আমরা একটি এআই-কে একটি সাপোর্ট টিকেট দিয়েছিলাম। এটি ইন্টিগ্রেশনটি পুনর্গঠন করে প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ করেছে।

কীভাবে ক্লড কোড এবং এপিআইএএনটি একটি জটিল মাল্টি-পেমেন্ট সিঙ্ক বাগ-কে একটি যাচাইকৃত সমাধানে পরিণত করল, যেখানে একেবারে শেষ মুহূর্তে একজন মানুষ কেবল অনুমোদন দিয়েছেন।

এটি এসেছে CRMConnectAPIANT-এর টার্নকি ইন্টিগ্রেশন, যা Mindbody এবং HubSpot-কে সিঙ্ক করে রাখে। এটি ক্লায়েন্টের ডেটা, ডিডুপ্লিকেশন এবং ফিল্ড ম্যাপিং পরিচালনা করে, যাতে একটি মার্কেটিং টিম পুরনো এক্সপোর্টের পরিবর্তে আসল অ্যাক্টিভিটির উপর ভিত্তি করে কাজ করতে পারে। আমরা এখানে যে নির্দিষ্ট অংশটি নিয়ে কাজ করছি, তা হলো Mindbody-র সেলসকে HubSpot ডিলে রূপান্তর করার প্রক্রিয়া, যার ফলে সঠিক ক্লায়েন্টের সাথে সঠিক পরিমাণ অর্থ সংযুক্ত হয়ে রেভিনিউ স্বয়ংক্রিয়ভাবে CRM-এ জমা হয়।

একজন গ্রাহক ফ্রন্ট ডেস্কে প্রায় ৮,৪০০ ডলার পরিশোধ করেছেন। সিআরএম-এ লেনদেনটির মূল্য ৪০০ ডলার দেখানো হচ্ছিল। কোনো ত্রুটি দেখা দেয়নি, কোনো কিছু ভাঙা মনে হচ্ছিল না এবং বেশিরভাগ বিক্রয়ই ঠিকঠাক সিঙ্ক হচ্ছিল। এই লেনদেনটি মাইন্ডবডি এবং হাবস্পটের মধ্যবর্তী কোনো এক জায়গায় নীরবে তার বেশিরভাগ মূল্য হারিয়ে ফেলে।

সবচেয়ে খারাপ ধরনের বাগ হলো সেগুলো, যা সামান্য অস্বাভাবিক ২% লেনদেনের মধ্যে লুকিয়ে থাকে। আমরা এই বাগটির দায়িত্ব একটি এআই-এর হাতে তুলে দিয়েছিলাম এবং সমস্যা নির্ণয় থেকে শুরু করে পরীক্ষিত সমাধান ও গ্রাহককে উত্তর দেওয়া পর্যন্ত পুরো প্রক্রিয়াটি তাকেই পরিচালনা করতে দিয়েছিলাম। ঘটনাটি যেভাবে ঘটেছিল তা নিচে দেওয়া হলো।

টিকিট

একটি বুটিক ফিটনেস স্টুডিও একটি ছোট, বিরক্তিকর রহস্য নিয়ে লিখে পাঠিয়েছিল। তাদের বেশিরভাগ বিক্রি কোনো ঝামেলা ছাড়াই মাইন্ডবডি থেকে হাবস্পটে চলে যেত। কিন্তু এই একটি চুক্তি তেমনটা হয়নি।

দোষী হিসেবে দেখা গেল একাধিক উপায়ে অর্থ পরিশোধ করা বিক্রয়গুলোই। একটি পেমেন্টকে কার্ড এবং অ্যাকাউন্ট ব্যালেন্সের মধ্যে ভাগ করে দেওয়া হয়েছিল, এবং পুরোনো সিঙ্ক সিস্টেমটি এমন একটি রিপোর্ট থেকে তথ্য নিত যেখানে প্রতিটি লেনদেনের তথ্য অন্তর্ভুক্ত ছিল না। ফলে, গ্রাহক আসলে যা পরিশোধ করেছিলেন, তার একটি ভগ্নাংশেই লেনদেনটি সম্পন্ন হয়েছিল।

