ওয়ার্কফোর্স টুলে AI:ডিস্ট্রিবিউটেড টিমের জন্য ROI পরিমাপ করা

AI প্রযুক্তিতে মানক হয়ে ওঠার সঠিক মুহূর্তটি চিহ্নিত করা কঠিন, কিন্তু এখন এর আগে একটি সময় চিত্রিত করা কিছুটা অদ্ভুত।

বিতরণ করা দলগুলির জন্য, বিশেষত, কর্মশক্তির সরঞ্জামগুলিতে AI এর ROI হল আগে যা অদৃশ্য ছিল তা দেখার একটি বাস্তব সুযোগ। টাইম জোন, ক্ষমতার ব্যবধান এবং উৎপাদনশীলতার প্রবণতা জুড়ে প্যাটার্নগুলি চিন্তা করুন যা কোনও ব্যবস্থাপক যুক্তিসঙ্গতভাবে হাতে ট্র্যাক করতে পারে না৷

কিন্তু সুযোগ এবং ফলাফল ভিন্ন জিনিস, এবং স্পষ্ট মেট্রিক্স ছাড়া, এআই একটি সত্যিকারের ব্যবসায়িক সুবিধার চেয়ে একটি ব্র্যান্ডিং অনুশীলনের কাছাকাছি কিছু হয়ে ওঠে। যে দলগুলি এটি থেকে মূল্য বের করে তারাই জানে যে তারা শুরু করার আগে তারা কী পরিমাপ করছে।

হাবস্টাফ ওয়াকথ্রু

আমাদের ইন্টারেক্টিভ ডেমোতে ডুব দিন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি অন্বেষণ করুন যা বৈশ্বিক দলগুলিকে পরিচালনা করা আগের চেয়ে সহজ করে তোলে৷

ওয়ার্কফোর্স টুলে AI:ডিস্ট্রিবিউটেড টিমের জন্য ROI পরিমাপ করা

যেহেতু প্রায়শই মার্কেটিং জার্গন এবং সত্যিকারের ক্ষমতার মধ্যে সংযোগ বিচ্ছিন্ন থাকে, তাই এটি কর্মশক্তির সরঞ্জামগুলিতে AI কেমন দেখাচ্ছে সে সম্পর্কে সৎ হতে সাহায্য করে। 

অনুশীলনে, AI কয়েকটি নির্দিষ্ট এবং সত্যিকারের দরকারী উপায়ে দেখায়:

  • প্যাটার্ন সনাক্তকরণ৷৷ AI বড় দলগুলির মধ্যে আচরণগত এবং আউটপুট প্যাটার্নগুলি প্রকাশ করতে পারে যা ম্যানুয়ালি খুঁজে পেতে একজন মানব বিশ্লেষককে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি সময় লাগবে। সময়ের সাথে সাথে, সেই নিদর্শনগুলি বেসলাইনে পরিণত হয় যার বিরুদ্ধে অন্য সবকিছু পরিমাপ করা হয়।
  • অসঙ্গতি সনাক্তকরণ। হঠাৎ করে আউটপুট কমে যাওয়া, ঘণ্টার মধ্যে অস্বাভাবিক স্পাইক বা ডেলিভারি উইন্ডো না পাওয়া দল, AI প্রায়শই অস্বাভাবিক প্যাটার্ন শনাক্ত করতে পারে বড় সমস্যা হওয়ার আগেই।
  • পূর্বাভাস। ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে, AI প্রায়শই ধারণক্ষমতার চাহিদা, সম্ভাব্য বাধা এবং খরচ বাড়ার পূর্বাভাস দিতে পারে যা আপনার দলের বর্তমান গতিপথকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে পারে।
  • অটোমেটেড ইনসাইট। কাউকে রিপোর্ট টানতে এবং ব্যাখ্যা করার জন্য প্রয়োজন না করে, AI সময় এবং কার্যকলাপের ডেটাকে পাঠযোগ্য সারাংশ এবং ট্রেন্ড সিগন্যালে ডিস্টিল করে যা নেতারা ডেটা বিশ্লেষণের পটভূমি ছাড়াই কাজ করতে পারে।

AI যা করে না তা সমানভাবে পরিষ্কার হওয়া উচিত:

