জেনারেটিভ এআই দিয়ে যেভাবে কাজ সাজিয়েছে Localiza
কোম্পানিটির কাছে জেনারেটিভ এআই শুধু একটি প্রোডাক্টিভিটি লেয়ার নয়, এটি একটি নতুন কম্পিউটিং ইন্টারফেস. তিন ক্ষেত্রে এই ভাবনার বাস্তবায়ন হচ্ছে—ব্যবসার রূপান্তর, নতুন গ্রাহক ইন্টারফেস তৈরি এবং এআই-নেটিভ পণ্য তৈরি.
জেনারেটিভ এআই আসার পর Localiza একটি দৃষ্টিভঙ্গি গ্রহণ করে, যা পরবর্তী সব উদ্যোগের ভিত্তি হয়ে ওঠে: এটি টুলকিটের তালিকায় নিছক আরেকটি সফটওয়্যার নয়; বরং কোম্পানির কাজের ধরন বদলে দেওয়ার সুযোগ.
বিচ্ছিন্ন কিছু কাজে ব্যবহারের বদলে কোম্পানিটি তিনটি কৌশলগত স্তম্ভকে ঘিরে OpenAI-এর সঙ্গে সহযোগিতা সাজায়: ব্যাপক পরিসরে পরীক্ষা-নিরীক্ষার মাধ্যমে ব্যবসার রূপান্তর, নতুন গ্রাহক ইন্টারফেস তৈরি এবং এআই-নেটিভ পণ্য গড়ে তোলা. বুদ্ধিমত্তা, প্রেক্ষাপট ও গতিকে কেন্দ্রে রেখে প্রক্রিয়াগুলো নতুনভাবে সাজানোর সিদ্ধান্তই এই তিন স্তম্ভকে যুক্ত করেছে.
“আমরা এটিকে একটি শক্তিশালী সহায়ক হিসেবে দেখি, যা আমাদের টিমগুলো যে কাজে ইতিমধ্যে দক্ষ, তা করতে সাহায্য করে. তারা আমাদের সংস্কৃতি চর্চা করে, গ্রাহকদের চাহিদা বোঝে এবং জানে কীভাবে চমৎকার সেবা দিতে হয়.”
প্রতিষ্ঠানের ভেতরে এআই ব্যবহারের মূলনীতি সহজ: ব্যাপক পরিসরে ব্যবহার শেখার সুযোগ করে দেয়, আর সেই শিক্ষা আরও ভালো পণ্য তৈরি করে.
বাস্তবে এর অর্থ ছিল, ChatGPT‑এর লাইসেন্সকে শুধু ব্যক্তিগত সুবিধা হিসেবে না দিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা ও উৎপাদনশীলতা বাড়ানোর সম্পদ হিসেবে বরাদ্দ করা. অর্থ বিভাগ থেকে দৈনন্দিন কার্যক্রম—Localiza-এর বিভিন্ন টিম কাস্টম GPT, এজেন্ট ও Codex নিয়ে নিয়মিত পরীক্ষা-নিরীক্ষা চালায়.
Codex প্রথমে প্রযুক্তি বিভাগের সফটওয়্যার প্রকৌশলী, পণ্য ব্যবস্থাপক, ডিজাইনার ও উপাত্তবিজ্ঞানীদের হাতে পৌঁছায়. তবে ব্যবহার সেখানেই থেমে থাকেনি: বিশ্লেষক, ব্যবস্থাপক, PMO, আইনজীবী ও ব্যবসার অন্যান্য বিশেষজ্ঞ নিজ নিজ ক্ষেত্রে ধারণা যাচাই করতে নিজেরাই প্রোটোটাইপ ও স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থা তৈরি শুরু করেন.
কোম্পানিটি এই ফলাফল আশা করেনি—সফটওয়্যার তৈরির আগের ধাপগুলোই নতুন রূপ পেল. ডেভেলপমেন্ট কিউতে যাওয়ার আগেই বিভিন্ন ক্ষেত্রের সদস্যদের নিয়ে গঠিত টিমগুলো সমাধানের প্রোটোটাইপ বানাতে শুরু করল.
তিনি বলেন, মূল বাধাটি প্রযুক্তিতে নয়, মানুষকে প্রস্তুত করার ক্ষেত্রে.
“বড় চ্যালেঞ্জ হলো একটি বড় টিমকে কাজের নতুন পদ্ধতি শিখতে ও নতুন দক্ষতা গড়ে তুলতে সাহায্য করা, একই সঙ্গে আমাদের 19টি ট্রাইব ও 130টি স্কোয়াড যেন দক্ষতা ও সামঞ্জস্য বজায় রেখে কাজ করে, তা নিশ্চিত করা.”
