2024 এবং 2025 সালে, Generative AI (GenAI) স্কেলে টেক্সট, ছবি এবং কোড তৈরি করে সবার নজর কাড়ে। কিন্তু আমরা 2026 এর দিকে এগিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে এক্সিকিউটিভরা একটি তীক্ষ্ণ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করছেন: কীভাবে AI কন্টেন্ট তৈরি করা থেকে শুরু করে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার দিকে এগিয়ে যেতে পারে?

উত্তরটি Agentic AI-তে রয়েছে — এমন একটি স্তর যা GenAI-এর সৃজনশীল ফলাফলগুলিকে স্বায়ত্তশাসিত, লক্ষ্য-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের সিস্টেমে রূপান্তরিত করে। একসাথে যুক্ত হলে, Agentic AI এবং GenAI উদ্যোগগুলিকে প্যাসিভ টুলের বাইরে অভিযোজিত, সিদ্ধান্ত নেওয়ার ইঞ্জিনে যেতে সক্ষম করে।

• জেনারেটিভ AI = সৃষ্টি। এটি টেক্সট, ছবি এবং সুপারিশ তৈরি করে।
• এজেন্টিক AI = অর্কেস্ট্রেশন + অ্যাকশন। এটি ওয়ার্কফ্লো জুড়ে লক্ষ্যগুলি পরিকল্পনা, পচন এবং কার্যকর করে।
• তারা একসাথে সিদ্ধান্ত নেওয়ার পাইপলাইন তৈরি করে: GenAI বিকল্প সরবরাহ করে; Agentic AI মূল্যায়ন করে, নির্বাচন করে এবং কার্যকর করে।

সামর্থ্যের এই বিয়ে এন্টারপ্রাইজগুলিকে প্রতিক্রিয়াশীল আউটপুট থেকে সক্রিয় কৌশলগুলিতে যাওয়ার অনুমতি দেয়।

Agentic AI অর্কেস্ট্রেশন লেয়ারগুলি চালু করেছে যা GenAI-তে নেই:

• টাস্ক পচন — একটি কৌশলগত লক্ষ্যকে সাবগোলগুলিতে বিভক্ত করা।
• ফিডব্যাক লুপ — পছন্দের ডেটা, পাশাপাশি তুলনা এবং ঐকমত্য লেবেলিংয়ের মাধ্যমে GenAI আউটপুটগুলি মূল্যায়ন করা।
• রিয়েল-টাইম অভিযোজনযোগ্যতা — ইনপুট বা প্রসঙ্গ পরিবর্তিত হলে কোর্স পরিবর্তন করা।
• একাধিক-এজেন্টের সহযোগিতা — যুক্তি, মূল্যায়ন এবং সম্পাদনের জন্য বিশেষ এজেন্ট।

"GenAI-কে ""কী"" তৈরি করা হিসাবে মনে করুন, যেখানে Agentic AI ""কিভাবে"" এবং ""কেন"" নির্ধারণ করে।"

এন্টারপ্রাইজ গ্রহণের জন্য একটি স্ট্যাক করা আর্কিটেকচার প্রয়োজন যা ইন্টিগ্রেট করে:

• কন্টেন্ট তৈরির জন্য বড় ভাষার মডেল (LLM)।
• পছন্দ অপ্টিমাইজেশনের জন্য রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং উইথ হিউম্যান ফিডব্যাক (RLHF)।
• মাল্টি-মডেল ডেটা (টেক্সট, অডিও, ভিডিও, সেন্সর ডেটা)।
• মূল্যায়ন কাঠামো: পাশাপাশি পর্যালোচনা, পক্ষপাতিত্ব শনাক্তকরণ, সর্বসম্মত লেবেলিং।
• দৃঢ়তা এবং সুরক্ষা পরীক্ষার জন্য রেড-টিমিং।

এই সমন্বয় নিশ্চিত করে যে সিদ্ধান্তগুলি কেবল সৃজনশীল নয়, তবে সঠিক, ব্যাখ্যাযোগ্য এবং নির্ভরযোগ্য।

