এআই প্রযুক্তিকে জনগণের মধ্যে বিতরণ করবে না, এটি সঠিক মানুষদের পুরস্কার দেয়

লেখক: নমন ভানসালি

শিয়াংচাও টেকফ্লো

শিয়াওয়ে পরিচয়: নতুন প্রযুক্তির প্রাথমিক পর্যায়ে, মানুষ সবসময় একটি "প্রযুক্তিগত সমতা" এর মিথ্যা ধারণা গড়ে তোলে: যখন ফটোগ্রাফি, সঙ্গীত সৃষ্টি বা সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট সহজ হয়ে যায়, তখন প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা কি অদৃশ্য হয়ে যায়? ওয়ার্পের প্রতিষ্ঠাতা নামন ভানসালি তাঁর ভারতীয় ছোট শহর থেকে MIT-এ যাওয়ার ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা এবং AI-চালিত পেরোল খাতের উদ্যোগের মাধ্যমে একটি বিপরীতমুখী সত্য প্রকাশ করেন: প্রযুক্তি যতই বাধা (Floor) কমায়, শিল্পের ছাদ (Ceiling) ততই বেড়ে যায়।

যে যুগে কার্যক্রমের ক্ষমতা সস্তা হয়ে গেছে এবং এমনকি এআই দ্বারা “ভাইবকোডড” করা যায়, লেখক মনে করেন যে প্রকৃত সুরক্ষা এখন শুধুমাত্র ট্রাফিক বিতরণ নয়, বরং কখনও প্রতিলিপি করা যায় না এমন “স্বাদ” (Taste), জটিল সিস্টেমের মূল যুক্তির গভীর বোঝাপড়া, এবং দশটি বছরের স্কেলে ধারাবাহিকভাবে চক্রবৃদ্ধির জন্য ধৈর্যশীলতা। এই নিবন্ধটি শুধুমাত্র এআই-ভিত্তিক উদ্যোগের জন্য একটি শীতল চিন্তা নয়, বরং “সাধারণ প্রযুক্তি দ্বারা অভিজাত ফলাফল” এই পাওয়ার লজের জন্য একটি শক্তিশালী যুক্তি।

পুরো পাঠ নিম্নরূপ:

যখনই একটি নতুন প্রযুক্তি প্রবেশের বাধা কমিয়ে দেয়, একই ভবিষ্যদ্বাণী পুনরাবৃত্তি হয়: যেহেতু এখন প্রত্যেকেই এটি করতে পারে, তাই কেউই কোনো সুবিধা রাখে না। ফটোগ্রাফি ফোন প্রত্যেককেই ফটোগ্রাফার বানিয়েছে; Spotify প্রত্যেককেই সঙ্গীতজ্ঞ বানিয়েছে; AI প্রত্যেককেই সফটওয়্যার ডেভেলপার বানিয়েছে।

এই ধরনের পূর্বানুমান সবসময় অর্ধেক সঠিক হয়: ফ্লোর (The floor) প্রকৃতপক্ষে উঠেছে। বেশি মানুষ তৈরি করছে, বেশি মানুষ পণ্য প্রকাশ করছে, বেশি মানুষ প্রতিযোগিতায় যোগ দিচ্ছে। কিন্তু এই পূর্বানুমানগুলি সবসময় ছাদ (The ceiling) উপেক্ষা করে। ছাদের উঠার গতি আরও দ্রুত। এবং ফ্লোর এবং ছাদের মধ্যে—অর্থাৎ, মধ্যম স্তর এবং শীর্ষস্থানীয় স্তরের মধ্যে—পার্থক্য কমছে না, বরং বাড়ছে।

এটিই পাওয়ার ল এর বৈশিষ্ট্য: এটি আপনার ইচ্ছাকে কোনো গুরুত্ব দেয় না। সমতার প্রযুক্তি সবসময় অভিজাতদের ফলাফল তৈরি করে। প্রতিবারই।

এআইও ব্যতিক্রম হবে না, এমনকি আরও প্রান্তিক হয়ে উঠবে।

যখন স্পটিফাই চালু হয়, তখন এটি একটি সত্যিকারের বিপ্লবী কাজ করেছিল: এটি পৃথিবীর যেকোনো সঙ্গীতশিল্পীকে আগের সময়ে শুধুমাত্র রেকর্ড কোম্পানি, মার্কেটিং বাজেট এবং অসাধারণ ভাগ্যের মাধ্যমেই পৌঁছানো যায় এমন বিতরণ চ্যানেলগুলির অ্যাক্সেস দিয়েছিল। ফলাফল ছিল সঙ্গীত শিল্পের বিস্ফোরণ—মিলিয়ন মিলিয়ন নতুন শিল্পী, বিলিয়ন বিলিয়ন নতুন গান। প্রতিশ্রুতির মতোই ভিত্তি আসলেই উঠেছিল।

কিন্তু যা ঘটেছিল তা হল: শীর্ষ 1% শিল্পীদের এখন CD যুগের চেয়েও বেশি প্লেব্যাকের অংশ পাচ্ছে। এটি কমেনি, বরং বেড়েছে। আরও বেশি সংগীত, আরও বেশি প্রতিযোগিতা, এবং উৎকৃষ্ট কনটেন্ট খোঁজার আরও বেশি উপায়ের কারণে, ভৌগলিক অবস্থান বা শেলফ স্পেসের সীমাবদ্ধতা থেকে মুক্ত শ্রোতারা সবচেয়ে শীর্ষস্থানীয় কাজগুলির দিকে ঝুঁকে পড়ছে। Spotify সংগীতের সমতা তৈরি করেনি, এটি শুধুমাত্র এই প্রতিযোগিতাকে আরও তীব্র করেছে।

লেখন, ফটোগ্রাফি এবং সফটওয়্যার ক্ষেত্রেও একই গল্প ঘটেছে। ইন্টারনেট ইতিহাসের সবচেয়ে বেশি লেখককে জন্ম দিয়েছে, কিন্তু একটি আরও নির্মম মনোযোগ অর্থনীতিকেও তৈরি করেছে। বেশি অংশগ্রহণকারী, শীর্ষের বেশি ঝুঁকি, একই মৌলিক রূপ: অত্যল্প সংখ্যক মানুষই বেশিরভাগ মূল্য অর্জন করে।

আমরা এটি অবাক হচ্ছি কারণ আমরা রৈখিক চিন্তাভাবনার সাথে পরিচিত—আমরা আশা করি উৎপাদনশীলতার বৃদ্ধি একটি সমতল পাত্রে পানি ঢালার মতো সমানভাবে বিতরিত হবে। কিন্তু বেশিরভাগ জটিল সিস্টেম এভাবে কাজ করে না, এগুলি কখনও এভাবে কাজ করেনি। পাওয়ার ল বণ্টন বাজারের অদ্ভুততা বা প্রযুক্তির ব্যর্থতা নয়, এটি প্রকৃতির ডিফল্ট সেটিং। প্রযুক্তি এটি তৈরি করেনি, প্রযুক্তি শুধুমাত্র এটিকে প্রকাশ করেছে।

ক্লাইবারের সূত্র (Kleiber's Law) কল্পনা করুন। পৃথিবীর সমস্ত জীবের মধ্যে—ব্যাকটেরিয়া থেকে নীল হাঁস পর্যন্ত, ২৭টি সংখ্যাগত স্কেল জুড়ে—মেটাবলিক হার ওজনের ০.৭৫ ঘাতের সমানুপাতিক। হাঁসের মেটাবলিজম হাঁসের আকারের সমানুপাতিক নয়। এই সম্পর্কটি একটি পাওয়ার লজ, এবং প্র практически সমস্ত জীবন রূপে অত্যন্ত সঠিকভাবে বজায় থাকে। এই বিন্যাসটি কেউ ডিজাইন করেনি; এটি শুধুমাত্র জটিল সিস্টেমে শক্তি যখন এর অন্তর্নিহিত যুক্তির অনুসরণ করে, তখন যে আকারটি ধারণ করে।

বাজার হল একটি জটিল সিস্টেম, এবং মনোযোগ হল একটি সম্পদ। যখন ঘর্ষণ অদৃশ্য হয়ে যায়—যখন ভৌগোলিক, শেলফ স্পেস এবং বিতরণ খরচ আর বাফারের ভূমিকা পালন করে না—তখন বাজার তার প্রাকৃতিক রূপের দিকে সংক্ষিপ্ত হয়। এই রূপটি সাধারণ বিন্যাসের ঘণ্টার আকৃতি নয়, বরং পাওয়ার ল। সমতা সম্পর্কিত গল্পটি প্রভুত্ববাদী ফলাফলের সাথে একসাথে বিদ্যমান, যা ঠিকই ব্যাখ্যা করে যে প্রতিটি নতুন প্রযুক্তি আমাদেরকে কেন অপ্রস্তুতভাবে আক্রমণ করে। আমরা দেখি যে নিম্নতম সীমা বাড়ছে, এবং ধরে নিই যে ছাদও একই গতিতে অনুসরণ করছে। কিন্তু এটি সত্য নয়, ছাদটি ত্বরান্বিতভাবে দূরে সরে যাচ্ছে।

এই প্রক্রিয়ার প্রতি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রভাব আগের যেকোনো প্রযুক্তির চেয়ে দ্রুত এবং বেশি প্রভাবশালী হবে। নীচের সীমানা বাস্তবসময়ে উঠছে—যেকোনো ব্যক্তি পণ্য প্রকাশ করতে পারে, ইন্টারফেস ডিজাইন করতে পারে, প্রোডাকশন পরিবেশের কোড লিখতে পারে। কিন্তু ছাদও উঠছে, এবং তা আরও দ্রুত। যা প্রশ্ন করা উচিত: আসলে কী নির্ধারণ করে আপনার চূড়ান্ত অবস্থান?

১৯৮১ সালে, স্টিভ জবস প্রথম ম্যাকিনটোশের অভ্যন্তরীণ সার্কিট বোর্ডগুলি সুন্দর হওয়া প্রয়োজন বলে জোর দিয়েছিলেন। বাইরের দিক নয়, অভ্যন্তর—যেটি গ্রাহক কখনও দেখতে পাবেন না। তাঁর ইঞ্জিনিয়ারদের মনে হচ্ছিল তিনি পাগল। কিন্তু তিনি পাগল ছিলেন না। তিনি একটি কিছু বুঝেছিলেন, যা সহজেই পারফেকশনিজম বলে উপেক্ষা করা হত, কিন্তু বাস্তবে এটি কিছুটা প্রমাণের মতো: আপনি যেভাবে কোনো কিছু করেন, সেইভাবেই আপনি সবকিছুই করেন। যে ব্যক্তি লুকানো অংশগুলিকেও সুন্দরভাবে তৈরি করতে পারে, সে কোনো গুণগত মানের প্রদর্শন করছে না, বরং তার চরিত্রগতভাবেই কোনো অপরিপক্ক পণ্য প্রকাশ করতে পারে না।

এটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ বিশ্বাস তৈরি করা কঠিন, কিন্তু সংক্ষিপ্ত সময়ের মধ্যে এটি প্রতারণা করা সহজ। আমরা নিয়মিত হিউরিস্টিক বিচার (Heuristics) চালাই, যাতে বুঝতে পারি কে প্রকৃতপক্ষে শ্রেষ্ঠ, আর কে শুধুমাত্র শ্রেষ্ঠত্বের অভিনয় করছে। যোগ্যতা (Credentials) সহায়ক, কিন্তু এগুলি প্রতারণা করা যায়; উৎপত্তি (Pedigree) সহায়ক, কিন্তু এটি উত্তরাধিকারসূত্রে পাওয়া যায়। প্রকৃতপক্ষে প্রতারণা করা কঠিন হলো সৌন্দর্যবোধ (Taste)—অর্থাৎ, একটি দীর্ঘস্থায়ী, পর্যবেক্ষণযোগ্য, এবং কেউই চায়নি এমন মানদণ্ডের প্রতি অটলভাবে আসক্তি। জবসকে সার্কিটবোর্ডগুলি এতটাই সুন্দরভাবে তৈরি করতে হয়নি। কিন্তু তিনি এটি করেছিলেন, এবং এটিই আপনাকে বলেছে, আপনি যা দেখতে পাচ্ছেননা, সেখানেও তিনি কীভাবে কাজ করবেন।

গত দশকের বেশিরভাগ সময় ধরে, এই সংকেতটি কিছুটা ঢাকা পড়েছিল। এসএএস-এর শীর্ষ যুগে (প্রায় ২০১২ থেকে ২০২২), বাস্তবায়ন এতটাই মানকীকৃত হয়ে গিয়েছিল যে বিতরণ (Distribution) প্রকৃতপক্ষে দুর্লভ সম্পদ হয়ে উঠেছিল। যদি আপনি কাস্টমারদের দক্ষতার সাথে অর্জন করতে পারেন, বিক্রয় মেশিন তৈরি করেন, এবং “৪০ নিয়ম” (Rule of 40)-এ পৌঁছান—তাহলে পণ্যটি প্রায় গুরুত্বহীন। যতক্ষণ আপনার মার্কেটে প্রবেশ (Go-to-market) কৌশলটি যথেষ্ট শক্তিশালী, আপনি একটি গড়-মানের পণ্য দিয়েও জিততে পারবেন। সৌন্দর্যের দ্বারা প্রেরিত সংকেতগুলি বৃদ্ধির সূচকগুলির শব্দের মধ্যে ডুবে যায়।

এআই সিগন্যাল টু নয়েজ রেশিওকে সম্পূর্ণ পরিবর্তন করে দিয়েছে। যখন যেকোনো ব্যক্তি একটি বিকাশকৃত পণ্য, সুন্দর ইন্টারফেস এবং কার্যকরী কোডবেস একটি বিকাশকৃত পণ্য, সুন্দর ইন্টারফেস এবং কার্যকরী কোডবেস একটি বিকাশকৃত পণ্য, সুন্দর ইন্টারফেস এবং কার্যকরী কোডবেস একটি বিকাশকৃত পণ্য, সুন্দর ইন্টারফেস এবং কার্যকরী কোডবেস একটি বিকাশকৃত পণ্য, সুন্দর ইন্টারফেস এবং কার্যকরী কোডবেস একটি বিকাশকৃত পণ্য, সুন্দর ইন্টারফেস এবং কার্যকরী কোডবেস একটি বিকাশকৃত পণ্য, সুন্দর ইন্টারফেস এবং কার্যকরী কোডবেস একটি বিকাশকৃত পণ্য, সুন্দর ইন্টারফেস এবং কার্যকরী কোডবেস একটি বিকাশকৃত পণ্য, সুন্দর ইন্টারফেস এবং কার্যকরী কোডবেস।

ব্যবসায়িকভাবে ক্রিটিক্যাল সফটওয়্যারের ক্ষেত্রে বিশেষভাবে এটি প্রযোজ্য—যেমন বেতন প্রদান, সঙ্গতি এবং কর্মচারী ডেটা পরিচালনা করে এমন সিস্টেম। এগুলি হল এমন পণ্য যা আপনি যেকোনো সময় পরীক্ষা করে পরবর্তী ত্রৈমাসিকে ত্যাগ করতে পারেন না। স্যুইচিং খরচ বাস্তব, ব্যর্থতার মডেলগুলি গুরুতর, এবং সিস্টেমটি বাস্তবায়নকারীদের ফলাফলের জন্য দায়ী হতে হয়। এর অর্থ হল, চুক্তির আগে, তারা সমস্ত বিশ্বাস-উৎপাদনকারী হিউরিস্টিকস চালাবে। একটি সুন্দর পণ্য হল একটি অত্যন্ত শক্তিশালী সংকেত। এটি বলছে: "এটি তৈরি করা মানুষগুলি খুবই মনোযোগী।" তারা আপনার চোখে দেখা যায় এমন অংশগুলিতে মনোযোগী, যা বোঝায় যে তারা আপনার দেখতে না পাওয়া অংশগুলিতেও খুবই মনোযোগী।

যে বিশ্বে কার্যক্ষমতা সস্তা, সেখানে সৌন্দর্যই হল প্রুফ অফ ওয়ার্ক।

এই যুক্তি সবসময় প্রযোজ্য ছিল, কিন্তু গত দশকে বাজারের পরিস্থিতি এটিকে প্রায় অদৃশ্য করে দিয়েছে। একসময় সফটওয়্যার শিল্পের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা এমনকি সফটওয়্যারের সাথেও সম্পর্কিত ছিল না।

2012 থেকে 2022 এর মধ্যে, SaaS-এর মূল কাঠামো স্থির হয়ে গেছে। ক্লাউড ইনফ্রাস্ট্রাকচার সস্তা এবং স্ট্যান্ডার্ডাইজড হয়ে গেছে, ডেভেলপমেন্ট টুলস পরিপক্ক হয়ে গেছে। একটি কার্যকরী পণ্য তৈরি করা কঠিন, কিন্তু এটি একটি “প্রতিষ্ঠিত কঠিনতা” — আপনি চাকরির জন্য ভর্তি করে, প্রতিষ্ঠিত মডেলগুলি অনুসরণ করে, যদি সম্পদ পর্যাপ্ত থাকে, তবে আপনি পাসিং লাইনে পৌঁছতে পারেন। সত্যিকারের দুর্লভতা, যা বিজয়ীদের সাধারণদের থেকে আলাদা করে, তা হলো বিতরণের ক্ষমতা। আপনি কি দক্ষতার সাথে গ্রাহকদের পাচ্ছেন? আপনি কি পুনরাবৃত্তযোগ্য বিক্রয় পদক্ষেপগুলি তৈরি করতে পারছেন? আপনি কি পর্যাপ্তভাবেইউনিট ইকোনমিক্স (Unit economics) বুঝতে পারছেন, যাতে আপনি সঠিক সময়ে বৃদ্ধির আগুনকে জ্বালানি দিতে পারেন?

সেই পরিবেশে সফল হওয়া প্রতিষ্ঠাতাদের বেশিরভাগই বিক্রয়, পরামর্শ বা আর্থিক ক্ষেত্র থেকে এসেছেন। তারা দশ বছর আগে যেসব সূচক অবিশ্বাস্য মনে হত, তা অত্যন্ত ভালোভাবে জানেন: নেট রিটেনশন রেট (NDR), গড় চুক্তির মূল্য (ACV), ম্যাজিক নাম্বার, 40-এর নীতি। তারা ইলেকট্রনিক স্প্রেডশিট এবং সেলস পাইপলাইন রিভিউয়ের মধ্যে বাস করতেন, এই প্রেক্ষাপটে তারা সত্যিই সঠিক ছিলেন। SaaS-এর শীর্ষকালে SaaS-এর শীর্ষকালের প্রতিষ্ঠাতারা জন্মগ্রহণ করেছিলেন। এটি একটি যুক্তিসঙ্গত বিবর্তনমূলক অভাজন।

কিন্তু আমি আটকে যাচ্ছি।

আমি ভারতের একটি ছোট শহরে বড় হয়েছি, যেখানে ২.৫ কোটি জনসংখ্যা রয়েছে। প্রতি বছর ভারতবর্ষের মাত্র তিনজন শিক্ষার্থীই ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি (MIT) এ ভর্তি হতে পারে। এদের সবাই অবশ্যই দিল্লি, মুম্বাই বা বেঙ্গালুরুর মহঙ্গা প্রিপারেটরি স্কুলগুলির প্রাক্তন শিক্ষার্থী—যেসব প্রতিষ্ঠান এই লক্ষ্যের জন্যই তৈরি। আমি আমার রাজ্যের ইতিহাসে MIT-এ ভর্তি হওয়া প্রথম ব্যক্তি। আমি এটি উল্লেখ করছি ঘমটা দেখানোর জন্য নয়, বরং কারণ এটি এই নিবন্ধের যুক্তিরই একটি সংক্ষিপ্তসার: যখন প্রবেশের সীমা সংকুচিত, তখন উৎপত্তি (Pedigree) ফলাফলকে পূর্বানুমান করে; যখন প্রবেশের সীমা খোলা, তখন গভীরভাবে (Deep people) কাজকর্মের মধ্যেই সবসময়ই জয়ীদেরই দেখা যায়। একটি সম্পূর্ণভাবে 'উৎপত্তি'যুক্তদের ঘরে, আমি 'গভীরতা'র (depth) মাধ্যমেই জয়ীদেরই।এটিই আমি যেভাবেইবস্তুতঃইখেলি।

আমি পদার্থবিদ্যা, গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞান অধ্যয়ন করেছি, এই ক্ষেত্রগুলিতে সবচেয়ে গভীর দৃষ্টিভঙ্গি প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশন থেকে নয়, বরং অন্যদের উপেক্ষা করা সত্যগুলি দেখতে পাওয়ায়। আমার মাস্টার্স থিসিসটি ছিল ডিস্ট্রিবিউটেড মেশিন লার্নিং ট্রেনিংয়ের মধ্যে স্ট্র্যাগলার মিটিগেশন (Straggler mitigation) সম্পর্কে: যখন আপনি বড় স্কেলের সিস্টেমে কাজ করছেন, তখন যদি কিছু অংশ পিছিয়ে পড়ে, তবে আপনি কীভাবে সমগ্র অখণ্ডতাকে ক্ষতি না করে এই সীমাবদ্ধতা অপ্টিমাইজ করবেন।

যখন আমি বিশ বছরের কিছু বেশি বয়সে উদ্যোক্তা বিশ্বের দিকে তাকাই, তখন আমি দেখি যে এই গভীর দৃষ্টিভঙ্গি সবই অপ্রাসঙ্গিক মনে হয়। বাজারের প্রিমিয়াম দেওয়া হয় “গো-টু-মার্কেট”-এর প্রতি, পণ্যের নিজস্ব প্রতি নয়। প্রযুক্তিগত উৎকৃষ্টতা তৈরি করা মনে হয় কিছুটা নিরীহ—এটিকে “সত্যিকারের গেম” (অর্থাৎ, গ্রাহক অর্জন, ধরে রাখা এবং বিক্রয়ের গতি) এর বাধা হিসাবে দেখা হত।

তারপর, ২০২২ এর শেষের দিকে, পরিস্থিতি পরিবর্তিত হয়েছিল।

চ্যাটজিপিটি যা প্রদর্শন করেছে—বহু বছরের গবেষণা পত্রের চেয়ে অধিক পরিষ্কার ও আঘাতহন্ত ভাবে—তা হলো বক্ররেখাটি বাঁকিয়ে গেছে। একটি নতুন এস-বক্ররেখা শুরু হয়েছে। পর্যায়গত রূপান্তর (Phase transitions) পূর্ববর্তী পর্যায়ের সাথে সবচেয়ে ভালোভাবে খাপ খাইয়ে নিতে পারা ব্যক্তিদের পুরস্কৃত করে না, বরং যারা অন্যরা এখনও দামটি বুঝতে পারেনি, তারা নতুন পর্যায়ের অসীম সম্ভাবনা চিনে ফেলেছে, তাদেরই পুরস্কৃত করে।

তাই আমি আমার চাকরি ছেড়ে ওয়ার্প প্রতিষ্ঠা করি।

এই ঝুঁকি খুব নির্দিষ্ট। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ৮০০-এরও বেশি কর সংস্থা রয়েছে—ফেডারেল, রাজ্য, স্থানীয়—প্রতিটির নিজস্ব বিবৃতির প্রয়োজনীয়তা, শেষ তারিখ এবং সঙ্গতির যুক্তি রয়েছে। এখানে কোনও API বা প্রোগ্রামেটিক অ্যাক্সেস ইন্টারফেস নেই। দশকগুলি ধরে, প্রতিটি বেতন প্রদানকারী (Payroll provider) এই সমস্যার সমাধানের জন্য একইভাবে কাজ করেছে: মানুষ জমা করা। হাজার হাজার সঙ্গতি বিশেষজ্ঞ হাতে-কলমে এই সিস্টেমগুলিতে ঘুরেবেড়াচ্ছে, যেগুলি কখনওই স্কেল করার জন্য ডিজাইন করা হয়নি। প্রচলিত বড়দের—ADP, Paylocity, Paychex—এই জটিলতার উপর একটি সম্পূর্ণ ব্যবসায়িক মডেল গড়ে তুলেছে, তারা জটিলতা সমাধানের পরিবর্তে এটিকে কর্মচারীর সংখ্যায় শোষণ করেছে এবং খরচটি গ্রাহকদের উপর চাপিয়েছে।

২০২২ সালে, আমি দেখতে পেয়েছিলাম যে এআই এজেন্টগুলি এখনও দুর্বল। কিন্তু আমি উন্নতির বক্ররেখাও দেখতে পেয়েছিলাম। বড় পরিসরের বিতরিত সিস্টেমে গভীরভাবে কাজ করে এবং মডেলের বিকাশের পথ কাছাকাছি থেকে পর্যবেক্ষণ করে, একজন ব্যক্তি একটি সঠিক জুয়া ধরতে পারেন: তখনকার দুর্বল প্রযুক্তিগুলি কয়েক বছরের মধ্যে অত্যন্ত শক্তিশালী হয়ে উঠবে। তাই আমরা জুয়াটি ধরলাম: প্রথম নীতি থেকে শুরু করে একটি এআই-ন্যাটিভ প্ল্যাটফর্ম তৈরি করা, এবং সেই শ্রেণির সবচেয়ে কঠিন ওয়ার্কফ্লোটির সাথে শুরু করা—যেটি আর্কিটেকচারাল সীমাবদ্ধতার কারণে প্রচলিত বড়দের কখনওই অটোমেশনের মধ্যে আনা যায়নি।

এখন, এই বেট পরিশোধিত হচ্ছে। কিন্তু আরও বড় কথা হলো প্যাটার্ন রিকগনিশন। এআই যুগের টেক-সংস্থাপকদের কাছে শুধু ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের সুবিধা নয়, বরং দৃষ্টিভঙ্গির সুবিধাও আছে। তারা ভিন্ন প্রবেশার্ধ দেখতে পায়, ভিন্ন বেট বসায়। তারা এমন একটি সিস্টেমকে পর্যালোচনা করতে পারে, যা সবাই স্বাভাবিকভাবে “চিরস্থায়ীভাবে জটিল” হিসাবে ধরে নেয়, এবং প্রশ্ন করতে পারে: প্রকৃতপক্ষে স্বয়ংক্রিয়করণের জন্য কী প্রয়োজন? এরপর, মূল বিষয়টি হলো, তারা নিজেদের হাতেই উত্তরটি তৈরি করতে পারে।

সাফ যুগের শীর্ষস্থানীয় হল সীমাবদ্ধতার মধ্যে যৌক্তিক অপ্টিমাইজেশন। কিন্তু AI এই সীমাবদ্ধতাগুলি সরিয়ে ফেলছে এবং নতুন সীমাবদ্ধতা স্থাপন করছে। নতুন পরিস্থিতিতে, দুর্লভ সম্পদ আর বিতরণ নয়, বরং সম্ভাবনার প্রতি দৃষ্টি এবং এটিকে প্রয়োজনীয় মানের সৌন্দর্য ও বিশ্বাসের সাথে গড়ে তোলার ক্ষমতা। কিন্তু এখানে একটি সিদ্ধান্ত নির্ধারণকারী তৃতীয় চলক আছে, এবং এটিই AI-যুগের বেশিরভাগ প্রতিষ্ঠাতারা ভয়াবহভাবে ভুল করছেন।

বর্তমান স্টার্টআপ সম্প্রদায়ে একটি মিম প্রচলিত: আপনার কাছে স্থায়ী নিম্নশ্রেণী থেকে পালানোর জন্য দুই বছর সময় আছে। দ্রুত বানান, দ্রুত ফান্ডিং করুন, না হলে বেরিয়ে যান বা ধ্বংস হয়ে যান।

আমি এই মনোভাবের উৎস বুঝতে পারছি। এআই-এর বিকাশের গতি কিছুটা অস্তিত্বগত হুমকির মতো অনুভূত হয়, এবং ঢেউয়ের সাথে ধাপ রাখার জন্য উপলব্ধ সময়ের জানালা অত্যন্ত সংকীর্ণ। টুইটারে এক রাতে বিখ্যাত হওয়ার গল্পগুলি দেখে যুবকদের মনে হয়, গেমটির মূল বিষয় হলো গতি—যারা সবচেয়ে কম সময়ে সবচেয়ে দ্রুত দৌড়ায়, তারাই বিজয়ী।

