নোশনের সিইও এআই, কোম্পানি পুনর্গঠন এবং জ্যাজ ব্যান্ড সংগঠনমূলক মডেল নিয়ে

লিঙ্কলাউড উদ্ধৃতি

নোটিশের সিইও ইভান ঝাও গত সপ্তাহে সিকোয়েশিয়া ক্যাপিটালে একটি পডকাস্টে অংশগ্রহণ করেন, যেখানে তিনি দুইবার কোম্পানির মৃত্যুর কাছাকাছি যাওয়া এবং দুইবার শূন্য থেকে পুনর্গঠনের অভিজ্ঞতা নিয়ে আলোচনা করেন। এখন তিনি একই “লজিক” ব্যবহার করে এই হাজার কর্মচারির কোম্পানিটিকে পুনর্গঠন করছেন এবং নিজেকে “রিফাউন্ডার” বলেছেন:

তিনি মনে করেন যে AI প্রযুক্তিগত দক্ষতাকে একটি পণ্যে পরিণত করেছে, আসলে দুর্লভ হলো Taste (স্বাদ) এবং Agency (সক্রিয়তা), তাই নিয়োগের মানদণ্ড পরিবর্তন করা দরকার; তথ্য বিনিময় এবং সমন্বয়ের কাজগুলি AI দ্বারা গ্রহণ করা হচ্ছে, তাই সংগঠনগত কাঠামো পরিবর্তন করা দরকার; প্রযুক্তির পরিবর্তন খুবই দ্রুত, তাই কয়েক সপ্তাহের বেশি সময়ের পরিকল্পনা বাতিল হয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, এবং পরিকল্পনার পদ্ধতিও পরিবর্তন করা দরকার। Enjoy!

২০১৫ সালে, নোশন দুই বছর ধরেও PMF খুঁজে পায়নি। টাকা শেষ হয়ে আসছিল, ইভান এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা সাইমন একটি এমন সিদ্ধান্ত নেন যা অধিকাংশ প্রতিষ্ঠাতা নেয় না: সবাইকে চাকরি থেকে বরখাস্ত করে, দুজনেই কিয়োটোতে চলে যান এবং আবার শুরু থেকে পুনর্গঠন করেন। তারা স্যান ফ্রান্সিসকোর বাসস্থান এবং অফিসটি ভাড়া দিয়ে দেন, এই সময়ে নোশন প্রথমবারের মতো নগদ প্রবাহকে ধনাত্মক করে তোলে।

(নোশন প্রথমে সান ফ্রান্সিসকোর অফিসে)

এরপর জীবন অত্যন্ত সরল হয়ে গেল। কোড লেখা, খাওয়া, আবার কোড লেখা, আবার খাওয়া। কোনো টিম নেই, কোনো প্রক্রিয়া নেই, কোনো সম্পদ নেই, শুধু দুজন মানুষ আর একটি ধারণা। এই অভিজ্ঞতা Ivan-কে প্রথমবারের মতো বুঝতে দিল যে, কিছু ঘটানোর জন্য সবসময় বিচারশক্তি ও ইচ্ছাশক্তির উপরই নির্ভর করে, সম্পদের পরিমাণ তুলনামূলকভাবে দ্বিতীয়গুরুত্বের। একই বছরের পরে, Notion 1.0 চালু হয়।

(ইভান এবং অন্য একজন সহ-প্রতিষ্ঠাতা সাইমনের কিয়োটোতে বাসস্থান)

দ্বিতীয়বার ২০২৩ সালে। দলটি ক্যানকুনে অফসাইট মিটিং করছিল, যেখানে ইভান GPT-4-এর প্রাথমিক পরীক্ষার অ্যাক্সেস পেয়েছিলেন। সেই অভিজ্ঞতা তার জন্য প্রায় একটি আঘাতের মতো ছিল, এবং তিনি সেই মুহূর্তেই বুঝতে পারলেন: এটি সবকিছুকে পরিবর্তন করে দেবে, এবং যদি পুরো কোম্পানিকে এটির উপর জোগাড় না করা যায়, তবে পরবর্তীতে কিছুই অর্থহীন। তাই তিনি ৫০০ জনের কোম্পানিতে ঘোষণা করেন যে পুনরায় শুরু করা হচ্ছে, এবং AI-এর দিকে সম্পূর্ণভাবে সরিয়ে নেওয়া হচ্ছে।

কিন্তু তারপর প্রায় এক বছর ও আধ বছর ধরে কষ্ট চলল। মডেল টেকনোলজি এখনও পরিপক্ক হয়নি, তারা প্রায় সব দিকেই চেষ্টা করেছিল, কিন্তু কোনটাই সফল হয়নি। বৃদ্ধি থমকে গেল, মনোবল নিম্নপর্যায়ে চলে গেল। যতক্ষণ না ভিত্তির মডেলটি প্রকৃতপক্ষে পরিপক্ক হল, পণ্যটি উড়ে যাওয়া শুরু করে, আয়ের মোড়কাটি এবং AI পণ্যের বিকাশ প্রায় একইসময়ে ঘটে।

এই দুটি অভিজ্ঞতার মধ্যে সত্যিকারের ভূমিকা পালন করেছিল তার বিচারক্ষমতা এবং অনিশ্চয়তার মধ্যে এগিয়ে যাওয়ার ইচ্ছাশক্তি, যা পরবর্তীতে তার কোম্পানি পুনর্লিখনের শুরু হয়েছিল।

ইভান একটি মানব সম্পদ সূত্র প্রস্তাব করেছেন:

প্রতিভা = ক্ষমতা × স্বাদ × স্বাধীনতা (Talent = Capability × Taste × Agency)।

এই সূত্রটি বুঝতে, প্রমাণের প্রক্রিয়াটি গুরুত্বপূর্ণ।

কেন ক্যাপাবিলিটি মূল্যহ্রাস পাচ্ছে?

গুগলের আগে, তথ্য প্রাপ্তি ছিল সীমিত সম্পদ; যারা তথ্য খুঁজে পেতে পারত, তাদের বাস্তবিক প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা ছিল। গুগলের আবির্ভাবের পর, এই সুবিধা অদৃশ্য হয়ে গেল, এবং "আমি এই তথ্যটি খুঁজে পেতে পারি" এটি একটি মৌলিক দক্ষতায় পরিণত হয়েছে। AI এই একই ঘটনাটিকে দক্ষতা উৎপাদনের স্তরে ঘটিয়েছে। কোড লেখা, কনটেন্ট লেখা, ডেটা বিশ্লেষণ—এগুলি যা বছরের পর বছর অভিজ্ঞতা দিয়েই ভালোভাবে করা যেত, এখন AI টুলসের সাহায্যে নতুনভাবে চাকরির জন্য আসা শিক্ষার্থীরাও ভালোভাবেই করতে পারে। Capability-এর দুর্লভতা, ব্যবস্থাগতভাবে কমছে।

ইভান বলেছিলেন: "LLM যা করেছে, তা হলো Google-এর মতো যে সবাইকে তথ্য প্রাপ্তির সুযোগ দিয়েছে, এটি সবাইকে ভালো লেখক এবং প্রোগ্রামার হতে সক্ষম করেছে, সবার কাছে ক্ষমতা রয়েছে। কিন্তু Taste এখনও গুরুত্বপূর্ণ, এটি আপনার মূল্যবোধ, আপনি বিশ্বের জন্য কী আনতে চান তার প্রতিফলন; Agency-ও একইভাবে, আপনি কতটা পরিশ্রম করছেন, এটি কোম্পানির দ্বারা পরিবর্তনযোগ্য নয়। তাই আমরা এখন শেষ দুটির উন্নতি করছি।"

টেস্ট এবং এজেন্সি কেন সমান হবে না?

টেস্ট হল আপনার মূল্যবোধের প্রতিফলন, যেখানে কোনো স্ট্যান্ডার্ড উত্তর নেই সেখানে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা। একটি পণ্যকে কোন দিকে নিয়ে যাওয়া উচিত, একটি আর্কিটেকচারের কোন বিকল্পটি বেছে নেওয়া উচিত—এআই পরামর্শ দিতে পারে, কিন্তু কোন পরামর্শটি সঠিক তা বিচার করতে হলে প্রকৃত বিচারক্ষমতা সম্পন্ন ব্যক্তিকেই সিদ্ধান্ত নিতে হবে। টেস্ট সৌন্দর্য এবং মূল্যবোধের উপর ভিত্তি করে গড়ে উঠেছে, এটি সংক্ষিপ্ত সময়ের পরিশ্রমের দ্বারা বড় পরিবর্তন ঘটানো যায় না।

