ন্যাশনাল ওয়েলথ ম্যানেজমেন্ট: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা—প্রযুক্তি উন্নয়নের দৌড় থেকে লাভের লড়াইয়ে

একটি প্রতিবেদনে, যা ‘আল-ওয়তানি অ্যাসেট ম্যানেজমেন্ট’ কর্তৃক প্রকাশিত ‘ফিউচার লিডারশিপ’ রিপোর্টের অংশ এবং যার শিরোনাম ‘কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: প্রযুক্তি নির্মাতাদের থেকে উপকৃতদের দিকে’, উল্লেখ করা হয়েছে যে, গত তিন বছরে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা থেকে প্রাপ্ত বেশিরভাগ আয় চিপ নির্মাতা ও ক্লাউড সেবা প্রদানকারী প্রতিষ্ঠান থেকে মডেল বিকাশকারী কোম্পানিগুলোর কাছে গিয়েছে। ২০২৬ সালের দ্বিতীয় ত্রৈমাসিকে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অবকাঠামোর সাথে যুক্ত কোম্পানিগুলো ‘স্ট্যান্ডার্ড অ্যান্ড পুর্স ৫০০’ সূচকের (যা মার্কিন শেয়ার বাজারের প্রধান সূচক) লভ্যাংশ বৃদ্ধির প্রায় অর্ধেকের অবদান রেখেছে।

প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, আগামী দিনগুলো সম্ভবত ভিন্ন হবে, কারণ এই প্রযুক্তি এখন ব্যাপকভাবে উপলব্ধ এবং এর ব্যবহারের খরচ কমে গেছে; তাই কেবল প্রযুক্তিটি থাকাই আর কোনো কোম্পানিকে অন্যদের থেকে আলাদা করে না। বর্তমানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা খাতে যা ঘাটতি রয়েছে তা প্রযুক্তি নয়, বরং প্রতিষ্ঠানগুলোকে তা ব্যবহারিকভাবে কাজে লাগানোর ক্ষমতা। এই পরিবর্তন ধীরে ধীরে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিকাশকারী ও তাদের অবকাঠামো থেকে ব্যবহারকারী কোম্পানিগুলোর কাছে সুযোগের একটি বড় অংশ স্থানান্তরিত করবে, যদিও এই রূপান্তর এখনও তার প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে।

প্রতিবেদনে আরও যোগ করা হয়েছে, আজকাল এমন কোনো বড় কোম্পানি খুঁজে পাওয়া কঠিন যা একভাবে বা অন্যভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে না। ২০২৬ সালে ‘ম্যাকিনজি’ কর্তৃক পরিচালিত একটি বৈশ্বিক জরিপে, যেখানে উচ্চপদস্থ কর্মকর্তাদের অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছিল, তাতে দেখা গেছে যে প্রতি দশটি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে প্রায় নয়টি তাদের ব্যবসার অন্তত একটি ক্ষেত্রে নিয়মিতভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে। কর্মীরাও এটি স্বাগত জানাচ্ছে বলে মনে হচ্ছে; অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে প্রতি দশজনের আটজন বলেছেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তাদের ব্যক্তিগত উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি করেছে।

তবে, কেবলমাত্র ৩৭% প্রতিষ্ঠান জানিয়েছে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তাদের অপারেটিং লাভে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন এনেছে, যা এক বছর আগেও একই হারে ছিল।

৬ শতাংশেরও কম প্রতিষ্ঠানই জানিয়েছে যে তাদের মুনাফা (ঋণ ও করের আগে) ৫ শতাংশ বা তার বেশি বৃদ্ধি পেয়েছে। এর ব্যাখ্যা বেশ সরল: কর্মীদের জন্য রিপোর্ট প্রস্তুত করার সময় ২০ মিনিট সাশ্রয়কারী একটি সরঞ্জাম তাদের কাজের দিন সহজ করতে পারে, কিন্তু কাজের পদ্ধতি নিজেই এই প্রযুক্তির চারপাশে পুনর্গঠিত না হলে এটি সাধারণত কোম্পানির খরচ কমাতে পারে না। তবে, কীভাবে শীর্ষস্থানীয় কোম্পানিগুলো আলাদা? গবেষণা বারবার দেখিয়েছে যে পার্থক্যটি কোম্পানিগুলোর ব্যবস্থাপনার ধরণে, কিনে নেওয়া সরঞ্জামে নয়। ম্যাকিনজি ২০২৫ সালে যাচাই করা সকল ফ্যাক্টরের মধ্যে, কাজের প্রক্রিয়া পুনরায় ডিজাইন করা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) মাধ্যমে মুনাফার লাভের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ছিল। সহজ কথায়, এর অর্থ হলো বিদ্যমান প্রক্রিয়াগুলোর সাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যুক্ত করার পরিবর্তে প্রযুক্তির চারপাশে প্রক্রিয়াগুলো পুনর্গঠন করা। সেরা পারফরম্যান্স দেখানো প্রায় তিন-চতুর্থাংশ কোম্পানি এই পদ্ধতি অনুসরণ করেছে, অন্য কোম্পানিগুলোর মধ্যে মাত্র এক-চতুর্থাংশ। এছাড়াও, এই কোম্পানিগুলোর শীর্ষ নেতৃত্ব এই প্রচেষ্টার দায়িত্বে থাকে, এর প্রভাব মাপে এবং খরচ কমানোর পাশাপাশি বৃদ্ধি অর্জনের চেষ্টা করে। সম্ভাব্য লাভ বিশাল মনে হলেও, বোস্টন কনসাল্টিং গ্রুপ (BCG) ২০২৫ সালে এক হাজারেরও বেশি কোম্পানির ওপর পরিচালিত একটি সাম্প্রতিক গবেষণায় দেখা গেছে যে, মাত্র ৫ শতাংশ কোম্পানি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে ব্যাপক স্কেলে প্রকৃত মূল্য সৃষ্টি করছিল, অন্যদিকে ৬০ শতাংশ কোম্পানি খুব কম বা কোনো লাভের কথা জানিয়েছে।

তবে, গত তিন বছরে শীর্ষস্থানীয় কোম্পানিগুলো অন্য কোম্পানিগুলোর তুলনায় শেয়ারহোল্ডারদের জন্য তিন গুণেরও বেশি রিটার্ন অর্জন করেছে, যদিও শীর্ষস্থানীয় কোম্পানিগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) আবির্ভাবের আগেই এই ক্ষেত্রে সাধারণত এগিয়ে ছিল। আকারও একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে; বড় কোম্পানিগুলোর কাছে আরও বড় ডেটাসেট এবং বড় বাজেট রয়েছে, এবং তারা ছোট কোম্পানিগুলোর তুলনায় দ্রুতগতিতে এআই প্রযুক্তি গ্রহণ করছে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, ২০২৬ সালের বসন্তকালে ২৫০ বা ততোধিক কর্মী বিশিষ্ট কোম্পানিগুলোর ৩৭% এআই ব্যবহার করছিল, যা ছোট কোম্পানিগুলোর ক্ষেত্রে ২০%-এরও কম ছিল, মার্কিন আদমশুমারি অফিসের তথ্য অনুযায়ী। সরকারি পরিসংখ্যানও অনুরূপ একটি চিত্র উন্মোচন শুরু করেছে; ডালাস ফেডারেল রিজার্ভ ব্যাংকের তথ্য অনুযায়ী, ২০২৪ সালের শুরু থেকে মার্কিন শ্রমিকদের উৎপাদনশীলতা (প্রতি ঘণ্টা কাজে উৎপাদিত পণ্যের পরিমাণ) বার্ষিক প্রায় ২.৪% হারে বৃদ্ধি পেয়েছে, যা মহামারীর পূর্ববর্তী পাঁচ বছরে ১.৬% ছিল। এই উন্নতির একটি বড় অংশ তথ্য, আর্থিক ও বীমা, এবং পেশাদার সেবা খাতগুলোর দিকে ফিরে যায়, যা এআই-এর সবচেয়ে বেশি সংস্পর্শে আসা খাত; এই খাতগুলোতে উৎপাদনশীলতা মার্কিন অর্থনীতির বাকি অংশের তুলনায় প্রায় দ্বিগুণ গতিতে বৃদ্ধি পেয়েছে। সময় এখনও অল্প হলেও, অ্যাটলান্টা ফেডারেল রিজার্ভ ব্যাংক কর্তৃক পরিচালিত একটি জরিপে অগ্রণী আর্থিক পরিচালকদের মধ্যে দেখা গেছে যে কোম্পানিগুলো মনে করে এআই সরকারি পরিসংখ্যানের চেয়ে বেশি হারে উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি করছে; তারা উল্লেখ করেছে যে অতিরিক্ত আয় অর্জনে সময় লাগে, এবং ২০২৬ সালে এই প্রভাব প্রায় দ্বিগুণ হওয়ার আশা করা হচ্ছে। বিনিয়োগকারীদের জন্য, মনোযোগ এখন আর কেবল এআই প্রযুক্তি উন্নয়নকারী কোম্পানিগুলোর ওপর নয়, বরং এআই প্রযুক্তি ব্যবহার করে পরিচালনামূলক ও আর্থিক স্পষ্ট লাভ অর্জন করতে সক্ষম কোম্পানিগুলোর দিকে ক্রমশ বেশি ঝুঁকছে।