এটি সম্পূর্ণ ভুল মাত্রায় সঠিক।

কার্যক্রমের গতি সত্যিই অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আমি এটির প্রতি বিশ্বাস রাখি—এটি আমার কোম্পানির নামেও অন্তর্ভুক্ত (Warp)। কিন্তু কার্যক্রমের গতি দৃষ্টিভঙ্গির সংকীর্ণতা নয়। AI যুগে সবচেয়ে বেশি মূল্যবান কোম্পানি গড়ে তোলা প্রতিষ্ঠাতারা হলেন যারা দুই বছর দ্রুত দৌড়ে মুনাফা কাটিয়ে নেন, নয়—যারা দশ বছর ধরে দৌড়ান এবং চক্রবৃদ্ধির সুবিধা উপভোগ করেন।

সংক্ষিপ্তদৃষ্টিতা ভুল কারণ সফটওয়্যারের সবচেয়ে মূল্যবান জিনিসগুলি—ব্যক্তিগত ডেটা, গভীর গ্রাহক সম্পর্ক, প্রকৃত স্বিচওভার খরচ, নিয়ন্ত্রণমূলক বিশেষজ্ঞতা—এগুলি বছরের পর বছর জমা হয়, এবং যতই প্রতিদ্বন্দ্বীরা কতটা মূলধন বা এআই ক্ষমতা আনুক, এগুলি দ্রুত অনুকরণ করা যায় না। যখন ওয়ার্প একাধিক রাজ্যের কোম্পানির জন্য বেতন প্রদান করে, তখন আমরা হাজার হাজার আইনি অঞ্চলের সঙ্গে সঙ্গতি রক্ষার ডেটা জমা করছি। প্রতিটি সমাধানকৃত ট্যাক্স নোটিফিকেশন, প্রতিটি প্রক্রিয়াকৃত বর্ডারলাইন কেস, প্রতিটি সম্পন্ন রাজ্য-স্তরের নিবন্ধন—এগুলি একটি সিস্টেমকে ট্রেনিং করছে, যা সময়ের সাথে সাথে অনুকরণযোগ্যতা কমে যাচ্ছে। এটি শুধুমাত্র একটি ফিচার পয়েন্ট নয়, এটি একটি প্রতিরক্ষামূলক খাল, যা এমনভাবে গড়ে উঠেছে, কারণ আমরা যথেষ্টদীর্ঘসময়ের জন্য অত্যন্ত উচ্চমানের কাজের মধ্যেই ডুবেছি, যার ফলেএটিরএকটিবিশেষগভীরতাবিকশিতহয়েছে।

এই চক্রবৃদ্ধি প্রথম বছরে অদৃশ্য। দ্বিতীয় বছরে এটি অস্পষ্টভাবে দেখা যায়। পঞ্চম বছরে, এটিই খেলার সম্পূর্ণ বিষয়।

স্নোফ্লেকের পূর্ব সিইও ফ্রাঙ্ক স্লুটম্যান এখন পর্যন্ত যে কোনও ব্যক্তির চেয়ে বেশি সফটওয়্যার কোম্পানি প্রতিষ্ঠা ও স্কেল করেছেন, তিনি এটি সংক্ষেপে বলেছেন: "অস্বস্তিকর" অবস্থার সাথে পরিচিত হয়ে যাওয়া উচিত। এটি স্প্রিন্টের জন্য নয়, বরং একটি স্থায়ী অবস্থা হিসাবে। স্টার্টআপের প্রাথমিক যুগের “যুদ্ধের ধোঁয়া” — সেই দিকনির্দেশহীনতা, অসম্পূর্ণ তথ্য, এবং কাজের সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রয়োজনীয়তা — দুই বছর পরে অদৃশ্য হয়ে যাবে না। এটি শুধু পরিবর্তিত হচ্ছে, নতুন অনিশ্চয়তা পুরনোকে প্রতিস্থাপন করছে। দীর্ঘস্থায়ী প্রতিষ্ঠাতারা হলেন যারা নিশ্চিততা খুঁজে পেয়েছেন, বরং যারা ধোঁয়ার মধ্যে স্পষ্টভাবে চলার কথা শিখেছেন।

একটি কোম্পানি গড়ে তোলা অত্যন্ত নির্মম, এই নির্মমতা যারা কখনও এটি করেননি, তাদের কাছে বুঝিয়ে দেওয়া কঠিন। আপনি ধারাবাহিক হালকা ভয়ের মধ্যে বাস করেন, এবং সময় সময়ে এটিকে আরও উচ্চতর ভয়ের দ্বারা প্রতিস্থাপিত করা হয়। আপনি অপর্যাপ্ত তথ্যের ভিত্তিতে হাজার হাজার সিদ্ধান্ত নেন, এবং জানেন যে শুধুমাত্র একটি ভুল সিদ্ধান্তের ধারাবাহিকতা আপনার অবসানের কারণ হতে পারে। আপনি Twitter-এ যে “এক রাতের সফলতা”গুলি দেখেন, তা শুধুমাত্র পাওয়ার লজের একটি বিচ্যুতি নয়, বরং বিচ্যুতিগুলির মধ্যেও চরম। এই কেসগুলির ভিত্তিতে আপনার কৌশলকে অপ্টিমাইজ করা, মনে করুন, ৫ কিলোমিটার দৌড়ানোর জন্য, ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিটারের ৫-কিলোমিট

তাই এটা কেন করা হচ্ছে? সুবিধার জন্য নয়, বিজয়ের সম্ভাবনার জন্যও নয়। কারণ কিছু মানুষের জন্য, এটা না করলে মনে হয় তারা প্রকৃতপক্ষে বাঁচছে না। কারণ “কিছু তৈরি করা”-র ভয়ের চেয়ে শুধু খারাপ হলো “চেষ্টা না করা”-র নীরব আবদ্ধতা।

এবং—যদি আপনি সঠিক অনুমান করেন, যদি আপনি অন্যদের যা মূল্যায়ন করেননি তার সত্যটি দেখেন, যদি আপনি যথেষ্ট দীর্ঘ সময়ের জন্য সৌন্দর্য এবং বিশ্বাস নিয়ে কাজ করেন—তাহলে ফলাফল শুধুমাত্র আর্থিক হবে না। আপনি এমন কিছু তৈরি করেছেন যা মানুষের কাজের পদ্ধতিকে প্রকৃতপক্ষে পরিবর্তন করেছে। আপনি এমন একটি পণ্য তৈরি করেছেন যা মানুষ ব্যবহার করতে ভালোবাসে। আপনি নিজের হাতে গড়ে তোলা ব্যবসায়, এইখানে নিজেদের সর্বোত্তম দিকটি প্রকাশ করা মানুষদেরকে নিয়োগ দিয়েছেন এবং সফলতা অর্জনের সুযোগ দিয়েছেন।

এটি একটি দশকের প্রকল্প। এটি পরিবর্তন করতে পারে না, এটি কখনও পরিবর্তন করেনি।

এই দশকে যারা শেষ পর্যন্ত ধৈর্য ধরে দেখবেন, তাদের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যা আচ্ছাদন করেছে, তা হলো সীমানা (Ceiling)।

তাহলে, এই সবের পারে, সফটওয়্যারটি কী রূপ ধারণ করবে?

সক্রিয়বাদীরা বলেন যে এআই সমৃদ্ধি তৈরি করেছে—বেশি পণ্য, বেশি নির্মাতা, বেশি মানুষের মধ্যে বিতরিত মূল্য। তারা ঠিক। নিষ্ঠুরবাদীরা বলেন যে এআই সফটওয়্যারের প্রতিরক্ষামূলক সীমানা ধ্বংস করেছে—যেকোনো কিছুই একটি অপরাহ্নে কপি করা যায়, প্রতিরক্ষা মৃত। তারাও আংশিকভাবে ঠিক। কিন্তু এই দুই দলই ভিত্তি (The floor) দেখছে, কেউই ছাদ (The ceiling) দেখছে না।

ভবিষ্যতে হাজার হাজার পয়েন্ট সলিউশন দেখা দেবে—ছোট, কার্যকরী, এআই-জেনারেটেড টুল যা কিছু সংকীর্ণ সমস্যা সমাধানের জন্য যথেষ্ট। এগুলির অনেকগুলি কোম্পানি দ্বারা নয়, বরং ব্যক্তিগত বা অভ্যন্তরীণ দল দ্বারা তাদের নিজস্ব সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য তৈরি করা হবে। কিছু নিম্ন-বাধা, সহজেই প্রতিস্থাপনযোগ্য সফটওয়্যার শ্রেণীর জন্য বাজারটি প্রকৃতপক্ষে গণতন্ত্রীকরণ লাভ করবে। মানদণ্ড খুব উঁচু, প্রতিযোগিতা অত্যন্ত তীব্র, এবং লাভের প্রান্তিকতা মাঝেমধ্যেই পাখির ডানা এতটাই পাতলা।

কিন্তু ব্যবসায়িকভাবে ক্রিটিক্যাল সফটওয়্যার—যেমন ফান্ড ফ্লো, কমপ্লায়েন্স, কর্মচারী ডেটা এবং আইনি ঝুঁকি পরিচালনা করে—এর ক্ষেত্রে অবস্থা সম্পূর্ণ ভিন্ন। এগুলো হল অত্যন্ত কম ত্রুটি সহনশীল ওয়ার্কফ্লো। যখন বেতন প্রদান সিস্টেমের কাজ বন্ধ হয়ে যায়, তখন কর্মচারীরা তাদের টাকা পায় না; যখন ট্যাক্স ফাইলিংয়ে ভুল হয়, তখন IRS আসে; যখন ওপেন এনরোলমেন্ট পিরিয়ডে বেনিফিট পেমেন্ট বন্ধ হয়ে যায়, তখন বাস্তব মানুষেরা সুরক্ষা হারায়। সফটওয়্যার বাছাইকারীদের এই পরিণতির জন্য দায়বদ্ধ হতে হয়। এই দায়বদ্ধতা একটি AI-এর উপর বহন করা যায় না, যা বিকালে “ভাইবকোডড” (vibecoded) করে মিলিয়েছে।

এই ওয়ার্কফ্লোগুলির জন্য, কর্পোরেশনগুলি সরবরাহকারীদের বিশ্বাস রাখবে। এই সরবরাহকারীদের মধ্যে, "যে জিতে সে সবকিছু পায়" এর গতিশীলতা পূর্বের সফটওয়্যার প্রজন্মগুলির তুলনায় আরও প্রাবল্য হবে। এটি শুধুমাত্র নেটওয়ার্ক ইফেক্টের কারণেই নয় (যদিও এটি সত্য), বরং একটি এআই-নেটিভ প্ল্যাটফর্ম যা বড় স্কেলে চলছে, লক্ষ লক্ষ ট্রেডিং এবং হাজার হাজার কমপ্লায়েন্স-সংক্রান্ত প্রান্তিক কেসে ব্যক্তিগত ডেটা সঞ্চয় করছে, তার কম্পাউন্ডিং সুবিধা পরবর্তী প্রতিযোগীদের জন্য "স্থানেই শুরু" করে অনুসরণ করা প্রায় অসম্ভব করে তুলছে। প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা এখন একটি ফিচার সেট নয়, বরং ভুলগুলির জন্য শাস্তি দেওয়া একটি ক্ষেত্রে, দীর্ঘমেয়াদিভাবে উচ্চমানের অপারেশন বজায় রাখার ফলে জমা হওয়া গুণমান।

