ফিনান্সে, AI এর গণিত আছে, কিন্তু মানুষের অন্তর্দৃষ্টি আছে
বেন্টলি ইউনিভার্সিটির আমার একজন ছাত্র অন্যদিন স্পষ্টভাবে বলেছিল: “এআই এন্ট্রি-লেভেল চাকরির জন্য গৃহীত হবে কিনা তা ‘কখন’ নয় ‘যদি’। কিন্তু উদ্যোগের মূলধনে, সিদ্ধান্তের 70% প্রতিষ্ঠাতা এবং দল পড়ছেন এবং এটি এমন কিছু যা এআই করতে পারে না।” এই সাধারণ বিবরণ, 70% মানুষ, 30% পণ্য, অর্থের চারপাশে স্বাভাবিক বর্ণনাকে উল্টে দেয়। কয়েক দশক ধরে, অর্থ সংখ্যা দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। বিশ্লেষকরা স্প্রেডশীট দ্বারা বেঁচে ছিলেন এবং মারা গেছেন। আজ, AI ছাড়কৃত নগদ প্রবাহ চালাতে পারে, একটি টার্ম শীট বিশ্লেষণ করতে পারে এবং যেকোনো সহকর্মী রুকির চেয়ে দ্রুত বাজারের আকার নির্ধারণ করতে পারে। কিন্তু উদ্যোগে মানুষের সাথে কথা বললে মূলধন, তারা আপনাকে বলবে যে গণিত কখনই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ ছিল না। সংখ্যা অবশ্যই গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু ভবিষ্যতের ইউনিকর্নের উপর বাজি ধরা এবং এটি হারানোর মধ্যে পার্থক্য হল… আপনি টেবিলের সমস্ত লোককে পড়তে পারেন। AI ‘মাইক্রো’ চাকরি গ্রহণ করছে শিক্ষার্থীরা কী আসছে তা দেখে। এন্ট্রি লেভেল ফাইন্যান্স রোল যা একবার বিশ্লেষকদের প্রশিক্ষিত সেনাবাহিনী ক্রমবর্ধমান স্বয়ংক্রিয় হচ্ছে। এআই মডেল কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে অনুরূপ কোম্পানি স্ক্যান করতে পারে, স্লাইড ডেক তৈরি করতে পারে এবং এমনকি ফ্ল্যাগ অসঙ্গতিগুলিও তাদের প্রথম বছরে একজন কর্মচারীকে হত্যা করেছে। আবিষ্কার একটি সপ্তাহান্তে. প্রকৃতপক্ষে, ম্যাককিনসি অনুমান করেছেন যে প্রায় অর্ধেক আর্থিক কাজ ইতিমধ্যেই বর্তমান AI সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে। যাকে একসময় উত্তরণের আচার হিসেবে দেখা হতো—অর্থাৎ, এক্সেল-এ দীর্ঘ সময় কাটানো—খুব শীঘ্রই অ্যাকাউন্টিং অফিসে টাইপরাইটারের মতো প্রাচীন বলে মনে হতে পারে। এই কারণেই আমি যে ছাত্রদের পড়াই তাদের মধ্যে অনেক তারা শুধু চিন্তা করে না যে তারা স্মার্ট কৃত্রিম তাদের চাকরি পরিবর্তন করবে কিনা। তারা অনুমান এটি ইতিমধ্যে হয়েছে ঘটেছে এখন কথোপকথন হল কীভাবে ফিনান্সে ক্যারিয়ার তৈরি করা যায় যখন মেশিনগুলি একই কাজগুলিতে আরও ভাল, দ্রুত এবং সস্তা