প্রারম্ভিকভাবে এআই দিয়ে ধারণাগুলো স্ট্রেস-টেস্ট করলে টিমগুলো দুর্বল অনুমান চিহ্নিত করতে পারে, সঙ্কট-খরচ এড়াতে পারে, এবং সময় ও পুঁজি সেই জিনিসগুলোর ওপর ব্যয় করতে পারে যা বাস্তবে কাজ করার সম্ভাবনা রাখে।
অধিকাংশ টিম ধারণা যাচাইকে এমনভাবে দেখে: “বল আমাকে এটা কাজ করবে।” স্মার্ট উপায়টি উল্টো: ধারণাটিকে দ্রুতই মেরে ফেলার চেষ্টা করুন।
এআই সাহায্য করতে পারে—যদি আপনি এটাকে দুর্বল ধারণাগুলোর দ্রুত ফিল্টার হিসেবে ব্যবহার করেন, কোনও জাদুকরী ভবিষ্যদ্বক্তা হিসেবে না। এর মূল্য “সঠিকতা” নয়। এটি হল গতি: বিকল্প ব্যাখ্যা তৈরি করা, অনুপস্থিত অনুমান চিহ্নিত করা, এবং যা আপনি বিশ্বাস করেন তা সস্তা উপায়ে পরীক্ষা করার পরামর্শ দেয়া।
দুর্বল ধারণা অনুসরণ করা কেবল টাকা নষ্ট করে না। এটি চুপচাপ আপনার পুরো কোম্পানিকে চাপ দেয়:
সবচেয়ে ব্যয়বহুল ফলাফলটি “ব্যর্থতা” নয়। এটি হল দীর্ঘ সময় পরে ব্যর্থতা, যখন আপনি ইতিমধ্যেই মানুষ নিয়োগ করেছেন, তৈরি করেছেন, এবং আপনার পরিচয় ধারণাটির সঙ্গে যুক্ত করে দিয়েছেন।
এআই আপনার চিন্তাভাবনাকে স্ট্রেস-টেস্ট করতে খুবই উপযোগী: এজ কেসগুলো তুলে ধরা, বিরোধী যুক্তি লেখা, এবং অস্পষ্ট বিশ্বাসগুলোকে পরীক্ষাযোগ্য বিবৃতিতে রূপান্তর করা। কিন্তু এটি গ্রাহক, পরীক্ষার, এবং বাস্তব-জগতের সীমাবদ্ধতার প্রমাণের স্থান নিতে পারে না।
এআই আউটপুটকে হাইপোথিসিস এবং অ্যাকশনের প্রম্পট হিসেবে বিবেচনা করুন, প্রমাণ হিসেবে নয়।
এই লেখাটি একটি পুনরাবৃত্তিমূলক লুপ অনুসরণ করে:
যখন আপনি অবিশ্বাসকে দক্ষ করে তোলেন, আপনি “নেগেটিভ” হন না। আপনি নিশ্চিততার জন্য অপেক্ষা করা টিমগুলোর চেয়েও দ্রুত শিখতে শুরু করেন।
দুর্বল ধারণাগুলো শুরুতে কমই দুর্বল দেখায়। এগুলো উত্তেজনাপূর্ণ, বোধগম্য, এমনকি “স্পষ্ট” মনে হতে পারে। সমস্যা হল, উত্তেজনা প্রমাণ নয়। বেশিরভাগ খারাপ বাজি কয়েকটি পূর্বানুমেয় ব্যর্থতার কারণে হয়—এবং টিমগুলো ঠিক তখনই তা মিস করে যখন কাজটি প্রমাণযোগ্য হওয়ার অনেক আগে পর্যন্ত ফলপ্রসূ মনে হয়।
অনেক ধারণা এমন কারণে ব্যর্থ হয় যা শুনতে প্রায় বিরক্তিকর:
অভিজ্ঞ ফাউন্ডার এবং প্রোডাক্ট টিমও নির্দিষ্ট মানসিক ফাঁদে পড়ে:
কিছু কাজ কেবল গতিপথ তৈরি করে কিন্তু শেখায় না। এটি অগ্রগতি মনে হয় কিন্তু অনিশ্চয়তা কমায় না: পরিশীলিত মকআপ, নামকরণ ও ব্র্যান্ডিং, ফিচার ব্যাকলগ, বা এমন একটি “বেটা” যা আসলে কেবল বন্ধু-সমর্থন। এই জিনিসগুলো পরে কাজে লাগতে পারে—কিন্তু একইসঙ্গে তারা একটি একক স্পষ্ট, পরীক্ষাযোগ্য কারণের অভাবকে ঢেকে রাখতে পারে কেন এই ধারণাটি থাকা উচিত।
একটি ধারণা তখনই শক্তিশালী হয় যখন আপনি এটিকে নির্দিষ্ট অনুমানগুলোতে (কে, কী সমস্যা, কেন এখন, কিভাবে তারা আপনাকে খুঁজে পাবে, এবং কী তারা পরিশোধ করবে) অনুবাদ করতে পারেন—এবং তারপর দ্রুত সেই অনুমানগুলো পরীক্ষা করতে পারেন।
