গবেষণার ফলাফল থেকে বোঝা যায় যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অর্থনৈতিক সম্ভাবনাকে কাজে লাগানোর জন্য প্রতিষ্ঠানগুলোকে এর ব্যবহারিক ক্ষেত্রগুলো অন্বেষণ করতে এবং কর্মপ্রক্রিয়া পুনর্বিবেচনা করতে সক্ষম করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

ইনসিড (INSEAD) এবং হার্ভার্ড বিজনেস স্কুলের গবেষকদের এক গবেষণায় দেখা গেছে, যে স্টার্টআপগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে (AI) কেন্দ্র করে তাদের কর্মপ্রবাহ নতুন করে ডিজাইন করে 'ম্যাপিং সমস্যা'র সমাধান করেছে, তারা যারা তা করেনি তাদের তুলনায় প্রায় ১.৯ গুণ বেশি রাজস্ব আয় করেছে।

এই গবেষণায় 'ম্যাপিং সমস্যা'-কে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে এভাবে যে, প্রতিষ্ঠানগুলো তাদের কর্মপ্রবাহের মধ্যে কোথায় AI মূল্য তৈরি করতে পারে তা শনাক্ত করতে এবং কাজ-স্তরের উন্নতিকে বৃহত্তর ব্যবসায়িক ফলাফলে রূপান্তরিত করার জন্য প্রক্রিয়াগুলোকে কীভাবে পুনর্গঠন করতে হয়, সেই অসুবিধাকেই তারা মোকাবিলা করে। ইনসিড-এর এই গবেষণার প্রধান

গবেষক হিউনজিন কিম শনিবার এক্স (X)-এ একটি পোস্টে লিখেছেন, “এর লক্ষ্য ছিল প্রতিষ্ঠানগুলোকে AI-এর প্রচলিত ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলোর বাইরে নিয়ে যাওয়া —শুধু ইমেল বা চ্যাটবট নয়, বরং কর্মপ্রবাহ, পণ্য এবং এমনকি ব্যবসায়িক মডেলগুলো নিয়েও নতুন করে ভাবা। যেহেতু সেরা অনুশীলনগুলো এখনও বিকশিত হচ্ছে, তাই উদাহরণগুলো পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য অনুপ্রেরণা জোগাতে পারে, যা প্রতিষ্ঠানগুলোকে AI-কে কেন্দ্র করে কাজ করার নতুন উপায় খুঁজে পেতে সাহায্য করবে । ”

এই ফিল্ড এক্সপেরিমেন্টে ৫১৫টি দ্রুত বর্ধনশীল স্টার্টআপ অন্তর্ভুক্ত ছিল, যারা ইনসিড (INSEAD) বিজনেস স্কুলের তিন মাসব্যাপী ‘এআই ফাউন্ডার স্প্রিন্ট’ অ্যাক্সিলারেটরের মাধ্যমে প্রমিত প্রশিক্ষণ গ্রহণ করেছিল। এদের মধ্যে অর্ধেককে অতিরিক্তভাবে এমন কিছু অনুরূপ কোম্পানির কেস স্টাডি দেখানো হয়েছিল, যারা এআই-কে কেন্দ্র করে তাদের কার্যক্রম পুনর্গঠন করেছিল।

গবেষণায় দেখা গেছে যে, যে সংস্থাগুলো তাদের সমকক্ষদের উদাহরণ পেয়েছিল, তারা আরও বিস্তৃত পরিসরের কার্যকলাপে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে বেশি আগ্রহী ছিল, যা থেকে বোঝা যায় যে মূল চ্যালেঞ্জটি হলো আবিষ্কার, সহজলভ্যতা নয়। সবচেয়ে বড় সাফল্যগুলো শীর্ষ-পারফর্মিং সংস্থাগুলোর মধ্যে কেন্দ্রীভূত ছিল, যা ইঙ্গিত দেয় যে এআই হয়তো সব সংস্থার ফলাফলকে একইভাবে উন্নত করার পরিবর্তে সাফল্যের সর্বোচ্চ সীমা প্রসারিত করতে পারে।

এভাবে, যে সংস্থাগুলো এআই-এর সুবিধা পেয়েছিল, তারা ম্যাপিং সমস্যা সমাধান করতে সক্ষম হয়েছিল, যার ফলে তারা ৪৪% বেশি এআই ব্যবহার করে এবং বিশেষ করে পণ্য উন্নয়ন ও কৌশলের ক্ষেত্রে আরও বিস্তৃত ব্যবহারের ক্ষেত্র চিহ্নিত করে। এই সংস্থাগুলো ১২% বেশি কাজও সম্পন্ন করেছিল এবং তাদের অর্থপ্রদানকারী গ্রাহক পাওয়ার সম্ভাবনা ১৮% বেশি ছিল। এই সংস্থাগুলোর বাহ্যিক মূলধনেরও ৩৯.৫% কম প্রয়োজন হয়েছিল, যা গড়ে ২২০,০০০ ডলারেরও বেশি কম, অথচ কর্মসংস্থানের স্তর একই ছিল। এটি নির্দেশ করে যে এআই গ্রহণ স্টার্টআপগুলোকে আনুপাতিকভাবে উপকরণ বৃদ্ধি না করেই উৎপাদন বাড়াতে সক্ষম করেছে।

এই পরীক্ষাটি সম্পর্কে মন্তব্য করতে গিয়ে ওপেনএআই-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা ও সভাপতি গ্রেগ ব্রকম্যান এক্স-এ একটি পোস্টে লিখেছেন, “এআই ব্যবহার একটি উদীয়মান দক্ষতা যা ব্যবসার উন্নতি করে এবং উদ্যোক্তা হওয়ার সুযোগ উন্মোচন করে।”

গবেষণার ফলাফল থেকে বোঝা যায় যে, প্রধানত প্রবেশাধিকারের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধকারী বর্তমান পদ্ধতিগুলো অপর্যাপ্ত হতে পারে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অর্থনৈতিক সম্ভাবনাকে বাস্তবে রূপ দিতে প্রতিষ্ঠানগুলোকে এর ব্যবহারিক ক্ষেত্রগুলো অন্বেষণ করতে ও কর্মপ্রবাহ পুনর্বিবেচনা করতে সক্ষম করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।