  • পরিচালকদের প্রতিস্থাপন করুন৷৷ অন্তর্দৃষ্টি শুধুমাত্র সিদ্ধান্ত হিসাবে এটি অবহিত হিসাবে দরকারী. AI আপনাকে বলতে পারে যে তিন সপ্তাহে একজন দলের সদস্যের আউটপুট 30% কমে গেছে। যাইহোক, এটি আপনাকে বলতে পারে না যে এটি একটি কর্মক্ষমতা সমস্যা, একটি ব্যক্তিগত পরিস্থিতি, অস্পষ্ট সুযোগ, বা দুর্বল টুলিং। শুধুমাত্র মনোযোগী পরিচালকরাই সংখ্যার পেছনের কারণ বের করতে পারেন। 
  • বিচ্ছিন্নভাবে সিদ্ধান্ত নিন। প্রতিটি সংকেত AI-এর জন্য এখনও একজন মানুষকে প্রসঙ্গ ব্যাখ্যা করতে, ট্রেডঅফগুলিকে ওজন করতে এবং একটি পদক্ষেপ বেছে নেওয়ার প্রয়োজন হয়। বিচারের স্তরটি সম্পূর্ণরূপে মানবিক থাকে।

AI কে একটি বিশ্লেষণাত্মক তল হিসাবে ভাবুন, একটি সিলিং নয়। এটি ভলিউম এবং সতর্কতা পরিচালনা করে যাতে ফলাফলের জন্য দায়ী লোকেরা তাদের কাজের মানবিক উপাদানগুলিতে তাদের সময় ব্যয় করতে পারে৷

কেন বিতরণ করা দলগুলি আসল AI ROI পরীক্ষার ক্ষেত্রে

এই কথোপকথনের একটি সংস্করণ রয়েছে যা প্রতিটি ধরণের দলের জন্য প্রযোজ্য। এটি বলেছে, বিতরণ করা দলগুলি হল যেখানে বাজি সবচেয়ে বেশি এবং ত্রুটির জন্য মার্জিন সবচেয়ে ছোট। চ্যালেঞ্জগুলো কাঠামোগত, আনুষঙ্গিক নয়।

একাধিক টাইম জোন বিস্তৃত একটি দলে, কাজকে দৃশ্যমান রাখে এমন স্বাভাবিক প্রতিক্রিয়া লুপ বিদ্যমান নেই:

  • একটি দ্রুত চেক-ইন
  • রুমের অনুভূতি
  • কে হেড-ডাউন এবং কে সংগ্রাম করছে সে সম্পর্কে একটি পরিবেষ্টিত সচেতনতা

বিতরণ করা দলগুলির সাথে, কাজ প্রায়শই অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে ঘটে। এর অর্থ হল যখন একটি সমস্যা সুস্পষ্ট হয়ে ওঠে, এটি সম্ভবত এটিকে কারো নজরে আনার অনেক আগেই জটিল হয়ে গেছে৷

আপনি যখন অঞ্চল, ঠিকাদার এবং প্রকল্পের লোড পরিবর্তন করে ঘন্টা এবং আউটপুট সমন্বয় করছেন তখন ক্ষমতা পরিকল্পনাও দ্রুত জটিল হয়ে যায়। একটি শেয়ার্ড অফিসে স্বাভাবিকভাবে আসা দৃশ্যমানতার সাথে মেলে আপনার টিম কীভাবে কাজ করে তা আপনাকে প্রায়শই পুনর্নির্মাণ করতে হবে।

ঠিক এই কারণেই AI এর কাছে অন্য যেকোনো জায়গার চেয়ে এখানে আরও বেশি অফার রয়েছে। ডেটা ভলিউম একাই পরিবর্তন করে যা সম্ভব।

বিতরণ করা দলগুলি প্রচুর পরিমাণে ট্র্যাকযোগ্য সংকেত তৈরি করে:

  • ঘন্টা লগ হয়েছে
  • ব্যবহৃত অ্যাপস
  • আউটপুট হার
  • ডেলিভারি প্যাটার্ন

এই ভলিউমটি ঠিক সেই ধরনের জিনিস যা AI ভালভাবে পরিচালনা করে।

4টি ব্যবসায়িক প্রভাবের ক্ষেত্র যেখানে AI ROI দেখায়

আপনি এটি ব্যবহার করার পরে কি পরিবর্তন হয় তার মধ্যে ROI বাস করে। ডিস্ট্রিবিউটেড টিমের জন্য, এর অর্থ হল ব্যবসার নির্দিষ্ট ক্ষেত্রগুলি দেখা যেখানে আরও ভাল ডেটা এবং দ্রুত অন্তর্দৃষ্টি সিদ্ধান্তগুলিকে প্রভাবিত করে৷

নিম্নোক্ত ক্ষেত্রগুলি যেখানে কর্মশক্তির সরঞ্জামগুলিতে AI এমনভাবে সুচকে সরানোর প্রবণতা রাখে যা সনাক্তকরণযোগ্য, প্রতিরক্ষাযোগ্য এবং অপারেশন এবং অর্থ উভয়ের জন্য অর্থবহ৷

1. উত্পাদনশীলতা এবং আউটপুট অনুমানযোগ্যতা

বিতরণ করা দলগুলির জন্য, উত্পাদনশীলতার একটি নির্দিষ্ট এবং পরিমাপযোগ্য অর্থ রয়েছে:

লোকেরা কি প্রত্যাশিতভাবে, ধারাবাহিক হারে, তা করতে না পেরেই উৎপাদন করছে?

