এজেন্টরা কীভাবে কাজ বদলে দিচ্ছে

এজেন্টিক এআই জ্ঞানভিত্তিক কাজের একককে একক মিথস্ক্রিয়া থেকে অর্পিত, দীর্ঘ-সময়সীমার কাজে বদলে দেয়. চ্যাটবটের সঙ্গে মিথস্ক্রিয়া প্রায়ই সংক্ষিপ্ত ও স্বয়ংসম্পূর্ণ হয়. এজেন্টরা টুল কল সমন্বয়, পরিবেশের সঙ্গে মিথস্ক্রিয়া এবং সমাধানের দিকে পুনরাবৃত্তি করতে করতে মিনিট বা ঘণ্টার পর ঘণ্টা স্বাধীনভাবে কাজ করতে পারে. ফলে, এজেন্টরা দ্রুত কাজের জন্য সবচেয়ে শক্তিশালী AI টুল হয়ে উঠছে.

গত এক বছরে OpenAI-তে আমরা এই রূপান্তর সরাসরি দেখেছি. Codex জনসাধারণের জন্য প্রকাশের পর প্রথম কয়েক মাস OpenAI-এর ভেতরে কাজের ডিফল্ট AI টুল ছিল ChatGPT. আগস্ট ২০২৫ পর্যন্ত, OpenAI-এর গড় কর্মী তাঁদের টোকেনের ১০%-এর কম Codex-এ ব্যয় করতেন. এখন আইন বিভাগ ও নিয়োগের মতো অ-প্রযুক্তিগত বিভাগসহ প্রতিটি বিভাগ Codex-কে কাজের প্রধান AI টুল হিসেবে ব্যবহার করে. এজেন্টিক টুলের বাড়তি সক্ষমতা ও সহজপ্রাপ্যতার প্রেক্ষিতে আমরা মনে করি, এই ধারা কাজের ভবিষ্যৎকে প্রতিফলিত করে.

Codex গ্রহণ বেড়েছে Codex-এর সক্ষমতার সঙ্গে তাল মিলিয়ে. Codex আরও শক্তিশালী মডেল ও নতুন পণ্য-ফিচার কাজে লাগানোর ফলে ক্রমবর্ধমান উৎপাদনশীল কাজের দায়িত্ব নিতে সক্ষম হয়েছে. ব্যক্তিগত ব্যবহারকারী, প্রাতিষ্ঠানিক ব্যবহারকারী এবং OpenAI কর্মীদের মধ্যে গত এক বছরে আমরা চারটি প্রবণতা নথিবদ্ধ করেছি:

• মানুষ দীর্ঘ-সময়সীমার কাজের জন্য Codex ব্যবহার করছে. মে ২০২৬ নাগাদ নমুনায় থাকা ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের ৮০.৬% অন্তত একটি Codex অনুরোধ করেছেন, যা ৩০ মিনিটের বেশি মানব-কাজের সমতুল্য বলে অনুমান করা হয়েছে; ৭০.২% করেছেন এক ঘণ্টার বেশি কাজের সমতুল্য অনুরোধ; এবং ২৫.৬% অন্তত একটি Codex অনুরোধ করেছেন, যা আট ঘণ্টার বেশি কাজের সমতুল্য বলে অনুমান করা হয়েছে.
• Codex OpenAI-এর প্রতিটি বিভাগের প্রধান AI টুল হয়ে উঠেছে. প্রকৌশল বিভাগ প্রথমে এগিয়েছিল, তবে আইন, অর্থ ও নিয়োগ বিভাগ ২০২৬ সালের এপ্রিলের দিকে Codex-কে তাদের প্রধান AI টুল হিসেবে ব্যবহার করতে শুরু করে. OpenAI-এর গড় কর্মীর ক্ষেত্রে Codex ব্যবহার এখন আউটপুট টোকেনের ৮৫%-এর বেশি. Codex ব্যবহারকারীরা অ-ব্যবহারকারীদের তুলনায় বেশি টোকেন ব্যবহার করেন বলে সামগ্রিক টোকেনে এর অংশ আরও বেশি: OpenAI-এর ভেতরে তৈরি সাপ্তাহিক আউটপুট টোকেনের ৯৯.৮% আসে Codex থেকে.
• অ-ডেভেলপারদের গ্রহণ বিশেষভাবে দ্রুত বেড়েছে, ডেভেলপারদের গ্রহণকেও ছাড়িয়ে গেছে. আগস্ট ২০২৫ থেকে অ-ডেভেলপার ব্যবহারকারী ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের ক্ষেত্রে ১৩৭ গুণ, প্রাতিষ্ঠানিক ব্যবহারকারীদের ক্ষেত্রে ১৮৯ গুণ এবং OpenAI-এর ভেতরে ১২ গুণ বেড়েছে.
• Codex OpenAI কর্মীদের কাজের বিবরণের বাইরে কাজ করতে সক্ষম করেছে. প্রযুক্তিগত ব্যবহার এখনও প্রকৌশলীদের মধ্যে সবচেয়ে বেশি হলেও অ-প্রযুক্তিগত ব্যবহারকারীরা নিয়মিত Codex ব্যবহার করে কোডিং বা প্রযুক্তিগত বাস্তবায়নের কাজ নেন, যার মধ্যে অটোমেশন, ডেটা রূপান্তর, টুলিং, ডিবাগিং এবং কাঠামোবদ্ধ বিশ্লেষণ রয়েছে.

মে 2026 সালে 70%-এর বেশি ব্যবহারকারী Codex-কে এমন একটি টাস্ক সম্পন্ন করতে বলেছিলেন, যা সম্পন্ন করতে একজন মানুষের এক ঘণ্টার বেশি সময় লাগতো¹. Codex-এর স্বাধীনভাবে দীর্ঘমেয়াদী কাজ করার ক্ষমতা উন্নত হওয়ার সাথে সাথে, ব্যবহারকারীরা স্বল্পমেয়াদী আলাপচারিতা থেকে সরে এসে দীর্ঘমেয়াদী ও আরও কঠিন কাজের দিকে ঝুঁকে পড়ে. 

নিচের চার্টে ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের সেই অংশের অনুমান দেওয়া হয়েছে, যারা চারটি মানব-সময়সীমা অতিক্রম করেছেন: এমন কাজ যা একজন মানুষের ৩০ মিনিটের বেশি, এক ঘণ্টার বেশি, চার ঘণ্টার বেশি এবং আট ঘণ্টার বেশি সময় নেবে². ডিসেম্বর ২০২৫ থেকে মে ২০২৬ পর্যন্ত, ৩০ মিনিটের বেশি মানব-কাজের সমতুল্য বলে অনুমিত অনুরোধ করা ব্যবহারকারীর অংশ বেড়ে ৮০.৬% হয়েছে. একজন মানুষের এক ঘণ্টার বেশি সময় লাগবে এমন অনুরোধকারীর অংশ বেড়ে ৭০.২% হয়েছে. আট ঘণ্টার বেশি মানব-সময় লাগবে এমন কাজের অনুরোধকারীর অংশ কম ভিত্তি থেকে সবচেয়ে দ্রুত বেড়েছে. 

এজেন্টিক ব্যবহারের বৃদ্ধি দৈনিক Codex রানটাইমে দেখা যায়. OpenAI-এর দৈনিক সক্রিয় ব্যবহারকারীদের মধ্যে সবচেয়ে বেশি ব্যবহারকারীরা এক দিনে Codex-কে বহু ঘণ্টার এজেন্ট কাজ চালাতে বলেন. জুন ২০২৬ নাগাদ ৯৯তম পারসেন্টাইলের ব্যবহারকারীরা নিয়মিত প্রতিদিন ৬০ ঘণ্টার বেশি Codex এজেন্ট টার্ন তৈরি করছিলেন, যা একাধিক সমান্তরাল এজেন্টের মধ্যে বিতরণ ছিল. Codex আরও শক্তিশালী ও সমান্তরালভাবে চালানোর উপযোগী হওয়ার সঙ্গে সঙ্গে ব্যবহারকারীরা একবারে কেবল একটি উত্তর চাইবার বদলে দিনে দিনে একাধিক এজেন্ট কাজ সমন্বয় করতে শুরু করেছেন.