এজেন্সি হল ঘটনাগুলি ঘটানোর ইচ্ছাশক্তি। নির্দেশ অপেক্ষা না করে এগিয়ে যাওয়া, বাধা পেলে পিছিয়ে না যাওয়া, এবং অর্ধসম্পন্ন কাজটিকে প্রকৃতপক্ষে সম্পন্ন করা। এটিও AI-এর দ্বারা দেওয়া যায় না।

পূর্বে চাকরির জন্য অভিজ্ঞতা দেখা হত, তারপর সিলিকন ভ্যালির প্রচলিত হয়ে ওঠে Slope (বৃদ্ধির ঢাল) দেখা—শিক্ষার ঢাল দিয়ে অতীতের সঞ্চয়কে প্রতিস্থাপন করা। কিন্তু ইভান বলেন, এখন Slope-ও যথেষ্ট নয়, কারণ এটি এখনও Capability-এর অর্জনের গতি পরিমাপ করে, যা মূলত একই অবমূল্যায়িত মাপদণ্ডের মধ্যেই ঘুরছে। Taste এবং Agency সম্পূর্ণভাবে অন্য একটি স্থানাঙ্ক অক্ষে, এবং শেখার দ্রুততা বা ধীরতা এগুলির ভবিষ্যৎকে পূর্বাভাস দিতে পারে না।

নিয়োগের উপর দুটি ক্রিয়া

ইঞ্জিনিয়ারিং পদে ব্যাপকভাবে নবাগত শিক্ষার্থীদের নেওয়া হচ্ছে, যেখানে অতীতের অভিজ্ঞতার চেয়ে আগ্রহ, কৌতূহল এবং বিচারক্ষমতাকে বেশি গুরুত্ব দেওয়া হচ্ছে; সেলস পদের প্রথম ইন্টারভিউয়ে রিজিউমে বাতিল করা হয়েছে, এবং প্রার্থীদের প্রথমে কিছু তৈরি করতে বলা হচ্ছে, যাতে দেখা যায় তারা এখন কী করতে পারে এবং সক্রিয়ভাবে কাজ করার ইচ্ছা আছে কিনা। দুটি পদক্ষেপই একই কাজ করছে: "আপনি অতীতে কী করেছেন"কে "আপনি এখন কীভাবের মানুষ"এর সাথে প্রতিস্থাপন করছে।

কিছু প্রশ্ন ভাবুন: গতবার কাউকে নিয়োগের সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় আপনাকে কী যুক্তি দিয়ে প্রভাবিত করা হয়েছিল? কি প্রার্থী কোনো কোম্পানিতে একই ধরনের কাজ করেছিল, নাকি রিজিউমেতে আপনার পছন্দের ব্যাকগ্রাউন্ড ছিল, নাকি আগের প্রকল্পের আকার যথেষ্ট বড় ছিল?

এগুলি সক্ষমতার সংকেত। যদি আপনার কাছে টেস্ট এবং এজেন্সি মূল্যায়নের জন্য একটি পদ্ধতি না থাকে, তবে আপনার নিয়োগ প্রক্রিয়াটি সম্ভবত একটি অবমূল্যায়িত মাপদণ্ডকেই অপ্টিমাইজ করছে।

তিন বছর আগে, নোটিশনের অভ্যন্তরে একটি স্লোগান প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল: আমরা একটি জ্যাজ ব্যান্ড হতে চাই, একটি মার্চিং ব্যান্ড নয়।

দুটির মৌলিক পার্থক্য গতির ব্যাপারে নয়, বরং কে অনিয়মিতভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে তার উপর। মার্চিং ব্যান্ডের জন্য একজন নির্দেশক প্রয়োজন, প্রতিটি বাদক সুরলিপি অনুসরণ করে, সমন্বয়ই একটি গুণ; জ্যাজ ব্যান্ডের কাঠামো এবং সমঝোতা থাকে, কিন্তু প্রতিটি বাদক যেকোনো মুহূর্তে অন্যদের ধরে রাখতে এবং অনিয়মিতভাবে এগিয়ে যেতে পারে। নির্দেশক অদৃশ্য হয়ে যায়, কাঠামো অদৃশ্য হয়নি, কারণ কাঠামোটি এখন প্রতিটির ভিতরেই অন্তর্ভুক্ত।

