কথোপকথন | জাং পেঙ

যখন সবাই একসাথে "ডিজিটাল কর্মচারী", "এজেন্ট টুল" বিকাশ করতে এবং বিশেষ স্কেনারিওতে অবিরাম প্রতিযোগিতায় লিপ্ত হয়, তখন AI স্টার্টআপের প্রকৃত প্রতিরক্ষা ব্যবস্থা কোথায়?

সাম্প্রতিক সময়ে, জিকে পার্কের প্রতিষ্ঠাতা এবং প্রেসিডেন্ট জাং পেঙ্গ এবং VisionFlow-এর প্রতিষ্ঠাতা লিউ ইয়ে ওপেনক্লস বিস্ফোরণের পর একটি অগ্রগামী আলোচনা করেছেন। ১৯৭৯ সালে জন্মগ্রহণকারী চীনের প্রথম প্রজন্মের প্রোগ্রামার হিসাবে, লিউ ইয়ে নিম্নস্তরের হার্ডওয়্যার থেকে সফটওয়্যার, এন্টারপ্রাইজ-লেভেল ইন্টিগ্রেশন (ToB) থেকে অনলাইন শিক্ষা (ইন্ডাস্ট্রিয়াল ইন্টারনেট) পর্যন্ত সম্পূর্ণ চক্র অতিক্রম করেছেন। কয়েকমাস বন্ধবাসের পর, বিশ্বব্যাপী শীর্ষস্থানীয় AI কোম্পানির গবেষকদের এবং দেশের শীর্ষস্থানীয় উদ্যোক্তাদের সাথে “যতটা সম্ভব আলাপ” করার পর, তিনি একটি কঠোর উপসংহারে উপনীত হন: AI-কে “ডিজিটাল কর্মচারী” হিসাবে একটি একক কাজের পরিবর্তে ব্যবহার করা হলো ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের চিন্তা, যা বাস্তব ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার অতিরিক্ত সরলীকরণ।

এই আলোচনায়, লিউ ইয়ে প্রগ্রেসিভ এক্সপোজার, টাস্কের হাই-লো ম্যাট্রিক্স ইত্যাদি অত্যন্ত উদ্বোধনী ধারণা এবং কাঠামো উত্থাপন করেন। আলোচনার মধ্যে একটি ভবিষ্যতের সম্ভাবনা ধীরে ধীরে স্পষ্ট হয়ে উঠেছে: AI-এর পরবর্তী পদক্ষেপ হবে কোনও সাধারণ টুল-বট নয়, বরং সহযোগিতা, রিপোর্টিং এবং পুনর্বিচারের ব্যবস্থা সহ একটি “ডিজিটাল অর্গানাইজেশন” গঠন। যখন কোম্পানির সংস্কৃতির প্রয়োজনই থাকবে না, এবং লো-ডাইমেনশনাল কাজগুলি সম্পূর্ণভাবে মুছে ফেলা হবে, তখন ভবিষ্যতের CEO-দেরকে ‘চিফ একিউজিটিভ অফিসার’ বলা হবে না, বরং ‘প্রোডিউসার’ হিসেবে চিহ্নিত করা হবে, যাদেরকে চরম সৌন্দর্যবোধ দিয়ে চিহ্নিত করা হবে।

এটি একটি আলোচনা যা এআই যুগের সংগঠনগত গঠন, ব্যবসায়িক বাধা এবং নতুন প্রজন্মের উদ্যোক্তাদের পরিবেশ নিয়ে পরিকল্পনা করে। ভবিষ্যতের উদ্যোক্তাদের জন্য আরও গভীর আলোচনা শুরু করার আশা করা হচ্ছে।

জিক পার্ক দ্বারা সংক্ষিপ্তকৃত সংলাপ:

01 হাজার A-এর যুদ্ধ শুরু হয়েছে, করার জন্য অনেক কিছু আছে,

কিন্তু সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কী করা উচিত

জাং পেং: হোমওয়ার্ক বক্স থেকে আজ পর্যন্ত, ওপেনক্লস দ্বারা আনা পরিবর্তনগুলি অনুসন্ধানে এতটাই আগ্রহী হওয়ার পেছনে, আপনি নিজে কী পরিবর্তন অনুভব করেছেন?

লিউ ইয়ে: আমি চীনের প্রথম প্রজন্মের প্রোগ্রামার, ছোটবেলায়ই আমি প্রোগ্রামিং শিখতে শুরু করি। BASIC থেকে DOS, তারপর Windows এবং আজকের Mac যুগ পর্যন্ত আমি সবকিছু দেখেছি, এবং তিনটি প্রধান পোর্টালের উত্থানও দেখেছি। আমি কর্পোরেট ইনফরমেশনালাইজেশনে কাজ করেছি, চীনের IBM তৈরির স্বপ্ন দেখেছি; পরে আমি অনলাইন শিক্ষা প্ল্যাটফর্ম "জিওহেজি"তে রূপান্তরিত হই, যেখানে আমি গভীরভাবে অংশগ্রহণ করি। অনলাইন শিক্ষা একটি অত্যন্ত গভীর শিল্প, এটি শিল্প-ইন্টারনেটের সর্বোচ্চ রূপ, এবং "শেষটির ট্রেন"। এই অভিজ্ঞতা আমাকে গভীরভাবে বুঝতে সাহায্য করেছে যে, শিল্প-ইন্টারনেটের মূলগত বিষয়টি হলো প্রযুক্তি নয়, বরং শিল্পটিই—ব্যবসা। শিল্প-ইন্টারনেটের নিয়মটি হলো: প্রথমে তথ্যের মিলন, তারপর স্ট্যান্ডার্ডাইজড পণ্য, তারপর সাপ্লাই চেইন, এবংশেষে অ-স্ট্যান্ডার্ড,জটিল সেবা। যতই এগিয়ে যাওয়া হয়,ততইমার্জিনআয়বেশি,কিন্তুততইকঠিনহয়েপড়ে।

সুতরাং, যখন এআই-এর ঢেউ এল, আমি যা প্রথমে করলাম, তা হল প্রায় ছয় মাস ধরে কিছুই না করে, এইচআর-কে যারা কথা বলতে পারে, তাদের সবাইকে কথা বলতে বললাম। বিভিন্ন স্টার্টআপের চিফ সায়েন্টিস্ট থেকে বিভিন্ন বেসিক মডেল কোম্পানির কোর অ্যালগরিদম, ইঞ্জিনিয়ার এবং গবেষক, এবং নতুন এআই স্টার্টআপারদের—যারা কথা বলতে পারে, তাদের সবাইকে। প্রায় হাজারটি ঘন্টা পর্যন্ত আলোচনার ঘনত্ব জমা হল। কতটা গভীরভাবে? এমনভাবে যে, যখন অপরপক্ষ অর্ধেকটা বলত, আমি পরেরটা জানতাম, সবারই সমঝোতা প্রায় একই।

এক চক্র কথোপকথনের পর, উপসংহার অবিশ্বাস্যভাবে একই রকম: সবাই একই কাজ করছে—ডিজিটাল কর্মচারী। এটি আমাকে অতীতে একজন বড় ব্যক্তির ক্লাউড কম্পিউটিং সম্পর্কে একটি কৌশলগত ভুল মনে করিয়ে দেয়, যিনি বলেছিলেন যে আলিবাবা ক্লাউড করছে, এটা মূলত শুধুমাত্র একটি ওয়েব ড্রাইভ নাকি? পুরনো কাঠামোর মধ্যে নতুন জিনিসগুলি বুঝতে চাইলে, আপনি সবসময় শুধুমাত্র সবচেয়ে পৃষ্ঠস্থ স্তরটি দেখতে পাবেন।

আজকের সবাই মনে করে যে একজন ডিজিটাল কর্মচারী হয়ে ক্লাউড ব্যবহার করে একটি “ডিজিটাল সেলস” বা “ডিজিটাল কাস্টমার সার্ভিস” তৈরি করা কোনো প্রযুক্তিগত বাধা নেই। প্রতিযোগিতার সীমা কোথায়? যখন একজন ব্যক্তি একদিনে কয়েক বিলিয়ন টোকেন ব্যয় করা সাধারণ হয়ে যায়, তখন এটি বরং একটি উৎপাদনশীল শিল্পের মতো—এটি কখনই উড়ে যাবে না। তাই আমি প্রতিটি উদ্যোক্তাকে একই প্রশ্নটি জিজ্ঞাসা করি: Why are you? তুমি কেন সফল হবে? তুমি কি তরুণ? কি বুদ্ধিমান? কি বেশি রাতজাগা? একটি মাত্র dimention-এ প্রতিযোগিতা করলে, তা “10 সেকেন্ড 69” এবং “10 সেকেন্ড 70”-এর পার্থক্যই নয়?

জাং পেং: হ্যাঁ, আজ করার অনেক কিছু আছে, কিন্তু কী করা উচিত, তাই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। আপনার এই বিষয়ে কোনো চিন্তা আছে?