OpenAI-এর প্রকৌশলীরা প্রথমে ধীরে ধীরে Codex গ্রহণ করতে শুরু করেন. কোম্পানির গড় প্রকৌশলী ডিসেম্বর ২০২৫ নাগাদ OpenAI পণ্যের তাঁদের ব্যবহারের বেশিরভাগ Codex-এ সরিয়ে নেন. আজ গড় প্রকৌশলী ChatGPT‑এর বদলে Codex দিয়ে তাঁদের আউটপুট টোকেনের ৯৯% তৈরি করেন. আইন, অর্থ এবং নিয়োগ বিভাগ পরে, ২০২৬ সালের এপ্রিলের দিকে, Codex-এর সংখ্যাগরিষ্ঠ ব্যবহারে পৌঁছায়, তবে তাদের রূপান্তর ছিল অনেক দ্রুত. OpenAI-এর গড় আইনজীবী বা নিয়োগকর্মী এখন তাঁদের আউটপুট টোকেনের ৮৫%-এর বেশি Codex-এ তৈরি করেন.

গত ছয় মাসে OpenAI-তে Codex ব্যবহার আরও গভীর ও তীব্র হয়েছে. সক্রিয় অভ্যন্তরীণ ব্যবহারকারীদের মধ্যে সম্মিলিত আউটপুট টোকেনের পরিবর্তন বিভাগজুড়ে তীব্রভাবে বেড়েছে. সবচেয়ে বড় লাফ দেখা গেছে গবেষণায়: জুন ২০২৬ নাগাদ মধ্যম ব্যবহার নভেম্বর ২০২৫-এর তুলনায় ৫৬ গুণ বেশি ছিল. গ্রাহক সহায়তা ৩২ গুণ এবং প্রকৌশল ২৭ গুণ বেড়েছে, আর আইন বিভাগ তুলনামূলক ধীরে বাড়লেও নভেম্বরের স্তরের ১৩ গুণে পৌঁছেছে.

এই দুই ধারা একসঙ্গে দেখায়, উৎপাদনশীল কাজ করতে OpenAI কীভাবে AI ব্যবহার করে, Codex তা কীভাবে বদলে দিয়েছে. কোম্পানিজুড়ে ব্যবহারকারীরা AI মিথস্ক্রিয়ার প্রধান রূপ হিসেবে চ্যাটবট থেকে এজেন্টে সরে যাচ্ছেন এবং সূচকীয় হারে বেড়ে চলা এজেন্টিক শ্রম কাজে লাগাচ্ছেন.

সব ব্যবহারকারী গোষ্ঠী—OpenAI, প্রাতিষ্ঠানিক ও ব্যক্তিগত ব্যবহারকারী—জুড়ে Codex ব্যবহার শুরু হয়েছিল ডেভেলপারদের দিয়ে, কারণ এটি প্রথমে ছিল একটি কোডিং টুল এবং তাদেরই স্বাভাবিক লক্ষ্যশ্রোতা. তবে Codex আরও সাধারণ জ্ঞানভিত্তিক কাজের দিকে বিস্তৃত হওয়ার সঙ্গে সঙ্গে অ-ডেভেলপারদের মধ্যে গ্রহণ আরও দ্রুত বেড়েছে. নিচের ব্যবহারকারী বৃদ্ধির চার্টে যেমন দেখা যাচ্ছে, ব্যক্তিগত, প্রাতিষ্ঠানিক এবং OpenAI জনসমষ্টির মধ্যে সাপ্তাহিক অ-ডেভেলপার ব্যবহারকারী ডেভেলপার ব্যবহারকারীদের তুলনায় দ্রুত বেড়েছে. ২০২৬ সালের জুনের শুরুতে অ-ডেভেলপার ব্যক্তিগত ব্যবহারকারী আগস্ট ২০২৫ থেকে ১৩৭ গুণ হয়েছে. অ-ডেভেলপার প্রাতিষ্ঠানিক ব্যবহারকারী ১৮৯ গুণ এবং অ-ডেভেলপার OpenAI ব্যবহারকারী ১২ গুণ বেড়েছে, সম্ভবত কারণ এই গোষ্ঠী আগেই গড়ের অনেক ওপরের একটি সূচনা বিন্দু থেকে শুরু করেছিল. 

