কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে তথ্যচিত্র নয়, উপাত্তের গল্প তৈরির সঠিক কর্মপদ্ধতি

একটি প্রতিবেদনে দশটি চার্ট থাকতে পারে, তবু সেটি দেখে মূল কথাটি বোঝা কঠিন হতে পারে। আবার দুটি চার্ট দিয়েই কখনো খুব পরিষ্কারভাবে দেখানো যায়—কী বদলেছে, পরিবর্তনটি কতটা গুরুত্বপূর্ণ এবং এখন কোন দিকে নজর দেওয়া দরকার।

এই পার্থক্যটাই উপাত্তের গল্পের।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক উপাত্তের গল্প বলা বলতে তাই উপাত্তকে শুধু সুন্দর করে সাজানো বোঝায় না। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এখানে কাজে লাগে তথ্য ঘাঁটতে, সম্ভাব্য ধরণ ও প্রবণতা ধরতে, হিসাব যাচাইয়ের জায়গা চিহ্নিত করতে এবং গল্পের খসড়া কাঠামো দাঁড় করাতে। কোন বিষয়টি সামনে আসবে, সেটি অবশ্যই উপাত্ত ও পাঠকের প্রয়োজন দেখে ঠিক করতে হবে।

চ্যাটজিপিটি বা ক্লড বিশ্লেষণে সাহায্য করতে পারে। ক্যানভা দ্রুত দৃশ্যমান উপস্থাপনা বানাতে সুবিধাজনক। জটিল বা ব্যবহারকারীর নিয়ন্ত্রণযোগ্য বিশ্লেষণ হলে ট্যাবলো বেশি মানানসই। মিডজার্নির মতো সৃষ্টিশীল ছবি তৈরির কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করা যায় সহায়ক ছবির জন্য—চার্টের সংখ্যার দায়িত্বে নয়।

তথ্যচিত্র আর উপাত্তের গল্পের তফাত কোথায়?

ধরা যাক, একটি বিপণন প্রতিবেদনে তিনটি তথ্য আছে:

• ওয়েবসাইটের দর্শকসংখ্যা বেড়েছে
• সম্ভাব্য ক্রেতার সংখ্যাও বেড়েছে
• রূপান্তরের হার কমেছে

এই তিনটি সংখ্যা আলাদা আলাদা চার্টে বসানো হলো। তথ্য দেখা গেল, কিন্তু এখানেই গল্প শেষ নয়।

আসল প্রশ্ন হতে পারে: দর্শকসংখ্যা বাড়ার পরও রূপান্তরের হার কেন কমল? পতনটি সব দর্শক-উৎসে হয়েছে, নাকি একটি নির্দিষ্ট মাধ্যমে? নতুন দর্শকদের মান কি তুলনামূলক কম ছিল?

শেষ প্রশ্নটির উত্তর উপাত্তসেটে না থাকলে অবশ্যই অনুমান করা যাবে না। কিন্তু এ ধরনের প্রশ্নই উপাত্তের গল্পকে সাধারণ তথ্যচিত্র থেকে আলাদা করে। তথ্যচিত্র প্রধানত তথ্য দেখায়। উপাত্তের গল্প সেই তথ্যগুলোর মধ্যে কোন সম্পর্কটি পাঠকের জানা দরকার, সেটি বেছে দেয়।

আরও পড়ুন: AI দিয়ে Content Idea খোঁজা: একই ধরনের Topic এড়িয়ে নতুন Angle বের করার পদ্ধতি

প্রথমে প্রশ্ন ছোট করুন

স্প্রেডশিট আপলোড করে “গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করো” বলাটা সুবিধাজনক, কিন্তু খুব নির্দিষ্ট নয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তখন এমন অনেক বিষয় সামনে আনতে পারে, যেগুলো সংখ্যার দিক থেকে ব্যতিক্রমী হলেও আপনার আসল কাজের সঙ্গে সম্পর্কিত নয়।

“বিক্রি কেমন হয়েছে?” এর বদলে প্রশ্ন হতে পারে:

“কোন অঞ্চলে বিক্রির প্রবৃদ্ধি সবচেয়ে বেশি?”

