গোপন মেট্রিক যা কর্পোরেট সাফল্যকে পুনর্সংজ্ঞায়িত করবে: জেন ম্যাককর্কলের ডিসিশন ফরেনসিক্স™ বিপ্লবের ভেতরে

গত এক দশক ধরে, কর্পোরেট রূপান্তরকে একটি প্রযুক্তিগত সমীকরণের মতো বিবেচনা করা হয়েছে। আরও ড্যাশবোর্ড, আরও ডেটা, আরও AI। নেতারা যতটা দ্রুত ব্যাখ্যা করতে পারেন তার চেয়ে দ্রুত জমা হওয়া আরও প্রতিবেদন। কোথাও পথে, সংস্থাগুলি তথ্যের পরিমাণকে তাদের সিদ্ধান্তের মানের সাথে ভুল করতে শুরু করেছে।

জেন ম্যাককর্কল ঠিক সেই মুহূর্তটি মনে রেখেছেন যখন তিনি উপলব্ধি করেছিলেন যে এই সিস্টেমটি ভেঙে গেছে।

তিনি একটি সাবস্ক্রিপশন ভিত্তিক কোম্পানিকে পরামর্শ দিচ্ছিলেন যার নির্বাহীরা একটি বিজয় উদযাপনের প্রস্তুতি নিচ্ছিলেন। "আমাদের পাঁচ লক্ষ গ্রাহক আছে!", অর্থ বিভাগ রিপোর্ট করেছে। এটি প্রচার করার মতো একটি মাইলফলক বলে মনে হয়েছিল। সিইও বার্তা খসড়া করেছিলেন এবং প্রেস টিম ব্যাপক প্রচারের জন্য প্রস্তুত হয়েছিল।

কিন্তু সংখ্যাটি ভুল ছিল।

"যখন আমি আসলে ডাটাবেসে গিয়েছিলাম, তখন এটি যোগ হয়নি," ম্যাককর্কল স্মরণ করেন। "সিস্টেমে আমাদের পাঁচ লক্ষ মানুষও ছিল না।" আর্থিক সিস্টেমটি এমনভাবে সেট আপ করা হয়েছিল যা একাধিক সাবস্ক্রিপশনকে একাধিক মানুষের মতো দেখায়। সিস্টেমটি এই বাস্তবতাকে হিসাব করতে ব্যর্থ হয়েছিল যে একজন একক ব্যক্তির প্রকৃতপক্ষে একাধিক সাবস্ক্রিপশন থাকতে পারে। মার্কেটিং টিম বিশ্বাস করেছিল যে তাদের পাঁচ লক্ষ ব্যক্তি রয়েছে। নির্বাহীরা বিশ্বাস করেছিলেন যে তারা তাদের প্রকৃত গতির চেয়ে দ্রুত স্কেল করছে। এবং কেউ পার্থক্যটি ধরার আগেই পাবলিক বার্তা প্রচারিত হয়েছিল।

"নেতারা যা দেখছেন বলে মনে করেন এবং ডেটা আসলে তাদের কী বলছে তার মধ্যে ফাঁক কোম্পানির ভিতরে সবচেয়ে বড় ঝুঁকিগুলির মধ্যে একটি," তিনি বলেন।

ম্যাককর্কল ত্রিশ বছরেরও বেশি সময় সেই ফাঁকের ভিতরে কাজ করে কাটিয়েছেন। তিনি একজন অভিজ্ঞ ডেটা কৌশলবিদ, নেতৃত্ব কোচ এবং Decision Forensics™ এর নির্মাতা, একটি নতুন শৃঙ্খলা যা ফরেনসিক অ্যাকাউন্টিংয়ের কঠোরতাকে সংস্থাগুলি যেভাবে সিদ্ধান্ত নেয় এবং মূল্যায়ন করে সেই পদ্ধতিতে নিয়ে আসে। তার কোম্পানি The Decision Advantage™ এর মাধ্যমে, তিনি এন্টারপ্রাইজ নেতাদের সাথে অংশীদার হন প্রতিক্রিয়াশীল সিদ্ধান্ত চক্র থেকে দূরে সরে এবং ট্রেসযোগ্যতা, প্রমাণ, অন্তর্দৃষ্টি এবং মানবিক রায়ের একটি কাঠামোগত সিস্টেমের দিকে অগ্রসর হতে।

তার কাজ একটি সহজ প্রশ্ন দিয়ে শুরু হয়েছিল: কেন সংস্থাগুলি বিশ্লেষণ প্রোগ্রামগুলিতে লক্ষ লক্ষ বিনিয়োগ করে এবং এখনও দুর্বল সিদ্ধান্ত নেয়?