ইভান বলেন এটি তাঁর নিজেকে সামঞ্জস্য করার মেকানিজম। তিনি জ্যাজ ব্যান্ডের ধরনের মানুষ, সবকিছু অন্যদের দিয়ে করিয়ে নিজে শুধু আদেশ দেওয়ার অনুভূতি তিনি সহ্য করতে পারেন না। একবার তিনি বুঝতে পেরেছেন, তখন সিস্টেম্যাটিকভাবে এমন মানুষদের নিয়োগ শুরু করেন, যারা তাঁর স্বভাবের সাথে মিলে যায়, এবং একটি কোম্পানি গড়ে তোলেন।

এই যুক্তিটি সংগঠনে তিনটি বিশেষ কার্যক্রম হিসাবে প্রকাশ পায়।

ডাম্বেল ধরনের ইঞ্জিনিয়ারিং টিম

নোশন ইঞ্জিনিয়ারিং টিমের বর্তমান গঠন একটি ডাম্বেলের মতো: দুই প্রান্তে রয়েছে সুপার জুনিয়র এবং সুপার সিনিয়র, যেখানে মধ্যবর্তী স্তরটি ক্রমাগত সঙ্কুচিত হচ্ছে।

পূর্বে সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ারের মূল্য বহুমুখী ছিল, কোড আরও বিশ্বস্ত, সিস্টেমের প্রতি গভীর বোঝাপড়া ছিল এবং জটিল প্রকল্পগুলি স্বাধীনভাবে এগিয়ে নিয়ে যাওয়ার ক্ষমতা ছিল। AI কোডিং এজেন্টের উত্থানের পর থেকে, এই মূল্য অনুক্রমের বেশিরভাগই গ্রহণ করা হয়েছে। তাই সিনিয়রের মূল্য এখন বাকি অংশগুলিতে—আর্কিটেকচার বিচার এবং দিকনির্দেশনা—এর উপর পুনরায় কেন্দ্রীভূত হয়েছে।

বর্তমানে LLM সিস্টেম আর্কিটেকচার নিয়ে এখনও দুর্বল, এটি যে পরামর্শ দেয় তা এককভাবে যুক্তিসঙ্গত মনে হলেও, জটিল সিস্টেমে এগুলো একসাথে জোড়া লাগলে প্রায়শই সমস্যা দেখা দেয়, এই সময়ে টেস্টের প্রয়োজন হয়—এটিই কয়েকজন শীর্ষস্থানীয় সিনিয়রদের একমাত্র অপরিহার্য বৈশিষ্ট্য।

ইভান যে অপ্টিমাল কম্বিনেশনটি বর্ণনা করেছেন, সেটি হল: একজন শীর্ষস্থানীয় অভিজ্ঞ আর্কিটেক্ট, যিনি দুই বা তিনজন যুব ইঞ্জিনিয়ারকে নিয়ে কাজ করেন, যারা প্রত্যেকে দুই বা তিনটি Coding Agent-এর সমন্বয় করেন। এই কাঠামোটি একটি দলের সিনিয়রদের প্রত্যেকে নিজেদের Agent-এর দায়িত্ব নেওয়ার সাথে তুলনা করলে বেশি উৎপাদনশীল এবং বেশি গুণিতক প্রভাব ফেলে। মধ্যবর্তী স্তরটি উভয় প্রান্ত থেকে চাপের মধ্যে আসছে, এবং এক্সিকিউশন লেয়ারটি Junior + Agent-এর হাতে চলে গেছে, যখন জাজমেন্ট লেয়ারটি শুধুমাত্র সত্যিকারের আর্কিটেকচারাল দক্ষতা সম্পন্ন শীর্ষস্থানীয় সিনিয়রদেরই অধিকারে।

সিএমও সংগঠন বিলুপ্ত করুন

নোশনে এখন কোনো সিএমও নেই। মার্কেটিংকে দুটি স্বতন্ত্রভাবে কাজ করা লাইনে বিভক্ত করা হয়েছে: একটি পণ্যের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে যুক্ত, সোশ্যাল মিডিয়ার সাথে সরাসরি যুক্ত, এবং পণ্য প্রকাশের গতিতে চলে; অন্যটি বিক্রয়কে সমর্থন করে, যা লিড এবং চাহিদা তৈরির উপর ফোকাস করে।

