84% কোম্পানি AI পাইলটদের বন্ধ করেছে – এখানে কেন Zapier

বেশিরভাগ কোম্পানির এআই উচ্চাকাঙ্ক্ষার সমস্যা নেই। যদি কিছু হয়, এটা উল্টোটা। এক্সিকিউটিভদের একটি নতুন এআই ডেমো দিন, এবং তারা লাঞ্চের আগে 47টি সম্ভাব্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে খুঁজে পাবেন।

কোম্পানিগুলি ডজন ডজন পাইলট তৈরি করছে এবং সেই ক্ষুধা কেবল বাড়ছে। AI ব্যয়ের তথ্য অনুসারে, 86% কোম্পানি আগামী 12 মাসে তাদের বিনিয়োগ বাড়ানোর পরিকল্পনা করেছে।

কিন্তু বিন্যাস অন্য গল্প. এক চতুর্থাংশেরও বেশি সংস্থা (28%) 100 টিরও বেশি AI পাইলট পরিচালনা করেছে, কিন্তু মাত্র 13% তাদের ব্যবসার মধ্যে এই প্রকল্পগুলি স্থাপন করেছে।

পরীক্ষা এবং প্রকৃত উৎক্ষেপণের তারিখের মধ্যে এই সীমাবদ্ধতা যেখানে অনেক পাইলট মারা যায়। কেন তা খুঁজে বের করার জন্য, আমরা মাঝারি আকারের এবং এন্টারপ্রাইজ কোম্পানিগুলিতে 800 টিরও বেশি সিনিয়র নেতাদের জরিপ করেছি এবং AI আউটপুটগুলি সম্পন্নকারী দল এবং সমষ্টিগত পরীক্ষায় আটকে থাকা দলগুলির মধ্যে পার্থক্য চিহ্নিত করেছি।

মূল ফলাফল:

38% কোম্পানি বলে যে তাদের দীর্ঘমেয়াদী এআই পাইলট এক বছরেরও বেশি সময় ধরে পরীক্ষায় আটকে ছিল

এআই পরীক্ষাগুলি গুরুতর গতি এবং স্কেলে ঘটছে। প্রায় 60% সংস্থা আজ পর্যন্ত 15 টিরও বেশি AI পাইলট পরিচালনা করেছে। 18% 16 থেকে 50 এর মধ্যে দৌড়েছে, 14% 51 থেকে 100 এর মধ্যে দৌড়েছে এবং 28% 100 পাইলট চিহ্ন অতিক্রম করেছে।

বাজেটও এই উচ্চাকাঙ্ক্ষার প্রতিফলন ঘটায়। উত্তরদাতাদের 48% এআই তহবিল এবং উদ্যোগের জন্য বার্ষিক $250,000 বা তার বেশি বরাদ্দ করে।

100 টিরও বেশি পাইলট চালানো চিত্তাকর্ষক মনে হয় যতক্ষণ না আপনি বুঝতে পারেন যে এটি এমন একটি কোম্পানিকে বর্ণনা করতে পারে যা সবকিছু পরীক্ষা করে এবং কিছুই পাঠায় না – কারণ ভলিউম সমান গতির নয়।

পাইলটদের মধ্যে যেগুলি শেষ পর্যন্ত উত্পাদনে পৌঁছেছে, 39% লাইভ হওয়ার আগে মূল্যায়ন পর্বে চার থেকে 12-প্লাস মাসের মধ্যে ব্যয় করেছে। শিল্পে যেখানে গতি গুরুত্বপূর্ণ, এই টাইমলাইনটি ন্যায্য করা কঠিন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সময় বাঁচাতে অনুমিত হয়, কিছু পরিবর্তনের আগে কয়েক মাস ট্র্যাক যোগ না করে।

আর এটাই সফল পাইলটদের তথ্য। একটি আরো স্বতন্ত্র পৃথক চিত্র: 38% নেতারা রিপোর্ট করেছেন যে তাদের দীর্ঘতম সক্রিয় পাইলট এক বছরেরও বেশি সময় ধরে মূল্যায়নে আটকে আছে উৎপাদন না পৌঁছে। একবার একজন পাইলট এই প্রি-ডিপ্লয়মেন্ট উইন্ডোটি মিস করলে, শেষ পর্যন্ত মোতায়েন করার চেয়ে এটি অনির্দিষ্টকালের জন্য লিম্বোতে থাকার সম্ভাবনা বেশি বলে মনে হয়।