এখানেই এআই-সহায়ক যাচাই শক্তিশালী হয়: উত্সাহ তৈরি করার জন্য নয়, বরং সঠিকতা চাপানোর এবং ফাঁকগুলো দ্রুত উদঘাটন করার জন্য।
এআই সবচেয়ে মূল্যবান হয় প্রাথমিক পর্যায়ে—যখন আপনার ধারণাটি বদলে ফেলা তুলনামূলকভাবে সস্তা। এটাকে ভবিষ্যদ্বক্তা না ভেবে দ্রুত স্প্যারিং পার্টনার হিসেবে ভাবুন, যা আপনার চিন্তা চাপা-টেস্ট করে।
প্রথমে, গতি: এটি একটি অস্পষ্ট ধারণাকে কয়েক মিনিটে একটি কাঠামোবদ্ধ সমালোচনায় রূপান্তর করতে পারে। কারণটা গুরুত্বপূর্ণ: ত্রুটি খুঁজে পাওয়ার সেরা সময় হল যখন আপনি এখনও নিয়োগ, নির্মাণ বা ব্র্যান্ডিং করেননি।
দ্বিতীয়ত, দৃষ্টিভঙ্গির বিস্তৃতি: এআই এমন দৃষ্টিভঙ্গি অনুকরণ করতে পারে যা আপনি স্বাভাবিকভাবে বিবেচনা না করতে পারেন—সন্দিহান গ্রাহক, প্রোকিউরমেন্ট টিম, কমপ্লায়েন্স অফিসার, বাজেট ধারক, এবং প্রতিদ্বন্দ্বীরা। আপনি “সত্য” পাচ্ছেন না, কিন্তু সম্ভবত প্রদত্ত আপত্তিগুলোর একটি বিস্তৃত সেট পাচ্ছেন।
তৃতীয়ত, কাঠামোবদ্ধ সমালোচনা: এটি একটি উত্সাহী অনুচ্ছেদকে অনুমানগুলোর চেকলিস্ট, ব্যর্থতার মোড, এবং “কী সত্য ছিলেই হবে” বিবৃতিতে রূপান্তর করতে ভালো।
চতুর্থত, টেস্ট প্ল্যান রাফটিং: এআই দ্রুত পরীক্ষা প্রস্তাব করতে পারে—ল্যান্ডিং পেজ কপি ভ্যারিয়েন্ট, ইন্টারভিউ প্রশ্ন, স্মোক টেস্ট, প্রাইসিং প্রোব—যাতে আপনি খালি পাতার দিকে না দাঁড়িয়ে দ্রুত শেখেন।
এআই হ্যালিউসিনেট করতে পারে (বিবরণ বানিয়ে দেয়), সময়কাল মিশিয়ে দিতে পারে, বা আত্মবিশ্বাসের সাথে প্রতিযোগীর ফিচারই আবিষ্কার করে দিতে পারে। এটি নির্দিষ্ট ডোমেইন-নুয়ান্সে অগভীরও হতে পারে, বিশেষত নিয়ন্ত্রিত বা অত্যন্ত প্রযুক্তিগত ক্ষেত্রে। আর এটি অতিরিক্ত আত্মবিশ্বাসী হওয়ার প্রবণতা রাখে—যা শেষ দেখায় এমন উত্তর দেয় যদিও তা কেবল সম্ভাব্য।
এটি যাই বলুক, বাজার, গ্রাহক বা প্রতিদ্বন্দ্বীদের সম্পর্কে যা বলছে তা প্রমাণ নয়—একটি লিড হিসেবে নিন এবং যাচাই করুন।
এআইকে উপসংহার নয়, হাইপোথিসিস তৈরিতে ব্যবহার করুন।
তাকে বলুন আপত্তি উত্থাপন করতে, কনট্রএগজাম্পলস দিতে, এজ-কেস দেখতে এবং আপনার পরিকল্পনা কোথায় ব্যর্থ হতে পারে তা বলার জন্য। তারপর সবচেয়ে ধ্বংসাত্মক আইটেমগুলো বাস্তব সংকেত দিয়ে যাচাই করুন: গ্রাহক কথোপকথন, ছোট পরীক্ষা, এবং প্রাথমিক সূত্রের সতর্ক যাচাই। এআই-এর কাজ আপনার ধারণাকে তার যোগ্যতা অর্জন করাতে চাপ দেয়া।
অধিকাংশ ধারণাই উপসংহারে বলা হয়: “লোগ X-কে লাগে” বা “এটি সময় বাঁচাবে।” উপসংহারগুলো কঠিন পরীক্ষা। অনুমানগুলো পরীক্ষাযোগ্য।
একটি সহায়ক নিয়ম: যদি আপনি ভুল প্রমাণ করার উপায় বর্ণনা করতে না পারেন, আপনার কাছে এখনও একটি হাইপোথিসিস নেই।
যেসব ভ্যারিয়েবল সত্যিকারের সিদ্ধান্ত নির্ধারণ করে তাদের ওপর হাইপোথিসিস লিখুন:
একটি সরল টেমপ্লেট ব্যবহার করুন যা স্পষ্টতা জোর দেয়:
If
[segment]
then
[observable behavior]
because
[reason/motivation].