অথবা:

“মোট আয় বাড়লেও প্রতি গ্রাহকের গড় আয় কমেছে কি?”

প্রশ্ন বদলালে একই উপাত্তসেটের গল্পও বদলে যায়।

এ পর্যায়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে শিরোনাম বা গল্পের বয়ান লিখতে না দেওয়াই ভালো। আগে তাকে উপাত্তের গঠন বুঝতে দিন—কোন কলামে কী আছে, কোথায় অনুপস্থিত মান, পুনরাবৃত্ত সারি বা অস্বাভাবিক উপাত্তের ধরন রয়েছে। বিশ্লেষণের আগে এই ছোট কাজগুলো বিরক্তিকর মনে হতে পারে। কিন্তু ভুল গল্প তৈরির বড় অংশ শুরু হয় এখান থেকেই।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যেটিকে অস্বাভাবিক মান বলছে, সেটি সত্যিই ভুল কি?

স্প্রেডশিট পরিষ্কার করার সময় একটি সাধারণ ভুল হলো অস্বাভাবিক সংখ্যাকে দ্রুত সরিয়ে দেওয়া। কোনো মাসে বিক্রি হঠাৎ অনেক বেড়েছে। সেটি উপাত্ত প্রবেশের ভুল হতে পারে। আবার ওই মাসে বড় প্রচারাভিযান বা মৌসুমি বিক্রিও থাকতে পারে।

একইভাবে খালি ঘর মানেই শূন্য নয়।

চ্যাটজিপিটির উপাত্ত বিশ্লেষণ সুবিধা সিএসভি, এক্সএলএস এবং এক্সএলএসএক্স ফাইল নিয়ে কাজ করতে পারে। অনুপস্থিত মান, পুনরাবৃত্ত তথ্য, উপাত্তের ধরনের সমস্যা এবং সম্ভাব্য অস্বাভাবিক মান খুঁজতেও এটি কাজে লাগে। ক্লডেও সিএসভিসহ বিভিন্ন নথির ধরন বিশ্লেষণ করা যায়; এক্সএলএসএক্স ব্যবহারের জন্য অ্যাকাউন্টে প্রয়োজনীয় বিশ্লেষণ সুবিধা সক্রিয় থাকতে পারে।

টুল সমস্যার জায়গা দেখাবে। কোন মান ঠিক বা ভুল, তার শেষ সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য উপাত্তসেটের প্রেক্ষাপট জানতে হবে।

ধরণ দেখলেই ব্যাখ্যা লিখবেন না

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি সুবিধা হলো বড় টেবিল থেকে খুব দ্রুত ধরণ তুলে আনা। অসুবিধাটাও একই জায়গায়—ধরণ দেখে ব্যাখ্যা তৈরি করা খুব সহজ হয়ে যায়।

একটি নতুন প্রচারাভিযান চালুর পর বিক্রি বাড়ল। এখান থেকে প্রচারাভিযানটিই বিক্রি বৃদ্ধির কারণ—এ কথা বলা যায় না। একই সময়ে দাম, মৌসুম, দর্শকগোষ্ঠী বা অন্য প্রচারাভিযান বদলাতে পারে।

তাই প্রথম বিশ্লেষণের পর উল্টো প্রশ্নও করুন।

যেমন:

“এই ফলাফলের মধ্যে কোনটি দুর্বল?”

“কোথায় নমুনার আকার খুব ছোট?”

“শতকরা হার বড় দেখালেও মূল সংখ্যা ছোট কি?”

“কোন সিদ্ধান্তের জন্য আরও উপাত্ত লাগবে?”

“কোথাও পারস্পরিক সম্পর্ককে কারণ-ফল সম্পর্ক হিসেবে দেখানো হচ্ছে কি?”

