উন্নয়নের গতি রেখেই Codex-এর খরচ অর্ধেক করল LegalOn
কাজের ধরন অনুযায়ী Astra, Sol ও Luna বেছে নিয়ে এবং কৌশলী বাজেট ব্যবস্থাপনার মাধ্যমে ডেভেলপমেন্টের গতি ঠিক রেখেই খরচ 65% কমিয়েছে LegalOn.
ফলাফল
-20%
প্রতিষ্ঠিত ব্যবসায়িক খাতে খরচ হ্রাস
ফলাফল
-65%
আনুমানিক দৈনিক খরচ হ্রাস
LegalOn Technologies বিশ্বজুড়ে পেশাগত এআই সেবা দেয়. আইনি কাজ ও ব্যবসার অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ কাজে এআই দিয়ে সহায়তা করে প্রতিষ্ঠানটি. বিষয়ভিত্তিক দক্ষতার সঙ্গে এআইকে মিলিয়ে এটি মানুষকে জটিল বিচার-বিবেচনা ও সিদ্ধান্তে মনোযোগ দেওয়ার সুযোগ করে দেয়. এর লক্ষ্য এমন এআই-চালিত ব্যবস্থাপনা, যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তের মান ও গতি বাড়ায়.
এই ভাবনা শুধু পণ্যে সীমাবদ্ধ নয়; প্রতিষ্ঠানটির নিজস্ব কার্যক্রমের ভিত্তিও এআই দিয়ে গড়ে তোলা হচ্ছে. প্রতিষ্ঠানটি সফটওয়্যার উন্নয়ন প্রক্রিয়ায় Codex যুক্ত করে এবং দৈনন্দিন ব্যবহারের মাধ্যমে পুরো প্রতিষ্ঠানে এর ব্যবহার ছড়িয়ে দেয়.
ব্যবহার বাড়তেই নতুন চ্যালেঞ্জ দেখা দেয়: খরচ নিয়ন্ত্রণ. শক্তিশালী মডেলের অবাধ ব্যবহার খরচ বাড়াতে পারে. আবার সবার ওপর ঢালাও বিধিনিষেধ দিলে এআইয়ের কারণে বাড়া উৎপাদনশীলতা কমে যাওয়ার ঝুঁকি থাকে.
উন্নয়নের গতি না কমিয়ে খরচ কমানোর উপায় কী? সমাধান হিসেবে LegalOn Technologies কাজের জটিলতা ও উন্নয়নের পর্যায় অনুযায়ী GPT‑6 (Astra, Luna) ও GPT‑6.1 Sol বেছে নেয়. পাশাপাশি প্রতিটি ব্যবসার প্রবৃদ্ধির পর্যায় অনুযায়ী বাজেট নির্ধারণ করে. উন্নয়নের গতি বজায় রেখেই প্রতিষ্ঠানটি খরচ অর্ধেক করে.
শুরুতে প্রতিষ্ঠানটি উন্নয়নকর্মীদের প্রধান মডেল GPT‑5.5 দ্রুত মোডে সীমাহীনভাবে ব্যবহারের সুযোগ দেয়. তাঁরা নকশা, বাস্তবায়ন ও দৈনন্দিন কাজে এর ব্যবহার বাড়ান. পরীক্ষা-নিরীক্ষার মাধ্যমে শেখেন মানুষ ও এআইয়ের মধ্যে কীভাবে দায়িত্ব ভাগ করলে সবচেয়ে ভালো হয়.
তবে শক্তিশালী মডেলের অবাধ ব্যবহার চলতে থাকলে বার্ষিক বাজেট ছাড়িয়ে যাওয়া অনিবার্য ছিল. প্রতিষ্ঠানটির এআই-চালিত উন্নয়ন উৎকর্ষ কেন্দ্র (AID CoE) মডেল নির্বাচনের নির্দেশিকা তৈরি শুরু করে. AID CoE মডেলগুলো পরীক্ষা ও পর্যবেক্ষণ করে. ব্যবস্থাপকেরা সেই ফলাফল নিজ নিজ দলকে জানান. এতে প্রতিটি কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত মডেল প্রকৌশলীরা নিজেরাই বেছে নিতে পারেন.
