AI প্রকল্প ব্যর্থ হলে দোষ মডেলের নয়, ডেটার — সমাধান এখনই

এন্টারপ্রাইজ পর্যায়ের AI প্রকল্পগুলো প্রায়ই একই প্রাচীরে আঘাত খায়: ডেটা প্রস্তুত নয়। Dev.to AI-এর এক নতুন প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, নোংরা ডেটায় প্রশিক্ষিত মডেল অবিশ্বস্ত পূর্বাভাস দেয়। খণ্ডিত ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত AI এজেন্টগুলোও অসামঞ্জস্যপূর্ণ উত্তর ফেরত দেয়।

প্রতিবেদনটি স্পষ্ট করেছে যে, এই সমস্যার সমাধান আরও ভালো AI নয়, বরং আরও ভালো ডেটা ইনফ্রাস্ট্রাকচার। বর্তমানে বেশিরভাগ এন্টারপ্রাইজের কাছে ডেটা আছে, কিন্তু তা AI ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত নয়। সাধারণ ঘাটতিগুলোর মধ্যে রয়েছে সাইলোতে ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা ডেটা, যা কোনো কেন্দ্রীয় নিয়ন্ত্রণ বা অ্যাক্সেস নীতি ছাড়াই থাকে।

AI রেডিনেস গ্যাপ বলতে বোঝায় একটি প্রতিষ্ঠানের ডেটা কতটা AI মডেল চালানোর উপযুক্ত। অনেক প্রতিষ্ঠানই মনে করে ডেটা সংগ্রহ করলেই হলো, কিন্তু বাস্তবে ডেটা ক্লিনিং, লেবেলিং এবং সঠিক ফরম্যাটে সংগঠিত করাও সমান গুরুত্বপূর্ণ। Dev.to-এর বিশ্লেষণে দেখা গেছে, ডেটা সাইলো এবং ডার্টি ডেটাই AI ভবিষ্যদ্বাণী অবিশ্বস্ত করার প্রধান কারণ।

একটি মজবুত ডেটা ফাউন্ডেশন তৈরি করতে হলে প্রথমে সব ডেটা সোর্সকে একটি কেন্দ্রীয় প্ল্যাটফর্মে একীভূত করতে হবে। এরপর ডেটা কোয়ালিটি নিশ্চিত করতে নিয়মিত ক্লিনিং ও ভ্যালিডেশন প্রক্রিয়া চালাতে হবে। ডেটা গভর্নেন্স পলিসি স্থাপন করা জরুরি, যাতে কে কোন ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারবে এবং কীভাবে ব্যবহার করবে তা নির্ধারিত থাকে। সবশেষে, ডেটা পাইপলাইনগুলোকে অটোমেটেড করে দ্রুত ও নির্ভুলভাবে ডেটা প্রসেস করতে হবে।

বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে এই প্রতিবেদনটি অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক। দেশের স্টার্টআপ ও কর্পোরেট প্রতিষ্ঠানগুলো এখন AI-ভিত্তিক সেবা চালু করছে, কিন্তু ডেটা অবকাঠামোয় বিনিয়োগ না করায় অনেক প্রকল্পই প্রত্যাশা পূরণ করতে পারছে না। স্থানীয় ডেভেলপার ও ডেটা সায়েন্টিস্টদের জন্য বার্তাটি স্পষ্ট: AI মডেল তৈরির আগে ডেটা ফাউন্ডেশন শক্তিশালী করুন। ফ্রিল্যান্সার ও শিক্ষার্থীদের জন্যও এটি শেখার একটি বড় ক্ষেত্র, কারণ ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের চাহিদা দিন দিন বাড়ছে।

ভবিষ্যতে AI-এর সাফল্য নির্ভর করবে ডেটাকে কতটা সুসংগঠিত ও পরিচ্ছন্নভাবে ব্যবহার করা যায় তার ওপর। Dev.to-এর পরামর্শ মেনে চললে এন্টারপ্রাইজগুলো শুধু AI প্রকল্পে সাফল্যই পাবে না, বরং দীর্ঘমেয়াদে একটি টেকসই ডেটা ইকোসিস্টেমও গড়ে তুলতে পারবে। এখনই সময় ডেটা ফাউন্ডেশনকে প্রাধান্য দেওয়ার, কারণ AI যতই শক্তিশালী হোক, দুর্বল ডেটার ওপর তা নির্ভরযোগ্য ফল দিতে পারবে না।

আরও পড়ুন

• AI প্রকল্প ব্যর্থতার মূল কারণ প্রযুক্তি নয়, শাসনব্যবস্থা
• এআই বুমে বাংলাদেশের ফ্রিল্যান্সারদের জন্য বড় সুযোগ, জানুন কীভাবে
• বাংলাদেশে এন্টারপ্রাইজ AI প্রকল্প ব্যর্থ হচ্ছে, সফল কৌশলই বাঁচাবে