AI নিচের দিকে ফোকাস করে আরও সূক্ষ্মতার সাথে সেই প্রশ্নের উত্তর দিতে সাহায্য করে: 

  • আউটপুট প্রতি ঘন্টা। কাজের জন্য প্রক্সি হিসাবে লগ করা ঘন্টার উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, এআই সময়ের সাথে সাথে প্রকৃত আউটপুট হার ট্র্যাক করতে পারে এবং সময় এবং বিতরণের মধ্যে সম্পর্ক বিচ্ছিন্ন হতে শুরু করলে ফ্ল্যাগ করতে পারে।
  • ডেলিভারি ভ্যারিয়েন্স। ধারাবাহিক ডেলিভারি একটি সুস্থ দলের একটি সংকেত; বিস্তৃত বৈষম্য হল তদন্ত করার মতো কিছুর একটি সংকেত। AI সেই বৈচিত্র্যটি প্রথম দিকে দেখে, এটি একটি মিস ডেডলাইন বা কথোপকথন কেউ করতে চায় না।
  • ফোকাস বনাম বিক্ষেপ প্যাটার্ন। অ্যাপ এবং কার্যকলাপের ডেটা বিশ্লেষণ করে, AI গভীর কাজ এবং খণ্ডিত সময়ের মধ্যে পার্থক্য করতে পারে। এটি নেতাদের একটি পরিষ্কার চিত্র দেয় যে দলটি উত্পাদনশীল কাজের জন্য অনুকূল পরিস্থিতিতে কাজ করছে কিনা৷

এখানে মান হল প্যাটার্ন স্বীকৃতি এমন একটি স্কেলে যা আপনাকে তাড়াতাড়ি হস্তক্ষেপ করতে, বুদ্ধিমত্তার সাথে কাজের চাপ সামঞ্জস্য করতে এবং আপনার দল টেকসইভাবে কী করতে পারে তার আরও সৎ চিত্র তৈরি করতে দেয়৷

2. খরচ নিয়ন্ত্রণ এবং ক্ষমতা দক্ষতা

বিতরণ করা দলগুলিতে বাজেট ফাঁস ধীরে ধীরে এবং অদৃশ্যভাবে ঘটতে থাকে। এটি একটি সুস্পষ্ট জায়গায় ঘটবে না। পরিবর্তে, এটি প্রায়শই ছোট ছোট অদক্ষতার মধ্যে ছড়িয়ে পড়ে যা কেউ ধরার জন্য যথেষ্ট ট্র্যাক করছে না।

AI আপনাকে ডেটা প্রদান করে সেই ছবিতে জুম বাড়াতে দেয়: 

  • ওভারটাইম প্রবণতা। ধারাবাহিক ওভারটাইম খুব কমই শুধুমাত্র একটি কাজের চাপ সমস্যা। প্রায়শই, এটি দুর্বল ক্ষমতা পরিকল্পনা, অস্পষ্ট সুযোগ, বা এমন একটি দলের সংকেত যা এটির চেয়ে বেশি শোষণ করতে শিখেছে। AI একটি কাঠামোগত সমস্যা থেকে এককালীন সংকটকে আলাদা করা সহজ করে তোলে।
  • ব্যবহারের ফাঁক। অপব্যবহারের মতোই ব্যয়বহুল যখন দেখা কঠিন। AI টিমের সদস্যদের বা সম্পূর্ণ ফাংশনগুলি সনাক্ত করতে পারে যা ধারাবাহিকভাবে ক্ষমতার নীচে কাজ করছে, যা এমন তথ্য যা সরাসরি নিয়োগের সিদ্ধান্ত, প্রকল্পের স্টাফিং এবং বাজেট বরাদ্দ সম্পর্কে জানায়।
  • প্রকল্পের খরচের পার্থক্য। যখন প্রকৃত সময় এবং আউটপুট স্কোপ করা হয়েছে তার থেকে ভিন্ন হয়ে যায়, তখন AI সেই পরিবর্তনটিকে রিয়েল টাইমে চিহ্নিত করতে পারে, একটি বিলিং চক্রের শেষে যখন ক্ষতি ইতিমধ্যেই হয়ে গেছে।

