এন্টারপ্রাইজ সাস কোম্পানিগুলি কীভাবে এআই কিনছে (বা না)

Saastr বার্ষিক এ, আমরা AI নেতাদের একটি এন্টারপ্রাইজ প্যানেল হোস্ট করেছি তাদের অভিজ্ঞতা এবং জ্ঞান শেয়ার করার জন্য অন্যদের বুঝতে সাহায্য করার জন্য যে বড় কোম্পানিগুলি কীভাবে AI সম্পর্কে চিন্তা করে এবং লাভ করে। নিশ্চিত - ChatGPT-এর উত্থান ভোক্তা এবং ছোট কোম্পানির জন্য মূলধারায় চলে এসেছে, কিন্তু বড় লোকদের কী হবে? যদিও জেনারেটিভ এআই-এর প্রথম প্রজন্ম দুর্দান্ত, এটি এন্টারপ্রাইজ সমস্যা সমাধানের জন্য পুরোপুরি প্রস্তুত নয়। সুতরাং, আমরা এখন কোথায় এন্টারপ্রাইজ বিশ্বের জন্য দত্তক চক্র? 

এই অধিবেশনে, আমরা একসাথে নিয়ে এসেছি:

• Douwe Kiela, ContextualAI এর সিইও
• বেঞ্জামিন মান, অ্যানথ্রপিকের সহ-প্রতিষ্ঠাতা
• অরবিন্দ জৈন, গ্লিনের সিইও
• এবং সন্ধ্যা হেজ, অস্বাভাবিক ভিসির জেনারেল পার্টনার, 

বিশ্বের সবচেয়ে বড় প্রতিষ্ঠানের কাছে কিভাবে GenAI সফ্টওয়্যার বিক্রি করা যায় তা বের করতে আমাদের সাহায্য করতে। 

[এম্বেড করা সামগ্রী]

কিসের জন্য এআই ব্যবহার করে এন্টারপ্রাইজগুলি সবচেয়ে বেশি উত্তেজিত? 

যেহেতু আমাদের প্যানেলিস্টরা সকলেই এন্টারপ্রাইজ কোম্পানিগুলির সাথে কাজ করেছেন (যেমন Amazon, Google, Salesforce, ইত্যাদি), তারা সকলেই এমন উত্তেজনা দেখেছেন যা তারা AI এর ক্ষেত্রে আগে কখনও দেখেনি৷ উদ্যোগ দুটি বড় থিম খুঁজছেন. 

1. তারা তাদের গ্রাহকদের কাছে বিক্রি করা পণ্যের উন্নতি করতে AI ব্যবহার করতে চায়। 
2. তারা তাদের ব্যবসায় রূপান্তর করতে এবং তারা এবং তাদের কর্মচারীরা কীভাবে কাজ করে তার জন্য AI ব্যবহার করতে চায়। 

এন্টারপ্রাইজে AI-এর জন্য সবচেয়ে বড় কিছু ব্যবহারের ক্ষেত্রে গ্রাহক সমর্থন, বিক্রয় এবং বিপণন এবং প্রকৌশল জুড়ে রয়েছে — অর্থাৎ ডেভেলপারদের কোড পরীক্ষা করতে এবং সমস্যা সমাধানে সহায়তা করা। সর্বোপরি, এই AI বিশেষজ্ঞরা মুগ্ধ হয়েছিলেন যে কীভাবে বিশ্বের বৃহত্তম সংস্থাগুলি, শুধু সফ্টওয়্যার সংস্থাগুলিই নয়, বরং আরও বেশি গ্রাহক-মুখী এন্টারপ্রাইজ-আকারের সংস্থাগুলি যেমন ব্যাঙ্ক এবং খুচরা বিক্রেতারা AI এর সাথে এগিয়ে চলেছে৷

