ব্যবসার দৈনন্দিন কার্যক্রমে AI: পরিচালন দলের জন্য ব্যবহারিক প্রয়োগ

দৈনন্দিন কার্যক্রমের কাজে AI কীভাবে ব্যবহার করা হচ্ছে?

কার্যক্রম পরিচালনার কর্মীরা মূলত প্রক্রিয়া সচল রাখার জন্য প্রয়োজনীয় লেখালেখি ও বিশ্লেষণের কাজে AI ব্যবহার করেন, প্রক্রিয়াটি নিজে চালানোর জন্য নয়। যেসব কাজ ঘনঘন করতে হয়, একঘেয়ে এবং মূল তথ্যের সঙ্গে মিলিয়ে সহজে যাচাই করা যায়, সেগুলোতেই এর উপকার পাওয়া যায়।

যেসব উপকরণ শেয়ার করার অনুমতি আপনার রয়েছে, সেগুলো দিয়ে ChatGPT, Claude, Gemini বা Copilot-এর মতো সাধারণ সহকারী কী করতে পারে, নিচের তালিকায় তা দেওয়া হয়েছে:

AI সহকারী ব্যবহার করা উচিত, নাকি প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করা উচিত?

এমন একটি সহকারী দিয়ে শুরু করুন, যার প্রতিটি ফলাফল একজন মানুষ যাচাই করেন। কেবল সেই ধাপগুলো স্বয়ংক্রিয় করার কথা বিবেচনা করুন, যেগুলো স্থিতিশীল, ভালোভাবে নথিবদ্ধ এবং ভুল হলে ক্ষতি কম। পরিচালনাগত কাজে AI নিয়ে অনেক অনুসন্ধান আসলে স্বয়ংক্রিয়করণ ও AI এজেন্ট নিয়ে, যা আলাদা ধরনের প্রকল্প এবং যার ঝুঁকির ধরনও আলাদা।

নিচের তুলনাটি পরিকল্পনায় সহায়তার জন্য, কোনো পণ্যের প্রযুক্তিগত মূল্যায়ন নয়।

AI-এর তৈরি SOP খসড়ায় কী কী ভুল হয়?

এটি ফাঁকা জায়গায় এমন সব ধাপ বসিয়ে দেয়, যা প্রচলিত বলে মনে হলেও আপনার সংস্থায় সেভাবে কাজ হয় না। ইমেইলের চেয়ে SOP-তে এটি বেশি বিপজ্জনক, কারণ মানুষ প্রশ্ন না করেই SOP অনুসরণ করে।

একটি কাল্পনিক উদাহরণ। অ্যাশফোর্ড প্রিন্ট কো একটি ছোট ছাপাখানা। জরুরি অর্ডার সামলানো নিয়ে অপারেশনস প্রধানের নোট: 'নকশা ছাপার উপযোগী কি না দেখুন। কাগজ মজুত আছে কি না নিশ্চিত করুন। 48 ঘণ্টার কম সময়ের অর্ডারে জরুরি ফি প্রযোজ্য। 500 ইউনিটের বেশি হলে উৎপাদন ব্যবস্থাপকের অনুমোদন লাগবে। গ্রাহক ইমেইলে ছাপার নমুনা পাবেন।'

একটি অস্পষ্ট প্রম্পট, 'জরুরি অর্ডারের জন্য একটি SOP লেখো', থেকে পরিপাটি দশ ধাপের একটি পদ্ধতি তৈরি হয়েছিল, যাতে ছিল 'অর্ডার পাঠানো হলে গ্রাহককে খুদেবার্তায় জানাও', '250 ইউনিটের বেশি অর্ডারের জন্য পরিচালকের অনুমোদন প্রয়োজন' এবং 'সময়সীমা মানা না গেলে 10% ছাড় দাও।' এগুলোর কোনোটিই নোটে নেই। অনুমোদনের সীমাটিও ভুল, দায়িত্বপ্রাপ্ত ব্যক্তিও ভুল, আর ছাড় দেওয়া এমন একটি বাণিজ্যিক সিদ্ধান্ত, যা কেউ নেননি।

আরও ভালো নির্দেশনা: 'এই নোটগুলোকে নম্বরযুক্ত SOP-তে রূপান্তর করো। শুধু নোটে থাকা ধাপগুলো ব্যবহার করো। কোনও ধাপ অনুপস্থিত মনে হলে, তা যোগ না করে প্রক্রিয়ার দায়িত্বে থাকা ব্যক্তির জন্য প্রশ্ন হিসেবে তালিকাভুক্ত করো।' তৈরি ফলে পাঁচটি ধাপ বজায় ছিল, 500-ইউনিট অনুমোদনের দায়িত্ব উৎপাদন ব্যবস্থাপককে দেওয়া হয়েছিল এবং তিনটি প্রশ্ন তালিকাভুক্ত ছিল: নকশা কে যাচাই করেন, কাগজের মজুত শেষ হলে কী হয় এবং গ্রাহক কীভাবে মুদ্রণের নমুনা অনুমোদন করেন। পরিচালন বিভাগের প্রধান সেগুলোর উত্তর দেন, আর তার পরেই SOP প্রকাশ করা হয়।

AI সরবরাহকারীদের দরপ্রস্তাব তুলনা করলে তা কীভাবে যাচাই করবেন?