০২ শিল্প ইন্টারনেটের দশক, আজ পুনরায় ঘটবে

লিউ ইয়ে: এআই খুব ভিন্ন, কিন্তু আমি বিশ্বাস করি যে এটি শিল্প ইন্টারনেটের নিয়মের সাথে কিছুটা মিল থাকবে। প্রাথমিক পর্যায়ে টুলস, মধ্যপর্যায়ে ব্যবসা, এবং শেষে পরামর্শ। প্রযুক্তি অপরিপক্ক হলে, প্রথম প্রবাহে ইঞ্জিনিয়াররা আসবে, যারা বিশ্বকে অতিমাত্রায় বিমূর্তকরণের দক্ষতা রাখে, যেমন বাইডুর 'বক্স কম্পিউটিং', যা মনে করে সবকিছুই একটি বক্স। কিন্তু মোবাইল ইন্টারনেটের দ্বিতীয়ার্ধে বিষয়বস্তু এবং সেবা রয়েছে, বক্স নয়।

প্রকৌশলীদের সংগঠনের কল্পনা প্রায়শই ব্যবসাকে অত্যধিক সরলীকৃত করে। প্রথম প্রজন্মের ইন্টারনেটের তিনটি পোর্টাল দেখুন—সবচেয়ে ভালোভাবে শেষ পর্যন্ত এগিয়ে যায় টেনসেন্ট এবং আলিবাবা, যারা প্রযুক্তির থেকে কিছুটা দূরে, কিন্তু শিল্পের সাথে খুব কাছাকাছি। আজও একই বিষয়, প্রযুক্তি ধীরে ধীরে কমতে যাচ্ছে।

জাং পেং: এই প্রবাহে মানবিক বিষয়ের শিক্ষার্থীরা খুব খুশি, কোড লেখা না জানা মনে হচ্ছে এখন গুরুত্বপূর্ণ নয়। কিন্তু দীর্ঘমেয়াদে, AI যুগে মানুষের প্রতি কী প্রত্যাশা? কী পরিবর্তিত হয়েছে?

লিউ ইয়ে: চীনের মানবসম্পদ কাঠামোর মধ্যে আমি একটি সমস্যা দেখেছি। চীনের প্রথম প্রজন্মের প্রোগ্রামাররা ছিলেন পণ্য পরিচালক, কারণ সেই সময় পণ্য পরিচালক পদটি বিদ্যমান ছিল না। ২০১০-এর দশকের শুরুতে, জবস আইফোন ৪ প্রকাশ করেন এবং জাং শিয়াওলিন পণ্যের দৃষ্টিভঙ্গি প্রস্তাব করার পরেই 'প্রত্যেকেই একজন পণ্য পরিচালক' বলা শুরু হয়। এর আগে, প্রোগ্রামাররা পণ্য পরিচালকের কাজও করতেন, প্রথমে প্রোগ্রামার, তারপর পণ্য পরিচালক, তাই প্রথম প্রজন্মের প্রোগ্রামাররা সবাই পণ্য পরিচালক ছিলেন। প্রথম প্রজন্মের প্রোগ্রামাররা কোডিং শিখেছিলেন কাজের জন্য নয়, বরং আগ্রহের কারণে; তারা এতে ভালোবাসা দিয়েই জড়িয়েছিল। এই, সংজ্ঞায়িত-হীন, সাধারণ সীমানা অতিক্রমকারীদেরই সবচেয়ে বেশি দক্ষতা ছিল।

কিন্তু দ্বিতীয় প্রজন্মের প্রোগ্রামারদের ক্ষেত্রে, গত দশকের ইন্ডাস্ট্রিয়াল ইন্টারনেট প্রোগ্রামারদের পরিণত করেছে ‘কোডার’-এ, পণ্য পরিচালকদের পরিণত করেছে স্থপতি-এ, এবং ‘কোডার’-দের ব্যবসায়িক বিষয়গুলি ভাবার ক্ষমতা হারিয়ে ফেলতে শেখানো হয়েছে। আজ AI এসেছে, ‘কোড’ অংশটি অপসারিত হয়েছে, যারা উন্নয়ন করবেন না, তাদের কাছে শুধু ‘কৃষক’ই বাকি থাকবে। এই যুবকদের অনেকেই অসাধারণ, কিন্তু তাদের শিল্পের প্রতি বোঝাপড়া খালি। তাই, বর্তমান ‘ওয়ান A যুদ্ধ’-টি মূলত টুলস-স্তরের অতিরিক্ততা।

শেষ পর্যন্ত ইন্ডাস্ট্রিয়াল ইন্টারনেটে, অ্যালিবাবা, মেইটুয়ান এর মতো কোম্পানিগুলি ব্যবসায়িক বিশ্লেষণের জন্য শীর্ষ পরামর্শক কোম্পানি (MBB) এর পটভূমির মানুষকে স্ট্যান্ডার্ড হিসেবে ব্যবহার করে, এবং পরামর্শকদের দ্বারা পণ্য পরিচালকদের সাথে ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলি পরিচালিত হয়, কারণ ইন্টারনেট পণ্য পরিচালকদের মস্তিষ্কে স্বাভাবিকভাবেই সিস্টেম থাকে না। Feishu ঠিক এভাবেই তৈরি হয়েছিল। ByteDance যদিও শুধুমাত্র ইন্টারনেট-ভিত্তিক, তবুও অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলি গড়ে তোলার জন্য পরামর্শক কোম্পানিগুলিকে প্রচুর ব্যবহার করে। AI যুগে, এই নিয়মটি শক্তিশালী হবে, দুর্বল হবে না।

03 প্রতিষ্ঠানের সমস্যা কখনও কর্মচারীদের সমস্যা নয়, বরং সংগঠনের সমস্যা

জাং পেং: তাই, আপনি মনে করেন যে "ডিজিটাল কর্মচারী" এই একক পয়েন্টটি নিয়ে কোনো অর্থ নেই।

লিউ ইয়ে: এটি আমার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিচার: ডিজিটাল কর্মচারী শেষ লক্ষ্য নয়, ডিজিটাল সংগঠনই শেষ লক্ষ্য। যদি ডিজিটাল কর্মচারীদের প্রচুর পরিমাণে ব্যবহার করা হয়, এমনকি নিয়োগের পদও অনুপস্থিত হয়ে যায়, এবং সবাই ভালো ডিজিটাল কর্মচারী অর্জন করতে পারে, তাহলে তারপর? কি হবে? সবকটি কোম্পানি কি তখনই লাভ এবং সফলতা অর্জন করবে? আসলে, সবকটি কোম্পানির সমস্যা হলো কৌশলগত এবং সংগঠনগত সমস্যা, কখনও কর্মচারীগত সমস্যা নয়।

সুতরাং, আজকের এজেন্ট এখনও মানুষের জন্য কাজ করছে, মানুষের পক্ষে সিদ্ধান্ত নিচ্ছে না। আমরা অন্তর্গতভাবে OpenClaw-কে পুনর্গঠন করেছি এবং একটি মেটাঅর্গ নামক কিছু তৈরি করেছি। এটি মূলত একটি এজেন্ট টিম তৈরি করার কোর। আমরা যেকোনো কাজ সমাধান করি, একজন কর্মচারীকে পাঠায় না, বরং একটি “সংগঠন” গঠন করি। এই সংগঠনের সহযোগিতা, রিপোর্টিং, মিশন, লক্ষ্য এবং কার্যপদ্ধতি রয়েছে।

জাং পেং: কিন্তু ভবিষ্যতে কি সম্ভব যে একজন ব্যক্তি একটি বিভাগ হয়ে যাবে? এমনকি একটি কোম্পানি?

লিউ ইয়ে: এটি একটি অসাধারণ প্রশ্ন। আমরা এখন কাজের দিকে ফিরে যাই, যেমন একটি শর্ট ভিডিও তৈরি করা বা একটি ডকুমেন্ট লেখার জন্য AI ব্যবহার করা, যেখানে একাধিক পর্যায়ের কথোপকথন প্রয়োজন। আপনি একটি বাক্য বলেন, এটি একটি উত্তর দেয়, তারপর আপনি ফিডব্যাক দেন—এটি হলো একটি টুল-ভিত্তিক ব্যবহার, এটি শুধুমাত্র খুব বুদ্ধিমান।

অতএব, মানুষ এবং বিভাগের ধারণা হল পরিমাণগত বেশি বা কম নয়। আমরা একটি উচ্চপদস্থ পদের জব ডিসক্রিপশন বর্ণনা করি যখন সাধারণত: প্রথমত, কাজ করতে পারে, বিভিন্ন ধরনের কাজ করতে পারে; বিভিন্ন টুলস ব্যবহার করতে পারে। উচ্চপদস্থ পদটি হল ইচ্ছা বুঝতে পারা, সক্রিয়ভাবে পথ পরিকল্পনা করা, সক্রিয়ভাবে বাস্তবায়ন করা, ডেলিভারি অর্জন করা, নিয়মিত রিপোর্ট দেওয়া, ডেলিভারির ফলাফলের পুনর্বিচার ও সারাংশ করা, এবং ফলাফলের বিচ্যুতির ভিত্তিতে স্ট্র্যাটেজি ডাইনামিকভাবে সমন্বয় করা। এটিই উচ্চতর দক্ষতা।

জাং পেং: একটি যোগ্য বিভাগ হতে হলে এটি হতে হবে «L4 লেভেলের অটোনোমাস ড্রাইভিং»।

লিউ ইয়ে: হ্যাঁ। যখন এটিকে একটি দক্ষতা দেওয়া হয়, তখন এটি জটিল কাজ সম্পন্ন করতে পারে; যখন এটিকে একটি দক্ষতা সিস্টেম দেওয়া হয়, তখন এটি জটিল সমন্বিত কাজ সম্পন্ন করতে পারে; যখন অনেকগুলি এজেন্ট (agent) সংগঠিত হয়, তখন এটি আরও জটিল কাজ—যেমন একটি ছোট নাটক তৈরি করা—সম্পন্ন করতে পারে। আমি প্রায়শই আমার কর্মচারীদের সাথে মিটিংয়ে বলি, যখন তোমরা MetaOrg ব্যবহার করছ, তখন নিজেদের ম্যানেজার হিসেবে না ভাবে, বরং চেয়ারম্যান হিসেবে ভাবো। তোমাদের এটির সীমানা পরীক্ষা করার চেষ্টা করতে হবে।