দ্বিতীয় ক্ষেত্রটির সূচনা মানুষের আচরণ নিয়ে একটি পর্যবেক্ষণ থেকে: মানুষ এখন স্বাভাবিক ভাষায় নিজের প্রয়োজন জানাতে শুরু করেছে. এতে মোবিলিটি সেবার নতুন একটি পথ তৈরি হচ্ছে—ঠিক যখন তারা নিজেদের ইচ্ছা প্রকাশ করছে.
Localiza অভ্যন্তরীণ তথ্যও এই পরিবর্তন নিশ্চিত করে: 2024 সাল থেকে LLM-এর মাধ্যমে আসা ট্র্যাফিক দ্রুত বাড়ছে, আর ChatGPT হয়ে উঠেছে এর প্রধান মাধ্যম.
কোম্পানিটি শুরুতেই এই ক্ষেত্রে নিজেদের উপস্থিতি গড়ে তোলার সিদ্ধান্ত নেয়. 2026 সালের মার্চে এটি ব্রাজিলের প্রথম এবং লাতিন আমেরিকার প্রথম কয়েকটি মোবিলিটি প্ল্যাটফর্মের একটি হিসেবে সরাসরি ChatGPT‑তে যুক্ত অ্যাপ চালু করে. গ্রাহকেরা কথোপকথনের মধ্যেই গাড়ি ভাড়া, সাবস্ক্রিপশন ও পুরোনো গাড়ির অপশনগুলো দেখে প্রক্রিয়া শুরু করতে পারেন. এরপর Localiza-এর নিরাপদ পরিবেশে লেনদেন সম্পন্ন করেন.
“আমরা বিশ্বাস করি, শুরুতেই এই চ্যালেঞ্জ গ্রহণ করেছি এবং প্রতিটি ধাপে শিখে চলেছি বলেই গ্রাহকদের এসব নতুন উপায়ে সেবা দিতে পেরেছি.”
Localiza-এর ভেতরে ChatGPT‑তে থাকা নিজস্ব অ্যাপটিকে তার প্রকৃত উদ্দেশ্য অনুযায়ীই দেখা হয়: একটি পরীক্ষা, যার লক্ষ্য গ্রাহকের আচরণের নতুন প্রবণতার কাছাকাছি থাকা, বাস্তব ইন্টারঅ্যাকশন থেকে দ্রুত শেখা এবং বিদ্যমান ব্যবস্থাকে এআই কীভাবে সহায়তা করতে পারে, তা খুঁজে দেখা.
কোম্পানিটির এআই-নেটিভ পণ্যের সবচেয়ে স্পষ্ট উদাহরণ হলো Liza. এই কথোপকথনভিত্তিক সহকারী কোম্পানির কার্যক্রমে সাফল্যের একটি প্রতিষ্ঠিত দৃষ্টান্ত হয়ে উঠেছে.
প্রচলিত চ্যাটবটের সঙ্গে এর পার্থক্য ইন্টারফেসে নয়, অভ্যন্তরীণ কাঠামোয়. সিদ্ধান্ত নেওয়ার নির্দিষ্ট ছক অনুসরণ করার বদলে Liza-কে কথোপকথন, উদ্দেশ্য ও প্রেক্ষাপটের ভিত্তিতে তৈরি করা হয়েছে. এটি OpenAI-এর মডেল, Localiza-এর সেবা ও বিশেষায়িত টুল একসঙ্গে ব্যবহার করে অভিজ্ঞতার গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলোতে সহায়তা দেয়—প্রাথমিক অনুরোধ বোঝা থেকে গাড়ি ভাড়ার প্রধান ধাপগুলোতে সাহায্য করা পর্যন্ত.
লক্ষ্য হলো মান বজায় রেখে বারবার আসা একই ধরনের সেবার প্রক্রিয়া সামলানো, যাতে দলগুলো আরও জটিল ও বেশি মূল্যবান ইন্টারঅ্যাকশনে মন দিতে পারে.
তবে কতটা কাজ স্বয়ংক্রিয় হয়েছে, তা দিয়ে সাফল্য মাপা হয় না.
এ ধরনের প্রযুক্তি হাতে পাওয়ার আগেই Localiza গ্রাহকসেবার ধাপগুলো চিহ্নিত ও মূল্যায়ন করছিল. সেই ভিত্তির কারণেই কোথায় এজেন্ট কাজ করবে আর কোথায় মানুষের হস্তক্ষেপ দরকার, তা স্পষ্টভাবে নির্ধারণ করা সম্ভব হয়েছে.