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে নিজের উত্তর পরীক্ষা করতে বলা কাজে দেয়। তবে এটিকে স্বাধীন যাচাই ভাবলে ভুল হবে। একই ভুল যুক্তি দ্বিতীয়বারও ফিরে আসতে পারে।

২০০ শতাংশ বৃদ্ধি সবসময় বড় খবর নয়

ধরা যাক, একটি শ্রেণির সংখ্যা ১ থেকে ৩ হয়েছে। বৃদ্ধি ২০০ শতাংশ। গাণিতিকভাবে ভুল নেই। কিন্তু শুধু “২০০ শতাংশ প্রবৃদ্ধি” লিখলে পাঠক ঘটনাটিকে বাস্তবের চেয়ে বড় ভাবতে পারেন।

এই কারণেই শতকরা হারের পাশে প্রায়ই মূল সংখ্যাটিও দেখা দরকার।

একই কথা জরিপের ফল, রূপান্তরের হার, গ্রাহক হারানোর হার বা সম্পৃক্ততার ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য। শতকরা হার কত, সেটির পাশাপাশি প্রশ্ন করুন—কোন মূল সংখ্যার ওপর এই হার হিসাব হয়েছে?

উপাত্তের গল্পের জন্য সবচেয়ে চোখে পড়া সংখ্যা নয়, সবচেয়ে অর্থবহ সংখ্যাটি দরকার।

এরপর গল্প ছোট করুন

উপাত্ত বিশ্লেষণের পর একটি অদ্ভুত সমস্যা দেখা দেয়: হাতে এত তথ্য থাকে যে সবকিছুই গুরুত্বপূর্ণ মনে হয়।

এই জায়গায় কাটছাঁট জরুরি।

ধরা যাক, বিশ্লেষণে বোঝা গেল ওয়েবসাইটে দর্শকসংখ্যা অনেক বেড়েছে, কিন্তু যোগ্য সম্ভাব্য ক্রেতা একই গতিতে বাড়েনি। গল্পটির জন্য তখন সামাজিক যোগাযোগমাধ্যমের পৌঁছ, ই-মেইল খোলার হার, পৃষ্ঠা দেখা বা আরও দশটি পরিমাপক দেখানোর প্রয়োজন নাও থাকতে পারে।

প্রধান বক্তব্য যদি হয়—

দর্শকসংখ্যা বেড়েছে, কিন্তু সম্ভাব্য ক্রেতার মান সেই হারে বাড়েনি

—তাহলে পরের কাজ হবে এই বক্তব্য প্রমাণ করার জন্য ন্যূনতম কতটুকু উপাত্ত দরকার, সেটি বের করা।

এখানেই উপাত্তের গল্প এবং তথ্যফলকের বড় পার্থক্য।

তথ্যফলকে অনেক তথ্য রাখা যায়, কারণ ব্যবহারকারী নিজে ঘুরে দেখবেন। উপাত্তের গল্পে লেখক বা বিশ্লেষক পাঠকের জন্য একটি পথ বেছে দেন।

চার্ট বাছার সহজ নিয়ম

চার্টের ধরন আগে ঠিক করার দরকার নেই। আগে ঠিক করুন কী দেখাতে চান।

সময় ধরে পরিবর্তন? রেখাচিত্র।

কয়েকটি শ্রেণির তুলনা? দণ্ডচিত্র।

দুটি সংখ্যাভিত্তিক চলকের মধ্যে সম্পর্ক? বিচ্ছুরণচিত্র।

একটি মাত্র বড় সংখ্যা? অনেক সময় চার্ট দরকারই নেই।

চ্যাটজিপিটি চার্ট তৈরি করতে পারে, কিন্তু “একটি সুন্দর চার্ট বানাও” খুব ভালো নির্দেশনা নয়। কোন পরিমাপক, কোন সময়কাল এবং কোন গোষ্ঠীবিন্যাস ব্যবহার হবে—এসব নির্দিষ্ট থাকলে ভুল ধরাও সহজ হয়।

ক্যানভা কখন ভালো পছন্দ

উপস্থাপনা, সামাজিক যোগাযোগমাধ্যমের গ্রাফিক বা সাধারণ প্রতিবেদনের দৃশ্যমান উপস্থাপনা দ্রুত বানাতে ক্যানভা সুবিধাজনক। ক্যানভা শিটসে সিএসভি ও এক্সএলএসএক্স উপাত্ত আনা যায়। ম্যাজিক চার্টস ও ম্যাজিক ইনসাইটসের মতো সুবিধা চার্ট বা ধরণ খুঁজতে সহায়তা করতে পারে।