উদাহরণ:
If independent accountants who file 50+ returns/month are shown an automated document-checker, then at least 3/10 will request a trial within a week because missing a single form creates rework and client blame.
আপনার অস্পষ্ট পিচটিকে নিয়ে এআইকে বলুন 5–10টি পরীক্ষাযোগ্য অনুমানে রূপান্তর করতে। আপনি চান অনুমানগুলো এমনভাবে বাক্য করা যা আপনি পর্যবেক্ষণ, পরিমাপ, বা ইন্টারভিউতে শোনতে পারবেন।
উদাহরণ: “টিমগুলো আরও ভাল প্রজেক্ট ভিজিবিলিটি চাই” বলে একটি ক্লাউড হয়ে থাকলে এটি হতে পারে:
সব অনুমান সমান গুরুত্বপূর্ণ নয়। প্রতিটি আইটেমে রেট দিন:
প্রথমে পরীক্ষা করুন উচ্চ-ইমপ্যাক্ট, উচ্চ-অনিশ্চয়তা অনুমানগুলো। এখানেই এআই সবচেয়ে সাহায্য করে: আপনার “আইডিয়া স্টোরি” থেকে এমন একটি র্যাঙ্কড লিস্ট তৈরি করা যা দ্রুত যাচাই করা যায়।
অধিকাংশ মানুষ এআইকে ব্যবহার করে একটি উত্সাহী বন্ধু হিসেবে: “দারুণ আইডিয়া—এখানে একটি প্ল্যান!” সেটা আরামদায়ক, কিন্তু যাচাইয়ের বিপরীত। দুর্বল ধারণাগুলো দ্রুত মেরে ফেলতে চাইলে, এআইকে একটি কঠোর ভূমিকা দিন: এমন এক বুদ্ধিমান বিরোধী যার কাজ আপনাকে ভুল প্রমাণ করা।
শুরু করুন এআইকে বলেই যে এটি আপনার ধারণার বিরুদ্ধে সবচেয়ে শক্তিশালী যুক্তি দাঁড় করান—ধরা যাক সমালোচক বুদ্ধিমান, ন্যায়সঙ্গত, এবং তথ্যসমৃদ্ধ। এই “স্টিলম্যান” পদ্ধতি আপনাকে যে আপত্তিগুলো দেবে তা ব্যবহারযোগ্য হবে (প্রাইসিং, স্যুইচিং ঘর্ষণ, ট্রাস্ট, প্রোকিউরমেন্ট, আইনি ঝুঁকি), কেবল সারসরি নেতিবাচকতা নয়।
একটি সরল নিয়ম: “বেসিক সাধারণ উদ্বেগ নয়। নির্দিষ্ট ব্যর্থতার মোড ব্যবহার কর।”
দুর্বল ধারণাগুলো প্রায়ই এক কঠিন সত্য উপেক্ষা করে: গ্রাহকদের ইতোমধ্যেই একটি সমাধান আছে, যেমনই অনিয়ন্ত্রিত হোক। এআইকে বলুন প্রতিযোগী সমাধানগুলো তালিকাভুক্ত করতে—স্প্রেডশীট, এজেন্সি, বিদ্যমান প্ল্যাটফর্ম এবং ‘কিছু না করা’ সহ—এবং তারপর ব্যাখ্যা করতে কেন গ্রাহকরা স্যুইচ করবে না।
যখন “ডিফল্ট” জেতা দেখায় তা লক্ষ্য করুন কারণ:
একটি প্রি-মরটেম আশাবাদকে একটি নির্দিষ্ট ব্যর্থতার গল্পে পরিণত করে: “12 মাসে এটি ব্যর্থ হলো—কি ঘটল?” উদ্দেশ্য নাটক নয়; স্পষ্টতা। আপনি এমন একটি বিবরণ চান যা প্রতিরোধযোগ্য ভুলগুলো নির্দেশ করে (ভুল ক্রেতা, দীর্ঘ সেলস সাইকেল, মাস একে পরে চর্ন, উচ্চ CAC, ফিচার প্যারিটি)।
শেষে, এআইকে বলুন কি জিনিসগুলো দেখলেই ধারণাটি ভুল প্রমাণিত হবে। কনফার্মিং সিগন্যাল খুঁজে পাওয়া সহজ; ডিসকনফর্মিং সিগন্যাল আপনাকে সৎ রাখে।
Act as a red-team analyst.