ভবিষ্যতে যুবকদের উদ্যোগের ক্ষেত্রে, আগে বলা হতো যে পরিবার ৫০ লাখ টাকা দেয় উদ্যোগের জন্য, কিন্তু ভবিষ্যতে হয়তো একটি TOKEN বাজেট দেওয়া হবে ভুল করে শেখার জন্য। আপনি কতটা TOKEN খরচ করতে চান, তার উপর নির্ভর করে এটি কতটা উচ্চস্তরীয় পদের জন্য উপযুক্ত হবে। যত উচ্চস্তরীয় পদ, তত দীর্ঘতর যুক্তির ধারা, এবং তত বেশি পুনরাবৃত্তি, পুনরায় পরিমার্জন এবং সংক্ষেপণের প্রয়োজন।

জাং পেং: আগের প্রশ্নে ফিরে যাই, যদি একটি এজেন্ট গ্রুপ থাকে যা আরও সূক্ষ্ম ইউনিটে বিভক্ত করা যায়, বা পদ এবং দক্ষতার বিভাজনের মতো হয়। যখন এটি একটি দল হিসাবে গঠিত হয় এবং কেন্দ্রীয় কাজের মুখোমুখি হয়, তখন প্রতিটি ব্যক্তির দক্ষতার মানই সাফল্য বা ব্যর্থতা নির্ধারণ করে। এটি আবার পূর্বের যুগের ব্যবসায়িক সংগঠনের প্রতিযোগিতার যুক্তিতে ফিরে যায়: মানুষের ঘনত্ব, অর্থাৎ মানুষের মান যদি উচ্চ হয়, তবে সংগঠনের কেন্দ্রীয় কাজটি সহজেই সফলভাবে সম্পন্ন হয়।

এই বিষয়ের মূল কথা হলো, যদি ভবিষ্যতে সব AI সক্ষম হয় এবং আমরা সবাই সেরা AI ব্যবহার করতে পারি, তাহলে শুধুমাত্র ব্যবসায়িক সংস্থাগুলি বিভিন্ন সূক্ষ্ম সেবা আরও কার্যকরভাবে প্রদান করে মূল্য তৈরি করবে, একটি অতিরিক্ত মাত্রা হিসেবে কি আমাদের “মানব ঘনত্ব”-এর দিকেও ফিরে আসতে হবে—যেহেতু আপনার agent, bot-এর এই ব্যবস্থায় পরমাণু-স্তরের ক্ষমতা বেশি, “মানব ঘনত্ব”ও বেশি হবে, জটিল কাজগুলিতে, ফলাফল, দক্ষতা এমনকি উদ্ভাবনও ভালো হবে। আমি জানি না, এটি কি সঠিক অনুমান?

লিউ ইয়ে: আমি এই মতামতের সাথে সম্মত। প্রতিষ্ঠানের ভিতরে একটি বিভাগ থাকে, যা বড় প্রতিষ্ঠানগুলিতে সাধারণত OD, অর্থাৎ সংগঠন বিকাশ নামে পরিচিত। একটি সংগঠনের যুদ্ধ জিতার ক্ষমতা পরিমাপের জন্য, সাধারণত প্রতিদ্বন্দ্বীর সমস্ত কর্মচারীকে তুলনা করা হয়, এবং ব্যক্তি-পদের সামঞ্জস্যতা এবং দক্ষতা-পদের সামঞ্জস্যতার শক্তি-দুর্বলতা বিশ্লেষণ করে যুদ্ধের ফলাফলের পূর্বানুমান করা হয়। তাই, সাধারণত প্রতিষ্ঠানগুলি ব্যবসায়িক কৌশলের পরিবর্তে সংগঠনগত ক্ষমতার উপর নির্ভরশীল। সবচেয়ে পরিষ্কার উদাহরণটি হলো আলিবাবা। আলিবাবা সংগঠনগত গঠনকে অত্যন্ত গুরুত্ব দেয়, তাই এখন ‘দ্বিতীয়বারের জন্ম’-এর দিকে এগিয়েছে। কারণ,প্রতিষ্ঠাতা দলের বয়সবৃদ্ধি হবে, কিন্তু সংগঠনটি অনন্তকালের।本质上,যদি একদিন আমরা দুজনই প্রতিদ্বন্দ্বী হই,এবংআমরা উভয়েই AI-এর ব্যবহারকরি।আমিএকটিশক্তিশালীAIসংগঠনগড়েছি,যারঅসাধারণAIসংগঠনবিকাশক্ষমতাআছে।আমিএইসংগঠনটিকেকীভাবেগড়ব?আমিসমস্তপ্রতিদ্বন্দ্বীরagentskill system-এরএকটি-একটিকরেখোলব,এবংতাদেরকৌশলকোডগুলিবিশ্লেষণকরব।এরপরআমিআমারনিজস্বপদ্ধতিতেআরওউৎকৃষ্টকৌশললিখব,এমনকিতাদেরঅনুপস্থিতফাংশনগুলিওপূরণকরব।উদাহরণস্বরূপ,আমারএকটিরণনীতিবিভাগআছে,আমিপ্রথমেপর্যবেক্ষণওবিশ্লেষণশুরুকরব।

হুয়াওয়ের একটি "পাঁচটি দেখুন, তিনটি নির্ধারণ করুন" পদ্ধতি রয়েছে। আমি আমার বন্ধুদের সাথে হাসিখুশি করে বলেছিলাম, যদি আমরা শুধু এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করি, তাহলে আমরা ৯৯% প্রতিদ্বন্দ্বীকে পরাজিত করতে পারব। পাঁচটি দেখুন বলতে বোঝায়: শিল্পের প্রবণতা দেখুন, বাজার ও গ্রাহকদের দেখুন, প্রতিদ্বন্দ্বীদের দেখুন, নিজের ক্ষমতা দেখুন, এবং কৌশলগত সুযোগগুলি দেখুন; তিনটি নির্ধারণ করুন বলতে বোঝায়: নিয়ন্ত্রণ বিন্দু নির্ধারণ করুন, লক্ষ্য নির্ধারণ করুন, এবং কৌশল নির্ধারণ করুন। এই পদ্ধতিটি প্রায় সমস্ত প্রতিদ্বন্দ্বীকেই বাছাইয়ের মাধ্যমে বাদ দিতে পারে। কারণ, অধিকাংশ মানুষই শতরঞ্জের খেলা অনিয়মিতভাবেই খেলে—তারা দ্রুত চিন্তা-ভাবনার উপর নির্ভরশীল, অথচ শ্রেষ্ঠদের ডিফল্টভাবেই 'গভীর চিন্তা-ভাবনা' এবং 'যুক্তিসঙ্গতভাবে' চিন্তা-ভাবনা চলছে। প্রথমেই, আমি এইটা ভাবছি—আমি যদি একজন সমগ্রতা-পরিচালকের ভূমিকা পালন করি, তবে আমি এইটা কীভাবে করব?

জাং পেং: যা বলা হয় "পাঁচটি দেখুন, তিনটি নির্ধারণ করুন", এর মূল কথা হলো 'প্রতিক্রিয়ামূলক প্রতিক্রিয়া' এড়ানো এবং একটি দীর্ঘ যুক্তিসঙ্গত প্রক্রিয়াকে স্থায়ী করা।

লিউ ইয়ে: বিশেষজ্ঞরা সবসময় গভীর গবেষণা এবং চিন্তার মডেল ব্যবহার করেন, যারা প্রথমে বিশ্বব্যাপী সেরা অনুশীলন এবং তথ্য দেখেন, তারপর সংকলন ও বিশ্লেষণ করেন, গভীরভাবে চিন্তা ও যুক্তি প্রয়োগ করেন, এবং শেষে উত্তর দেন—একটি হাতেই বিজয়ী হন।

তাই আমি মনে করি ভবিষ্যতের প্রতিযোগিতার মূল বিষয় শুধু একটিই: প্রাচীন শিল্পের ব্যবসায়িক মডেলিং, এটিকে একটি সিস্টেম ক্ষমতা এবং স্মার্ট এজেন্ট অর্ডারিংয়ের ক্ষমতায় বিশদভাবে রূপান্তরিত করা। এটিই হল নতুন প্রজন্মের সংগঠন বিকাশ (OD) ক্ষমতা, যা AIOD-এ উন্নীত হবে, এবং এটিই ভবিষ্যতের একমাত্র মৌলিক প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা।

আলিবাবার মূল সুবিধা হল সংগঠন গঠন। সংগঠনটি ঠিকমতো গড়ে উঠলে, যেকোনো প্রতিদ্বন্দ্বীর সামনে বা যেকোনো ব্যবসায়ের সামনে এটি প্রতিযোগিতামূলক হয়ে উঠতে পারে। আর মা য়ান বলেছিলেন, যুদ্ধের উদ্দেশ্য অবশ্যই কোনো ক্ষেত্র দখল করা নয়, বরং যুদ্ধের মাধ্যমে সংগঠনের বিকাশ ঘটানো। আলিবাবা একটি যুদ্ধকে কি না লড়াই উচিত, তা নির্ধারণের জন্য সংগঠনের বিকাশকেই মূল মাপকাঠি হিসেবে ব্যবহার করে—এটি একটি অত্যন্ত উচ্চস্তরের চিন্তাভাবনা। মা য়ান নিজেই একটি সুপার তথ্য-কেন্দ্রের মতো, প্রতি বছর ২০০টি ভ্রমণের মাধ্যমে বিভিন্ন তথ্য সংগ্রহ করেন, এবং তা সংগঠনের উন্নতির জন্য ব্যবহার করেন। তিনিই প্রকৃতপক্ষে ‘চেয়ারম্যান’—শুধুমাত্র ‘সিইও’ নয়।

