২৫শে মার্চ, ২০২৬ খ্রিস্টাব্দ|
১১ই চৈত্র, ১৪৩২ বঙ্গাব্দ|
বসন্তকাল|
বুধবার|
রাত ২:৪২|
8
ডিজিটাল রূপান্তর আলোচনার প্রথম বার্তাটি একটি সর্বজনীন একটি: সবকিছু স্বয়ংক্রিয় করুন৷ ম্যানুয়াল টাচপয়েন্টগুলি সরান। কাগজ মুছে ফেলুন। জনসমর্থন বাদ দাও! AI কে আমাদের চ্যাটবট দখল করতে দিন!
বাস্তবে, এটি সাধারণত এত ভাল কাজ করে না।
প্রতিষ্ঠানগুলি স্মার্ট ক্যাপচার প্ল্যাটফর্ম, ওয়ার্কফ্লো ইঞ্জিন এবং এমনকি একটিতে বিনিয়োগ করে ভিডিও সম্পাদক নথি পর্যালোচনার জন্য, সমস্ত লেনদেনের সরাসরি প্রক্রিয়াকরণের আশা করা হচ্ছে। পরিবর্তে তারা যা খুঁজে পায় তা হল ঘর্ষণ। অসামঞ্জস্যপূর্ণ বিক্রেতা চালান, অসম্পূর্ণ ফর্ম, ব্যতিক্রম যা নিয়ম অনুসরণ করে না, সম্মতির প্রয়োজনীয়তা যা মানব যাচাইয়ের দাবি করে।
এমনকি মোবাইল অনুমোদনের কর্মপ্রবাহও iOS যে ডিভাইসগুলি ম্যানেজারদের যেকোন স্থানে নথি পর্যালোচনা এবং অনুমোদন করতে সক্ষম করে সেগুলি তত্ত্বাবধানের প্রয়োজনীয়তা প্রতিস্থাপন করে না। তারা কেবল এটি সরান।
এখানে হাইব্রিড অটোমেশন কাজে আসে। আপস হিসেবে নয়। অস্থায়ী সেতু হিসেবে নয়। কিন্তু বাস্তবতার জটিলতার লক্ষ্যে উদ্দেশ্যমূলক নীতি হিসেবে।
অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা এবং লজিস্টিক পরিবেশ জুড়ে ডকুমেন্ট অটোমেশন সিস্টেম প্রয়োগ করেছেন এমন একজন হিসাবে, আমি একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ প্যাটার্ন দেখেছি: সবচেয়ে টেকসই অটোমেশন উদ্যোগগুলি ডিজাইন দ্বারা হাইব্রিড।
হাইব্রিড অটোমেশন এআই-চালিত প্রক্রিয়াকরণকে কাঠামোগত মানবিক বৈধতার সাথে একত্রিত করে। উদ্দেশ্য 100% লেনদেন স্বয়ংক্রিয় করা নয়। এটি সমস্ত লেনদেন স্বয়ংক্রিয় করার লক্ষ্য নয়। এটি হল সঠিক 80-90% স্বয়ংক্রিয় করা এবং বাকি 10-20 শতাংশ বুদ্ধিমত্তার সাথে এমন ব্যক্তিদের কাছে রুট করা যারা জটিলতা সমাধান করতে পারে।
একটি ভাল ডিজাইন করা হাইব্রিড মডেলে:
এই মডেল অপারেশনাল ঝুঁকি প্রবর্তন ছাড়া গতি এবং দক্ষতা সংরক্ষণ করে.
সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত প্রক্রিয়াকরণ দক্ষ মনে হয়, কিন্তু নথি-ভারী পরিবেশ খুব কমই অনুমানযোগ্য আচরণ করে।
চালান শত শত বিন্যাসে প্রাপ্ত হয়. ক্রয় আদেশ হাতে লিখিত হয়. অ-মানক ধারা চুক্তিতে রয়েছে। মেশিন লার্নিং মডেল শক্তিশালী তবুও তাদের প্রশিক্ষণের ডেটা প্রয়োজন। প্রান্ত ক্ষেত্রে অনিবার্য.
আর্থিক নিরীক্ষা, স্বাস্থ্যসেবা প্রবিধান, এবং শিল্প-নির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণের জন্য প্রায়ই মানুষের সাইন-অফের প্রয়োজন হয়। সেই চেকপয়েন্ট বাদ দিলে এক্সপোজার তৈরি হতে পারে।
এমন অনেক প্রতিষ্ঠান আছে যারা পুরানো ধাঁচের ইআরপি সিস্টেম চালিয়ে যাচ্ছে যেগুলো এআই-বান্ধব ওয়ার্কফ্লো ব্যবহার করার জন্য কাঠামোবদ্ধ নয়। স্ট্রাকচার্ড ডেটাকে ঐতিহাসিক রেকর্ডের সাথে মেলাতে হলে ব্যতিক্রম ঘটে।
বাস্তব পরিবেশে, 10-25% এর ব্যতিক্রম হার প্রাথমিক অটোমেশন পর্যায়গুলিতে সাধারণ। এই ধরনের পরিস্থিতিতে কঠোর স্বয়ংক্রিয়করণের ফলে কর্মচারীদের পুনরায় কাজ এবং হতাশা দেখা দেয়।
হাইব্রিড অটোমেশন এই তথ্য স্বীকার করে।
একটি হাইব্রিড এপি ওয়ার্কফ্লোতে:
ফলাফল:
মান শুধু গতি নয়। এটা নিয়ন্ত্রণ.