মধ্যবর্তী সমন্বয় স্তর বাদ দেওয়ার কারণটি খুব সহজ: এআই বিপুল পরিমাণ তথ্য প্রেরণ এবং সমন্বয়ের দায়িত্ব নিয়েছে, তাই CMO-এর মধ্যে দিয়ে এক চক্র ঘুরে তথ্য বিতরণ করার খরচ এখন অত্যধিক। দুই পক্ষই নিজেদের কাজ নিজেরাই শেষ করলে তা আরও দ্রুত হয়।

দর্শনের জন্য কয়েক দশজন উদ্যোক্তাকে প্রবেশ করানো হয়েছে

নোশন একটি অ্যাকুইজিশনের মাধ্যমে অনেক প্রতিষ্ঠাতাকে যোগ করেছে, যারা প্রত্যেকে নিজেদের সবচেয়ে পরিচিত ক্ষেত্রে নেতৃত্ব দিচ্ছেন। মিটিং নোট ফিচারের জন্য দায়িত্বপ্রাপ্ত ব্যক্তি আগে একটি মিটিং নোটিং স্টার্টআপ পরিচালনা করতেন; এন্টারপ্রাইজ সার্চের জন্য দায়িত্বপ্রাপ্ত ব্যক্তি আগে এন্টারপ্রাইজ সার্চ পণ্যের প্রতিষ্ঠাতা ছিলেন। তাদেরকে একটি ভালো প্ল্যাটফর্ম এবং সম্পদ দিয়ে, তাদেরকে নিজেদের সবচেয়ে ভালোভাবে করা কাজটি করতে দেওয়াই একটি ট্যালেন্ট রিটেনশনের যুক্তি।

ইভান নিজেও একজন “রিফাউন্ডার”, যিনি যেকোনো ক্ষেত্রে প্রবেশ করতে পারেন বা সম্পূর্ণভাবে ছেড়ে দিতে পারেন, উভয় পক্ষেরই কোনো অঞ্চলগত হুমকি নেই। এটি সংগঠনটিকে জাজ ব্যান্ডের মতো করে সংগঠনের কর্মচারী গঠনের মাধ্যমে শক্তিশালী করেছে, যারা প্রবেশ করে স্বয়ংসম্পূর্ণভাবে বাজানোর ক্ষমতা রাখেন।

ইভান এই পরিকল্পনাকে দুটি সম্পূর্ণ ভিন্ন প্রকৃতির কাজে বিভক্ত করেছেন এবং সম্পূর্ণ ভিন্ন যুক্তি ব্যবহার করেছেন।

ফাইন্যান্সিয়াল প্ল্যানটি তিনি এখনও কার্যকর বলে মনে করেন, যেমন ট্রেডমিলের গতি—আপনি যদি কোন সেটিংয়ে রাখেন, তাহলে বুঝতে পারবেন আপনি কোন গতিতে দৌড়াচ্ছেন, এই রিডিংটি বাস্তব। Notion ফাইন্যান্সিয়ালি কনজারভেটিভ থেকে নিউট্রালের দিকে ঝুঁকে, নিজের জন্য যথেষ্ট Buffer রাখে। AI যুগে খরচও একটি নতুন ভেরিয়েবল হয়ে উঠেছে, Token-এর খরচ পণ্যের ব্যবহারের সাথে সরাসরি বৃদ্ধি পায়, এটিকে গুরুত্বপূর্ণভাবে বিবেচনা করা প্রয়োজন।

পণ্য কৌশল আলাদা বিষয়।

কোনো পরিকল্পনা নেই, সত্যিই নেই, ছয় মাস নয়, তিন মাস নয়, সপ্তাহে সপ্তাহে অনিয়মিতভাবে।

এই বিচারটি দ্বিতীয় পুনর্গঠনের পাঠ থেকে সরাসরি আসে। ২০২২ এর শেষের দিকে নোটিয়ন AI এজেন্ট পণ্য তৈরি করতে চায়, এবং খুব গুরুত্ব সহকারে এটি চালিয়ে যায়। এক বছর অর্ধেক ধরে প্রায় কোনও অগ্রগতি হয়নি, টিমটি যথেষ্ট পরিশ্রমী ছিল না বলে নয়, বরং মূল মডেলটি এখনও প্রস্তুত ছিল না। সেই পর্যায়ে যেকোনও পণ্যের পরিকল্পনা খালি ছিল, আসলেই কাজে লাগলো প্রযুক্তির সীমার মধ্যে নিয়মিতভাবে অবিচলে অভিনবভাবে কাজ করা।

