এআই-কেন্দ্রিক কোম্পানি যেভাবে ওয়ার্কফ্লোকে সক্ষমতায় রূপ দেয়

OpenAI-এর সর্বশেষ Enterprise Signals দেখায়, এন্টারপ্রাইজ এআই সহায়তা দেওয়া থেকে সরাসরি কাজ সম্পাদনের দিকে এগোচ্ছে, তবে প্রতিষ্ঠানভেদে এই অগ্রগতির গতি উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন. ফ্রন্টিয়ার প্রতিষ্ঠানগুলো (এআই ব্যবহারের শীর্ষ 10%) এখন সাধারণ প্রতিষ্ঠানের তুলনায় প্রতি সক্রিয় ব্যবহারকারীর জন্য 8.3× বেশি আউটপুট টোকেন তৈরি করছে; জানুয়ারিতে এই হার ছিল 2.6×. ক্রমবর্ধমান এই ব্যবধান আরও গভীর একটি পরিচালনগত পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেয়: শীর্ষস্থানীয় প্রতিষ্ঠানগুলো এজেন্টকে কোম্পানির প্রাসঙ্গিক তথ্য ও টুলের সঙ্গে যুক্ত করছে, আরও গুরুত্বপূর্ণ কাজ তাদের ওপর অর্পণ করছে এবং সফল ওয়ার্কফ্লোগুলো পুনরায় ব্যবহার করা সহজ করছে.

নেতাদের জন্য চ্যালেঞ্জ হলো সেই গভীর সক্ষমতাকে এমন কাজে রূপ দেওয়া, যা মানুষ বিশ্বাস করতে, পরিমাপ করতে এবং উন্নত করতে পারে. একই সঙ্গে নেতাদের পরীক্ষামূলক কাজের জন্যও সুযোগ রাখা উচিত, এমন ব্যবহারক্ষেত্রসহ যেগুলোর মূল্য প্রথম চেষ্টাতেই স্পষ্ট নাও হতে পারে.

স্টার্টআপ Basis⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে), Clay⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে), এবং Exa Labs⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) কর্মী অনবোর্ডিং, অ্যাকাউন্ট ব্যবস্থাপনা, এবং ডেভেলপার ইকোসিস্টেম বৃদ্ধিতে এজেন্ট অন্তর্ভুক্ত করেছে. তাদের ওয়ার্কফ্লো ভিন্ন হলেও অগ্রগতির ধাপগুলো শিক্ষণীয়: প্রথমে এজেন্টকে একটি স্থিতিশীল প্রক্রিয়া শেখানো, কাজ পরিবর্তনের সঙ্গে সঙ্গে তাকে ধারাবাহিক প্রেক্ষাপট দেওয়া, তারপর সুযোগগুলোকে পরীক্ষিত কার্যক্রমে রূপ দিতে তাকে সক্ষম করা.

সব মিলিয়ে, এই উদাহরণগুলো দেখায় কীভাবে টিমগুলো পরিচিত কাজের মধ্যে এজেন্ট যুক্ত করতে পারে এবং সময়ের সঙ্গে প্রক্রিয়াটি উন্নত করতে পারে.

অনবোর্ডিং দীর্ঘদিন ধরেই নিয়োগকর্তা ও কর্মীদের জন্য জটিল ও সময়সাপেক্ষ একটি প্রক্রিয়া ছিল. হিসাবরক্ষণ প্রতিষ্ঠানগুলোর জন্য এআই এজেন্ট তৈরি করা Basis-এ এখন প্রথম দিনের অনবোর্ডিং দুই ঘণ্টার বদলে মাত্র ৩০ মিনিটে সম্পন্ন হয়, ফলে HR টিম সংস্কৃতি ও কর্মী সহায়তায় আরও বেশি সময় দিতে পারে.

প্রথম দিনেই কর্মীরা Codex এবং কোম্পানিনির্দিষ্ট অনবোর্ডিং স্কিল-এ তাৎক্ষণিক অ্যাক্সেস পান (যা নির্দিষ্ট ওয়ার্কফ্লোর জন্য পুনর্ব্যবহারযোগ্য নির্দেশনা ও রিসোর্সের একটি সমষ্টি). Codex তাদের স্বাগত জানায়, কোম্পানির গুরুত্বপূর্ণ ধারণাগুলোর সঙ্গে পরিচয় করিয়ে দেয়, এবং তাদের কম্পিউটার ব্যবহার করে ব্যাকগ্রাউন্ডে ইন্টিগ্রেশন সেটআপ সম্পন্ন করে. একই ধরনের প্রশ্ন বা ব্যতিক্রমী পরিস্থিতি বারবার দেখা দিলে, পরবর্তী ব্যাচ আসার আগেই HR স্কিলটি আপডেট করতে পারে.

Basis প্রথমে অনবোর্ডিং প্রক্রিয়াটি একবার দেখিয়ে দেয়, এরপর সেটিকে একটি পুনর্ব্যবহারযোগ্য স্কিলে রূপান্তর করে, যেখানে রয়েছে স্পষ্ট ট্রিগার, নির্ধারিত ধাপ, সঠিক টুলে অ্যাক্সেস এবং “সম্পন্ন” হওয়ার একটি স্পষ্ট সংজ্ঞা. ফলে প্রক্রিয়াটি আর একজন নির্দিষ্ট ব্যক্তির উপস্থিতির ওপর নির্ভরশীল নয়, তবে ব্যতিক্রমী পরিস্থিতি বা জটিল প্রশ্নে টিম প্রয়োজনে হস্তক্ষেপ করতে পারে. এখন অনবোর্ডিং আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ, পুনরাবৃত্তিযোগ্য ও উন্নত করা সহজ হয়েছে, আর নতুন কর্মীরাও শুরু থেকেই এআই-এর সঙ্গে কীভাবে কাজ করতে হয় তার একটি কার্যকর মডেল পায়.

গো-টু-মার্কেট টিমের জন্য একটি স্ব-শিক্ষণক্ষম রেভিনিউ ইঞ্জিন তৈরি করা প্রতিষ্ঠান Clay একটি পরিচিত বিক্রয়-সংক্রান্ত চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি: গুরুত্বপূর্ণ ডিল-সংক্রান্ত প্রেক্ষাপট CRM রেকর্ড, ইমেইল, Slack, কল, প্রেজেন্টেশন, টেক্সট মেসেজ এবং অভ্যন্তরীণ টিম ও গ্রাহকপক্ষের সমর্থকদের সঙ্গে কথোপকথনের মধ্যে ছড়িয়ে থাকে.

এই প্রেক্ষাপট হালনাগাদ রাখতে Clay-এর একজন GTM ইঞ্জিনিয়ার আরও কার্যকর একটি পদ্ধতি পরীক্ষা করেন—প্রতিটি অ্যাকাউন্টের জন্য একটি স্থায়ী ওয়ার্কস্পেস এবং নিবেদিত সাবএজেন্ট. প্রতিটি সাবএজেন্ট প্রাথমিক উৎসগুলো পর্যালোচনা করে এবং রাতারাতি নিজের ডিল ফোল্ডার আপডেট করে. প্রতিদিন সকালে একটি সমন্বয়কারী এজেন্ট তার সব অ্যাকাউন্টের এসব আপডেটকে অগ্রাধিকারভিত্তিক কয়েকটি পদক্ষেপের সংক্ষিপ্ত তালিকায় রূপ দেয়—যেমন দীর্ঘদিনের কোনো গ্রাহক প্রশ্নের উত্তর দেওয়া, ক্রয়-সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী কমিটির কোনো ঘাটতি পূরণ করা, অথবা সম্ভাব্য গ্রাহককে আবার আলোচনায় যুক্ত হওয়ার কারণ দেওয়া.

