আধুনিকীকরণ এখনো অসমাপ্ত কাজ
দশকের পর দশক ধরে প্রতিষ্ঠানগুলো পুরোনো প্রযুক্তি আধুনিক করছে। মেইনফ্রেম ও অন্যান্য লিগ্যাসি সিস্টেম web services, microservices, virtualization, cloud এবং x86-ভিত্তিক Windows ও Linux সার্ভারের সঙ্গে যুক্ত হয়েছে। তবু আধুনিকীকরণ ব্যয়বহুল, ধীর এবং অসম্পূর্ণ রয়ে গেছে।
বিক্রেতারা এখন বলছেন, Agentic AI সমন্বয় ও স্বয়ংক্রিয়তা বাড়াতে পারে। কিন্তু ZDNET-এর বিশ্লেষণে উদ্ধৃত প্রমাণ দেখায়, উদ্যোগটি এখনো প্রাথমিক পর্যায়ে।
AI কাজটিতে অংশ নিতে পারে কি না তা মূল প্রশ্ন নয়; বরং দীর্ঘদিনের দেরি, অতিরিক্ত খরচ, সীমিত কার্যকরী উন্নতি ও অস্পষ্ট ব্যবসায়িক মূল্য বদলাতে পারে কি না সেটিই প্রশ্ন।
ব্যবহার এখনো সীমিত
IT পরিষেবা প্রতিষ্ঠান Kyndryl-এর ২,০০০ জ্যেষ্ঠ IT সিদ্ধান্তগ্রহণকারীর জরিপের কথা ZDNET উল্লেখ করেছে। মাত্র ১০% বলেছেন, তারা আধুনিকীকরণে Agentic AI ব্যবহার করছেন।
লিগ্যাসি পরিবেশ আধুনিক করা শুধু প্রযুক্তি বদল নয়। এতে অ্যাপ্লিকেশন, প্রক্রিয়া, নির্ভরতা এবং সঙ্গে সঙ্গে বন্ধ করা যায় না এমন দীর্ঘদিনের সিস্টেম জড়িত থাকে।
ব্যবহার কম হওয়ায় AI নিয়মিত ডেলিভারি উন্নত, খরচ নিয়ন্ত্রিত বা মাপযোগ্য উদ্ভাবন-লাভ দেয় কি না তা যাচাই করা কঠিন।
ফলাফল অসম
Kyndryl-এর ফলাফল অনুযায়ী, প্রায় অর্ধেক প্রতিষ্ঠান উন্নত IT কার্যক্রমের কথা বলেছে। অর্ধেকের কম উদ্ভাবন-লাভ জানিয়েছে। ১৮% প্রতিষ্ঠান সীমিত বা অস্পষ্ট মূল্য পেয়েছে।
প্রায় অর্ধেক উত্তরদাতা সময়সূচির পিছিয়ে পড়া ও খরচ বাড়ার কথা বলেছেন। তাই AI এজেন্টকে কেবল প্রযুক্তিগত সক্ষমতা নয়, কার্যক্রম, উদ্ভাবন, সময় ও খরচে উন্নতিও দেখাতে হবে।
AI-কে একীভূত স্তর হিসেবে উপস্থাপন করা হচ্ছে
AI এজেন্ট অ্যাপ্লিকেশন, অবকাঠামো ও দলের মধ্যে বিচ্ছিন্ন কাজ যুক্ত করতে পারে। কিন্তু সমন্বয় একাই অর্থনৈতিক সুবিধা প্রমাণ করে না। আধুনিকীকরণের মূল্য বাস্তবায়নের পরের ফলাফলে নির্ধারিত হয়।
আগের কৌশলগুলো যে ফল দেয়নি, এজেন্টরা তা দিতে পারবে কি না সেটিই প্রশ্ন। AI সমাধান হতে পারে, আবার দীর্ঘ অনুসন্ধানে আরেকটি প্রতিশ্রুতিও হতে পারে।
প্রযুক্তি নেতাদের জন্য বাস্তব পরীক্ষা
তাৎক্ষণিক শিক্ষা হলো সংযম। AI সক্ষমতার প্রদর্শন এবং প্রকল্পের অর্থনীতি উন্নত হওয়ার প্রমাণ আলাদা করে দেখতে হবে।
- IT কার্যক্রম কি উন্নত হয়েছে?
- শুধু নতুন প্রযুক্তি কাঠামো নয়, উদ্ভাবন-লাভ কি এসেছে?
- সময়সূচির চাপ ও অতিরিক্ত খরচ কি কমেছে?
- স্পষ্ট মূল্য কি শনাক্ত করা যাচ্ছে?
AI-কে বহু পুরোনো সমস্যার পরবর্তী সমাধান হিসেবে উপস্থাপন করলে প্রশ্নগুলো গুরুত্বপূর্ণ। Kyndryl-এর পরিসংখ্যান সুযোগ এবং অতিরঞ্জিত দাবির ঝুঁকি—দুটিই দেখায়।
এই নিবন্ধটি ZDNET-এর প্রতিবেদন অবলম্বনে তৈরি। মূল নিবন্ধ পড়ুন।
Originally published on zdnet.com