কিন্তু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক সুবিধার ব্যবহার পরিকল্পনা ও ক্রেডিটের ওপর নির্ভর করতে পারে। টিমের নিয়মিত কর্মপদ্ধতি কোনো একটি নির্দিষ্ট কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক সুবিধার ওপর দাঁড় করানোর আগে অ্যাকাউন্টে সেটির বর্তমান সীমা দেখে নেওয়া ভালো।

ট্যাবলো কখন দরকার

অনেক চলক, ছাঁকনি বা গভীর অনুসন্ধানভিত্তিক বিশ্লেষণ থাকলে ট্যাবলো বেশি কার্যকর।

এখানে একটি পার্থক্য মাথায় রাখা দরকার। ট্যাবলো দিয়ে দৃশ্যমান উপস্থাপনা করা আর ট্যাবলোর সৃষ্টিশীল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধা ব্যবহার করা একই বিষয় নয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধার জন্য আলাদা পরিবেশ, অনুমতি বা সেলসফোর্স-সংক্রান্ত অতিরিক্ত ব্যবস্থা প্রয়োজন হতে পারে।

ফলে উপাত্তের গল্প তৈরির পুরো প্রক্রিয়া ট্যাবলোর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধার ওপর নির্ভরশীল করা জরুরি নয়।

মিডজার্নি দিয়ে চার্ট বানানো কেন ঝুঁকিপূর্ণ

মিডজার্নি ভালো ধারণামূলক ছবি বানাতে পারে। একটি প্রতিবেদনের প্রচ্ছদ, শুরুর দৃশ্যমান উপাদান বা কোনো বিমূর্ত ধারণা বোঝানোর চিত্রে সেটি কাজে লাগতে পারে।

কিন্তু উপাত্তের চার্ট অন্য ব্যাপার।

৪২ শতাংশের দণ্ড যদি ৩৮ শতাংশের দণ্ডের চেয়ে ছোট হয়, সেখানে দৃশ্যমান সৌন্দর্যের আর কোনো গুরুত্ব থাকে না। তথ্যটাই ভুল হয়ে গেছে। মিডজার্নি ছবির মধ্যে লেখা তৈরি করতে পারে, তবে ছোট শব্দ বা বাক্যাংশ এবং প্রমিত লাতিন বর্ণমালায় ফল তুলনামূলক ভালো হওয়ার কথা তাদের নথিতে বলা হয়েছে।

বাংলা লেবেল, শতকরা হার, অক্ষরেখা কিংবা গুরুত্বপূর্ণ সংখ্যা তাই ছবি তৈরির টুলের হাতে না রেখে চার্ট বা বিন্যাস তৈরির টুলে যোগ করাই যুক্তিসঙ্গত।

গোপন উপাত্ত থাকলে আগে ফাইলটি ছোট করুন

উপাত্তের গল্প তৈরির জন্য পুরো স্প্রেডশিট সব সময় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার টুলে দেওয়ার প্রয়োজন হয় না। একটি বিক্রয় প্রতিবেদনে হয়তো গ্রাহকের নাম, ই-মেইল, ফোন নম্বরও আছে। অথচ বিশ্লেষণের জন্য দরকার শুধু মাস, অঞ্চল, বিক্রির পরিমাণ এবং পণ্যের শ্রেণি।

সে ক্ষেত্রে অপ্রয়োজনীয় শনাক্তকারী তথ্য বাদ দিয়েই কাজ করা যায়। চ্যাটজিপিটির ব্যক্তিগত অ্যাকাউন্টে ডেটা কন্ট্রোলস থেকে মডেল উন্নয়ন-সংক্রান্ত সেটিং নিয়ন্ত্রণ করা যায়। ওপেনএআই বিজনেস, এন্টারপ্রাইজ, এডু ও এপিআইয়ের উপাত্ত ডিফল্টভাবে মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহার না করার নীতি রাখে।