অ্যানথ্রোপিকের সহ-প্রতিষ্ঠাতা বেঞ্জামিন মান যোগ করেছেন: "উদাহরণ স্বরূপ, একটি বড় ব্যাঙ্ক যার সাথে আমরা কথা বলছিলাম আমাদের কাছে এসে বলল, 'আমরা আমাদের কোম্পানির প্রত্যেকের সাথে কথা বলেছি, এবং আমাদের কাছে 500টি বিভিন্ন ব্যবহার কেস আছে যেগুলিতে আমরা বড় ভাষার মডেল প্রয়োগ করতে চাই৷' এটা সত্যিই অবিশ্বাস্য. এবং তারা কোথা থেকে শুরু করবেন তাও জানেন না। তাই আমাদের সাথে কাজ করার জন্য তারা আজ কি করতে পারে? এবং তারপরে এর বাইরে, তারা কীভাবে এআইকে তাদের পণ্যের বিষয়ে বিশেষজ্ঞ করে তুলতে পারে যাতে তাদের গ্রাহকদের তাদের সমস্ত ডকুমেন্টেশন পড়তে যেতে না হয়, তবে পরিবর্তে, কেবলমাত্র একজন এআই-এর সাথে কথা বলুন যেন এটি একটি সমাধান আর্কিটেক্ট বা ফরোয়ার্ড মোতায়েন করা হয়েছে। প্রকৌশলী এবং অবিলম্বে পণ্য ব্যবহার করতে সক্ষম হবেন।"

সবাই জানে AI ইতিমধ্যেই আমাদের কাজের পদ্ধতি পরিবর্তন করেছে। একই সময়ে, আপনি অনেক এন্টারপ্রাইজে দেখতে পাচ্ছেন যে অনেক লোক সেই পরিবর্তন সম্পর্কে উত্তেজিত কিন্তু এখনও এটি ঠিক কেমন দেখাচ্ছে তা নিশ্চিত নয়।  এবং এটিই সবাই আবিষ্কার করার চেষ্টা করছে — যেখানে প্রযুক্তিটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হবে, কোথায় এটি প্রস্তুত এবং কোথায় এটি শীঘ্রই প্রস্তুত হবে৷ 

এআই এর জন্য এন্টারপ্রাইজ ইউজ কেস বাকেট

আপনি যদি এই মুহূর্তে ব্যবহারের ক্ষেত্রে ল্যান্ডস্কেপ দেখেন, কনটেক্সচুয়ালএআই-এর সিইও ডুওয়ে কিয়েলা সেখানে ব্যাখ্যা করেছেন মূলত তিনটি বড় বালতি: 

1. তথ্য আবিষ্কার এবং তথ্য সংশ্লেষণ — কীভাবে আমি কেবল ডেটা নয়, গভীর অন্তর্দৃষ্টি পেতে পারি? 
2. শ্রেণিবিন্যাস সংক্ষিপ্তকরণ — আমি কীভাবে এটিকে এমন কিছুতে পরিণত করব যাতে আমি কাজ করতে পারি?
3. চ্যাটবট সমর্থন করুন 

সমস্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে 95% সাধারণত এই বালতিগুলির মধ্যে একটিতে পড়ে এবং সেই বালতিগুলির মধ্যে, কোম্পানিগুলি তারা কী করতে চায় তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করছে। 

Douwe যোগ করেছেন: "আমাদের জন্য সর্বোত্তম ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি যেখানে আপনি নির্ধারণ করতে পারেন যে সাফল্য কেমন দেখাচ্ছে। এবং আমরা আশ্চর্যজনকভাবে এই ধরণের ব্যবহারের ক্ষেত্রে কয়েকটি দেখতে পাই। এটি আরও 'ওহ, এই প্রযুক্তিটি দুর্দান্ত। আমি এটা আমার চ্যাটবটে চেষ্টা করতে চাই।' আমরা যখন মানুষকে জিজ্ঞেস করি, আপনি কীভাবে সফলতাকে সংজ্ঞায়িত করেন? আপনি কিভাবে পরিমাপ করতে যাচ্ছেন যে এই জিনিসটি আসলে একটি উত্পাদন স্থাপনার জন্য যথেষ্ট ভাল? খুব প্রায়ই, তাদের একটি ভাল উত্তর নেই। এটা সত্যিই এক জিনিস যে আমরা প্রথম খুঁজছেন. তুমি কি আসলে বুঝতে পারো তুমি কি চাও?"

এন্টারপ্রাইজে দত্তক নেওয়ার সবচেয়ে বড় বাধাগুলি কী কী? 

বিশেষ করে এন্টারপ্রাইজে, আমাদের প্যানেলিস্টরা এআই-এর ক্ষেত্রে আসলে কী দেখেছেন বা চুক্তি হারাতে পেরেছেন?

1. নিরাপত্তা - তাদের মালিকানাধীন ডেটা থাকা মডেলটি ছেড়ে দিয়ে খোলা বাজারে চলে যায়
2. নিরাপত্তা - রক্ষণাবেক্ষণ বা ডেটার অবিচ্ছিন্ন পর্যবেক্ষণ স্থাপন করতে হবে
3. অভ্যন্তরীণ ডেটা শাসন - আপনি একটি একক AI টুল বা মডেলে একীভূত হওয়ার সাথে সাথে এটি হারাচ্ছেন
4. হ্যালুসিনেশন - এমন মডেল যা জিনিসগুলি তৈরি করে
5. অ্যাট্রিবিউশন সমস্যা — প্রশিক্ষণের ডেটাতে এটিকে ট্রেস করতে সক্ষম
6. কমপ্লায়েন্স সমস্যা — জিনিস ভুলে যায় বা সহজে আপডেট করতে পারে না
7. FOMO – এই মডেলটি 2 সপ্তাহের মধ্যে অন্য কারোর মতো ভালো না হলে কী হবে?

"সবচেয়ে সংবেদনশীল গ্রাহকরা FedRAMP সার্টিফিকেশনের মতো জিনিসগুলি এবং এমন জিনিসগুলি চান যেগুলিকে বহু বছর এবং বাস্তবায়নের জন্য অনেক প্রচেষ্টা লাগে," অ্যানথ্রোপিক-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা বেঞ্জামিন মান যোগ করেছেন৷ যদিও তারা অ্যামাজনের বেডরক প্রোগ্রামের সাথে অংশীদারিত্ব করে এটির চারপাশে নেভিগেট করতে সক্ষম হয়েছে, এটি সবার জন্য কাজ করবে না। 

এবং পরিশেষে, এন্টারপ্রাইজ গ্রহণের আরেকটি বাধা হল এটি বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় অতিরিক্ত ব্যান্ডউইথ – সফলভাবে। 

বেঞ্জামিন যোগ করেছেন, “আমি মনে করি অনেক লোক এই নতুন এআই প্রযুক্তি সম্পর্কে এমন কিছু মনে করে যা প্রথম দিন থেকেই কাজ করতে এবং পছন্দ করে। কিন্তু আসলে, এটা তার স্থির সফ্টওয়্যার সক্রিয় আউট. এবং সফ্টওয়্যার দিয়ে, আপনাকে ব্যবহারকারীর গবেষণা করার কাজটি করতে হবে এবং আপনার সমস্ত বিভিন্ন দলের সাথে পুনরাবৃত্তি করতে হবে। আমাদের ক্ষেত্রে, Notion হল একটি দুর্দান্ত উদাহরণ যেখানে আমরা ধারণা পণ্যের অভিজ্ঞতার মধ্যে Anthropics AI-কে গভীরভাবে একীভূত করার জন্য তাদের CTO এবং প্রত্যেকের সাথে তাদের ইঞ্জিনিয়ারদের সাথে খুব ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করেছি এবং আমরা মনে করি এটি অত্যন্ত ভাল। কিন্তু এটা ঘটানোর জন্য অনেক নিষ্ঠার প্রয়োজন ছিল।”

এন্টারপ্রাইজে AI-এর প্রাথমিক গ্রহণকারী কারা?

এন্টারপ্রাইজে এখন পর্যন্ত প্রাথমিক গ্রহণকারীরা, সম্ভবত কোন আশ্চর্যের বিষয় নয় যে তারা সাধারণত খুব প্রযুক্তি-ফরোয়ার্ড কোম্পানি কিন্তু বড় ব্যাঙ্ক এবং খুচরা বিক্রেতাও। অন্যান্য প্রাথমিক গ্রহণকারীরা সফ্টওয়্যার এন্টারপ্রাইজ হতে পারে যেগুলি এখন বড়, এবং তারা উপরে তালিকাভুক্ত বাধাগুলির সম্মুখীন হচ্ছে। সিআইওরা প্রায়শই চার্জের নেতৃত্ব দেয় কারণ তারা পুরো কোম্পানির চাহিদার প্রতিনিধিত্ব করে।  বিক্রয়কর্মী, বিপণন, এইচআর এবং ইঞ্জিনিয়ারিং সবাই প্রযুক্তি চায়, তাই CIO একটি পণ্য আনার কেন্দ্রবিন্দুতে পরিণত হয়েছে। 

Douwe Kiela, ContextualAI এর সিইও বলার দ্বারা এটি সর্বোত্তম সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে; “আমি মনে করি আপনার কাছে খুব টেক-ফরোয়ার্ড কোম্পানি রয়েছে যেগুলি মূলত যাওয়ার জন্য প্রস্তুত, কিন্তু প্রায়শই তারা মনে করে যে তারা ঘরে বসে এটি করতে পারে। এবং তাই আমি মনে করি যে বিশ্বাস সম্ভবত আগামী কয়েক বছরের মধ্যে চলে যাবে যখন লোকেরা বুঝতে পারে যে এই জিনিসটি তারা প্রাথমিকভাবে যা ভেবেছিল তার চেয়ে কিছুটা বেশি কঠিন। তবে এটিকে বাদ দিয়ে, আমি মনে করি একটি আকর্ষণীয় জিনিস যা আমরা দেখছি তা হল সিইওর কাছ থেকে সত্যিই একটি ম্যান্ডেট রয়েছে। যেখানে আমাদের কিছু করতে হবে এবং তাই আমার কাছে, এটি উত্তেজনাপূর্ণ কারণ এটি একটি ব্যবসার সুযোগ।"

একটি ভবিষ্যত 50 কোম্পানি গ্রহণ করতে পারে তা নিশ্চিত করে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিনিয়োগগুলি কী কী? 

 সম্মতি বিষয়. নিরাপত্তা বিষয়. এবং শুরুতে, যেহেতু AI এত ডেটা পরিচালনা করছে - বিশ্বাস মৌলিক। 

Glean-এর সিইও অরবিন্দ জৈন ব্যাখ্যা করেছেন: “প্রথম জিনিসটি কেবল সমস্ত নিরাপত্তা দিক এবং সম্মতি নিয়ে কাজ করছে। তাই আপনার SOC-2 সার্টিফিকেশন, HIPAA সম্মতি, GDPR এবং FedRAMP পাচ্ছেন। এটি একটি স্ট্রীম, এন্টারপ্রাইজের প্রয়োজনীয়তা, যা এই সমস্ত সম্মতি বিষয়গুলির প্রয়োজন। সর্বোপরি, পণ্যের পরিপ্রেক্ষিতে, আপনার পণ্যটি কী তার উপর নির্ভর করে, এন্টারপ্রাইজগুলি আপনার কাছে অনেকগুলি দাবি করতে চলেছে।"

এন্টারপ্রাইজগুলি শুধুমাত্র একদিনের সাথে তাদের সমস্ত ডেটা ভাগ করতে যাচ্ছে না - তাই হয় তাদের বিদ্যমান ডেটা পরিবেশে এআই স্তরে রাখতে বা ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করতে সক্ষম Amazon এবং Google ব্যাপক সংগ্রহ এবং অতিরিক্ত নিরাপত্তা নিরীক্ষার মাধ্যমে যাওয়ার প্রয়োজনীয়তা দূর করতে সাহায্য করতে পারে। এই বৃহৎ ভাষার মডেলগুলির ভবিষ্যত ভাষা হ্যালুসিনেশন এবং ডেটা অ্যাট্রিবিউশন, বিশ্বস্ত হওয়া এবং আপনার ব্র্যান্ডের ভয়েস এবং আপনার কোম্পানির বিষয়ে বোঝার বাধাগুলি সমাধান করবে। 

ফাইন-টিউনিং কি একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অফার করে? 

যেহেতু এআই-এর মিডিয়া কভারেজ আজকাল খুব ভারী, তাই অনেক লোক প্রসঙ্গত এআই, অ্যানথ্রোপিক এবং গ্লিন-এ অনেক প্রত্যাশা নিয়ে আসে।

অনেকে বুঝতে পারে না তারা সূক্ষ্ম টিউনিং থেকে কী চায়। তারা কেবল এটি সম্পর্কে শুনে এবং মনে করে এটি একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত পাওয়ার একটি উপায়। যাইহোক, প্রযুক্তির আরও ভাল ফর্ম আছে আউট এবং কনটেক্সচুয়ালএআই-এর সিইও ডাউই কিয়েলা এটিকে সর্বোত্তমভাবে তুলে ধরেছেন: “আমরা আসলে এটা অনেক দেখি যেখানে গ্রাহকরা শুধু যায়, আমরা আমাদের মডেলকে সুন্দর করতে চাই, আপনি কি আমাদের এই বিষয়ে সাহায্য করতে পারেন? এবং তাই আমরা তাদের বলতে কি আপনি সম্ভবত মিথ্যা হয়েছে. আপনাকে আপনার মডেলটি ঠিকঠাক করতে হবে না।"

দোউয়ে যোগ করেছেন: ” আপনার সত্যিই এটির প্রয়োজন হবে না। আপনি সম্ভবত পুনরুদ্ধার বর্ধিত প্রজন্মের মাধ্যমে বা একটি খুব দীর্ঘ প্রসঙ্গ উইন্ডো থাকার মাধ্যমে সেই সমস্যাটি সমাধান করতে পারেন। একমাত্র ক্ষেত্রে যেখানে আপনার এটির প্রয়োজন হতে পারে যদি আপনি চান যে এটি এমন একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে সমর্থন করতে পারে যেখানে আপনার কাছে প্রচুর ডেটা রয়েছে যা অন্য কারও কাছে নেই এবং এটি সেই ব্যবহারের ক্ষেত্রে সত্যিই নির্দিষ্ট।"

2023 সালের জন্য এআই সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণীর একটি রাউন্ড

সন্ধ্যা জিজ্ঞাসা করে অধিবেশনটি বন্ধ করে, "কিছু কি বন্য এবং বাস্তবসম্মত কিছু যা আপনি আশা করছেন 2030 সালে সত্য হবে?" 

Glean-এ অরবিন্দের জন্য, তিনি একটি ব্যবহারিক আশা করেছিলেন যে আমাদের সকলের একজন সত্যিকারের স্মার্ট, জ্ঞানী ব্যক্তিগত সহকারী থাকবে যে 2030 সালের মধ্যে আমাদের জন্য আমাদের বেশিরভাগ কাজ করবে। আজ, সেই বিলাসিতা শুধুমাত্র এন্টারপ্রাইজের নির্বাহীদের মধ্যে সীমাবদ্ধ। ভবিষ্যতে, এটি আমাদের সকলের জন্য হবে। 

অ্যানথ্রোপিক এ বেনের জন্য, উজ্জ্বল ভবিষ্যৎ আমাদের নিজেদের বোঝার চেয়ে ভালোভাবে বোঝার ভাষা মডেল জড়িত। যখন আমরা এটিকে আমাদের জন্য কিছু করতে বলি, তখন এটি আমরা যা বলতে চাই তা করবে এবং আমরা যা বলি তা নয়। আদর্শভাবে, AI আমাদের সকলকে আরও ভাল মানুষ করে তুলবে, আমাদের সম্পর্ক উন্নত করবে এবং আমাদের নিজেদের সেরা সংস্করণ হতে সাহায্য করবে। এটা আসলে কি হবে? হয়তো এর 60%, যা এখনও দুর্দান্ত হবে। 

ContextualAI-তে Douwe-এর জন্য, তিনি বিশ্বাস করেন প্রযুক্তির অনেক ভালো করার সম্ভাবনা রয়েছে। 2030 একটি ভিন্ন জায়গা হবে, তাই তিনি আশা করেন যে ততক্ষণে AI সমস্ত "বোরিং, জাগতিক জিনিস" করবে যাতে আমরা আরও সৃজনশীল হতে পারি এবং আমরা যা উপভোগ করি তা করতে পারি। 

[এম্বেড করা সামগ্রী]

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.saastr.com/how-enterprise-companies-are-buying-ai-or-not-with-contextualai-anthropic-glean-and-unusual-ventures/