একসাথে নেওয়া, এই সংকেতগুলি অর্থ এবং ক্রিয়াকলাপগুলিকে অনুমান এবং পূর্ববর্তী অনুমানের পরিবর্তে বাস্তব ডেটার উপর নির্মিত একটি ভাগ করা ভাষা দেয়। এটি একাই পরিবর্তন করতে পারে কিভাবে সম্পদ কথোপকথন পরিচালনা করা হয়।

ওয়ার্কফোর্স টুলে AI:ডিস্ট্রিবিউটেড টিমের জন্য ROI পরিমাপ করা

3. ঝুঁকি, সম্মতি, এবং বার্নআউট সংকেত

এটি সেই এলাকা যেখানে AI মানুষকে অবাক করে দেয়৷

এটি একটি অভিনব ক্ষমতা বলে নয়, কিন্তু কারণ এটি যে সমস্যাগুলি ধরেছে সেগুলি ঐতিহাসিকভাবে, যতক্ষণ না ব্যয়বহুল হয় ততক্ষণ অলক্ষ্যেই থাকে৷

  • অসামান্য আচরণের ধরণ। ঘন্টার পরের কার্যকলাপে অস্বাভাবিক স্পাইক, আউটপুট হঠাৎ কমে যাওয়া, বা নিয়মের বাইরে পড়ে যাওয়া অ্যাক্সেস প্যাটার্ন সবই ঘনিষ্ঠভাবে দেখার মতো কিছু নির্দেশ করতে পারে। এটি একটি সম্মতি ঝুঁকি, একটি নিরাপত্তা উদ্বেগ, বা একটি সংগ্রামী কর্মচারী হতে পারে।
  • কাজের ভারসাম্যহীনতা। বিতরণ করা দলগুলি বিশেষভাবে অদৃশ্য বৈষম্যের প্রবণ, যেখানে কিছু লোক লোডের একটি অসামঞ্জস্যপূর্ণ ভাগ শোষণ করে কারণ তারা উপলব্ধ, প্রতিক্রিয়াশীল, বা বরাদ্দ করা সহজ। AI সময়ের সাথে সাথে দল জুড়ে বিতরণ ট্র্যাক করে যাতে ভারসাম্যহীনতা উপেক্ষা করা কঠিন হয়।
  • আর্লি বার্নআউট সূচক। তিন-চতুর্থাংশেরও বেশি কর্মচারী বার্নআউট অনুভব করেন। সৌভাগ্যবশত, এটি একটি স্বীকৃত অগ্রগতির মধ্য দিয়ে তৈরি করে:অনিয়মিত ঘন্টা, আউটপুট হ্রাস, এবং ফোকাস সময় সঙ্কুচিত। AI সেই অগ্রগতি শনাক্ত করতে পারে কয়েক সপ্তাহ আগে একজন ম্যানেজার অন্যথায় কিছু ভুল লক্ষ্য করবেন।
ওয়ার্কফোর্স টুলে AI:ডিস্ট্রিবিউটেড টিমের জন্য ROI পরিমাপ করা

এই সংকেতগুলি থেকে এগিয়ে যাওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যদিও এই ডেটা সবসময় স্প্রেডশীটে পরিষ্কারভাবে দেখা যায় না, এটি পরে টার্নওভার, মিস ডেলিভারি এবং বার্নআউট হিসাবে দেখা যায়।

4. সিদ্ধান্তের গতি এবং অপারেশনাল দক্ষতা

মানুষের ধারণার চেয়ে গতি কম গুরুত্বপূর্ণ — যতক্ষণ না এটি না হয়। একটি সমস্যা উদ্ভূত হওয়া এবং একটি সমস্যা জটিল হওয়ার মধ্যবর্তী উইন্ডোটি প্রায়শই রিপোর্টিং চক্রের তুলনায় ছোট হয় যা এটি ধরা পড়ে। এর মধ্যে অনেক অপারেশনাল ক্ষতি হয়।