হয় যা আপনাকে দরজার মধ্য দিয়ে নিয়ে আসত। ভেঞ্চার ক্যাপিটাল এক্সক্লুশন ভেঞ্চার ক্যাপিটাল, বিশেষ করে প্রাথমিক পর্যায়ে, একটি কাউন্টারইন্টুইটিভ পাঠ দেয়। গণিত শুধুমাত্র আপনাকে এতদূর নিয়ে যেতে পারে। বাজারের আকার, রাজস্ব অনুমান, এমনকি প্রযুক্তিগত কারণে অধ্যবসায় – এটি সবই মূল্যবান, কিন্তু এর কোনটিই একজন প্রতিষ্ঠাতার মতো সাফল্যের পূর্বাভাস দেয় না। আমি বিনিয়োগকারীদের সাথে কথা বলেছি স্পষ্টতই: আপনি শুধুমাত্র পণ্য নয়, মানুষের উপর বাজি ধরছেন। এটি 70/30 নিয়মের সারমর্ম যা আমার ছাত্র পুনরাবৃত্তি করেছে: বিনিয়োগের সিদ্ধান্তের 70% টিম সম্পর্কে। শুধুমাত্র 30% ধারণার সাথে সম্পর্কিত। উদ্যোগ বিনিয়োগকারীদের সমীক্ষা এই ব্যাক আপ. উদাহরণস্বরূপ, ফার্স্ট রাউন্ড ক্যাপিটাল ধারাবাহিকভাবে সেই গুণমান খুঁজে পেয়েছে… প্রতিষ্ঠাতা প্রাথমিক পর্যায়ের সিদ্ধান্তে পণ্য বা বাজারের আকারে শ্রেষ্ঠত্ব অর্জন করেন। আপনি প্রতিষ্ঠাতাদের নমনীয়তা আছে চান, প্রত্যয়, এবং সংকল্প পদক্ষেপ নিতে যখন ধারণা অনিবার্যভাবে পরিবর্তন। AI আপনাকে বলতে পারে কোন বাজারকে সম্বোধন করতে হবে। এটি আপনাকে বলতে পারে না যে এই বিশেষ প্রতিষ্ঠাতার সন্দেহপ্রবণ বিনিয়োগকারীদের বোঝানোর ক্যারিশমা আছে, সঠিক লোক নিয়োগের রায়, নাকি নিছক একগুঁয়েমি আছে। তিনটি ব্যর্থ প্রোটোটাইপ পরে কাজ চালিয়ে যেতে. যেহেতু একজন প্রাথমিক পর্যায়ের বিনিয়োগকারী সম্প্রতি আমাকে বলেছিলেন: “এআই আমাকে পাঁচ সেকেন্ডের মধ্যে একজন প্রতিষ্ঠাতার ট্র্যাক রেকর্ড দেখাতে পারে, কিন্তু তারা একটি রুম পড়তে পারে বা একটি ঘুষি ছুঁড়তে পারে কিনা তা আমাকে বলতে পারে না। এবং এটি এখনও আমার কাজ।” জেনারেল জেড কেন এটি পায়? যা আমাকে বিস্মিত করে তা হল ছাত্ররা কত দ্রুত এটিকে অভ্যন্তরীণ করে। তাদের ফিনান্স ক্যারিয়ার ধ্বংস হওয়ার পরিবর্তে তারা পুনরুদ্ধার করছে। তারা এমন লোক হতে চায় যারা সম্পর্ক তৈরি করতে পারে, অন্যদেরকে রাজি করাতে পারে এবং তাদের প্রবৃত্তিকে বিশ্বাস করতে পারে। তারা সংখ্যার ক্রাঞ্চার না হওয়ার জন্য প্রস্তুতি নিচ্ছে, এবং তারা আসলে আলোচনায় আলোচনায় থাকবে। তারা কি গ্রহণ ডিল একটি ভূমিকা পালন করে এই ধারণা থেকে দূরে হতাশা নয়, কিন্তু স্পষ্টতা। তারা কাজের অপরিহার্য অংশটিকে মডেলগুলিতে কাজ করার মতো নয় বরং রুম পড়ার হিসাবে দেখে। তারা