ChatGPT Work দিয়ে NVIDIA কীভাবে দক্ষতার প্রসার ঘটায়
NVIDIA দলগুলো ম্যানুয়াল কাজ কমাতে, দ্রুত পরিবর্তনশীল সংকেত ধরতে এবং সফল কর্মপ্রবাহ বিশ্বজুড়ে সম্প্রসারিত করতে ChatGPT Work ব্যবহার করে.
16
GTC পরিকল্পনা-চক্রে ChatGPT Work ব্যবহার করে প্রতি সপ্তাহে সাশ্রয় হওয়া ঘণ্টা
তিন–পাঁচ
ChatGPT Work দিয়ে কার্যকর প্রোটোটাইপ তৈরিতে প্রয়োজনীয় দিন, যেখানে আগে লাগত ২–৩ সপ্তাহ
পাঁচ–আট
ChatGPT Work প্রতি সপ্তাহে 25–40টি বাহ্যিক এআই-সংক্রান্ত আপডেট থেকে যে কার্যকর সংকেত সামনে আনে
NVIDIA-তে ChatGPT Work জ্ঞানকর্মীদের তথ্য জোগাড়ে কম সময় ব্যয় করে, সেই তথ্য কাজে লাগাতে বেশি সময় দিতে সাহায্য করছে.
GTM এবং সলিউশন আর্কিটেকচারের মতো দলগুলোর জন্য, কাজ সংগঠিত, স্বয়ংক্রিয় এবং সম্প্রসারিত করার পদ্ধতির অংশ হয়ে উঠেছে ChatGPT. GTM-এর ক্ষেত্রে, এটি পুনরাবৃত্ত পরিচালনাপ্রক্রিয়া বদলে দেয়; আর সলিউশন আর্কিটেকচাররা দ্রুত পরিবর্তনশীল বাহ্যিক অগ্রগতিকে NVIDIA-এর অভ্যন্তরীণ অগ্রাধিকারের সঙ্গে যুক্ত করতে এটি ব্যবহার করছেন.
উইল ড্যানি NVIDIA-এর বৈশ্বিক বিক্রয়, ব্যবসা উন্নয়ন এবং পণ্য বিভাগের নেতৃবৃন্দকে তাদের কৌশল বাস্তবায়ন ও তার ফলাফল মূল্যায়নে সহায়তা করেন. তাঁর নিয়মিত দায়িত্বগুলোর একটি হলো NVIDIA-এর বৈশ্বিক এআই সম্মেলন GTC ঘিরে মাঠপর্যায়ের দলগুলোকে সহায়তা করা.
আগে, GTC-এর প্রস্তুতিতে স্প্রেডশিটে অনেক কাজ করতে হতো: অ্যাকাউন্ট তালিকা তৈরি, নিবন্ধন নজরদারি, এবং গ্রাহক ও অংশীদারদের জন্য ফলপ্রসূ অভিজ্ঞতা তৈরি করতে কী পদক্ষেপ দরকার তা শনাক্ত করতে দলগুলোকে সহায়তা করা. অনুষ্ঠানের আগের সময়ে, উইলের হিসা অনুযায়ী ম্যানুয়াল বিশ্লেষণ তাঁর সময়ের প্রায় 40% নিয়ে নিত. এখন তিনি সেই কাজের বড় অংশকে সপ্তাহে দুইবার চলা স্বয়ংক্রিয় ChatGPT Work প্রক্রিয়ায় রূপ দিয়েছেন. 12 সপ্তাহের GTC পরিকল্পনা-চক্রজুড়ে, এই কর্মপ্রবাহ প্রতি সপ্তাহে প্রায় 16 ঘণ্টা বাঁচায়.
উইল বলেন, “আমি সময় সাশ্রয় করতে পারি, মাঠপর্যায়ের আসল দলের সঙ্গে কাজ করতে পারি, তাদের আরও ভালোভাবে চিনতে পারি এবং আমাদের গ্রাহকদের আরও সফল হতে কীভাবে সাহায্য করা যায় তা ভাবতে তাদের সহায়তা করতে পারি.”
আর কর্মপ্রবাহটির মালিকানা তাঁর হাতে থাকায়, নতুন কোনো সরঞ্জাম কেনা, বাস্তবায়ন ও রক্ষণাবেক্ষণের জন্য অপেক্ষা না করেই অনুষ্ঠান বদলালে তিনি সেটি মানিয়ে নিতে পারেন. তিনি মূল কার্যপদ্ধতিও অন্যান্য অঞ্চলের দলগুলোর সঙ্গে শেয়ার করতে পারেন. সান হোসে, তাইপেই, ইউরোপ এবং ওয়াশিংটন, DC-তে অনুষ্ঠান সহায়তাকারী সহকর্মীরা তাঁর ChatGPT কর্মপ্রবাহগুলো পেয়েছেন এবং সেগুলো নিজেদের স্থানীয় প্রয়োজন অনুযায়ী সাজিয়েছেন.
“ChatGPT-এর ক্ষেত্রে, আমার মনে হয় আসল ব্যাপার হলো, আমি আগে থেকেই তৈরি করা একটি কর্মপ্রবাহ নিতে পারি এবং খুব সামান্য বা কোনো বাড়তি চাপ ছাড়াই এক ইভেন্ট থেকে আরেক ইভেন্টে সেটি অটোমেট করতে পারি.”