  • অন্তর্দৃষ্টির সময়৷৷ কিছু ভুল হচ্ছে এবং একজন নেতা এটি সম্পর্কে জানার মধ্যে দূরত্ব দিনে, কখনও কখনও সপ্তাহে পরিমাপ করা হত। AI সেই উইন্ডোটিকে যথেষ্টভাবে সংকুচিত করে, কাউকে স্ক্র্যাচ থেকে রিপোর্ট তৈরি করার প্রয়োজন না করেই কাঁচা কার্যকলাপের ডেটাকে রিয়েল-টাইম ট্রেন্ডে পরিণত করে।
  • প্রতিবেদনের সময় সংরক্ষিত। ম্যানুয়াল রিপোর্টিং কখনই বাজেট লাইনে প্রদর্শিত হয় না কিন্তু স্বয়ংক্রিয় হতে পারে এমন ডেটা টানতে, ফর্ম্যাটিং এবং উপস্থাপনে ব্যয় করা ঘন্টার মধ্যে সর্বত্র প্রদর্শিত হয়। সেই সময়টি, স্বয়ংক্রিয় প্রতিবেদনের দিকে পুনঃনির্দেশিত, সঠিক দিক দিয়ে যৌগিক হতে থাকে।
  • সংশোধনমূলক কর্মের গতি। দ্রুত জানা মানে দ্রুত সাড়া দেওয়া। টাইম ট্র্যাকিং সফ্টওয়্যার প্ল্যাটফর্ম যা হাবস্টাফের মতো AI-চালিত কর্মশক্তি বিশ্লেষণে ট্র্যাক করা সময় এবং কার্যকলাপের ডেটাকে রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি এবং পারফরম্যান্স ট্রেন্ডে পরিণত করে, যা নেতাদের সমস্যাগুলি চিহ্নিত করতে এবং বিতরণ করা দলগুলির মধ্যে দ্রুত কাজ করতে সাহায্য করে তারা একটি পূর্ববর্তী সময়ে আবিষ্কার হওয়ার অনেক আগেই৷

এর জন্য অপারেশনাল কেসটি সোজা:একটি দল যা সপ্তাহের চেয়ে ঘন্টার মধ্যে সমস্যা সনাক্ত করতে এবং সাড়া দিতে পারে দীর্ঘমেয়াদে আরও দক্ষ। 

কিভাবে AI ROI সঠিক উপায়ে পরিমাপ করবেন

এআই-এর বিনিয়োগের প্রকৃত আয় পরিমাপ করতে, এটির আগে কিছু নিয়মানুবর্তিতা প্রয়োজন। নীচের পদক্ষেপগুলি জটিল নয়, তবে এই শৃঙ্খলা এমন দলগুলিকে আলাদা করে যা আরও ব্যয়বহুল ড্যাশবোর্ডের জন্য অর্থ প্রদানকারী দলগুলি থেকে বাস্তব ফলাফল নির্দেশ করতে পারে৷

ধাপ 1:বেসলাইন মেট্রিক্স স্থাপন করুন

AI আপনাকে কী পরিবর্তন করেছে তা দেখানোর আগে, এটি আসার আগে জিনিসগুলি কোথায় দাঁড়িয়েছিল তার একটি সৎ রেকর্ড প্রয়োজন৷

আপনার অপারেশনের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিকগুলি বেছে নিন। এগুলো হতে পারে:

  • আউটপুট প্রতি ঘন্টা
  • ওভারটাইম রেট
  • প্রতিবেদনের সময়
  • ডেলিভারির ভিন্নতা

সেগুলিকে যথেষ্ট সুনির্দিষ্টতার সাথে নথিভুক্ত করুন যাতে ভবিষ্যতের তুলনা কিছু বোঝায়৷

একটি বেসলাইন সম্পূর্ণ হতে হবে না, কিন্তু এটি বাস্তব হতে হবে। যখন ফিনান্স আপনাকে এখন থেকে ছয় মাস ব্যয়ের ন্যায্যতা দিতে বলে তখন অনুমান এবং মোটামুটি ইমপ্রেশন থাকবে না। আপনার পরিমাপের প্রয়োজনের আগে পরিমাপ করা শুরু করুন।

ধাপ 2:কোন সিদ্ধান্তগুলিকে AI উন্নত করতে বোঝায় তা নির্ধারণ করুন

অনেক দল এই পদক্ষেপটি নিয়ে ভাবে না, তবে এটি এমন একটি যা পরবর্তীতে সবচেয়ে বেশি সমস্যা প্রতিরোধ করতে পারে।

AI নির্বিশেষে অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করবে, কিন্তু সেই অন্তর্দৃষ্টিগুলি কি এমন কোনও কিছুর সাথে সংযুক্ত রয়েছে যা আসলে আপনার ব্যবসা কীভাবে চলে তার জন্য গুরুত্বপূর্ণ? নিজেকে এই প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করুন: 

  • বর্তমানে খুব ধীরগতিতে কোন সিদ্ধান্ত নেওয়া হচ্ছে?
  • অসম্পূর্ণ তথ্যের বিষয়ে কী সিদ্ধান্ত নেওয়া হচ্ছে?
  • আপনার ক্রিয়াকলাপগুলি কেমন হবে যদি একজন ম্যানেজার অনেক আগে ক্ষমতার সমস্যা দেখতে পান?