“গ্রাহকের সেবা নেওয়ার পুরো প্রক্রিয়াটি যতটা সম্ভব নির্বিঘ্ন করতে আমরা সব সময় প্রতিশ্রুতিবদ্ধ. সেই অভিজ্ঞতার মান পরিমাপের জন্য আমরা সূচকও তৈরি করেছি. অবশ্যই, আমরা কথোপকথনও ট্র্যাক করি. তবে আমাদের মূল মনোযোগ গ্রাহকের অভিজ্ঞতায়.”
Liza নিরন্তর শেখার একটি চক্র হিসেবেও কাজ করে: ইন্টারঅ্যাকশন থেকে সংগ্রহ ও পর্যবেক্ষণ করা সিগন্যাল চাহিদা, বাধা ও সেবা দেওয়ার সুযোগ চিহ্নিত করতে সাহায্য করে. কথাকে লেখায় ও লেখাকে কথায় রূপান্তরের সক্ষমতার সঙ্গে এসব সিগন্যাল যুক্ত হয়ে লিজার বিকাশে সহায়তা করে. এতে এটি লেনদেনভিত্তিক চ্যাটবট থেকে এআই-নেটিভ গ্রাহক ইন্টারফেসে রূপ নিচ্ছে, যা শিখতে পারে এবং মোবিলিটির বিভিন্ন সেবা গ্রহণের প্রক্রিয়ায় ব্যবহার বাড়াতে পারে.
“এতে টিমের অনেকেই আরও আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে সহজে বেশি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা সমাধানে মন দিতে পারেন. ফলে গ্রাহকদের জন্য আমাদের লক্ষ্য পূরণ করা সহজ হয়.”
OpenAI-এর সঙ্গে অংশীদারত্ব শুরু হয়েছিল প্রথম দিকেই: Liza-এর প্রথম সংস্করণ তখনও GPT‑3.5‑এ চলত.
পেতেনুসির কাছে এই সম্পর্কের মূল মূল্য কোনো নির্দিষ্ট ফিচারে নয়, বরং পাশাপাশি বিকশিত হওয়া দুটি কোম্পানির সক্রিয়ভাবে পরস্পরের কাছ থেকে শেখার মধ্যে. এই সম্পর্কে অংশীদার Localiza-এর চ্যালেঞ্জগুলো বোঝে এবং প্রযুক্তির ভেতরে ও বাইরে এর সক্ষমতাগুলো কতটা পরিণত হয়েছে, সে সম্পর্কেও ধারণা রাখে.
মার্কেটের অন্য কোম্পানিগুলোর কাছেও তিনি প্রায়ই এই যুক্তি তুলে ধরেন: যে প্রযুক্তি এখনও পরিণত হচ্ছে, তা নিয়ে পরীক্ষা করে ভুল থেকে শেখা এবং ঘনিষ্ঠ সহযোগিতার মূল্য অনেক.
“আমরা মনে করি, এমন এক প্রযুক্তির শুরুর বছরগুলোতে রয়েছি, যা মার্কেট, আমাদের কাজের ধরন এবং পণ্য ও সেবা ব্যবহারের পদ্ধতি বদলে দিচ্ছে. আগামী 5, 10 ও 15 বছরে আমাদের পৃথিবীকে গড়ে তুলতে এটি ভূমিকা রাখবে.”
2026 সালের মার্চে 2026 ব্রাজিলের প্রথম এবং লাতিন আমেরিকার প্রথম কয়েকটি কোম্পানির একটি হিসেবে সরাসরি ChatGPT‑তে যুক্ত অ্যাপ চালু করে. আরও সম্প্রতি, বিজ্ঞাপনদাতা হিসেবে ব্রাজিলে প্ল্যাটফর্মটির পরীক্ষামূলক বিজ্ঞাপন কার্যক্রমে যোগ দিয়েছে.
2024 সাল থেকে LLM-এর মাধ্যমে আসা ট্র্যাফিক দ্রুত বাড়ছে, যার প্রধান মাধ্যম ChatGPT.
Liza সহকারী 60টির বেশি বিশেষায়িত এজেন্ট নিয়ে কাজ করে. যুক্তিনির্ভর বিশ্লেষণের মডেল, MCP সংযোগ ও বিশেষায়িত টুলের ভিত্তিতে তৈরি এসব এজেন্ট গাড়ি ভাড়ার পুরো প্রক্রিয়াটি সমন্বয় করে.
অর্থ বিভাগ থেকে পরিচালনা বিভাগ—কোম্পানির বিভিন্ন টিম কাস্টম GPT, এজেন্ট ও Codex নিয়ে নিয়মিত পরীক্ষা-নিরীক্ষা চালায়.
প্রযুক্তি বিভাগে আসার পর Codex ব্যবসার অন্যান্য ক্ষেত্রেও ছড়িয়ে পড়ে. বিশ্লেষক, ব্যবস্থাপক, PMO ও আইনজীবীরা নিজেদের প্রোটোটাইপ ও স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থা তৈরি করতে শুরু করেন.
প্রযুক্তি কার্যক্রম 19টি ট্রাইব ও 130টি স্কোয়াডে বিন্যস্ত.
এআইকে শুধু একটি প্রোডাক্টিভিটি লেয়ার নয়, কাজ পরিচালনার নতুন পদ্ধতি হিসেবে দেখুন. বুদ্ধিমত্তা, প্রেক্ষাপট ও গতিকে কেন্দ্রে রেখে প্রক্রিয়া নতুনভাবে সাজালেই সবচেয়ে বেশি সুফল পাওয়া যায়.
শেখার সুযোগ তৈরি করতে ব্যবহারের পরিসর বাড়ান. নিখুঁত একটি পরীক্ষামূলক প্রকল্পের চেয়ে ব্যাপক পরিসরে একসঙ্গে নানা পরীক্ষা-নিরীক্ষা প্রতিষ্ঠানকে বেশি শেখার সুযোগ দেয়.
প্রযুক্তি বিভাগের বাইরেও পরীক্ষা-নিরীক্ষা ছড়িয়ে দিন. আইনজীবী, PMO ও বিশ্লেষকেরা যখন নিজ নিজ ক্ষেত্রে প্রোটোটাইপ তৈরি করেন, তখন আপস্ট্রিম কাজের ধরনই বদলে যায়.
স্বয়ংক্রিয় করার আগে জার্নির ধাপগুলো চিহ্নিত করুন ও মূল্যায়ন করুন. মানের সূচক নির্ধারিত থাকলে কোথায় এজেন্টের ভূমিকা থাকা উচিত আর কোথায় মানুষ অপরিহার্য, তা ঠিক করতে পারবেন.
ব্যবহার চালু করার মূল বাধা মডেল নয়, নতুন দক্ষতা শেখানো. প্রযুক্তি যুক্ত করার চেয়ে শত শত মানুষের কাজের ধরন বদলানো বেশি কঠিন—এবং সাফল্যের জন্য বেশি গুরুত্বপূর্ণ.
মডেলের কোনো ফিচার নয়, গ্রাহকের সমস্যা ও সেবা নেওয়ার প্রক্রিয়াকে ভিত্তি করে শুরু করুন.
লাইসেন্সকে ব্যক্তিগত সুবিধা হিসেবে নয়, পরীক্ষা-নিরীক্ষার বাজেট হিসেবে বরাদ্দ করুন.
কথোপকথনভিত্তিক এজেন্টের ব্যবহার বাড়ানোর আগে মান পরিমাপের সূচক নির্ধারণ করুন.
কথোপকথনের নতুন মাধ্যমে উপস্থিতিকে গ্রাহক সংগ্রহের প্রচারাভিযান নয়, শেখার পরীক্ষা হিসেবে দেখুন.
শেখার চক্রটি সম্পূর্ণ করুন: প্রতিটি ইন্টারঅ্যাকশন থেকে পাওয়া সিগন্যাল কাজে লাগিয়ে পণ্যটিরই উন্নতি করুন.
Localiza-এর লক্ষ্য হলো ভবিষ্যতের অভিজ্ঞতা ও প্রক্রিয়াগুলোর কেন্দ্রে এআইকে রাখা—তা কাজ সম্পাদনের পদ্ধতি হোক, গ্রাহকদের জন্য তৈরি অভিজ্ঞতা হোক কিংবা পরিচালনাগত কোনো সমস্যার সমাধানই হোক.
OpenAI-এর সঙ্গে ইতিমধ্যে পরবর্তী যেসব ক্ষেত্রে কাজ চলছে, তার মধ্যে আছে Liza ও বিক্রয়কেন্দ্রিক এজেন্টের উন্নয়ন, গ্রাহক এন্ট্রি পয়েন্ট হিসেবে কথোপকথনভিত্তিক মাধ্যম প্রতিষ্ঠা এবং এজেন্টভিত্তিক সফটওয়্যার তৈরির নতুন চক্র.
“আমাদের মূল ভাবনা হলো, কীভাবে আরও ভালো অভিজ্ঞতা তৈরি করা যায়. উদ্দেশ্য হতে পারে ব্যবসার মুনাফা বাড়ানো, এর সুস্থ বিকাশ নিশ্চিত করা কিংবা সর্বোপরি, আমাদের গ্রাহক ও কর্মীদের জন্য আনন্দদায়ক অভিজ্ঞতা তৈরি করা.”
