কোনো ম্যানেজারের ডেটায় সংরক্ষিত নিজস্ব অভিজ্ঞতা ও দক্ষতার ওপর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জাম প্রয়োগ করা একটি প্রতিষ্ঠানের প্রতিযোগিতামূলক সুবিধাকে কাজে লাগানোর সুস্পষ্ট পথ। কিন্তু এআই-সহায়তায় অন্তর্দৃষ্টি, দক্ষতা ও গতি তৈরি করতে প্রয়োজনীয় ডেটা স্তর ফার্মগুলো কীভাবে গড়ে তোলে? Metal-এর প্রধান নির্বাহী ও প্রতিষ্ঠাতা এবং প্রাইভেট মার্কেট এআই বিশেষজ্ঞ Taylor Lowe, এবং মিড-মার্কেট বিনিয়োগকারী Court Square-এর রিসোর্স পার্টনার Jessica Pizzo আলোচনা করেন, কোন প্রযুক্তি কিনবেন আর কোনটি নিজে তৈরি করবেন, তা ঠিক করার সময় ম্যানেজারদের কী ভাবা উচিত।
Lowe এআই অবকাঠামোকে তিনটি স্তরে ব্যাখ্যা করেন। ডেটা স্তরে থাকে ফার্মের লেনদেন, পোর্টফোলিও কোম্পানি, নথিপত্র ও সিদ্ধান্ত সংক্রান্ত সব তথ্য। ইন্টেলিজেন্স স্তরে থাকে অনুসন্ধান ও এজেন্ট অটোমেশনের মতো মূল এআই সরঞ্জাম এবং লেনদেন স্কোরিং, বেঞ্চমার্কিং ও প্যাটার্ন শনাক্তকরণের মতো নির্দিষ্ট ক্ষেত্রের কাজ। তৃতীয় স্তরটি এমন একটি ইন্টারফেস, যা মানুষ ও এআই এজেন্ট উভয়ের জন্যই সহজলভ্য হতে হবে।
কেনা বনাম নিজে তৈরির সিদ্ধান্তে Lowe সময়ে-মূল্য পাওয়ার সময়কাল, মোট খরচ, ডেটা স্থানান্তরযোগ্যতা, মডেল-লকিং, চলমান দক্ষ জনবলের প্রয়োজন এবং সুযোগ ব্যয়ের কথা উল্লেখ করেন। অনেক ফার্ম এখনও ChatGPT ও Claude-এর মতো তৈরি সরঞ্জাম পরীক্ষা করছে, আবার অন্যরা কাস্টম তৈরির জন্য পরামর্শক নিয়োগ করছে। Lowe জোর দেন যে প্রুফ অফ কনসেপ্ট এবং ৫০ থেকে ১০০-এর বেশি কর্মীর সেবা দেওয়া স্কেলড সিস্টেম এক জিনিস নয়, এবং সুসংগত ডেটা ভিত্তি ছাড়া ফার্মগুলো বাধার সম্মুখীন হবে।
Court Square-এ Pizzo ব্যাখ্যা করেন, বেশি এককালীন খরচ, জটিলতা এবং দীর্ঘ সময় দক্ষ জনবল ধরে রাখার ব্যয়ের কারণে কাস্টম তৈরি বাতিল করা হয়েছিল। ১২ মাস সরঞ্জাম মূল্যায়নের পর ফার্ম সর্বাধিক উন্নত মডেল বদলানোর নমনীয়তা এবং প্রাইভেট ইক্যুইটি বিশেষজ্ঞতাসম্পন্ন এমন একটি সরবরাহকারীকে অগ্রাধিকার দেয়, যে তাদের প্রক্রিয়া বোঝে এবং ব্যাপক প্রশিক্ষণ ছাড়াই ওয়ার্কফ্লো ও এজেন্ট তৈরি করতে পারে।
প্রধান সত্তা: কোম্পানি: Metal, Court Square, PE Hub, ChatGPT, Claude | ব্যক্তি: Taylor Lowe, Jessica Pizzo
উৎস: PE Hub · সারাংশ: HeadlinesBriefing