"মেটা যদি 90% লোককে চাকরি থেকে বরখাস্ত করে, তবুও ইনস্টাগ্রাম, ফেসবুক এই সফটওয়্যারগুলি স্বাভাবিকভাবে কাজ করবে।"

এভা মেটায় একজন সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে কাজ করেন, তিনি বিলোপের তালিকায় নন, তাঁর পারফরম্যান্স ভালো এবং তিনি এআই টুলগুলি সক্রিয়ভাবে গ্রহণ করছেন।

কিন্তু তিনি বললেন, "কেউই নিরাপদ নয়, সবাই বিপজ্জনক, শুধু সময়ের বিষয়।"

এটি একটি গল্প যেখানে কিভাবে পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করা হয়, কিভাবে পদোন্নতি ঘটে, কিভাবে পরিচালনা কাজ করে, এমনকি প্রয়াস নিজেই কিভাবে সংজ্ঞায়িত হয়—এই ঝড়ের শেষ কখন হবে, তা এখানে জিম জ্যাকবস থেকে শুরু করে নতুন জয়ের জুনিয়র ইঞ্জিনিয়ারদের মতো সবাই বুঝতে পারছেন না।

চাকরি কাটা সত্য, কিন্তু যুক্তি মিথ্যা

মেটা ২০২২ সাল থেকে প্রায় ২৫,০০০ জনকে চাকরি থেকে বরখাস্ত করেছে।

2022 নভেম্বরে 11,000 জনকে চাকরি থেকে বরখাস্ত করা হয়, 2023 সালে আরও 10,000 জনকে বরখাস্ত করা হয়, যা জ্যাকবার্গ তাঁর “দক্ষতার বছর” হিসেবে উল্লেখ করেন। 2025 সালের জানুয়ারিতে, জ্যাকবার্গ একটি অভ্যন্তরীণ মেমোতে প্রায় 3,600 জন সবচেয়ে কম কর্মক্ষমতা সম্পন্ন কর্মচারীদের বরখাস্তের ঘোষণা দেন। 2026 সালের মার্চে আরও 700 জনকে বরখাস্ত করা হয়। রয়টার্সের প্রতিবেদন অনুযায়ী, মে-এর শেষদিকে আরও 8,000 জনকে বরখাস্ত করা হবে, যা বিশ্বব্যাপী 79,000-এরও বেশি কর্মচারীর 10%। দ্বিতীয় পর্বটি বছরের দ্বিতীয়ার্ধে হবে।

চাকরি কাটা হচ্ছে, কিন্তু এটি অবশ্যই এআইয়ের কারণে এই মানুষদের চাকরি নিয়ে নেওয়ার জন্য নয়।

এভা মনে করেন, এই পর্যায়ে চাকরি থেকে বরখাস্ত হওয়া অধিকাংশ মানুষের জন্য AI থাকলেও না থাকলেও তারা চলে যাবে। 'কয়েক বছর আগে পুরো CS শিল্পে চাহিদার চেয়ে অনেক বেশি লোক নিয়োগ করা হয়েছিল, শিল্পটি সমৃদ্ধ, মূলধন অতিরিক্ত উত্তপ্ত, শেয়ারের দাম ধারাবাহিকভাবে বেড়েছিল, অনেক কোম্পানি অসংখ্য লোককে নিয়োগ করেছিল। মাস্ক টুইটার কিনে বেশিরভাগ কর্মচারীকে বরখাস্ত করেন, কিন্তু অ্যাপটি এখনও কাজ করছিল, সেইসময় AI-এর কথা কোথায়!'

২০২৬ সালে, মেটার মূলধন ব্যয়ের নির্দেশিকা হল 1150 থেকে 1350 বিলিয়ন ডলার, যা 2025 সালের প্রায় দ্বিগুণ, এবং এটি সম্পূর্ণভাবে ডেটা সেন্টার, GPU এবং AI অবকাঠামোতে নিয়োগ করা হবে। কর্মচারীদের চাকরি কাটার মাধ্যমে সঞ্চিত অর্থ গণনা ক্ষমতায় প্রবাহিত হচ্ছে।

এই পর্যায়ে এআইয়ের ভূমিকা হল একটি সম্মানজনক কার্ড, যা কোম্পানি বাইরের দিকে ঘোষণা করতে পারে যে দক্ষতা বেড়েছে এবং এতে এত বেশি লোকের প্রয়োজন নেই।

ছোট কোম্পানিগুলি হালকা এবং দ্রুতগতিসম্পন্ন, কিন্তু বড় কোম্পানিতে পরিণত হওয়ার পর সিদ্ধান্ত নেওয়ার গতি ধীর হয়ে যায়, এবং নতুন অনুপ্রবেশকারী ইউনিকর্ণ এবং স্টার্টআপগুলির সাথে প্রতিযোগিতা করতে অক্ষম হয়ে পড়ে, তাই এগুলি নিজেদেরকে সংকুচিত, সমতল এবং মূল পণ্যের উপর ফোকাস করতে শুরু করে। AI শুধুমাত্র এই চলমান চক্রটিকে ত্বরান্বিত করছে।

যখন এআই ব্যবহারের মাত্রা কর্মক্ষমতা মূল্যায়নে অংশগ্রহণ করে

তবে, এআইয়ের হস্তক্ষেপ কর্মচারী কমানোর কিছু নিয়মকে পরিবর্তন করেছে।

মেটার পূর্বের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন পদ্ধতি সিলিকন ভ্যালির বড় কোম্পানিগুলিতে খুব অনন্য ছিল। ম্যানেজাররা সরাসরি স্কোর দেননি, বরং আপনার নিজের মূল্যায়ন, সহকর্মীদের মূল্যায়ন এবং নিজের পর্যবেক্ষণের ভিত্তিতে একটি পারফরম্যান্স গ্রেডিং ডকুমেন্ট তৈরি করেছিলেন।

তারপর একটি ক্যালিব্রেশন মিটিং-এ প্রবেশ করুন, যেখানে প্রায় দশজন সমপর্যায়ের ব্যক্তি একসাথে বসেন, প্রতিটি ম্যানেজার তাদের অধীনস্থদের পারফরম্যান্স নিয়ে বক্তব্য রাখেন, ব্যাখ্যা করেন যে কেন এই ব্যক্তি কোনও নির্দিষ্ট গ্রেডের যোগ্য, সবাই একসাথে আলোচনা করেন, এবং শেষে সবার জন্য গ্রেড নির্ধারণ করা হয়।

এই প্রক্রিয়াটি জটিল এবং সময়সাপেক্ষ, কিন্তু এর মূল্য রয়েছে বহুপক্ষীয় দৃষ্টিভঙ্গি এবং সমতুল্য তুলনার মাধ্যমে। একজন ম্যানেজারের পছন্দ প্রভাব ফেলতে পারে না। এভা মনে করেন এটি আপেক্ষিকভাবে বিচারসম্মত।

২০২৬ সালের শুরুতে, ক্যালিব্রেশন মিটিং বাতিল করা হয়। এভা ব্যাখ্যা করেন, "কোম্পানি আবার ছয় মাসে একবার পারফরম্যান্স মূল্যায়নে ফিরে আসে, কারণ AI-এর মাধ্যমে ম্যানেজাররা AI-এর সহায়তায় নিজেদের স্ব-মূল্যায়ন লিখতে পারবেন, এবং এখন এতটা সহযোগিতার প্রয়োজন নেই, প্রক্রিয়াটি আরও দ্রুত হবে।"

এর সমান্তরালে, মেটা একটি এআই পারফরম্যান্স ট্র্যাকিং সিস্টেম চালু করেছে যার নাম চেকপয়েন্ট, যা গুগল ওয়ার্কস্পেস ইত্যাদি অভ্যন্তরীণ সিস্টেমগুলিতে কর্মচারীদের কাজের ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগ্রহ করে ম্যানেজারদের জন্য অবদানের সারসংক্ষেপ তৈরি করে। সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য, চেকপয়েন্ট ২০০-এরও বেশি ডেটা মাত্রা ট্র্যাক করে, যার মধ্যে রয়েছে এআই-জেনারেটেড কোডের অনুপাত, এবং ভুলের হার, বাগ-সংযুক্তির সংখ্যা ইত্যাদি মেট্রিক্সও মনিটর করে।

মেটা-এর মুখ্য মানবসম্পদ অফিসার জ্যানেল গেল একটি ২০২৫ সালের শেষের অভ্যন্তরীণ মেমোতে পরিষ্কারভাবে উল্লেখ করেছেন যে, এআই সহযোগিতার ক্ষমতা ২০২৬ সালের পারফরম্যান্স মূল্যায়নের কেন্দ্রীয় মানদণ্ড হবে।

এছাড়াও, প্রতিটি কোড সেকশন লেখার সময় মেটা ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য সিস্টেম একটি শতাংশ চিহ্নিত করে যা দেখায় কোডটির কতটা অংশ এআই-সহায়তায় সম্পন্ন হয়েছে, এই ডেটা এখন মূল্যায়নের একটি অংশ হয়ে গেছে।

প্রতিটি দল নিজেদের পরিস্থিতি অনুযায়ী একটি ন্যূনতম সীমানা নির্ধারণ করে, যেমন ৫০% বা ৯০% কোড AI দ্বারা তৈরি হতে হবে। আপনাকে এই সীমানা পূরণ করতে হবে, এবং এরপরও পারফরম্যান্স মূল্যায়ন চলতে থাকবে যে আপনি কতটা বাস্তব মূল্য তৈরি করেছেন। "কোম্পানির ধারণা হল, আপনারা প্রথমে ব্যবহার শুরু করুন, তারপর দেখা যাবে আপনারা কতটা ভালোভাবে ব্যবহার করছেন," এভা বলেন।

কর্মক্ষমতায় এআই ব্যবহারের হার অন্তর্ভুক্ত করা, যা কিছুটা বাধ্যতামূলক প্রচার পদ্ধতির মতো, যেখানে বেশি ব্যবহারকারীদের পুরস্কার দেওয়া হয় না, কিন্তু যারা ব্যবহার করে না তাদের শাস্তি দেওয়া হয়।

এই ধারণাটি শুধুমাত্র মেটা এর নয়।

2026 মার্চে জিটিসি সম্মেলনে নভিডিয়ার সিইও হুয়াং রেনক্সুন ঘোষণা করেন যে, ভবিষ্যতে প্রতিটি ইঞ্জিনিয়ারকে বার্ষিক টোকেন বাজেট দেওয়া হবে, যার মধ্যে মূল বেতনের পাশাপাশি AI ব্যবহারের জন্য অর্ধেক পরিমাণ অতিরিক্ত বরাদ্দ করা হবে। তিনি এমনকি বলেন, যদি একজন বার্ষিক 50 লাখ ডলার বেতনভোগী ইঞ্জিনিয়ার AI-এর জন্য 25 লাখ ডলারেরও কম খরচ করে, তবে তিনি “গভীরভাবে চিন্তিত” হবেন।

হুয়াং রেন্সুন টোকেন বিক্রি করছেন, ব্যবসায়ীদের নিজেদের পণ্য প্রচার না করার কোনো কারণ নেই, কিন্তু মেটা একসময় এই পরিমাপমূলক উন্মাদনার চরমেও পৌঁছেছিল।

একজন কর্মচারী একটি অভ্যন্তরীণ নেটওয়ার্কে এনথ্রোপিকের Claude মডেলের নামে একটি র‍্যাঙ্কিং তৈরি করেছেন, যার নাম "Claudeonomics", যা 85,000 জন কর্মচারীর AI টোকেন ব্যবহার ট্র্যাক করে। 30 দিনের মধ্যে, সম্পূর্ণ কোম্পানি 60 ট্রিলিয়ন টোকেন ব্যবহার করেছে।

পুরস্কার স্তরগুলি তামা থেকে পান্না পর্যন্ত ব্যাজ নিয়ে গঠিত, প্রথম ২৫০ জনকে টокেন লেজেন্ড, ক্যাশ উইজার্ড ইত্যাদি শিরোনাম প্রদান করা হয়। প্রথম স্থানের কর্মচারী ৩০ দিনে ২৮১০ বিলিয়ন টোকেন ব্যয় করেছেন, কিছু কর্মচারী র‍্যাঙ্কিং বাড়ানোর জন্য AI এজেন্টকে ঘণ্টার পর ঘণ্টা খালি চলমান রেখেছেন, কোনও বাস্তব কাজ সম্পাদন না করে শুধুমাত্র টোকেন ব্যয় করেছেন। উৎপাদনশীলতা পরিমাপের জন্য টোকেন ব্যয়কে ব্যবহার করা, যেমনটি ট্রাক ড্রাইভারের কার্যক্ষমতা পরিমাপের জন্য গাড়ির জ্বালানি খরচকে ব্যবহার করা—এটি ইঞ্জিনটি ঘুরছে, কিন্তু এটির অর্থ এই নয় যে এটি পণ্য বিতরণ করছে।

এভা তার দলের মধ্যে র‍্যাঙ্কিংয়ের চাপ অনুভব করেননি, "আমাদের এই র‍্যাঙ্কিংয়ের সাথে কোনো সরাসরি সম্পর্ক নেই, যা করা দরকার তাই করুন, সবাই শুধু একটু মজা করে দেখে নিল।" ম্যানেজারও এটিকে নিয়ে কোনো বিষয় তুলে ধরেননি, কিন্তু র‍্যাঙ্কিং ওয়েবসাইটটি বন্ধ হওয়ার পরেও নীচের যুক্তি অদৃশ্য হয়নি। কোডের AI-জেনারেটেড অংশের শতকরা হার এখনও ট্র্যাক করা হচ্ছে, এবং ন্যূনতম প্রাপ্যতা এখনও বিদ্যমান।

যখন সবাইকে এআই ব্যবহার করতে বাধ্য করা হয়, তখন প্রত্যেকের ডিজিটাল আউটপুট বাড়ে, এবং পারফরম্যান্স মানদণ্ডও স্বাভাবিকভাবেই উঠে যায়। "যদি 60% মানুষ ভালো করে, তাহলে অবশ্যই এই মানদণ্ড বাড়বে। কিন্তু এই উন্নতির মধ্যে কতটা এআই-এর কারণে, আর কতটা রাতজাগা করে করা, তা বলা কঠিন।"

ভিতরের প্রতিযোগিতার বাতাস সিলিকন ভ্যালি পর্যন্ত পৌঁছেছে

এভার প্রধানেরও চাপ আছে, "অন্যান্য প্রধানরা তাদের নিচের লোকদের পাগলের মতো চাপ দিচ্ছে, যদি তুমি সফলভাবে চাপ দিতে না পারো, তাহলে তোমার পদও নিশ্চিত নয়।"

ওয়াল স্ট্রিট জার্নালের এক প্রতিবেদন অনুযায়ী, মেটা একটি নতুন এআই ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগ গঠন করেছে, যেখানে ম্যানেজার এবং ইঞ্জিনিয়ারের অনুপাত 1:50, অর্থাৎ একজন ম্যানেজার 50 জনকে পরিচালনা করছেন, যা সিলিকন ভ্যালির ঐতিহ্যবাহী সর্বোচ্চ 25:1 অনুপাতের দ্বিগুণ।

গ্যালাপ এর ডেটা অনুযায়ী, ২০২৪ সালে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ম্যানেজারদের গড় নিয়ন্ত্রিত কর্মচারী সংখ্যা ছিল ১০.৯ জন, যা ২০২৫ সালে বেড়ে দাঁড়িয়েছে ১২.১ জনে, কিন্তু মেটা এর ৫০:১ অনুপাত এখনও শিল্পের গড়ের চারগুণেরও বেশি।

এভা এই পরিবর্তনটি নিজের অনুভব করেছেন। সাধারণত একটি বড় কোম্পানিতে একজন ম্যানেজার দশটিরও বেশি লোককে পরিচালনা করেন, কারণ তাদের আপনার ক্যারিয়ার প্ল্যানিং করতে হবে, আপনার সাথে এক-এক-করে কথা বলতে হবে এবং আপনার প্রয়োজনীয়তা বুঝতে হবে।

1:50 মানে যে আগে 5 জন ম্যানেজারের দল ছিল, এখন শুধুমাত্র 1 জনের প্রয়োজন, বাকি 4 জন তাদের পদ হারিয়েছেন।

কেউ জানে না যে এই নতুন বিভাগটি কীভাবে কাজ করবে, যদিও বাহ্যিক মতামতগুলি মনে করে যে এই পরিবর্তনটি দুঃখজনকভাবে শেষ হবে।

আমাদের অন্যান্য বিভাগগুলি এখনও পুরনো পরিচালনা গতিবিধি বজায় রাখছে, ম্যানেজাররা এখনও আপনার ক্যারিয়ার প্ল্যানিংয়ের জন্য এক-এক করে কথা বলবেন, কিন্তু সবাই এই অবস্থা দীর্ঘস্থায়ী হবে না বলে প্রত্যাশা করছে। কিছু দল ইতিমধ্যেই মধ্যবর্তী ম্যানেজারদের বাতিল করে দিয়েছে, শুধুমাত্র উপরের ম্যানেজমেন্টকে সবাইকে সরাসরি পরিচালনা করতে দিয়েছে।

প্রবন্ধকরা নিজেদের কাজটি কি এখন অর্থহীন হয়ে গেছে তা নিয়েও প্রশ্ন তুলছেন। “সবাই একই অবস্থায় আছেন, সবাইকে এই প্রশ্নটির মুখোমুখি হতে হবে যে আপনার পদটির কি এখনও অস্তিত্ব আছে? নেতৃত্বদের জন্যও এটি সত্য, তাদের দিনগুলিও আরও সহজ হয়নি।”

এআই প্রকৃতপক্ষে ম্যানেজারদের দক্ষতা বাড়াচ্ছে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে তাদের অধীনস্থদের সাম্প্রতিক কোড, পোস্ট এবং মিটিংগুলির সারাংশ তৈরি করে নিয়মিত রিপোর্ট জেনারেট করছে। আগে ম্যানেজারদের নিজেদের খুঁজে বের করতে হত, এখন এআই সারাংশ তৈরি করে দেয়, তাই ম্যানেজারদের শুধুমাত্র এটি পর্যালোচনা করতে হয়।

কিন্তু দক্ষতা বৃদ্ধির অন্য দিকটি হলো, পরিচালনা আরও সস্তা হয়ে গেল, আর সস্তা জিনিসের কখনও বিকল্পের অভাব হয় না।

অন্তর্নিহিত প্রতিযোগিতা ধাপে ধাপে ছড়িয়ে পড়ে, এবং সর্বশেষে সবচেয়ে প্রত্যক্ষভাবে প্রভাবিত হয় মূল স্তরের প্রাথমিক পদের কর্মচারীরা।

এভা একজন সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার, আগে প্রকল্প পরিকল্পনার সময় যদি একটি ছোট বাগ দেখতেন, তাহলে তা জুনিয়র ইঞ্জিনিয়ারদের দিয়ে দিতেন। কিন্তু এখন, যদি কিছু ছোট হয়, তাহলে সে সরাসরি একটি AI উইন্ডো খুলে কয়েক মিনিটের মধ্যেই সমাধান করে ফেলে। "জুনিয়র ইঞ্জিনিয়ারদের সাথে কথা বলার দরকার হয় না, আমি নিজেই দ্রুত কাজটা শেষ করে ফেলি।"

বড় প্রকল্পগুলি এখনও মানুষের দ্বারা করা প্রয়োজন, কিন্তু যেসব ছোট কাজ আগে প্রাথমিক ইঞ্জিনিয়ারদের কাজের বেশিরভাগ অংশ গঠন করত, সেগুলি এখন উচ্চতর ইঞ্জিনিয়ারদের পাশের AI দ্বারা সহজেই সম্পন্ন হচ্ছে।

এভা দ্রুত বললেন: "যদি আপনি যত তাড়াতাড়ি সম্ভব ইঞ্জিনিয়ারিং ম্যানেজার, পণ্য পরিচালক, ইঞ্জিনিয়ার এবং ডিজাইনার হতে পারেন—সবকিছু একজন ব্যক্তি করতে পারেন, একটি ফিচার বা এমনকি একটি দল নিজেই তৈরি করতে পারেন, তাহলে অন্যদের তুলনায় আপনার চাকরি থেকে বরখাস্তের সম্ভাবনা কিছুটা কম হতে পারে।"

শেষ পর্যন্ত কতজন কর্মচারী অবশিষ্ট থাকবেন তা নিয়ে এভা হাসতে হাসতে বললেন, "এখনই, মেটা যদি কেবল অর্ধেক কর্মচারীকেই রাখে, তবুও এটি চলতে পারে। যদি AI প্রচারিত গতিতে বিকাশ পায়, তাহলে শেষপর্যন্ত কেবল 10% প্রোগ্রামারই থাকবেন, যারা AI-এর দ্বারা তৈরি করা কিছু পর্যালোচনা করবেন এবং পণ্য সিদ্ধান্তগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করবেন; বাকি 90% বেকার হয়ে যাবে। এমনকি এইভাবেও, মেটা চলতে থাকবে।"

কেউ নিরাপদ নয়, জ্যাকবার্গ সহ।

কেউই নিজেকে নিরাপদ বলে মনে করে না।

বড় নেতাদের চাপ আছে, কারণ অন্যান্য বড় নেতারা প্রতিযোগিতা করছে; ম্যানেজারদের চাপ আছে, কারণ তাদের পরিচালনা অনুপাত 1:15 থেকে 1:50 এ পরিবর্তিত হতে পারে; সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ারদের চাপ আছে, কারণ মানগুলি বৃদ্ধি পাচ্ছে; জুনিয়র ইঞ্জিনিয়ারদের চাপ আছে, কারণ তাদের কাজগুলি সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ারদের AI-এর দ্বারা সহজেই শোষিত হচ্ছে।

এমনকি জ্যাকবার্গও উদ্বিগ্ন অবস্থায় রয়েছেন।

এআই যুগের অনিশ্চয়তা বাস্তব, ক্লড কোড প্রতিটি নতুন ফিচার প্রকাশের সম্ভাবনা রাখে যে একটি কোম্পানিকে ধ্বংস করে দেবে, ক্লড ডিজাইনের খবরের পর ফিগমা স্টকের দাম তীব্রভাবে �波动 করেছে, এবং সারা এসএএস শিল্পটি ধীরে ধীরে বিশ্লেষিত হচ্ছে।

সামাজিক নেটওয়ার্ক মনে হয় বাধা দিয়ে ঘেরা, কিন্তু বাধা কখনও কখনও কল্পনার মতো পুরোনো হয় না। এভা মনে করেন, QQ থেকে WeChat-এর স্থানান্তর মাত্র এক বা দুই বছরের মধ্যেই ঘটেছিল।

জ্যাকবার্গ কোম্পানির ভবিষ্যতের চিন্তায় ভোগছেন এবং একইসাথে বড় পরিসরে চাকরিহারানো চালিয়ে যাচ্ছেন। এভা-র দৃষ্টিতে, এটি একটি পরিচালনা কৌশল। "তিনি যাদের রাখতে চান, তারা সবচেয়ে বেশি প্রতিযোগিতামূলক, সবচেয়ে বুদ্ধিমান। সেই জন্য সেরা উপায় কী? তিনি দেখেছেন, টাকা দেওয়া সেরা উপায় নয়, চাকরিহারানোর প্রভাব বেশি।"

বোনাস দেওয়ার চেয়ে অনিশ্চিততা তৈরি করা উত্পাদনকে আরও বেশি প্রভাবিত করে।

কিন্তু এই কৌশলের দামও আছে। শীর্ষ ইঞ্জিনিয়াররা এই চাপ চিরকাল সহ্য করবেন না, তারা কর্মচারীদের বেশি সম্মান করে এমন জায়গায় চলে যাবেন। কর্মচারী ছাড়ানোর মাধ্যমে অলসদের বের করা যেতে পারে, কিন্তু সবচেয়ে বেশি পছন্দের মানুষদেরও বের করে ফেলা যেতে পারে।

এভা নিজেকে রাখার কারণটি খুব বাস্তবিক, যদিও এখন সিলিকন ভ্যালি কিছুটা প্রতিযোগিতামূলক হয়ে উঠেছে, তবুও এটি দেশের চেয়ে এতটা প্রতিযোগিতামূলক নয়।

তবে এই ব্যক্তিগত পছন্দের পিছনে, পুরো শিল্পের প্রবণতা এখন অবহেলা করা যায় না। 'এআই বেশিরভাগ চাকরি প্রতিস্থাপন করবে, ইন্টারনেট শিল্প আর কখনও সেই পুরনো সময়ের মতো কম ব্যস্ত হয়েও অনেক টাকা আয়ের উজ্জ্বল অবস্থায় ফিরে আসতে পারবে না।'

যদি পরাজিত হওয়া যায় না, তবে যোগ দিন

এআই পুরানো কর্মচারীদের কাজের পদ্ধতিকে পুনর্গঠন করেছে, একইসাথে নতুনদের বাছাইয়ের প্রবেশদ্বারও পরিবর্তন করেছে।

মেটা-এর ইঞ্জিনিয়ার ইন্টারভিউ সাধারণত তিনটি অংশে বিভক্ত: কোডিং, বিহেভিয়ার কুয়েশ্চন এবং সিস্টেম ডিজাইন। কোডিং মানে একটি অ্যালগরিদম প্রশ্ন, যেমন ডেটা একটি সিরিজকে সাজানো, যা আপনার কোন অ্যালগরিদম বেছে নেওয়ার ক্ষমতা এবং পারফরম্যান্স ও খরচের উপর বিবেচনা পরীক্ষা করে। বিহেভিয়ার প্রশ্নগুলি বিষয়গত, যেমন আপনি ফিডব্যাক এবং সংঘাতকে কীভাবে পরিচালনা করেন। সিস্টেম ডিজাইন সাধারণত সিনিয়র লেভেলের জন্য আর্কিটেকচারল ডিজাইনের প্রশ্ন।

২০২৫ সালের অক্টোবরে, মেটা ইন্টারভিউতে এআই কোডিং পর্ব যোগ করে। আগে দুটি শুধুমাত্র কোডিং রাউন্ড ছিল, এখন একটি প্রাচীন কোডিং এবং একটি এআই কোডিং রাউন্ডে পরিণত হয়েছে। প্রার্থীদের CoderPad পরিবেশে একটি বহু-ফাইলযুক্ত জটিল প্রকল্প দেওয়া হয়, যার ডানদিকে এআই চ্যাট উইন্ডো থাকে, যেখানে ইন্টারভিউ সময়ে GPT সিরিজ, Claude সিরিজ, Gemini এবং Llama সহ বিভিন্ন এআই মডেলের মধ্যে স্যুইচ করা যায়। ৬০ মিনিটের মধ্যে, আপনাকে আপনি আগে কখনও দেখেননি এমন একটি কোডবেসকে বুঝতে, সমস্যা বিশ্লেষণ করতে, এবং এআই-এর সাহায্যে ফিচারগুলি বাস্তবায়ন বা বাগগুলি ঠিক করতে হবে।

এটি পরীক্ষা করছে যে আপনি কোড লিখতে পারেন কিনা বা প্রম্পট লিখতে পারেন কিনা, বরং আপনি AI-এর সাথে সহযোগিতা করার জন্য কতটা বিচারশক্তি রাখেন। AI দ্বারা উত্পাদিত ফলাফল সঠিক হতে পারে, ভুল হতে পারে, বা অংশশঃ সঠিক হতে পারে—আপনি কীভাবে AI-এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে সন্তোষজনক ফলাফলে পৌঁছাবেন, এবং আপনি কি AI-এর দ্বারা উত্পাদিত কোডটির সর্বোত্তমতা চিহ্নিত করতে পারবেন? ইন্টারভিউয়ার আপনার প্রতিটি প্রম্পট এবং প্রতিটি ইন্টারঅ্যাকশনকে রিয়েল-টাইমে দেখছেন।

এভা মনে করেন যে এটি খুব কাছাকাছি বাস্তব কাজের পরিবেশ, যেখানে প্রার্থীদের সর্বশেষ টুলগুলি ব্যবহার করে সংক্ষিপ্ত সময়ের মধ্যে জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করতে হয়।

নতুন প্রবেশের মানদণ্ড অনুযায়ী, ভবিষ্যতে এই শিল্পে প্রবেশ করা প্রত্যেকের প্রথম দিন থেকেই AI-এর সাথে সহযোগিতা করার ক্ষমতা থাকা প্রয়োজন। এই ইন্টারভিউ পার করা একজন প্রার্থী পুনর্বিশ্লেষণে বলেছেন, AI-এর কারণে ইন্টারভিউটি সহজ হয়নি, বরং মানদণ্ডগুলি আরও উচ্চতর হয়েছে; যখন আপনার AI-এর সহায়তা থাকে, তখন ইন্টারভিউয়ারগুলি আপনাকে একই সময়ের মধ্যে আরও জটিল সমস্যা সমাধানের আশা করেন।

এই পরিস্থিতিতে, ইভা চয়ন করেছে যে পরাজিত হওয়ার পরিবর্তে যোগ দেওয়া যাক।

যদি এটি বড় প্রবাহ হয়, তাহলে আপনি এটি পরিবর্তন করতে পারবেন না, AI-এর বিরুদ্ধে প্রতিরোধ করা অকার্যকর।

এভা তার দৈনিক কাজের পদ্ধতি সম্পূর্ণরূপে পরিবর্তন করেছে, একসাথে অনেকগুলি AI উইন্ডো খুলে তাদের বিভিন্ন কাজ সমান্তরালভাবে প্রক্রিয়া করতে দিচ্ছে। "তোমার শুধু একটি মস্তিষ্ক আছে, একই সময়ে শুধু একটি কাজই করতে পারো। কিন্তু AI-এর সুবিধা হলো, তুমি দশটি চালাতে পারো, এবং তাদের বিভিন্ন কাজ করাতে পারো।"

প্রয়াস থেকে শুরু করে দক্ষতা অর্জন করতে প্রায় এক মাস লাগে।

তিনি এআইকে কাজের প্রায় প্রতিটি ধাপে ব্যবহার করেন—প্রকল্প পরিকল্পনার সময় ডকুমেন্ট লেখা, মস্তিষ্ক প্রবাহ, বিকল্পগুলির তুলনা, সম্ভাব্য প্রভাব পরীক্ষা করার জন্য SQL লেখা, কোড লেখা, এবং ফাংশন সম্পন্ন হওয়ার পরে বিভিন্ন সারাংশ লেখা এবং সোশ্যাল মিডিয়ায় পোস্ট করে দৃশ্যমানতা বাড়ানো।

আপনি যদি এআই ব্যবহার করতে প্রথমদের মধ্যে একজন হন, তাহলে সম্ভবত শেষদের মধ্যে একজন হয়ে থাকবেন যাদের চাকরি কেটে দেওয়া হবে। কিন্তু কত দ্রুত চাকরি কাটা হবে, অবশেষে কি সত্যিই চাকরি বাঁচবে—এটা কারও জানা নেই, তাই যা হবে তাই হোক।

এই আত্ম-সান্ত্বনার বাইরে, এআই বিভিন্ন স্তরের মানুষের জন্য সম্পূর্ণ ভিন্ন মূল্য রাখে।

যে সকল অগ্রগামী ইঞ্জিনিয়ার যথেষ্ট অভিজ্ঞতা অর্জন করেছেন এবং সমস্যা চিহ্নিত করতে ও দিকনির্দেশনা বুঝতে পারেন, তাদের জন্য AI একটি বাস্তবিক লিভার। আগে যে বিশ্লেষণ করতে দুই সপ্তাহ লাগত, এখন তা তাৎক্ষণিকভাবে শুরু করা যায়। কিন্তু পেশাগত শুরুর পর্যায়ের মানুষদের জন্য, AI যে প্রক্রিয়াগুলি বাদ দিয়ে দেয়, সেগুলি হলো তাদের সবচেয়ে বেশি প্রয়োজনীয় চিন্তা-ভাবনা এবং ভুল-পরীক্ষা।

দক্ষতা বেড়েছে, কিন্তু শেখার সুযোগ অদৃশ্য হয়ে গেছে।

এভা নিজেকে আশাবাদী বা নিষ্ঠুর কোনো দলের অংশ হিসেবে চিহ্নিত করতে চায় না, "আপনি এই বড় প্রবণতাকে পরিবর্তন করতে পারবেন না, যেমন সময়ের সময় উত্তর-পূর্বের কর্মহীন মানুষদের মতো, শুধুমাত্র গ্রহণ করতে হবে। কেউ কেউ রেস্তোঁরা খুলল, কেউ কেউ দক্ষিণে যায় এবং ব্যবসা শুরু করে। কে জানে? জীবনটা খুব দীর্ঘ, ভাবলেও কোনো লাভ নেই।"

এখন পর্যন্ত এই গেমটি খেলার মধ্যে একমাত্র নিশ্চিত বিষয় হলো, কেউই বিজয়ী নয়।