এর অর্থ হল সফটওয়্যার বাজারের একীকরণ সাস যুগের চেয়েও বেশি হবে। আমি প্রত্যাশা করি দশ বছর পরে এইচআর এবং বেতন প্রদানের ক্ষেত্রে ২০টি কোম্পানি যাদের প্রতিটিরই একক শেয়ারহোল্ডিং থাকবে, তা দেখা যাবে না। আমি প্রত্যাশা করি দুই থেকে তিনটি প্ল্যাটফর্মই বড় অংশের মূল্য দখল করবে, এবং একটি দীর্ঘ তালিকায় একক-বিন্দু সমাধানগুলি প্র practically কিছুই পাবে না। একই প্যাটার্নটি প্রতিটি সমন্বয়বাদী জটিলতা, ডেটা সঞ্চয় এবং স্যুইচিং খরচের সমন্বয়ে কাজ করা সফটওয়্যার শ্রেণিতেই ঘটবে।

এই বণ্টনের শীর্ষে থাকা কোম্পানিগুলি খুব সাদৃশ্যপূর্ণ হবে: বাস্তব পণ্যের সৌন্দর্য বুঝতে পারে এমন প্রযুক্তিগত দক্ষতা সম্পন্ন প্রতিষ্ঠাতাদ্বারা প্রতিষ্ঠিত; প্রথম দিন থেকেই AI-নেটিভ আর্কিটেকচারে নির্মিত; এবং সেই বাজারগুলিতে কাজ করে যেখানে বর্তমান বড় খেলোয়াড়দের যদি তাদের বর্তমান ব্যবসাকে ভেঙে না ফেলা হয়, তবে তারা কোনও কাঠামোগত প্রতিক্রিয়া দিতে পারবে না। তারা অত্যন্ত শীঘ্রই একটি অনন্য দৃষ্টিভঙ্গির উপর ঝুঁকি নেয়—AI-এর মাধ্যমে তৈরি হওয়া এমন কিছু অপরিমিত সত্যকে দেখেছে—এবং যথেষ্টদিন ধরে টিকে থাকে, যতক্ষণ না চক্রবৃদ্ধির ফলাফলটি স্পষ্টভাবে দৃশ্যমান হয়।

আমি এই ধরনের প্রতিষ্ঠাতাদের বিষয়ে বিমূর্তভাবে বর্ণনা করেছি। কিন্তু আমি খুব পরিষ্কারভাবে জানি যে সে কে, কারণ আমি তাকে হওয়ার চেষ্টা করছি।

আমি ২০২২ সালে ওয়ার্প প্রতিষ্ঠা করি, কারণ আমি বিশ্বাস করি যে কর্মচারী-সংক্রান্ত সমস্ত স্ট্যাক—বেতন প্রদান, কর সঙ্গতি, সুবিধা, অন্তর্ভুক্তি, ডিভাইস ম্যানেজমেন্ট, এইচআর প্রক্রিয়া—সবই হাতের কাজ এবং পুরনো আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে গড়ে উঠেছে, যা AI দ্বারা সম্পূর্ণভাবে প্রতিস্থাপনযোগ্য। উন্নতি নয়, বরং প্রতিস্থাপন। পুরনো বড় কোম্পানিগুলি কর্মচারীদের সংখ্যার মধ্যে জটিলতা শোষণ করে দশ বিলিয়ন ডলারের ব্যবসা গড়েছে; আমরা জটিলতা মূল থেকেই দূরীভূত করে ব্যবসা গড়ব।

তিন বছরের সময়কাল এই ঝুঁকির প্রমাণ দিয়েছে। চালুর পর থেকে, আমরা ৫ শতাধিক মিলিয়ন ডলারের বেশি লেনদেন প্রক্রিয়া করেছি, দ্রুত বৃদ্ধির পথে এগিয়ে যাচ্ছি এবং বিশ্বের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ প্রযুক্তি তৈরি করা কোম্পানিগুলিকে সেবা প্রদান করছি। প্রতি মাসে, আমরা যে কমপ্লায়েন্স ডেটা, প্রক্রিয়াকৃত এজ কেস, এবং তৈরি করা ইন্টিগ্রেশনগুলি সঞ্চয় করছি, তা প্ল্যাটফর্মকে অনুলিপি করা আরও কঠিন এবং গ্রাহকদের জন্য আরও মূল্যবান করে তুলছে। প্রতিরক্ষা বেষ্টনীটি এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে, কিন্তু এটি ইতিমধ্যেই আকার নিয়েছে এবং ত্বরান্বিত হচ্ছে।

আমি এগুলো বলছি কারণ ওয়ার্পের সাফল্য নির্ধারিত ছিল—শক্তির সূত্রের বিশ্বে কিছুই নির্ধারিত নয়—বরং কারণ আমাদের এখানে পৌঁছানোর যে যুক্তি ছিল, সেটাই আমি পুরো লেখাটিতে বর্ণনা করেছি: সত্যটি দেখা। যার চেয়েও কারও চেয়ে গভীরে যাওয়া। এমন একটি উচ্চ মানদণ্ড তৈরি করা যা বাহ্যিক চাপ ছাড়াই বজায় থাকে। যথেষ্ট দীর্ঘসময় ধরে অটল থাকুন, দেখুন আপনি কি সঠিক।

এআই যুগের শ্রেষ্ঠ কোম্পানিগুলি সেই ব্যক্তিদের দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হবে যারা নিম্নলিখিত বিষয়গুলি বুঝতে পেরেছে: প্রবেশাধিকার কখনই বিরল সম্পদ ছিল না, বরং দৃষ্টিভঙ্গি (Insight) ছিল; কার্যক্ষমতা কখনই একটি প্রতিরক্ষামূলক প্রাচীর ছিল না, বরং সৌন্দর্য (Taste) ছিল; গতি কখনই একটি সুবিধা ছিল না, বরং গভীরতা (Depth) ছিল।

পাওয়ার ল কার্যকর হয় আপনার উদ্দেশ্যের উপর নয়। কিন্তু এটি সঠিক উদ্দেশ্যকে পুরস্কৃত করে।