‘জাতীয় সম্পদ’: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারে প্রতিষ্ঠানগুলোর যে ঘাটতি

- কোম্পানিগুলো বিশ্বাস করে যে ‘এআই’ (AI) উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি করছে সরকারি হারের চেয়ে বেশি গতিতে

- প্রতি ১০টি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে প্রায় ৯টি নিয়মিতভাবে তাদের কার্যক্রমের একটি অংশে ‘এআই’ ব্যবহার করছে

- প্রতি ১০ জন কর্মচারীর মধ্যে ৮ জন বলেছেন যে তাদের ব্যক্তিগত উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি পেয়েছে

- ৩৭ শতাংশ প্রতিষ্ঠান তাদের অপারেটিভ লাভে ‘এআই’-এর উল্লেখযোগ্য প্রভাব লক্ষ্য করেছে

‘আল-ওয়াতানি ওয়েলথ’ (Al-Watani Wealth) তার সাম্প্রতিক ‘থিংক লিডারশিপ’ (Thought Leadership) প্রতিবেদনে উল্লেখ করেছে যে, গত তিন বছরে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) থেকে প্রাপ্ত বেশিরভাগ উপকারিতা সেই কোম্পানিগুলোকে গেছে যা এআই বিকাশ করছে—চিপ প্রস্তুতকারক ও ক্লাউড সেবা প্রদানকারী থেকে মডেল বিকাশকারী পর্যন্ত। ২০২৬ সালের দ্বিতীয় ত্রৈমাসিকে, এআই অবকাঠামোর সাথে যুক্ত কোম্পানিগুলো ‘স্ট্যান্ডার্ড অ্যান্ড পুর্স ৫০০’ (S&P 500) সূচকের কোম্পানিগুলোর লাভ বৃদ্ধির প্রায় অর্ধেকের অবদান রেখেছে, যা মার্কিন শেয়ার বাজারের প্রধান সূচক।

প্রতিবেদনে আশা করা হচ্ছে যে আগামী দিনগুলো ভিন্ন হবে, কারণ প্রযুক্তি এখন ব্যাপকভাবে উপলব্ধ এবং এর ব্যবহারের খরচ কমেছে; তাই কেবল প্রযুক্তিটি থাকাই আর কোনো কোম্পানিকে অন্যটির চেয়ে আলাদা করে না। আজকের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা খাতের অভাব প্রযুক্তির নয়, বরং প্রতিষ্ঠানগুলোকে তা ব্যবহারিকভাবে কাজে লাগানোর ক্ষমতার। এই রূপান্তর ধীরে ধীরে এআই বিকাশকারী ও তাদের অবকাঠামো থেকে ব্যবহারকারী কোম্পানিগুলোর দিকে সুযোগের একটি বড় অংশ স্থানান্তরিত করবে, যদিও এই পরিবর্তন এখনও তার প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে।

রিপোর্টটিতে ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছে যে, আজকের দিনে এমন কোনো বড় কোম্পানি খুঁজে পাওয়া কঠিন যা এক বা অন্যভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যবহার করে না। ম্যাকিনজি কর্তৃক ২০২৬ সালে পরিচালিত একটি বৈশ্বিক জরিপে দেখা গেছে যে, প্রতি ১০টি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে প্রায় ৯টি তাদের ব্যবসার অন্তত একটি ক্ষেত্রে নিয়মিতভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করছে। কর্মীরাও এটি স্বাগত জানাচ্ছে বলে মনে হচ্ছে; অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে প্রতি ১০ জনের মধ্যে ৮ জন বলেছেন যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তাদের ব্যক্তিগত উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি করেছে। তবুও, শুধুমাত্র ৩৭ শতাংশ প্রতিষ্ঠান জানিয়েছে যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তাদের অপারেটিভ লাভে পরিবর্তন এনেছে, যা আগের বছরের একই হার। লাভের হার (EBIT) এ ৫ শতাংশ বা তার বেশি প্রভাব ফেলার দাবি করা প্রতিষ্ঠানের হার মাত্র ৬ শতাংশের বেশি নয়।

রিপোর্টটি এটির ব্যাখ্যা দিয়েছে যে, কর্মীদের জন্য একটি রিপোর্ট প্রস্তুত করার সময় ২০ মিনিট সাশ্রয়কারী সরঞ্জামটি তাদের কাজের দিনকে সহজ করতে পারে, কিন্তু এটি বিরলভাবেই কোম্পানির খরচ কমাতে পারে, যদি না কাজের সংগঠনকে নিজেই এই প্রযুক্তির চারপাশে পুনর্গঠন করা হয়।

