Gartner 2027 সালের কৌশলগত প্রযুক্তি-প্রবণতার পূর্বাভাস প্রকাশ করেছে। এর সারকথা এক বাক্যে বলা যায়: ব্যবসা এআই-এর সঙ্গে চ্যাট থেকে স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টের দিকে এগোচ্ছে, যারা নিজেরাই কাজ সম্পন্ন করে। কিন্তু নিয়ন্ত্রণ, মানসম্মত ডেটা ও যথাযথ নিরাপত্তা ব্যবস্থা ছাড়া এমন এজেন্ট দ্রুত সহায়ক থেকে ঝুঁকির উৎসে পরিণত হবে।
পূর্বাভাসে কোনো একটি ‘জাদু’ প্রযুক্তি নেই। Gartner তিনটি সম্পর্কিত দিক চিহ্নিত করেছে: এআই টেক্সটের সীমা ছাড়িয়ে যাচ্ছে, কোম্পানিগুলো স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম পরিচালনা করতে শিখছে, আর প্রযুক্তিগত পরিবেশ আরও নমনীয় ও নির্দিষ্ট সরবরাহকারীর ওপর কম নির্ভরশীল হয়ে উঠছে।
এআই সংখ্যা, কণ্ঠস্বর ও বাস্তবতা নিয়ে কাজ করতে শিখছে
সাধারণ ভাষা-মডেল ভালো লেখা তৈরি করে, কিন্তু সুনির্দিষ্ট গণনা ও মডেলিংয়ে দুর্বল। তাই Gartner ভরসা রাখছে বৃহৎ পরিমাণগত মডেল (LQM)-এর ওপর। এগুলো সংখ্যাভিত্তিক ডেটা, জটিল সমীকরণ, পূর্বাভাস ও পরিচালনগত পরিস্থিতির জন্য তৈরি।
পূর্বাভাস অনুযায়ী, 2030 সালের মধ্যে LQM কৌশলগত পূর্বাভাস ও পরিচালনগত মডেলিংয়ের এক-চতুর্থাংশ কাজে ভাষা-মডেলের জায়গা নেবে। সহজ কথায়, এমন সিস্টেম কেবল ব্যাখ্যাই করবে না কেন বিক্রি কমেছে, বরং নির্দিষ্ট সংখ্যাসহ কয়েকটি কর্মপরিকল্পনাও হিসাব করে দেখতে পারবে।
সমান্তরালভাবে বিকশিত হচ্ছে কণ্ঠভিত্তিক যুক্তি-মডেল। এগুলোকে কেবল কণ্ঠ শনাক্ত করলেই হবে না, বরং অর্থপূর্ণ সংলাপ চালাতে, খুঁটিনাটি স্পষ্ট করতে ও কাজ সমাধান করতে হবে। Gartner আশা করছে, 2030 সালের মধ্যে 70%-এর বেশি কর্পোরেট কণ্ঠভিত্তিক মিথস্ক্রিয়া স্বায়ত্তশাসিতভাবে প্রক্রিয়া করা হবে।
তৃতীয় প্রযুক্তি — বিশ্ব মডেল। এটি এমন এআই, যা ভৌত পরিবেশ ও কর্মের পরিণতি মডেল করে: যেমন উৎপাদনে রোবট কোনো যন্ত্রাংশ কীভাবে সরাবে, বা সরবরাহকারীর ব্যাঘাতের পর সরবরাহ শৃঙ্খল কীভাবে বদলে যাবে। এমন সিস্টেম রোবোটিকস, লজিস্টিকস ও জটিল কার্যক্রম পরিকল্পনার ভিত্তি হয়ে উঠতে পারে।
প্রধান ঝুঁকি — অধিকার ও প্রসঙ্গহীন এজেন্ট
স্বায়ত্তশাসিত এআই-এজেন্ট নিজেই ডেটা খুঁজতে, অর্ডার দিতে, কোড লিখতে বা কর্পোরেট সিস্টেমের সঙ্গে মিথস্ক্রিয়া করতে পারে। আর ঠিক এখানেই মূল সমস্যা দেখা দেয়: এজেন্টের অধিকার যদি অতিরিক্ত বিস্তৃত হয়, তবে সে নিজেই দুর্বলতায় পরিণত হয়।
Gartner পূর্বাভাস দিয়েছে, 2028 সালের মধ্যে 25% কর্পোরেট নিরাপত্তা লঙ্ঘন AI-এজেন্টের অপব্যবহারের সঙ্গে সম্পর্কিত হবে। কারণ — অনিয়ন্ত্রিত মেশিন-অধিকার ও অ্যাক্সেস ব্যবস্থাপনার পুরোনো পদ্ধতি।
