বাংলাদেশের ব্যবসায় AI কাজ করছে না: ডেটা সংকটে থমকে প্রকল্প
বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ সত্ত্বেও এন্টারপ্রাইজ AI প্রকল্পগুলি পরীক্ষামূলক পর্যায় পেরোতে পারছে না। SiliconAngle-এর প্রতিবেদন বলছে, কম্পিউট শক্তির অভাব নয়, বরং AI-প্রস্তুত ডেটার অভাবই মূল বাধা। সংস্থাগুলির জন্য কাঁচা ডেটাকে AI-উপযোগী ডেটায় রূপান্তর করাই এখন সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ।
বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ সত্ত্বেও এন্টারপ্রাইজ AI প্রকল্পগুলি পরীক্ষামূলক পর্যায় পেরোতে পারছে না। SiliconAngle-এর প্রতিবেদন বলছে, কম্পিউট শক্তির অভাব নয়, বরং AI-প্রস্তুত ডেটার অভাবই মূল বাধা। সংস্থাগুলির জন্য কাঁচা ডেটাকে AI-উপযোগী ডেটায় রূপান্তর করাই এখন সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ।
বিশ্বজুড়ে এন্টারপ্রাইজগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা AI-তে বিলিয়ন বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করেছে। তারা জিপিইউ, ক্লাউড ক্যাপাসিটি এবং মডেল টুলিং-এ বিপুল অর্থ ঢেলেছে। কিন্তু তারপরও বেশিরভাগ AI প্রকল্প পরীক্ষামূলক বা পাইলট মোডেই আটকে আছে। তারা বাস্তব ব্যবসায়িক মূল্য তৈরি করতে পারছে না।
টেক সংবাদমাধ্যম SiliconAngle-এর এক প্রতিবেদনে এই চিত্র স্পষ্টভাবে উঠে এসেছে। প্রতিবেদনটি বলছে, এই স্থবিরতার মূল কারণ কম্পিউট শক্তির অভাব নয়। প্রকৃত বাধা হলো AI-প্রস্তুত ডেটার অভাব। কাঁচা ডেটা থাকা আর সেই ডেটাকে AI ব্যবহারের উপযোগী করে তোলার মধ্যে বিশাল ব্যবধান রয়েছে। এই ব্যবধানই এখন সবচেয়ে বড় প্রতিবন্ধকতা হিসেবে দেখা দিয়েছে।
অনেক প্রতিষ্ঠানের কাছেই বিপুল পরিমাণ ডেটা রয়েছে। কিন্তু সেই ডেটা বিশৃঙ্খল, অসম্পূর্ণ বা বিভিন্ন সিস্টেমে ছড়িয়ে ছিটিয়ে আছে। একটি AI মডেল কার্যকরভাবে কাজ করতে পারে না যদি না ডেটা পরিষ্কার, লেবেলযুক্ত এবং নির্দিষ্ট ফরম্যাটে সাজানো থাকে। এই প্রক্রিয়াটিকে ডেটা প্রিপারেশন বা ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং বলা হয়। এই কাজটি সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল।
প্রতিবেদনে আরও বলা হয়েছে, AI-প্রস্তুত ডেটা তৈরি করা মানে শুধু ডেটা পরিষ্কার করাই নয়। এর মধ্যে ডেটা গভর্নেন্স, প্রাইভেসি নিশ্চিত করা এবং ডেটা পাইপলাইন তৈরি করাও অন্তর্ভুক্ত। একটি কোম্পানির AI প্রকল্প সফল হতে হলে তাকে প্রথমে ডেটা স্ট্রাকচারে বিনিয়োগ করতে হবে। অন্যথায় সবচেয়ে শক্তিশালী GPU বা সবচেয়ে উন্নত মডেলও কাজে আসবে না।
বাংলাদেশের প্রযুক্তি খাতের জন্যও এই খবর গুরুত্বপূর্ণ। দেশের স্টার্টআপ এবং বড় কোম্পানিগুলোও AI গ্রহণের চেষ্টা করছে। তারা যদি শুধু মডেল এবং হার্ডওয়্যারে মনোযোগ দেয় কিন্তু ডেটা প্রস্তুতিকে উপেক্ষা করে, তাহলে তারাও একই ফাঁদে পড়বে। বাংলাদেশি ডেভেলপার এবং ডেটা সায়েন্টিস্টদের জন্য ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতা অর্জন করা এখন সময়ের দাবি। ফ্রিল্যান্সারদের জন্যও AI-প্রস্তুত ডেটা তৈরি করার কাজ একটি বড় সুযোগ হয়ে উঠতে পারে।
ভবিষ্যতে AI-এর সফল স্থাপনার জন্য ডেটাকে অগ্রাধিকার দিতে হবে। সংস্থাগুলোকে বুঝতে হবে যে AI একটি জাদুর কাঠি নয়। এটি একটি টুল, যার কার্যকারিতা নির্ভর করে তার খাওয়ানো ডেটার মানের ওপর। যে কোম্পানি আগে তার ডেটা প্রস্তুত করবে, সেই AI দৌড়ে এগিয়ে থাকবে।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: SiliconAngle AI
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...