The gap between belief and proof
->বিশ্বাস এবং প্রমাণের মধ্যে ব্যবধান
Paragraph:The report paints a stark picture: most executives are convinced AI is creating value, but they can't back that conviction with numbers. That disconnect is more than an accounting problem. It's a strategic one. If a company can't measure what an AI system returns, it can't decide where to double down, where to cut, or even whether the whole effort is worth it.
Translation:প্রতিবেদনটি একটি স্পষ্ট চিত্র তুলে ধরে: বেশিরভাগ নির্বাহী নিশ্চিত যে এআই মূল্য তৈরি করছে, কিন্তু তারা সংখ্যা দিয়ে সেই বিশ্বাসকে সমর্থন করতে পারেন না। এই বিচ্ছিন্নতা কেবল একটি হিসাবরক্ষণের সমস্যা নয়। এটি একটি কৌশলগত সমস্যা। যদি একটি কোম্পানি এআই সিস্টেম কী ফেরত দেয় তা পরিমাপ করতে না পারে, তাহলে তারা সিদ্ধান্ত নিতে পারে না কোথায় বিনিয়োগ বাড়াবে, কোথায় কমাবে, বা এমনকি পুরো প্রচেষ্টাটি মূল্যবান কিনা।
Next:KPMG's finding suggests the perceived value of AI is running far ahead of the hard evidence. Executives may be hearing success stories from peers, seeing flashy demos, and feeling pressure to keep up. But when asked to show the actual return on a specific AI project, most come up empty.
Translation:কেপিএমজির ফলাফল ইঙ্গিত দেয় যে এআই-এর অনুভূত মূল্য কঠিন প্রমাণের চেয়ে অনেক এগিয়ে চলছে। নির্বাহীরা সহকর্মীদের কাছ থেকে সাফল্যের গল্প শুনছেন, চমকপ্রদ ডেমো দেখছেন এবং তাল মিলিয়ে চলার চাপ অনুভব করছেন। কিন্তু যখন একটি নির্দিষ্ট এআই প্রকল্পের প্রকৃত রিটার্ন দেখাতে বলা হয়, বেশিরভাগই খালি হাতে থাকেন।
Next heading:Why cost tracking falls short
->কেন খরচ ট্র্যাকিং ঘাটতি পূরণ করে না
Actually "falls short" means "অপর্যাপ্ত" or "ঘাটতি থাকে". Better: "কেন খরচ ট্র্যাকিং অপর্যাপ্ত" but we can say "কেন খরচ ট্র্যাকিং ব্যর্থ হয়" or "কেন খরচ ট্র্যাকিং ঘাটতির সম্মুখীন হয়". Let's use "কেন খরচ ট্র্যাকিং অপর্যাপ্ত" but to be natural: "কেন খরচ ট্র্যাকিং সঠিকভাবে কাজ করে না" maybe. But we'll keep it simple: "কেন খরচ ট্র্যাকিং ঘাটতিতে পড়ে" but better: "কেন খরচ ট্র্যাকিং অকার্যকর" Actually "falls short" means it doesn't meet expectations. So "কেন খরচ ট্র্যাকিং প্রত্যাশা পূরণ করে না" but we want concise. Let's use "কেন খরচ ট্র্যাকিং অপর্যাপ্ত" - that works. But we need to maintain meaning. I'll use: "কেন খরচ ট্র্যাকিং অপর্যাপ্ত" Paragraph:Part of the issue is that AI costs are often scattered. There's the obvious spend on software and cloud compute, but also the hidden outlays: data cleaning, integration work, retraining staff, and the time engineers spend tweaking models. Many finance teams don't have a clear line on those expenses, so they can't match them against the benefits AI is supposed to generate.
Translation:সমস্যার একটি অংশ হলো এআই খরচ প্রায়ই ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকে। সফ্টওয়্যার এবং ক্লাউড কম্পিউটে স্পষ্ট ব্যয় রয়েছে, তবে লুকানো ব্যয়ও রয়েছে: ডেটা পরিষ্কার করা, ইন্টিগ্রেশন কাজ, কর্মীদের পুনঃপ্রশিক্ষণ এবং ইঞ্জিনিয়ারদের মডেল টিউন করার সময়। অনেক ফাইন্যান্স টিমের সেই ব্যয়গুলির উপর স্পষ্ট ধারণা নেই, তাই তারা এআই যে সুবিধা তৈরি করার কথা তা এর বিপরীতে মেলাতে পারে না।
Next:Without that tracking, accountability gets fuzzy. If an AI system doesn't deliver, who's responsible? The team that built it? The vendor that sold it? The executives who approved it? The report implies that the lack of rigorous cost tracking makes it nearly impossible to assign responsibility or learn from failures.
Translation:সেই ট্র্যাকিং ছাড়া জবাবদিহিতা অস্পষ্ট হয়ে যায়। যদি একটি এআই সিস্টেম ফলাফল না দেয়, তাহলে কে দায়ী? যে দল এটি তৈরি করেছে? যে বিক্রেতা এটি বিক্রি করেছে? যে নির্বাহীরা এটি অনুমোদন করেছেন? প্রতিবেদনে ইঙ্গিত করা হয়েছে যে কঠোর খরচ ট্র্যাকিংয়ের অভাব দায়িত্ব নির্ধারণ বা ব্যর্থতা থেকে শেখা প্রায় অসম্ভব করে তোলে।
Next heading:What the report signals
->প্রতিবেদনটি কী ইঙ্গিত দেয়
Paragraph:The KPMG report doesn't offer a magic formula, but it does point to a clear need: better measurement and more disciplined oversight of AI spending. That means building cost-tracking systems that can follow a dollar from the initial investment to the eventual outcome, and then asking hard questions about whether the outcome was worth it.
Translation:কেপিএমজি প্রতিবেদনটি কোনও জাদুকরী সূত্র দেয় না, তবে এটি একটি স্পষ্ট প্রয়োজনীয়তার দিকে ইঙ্গিত করে: এআই ব্যয়ের আরও ভাল পরিমাপ এবং আরও শৃঙ্খলাবদ্ধ তদারকি। এর অর্থ এমন খরচ-ট্র্যাকিং সিস্টেম তৈরি করা যা প্রাথমিক বিনিয়োগ থেকে চূড়ান্ত ফলাফল পর্যন্ত প্রতিটি টাকা অনুসরণ করতে পারে এবং তারপরে ফলাফলটি মূল্যবান ছিল কিনা তা নিয়ে কঠোর প্রশ্ন করা।
Next:It also suggests that companies should treat AI like any other capital investment. You wouldn't buy a factory without knowing its expected output. AI projects deserve the same scrutiny. The 7% figure is a warning that most organizations are flying blind on some of their most expensive bets.
Translation:এটি আরও পরামর্শ দেয় যে কোম্পানিগুলির এআইকে অন্য যেকোনও মূলধন বিনিয়োগের মতো বিবেচনা করা উচিত। আপনি প্রত্যাশিত আউটপুট না জেনে একটি কারখানা কিনবেন না। এআই প্রকল্পগুলিও একই যাচাই-বাছাই পাওয়ার যোগ্য। ৭% সংখ্যাট