অ্যানথ্রপিকের ভোক্তা ও বাণিজ্যিক পণ্যের নীতিও এক নয়। ক্লডের ভোক্তা অ্যাকাউন্টের ক্ষেত্রে ব্যবহারকারীর সেটিং প্রাসঙ্গিক; বাণিজ্যিক পণ্যের ইনপুট ও আউটপুট ডিফল্টভাবে মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহার না করার নীতি রয়েছে।

এখানে আরেকটি পার্থক্য গুরুত্বপূর্ণ: প্রশিক্ষণে উপাত্ত ব্যবহার না করা মানেই উপাত্ত সঙ্গে সঙ্গে মুছে যায়—এমন নয়। গোপন বা নিয়ন্ত্রিত তথ্য হলে নিজের প্রতিষ্ঠানের গোপনীয়তা ও উপাত্ত সংরক্ষণনীতি আগে দেখা দরকার। এই অংশটি বিরক্তিকর প্রশাসনিক কাজ মনে হতে পারে, কিন্তু ভুল স্প্রেডশিট ভুল জায়গায় আপলোড হওয়ার পর সেটি আর শুধু সম্পাদকীয় সমস্যা থাকে না।

একটি সাধারণ কর্মপদ্ধতি আসলে কেমন

বড় কোনো ব্যবস্থা দরকার নেই।

ধরা যাক, আপনার কাছে ১২ মাসের বিপণনসংক্রান্ত উপাত্ত আছে।

প্রথমে একটি প্রশ্ন বেছে নিলেন:

দর্শকসংখ্যা বেড়েছে, কিন্তু যোগ্য সম্ভাব্য ক্রেতা কি একই হারে বেড়েছে?

এরপর স্প্রেডশিট পরিষ্কার করলেন। মাধ্যম ও মাস ধরে তুলনা করলেন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে সম্ভাব্য ধরণ বের করলেন। গুরুত্বপূর্ণ হিসাব স্প্রেডশিটে মিলিয়ে নিলেন। দেখা গেল, দর্শকসংখ্যা বেড়েছে কিন্তু সম্ভাব্য ক্রেতা বৃদ্ধির হার পিছিয়ে। আবার একটি মাধ্যমে ব্যবধানটি বেশি।

গল্প এখন মোটামুটি তৈরি:

দর্শকসংখ্যা বাড়ছে। সম্ভাব্য ক্রেতা একই গতিতে বাড়ছে না। একটি নির্দিষ্ট মাধ্যমে ব্যবধান বেশি। তাই শুধু দর্শকের পরিমাণ নয়, সম্ভাব্য ক্রেতার কার্যকারিতাও দেখতে হবে।

এখানে হয়তো দুটি চার্ট যথেষ্ট।

আরও পাঁচটি চার্ট যোগ করলে বিশ্লেষণ বড় হবে। গল্পটি প্রয়োজনীয়ভাবে ভালো হবে না।

প্রকাশের আগে আবার সংখ্যায় ফিরে যান

নকশা শেষ। শিরোনাম লেখা হয়ে গেছে। এখন আরেকবার মূল উপাত্তসেট খুলুন।

প্রতিটি গুরুত্বপূর্ণ দাবির পাশে দেখুন:

• এই সংখ্যাটি কোথা থেকে এসেছে?
• শতকরা হার কোন মূল সংখ্যার ওপর হিসাব করা?
• তুলনার সময়কাল একই?
• চার্টের শিরোনাম যে কথা বলছে, চার্ট সেটাই দেখাচ্ছে?
• কোনো অনুমান তথ্যগত বক্তব্য হয়ে গেছে কি?
• কোনো সম্পর্ককে কারণ হিসেবে লেখা হয়েছে কি?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে এই পর্যালোচনার কিছু অংশ করা যায়। শেষ মিলটি স্প্রেডশিট, সূত্র এবং মূল উৎসের সঙ্গেই করতে হবে।

শুরুতে কম টুল ব্যবহার করাই সুবিধাজনক

প্রথম উপাত্তের গল্প বানাতে চ্যাটজিপিটি, ক্লড, ক্যানভা, ট্যাবলো, মিডজার্নি—সব একসঙ্গে লাগবে না।