• গতি: রিয়েল টাইমে নেওয়া সিদ্ধান্ত বনাম ম্যানুয়াল বিশ্লেষণের দিন।
• নির্ভুলতা: এজেন্ট গুণগতমান মেট্রিক্সের সাহায্যে ক্রমাগত আউটপুটগুলি পরিমার্জন করে।
• পরিমাপযোগ্যতা: মাল্টি-এজেন্ট অর্কেস্ট্রেশন এন্টারপ্রাইজগুলিকে একই সাথে হাজার হাজার ওয়ার্কফ্লো পরিচালনা করতে সক্ষম করে।
• বিশ্বাস: স্বচ্ছ মূল্যায়ন কাঠামো হ্যালুসিনেশন এবং পক্ষপাতদুষ্টতা হ্রাস করে।

Uber AI সলিউশন অবকাঠামো, গিগ কর্মী বাহিনী এবং গভর্নেন্স মডেল এন্টারপ্রাইজগুলিকে GenAI-এর সাথে যুক্ত করতে হবে

এজেন্টিক AI:

• 200+ ভাষা এবং 30+ ডোমেন (অর্থ, চিকিৎসা, STEM) জুড়ে ডেটা সংগ্রহ এবং টীকা।
• স্কেলে মডেল মূল্যায়ন — পাশাপাশি তুলনা, পছন্দ র্যাঙ্কিং, গোল্ডেন ডেটাসেট এবং আরও অনেক কিছু।
• uLabel এবং uTask-এর মতো প্ল্যাটফর্ম — অর্কেস্ট্রেশন, কিউরেশন এবং AI ওয়ার্কফ্লো পরিচালনা সক্ষম করে।
• বিশ্বব্যাপী কর্মীবাহিনী (৮.৮ মিলিয়ন+ উপার্জনকারী) — পদ্ধতিগত পক্ষপাত কমাতে বিভিন্ন প্রতিক্রিয়া লুপ নিশ্চিত করা।

1. বিষয়বস্তু আউটপুট ছাড়িয়ে যান: শুধু খসড়া নয়, AI কীভাবে সিদ্ধান্ত নিতে পারে তা জিজ্ঞাসা করুন।
2. অর্কেস্ট্রেশন লেয়ারে বিনিয়োগ করুন: নিশ্চিত করুন যে GenAI-এর সাথে এজেন্টিক তদারকি করা হয়েছে।
3. ধারাবাহিক মূল্যায়ন অবলম্বন করুন: পছন্দের ডেটা, পক্ষপাতিত্ব ড্যাশবোর্ড এবং SLA মেনে চলার বিষয়ে আলোচনা করা যাবে না।
4. বিশ্বস্ত সরবরাহকারীদের সাথে পার্টনার: স্কেলের জন্য প্রমাণিত প্ল্যাটফর্ম এবং বৈচিত্র্যময় কর্মীবাহিনী মোতায়েন করুন।

২০২৪ সাল ছিল প্রমাণ করার বিষয় যে AI তৈরি করতে পারে। 2025 ছিল সেই আউটপুটগুলি স্কেল করার বিষয়ে। 2026 হল স্কেলে বিশ্বস্ত AI সিদ্ধান্ত গ্রহণ সম্পর্কে।

Agentic AI-এর অর্কেস্ট্রেশনের সাথে GenAI-এর সৃজনশীল শক্তির সমন্বয় করে, এন্টারপ্রাইজগুলি অভিযোজিত, স্বায়ত্তশাসিত এবং ব্যাখ্যাযোগ্য সিদ্ধান্ত ব্যবস্থা অর্জন করতে পারে যা প্রকৃত ব্যবসায়িক ফলাফলকে চালিত করে।

এবং Uber AI সলিউসন্সের সাহায্যে — ডেটা, প্ল্যাটফর্ম এবং বিশ্বব্যাপী ডেলিভারি করা — উদ্যোগগুলি আত্মবিশ্বাসের সাথে এই পরবর্তী সীমানায় এগিয়ে যেতে পারে।