রিপোর্টটি আরও ইঙ্গিত দিয়েছে যে, গবেষণাগুলো ক্রমাগত এই সিদ্ধান্তে পৌঁছায় যে, পার্থক্যটি কোম্পানিগুলোর ব্যবস্থাপনার পদ্ধতিতে, তারা যে সরঞ্জামগুলো কিনছে তাতে নয়। ২০২৫ সালে ম্যাকিনজি যে সমস্ত ফ্যাক্টরগুলো পরীক্ষা করেছে, তার মধ্যে কাজের প্রক্রিয়া পুনর্নবীকরণ (reengineering) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে লাভের সুবিধা অর্জনের সাথে সবচেয়ে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ছিল। সহজ কথায়, এর অর্থ হলো বিদ্যমান প্রক্রিয়াগুলোর সাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যুক্ত করার পরিবর্তে প্রযুক্তির চারপাশে প্রক্রিয়াগুলো পুনর্গঠন করা। সবচেয়ে ভালো 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।

রিপোর্টটিতে উল্লেখ করা হয়েছে যে সম্ভাব্য লাভগুলো ব্যাপক মনে হলেও, ২০২৫ সালে বোস্টন কনসাল্টিং গ্রুপ (BCG) কর্তৃক পরিচালিত এক সাম্প্রতিক গবেষণায় হাজারেরও বেশি কোম্পানির উপর ভিত্তি করে দেখা গেছে যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যাপকভাবে ব্যবহার করে প্রকৃত মূল্য সৃষ্টি করছে মাত্র ৫% কোম্পানি, অন্যদিকে ৬০% কোম্পানি খুব কম বা কোনো লাভ অর্জন করতে পারেনি। তবুও, গত তিন বছরে শীর্ষস্থানীয় কোম্পানিগুলো অন্যান্য কোম্পানির তুলনায় শেয়ারহোল্ডারদের জন্য তিন গুণেরও বেশি রিটার্ন অর্জন করেছে, যদিও এই উৎকৃষ্ট কোম্পানিগুলো প্রায়শই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উদ্ভবের আগেই এই ক্ষেত্রে এগিয়ে ছিল।

আকারও একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে; বড় কোম্পানিগুলোর কাছে আরও বড় ডেটা সেট এবং বড় বাজেট রয়েছে, এবং তারা ছোট কোম্পানির তুলনায় দ্রুত গতিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি গ্রহণ করছে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, ২০২৬ সালের বসন্তকালে ২৫০ বা ততোধিক কর্মী সম্পন্ন কোম্পানিগুলোর ৩৭% কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করছিল, যা ছোট কোম্পানিগুলোর ক্ষেত্রে ২০%-এরও কম ছিল, মার্কিন আদমশুমারি অফিসের তথ্য অনুযায়ী।

রিপোর্টটি সরকারি পরিসংখ্যানও উল্লেখ করেছে যা একই ধরনের চিত্র তুলে ধরছে; ফেডারেল রিজার্ভ ব্যাংক অফ ডালাসের তথ্য অনুযায়ী, ২০২৪ সালের শুরু থেকে মার্কিন শ্রমিকদের উৎপাদনশীলতা (প্রতি ঘণ্টা কাজে উৎপাদিত পণ্যের পরিমাণ) বার্ষিকভাবে প্রায় ২.৪% বৃদ্ধি পেয়েছে, যা মহামারীর পূর্ববর্তী পাঁচ বছরে ১.৬% ছিল। এই উন্নতির অধিকাংশই তথ্য, আর্থিক ও বীমা, এবং পেশাদার সেবা খাতে ঘটেছে, যেগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সবচেয়ে বেশি প্রভাবিত, এবং সেখানে উৎপাদনশীলতা দেশের অর্থনীতির বাকি অংশের তুলনায় প্রায় দ্বিগুণ গতিতে বৃদ্ধি পেয়েছে।

যদিও এখনও সময়টা বেশি দূরে নেই, অ্যাটলান্টা ফেডারেল রিজার্ভ ব্যাংক কর্তৃক পরিচালিত এবং শীর্ষস্থানীয় আর্থিক পরিচালকদের মধ্যে নেওয়া একটি জরিপে দেখা গেছে যে, কোম্পানিগুলো বিশ্বাস করে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) উৎপাদনশীলতা এমন হারে বাড়িয়ে দিচ্ছে যা সরকারি পরিসংখ্যানের চেয়ে বেশি। তারা উল্লেখ করেছেন যে অতিরিক্ত আয় অর্জনে বেশ সময় লাগবে, এবং ২০২৬ সালের মধ্যে এই প্রভাব প্রায় দ্বিগুণ হওয়ার আশা করা হচ্ছে।

