মাইক্রোসফটের ১,৮০০ মডেলের এআই এজেন্ট ইকোসিস্টেম

লেখার সময়কাল – ২৬ ডিসেম্বর, ২০২৪

 

ভূমিকা

কী হবে যদি একটি প্ল্যাটফর্ম (platform) সম্পূর্ণভাবে ব্যবসায়িক পর্যায়ে এআই (AI) ব্যবহারের ধরনকে পুনর্নির্ধারণ করতে পারে? সেটাই মাইক্রোসফট (Microsoft) করার চেষ্টা করছে তাদের গেম-চেঞ্জিং এআই (AI) ফাউন্ড্রি (Foundry) দিয়ে, যেখানে আছে ১,৮০০-এরও বেশি এআই মডেলের (AI models) বিশাল সংগ্রহ। ইতিমধ্যেই এটিকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (artificial intelligence) জগতে অন্যতম উচ্চাভিলাষী পদক্ষেপ হিসেবে বিবেচনা করা হচ্ছে।

কিন্তু কী এই উদ্যোগকে আলাদা করেছে? এর বড় কারণ হলো মাইক্রোসফটের নো কোড (no code) ও লো কোড (low code) ডেভেলপমেন্ট টুলের অনন্য সংযোজন, যা মাইক্রোসফট ৩৬৫ কো-পাইলট (Microsoft 365 Copilot)-এর মাধ্যমে একীভূত করা হয়েছে। এর ফলে ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানগুলো আগাম প্রস্তুত করা এআই এজেন্ট (AI agents) ব্যবহার করতে পারে অথবা নিজেদের প্রয়োজন অনুযায়ী সেগুলো কাস্টমাইজ করতে পারে—একদম শূন্য থেকে কোড লেখার প্রয়োজন ছাড়াই। শুধু সহজলভ্য করাই নয়, এভাবে এআইকে (AI) বহুমুখী করে তোলাই মাইক্রোসফটের লক্ষ্য।

বিশাল মডেলভাণ্ডার (Model Collection) ও প্রতিযোগিতা

এই বিশাল মডেলসমূহ বিভিন্ন কাজে ব্যবহৃত হয়—গ্রাহক সেবা অটোমেশন (customer service automation) থেকে সাপ্লাই চেইন অপটিমাইজেশন (supply chain optimization) পর্যন্ত। ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানের নিজস্ব প্রয়োজন অনুযায়ী এই এআই (AI) সমাধানগুলো ব্যবহার করা যায়। তবে মাইক্রোসফট একা এগিয়ে যাচ্ছে না; তাদের সামনে প্রতিদ্বন্দ্বী হিসেবে আছে ওপেনএআই (OpenAI), সেইলসফোর্স (Salesforce), আর আমরা ধরে নিচ্ছি “জেনডেস্ক (Zendesk)”—যাদের সবারই শক্তিশালী এআই সমাধান রয়েছে।

এখন প্রশ্ন হলো: এই প্রতিদ্বন্দ্বিতায় মাইক্রোসফটের (Microsoft) অবস্থান কোথায়?

আজুর এআই ফাউন্ড্রি (Azure AI Foundry): এআই নির্মাণের কন্ট্রোলরুম

মাইক্রোসফটের কৌশলের কেন্দ্রবিন্দু হলো আজুর এআই ফাউন্ড্রি (Azure AI Foundry)। এটি একটি কেন্দ্রীয় প্ল্যাটফর্ম যেখানে ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানগুলো সহজেই এআই (AI) এজেন্ট ডিজাইন (design), ম্যানেজ (manage) ও ডিপ্লয় (deploy) করতে পারে। এটিকে এআই নিয়ন্ত্রণকক্ষ (AI Control Room) ভাবা যেতে পারে। সাধারণত এআই টুল (AI tool) তৈরি করা বেশ জটিল প্রক্রিয়া হলেও, এখানে আছে সাবলীল ইন্টারফেস (interface) এবং প্রিবিল্ট টেমপ্লেট (pre-built templates) ও সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কিট (software development kits – SDKs), যা ডেভেলপারদেরকে (developers) শুরু থেকে সব বানানোর ঝামেলা থেকে মুক্তি দেয়।

শুধু অভিজ্ঞ কোডারদের (coders) জন্যই নয়, গিটহাব (GitHub) ইন্টিগ্রেশন এবং মাইক্রোসফটের কো-পাইলট স্টুডিও (Copilot Studio) এর মতো টুল থাকায় কম অভিজ্ঞতাসম্পন্ন দলও বিভিন্ন রকম ‘ক্রেজি (crazy)’ এআই সমাধান তৈরি করতে পারে। চাইলে সাধারণ গ্রাহক সেবা প্রশ্নোত্তর স্বয়ংক্রিয় করা হোক, অথবা বিশাল ডেটাসেট (dataset) বিশ্লেষণ করে প্রয়োজনীয় তথ্য বের করা হোক—এখন আর বিরাট বাজেট বা বিশাল টেকনিক্যাল (technical) টিম প্রয়োজন নেই।

সীমাবদ্ধতা

যে কোনও উচ্চাভিলাষী সিস্টেমের (system) মতোই এরও কিছু সীমাবদ্ধতা আছে। আজুর এআই ফাউন্ড্রি (Azure AI Foundry) স্কেলেবিলিটি (scalability) ও ইন্টিগ্রেশনে (integration) বেশ দক্ষ হলেও ছোট ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানের জন্য এটি অনেক সময় ‘অতিরিক্ত বড়’ মনে হতে পারে। বিশাল মডেল তালিকা ও অপশন (options) দেখে অনেকেই বিভ্রান্ত বা ভীত হতে পারেন, বিশেষ করে যাদের এআই (AI) নিয়ে এখনো সুস্পষ্ট কোনো কৌশল নেই। তাই কেবলমাত্র স্বয়ংক্রিয়করণ (automation) শুরু করতে চাওয়া ছোট প্রতিষ্ঠানগুলো প্রথমে এই প্ল্যাটফর্মটিকে একটু জটিল মনে করতে পারে।

অটোনোমাস এজেন্টস (Autonomous Agents): পরবর্তী প্রজন্মের সহকারী

মাইক্রোসফটের ইকোসিস্টেমের অন্যতম আলোচিত বৈশিষ্ট্য হলো এর অটোনোমাস এজেন্টস (autonomous agents)। এগুলো স্রেফ সাধারণ চ্যাটবট (chatbot) বা ওয়ার্কফ্লো টুল (workflow tool) নয়; বরং এমন এআই এজেন্ট (AI agent) যা ব্যবহারকারীর সার্বক্ষণিক তত্ত্বাবধান ছাড়াই কাজ করতে পারে। এখনো প্রিভিউ মোডে (preview mode) থাকলেও এরাই ভবিষ্যতে ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াকে আমূল বদলে দিতে পারে বলে ধারণা করা হচ্ছে।

উদাহরণ হিসেবে ধরা যাক, মাইক্রোসফট টিমস (Microsoft Teams)-এ মিটিং চলার সময় একটি ‘ফ্যাসিলিটেটর এজেন্ট’ (facilitator agent) ওই আলোচনার সারসংক্ষেপ তৈরি করবে, গুরুত্বপূর্ণ কাজ চিহ্নিত করবে এবং ফলো-আপ (follow-up) মিটিং শিডিউল (schedule) করে দেবে। আবার প্ল্যানার (Planner)-এর মতো প্রজেক্ট ম্যানেজমেন্ট টুলে (project management tool) একটি এআই এজেন্ট কাজ ভাগাভাগি করে দেওয়া, সময়সীমা (deadline) ট্র্যাক করা, এমনকি নির্ধারিত সময়সীমা পেরিয়ে গেলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুস্মারক (reminder) পাঠানো—সবকিছুই করতে পারে।

তবে এ ধরনের প্রো-অ্যাকটিভ এআই (proactive AI) ব্যবহারে কিছু সতর্কতা প্রয়োজন। ভুলভাবে কনফিগার (configure) করা থাকলে এগুলো অপরিমিত আপডেট বা পরামর্শ দিয়ে ব্যবহারকারীকে বিরক্ত করতে পারে। এছাড়া, ব্যবসায়িক নিয়মকানুন মেনে চলার বিষয়টিও গুরুত্বপূর্ণ। প্রতিদ্বন্দ্বী সেলসফোর্স (Salesforce) ও জেনডেস্ক (Zendesk)-এর সমাধানগুলোর সঙ্গে তুলনা করলে মাইক্রোসফটের এই অটোনোমাস এজেন্টস (autonomous agents) সহজে টিমস (Teams) ও প্ল্যানারের (Planner) মতো টুলের সঙ্গে মিলিয়ে কাজ করার দিক থেকে এগিয়ে আছে। তবে বাস্তবে গুরুত্বপূর্ণ কিংবা স্পর্শকাতর ক্ষেত্রে এরা কতটা নির্ভরযোগ্য পারফরমেন্স (performance) দেখাতে পারবে, সেটাই দেখার বিষয়।

কো-পাইলট স্টুডিও (Copilot Studio): নিজের মতো এআই তৈরি

মাইক্রোসফট কো-পাইলট স্টুডিও (Microsoft Copilot Studio) হল নো কোড (no code) ও লো কোড (low code) ডেভেলপমেন্টের (development) একটি পরিবেশ, যা ব্যবহারকারীদের নিজেদের প্রয়োজন অনুযায়ী এআই সমাধান তৈরি করতে সাহায্য করে। এটি টেকনিক্যাল এবং নন-টেকনিক্যাল (non-technical) দলের মধ্যে সেতুবন্ধ হিসেবে কাজ করে, ফলে পুরো ডেডিকেটেড ডেভেলপমেন্ট টিম (dedicated development team) ছাড়াও কাস্টম (custom) এআই এজেন্ট (AI agent) বানানো সম্ভব।

সবচেয়ে বড় ব্যাপার হলো, কো-পাইলট স্টুডিও (Copilot Studio) আজুর এআই ফাউন্ড্রির (Azure AI Foundry) বিশাল মডেল ক্যাটালগের (catalog) সঙ্গে সংযুক্ত। ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানগুলো ১,৮০০-এরও বেশি প্রিবিল্ট (pre-built) মডেল থেকে তাদের এআই এজেন্টকে আরও শানিত (fine-tune) করে তুলতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি রিটেইল (retail) কোম্পানি ক্রেতার কেনাকাটার ধরন বিশ্লেষণ করে ইনভেন্টরি (inventory) আপডেটের পরামর্শ দিতে পারে, আবার একটি হেলথকেয়ার (healthcare) প্রতিষ্ঠান রোগী সম্পর্কিত সময়সূচি এবং রেকর্ডকিপিং (record-keeping) সহজ করতে পারে।

তবে পরিমার্জিত এআই (AI) যত বেশি কাস্টমাইজড (customized) হবে, সেটি সেট আপ (setup) করতে তত বেশি সময় ও দক্ষতা লাগতে পারে। লো কোড (low code) টুল থাকলেও কিছুটা জটিলতা থেকেই যায়। সেইসঙ্গে, সময়ের সাথে সাথে এসব কাস্টম এআই এজেন্ট নিয়মিত আপডেট ও রক্ষণাবেক্ষণ (maintenance) করাটাও বড় চ্যালেঞ্জ। তা সত্ত্বেও প্রতিযোগীদের তুলনায় মাইক্রোসফটের এই পদ্ধতিটি বহুমুখী সুবিধা দেয়—একটি ব্যবসা তাদের নিজের মতো করে এআই তৈরি করতে পারে, কোনো নির্দিষ্ট প্রস্তুত সেবার মধ্যে আটকে থাকতে হয় না।

সিকিউরিটি ও স্কেলএবিলিটি (Security and Scalability): বড় ব্যবসার বড় চাহিদা

১,৮০০ মডেলের এআই (AI) ইকোসিস্টেমে (ecosystem) মাইক্রোসফটের অন্যতম বড় শক্তির জায়গা হলো নিরাপত্তা (security) ও স্কেলএবিলিটি (scalability)। আজুর এআই ফাউন্ড্রি পোর্টাল (Azure AI Foundry portal) হল কেন্দ্রীয় একটি হাব (hub), যেখান থেকে এআই অ্যাপ্লিকেশন (AI application) পরিচালনা করা যায়। এক নজরে দেখা যায় রিসোর্স ব্যবহার, পারমিশন (permission), এবং সিস্টেমের সামগ্রিক স্বাস্থ্যের (system health) অবস্থা।

এই কেন্দ্রীয় ব্যবস্থাপনা ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানকে স্কেল (scale) বাড়াতে সাহায্য করে—একটি চ্যাটবট (chatbot) ডিপ্লয় (deploy) করা থেকে পুরো এন্টারপ্রাইজে (enterprise) এআই ছড়িয়ে দেওয়া পর্যন্ত সবকিছু সহজ হয়। রিয়েল-টাইম মনিটরিং (real-time monitoring) এর সুবিধাও আছে—এআই এজেন্ট (AI agent) কীভাবে পারফর্ম করছে, কে ব্যবহার করছে, কীভাবে রিসোর্স (resources) ব্যবহৃত হচ্ছে—সব এক জায়গায় দেখা যায়।

ডেটা প্রাইভেসি (data privacy) ও কমপ্লায়েন্স (compliance) মাইক্রোসফট খুব গুরুত্বের সঙ্গে বিবেচনা করে। জিডিপিআর (GDPR) এর মতো বৈশ্বিক বিধিনিষেধ পূরণের জন্য প্ল্যাটফর্মটি তৈরি করা হয়েছে, যাতে ব্যবসাগুলো আইনগত জটিলতা নিয়ে দুশ্চিন্তা না করেই এআই ব্যবহার করতে পারে। তবে অনেক দেশে বা অঞ্চলে বিভিন্ন নিয়মকানুন থাকে, তাই পূর্ণাঙ্গ অনুগত থাকতে গেলে সংগঠনগুলোকে অনেকখানি কাজ করতে হতে পারে।

স্কেলেবিলিটির (scalability) দিক থেকে, আজুর এআই ফাউন্ড্রি (Azure AI Foundry) বড় প্রতিষ্ঠানের বিশাল ডেটা চাহিদা মেটাতে পারে। ছোট সংস্থাগুলোর জন্য এই সেটআপের খরচ ও জটিলতা কিছুটা বাধা হতে পারে, বিশেষ করে যদি তাদের টেকনিক্যাল দক্ষতা কম হয়। তা সত্ত্বেও দীর্ঘমেয়াদী পরিকল্পনা নিয়ে যারা এগোতে চায়, তাদের জন্য এটি বেশ আকর্ষণীয় একটি সমাধান।

প্রতিযোগীদের সাথে তুলনা: ওপেনএআই, সেলসফোর্স, ও জেনডেস্ক

ওপেনএআই (OpenAI)-এর সঙ্গে মাইক্রোসফটের কৌশলগত অংশীদারিত্ব থাকার কারণে তাদের এআই (AI) প্রযুক্তিতে যেমন সহযোগিতা আছে, তেমনি মাইক্রোসফট এখন নিজস্ব কাস্টমাইজেবল (customizable) এআই টুলস (AI tools) তৈরি করে ওপেনএআই-এর সরাসরি প্রতিদ্বন্দ্বী হিসেবেও দাঁড়িয়েছে। একদিকে ওপেনএআই-এর জিপিটি (GPT) মডেল থেকে মাইক্রোসফট অনেক সুবিধা নিচ্ছে, অন্যদিকে তারা নিজস্ব ব্র্যান্ড (brand) ও প্ল্যাটফর্মকে (platform) বিস্তৃতও করছে।

সেলসফোর্স (Salesforce) সাধারণত সিআরএম (CRM) কেন্দ্রিক এআই সমাধানে জোর দেয়। জেনডেস্ক (Zendesk) মূলত গ্রাহক সেবা (customer support) প্ল্যাটফর্মে জোর দেয়। অথচ মাইক্রোসফট গিটহাব (GitHub), আজুর (Azure) ও মাইক্রোসফট ৩৬৫ (Microsoft 365)-এর মতো টুল যুক্ত করে এক বিশাল ইকোসিস্টেম (ecosystem) তৈরি করেছে, যেখানে একাধিক ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে এআই ব্যবহার করা যায়। যারা ইতিমধ্যেই মাইক্রোসফট টুল ব্যবহার করছে, তাদের জন্য এটি বিশেষ সুবিধা নিয়ে আসে।

তবে মাইক্রোসফটের বিশাল পরিসরের কারণে কিছু সমালোচক মনে করেন, হয়তো প্রতিযোগিতা কমে যেতে পারে, আর বাজারে একচেটিয়া প্রভাবের (market dominance) আশঙ্কাও আছে। ছোট ব্যবসা বা মাইক্রোসফটের পণ্যে অনভ্যস্ত যারা, তাদের জন্য এই ইকোসিস্টেম প্রথমে জটিল বা কম আকর্ষণীয় মনে হতে পারে।

বাস্তব জীবনে প্রয়োগ: শিল্পখাতের পরিবর্তন

মাইক্রোসফটের এআই (AI) এজেন্ট (agent) ইতিমধ্যেই বিভিন্ন শিল্পখাতে পরিবর্তন আনতে শুরু করেছে। উদাহরণস্বরূপ, কাস্টমার সার্ভিস (customer service) ক্ষেত্রে অনেক প্রতিষ্ঠান সাধারণ জিজ্ঞাসা সামলাতে এআই এজেন্ট মোতায়েন করছে। ফলে অপেক্ষার সময় কমে যাচ্ছে, আর মানব কাস্টমার সার্ভিস প্রতিনিধিরা (human agent) জটিল সমস্যার সমাধানে বেশি মনোযোগ দিতে পারছেন।

ম্যানুফ্যাকচারিং (manufacturing) খাতে প্রিডিক্টিভ এআই (predictive AI) মডেল সাপ্লাই চেইন (supply chain) অপটিমাইজ করে চাহিদা আগাম পূর্বাভাস দিচ্ছে এবং অপচয় কমাচ্ছে। ফাইন্যান্স (finance) সেক্টরে এআই এজেন্ট সন্দেহজনক লেনদেন ধরতে পারে, বাজারের প্রবণতা (market trends) পূর্বাভাস দিতে পারে, এমনকি গ্রাহকের রুচি বা প্রয়োজন অনুযায়ী সুপারিশও তৈরি করতে পারে। হেলথকেয়ারে (healthcare) এআই এজেন্ট প্রশাসনিক কাজ হালকা করছে, রোগ নির্ণয়ের ক্ষেত্রে সহায়তা করছে এবং আগের তথ্যের ভিত্তিতে রোগীর ফলাফল অনুমান করছে।

মাইক্রোসফটের ইকোসিস্টেম (ecosystem) বড় ভূমিকা রাখছে ওয়ার্কফ্লো (workflow) সহজ করা এবং সমাধানকে কাস্টমাইজ করা—একই সিস্টেম বা টুলকে সমস্ত ব্যবসা বা ডিপার্টমেন্টে প্রয়োগ করার বাধ্যবাধকতা নেই। ফলে প্রতিষ্ঠানগুলো নিজেদের চাহিদা অনুযায়ী এআই এজেন্টকে গড়ে নিচ্ছে। এতে শিল্পে উন্নয়নের গতি ত্বরান্বিত হচ্ছে, দক্ষতা বাড়ছে, এবং প্রতিযোগিতাও বৃদ্ধি পাচ্ছে। তবে খুবই কাস্টমাইজড (customized) সমাধান তৈরি করার জন্য যে জটিলতা দেখা দেয়, তা অনেক ছোট প্রতিষ্ঠানের কাছে চ্যালেঞ্জ হতে পারে।

ভবিষ্যতের ভাবনা: এআই বাজারে মাইক্রোসফটের প্রভাব

১,৮০০ মডেলের এআই (AI) ইকোসিস্টেমকে সহজলভ্য ও বহুমুখী করে মাইক্রোসফট এআইকে আসলে গণতান্ত্রিকীকরণ (democratizing) করছে—ছোট-বড় সব প্রতিষ্ঠানের সামনে নতুন দ্বার খুলে দিচ্ছে। যেসব প্রতিষ্ঠান এতদিন বাজেট বা দক্ষতার অভাবে আধুনিক এআই (AI) প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পারেনি, তারাও এখন এগিয়ে আসতে পারছে।

এর পাশাপাশি, মাইক্রোসফটের এই আগ্রাসী পদক্ষেপ প্রতিদ্বন্দ্বী ওপেনএআই (OpenAI), সেলসফোর্স (Salesforce), এবং অন্যান্য প্রতিষ্ঠানকে আরও উদ্ভাবনী হতে তাড়িত করবে। পুরো এআই শিল্প (AI industry) একটি নতুন উদ্ভাবনের ঢেউয়ের জন্য প্রস্তুত হচ্ছে বলা যায়। তবে সাথে কিছু গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নও চলে আসে—যেমন, আরও শক্তিশালী এবং স্বয়ংক্রিয় এআই ব্যবহারের সময় নৈতিকতা (ethics) কীভাবে রক্ষা করা হবে? আর মাইক্রোসফটের (Microsoft) বাজার কর্তৃত্ব (market dominance) কতটা হবে, এবং প্রতিযোগিতা (competition) কতটা সুস্থ থাকবে?

সব মিলিয়ে, মাইক্রোসফটের ১,৮০০-মডেল এআই ইকোসিস্টেম (ecosystem) এন্টারপ্রাইজ এআই (enterprise AI) গ্রহণের ক্ষেত্রে এক যুগান্তকারী পদক্ষেপ। এটি কেবল আরও কার্যকর টুল (tool) তৈরির বিষয় নয়; বরং ব্যবসা ও শিল্প খাতগুলোকে কেমন ভাবে এআইর মাধ্যমে পুনর্গঠিত করা যায়, তারই একটি নতুন দিগন্ত দেখাচ্ছে। যাত্রা অনেক বাকি, তবে এটুকু স্পষ্ট—মাইক্রোসফটের এই সাহসী পদক্ষেপ পরবর্তী এআই (AI) উদ্ভাবনের যুগ গড়ে তুলতে বড় ভূমিকা রাখবে।