আমেরিকান নলেজ ওয়ার্ক বা জ্ঞানভিত্তিক কাজের প্রেক্ষাপট একটি শান্ত কিন্তু গভীর পরিবর্তনের মধ্য দিয়ে যাচ্ছে, কারণ এআই (AI) ইন্টিগ্রেশন এখন পরীক্ষা-নিরীক্ষার স্তর পেরিয়ে কাজের দায়িত্ব অর্পণ বা ডেলিগেশনের পর্যায়ে পৌঁছেছে। একটি নতুন প্রতিনিধি জরিপ প্রকাশ করেছে যে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে কর্মরত ২০ শতাংশ প্রাপ্তবয়স্ক মানুষ ইতিমধ্যে অন্তত একটি কাজ এআই-এর হাতে তুলে দিয়েছেন, যা আগে কোনো মানব সহকর্মী বা ঠিকাদার পরিচালনা করতেন।

সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং ডেটা অ্যানালাইসিস এই পরিবর্তনের নেতৃত্ব দিচ্ছে

Epoch AI এবং পোলিং সংস্থা Ipsos-এর একটি যৌথ গবেষণায় ১,১০৬ জন মার্কিন কর্মরত প্রাপ্তবয়স্কের সাক্ষাৎকার নেওয়া হয়েছে, যা বিভিন্ন পেশাদার ক্ষেত্রে এআই গ্রহণের একটি স্পষ্ট ক্রমবিন্যাস তুলে ধরেছে। জেনারেটিভ এআই কীভাবে দৈনন্দিন কাজের অবিচ্ছেদ্য অংশ হয়ে উঠছে তা ট্র্যাক করতে জরিপটিতে মার্কিন শ্রম বিভাগের তথ্যের ভিত্তিতে দশটি সাধারণ কাজের কাজ ব্যবহার করা হয়েছে।

সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং কম্পিউটার সিস্টেম ডিজাইন এআই ইন্টিগ্রেশনের প্রধান চালিকাশক্তি হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে, যেখানে এই ক্ষেত্রের ৫৭ শতাংশ কর্মী এআই টুলস ব্যবহার করছেন। এর পরেই রয়েছে ডেটা অ্যানালাইসিস (৪৬ শতাংশ), এবং কাজের নথি বা ডকুমেন্ট পড়ার ক্ষেত্রে এআই গ্রহণের হার দাঁড়িয়েছে ৩৯ শতাংশে। অন্যদিকে, রেকর্ড-কিপিংয়ের মতো আরও ঐতিহ্যবাহী প্রশাসনিক কাজগুলো পিছিয়ে রয়েছে, যেখানে মাত্র ২৫ শতাংশ কর্মী এআই ব্যবহারের কথা জানিয়েছেন।

কাজের বিকল্পায়ন বনাম আংশিক সহায়তা

এই রিপোর্টের একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য হলো "AI-assisted" বা এআই-সহায়তা প্রাপ্ত কাজ এবং প্রকৃত "task substitution" বা কাজের বিকল্পায়নের মধ্যে পার্থক্য। বর্তমানে বেশিরভাগ ব্যবহারকারী এআই-কে একটি 'অটোপাইলট'-এর পরিবর্তে 'কো-পাইলট' হিসেবে দেখেন। এআই দ্বারা সম্পূর্ণ বা প্রায় সম্পূর্ণ কাজ সম্পন্ন করা এখনও বিরল; সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টে এটি মাত্র ১০ শতাংশ এবং জরিপ করা অন্যান্য সমস্ত বিভাগে এটি ৭ শতাংশের নিচে রয়েছে।

তবে, কাজের বিকল্পায়নের ঘটনা—যেখানে এআই মানুষের দ্বারা পরিচালিত কাজগুলো দখল করে নিচ্ছে—তা পরিমাপযোগ্য অগ্রগতি লাভ করছে। সরাসরি বিকল্পায়নের সর্বোচ্চ হার দেখা গেছে নিচের ক্ষেত্রগুলোতে:

  • ডেটা অ্যানালাইসিস: ৭.১ শতাংশ উত্তরদাতা।
  • কাজের নথি পড়া: ৫.৭ শতাংশ উত্তরদাতা।
  • রেকর্ড-কিপিং: ৫.৩ শতাংশ উত্তরদাতা।

Epoch AI জোর দিয়ে বলেছে যে, এই পরিবর্তনটি যে ব্যাপক কর্মসংস্থানচ্যুতি ঘটাবে তা নয়, বরং এটি মানুষের বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিনের প্রসেসিংয়ের মধ্যে শ্রমের একটি পুনর্বণ্টন।