টার্নিং পয়েন্ট

উত্তরটি তার ক্যারিয়ার জুড়ে বারবার নিজেকে প্রকাশ করেছে। নেতারা বিশ্বাস করতেন যে তারা তাদের প্রকৃত অবস্থার চেয়ে বেশি ডেটা সাবলীল ছিলেন। টিমগুলি অসম্পূর্ণ তথ্য, পুরানো প্রতিবেদন বা ভুল বোঝা ড্যাশবোর্ডের উপর সিদ্ধান্ত নিয়েছে। AI উৎপন্ন সুপারিশগুলি মুখের মূল্যে নেওয়া হয়েছিল একটি মানবিক ফিল্টার ছাড়াই যা ত্রুটিগুলি ধরতে সক্ষম যা মেশিন লার্নিং এখনও অনুমান করতে ব্যর্থ হয়।

"সবাই AI সাবলীলতা নিয়ে কথা বলছে, কিন্তু AI সাবলীলতা কোনো ব্যাপার নয় যদি আপনি ইনপুটের গুণমান মূল্যায়ন করতে না পারেন," ম্যাককর্কল বলেন। "মানুষ মনে করে তারা জানে কীভাবে ডেটা ব্যবহার করতে হয়। তারা তাদের দক্ষতা অতিরিক্ত মূল্যায়ন করে। তারা ধরে নেয় যে তাদের সামনের তথ্য সঠিক। তারা বুঝতে পারে না যে সিদ্ধান্তটি ইতিমধ্যে আপস করা হয়েছে।"

তার কাছে, হারিয়ে যাওয়া অংশটি আরও বেশি ডেটা সংগ্রহ করা ছিল না। এটি ছিল মনোবিজ্ঞান, প্রক্রিয়া এবং ঘটনাগুলির শৃঙ্খল বোঝার একটি উপায় যা একটি সিদ্ধান্ত তৈরি করে।

"আমি অনেক ফরেনসিক শো দেখি," তিনি হাসেন। "যে জিনিসটি আমি ভালোবাসি তা হল সংকেত, সিগন্যাল, সমস্ত ছোট বিবরণ যা কেন ব্যাখ্যা করে। কৌশলের কখনোই সমতুল্য ছিল না। তাই, আমি একটি তৈরি করেছি।"

যেখানে AI শেষ হয় এবং মানবিক বিচার শুরু হয়

Decision Forensics™ সেই ভিত্তির উপর নির্মিত। এটি একটি ট্রেসযোগ্যতা সিস্টেম হিসাবে কাজ করে যা প্রমাণ, অনুমান, ইনপুট, ঝুঁকি এবং কৌশলগত প্রসঙ্গ নথিভুক্ত করে যা রিয়েল টাইমে একটি সিদ্ধান্ত গঠন করে। এতে Decision Autopsy, Decision Clarity Diagnostic এবং একটি Decision Register এর মতো সরঞ্জাম রয়েছে যা ট্র্যাক করে যে একটি পছন্দের কতটা ডেটা, AI, অন্তর্দৃষ্টি, অভিজ্ঞতা বা অনুমানের উপর ভিত্তি করে ছিল।

এমন একটি যুগে যেখানে কোম্পানিগুলি গ্রাহক বিভাগ থেকে মূল্য নির্ধারণ কৌশল পর্যন্ত সবকিছুর জন্য AI এর উপর নির্ভর করে, ম্যাককর্কল বিশ্বাস করেন নেতারা মরিয়াভাবে "হ্যালুসিনেশন ধরার" একটি উপায় প্রয়োজন তাদের বহু মিলিয়ন ডলারের ভুলে পরিণত হওয়ার আগে।

"AI দ্রুত, কিন্তু এটি বুদ্ধিমান নয়," তিনি বলেন। "Decision Forensics™ হল সেই কাঠামো যা মানুষকে প্রক্রিয়াটিতে জ্ঞান ফিরিয়ে আনতে সাহায্য করে।"

কেন বিশ্লেষণ প্রোগ্রামগুলি ব্যর্থ হয়েছে

ম্যাককর্কলের জন্য, ঐতিহ্যবাহী বিশ্লেষণ প্রোগ্রামগুলির ব্যর্থতা তিনটি আন্তঃসংযুক্ত সমস্যায় নেমে আসে।

প্রথম, ডেটা গুণমান এবং একীকরণ। "আপনি খারাপ ডেটার উপর ভাল সিদ্ধান্ত নিতে পারবেন না। আপনার টিম কতটা সংগতিপূর্ণ তা কোনো ব্যাপার নয় যদি তথ্য ত্রুটিপূর্ণ হয়।"

দ্বিতীয়, ব্যবসা টিম এবং বিশ্লেষণ টিমের মধ্যে অসামঞ্জস্য। নেতারা একটি প্রতিবেদনের জন্য জিজ্ঞাসা করেন। বিশ্লেষকরা এটি তৈরি করেন। কেউ অনুরোধের পিছনে উদ্দেশ্য নিয়ে আলোচনা করে না। ফলস্বরূপ, অন্তর্দৃষ্টি অসম্পূর্ণ বা অপ্রাসঙ্গিক।

তৃতীয়, একটি অভ্যন্তরীণ সিস্টেমের অনুপস্থিতি যা সিদ্ধান্তের ইনপুট ট্র্যাক করে, শুধুমাত্র ফলাফল নয়। "সংস্থাগুলি দ্রুত এগিয়ে যাওয়ার চেষ্টা করছে, কিন্তু কাঠামো ছাড়া গতি বিশৃঙ্খলা তৈরি করে," তিনি বলেন।

যখন তিনটি সমস্যা সক্রিয় থাকে, নেতারা সাপ্তাহিক অগ্রাধিকার পরিবর্তন করেন, টিমগুলি ফোকাস হারায় এবং কর্মচারীরা নিন্দুক হয়ে ওঠে। "মানুষ পুড়ে যায়। তারা গুরুত্ব সহকারে দিকনির্দেশনা গ্রহণ বন্ধ করে দেয় কারণ তারা জানে পরের সপ্তাহে অগ্রাধিকার পরিবর্তন হবে," তিনি ব্যাখ্যা করেন।

একটি ভাল সিদ্ধান্ত কেমন দেখায়

ম্যাককর্কল সিদ্ধান্তের উপর রিটার্ন পরিমাপ করেন এমন মেট্রিক্স ব্যবহার করে যা বেশিরভাগ নেতৃত্ব টিম বর্তমানে ট্র্যাক করে না। ব্যয় করা সময়। টিম জুড়ে সামঞ্জস্য। পুনঃঅগ্রাধিকারের ফ্রিকোয়েন্সি। সম্পদ ক্ষয়। বাস্তবায়নের গতি। এবং প্রতিটি সিদ্ধান্তের পিছনে প্রমাণের গুণমান।

"যখন নেতারা সংগতিপূর্ণ হন এবং ডেটা সঠিক হয়, কোম্পানিগুলি ক্রমাগত রিসেট চক্রে সময় হারানো বন্ধ করে," তিনি বলেন। "কৌশলগুলি আসলে বাজারে প্রবেশ করে। টিমগুলি কাজ পুনরায় করতে ঘন্টা নষ্ট করে না। ROI বৃদ্ধি পায় কারণ সংস্থা শক্তি ক্ষয় বন্ধ করে।"

তিনি যে একটি কোম্পানিকে পরামর্শ দিয়েছিলেন তারা সাপ্তাহিক পুনঃঅগ্রাধিকার থেকে সামঞ্জস্যপূর্ণ ত্রৈমাসিক বাস্তবায়ন ছন্দে চলে গিয়েছিল। আরেকটি আবিষ্কার করেছিল যে তাদের শীর্ষ কৌশলগত সিদ্ধান্ত একটি একক পুরানো ডেটা উৎসের উপর ভিত্তি করে ছিল। Decision Forensics™ এর সাথে পুনঃক্রমাঙ্কন করার পরে, টিম মাসের বিভ্রান্তিকে বাজারের একটি স্পষ্ট পথ দিয়ে প্রতিস্থাপন করেছিল।

কেন নেতারা প্রতিরোধ করেন

প্রতিরোধ খুব কমই প্রযুক্তিগত। এটি মানবিক।

"গর্ব একটি ফ্যাক্টর," ম্যাককর্কল সাবধানে বলেন। "কেউ তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণ ত্রুটিপূর্ণ বলে বলা শুনতে চায় না।" নেতারা হয়তো বুঝতে পারেন না যে তারা কতটা ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতার পক্ষপাতের উপর নির্ভর করেন, বা তারা কত ঘন ঘন একটি পূর্ববর্তী চাকরির লেন্সের মাধ্যমে একটি প্রতিবেদন ব্যাখ্যা করেন।

তার পদ্ধতি মৃদু কিন্তু সরাসরি। "আমি নেতাদের সঠিক হওয়ার উপর ফোকাস করতে উৎসাহিত করি, সঠিক থাকা নয়," তিনি বলেন। "একবার তারা সেই দরজা খুলে দিলে, সবকিছু পরিবর্তন হতে শুরু করে।"

কর্পোরেট সংস্কৃতি কী হতে পারে

যদি Decision Forensics™ ব্যাপকভাবে গৃহীত হয়, ম্যাককর্কল বিশ্বাস করেন পরিবর্তনটি গভীর হবে।

কম ক্ষয়ক্ষতি। উচ্চতর সম্পৃক্ততা। কম বিশৃঙ্খলা। আরও বিশ্বাস।

"কর্মচারীরা স্থির নেতৃত্বের জন্য মরিয়া," তিনি বলেন। "যখন সংস্থাগুলি প্রতি সপ্তাহে পুনঃঅগ্রাধিকার বন্ধ করে, মানুষ আবার স্থিত বোধ করে। তারা কাজ গুরুত্ব সহকারে নেয়। তারা আরও ভাল পণ্য সরবরাহ করে। গ্রাহক অভিজ্ঞতা উন্নত হয়। এটি একটি সদগুণ চক্র হয়ে ওঠে।"

সিদ্ধান্ত বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যৎ

ম্যাককর্কল এমন একটি বিশ্ব দেখেন যেখানে সিদ্ধান্ত বুদ্ধিমত্তা কর্পোরেট নেতৃত্বের ভিতরে পরবর্তী প্রধান দক্ষতা হয়ে ওঠে। আরও সরঞ্জাম বা আরও ড্যাশবোর্ড নয়, কিন্তু চিন্তার একটি শৃঙ্খলাবদ্ধ উপায়।

"চকচকে নতুন AI টুল ব্যবসা বাঁচাবে না," তিনি বলেন। "শুধুমাত্র প্রতিরক্ষাযোগ্য সিদ্ধান্তগুলি করবে।"

এবং বিঘ্ন, অস্থিরতা এবং মেশিন আউটপুট এবং মানবিক বিচারের মধ্যে ক্রমবর্ধমান অস্পষ্টতা দ্বারা আকৃতির একটি কর্পোরেট যুগে, প্রতিরক্ষাযোগ্য সিদ্ধান্তগুলি সবার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কৌশলগত সুবিধা হতে পারে।

যদি আপনার সংস্থা প্রবৃত্তি-চালিত সিদ্ধান্তগুলিকে একটি কাঠামোগত, প্রমাণ-সমর্থিত পদ্ধতির সাথে প্রতিস্থাপন করতে প্রস্তুত হয়, আপনি জেন ম্যাককর্কলের Decision Forensics™ ফ্রেমওয়ার্ক অন্বেষণ করতে পারেন এবং https://www.thedecisionadvantage.com/-এ প্রকৃত সিদ্ধান্ত বুদ্ধিমত্তা তৈরি করা শুরু করতে পারেন।