1) Steelman the best arguments against: [idea]
2) List 10 alternatives customers use today (including doing nothing).
For each: why they don’t switch.
3) Pre-mortem: It failed in 12 months. Write the top 7 causes.
4) For each cause, give 2 disconfirming signals I can watch for in the next 30 days.
যদি আপনি আগেই “স্টপ” সিগন্যাল নামতে না পারেন, আপনি যাচাই করছেন না—আপনি চালিয়ে যাওয়ার কারণগুলোই জোগাড় করছেন।
কাস্টমার ডিসকভারি ব্যর্থতা বেশি ক্ষেত্রে প্রচেষ্টার অভাবে নয়, অস্পষ্ট উদ্দেশ্যের ফলে হয়। যদি আপনি জানেন না কি শেখার চেষ্টা করছেন, আপনি সেইটাই শিখবেন যা আপনার ধারণাকে সমর্থন করে।
এআই সবচেয়ে বেশি সাহায্য করে ফোন করার আগেই: এটি আপনার কৌতূহলকে পরীক্ষাযোগ্য প্রশ্নে রূপান্তর করে এবং আপনাকে অনর্থক ইন্টারভিউগুলো এড়াতে সাহায্য করে।
এখনকার জন্য 2–3 অনুমান বেছে নিন যা আপনাকে এখনই যাচাই করতে হবে (পরে নয়)। উদাহরণ: “মানুষ সাপ্তাহিকভাবে এই ব্যথা অনুভব করে”, “তারা ইতোমধ্যেই এর জন্য টাকা দেয়”, “নির্দিষ্ট একটি ভূমিকা বাজেট নিয়ন্ত্রণ করে।”
এআইকে বলুন প্রতিটি অনুমানের সঙ্গে মেপে একটি ইন্টারভিউ গাইড খসড়া করতে। এটি কথোপকথনকে বৈশিষ্ট্য-চিন্তা থেকে বিরত রাখে।
স্ক্রীনিং প্রশ্নও তৈরি করুন যাতে আপনি সঠিক লোকদের সাথে কথা বলছেন (ভূমিকা, প্রসঙ্গ, সমস্যার ঘনত্ব)। স্ক্রীন মেলেনি মানে ইন্টারভিউ করবেন না—লগ রাখুন এবং এগিয়ে যান।
একটি কার্যকর ইন্টারভিউতে সীমাবদ্ধ লক্ষ্য থাকে। এআইকে বলুন আপনার প্রশ্নগুলোকে ভাগ করতে:
তারপর নিজেকে সীমাবদ্ধ করুন: যেমন 6টি অবশ্যই শেখার প্রশ্ন, 2টি জানার ভাল প্রশ্ন। এতে ইন্টারভিউ বন্ধুত্বপূর্ণ আলাপচাতুরীর চেয়ে শেখার দিকে থাকবে।
শোনা চলাকালীন ব্যবহার করার মতো সহজ রুব্রিক তৈরির জন্য এআইকে বলুন। প্রতিটি অনুমানের জন্য ধরে রাখুন:
এটি ইন্টারভিউগুলোকে তুলনীয় করে তোলে, যাতে আপনি আবেগঘন কথোপকথনের পরিবর্তে প্যাটার্ন দেখতে পান।
অনেক ডিসকভারি প্রশ্ন দুর্ঘটনাক্রমে প্রশংসা আমন্ত্রণ করে (“এটা ব্যবহার করবেন?” “এটা কি ভালো আইডিয়া?”)। এআইকে বলুন আপনার প্রশ্নগুলো নিরপেক্ষ ও আচরণভিত্তিকভাবে পুনরায় লিখে দিতে।
উদাহরণস্বরূপ বদলান:
এর পরিবর্তে:
আপনার লক্ষ্য উত্সাহ নয়। এটি নির্ভরযোগ্য সংকেত পাওয়া—যা ধারণাটিকে সমর্থন করে বা দ্রুতভাবে মেরে ফেলে।