এই পরিবর্তনের মানে এই নয় যে প্রতিটি অ-ডেভেলপার একজন প্রকৌশলীর মতো একইভাবে Codex ব্যবহার করছেন. বরং এর মানে আরও বেশি অ-ডেভেলপার কোনো না কোনো ধরনের এজেন্টিক কাজের জন্য Codex ব্যবহার করছেন. 

Codex অ-প্রযুক্তিগত বিভাগগুলোকে এমন কর্মপ্রবাহ দ্রুততর করতে সক্ষম করে, যেগুলো আগে প্রযুক্তিগত দক্ষতার অভাবে আটকে থাকত. নিচের হিট ম্যাপে OpenAI-এর ভেতরে অনুমিত পেশাগুলোর সঙ্গে Codex আউটপুটে প্রতিনিধিত্ব করা কাজের ধরন তুলনা করা হয়েছে. ডেটা বিজ্ঞান ও গবেষণার ক্ষেত্রে প্রকৌশল ও কোডিং সবচেয়ে বড় শ্রেণি হিসেবে দেখা যায়, আর অর্থ ও ব্যবসা পরিচালনা, বিপণন, অপারেশনস এবং অন্যান্য বিভাগের ক্ষেত্রে জ্ঞানভিত্তিক কাজ সবচেয়ে বড় শ্রেণি. 

তবে এজেন্টিক টুল একজন কর্মী কী করতে পারেন, সেই পরিসর বাড়াতে পারে. উদাহরণস্বরূপ, ব্যবসায়িক কার্যক্ষেত্রের কর্মীরা Codex দিয়ে যে কাজ করেছেন, তার এক-চতুর্থাংশের বেশি ছিল প্রকৌশল বা কোডিং. এজেন্টরা কাজের সীমানা পেরোনোর খরচ কমাতে পারে এবং কর্মীদের এমন সংলগ্ন কাজ করতে সাহায্য করতে পারে, যার জন্য আগে আরও বিশেষায়িত প্রযুক্তিগত সহায়তা দরকার হতো.

অ-প্রকৌশলী কর্মীদের এজেন্টিক টুলের ব্যবহার বৃদ্ধি এই কর্মীরা কী করতে পারেন, তার সীমা বাড়িয়ে দেয়. কর্মপ্রবাহ কীভাবে নতুন করে সাজানো হবে তা ঠিক করা ব্যবসা, কোন দক্ষতা বেশি মূল্যবান হবে তা শেখা কর্মী, এবং AI কীভাবে শ্রমবাজার বদলায় তা বোঝার চেষ্টা করা নীতিনির্ধারক ও গবেষকদের জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ.

আমাদের প্রবন্ধ দেখায়, অগ্রবর্তী ব্যবহারকারীরা সর্বাধুনিক পরিবেশে সক্ষম এজেন্টিক টুল কীভাবে গ্রহণ করেন. আমাদের ফলাফল দেখায়, মানুষ যখন সক্ষম এজেন্টিক টুলে বিস্তৃত ও সহজ প্রবেশাধিকার পায়, তখন কী ঘটে: টুলগুলো উন্নত হলে মানুষ সেগুলো আরও দীর্ঘ, আরও জটিল এবং আরও আন্তঃকার্যক্ষেত্রের কাজে ব্যবহার করে. সময়ের সঙ্গে সঙ্গে কাজের ভবিষ্যৎ সম্ভবত এমনই হবে.