অনেকেই নববর্ষের সংকল্প ধরে রাখতে সংগ্রাম করেন, প্রায়শই হতাশ এবং আত্ম-তিরস্কার অনুভব করেন যখন তারা সেগুলি মেনে চলতে ব্যর্থ হন, যা সফল অভ্যাস গঠনের কৌশলগুলির পুনঃমূল্যায়ন করতে প্ররোচিত করে। আচরণগত বিজ্ঞানের নীতি অনুসারে, স্থায়ী পরিবর্তন অর্জনের মূল চাবিকাঠি উচ্চাভিলাষী লক্ষ্য নির্ধারণের মধ্যে নিহিত নয়, বরং এমন সিস্টেম তৈরি করার মধ্যে নিহিত যা কাঙ্ক্ষিত পদক্ষেপগুলিকে সহজতর করে।

জেমস ক্লিয়ার, তার "অ্যাটমিক হ্যাবিটস" বইটিতে, লক্ষ্যের উপর স্থির থাকার চেয়ে সিস্টেম তৈরি করার উপর মনোযোগ দেওয়ার কথা বলেছেন। এই পদ্ধতির মধ্যে এমন একটি পরিবেশ এবং রুটিন ডিজাইন করা জড়িত যা প্রাকৃতিকভাবে কাঙ্ক্ষিত আচরণকে উৎসাহিত করে। উদাহরণস্বরূপ, "প্রতিদিন জিমে যাওয়া"-র লক্ষ্য রাখার পরিবর্তে, কেউ আগের রাতে ওয়ার্কআউটের পোশাক গুছিয়ে রাখতে পারে অথবা জিম সেশনগুলিকে আলোচনার বাইরে থাকা অ্যাপয়েন্টমেন্ট হিসাবে নির্ধারণ করতে পারে।

"আপনি যা চান তা করার জন্য কম করা"-র ধারণাটি অগ্রগতিতে বাধা দেয় এমন ঘর্ষণ এবং বিভ্রান্তি কমানোর উপর কেন্দ্র করে। এর মধ্যে সেই বাধাগুলি চিহ্নিত করা এবং দূর করা জড়িত যা কাঙ্ক্ষিত আচরণে জড়িত হওয়া কঠিন করে তোলে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রেক্ষাপটে, এই নীতিটি কর্মপ্রবাহকে অপ্টিমাইজ করতে এবং জ্ঞানীয় ওভারলোড কমাতে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এআই সরঞ্জামগুলি পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে, অপ্রাসঙ্গিক তথ্য ফিল্টার করতে এবং ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ সরবরাহ করতে পারে, যার ফলে মানুষের মনোযোগ এবং শক্তি আরও কৌশলগত এবং সৃজনশীল প্রচেষ্টার জন্য মুক্ত হয়।

এই পদ্ধতির তাৎপর্য পৃথক আত্ম-উন্নতির বাইরে বিস্তৃত সামাজিক প্রয়োগ পর্যন্ত বিস্তৃত। সংস্থাগুলি প্রক্রিয়াগুলিকে সুগম করতে, সিদ্ধান্ত গ্রহণের উন্নতি করতে এবং আরও বেশি উৎপাদনশীল এবং নিযুক্ত কর্মী তৈরি করতে এআই ব্যবহার করতে পারে। গতানুগতিক কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করে এবং বুদ্ধিমান অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে, এআই ব্যক্তি বিশেষকে তাদের মূল দক্ষতার উপর মনোযোগ দিতে এবং সাংগঠনিক লক্ষ্যগুলিতে আরও কার্যকরভাবে অবদান রাখতে সক্ষম করে।

এআই-এর সাম্প্রতিক অগ্রগতি, যেমন প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং মেশিন লার্নিং, ব্যক্তিগত প্রয়োজন অনুসারে সিস্টেমগুলিকে ব্যক্তিগতকৃত এবং অপ্টিমাইজ করার ক্ষমতাকে আরও বাড়িয়েছে। এআই-চালিত ভার্চুয়াল সহকারী ব্যবহারকারীর পছন্দগুলি শিখতে পারে এবং সক্রিয়ভাবে এমন পদক্ষেপের পরামর্শ দিতে পারে যা তাদের লক্ষ্যের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ। এই প্রযুক্তিগুলি রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া এবং সহায়তাও সরবরাহ করতে পারে, যা ব্যক্তি বিশেষকে ট্র্যাকে থাকতে এবং চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠতে সহায়তা করে।

এই পদ্ধতির কার্যকারিতা পৃথক প্রেরণা এবং বাধাগুলির একটি স্পষ্ট বোঝার উপর নির্ভর করে। যে নির্দিষ্ট কারণগুলি অগ্রগতিতে বাধা দেয় তা চিহ্নিত করে, ব্যক্তি এবং সংস্থাগুলি সেই চ্যালেঞ্জগুলি সরাসরি মোকাবিলা করার জন্য তাদের সিস্টেমগুলিকে তৈরি করতে পারে। পরিস্থিতির পরিবর্তনের সাথে সাথে এটির জন্য পরীক্ষা, পুনরাবৃত্তি এবং মানিয়ে নেওয়ার ইচ্ছার প্রয়োজন।