নিজের কাজে AI ব্যবহারের উপায়: পদভিত্তিক নির্দেশিকা

নিজের কাজে AI ব্যবহার করতে আসলে কী কী করতে হয়?

অফিসের বেশির ভাগ ভূমিকায় কাজে AI ব্যবহার করার অর্থ তিন ধরনের সাহায্য নেওয়া: আপনার দেওয়া উপকরণ থেকে খসড়া লেখা, উপকরণকে এক রূপ থেকে অন্য রূপে বদলানো এবং চিন্তার সহযোগী হিসেবে বিকল্প, প্রশ্ন ও ঘাটতি তুলে ধরা। এর অর্থ খুব কম ক্ষেত্রেই কোনো টুলকে সিদ্ধান্ত নিতে দেওয়া বা যাচাই ছাড়া চূড়ান্ত কাজ তৈরি করতে দেওয়া।

খসড়া লেখার মধ্যে রয়েছে ইমেল, সারসংক্ষেপ, চাকরির বিজ্ঞাপন, নীতির ব্যাখ্যা এবং প্রতিবেদনের প্রথম সংস্করণ তৈরি করা। রূপান্তরের মধ্যে রয়েছে দীর্ঘ নথিকে সংক্ষিপ্ত করা, নোটকে সুসংগঠিত রেকর্ডে পরিণত করা, একটি বার্তাকে বিভিন্ন পাঠকের জন্য আলাদা সংস্করণে লেখা বা একটি সারণিকে সহজ ভাষায় ব্যাখ্যা করা। চিন্তার সঙ্গী হিসেবে ভূমিকার মধ্যে রয়েছে 'সন্দেহপ্রবণ একজন ক্রেতা এ বিষয়ে কী জানতে চাইবেন?' বা 'এই পরিকল্পনায় কী বাদ পড়েছে?' এমন প্রশ্ন নিয়ে কাজ করা।

তিনটি ক্ষেত্রেই ফলাফলের মান নির্ভর করে কোন AI টুল ব্যবহার করছেন তার চেয়ে অনেক বেশি আপনি সেটিকে কী তথ্য দিচ্ছেন এবং ফিরে আসা ফলাফল কীভাবে যাচাই করছেন তার ওপর। তাই নিচের প্রতিটি ভূমিকা-ভিত্তিক নির্দেশিকায় একই অভ্যাসগুলো রাখা হয়েছে, প্রতিটি কাজ ও তার ঝুঁকি অনুযায়ী মানিয়ে নিয়ে।

AI ব্যবহার করে করার জন্য প্রথম কাজটি কীভাবে বেছে নেবেন?

এমন একটি কাজ বেছে নিন যা আপনি প্রায়ই করেন, ইতিমধ্যেই ভালোভাবে করতে জানেন এবং দ্রুত যাচাই করতে পারেন। আপনার বিদ্যমান দক্ষতাই আপনাকে আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে উপস্থাপিত ভুল ধরতে সাহায্য করে, তাই অপরিচিত কোনো কাজ দিয়ে শুরু করা ঠিক নয়। নিচের মানদণ্ডগুলো বেশিরভাগ মানুষের পছন্দকে দুই বা তিনটি সম্ভাব্য কাজের মধ্যে সীমিত করে।

কাজের জন্য ভালো একটি প্রম্পটে কী থাকা উচিত?

কাজের জন্য ভালো প্রম্পটে সেই সবকিছু থাকে, যা একজন দক্ষ নতুন সহকর্মীর বারবার আপনার কাছে না ফিরে কাজটি করতে দরকার হবে: উদ্দেশ্য, পাঠক, উৎস উপকরণ, সীমাবদ্ধতা, বিন্যাস এবং কোন বিষয়গুলো আলাদা করে জানাতে হবে। প্রয়োজনীয় তথ্য না থাকাই AI-এর উত্তর গতানুগতিক শোনানো বা বিস্তারিত তথ্য বানিয়ে বলার প্রধান কারণ।