এখানে নির্দিষ্ট করা হল সর্বোত্তম অনুশীলন, এবং এটিই ROI গণনাকে কোথাও অবতরণ করে।

ধাপ 3:ডেল্টা আগে এবং পরে পরিমাপ করুন

একবার AI যথাস্থানে এবং বাস্তব সিদ্ধান্তের সাথে সংযুক্ত হলে, পরিমাপ তুলনামূলক হয়ে যায়।

আগে একটি ব্যবহার ব্যবধান শনাক্ত করতে কতক্ষণ সময় লেগেছিল এবং এটি এখন কীভাবে তুলনা করে? আগে ডেলিভারির গড় পার্থক্য কী ছিল এবং প্যাটার্ন-ভিত্তিক হস্তক্ষেপের তিন মাস পরে এটি কী?

এগুলি অলঙ্কৃত প্রশ্ন নয়, প্রকৃত গণিত। ROI যেখানে বাস করে সেখানে আগে এবং পরে মধ্যবর্তী ব-দ্বীপ। এটি ছাড়া আপনি বাজেট লাইনের দিকে তাকিয়ে থাকা লোকেদের কাছে একটি গুণগত যুক্তি (যা মূল্যবান কিন্তু অন্যত্র অন্তর্ভুক্ত) তৈরি করা ছেড়ে দিয়েছেন৷

পদক্ষেপ 4:অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে বাস্তব কর্মের সাথে সংযুক্ত করুন

একটি অন্তর্দৃষ্টি যা সিদ্ধান্ত পরিবর্তন করে না তার মূল্য খুব বেশি নয় এবং এখানেই অনেক AI বাস্তবায়ন ধীরে ধীরে বিশ্বাসযোগ্যতা হারায়।

প্রতিটি সংকেত AI প্রকাশ করার জন্য, একটি অনুরূপ পদক্ষেপ নেওয়া উচিত এবং লগ করা উচিত:

  • একটি কাজের চাপ সামঞ্জস্য
  • একটি কর্মী কথোপকথন
  • একটি প্রকল্প পুনর্বিবেচনা করা হয়েছে

সময়ের সাথে সাথে, সেই লগটি আপনার প্রমাণ হয়ে ওঠে।

কোন সিগন্যালে কাজ করা উচিত এবং কোনটি নয়েজ তা চিনতে আপনার টিমকে আরও ভাল করে তোলার জন্য এটির গৌণ সুবিধা রয়েছে৷

ধাপ 5:অপারেশন এবং ফাইন্যান্সের মাধ্যমে ফলাফল যাচাই করুন

সন্দেহবাদীদের দ্বারা চাপ-পরীক্ষিত ROI হল ROI যা আপনি বিশ্বাস করতে পারেন। যারা বাজেট এবং অপারেশনাল সিদ্ধান্ত নিয়ন্ত্রণ করেন তাদের কাছে আপনার আগে-পরের ডেটা আনুন এবং তাদের জিজ্ঞাসাবাদ করতে দিন।

ফাইন্যান্স আপনার পদ্ধতিতে গর্ত খুঁজে পাবে। এটি একটি বৈশিষ্ট্য, একটি বাগ নয়, কারণ এই গর্তগুলি ঠিক করা মামলাটিকে আরও শক্তিশালী করে তোলে।  সংখ্যা ধরে থাকলে, আপনার একটি ব্যবসায়িক মামলা আছে। যদি তারা তা না করে, তাহলে টুলটি কোথায় আছে এবং সরবরাহ করছে না তার একটি সৎ ছবি আপনার কাছে আছে।

বেশিরভাগ কর্মশক্তির সরঞ্জামগুলি যেগুলি তাদের ROI প্রতিশ্রুতিগুলি সরবরাহ করতে ব্যর্থ হয় সেগুলি এমন কারণগুলির জন্য করে যেগুলি তাদের অ্যালগরিদমের পরিশীলিততার সাথে এবং তাদের নীচের ভিত্তিগুলির সাথে যা কিছু করার নেই তার সাথে কিছুই করার নেই৷

কিছু ব্যর্থতার নিদর্শন রয়েছে যা নামকরণের জন্য যথেষ্ট নির্ভরযোগ্যভাবে উঠে আসে।

  • খারাপ বা অসম্পূর্ণ ডেটা। AI এর সাথে কাজ করার মতোই ভাল। যে দলগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ ট্র্যাকিং অনুশীলনগুলি স্থাপন করেনি (অথবা যেগুলির কাজ কীভাবে লগ করা হয় এবং বৈশিষ্ট্যযুক্ত হয় তাতে ফাঁক রয়েছে) শেষ পর্যন্ত তাদের AI টুলকে একটি আংশিক ছবি খাওয়ায়। এটি এমন সিদ্ধান্তগুলি তৈরি করে যা প্রামাণিক মনে করে কিন্তু তা নয়।
  • ব্ল্যাক-বক্স অন্তর্দৃষ্টি। একটি অন্তর্দৃষ্টি কেউ ব্যাখ্যা করতে পারে না একটি অন্তর্দৃষ্টি কেউ কাজ করবে না. যখন AI তার যুক্তি প্রদর্শন না করে সুপারিশ তৈরি করে, তখন সিদ্ধান্তের জন্য দায়ী লোকেরা এটিকে অবিশ্বাস করে, এটিকে ঘিরে কাজ করে বা এটিকে সম্পূর্ণরূপে উপেক্ষা করে, সমস্ত যুক্তিসঙ্গত প্রতিক্রিয়া এবং কল্পনার ব্যর্থতা নয়।
  • ভ্যানিটি মেট্রিক্স। দলগুলোকে ব্যস্ত দেখাতে কিছু টুল খুব ভালো। লগ ইন করা মোট ঘন্টা, কার্যকলাপের স্কোর এবং লগইন ফ্রিকোয়েন্সি — এই সংখ্যাগুলি তৈরি করা এবং উপস্থাপন করা সহজ। যাইহোক, যদি আপনি এই ডেটাকে এমন কোনও উপায়ে ফলাফলের সাথে সংযুক্ত না করেন যা অর্থ বা ক্রিয়াকলাপগুলিকে অর্থবহ বলে, তাহলে আপনি নিজের এবং আপনার দলের একটি ক্ষতি করছেন৷ 
  • ফলাফলের জন্য কোন জবাবদিহিতা নেই। মালিকানা ছাড়া অন্তর্দৃষ্টি কোথাও যায় না। AI আপনাকে যা দেয় তার উপর কাজ করার জন্য যদি কেউ দায়ী না হয় (এবং সেই ক্রিয়াটি কাজ করেছে কিনা তা ট্র্যাক করার জন্য), টুলটি একটি ব্যয়বহুল রিপোর্টিং স্তর ছাড়া আর কিছুই নয়৷

এই সমস্তগুলির মাধ্যমে থ্রেডিং করার অন্তর্নিহিত সমস্যাটি একই:AI দুর্বল কর্মশক্তি ডেটার জন্য ক্ষতিপূরণ দিতে পারে না৷

খারাপ ইনপুটগুলিতে চলমান একটি আরও পরিশীলিত মডেল ভাল উত্তর তৈরি করে না। পরিবর্তে, এটি দ্রুত হারে এবং অনেক আত্মবিশ্বাসের সাথে আরও খারাপ কিছু তৈরি করে।

আপনি কেনার আগে AI দাবিগুলি কীভাবে মূল্যায়ন করবেন

আজকাল সাধারণ অভিযোগ হল যে বাজারে প্রায় প্রতিটি কর্মশক্তি সরঞ্জামের হোমপেজে কোথাও না কোথাও "AI" রয়েছে৷

যদিও এটি একটি অভিযোগ নয়। এটি কেবল ল্যান্ডস্কেপ, এবং এটি কেনার সংকেত হিসাবে খুব দরকারী নয়। একটি টুল AI ব্যবহার করে কিনা তা নয়, বরং এটি যে AI ব্যবহার করে সেটি এমন কিছুর সাথে সংযুক্ত কিনা যা আসলে আপনার টিম কীভাবে কাজ করে তা গুরুত্বপূর্ণ।

আপনি কিছু করার আগে এই প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করুন:

  • এআই কোন সিদ্ধান্তগুলিকে উন্নত করে? এই প্রথম এবং সবচেয়ে স্পষ্ট প্রশ্ন আপনি একটি বিক্রেতা জিজ্ঞাসা করতে পারেন. একটি ভাল উত্তর নির্দিষ্ট; এটি একটি সিদ্ধান্ত, একটি ভূমিকা এবং একটি পরিমাপযোগ্য ফলাফলের নাম দেয়৷ একটি খারাপ উত্তর কংক্রিটের কোথাও অবতরণ না করেই "উৎপাদনশীলতা" বা "দৃশ্যমানতা" এর দিকে ব্যাপকভাবে ইঙ্গিত দেয়। উত্তরের নির্দিষ্টতা আপনাকে পণ্যটি অনুশীলনে কতটা ভাল কাজ করে সে সম্পর্কে অনেক কিছু বলে।
  • এটি কোন ডেটার উপর নির্ভর করে? এআই সুপারিশগুলি কেবলমাত্র ডেটা পাইপলাইনের মতোই বিশ্বাসযোগ্য। জিজ্ঞাসা করুন কী ট্র্যাক করা হয়, কীভাবে এটি ট্র্যাক করা হয় এবং ট্র্যাকিং অসামঞ্জস্যপূর্ণ বা অসম্পূর্ণ হলে মডেলের আউটপুটে কী ঘটে। একজন বিক্রেতা যিনি এটির স্পষ্ট উত্তর দিতে পারেন তিনি সম্ভবত পণ্যটি সম্পর্কে সাবধানে চিন্তা করেছেন। যে পারে না সে সম্পর্কে সতর্ক থাকা মূল্যবান।
  • অন্তর্দৃষ্টিগুলি কি ব্যাখ্যাযোগ্য এবং নিরীক্ষণযোগ্য?৷ যারা AI-উত্পাদিত অন্তর্দৃষ্টিতে কাজ করবে (ম্যানেজার, অপ্স লিডস, ফিনান্স টিম) তাদের বুঝতে সক্ষম হতে হবে যে এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি কোথা থেকে এসেছে। যুক্তি অস্বচ্ছ হলে, অন্তর্দৃষ্টি একটি দায় হয়ে ওঠে — বিশেষ করে যে কোনও প্রসঙ্গে যেখানে সিদ্ধান্তগুলিকে প্রশ্নবিদ্ধ বা পর্যালোচনা করা যেতে পারে।
  • অর্থায়ন কি ROI যাচাই করতে পারে? এটি এমন প্রশ্ন যা বিক্রেতাদের অস্বস্তিকর করে তোলে, এটি সঠিকভাবে কেন জিজ্ঞাসা করা মূল্যবান। যদি টুলের প্রভাবকে সংখ্যায় অনুবাদ করা না যায় যা আর্থিক যাচাই-বাছাইয়ের অধীনে থাকে, তাহলে ROI আছে তা যুক্তি দেওয়া কঠিন।

একটি টুল যা এই চারটি প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে এমন একটি টুল যা কিছু আত্মবিশ্বাস অর্জন করেছে। এমন একটি যা বৈশিষ্ট্য তালিকাকে বিচ্যুত করে, অতি-সাধারণ করে বা পিভট করে।

AI ROI পরিমাপের মাধ্যমে অর্জিত হয়, ব্র্যান্ডিং নয়

বিতরণ করা দলগুলি "AI টুলস" থেকে ROI পায় না। এটি কীভাবে কাজ করে তা নয়, এবং অন্যথায় বোঝায় যে বিক্রেতারা ফলাফলের চেয়ে বেশি লেবেল বিক্রি করছেন।

বিপণনের পরামর্শের চেয়ে সূঁচকে যা সরু এবং আরও সৎ করে। আরও ভাল সিদ্ধান্ত, দ্রুত নেওয়া, কর্মশক্তির ডেটার পিছনে যা বিশ্বাস করার মতো যথেষ্ট।

ওয়ার্কফোর্স টুলে AI:ডিস্ট্রিবিউটেড টিমের জন্য ROI পরিমাপ করা

হাবস্টাফের মতো সময় ট্র্যাকিং সরঞ্জামগুলি ট্র্যাক করা সময়, কার্যকলাপ এবং অ্যাপ ব্যবহারের ডেটাকে কার্যকরী কর্মশক্তির অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করতে AI ব্যবহার করে। বিতরণ করা দলগুলির জন্য, এই ডেটা ফাউন্ডেশনই AI-এর আসল ROI পরিমাপ করা সম্ভব করে তোলে — অনুমান বা প্রচারের উপর নির্ভর না করে। প্রযুক্তি সত্যিই দরকারী. কিন্তু উপযোগী হল এমন কিছু যা আপনি কীভাবে ব্যবহার করেন তার মাধ্যমে আপনি উপার্জন করেন, এমন কিছু নয় যা সাবস্ক্রিপশনে অন্তর্ভুক্ত হয়। একটি বিনামূল্যে, সম্পূর্ণ বৈশিষ্ট্যযুক্ত 14 দিনের ট্রায়ালের মাধ্যমে হাবস্টাফকে নিজের জন্য পরীক্ষা করুন৷


ব্যবসা
  1. অ্যাকাউন্টিং
  2. ব্যবসা কৌশল
  3. ব্যবসা
  4. কাস্টমার সম্পর্কযুক্ত ব্যাবস্থাপত্র
  5. অর্থায়ন
  6. স্টক ব্যবস্থাপনা
  7. ব্যক্তিগত মূলধন
  8. বিনিয়োগ
  9. কর্পোরেট অর্থায়ন
  10. বাজেট
  11. সঞ্চয়
  12. বীমা
  13. ঋণ
  14. অবসর