Clay-এর মতে, এই ওয়ার্কফ্লো প্রতি রাতে তার ইনবক্স বাছাই ও অগ্রাধিকার নির্ধারণের কাজে প্রায় এক ঘণ্টা সময় সাশ্রয় করে. দৈনিক অগ্রাধিকারগুলো তাকে ছোট ছোট কাজ ধারাবাহিকভাবে সম্পন্ন করতে সাহায্য করে, যা দীর্ঘ এন্টারপ্রাইজ বিক্রয়চক্রে মিলিতভাবে বড় প্রভাব ফেলতে পারে. প্রতিটি সুপারিশের সঙ্গে সংশ্লিষ্ট প্রমাণ কাছাকাছি থাকে, ফলে বিক্রয়কর্মীরা পদক্ষেপ নেওয়ার আগে মূল উৎসগুলো যাচাই করতে পারেন. বিদ্যমান অ্যাকাউন্ট অনুমতির আওতায় প্রতিষ্ঠানগুলো এই শেয়ার করা প্রেক্ষাপট অ্যাকাউন্ট এক্সিকিউটিভ, BDRs, সলিউশনস ইঞ্জিনিয়ার এবং সেলস লিডারস-এর কাছেও সম্প্রসারিত করতে পারে.

Clay দেখায়, পরিবর্তনশীল কাজকে বড় পরিসরে কার্যকরভাবে চালাতে কী কী প্রয়োজন: একটি ধারাবাহিক কাঠামো, কার্যকর আপডেটের ধারাবাহিকতা, শেয়ার করা প্রমাণ এবং পদক্ষেপ নেওয়ার সময় মানুষের বিচারবোধ.

এআই এজেন্টের জন্য ওয়েব সার্চ অবকাঠামো তৈরি করা Exa Labs চায়, যেখানে ডেভেলপাররা এর সার্চ API ব্যবহার করতে পারেন, সেখানেই এটি উপলভ্য হোক. টিমটি এই লক্ষ্যকে বলে “Exa সর্বত্র.” আগে এটি করতে ডেভেলপার রিলেশনস ও অ্যাকাউন্ট টিমকে রিপোজিটরি এবং বৃহত্তর ইকোসিস্টেম নজরদারি করতে, সম্ভাবনাময় ইন্টিগ্রেশন শনাক্ত করতে, প্রাসঙ্গিক তথ্য সংগ্রহ করতে, এবং বিভিন্ন সিস্টেমজুড়ে কাজ সমন্বয় করতে হতো. সুযোগগুলো ভিন্ন হলেও, আবিষ্কার থেকে বাস্তবায়ন পর্যন্ত পথটি একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ ধারাবাহিকতা মেনে চলত. Exa সেই ধারাবাহিকতাকে Codex-এর জন্য নির্ধারিত ওয়ার্কফ্লোতে রূপ দিয়েছে, যেখানে রয়েছে স্পষ্ট অগ্রাধিকার, প্রয়োজনীয় উৎসে অ্যাক্সেস এবং কিছু প্রকাশের আগে মানবিক পর্যালোচনা.

Codex এখন উচ্চ-অগ্রাধিকার ইন্টিগ্রেশন সুযোগ পর্যবেক্ষণ করে, প্রাসঙ্গিক প্রসঙ্গ সংগ্রহ করে, pull request তৈরি করে, পরীক্ষা চালায়, এবং Slack ও Notion-এর মতো উৎস ব্যবহার করে সাপ্তাহিক আপডেট প্রস্তুত করে. প্রয়োজন হলে, এটি টিমের পর্যালোচনার জন্য প্রাথমিক ঘোষণাসহ পরবর্তী পদক্ষেপের খসড়াও তৈরি করতে পারে. এই ওয়ার্কফ্লো একটি সুযোগকে প্রাথমিক সংকেত থেকে পরীক্ষিত আর্টিফ্যাক্টে নিয়ে যায়, একই সঙ্গে গবেষণা, ইঞ্জিনিয়ারিং ও যোগাযোগের মধ্যে কাজ হস্তান্তরের সংখ্যা কমায়.

