AI টিম স্কেল করার জন্য, আপনাকে অন্যান্য ব্যবসার তুলনায় মৌলিকভাবে ভিন্ন পদ্ধতি গ্রহণ করতে হবে। ঐতিহ্যগত SaaS টিমের বিপরীতে, AI সংস্থাগুলি একক সিস্টেম থেকে কাজ করে না। এ কারণেই এআই লিডার এবং অপারেটরদের নিয়ন্ত্রণ হারানো ছাড়াই টিম স্কেল করার জন্য টুল, ভেন্ডর এবং ওয়ার্কফ্লো জুড়ে স্পষ্ট দৃশ্যমানতা প্রয়োজন।
প্রতিটি মডেলের পিছনে রয়েছে অবদানকারীদের একটি নেটওয়ার্ক:
এটি একটি নন-লিনিয়ার, পারস্পরিক নির্ভরশীল কর্মপ্রবাহ তৈরি করে যেখানে অগ্রগতি ক্রমাগত প্রতিক্রিয়া লুপের উপর নির্ভর করে। দলগুলি স্কেল করার সাথে সাথে, কে কী করছে, কোথায় সময় যাচ্ছে এবং কাজটি বিলযোগ্য কিনা সে সম্পর্কে নেতারা দৃশ্যমানতা হারিয়ে ফেলেন।
আসুন ভৌগলিকভাবে বিতরণ করা দলগুলি পরিচালনা করার অনন্য চ্যালেঞ্জগুলি এবং ব্যবহারিক কৌশলগুলি অন্বেষণ করি যা দৃশ্যমানতা এবং নিয়ন্ত্রণ বজায় রেখে এআই কোম্পানিগুলিকে স্কেল করতে সহায়তা করে।
আমাদের ইন্টারেক্টিভ ডেমোতে ডুব দিন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি অন্বেষণ করুন যা বৈশ্বিক দলগুলিকে পরিচালনা করা আগের চেয়ে সহজ করে তোলে৷
ব্যবহারকারীদের মধ্যে AI গ্রহণের হার 65% থেকে বেড়ে 73% হয়েছে, AI সরঞ্জামগুলিতে ব্যয় করা সময় 4% থেকে 3%-এ নেমে এসেছে, যা গভীর একীকরণ ছাড়াই বর্ধিত ব্যবহার নির্দেশ করে।
এই ডেটা থেকে, কেউ অনুমান করতে পারে যে অনেক দল এখনও ম্যানুয়াল ওয়ার্কফ্লো ব্যবহার করে। যাইহোক, এআই দলগুলিতে কাজ প্রায়শই সমান্তরালভাবে ঘটে এবং ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াগুলি প্রায়শই এই প্রবাহকে ব্যাহত করে।
অনুশীলনে, AI টিমগুলি পরিকাঠামোর উপরে মাল্টি-সিস্টেম ওয়ার্কফ্লো চালাচ্ছে যা তাদের জন্য ডিজাইন করা হয়নি।
ম্যানুয়াল টাইমশীটগুলি সমস্যার একটি স্পষ্ট উদাহরণ। তারা অভ্যন্তরীণ সিস্টেম এবং ক্লায়েন্ট পরিবেশের মধ্যে চলন্ত, অবদানকারীরা আসলে কীভাবে কাজ করে তা প্রতিফলিত করে না। প্রকৃতপক্ষে, ম্যানুয়াল সিস্টেম ব্যবহার করার সময় 80% পর্যন্ত টাইমশিটের সংশোধন প্রয়োজন।
যখন অভ্যন্তরীণ এবং বিলযোগ্য ক্লায়েন্ট সময়ের রেকর্ড অসামঞ্জস্যপূর্ণ হয়, তখন সম্পন্ন কাজের জন্য সঠিক অর্থপ্রদান প্রক্রিয়া করা কঠিন হয়ে পড়ে।
স্কেলে, এই ফাঁক যৌগিক:
ক্রিয়াকলাপগুলি আরও বিতরণ, দ্রুত এবং নিয়ন্ত্রণ করা কঠিন হয়ে উঠলে, নেতাদের সম্পূর্ণ চিত্র ছাড়াই সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ছেড়ে দেওয়া হয়।
