কিছুদিন আগে, একটি বড় কোম্পানির মধ্যে সিদ্ধান্ত নেওয়া একটি ধীরগতিপূর্ণ প্রক্রিয়া ছিল. আপনি কাউন্সিলরুমে বসে ছিলেন, প্রিন্টিংয়ের সাথে, গত চতুর্থাংশের সংখ্যাগুলি বোঝার চেষ্টা করেছিলেন. কোনও সময়ে, কেউ কেউ শুধুমাত্র চুপ করে বলতেন, "আমরা যা ঠিক অনুভব করি" এবং এটি এমন ছিল যে জিনিসগুলি এগিয়ে গিয়েছিল। এই নতুন বাস্তবতাতে, সিদ্ধান্তের বুদ্ধিমত্তা কিছু অসাধারণ কাজ শুরু করছে. এটি ব্যবসাগুলি কীভাবে কাজ করে তা পরিবর্তন করছে. শুধু কিভাবে তারা সিদ্ধান্ত নেয় না, কিন্তু কিভাবে তারা সিদ্ধান্তগুলি নিয়ে পুরোপুরি ভাবছে. এবং সবচেয়ে বেশি, এটি ধীর প্রতিক্রিয়া, অসুবিধাজনক প্রক্রিয়া এবং অনিশ্চিত অনুমানের মাধ্যমে কোম্পানির অর্থ হারা বন্ধ করতে সহায়তা করে। The shift is not just technical পরিবর্তন শুধু প্রযুক্তিগত নয়। এটা ধারণা করা সহজ এই শুধুমাত্র আরো প্রযুক্তি. অন্য সিস্টেম. আরেকটি অ্যাক্রোনিমি. কিন্তু সিদ্ধান্ত ইন্টেলিজেন্স শুধুমাত্র একটি সরঞ্জাম যা আপনি প্লাগ ইন এবং ভুলে যান না. এটি একটি নতুন ধারণা মত. এটি কোম্পানিগুলি তাদের ডেটা ব্যবহার, কিভাবে তারা তাদের ব্যবসা নিয়মগুলি প্রয়োগ, এবং কিভাবে তারা কন্ট্রোল হারা ছাড়া নির্দিষ্ট কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করে। যা এটি ভিন্ন করে তোলে তা হল কিভাবে এটি সবকিছুকে সংযুক্ত করে। এক কোণে ডেটা, অন্য কোণে নিয়ম, এবং লোকেরা ম্যানুয়াল ভাবে এই পার্থক্যগুলি মোকাবেলা করার চেষ্টা করার পরিবর্তে, সিদ্ধান্তের বুদ্ধিমত্তা এটি সবকিছু একসঙ্গে নিয়ে যায়। Real results where it counts বাস্তব ফলাফল যেখানে হিসাব করা হয় শিপিং এর মত কিছু ভাবুন. যদি একটি ডেলিভারি ট্রাক দেরি হয় বা জ্বালানি পিক আছে, ঐতিহ্যবাহী সিস্টেমগুলি খুব দেরি না হওয়া পর্যন্ত সমস্যাটি লক্ষ্য করতে পারে না. কেউ কেউ অন্য কাউকে কল করতে পারে, এবং তারা এটি সংশোধন করার জন্য ঝামেলা করে। কোম্পানির স্তরে, এই সিস্টেমগুলি প্রায়ই লজিক্যাল অর্কস্ট্রেশন ইঞ্জিন বা Drools বা InRule এর মতো নিয়ম ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মগুলি দ্বারা চালিত হয়, যা সরাসরি অপারেটিং ওয়ার্কফ্লোকগুলির সাথে ইন্টিগ্রেশন করে। এই ধরণের অক্ষমতা শুধু সময় ব্যয় করার চেয়েও বেশি সঞ্চয় করে. এটি আপনার বাজেটকে রক্ষা করে. ব্যবসাগুলি ইতিমধ্যে এটি করছে. তারা সমস্যাগুলি দ্রুত সনাক্ত করে, অপারেশনগুলি উন্নত করে এবং আগের চেয়ে আরও বুদ্ধিমান এবং দ্রুত প্রতিক্রিয়া করে বর্জ্য অপসারণ করে। এবং এটি শুধু লজিস্টিক্স নয়। মূল্য নির্ধারণ করার ক্ষেত্রে, সমস্ত বাজারে একই ছাড় অফার করার পরিবর্তে, একটি সিদ্ধান্ত ইন্টেলিজেন্স প্ল্যাটফর্ম একাধিক মূল্য পয়েন্ট পরীক্ষা করতে পারে। এটি দেখতে পারে যে বিভিন্ন গ্রুপগুলি কীভাবে প্রতিক্রিয়া করতে পারে। এটি দেখায় যে কোন মূল্য বিক্রয় এবং মারজেনের মধ্যে মিষ্টি পয়েন্টটি আঘাত করে। এটি অতীতে দ্রুত করা প্রায় অসম্ভব ছিল। People still make the important calls জনগণ এখনও গুরুত্বপূর্ণ কল দেয় এই ধরনের সিস্টেমের সাথে লোকেরা উদ্বেগের একটি জিনিস হল নিয়ন্ত্রণ হারানোর। যে কোনওভাবে মেশিনগুলি নেবে এবং কেউ জানবে না কেন একটি সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছিল। এটাই কাজ করে না। সিদ্ধান্তের বুদ্ধিমত্তার সাথে, সবকিছু দৃশ্যমান। সবসময় একটি রেকর্ড থাকে যা দেখায় যে সিস্টেমটি কি দেখেছিল, কোনটি লজিক এটি ব্যবহার করেছিল এবং কেন এটি একটি নির্দিষ্ট পথ সুপারিশ করেছিল। এবং এখানে আকর্ষণীয় অংশ। যখন মানুষ দেখে যে সিস্টেমটি কতটা পরিষ্কার এবং নির্ভরযোগ্য, তারা আসলে এটি আরও করতে চায় না কারণ তারা তাদের কাজ ছেড়ে দিতে চায়, কিন্তু কারণ তারা ভাল সমর্থন চায়। The little things matter more than you think ছোট জিনিসগুলি আপনার মনে হওয়ার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ অনেক মনোযোগ বড় সিদ্ধান্তগুলিতে যায়, কিন্তু একটি কোম্পানির বাজেটে আসলে কী খাওয়া যায় তা ছোটগুলি। ছোট অক্ষমতাগুলি যা প্রতিদিন শত বার ঘটে। এটি কিভাবে কেউ একটি ফ্যাক্টরির অনুমোদন করে, কিভাবে স্টকগুলি পুনর্নির্দেশিত হয়, বা কিভাবে পরিকল্পনাগুলি সংশোধন করা হয়, সমস্ত সেই ছোট কাজগুলি একত্রিত হয়। সিদ্ধান্তের বুদ্ধিমত্তার সাথে, এই মুহূর্তগুলি নরম হয়ে যায়. সিস্টেমটি অবশ্যই একটি বড় সিদ্ধান্ত নিতে হবে না. প্রায়ই, এটি সঠিক সময়ে সঠিক পরামর্শ প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, নিম্ন দীর্ঘস্থায়ী নিয়ম চেক বা মাইক্রো-ডিসিসিসিসি এপিআই ব্যবহার করে ভিত্তিক এআই সহকারীরা মাইলস সেকেন্ডের মধ্যে ফ্রন্টলাইন কর্মীদের জন্য পরবর্তী সেরা পদক্ষেপগুলি উপস্থাপন করতে পারে। এইগুলি প্রায়শই সার্ভারহীন ফাংশনগুলি বা কনটেইনারিজেড এপিআইগুলির মাধ্যমে বিতরণ করা সিদ্ধান্ত-যেমন-সার্ভিস মডেলগুলি ব্যবহার করে ইন্টিগ্রেট করা হয়। আমার কাজে, আমরা আইটি অপারেশন টিমগুলির জন্য এই ধরনের মাইক্রো-ডিসিসি পরিষেবাগুলি তৈরি করেছি, ঘটনা প্রতিক্রিয়া এবং SLAs এবং খরচ দক্ষতার উপর পরিমাপযোগ্য Decision intelligence builds better habits সিদ্ধান্তের বুদ্ধিমত্তা ভাল অভ্যাস তৈরি করে যখন একটি ব্যবসা সিদ্ধান্ত ইন্টেলিজেন্স ব্যবহার শুরু করে, তখন এটি শুধুমাত্র একটি সমস্যা সমাধান করার কথা নয়. এটি মানুষের চিন্তাভাবনা পরিবর্তন করতে শুরু করে. হঠাৎ করেই, টিমগুলি কেবল প্রতিক্রিয়া দেয় না. তারা আরও বুদ্ধিমান পরিকল্পনা করছে. তারা একই ডেটা থেকে কাজ করছে. তারা প্রতিটি কল দ্বিতীয় অনুমান করতে থাকে কারণ তারা এর পিছনে প্রক্রিয়া বিশ্বাস করে। এই পরিবর্তন সবসময় আকর্ষণীয় হয় না. এটি ধীরে ধীরে ঘটে. একটি ম্যানেজার একটি পণ্য চালু করার আগে একটি সিমুলেশন পরিচালনা করে. একটি আর্থিক টিম ঝুঁকি আরও ভাল হ্যান্ডলিং পায়. সিদ্ধান্ত সিমুলেশন সরঞ্জাম যেমন যেকোনো লজিক বা কাস্টম-বাইড সিনেমা মডেলিং ইঞ্জিনগুলি পরিচালকদের জটিল পরিবেশগুলিতে কর্মগুলি পরীক্ষা করার অনুমতি দেয়। আমার অভিজ্ঞতা অনুযায়ী, রিয়েল টাইম ড্যাশবোর্ডের সাথে সিমুলেশন মডেলগুলি একত্র করে প্রতিষ্ঠানগুলি মাল্টি পথের পূর্বাভাস চালাতে, প্রকল্প বাস্তবায়নের মধ্যে বোতলগুলি চিহ্নিত করতে এবং প্রাকৃতিকভাবে সম্পদ স্থানান্তর করতে সক্ষম করে - কখনও কখনও কখনও সমস্যাগুলি ঐতিহ্যগত পরিকল্পনা সিস্টেমগুলিতে উপস্থিত হওয়ার আগে। সরবরাহ চেইন একটি বড় দেরি এড় The human side is still at the center মানবিক দিক এখনও কেন্দ্রে কিছু লোকেরা মনে করে স্বয়ংক্রিয়তা মানে কম মানুষ মানে. এটাই এই সম্পর্কে নয়. সিদ্ধান্তের বুদ্ধিমত্তা মানুষকে প্রতিস্থাপন করার জন্য এখানে নেই. এটি তাদের আরও ভাল সরঞ্জাম দেওয়ার জন্য এখানে। তারা উদ্ভাবন করতে পারে. তারা বাস্তবে বাস্তব সমস্যার সমাধান করতে পারে. তারা ব্যবসা চালিয়ে যেতে পারে, শুধু এটি উড়িয়ে রাখার চেয়ে. যে পরিবর্তনটি কোনও ব্যক্তিগত সফটওয়্যারের চেয়েও প্রভাবশালী। Real-World Impact Across Industries রিয়েল ওয়ার্ল্ড প্রভাব বিভিন্ন শিল্পে বিভিন্ন বিভাগের কোম্পানি ইতিমধ্যে বাস্তব এবং পরিমাপযোগ্য উপায়ে সিদ্ধান্তের তথ্য প্রদান করছে। আর্থিক পরিষেবাগুলিতে, একটি বড় প্রতিষ্ঠান ম্যানুয়াল ট্যাবলেট থেকে স্বয়ংক্রিয় লজিকায় স্থানান্তরিত হয়েছে যা আর্থিক পরিকল্পনা সিস্টেমকে প্রতিস্থাপন করে এবং নিয়ম পরিবর্তন চক্রগুলি কয়েক সপ্তাহ থেকে এক দিনে কমিয়ে দেয়। কিন্তু আরও অনেক আছে. একটি উদাহরণ একটি হোম সার্ভিস কোম্পানি থেকে এসেছে যা লজিক্যাল ড্রাইভিং ড্যাশবোর্ড এবং স্ব-সার্ভিস সিদ্ধান্তের সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে গ্রাহকদের অন্তর্ভুক্তির স্বয়ংক্রিয় করে, প্রতিদিন আট ঘণ্টারও বেশি নেট লাভের ফলে। সরবরাহ চেইন এবং খুচরা খুচরা শিল্পে, কোম্পানিগুলি সিদ্ধান্তের ইন্টেলিজেন্স ব্যবহার করে অপ্টিমাইজেশান এবং বর্জ্য কমাতে সিদ্ধান্ত নেয়, এবং মূল্য পরিবর্তন করে, বাস্তব সময়ে, চাহিদা পরিবর্তন এবং আঞ্চলিক পরিস্থিতি উপর ভিত্তি করে। Closing Thoughts চিন্তা বন্ধ আজকের কোম্পানিগুলি সময় বাঁচাতে, খরচ কমাতে এবং সামগ্রিক কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করতে সিদ্ধান্তের বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করছে. তারা এটির উপর প্রবেশ করার জন্য কিছু অপেক্ষা করছে না. তারা এখন এটি করছে. তারা আরও স্পষ্টতা, ভাল সরঞ্জাম এবং শক্তিশালী ফলাফলগুলির সাথে এগিয়ে যাওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছে. এটা বুদ্ধিমান হওয়ার কথা নয়, বুদ্ধিমান হওয়ার কথা, এবং আজকের বিশ্বে, বুদ্ধিমান জয়। আপনি যদি এমন একজন ব্যবসায়িক নেতা হন যিনি কখনও সিদ্ধান্তের ক্রমবর্ধমান বন্যা দ্বারা বিপর্যস্ত হয়েছেন, তবে সিদ্ধান্তের বুদ্ধিমত্তা একটি দৃষ্টিভঙ্গি মূল্যবান নয় কারণ এটি মাসের প্রবণতা, কিন্তু কারণ এটি সমস্যাগুলি সমাধান করে যা আপনি সম্ভবত বছর ধরে বাস করছেন। এটা শুধু সাহায্য নয়, এটি রূপান্তরিত। এই গল্পটি হ্যাকারননের ব্যবসায়িক ব্লগিং প্রোগ্রামের অধীনে সানিয়া কাপুরের একটি রিলিজ হিসাবে বিতরণ করা হয়েছিল। এই গল্পটি হ্যাকারননের ব্যবসায়িক ব্লগিং প্রোগ্রামের অধীনে সানিয়া কাপুরের একটি রিলিজ হিসাবে বিতরণ করা হয়েছিল।