কেন এটি সাধারণত একটি ধীর ও বেদনাদায়ক সমাধান

এই ধরনের একটি বাগ ঠিক করতে সাধারণত ইঞ্জিনিয়ারদের কয়েক দিনের সময় লেগে যায়। কাউকে ইন্টিগ্রেশনটি কীভাবে কাজ করে তা পুনর্গঠন করতে হয়, একাধিক সিঙ্ক পাথের মধ্যে কোনটি ত্রুটিপূর্ণ তা খুঁজে বের করতে হয়, ইতিমধ্যে কাজ করা পাথগুলোকে নষ্ট না করে লজিক পরিবর্তন করতে হয়, এবং তারপর একটি লাইভ সিস্টেমে এটি পরীক্ষা করতে হয়, যেটিতে খুঁত ধরা সত্যিই খুব কঠিন। পয়েন্ট অফ সেল সফটওয়্যার আপনাকে ঠিক এমন কোনো স্যান্ডবক্স দেয় না যেখানে “একটি অদ্ভুত স্প্লিট-পেমেন্ট সেল করুন” বাটন লেখা আছে।

তাই এটি পড়েই থাকে। গ্রাহক অপেক্ষা করে। সমাধানটি ঝুঁকিপূর্ণ। একটি চালু ইন্টিগ্রেশনে হাত দিতে সবাই কিছুটা শঙ্কিত থাকে।

আমরা এর পরিবর্তে এটি এআই-এর হাতে তুলে দিলাম।

আমরা APIANT-এ চলমান ক্লড কোডকে টিকিটটি দিয়েছিলাম এবং এটিকে কাজ করতে দিয়েছিলাম। শুধু “একটি কোড স্নিপেট সাজেস্ট করা” নয়। বরং এটিকে দিয়ে আসল কাজ করানো: ইন্টিগ্রেশনটি পড়া, বোঝা, পরিবর্তন করা, আসল Mindbody অ্যাকাউন্টের সাথে মিলিয়ে পরীক্ষা করা এবং রিপোর্ট করা। কোনো মানুষের এক লাইন কোড লেখা ছাড়াই এটি যা করেছে তা নিচে দেওয়া হলো।

এটি আসল কারণটি খুঁজে পেয়েছে। সমস্যাটি শনাক্ত করতে গিয়ে দেখা যায় যে, একটিমাত্র লক্ষণের আড়ালে তিনটি পৃথক বিষয় লুকিয়ে ছিল: সিঙ্ক প্রক্রিয়াটি এমন একটি রিপোর্ট থেকে তথ্য নিচ্ছিল যেখান থেকে কিছু পেমেন্ট টাইপ বাদ পড়ে যাচ্ছিল, একাধিক আইটেমের বিক্রি ভুলভাবে গণনা করা হচ্ছিল, এবং একই আইডেন্টিফায়ারের ভিত্তিতে কয়েকটি বিক্রির মধ্যে সংঘাত দেখা দিচ্ছিল।

এটি ইন্টিগ্রেশনটি সঠিকভাবে পুনর্গঠন করেছে। একটি সাময়িক সমাধানের পরিবর্তে, এটি ডিল লজিককে একটি একক শেয়ার্ড কম্পোনেন্টে রিফ্যাক্টর করেছে, যা ইনস্ট্যান্ট সিঙ্ক (বিক্রয় হওয়ার সাথে সাথেই চালু হয়) এবং নাইটলি ক্যাচ-আপ সিঙ্ক—উভয় ক্ষেত্রেই ব্যবহৃত হয়। একই লজিক, দুটি ট্রিগার, এবং এদের মধ্যে আর কোনো বিচ্যুতি নেই। এটিকে আরও সমৃদ্ধ একটি ডেটা সোর্সে স্থানান্তর করা হয়েছে, যেখানে অ্যাকাউন্ট এবং মেম্বারশিপ ব্যালেন্স সহ প্রতিটি পেমেন্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

