয়ে শক্তিশালী উদ্ভাবন সংস্কৃতিতে অনেক বেশি ভাগ করা দায়িত্ব এবং কম বিশিষ্ট ব্যক্তি অবদানকারী রয়েছে। এই অবদানকারীদের পর্যাপ্তভাবে ছড়িয়ে দেওয়া হয়েছে যাতে কোনও ব্যক্তি, যতই প্রতিভাবান হোক না কেন, অগ্রগতির পূর্বশর্ত হয়ে ওঠে না।

লোকেরা প্রশিক্ষণের ব্যবধান হিসাবে গার্টনারের 20% চিত্রটি পড়তে থাকবে এবং প্রশিক্ষণ তারই অংশ। কিন্তু আমি এখন পর্যাপ্ত লঞ্চ দেখেছি এটা জানার জন্য যে আরও লোকেদেরকে দ্রুত টুল ব্যবহার করতে শেখানো কঠিন সমাধানের সাথে কম কাজ করতে হবে এবং আপনার দ্রুত শিক্ষানবিসদের লক্ষ্য করার জন্য আরও অনেক কিছু করতে হবে যখন তাদের অগ্রগতি অন্য সবার সাথে তাল মিলিয়ে চলা বন্ধ হয়ে যায়।