সার্ভিস
AI-কে কাজে লাগানোর ছয়টি পথ।
প্রযুক্তি থেকে নয়, সমস্যা থেকে শুরু করুন। নিচে একটি অনুরোধ বেছে নিন — রাউটার দেখাবে কোন সার্ভিসটি মানানসই, তারপর পড়ে নিন ঠিক কী পাবেন আর আমরা কীভাবে তা মাপব।
আমাদের সাপোর্ট ইনবক্স কখনো খালি হয় না।
- AI এজেন্ট ও অটোমেশন০.৭১
- আপনার ডেটার ওপর অ্যাসিস্ট্যান্ট০.১২
- কাস্টম মডেল ও ফাইন-টিউনিং০.০৩
- আপনার প্রোডাক্টে AI০.০৬
- ডেটা ও ইভ্যালুয়েশন পাইপলাইন০.০৫
- AI স্ট্র্যাটেজি স্প্রিন্ট০.০৩
ছয়টি স্পেক
প্রতিটি সার্ভিসের সাথে থাকে তিনটি জিনিস: কাজ করে এমন কিছু, তা মাপার উপায়, আর এর দায়িত্বে একজন মানুষ।
AI এজেন্ট ও অটোমেশন
এজেন্ট হলো এমন মডেল যে আপনার টুল ব্যবহার করতে পারে। সে একা কী করতে পারবে তা আমরা আপনার সাথে ঠিক করি, আপনার টিম যেসব সিস্টেমে কাজ করে সেগুলোর সাথে যুক্ত করি, আর ঠিক করি কোন মুহূর্তে একজন মানুষ দায়িত্ব নেবেন।
- যা পাবেন
- আপনার হেল্পডেস্ক, CRM, ইমেইল বা ইন্টারনাল API-র সাথে যুক্ত একটি এজেন্ট
- গার্ডরেইল: কোনটা সে একা করে, আর কোনটা অনুমোদনের অপেক্ষায় থাকে
- লিখিত সারাংশসহ একজন মানুষের হাতে কেস হস্তান্তর
- যেভাবে মাপি
- আসল কেসের একটি নির্দিষ্ট সেটে সমাধানের হার, ভুলের হার আর প্রতি কাজের খরচ — প্রতিটি পরিবর্তনের আগে ও পরে যাচাই।
- শুরুর ভালো ধাপ
- একটি কিউ বেছে নিন। আমরা সেটা ম্যাপ করি, তারপর গত মাসের আসল টিকেট দিয়ে এজেন্ট তৈরি করি।
আপনার ডেটার ওপর অ্যাসিস্ট্যান্ট
এমন অ্যাসিস্ট্যান্ট যে আপনার নিজের ডকুমেন্ট, ডেটাবেস আর উইকি থেকে উত্তর দেয়, আর প্রতিটি উত্তরের সূত্র দেখায় — যাতে মানুষ ভরসা করতে পারে, যাচাইও করতে পারে।
- যা পাবেন
- সূত্র উল্লেখসহ আপনার সোর্সের ওপর চ্যাট ও সার্চ
- কে কী দেখতে পারবেন, সেই অনুমতি মেনে চলা অ্যাক্সেস
- ডকুমেন্ট বদলালে সাথে সাথে আপডেট হওয়া ইনজেশন
- যেভাবে মাপি
- আপনার কর্মীরা আসলে যে প্রশ্ন করেন তাতে উত্তরের নির্ভুলতা আর সূত্রের সঠিকতা — এবং অনুমান না করে কতবার সে বলে যে জানে না।
- শুরুর ভালো ধাপ
- পঞ্চাশটি আসল প্রশ্ন আর তাদের উত্তর কোথায় আছে তা জোগাড় করুন। সেটাই হবে টেস্ট সেট।
কাস্টম মডেল ও ফাইন-টিউনিং
কখনো সাধারণ মডেল যথেষ্ট নির্ভুল, দ্রুত বা সাশ্রয়ী হয় না। তখন আপনার কাজের জন্য আমরা মডেল ট্রেইন, ফাইন-টিউন বা ডিস্টিল করি — আর প্রমাণ করি যে সেটা রেডিমেড বিকল্পের চেয়ে ভালো।
- যা পাবেন
- আপনার কাজের জন্য তৈরি ও পরিষ্কার করা ডেটাসেট
- আপনার মালিকানায় একটি টিউন বা ডিস্টিল করা মডেল
- সেরা সাধারণ মডেলের সাথে পাশাপাশি তুলনা
- যেভাবে মাপি
- ট্রেনিংয়ে মডেল কখনো দেখেনি এমন ডেটায় রেডিমেড বেসলাইনের তুলনায় মান, লেটেন্সি আর প্রতি রিকোয়েস্টের খরচ।
- শুরুর ভালো ধাপ