এটিই আমরা যে সর্বোচ্চ সংগঠনের রূপ দেখেছি—যা কয়েক প্রজন্মকে অতিক্রম করে, বিভিন্ন শিল্পকে কভার করে, নিরবচ্ছিন্নভাবে সাফল্য অর্জন করে এবং পতনের পরেও পুনরুজ্জীবিত হয়। সাধারণত, একটি কোম্পানি যদি দশ বছরের মধ্যে ভুল সিইওকে নিযুক্ত করে, তাহলে তা পতনের দিকে এগিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা বেশি। তাই, ইতিহাসের মাধ্যমে শিক্ষা নিয়ে, বর্তমান উন্নয়নকে উচ্চতর মাত্রার দৃষ্টিকোণ থেকে দেখলে, বিদ্যমান মডেলটিকে কিছুটা ছাঁটাই ও অপ্টিমাইজ করা, তার চেয়েও অনেক বেশি দক্ষতার সাথে মূলভিত্তিতে শূন্য থেকে গড়ে তোলা যায়।

এখন যেকোনো ব্যক্তি সহজেই একটি এজেন্ট তৈরি করতে পারে, কর্মচারীদের জন্য শিখতে প্রায় কোনো বাধা নেই, এবং ওপেন-সোর্স কমিউনিটির সমর্থন মিলে শিল্পে আর বেশি গোপনীয়তা বাকি নেই। টুলসের মাত্রায় প্রতিযোগিতা কখনই ওপেন-সোর্স কমিউনিটির সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে পারে না। তাহলে, ওপেন-সোর্স কমিউনিটির অনুপস্থিত, অনুলিপি করা অসম্ভব মূল প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা কী?

04 এআই সংগঠনের পদার্থবিদ্যা: কেন 'প্রগতিশীল প্রকাশ' গুরুত্বপূর্ণ?

জাং পেং: পুরনো যুগে সংগঠন নিয়ে আলোচনা করার সময় সংগঠনের সংস্কৃতি, মূল্যবোধ, KPI ইত্যাদি বিষয়গুলিকে গুরুত্ব দেওয়া হত। যখন আমরা পুরনো যুগের সংগঠন ব্যবস্থাপনা থেকে AI এজেন্ট সংগঠনের নতুন যুগে স্থানান্তরিত হচ্ছি, তখন কোন বিষয়গুলি সম্পূর্ণভাবে বাদ দেওয়া যাবে, আর কোনগুলি ধরে রাখা যাবে কিন্তু রূপান্তরিত করা প্রয়োজন?

লিউ ইয়ে: এনথ্রোপিক কেন স্কিলস চালু করেছে, তার মূল কারণ হল এআই কোডিং ক্ষেত্রের “প্রগ্রেসিভ এক্সপোজার” ধারণা—যদি এআই অসংখ্য অস্পষ্ট তথ্য পায়, তবে এটি কনটেক্সট ডিগ্রেডেশন এবং মনোযোগের অভাবের কারণে বিভ্রান্ত হয়ে পড়ে; শুধুমাত্র প্রগ্রেসিভ এক্সপোজার এআইকে ভালো মনোযোগ বজায় রাখতে এবং উচ্চমানের ফলাফল প্রদান করতে সক্ষম করে। যদি মানুষের হাতেই প্রগ্রেসিভ এক্সপোজার প্রয়োগ করা হয়, তবে এটি মূলত সম্পূর্ণরূপে মানব-পরিচালিত কথোপকথনের সমতুল্য, যা দক্ষতাহীন। তাই, স্কিলস-এর মূল মূল্য হল জটিল কাজগুলিকে স্তরবদ্ধভাবে বিভক্ত করে এআই-এর জন্য প্রগ্রেসিভ এক্সপোজার অর্জন।

এটি কোম্পানির পরিচালনা যুক্তির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ: বোর্ড কৌশলগত প্রশ্নগুলির উপর ফোকাস করে, সিইও কৌশলগত প্রশ্ন এবং ম্যানেজমেন্ট টিমের পরিচালনা করে, এবং কর্মচারীরা সহজ কাজগুলি প্রক্রিয়াকরণ করে। যদি ৩০০ জন একই মিটিংয়ে একসাথে অংশগ্রহণ করে, তবে এই মিটিংটি চালানো সম্ভব হবে না। সংগঠনের অস্তিত্বের মূল অর্থ হল তথ্যের স্তরবদ্ধ প্রক্রিয়াকরণ করা, যেমন ডাটাবেসের তিনটি নরমাল ফর্ম তথ্যের সংকুচিত স্তরবদ্ধতা দ্বারা দক্ষতা বাড়ায়; জটিল সমস্যাগুলি অবশ্যই স্তরবদ্ধভাবে বিভক্ত এবং ধাপে ধাপে প্রকাশিত হতে হবে, একসাথে বহুতর কনটেক্সট ইনপুটের পরিবর্তে। এটিই পারম্পরিক কোম্পানির সংগঠনের মূলনীতি, কারণ নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে কম্পিউটিং পাওয়ারসীমা।

জাং পেং: মডেলটি প্রতিবার শুরু থেকে তৈরি করতে বিপুল গণনা ক্ষমতা ব্যয় করে, যা অত্যন্ত অকার্যকর।

লিউ ইয়ে: এটি অসম্ভব, কারণ মূলত স্তরবদ্ধ প্রগ্রেসিভ এক্সপোজারের উপর নির্ভর করে; যে সংস্থানগুলি প্রয়োজন, সেগুলি অবশ্যই কল করা হবে, যা AI মডেলের ক্ষমতার সীমাবদ্ধতা দ্বারা নির্ধারিত। এছাড়াও, Anthropic-এর skills-এর আরেকটি কারণ হল জটিল কাজগুলি এখন মৌলিক পদার্থবিদ্যার উপপাদ্যগুলির বাইরে চলে গেছে, এবং skills-এর মাধ্যমে জটিল কাজগুলিকে একটি একটি করে নিম্ন-মাত্রিক সহজ কাজে বিভক্ত করা যায়। কাজের মূল পৃথকীকরণ মাত্রা কঠিনতা নয়, বরং জটিলতা—যেমন নিম্ন-মাত্রিক কঠিন, উচ্চ-মাত্রিক কঠিন ইত্যাদি বিভিন্ন ধরনের জটিলতা রয়েছে; উদাহরণস্বরূপ, প্রোগ্রামারদের কোডিং এবং গণিতের সমস্যা সমাধান হল নিম্ন-মাত্রিক, উচ্চ-কঠিন কাজ।

地平线-এর ইউ কাই একটি ক্লাসিক মডেল প্রস্তাব করেছিলেন: সব ধরনের কাজকে 「প্রতিযোগিতার মাত্রা」 এবং 「মাত্রার উচ্চতা–নিম্নতা」 অনুযায়ী চারটি চতুর্ভুজে ভাগ করা যায়—উচ্চ-মাত্রা উচ্চ-প্রতিযোগিতা, নিম্ন-মাত্রা নিম্ন-প্রতিযোগিতা, নিম্ন-মাত্রা উচ্চ-প্রতিযোগিতা, উচ্চ-মাত্রা নিম্ন-প্রতিযোগিতা। এর মধ্যে, সেলস এবং ইঞ্জিনিয়াররা পড়ে নিম্ন-মাত্রা উচ্চ-প্রতিযোগিতায়, প্রোডাক্ট ম্যানেজার এবং CEO পড়ে উচ্চ-মাত্রা উচ্চ-প্রতিযোগিতায়; আর বিজ্ঞানীরা পড়ে উচ্চ-মাত্রা নিম্ন-প্রতিযোগিতায়——এ ধরনের课题可能全世界仅一人研究，竞争度低但维度极高。 উচ্চ-মানের শর্ট ড্রামা, ভালো নভেল—এই ধরনের উচ্চ-মাত্রা উচ্চ-প্রতিযোগিতার কাজ বর্তমানে AI এখনো করতে সক্ষম নয়; আর কোড অপ্টিমাইজেশনের মতো নিম্ন-মাত্রা উচ্চ-প্রতিযোগিতার কাজগুলোতে AI ইতিমধ্যে বেশ ভালোভাবে কাজ করতে পারছে। যত বেশি উচ্চ-মাত্রার কাজ, ডেটা সোর্স তত কম, কিন্তু ট্রেনিং মডেলের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটার পরিমাণ বরং আরও বেশি হয়, এটাই টেক্সট মডেল আগে 등장 করা, ইমেজ এবং ভিডিও মডেল পরে出现, এবং শর্ট ভিডিও মডেল বাস্তবে প্রয়োগ করা কঠিন হওয়ার মূল কারণ। এই ধরনের উচ্চ-মাত্রার কাজ এবং উচ্চ-মাত্রার ডেটার যোগান–চাহিদার বিরোধ কেবল skills দিয়ে কাজকে ভেঙে সমাধান করা যায়; যেমন কোনো কোম্পানি যখন উচ্চ-পদমর্যাদার ট্যালেন্ট খুঁজে পায় না, তখন সেই পদের কাজকে তিনটি বেসিক পজিশনে ভাগ করে, কেবল CEO-এর মতো উচ্চ-মাত্রার পজিশনই অপ্রতিস্থাপনীয়।

জাং পেং: নিম্ন-মাত্রিক এবং উচ্চ প্রতিযোগিতামূলক কাজগুলি প্রায় নিশ্চিতভাবে এআই দ্বারা সম্পূর্ণরূপে প্রতিস্থাপিত হবে।