দৃশ্যমানতা ছাড়া স্কেলিং একটি খরচে আসে, এবং এটি দ্রুত বৃদ্ধি পায়। যেহেতু AI এন্টারপ্রাইজগুলি বিতরণ করা দল, সরঞ্জাম এবং অবস্থানগুলি জুড়ে বৃদ্ধি পায়, কাঠামোগত অপারেশনাল দৃশ্যমানতার অভাব আর্থিক কর্মক্ষমতা এবং সম্পাদনের গুণমান উভয়কেই প্রভাবিত করতে শুরু করে৷
গবেষণা দেখায় যে দুর্বল ডেটা দৃশ্যমানতা এবং সাইলোর জন্য প্রতিষ্ঠানের বার্ষিক গড়ে $12.9 মিলিয়ন খরচ হয়, যা অদক্ষতা কত দ্রুত স্কেল করে তা বোঝায়।
অনুশীলনে, ঝুঁকিগুলি ব্যবসা জুড়ে দেখা যায়:
স্কেলে অপারেটিং এআই কোম্পানিগুলির জন্য, দৃশ্যমানতা উল্লেখযোগ্য আর্থিক প্রভাব এবং অপারেশনাল ফলাফল উভয়ই বহন করে। এটি ব্যতীত, নেতারা আংশিক ডেটা এবং বিলম্বিত অন্তর্দৃষ্টি সহ বিতরণ করা দলগুলি পরিচালনা করে থাকেন, যার ফলে ব্যবসার প্রতিটি স্তরে ঝুঁকি বাড়ছে৷
ডিস্ট্রিবিউটেড ইঞ্জিনিয়ারিং টিম বা কন্ট্রাক্টর নেটওয়ার্ক ম্যানেজ করা হোক না কেন, হাই-পারফর্মিং এআই টিম এমন সিস্টেম তৈরি করে যা কাজকে দৃশ্যমান, পরিমাপযোগ্য এবং মাপযোগ্য করে তোলে।
এই দলগুলির জন্য, ব্যাখ্যা করার জন্য কাজ বাকি নেই। তারা কার্যপ্রবাহ জুড়ে স্পষ্টতার উপর ফোকাস করে, ফলাফলের সাথে যুক্ত কাজগুলি এবং ফলাফলগুলি যা বাস্তব প্রভাবকে চালিত করে। এটি কর্মক্ষমতাকে ট্র্যাক করা সহজ করে এবং ROI বোঝা সহজ করে তোলে৷
ফলস্বরূপ, অবদানগুলি হারিয়ে যায় না। দলগুলি দেখতে পারে কীভাবে তাদের কাজ বৃহত্তর ব্যবসায়িক লক্ষ্যগুলির সাথে সংযুক্ত করে প্রান্তিককরণ এবং জবাবদিহিতা উন্নত করতে৷
কয়েকটি নীতি শক্তিশালী বিতরণ করা এআই দলকে আলাদা করে:
সাধারণ থ্রেড হল ইচ্ছাকৃত সিস্টেম ডিজাইন। এই দলগুলি কর্মপ্রবাহকে অবকাঠামো হিসাবে বিবেচনা করে, যা তাদের নিয়ন্ত্রণ না হারিয়ে স্কেল করতে দেয়৷
অপারেশনাল ভিজিবিলিটি AI টিমকে বুঝতে সাহায্য করে কিভাবে সিস্টেম, অবদানকারী এবং ক্লায়েন্ট পরিবেশ জুড়ে কাজ হয়।
এআই টাইম ট্র্যাকিং ডেটা একটি মূল ভূমিকা পালন করে, ঘন্টারও বেশি কাজ করে। এটি কাজের চাপের ধরণ, ব্যবহার এবং কর্মক্ষমতা প্রবণতাকে হাইলাইট করে।
নেতারা আর আপডেট বা অসম্পূর্ণ রিপোর্টের উপর নির্ভর করে না। AI কর্মশক্তি বিশ্লেষণের সাথে, তারা অগ্রগতি, আউটপুট এবং দলের পারফরম্যান্সের রিয়েল-টাইম ভিউ পায়। অবদানকারীরা কাজের কাঠামোগত, অনুগত রেকর্ড থেকেও উপকৃত হন, যা প্রত্যাশাকে স্পষ্ট করে এবং সঠিক অর্থ প্রদান নিশ্চিত করতে সহায়তা করে।
এটি এআই দলগুলিতে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে কাজ প্রায়শই একাধিক সিস্টেমে বিস্তৃত হয়।
অবদানকারীরা পারেন:
দৃশ্যমানতার সাথে, দলগুলি করতে পারে:
অনুশীলনে, দলগুলি বড় ঠিকাদার নেটওয়ার্কগুলি পরিচালনা করতে পারে, API-এর মাধ্যমে অনবোর্ডিং স্বয়ংক্রিয় করতে পারে এবং কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে AI-চালিত অন্তর্দৃষ্টি ব্যবহার করতে পারে। সমস্ত প্ল্যাটফর্ম জুড়ে কাজ ট্র্যাকিং এবং সঠিক রিপোর্টিং বজায় রাখার সময়।
দৃশ্যমানতা ছাড়াই একটি বিতরণ করা এআই দল পরিচালনা করা অন্ধকারে অপারেশন চালানোর মতো। আপনি জানেন কাজ হচ্ছে, কিন্তু আপনি স্পষ্টভাবে দেখতে পাচ্ছেন না সময় কোথায় যাচ্ছে বা কী করা হচ্ছে।
আপনার দল অভ্যন্তরীণ সিস্টেমের মধ্যে বা ক্লায়েন্ট পরিবেশে কাজ করুক না কেন, আপনার এমন অবকাঠামো দরকার যা প্রতি ঘন্টা, প্রতিটি ক্রিয়া এবং প্রতিটি আউটপুট ক্যাপচার করে৷
হাবস্টাফের মতো কর্মচারী সময় ট্র্যাকিং প্ল্যাটফর্মগুলিতে অন্তর্নির্মিত উত্পাদনশীলতা ট্র্যাকিং অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা নেতাদের বুঝতে সাহায্য করে যে দিনের বেলা কীভাবে কাজ হয়। কীবোর্ড এবং মাউস অ্যাক্টিভিটি লেভেল, অ্যাপ এবং ইউআরএল ব্যবহার এবং ঐচ্ছিক স্ক্রিনশটগুলির মতো বৈশিষ্ট্যগুলি স্বচ্ছ পর্যবেক্ষণকে উৎসাহিত করে, দলগুলিকে সারিবদ্ধ রাখা এবং দূরবর্তী পরিবেশে সম্মতি দেয়।
লগ-ইন করা সময়গুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে টাইমশিটে রূপান্তরিত হয়, পেমেন্টগুলি সঠিক রাখে। একই সময়ে, এআই-চালিত কর্মশক্তি বিশ্লেষণ নেতাদের উৎপাদনশীলতা এবং প্রকল্প জুড়ে ব্যবহার সম্পর্কে রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি দেয়।
এর মানে হল:
API ইন্টিগ্রেশন এবং স্ট্রাকচার্ড রিপোর্টিংয়ের সাথে, এই দৃশ্যমানতা কার্যপ্রবাহের অংশ হয়ে ওঠে, পরিচালনা করার জন্য অতিরিক্ত কিছু নয়। যখন কাজ পরিমাপযোগ্য হয়ে যায়, তখন ব্যবহার স্পষ্ট হয় এবং eams নিয়ন্ত্রণ না হারিয়ে আত্মবিশ্বাসের সাথে মাপতে পারে।
স্কেলিং টিম মানে জটিলতা বা খরচের আনুপাতিক বৃদ্ধি ছাড়া আউটপুট এবং ক্ষমতা বৃদ্ধি। AI কোম্পানিগুলির জন্য, এতে প্রায়ই ক্রমবর্ধমান বিতরণকৃত অবদানকারী নেটওয়ার্ক, একাধিক প্ল্যাটফর্ম জুড়ে কাজ পরিচালনা করা এবং অপারেশনগুলি প্রসারিত হওয়ার সাথে সাথে দৃশ্যমানতা বজায় রাখা জড়িত।
বেশিরভাগ কোম্পানি স্কেল করতে ব্যর্থ হয় কারণ তাদের ক্রিয়াকলাপ তাদের বৃদ্ধির সাথে অগ্রসর হয় না। তারা এখনও ঐতিহ্যগতভাবে কাজ করে। ম্যানুয়াল ওয়ার্কফ্লো, দুর্বল দৃশ্যমানতা, এবং বিক্ষিপ্ত সিস্টেমগুলি কাজ ট্র্যাক করা, অবদানকারীদের পরিচালনা করা এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ আউটপুট বজায় রাখা কঠিন করে তোলে, বিশেষ করে দ্রুত গতিশীল AI পরিবেশে৷
স্কেলিং এর চারটি স্তম্ভ হল মানুষ, প্রক্রিয়া, প্রযুক্তি এবং ডেটা। AI দলগুলির জন্য, এটি এতে অনুবাদ করে: