এআই ডেটা প্রস্তুতির ঘাটতি

৯৫% এন্টারপ্রাইজ এআই পাইলট ব্যর্থ হয়।

মডেলগুলো ব্যর্থ হয় না। ডেটা ব্যর্থ হয়।

বেশিরভাগ কোম্পানি পাইলট চলাকালীন অবকাঠামোগত ঘাটতি খুঁজে পায়। ততক্ষণে তারা তাদের বাজেট এবং বিশ্বাসযোগ্যতা হারিয়ে ফেলে। মাত্র ১৫% কোম্পানি এজেন্টিক এআই (agentic AI)-এর জন্য প্রস্তুত বলে মনে করে।

সফল হতে হলে, আপনার একই সাথে চারটি জিনিসের প্রয়োজন:

অপ্রাপ্য ডেটা অগ্রগতি থামিয়ে দেয়। আপনার ডেটা CRM, ERP এবং লিগ্যাসি ডেটাবেসের মতো অনেক জায়গায় থাকে। এআই-এর জন্য এই ডেটাগুলোর হালনাগাদ এবং সুসংগঠিত হওয়া প্রয়োজন।

নিম্নমানের ডেটা আরও সমস্যা তৈরি করে। তথ্যের ঘাটতি এবং অসামঞ্জস্যপূর্ণ ফরম্যাট ত্রুটির দিকে পরিচালিত করে। এআই আপনার পুরো ব্যবসায় এই ত্রুটিগুলোকে আরও বহুগুণ বাড়িয়ে দেয়।

সিস্টেমের ঘাটতি আপনার এআই-কে বিচ্ছিন্ন করে ফেলে। একটি প্রকিউরমেন্ট এআই (procurement AI) অকেজো হয়ে পড়ে যদি এটি আপনার বাজেট সিস্টেম বা ভেন্ডর কন্ট্রাক্টগুলোতে পৌঁছাতে না পারে।

এজেন্টিক এআই শুধু প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার চেয়েও বেশি কিছু করে। এটি পদক্ষেপ নেয়। এটিকে ডেটা পড়তে হবে, সিস্টেমে ডেটা লিখতে হবে এবং ওয়ার্কফ্লো (workflows) শুরু করতে হবে। বেশিরভাগ এন্টারপ্রাইজ অবকাঠামো এই কাজের জন্য তৈরি করা হয়নি।

রেডিনেস অ্যাসেসমেন্ট (readiness assessment) বা প্রস্তুতি মূল্যায়ন ছাড়া কোনো পাইলট শুরু করবেন না। একটি ভালো মূল্যায়নে অবশ্যই থাকতে হবে:

যে কোম্পানিগুলো প্রথমে এই কাজগুলো করে, তারাই প্রোডাকশনে পৌঁছাতে পারে। যে কোম্পানিগুলো এটি বাদ দেয়, তারা পাইলটের মাঝপথেই ব্যর্থ হয়।

উৎস: https://dev.to/arthicksdev/the-ai-data-readiness-gap-why-95-of-enterprise-ai-pilots-stall-before-they-start-2jif

ঐচ্ছিক লার্নিং কমিউনিটি: https://t.me/GyaanSetuAi