Business উদ্ভাবনের জন্য সাংগঠনিক রূপান্তরকে অগ্রসর করা

1876 সালে প্রতিষ্ঠিত, দাই নিপ্পন প্রিন্টিং কোং, লিমিটেড DNP বিশ্বের অন্যতম বৃহত্তম মুদ্রণ সংস্থা, যা বিশ্বব্যাপী 37,000-এরও বেশি লোককে নিয়োগ করে. স্মার্ট কমিউনিকেশন, লাইফ ও হেলথকেয়ার এবং ইলেকট্রনিক্সের বিস্তৃত পোর্টফোলিও সহ, DNP এর ব্র্যান্ড স্টেটমেন্ট, "ভবিষ্যতের মান তৈরি করা." অনুযায়ী পরিচালিত হয়. মানুষ ও সমাজকে ঐক্যবদ্ধ করার এবং স্থায়িত্ব বা টেকসই উন্নয়নের লক্ষ্যকে এগিয়ে নেওয়ার এক অঙ্গীকার.

এই প্রতিশ্রুতির অংশ হিসেবে, DNP দীর্ঘদিন ধরে উদীয়মান প্রযুক্তিগুলোকে গ্রহণ করে আসছে. 2023 সালের এপ্রিল মাসে, সংস্থাটি পুরো প্রতিষ্ঠান জুড়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) গ্রহণ করার একটি কৌশলগত সিদ্ধান্ত নিয়েছিল. মে মাসের মধ্যে, DNP এন্টারপ্রাইজ-ব্যাপী ব্যবহারের জন্য একটি নিরাপদ পরিবেশ তৈরি করেছিল. 2025 সালের ফেব্রুয়ারিতে, সংস্থাটি দশটি মূল বিভাগে ChatGPT Enterprise চালু করেছিল. তিন মাসের মধ্যে, ফলাফল অন্তর্ভুক্ত ছিল:

• ChatGPT Enterprise ব্যবহারের 90% ক্ষেত্রে পরিমাপযোগ্য ফলাফল দেখা গেছে.
• 100% সাপ্তাহিক সক্রিয় ব্যবহার হার
• সময় হ্রাসের জন্য 87% স্বয়ংক্রিয়করণ হার
• 70% জ্ঞান পুনঃব্যবহারের হার (কাস্টম GPT‑সমূহ)
• প্রক্রিয়াকরণের পরিমাণে 10 গুণ বৃদ্ধি

জেনারেটিভ AI-এর সুবিধা পুরোপুরি কাজে লাগাতে, DNP সেই দশটি বিভাগের দিকে লক্ষ্য স্থির করেছিল, যেখানে সবচেয়ে বেশি প্রভাব পড়ার সম্ভাবনা রয়েছে. কোম্পানিটি স্পষ্ট মানদণ্ড স্থাপন করেছে: প্রতিটি কর্মচারীকে প্রতি সপ্তাহে কমপক্ষে 100 বার ChatGPT ব্যবহার করতে হবে এবং কাজের সময় হ্রাসের জন্য 50% এর বেশি স্বয়ংক্রিয়করণ হার অর্জন করতে হবে.

ফলের হিসেবে, ব্যক্তিগত উন্নতি কাস্টম GPT এবং শেয়ার করা ব্যবহার কেসের মাধ্যমে দলের মধ্যে ছড়িয়ে পড়ে, যার মাধ্যমে মূল ধারা গঠিত হয় যা এখন business রূপান্তরকে এগিয়ে নিয়ে যাচ্ছে.

যেসব বিভাগে ChatGPT Enterprise চালু করা হয়েছিল, সেগুলোর মধ্যে সবচেয়ে বেশি প্রভাব দেখা গেছে আইসিটি গবেষণা ও উন্নয়ন বিভাগে. যোহেই ইশিদা, জেনারেল ম্যানেজার, P&I ইনোভেশন রিসার্চ অ্যান্ড ডেভেলপমেন্ট ইউনিট, অ্যাডভান্সড Business সেন্টার, তার দলকে নেতৃত্ব দিয়ে পেটেন্ট গবেষণা ও ফাইলিং কৌশল স্বয়ংক্রিয় ও উন্নত করেছেন, ম্যানুয়াল কাজগুলো প্রতিস্থাপন করে.

