কিভাবে AI নিয়োগের নিয়ম পরিবর্তন করছে এবং কোন দক্ষতা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ
কনসালটিং ফার্ম Accenture সম্প্রতি 11,000 কর্মচারীকে ছাঁটাই করেছে যখন কর্মীদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রচেষ্টা প্রসারিত করেছে। এটি একটি তীক্ষ্ণ অনুস্মারক যে প্রযুক্তিগত নেতৃত্বের একই দক্ষতা একটি চাকরি বজায় রাখার জন্য কী প্রয়োজন তাও পুনরায় সংজ্ঞায়িত করে। এবং Accenture একা নয়। বিক্রয় এবং বিপণনে নতুন চাকরি তৈরি করার সময় IBM ইতিমধ্যেই AI সিস্টেমের সাথে শত শত ভূমিকা প্রতিস্থাপন করেছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলি তৈরি এবং পরিচালনা করে এমন দলগুলিকে প্রসারিত করার পরেও অ্যামাজন কর্মীদের কেটেছে৷ শিল্প জুড়ে, ব্যাঙ্ক থেকে হাসপাতাল এবং সৃজনশীল সংস্থাগুলি, কর্মী এবং পরিচালকরা একইভাবে বোঝার চেষ্টা করছেন কোন ভূমিকাগুলি অদৃশ্য হয়ে যাবে, কোন ভূমিকাগুলি বিকশিত হবে এবং কোন নতুন ভূমিকা আবির্ভূত হবে৷ আমি ড্রেক্সেল ইউনিভার্সিটির লিপো কলেজ অফ বিজনেস-এ গবেষণা করি এবং পড়াই, যেখানে আমি অধ্যয়ন করি কীভাবে প্রযুক্তি ব্যবসা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে পরিবর্তন করছে। আমার ছাত্ররা প্রায়শই জিজ্ঞাসা করে কিভাবে তারা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে নিযুক্ত থাকতে পারে। এক্সিকিউটিভরা আমাকে জিজ্ঞাসা করেন কীভাবে প্রযুক্তির প্রতি আস্থা তৈরি করা যায় যা লোকেরা এটির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে তার চেয়ে দ্রুত এগিয়ে যায়। শেষ পর্যন্ত, উভয় গ্রুপ একই জিনিস জিজ্ঞাসা করছে: একটি অর্থনীতিতে কোন দক্ষতাগুলি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ যেখানে মেশিনগুলি শিখতে পারে? এর উত্তর দেওয়ার জন্য, আমি এই গ্রীষ্মে আমার সহকর্মী এবং আমি পরিচালিত দুটি সমীক্ষা থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করেছি। প্রথম গবেষণায়, ডেটা ইন্টিগ্রিটি এবং এআই রেডিনেস সার্ভে, আমরা সারা দেশে 550টি কোম্পানিকে জিজ্ঞাসা করেছি তারা কীভাবে AI ব্যবহার করে এবং বিনিয়োগ করে। দ্বিতীয় সমীক্ষার জন্য, কলেজ এমপ্লয়মেন্ট আউটলুক সার্ভে, আমরা দেখেছি কিভাবে 470 জন নিয়োগকর্তা প্রার্থীদের মধ্যে এন্ট্রি-লেভেল নিয়োগ, কর্মশক্তি উন্নয়ন এবং এআই দক্ষতা দেখেছেন। এই গবেষণাগুলি সমীকরণের উভয় দিক দেখায়: যারা AI তৈরি করে এবং যারা এটির সাথে কাজ করতে শেখে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সর্বত্র, কিন্তু মানুষ প্রস্তুত? অর্ধেকেরও বেশি সংস্থা আমাদের বলেছে যে AI এখন তাদের দৈনন্দিন সিদ্ধান্ত গ্রহণকে চালিত করে, তবুও মাত্র 38% বিশ্বাস করে যে তাদের কর্মীরা এটি ব্যবহার করার জন্য সম্পূর্ণ প্রস্তুত। এই ব্যবধান আজকের শ্রমবাজারকে নতুন আকার দিচ্ছে। এআই শুধু কর্মীদের প্রতিস্থাপন করছে না; তিনি প্রকাশ করেন কে তার সাথে কাজ করতে ইচ্ছুক। আমাদের ডেটাও একটি বৈপরীত্য দেখায়। যদিও অনেক কোম্পানি এখন অভ্যন্তরীণভাবে AI এর উপর নির্ভর করে, শুধুমাত্র 27% নিয়োগকারীরা বলছেন যে তারা জীবনবৃত্তান্ত লেখা বা বেতনের সীমা নিয়ে গবেষণা করার মতো কাজের জন্য AI টুল ব্যবহার করে আবেদনকারীদের