এআই বাস্তব বাজার কাজ প্রতিস্থাপন করতে পারে না, কিন্তু সপ্তাহ কাটিয়ে খরচ করার আগে একটি মানচিত্র বানিয়ে দিতে পারে যা আপনি যাচাই করবেন। এটিকে একটি দ্রুত, মতপুষ্ট ব্রিফিং ভাবুন যা আপনাকে স্মার্ট প্রশ্ন করতে ও চোখে পড়া ব্লাইন্ডস্পট ধরতে সাহায্য করে।
শুরু করুন সম্ভাব্য সেগমেন্ট, বিদ্যমান বিকল্প, এবং প্রতিটি ক্ষেত্রের সাধারণ কেনাকাটা প্রক্রিয়া তালিকাভুক্ত করে। আপনি “সত্য” খুঁজছেন না—আপনি যাচাই করার যোগ্য সম্ভাব্য শুরুর পয়েন্ট চাইছেন।
একটি দরকারী প্রম্পট ধরন:
“For [idea], list likely customer segments, the job-to-be-done for each, current alternatives (including doing nothing), and how purchase decisions are typically made. Mark each item as a hypothesis to validate.”
এআই আপনাকে যখন একটি মানচিত্র দেবে, সেই অংশগুলো হাইলাইট করুন যা ভুল হলে ধারণাটিকে মেরে ফেলবে (যেমন, “ক্রেতারা ব্যথা অনুভব করে না”, “বাজেট অন্য ডিপার্টমেন্টে আছে”, “সুইচিং খরচ বেশি”)।
এআইকে বলুন একটি টেবিল বানাতে যা আপনি বারবার ব্যবহার করতে পারবেন: প্রতিদ্বন্দ্বী (ডাইরেক্ট/ইন্ডাইরেক্ট), টার্গেট কাস্টমার, মূল প্রতিশ্রুতি, প্রাইসিং মডেল, ধারণাকৃত দুর্বলতা, এবং “কেন গ্রাহকরা তাদের বেছে নেয়”। তারপর পৃথককরণ হাইপোথিসিস যোগ করুন—টেস্টেবল বিবৃতি যেমন “আমরা জিতি কারণ আমরা অনবোর্ডিং 2 সপ্তাহ থেকে 2 দিনে নামিয়ে আনতে পারি টিমগুলোতে 50-এর নিচে।”
পছন্দগুলোকে মজবুত রাখতে বাধ্য করুন: “এই সেটের ভিত্তিতে 5টি পৃথককরণ হাইপোথিসিস প্রস্তাব করুন যেগুলো আমাদের কোন না কোন জিনিসে খারাপ হতে বলবে। ট্রেড-অফ ব্যাখ্যা করুন।”
এআই প্রাইসিং অ্যাঙ্কর তৈরি ও প্যাকেজিং (স্টার্টার/প্রো/টিম) নিয়ে ধারণা দিতে সাহায্য করে। সংখ্যাগুলো গ্রহণ করবেন না—তারা এমনকি কি পরীক্ষণ করবেন তা পরিকল্পনা করতে ব্যবহার করুন (কাস্টমার কল/ল্যান্ডিং পেজে)।
কোনো দাবি বাস্তব হিসেবে বিবেচনা করার আগে যাচাই করুন:
এআই সেটআপ ত্বরান্বিত করে; আপনার কাজ হল মানচিত্রটিকে প্রাইমারি রিসার্চ ও নির্ভরযোগ্য সূত্র দিয়ে চাপা-টেস্ট করা।
একটি দুর্বল ধারণাকে মাসখানেক ধরে নির্মাণ করার দরকার নেই। একটি ছোট পরীক্ষা লাগবে যা বাস্তবতাকে এক প্রশ্নের উত্তর দিতে বলে: “কি কেউ পরবর্তী ধাপ নেবে?” লক্ষ্য প্রমাণ করা নয়—এটি দ্রুত ও সস্তায় ভুল প্রমাণ পাওয়া।
বিভিন্ন ঝুঁকি বিভিন্ন পরীক্ষার দাবি রাখে। কিছু নির্ভরযোগ্য অপশন:
যাচাইয়ের সূক্ষ্ম ফাঁদ হল: আপনি কখনও কখনও “বাস্তব প্রোডাক্ট” বানাতে শুরু করে ফেলেন আগে যে আপনি যোগ্যতা অর্জন করেননি। একে এড়ানোর উপায় হল এমন টুল ব্যবহার করা যা আপনাকে দ্রুত একটি বিশ্বাসযোগ্য ডেমো, ল্যান্ডিং পেজ, বা পাতলা ভার্টিক্যাল স্লাইস বানাতে দেয়—তারপর যদি সংকেত দুর্বল হয়, টুকিটাকি ফেলে দিন।