একটি পরিষ্কার সিএসভি বা এক্সেল ফাইল দিয়েই শুরু করা যায়। চ্যাটজিপিটি বা ক্লড দিয়ে উপাত্তের মান ও সম্ভাব্য ধরণ দেখুন। মূল হিসাব নিজে মিলিয়ে নিন। গল্পের জন্য দরকারি দুই-তিনটি অন্তর্দৃষ্টি রাখুন। তারপর প্রয়োজন হলে ক্যানভা বা ট্যাবলো দিয়ে দৃশ্যমান উপস্থাপনা তৈরি করুন।

মিডজার্নি লাগলে ব্যবহার করুন সহায়ক ছবির জন্য।

একটি ভালো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক উপাত্তের গল্প শেষে পাঠকের মাথায় পনেরোটি পরিমাপক রেখে যায় না।

বরং তিনটি বিষয় পরিষ্কার করে:

• কী বদলেছে।
• কোন উপাত্ত সেটি দেখাচ্ছে।
• আর পরিবর্তনটি কেন গুরুত্ব পাওয়ার মতো।

এই তিনটির উত্তর পরিষ্কার থাকলে চার্ট শুধু তথ্য দেখায় না—গল্পের অংশ হয়ে ওঠে।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে উপাত্তের গল্প তৈরির জন্য কি প্রোগ্রামিং জানা প্রয়োজন?

অধিকাংশ সাধারণ কাজের জন্য প্রোগ্রামিং জানা বাধ্যতামূলক নয়। চ্যাটজিপিটি, ক্লড, ক্যানভা বা ট্যাবলোর মতো টুল দিয়ে স্প্রেডশিট বিশ্লেষণ, ধরণ খোঁজা এবং চার্ট তৈরি করা যায়। তবে জটিল পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ বা বড় উপাত্তসেট নিয়ে কাজ করলে এসকিউএল, পাইথন বা অন্য উপাত্ত-বিশ্লেষণ দক্ষতা কাজে আসতে পারে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দেওয়া অন্তর্দৃষ্টি সরাসরি প্রতিবেদনে ব্যবহার করা কি ঠিক?

না। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোনো ধরণ বা সম্ভাব্য অন্তর্দৃষ্টি দেখালে সেটি মূল উপাত্তসেট, সূত্র এবং প্রাসঙ্গিক প্রেক্ষাপটের সঙ্গে মিলিয়ে দেখা উচিত। বিশেষ করে শতকরা পরিবর্তন, ছোট নমুনা, অনুপস্থিত মান এবং পারস্পরিক সম্পর্কের ক্ষেত্রে ভুল ব্যাখ্যার ঝুঁকি থাকে।

উপাত্তের গল্প এবং তথ্যফলকের মধ্যে মূল পার্থক্য কী?

তথ্যফলক সাধারণত ব্যবহারকারীকে অনেক পরিমাপক, ছাঁকনি এবং দৃশ্য নিজে ঘুরে দেখার সুযোগ দেয়। উপাত্তের গল্প নির্দিষ্ট কিছু প্রমাণ বেছে একটি পরিষ্কার বক্তব্য বা ব্যাখ্যার দিকে পাঠককে নিয়ে যায়। তাই উপাত্তের গল্পে সব উপলভ্য পরিমাপক দেখানো প্রয়োজন হয় না।

সংবেদনশীল উপাত্ত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার টুলে দেওয়ার আগে কী করা উচিত?

বিশ্লেষণের জন্য অপ্রয়োজনীয় নাম, ই-মেইল, ফোন নম্বর বা অন্য শনাক্তকারী তথ্য বাদ দেওয়া ভালো। এরপর ব্যবহৃত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সেবার গোপনীয়তা, মডেল প্রশিক্ষণ এবং উপাত্ত সংরক্ষণনীতি পরীক্ষা করতে হবে। প্রতিষ্ঠানের গোপন বা নিয়ন্ত্রিত উপাত্ত হলে নিজস্ব উপাত্ত নীতিও অনুসরণ করা প্রয়োজন।