এটি বৃহৎ পরিসরে কাজটিকে দ্রুততর করে তুলেছিল। এটি একটি ক্যাশে যুক্ত করেছে, ফলে রাতের কাজটি হাজার হাজার অতীতের বিক্রয়ের উপর ধীরগতির অনুসন্ধানগুলো পুনরায় চালায় না। প্রথম ধাপে ক্যাশেটি তৈরি হয়; এরপরের প্রতিটি ধাপে ব্যয়বহুল অনুসন্ধানটি এড়িয়ে যাওয়া হয়।

এতে গ্রাহকের চাওয়া বিবরণটি যোগ করা হয়েছে। এখন প্রতিটি লেনদেনে ব্যবহৃত অর্থপ্রদানের পদ্ধতি নথিভুক্ত থাকে, ফলে স্টুডিও এক নজরেই দেখতে পারে যে বিক্রয়ের অর্থ কীভাবে পরিশোধ করা হয়েছে।

তারপর এটি আসল সিস্টেমে পরীক্ষা করা হয়েছিল।

এই অংশটা এখনও কিছুটা কল্পবিজ্ঞানের মতো লাগে।

এআই-টি একটি ব্রাউজারে মাইন্ডবডির আসল বিক্রয়কেন্দ্রটি খুলে নিজেই পরীক্ষামূলক বিক্রয় সম্পন্ন করে। একটি পণ্যের মূল্য এক কিস্তিতে পরিশোধ করা হলো। একটি পণ্যের মূল্য দুটি ভাগে দেওয়া হলো। কয়েকটি পণ্যের মূল্য একটি কিস্তিতে পরিশোধ করা হলো। কয়েকটি পণ্যের মূল্য একাধিক ভাগে দেওয়া হলো। একজন গ্রাহক সরাসরি দোকানে এলেন, যার কোনো ক্লায়েন্ট রেকর্ড ছিল না। এটি একজন কর্মীর মতোই রেজিস্টারের সমস্ত কাজ সম্পন্ন করল।

এরপর এটি ইন্টিগ্রেশনের মাধ্যমে প্রতিটি বিক্রয় প্রক্রিয়া পর্যবেক্ষণ করে এবং ফলাফলগুলো লাইন বাই লাইন পড়ে। সঠিক সংখ্যক ডিল তৈরি হয়েছিল কি? টাকার পরিমাণগুলো কি মোট বিক্রয়মূল্যের সাথে মিলেছিল? পেমেন্ট পদ্ধতিটি কি দেখা যাচ্ছিল? দুইবার সিঙ্ক চালানোর ফলে কি ডুপ্লিকেট তৈরি হয়েছিল, নাকি এটি সঠিকভাবে বুঝতে পেরেছিল যে বিক্রয়টি ইতিমধ্যেই সম্পন্ন হয়েছে?

প্রতিটি শাখা সঠিকভাবে যাচাই করা হয়েছে। টাকার পরিমাণ মিলে গেছে। কোনো পুনরাবৃত্তি ছিল না। অর্থপ্রদানের পদ্ধতিগুলোও সঠিকভাবে কাজ করেছে।

এটা নিজের ভুল নিজেই ধরে ফেলল।

মাঝপথে, এর নিজস্ব একটি পরিবর্তনের ফলে একটি ছোট রিগ্রেশন দেখা দেয়। একটি নতুন ফিল্ড সঠিকভাবে সংযুক্ত করা হয়নি, এবং এটি নীরবে নতুন ডিল তৈরির প্রক্রিয়াটি ভেঙে দেয়।