যদিও বিজয়ীদের আগে থেকে নির্ধারণকারী কোনো চূড়ান্ত মানদণ্ড নেই, তবুও এমন তিনটি প্রধান বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) থেকে সুবিধা গ্রহণে সর্বাধিক সম্ভাবনাময় কোম্পানিগুলোকে আলাদা করে। প্রথমত, তথ্য ব্যবস্থাপনা, বিশ্লেষণ, লেখালেখি এবং গ্রাহক সেবার মতো জ্ঞানভিত্তিক কাজগুলোর সাথে যুক্ত উচ্চ শ্রমিক খরচ, যেখানে এআই দক্ষতা বৃদ্ধি এবং খরচ হ্রাসে অবদান রাখতে পারে। দ্বিতীয়ত, কোম্পানির প্রাপ্ত সাশ্রয় গ্রাহকদের কাছে হস্তান্তর না করে নিজের কাছে ধরে রাখার ক্ষমতা, যা মূল্য নির্ধারণের শক্তি এবং গ্রাহকদের আনুগত্যের ওপর নির্ভর করে এবং লাভের মার্জিন বৃদ্ধি করে। তৃতীয়ত, এমন গোপন বা অনন্য ডেটার মালিকানা, যা কোম্পানিকে প্রতিযোগীদের পক্ষে অনুকরণ করা কঠিন উপায়ে এআই ব্যবহারের সুযোগ দেয় এবং স্থায়ী প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা প্রদান করে।

এআই যে প্রতিশ্রুতিশীল সুযোগগুলো প্রদান করে, তবুও বিনিয়োগকারীদের বিবেচনায় রাখা উচিত এমন তিনটি প্রধান চ্যালেঞ্জ রয়েছে। প্রথমত, সময়ের বিষয়টি, কারণ প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনগুলো বাস্তব আর্থিক ফলাফলে রূপান্তরিত হতে বাজারের প্রত্যাশার চেয়ে সাধারণত বেশি সময় লাগে। দ্বিতীয়ত, প্রতিযোগিতা, যেখানে এআই ব্যবহারের ফলে প্রাপ্ত সাশ্রয় কোম্পানির লাভবৃদ্ধি না করে বরং গ্রাহকদের পক্ষে মূল্য হ্রাসের দিকে নিয়ে যেতে পারে। তৃতীয়ত, এআই সমাধানগুলো পরিচালনা ও উন্নয়নের সাথে যুক্ত চলমান খরচ, যা প্রত্যাশিত লাভের একটি অংশ শোষণ করতে পারে এবং মুনাফার ওপর এর ইতিবাচক প্রভাব সীমিত করতে পারে।