রিপোর্টটি আরও ইঙ্গিত দেয় যে, বিনিয়োগকারীদের জন্য এখন আর শুধুমাত্র কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি উন্নয়নকারী কোম্পানিগুলোর ওপরই মনোযোগ কেন্দ্রীভূত নেই; বরং তারা ক্রমশ এমন কোম্পানিগুলোর দিকে ঝুঁকছেন যারা এই প্রযুক্তিগুলো ব্যবহার করে কার্যকরী ও আর্থিকভাবে স্পষ্ট লাভ অর্জন করতে সক্ষম। যদিও আগে থেকে বিজয়ীদের নির্ধারণকারী কোনো নির্দিষ্ট মানদণ্ড নেই, তবুও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধা নেওয়ার ক্ষেত্রে বেশি সুযোগপ্রাপ্ত কোম্পানিগুলোকে চিহ্নিত করে তিনটি প্রধান বৈশিষ্ট্য রয়েছে। প্রথমত, তথ্য ব্যবস্থাপনা, বিশ্লেষণ, লেখালেখি এবং গ্রাহক সেবার মতো জ্ঞানভিত্তিক কাজগুলোর সাথে জড়িত কর্মী খরচের উচ্চতা, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দক্ষতা বৃদ্ধি ও খরচ কমাতে সহায়তা করতে পারে। দ্বিতীয়ত, কোম্পানির সক্ষমতা যে সংরক্ষিত সাশ্রয়গুলো নিজের কাছেই রাখবে এবং সেগুলো গ্রাহকদের কাছে হস্তান্তর করবে না; এটি মূল্য নির্ধারণের ক্ষমতা ও গ্রাহকদের বিশ্বাসের ওপর নির্ভরশীল এবং এটি লাভের মার্জিন বৃদ্ধি করে। তৃতীয়ত, কোম্পানির কাছে এমন বৈশিষ্ট্যপূর্ণ বা অনন্য ডেটা থাকে যা প্রতিযোগীদের জন্য অনুকরণ করা কঠিন করে তোলে, ফলে এটি দীর্ঘমেয়াদী প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা প্রদান করে।

রিপোর্টটিতে ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছে যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) প্রদত্ত সম্ভাবনাময় সুযোগগুলোর পরও বিনিয়োগকারীদের বিবেচনায় রাখা উচিত তিনটি প্রধান চ্যালেঞ্জ। প্রথমত, সময়ের বিষয়টি; প্রায়শই প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনগুলোকে মাপনযোগ্য আর্থিক ফলাফলে রূপান্তরিত হতে বাজারের প্রত্যাশার চেয়ে বেশি সময় লাগে। দ্বিতীয়ত, প্রতিযোগিতা; কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট সাশ্রয় গ্রাহকদের পক্ষে দাম কমানোর দিকে ঝুঁকতে পারে, যা কোম্পানির লাভজনকতা বৃদ্ধির পরিবর্তে হতে পারে। তৃতীয়ত, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সমাধান পরিচালনা ও উন্নয়নের সাথে জড়িত নিরंतर খরচ, যা প্রত্যাশিত লাভের একটি অংশ দখল করতে পারে এবং মুনাফার উপর এর ইতিবাচক প্রভাব সীমিত করতে পারে।

১. আর্থিক রিটার্নের কেন্দ্রটি চিপস এবং ক্লাউড-ভিত্তিক মডেলের মতো অবকাঠামো কোম্পানি থেকে প্রযুক্তি প্রয়োগের মাধ্যমে যোগ্যতামূলক মূল্য সৃষ্টি করতে সক্ষম অপারেটিং কোম্পানির দিকে সরে যাচ্ছে।

২. বাজারে রিটার্ন অর্জনে স্পষ্ট একটি ফাঁক দেখা যাচ্ছে; গৃহীত হার প্রায় ৯০ শতাংশ হলেও, মাত্র ৩৭ শতাংশ কোম্পানি আর্থিক রিটার্ন অর্জন করছে এবং ৬ শতাংশ কোম্পানি সর্বোচ্চ লাভের অংশ দখল করে আছে।

৩. এখন আর বাধাটি প্রযুক্তি নিজেই অর্জনে নয়, বরং কাজের পরিবেশ পুনর্গঠন, পরিবর্তন নেতৃত্ব দেওয়া এবং বিনিয়োগের রিটার্ন (ROI) স্পষ্টভাবে পরিমাপ করার প্রশাসনিক ক্ষমতার ওপর নির্ভরশীল।

৪. সূচকগুলো প্রযুক্তি-নিবিড় খাতগুলোর মধ্যে উৎপাদনশীলতায় বৃদ্ধি দেখাচ্ছে, যার মধ্যে শীর্ষে রয়েছে আর্থিক খাত, পেশাদার সেবা এবং তথ্য প্রযুক্তি।

৫. সবচেয়ে শক্তিশালী সুযোগগুলো এমন কোম্পানিগুলোর মধ্যে কেন্দ্রীভূত, যাদের উচ্চ বেতন কাঠামো, উচ্চ মূল্য নির্ধারণ ক্ষমতা, অনন্য ডেটা সম্পদ এবং বাস্তবায়নে শক্তিশালী প্রশাসনিক রেকর্ড রয়েছে।

৬. রূপান্তরের জন্য ধৈর্যশীল ও নির্বাচনমূলক এক্সপোজার কৌশল প্রয়োজন, বিশেষ করে যেহেতু বক্ররেখা এখনও শুরুর দিকে এবং মুনাফার প্রতিফলন বাজারের প্রত্যাশার চেয়ে বিলম্বিত হতে পারে।