নতুন নির্দেশিকা অনুযায়ী প্রতিষ্ঠানটি সব কাজে সবচেয়ে সক্ষম মডেল ব্যবহার না করে কাজের উপযোগী মডেল বেছে নিতে শুরু করে. দলগুলো প্রথমে কম গণনাশক্তির মডেল ব্যবহার করে. কাজের জটিলতা বাড়লে আরও সক্ষম মডেলে যায়.
সুশাসন নিশ্চিত করতে প্রশাসনিক সেটিংসের মাধ্যমে নিয়ন্ত্রণও চালু করা হয়. বিভাগ ও ব্যক্তিপর্যায়ে মাসিক ব্যবহারসীমা নির্ধারণ করা হয়. AID CoE ব্যবহার পর্যবেক্ষণ করে এবং ব্যবসার প্রয়োজনে সীমা সমন্বয় করে.
এসব নিয়ন্ত্রণের আওতায় অভ্যন্তরীণ পরীক্ষা মডেল নির্বাচনের মানদণ্ড আরও সুনির্দিষ্ট করতে সাহায্য করে. সবচেয়ে কম গণনাশক্তির মডেল GPT‑6 Luna স্পষ্ট চাহিদা অনুযায়ী কোড বাস্তবায়ন করে; GPT‑6.1 Sol সাধারণ নকশা, তথ্য বিশ্লেষণ ও নথি তৈরিতে সহায়তা করে; আর সবচেয়ে সক্ষম GPT‑6 Astra সফটওয়্যারের স্থাপত্য নকশাসহ উচ্চতর বিচার-বিবেচনার কাজ সামলায়. কাজ অনুযায়ী মডেল বেছে নেওয়া ধীরে ধীরে সব দলের নিয়মিত চর্চা হয়ে ওঠে.
GPT-6 Luna
Everyday execution and implementation; running everyday automations; delegating relatively simple tasks and analysis; code implementation, mainly as a subagent.
GPT-6.1 Sol
Standard design and analysis; relatively simple software design; routine numerical analysis and document creation; tasks requiring shorter completion times than with Luna.
GPT-6 Astra
Complex analysis, design, and orchestration; complex analysis and document creation; complex software design; coordinating agents as the orchestrator.
মডেল নির্বাচনের পাশাপাশি সাধারণ নিয়ম হিসেবে দ্রুত মোডের ব্যবহার সীমিত করা হয়. কেবল প্রয়োজন হলে ব্যক্তিগত অনুরোধে এর অনুমতি দেওয়া হয়. এতে উন্নয়নের গতি নিয়ে উদ্বেগ তৈরি হলেও দলগুলো একসঙ্গে একাধিক কাজ চালানোর মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে. ফলে কর্মদক্ষতা বজায় থাকে এবং পরিবর্তনটি মসৃণভাবে হয়.
বিভাগ, টিম ও ব্যক্তিপর্যায়ে এআই ব্যবহারের সর্বোচ্চ খরচসীমা নির্ধারণ করে দেওয়া হয়. LegalOn-এর প্রতিষ্ঠিত বিজনেসগুলোর ক্ষেত্রে ব্যয়দক্ষতা প্রায় 20% পর্যন্ত বাড়ানোর লক্ষ্য দেওয়া হয়. অন্যদিকে, এআই-এর সক্রিয় ব্যবহার উৎসাহিত করতে নতুন চালু হওয়া উদ্যোগগুলোতে উদার বাজেট বরাদ্দ করা হয়.