লিউ ইয়ে: এটি সম্পূর্ণরূপে প্রতিস্থাপিত হবে, এবং এই প্রতিস্থাপন ইতিমধ্যে ঘটেছে।

জাং পেং: সত্যি, তাই সমস্ত নিম্ন-মাত্রিক এবং উচ্চ প্রতিযোগিতামূলক কাজ দ্রুত AI দ্বারা সমাধান করা উচিত, যা দক্ষতাগুলিতে বিভক্ত করে এবং এজেন্টের মাধ্যমে সংগঠিত করে বাস্তবায়ন করা যেতে পারে, এই প্রক্রিয়ায় মানুষের অংশগ্রহণ প্রয়োজন হয় না।

লিউ ইয়ে: আমার একটি প্রাথমিক ধারণা আছে—IBM এবং Accenture বিশ্বের দুটি সবচেয়ে বড় পরামর্শদাতা কোম্পানি, যাদের মূল ব্যবসায়িক স্বভাব হল শিল্পের সেরা অনুশীলনগুলি চিহ্নিত করে ডিজিটালাইজেশনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করা, এবং পণ্য হিসাবে প্রক্রিয়াগুলি বিক্রি করা, টুলস নয়। যখন কোনও প্রতিষ্ঠান ঝুঁকি প্রক্রিয়া বা IP কেনে, তখন সেগুলি বাস্তবায়নের জন্য পরামর্শদাতা কোম্পানিগুলিকে নিয়োগ করে। আমাদের বর্তমান মূল কাজটি হল skills-এর একটি ক্লাস্টার তৈরি করা, প্রতিটি ক্ষেত্রের শীর্ষস্থানীয় বিশেষজ্ঞদের খুঁজে বের করা, তাদের দক্ষতা চিহ্নিত করা এবং এগুলিকে সামঞ্জস্যপূর্ণ করে একটি মানকীকৃত skill set-এর সৃষ্টি করা। এটি作业盒子-এর মডেলের সাথে মিলে যায়—作业盒子 বিজিংয়ের 4-তম মধ্যবিদ্যালয়, Renmin University附属 High School, JEE-প্রশ্নকারীদের, এবং Xueersi-এর শিক্ষকদের সঙ্গে যৌথভাবে প্রশ্নকরণ, প্রশ্নব্যাখ্যা, এবং মূল্যায়নের মূলপদ্ধতিগুলি চিহ্নিত করে, তারপর百度-এর算法工程দের সঙ্গে যৌথভাবে একটি সিস্টেম তৈরি করে, যা মূলতই সেরা অনুশীলনগুলির সামঞ্জস্যতা। এবং সংগঠনগতক্ষমতার মূলবিষয়টি হল—উৎকৃষ্ট, inter-disciplinary team-এর formation,যা 产业, engineering-এর জন্য জানে, 同時 能够 联动 各垂直领域 的顶尖行业专家, 并且 具备 商务、人才招聘和管理能力, 这也是新一代AI SaaS企业的核心构成。

জাং পেং: আরও গভীরভাবে বিশ্লেষণ করলে, ভবিষ্যতে আমাদের ব্যবসায়িক দিক থেকে প্রয়োজনীয় সংগঠনের কাঠামো পুনর্নির্মাণ করা উচিত। সংগঠন মূলত একটি ব্যবস্থাপনা কাঠামো, যা একটি ব্যবসায়িক অপারেটিং সিস্টেমের মতো—মানুষকে উপযুক্ত সংগঠনে উৎপাদনশীল ইউনিট হিসাবে বসালে সর্বোচ্চ মূল্য উৎপন্ন হয়, অন্যথায় এটি দক্ষতার সাথে কাজ করতে পারে না। বর্তমানে উৎপাদনশীল উপাদানগুলির পরিবর্তন ঘটেছে, মানবশক্তির উপর নির্ভরশীলতা থেকে AI-এর দিকে, যা অসীমভাবে উপলব্ধ, এবং যদি একটি ইতিবাচক চক্র গঠিত হয়, তবে এটি অবিরতভাবে সম্প্রসারিত হতে পারে। অতীতের সংগঠনগত সংস্কৃতি, আজকের জন্য সম্ভবত লক্ষ্য এবং প্রসঙ্গেরূপে রূপান্তরিত হয়েছে, এখন আর স্লোগান, "তিনটি হাতিয়ার" মিটিং, বা "ব্রেক-ইস" ফরম্যাটের প্রয়োজন নেই।

লিউ ইয়ে: সংস্কৃতি হল পরিচালনার উদ্দেশ্য, ব্যবসায়িক উদ্দেশ্য নয়। গত যুগে, কৌশল দৃষ্টিভঙ্গি থেকে শুরু হত, দৃষ্টিভঙ্গি মূল্য নির্ধারণ করত, সংগঠন কৌশলের অধীনে ছিল, ব্যবসা সবকিছুকে যাচাই করত, আর সংস্কৃতি শুধুমাত্র সংগঠনকে পরিচালনা করার একটি মাধ্যম ছিল, যা কৌশলের সরাসরি পরিষেবা দিত না, এমনকি প্রতিষ্ঠাতার ব্যক্তিগত পছন্দও হতে পারত।

জাং পেং: পূর্বে মানুষের পরিষেবা কৌশলের প্রক্রিয়ায় অসংখ্য ব্যবধান ছিল, কি AI এই ব্যবধানগুলি দূর করছে?

লিউ ইয়ে: হ্যাঁ, এআই যুগে সংস্কৃতি আর গুরুত্বপূর্ণ নয়। সংস্কৃতি হল মানুষের সংগঠনের বিশ্বাসের অংশ, কিন্তু এআই-এর প্রয়োজন নেই। এআই-এর কোনো রক্ত-মাংসের দেহ নেই, এটার সংস্কৃতির প্রয়োজন হয় না। এআই-এর মূল প্রয়োজন হল কম্পিউটিং পাওয়ার।

জাং পেং: আপনার মানে হলো, এআই-এর প্রয়োজন হলো লক্ষ্য এবং নীতিমালা। একটি দলিলই যথেষ্ট হবে লক্ষ্য এবং নীতিমালা পরিষ্কার করতে, যাতে সমস্ত উৎপাদনশীল ইউনিট তাৎক্ষণিকভাবে সিঙ্ক্রোনাইজড হয়ে বিশ্বস্তভাবে বাস্তবায়ন করতে পারে, কোনো বিচ্যুতি ছাড়াই। মানব সংগঠনের অনেক ঘর্ষণই অদৃশ্য হয়ে যায়।

লিউ ইয়ে: হ্যাঁ। পুরনো সংগঠন: কৌশল → সংস্কৃতি → মানুষ → বাস্তবায়ন, বর্তমান AI সংগঠন: লক্ষ্য → নীতি → দক্ষতা → সমন্বয়। সম্পূর্ণ পরিচালনা শৃঙ্খলা অর্ধেক সংকুচিত হয়েছে।

05 শেষ বাধা: সৌন্দর্য এবং বিন্যাস

জাং পেং: কোম্পানির নতুন বাধা কী? মানুষের গুণগত মানকে Skill Set দ্বারা প্রতিস্থাপন করা হয়েছে, যদি আমার সৌন্দর্যবোধ থাকে, তবে আমি বিশ্বজুড়ে সেরা Skill-গুলি পেতে পারি। তাহলে এর উপরের স্তরটি হল 'অরকেস্ট্রেশন' (Orchestration), তাই না? এটি কীভাবে পরিবর্তিত হবে?

লিউ ইয়ে: যেমন হুয়াকিয়াংবেইয়ে সমস্ত ইলেকট্রনিক উপাদান কেনা যায়, কিন্তু কেন সবাই অ্যাপল তৈরি করতে পারে না? জবসের বায়োগ্রাফিতে সৌন্দর্যের সংজ্ঞা খুব স্পষ্ট: বিশ্বের যথেষ্ট সংখ্যক ভালো জিনিস দেখেছেন, ভালো ও খারাপের পার্থক্য চিনতে পারেন, তখনই আপনার সৌন্দর্যবোধ থাকে। যদি আপনি কখনও ভালো পণ্য, ভালো প্রক্রিয়া বা ভালো সংগঠন দেখেননি, তবে আপনি উৎকৃষ্ট ফলাফল তৈরি করতে পারবেন না।

জাং পেং: দৃষ্টিভঙ্গি সৌন্দর্য বোধের পূর্বশর্ত।

লিউ ইয়ে: শুধু অভিজ্ঞতা এবং প্রতিভা, এটাই সব।

জাং পেং: সৌন্দর্য দুটি উপায়ে প্রকাশ পায়: একটি হল সক্রিয়ভাবে ডিজাইন এবং ব্যবস্থাপনা করা, আরেকটি হল অব্যবস্থার মধ্যে থেকে উত্থিত উৎকৃষ্ট বস্তুগুলি চিনতে এবং বাছাই করা; এই দুটি পদ্ধতির মধ্যে কোনো সংঘাত নেই।

লিউ ইয়ে: এটি সত্যিই সংঘাতপূর্ণ নয়। অ্যাপলের কিছু অর্জন স্ব-উন্নয়নকৃত, কিছু তৃতীয় পক্ষের অধিগ্রহণ; মূল বিষয় হল সৌন্দর্য্য অধিকার করা—যেকোনো চাকা পুনরায় তৈরি করার প্রয়োজন নেই, প্রয়োজনে স্ব-উন্নয়ন করুন।

জাং পেং: মূল বিষয় হলো, এজেন্টকে সেটিং মডিউলের ভিতরে চালানোর পর পথ নিশ্চিত করে আবির্ভাবমূলক সমন্বয় করা, নাকি সমস্ত পথ পূর্বনির্ধারিতভাবে সেট করে ডিজাইন-ভিত্তিক সমন্বয় করা?

লিউ ইয়ে: প্রকাশ হওয়া হয় নিয়ন্ত্রিত নয়, এর আগে বীজ নিয়ম এবং নীতিগুলি নির্ধারণ করা প্রয়োজন, যা একজন ব্যক্তির সৌন্দর্যবোধকে প্রতিফলিত করে। যেমন একজন দক্ষ ইঞ্জিনিয়ার ৫০০ বা ৫০০০ লাইন কোড দিয়েই একটি ভালো Openclaw তৈরি করতে পারে, কিন্তু অযোগ্য ইঞ্জিনিয়ার ৫০,০০০ লাইন কোড লিখলেও সমান ফলাফল অর্জন করতে পারে না, মূল বীজ নিয়মগুলি এখনও মানুষের দ্বারা নির্ধারিত হতে হবে।

জাং পেং: তাই, বিশৃঙ্খলার মধ্যে উদ্ভবের জন্য অপেক্ষা করা যাবে না, কারণ এটি অত্যন্ত দীর্ঘ সময় নেয়, এবং ব্যবস্থাপনা এখনও অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই ব্যবস্থাপনা চূড়ান্তভাবে কি শুধুমাত্র প্রতিষ্ঠাতার কাছ থেকেই আসবে, নাকি এটি বেশি বলে মনে হয় «প্রযোজক»?

লিউ ইয়ে: আমি মনে করি প্রযোজকের এই সংজ্ঞাটি খুব ভালো। সত্যিই, উদ্ভব এবং স্কেল ইফেক্ট থাকা সত্ত্বেও, ডেটা লেবেলিং, ডেটা ক্লিনিং এবং অ্যালগরিদমের ধারাবাহিক অ্যালাইনমেন্টের প্রয়োজন হয়, যাতে অনিয়ন্ত্রিত বিস্তার এড়ানো যায়।

ব্যবসার জটিলতার উপর নির্ভর করে সংগঠক নির্ধারিত হয়—জটিল ব্যবসাগুলি একজন ব্যক্তি দ্বারা সম্পন্ন করা যায় না, যেমন সংক্ষিপ্ত নাটক তৈরি করা বা প্রম্পট লেখা, যার বাস্তব প্রয়োগে অনেক কঠিনতা দেখা দেয়। 'একজনের কোম্পানি' ধারণাটি অতিমাত্রায় ব্যবহৃত হচ্ছে, এবং বিশ্বকে অসীমভাবে সরলীকরণ করা যায় না। যদিও একজন ব্যক্তি কম্পিউটার চালাতে পারেন, কিন্তু একজন ব্যক্তির সমস্ত উচ্চ-মাত্রার দক্ষতা অর্জন করা কঠিন, যেমন ইলন মাস্ক, লি ফেইফেইয়ের মতো একাধিক ক্ষেত্রে দক্ষতা অর্জনকারী, যেকোনো পদের দায়িত্বগুলি গ্রহণকারী অতিমাত্রায় দুর্লভ।

জাং পেং: যদি আমরা বিশ্বের সর্বোত্তম এজেন্ট এবং স্কিল সিস্টেম, যেমন একজন দক্ষ স্ক্রিপ্টরাইটারকে কল করতে পারি, তাহলে তৈরি করা সম্ভব কি বিশ্বব্যাপী পরিচিত এবং লাভজনক চলচ্চিত্র? স্ক্রিপ্টরাইটারের কাছে কেন্দ্রীয় আকর্ষণ (ভালো স্ক্রিপ্ট) আছে, কিন্তু তিনি সবকিছুই একাই সম্পন্ন করতে পারেন না—এই “কেন্দ্রীয় আকর্ষণ + বিশ্বব্যাপী সম্পদ” এর বন্দনা কি সম্ভব?

লিউ ইয়ে: এটি মূলত একটি ডেটা সমস্যা—কি ধরনের ডেটা রয়েছে যা সর্বোচ্চ মাত্রার তথ্য সংরক্ষণ করে। উদাহরণস্বরূপ, সিইও-এর দক্ষতা প্রশিক্ষণের জন্য, বর্তমানে যথেষ্ট ডেটা নেই: রেন জেংফেইয়ের ১০,০০০ শব্দের দীর্ঘ নিবন্ধ বা জ্যাক মা-এর মৌখিক বক্তব্যগুলি তাদের উচ্চ-মাত্রার চিন্তাভাবনাকে সম্পূর্ণভাবে প্রকাশ করতে পারে না; যদিও বিশ্বব্যাপী কোম্পানির বার্ষিক প্রতিবেদন এবং সিইও-দের সমস্ত মন্তব্য সংগ্রহ করা হয়, তবুও CEO-এর দক্ষতা অর্জনের জন্য মডেলটি প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভব নয়, কারণ CEO-এর মূল দক্ষতা হলো অস্পষ্ট জ্ঞান, যা টেক্সটের মাধ্যমে সম্পূর্ণভাবে প্রকাশিত হয় না।

জাং পেং: অর্থাৎ, সিইও-এর মূল দক্ষতা এখনও ভেক্টরাইজ করা যায় না। এটি "একজন ব্যক্তির কোম্পানি" এর আদর্শ ধারণাকে সীমাবদ্ধ করে—যদিও প্রত্যেকে একটি একক মাত্রার সুবিধা প্রয়োগ করতে পারে এবং বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় সম্পদের সাথে মিলিত হয়, তবুও মূল সংগঠনকারীর অভাব রয়েছে, যা মূলত সংগঠনের দক্ষতার সমস্যা। শেষপর্যন্ত, সেরা "উপাদানগুলি" থাকলেও, শক্তিশালী সংগঠনের দক্ষতা প্রয়োজন।

লিউ ইয়ে: পণ্য পরিচালকদের ক্ষেত্রেও এটি প্রযোজ্য, যাদের অদৃশ্য জ্ঞানকে সম্পূর্ণরূপে টেক্সট করা যায় না। এটিই বর্তমানে AI সঙ্গী এবং AI-জেনারেটেড কনটেন্টের যথেষ্ট "জীবন্ত" না হওয়ার মূল কারণ—উচ্চমাত্রার অদৃশ্য জ্ঞানের ডেটা সমর্থনের অভাব। ডেটার পরিমাণ কম হলে, স্কিলের উপর ফোকাস করুন; ডেটার পরিমাণ বেশি হলে, মডেল তৈরি করুন। বর্তমানে রোবটগুলি বাস্তবায়িত হচ্ছে না, কারণ যথেষ্ট ডেটার অভাব।

জাং পেং: এটি থেকে বোঝা যায় যে ভবিষ্যতের কোম্পানির প্রতিযোগিতার মূল বিষয় হবে শীর্ষস্থানীয় মডেলে পৌঁছানোর ক্ষমতা নয়—প্রাথমিক AI সম্পদ প্রায় একই মনে হয়, ক্যালকুলেশন ক্ষমতা এবং ব্যবসায়িক সম্পূর্ণতা প্রভাবিত করে, কিন্তু চূড়ান্ত পার্থক্যগুলি আবারও 'প্রযোজক' এর নিজস্ব দক্ষতা এবং লক্ষ্যের নবীনতা ও গুরুত্বের দিকেই ফিরে আসবে, যা কোম্পানির মূল প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা গঠন করে।

লিউ ইয়ে: ম্যাকিনসির পূর্ব অংশীদার আমাকে বলেছিলেন যে, ম্যাকিনসির মূল ব্যবসা হল সেরা অনুশীলনগুলি চিহ্নিত করা, মডেল তৈরি করা এবং পরবর্তীতে কোম্পানিগুলিকে এগুলি বাস্তবায়নে সহায়তা করা। উদাহরণস্বরূপ, চীনা অটোমোবাইল প্রস্তুতকারকদের জন্য পরামর্শ দেওয়ার সময়, আমরা জাপানি সহকর্মীদের কাছ থেকে টয়োটার পদ্ধতি সম্পর্কে জানি, যা মূলত সেরা অনুশীলনগুলি কপি করা এবং বাস্তবায়ন করা।

মি মেংয়ের শর্ট ড্রামা কেসটি খুবই প্রাসঙ্গিক। তিনি চীনা সাহিত্যের পটভূমির মানুষ, কিন্তু তাঁর মূল দলটি কিং ও পেকিং বিশ্ববিদ্যালয়ের গণিত ও কম্পিউটার বিজ্ঞানের প্রতিভাবানদের নিয়ে গঠিত, যারা বিশেষভাবে ভাইরাল শর্ট ভিডিওগুলির যুক্তি বিশ্লেষণ করেন, এবং শেষপর্যন্ত অত্যন্ত উচ্চ ভাইরাল হার অর্জন করেন। এই দৃষ্টিভঙ্গি মূলত শিল্পের সামাজিক প্রকৌশলের মডেলিং, যদিও ওভারফিটিংয়ের সম্ভাবনা থাকলেও, মডেলিংয়ের দিকটি সঠিক।

আইবিএম, একসেন্টার এবং ম্যাকিনসি যা করে তা হল এই ধরনের কাজ—প্রথম প্রজন্মের ম্যাকিনসি সেরা অনুশীলনগুলিকে অংশীদারদের মধ্যে মডেল করেছিল, আর আইবিএম এটিকে ডিজিটাল প্রক্রিয়ায় রূপান্তরিত করেছিল, মূলত উভয়ই ‘পরিচালনা এবং প্রক্রিয়া বিক্রি’ করছে।

জাং পেং: মূল বিষয় হল সেরা অনুশীলনগুলি সংক্ষেপে উপস্থাপন করা এবং তারপর পুনরাবৃত্তি করে বাস্তবায়ন নিশ্চিত করা—এটিই ভবিষ্যতের ব্যবসায়িক সংগঠনের জয়-পরাজয়ের মূল বিষয়। কেবলমাত্র সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করলেই আপনি দক্ষ সমন্বয় অর্জন করতে পারবেন। তাই, আপনাদের পরবর্তী মূল দিকনির্দেশ হল এই চিন্তাধারা অনুসরণ করা?

লিউ ইয়ে: গত তিন বছর ধরে আমরা মূলত AI ToC ব্যবসা করেছি এবং মেটাঅর্গের পদ্ধতিতে শিক্ষা ও গবেষণা ব্যবস্থার সম্পূর্ণ পুনর্গঠন করেছি। এটি শুধুমাত্র একটি সাধারণ “AI ব্যবহার করে দক্ষতা বৃদ্ধি”-এর গল্প নয়। আমরা একটি সম্পূর্ণ Agentic শিক্ষা-গবেষণা সংগঠন তৈরি করেছি, যার পিছনে বিভিন্ন ভার্চুয়াল শিক্ষা-গবেষণা টিম চলছে: ভাষা শিক্ষা গবেষণা টিম দ্বিতীয় ভাষা অর্জনের সর্বশেষ তত্ত্বগুলি ট্র্যাক করে, উপযুক্ত কর্পাস সংগ্রহ টিম বাস্তব পরিস্থিতি থেকে প্রাকৃতিক প্রকাশগুলি সংগ্রহ করে, কথোপকথন মূল্যায়ন টিম মৌখিক দক্ষতার জন্য একাধিক-মাত্রিক মূল্যায়ন মানদণ্ড প্রতিষ্ঠা করে, কথোপকথন ডিজাইন টিম শিক্ষণবিদ্যাকে প্রাকৃতিক মানব-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশনের মধ্যে রূপান্তরিত করে, প্রশ্নপত্রের কনটেইনার ডিজাইন টিম অনুশীলনের ফরম্যাট এবং বিষয়বস্তুর সামঞ্জস্যতা সমস্যা সমাধান করে,এবং数据分析团队从用户行为里挖掘学习效果的真实信号。每个 team 都有自己的 skills、自己的工作流、自己的评估标准。目前教材数据打标、监控评估、用户洞察、产品迭代等 80% 左右的工作，都由 AI 完成。

আমাদের উন্নয়ন পথ হলো “AI কে ফাংশন হিসেবে” থেকে “AI কে সংগঠনগত ক্ষমতা” হিসেবে উন্নীত করা। ইংরেজি শিক্ষকের পদটি মাঝারি জটিলতার মধ্যে রয়েছে, আমরা এটিকে বিমূর্ত করেছি এবং MetaOrg-এর মাধ্যমে অন্যান্য পদ তৈরি করেছি; যদি সর্বশেষ skill আর্কিটেকচারের সাথে এটি একীভূত করা যায়, তবে আরও উন্নত পদগুলি গঠনের সম্ভাবনা রয়েছে।

আমরা এখন পর্যন্ত এআই টিউটরের সম্পূর্ণ প্রক্রিয়া তৈরি করে ফেলেছি, যার মধ্যে ব্যবস্থাপনার ক্ষমতা এবং ইঞ্জিনিয়ারিং বাস্তবায়ন অন্তর্ভুক্ত। ভবিষ্যতে এটি সম্ভাবনা অনুযায়ী মেটা টিউটর থেকে মেটা সংগঠনে উন্নীত হবে—যার সর্বনিম্ন একক কর্মচারী নয়, বরং পদ। এর মূল কথা হলো পদগুলির মধ্যে সহযোগিতা এবং পরিচালনা। আমাদের বর্তমান গুরুত্বপূর্ণ লক্ষ্য হলো বিভিন্ন শিল্পের শীর্ষস্থানীয় CEO-দের সাথে সংযোগ স্থাপন, কারণ CEO-রাই হলেন মূল ‘প্রযোজক’।

জাং পেং: তাহলে আপনারা যা চালু করেছেন, তা একটি স্কেলেবল বিভাগের মতো?

লিউ ইয়ে: লক্ষ্য হলো "কোম্পানি" এর দিকে এগিয়ে যাওয়া, বড় কোম্পানির মূল কাঠামোও অনেক ছোট কোম্পানি দিয়ে গঠিত, এবং সবচেয়ে ছোট ইউনিট হলো পদ। সম্পূর্ণ শিল্পের কৌশলগত বাছাইয়ের সাথে সাথে পদ থেকে শুরু করে পণ্যের পুনরায় উন্নয়নেও মনোযোগ দিতে হবে—পদটি ভালোভাবে করা না গেলে, যদিও পরিচালকদের দক্ষতা থাকে, তবুও কার্যকরী সংগঠন গড়ে উঠবে না।

জাং পেং: একটি বিভাগ ভালোভাবে পরিচালনা করতে, প্রথমে বিভাগের সম্পর্কিত ক্ষমতা এবং পদগুলি বিশ্লেষণ করুন, তারপর প্রতিটি পদের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা বিশ্লেষণ করুন এবং এই দক্ষতাগুলি SOTA স্তরে পৌঁছানোর জন্য চেষ্টা করুন।

লিউ ইয়ে: কেবলমাত্র একটি মূল পদ্ধতি আছে: সর্বোচ্চ শ্রেণীর পরিষেবা প্রাপ্ত প্রতিষ্ঠানগুলির সাথে একসাথে তৈরি করা। তৈরি করা দক্ষতা প্রয়োজন সর্বোচ্চ শ্রেণীর প্রতিষ্ঠানগুলির দ্বারা মূল্যায়ন করা হবে যে এটি কি চাহিদা পূরণ করে, যেমন একজন অধীনস্থের লেখা প্রস্তাবনা তার উপরের কর্তৃপক্ষের দ্বারা পরীক্ষিত হয়, শুধুমাত্র নিজের মধ্যেই আনন্দিত হওয়া উচিত নয়। উদাহরণস্বরূপ, শর্ট ড্রামা মডেলিংয়ের জন্য, শিল্পের সর্বোচ্চ প্রতিষ্ঠানগুলির স্বীকৃতি প্রয়োজন, অন্যথায় এটি সত্যিকারের সর্বোচ্চ হবে না। সবকিছুরই মূল্যায়ন এবং পরিমাপন প্রয়োজন।

মিডজার্নি উত্তম চিত্র তৈরি করতে পারে, কারণ এর টিমে রয়েছেন ফটোগ্রাফার এবং ইঞ্জিনিয়ার, যাদের চিত্রের সৌন্দর্য্য বোঝার ক্ষেত্রে শীর্ষস্থানীয় দক্ষতা রয়েছে; এলভি স্টেবল ডিফিউশন ব্যবহার করে চিত্র মডেল ট্রেন করেছে, যার ফলাফল সাধারণ মডেলের চেয়ে অনেক বেশি, কারণ এলভির রয়েছে বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় চিত্র সৌন্দর্য্য এবং ডেটা। এটি দেখায় যে, মূল্যায়নের ক্ষমতাই হলো মূল। AI কোম্পানি হতে হলে IBM, Huawei-এর মতো হতে হবে—IBM শীর্ষস্থানীয় অটোমোবাইল কোম্পানিগুলির সেবা দিয়ে, গাড়ি তৈরির সেরা অনুশীলনগুলি শিখেছে এবং সেগুলির বহির্মুখী আউটপুট দিয়েছে; Huawei 40 বিলিয়ন ডলার ব্যয় করে IPD প্রক্রিয়াটি কিনেছে, যা নিজেদের পরিচালনার জন্যও ব্যবহার করা হয়েছে, এবং বহির্মুখীভাবেও আউটপুট দেওয়া হয়েছে, এটিই হলো মূল প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা।

জাং পেং: মূলত, এটি হল সেরা অনুশীলনের ভিত্তিতে দক্ষতা বিশ্লেষণ করা, দক্ষতার SOTA অর্জন করা, তারপর এটিকে পদ এবং বিভাগের SOTA-এ উন্নীত করা, এবং শেষ পর্যন্ত ব্যবসায়িক SOTA-এ সাজানো—এটিই ব্যবসায়িক শীর্ষে পৌঁছানোর স্পষ্ট পথ। একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন আছে: দক্ষতাকে সময়ের সাথে সামঞ্জস্য করা কীভাবে সম্ভব? যেমন পৃথিবীর জীববৈচিত্র্যের পরিবর্তন, প্রতিটি যুগের SOTA, পরবর্তী যুগে বাতিল হয়ে যেতে পারে—এই পরিবর্তনের সাথে কীভাবে মোকাবিলা করবেন?

লিউ ইয়ে: এটি মানুষ এবং জীব বিবর্তনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ মূল যুক্তি—অর্থাৎ পরিলক্ষণ, পরিকল্পনা, কার্যক্রম এবং পুনরালোচনা। সংগঠনের উচ্চ প্রতিভা ঘনত্ব এবং বহু-ক্ষেত্রের প্রকৃতি বজায় রাখুন, একপ্রান্তে প্রযুক্তির অগ্রগতি (গবেষকদের) এবং অন্যপ্রান্তে ব্যবসায়িক মডেল অধ্যয়ন করুন, একসাথে শীর্ষস্থানীয় শিল্প গ্রাহকদের সাথে একত্রে তৈরি করুন, এবং বাস্তব পরিস্থিতিতে নিরন্তরভাবে মূল্যায়ন এবং উন্নতি করুন, এটিই একমাত্র পদ্ধতি।

জাং পেং: এটি থেকে বিপরীতভাবে বোঝা যায় যে, শীর্ষস্থানীয় কোম্পানিগুলির সেরা অনুশীলনগুলি থেকে গঠিত ব্যবস্থা মধ্যম স্তরের কোম্পানিগুলিকে বিপ্লবী উন্নতি অর্জনে সাহায্য করতে পারে, কিন্তু এই ধরনের ব্যবস্থাগুলি সম্ভবত শুধুমাত্র সম্পদ এবং আর্থিক সামর্থ্য সম্পন্ন কোম্পানিগুলিরই ব্যবহারযোগ্য, যা ক্ষুদ্র ও মধ্যম উদ্যোক্তা এবং তরুণ উদ্যোক্তাদের জন্য অপ্রাপ্য। পরামর্শ শিল্পটি পারম্পরিক সেবা থেকে টুল-ভিত্তিক পণ্যে উন্নীত হয়েছে; নতুন প্রজন্মের সুযোগগুলি কি শুধুমাত্র skill-এর স্তরেই সীমাবদ্ধ? skill-এর স্তরে বিপ্লবী উদ্ভাবন কিভাবে অর্জন করা যায়, যাতে শিল্পটি 'অভিজাত চক্র'-এ আটকে না যায়?