সাথে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করেন। অন্য কথায়, কোম্পানিগুলি ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য বিশ্বাস করে সেই একই সরঞ্জামগুলি যখন চাকরিপ্রার্থীরা ক্যারিয়ারের অগ্রগতির জন্য ব্যবহার করে তখনও সন্দেহের জন্ম দেয়। এই দৃষ্টিভঙ্গি পরিবর্তন না হওয়া পর্যন্ত, এমনকি দক্ষ কর্মীরা “AI এর দায়িত্বশীল ব্যবহার” এর প্রকৃত অর্থ সম্পর্কে বিরোধপূর্ণ বার্তা পেতে থাকবে। ডেটা ইন্টিগ্রিটি এবং এআই রেডিনেস সার্ভেতে, এই প্রস্তুতির ব্যবধানটি গ্রাহক-মুখী এবং বিপণন এবং বিক্রয়ের মতো অপারেশনাল ফাংশনে সবচেয়ে স্পষ্ট ছিল। এই একই ক্ষেত্র যেখানে স্বয়ংক্রিয়তা দ্রুত অগ্রসর হচ্ছে, এবং প্রযুক্তি যখন মানুষ মানিয়ে নিতে পারে তার চেয়ে দ্রুত বিকশিত হয় তখন ছাঁটাই ঘটতে থাকে। একই সময়ে, আমরা দেখতে পেয়েছি যে অনেক নিয়োগকর্তা তাদের শংসাপত্র বা শংসাপত্রের প্রয়োজনীয়তা আপডেট করেননি। তারা এখনও গতকালের জীবনবৃত্তান্ত ভাড়া করে যখন আগামীকালের কাজের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দক্ষতা প্রয়োজন। সমস্যা হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে মানুষ প্রতিস্থাপন না; এটি হল যে প্রযুক্তি বেশিরভাগ কর্মী মানিয়ে নিতে পারে তার চেয়ে দ্রুত বিকশিত হচ্ছে। সাবলীলতা এবং আত্মবিশ্বাস: অভিযোজনযোগ্যতার সত্যিকারের ভিত্তি আমাদের গবেষণা পরামর্শ দেয় যে অভিযোজনযোগ্যতার সাথে সবচেয়ে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত দক্ষতাগুলি একটি সাধারণ থিম ভাগ করে, যাকে আমি বলি “মানব-এআই সাবলীলতা”। এর অর্থ হল বুদ্ধিমান সিস্টেমের সাথে কাজ করার ক্ষমতা, তাদের ফলাফল নিয়ে প্রশ্ন তোলা এবং সবকিছু পরিবর্তন হওয়ার সাথে সাথে শেখা চালিয়ে যাওয়া। কোম্পানি জুড়ে সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হল AI স্কেল করা, নৈতিক এবং নিয়ন্ত্রক মানগুলির সাথে সম্মতি নিশ্চিত করা এবং AI-কে প্রকৃত ব্যবসায়িক লক্ষ্যগুলির সাথে সংযুক্ত করা। এই বাধাগুলি প্রোগ্রামিংয়ের সাথে সম্পর্কিত নয়; এটা সুশাসনের কথা। আমার ক্লাসগুলিতে, আমি জোর দিয়েছি যে ভবিষ্যত এমন লোকদের পক্ষে থাকবে যারা মেশিনের আউটপুটকে দরকারী মানব অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করতে পারে। আমি এই ডিজিটাল দ্বিভাষিকতাকে বলি: মানুষের বিচার এবং মেশিনের যুক্তির মধ্যে সাবলীলভাবে চলার ক্ষমতা। ম্যানেজমেন্ট বিশেষজ্ঞরা যাকে “পুনঃস্কিলিং” বলে — বা নতুন ভূমিকার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য নতুন দক্ষতা শেখা বা একটি পুরানো ভূমিকাতে বড় পরিবর্তনগুলি — তখন সবচেয়ে ভাল কাজ করে যখন লোকেরা শিখতে নিরাপদ বোধ করে। আমাদের ডেটা ইন্টিগ্রিটি এবং এআই রেডিনেস জরিপে, দৃঢ় শাসন এবং উচ্চ আস্থা সহ সংস্থাগুলি কার্যক্ষমতা এবং উদ্ভাবনে লাভের রিপোর্ট করার সম্ভাবনা প্রায় দ্বিগুণ ছিল। ডেটা পরামর্শ দেয় যে লোকেরা যখন তাদের নেতা এবং সিস্টেমগুলিকে বিশ্বাস করে, তখন তারা পরীক্ষা করতে এবং ভুল থেকে শিখতে ইচ্ছুক। এইভাবে, বিশ্বাস প্রযুক্তিকে ভয় থেকে কিছু শেখার মতো কিছুতে রূপান্তরিত করে, কর্মীদের মানিয়ে নেওয়ার আত্মবিশ্বাস দেয়। কলেজ হায়ারিং আউটলুক সমীক্ষা অনুসারে, প্রায় 86% নিয়োগকর্তা এখন অনলাইন ইন্টার্নশিপ বা বুটক্যাম্প অফার করেন, তবুও মাত্র 36% বলেছেন এন্ট্রি-লেভেল ভূমিকার জন্য এআই-সম্পর্কিত দক্ষতা গুরুত্বপূর্ণ। বেশিরভাগ প্রশিক্ষণ এখনও উদীয়মান এআই কাজের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতার পরিবর্তে ঐতিহ্যগত দক্ষতার উপর ফোকাস করে। সবচেয়ে সফল কোম্পানীগুলো শেখার কাজকেই নিজের অংশ করে তোলে। তারা বাস্তব প্রকল্পে শেখার সুযোগ তৈরি করে এবং কর্মীদের পরীক্ষা করতে উত্সাহিত করে। আমি প্রায়ই নেতাদের মনে করিয়ে দিই যে লক্ষ্যটি কেবল লোকেদের এআই ব্যবহার করার প্রশিক্ষণ দেওয়া নয়, বরং তাদের পাশাপাশি চিন্তা করতে সহায়তা করা। এভাবেই বিশ্বাস বৃদ্ধির ভিত্তি হয়ে ওঠে এবং কীভাবে পুনঃস্কিলিং কর্মীদের ধরে রাখতে সাহায্য করে। নিয়োগের নতুন নিয়ম আমার মতে, নেতৃস্থানীয় এআই কোম্পানিগুলো শুধু চাকরিই কাটছে না; তারা তাদের নতুন করে সংজ্ঞায়িত করছে। সফল হওয়ার জন্য, আমি বিশ্বাস করি যে কোম্পানিগুলিকে এমন লোকদের নিয়োগ করতে হবে যারা প্রযুক্তিকে সুশাসনের সাথে সংযুক্ত করতে পারে, এআই কী তৈরি করে তা নিয়ে প্রশ্ন তুলতে পারে, এটিকে স্পষ্টভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে এবং এটিকে ব্যবসায়িক মূল্যে পরিণত করতে পারে। যে সংস্থাগুলি আরও কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে, সেখানে নিয়োগ আর শুধুমাত্র একটি সিভিতে সীমাবদ্ধ নয়। লোকেরা কীভাবে গ্যাজেটগুলিতে কৌতূহল এবং বিচারের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি প্রয়োগ করে তা গুরুত্বপূর্ণ৷ আমি বিশ্বাস করি যে এই প্রবণতাগুলি এআই অনুবাদকের মতো নতুন হাইব্রিড ভূমিকার দিকে নিয়ে যাচ্ছে, যারা সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের AI অন্তর্দৃষ্টি বলতে কী বোঝায় এবং কীভাবে সেগুলিতে কাজ করতে হয় তা বুঝতে সাহায্য করে এবং ডিজিটাল কোচ, যারা টিমকে বুদ্ধিমান সিস্টেমের পাশাপাশি কাজ করতে শেখায়। এই ভূমিকাগুলির প্রত্যেকটিই মানুষের বিচার ও যন্ত্রের বুদ্ধিমত্তাকে সংযুক্ত করে, কীভাবে ভবিষ্যতের চাকরিগুলি মানুষের অন্তর্দৃষ্টির সাথে প্রযুক্তিগত দক্ষতাকে মিশ্রিত করবে তা চিত্রিত করে। বিচার এবং অভিযোজনযোগ্যতার এই সমন্বয় হল নতুন প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা। ভবিষ্যত শুধুমাত্র সবচেয়ে প্রযুক্তিগত কর্মীদেরই পুরস্কৃত করবে না, কিন্তু যারা বুদ্ধিমত্তা – মানব বা কৃত্রিম -কে বাস্তব-বিশ্বের মূল্যে পরিণত করতে পারে। মুরুগান আনন্দরাজন ড্রেক্সেল ইউনিভার্সিটির সিদ্ধান্ত বিজ্ঞান এবং ব্যবস্থাপনা তথ্য সিস্টেমের অধ্যাপক। এই নিবন্ধটি একটি ক্রিয়েটিভ কমন্স লাইসেন্সের অধীনে কথোপকথন থেকে পুনঃপ্রকাশিত হয়েছে। মূল নিবন্ধ পড়ুন. ফাস্ট কোম্পানির ওয়ার্ল্ড চেঞ্জিং আইডিয়াস অ্যাওয়ার্ডের প্রাথমিক সময়সীমা শুক্রবার, নভেম্বর 14, 11:59 PM PT। আজই আবেদন করুন। (অনুবাদের জন্য ট্যাগ)কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
The content was rewritten to maintain the same information and structure, without adding any new content or changing the HTML tags. The rewrite primarily focused on improving clarity and flow in the Bengali text.
প্রকাশিত: 2025-10-31 14:00:00
উৎস: www.fastcompany.com