LegalOn Technologies-এর জ্যেষ্ঠ প্রকৌশল ব্যবস্থাপক ইউতা তোকিতাকে জানান, নতুন ব্যবসাগুলো ব্যয়দক্ষতার চেয়ে ব্যবসার গতিকে অগ্রাধিকার দিয়েছে. লক্ষ্য ছিল ব্যাপকভাবে এআই ব্যবহার করে কাজের পরিমাণ বাড়ানো এবং শেষ পর্যন্ত ব্যবসার প্রবৃদ্ধি ঘটানো.
মডেল নির্বাচন, ফিচার ব্যবহারের সীমা এবং বিজনেসভিত্তিক বাজেট — এসব পদক্ষেপের সমন্বয়ে আনুমানিক দৈনিক খরচ প্রায় 65% কমে আসে. ফলে মোট বাজেট নিয়ন্ত্রণে রেখেই প্রতিষ্ঠানটি সম্ভাবনাময় ব্যবসাগুলোর সম্প্রসারণে সম্পদ বরাদ্দ করতে পেরেছে.
মডেলের সর্বোত্তম ব্যবহার ও কৌশলগত সম্পদ বরাদ্দের ফলাফল:
সব কাজে সবচেয়ে সক্ষম মডেল ব্যবহারের বদলে কাজের জটিলতা ও উন্নয়নের পর্যায় অনুযায়ী GPT‑6 Astra, GPT‑6.1 Sol বা GPT‑6 Luna বেছে নেওয়া.
সাধারণ নিয়ম হিসেবে দ্রুত মোড সীমিত করার পরও একসঙ্গে একাধিক কাজ চালানোর মতো দলীয় চর্চায় উন্নয়নের কর্মদক্ষতা বজায় রাখা.
নির্দিষ্ট বাজেটসীমার মাধ্যমে প্রতিষ্ঠিত ব্যবসায় প্রায় 20% বেশি ব্যয়দক্ষতা অর্জনের পাশাপাশি নতুন ব্যবসাগুলোতে সক্রিয় বিনিয়োগ.
GPT‑5.5‑এর তুলনায় উপযুক্ত GPT‑6 ও 6.1 মডেল বেছে নিয়ে আনুমানিক দৈনিক খরচ 65% কমিয়ে আনা.
মডেলের সর্বোত্তম ব্যবহার করে প্রতিষ্ঠানটি উন্নয়নের গতি বা মান না কমিয়েই খরচ কমিয়েছে. দলগুলো দেখছে, এআইয়ের কারণে উন্নয়ন থেকে প্রকাশ পর্যন্ত সময়ও ক্রমশ কমছে.
তবে প্রতিষ্ঠানটি আরও দূরের কথা ভাবছে. শুধু উন্নয়নের গতি বাড়লেই কি এআই বিনিয়োগ সফল হয়? দ্রুততর উন্নয়নের সঙ্গে গ্রাহকের উপকৃত হওয়ার সম্পর্ক তখনও স্পষ্ট ছিল না. তোকিতাকে বলেন, “এআই যে ব্যবস্থা তৈরি ও হালনাগাদের গতি বাড়াতে পারে, তা প্রায় প্রতিষ্ঠিত সত্য. আমরা আসলে বুঝতে চাই, দ্রুততর উন্নয়ন সত্যিই গ্রাহকের উপকারে আসছে কি না.”
এই প্রশ্ন থেকেই প্রতিষ্ঠানটি নিজস্ব পরিমাপক তৈরি করতে উদ্যোগী হয়. এআই বিনিয়োগ মূল্যায়নের ভিত্তি উন্নয়নের গতি ও ব্যবহারের পরিমাণ থেকে সরে হয় গ্রাহকের প্রাপ্ত সুফল.