রচিতা জৈন NVIDIA-এর বিপণন বিভাগের মধ্যে এআই কার্যক্রমের দলে কাজ করেন; সেখানে তিনি এআই-ভিত্তিক কর্মপ্রবাহ তৈরি করেন এবং দলগুলোকে নতুন সরঞ্জাম ব্যবহারে অভ্যস্ত হতে সহায়তা করেন. তাঁর চ্যালেঞ্জ হলো এমন এক শিল্পের সঙ্গে তাল রাখা, যেখানে প্রতিদিন নতুন মডেল, মূল্যায়ন-মানদণ্ড এবং গবেষণা প্রকাশিত হয়.
তথ্য সহজেই পাওয়া যায়. কঠিন কাজটি হলো কোন অগ্রগতিগুলো NVIDIA-এর জন্য গুরুত্বপূর্ণ তা নির্ধারণ করা এবং সেগুলোকে অভ্যন্তরীণ প্রকল্প, আলোচনা ও অগ্রাধিকারের সঙ্গে যুক্ত করা. রচিতা ChatGPT Work দিয়ে এমন একটি কর্মপ্রবাহ তৈরি করেছেন, যা অভ্যন্তরীণ প্রেক্ষাপটের পাশাপাশি বিশ্বস্ত বাহ্যিক উৎস পর্যালোচনা করে, অর্থপূর্ণ মিলের ক্ষেত্র শনাক্ত করে এবং পদক্ষেপ নিতে সহায়ক অন্তর্দৃষ্টি সামনে আনে. প্রতি সপ্তাহে এটি প্রায় 25–40টি বাহ্যিক এআই-সংক্রান্ত আপডেটকে পাঁচ–আটটি কার্যকর সংকেতে রূপান্তর করে.
তিনি বলেন, “ChatGPT আমাকে শুধু পড়ে যাওয়ার বদলে তা সক্রিয় অন্তর্দৃষ্টিতে বদলাতে সাহায্য করেছে.”
একই পরিবেশ সামগ্রিক বাস্তবায়নের প্রক্রিয়াকেও সহায়তা করে. একাধিক পৃথক টুলে বারবার ছোটাছুটি না করেই রচিতা একটি নতুন আইডিয়া নিয়ে কাজ শুরু করতে পারেন, সম্ভাব্য পদ্ধতিগুলো যাচাই করতে পারেন, কোডবেস নিয়ে কাজ করতে পারেন, সমস্যা ডিবাগ করতে পারেন এবং চূড়ান্ত ফলাফল নিখুঁত করতে পারেন. যেসব উদ্যোগ একসময় সাইড প্রজেক্ট হিসেবেই থেকে যেতে পারত, এখন সেগুলো কয়েক দিনের মধ্যে কার্যকর পণ্যে পরিণত হতে পারে. যেমন একটি ক্ষেত্রে, আলাদা আলাদা টুলে ম্যানুয়ালি কাজ করলে যেখানে আনুমানিক দুই–তিন সপ্তাহ লাগত; সেখানে তিনি এখন প্রায় তিন–পাঁচ দিনে আইডিয়া থেকে কার্যকর প্রোটোটাইপ প্রস্তুত করতে সক্ষম হন.
“আমার মনে হয়, সবচেয়ে বড় যে সমস্যার সমাধান আমি করতে চাই তা হলো তথ্যের অতিরিক্ত চাপ, কারণ সবকিছু খুব দ্রুত বদলাচ্ছে. সব পরিবর্তনের খোঁজ রাখা দিন দিন কঠিন হয়ে উঠছে. আর ChatGPT থাকলে, কাজটি অনেক সহজ হয়ে যায়.”
পরবর্তী লক্ষ্য হলো ইতিমধ্যে কার্যকর প্রমাণিত প্রক্রিয়াগুলোর পরিধি আরও বাড়ানো. বিশেষায়িত জ্ঞানকে পুনর্ব্যবহারযোগ্য কর্মপ্রবাহে রূপ দিয়ে NVIDIA-এর বিভিন্ন দল বিভিন্ন কর্মক্ষেত্র, সম্মেলন ও অঞ্চলে প্রমাণিত পদ্ধতিগুলো সফলভাবে প্রয়োগ করতে পারে—একই সঙ্গে যাঁরা কাজের সাথে সরাসরি সম্পৃক্ত, তাঁদের হাতেই সেই প্রক্রিয়াগুলো কীভাবে বিকশিত হবে তার নিয়ন্ত্রণ রাখতে পারে.
আর এআই এর পরিমণ্ডল বদলাতে থাকায়, এই সমন্বিত কর্মপ্রবাহগুলো NVIDIA-কে বাহ্যিক অগ্রগতিকে অভ্যন্তরীণ অগ্রাধিকারের সঙ্গে আরও দ্রুত যুক্ত করতে এবং আরও বেশি কর্মীর কাছে এআই-সক্ষম কাজের পদ্ধতি পৌঁছে দিতে সাহায্য করতে পারে. লক্ষ্য হলো দলগুলোকে ফলাফল ব্যাখ্যা, সহযোগিতা এবং গ্রাহকদের সহায়ক কাজে মনোযোগ দেওয়ার জন্য বেশি সময় দেওয়া.
উইলের অভিজ্ঞতায় সেই সম্ভাবনা ইতিমধ্যেই স্পষ্ট. “ChatGPT ব্যক্তিগতভাবে আমার জন্য সত্যিই সক্ষমতা বহুগুণ বাড়িয়ে দিয়েছে,” তিনি বলেন. “মনে হয় যেন আমার জন্য একটি দল কাজ করছে. এটি আমাকে খুঁটিনাটি জটিলতা থেকে বেরিয়ে এসে গুরুত্বপূর্ণ কাজে আরও বেশি মনোযোগ দিতে সাহায্য করেছে.”
