উন্নত অনুসন্ধান প্রজন্ম এআই প্রত্যাশা পরিচালনা করতে পারে
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জাম গ্রহণ পুরো অর্থনীতিতে ত্বরান্বিত হচ্ছে, যুক্তরাজ্যের 39% সংস্থা ইতিমধ্যে প্রযুক্তি ব্যবহার করছে। প্রতিটি শিল্প-ফাইনান্স এবং স্বাস্থ্যসেবা থেকে শুরু করে উত্পাদন এবং খুচরা পর্যন্ত-স্কেলে দক্ষতা চালানোর জন্য প্রযুক্তিকে একীভূত করছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গ্রহণ করা উচিত কিনা তা নিয়ে বিতর্ক আর নয়, তবে কত দ্রুত এবং কোথায়। আপনি ফিলিপ মিলার পছন্দ করতে পারেন. সামাজিক লিঙ্ক। নেভিগেশন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিশেষজ্ঞ, অগ্রগতি সফটওয়্যার। যাইহোক, বাস্তবায়ন বৃদ্ধি, তাই প্রত্যাশা. যদিও অনেকে বিশ্বাস করে যে AI সর্বদা ত্রুটিহীন ফলাফল প্রদান করা উচিত, এই দ্বিগুণ মান বিশ্বাসকে হ্রাস করে, গ্রহণকে ধীর করে দেয় এবং উদ্ভাবনকে বাধা দেয়। তাহলে সংস্থাগুলি কীভাবে এআই ব্যবহার করে তা পুনর্বিবেচনা করতে পারে? এটি ছোট ব্যবহারের ক্ষেত্রে ফোকাস করা, ক্রমাগত পরীক্ষা করা এবং যে কোনও একটি সিস্টেমের উপর অতিরিক্ত নির্ভরতা এড়ানোর মাধ্যমে শুরু হয়। সার্চ-অ্যাডভান্সড জেনারেশন (RAG) যাচাইযোগ্য ডেটাতে উত্তর গ্রাউন্ড করে এবং প্রাসঙ্গিক এবং বিশ্বাসযোগ্য ফলাফল তৈরি করে আত্মবিশ্বাসের আরেকটি স্তর যোগ করতে পারে। পরিবর্তিত দৃষ্টিভঙ্গি যেহেতু AI প্রতিদিনের ক্রিয়াকলাপে ক্রমবর্ধমানভাবে একীভূত হচ্ছে, RAG-এর মতো সরঞ্জামগুলি নির্ভুলতা নিশ্চিত করার জন্য অত্যাবশ্যক৷ কিন্তু এই প্রযুক্তি ব্যবহার করার পদ্ধতি পরিবর্তন করাও সমান গুরুত্বপূর্ণ। যখন অন্য কর্মচারী ভুল করে, তখন আমরা এটিকে শেখার প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হিসেবে দেখি। আপনার ব্যবসা সফল হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত শীর্ষ খবর, মতামত, বৈশিষ্ট্য এবং পরামর্শ পেতে TechRadar Pro নিউজলেটারে সাইন আপ করুন! যখন AI একটি অপূর্ণ উত্তর প্রদান করে, তখন বেশিরভাগই বিশ্বাস করে যে প্রযুক্তিটি ব্যাপকভাবে গ্রহণের জন্য প্রস্তুত নয়। যাইহোক, এই ত্রুটিগুলি সিস্টেমের ত্রুটি নয়; তারা সম্ভাব্যতার সাথে কাজ করা মডেলগুলির প্রত্যাশিত ট্রেড-অফ। নিখুঁত কর্মক্ষমতা আশা করা একটি নতুন কর্মচারী নিয়োগ এবং প্রতিবার তাদের কর্মক্ষমতা নিখুঁত হতে আশা করার মত। সংস্থাগুলিকে বাইনারি পদে চিন্তা করা বন্ধ করতে হবে: এআই হয় সম্পূর্ণ সঠিক বা সম্পূর্ণ ভুল। পরিবর্তে, কীভাবে প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়, আমরা কী সুরক্ষা ব্যবস্থা প্রয়োগ করি এবং কীভাবে সেগুলি মানুষের বোঝার সাথে একত্রিত হয় তার উপর ফোকাস করা উচিত। এআই একটি চটপটে প্রযুক্তি। এই মডেলগুলি মানুষের শেখার চক্রের তুলনায় অনেক দ্রুত, দিন বা এমনকি মিনিটের মধ্যে ব্যর্থ, শিখতে এবং উন্নতি করতে পারে। পরিশেষে, এআই গ্রহণের ক্ষেত্রে আমাদের দৃষ্টিভঙ্গি অবশ্যই সমানভাবে নমনীয় হতে হবে। আপনি এমন সংস্থাগুলি পছন্দ করতে পারেন যেগুলি বহু বছরের, টপ-ডাউন রূপান্তর পরিকল্পনায় প্রতিশ্রুতিবদ্ধ AI এর একটি “নিখুঁত” সংস্করণের জন্য অপেক্ষা করার ঝুঁকিতে যা কখনই না আসতে পারে। পরিবর্তে, তারা স্বল্পমেয়াদী, ক্রমবর্ধমান প্রকল্পগুলি চায় যা স্কেল করার আগে দ্রুত মূল্য প্রদান করে। অনুশীলনে দায়ী এআই। AI এর দায়িত্বশীল গ্রহণের জন্য এই চিন্তাভাবনাকে কংক্রিট, পরিচালনাযোগ্য কর্মে অনুবাদ করা প্রয়োজন যা ফলাফল দেয়। যাইহোক, এটি অবশ্যই বিশ্বাস এবং একটি বৃহত্তর জন-কেন্দ্রিক পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা উচিত। যদিও প্রতিটি প্রতিষ্ঠানের যাত্রা অনন্য, সঠিকতা বা নৈতিকতার সাথে আপস না করে বাস্তবায়নের গতি ত্বরান্বিত করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে। অর্জনযোগ্য লক্ষ্যে ফোকাস করা গুরুত্বপূর্ণ। সপ্তাহ বা মাসের মধ্যে প্রয়োগ করা যেতে পারে এমন ব্যবহারের ক্ষেত্রে লক্ষ্য করে, সংস্থাগুলি প্রাথমিক ফলাফল অর্জন করতে পারে যা বাস্তব মূল্য প্রদর্শন করে এবং প্রযুক্তিতে আস্থা তৈরি করে। এআই মডেলগুলি সহজাতভাবে অপূর্ণ, তাই প্রতিটি ভুলকে একটি গুরুত্বপূর্ণ শেখার সুযোগ হিসাবে বিবেচনা করা উচিত। সময়ের সাথে পারফরম্যান্স উন্নত করার জন্য ত্রুটিগুলি বিশ্লেষণ করা, ইঙ্গিতগুলি পরিমার্জন করা বা বিভিন্ন মডেলের সাথে পরীক্ষা করা সবই গুরুত্বপূর্ণ। ছোট সামঞ্জস্যগুলি প্রকল্পগুলি পরিচালনাযোগ্য রাখার সাথে সাথে দলগুলিকে ক্রমাগত ফলাফল উন্নত করতে দেয়। একবার প্রাথমিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে বাস্তব সুবিধা প্রদান করে, দত্তক গ্রহণ ধীরে ধীরে পুরো সংস্থায় ছড়িয়ে পড়তে পারে। তত্ত্বাবধান এবং শাসন বজায় রাখা নিশ্চিত করে যে ফলাফলগুলি সঠিক, প্রাসঙ্গিক এবং নৈতিক মানগুলির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ থাকে, যা সংস্থাগুলিকে ঝুঁকি কমিয়ে কার্যকরভাবে AI স্কেল করার অনুমতি দেয়। RAGO এর সাথে বিশ্বাস গড়ে তোলার সবচেয়ে কার্যকর উপায় হল RAG এর মাধ্যমে। RAG-এর অধীনে, AI সিস্টেমগুলি প্রতিক্রিয়া তৈরি করার আগে বিভিন্ন উত্স থেকে বর্তমান, প্রাসঙ্গিক তথ্য অ্যাক্সেস করে। এটি নিশ্চিত করে যে আউটপুটটি প্রশিক্ষণের সময় শেখা সম্ভাব্য পুরানো বা অসম্পূর্ণ নিদর্শনগুলির উপর নির্ভর না করে বৈধ, প্রাসঙ্গিকভাবে সঠিক ডেটার সাথে আবদ্ধ। তথ্যের সাথে মানব-কেন্দ্রিক এআইকে সঠিকভাবে সংযুক্ত করার মাধ্যমে, সংস্থাগুলি হ্যালুসিনেশন কমাতে পারে, প্রসঙ্গ-সংবেদনশীল উত্তর প্রদান করতে পারে এবং স্টেকহোল্ডারদের বিশ্বাস বাড়াতে পারে; স্কেলে দায়িত্বশীল বাস্তবায়নের জন্য সমস্ত গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। ক্রমাগত ফিডব্যাক লুপ তৈরি করে AI-এর সতর্কতামূলক, পুনরাবৃত্তিমূলক ব্যবহারের সংস্কৃতি গড়ে তোলার মাধ্যমে RAG-এর পরিপূরক হয় যা আরও আস্থা তৈরি করে এবং সংস্থা জুড়ে কার্যকর ও নির্ভরযোগ্য ফলাফল নিশ্চিত করে। চূড়ান্ত চিন্তা AI-এর যুগে কাজ করা প্রতিটি সংস্থাই প্রযুক্তির উপর আস্থা রাখার ক্ষেত্রে একই চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়। ব্যর্থতা থেকে সাফল্যকে যেটি আলাদা করে তা হল এই ভুলগুলি অনুমান করার ক্ষমতা, কাজ করার উপায়গুলি বিকাশ করে যা দ্রুত শনাক্ত করতে পারে এবং সেই অনুযায়ী মানিয়ে নিতে পারে। এআই অমূলক বা যাদুকরী নয়, তবে এটি একটি দুর্দান্ত সম্পদ। যে সংস্থাগুলি উচ্চাকাঙ্ক্ষাকে বাস্তববাদের সাথে একত্রিত করে তারা সফল হবে। আমরা সেরা আইটি অটোমেশন সফ্টওয়্যার তালিকা. এই নিবন্ধটি TechRadarPro-এর বিশেষজ্ঞ অন্তর্দৃষ্টি চ্যানেলের অংশ হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল, যেখানে আমরা আজকের প্রযুক্তি শিল্পের সেরা এবং উজ্জ্বল মনকে প্রোফাইল করি। এখানে প্রকাশিত মতামতগুলি লেখকের এবং অগত্যা TechRadarPro বা Future plc-এর মতামতগুলিকে প্রতিফলিত করে না৷ আপনি যদি অংশগ্রহণ করতে আগ্রহী হন, এখানে আরও জানুন: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
প্রকাশিত: 2025-10-30 16:07:00
উৎস: www.techradar.com