উদাহরণস্বরূপ, একটি ভিব-কোডিং প্ল্যাটফর্ম যেমন Koder.ai আপনাকে চ্যাট ইন্টারফেস থেকে হালকা ওয়েব অ্যাপ স্পিন আপ করতে সাহায্য করে (প্রচুর ক্ষেত্রে ডেমো ফ্লো, ইনটার্নাল প্রোটোটাইপ, বা স্মোক টেস্টের জন্য যথেষ্ট)। উদ্দেশ্য হল দিন একে এক ঘণ্টার মধ্যে একটি হাইপোথিসিস থেকে কাস্টমার ফিডব্যাকে পাঠানো—যদি ধারণাটি টিকে থাকে, তখন আপনি সোর্স কোড এক্সপোর্ট করে প্রচলিত ওয়ার্কফ্লো দিয়ে তৈরি চালিয়ে যেতে পারেন।
কোনো কিছু চালানোর আগে এআইকে বলুন প্রস্তাব করা হোক:
তারপর সিদ্ধান্ত নিন দুর্বল ফলাফল হলে আপনি কী করবেন।
কিল ক্রাইটেরিয়া হল প্রি-কমিটমেন্ট যা সঙ্কট-খরচের স্পাইরাল আটকায়। উদাহরণ:
এআই আপনাকে প্ররোচনামূলক কপি বানাতে সাহায্য করে—কিন্তু সেটাও একটি ফাঁদ। আপনার টেস্টকে সুন্দর দেখাতে অপ্টিমাইজ করবেন না। শেখার জন্য অপ্টিমাইজ করুন। সোজা দাবি ব্যবহার করুন, মূল্য গোপন করবেন না, এবং অডিয়েন্স চেরি-পিক করা থেকে বিরত থাকুন। একটি “ব্যর্থ” টেস্ট যা আপনাকে ছয় মাস বাঁচায়, সেটাই একটি জয়।
বেশিরভাগ টিম ব্যর্থ হয় কারণ তারা কখনও শিখে না—তারা শিখতেই থেকে যায় বিনা সিদ্ধান্তে। একটি ডিসিশন গেট একটি প্রি-এগ্রিকৃত চেকপয়েন্ট যেখানে আপনি পরবর্তী ধাপে প্রতিশ্রুত হবেন বা বেঁচে আছেন_commitment কমাবেন।
প্রতিটি গেটে বাধ্য করুন একটির মধ্যে একটি সিদ্ধান্ত নিতে:
সবচেয়ে সততার নিয়ম: আপনি অনুমানের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেবেন, উত্সাহের উপর নয়।
গেট মিটিংয়ের আগে, এআই-কে বলুন:
এটি নির্বাচনী স্মৃতি কমায় এবং অস্বস্তিকর ফলাফলগুলোকে ঘোরানোর পথ কঠিন করে দেয়।
প্রতি স্তরের জন্য আগে থেকেই সীমা নির্ধারণ করুন:
যদি আপনি সময় বা বাজেট সীমা মুভ করে ফেলেন এবং ক্রাইটেরিয়া পূরণ না করেন, ডিফল্ট ফলাফল হওয়া উচিত pause বা stop, “ডেডলাইন বাড়ান” নয়।
প্রতিটি চেকপয়েন্টের পরে একটি সংক্ষিপ্ত “গেট মেমো” লিখুন:
নতুন প্রমাণ এলে আপনি মেমো পুনরায় খুলতে পারবেন—ইতিহাস মুছিয়ে দেওয়ার বদলে।
এআই আপনাকে দুর্বল ধারণা দ্রুত চিহ্নিত করতে সাহায্য করতে পারে—কিন্তু একইভাবে তা আপনাকে দ্রুত হালাল যুক্তি বানিয়ে দিতে পারে। লক্ষ্য হল না “এআই ব্যবহার করা”, বরং “এআই ব্যবহার করা যাতে আপনি নিজেকেও ঠকান না বা কারো ক্ষতি না হয়।”
সবচেয়ে বড় ঝুঁকিগুলো প্রযুক্তিগত নয়—আচরণগত:
যাচাই প্রায়ই গ্রাহকের কোট, সাপোর্ট টিকিট, বা প্রাথমিক ব্যবহারকারী ডেটা জড়িত করে। কোনো সংবেদনশীল বা শনাক্তযোগ্য তথ্য এআই টুলে পেস্ট করবেন না যদি না আপনার অনুমতি থাকে এবং টুলের ডেটা হ্যান্ডলিং আপনি জানেন না।
প্রায়োগিক ডিফল্ট: নাম/ইমেইল মুছে ফেলুন, প্যাটার্ন সংক্ষিপ্তসার করুন কাঁচা পাঠ্য কপি করার বদলে, এবং মালিকানা সংখ্যাগুলো (মূল্য, মার্জিন, কনট্রাক্ট) প্রম্পট থেকে বাদ রাখুন যদি না অনুমোদিত সেটআপ ব্যবহার করছেন।
একটি ধারণা ভাল পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হলেও তা অনৈতিক হতে পারে—বিশেষত যদি এটি ম্যানিপুলেশন, গোপন ফি, আসক্তিমূলক মেকানিক, বা মিথ্যা দাবি উপর নির্ভর করে। এআইকে সক্রিয়ভাবে ক্ষতির উৎস সন্ধান করতে বলুন:
যদি আপনি এআই-সহায়ক যাচাইকে বিশ্বাসযোগ্য করতে চান, এটাকে অডিটযোগ্য করুন। প্রম্পটগুলো, কোন সূত্র আপনি দেখেছেন, এবং কোনটি মানুষ দিয়ে যাচাই করা হয়েছে—সব রেকর্ড করুন। এটি এআইকে একটি প্ররোচিত বর্ণনাকারীর বদলে নথিভুক্ত সহকারী বানায়—এবং প্রমাণ না থাকলে থামা সহজ করে।
নীচে একটি সরল লুপ যা আপনি যে কোনো নতুন প্রোডাক্ট, ফিচার, বা গ্রোথ আইডিয়াতে চালাতে পারেন। এটিকে অভ্যাস করুন: আপনি “প্রমাণ করবেন না এটা কাজ করবে”—বরং “সবচেয়ে দ্রুত উপায় খুঁজে বের করবেন যাতে এটা কাজ না করে।”
1) সমালোচনা (রেড টিম):
Act as a skeptical investor. Here is my idea: <IDEA>.
List the top 10 reasons it could fail. For each, give (a) what would be true if this risk is real, and (b) the cheapest test to check it within 7 days.
2) প্রি-মরটেম:
Run a pre-mortem: It’s 6 months later and this idea failed.
Write 12 plausible causes across product, customers, pricing, distribution, timing, and execution.
Then rank the top 5 by likelihood and impact.
3) ইন্টারভিউ স্ক্রিপ্ট:
Create a 20-minute customer discovery script for <TARGET CUSTOMER> about <PROBLEM>.
Include: opening, context questions, problem intensity questions, current alternatives, willingness to pay, and 3 disqualifying questions.
Avoid leading questions.
4) এক্সপেরিমেন্ট প্ল্যান + কিল ক্রাইটেরিয়া:
Design one experiment to test: <RISKY ASSUMPTION>.
Give: hypothesis, method, audience, steps, time/cost estimate, success metrics, and clear kill criteria (numbers or observable signals).