তোকিতাকে ব্যাখ্যা করেন: “এআই ব্যবহার করলে আলাদা কাজের খরচ জানা যায়. কিন্তু একটি পূর্ণাঙ্গ কাজ—যেমন কোনো নতুন সুবিধা প্রকাশের—মোট খরচ প্রায়ই অজানা থেকে যায়. তাই আমরা প্রতিটি সুবিধা প্রকাশকে একক ধরে পরিমাপের পদ্ধতি তৈরি করেছি. সেই সুবিধা গ্রাহককে যে সুফল দেয়, তার সঙ্গে প্রকৃত এআই খরচ মিলিয়ে আমরা বিনিয়োগের সুফল স্পষ্ট ও নির্ভুলভাবে তুলে ধরতে চাই.”
প্রতিষ্ঠানটি এখন এই পরিমাপক গণনার জন্য তথ্য প্রক্রিয়াকরণের ব্যবস্থা তৈরি করছে. কাজ শেষ হলে গ্রাহকের প্রাপ্ত সুফলের বিচারে বিনিয়োগের প্রকৃত ফল স্পষ্ট হবে. LegalOn Technologies এখন এআইয়ের খরচ ব্যবস্থাপনার গণ্ডি পেরিয়ে প্রযুক্তিতে বিনিয়োগকে সরাসরি ব্যবসায়িক সুফলের সঙ্গে যুক্ত করছে.
পরবর্তী লক্ষ্য হলো প্রকৌশলীদের ব্যক্তিগত এআই দক্ষতাকে পুরো প্রতিষ্ঠানের সক্ষমতায় রূপ দেওয়া. প্রথম ধাপে ব্যবহারিক অভিজ্ঞতা সংগ্রহ ও ভাগ করে নেওয়ার জন্য একটি জ্ঞানভান্ডার তৈরির পরিকল্পনা রয়েছে. নকশা, বাস্তবায়ন ও পর্যালোচনায় মডেলের সেরা সমন্বয়ের মতো জ্ঞান এতে সংরক্ষিত হবে. ব্যক্তিগত সাফল্য দ্রুত পুরো প্রতিষ্ঠানের সেরা চর্চায় রূপ নেবে.
টিমগুলোর বাস্তব অভিজ্ঞতা থেকে আসা এসব পরিবর্তন প্রতিষ্ঠানের কাঠামো ও নিয়োগ প্রক্রিয়াকেও প্রভাবিত করছে. এআই উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি পাওয়ায় প্রতিষ্ঠানটি কর্মী ও এআই-এর কাজের সুষম বণ্টন এবং জনবল পরিকল্পনা নতুন করে সাজাচ্ছে. বিনিয়োগ কৌশল ও সাংগঠনিক কাঠামো পরিবর্তনের পাশাপাশি নিয়োগের ক্ষেত্রেও ইতোমধ্যেই এআই দক্ষতার ওপর বিশেষ গুরুত্ব দেওয়া শুরু হয়েছে.
এআইয়ের ব্যবহারকে দীর্ঘস্থায়ী প্রতিযোগিতামূলক সুবিধায় রূপ দিতে হলে নিয়ন্ত্রণ ও দলগুলোর কাজের স্বাধীনতার ভারসাম্য ক্রমাগত উন্নত করতে হবে. AID CoE ও নিরাপত্তা দল একসঙ্গে নানা দিক থেকে কর্মদক্ষতা, খরচ ও ঝুঁকির সর্বোত্তম সমন্বয় করছে. তারা নমনীয় একটি কাঠামো গড়ছে, যা পুরো প্রতিষ্ঠানে পরীক্ষা-নিরীক্ষার সুযোগ দেবে.
“নিয়মকানুন ও বাজেটের অতিরিক্ত কড়াকড়ি প্রতিষ্ঠানের গতিকে ব্যাহত করতে পারে. আমাদের এমন একটি নমনীয় পরিচালন মডেল প্রয়োজন, যা ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের পাশাপাশি টিমগুলোর প্রয়োজনীয় গতির মধ্যেও কার্যকর ভারসাম্য বজায় রাখবে.”
