ChatGPT Enterprise এবং Codex-এর সাথে CyberAgent-এর দ্রুত অগ্রগতি

CyberAgent, একটি বিশিষ্ট জাপানি ইন্টারনেট কোম্পানি, OpenAI-এর অত্যাধুনিক এআই সরঞ্জাম: ChatGPT Enterprise এবং Codex-এর কৌশলগত গ্রহণের মাধ্যমে দ্রুত তার কার্যক্রমকে রূপান্তরিত করছে এবং তার প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা বাড়াচ্ছে। ইন্টারনেট বিজ্ঞাপন, মিডিয়া, বিনোদন এবং গেমিং সহ এর বৈচিত্র্যময় ব্যবসা জুড়ে, CyberAgent এই প্ল্যাটফর্মগুলিকে ওয়ার্কফ্লো ত্বরান্বিত করতে, গুণমানের মান উন্নত করতে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়াকে পরিমার্জিত করতে ব্যবহার করে। এআই-এর প্রতি এই মৌলিক প্রতিশ্রুতি ChatGPT Enterprise-এর জন্য একটি অসাধারণ ৯৩% মাসিক সক্রিয় ব্যবহারের হারে পরিণত হয়েছে, যা বুদ্ধিমান, এআই-চালিত উৎপাদনশীলতার দিকে একটি সাংস্কৃতিক পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেয়।

ChatGPT Enterprise-এর সাথে সুরক্ষিত এআই গ্রহণ

জেনারেটিভ এআই উত্থানের আগেও, CyberAgent-এর এআই গবেষণা ও উন্নয়নে একটি শক্তিশালী ভিত্তি ছিল, বিশেষ করে ডিজিটাল বিপণনে, যা ২০১৬ সালে 'AI Lab' প্রতিষ্ঠা এবং ২০২০ সালে 'Kiwami Prediction AI' প্রবর্তনের দ্বারা চিহ্নিত। তবে, ২০২২ সালে ChatGPT প্রকাশের মাধ্যমে জেনারেটিভ এআই-এর ব্যাপক উত্থান এআই সরঞ্জাম ব্যবহারের চারপাশে শক্তিশালী নিরাপত্তা এবং সুস্পষ্ট গভর্নেন্সের প্রয়োজনীয়তাকে বাড়িয়ে তোলে।

প্রাথমিক চ্যালেঞ্জ ছিল কর্মীদের মধ্যে একটি ব্যাপক অনিশ্চয়তা যে কোন তথ্য নিরাপদে এআই সরঞ্জামগুলিতে প্রবেশ করানো যেতে পারে, যার ফলে দ্বিধা এবং অসঙ্গতিপূর্ণ গ্রহণ দেখা যায়। এই ঝুঁকিগুলি কমাতে এবং আত্মবিশ্বাসী এআই ইন্টিগ্রেশনকে উৎসাহিত করতে, CyberAgent কৌশলগতভাবে ChatGPT Enterprise গ্রহণ করেছে। এই এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড সমাধানটি ব্যক্তিগতকৃত ব্যবস্থাপনা বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করে, যা কোম্পানিকে নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী ডেটা পরিচালনা কনফিগার করতে দেয়, যা এন্টারপ্রাইজ-স্তরের নিরাপত্তা এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ দ্বারা সমর্থিত। গোপনীয় তথ্য পরিচালনার জন্য অভ্যন্তরীণ নির্দেশিকা স্থাপনের মাধ্যমে CyberAgent এই সুরক্ষিত পরিবেশকে আরও সুসংহত করেছে।

CyberAgent-এর কর্পোরেট আইটি প্রমোশন ডিভিশনের ডেটা টেকনোলজি ডিপার্টমেন্টের ম্যানেজার Ken Takao প্রভাব তুলে ধরেন:

"অ্যাকাউন্ট ম্যানেজমেন্ট এবং ব্যবহারের দৃশ্যমানতার মতো এন্টারপ্রাইজ বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে, ChatGPT Enterprise গোপনীয় ডেটা ব্যতীত বিস্তৃত তথ্যের ব্যবসায়িক ব্যবহার সমর্থন করা সম্ভব করেছে। ফলস্বরূপ, কোম্পানি জুড়ে এআই ব্যবহারের পরিধি প্রসারিত হয়েছে এবং এখন অনেক কর্মচারী তাদের দৈনন্দিন কাজে এটি ব্যবহার করে।"

এই সক্রিয় পদ্ধতি এআই ব্যবহারকে রহস্যমুক্ত করেছে, একটি সুরক্ষিত এবং বিশ্বাসপূর্ণ পরিবেশ তৈরি করেছে যেখানে কর্মীরা আত্মবিশ্বাসের সাথে এআইকে তাদের দৈনন্দিন কাজে, যেমন গবেষণা, খসড়া তৈরি এবং মূল বিষয়গুলি সংগঠিত করার কাজে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে, যখন মানব তত্ত্বাবধান চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত গ্রহণের কর্তৃত্ব বজায় রাখে।

এআই গ্রহণকে উৎসাহিত করা: বাধ্যতামূলকতার বাইরে

CyberAgent-এর এআই ইন্টিগ্রেশনের গল্পটি বিশেষভাবে আকর্ষণীয় করে তোলে এর জৈব বৃদ্ধি। কোম্পানি নির্দিষ্ট সরঞ্জাম চাপিয়ে দেয় না বরং দল, বিভাগ এবং সহায়ক সংস্থাগুলিকে তাদের অনন্য উদ্দেশ্যগুলির উপর ভিত্তি করে সমাধানগুলি মূল্যায়ন ও গ্রহণ করার ক্ষমতা দেয়। এই অ-বাধ্যতামূলক নীতি সত্ত্বেও, ChatGPT Enterprise-এর মাসিক সক্রিয় ব্যবহার ৯৩% বেড়েছে।

এই চিত্তাকর্ষক গ্রহণের হার CyberAgent-এর সুচিন্তিত সংস্কৃতি-নির্মাণ এবং OpenAI থেকে শক্তিশালী প্রশিক্ষণ সমর্থনের প্রমাণ। কোম্পানি সক্রিয় ব্যবহারকে উৎসাহিত করতে বেশ কয়েকটি প্রক্রিয়া বাস্তবায়ন করেছে:

জ্ঞান ভাগ করে নেওয়া: সফল প্রম্পট এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি ভাগ করে নেওয়ার জন্য একটি পরিবেশ তৈরি করা।
অভ্যন্তরীণ র্যাঙ্কিং: কর্মীদের ব্যক্তিগতকৃত এআই সরঞ্জাম ব্যবহারের ডেটা (অ-মূল্যায়িত) সরবরাহ করা যাতে আত্ম-সচেতনতা এবং ব্যস্ততা বৃদ্ধি পায়।
সক্রিয় ব্যস্ততা: একটি অনন্য সিস্টেম যেখানে Slack বট সেই কর্মীদের সাথে ফলো আপ করে যারা সম্প্রতি টুলটি ব্যবহার করেননি, চ্যালেঞ্জ বা বিকল্প এআই সরঞ্জাম সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করে এবং উপযুক্ত পরামর্শ দেয়।

OpenAI-এর সাথে যৌথভাবে ডিজাইন করা প্রশিক্ষণ সেশন এবং ওয়ার্কশপগুলি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে। 'ChatGPT Enterprise 101' থেকে শুরু করে উন্নত কাস্টম GPT ওয়ার্কশপ এবং হ্যান্ডস-অন Codex সেশন পর্যন্ত, এই শেখার সুযোগগুলি বিভিন্ন ভূমিকা এবং দক্ষতার স্তরের জন্য তৈরি করা হয়েছিল। উচ্চ অংশগ্রহণ, যা প্রায়শই প্রতি সেশনে ১০০ জন কর্মচারী ছাড়িয়ে যায়, এআই দক্ষতা গ্রহণ করার জন্য একটি সত্যিকারের আগ্রহ প্রমাণ করে। এই ব্যাপক সহায়তা কাঠামো কর্মীদের এআই-এর সাথে ব্যবহারিক, সফল অভিজ্ঞতা তৈরি করতে সক্ষম করেছে, যা কেবল এক্সপোজার থেকে গভীর সংহতকরণের দিকে নিয়ে গেছে।

