সংক্ষিপ্তসার
এআই প্রকল্পগুলির সাফল্যের জন্য ডেটা গুণমান অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেমন অসঙ্গতিপূর্ণ ডেটা আপস ফলাফল, ব্যয় বৃদ্ধি এবং দক্ষতা হ্রাস করে, তথ্যের কৌশলগত এবং কঠোর পরিচালনার প্রয়োজন।
ছবি: মিথুন
কল্পনা করুন যে এটি কেবল ফাস্টফুড দিয়ে প্রতিদিন খাওয়ানোর মাধ্যমে একটি উচ্চ পারফরম্যান্স দল বজায় রাখার চেষ্টা করছেন। প্রথমদিকে, শক্তি যথেষ্ট বলে মনে হয় তবে সময়ের সাথে সাথে ফলাফলগুলি হ্রাস পায়, স্বাস্থ্য অবনতি ঘটে এবং ব্যর্থতাগুলি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মুহুর্তগুলিতে উপস্থিত হয়। নিম্নমানের ডেটা দ্বারা খাওয়ানো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকল্পগুলির ক্ষেত্রে এটিই ঠিক ঘটে। সামঞ্জস্যপূর্ণ, নির্ভরযোগ্য এবং প্রাসঙ্গিক তথ্য ছাড়াই অ্যালগরিদমের মতো উন্নত, প্রকল্পটি প্রত্যাশিত রিটার্ন সরবরাহ করবে এমন সম্ভাবনা কম।
গার্টনারের মতে, ২০২26 সালের মধ্যে, এআই প্রকল্পগুলির% ০% তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে কার্যকরভাবে সমর্থন করে এমন যথাযথ ডেটার অভাবের কারণে যথাযথভাবে ব্যর্থ হয়। এটি হ’ল: সমস্যাটি প্রায় কখনও প্রযুক্তিতে হয় না, তবে ভিত্তিতে এটি ফিড দেয়। উপাত্তের উত্স, কাঠামো এবং প্রাসঙ্গিকতার যত্ন না নিয়ে কাটিং-এজ সমাধানগুলিতে বিনিয়োগ করা একটি অত্যাধুনিক ইঞ্জিন ইনস্টল করা এবং ভেজাল জ্বালানীর সাথে এটি জ্বালানী দেওয়ার মতো।
আমরা আজ তথ্যগত অতিরিক্ত বয়সের বয়সে বেঁচে থাকি, যেখানে ভলিউমের অর্থ মান হয় না। অনেক সংস্থা তাদের ডেটা পাইপলাইনগুলিকে সত্যিকারের অপ্রয়োজনীয়, বিশৃঙ্খলাযুক্ত এবং সন্দেহজনক তথ্য আমানতে পরিণত করেছে। ফলাফলটি এমন মডেলগুলি যা প্রথমে ভাল পারফর্ম করে বলে মনে হয় তবে তারা যখন প্রয়োজন তখনই ব্যর্থ হয় – কৌশলগত সিদ্ধান্ত, প্রতিকূল পরিস্থিতি বা সংবেদনশীল পরিস্থিতিতে।
এই বাস্তবতার প্রভাব প্রযুক্তিগত সমস্যাগুলির বাইরে। খারাপ ডেটা সরাসরি প্রকল্পগুলির আর্থিক দক্ষতার সাথে আপস করে। গুণমান ব্যতীত, এআই একটি ব্যয়বহুল, ভঙ্গুর এবং ব্যয়বহুল সমাধান হয়ে ওঠে, বিশ্লেষণ সংশোধন করতে, ফলাফল পর্যালোচনা এবং ব্যর্থতাগুলি সংশোধন করার জন্য সময় এবং সংস্থান গ্রহণ করে। অনুশীলনে, এটি এমন একটি অপারেশন বজায় রাখার মতো যা চটজলদি বলে মনে হয় তবে নীরব ক্ষতি উত্পন্ন করে এবং সংস্থার প্রতিযোগিতামূলকতার সাথে আপস করে।
চ্যালেঞ্জটি কেবল স্থূল ডেটাতে নয়, তথ্যের মানের জন্য কিউরেটরের সংস্কৃতি এবং দায়বদ্ধতার অভাবে। কৌশলগত উদ্দেশ্যগুলি পূরণের জন্য ডেটা কেবল সংগ্রহ করা উচিত নয়, চিকিত্সা, বৈধতা এবং প্রাসঙ্গিক করা উচিত। ব্যবহৃত তথ্যগুলি প্রাসঙ্গিক, আপডেট এবং বিকৃতি মুক্ত কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য এটি নেতাদের ভূমিকা। এই কঠোরতা ব্যতীত, সংস্থাগুলি পক্ষপাতদুষ্ট এবং স্বল্প মানের সামগ্রী সহ তাদের সিস্টেমগুলিকে খাওয়ানো অবিরত করে।
এবং এটি উস্কানিমূলক মূল্যবান: আপনার দলটি কেবল বিতরণকে ত্বরান্বিত করার জন্য স্বাস্থ্যকর এবং যোগ্যতা প্রক্রিয়াটি বাদ দিয়ে কতবার সহজ এবং অ্যাক্সেসযোগ্য ডাটাবেস ব্যবহার করেছে? স্বল্প মেয়াদে, এটি সমাধান বলে মনে হচ্ছে। মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদে, পারফরম্যান্স হ্রাস পায়, ঝুঁকিগুলি বৃদ্ধি পায় এবং রক্ষণাবেক্ষণের ব্যয় আগুনে – যারা প্রতিদিন ডেলিভারি ব্যবহার করেন, অ্যাকাউন্ট এবং পরিণতি না হওয়া পর্যন্ত। আইএতে পরবর্তী বড় বিপ্লব কেবল নতুন মডেল থেকেই আসবে না, তবে ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং গুণমানের পরিপক্কতার জন্য আসবে। এটিকে কৌশলটির কেন্দ্রে রাখার সময় এসেছে।
অ্যান্ডারসন পাউলুচি সিডিও এবং ট্রিগগো.এই, ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং এআই স্টার্টআপের সহ-প্রতিষ্ঠাতা।
Source link