পাইলটের মালিক কে তা বেশিরভাগ সংস্থার উপলব্ধির চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। এটিতে একটি উত্সর্গীকৃত দল রাখুন এবং পাইলটরা কয়েক সপ্তাহের মধ্যে শিপিং করছেন। মিটিংয়ে যারা তাদের হাত তুলেছে তাদের কাছে এটি হস্তান্তর করুন এবং আপনি মাসগুলি দেখছেন – যদি এটি আদৌ পাঠানো হয়। 36% ডেডিকেটেড ইন-হাউস এআই দল, যে ধরনের অগ্রগতি-চিন্তাকারী সংস্থাগুলি বিনিয়োগ করেছে এআই-নির্দিষ্ট নেতৃত্বের ভূমিকাএক মাসেরও কম সময়ের মধ্যে তাদের পাইলট উৎপাদনে রাখুন। যখন পৃথক ব্যবসায়িক ইউনিটের প্রধানরা নিজেরাই পাইলট চালান, তখন মাত্র 16% একই সময়ে মোতায়েন করেন।

পাইলটদের প্রথম দিকে দেরি হওয়ার একটি কারণ হল তারা আসলে কোম্পানির বিদ্যমান প্রযুক্তিগত স্ট্যাক এবং প্রক্রিয়াগুলির সাথে সংযুক্ত নয়। প্রতিটি নতুন কর্মপ্রবাহের জন্য কর্মচারী অ্যাপগুলিতে নিয়ন্ত্রিত অ্যাক্সেস প্রয়োজন—এবং প্রতিটি ইন্টিগ্রেশনের জন্য শংসাপত্রগুলি প্রকাশ না করে বা OAuth পুনর্নির্মাণ না করে নিরাপদে সেই সংযোগগুলি তৈরি করা, এমন ধীর কাজ যা খুব কমই অগ্রাধিকার দেওয়া হয়৷ জাপিয়ার এমসিপি Claude, ChatGPT এবং Access Marker এর মত AI সাহায্যকারী দেয় 9,000+ Zapier দ্বারা পরিচালিত প্রমাণীকরণ সহ একটি একক সাইন-অনের মাধ্যমে অ্যাপস – মডেল প্রসঙ্গে সংরক্ষণ করা হয় না বা API কী জুড়ে ছড়িয়ে পড়ে না। এজেন্টরা তাদের প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলিতে অ্যাক্সেস পায়, কিন্তু শংসাপত্রগুলি তাদের হাতে থাকে না।

41% স্থগিত পাইলট আইটি অবকাঠামো, ডেটা গুণমান এবং সিস্টেম ইন্টিগ্রেশন সমস্যা দ্বারা অবরুদ্ধ।

মানবকেন্দ্রিক এআই পাইলট চালানোর ক্ষেত্রে অনেক বাধা। উদাহরণস্বরূপ, 28% সংস্থার জন্য একটি স্কেলিং সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে অভ্যন্তরীণ অগ্রাধিকারগুলি পরিবর্তিত হয়। অন্য 27% সঠিকভাবে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের কাছে ROI পরিমাপ বা প্রদর্শন করতে পারেনি, এবং 27% কর্মচারী বা স্টেকহোল্ডারদের কাছ থেকে প্রতিরোধের সম্মুখীন হয়েছে যারা নতুন কর্মপ্রবাহ গ্রহণ করতে ইচ্ছুক ছিল না। 23% আনুষ্ঠানিক সিদ্ধান্তের বিন্দু ছাড়াই খুব দীর্ঘ দৌড়েছিল এবং সম্পূর্ণরূপে গতি হারিয়েছিল।

তবে এআই পাইলটদের বিলম্বের সবচেয়ে সাধারণ কারণগুলি আরও কাঠামোগত। আইটি অবকাঠামো, ডেটা গুণমান এবং সিস্টেম ইন্টিগ্রেশনের সমস্যাগুলি আটকে যাওয়া পাইলটদের 41% অবরুদ্ধ করেছেযা পরীক্ষা থেকে উত্পাদনে যাওয়ার চেষ্টা করার সময় এটিকে একক বৃহত্তম বাধা সংস্থাগুলির মুখোমুখি করে তোলে। আইনি, সম্মতি এবং ডেটা গোপনীয়তার উদ্বেগ 29% পর্যন্ত পৌঁছেছে।