Codex: ডিজাইন, ডেভেলপমেন্ট এবং সিদ্ধান্ত উন্নত করা

OpenAI-এর উন্নত কোড তৈরির মডেল Codex, CyberAgent জুড়ে দ্রুত জনপ্রিয়তা লাভ করছে, এর উপযোগিতা মৌলিক কোডিং কাজের বাইরেও প্রসারিত করছে। দলগুলি ডিজাইন, সমন্বয় এবং মূল্যায়ন সহ গুরুত্বপূর্ণ আপস্ট্রিম কাজের জন্য Codex ব্যবহার করছে, যেখানে প্রাথমিক এবং উন্নত সিদ্ধান্তগুলি ডেভেলপমেন্ট চক্রের পরবর্তী সময়ে পুনরায় কাজ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে। Codex-এর এই কৌশলগত প্রয়োগ একটি আরও দক্ষ এবং উচ্চ-মানের ডেভেলপমেন্ট পাইপলাইনে অবদান রাখে।

Ken Takao Codex-এর জন্য তিনটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারের ক্ষেত্র চিহ্নিত করেছেন:

ডিজাইন মূল্যায়ন: একাধিক দৃষ্টিকোণ থেকে ডিজাইন প্রস্তাবগুলি পর্যালোচনা, মূল্যায়ন এবং চাপ পরীক্ষা করা।
কোড রিভিউ বর্ধিতকরণ: কোড পর্যালোচনার সময় বুদ্ধিমান উন্নতির পরামর্শ তৈরি করা এবং সর্বোত্তম সমাধান নির্বাচনে সহায়তা করা।
জ্ঞান ডকুমেন্টেশন: এআই এজেন্টদের জন্য আরও সমৃদ্ধ প্রেক্ষাপট সরবরাহ করার জন্য AGENTS.md-এর মতো শক্তিশালী জ্ঞান নথি তৈরি এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা।

এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি সুস্পষ্ট সুবিধাগুলিতে রূপান্তরিত হয়: উন্নত ডিজাইনের গুণমান, বাস্তবায়নের আগে স্টেকহোল্ডারদের মধ্যে দ্রুত সমন্বয় এবং প্রস্তাবগুলির পিছনে পরিষ্কার যুক্তি, যা সামগ্রিক সিদ্ধান্ত গ্রহণকে ত্বরান্বিত করে।

সরঞ্জাম	প্রাথমিক ব্যবহারের ক্ষেত্র	মূল সুবিধা
ChatGPT Enterprise	গবেষণা, খসড়া তৈরি, মূল বিষয়গুলি সংগঠিত করা, সাধারণ ব্যবসায়িক কার্যক্রম, অভ্যন্তরীণ নির্দেশিকা, সুরক্ষিত ডেটা হ্যান্ডলিং।	সুরক্ষিত ডেটা হ্যান্ডলিং, এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড নিরাপত্তা, সুস্পষ্ট গভর্নেন্স, কর্মীদের আত্মবিশ্বাস বৃদ্ধি, ব্যাপক গ্রহণ, দৈনন্দিন কাজ সুবিন্যস্ত করা।
Codex	ডিজাইন রিভিউ, কোড রিভিউ পরামর্শ, ডকুমেন্টেশন, স্পেসিফিকেশন লেখা, মকআপ তৈরি, অভ্যন্তরীণ ব্যবহারের র্যাঙ্কিং সিস্টেম, গেম ডেভেলপমেন্ট।	উন্নত ডিজাইনের গুণমান, দ্রুত সমন্বয়, পরিষ্কার যুক্তি, ডেভেলপমেন্টের গতি বৃদ্ধি, পুনরায় কাজ কমানো, আত্মবিশ্বাস বৃদ্ধি, পণ্য ডেভেলপমেন্টে ব্যাপক প্রয়োগ।

Codex-এর প্রভাব ঐতিহ্যবাহী ইঞ্জিনিয়ারিং ভূমিকার বাইরেও ছড়িয়ে পড়ছে। নন-ডেভেলপাররা স্পেসিফিকেশন লেখা, মকআপ তৈরি করা এবং পণ্য ও ডেভেলপমেন্ট দলের সাথে ইন্টারফেস করা কাজগুলিকে কাঠামোবদ্ধ করার জন্য এর ক্ষমতা ব্যবহার করতে শুরু করেছে। এর বহুমুখিতা প্রদর্শনে, CyberAgent এমনকি তার অভ্যন্তরীণ ব্যবহারের র্যাঙ্কিং সিস্টেম তৈরি করতে Codex ব্যবহার করেছে, যা এআই গ্রহণের ব্যস্ততা এবং দৃশ্যমানতাকে আরও উৎসাহিত করেছে। এই ধরনের মডেলগুলি ব্যবহার করার সেরা অনুশীলনগুলির জন্য, দলগুলি প্রায়শই প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কিত সংস্থানগুলি উল্লেখ করে।

বাস্তব-বিশ্বের প্রভাব: গতি, গুণমান এবং আত্মবিশ্বাস

CyberAgent-এর ডেভেলপমেন্ট দল জুড়ে, Codex কে কেবল গতির একটি সরঞ্জাম হিসেবে নয়, বরং উন্নত বিচার এবং আউটপুট গুণমানের একটি সক্ষমকারী হিসেবে ক্রমবর্ধমানভাবে মূল্যায়ন করা হচ্ছে।

CyberAgent-এর এআই বিজনেস ডিভিশনের একজন শীর্ষস্থানীয় Codex ব্যবহারকারী Sou Yoshihara, Kiwami Prediction AI-এর ডিজাইন এবং বাস্তবায়ন পরিকল্পনার জন্য Cursor-এর MCP-এর মাধ্যমে Codex কে একত্রিত করেন। Yoshihara উল্লেখ করেন, 'অন্যান্য কোডিং মডেলগুলির সাথে তুলনা করলে, Codex উচ্চতর মানের প্রস্তাবনা তৈরি করে এমন ধারণা দেয়,' যা পুরো ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়াকে অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রে এর ভূমিকাকে তুলে ধরে।

এই ধরণটি গেম ডেভেলপমেন্টেও প্রতিধ্বনিত হয়। GOODROID-এর Hidekazu Hora মোবাইল পাজল গেম WormEscape তৈরির ক্ষেত্রে Codex ব্যবহার করেছেন, যা প্রায় এক মাসের মধ্যে সফট লঞ্চে পৌঁছেছিল। Hora জোর দিয়েছিলেন যে Codex কিভাবে ডিজাইন থেকে বাস্তবায়ন থেকে বৈধতা পর্যন্ত প্রবাহকে সুবিন্যস্ত করেছে, পুরো প্রক্রিয়া জুড়ে গুরুত্বপূর্ণ সহায়তা প্রদান করেছে।

"এটি একটি নির্ভরযোগ্য অংশীদার বলে মনে হয়েছিল যা বাস্তবায়ন আলোচনা থেকে শুরু করে এটি কার্যকর করা পর্যন্ত পুরো প্রক্রিয়াটিকে সমর্থন করেছে, ডেভেলপমেন্টের গতি বাড়াতে সাহায্য করেছে। Codex-এর সাহায্যে, এমনকি এমন ক্ষেত্রগুলিতেও যেখানে আমার পূর্ব অভিজ্ঞতা ছিল না, আমি জ্ঞানের অভাবের কারণে সৃষ্ট বাধাগুলি দ্রুত সমাধান করতে সক্ষম হয়েছি এবং আমি মনে করি এটি গুণমান এবং গতি উভয়ই অর্জনে সহায়তা করে।" —Hidekazu Hora, Developer, GOODROID