একই কাজের জন্য দুটি প্রম্পট তুলনা করুন। দুর্বল সংস্করণটি হলো: 'অফিস স্থানান্তর সম্পর্কে দলের জন্য একটি আপডেট লিখুন।' আরও ভালো সংস্করণটি হলো: 'অফিস স্থানান্তর সম্পর্কে আমাদের 25 জন কর্মীর জন্য 150 শব্দের একটি আপডেট লিখুন। শুধু নিচের তথ্য ব্যবহার করুন: স্থানান্তর হবে শুক্রবার 14 নভেম্বর, নতুন ঠিকানা নোটে আছে, বৃহস্পতিবার বিকেল 4টার মধ্যে ডেস্ক খালি করতে হবে, তথ্যপ্রযুক্তি বিভাগ মনিটর ও ডক সরাবে। ভাষা হবে সহজ ও বন্ধুত্বপূর্ণ। কাকে প্রশ্ন করতে হবে তা জানিয়ে শেষ করুন। নোটে নেই এমন তারিখ, নিয়ম বা আশ্বাস যোগ করবেন না। কর্মীরা জিজ্ঞেস করতে পারেন অথচ নোটে উত্তর নেই—এমন বিষয়গুলো তালিকাভুক্ত করুন।'

শেষ নির্দেশনাটি সব ক্ষেত্রেই অনুসরণ করার মতো। টুলকে কোন প্রশ্নগুলোর উত্তর দিতে পারেনি তা তালিকাভুক্ত করতে বললে, যে ঘাটতি সে অনুমান দিয়ে পূরণ করত, সেটি আপনার সমাধান করার মতো প্রশ্নে পরিণত হয়। শেষে লিংক দেওয়া নির্দেশনা লেখার সহায়িকায় কাঠামো ও নমুনা ছক নিয়ে আরও বিস্তারিত আছে।

AI দিয়ে তৈরি ফলাফল ব্যবহারের আগে কীভাবে যাচাই করা উচিত?

ফলাফল শুনতে ঠিক লাগছে কি না, সেই ধারণা দিয়ে নয়, মূল উৎসের সঙ্গে মিলিয়ে যাচাই করুন। সাবলীল লেখাকে সহজেই বিশ্বাস করা যায়। NIST-এর জেনারেটিভ AI প্রোফাইলে কনফ্যাবুলেশন বলতে আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে ভুল বা মিথ্যা বিষয়বস্তু তৈরি করাকে বোঝানো হয়েছে। মানুষ ও AI ব্যবস্থা একসঙ্গে কাজ করার ঝুঁকির মধ্যে অতিরিক্ত নির্ভরতা এবং স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থার প্রতি পক্ষপাতও সেখানে রয়েছে। দুটিই অনুভূতির ওপর না ছেড়ে সচেতনভাবে যাচাই করার কারণ।

বেশির ভাগ কাজের জন্য একটি সংক্ষিপ্ত নিয়মিত যাচাইপদ্ধতিই যথেষ্ট। প্রথমে, প্রতিটি তথ্যভিত্তিক বক্তব্য, নাম, তারিখ ও সংখ্যার উৎস আপনার দেওয়া উপকরণে খুঁজে দেখুন; যেগুলোর উৎস খুঁজে পাচ্ছেন না, সেগুলো সরিয়ে দিন বা নিশ্চিত করুন। দ্বিতীয়ত, আলাদাভাবে সংখ্যাগুলো আবার হিসাব করুন। তৃতীয়ত, কী যোগ করা হয়েছে তা দেখুন: এমন দাবি, প্রতিশ্রুতি, কারণ বা নিয়ম, যা এই ধরনের নথিতে স্বাভাবিক শোনায়, কিন্তু আপনার ক্ষেত্রে সত্য নয়। চতুর্থত, উদ্দিষ্ট পাঠকের দৃষ্টিতে লেখাটি পড়ুন এবং ভাষার সুর ঠিক করুন। সবশেষে, চূড়ান্ত সংস্করণের জন্য কে জবাবদিহি করবেন তা ঠিক করুন—সাধারণত সেই ব্যক্তি আপনি।

ভুলের পরিণতি অনুযায়ী যাচাইয়ের গভীরতা নির্ধারণ করা উচিত। নিজের নোটের খসড়ার চেয়ে গ্রাহককে পাঠানোর বার্তায় বেশি যাচাই দরকার, আর তার চেয়েও বেশি দরকার প্রতিবেদনে প্রকাশ করা হবে এমন কোনো সংখ্যায়।

ভূমিকা অনুযায়ী কোন কোন কাজে AI ব্যবহার করা উপযোগী?

