AI প্রকল্প ব্যর্থ হয় ওয়ার্কফ্লো ডিজাইন না করলেই, জানুন কীভাবে বাঁচবেন

AI এজেন্ট নিয়ে আলোচনা হলে সবার আগে চোখ যায় মডেল, প্রম্পট বা ডেটা পাইপলাইনের দিকে। কিন্তু বাস্তবে সবচেয়ে বেশি সময় এবং শ্রম খরচ হয় অন্য একটি জায়গায়। সেটি হলো ওয়ার্কফ্লো ডিজাইন। সম্প্রতি Reddit-এর r/artificial সাবরেডিটে একটি পোস্ট এই বিষয়টিকে সামনে এনেছে। পোস্টটির লেখক জানিয়েছেন, তিনি ৬২ মিলিয়ন ডলার রাজস্বের একটি কোম্পানিতে AI এক্সিলারেশন প্রোগ্রামের নেতৃত্ব দিয়েছেন। সেখানে তারা দুটি AI এজেন্ট প্রোডাকশনে পাঠিয়েছে। একটি ফ্রড ডিটেকশনের জন্য এবং অন্যটি পাবলিশার অপটিমাইজেশনের জন্য। দুটোই কাজ করছে এবং লাইভ আছে।

লেখক জানিয়েছেন, প্রকল্পটিতে ইঞ্জিনিয়ারিং টাইমের ৮০ শতাংশ খরচ হয়েছে মডেল, প্রম্পট বা ডেটা পাইপলাইনে নয়। বরং সেটি খরচ হয়েছে ওয়ার্কফ্লো ডিজাইনে। যখন ফ্রড ডিটেকশন এজেন্ট কোনো সন্দেহজনক পাবলিশার নেটওয়ার্ক ফ্ল্যাগ করল, তখন প্রশ্ন উঠল কে এই অ্যালার্ট পাবে। যে অ্যানালিস্ট এটি ধরতে পারত? যে ম্যানেজার কোয়ার্টারলি রিপোর্ট রিভিউ করে? নাকি লেখক নিজে? স্পষ্ট মালিকানা এবং অ্যালার্ট রাউটিং না থাকায় পুরো প্রক্রিয়াটি জটিল হয়ে পড়ে।

এই সমস্যাটি শুধু একটি কোম্পানির নয়। বড় বড় AI প্রকল্প ব্যর্থ হওয়ার পেছনে একটি বড় কারণ হলো ওয়ার্কফ্লো ডিজাইনের অভাব। মডেল যতই শক্তিশালী হোক না কেন, যদি সঠিক সময়ে সঠিক ব্যক্তির কাছে তথ্য না পৌঁছায়, তাহলে সেই AI এজেন্ট কার্যকর হয় না। বিশেষ করে জালিয়াতি শনাক্তকরণ, কাস্টমার সাপোর্ট, বা সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্টের মতো ক্ষেত্রে এটি মারাত্মক সমস্যা তৈরি করে।

বাংলাদেশের ডেভেলপার, ফ্রিল্যান্সার এবং ব্যবসার জন্য এই শিক্ষাটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। দেশে AI নিয়ে আগ্রহ বাড়ছে। অনেক স্টার্টআপ এবং বড় কোম্পানি নিজেদের AI এজেন্ট তৈরি করার চেষ্টা করছে। কিন্তু তারা প্রায়ই মডেল নির্বাচন এবং ডেটা সংগ্রহ নিয়ে ব্যস্ত থাকে। ওয়ার্কফ্লো ডিজাইন এবং অ্যালার্ট রাউটিংয়ের মতো বিষয়গুলো তারা উপেক্ষা করে। ফলে প্রকল্প শেষ পর্যন্ত কাজ করলেও বাস্তব ব্যবহারে তা ব্যর্থ হয়।

একটি ভালো AI এজেন্ট তৈরির জন্য প্রথমে বুঝতে হবে কে এই তথ্য ব্যবহার করবে। তাদের কীভাবে অ্যালার্ট দেওয়া হবে। প্রতিটি অ্যাকশনের মালিক কে হবে। এই সহজ কিন্তু গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নগুলোর উত্তর না দিলে AI প্রকল্প কখনোই পূর্ণ ক্ষমতায় কাজ করবে না। প্রযুক্তি যতই উন্নত হোক না কেন, শেষ পর্যন্ত মানুষই সিদ্ধান্ত নেয়। আর সেই সিদ্ধান্ত নেওয়ার পথ সুগম করাই হলো ওয়ার্কফ্লো ডিজাইনের মূল কাজ।

ভবিষ্যতে AI এজেন্টের সাফল্য নির্ভর করবে মডেলের শক্তির চেয়ে ওয়ার্কফ্লো ডিজাইনের দক্ষতার ওপর বেশি। যারা এই বিরক্তিকর অংশটিকে গুরুত্ব দেবে, তারাই বাজারে টিকে থাকবে। বাংলাদেশের প্রযুক্তি উদ্যোক্তাদের এখন থেকেই এই দিকে মনোযোগ দেওয়া উচিত।

আরও পড়ুন

• AI এজেন্টে আপনার ব্যবসার খরচ কমবে ৩ গুণ, জানুন কীভাবে
• ফ্রিল্যান্স ডেভেলপারদের সতর্কতা: ভুল AI মডেলে সময় নষ্ট করে লাভ নেই
• জুনের এআই মডেল রিলিজে বাংলাদেশের ডেভেলপারদের জন্য নতুন সুযোগ