মানুষই এখনও ঠিক করে কোন সুযোগগুলো গুরুত্বপূর্ণ, Exa কোন প্রতিশ্রুতি দেবে, এবং বাহ্যিক সম্পর্কগুলো কীভাবে পরিচালিত হবে. পরীক্ষা ও পর্যালোচনা-পয়েন্ট প্রকাশের আগে এজেন্টের কাজ দৃশ্যমান করে. পরীক্ষার ফলাফল ও মানব পর্যালোচনা টিমকে দেখাতে পারে, পরবর্তী রান-এর আগে ওয়ার্কফ্লো কোথায় সমন্বয় করতে হবে. কাজ যত বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে, অনুমতি, প্রমাণ, এবং সিদ্ধান্তের অধিকার ওয়ার্কফ্লো নকশার আরও বড় অংশ হয়ে যায়.

সব মিলিয়ে, Basis, Clay এবং Exa, Enterprise Signals-এ আমরা যে ধরণগুলো দেখি সেগুলোকে বাস্তব পরিচালনাগত রূপ দেয়. Basis একটি প্রমাণিত প্রক্রিয়াকে পুনর্ব্যবহারযোগ্য স্কিলে পরিণত করে. Clay একটি এজেন্টকে প্রয়োজনীয় প্রেক্ষাপট ও ধারাবাহিকতা দেয়, যাতে পরিবর্তনশীল কাজের তথ্য সব সময় হালনাগাদ রাখা যায়. Exa টুল, পরীক্ষা, এবং পর্যালোচনা যোগ করে, যাতে একটি এজেন্ট কোনো সংকেতকে নির্ধারিত সীমার মধ্যে বাস্তবায়নে নিয়ে যেতে পারে. তিনটিই উন্নয়নকে ওয়ার্কফ্লোর অংশ করে: অনবোর্ডিংয়ের ব্যতিক্রম দেখায় কোথায় স্কিল আরও পরিমার্জন করা দরকার; নতুন অ্যাকাউন্ট কার্যকলাপ ও বিক্রেতার যাচাই ডিলের প্রেক্ষাপট হালনাগাদ রাখে; আর পরীক্ষা ও মানব পর্যালোচনা ভবিষ্যৎ বাস্তবায়নের সীমা আরও স্পষ্ট করে. প্রতিটি ক্ষেত্রেই একটি নির্দিষ্ট কাজ দিয়ে শুরু হয় এবং সেটি পরীক্ষা করার জন্য যথেষ্ট সুযোগ রাখা হয়. ব্যবহারের মাধ্যমে কাজের দায়িত্বের বিভাজন আরও স্পষ্ট হয়, আর ওয়ার্কফ্লো কার্যকর প্রমাণিত হওয়ার সঙ্গে সঙ্গে এর দায়িত্বের পরিধিও বাড়ে.

ফ্রন্টিয়ার ব্যবধান বাড়তে থাকায়, এন্টারপ্রাইজ নেতাদের কর্মীদের এমন গুরুত্বপূর্ণ ওয়ার্কফ্লো পরীক্ষা করার সুযোগ দিতে হবে, যার ফলাফল বাস্তব প্রভাব ফেলে; পাশাপাশি সাফল্য পরিমাপ করতে এবং সবচেয়ে কার্যকর পরীক্ষাগুলোকে পুনরাবৃত্তিযোগ্য প্রক্রিয়ায় রূপ দিতে হবে.