কোম্পানি জুড়ে ডেভেলপারা একটি সাধারণ থিম রিপোর্ট করে: Codex-এর ব্যবহারযোগ্যতা এবং উচ্চ-মানের আউটপুট এর ধারাবাহিক গ্রহণের মূল চালিকা শক্তি। এটি কেবল কাজকে ত্বরান্বিত করে না বরং ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়াতে আরও বেশি আত্মবিশ্বাস তৈরি করে, দলগুলিকে নতুন চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে এবং উচ্চতর মানের সমাধান সরবরাহ করতে ক্ষমতায়ন করে। এই ধরনের এজেন্টদের কর্মক্ষমতা পরিচালনা এবং মূল্যায়ন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেমন উৎপাদনের জন্য এআই এজেন্টদের মূল্যায়ন এর মতো নির্দেশিকাতে আলোচনা করা হয়েছে।

CyberAgent-এ এআই ইন্টিগ্রেশনের ভবিষ্যত

CyberAgent এআইকে কেবল একটি ক্ষণস্থায়ী প্রবণতা হিসেবে নয়; বরং ইন্টারনেট শিল্পের মানদণ্ডকে নতুন করে সংজ্ঞায়িত করার জন্য একটি মৌলিক মোড় হিসেবে দেখে। এর 'AI Lab' প্রযুক্তিগত অগ্রগতি এবং ব্যবহারিক ব্যবসায়িক প্রয়োগের জন্য একটি দীর্ঘমেয়াদী ইঞ্জিন হিসেবে কাজ করায়, কোম্পানি সংস্থা জুড়ে এআই কিভাবে মূল্য তৈরি করে তা ক্রমাগত প্রসারিত করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ।

CyberAgent-এর পদ্ধতির অনন্য দিকটি হল এর জৈব, বটম-আপ গ্রহণ মডেল। ব্যাপক আদেশ ছাড়াই, দলগুলিকে তাদের প্রয়োজন অনুযায়ী সেরা সরঞ্জামগুলি বেছে নিতে, সেগুলিকে কার্যকরভাবে ব্যবহার করার জন্য শিখতে এবং অভ্যন্তরীণ সিস্টেম তৈরি করার ক্ষমতা দেওয়া হয় যা স্বাভাবিকভাবে এআই গ্রহণকে প্রসারিত করে। ChatGPT Enterprise এবং Codex কেবল উৎপাদনশীলতার সরঞ্জামগুলির বাইরেও বিকশিত হয়েছে; একসাথে, তারা CyberAgent-এর এআই কেবল প্রবর্তন করা থেকে শুরু করে দৈনন্দিন কাজে এটিকে গভীরভাবে অন্তর্ভুক্ত করার যাত্রায় সহায়ক, যা অপারেশনাল পদ্ধতিগুলিকে মৌলিকভাবে পুনরায় ডিজাইন করছে। এই কৌশলগত সংহতকরণ নিশ্চিত করে যে এআই কেবল একটি প্রযুক্তি নয় বরং উদ্ভাবন এবং দক্ষতার একটি মূল চালিকা শক্তি, যা এন্টারপ্রাইজ-স্তরের এআই গ্রহণের জন্য একটি দৃষ্টান্ত স্থাপন করে। উপরন্তু, এই ধরনের ব্যাপক এজেন্টিং পরিবেশে নিরাপত্তা নিশ্চিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, এবং প্রম্পট ইনজেকশন প্রতিরোধে এজেন্টদের ডিজাইন করা এর মতো নিবন্ধগুলির অন্তর্দৃষ্টি অমূল্য।

মূল উৎস

https://openai.com/index/cyberagent/

সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

How has CyberAgent integrated AI into its core business strategy?