আপনি শুধুমাত্র টেম্পো (বিট) পরিকল্পনা করতে পারেন, আর্থিক লক্ষ্যগুলি ট্রেডমিলের গতি নির্ধারণ করে; মেলোডি (সুর) হল ইমপ্রোভাইজেশন, প্রতি সপ্তাহে প্রযুক্তি এবং বাজারের বাস্তবতার ভিত্তিতে লেখা হয়। এটিই জাজ ব্যান্ডের মার্চিং ব্যান্ডের চেয়ে বর্তমানের জন্য বেশি উপযুক্ত হওয়ার মূল কারণ: মার্চিং ব্যান্ডকে পুরো সংগীত আগে থেকেই পরিকল্পনা করে পরিবেশন করতে হয়, অন্যদিকে জাজ ব্যান্ড সময়ের সাথে ইমপ্রোভাইজ করে, পরবর্তী বারটি কোথায় যাবে তা জানে না, কিন্তু বর্তমানে এটিকে ধরে রাখার ক্ষমতা রাখে।

ইভানকে জিজ্ঞাসা করা হলো যে চার বা পাঁচ বছর পরে সংগঠনটি কীভাবে দেখাবে, কিন্তু সে কোনো প্রযুক্তিগত ব্লুপ্রিন্ট বর্ণনা করেনি, বরং প্রথমেই জিজ্ঞাসা করলো: কী অপরিবর্তিত থাকবে?

তার উত্তর হল মানবতা। মানুষ স্বাভাবিকভাবেই স্তরীয়, বিভাজনের অর্থ আছে, মানুষের ভিন্ন ভিন্ন আগ্রহ এবং মূল্যবোধ রয়েছে, এগুলি হাজার হাজার বছরের ধ্রুবক। আইনি ব্যবস্থায়ও স্বায়ত্তশাসিত কোম্পানি নেই, সিইও এবং সিএফও এখনও দায়িত্ব গ্রহণের জন্য স্বাক্ষর করেন। এই ধ্রুবকগুলি হল সংগঠনের ডিজাইনের অঙ্কুর, AI শুধুমাত্র এই মানুষদের মধ্যে তথ্যের প্রবাহ এবং সিদ্ধান্তের প্রক্রিয়াকে পরিবর্তন করে, মানবতা নিজেই অপরিবর্তনীয়।

কিন্তু এই অ্যানকরের উপরে, তিনটি স্তরের পুনর্লিখন ঘটছে। নিজেকে তিনটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা উচিত:

• চাকরির প্রক্রিয়াটি এখনও মূলত Capability-এর উন্নতিতে কেন্দ্রীভূত হয়ে আছে? Taste মূল্যায়নের জন্য কোনো পদ্ধতি আছে? Agency মূল্যায়নের জন্য কোনো পদ্ধতি আছে?
• আপনার সংগঠনে কতজনের মূল মূল্যবোধ হল তথ্য প্রেরণ এবং নির্দেশ বাস্তবায়ন? AI টুলগুলির পারিপার্শ্বিক পরিপক্কতার সাথে সাথে এই অবস্থানগুলির কাঠামোগত চাপ বৃদ্ধি পাবে।
• আপনার পণ্য পরিকল্পনা এখনও ছয় মাসের জন্য সময়সূচি নির্ধারণের চেষ্টা করছে? এটি কোয়ার্টারলি পরিকল্পনার নিজের সমস্যা নয়, বরং আপনি এটিকে একটি প্রতিশ্রুতি হিসাবে ব্যবহার করছেন, নাকি প্রতি সপ্তাহে সমন্বয় করা হবে এমন একটি রেফারেন্স হিসাবে?

শেষ:

আধুনিক জ্ঞানভিত্তিক কাজ মাত্র প্রায় ১৫০ বছর পুরনো। এটি আবিষ্কৃত। এটি আগুন বা ভাষার চেয়ে পুরনো নয়। কেন এটি তার একটি নতুন স্বাদ হতে পারবে না?

জ্ঞানকাজ শুধুমাত্র ১৫০ বছর আগে শুরু হয়েছিল, এটি মানুষের আবিষ্কৃত; কোম্পানির কার্যপ্রণালীও মানুষ দ্বারা নির্ধারিত। যা আবিষ্কৃত হয়েছে, তা পুনর্লিখনযোগ্য—Notion এখনই পুনর্লিখন করছে, এবং বেশিরভাগ মানুষের চেয়ে দুই বছর আগে।