বিশ্বের সবচেয়ে উন্নত এআই কোম্পানিগুলির একটিতে সবচেয়ে বেশি এআই টোকেন ব্যবহার করছেন একজন ইঞ্জিনিয়ার, গবেষক বা পণ্য ম্যানেজার নন। এটি কর প্রধান।
মে ১৩ তারিখে Invest Like the Best পডকাস্টে অ্যানথ্রোপিকের সিএফও কৃষ্ণা রাও এই তথ্য প্রকাশ করেন যে, সিনিয়র ফাইন্যান্স পেশাদাররা কোম্পানির প্রধান এআই মডেল ক্লাউডের সবচেয়ে বেশি ব্যবহারকারী হয়ে উঠেছেন।
ফাইন্যান্স টিমের এআই প্লেবুক
রাও একটি অর্থনীতি সংস্থার বর্ণনা দিয়েছেন যা সাধারণ AI পরীক্ষা থেকে অনেক দূরে চলে গেছে। দলটি ৭০ থেকে ১৫০টি কাস্টম Claude “দক্ষতা” রাখে, যা মূলত উদ্দেশ্য-নির্দিষ্ট প্রবাহ এবং এজেন্ট, যা GitHub-এর মতো শেয়ারড রিপোজিটরিতে সংরক্ষিত।
আইনগত আর্থিক বিবরণী, যে ধরনের কাগজপত্র ঐতিহাসিকভাবে কঠিন মানব সংগঠনের প্রয়োজন করত, এখন প্রধানত ক্লড দ্বারা তৈরি হয় এবং মানব পর্যালোচনা তার উপরে যোগ করা হয়। যেসব সাপ্তাহিক আয় এবং কম্পিউট ব্যবহারের রিপোর্ট আগে কয়েক ঘন্টা নিত, এখন এগুলো প্রায় ৩০ মিনিটে শেষ হয়ে যায়।
রাও আরও উল্লেখ করেন যে এনথ্রোপিক লিডারবোর্ডের মাধ্যমে অভ্যন্তরীণ টোকেন ব্যবহার ট্র্যাক করে। এগুলি শুধুমাত্র তথ্যমূলক এবং প্রতিবেদন বা পারফরম্যান্স রিভিউয়ের সাথে সংযুক্ত নয়।
সবার মধ্যে কেন ট্যাক্স দল
ট্যাক্স পেশাদারদের শীর্ষ টোকেন ব্যবহারকারী হওয়ার তথ্যটি ব্যবসায়িক পরিস্থিতিতে AI কোথায় সবচেয়ে বেশি মূল্য প্রদান করে তার একটি গভীর গল্প বলে। ট্যাক্স কাজটি অত্যন্ত জটিল, ডকুমেন্ট-ভারী এবং নিয়মিত পরিবর্তনশীল জটিল নিয়ন্ত্রণমূলক কাঠামোর দ্বারা নিয়ন্ত্রিত।
একজন কর বিশেষজ্ঞ ঠিক কী প্রশ্ন করতে হবে তা সঠিকভাবে জানেন এবং একটি এআই-তৈরি উত্তর সঠিক কিনা তা তাত্ক্ষণিকভাবে মূল্যায়ন করতে পারেন। যারা ইতিমধ্যেই তাদের ক্ষেত্রটি গভীরভাবে বুঝতেন, তারাই সেই ৭০ থেকে ১৫০টি কাস্টম দক্ষতা তৈরি করতে এবং এগুলিকে দৈনিক কাজের প্রক্রিয়ায় একীভূত করতে সবচেয়ে ভালোভাবে অবস্থান করেছিলেন।
এটি বিনিয়োগকারী এবং ব্যাপক বাজারের জন্য কী অর্থ বহন করে
রাও যে উৎপাদনশীলতার বৃদ্ধি বর্ণনা করেছেন—ঘন্টার পর ঘন্টা ধরে চলা রিপোর্টগুলি ৩০ মিনিটে সংকুচিত, স্বয়ংক্রিয়ভাবে আর্থিক বিবরণী তৈরি—এগুলি পরিমাপযোগ্য দক্ষতার উন্নতি। যদি Anthropic-এর আর্থিক দল ১৫০টিরও বেশি কাস্টম AI ওয়ার্কফ্লো বজায় রাখতে পারে, তবে বড় আর্থিক সংগঠনগুলি কীভাবে গড়ে তুলতে পারে তার পরিসর গুরুত্বপূর্ণ।
যখন ফাইন্যান্স টিমগুলি আইনগত রিপোর্টিং এবং কর বিশ্লেষণের মতো গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করে, তখন এআই-এর সঠিকতার সাথে জড়িত ঝুঁকি উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পায়। একটি আইনগত আর্থিক বিবরণীতে একটি কল্পিত সংখ্যা একটি সম্ভাব্য নিয়ন্ত্রণমূলক সমস্যা। রাও যে প্রসঙ্গটি বর্ণনা করেছেন, “প্রয়োজনে মানব পর্যালোচনা” — সেটি সত্যিকারের কঠোরতা বজায় রাখতে হবে।
রাও আরও উল্লেখ করেন যে নতুন এবং আরও ক্ষমতাশালী Claude মডেলগুলি আরও বেশি টোকেন ব্যবহারের দিকে পরিচালিত করবে। যখন মডেলগুলি ভালো হচ্ছে, তখন প্রতিটি কোয়েরির রিটার্ন উন্নত হয়, যা আরও বেশি ব্যবহারকে উৎসাহিত করে—একটি এমন গতিশীলতা যা পণ্যের উন্নতিকে বিদ্যমান ব্যবহারকারীদের থেকে আয়ের বৃদ্ধির সাথে সরাসরি সংযুক্ত করে।