এগুলি সমাধানযোগ্য সমস্যা, তবে সফল একীকরণ, শক্তিশালী এবং সুরক্ষিত অবকাঠামো সরকার শুরু থেকে বোঝা গেলে সবচেয়ে ভাল কাজ করুন, কিছু ভুল হওয়ার পরে সামঞ্জস্য করবেন না। Zapier AI টুল এবং তারা যে অ্যাপগুলির সাথে কানেক্ট করে তার মধ্যে বসে, প্রতিটি টিম কী অ্যাক্সেস করতে পারে, কোন ক্রিয়াগুলি অনুমোদিত এবং সংযোগ কার্যকলাপে দৃশ্যমানতার উপর IT নিয়ন্ত্রণ দেয়৷ এইভাবে, সংস্থাগুলিকে দলগুলিকে দ্রুত সরে যেতে দেওয়া এবং কী ঘটছে তা জানার মধ্যে বেছে নিতে হবে না।

$250K বা তার বেশি বাজেট একটি প্রতিষ্ঠানের AI পাইলটের সাফল্যের হারকে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে

বেশি বাজেট স্বয়ংক্রিয়ভাবে আরও সাফল্যের অর্থ নয়, তবে খুব কম প্রায় ব্যর্থতার নিশ্চয়তা দেয়।

যে সংস্থাগুলি AI পাইলটদের জন্য বার্ষিক $50,000 এর কম খরচ করে, তাদের মধ্যে মাত্র 7% রিপোর্ট করে যে তারা সফলভাবে তাদের সমস্ত পাইলট উৎপাদনে নিয়ে এসেছে। অন্য চরমে, $250,000 বা তার বেশি বাজেটের সংস্থাগুলি তাদের বেশিরভাগ বা সমস্ত পাইলটকে ধাক্কা দেওয়ার সম্ভাবনা উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি।

মিষ্টি স্পট, তবে, বাজেট সীমার শীর্ষে নয়। $250,000 এবং $499,999 এর মধ্যে ব্যয় করা সংস্থাগুলি যে কোনও বাজেটের প্রকারের সর্বোচ্চ মিলিত সাফল্যের হার দেখায়। 68% রিপোর্ট করে যে তাদের বেশিরভাগ বা সমস্ত পাইলট এটি উৎপাদনে পৌঁছেছে (50% বেশিরভাগ বলে, 18% সব বলে)।

এটি এমনকি মিলিয়ন ডলারের বাজেটকেও ছাড়িয়ে যায়, যেখানে বেশিরভাগ বা সকলের মিলিত হার 60% এ নেমে যায়।

এখানে প্যাটার্নটি দেখায় যে একটি সংস্থা যত বেশি ব্যয় করে, তার পাইলটরা এটিকে উত্পাদনে পরিণত করে – তবে হ্রাস হ্রাসের সাথে। অর্থ আরও পরীক্ষা প্রদানের সমস্যার সমাধান করে, কিন্তু এটি কীটগুলির একটি নতুন ক্যান খুলে দেয়: আসলে এই পাইলটটি কে চালাচ্ছেন, কীভাবে এটি অন্যান্য কর্মপ্রবাহের সাথে নিরাপদে সংযুক্ত রয়েছে এবং আপনি কীভাবে নিশ্চিত হতে পারেন যে এটি সমস্ত উচ্চ-প্রভাব?

আরও সফল এআই পাইলট সহ সংস্থাগুলির প্রাথমিক নির্বাহী স্পনসরশিপ পাওয়ার সম্ভাবনা দ্বিগুণ

এমনকি আটকে থাকা ফ্লাইট এবং দীর্ঘ মূল্যায়নের সময়সীমার সাথেও, সংস্থাগুলি এআই থেকে পিছিয়ে নেই। 81% কোম্পানি দাবি করে যে একজন ব্যর্থ বা স্থবির পাইলট ভবিষ্যতের বিনিয়োগের উপর ন্যূনতম থেকে মাঝারি প্রভাব ফেলে। সেই 81% এর ভাঙ্গন: 29% ব্যর্থতাকে প্রক্রিয়ার একটি স্বাভাবিক অংশ হিসাবে দেখেন যার ফলে মনোবল বা বাজেটের উপর কোন প্রকৃত প্রভাব নেই, অন্য 52% আটকে থাকা পাইলটদের পথ পরিবর্তনের কারণের পরিবর্তে সাময়িক বিপত্তি হিসাবে দেখেন। মাত্র 2% নেতৃত্বের আস্থার গুরুতর ক্ষতির রিপোর্ট করে।

তাহলে যে সংস্থাগুলি এআই পাইলট মোতায়েন অব্যাহত রাখতে সফল হয় এবং যেগুলি স্থবির হয়ে যায় তাদের আলাদা করে কী?