• একটি তাৎপর্যপূর্ণ বাহ্যিক মূল্যায়ন বেছে নিন. এমন একটি এন্ড-টু-এন্ড ওয়ার্কফ্লো দিয়ে শুরু করুন, যেখানে কৌশলগত অগ্রাধিকার, সিস্টেম, কাজ হস্তান্তর, নিয়ন্ত্রণ এবং পরিমাপযোগ্য প্রভাব একসঙ্গে যুক্ত থাকে. কাজটি যথেষ্ট নিয়মিত হওয়া উচিত, যাতে অভিজ্ঞতা থেকে শেখা যায়, এবং যথেষ্ট গুরুত্বপূর্ণ হওয়া উচিত, যাতে সেটি পুনর্নকশা করার যৌক্তিকতা থাকে.
• ফলাফল এবং তা কীভাবে পরিমাপ করবেন তা নির্ধারণ করুন. দায়িত্বপ্রাপ্ত ব্যক্তি, KPI, বেসলাইন, এবং গার্ডরেল নির্দিষ্ট করুন. সম্পন্ন কাজ, সংযুক্ত প্রসঙ্গ ও টুল, ব্যতিক্রম, এবং পর্যালোচনার চাপের মাধ্যমে ব্যবহারের গভীরতা পরিমাপ করুন. সাইকেল টাইম, গুণমান, খরচ, রাজস্ব, বা ঝুঁকির মাধ্যমে মূল্য পরিমাপ করুন. আউটপুটের পরিমাণ দেখাতে পারে যে মানুষ এআই-কে আরও বেশি কাজ করতে বলছে; কিন্তু ওয়ার্কফ্লোর ফলাফল দেখায় সেই কাজ বাস্তবে কতটা গুরুত্বপূর্ণ.
• এজেন্টের কাজের বিবরণ লিখুন. কাজের ট্রিগার, ফলাফল, প্রয়োজনীয় প্রসঙ্গ, টুল, অনুমতি, এবং সম্পন্ন হওয়া পর্যন্ত এজেন্ট কতটা ধারাবাহিকভাবে কাজ করবে তা নির্ধারণ করুন. এটি কোন প্রমাণ তৈরি করবে এবং কোথায় মানব পর্যালোচনার জন্য থামবে তা নির্দিষ্ট করুন.
• এজেন্টকে ঘিরে মানবিক ব্যবস্থা গড়ে তুলুন. যারা ওয়ার্কফ্লোর সবচেয়ে কাছাকাছি কাজ করেন, তাদের ডিজাইন প্রক্রিয়ায় যুক্ত করুন. ব্যবসায়িক ফলাফল, ডোমেইন লজিক, প্রবেশাধিকার ও নিয়ন্ত্রণ, গ্রহণ, এবং দৈনন্দিন ব্যবহারের দায়িত্ব কার, তা নির্ধারণ করুন. স্টার্টআপগুলো প্রায়ই এসব দায়িত্ব অল্প কয়েকজনের মধ্যে সীমিত রাখে; কিন্তু ওয়ার্কফ্লো বড় হলে এন্টারপ্রাইজের জন্য স্পষ্ট সিদ্ধান্ত গ্রহণের অধিকার নির্ধারণ করা জরুরি.
• পরীক্ষা-নিরীক্ষাকে দৃশ্যমান ও পুনর্ব্যবহারযোগ্য করুন. OpenAI-এর গবেষণায় দেখা গেছে, গ্রহণের ছয় মাস পর কর্মজীবনের শুরুর দিকের কর্মীরা নির্বাহীদের তুলনায় প্রতি সপ্তাহে 13টি বেশি বার্তা পাঠিয়েছেন. কর্মীদের নতুন ব্যবহার ক্ষেত্র পরীক্ষা করার সুযোগ দিন, তারপর যা কাজ করে তার পেছনের প্রক্রিয়া ও প্রমাণ ধরে রেখে সেগুলোকে দক্ষতা, প্লাগইন, বা শেয়ার করা ওয়ার্কস্পেস হিসেবে প্যাকেজ করুন. চ্যাট, কাজ, এবং Codex⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) ভিন্ন ভিন্ন মোড সমর্থন করে: প্রশ্ন ও দ্রুত সহযোগিতার জন্য চ্যাট, বহু-ধাপের জ্ঞানভিত্তিক কাজ ও সম্পূর্ণ ডেলিভারেবলের জন্য ওয়ার্ক, এবং প্রযুক্তিগত বাস্তবায়নের জন্য Codex.
• পরিচালন প্যাটার্নটি সামনে এগিয়ে নিন. যে প্রসঙ্গ, অনুমতি, মূল্যায়ন, পর্যালোচনা-পয়েন্ট, মালিক, পরিমাপ, এবং সক্ষমতা কাজ করেছে, সেগুলো সংরক্ষণ করুন; তারপর সেগুলো পরবর্তী বাহ্যিক মূল্যায়নে প্রয়োগ করুন. প্রতিটি নতুন পরীক্ষা যেন পরের টিমকে আগের চেয়ে আরও শক্তিশালী ভিত্তি থেকে শুরু করতে সাহায্য করে.