নিচের সারণিতে প্রতিটি ভূমিকার জন্য একটি উপযুক্ত প্রাথমিক কাজ, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ যাচাই এবং কাজের যে অংশ মানুষের হাতেই থাকা উচিত, তা দেওয়া হয়েছে। প্রতিটি ভূমিকার নিজস্ব নির্দেশিকা আছে, যেখানে সমাধানসহ একটি উদাহরণ রয়েছে।

এক পদ থেকে অন্য পদে কী কী বদলে যায়?

ভূমিকা বদলালেও অভ্যাস একই থাকে; ঝুঁকি বদলায়। তিনটি প্রশ্নে বেশির ভাগ পার্থক্য বোঝা যায়: ফল ভুল হলে কার ওপর প্রভাব পড়বে, কাজে কী তথ্য ব্যবহার হচ্ছে এবং ফলটির ক্ষেত্রে আগে থেকেই কোনো নিয়ম প্রযোজ্য কি না।

মানবসম্পদ, নিয়োগ ও ব্যবস্থাপনার মতো যেসব ভূমিকা মানুষ সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেয় বা সেই সিদ্ধান্তে প্রভাব ফেলে, সেগুলিই সবচেয়ে বেশি যাচাইয়ের মুখে পড়ে। EU AI Act-এর সংযোজন III-তে উচ্চ ঝুঁকির ব্যবহারের মধ্যে নিয়োগ ও বাছাই এবং পদোন্নতি, চাকরির অবসান, কাজ বণ্টন ও কর্মদক্ষতা মূল্যায়নের সিদ্ধান্তে ব্যবহৃত AI ব্যবস্থা রয়েছে। বিপণন ও বিক্রয়ের মতো যেসব ভূমিকা দাবিসংবলিত বক্তব্য প্রকাশ করে, তাদের বিজ্ঞাপন ও সরাসরি বিপণনের বিধি মানতে হয়, লেখাটি যেভাবেই তৈরি হোক না কেন। অর্থ ও হিসাবরক্ষণের মতো যেসব ভূমিকা সংখ্যাভিত্তিক তথ্য জানায়, তাদের পেশাগত মানদণ্ড এবং ওই পরিসংখ্যানের ওপর নির্ভরশীল মানুষের কাছে জবাবদিহি করতে হয়।

গ্রাহকদের সঙ্গে কাজ করে এমন ভূমিকা, যেমন সহায়তা ও গ্রাহক হিসাব ব্যবস্থাপনার ঝুঁকি আলাদা: AI-এর খসড়া উত্তরে কোনো নীতি ভুলভাবে লেখা হলে তা এমন প্রতিশ্রুতি হয়ে দাঁড়ায়, যা প্রতিষ্ঠানকে পালন করতে হতে পারে। প্রতিটি ক্ষেত্রেই ভূমিকার নির্দেশিকায় বোঝানো হয় কোন যাচাইগুলো সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ এবং কেন।

তিনটি ভিন্ন ভূমিকায় একই কাজের ধরন কীভাবে আলাদা হয়?