জানে যে AI একদিন পরামর্শ দিতে পারে কোন স্টার্টআপটি সফল হওয়া উচিত, কিন্তু এটি 11 টায় প্রতিষ্ঠাতার সামনে টেবিলে বসবে না, তাদের কণ্ঠে কাঁপুনি শুনে, এবং তিনি জানেন যে এটি স্নায়ু বা প্রত্যয়ের কারণে হয়েছে কিনা। এবং জেনারেশন জেড, প্রায়ই “খুব নরম” হওয়ার জন্য সমালোচিত হয়, আমাদের চেয়ে ভাল অবস্থানে থাকতে পারে মনে তারা ডিজিটাল হয়ে বড় হয়েছে। তারা মেশিনের শক্তি বোঝে, কিন্তু তারা তাদের সীমাবদ্ধতাও দেখে। তারা AI কে ভারী উত্তোলন করতে দিতে স্বাচ্ছন্দ্যবোধ করে যদি এর অর্থ তাদের মানবিক দক্ষতা আরও মূল্যবান হয়ে ওঠে। কাজের ভবিষ্যতের জন্য শিক্ষা এই রূপান্তর অবশ্যই… এটা আমাদের শুধু অর্থায়ন নয়, কাজের ভবিষ্যত নিয়েও পুনর্বিবেচনা করতে বাধ্য করে। যদি ভেঞ্চার ক্যাপিটাল একটি কেস স্টাডি হিসাবে কাজ করে, তাহলে শিক্ষা হল যে একবার পরিমাণগত কঠোরতার দ্বারা সংজ্ঞায়িত শিল্পগুলি গুণগত বিচারের উপর বেশি মূল্য দিতে পারে। ক হার্ভার্ড বিজনেস রিভিউ দ্বারা অনুরূপ বিন্দু তৈরি করা হয়েছিল, যা উল্লেখ করেছে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের সুযোগকে প্রসারিত করে, “নরম দক্ষতা” দ্রুত প্রতিস্থাপন করা সবচেয়ে কঠিন দক্ষতাগুলির মধ্যে একটি হয়ে উঠেছে। প্যারাডক্স সমৃদ্ধ: সংখ্যা দ্বারা চালিত ক্ষেত্রগুলি এমন হতে পারে যেখানে সংখ্যাগুলি সবচেয়ে কম গুরুত্বপূর্ণ। যদি এটি সত্য হয়, জেনারেশন জেড হতে পারে সেই প্রজন্ম যা মানবতাকে আর্থিক জগতে ফিরিয়ে আনে — প্রযুক্তিকে প্রত্যাখ্যান করে নয়, কিন্তু মেশিন যা করতে পারে না তা আয়ত্ত করে। ফিরে যান 70/30 নিয়ম যা আমাকে আমার ছাত্রের কাছে ফিরিয়ে আনে। তাদের মন্তব্য শুধুমাত্র ভেঞ্চার ক্যাপিটাল সম্পর্কে ছিল না. এটি অর্থে এবং সম্ভবত তার পরেও কী আসছে সে সম্পর্কে ছিল। যদি AI নম্বর খায়, তাহলে আসল কাজ হবে মানুষ পড়া। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গণিতের মালিক। কিন্তু অন্তর্দৃষ্টি—বিচার, সহানুভূতি এবং অন্তর্দৃষ্টি যা ডেটাকে সিদ্ধান্তে পরিণত করে—এখনও আমাদের। অবশেষে, অ্যালগরিদমগুলি দ্রুততর হবে, কিন্তু সেরা বিনিয়োগকারীরা সর্বদা থামবে, টেবিল জুড়ে তাকাবে এবং বিশ্বাস করুন যা কোন মেশিন গণনা করতে পারে না: মানুষের সম্ভাবনার স্পন্দন।
প্রকাশিত: 2025-10-24 17:58:00
উৎস: www.fastcompany.com