এর উত্তর — AI-এজেন্টের পরিচয় নির্ধারণ। এজেন্টের নির্দিষ্ট কাজ ও সময়সীমার সঙ্গে যুক্ত নিজস্ব সীমিত অধিকার থাকা দরকার। আর কোম্পানিকে বুঝতে হবে, কে এবং কেন এজেন্টকে এই বা সেই কাজের অনুমতি দিয়েছে। সহজ কথায়, এআই-এজেন্টের ‘মাস্টার-কি’ নিয়ে কর্পোরেট সিস্টেমে ঘোরাফেরা করা উচিত নয়।
দ্বিতীয় উপাদান — এআই প্রসঙ্গ প্ল্যাটফর্ম। এগুলো এজেন্টকে কাঠামোবদ্ধ কর্পোরেট ডেটা, নিয়ম ও অভ্যন্তরীণ জ্ঞানে প্রবেশাধিকার দেয়। Gartner-এর মূল্যায়ন অনুযায়ী, এমন পদ্ধতি এজেন্টিক এআই-এর নির্ভুলতা 80% পর্যন্ত বাড়াতে এবং খরচ 60% পর্যন্ত কমাতে পারে।
এর অন্তর্ভুক্ত স্বায়ত্তশাসিত দুর্বলতা নিরসন। এমন সিস্টেম নিজেরাই নিরাপত্তার সমস্যা খুঁজে বের করে, অগ্রাধিকার নির্ধারণ করে, সংশোধন পরীক্ষা করে এবং তা স্থাপন করে। এর উদ্দেশ্য হলো হুমকি শনাক্তকরণ ও তা নিরসনের মধ্যবর্তী সময় কমানো।
কোম্পানিগুলো সরবরাহকারীর ওপর কম নির্ভরশীল হতে চায়
তৃতীয় ব্লক — স্থিতিস্থাপক নমনীয়তার স্থাপত্য। ভূরাজনীতি, নিষেধাজ্ঞার ঝুঁকি এবং একক ক্লাউড বা এআই সরবরাহকারীর ওপর নির্ভরতা কোম্পানিগুলোকে বিকল্প পথ খুঁজতে বাধ্য করছে।
SovereignTech — এমন প্রযুক্তি, যা ব্যবসাকে হার্ডওয়্যার, সফটওয়্যার, ডেটা ও এআই-মডেলের ওপর বেশি নিয়ন্ত্রণ দেয়। এর উদ্দেশ্য সবকিছু নিজে তৈরি করা নয়, বরং সরবরাহকারী থেকে সরে আসার একটি স্পষ্ট পথ সবসময় থাকা। Gartner আশা করছে, 2030 সালের মধ্যে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের বাইরে 75%-এর বেশি প্রতিষ্ঠান ডিজিটাল সার্বভৌমত্বের কৌশল গ্রহণ করবে।
আরও দুটি প্রবণতা শুনতে অদ্ভুত লাগে, তবে যুক্তিসঙ্গত। একবার ব্যবহারযোগ্য অ্যাপ্লিকেশন — এমন সফটওয়্যার, যা সহজে তৈরি করা, ব্যবহার করা এবং পুরোনো হয়ে গেলে প্রতিস্থাপন করা যায়। আর Wetware as a Service — একটি পরীক্ষামূলক ক্ষেত্র, যেখানে জীবন্ত বা কৃত্রিম জৈবিক ব্যবস্থার সাহায্যে গণনা সম্পন্ন হতে পারে। Gartner এটিকে চিরাচরিত চিপের সম্ভাব্য জ্বালানি-সাশ্রয়ী বিকল্প হিসেবে বিবেচনা করছে।
আসল চমকটা কোথায়
পূর্বাভাসের সারকথা এই নয় যে ‘এআই আরও বুদ্ধিমান হবে’। Gartner আসলে বলছে: পরবর্তী ধাপ হলো এআই, যা কাজ করে, শুধু অনুরোধের উত্তর দেওয়া নয়।
যারা প্রথমে এজেন্ট চালু করবে তারা নয়, বরং যারা প্রথমে সুশাসন গড়ে তুলবে তারাই জিতবে: স্পষ্ট অ্যাক্সেস অধিকার, যাচাইযোগ্য পরিচয়করণ, মানসম্পন্ন ডেটা এবং সিস্টেম দ্রুত বন্ধ বা প্রতিস্থাপনের সক্ষমতা। এটি ছাড়া স্বায়ত্তশাসন দক্ষতা নয়, বরং নতুন নিরাপত্তা ঘটনা ও নিয়ন্ত্রণ হারানোর কারণ হবে।
তবে এ ক্ষেত্রে কল্পনাকে বাস্তব বলে চালানো উচিত নয়। LQM, বিশ্ব মডেল ও জৈব-গণনা এখনো প্রস্তুত গণ-পণ্য নয়, বরং বিকাশমান ক্ষেত্র হিসেবে টিকে আছে। বাস্তব প্রয়োগের সবচেয়ে কাছে রয়েছে প্রসঙ্গ প্ল্যাটফর্ম, এজেন্ট পরিচয় ব্যবস্থাপনা এবং দুর্বলতা নিরসনের স্বয়ংক্রিয়করণ।