উত্পাদনে পাইলট পাওয়ার ক্ষেত্রে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কারণের নাম বলতে চাওয়া হলে, নেতারা নির্দেশ করেছিলেন:

• শুরু থেকেই সঠিক ডেটা পরিকাঠামো রাখুন (16%)

• একটি উচ্চ-মূল্যের, সহজে ন্যায়সঙ্গত ব্যবহারের ক্ষেত্রে (15%) সনাক্ত করুন

• আইটি, আইনি এবং ব্যবসায়িক স্টেকহোল্ডারদের মধ্যে ক্রস-বাই তৈরি করুন তাড়াতাড়ি (14%)

কিন্তু একটি ফ্যাক্টর দাঁড়িয়েছে যখন আপনি সংস্থাগুলিকে প্রকৃতপক্ষে মোতায়েন করা পাইলটের সংখ্যা দ্বারা তুলনা করেন। যে সংস্থাগুলি সফলভাবে তাদের বেশিরভাগ বা সমস্ত পাইলট স্থাপন করে নির্বাহী স্পনসরশিপ পাওয়ার সম্ভাবনা দ্বিগুণ লঞ্চের আগে ম্যানেজার লেভেলে এবং তার উপরে, কোম্পানির তুলনায় যারা তাদের পাইলটদের অল্প সংখ্যক (23% বনাম 10%) মোতায়েন করে। যখন অগ্রাধিকার পরিবর্তিত হয় বা বাজেট কঠোর হয়, তখন একজন সিনিয়র স্পনসর প্রায়ই পাইলটকে পরিবর্তন করার জন্য যথেষ্ট জীবিত রাখে।

Zapier এর সাথে আপনার AI পাইলটদের প্রাণবন্ত করুন

যে সংস্থাগুলি AI কে দ্রুততম উত্পাদনে নিয়ে যায় তাদের কয়েকটি জিনিস মিল রয়েছে:

• নিবেদিত মালিকানা

• প্রারম্ভিক নির্বাহী প্রান্তিককরণ

• সঠিক বাজেট বরাদ্দ

• যে সিস্টেমগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলিকে প্রকৃতপক্ষে অ্যাপ্লিকেশন এবং ডেটার সাথে সংযোগ করতে দেয় যা একটি কোম্পানি ইতিমধ্যেই পরিচালনা করে

এর মধ্যে একটিতে ভুল হলে একজন পাইলটকে কয়েক মাস বা অনির্দিষ্টকালের জন্য মূল্যায়ন আটকে থাকতে পারে।

AI ওয়ার্কফ্লো আর শুধুমাত্র প্রযুক্তিগত দল দ্বারা নির্মিত হয় না। এগুলি এজেন্ট পরিবেশে চালিত হয়, এমন কর্মচারীদের দ্বারা যারা দ্রুত অগ্রসর হতে চায় এবং আইটি ধরার জন্য অপেক্ষা করে না। বেশিরভাগই ইতিমধ্যে জানে যে তারা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করতে চায়। আরও কঠিন প্রশ্ন হল অন্তর্নিহিত অবকাঠামো আসলে এটিকে সমর্থন করতে পারে কিনা।

এখানে ডেটা উত্তর নির্দেশ করে: শীর্ষ দুটি ব্লকার বাজেট বা উচ্চাকাঙ্ক্ষা নয়-এগুলি একীকরণ ব্যর্থতা এবং সম্মতির উদ্বেগ। জাপিয়ার উভয় অপসারণ নির্মিত. এজেন্টরা OAuth পরিচালিত স্কোপ অ্যাক্সেস ব্যবহার করে সংযোগ করে, তাই শংসাপত্রগুলি কখনই মডেল প্রসঙ্গে স্পর্শ করে না। একই সময়ে, আইটি দেখে যে এজেন্টরা কোথায় যেতে পারে এবং এক জায়গায় অ্যাক্সেস প্রত্যাহার করতে পারে। প্রতিটি সংযোগ একই ম্যানেজড লেয়ারের মধ্য দিয়ে যায়, প্রতিটি টুল, এজেন্ট বা এআই মডেল জুড়ে ব্যবসা ব্যবহার করে। তাই কর্পোরেট সংস্থাগুলি তাদের এআই আসলে কী করছে তার নিয়ন্ত্রণ না হারিয়ে দ্রুত এগিয়ে যান।

সম্পর্কিত পড়া: