AI একটি কর্পোরেট স্ট্যান্ডার্ড হয়ে উঠেছে, কিন্তু ব্যাপক স্বীকৃতি ব্যাপক সাফল্য নিশ্চিত করতে পারেনি। এই কারণে অনেক উদ্যোগগুলি হাইপকে পরিমাপযোগ্য মূল্যায়নে রূপান্তরিত করার জন্য লড়াই করছে এবং 2025 সালে AI গ্রহণের ব্যর্থতার কারণগুলি কী ব্যাখ্যা করে। AI has become a corporate standard, but mass adoption hasn’t guaranteed mass success. Here’s why so many enterprises are struggling to turn hype into measurable value and what explains AI adoption failure reasons in 2025. AI is everywhere, but not everyone is happy এআই সব জায়গায় আছে, কিন্তু সবাই সুখী নয় ২০২৫ সালে, ব্যবসায়িক ইন্টেলিজেন্স ২০২৫ আর একটি সাহসী পরীক্ষা নয় - এটি একটি মৌলিক লাইন। ২০২৫ সালে কোম্পানির মধ্যে আইটি গ্রহণ কমপক্ষে একটি ব্যবসায়িক ফাংশনে আইটি ব্যবহার করে ৭৮-৮০ শতাংশ কোম্পানি পৌঁছেছে, কাগজে, এটি বিজয়ী মনে হয়: গবেষণা ল্যাব এবং স্টার্টআপগুলিতে একসময় বসবাসকারী প্রযুক্তিটি গ্লোবাল উদ্যোগে অন্তর্ভুক্ত হয়ে গেছে। ম্যাককিনসির টেকনোলজি প্রবণতা Outlook 2025 ম্যাককিনসির টেকনোলজি প্রবণতা Outlook 2025 কিন্তু সংখ্যাগুলি একটি কঠিন সত্যকে লুকিয়ে রাখে। বেশিরভাগ কোম্পানির জন্য, আইটি পরিবর্তনের পরিবর্তে হতাশা নিয়েছে - অবকাঠামো বিল বাড়ছে, ফলন নমনীয় থাকে, এবং অসংখ্য পাইলটগুলি পরীক্ষায় আটকে থাকে। এই নিবন্ধটি সমীকরণের উভয় দিকগুলি অনুসন্ধান করে: যেখানে আইটি পরিমাপযোগ্য ফলাফল সরবরাহ করেছে, যেখানে এটি প্রত্যাশাগুলি পূরণ করতে ব্যর্থ হয়েছে, এবং কোম্পানির আইটি বাস্তবায়নের চ্যালেঞ্জগুলি যারা অতিরিক্ত বা পিছিয়ে থাকে তাদের জন্য বাকি রয়েছে। Beyond the headlines: adoption doesn’t equal impact শিরোনামের বাইরে: গ্রহণ সমান প্রভাব না ২০২৫ সালে বিশ্বের প্রায় ৮০ শতাংশ কোম্পানি তাদের অপারেশনগুলিতে কিছু ধরনের আইটি গ্রহণ করেছে. ব্যাংকগুলি প্রতারণার সনাক্তকরণের জন্য মডেল স্থাপন করে, খুচরা ব্যবসায়ীরা ব্যক্তিগত সুপারিশগুলির সাথে পরীক্ষা করে, লজিস্টিক্স কোম্পানিগুলি পূর্বাভাসের চাহিদা পরিকল্পনা পরীক্ষা করে। কিন্তু গ্রহণযোগ্যতা প্রভাবের সাথে একই নয়। প্রতিটি কোম্পানির জন্য যারা তাদের কাজের ফ্লোতে আইআই অন্তর্ভুক্ত করে, দশকগুলি এটি একটি 'চেকবক্স উদ্ভাবন' হিসাবে বিবেচনা করে - প্রেস রিপোর্টের জন্য ভাল, ফলাফলের জন্য কম। ফলাফল একটি বিরক্তিকর: কোম্পানিগুলি আইটি নেতৃত্ব ঘোষণা করার জন্য প্রতিযোগিতা করে, কিন্তু অনেকগুলি পাইলট এবং সংবাদ প্রচারের বাইরে সামান্য প্রদর্শন করতে পারে। বাস্তব স্বীকৃতি একটি মডেলের একটি স্যান্ডবক্সে দাঁড়ানোর চেয়ে বেশি প্রয়োজন। The first wave of disappointment: when ROI doesn’t add up হতাশার প্রথম ওয়াল: যখন ROI যোগ না করে যদি গ্রহণ করা সহজ অংশ হতো, তাহলে মুদ্রণকরণ আরও কঠিন বলে প্রমাণিত হয়েছে. অনেক কোম্পানি এখন আইটি হতাশার প্রথম ডুবের মুখোমুখি হচ্ছে: উচ্চমানের প্রত্যাশা এবং নমনীয় আর্থিক ফেরতের মধ্যে পার্থক্য। সমস্যাটি প্রায়ই অবকাঠামো দিয়ে শুরু হয়। বড় মডেলগুলি প্রশিক্ষণ এবং বিস্তৃত করা ব্যয়বহুল, এবং খরচ GPUs এর সাথে শেষ হয় না। কোম্পানিগুলি উচ্চ ব্যান্ডবাইড ক্লাউড পরিবেশগুলি বজায় রাখতে হবে, ডেটা পাইপলাইনগুলি পরিচালনা করতে হবে, মালিকানাধীন ডেটা সেটগুলিতে মডেলগুলি সুন্দরভাবে সংযুক্ত করতে হবে, এবং কম ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতা নিয়োগ করতে হবে। ২০৩০ সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী আইআই অবকাঠামো বিনিয়োগ ৩-৪ ট্রিলিয়ন ডলার পৌঁছাতে পারে। রয়টার্স রয়টার্স তারপর আসে সংগঠন বৈষম্য. পরিচালকরা প্রায়ই একটি মার্কেটিং প্রচারাভিযান বা নতুন পণ্য লঞ্চ হিসাবে ফলাফল সরবরাহ করার আশা করে - মাস, বছর নয়। যদিও আইটি পেমেন্টটি এআরপি আধুনিককরণ বা ক্লাউড মিশ্রণের মতো: দীর্ঘমেয়াদী, সংমিশ্রণীয়, এবং নির্ভরযোগ্যভাবে পরিচালনার কাঠামো উপর নির্ভর করে। এই ত্রুটিটি অনেক কোম্পানিকে লিম্বোতে আটকে রেখেছে. তারা GPUs, লাইসেন্স এবং পরামর্শদাতাদের মধ্যে ব্যাপকভাবে বিনিয়োগ করেছে, কিন্তু কাজের প্রক্রিয়াগুলি পুনর্গঠন বা অনুপ্রেরণাগুলি সমন্বয় না করে, প্রযুক্তির ব্যবহার কম। এআই ব্যর্থ হয় না কারণ গণিত ভুল হয়. এটি ব্যর্থ হয় কারণ ব্যবসা হয়. এগুলি সবচেয়ে সাধারণ এআই বাস্তবায়ন সমস্যা: দুর্বল ডেটা, অস্পষ্ট মেট্রিক্স, খারাপ ইন্টিগ্রেশন, এবং অপ্রত্যাশিত ROI পরিস্থিতি। Where AI actually works: from copilots to supply chains যেখানে AI সত্যিই কাজ করে: copilots থেকে সরবরাহ চেইন হতাশার মাঝে, কিছু কোম্পানি নীরবে প্রমাণ করছে যে এআই পরিমাপযোগ্য ফলাফল সরবরাহ করতে পারে - যখন এটি সঠিকভাবে প্রয়োগ করা হয়। সবচেয়ে দৃশ্যমান উদাহরণ হল কপিলেট সরাসরি অফিস এবং উইন্ডোজে অন্তর্ভুক্ত করে, মাইক্রোসফট এমন ‘অপেশাদারী’ আইটি সরঞ্জামগুলির ফাঁদ এড়িয়েছে যা আচরণ পরিবর্তন প্রয়োজন। মাইক্রোসফট মাইক্রোসফট আরেকটি উদাহরণ আসে . কোম্পানিটি জানিয়েছে যে তার স্বয়ংক্রিয় চিকিত্সা ইনভেন্টরি উদ্যোগটি লজিস্টিক্স অপ্টিমাইজ করতে, অপচয় কমাতে এবং চাহিদা আরও সঠিকভাবে পূর্বাভাস করতে আইটি ব্যবহার করে মোট ৫৫ মিলিয়ন ডলারেরও বেশি সঞ্চয় করেছে। পরীক্ষামূলক চ্যাটবোট বা একবারের পাইলটগুলির বিপরীতে, এই উদ্যোগটি ওয়ালমার্টের অপারেশনগুলির মৌলিক দিকে লক্ষ্য করে - ইনভেন্টরি এবং শিপিং। ওয়ালমার্টের বিশ্বব্যাপী সরবরাহ চেইন ওয়ালমার্টের বিশ্বব্যাপী সরবরাহ চেইন মাইক্রোসফট এবং ওয়ালমার্টের মধ্যে সাধারণ থ্রেডটি আধুনিক অ্যালগরিদম নয়; এটি ব্যবসায়িক সমন্বয়. উভয় ক্ষেত্রে এটি দেখায় যে আইটি উচ্চ ভলিউম, পুনরাবৃত্তিযোগ্য প্রক্রিয়াগুলিতে সর্বোত্তম কাজ করে যেখানে উত্পাদনশীলতা লাভগুলি পরিমাপ করা সহজ। ইমেল তৈরির মতো ছোট কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করা বা ডেলিভারি পরিকল্পনাগুলি সংশোধন করা ক্রমবর্ধমান মনে হতে পারে, কিন্তু কোম্পানির মাত্রায়, এই দক্ষতাগুলি গুরুতর ROI-এ পরিণত হয়। When AI underdelivers: pilots, promises, and regulatory walls যখন আইটি অসুবিধা: পাইলট, প্রতিশ্রুতি এবং নিয়ন্ত্রক দেয়াল প্রতিটি মাইক্রোসফট বা ওয়ালমার্ট সফলতা গল্পের জন্য, কোম্পানির আইটি সম্পর্কে সতর্কতামূলক গল্প রয়েছে যা প্রত্যাশা পূরণ করতে ব্যর্থ। ব্যাঙ্কটি ট্রেডিং এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার জন্য আইটিতে ব্যাপকভাবে বিনিয়োগ করেছে এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং সম্মতি নিয়ে গভর্নরতা একটি কেন্দ্রীয় উদ্বেগ হয়ে উঠেছে। জেপিএমবর্গন একটি মডেল ঝুঁকি গভর্নরত কাঠামো বজায় রাখে যাতে তার আইটি / এমএল অ্যাপ্লিকেশনগুলি নৈতিক, নিয়ন্ত্রক এবং স্বচ্ছতার মানগুলি পূরণ করে। Salesforce এর Einstein GPT অন্য একটি উদাহরণ সরবরাহ করে. গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনার পরবর্তী সীমানা হিসাবে বিপণন করা, এটি জেনারেটেড এআই দিয়ে বিক্রয় ওয়ার্কফ্লোকে বিপ্লবের প্রতিশ্রুতি দেয়. কিন্তু বিস্তার করার এক বছর, ফলাফলগুলি মিশ্রিত হয়: কিছু পাইলট, যেমন গুকি এর পরিষেবা অপারেশনগুলি, 30% পর্যন্ত দক্ষতা বৃদ্ধি জানায়, যখন অনেক উদ্যোগগুলি শুধুমাত্র দ্রুততম ইমেল নকশা বা নমুনাগুলির মতো ক্রমবর্ধমান উন্নতি দেখে। তিনি উল্লেখ করেছেন, গ্রাহকরা "অনিয়মিত সিদ্ধান্তের ক্লান্তি" এবং ROI নিয়ে প্রশ্ন তুলছে, যা গ্রাহকদের জন্য অসুবিধাজনক উদ্বেগ সৃষ্টি করে যা প্রিমিয়াম লাইসেন্স ফি পরিশোধ করে। বাবার বাবার বিস্তৃত মডেল স্পষ্ট। আর্থিক সীমাবদ্ধতা সীমাবদ্ধতা, বিক্রয় দলগুলিতে সাংস্কৃতিক প্রতিরোধ, বা অনিশ্চিত ROI মাত্রাগুলি প্রবর্তনের সময় দেওয়া মহান প্রতিশ্রুতিগুলি চিপ করে। কিছু ক্ষেত্র - বিশেষ করে নিয়ন্ত্রণের দ্বারা বা মানবিক বিশ্বাসের উপর নির্ভর করে - মডেলটি কত শক্তিশালী হোক না কেন, স্বয়ংক্রিয়তা প্রতিরোধ করে। Corporate AI in 2025: wins and misses ২০২৫ সালে কোম্পানির এআই: বিজয় এবং হেরে যাওয়া Company Use Case Outcome Lesson Microsoft Copilot in Office/Windows Mass adoption, Fortune 500 use Embed AI in daily workflows Walmart Supply chain logistics Over $55M in total savings reported Scale amplifies small gains JP Morgan AI in trading Constrained by regulation and explainability requirements Compliance caps ambition Salesforce Einstein GPT in CRM Mixed results: up to 30% gains in some pilots, modest improvements in others Not every workflow benefits equally মাইক্রোসফট অফিস / উইন্ডোজ মধ্যে Copilot ফোর্টুইন ৫০০ ব্যবহার দৈনন্দিন কাজের ফ্লোরে এআই অন্তর্ভুক্ত করুন ওয়ালমার্ট সরবরাহ চেইন লজিস্টিক মোট ব্যয় ৫৫ মিলিয়ন ডলারের বেশি ছোটখাটো লাভকে বাড়িয়ে দেয় জেপি মরগান বাণিজ্যে যারা নিয়ম এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা প্রয়োজনীয়তা দ্বারা সীমাবদ্ধ ক্যাপিটাল ক্যাপিটাল ক্যাপিটাল সেলফি অ্যাঞ্জিনস্টাইন GPT in CRM মিশ্র ফলাফল: কিছু পাইলটের মধ্যে 30% পর্যন্ত সুবিধা, অন্যদের ক্ষুদ্র উন্নতি প্রতিটি ওয়ার্কফ্লো সমানভাবে লাভজনক নয় Final lessons: barriers to adoption and risks of refusal চূড়ান্ত পাঠ: গ্রহণের বাধা এবং অস্বীকারের ঝুঁকি কর্পোরেট এআই এর মিশ্র রেকর্ড নেতারা একটি ডিলিমেটের মুখোমুখি হয়ে থাকে: অসুবিধা সত্ত্বেও অগ্রসর হওয়া, অথবা প্রযুক্তির প্রবৃদ্ধি পর্যন্ত পিছিয়ে থাকা. উভয় পছন্দ ঝুঁকি বহন করে, কিন্তু ভারসাম্য গ্রহণের দিকে ঘুরছে - এটি সহজ নয়, কারণ এটি এখনও উচ্চ হতে পারে। গ্রহণের বাধাগুলি এখনও ভয়াবহ। প্রথমটি কম্পিউটিং শক্তি - বিশেষ করে GPU এবং অন্যান্য আইটি-উপযুক্ত হার্ডওয়্যারগুলির বিশ্বব্যাপী অভাব। চাহিদা মূল্যগুলি রেকর্ড