এমআইটি’র নান্ডা উদ্যোগের সাম্প্রতিক একটি রিপোর্ট অনুসারে, কোম্পানিগুলোতে জেনারেটিভ এআই পাইলট প্রজেক্টের বিস্ময়কর ৯৫% ফেল করছে। কিন্তু প্রযুক্তি সম্পূর্ণভাবে ছেড়ে দেওয়ার পরিবর্তে, সবচেয়ে উন্নত সংস্থাগুলো এমন এজেন্টিক এআই সিস্টেম নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করছে যা শিখতে এবং তত্ত্বাবধান করা যায়।
এখানেই এসে মেইসা এআই-এর ভূমিকা। এই এক বছরের স্টার্টআপ তার সম্পূর্ণ অ্যাপ্রোচ গড়ে তুলেছে এই ধারণার উপর যে, এন্টারপ্রাইজ অটোমেশনের জন্য অ্যাকাউন্টেবল এআই এজেন্ট দরকার, অস্বচ্ছ ব্ল্যাক বক্স নয়। ইউরোপীয় ভেঞ্চার ক্যাপিটাল ফার্ম ক্রিয়ান্ডামের নেতৃত্বে একটি নতুন ২৫ মিলিয়ন ডলারের সিকিড রাউন্ডের সাথে, তারা এখন মেইসা স্টুডিও লঞ্চ করেছে—একটি মডেল-অ্যাগনস্টিক সেল্ফ-সার্ভ প্ল্যাটফর্ম যা ব্যবহারকারীদের ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ দিয়ে ট্রেন করা ডিজিটাল ওয়ার্কার ডেপ্লয় করতে সাহায্য করে।
এটা শুনতে হয়তো পরিচিত মনে হতে পারে—কার্সর বা ক্রিয়ান্ডাম-সমর্থিত লাভেবলের মতো ভাইব কোডিং প্ল্যাটফর্মের কথা মনে পড়তে পারে। কিন্তু মেইসা দাবি করে যে তাদের অ্যাপ্রোচ মৌলিকভাবে ভিন্ন। “উত্তর তৈরি করার জন্য এআই ব্যবহারের পরিবর্তে, আমরা উত্তর পাওয়ার জন্য এক্সিকিউট করতে হবে এমন প্রসেস তৈরি করার জন্য এআই ব্যবহার করি—যাকে আমরা ‘চেইন-অফ-ওয়ার্ক’ বলি,” মেইসা সিইও ডেভিড ভিলালন টেকক্রাঞ্চকে বলেছেন।
এই প্রসেসের প্রধান আর্কিটেক্ট হলেন মেইসার কো-ফাউন্ডার এবং চিফ সায়েন্টিফিক অফিসার ম্যানুয়েল রোমেরো, যিনি আগে স্প্যানিশ এআই স্টার্টআপ ক্লিব্রেইনে ভিলালনের সাথে কাজ করেছিলেন। ২০২৪ সালে, দুজনে মিলে হ্যালুসিনেশনের সমস্যা সমাধানের জন্য একটি সল্যুশন তৈরি করেছেন, কারণ তারা নিজের চোখে দেখেছেন যে “এআই-এর উপর নির্ভর করা যায় না,” ভিলালন বলেছেন।
দুজনেই এআই-এর প্রতি সন্দেহপ্রবণ নন, কিন্তু তারা মনে করেন যে মানুষের পক্ষে “পাঁচ মিনিটে করা তিন মাসের কাজ” রিভিউ করা সম্ভব নয়। এই সমস্যা সমাধানের জন্য, মেইসা একটি সিস্টেম ব্যবহার করে যার নাম HALP, যা মানে Human-Augmented LLM Processing। এই কাস্টম মেথড কাজ করে যেন ব্ল্যাকবোর্ডে ছাত্ররা—এটি ব্যবহারকারীদের তাদের চাহিদা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করে যখন ডিজিটাল ওয়ার্কাররা প্রত্যেক স্টেপ আউটলাইন করে যা তারা অনুসরণ করবে।
স্টার্টআপটি আরও Knowledge Processing Unit (KPU) তৈরি করেছে, যা হ্যালুসিনেশন সীমিত করার জন্য ডিজাইন করা একটি ডিটারমিনিস্টিক সিস্টেম। যদিও মেইসা ইউজ কেসের পরিবর্তে এই টেকনিক্যাল চ্যালেঞ্জ থেকে শুরু করেছে, তবে শীঘ্রই তারা দেখেছে যে বিশ্বাসযোগ্যতা এবং অ্যাকাউন্টাবিলিটির উপর তাদের বাজি ক্রিটিক্যাল টাস্কে এআই প্রয়োগ করতে চাওয়া কোম্পানিগুলোর সাথে মিলে যায়। উদাহরণস্বরূপ, বর্তমানে প্রোডাকশনে মেইসা ব্যবহারকারী ক্লায়েন্টদের মধ্যে রয়েছে একটি বড় ব্যাঙ্ক, সেইসাথে গাড়ি নির্মাণ এবং এনার্জি সেক্টরের কোম্পানিগুলো।
এই এন্টারপ্রাইজ ক্লায়েন্টদের সার্ভ করে, মেইসা নিজেকে রোবোটিক প্রসেস অটোমেশন (RPA)-এর একটি আরও উন্নত ফর্ম হিসেবে পজিশন করতে চায় যা প্রোডাক্টিভিটি বাড়ায় কিন্তু কোম্পানিগুলোকে রিজিড প্রিডিফাইন্ড রুলস বা বিস্তৃত ম্যানুয়াল প্রোগ্রামিং-এর উপর নির্ভর করতে হয় না। তাদের চাহিদা মেটাতে, স্টার্টআপটি সিকিউর ক্লাউডে ডেপ্লয়মেন্ট বা অন-প্রেমিস ডেপ্লয়মেন্ট অফার করে।
এই এন্টারপ্রাইজ-ফার্স্ট অ্যাপ্রোচের কারণে মেইসার কাস্টমার বেস এখনও ফ্রিমিয়াম ভাইব-কোডিং প্ল্যাটফর্মে লক্ষ লক্ষ ব্যবহারকারীর তুলনায় খুব ছোট। কিন্তু যখন এই প্ল্যাটফর্মগুলো এন্টারপ্রাইজ কাস্টমার জিততে চেষ্টা করছে, মেইসা উল্টো দিকে যাচ্ছে মেইসা স্টুডিও-এর সাথে, যা কাস্টমার ফানেল বাড়াতে এবং অ্যাডপশন সহজ করার জন্য ডিজাইন করা।
স্টার্টআপটি বিদ্যমান কাস্টমারদের সাথে একাধিক দেশে অপারেশন বিস্তার করার পরিকল্পনা করছে। ভ্যালেন্সিয়া এবং সান ফ্রান্সিসকোতে ডুয়াল হেডকোয়ার্টার সহ, মেইসা নিজেই ইউএস-এ ফুটহোল্ড তৈরি করেছে, যা তার ক্যাপ টেবিলে প্রতিফলিত; গত ডিসেম্বরে তার ৫ মিলিয়ন ডলারের প্রি-সিকিড রাউন্ড সান ফ্রান্সিসকো-ভিত্তিক ভেঞ্চার ফার্ম NFX এবং ভিলেজ গ্লোবালের নেতৃত্বে হয়েছে।
এছাড়া, টেকক্রাঞ্চ এক্সক্লুসিভলি জেনেছে যে ইউএস ফার্ম ফোর্জপয়েন্ট ক্যাপিটাল ইন্টারন্যাশনাল এই নতুন রাউন্ডে অংশ নিয়েছে স্প্যানিশ ব্যাঙ্ক ব্যাঙ্কো সান্তান্ডারের সাথে তার ইউরোপীয় জয়েন্ট ভেঞ্চারের মাধ্যমে, যা রেগুলেটেড সেক্টরের জন্য তার আকর্ষণ হাইলাইট করে।
নন-টেকনিক্যাল ইউজারদের থেকে অ্যাকাউন্টাবিলিটি দাবি করে জটিল ইউজ কেসে ফোকাস করা মেইসার জন্য একটি ডিফারেনশিয়েটর হতে পারে, যাদের কম্পিটিটরদের মধ্যে রয়েছে ক্রুএআই এবং অনেক অন্যান্য এআই-পাওয়ার্ড, বিজনেস-ফোকাসড ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন প্রোডাক্ট। একটি লিঙ্কডইন পোস্টে, ভিলালন এই “এআই ফ্রেমওয়ার্ক গোল্ড রাশ”-কে হাইলাইট করেছেন, সতর্ক করে যে “কুইক স্টার্ট” নির্ভরযোগ্যতা, অডিটাবিলিটি বা ভুল ঠিক করার ক্ষমতা দরকার হলে দীর্ঘ নাইটমেয়ারে পরিণত হয়।
এআই স্কেল করতে সাহায্য করার লক্ষ্যে দ্বিগুণ করে, মেইসা তার ফান্ডিং ব্যবহার করবে ৩৫ জন থেকে ২০২৬ সালের প্রথম কোয়ার্টারের মধ্যে ৬৫ জন পর্যন্ত বাড়াতে, চাহিদা মেটাতে। এই বছরের শেষ কোয়ার্টার থেকে শুরু করে, স্টার্টআপটি তার ওয়েটিং লিস্ট সার্ভ করতে শুরু করার সাথে দ্রুত গ্রোথ আশা করছে। “আমরা মার্কেটকে দেখাব যে একটি কোম্পানি আছে যা প্রমিস করা জিনিস ডেলিভার করছে, এবং এটা কাজ করছে,” ভিলালন বলেছেন।
বাংলাদেশসহ দক্ষিণ এশিয়ার ব্যবসায়িক সেক্টরে, যেখানে ডিজিটাল ট্রান্সফরমেশন দ্রুত এগোচ্ছে কিন্তু এআই-এর ঝুঁকি অনেক, মেইসার মতো অ্যাকাউন্টেবল সল্যুশনগুলো ব্যাঙ্কিং বা ম্যানুফ্যাকচারিংয়ে বিপ্লব আনতে পারে। এটি শুধু প্রযুক্তি নয়, ব্যবসার বিশ্বাসযোগ্যতা বাড়ানোর একটি উপায়।