একটি কাল্পনিক উৎসের কথা ধরুন: ফার্নহিল সফটওয়্যারের নতুন একটি সুবিধার প্রকাশ-সংক্রান্ত নোট। ছোট এই প্রতিষ্ঠান ক্লিনিকগুলোকে সময়সূচি ব্যবস্থাপনার সফটওয়্যার বিক্রি করে। নোটে বলা হয়েছে, এই সুবিধার মাধ্যমে ক্লিনিকগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে খুদে বার্তায় সাক্ষাতের সময় মনে করিয়ে দিতে পারবে, এটি পেশাদার ব্যবহারের প্ল্যানে অন্তর্ভুক্ত, 1 ডিসেম্বর চালু হবে এবং এখনো ইংরেজি ছাড়া অন্য ভাষা সমর্থন করে না।

বিপণন বিভাগের একজন কর্মী বর্তমান গ্রাহকদের জন্য নতুন পণ্য বা ফিচার চালুর ইমেইল লিখতে AI-কে বলেন। খসড়ায় বলা হয়, রিমাইন্ডার 'নির্ধারিত সময়ে না আসার ঘটনা উল্লেখযোগ্যভাবে কমায়'। রিলিজ নোটে এ বিষয়ে কোনো তথ্য নেই। তাই কর্মীটি ওই লাইন বাদ দিয়ে ফিচারটি কী করে, তা লেখেন।

বিক্রয় বিভাগের একজন কর্মী এমন একটি ক্লিনিকে ফলো-আপ পাঠাতে AI-এর সাহায্য চান, যারা ফোনে রিমাইন্ডার সম্পর্কে জানতে চেয়েছিল। খসড়ায় বলা হয়, ফিচারটি 'সব প্ল্যানে পাওয়া যায়'। আসলে তা নয়। কর্মীটি সংশোধন করে পেশাদার প্ল্যানের কথা লেখেন এবং পাঠানোর আগে গ্রাহকের বর্তমান প্ল্যান যাচাই করেন।

সহায়তা বিভাগের একজন কর্মী রিমাইন্ডার সম্পর্কে সহায়তাকেন্দ্রের জন্য উত্তরের খসড়া লিখতে AI-কে বলেন। খসড়ায় বলা হয়, গ্রাহকেরা 'যেকোনো ভাষা বেছে নিতে পারেন'। নোটে ঠিক উল্টো কথা লেখা আছে। কর্মীটি তা সংশোধন করেন এবং কোনো ভাষার অনুরোধ জানাতে কার সঙ্গে যোগাযোগ করতে হবে, তা যোগ করেন।

একই উৎস, একই টুল, তিনটি ভিন্ন ভুল—প্রতিটিই নিজ নিজ ভূমিকার পরিচিত ধরনের ভুল। তাই সাধারণ উদাহরণের চেয়ে নিজের কাজের দায়িত্ব নিয়ে অনুশীলন করলে বেশি শেখা যায়।

কর্মক্ষেত্রে কোন তথ্য AI টুলে দেওয়া থেকে বিরত থাকা উচিত?

সবার আগে আপনার প্রতিষ্ঠানের AI নীতি মেনে চলুন; এমন নীতি না থাকলে, ইতিমধ্যে প্রকাশ্য নয় এমন কিছু পেস্ট করার আগে অনুমতি নিন। সাধারণ নিয়ম হিসেবে, গ্রাহক, চাকরিপ্রার্থী বা সহকর্মীদের ব্যক্তিগত তথ্য, গ্রাহকের গোপন নথি ও তথ্য, অপ্রকাশিত আর্থিক তথ্য এবং চুক্তি বা গোপনীয়তা চুক্তির আওতায় থাকা যেকোনো বিষয় নিয়ে সবচেয়ে বেশি সতর্ক থাকুন।

উত্তরটি টুল ও প্ল্যানের ওপরও নির্ভর করে। ব্যক্তিগত অ্যাকাউন্ট, প্রতিষ্ঠানের কর্মপরিসর এবং অন্য কোনো অ্যাপ্লিকেশনের ভেতরে থাকা AI সুবিধার ক্ষেত্রে তথ্য সংরক্ষণ, প্রবেশাধিকার এবং মডেল উন্নত করতে বিষয়বস্তু ব্যবহার করা হবে কি না—এসবের শর্ত আলাদা হতে পারে। শুধু নাম সরালেই কোনো নথি থেকে পরিচয় শনাক্তের সুযোগ দূর হয় না, বিশেষ করে ছোট প্রতিষ্ঠানে। দলের জন্য এই সীমাগুলো কীভাবে নির্ধারণ করতে হয়, তা AI নীতির নির্দেশিকায় রয়েছে।

কাজে AI ব্যবহারে আপনার দক্ষতা বাড়ছে কি না, কীভাবে বুঝবেন?

