এই চাকরি কাটার প্রক্রিয়া চলতে থাকবে যতক্ষণ না আমরা এআই ব্যবহার করা শিখি
লেখক: অর্ণব গুপ্তা, এআই ইঞ্জিনিয়ার
বাও যু, এআই বিশ্লেষক

আমাদের কোম্পানির উচ্চপদস্থ অফিসে, কোথাও ৮০০০ জনের একটি চাকরি থেকে বরখাস্তের তালিকা পড়ে আছে। আমি এই তালিকায় থাকার ১০% সম্ভাবনা রাখি। কয়েকদিন পর, অর্থাৎ ২০ মে, আমি আমার ভাগ্য জানতে পারব।

আজ কয়নবেস দ্বারা ঘোষিত 'AI চাকরি কাটার' খবর দেখে, আমি এই নিবন্ধটি লিখতে সিদ্ধান্ত নিয়েছি। আমি জানিয়ে দিচ্ছি যে, ২০ মে-এর আগেই আমি লেখা শুরু করেছি, কারণ আমি কোনো 'আমি যাব নাকি থাকব' ব্যক্তিগত আবেগ ছাড়াই সবচেয়ে বাস্তবিক দৃষ্টিভঙ্গি শেয়ার করতে চাই। এই চিন্তাগুলি শুধুমাত্র আমার চাকরির সাথেই সম্পর্কিত নয়, বরং আমার বিভিন্ন বড়-মধ্যম প্রতিষ্ঠানে কাজ করা বন্ধুদের থেকেও এসেছে।

এখন অসংখ্য নিবন্ধ নিয়ে বিতর্ক চলছে: এই নতুন চাকরি কাটার ঢেউ (যার সাধারণ মনে হয় জ্যাক ডোরসি স্কয়ারের ৪০% কর্মচারীকে চাকরি থেকে বরখাস্ত করার মাধ্যমে শুরু হয়েছিল) কি আসলে AI-এর কারণে ঘটছে, নাকি শুধুমাত্র “AI-ওয়াশিং” (যেখানে কোম্পানিগুলি AI-কে গ্রহণের নামে অন্যান্য ব্যবসায়িক ব্যর্থতা বা চাকরি কাটার আসল উদ্দেশ্য লুকিয়ে রাখে) করছে?

আমি আপনাকে বিভিন্ন সংবাদ এবং গবেষণাপত্রের লিঙ্ক দিয়ে কষ্ট দিতে চাই না, এই বিষয়গুলি আপনি হয়তো ইতিমধ্যেই দেখেছেন, অথবা শুধুমাত্র গুগলে সার্চ করে বা ChatGPT-কে জিজ্ঞাসা করেই পেয়ে যাবেন।

প্রচুর প্রশংসিত «এআই উৎপাদনশীলতা» এবং অস্পষ্ট প্রমাণ

কি এআই আসলেই আমাদের আরও দক্ষ করেছে? এটি একটি বিতর্কিত ও গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন! যদি আমরা এটিকে উল্টোভাবে চিন্তা করি এবং দাবি করি যে “এআই কিছুই পরিবর্তন করেনি”, তবুও আমি মনে করি এআইয়ের মূল্যকে সবচেয়ে বেশি সন্দেহ করা মানুষও এই বক্তব্যের সাথে একমত হবেন না।

বিশেষ করে প্রযুক্তি কোম্পানিগুলিতে, এআই ব্যবহারের রকেট-সদৃশ বৃদ্ধি স্পষ্ট একটি বাস্তবতা। এমনকি যারা সবচেয়ে সাবধানী, এআই-এর জন্য বাজেট সীমিত করেছে এবং কর্মচারীদের এআই টুলস প্রদান করেননি, তাদেরও অস্বীকার করা যায় না যে কিছু কাজ প্রকৃতপক্ষে এআই দ্বারা সম্পন্ন হচ্ছে—যদিও কর্মচারীরা শুধুমাত্র গুগল বা মাইক্রোসফট অফিস স্যুটের মধ্যে, গেমিনি বা কোপিলট ব্যবহার করে ডকুমেন্ট সম্পাদনা করছে।

যারা আরও দূরদর্শী এবং এআই টোকেন (টোকেন) (এআই মডেল দ্বারা টেক্সট প্রসেস করার জন্য ব্যবহৃত মৌলিক একক, যেখানে কোম্পানিগুলি বড় ভাষা মডেল ব্যবহার করার সময় সাধারণত ব্যবহৃত টোকেনের সংখ্যা অনুযায়ী চার্জ করে) এর সমুদ্রে ডুবে যায়, যেমন ইউবার বা শপিফাই (আমি এখানে মেটা বা মাইক্রোসফটের মতো নিজস্ব বড় ভাষা মডেল তৈরি করা কোম্পানিগুলিকে, বা Vercel বা Cloudflare-এর মতো এআই ইনফ্রাস্ট্রাকচার তৈরির জন্য সক্রিয়ভাবে কাজ করা কোম্পানিগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করি না; শুধুমাত্র 'ব্যবহারকারী'দের কথা বলছি), তাদের এআই ব্যবহার পাগলামির মধ্যে পড়েছে।

আমরা এটাকে সাধারণ বিষয় হিসেবে দেখে আসছি: 90% থেকে 100% কোড AI দ্বারা তৈরি, প্রতি সপ্তাহে কোড রিভিউ (PRs/diffs) এর সংখ্যা 2 থেকে 5 গুণ বৃদ্ধি, এবং বছরের জন্য কয়েক শত মিলিয়ন ডলারের AI বাজেট কয়েক মাসের মধ্যেই শেষ হয়ে যাওয়া।

তবে, এড জিট্রন, উইল ম্যানিডিস, গ্যারি মার্কাস এবং মাইকেল বারির মতো টেক কমেন্টেটর এবং বিনিয়োগকারীরা নিশ্চয়ই আপনাকে একটি গভীর প্রশ্ন করবেন: তাহলে এই কোম্পানিগুলির আয় কেন ২ থেকে ৫ গুণ বৃদ্ধি পায়নি? তাদের অ্যাপগুলি কেন ছয় মাস আগের মতোই দেখায়? যদি AI এতটাই উৎপাদনশীল হয়, তাহলে তারা AI ব্যবহার করে কী তৈরি করেছে? যদি তারা ৫ গুণ বেশি কোড লিখেছে, কিন্তু শেষ ব্যবহারকারীদের কিছুই বোঝা যায়নি, তাহলে সেই কোডগুলির অর্থ কী? এটি একটি অত্যন্ত তীব্র এবং যুক্তিসঙ্গত প্রশ্ন।

ইনপুট, আউটপুট এবং ফলাফল

আমাদের প্রথমে একটি ব্যবসায়িক পরিচালনার মৌলিক পাঠ দিতে হবে। যখন একটি দ্রুত বৃদ্ধিপ্রাপ্ত, অতিরিক্ত বিনিয়োগকৃত এবং সব জায়গায় টাকা ছড়িয়ে দেওয়া একটি মধ্যম আকারের কোম্পানি চূড়ান্তভাবে তার অর্থের অভাবের মুখোমুখি হয়, তখন আপনি একজন অভিজ্ঞ সিইওকে পরামর্শ নিতে যান। তিনি আপনাকে ম্যাকিনসির লোকদের আসতে বলবেন। পরামর্শদাতারা তাদের প্রেজেন্টেশনের প্রথম স্লাইডে একটি শুধুমাত্র সাদা স্লাইড রাখবেন, যাতে ডিফল্ট Arial ফন্টে তিনটি শব্দ লেখা: “ইনপুট, আউটপুট, আউটকাম”।

তারা তোমাকে একটি ব্যবসার মূল নীতি ব্যাখ্যা করবে, যা সবাই বুঝে, কিন্তু সবসময় ভুলে যায়:

কোড, শুধুমাত্র বিনিয়োগ।

কার্যক্রমই হল ফলাফল।

ব্যবহারকারী আপনার পণ্যের জন্য স্বেচ্ছায় টাকা খরচ করে, এটাই সাফল্য।

AI (অথবা ক্লাউড এন্টারপ্রাইজ সংস্করণের মতো পণ্যগুলি) মূলত একটি ব্যবসায়িক সফটওয়্যার সেবা (B2B SaaS) পণ্য। আপনি দেখতে পাবেন যে, SaaS পণ্যগুলির মূল্যনির্ধারণ এবং বিপণনের পদ্ধতি ভিন্ন ভিন্ন। যদি একটি পণ্য সরাসরি "ফলাফল" পরিবর্তন করতে পারে, তাহলে তারা সাধারণত "ফলাফল" থেকেই কমিশন নেয়। এমন একটি বিক্রয়ের কথাবার্তা কল্পনা করুন: "আমাদের টুলটি আপনাকে ৩৬% দ্রুত বিক্রয়ের সুযোগ তৈরি করতে সক্ষম করে। এখনই পরীক্ষা করুন, শুধুমাত্র বিক্রয়ের ৫% একটি নগণ্য সেবা ফি পরিশোধ করুন।"

এটি অবশ্যই গ্রাহকদের মনোভাব বদলে দেবে। অন্যান্য সবকিছু একই থাকলে, যদি আপনি গত ১০০ দিনে ১০০টি অর্ডার পেয়েছেন, তাহলে এখন শুধুমাত্র ৬৩ দিন লাগবে। যদি আমি ঠিক গণনা করি তাহলে, ৩৬ দিন বাঁচবে, যা আপনাকে ৫৭টি অতিরিক্ত অর্ডার পেতে সাহায্য করবে! অর্থাৎ, আপনার বিক্রয়ের সম্ভাব্য বৃদ্ধি ৫৭%। যেকোনো কেউ ৫% কমিশন দিতে রাজি হবেন, যদি ৫৭% অতিরিক্ত আয় পান। আর যদি আপনি এই পণ্যটি ব্যবহার না করেন, তাহলে আপনাকে একটি টাকাও দিতে হবে না।

আপনি হয়তো অনুমান করেছেন আমি কী বলতে যাচ্ছি—ক্লড এর টোকেন খরচের মডেল এমন নয়। যদি আপনার সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার ক্লড ব্যবহার করে কোডিংয়ে ড্রাগের মতো আসক্ত হয়ে পড়েন (আমি হঠাৎ দেখেছি এদের ইংরেজি সংক্ষিপ্ত রূপ উভয়েই 'cc'), এবং প্রতিদিন ১০০ মিলিয়ন টোকেন জেনারেট করেন, তাহলে প্রতিদিন প্রতিটি ইঞ্জিনিয়ারের জন্য আপনাকে ১০০ ডলার দিতে হবে।

যদিও তাদের দ্বারা তৈরি কোডের কিছু অংশ কাজ না করার কারণে বর্জ্যের মধ্যে ফেলে দেওয়া হয়;

যদিও কিছু কোড পরে গুরুতর সিস্টেম ব্যর্থতা (SEV) (SEV মানে Severity, যা প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি পরিষেবা বিচ্ছিন্নতা ঘটানো গুরুতর অনলাইন দুর্ঘটনার জন্য ব্যবহার করে) এর কারণ হয়েছিল এবং জরুরি ভাবে রোলব্যাক করা হয়েছিল;

এমনকি যদি কিছু কোড থাকে শুধু অভ্যন্তরীণ টুলগুলির জন্য একটি নতুন চেহারা দেওয়ার জন্য, যাতে ভাইস প্রেসিডেন্টরা ড্যাশবোর্ডে ডেটা দেখার সময় এটিকে আরও প্রিয় বলে মনে করেন;

সবকিছুই অনুসরণ করতে হবে। কারণ কোড শুধুমাত্র «প্রবেশ»। সাধারণত, যদি দিকটি সঠিক হয়, তবে বেশি «প্রবেশ» প্রায়শই বেশি «আউটপুট» এবং তারপরে ভালো «ফলাফল» আনে। কিন্তু যখন আপনি এক রাতের মধ্যে আপনার প্রবেশকে 5 গুণ বাড়ান, তখন এই নিয়মটি কাজ করতে পারে না। আপনি যে «প্রবেশ» যোগ করেছেন, সেগুলো হঠাৎ করেই মাথা হারিয়েছে, প্রত্যাশিত «আউটপুট» বা «ফলাফল» থেকে সম্পূর্ণভাবে বিচ্যুত হয়ে যায়।

আমাদের কী বাধা দিচ্ছে!

পূর্বে, প্রতিবার সিইও বা পণ্য পরিচালক (PM) যখন 10টি কাজ করতে চাইতেন, ডেভেলপমেন্ট টিম সবসময় বলত যে তারা শুধুমাত্র সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দুটি কাজই করতে পারবে, বাকি 8টি কাজের জন্য সময় নেই। কারণ কী? কারণ কোড লেখা খেলা নয়—একটি জটিল এবং কার্যকরী সফটওয়্যার তৈরি করতে অনেক সময় লাগে।

হুম... কিন্তু এখন কোড প্রায় বিনামূল্যে। তাহলে আমরা এখনও বাকি ৮টি কাজ কেন করছি না?

দুটি উত্তর রয়েছে: একটি সিইও এবং পণ্য পরিচালকদের শুনতে পছন্দ হয় না; অন্যটি মধ্যবর্তী পর্যায়ের প্রশাসন এবং অভিজ্ঞ কর্মচারীদের শুনতে পছন্দ হয় না।

শুধু কেও বা পণ্য পরিচালকের মাথায় ১০টি ধারণা আসার কারণে তা বাস্তব ব্যবসায়িক ফলাফলে রূপান্তরিত হবে এমন কোনো নিশ্চয়তা নেই। যদি আপনি প্রকৃতপক্ষে ১০টি নতুন ফিচার তৈরি করেন (উৎপাদন), তবুও এটি নিশ্চিত করে না যে ব্যবহারকারীরা সবগুলোই গ্রহণ করবেন এবং তাদের অ্যাপটি আরও বেশি ব্যবহার করবেন (ফলাফল)।

বাস্তবে, পূর্বে ডেভেলপমেন্ট সম্পদ সীমিত থাকায়, এই “ঘর্ষণ” সবাইকে আরও তীব্র আলোচনায় নিয়ে আসে, যার ফলে খারাপ ধারণাগুলি অত্যধিক সম্পদ খরচ করার আগেই তাদের বন্ধ করে দেওয়া হয় এবং সেরা দুটি বাছাই করা হয়। এখন, কোড লেখা দ্রুত এবং সস্তা, তাই ধারণাগুলির গুণাগুণ নিয়ে আলোচনা করা মনে হয় অর্থহীন। যদিও আপনি তাদের বিরুদ্ধে যুক্তি দিতে চান, কিন্তু আপনি কি মনে করেন যে আপনি CEO বা PM-কে বাধা দিতে পারবেন যেন তারা নিজেরাই Claude-এর কাছে চাহিদা জানায়? ছেড়ে দিন, চেষ্টাও করবেন না।

আমরা সবাই জানি এটি কতটা কষ্টদায়ক। প্রথমে, সমস্ত স্বার্থপক্ষকে এই কাজটির “কেন” এর সাথে সম্মত হতে হবে; তারপর, “কী করতে হবে” তা নিয়ে আলাদা মিটিং করতে হবে; এবং শেষে, “কীভাবে” করতে হবে তা নিয়েও আলোচনা করতে হবে।

যত বেশি টিম থাকবে, তত বেশি প্রকল্প 'অ্যালাইনমেন্ট হেল' এ আটকে যাবে। আগে কোডিং ধীরে হওয়ায় এই সমস্যাটি লুকিয়ে রাখা হয়েছিল। এখন, 'কিছু করা' ঠিক হওয়ার সাথে সাথেই কেউ না কেউ রাতজুড়ে একটি মিনিমাম ভ্যালিড প্রোডাক্ট (MVP) (সর্বনিম্ন খরচে বিকাশকৃত, যা শুধুমাত্র মূল ধারণাটি প্রদর্শন করে, দ্রুত ট্রায়াল-অ্যান্ড-এররের জন্য) তৈরি করে ফেলে, আর পরদিনই পরবর্তী মিটিংয়ের ব্যবস্থা করে দেয়।

মিটিংয়ে, আপনি অবাক হয়ে দেখেন যে অন্য একটি দলও গোপনে একটি MVP তৈরি করেছে! আরও খারাপ হলো, কারণ আপনারা ভিন্ন ধারণার উপর ভিত্তি করে কাজ করছেন, দুটি পণ্যের কার্যপ্রণালী সম্পূর্ণ বিপরীত।

অবশ্যই, তোমরা বসে ধীরে ধীরে আলোচনা করতে পারো যে কার অনুমানটি সঠিক।

কিন্তু সত্যি বলি, অসীম Claude টোকেন নিয়ে থাকা আপনি এবং আপনার দল এমন কাজ করতে চাইবেন না। অন্য দলও করবে না। আপনি অকুষ্ঠিতভাবে Claude-এর দিকে ফিরে যাবেন, এবং এটিকে আপনার মনে হয় সবচেয়ে পারফেক্টভাবে, অপর দলের কাজটি পুনরায় বাস্তবায়ন করতে বলবেন। আর Claude শুধু মৃদুভাবে উত্তর দেবে: “আপনি ঠিকই বলেছেন!” এবং তৎক্ষণাৎ কোডিং শুরু করে দেবে।

বর্তমানে চাকরি কাটার মাধ্যমে কী সমস্যাগুলি সমাধান করা যায়?

ঠিক আছে, আমার এতক্ষণ এই স্পষ্ট বিষয়গুলো বলার জন্য আপনাদের ধৈর্য ধরে শোনার জন্য ধন্যবাদ। আমি জানি আপনারা সবচেয়ে মূল কাজগুলো দেখতে চান।

বিভাগ কমানোর প্রকৃত উদ্দেশ্য কী? আমার ধারণা অনুযায়ী, যদি এআই প্রকৃতপক্ষে ৩০% কর্মচারীকে এক-এক করে প্রতিস্থাপন না করে (এটা সবাই সম্মত হবেন না? যদিও অনেক কাজে এটি প্রাথমিক শ্বেতাঙ্গ কর্মচারীদের চেয়ে ভালো, অন্যান্য কাজে এটি মানুষের চেয়ে কম দক্ষ—এটি সরাসরি প্লাগ-ইন-প্লাগ-আউটের মতো কোনো পিস নয়, এবং এটি কোনো কোম্পানির ১০%, ২০% বা ৩০% মানুষকে সরাসরি প্রতিস্থাপনও করতে পারে না)।

তাহলে, চাকরি কাটার যুক্তি কোথায়? কারণ এটি দুটি স্পষ্টভাবে উপস্থাপিত স্বল্পমেয়াদী সমস্যার সমাধান তাৎক্ষণিকভাবে করে দেয়।

এটি বাস্তবিকই সবচেয়ে মৌলিক নগদ প্রবাহের অংকের প্রশ্ন। পরিষ্কারভাবে, যদি আপনার ক্লাউডে অভ্যস্ত ইঞ্জিনিয়ারদের প্রতিদিন 100 ডলার (অর্থাৎ মাসে 2500 ডলার এবং বছরে 30,000 ডলার) ব্যয় করে, তবে এই অঙ্কটি ভারতে একজন সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট ইঞ্জিনিয়ার (SDE)-এর সম্পূর্ণ বেতনের সমান; ইউরোপে অর্ধেক SDE-এর সমান; এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে চতুর্থাংশ SDE-এর সমান।

যদি সবচেয়ে সরল ও সরাসরি গণনা করা হয়: ধরে নিন একটি সমতল প্রতিষ্ঠানে সমস্ত কর্মচারী SDE। বর্তমান বেতন ব্যয়ের মোট পরিমাণ (টোকেন ক্রয়ের খরচ সহ) বজায় রাখতে, আপনাকে ৫০% (ভারত), ৩৩% (ইউরোপ) বা ২০% (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র) কর্মচারীকে চাকরি থেকে বরখাস্ত করতে হবে।

বাস্তবে, যেহেতু এআই-এর ব্যবহার যেকোনো কিছুকে উপেক্ষা করে দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে এবং কোম্পানির আয় সমানুপাতিকভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে না, তাই চাকরি কাটা অপরিহার্য। অন্যথায়, কোম্পানির ব্যালেন্স শিট সম্পূর্ণভাবে ধ্বংস হয়ে যাবে। যদি আপনার ব্যয় ৫০% বেড়ে যায়, কিন্তু চূড়ান্ত ব্যবসায়িক ফলাফলে কোনোই পরিবর্তন না হয় বা একই থাকে, তাহলে আপনার সম্পূর্ণ সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট লাইফসাইকেলের ইউনিট অর্থনৈতিকতা সম্পূর্ণভাবে ধ্বংস হয়ে যায়।

যদি আমরা প্রকৃতপক্ষে এআই ব্যবহার করা শিখে ফেলতাম—এটা বুঝে ফেলতাম যে কিভাবে ৫০% ব্যয় বৃদ্ধিকে ৫০% আয় বৃদ্ধিতে রূপান্তরিত করা যায়—তাহলে আমাদের এই পদক্ষেপটি নিতে হতো না। কিন্তু, যেহেতু তোমরা এখনও শিখে ওঠোনি, তাই তোমাদের মধ্যে কিছুজনকে চলে যেতে হবে, যাতে Anthropic-এর জন্য বেতন দেওয়ার জন্য অর্থ জোগাড় করা যায়।

অনিশ্চিতভাবে, কোনও বড় কোম্পানির আকার শুধুমাত্র 'বেঁচে থাকার' জন্য প্রয়োজনীয় আকারের চেয়ে অনেক বেশি। এটিই বড় কোম্পানির বৈশিষ্ট্য, বড় সংগঠনগুলি অপরিহার্যভাবে 'সংগঠনগত চর্বি' জমা করে, যা সংগঠনের কাঠামোর ডিজাইনের অপরিহার্য ফলাফল।

এই কোম্পানিগুলিতে, যদিও কেউ চলে যায়, সিস্টেমটি চলতে থাকে, কারণ সবসময় অন্য কেউ থাকে যারা জানে সে আগে কী করত। অনেক বড় কোম্পানিতে, আপনি ছয় মাসের জন্য মাতৃত্ব ছুটি নিতেও নিরাপদে বিশ্বাস রাখতে পারেন, আপনার দায়িত্বের প্রকল্পগুলি এখনও নিরাপদে থাকবে। এগুলি সবই ভালো লক্ষণ! কিন্তু এটি একটি অপরিহার্য প্রমাণও: যদি কিছু মানুষকে চাকরি থেকে বরখাস্ত করা হয়, তবে কোম্পানিটি তৎক্ষণাৎ বন্ধ হয়ে যাবে না।恰恰相反，在经历了最初几周的系统性阵痛后，在接下来的几个月里，运转速度甚至会变快！

আগে উল্লেখিত সেই দুটি টিম যারা প্রযুক্তিগত সমাধান নিয়ে দীর্ঘদিন ধরে বিরোধ করছিল, তাদের কথা মনে আছে? খুব সহজ—শুধু একটি টিমকে চাকরি থেকে বরখাস্ত করে দিন, তারপর বাকি টিমকে কয়েকটি রাত জেগে কাজটা শেষ করতে দিন—তারা আর কারও সাথে ‘অ্যালাইন’ করার দরকার পাবে না।

আমরা দীর্ঘমেয়াদে কী ঘটবে তা পূর্বানুমান করতে পারি না (বা অর্থনীতিবিদ কিনসের কথায়—「দীর্ঘমেয়াদে, আমরা সবাই মরে যাব”）， কিন্তু সংক্ষিপ্ত মেয়াদে, বড় কোম্পানিগুলিতে 10-20% কর্মচারীকে চাকরি থেকে বরখাস্ত করলে কাজের গতি আরও দ্রুত হয়ে যাবে।

বড় কোম্পানিগুলি সময়ের সাথে সাথে অপ্রয়োজনীয়তা এবং অতিরিক্ত কর্মচারী সঞ্চয় করে, যেমন তারা প্রযুক্তিগত ঋণ সঞ্চয় করে তেমনি বিপুল পরিমাণে 'সংগঠনগত ঋণ' সঞ্চয় করে। এটিই বড় কোম্পানিগুলির সাধারণ সমস্যা। আজ 10% কর্মচারীকে চাকরি থেকে বরখাস্ত করলেও দুই বছর পরে পুরনো সমস্যা ফিরে আসা বন্ধ হবে না। কিন্তু যখন আপনি দেখেন যে সবাই নিজেদের আগের চেয়ে 5 গুণ বেশি কোড জমা দিয়েছে, কিন্তু অন্যান্য দলের কারণে তাদের পণ্যটি লঞ্চ হচ্ছে না, তখন সবচেয়ে সরাসরি, সবচেয়ে কঠোর ঔষধটি হল: কিছুকে চাকরি থেকে বরখাস্ত করা, যাতে কেউই অন্যকে আটকাতে না পারে।

এটাই এআই চাকরি কাটা, যদিও এআই সরাসরি আপনার পদ প্রতিস্থাপন করেনি

আপনার কর্মচারী আইডি একটি নতুন Claude ইনস্ট্যান্স দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়েছে যা ভার্চুয়াল মেশিনে চলছে? আমরা সবাই জানি যে এটি সত্য নয়।

তবুও, কি সত্যি যে কোম্পানিতে অনেক কাজের প্রক্রিয়া ছিল যেগুলো আপনাকে VS Code, Figma, Canva বা Google Docs-এ কীবোর্ড টিপতে এবং মাউস ক্লিক করতে হত, কিন্তু এখন সেগুলো অন্যদের দ্বারা সরাসরি বড় ভাষা মডেলকে বলে প্রম্পট লেখার মাধ্যমে সম্পন্ন হচ্ছে, আর তারা আর আপনার সাহায্যের জন্য আসছে না? এটাও একটি অবিসংবাদিত বাস্তবতা।

এই চাকরি কাটানোগুলো কি সত্যিই 'AI ওয়াশিং' হিসেবে বিবেচিত হওয়া উচিত? অর্থাৎ—কি কোম্পানিটির মূলত বিভিন্ন AI-এর সাথে সম্পর্কহীন মৌলিক সমস্যা ছিল (যেমন: অতিরিক্ত নিয়োগ, লাভের হ্রাস, প্রতিযোগিতামূলক চাপ, খারাপ ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত), এখন শুধু AI-কে চাকরি কাটার একটি 'যুক্তি' হিসেবে ব্যবহার করছে? হ্যাঁ, কিছুটা মানে করে।

আপনি হয়তো দেখতে পাবেন যে, এই সময়কালের সমস্ত সিইও দ্বারা প্রেরিত “চাকরি থেকে বরখাস্তের ইমেইল” গুলি একত্রিত করলে, আপনি মনে করতে পারেন যে তারা কি একটি চ্যাট গ্রুপ তৈরি করেছে এবং একসাথে মিলে এই ইমেইলগুলি লিখছে। “এআই-ন্যাটিভ টিম”、“কোডিং করা ম্যানেজার”、“পরিচালনা পরিসর বৃদ্ধি”、“সমতল সংগঠন”、“এআই স্মার্ট এজেন্ট টিম পরিচালনা”… আপনি দেখতে পাবেন যে এই নতুন শব্দগুলি প্রতিটি ইমেইলেই একইভাবে পুনরাবৃত্তি হচ্ছে। এটা ঠিক যেন তারা GPT-কে একই প্রম্পট দিয়েছে।

কিন্তু সত্যটি হলো, এমনকি যদি এই চাকরি কাটার কারণ এখন পর্যন্ত AI দ্বারা আপনার প্রতিস্থাপন না হয়, এমনকি যদি এগুলোতে “AI-এর মাধ্যমে পরিষ্কারকরণ”-এর উপাদান থাকে, এই চাকরি কাটা মূলত AI-এর কারণেই ঘটেছে। এবং এই চাকরি কাটার ঢেউ চলতেই থাকবে, যতক্ষণ না আমরা AI ব্যবহার করা শিখে ফেলি।

যতদিন না আমরা শিখে ফেলি কিভাবে অসংখ্য AI টোকেনকে শুধুমাত্র কোডের বিনিয়োগের বাইরে বাস্তব ব্যবসায়িক ফলাফলে রূপান্তরিত করতে হয়; যতদিন না আমরা শিখে ফেলি কিভাবে সংগঠনগুলির মধ্যে 'সামঞ্জস্যতা'র গতি নতুন প্রজন্মের কোডিং গতির সাথে মানানসই হবে; যতদিন না আমরা বুঝতে পারি যে, মূলত 2টি ভালো ধারণা এবং 8টি খারাপ ধারণার বাইরে, এই অতিরিক্ত উৎপাদনশীলতা ব্যবহার করে কিভাবে 10টি অত্যন্ত সম্ভাবনাময় নতুন ধারণার পিছনে দৌড়ানো যায়।

AI কিভাবে বিশ্ব GDP বৃদ্ধিতে অবদান রাখে তা আমরা পুরোপুরি বুঝতে পারার আগে, বছরে 700 বিলিয়ন ডলার (OpenAI এবং Anthropic-এর এন্টারপ্রাইজ রেভিনিউর সমষ্টি) এর টোকেন খরচ পূরণের জন্য, কোম্পানিগুলি কর্মচারীদের বেতন কমিয়ে "পিছনের দেয়াল থেকে সামনের দেয়াল তোলা" ছাড়া অন্য কোনও উপায় নেই।

আমরা যতক্ষণ না শিখি যে কিভাবে দলগুলির মধ্যে পরস্পর বাধা সৃষ্টির ঘটনাগুলি আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করা যায়, সমস্যার সমাধানের একমাত্র উপায় হল—আমাদের সংগঠনের গঠন চিত্র থেকে সরাসরি মুছে ফেলা।

আর ১৫ দিন বাকি, তখন আমি আমার ভাগ্য জানতে পারব। কিন্তু ফলাফল যাই হোক, আমি মনে করি আমি ইতিমধ্যেই কারণটি জেনে গেছি। যদি সেই সময় সেই বিশাল CEO অফিসের কোণে বসে সিদ্ধান্ত নেওয়ার দায়িত্ব আমার হত, তবুও আমি জানি না আমি কি আরও ভালোভাবে করতে পারতাম, হয়তো আমিও অন্যান্য গ্রুপ তৈরি করা CEO-দের মতোই, একই ধরনের সিদ্ধান্ত নিতাম।

ওরিজিনাল লিঙ্ক

লিউডং ব্লকবিটসে চাকরির জন্য ক্লিক করুন

লিউডোং ব্লকবিটসের অফিসিয়াল সম্প্রদায়ে স্বাগতম:

টেলিগ্রাম সাবস্ক্রিপশন গ্রুপ：https://t.me/theblockbeats

টেলিগ্রাম কমিউনিটি: https://t.me/BlockBeats_App

টুইটার অফিসিয়াল অ্যাকাউন্ট:https://twitter.com/BlockBeatsAsia