স্বাস্থ্যসেবা দাবিতে কাঠামোগত এবং অসংগঠিত উভয় ডেটা থাকে এবং প্রায়শই কোডিং সূক্ষ্মতা অন্তর্ভুক্ত করে।
একটি হাইব্রিড মডেলে:
ফলাফল:
এটি নিয়ন্ত্রিত সেটিংসে একটি অত্যন্ত প্রয়োজনীয় ভূমিকা পালন করে যেখানে সম্পূর্ণ অটোমেশন বিপদ ডেকে আনতে পারে।
সাপ্লাই চেইন চাপের মধ্যে কাজ করে। ইমেল, পিডিএফ, ইডিআই এবং পোর্টালের মাধ্যমে অর্ডার প্রাপ্ত হয়।
হাইব্রিড ওয়ার্কফ্লো উদাহরণ:
ফলাফল:
হাইব্রিড অটোমেশন দুর্ঘটনাজনিত হওয়া উচিত নয়। এটাকে ইচ্ছাকৃতভাবে গড়ে তুলতে হবে।
ম্যানুয়াল অনুমোদন, ব্যতিক্রম পথ সহ বৈধতা যাচাইয়ের মতো সমস্ত পদক্ষেপ রেকর্ড করুন। বিলম্বের পয়েন্ট এবং কারণগুলি নির্ধারণ করুন।
সমস্ত নথির একই পরিমাণ যাচাইয়ের প্রয়োজন নেই। এতে লেনদেন বিভাগ করুন:
স্বয়ংক্রিয়করণ প্রক্রিয়া কম ঝুঁকি বিভাগ সঙ্গে শুরু করা উচিত.
মেশিন লার্নিং মডেল আত্মবিশ্বাসের স্কোর তৈরি করে। থ্রেশহোল্ড স্থাপন করুন যেমন:
এটি গুণমান বজায় রাখার সময় অপ্রয়োজনীয় হস্তক্ষেপ প্রতিরোধ করে।
ব্যতিক্রম ব্যবস্থাপনা গঠন করা উচিত:
এর উদ্দেশ্য হল দিনের পরিবর্তে মিনিটের মধ্যে ব্যতিক্রমগুলি সমাধান করা।
সমস্ত মানুষের সংশোধন মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণ অনুমিত হয়. সময়ের সাথে সাথে:
হাইব্রিড সিস্টেম বিকশিত হয়।
অনেক ক্ষেত্রে, অটোমেশনের সাফল্য স্পর্শহীন লেনদেনের শতাংশ দ্বারা নির্ধারিত হয়। এটি অসম্পূর্ণ।
মূল মেট্রিক্স অন্তর্ভুক্ত করা উচিত:
যখন থ্রুপুট বৃদ্ধির সাথে সাথে ব্যতিক্রমের হার কমে যায়, তখন হাইব্রিড মডেলটি সঠিকভাবে কাজ করছে।
হাইব্রিড অটোমেশন মানুষের দক্ষতার গুরুত্ব কমায় না। এটা উন্নীত করে।
কর্মচারীদের পুনরাবৃত্তিমূলক ডেটা এন্ট্রিতে সময় ব্যয় করতে হবে না; পরিবর্তে তারা:
কর্মীরা যখন অনুমানযোগ্য ডেটার যান্ত্রিক অনুসমর্থনকারী হিসাবে কাজ করছেন না তখন মনোবলও বেড়ে যাবে।
হাইব্রিড অটোমেশন একটি মাপযোগ্য পথও প্রদান করে।
সংস্থাগুলি করতে পারে:
এই ধরনের একটি ধীরে ধীরে সমাধান ঝুঁকি হ্রাস করে এবং ডিজিটাল রূপান্তরের গতি বাড়ায়।
সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম থাকা তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয়। কার্যত, নথি-ভারী প্রক্রিয়াগুলি খুব তরল, খুব নিয়ন্ত্রিত এবং মানুষের নিয়ন্ত্রণ থেকে সম্পূর্ণরূপে অপসারণ করার মতো ওঠানামা করে।
হাইব্রিড অটোমেশন হল জবাবদিহিতা এবং বুদ্ধিমত্তার মধ্যে ভারসাম্য।
AI গতি এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি প্রদান করে। মানুষ প্রসঙ্গ এবং রায় প্রদান করে। একসাথে, তারা এমন সিস্টেম তৈরি করে যা দক্ষ এবং স্থিতিস্থাপক উভয়ই।
যে প্রতিষ্ঠানগুলো ডিজিটাল রূপান্তরের মধ্য দিয়ে যাচ্ছে তাদের কাছে প্রশ্ন হল না: আমরা কীভাবে মানুষকে এই প্রক্রিয়া থেকে বের করে আনব?
এটা হওয়া উচিত:
“আমরা কীভাবে অটোমেশন ডিজাইন করব যা বাস্তব বিশ্বে নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করে?”
হাইব্রিড ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন সেই উত্তর।