কতটা লেখা তৈরি করছেন তা নয়, কী কী সম্পাদনা করছেন তা দেখুন। কর্মক্ষেত্রে AI ব্যবহারে দক্ষ হয়ে উঠছেন এমন কাউকে সাধারণত প্রতিটি খসড়ার কম অংশ নতুন করে লিখতে হয়, কারণ তাঁর প্রম্পট উন্নত হয়; তিনি বানানো তথ্য দ্রুত ধরতে পারেন এবং কী কেন বদলেছেন তা ব্যাখ্যা করতে পারেন। কখন একেবারেই AI ব্যবহার না করা উচিত, সেই সিদ্ধান্তও তিনি আরও দ্রুত নিতে পারেন।

এটি পর্যবেক্ষণের একটি সহজ উপায় হলো দুই বা তিন সপ্তাহের জন্য ছোট একটি নথি রাখা: কাজ, প্রম্পট, আপনি কী বদলেছেন এবং কেন। দ্রুত কিছু ধারা ধরা পড়বে, যেমন কোনো টুল সব সময় এমন আশ্বাস যোগ করে যা আপনাকে বাদ দিতে হয়, বা কোনো ধরনের কাজে প্রথম খসড়া নিয়মিতই ব্যবহারযোগ্য হয়। সময় বাঁচানো নিয়ে সাধারণ দাবির চেয়ে এই ধারাগুলো বেশি কাজে আসে, কারণ এগুলো আপনার নিজের কাজ থেকে পাওয়া।

একটি দলের সদস্যদের কীভাবে একসঙ্গে নিজেদের কাজে AI ব্যবহার শিখতে হবে?

দলকে একই বাস্তবসম্মত কাজ দিন, সবাইকে AI দিয়ে সেটি করতে দিন, তারপর খসড়ার বদলে সম্পাদনাগুলো তুলনা করুন। সম্পাদনা তুলনা করলে বোঝা যায় কে উৎস যাচাই করেন, কে বানানো দাবি ধরেন এবং কে লেখার নিজস্ব ভঙ্গি বজায় রাখেন। এতে স্লাইড দেখানোর চেয়ে দ্রুত এসব অভ্যাস ছড়িয়ে পড়ে।

অনুশীলন কাল্পনিক বা অনুমোদিত কম ঝুঁকির উপকরণেই সীমিত রাখুন, কোন টুলগুলো ব্যবহারের অনুমতি আছে তা ঠিক করুন এবং ভুলের কথা জানানো নিরাপদ করুন। EU AI Act-এর আওতাধীন প্রতিষ্ঠানের ক্ষেত্রে, Article 4 অনুযায়ী AI সিস্টেমের সরবরাহকারী ও ব্যবহারকারী প্রতিষ্ঠানগুলোকে কর্মীদের জ্ঞান ও ব্যবহারের প্রেক্ষাপট বিবেচনায় নিয়ে তাঁদের AI-সাক্ষরতা বাড়াতে ব্যবস্থা নিতে বলা হয়েছে। এটি সাধারণ তথ্য, আইনি পরামর্শ নয়। নিচে লিংক দেওয়া কর্মী প্রশিক্ষণ নির্দেশিকা ও 30-দিনের চালু করার পরিকল্পনায় আরও পূর্ণাঙ্গ কর্মসূচি দেওয়া আছে।

কখন কাজটির জন্য AI উপযুক্ত নয়?