এআই-টি বিষয়টি লক্ষ্য করেছিল, কারণ এটি নিজের কাজ সঠিক বলে ধরে না নিয়ে, সরাসরি কার্য সম্পাদনের ডেটা পড়ছিল। এটি সঠিক কারণটি খুঁজে বের করে, ওয়্যারিং ঠিক করে, ব্যর্থ হওয়া আসল বিক্রয়টি পুনরায় চালায় এবং সমাধানটি সঠিক ফলাফল দিয়েছে কিনা তা নিশ্চিত করে, আর এই পুরো প্রক্রিয়াটি নথিভুক্ত করে রাখে।

কোড তৈরি করা এবং কোনো ফলাফলের মালিক হওয়ার মধ্যে এটাই পার্থক্য।

এটি গ্রাহকের সাথে প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ করেছে।

সমাধানটি যাচাই করা হয়ে গেলে, এআই গ্রাহককে সহজ ভাষায় উত্তরটি লিখে দেয়: কী ঘটছিল, কেন টাকার পরিমাণটি ভুল দেখাচ্ছিল, এখন কী পরিবর্তন হবে, এবং এই আশ্বাস যে পরবর্তী সিঙ্কে অতীতের বিক্রয়গুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঠিক হয়ে যাবে। এটি সেই বার্তাটি টিকেটে প্রস্তুত করে রাখে, যাতে পাঠানোর জন্য তৈরি থাকে।

একজন মানুষ এটি পড়েছেন, সম্মতি দিয়েছেন এবং পাঠিয়েছেন। পরিবর্তনটি প্রোডাকশনে প্রকাশ করার চূড়ান্ত অনুমোদনও একজন মানুষই দিয়েছেন। এটা ইচ্ছাকৃতভাবেই করা হয়। এআই (AI) কঠিন, নিখুঁত এবং অক্লান্ত কাজটি করে। যে দুটি সিদ্ধান্ত সবসময় মানুষেরই নেওয়া উচিত, সেগুলোর ওপর মানুষের নিয়ন্ত্রণ থাকে: আমরা গ্রাহককে কী বলব, এবং কী লাইভ হবে।

প্রতিটি গ্রাহকের জন্য একটি সমাধান।

আপনি যদি পেশাগতভাবে ইন্টিগ্রেশন তৈরি করেন, তাহলে এই অংশটিই গুরুত্বপূর্ণ। এটি কোনো একটি অ্যাকাউন্টে জোড়াতালি দিয়ে তৈরি করা কোনো বিচ্ছিন্ন স্ক্রিপ্ট ছিল না। Mindbody থেকে HubSpot-এ সিঙ্ক করার প্রক্রিয়াটি একটি পণ্য হিসেবে তৈরি করা হয়েছে। এপিআই অ্যাপএকটিমাত্র ইন্টিগ্রেশন, যা একটিমাত্র স্থানে তৈরি ও রক্ষণাবেক্ষণ করা হয় এবং এটি ব্যবহারকারী প্রত্যেক গ্রাহকের জন্য চালু থাকে। তাই যখন এআই ডিল লজিকটি পুনর্নির্মাণ করে, তখন এটি শুধু এই একটি স্টুডিওর সমস্যাই সমাধান করেনি। এটি সেই ইন্টিগ্রেশনে থাকা প্রত্যেকের জন্য একই স্প্লিট-পেমেন্টের ব্যবধানটি বন্ধ করে দিয়েছে, এবং প্রত্যেক নতুন গ্রাহক প্রথম দিন থেকেই এই সংশোধিত সংস্করণটি পেয়ে থাকে।

সিস্টেম ইন্টিগ্রেটররা এই মডেলটিই বারবার চেয়ে থাকেন। একবার একটি সলিউশন তৈরি করুন, সেটি বহুবার বিক্রি করুন এবং এক জায়গায় সেটির উন্নতি সাধন করুন। এই ধরনের একটি সমাধান একবারে সমগ্র ইনস্টল বেসের জন্য পণ্যের মান বাড়িয়ে দেয়, যা একটি প্রোডাক্টাইজড ইন্টিগ্রেশনকে ক্লায়েন্ট-ভিত্তিক কাস্টম কাজের স্তূপ থেকে একটি সত্যিকারের পুনরাবৃত্ত-রাজস্ব সম্পদে পরিণত করে; অথচ এই স্তূপটি যত বাড়তে থাকে, ততই ভঙ্গুর হয়ে পড়ে।