- সাধারণ মডেল কোথায় ব্যর্থ হয় দেখান। কিছু ট্রেইন করার আগেই আমরা সেই ফাঁক মেপে নিই।
আপনার প্রোডাক্টে AI
আপনার বিদ্যমান ওয়েব ও মোবাইল অ্যাপের ভেতরে AI ফিচার — অথবা ইন্টারফেস থেকে ইনফ্রাস্ট্রাকচার পর্যন্ত শুরু থেকে শেষ তৈরি একটি নতুন AI-ফার্স্ট প্রোডাক্ট।
- যা পাবেন
- আপনার ব্যবহারকারীরা আসলে যেভাবে কাজ করেন, সেভাবে ডিজাইন করা AI ফিচার
- ওয়েব ও মোবাইল ইন্টিগ্রেশন, স্ট্রিমিং ইন্টারফেস, ভদ্র ফলব্যাক
- লাইভ হওয়ার পর মান ও খরচের মনিটরিং
- যেভাবে মাপি
- ব্যবহারকারীদের কাজ সফল হওয়ার হার, রেসপন্স টাইম আর প্রতি সক্রিয় ব্যবহারকারীর খরচ — শুধু ডেমোতে নয়, প্রোডাকশনে ট্র্যাক করা।
- শুরুর ভালো ধাপ
- ব্যবহারকারীরা সবচেয়ে বেশি যে ফিচার চান তার নাম বলুন। আমরা আপনার অ্যাপের ভেতরেই তার প্রোটোটাইপ বানাই।
ডেটা ও ইভ্যালুয়েশন পাইপলাইন
যে অংশটা বেশির ভাগ টিম বাদ দেয়। ডেটাসেট, টেস্ট স্যুট আর ইভ্যালুয়েশন — যা সংখ্যা দিয়ে বলে দেয় আপনার AI আসলেই ভালো হচ্ছে কি না।
- যা পাবেন
- আসল ব্যবহার থেকে নেওয়া, যত্নে লেবেল করা ইভ্যালুয়েশন সেট
- প্রতিটি পরিবর্তনে চলে এমন স্বয়ংক্রিয় টেস্ট স্যুট
- পড়ে বোঝা যায় এমন রিপোর্ট: কী ভালো হলো, কী খারাপ হলো, আর কেন
- যেভাবে মাপি
- আমরা মাপকাঠিকেও মাপি: একটি নমুনায় ইভ্যালগুলো মানুষ রিভিউয়ারদের সাথে কতটা একমত।
- শুরুর ভালো ধাপ
- এক সপ্তাহের আসল ইনপুট আর আউটপুট পাঠান। আমরা সেগুলো দিয়ে আপনার প্রথম টেস্ট স্যুট বানাই।
AI স্ট্র্যাটেজি স্প্রিন্ট
দুই সপ্তাহে খুঁজে বের করি আপনার ব্যবসায় কোথায় AI লাভ আনে। শেষে হাতে থাকে সুযোগগুলোর একটি ক্রমতালিকা আর সেরাটির কাজ করা প্রোটোটাইপ — স্লাইড ডেক নয়।
- যা পাবেন
- সাক্ষাৎকার, আর সবচেয়ে বেশি সময় খরচ করা ওয়ার্কফ্লোগুলোর ম্যাপ
- প্রতিটির পরিশ্রম, খরচ ও ঝুঁকিসহ একটি ক্রমানুসারী শর্টলিস্ট
- আপনার ডেটায় শীর্ষ পছন্দের একটি কাজ করা প্রোটোটাইপ
- যেভাবে মাপি
- প্রতিটি সুযোগকে মূল্য, বাস্তবায়নযোগ্যতা আর ঝুঁকির ভিত্তিতে স্কোর করা হয়; প্রোটোটাইপ যাচাই হয় প্রথম দিনেই ঠিক করা মানদণ্ডে।
- শুরুর ভালো ধাপ
- কোন টিম আর কোন ওয়ার্কফ্লো নিয়ে কাজ হবে তা ঠিক করতে এক ঘণ্টার একটি কল।
একসাথে কাজের তিনটি ধরন
বেশির ভাগ টিম ছোট করে শুরু করে, প্রথমটি নিজেকে প্রমাণ করলে পরের ধাপে যায়।
- দুই সপ্তাহস্প্রিন্ট
খুঁজে বের করি কোথায় AI লাভ আনে। শেষে হাতে থাকে কাজ করা প্রোটোটাইপ।
- নির্দিষ্ট পরিসরের প্রজেক্টবিল্ড
প্রোটোটাইপ থেকে প্রোডাকশন: ইন্টিগ্রেশন, নিরাপত্তা, ইভ্যালুয়েশন আর মনিটরিং।
- চলমানরান
প্রোডাকশনে আমরা নজর রাখি আর একই মানদণ্ডে মেপে ক্রমাগত উন্নত করি।
কোনটা দরকার, নিশ্চিত নন?
ওয়ার্কফ্লোটা বলুন। আমরা জানাব এর মধ্যে কোনটা মানানসই — অথবা এই কাজে AI আদৌ সঠিক টুল কি না।