একই ভিত্তিতে তুলনাটি নিজে আবার হিসাব করুন, কারণ মডেল প্রায়ই ঘোষিত মূল্যের তুলনা করে এবং অতিরিক্ত চার্জ বাদ দেয়। সাবলীল ভাষায় লেখা গাণিতিক হিসাব যাচাই না করেই মেনে নেওয়া সহজ।

একই পার্সেল পরিষেবার জন্য কাল্পনিক দর: সরবরাহকারী এ প্রতি পার্সেলে £4.10 এবং অতিরিক্ত 12% জ্বালানি মাশুল; সরবরাহকারী বি প্রতি পার্সেলে সব মিলিয়ে £4.40; সরবরাহকারী সি প্রতি পার্সেলে £3.95 এবং অতিরিক্ত £0.60 ব্যবস্থাপনা মাশুল। একটি AI সহকারীকে 'কোনটি সবচেয়ে সস্তা?' জিজ্ঞাসা করলে, সেটি সামনে দেখানো £3.95 দর দেখে সরবরাহকারী সি বলেছিল।

একই ভিত্তিতে তুলনা করলে: A হলো 4.10-এর সঙ্গে 12%, অর্থাৎ £4.592, প্রায় £4.59; B হলো £4.40; C হলো 3.95-এর সঙ্গে 0.60, অর্থাৎ £4.55। প্রতি পার্সেলে সরবরাহকারী B সবচেয়ে সস্তা, এবং অতিরিক্ত মাশুল যোগ করলে ক্রম বদলে যায়। বাস্তবে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ন্যূনতম পরিমাণ, চুক্তির মেয়াদ এবং পরিষেবার মানও জানা দরকার, যা দরপত্রগুলোতে ভিন্নভাবে উল্লেখ থাকতে পারে। সহকারীকে তুলনার ছক তৈরি করতে বলুন, তারপর প্রতিটি ঘর দরপত্রের নথির সঙ্গে মিলিয়ে দেখুন এবং স্প্রেডশিটে মোট হিসাব করুন।

দৈনন্দিন কার্যক্রমে AI ব্যবহার কীভাবে শুরু করবেন?

একটি লিখিত প্রক্রিয়া, একজন দায়িত্বপ্রাপ্ত ব্যক্তি এবং নথিসংক্রান্ত কম ঝুঁকির একটি কাজ দিয়ে শুরু করুন। যাচাইয়ের ধাপটি স্পষ্ট করে দিন।

দৈনন্দিন কার্যক্রমে AI ব্যবহারের প্রধান ঝুঁকিগুলো কী কী?

ঝুঁকিগুলো হলো: কোনো প্রক্রিয়ায় একই ভুল বারবার হওয়ায় তা ছড়িয়ে পড়া, ভুল টুলে তথ্য দেওয়া এবং নির্ভরযোগ্য মনে হওয়া ফলকে কর্মীদের বিনা যাচাইয়ে মেনে নেওয়া। একটি ইমেইলে বানানো ধাপ একজন গ্রাহককে প্রভাবিত করে; একটি SOP-তে বানানো ধাপ সেটি অনুসরণ করে প্রক্রিয়াকৃত প্রতিটি অর্ডারকে প্রভাবিত করে।

NIST-এর জেনারেটিভ AI ঝুঁকির রূপরেখায় স্বয়ংক্রিয়তার প্রতি পক্ষপাতকে—অর্থাৎ স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থার ফলকে অতিরিক্ত নির্ভরযোগ্য ধরে নেওয়াকে—এমন একটি ঝুঁকি বলা হয়েছে, যা হ্যালুসিনেশনের মতো অন্য ঝুঁকিও বাড়াতে পারে। পরিচালনাগত কাজে এর ঝুঁকি বিশেষভাবে বেশি, কারণ এই কাজের বড় অংশই নির্দিষ্ট পদ্ধতি মেনে চলার ওপর নির্ভরশীল। আপনার প্রতিষ্ঠান যদি এসব ঝুঁকি নিয়ে কাঠামোবদ্ধভাবে ভাবতে চায়, তাহলে স্বেচ্ছায় ব্যবহারের জন্য তৈরি NIST-এর বৃহত্তর AI ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা কাঠামো একটি উপযোগী তথ্যসূত্র।

কখন এই নির্দেশিকা বা Tosheo.ai সঠিক সমাধান নয়?

আপনার লক্ষ্য যদি একাধিক ব্যবস্থাজুড়ে প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করা, একটি ERP বেছে নেওয়া, রোবোটিক প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়করণ চালু করা বা প্রক্রিয়ার তথ্য বিশ্লেষণ করে কাজের ধারা খুঁজে বের করা হয়, তাহলে কারিগরি বিশেষজ্ঞদের নিয়ে একটি ব্যবস্থা-সংক্রান্ত প্রকল্প দরকার, দৈনন্দিন AI ব্যবহারের নির্দেশিকা নয়। কোনো প্রক্রিয়া বর্ণনা ও যাচাই করতে পারেন এমন কর্মীরা এসব প্রকল্পেও কাজে আসেন, তবে এগুলো আলাদা ধরনের বিনিয়োগ।

মানুষকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য Tosheo.ai তৈরি করার কাজ চলছে, প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করার জন্য নয়। পরিকল্পিত পরিচালন কার্যক্রমের ভূমিকাভিত্তিক পাঠক্রমে ওপরের SOP ও মূল্যপ্রস্তাবের উদাহরণের মতো কাজ থাকবে। এগুলো ছোট ছোট পাঠ ও অনুশীলনমূলক কাজের মাধ্যমে শেখানো হবে এবং সবার জন্য দৃশ্যমান মূল্যায়ন নির্দেশিকা অনুযায়ী নম্বর দেওয়া হবে। এটি আপনার ব্যবস্থাগুলোর সঙ্গে যুক্ত হয় না বা আপনার হয়ে কর্মপ্রবাহ চালায় না।

উৎস ও পরিধি

NIST AI 600-1, সৃজনশীল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পরিচিতি, July 2024 ↗

NIST, AI ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা কাঠামো, প্রকাশিত 26 জানুয়ারি 2023 ↗