কেন এপিয়েন্ট এটি সম্ভব করে তোলে

একটি এআই কেবল যা দেখতে ও স্পর্শ করতে পারে, তা-ই পরিচালনা করতে পারে। বেশিরভাগ ইন্টিগ্রেশন প্ল্যাটফর্মই একটি ব্ল্যাক বক্সের মতো, ফলে এআই বাইরে থেকে পরামর্শ লেখার মধ্যেই সীমাবদ্ধ থাকে।

APIANT-এর গঠনটা ঠিক এর উল্টো। প্রতিটি ইন্টিগ্রেশন এমন সব অংশ দিয়ে তৈরি যা AI প্রকৃতপক্ষে পরীক্ষা করতে, সম্পাদনা করতে এবং চালাতে পারে: যেমন অটোমেশন, শেয়ার করা সাবরুটিন, ফিল্ড ম্যাপিং, লাইভ এক্সিকিউশন হিস্ট্রি এবং ক্যাশ করা ভ্যালু। AI এর যেকোনো একটি অংশ পরিবর্তন করে, সেটি চালাতে পারে, প্রতিটি ধাপে ঠিক কী ঘটেছে তা পড়তে পারে এবং প্রয়োজন অনুযায়ী সমন্বয় করতে পারে। এর সাথে সোর্স সিস্টেমের ব্রাউজার নিয়ন্ত্রণ যুক্ত হওয়ায়, এটি অনুমান করার পরিবর্তে বাস্তবতার নিরিখে পরীক্ষা করতে পারে।

এই সমন্বয়ের ফলেই বাস্তব জগতের একটি অগোছালো টিকিট একটি সম্পূর্ণ ও যাচাইকৃত রিফ্যাক্টরে পরিণত হয়েছে।

মূল কথা

এটা কোনো খেলনা-সমস্যা ছিল না। এটি ছিল দুটি গুরুত্বপূর্ণ সিস্টেমের মধ্যে চলমান ইন্টিগ্রেশনের একটি সূক্ষ্ম, বহু-কারণযুক্ত বাগ; এমন ধরনের বাগ যার কারণে সাধারণত একজন ইঞ্জিনিয়ার উদ্বিগ্ন থাকেন এবং সপ্তাহটি ধীরগতিতে কাটে।

একটি এআই পুরো কাজটি শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত করেছে। এটি আসল কারণটি শনাক্ত করেছে, সঠিক উপায়ে ইন্টিগ্রেশনটি পুনর্নির্মাণ করেছে, আসল পয়েন্ট অফ সেলের সাথে প্রতিটি পথ পরীক্ষা করেছে, নিজের ভুল ধরে তা সংশোধন করেছে এবং গ্রাহকের জন্য প্রতিক্রিয়ার খসড়া তৈরি করেছে। মানুষ শুধু বার্তাটি অনুমোদন এবং তা কার্যকর করার জন্য হস্তক্ষেপ করেছে।

বিষয়টি সেদিকেই এগোচ্ছে। এমন এআই নয় যা আপনার জন্য কিছু কোড লিখে দেবে, বরং এমন এআই যা একটি কঠিন ও সুনির্দিষ্ট সমস্যাকে গ্রহণ করে এবং ঠিক এই কাজের জন্যই নির্মিত একটি প্ল্যাটফর্মে সেটিকে একটি কার্যকর ও পরীক্ষিত সমাধানে পৌঁছে দেয়। আপনার যদি প্রায়-সঠিক ইন্টিগ্রেশন থাকে, অথবা এমন বাগ থাকে যা কেবল বিরল ২% ক্ষেত্রে দেখা দেয়, তবে সেগুলোর সমাধান এখন এইরকমই হতে চলেছে।

APIANT সম্পর্কে আমাদের সাথে কথা বলুন।