তার দল ChatGPT Enterprise ব্যবহার করে নিম্নলিখিত ওয়ার্কফ্লোগুলি তৈরি করেছে:

• পেটেন্ট গবেষণা: স্বয়ংক্রিয় সন্ধান, সংক্ষিপ্তকরণ এবং শ্রেণিবিন্যাস, গবেষণার সময় 95% কমায় ও 10 গুণ বাড়ায়
• প্রয়োগ কৌশল: DNP-এর প্রযুক্তি এবং প্রতিযোগীদের পেটেন্টের মধ্যে মূল পার্থক্যকারী চিহ্নিত করা, অস্বীকৃতি ঝুঁকি কমানো এবং সংশোধনের প্রয়োজন কমানো
• প্রতিযোগিতামূলক বিশ্লেষণ: স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রথম ড্রাফ্ট প্রতিবেদন তৈরি করে, প্রস্তুতির সময় 80% কমিয়ে আনে

আইপি কৌশল উন্নীত করে, ডিএনপি পণ্যের অনন্যতা এবং দীর্ঘমেয়াদী প্রতিযোগিতার ভিত্তি শক্তিশালী করছে.

DNP-এর গবেষণা বিভাগ উৎপাদন প্রযুক্তির অগ্রগতি এগিয়ে নিয়ে যায়, QCD (quality, cost, delivery) উদ্ভাবনের মাধ্যমে বিদ্যমান পণ্য ও সেবার মূল্য বাড়ায় এবং নতুন পণ্য ও সেবা উন্নয়ন করে. যেসব ক্ষেত্রে উন্নত বিশ্লেষণাত্মক এবং মূল্যায়ন কৌশল প্রয়োজন, সেখানে DNP ChatGPT Enterprise ব্যবহার করে উপাদান মূল্যায়নের জন্য পরীক্ষামূলক সরঞ্জাম পরিচালনা, পরিমাপ গ্রহণ এবং বিশ্লেষণ সম্পাদনের মতো কাজগুলির জন্য ঐতিহ্যগতভাবে প্রয়োজনীয় সময় উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়েছে.

মূল ফলাফলগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত:

• ইংরেজি প্যাটেন্ট এবং যন্ত্রপাতির মূলনীতি থেকে তথ্য সাজানোর কাজ, যা আগে কয়েক মাস সময় নিত, তা এখন মাত্র তিন দিনে করা সম্ভব হচ্ছে
• ChatGPT Enterprise-এর মাধ্যমে এমন কর্মীদের সক্ষম করা যাদের কোনো Python অভিজ্ঞতা নেই, যাতে তারা কোড উৎপন্ন করতে পারে এবং চালাতে পারে

একটি বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে Python-এ পূর্ব অভিজ্ঞতাহীন কর্মীরা জড়িত ছিলেন, যারা কোনো শেখার ব্যয় ছাড়াই কোড উৎপন্ন করতে এবং ডেটা বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হয়েছিলেন. ঐতিহ্যগতভাবে এক বছরেরও বেশি সময় লাগত এমন উন্নয়ন কাজ মাত্র কয়েক দিনের মধ্যে বাস্তবায়িত হয়েছে. এই সক্ষমতাগুলিকে গবেষকদের দক্ষতা এবং জ্ঞানের সাথে একত্রিত করে, নতুন অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কৃত হয়েছিল, যা পুরো বিভাগের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলেছে.

DNP ChatGPT Enterprise-এর মাধ্যমে IT গভর্নেন্সকে আধুনিকীকরণ করছে. সিস্টেম অবকাঠামো উন্নয়ন বিভাগের জেনারেল ম্যানেজার মাসাহিরো কোবায়াশি, আইসিটি সেন্টার, ইনফরমেশন ইনোভেশন অপারেশনস, একসময় ম্যানুয়াল এবং অসঙ্গতিপূর্ণ কাজগুলির উন্নতির কথা উল্লেখ করেছেন:

• বাহ্যিক নিরাপত্তা নিরীক্ষা: নিরীক্ষা তুলনার সময় 30 মিনিট থেকে 5 মিনিটে কমানো হয়েছে; ক্রিপ্টোগ্রাফিক স্যুট নির্বাচন 3 ঘণ্টা থেকে 1 ঘণ্টায় হ্রাস করা হয়েছে
• ক্লাউড নিরাপত্তা: প্রাথমিক যাচাই ~100 CIS Benchmark নন-কমপ্লায়েন্স আইটেমের, দুইজন কর্মীর দুই দিনের পরিবর্তে মাত্র 10 মিনিটে সম্পন্ন হয়েছে
• পর্যালোচনা সহায়তা: ডিজাইন নীতি এবং অতীতের রেকর্ড উল্লেখ করে প্রয়োজনীয়তা পর্যালোচনার সময় 1 ঘণ্টা থেকে 30 মিনিটে কমানো হয়েছে

তিনি আরও যোগ করেছেন যে AI মানব তদারকি প্রতিস্থাপন করবে না: “যাচাইকরণ এবং চূড়ান্ত যাচাই মানুষের উপর দায়িত্ব রয়ে গেছে.”

DNP-এর সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হলো জ্ঞানের ক্ষতি. দক্ষতা প্রায়শই অভিজ্ঞ কর্মীদের মনে থাকে বা এনালগ নথিতে সমাহিত হয়.

