এশিয়ার খুচরা বাজারে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার দ্রুত বাড়লেও বিশেষজ্ঞরা বলছেন, এই প্রযুক্তি সব সমস্যার সমাধান নয়। তাদের মতে, ব্যবসার দক্ষতা বাড়াতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখতে পারে, তবে ক্রেতাদের আস্থা ও মানবিক যোগাযোগের বিকল্প এখনো হয়ে ওঠেনি।
বিশ্লেষকদের মতে, মহামারির পর এশিয়ার বিভিন্ন দেশে শপিং মল ও প্রচলিত খুচরা ব্যবসা আবারও প্রাণ ফিরে পাচ্ছে। একই সময়ে দোকান পরিচালনা, পণ্যের মজুত ব্যবস্থাপনা, চাহিদা বিশ্লেষণ এবং গ্রাহকসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারও বাড়ছে।
তবে গবেষণায় দেখা গেছে, অনেক বাজারেই গ্রাহকদের একটি বড় অংশ এখনো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক গ্রাহকসেবার ওপর পুরোপুরি আস্থা রাখতে পারছেন না। বিশেষ করে স্বয়ংক্রিয় কথোপকথনভিত্তিক সেবা এবং কেনাকাটার পরামর্শ গ্রহণে অনীহা লক্ষ্য করা যাচ্ছে।
বিশেষজ্ঞদের মতে, এশিয়ার বহু দেশে সামনাসামনি সেবা দেওয়ার সংস্কৃতি এখনো অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। জাপানের আতিথেয়তা, চীনের সামাজিক সম্পর্কভিত্তিক বাণিজ্য এবং দক্ষিণ-পূর্ব এশিয়ার ব্যক্তিকেন্দ্রিক গ্রাহকসেবা ক্রেতাদের অভিজ্ঞতার গুরুত্বপূর্ণ অংশ। তাই পুরোপুরি প্রযুক্তিনির্ভর ব্যবস্থা চালু করলে অনেক ক্ষেত্রে ব্যবসার আকর্ষণ কমে যেতে পারে।
পর্যটননির্ভর অর্থনীতিগুলোতে বিষয়টি আরও গুরুত্বপূর্ণ। অনেক পর্যটক শুধু পণ্য কিনতে নয়, স্থানীয় সংস্কৃতি, মানুষের সঙ্গে যোগাযোগ এবং কেনাকাটার অভিজ্ঞতা উপভোগ করতেও বাজারে যান। তাই মানবিক যোগাযোগের পরিবর্তে সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থা চালু করলে পর্যটকদের আগ্রহ কমতে পারে বলে মনে করছেন বিশ্লেষকরা।
তাদের মতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সবচেয়ে কার্যকর ব্যবহার হতে পারে পেছনের প্রশাসনিক কাজ, মজুত ব্যবস্থাপনা, তথ্য বিশ্লেষণ এবং নিয়মিত গ্রাহকসেবায়। অন্যদিকে পর্যটক বা উচ্চ আস্থাভিত্তিক সেবায় মানুষের অংশগ্রহণ বজায় রাখা উচিত।
কিছু খুচরা বিক্রয় প্রতিষ্ঠান ইতোমধ্যে এমন মডেল অনুসরণ করছে, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কর্মীদের সহায়তা করছে, কিন্তু তাদের স্থান দখল করছে না। বিশেষজ্ঞদের মতে, এ ধরনের ভারসাম্যপূর্ণ পদ্ধতিই ভবিষ্যতের জন্য সবচেয়ে কার্যকর হতে পারে।
বিশ্লেষকদের ভাষ্য, এশিয়ার খুচরা বাজারে সফল হতে শুধু প্রযুক্তিতে বিনিয়োগ করলেই হবে না। ক্রেতার আস্থা, মানবিক সম্পর্ক এবং স্থানীয় সাংস্কৃতিক বৈশিষ্ট্য অক্ষুণ্ন রেখে প্রযুক্তির ব্যবহার নিশ্চিত করাই হবে সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ।
