CyberAgent views AI as a foundational technology supporting both business growth and operational design, not merely a collection of advanced initiatives. This perspective has driven significant investment, including the establishment of 'AI Lab' in 2016 for broad AI research and development, particularly in digital marketing. In 2023, the 'AI Operations Office' was launched to create a structured framework for leveraging AI to transform business operations. This strategic integration is centered on the widespread adoption of ChatGPT Enterprise and Codex, enabling rapid iteration through hypothesis testing, improving quality, and boosting productivity across its diverse business segments like advertising, media, and gaming.

What challenges did CyberAgent face before adopting ChatGPT Enterprise, and how were they resolved?

Before adopting ChatGPT Enterprise, CyberAgent faced significant challenges related to security, governance, and consistent AI usage. Employees were hesitant to use AI tools due to uncertainty about handling confidential information, leading to varied adoption rates and difficulties in knowledge sharing. To address this, CyberAgent implemented ChatGPT Enterprise, which provided robust management features, enterprise-grade security, and access control. This allowed the company to manage input data according to specific requirements, establish internal guidelines for confidential information, and create an environment where employees could confidently and securely incorporate AI into their daily tasks, ultimately expanding AI use across the entire organization.

How did CyberAgent achieve a 93% monthly active usage rate for ChatGPT Enterprise without mandating its use?

CyberAgent achieved a remarkable 93% monthly active usage rate for ChatGPT Enterprise through a deliberate strategy of culture building, continuous training, and proactive engagement, rather than enforcing mandates. The company fostered an environment where teams evaluated and adopted tools based on their specific objectives. Key initiatives included sharing knowledge and successful use cases, implementing internal rankings (for individual visibility only) to encourage engagement, and using Slack bots for 'light follow-ups' to understand usage patterns and offer tailored suggestions. Additionally, a series of training sessions and workshops, ranging from beginner introductions to hands-on custom GPT and Codex sessions, co-designed with OpenAI, significantly contributed to widespread adoption by empowering employees with practical AI skills.

Beyond code generation, what specific benefits and use cases has CyberAgent found for Codex?

CyberAgent has discovered that Codex offers substantial benefits beyond traditional code generation, particularly in upstream development phases. It's used to review, evaluate, and pressure-test design proposals from multiple perspectives, leading to better design quality. Codex assists in generating improvement suggestions during code reviews and selecting optimal options, fostering faster alignment before implementation and reducing rework. Furthermore, it aids in building and maintaining critical knowledge documents like AGENTS.md, providing richer context for AI agents. Non-developer roles are also leveraging Codex for tasks like writing specifications and creating mockups, extending its impact across product and development workflows by improving decision-making quality and speed.

Can you provide examples of how Codex has improved confidence and accelerated development at CyberAgent?

Codex has significantly boosted both confidence and development speed at CyberAgent. Sou Yoshihara, a top Codex user, praises its high-quality proposals for design and implementation planning, optimizing the entire development process. In game development, Hidekazu Hora from GOODROID utilized Codex for the game WormEscape, enabling its soft launch in approximately one month. Hora emphasized that Codex acted as a 'reliable partner' throughout the entire process—from discussing implementation to execution and validation. This partnership allowed him to quickly overcome roadblocks in unfamiliar areas, ensuring both quality and speed. This pattern of enhanced judgment and accelerated progress, even in areas without prior experience, is a common theme across CyberAgent's development teams.

What is CyberAgent's long-term vision for AI integration, and what makes their approach unique?

CyberAgent views AI not as a transient trend but as a transformative turning point for the internet industry, poised to become the next standard. Their long-term vision involves continuously expanding how AI creates value across the organization, driven by the 'AI Lab' for technical advancement and practical application. What makes their approach unique is the organic, non-mandated adoption model. Instead of blanket rules, teams select tools that align with their needs, learn through comprehensive training, and build internal systems (like usage ranking systems built with Codex) that naturally propagate AI adoption. This bottom-up integration shifts AI from mere introduction to being deeply embedded in daily work, fundamentally redesigning operational processes.

আপডেট থাকুন

সর্বশেষ AI খবর ইনবক্সে পান।