একটি চলমান ধারণা নিন এবং আজ 1–3 ধাপ চালান। কাল ইন্টারভিউ বুক করুন। সপ্তাহের শেষে আপনার কাছে যথেষ্ট প্রমাণ থাকা উচিত যাতে আপনি বা ডাবল-ডাউন করতে পারেন—অথবা সময় ও বাজেট বাঁচাতে দ্রুত থামতে পারেন।
যদি আপনি একইসঙ্গে প্রোডাক্ট এক্সপেরিমেন্ট চালান, একটি দ্রুত বিল্ড-এবং-ইটারেট ওয়ার্কফ্লো ব্যবহার করার কথা ভাবুন (উদাহরণ: Koder.ai-এর প্ল্যানিং মোড প্লাস স্ন্যাপশট/রোলব্যাক) যাতে বাস্তব ইউজার ফ্লো টেস্ট করতে পারেন সন্দেহজনকভাবে বড় ইঞ্জিনিয়ারিং প্রকল্পে পরিণত না করে। লক্ষ্য একই থাকে: শেখার জন্য যতটা সম্ভব কম খরচ করা—বিশেষত যখন সঠিক উত্তরটি “থামো”।
এআইকে ব্যবহার করুন অনুমানগুলোকে চাপ দিতে, না যে “সাফল্য ভবিষ্যদ্বাণী” করার জন্য। এটাকে বলতে বলুন ব্যর্থতার কারণগুলো, সীমাবদ্ধতাগুলো, এবং বিকল্প ব্যাখ্যাগুলো তালিকাভুক্ত করতে — তারপর সেগুলোকে সস্তা পরীক্ষায় রূপান্তর করুন (ইন্টারভিউ, ল্যান্ডিং পেজ, আউটবাউন্ড, কনসিয়ার্জ)। আউটপুটগুলোকে বাস্তব গ্রাহকের আচরণ দিয়ে যাচাই করা না হওয়া পর্যন্ত সূত্র হিসেবে রাখুন।
কারণ ব্যয়টি কিন্তু ‘পরাজয়’ নয় — এটি হল দیرে পরাজয়। দুর্বল ধারণা তাড়াতাড়ি না বন্ধ করলে আপনি নষ্ট করেন:
পিচটিকে ভগ্ন-যোগ্য (falsifiable) অনুমানে রূপান্তর করুন, যেমন:
অনেক দুর্বল ধারণা এই নিদর্শনগুলোর মধ্যে লুকিয়ে থাকে:
এআই আপনার পিচকে অনুমানের তালিকায় পরিণত করে এবং ইমপ্যাক্ট × অনিশ্চয়তা অনুসারে সেগুলোকে র্যাঙ্ক করতে সাহায্য করে।
এআইকে বলুন সেটি বুদ্ধিমান প্রতিদ্বন্দ্বী হিসেবে কাজ করুক এবং নির্দিষ্ট হতে বলুন। উদাহরণ:
তারপর সবচেয়ে বড় 1–2 ঝুঁকি বেছে নিয়ে সস্তায় সাত দিনের মধ্যে ভাঙিয়ে দেখানোর পরীক্ষা ডিজাইন করুন।
কনফার্মেশন বায়াস তখন দেখা যায় যখন আপনি:
এটি প্রতিরোধ করতে: ডিসকনফর্মিং সিগন্যাল আগে থেকে নির্ধারণ করুন (কি হলে আপনি থামবেন) এবং সব প্রতীকী তথ্যকে supports / contradicts / unknown হিসেবে লগ করুন—তারপর সিদ্ধান্ত নিন।
এআই কলের আগে সর্বোত্তমভাবে ব্যবহার করুন:
ডিসকভারি চলাকালীন: তাদের কি করেছে, এতে কতটা সময়/খরচ ঘটেছে, তারা কী ব্যবহার করে, এবং কবে তারা স্যুইচ করবে—এই জিনিসগুলো জিজ্ঞাসা করুন।
এআই দ্রুত একটি মার্কেট ম্যাপ (সেগমেন্ট, JTBD, বিকল্প, কেনাকাটার প্রক্রিয়া) তৈরি করতে পারে, কিন্তু যাচাই করতে হবে:
এআই বলে দেবে কি পরীক্ষা করতে হবে, নয় কী ‘সত্য’।
ঝুঁকির সাথে মেলে এমন সবচেয়ে সস্তা পরীক্ষা বেছে নিন:
প্রত্যেক টেস্টের জন্য সাফল্যের মানদণ্ড এবং আগে নির্ধারণ করুন যাতে আপনি দুর্বল ফলাফলকে যুক্তি করে চালিয়ে না যান।
ডিসিশন গেটগুলো বাধ্য করে একটি ফলাফল নিন: proceed, pivot, pause, বা stop। ইহা কার্যকর করতে:
এআই গেট মিটিংয়ের আগে প্রমাণকে সারসংক্ষেপ করলে স্মৃতি-ভিত্তিক নির্বাচনী মনোভাব কমে যায়।
যদি আপনি ভুল প্রমাণ করার উপায় বর্ণনা করতে না পারেন, তাহলে আপনার কাছে পরীক্ষণযোগ্য হাইপোথিসিস নেই।