Advanced Business Center-এর AI বিজিনেস ডেভেলপমেন্ট ইউনিটের প্রযুক্তি উন্নয়নের জেনারেল ম্যানেজার ইসাকু ওসাওয়ার নেতৃত্বে, DNP এখন এই সমস্যার সরাসরি সমাধানে AI ব্যবহার করছে.

তাঁর দল ChatGPT Enterprise ব্যবহার করে কাগজের ম্যানুয়াল থেকে ঐতিহাসিক মানের লগ পর্যন্ত অকাঠামোহীন ডেটা কাঠামোবদ্ধ এবং ডিজিটালাইজ করে. একবার গ্রহণ করা হলে, এই রেকর্ডগুলি একটি অভ্যন্তরীণ জ্ঞানভাণ্ডারের অংশ হয়ে যায় যা যে কেউ কাস্টম GPTs এর মাধ্যমে অ্যাক্সেস করতে পারেন. ডেটা আর্কিটেকচার সংজ্ঞায়িত করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় 90% কমানো হয়েছিল. দলটি পর্যালোচনা করতে সক্ষম প্রযুক্তিগত কাগজপত্রের সংখ্যাও দ্বিগুণ করেছে.

ওসাওয়া বলেন, "আমাদের লক্ষ্য প্রজন্মের জ্ঞানকে ডিজিটাল শ্রমে রূপান্তরিত করা." এই পরিবর্তনটি কেবল শ্রমের ঘাটতি পূরণ করে না বরং উদ্ভাবনের জন্য দীর্ঘমেয়াদী সক্ষমতা তৈরি করে.

• ব্যবহারের 90% ক্ষেত্রে পরিমাপযোগ্য ফলাফল দেখা গেছে
• 100% সাপ্তাহিক সক্রিয় ব্যবহার হার
• প্যাটেন্ট গবেষণার সময় 95% কমেছে
• কাজের সময় কমানোর ক্ষেত্রে 87% অটোমেশনের হার
• প্রক্রিয়াকরণের পরিমাণে 10 গুণ বৃদ্ধি

ওটেক বলেছেন, “AI এজেন্টরা বিভিন্ন পরিস্থিতিতে নির্বিঘ্নে মিশে যাবে, যার ফলে প্রত্যেকেই AI থেকে উপকৃত হতে পারবে এমনকি অজান্তেই.” তিনি এমন এক পরিবর্তনের কল্পনা করেন যেখানে মানুষ ও AI-এর সহযোগিতার বদলে ব্যবসার কিছু অংশ সরাসরি AI-এর সাথে AI-এর পারস্পরিক মিথস্ক্রিয়ার মাধ্যমে পরিচালিত হবে. রোবোটিক্সের উন্নতির সাথে সাথে এই ধারা আরও ত্বরান্বিত হবে, যা এমন এক ভবিষ্যতের দিকে নিয়ে যাবে যেখানে 'ফিজিক্যাল AI' বাস্তব পৃথিবীতে কাজ করবে.

ভবিষ্যতের দিকে তাকিয়ে, ওটেক জোর দিয়েছেন যে জ্ঞান সংরক্ষণ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হবে: "আমাদের অবশ্যই মানুষের জন্য তৈরি তথ্যকে এমন তথ্যে রূপান্তর করতে হবে যা AI বুঝতে পারে এবং নিশ্চিত করতে হবে যে জ্ঞান সংরক্ষিত এবং শেয়ার করা হয়. আমাদের লক্ষ্য হলো উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি করা, কারণ আমরা ভবিষ্যতে জনবল বা শ্রমিকের সংখ্যা হ্রাসের জন্য প্রস্তুতি নিচ্ছি." মূল লক্ষ্য হলো ফ্রন্টলাইন অভিজ্ঞতা এবং গুণগত মানের রেকর্ডগুলোকে সুশৃঙ্খল তথ্যে রূপান্তর করা; যাতে AI এজেন্ট এবং ভবিষ্যতের ফিজিক্যাল AI সেগুলো শিখতে ও প্রয়োগ করতে পারে. এটি নির্দিষ্ট ব্যক্তির দক্ষতার উপর নির্ভরতা কমিয়ে তাকে একটি দীর্ঘস্থায়ী প্রতিযোগিতামূলক সুবিধায় পরিণত করবে.

এর ব্র্যান্ড বিবৃতির অধীনে, “ভবিষ্যতের মান তৈরি করা,” DNP মুদ্রণ এবং তথ্য প্রযুক্তিতে তার শক্তি প্রসারিত করতে এবং সমাজের জন্য নতুন মান উৎপন্ন করে এমন একটি AI-নেটিভ কোম্পানিতে রূপান্তরিত হওয়ার চেষ্টা করছে.