উচ্চতায় চাপিয়েছে, আবেদন যুদ্ধ উত্সাহিত করেছে এবং উদ্যোগগুলি সরবরাহের জন্য দীর্ঘ অপেক্ষা সময়ের মুখোমুখি করে। সফল আইটি একটি বোল্ট-অন বৈশিষ্ট্য নয়; এটি ডেটা পাইপলাইনগুলি সরবরাহ করে, গভর্নরতা প্রয়োগ করে এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করে। মানবিক কারণটি একইভাবে চাপে থাকে. কর্মচারীরা বদলির বিষয়ে উদ্বিগ্ন, নতুন কাজের প্রক্রিয়া প্রতিরোধ করে, অথবা আইটি সিস্টেমগুলির সাথে কার্যকরভাবে সহযোগিতা করার দক্ষতার অভাব করে। এবং অবশেষে, নিয়ম লুইস। এই নিয়মগুলি ব্যবহারকারীদের এবং বাজারগুলিকে রক্ষা করার উদ্দেশ্য করে, কিন্তু তারা বিশেষ করে আর্থিক, স্বাস্থ্যসেবা এবং অন্যান্য সংবেদনশীল সেক্টরগুলিতে বিতরণকে ধীর করে দেয়। আমি আইটেম আমি আইটেম যাইহোক, শুধুমাত্র এই বাধাগুলির উপর মনোযোগ দেয়া সমীকরণের অন্য অর্ধেক ব্যর্থ হয়: প্রত্যাখ্যানের ঝুঁকি। যারা আইটিকে উপেক্ষা করতে চায়, তারা নিজেদের প্রযুক্তিগত ঋণ সংগ্রহ করতে পারে, অতীতকৃত কাজের ফ্লোরে আটকে থাকতে পারে যখন প্রতিযোগীরা দক্ষতা বাড়ায়। যেমন 1990 এর দশকে ইন্টারনেট অথবা 2010 এর দশকে ক্লাউড কম্পিউটিং অতিক্রম করে, যারা আইটি থেকে বেরিয়ে আসে তাদের ঝুঁকি স্থায়ী অসুবিধা। এটি একই প্যাটার্ন যা আমরা ডট-কম ক্র্যাশের পর দেখেছি: শত শত শতাধিক স্টার্টআপ নিখোঁজ, কিন্তু বেঁচে সঠিক সিদ্ধান্ত পরিষ্কার। এআই গ্রহণ অসুবিধাজনক, ব্যয়বহুল এবং অনিশ্চিত - কিন্তু সম্পূর্ণরূপে বাছাই করা আরও ঝুঁকিপূর্ণ। বিজয়ীরা অবশ্যই প্রথম স্থানান্তরকারী বা সবচেয়ে বড় খরচকারী হবে না, কিন্তু যারা দীর্ঘমেয়াদী কৌশলের সাথে শক্তিশালী গ্রহণকে একত্রিত করে। Conclusion উপসংহার সংখ্যাগুলি একটি বিরক্তিকর গল্প বলছে: প্রায় দশটি কর্পোরেশন এখন আইটি ব্যবহার করে, তবে জেনারেটেড আইটি পাইলটদের বিরাট অধিকাংশ - 95% পর্যন্ত - সামান্য বা কোনও পরিমাপযোগ্য ROI প্রদান করে। এআই একটি সিলভার বুলেট নয়. এর প্রভাব ব্যবসায়িক কৌশল তুলনায় মডেল শক্তি উপর নির্ভর করে: কোর ওয়ার্কফ্লোজে অন্তর্ভুক্ত করা, পরিমাপযোগ্য লক্ষ্যগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করা এবং ব্যক্তি এবং সিস্টেমগুলি স্থায়ী পরিবর্তনের জন্য প্রস্তুত করা। যদি বেশিরভাগ সংস্থা আজ হতাশ হয়, তাহলে দীর্ঘমেয়াদী বিজয়ীদের মধ্যে কী আলাদা হবে - উচ্চমানের প্রযুক্তি, আরও তীব্র কৌশল, বা কেবলমাত্র AI এর প্রতিশ্রুতি পূরণের ধৈর্য দেখার জন্য?