ফলাফল যাচাই করতে না পারলে, সিদ্ধান্ত কোনো ব্যক্তির চাকরি, বেতন বা প্রার্থিতায় প্রভাব ফেললে, ফলাফল চূড়ান্ত প্রতিবেদনে দেওয়ার পরিসংখ্যান হলে, কিংবা কথোপকথনে এমন একজন মানুষের প্রয়োজন হলে যিনি তাঁর কথার জন্য জবাবদিহি করবেন—AI উপযুক্ত টুল নয়। কাজটি সরাসরি করাই দ্রুত হলে, যেমন কী লিখবেন তা আগে থেকেই জানা দুই লাইনের উত্তর দেওয়া, তখনও এটি উপযুক্ত টুল নয়।

কোনো উৎস না থাকলেও সতর্ক থাকুন। আপনার প্রতিষ্ঠানের নীতি, গ্রাহকের চুক্তি বা বর্তমান করবিধিতে কী বলা আছে, তা একটি সাধারণ সহকারীকে জিজ্ঞেস করলে বিশ্বাসযোগ্য শোনায় এমন একটি উত্তর পাওয়া যায়, মূল নথি নয়। এসব ক্ষেত্রে আগে উৎস খুঁজুন। তারপর AI ব্যবহার করলেও, শুধু সেটি পড়ে বুঝতে সাহায্য নেওয়ার জন্য ব্যবহার করুন।

Tosheo.ai কোথায় কাজে লাগে, আর কোথায় লাগে না?

Tosheo.ai প্রায় 5 থেকে 200 জনের দলের জন্য নিজে ব্যবস্থা করে নেওয়া যায় এমন AI প্রশিক্ষণ হিসেবে তৈরি হচ্ছে। একজন ব্যবস্থাপক দলের ভূমিকা ও ব্যবহৃত AI সরঞ্জাম বেছে নেবেন। প্রতিটি শিক্ষার্থী সংক্ষিপ্ত প্রাথমিক দক্ষতা যাচাইয়ে অংশ নিয়ে নিজের ভূমিকা অনুযায়ী 10 থেকে 15 মিনিটের পাঠের একটি শেখার পথ অনুসরণ করবেন। প্রতিটি পাঠ শেষ হবে একটি বাস্তব AI সরঞ্জামে হাতে-কলমে কাজ দিয়ে, যা দৃশ্যমান মূল্যায়ন মানদণ্ড অনুযায়ী নম্বর পাবে। পরিকল্পনা অনুযায়ী, ব্যবস্থাপকেরা দক্ষতার অগ্রগতি ও পাঠ সম্পন্ন করার অবস্থা দেখতে পারবেন, কথোপকথনের হুবহু রেকর্ড নয়। পণ্যটির নির্মাণ এখনো শুরু হয়নি, তাই এসবই পরিকল্পিত পরিসর।

এটি সব ক্রেতার জন্য উপযুক্ত নয়। যেসব বড় প্রতিষ্ঠানের কেনাকাটার জন্য একবার সাইন-ইন করেই একাধিক সেবা ব্যবহারের সুবিধা (SSO), LMS সংযোগ বা বড় প্রতিষ্ঠানের জন্য চুক্তি প্রয়োজন, তাদের জন্য এটি তৈরি নয়; চালুর সময় এগুলোর কোনোটিই থাকবে না। এটি হাতে-কলমে প্রকৌশল প্রশিক্ষণ নয়, এবং পাঠগুলো শুধু ইংরেজিতে রাখার পরিকল্পনা রয়েছে। আপনি একা শিখলে সাধারণ কোনো কোর্স বা এই সাইটের বিনামূল্যের নির্দেশিকাগুলো আপনার জন্য বেশি উপযোগী হতে পারে। দলের জন্য পরিকল্পিত মূল্য মূল্যতালিকার পাতায় রয়েছে।

উৎস ও পরিধি

NIST, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা কাঠামো: জেনারেটিভ AI প্রোফাইল (NIST AI 600-1), জুলাই 2024 ↗

ইউরোপীয় কমিশনের AI আইন সহায়তা কেন্দ্র, প্রবিধান (EU) 2024/1689-এর সংযোজনী III, উচ্চ ঝুঁকির AI ব্যবস্থা ↗

ইউরোপীয় কমিশনের AI আইন সহায়তা কেন্দ্র, প্রবিধান (EU) 2024/1689-এর অনুচ্ছেদ 4, AI সাক্ষরতা ↗