লিউ ইয়ে: পূর্ববর্তী প্রজন্মের SaaS শিল্পে, Salesforce, Palantir, Notion, Slack ইত্যাদি কোম্পানিগুলি কিছু সাধারণ টুল তৈরি করেছে, কিছু ইন্টিগ্রেশন সেবা প্রদান করেছে, যা প্রমাণ করে যে যুব উদ্যোক্তাদের জন্য এখনও সুযোগ রয়েছে—যে ব্যবসায়গুলিতে আপনার কোনও সুবিধা নেই, সেগুলি এড়িয়ে চলুন, সাধারণ দক্ষতার উপর ফোকাস করুন, এবং উপযুক্ত ইকোসিস্টেমের অবস্থান খুঁজে বার করুন। Notion একটি উল্লেখযোগ্য উদাহরণ, এটি কোনও বিশেষ ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত নয়, শুধুমাত্র টেক্সট-নোটিংয়ের ফাংশনটিকে বিমূর্তভাবে প্রকাশ করে, যা এটিকে একটি সাধারণ টুলে পরিণত করে। বিশ্বের শেষপর্যন্ত অসংখ্য এজেন্ট (agent)-এর বিভাজন-কাজের সহযোগিতা হবে; যুবকদেরকে প্রথমেই একটি ইকোসিস্টেমের অবস্থান খুঁজে বার করতে হবে, তারপরেই নিজস্ব সুবিধা নিয়ে কাজ শুরু করতে হবে,ভবিষ্যতের প্রবণতাকে আটকে রাখতে হবে,এবংসময়েরশত্রুহওয়াথেকেবাঁচতেহবে।গতদশকে,প্রথমপ্রজন্মেরইন্টারনেটউদ্যোক্তারা(জ্ঞানগতসুবিধা)অধিকাংশইপশ্চিমা-ফিরেআসা,দ্বিতীয়প্রজন্ম(টুলসহস্রাধিক)অধিকাংশইপ্রোগ্রামার,এবংতৃতীয়প্রজন্মইন্ডাস্ট্রিয়ালইন্টারনেটঅধিকাংশইদ্বিতীয়বারউদ্যোক্তা।এইপ্যাটার্নসমূহস্পষ্ট;যুবকদেরকেমধ্যমপর্যায়এবংনিজস্বসুবিধা-গুলি-সম্পর্কেসচেতনহতেহবে।

জাং পেং: তাই আপনি মনে করেন যে দক্ষতা স্তরের স্থানীয় উদ্ভাবন এবং উন্নতির প্রভাব সীমিত, তাহলে নতুন প্রজন্মের সর্বাধিক সুযোগ হতে পারে লক্ষ্য উদ্ভাবনে—সময়ের সাথে উঠে আসা নতুন লক্ষ্যগুলি চিহ্নিত করা, উচ্চমানের দক্ষতা সংযোগ করা এবং ধারাবাহিকভাবে উন্নতি করা, যাতে নতুন লক্ষ্যের উপর একটি নতুন ব্যবস্থা গড়ে তোলা যায় এবং বিপ্লব ঘটানো যায়।

লিউ ইয়ে: দক্ষতার প্রতিযোগিতা খুব সূক্ষ্ম; বর্তমানে দক্ষতা জনপ্রিয়, কিন্তু যদি কেউ আরও শীর্ষস্থানীয় মানব বিশেষজ্ঞদের সাথে সমন্বয় করে আরও উৎকৃষ্ট দক্ষতা তৈরি করে, তবে বর্তমান দক্ষতা প্রতিস্থাপিত হয়ে যাবে। এটি প্রতিরক্ষামূলক সুবিধার সমস্যায় ফিরে আসে: প্রথমে শুরু করা অবশ্যই শেষে হাসবে না, এটি অনেক বেশি উচ্চতর প্রতিদ্বন্দ্বীর "মাটির পুষ্টি" হয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা রাখে।

জাং পেং: ভয় হয় যে আপনি শুধুমাত্র একটি "লোডার" হয়ে যাবেন, যা কেবল উচ্চতর মাত্রার প্রতিদ্বন্দ্বীকে মৌলিক ভিত্তি তৈরি করতে সাহায্য করে। বর্তমান লক্ষ্যগুলিতে কেবল দক্ষতা উন্নতি করা অর্থহীন, এবং দক্ষতার সুবিধা চূড়ান্তভাবে মুছে ফেলা হবে। তাই নতুন প্রজন্মকে বিপ্লব ঘটাতে, লক্ষ্যে মৌলিক পার্থক্য তৈরি করা আবশ্যিক।

লিউ ইয়ে: হ্যাঁ, নিজেকে কেন্দ্রীয় শক্তি হিসেবে বিকশিত করতে পারছেন না, শুধু উচ্চতর মাত্রার প্রতিদ্বন্দ্বীকে পুষ্টি করছেন। ব্যবসার স্বভাব খুবই সরল: কেন্দ্রীয় হলো গ্রাহক কে, গ্রাহককে কীভাবে সেবা দেবেন, এবং গ্রাহককে কীভাবে আপনার কাছে আটকে রাখবেন। যে কোনো যুবক যদি গ্রাহক কে তা পরিষ্কারভাবে বুঝতে না পারে, তবে অপ্টিমাইজেশন করতে পারবেন না।

জাং পেং: অতিরিক্ত বাজারের দিকেও মনোযোগ দিন, স্থিতিশীল বাজারে প্রতিযোগিতা করা অত্যন্ত কঠিন। যদি আপনাদের ব্যবসা সফল হয়, তবে সেই ক্ষেত্রের কোম্পানিগুলিকে একই উন্নত পর্যায়ে নিয়ে আসবে, এই কোম্পানিগুলির উভয়ই সম্পদ এবং বোধ রয়েছে, যুবকদের জন্য স্থিতিশীল বাজারে এদের সাথে প্রতিযোগিতা করা কঠিন।

লিউ ইয়ে: পূর্বের প্রজন্মের SaaS শিল্পে, নোটিশন, স্ল্যাক ইত্যাদি প্রতিষ্ঠানের সাফল্যের মূল কারণ ছিল লক্ষ্যের পার্থক্য।

SaaS-এর পূর্ববর্তী প্রজন্মের শুরুর দিকে, চীনা ফান্ডগুলি বিজ্ঞানীদের বিনিয়োগ করার প্রবণতা দেখায়, কিন্তু পরে বুঝতে পারে যে বিজ্ঞানীদের জন্য উদ্যোক্তা হওয়ার চেয়ে সহযোগিতা ও যোগাযোগ বেশি উপযুক্ত—বিজ্ঞানীদের অবস্থিত উচ্চ-মাত্রিক, কম প্রতিযোগিতামূলক ক্ষেত্রগুলির যুক্তি ব্যবসায়িক বিশ্বের উচ্চ-মাত্রিক, উচ্চ-প্রতিযোগিতামূলক যুক্তির সাথে ভিন্ন। ক্ষেত্রের মাত্রা যত বেশি, নতুন ক্ষেত্রে স্থানান্তরিত হওয়ার কঠিনতা তত বেশি, কারণ মূল চিন্তাধারা সম্পূর্ণভাবে ভিন্ন। যেকোনো ক্ষেত্রের শুরুর দিকেই প্রযুক্তি-প্রতিযোগিতা (নিম্ন-মাত্রিক, উচ্চ-প্রতিযোগিতামূলক, প্রযুক্তি অপরিপক্ক) হয়; প্রযুক্তি পরিপক্ক হওয়ার পর, ব্যবসায়িক প্রতিযোগিতায় (উচ্চ-মাত্রিক, উচ্চ-প্রতিযোগিতামূলক, শিল্পজন, পণ্য পরিচালক, ব্যবসায়িক পেশাদারদের নেতৃত্বে) পরিণত হয়। উদাহরণস্বরূপ, Apple-এর প্রথম iPhone-এর সময়, শীর্ষস্থানীয় অ্যাপগুলি বেশিরভাগই প্রোগ্রামারদের দ্বারা তৈরি; কয়েকবছর পর, শিল্প-ইনটারনেটের উত্থানের সময়, শীর্ষস্থানীয় অ্যাপগুলির মধ্যে প্রোগ্রামারদের দ্বারা তৈরি সবগুলিরই স্থানান্তরিত হয়।

যদি এআই যুগে মোবাইল ইন্টারনেটের যুক্তি চলতে থাকে, তবে সিলিকন ভ্যালির মূল শক্তি অভিজ্ঞ পেশাজীবীদের হবে, যেমন চীনের শিল্প ইন্টারনেট প্রায়শই দ্বিতীয়বারের উদ্যোক্তাদের দ্বারা গঠিত। যুবকদের সুযোগ এখনও পার্থক্যমূলক লক্ষ্য খুঁজে পাওয়ার উপর নির্ভর করে।