উৎপাদনশীলতা এবং আউটপুট বা ফলাফলের গুণমানের মধ্যে বৈপরীত্য

ডেটা এআই ব্যবহার এবং সময়ের দক্ষতার মধ্যে একটি জটিল সম্পর্ক প্রকাশ করে। যখন এআই একটি কাজের বেশিরভাগ বা সম্পূর্ণ অংশ সম্পন্ন করে, তখন ৫৩ শতাংশ কর্মী সময় সাশ্রয়ের কথা জানান, যেখানে এআই শুধুমাত্র আংশিক সহায়তার জন্য ব্যবহৃত হলে সেই হার ৩৭ শতাংশ। মজার ব্যাপার হলো, এই "দক্ষতা বৃদ্ধি" সর্বজনীন নয়; প্রায় ছয়টি এআই-সহায়তা প্রাপ্ত কাজের মধ্যে একটির ক্ষেত্রে প্রথাগত ম্যানুয়াল পদ্ধতির চেয়ে বেশি সময় লাগে। এটি নির্দেশ করে যে, এআই-কে প্রম্পট দেওয়া, যাচাই করা এবং এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য প্রয়োজনীয় সময়টি গতির কিছু সুবিধাকে ব্যাহত করতে পারে।

তদুপরি, জরিপটি এআই আউটপুটের ক্ষেত্রে "বিশ্বাসের ঘাটতি" বা "trust gap" সম্পর্কে আলোকপাত করে। বিস্ময়করভাবে ৬৬ শতাংশ এআই-জেনারেটেড কন্টেন্ট খুব সামান্য বা কোনো সম্পাদনা ছাড়াই ব্যবহার করা হয়, যেখানে মাত্র ৫ শতাংশ আউটপুট ব্যাপকভাবে পুনর্গঠন করা হয়। যদিও এটি উচ্চ কার্যকারিতার ইঙ্গিত দেয়, গবেষকরা সতর্ক করেছেন যে কম সম্পাদনার প্রচেষ্টা এআই-এর আউটপুটের প্রকৃত গুণমানের জন্য একটি চূড়ান্ত মাপকাঠি নয়।

মূল বিষয়সমূহ

  • উচ্চ-প্রযুক্তি গ্রহণ: সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং ডেটা অ্যানালাইসিস হলো এআই-এর অগ্রগামী ক্ষেত্র, যেখানে গ্রহণের হার যথাক্রমে ৫৭% এবং ৪৬%।
  • প্রতিস্থাপনের চেয়ে দায়িত্ব অর্পণ: যদিও ২০% কর্মী এআই-এর কাছে কাজ অর্পণ করছেন, তবে সম্পূর্ণ কাজের অটোমেশন এখনও কম (১০%-এর নিচে), যা নির্দেশ করে যে এআই বর্তমানে মানুষের ভূমিকার বিকল্প হওয়ার পরিবর্তে একটি "বহুমুখী সরঞ্জাম" হিসেবে কাজ করছে।
  • সম্পাদনার প্রবণতা: দুই-তৃতীয়াংশ কর্মী সামান্য পরিবর্তন করেই এআই আউটপুট গ্রহণ করেন, যা LLM-জেনারেটেড ফলাফলের তাৎক্ষণিক উপযোগিতার ওপর ক্রমবর্ধমান নির্ভরতা নির্দেশ করে।

সারকথা

এআই এখন আর মুষ্টিমেয় উদ্ভাবকদের জন্য কোনো প্রান্তিক পরীক্ষা নয়; এটি এখন এমন একটি সরঞ্জাম যা প্রতি পাঁচজন আমেরিকান কর্মীর একজন তাদের সহকর্মীদের দ্বারা ঐতিহ্যগতভাবে করা কাজগুলো এআই-এর মাধ্যমে সম্পন্ন করতে ব্যবহার করেন। এই প্রযুক্তির সবচেয়ে শক্তিশালী অবস্থান হলো সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং ডেটা অ্যানালাইসিসে, যেখানে গ্রহণের হার যথাক্রমে ৫৭% এবং ৪৬%, এবং পূর্ণাঙ্গ কাজের বিকল্পায়ন, যদিও এখনও সীমিত, তা বৃদ্ধি পাচ্ছে। যদিও অনেকের জন্য উৎপাদনশীলতার সুবিধা স্পষ্ট, তবে মিশ্র দক্ষতার ফলাফল এবং সম্পাদনার নিম্ন স্তর নির্দেশ করে যে মানুষের পর্যালোচনার প্রয়োজনীয়তা বা "human review loop" এখনও অপরিহার্য।