কর্মক্ষেত্রে মানুষের কাজ কীভাবে বাড়াচ্ছে এআই

এআই মানুষের করা কাজ বদলে দিচ্ছে. যুক্তরাষ্ট্রের ChatGPT ব্যবহারকারীদের 800,000-এর বেশি বার্তার বিশ্লেষণে, আমাদের নতুন গবেষণা ইঙ্গিত দেয় যে কাজ-সম্পর্কিত বার্তার 16.8% এবং পেশা-নির্দিষ্ট বার্তার 43.5% অন্য পেশার সঙ্গে যুক্ত কাজ নিয়ে.

একজন ছোট ব্যবসার মালিক নিজেই লেখা খসড়া করতে, চুক্তি পর্যালোচনা করতে বা প্রাথমিক আর্থিক বিশ্লেষণ করতে পারেন. একজন বিক্রয়কর্মী এমন একটি গ্রাহক ডেটাসেট খতিয়ে দেখতে এআই ব্যবহার করতে পারেন, যা আগে হয়তো কোনো বিশ্লেষকের কাছে যেত. একজন বিপণনকর্মী কোনো ডেভেলপারের অপেক্ষা না করেই ওয়েবসাইটের সমস্যা সমাধান করতে পারেন. প্রতিটি ক্ষেত্রেই এআই শুধু কাজ কীভাবে হয় তা নয়, কে কোন কাজ করে সেটিও বদলে দেয়.

আমাদের নতুন প্রতিবেদন, Work at the Frontier: How AI is Expanding What People Do at Work-এ এই পরিবর্তনটিই তুলে ধরা হয়েছে. কাজের এই নতুন রূপান্তরকে আমরা বলছি টাস্ক ক্রসওভার যার অর্থ হলো, প্রথাগতভাবে নির্দিষ্ট কোনো পেশার অন্তর্ভুক্ত কাজ এখন অন্য পেশার মানুষের এআই ব্যবহারের মধ্য দিয়ে ফুটে উঠছে. আমাদের AI Jobs Transition Framework⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে)-এ আমরা দেখিয়েছি যে বেশ কিছু পেশার সামগ্রিক কাঠামোই বদলে যাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, বিশেষ করে যেসব পেশার দৈনন্দিন কাজকর্মের ধরন ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে. মূলত বাস্তব জীবনে এআই কীভাবে মানুষের কাজের পরিধি ও রূপ বদলে দিচ্ছে তা নিয়ে তৈরি আমাদের নতুন Work at the Frontier সিরিজের এটিই প্রথম প্রতিবেদন. 

কাজের জগৎ কীভাবে বদলাচ্ছে তা দেখার আমাদের অনন্য সুযোগ কাজে লাগিয়ে, আমরা নীতি ও চর্চাকে দিশা দিতে প্রমাণভিত্তিক নিয়মিত তথ্যনির্ভর অন্তর্দৃষ্টি দেব.

এআই ও কাজ নিয়ে অনেক গবেষণা কোনো নির্দিষ্ট পেশার সঙ্গে যুক্ত কাজের একটি স্থির তালিকা দিয়ে শুরু করে এবং মডেলগুলো সেগুলো করতে পারে কি না, তা জানতে চায়. আমাদের প্রমাণ ইঙ্গিত করে যে কে কোন কাজ হাতে নিচ্ছে, এআই সেটিও বদলে দিচ্ছে.

কাজের সীমানা-পেরোনো মাপতে আমরা প্রথমে কোনো পেশার সঙ্গে যুক্ত কাজকে বহু চাকরিতে দেখা যায় এমন কাজ থেকে আলাদা করি. লেখা, সারাংশ তৈরি ও সময়সূচি করার মতো কিছু কাজ এত বেশি পেশাজুড়ে ভাগাভাগি হয় যে সেগুলোকে সীমানা-পেরোনোর প্রমাণ বলা যায় না. আমরা এগুলোকে সাধারণ হিসেবে শ্রেণিবদ্ধ করি. বাকি বার্তাগুলোর ক্ষেত্রে আমরা দেখি কাজটি ব্যবহারকারীর নিজের পেশার ভেতরে পড়ে, নাকি বাইরে. সাধারণ নয় এমন বার্তাগুলোর মধ্যে 43.5% ব্যবহারকারীর পেশার বাইরে পড়ে, যা চাকরির বিবরণ বা পদবিতে এসব পরিবর্তন দেখা দেওয়ার আগেই এআই কীভাবে চাকরির কাজের বিষয়বস্তু নতুনভাবে গড়ে দিতে পারে, তার প্রাথমিক আভাস দেয়.

এ থেকে বোঝা যায়, কাজ-সম্পর্কিত ChatGPT ব্যবহারের বড় একটি অংশ আসে নিজেদের ভূমিকা বাড়াচ্ছেন এমন ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে. কয়েকটি গোষ্ঠীতে এই ধরনটি বিশেষভাবে স্পষ্ট. সাধারণ কাজ বাদ দিলে, নিজ পেশার বাইরের কাজের অংশ হলো: 

• গ্রাহক অভিজ্ঞতা কর্মীদের পেশা-নির্দিষ্ট বার্তার 77%
• নকশাবিদদের ক্ষেত্রে 75%
• মানবসম্পদ কর্মীদের ক্ষেত্রে 69%
• আইন পেশার কর্মীদের ক্ষেত্রে 56% 
• বিপণনকর্মীদের ক্ষেত্রে 53%

এই পেশাগুলো অন্য ভূমিকা থেকে এসব কাজ “ধার করছে”. প্রমাণ কাজের বিভাজনে পরিবর্তনের দিকে ইঙ্গিত করে: যে কিছু কাজে আগে অন্যের কাছে পাঠাতে হতো, তা এখন প্রয়োজনটি প্রথম যার সামনে আসে তিনিই করতে পারেন.

নিচের হিটম্যাপে প্রতিটি সাধারণ নয় এমন বার্তা কোন পেশার কাজের সঙ্গে সবচেয়ে বেশি মেলে তা দেখে কাজের সীমানা-পেরোনো দেখানো হয়েছে. বিপণন ও প্রকৌশলের কাজ সবচেয়ে দূর পর্যন্ত যায়; এগুলো প্রায়ই ওই ক্ষেত্রগুলোর বাইরের কর্মীদের বার্তায় দেখা যায়.

পেশা থেকে নির্দিষ্ট কাজে কাছ থেকে দেখলে কাজের সীমানা-পেরোনো সমানভাবে ছড়ানো নয়. আর্থিক হিসাব এবং প্রযুক্তিগত সমস্যা সমাধান, বিশ্লেষণের অন্য সাতটি পেশা-গোষ্ঠীর প্রতিটিতেই তিনটি সবচেয়ে সাধারণ বাইরের কাজের মধ্যে রয়েছে. বিপণনের কাজও বিস্তৃতভাবে ছড়ায়: বিপণন উপকরণ তৈরি করা আরও পাঁচটি গোষ্ঠীতে দেখা যায় এবং নকশা ব্যবহারকারীদের মধ্যে এটি বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য.

আরও বিস্তৃত কাজের গুচ্ছ দেখলে সীমানা-পেরোনোর দুটি ভিন্ন দিক দেখা যায়. কিছু চাকরি অন্য পেশা থেকে অনেক কাজ নিয়ে আসে. অন্যগুলো এমন কাজ সরবরাহ করে, যা বহু ভিন্ন চাকরিতে দেখা যায়.

নকশা প্রথম ধরনটি বোঝায়. নকশাবিদদের বার্তার প্রায় 35.2% এমন কাজ নিয়ে, যা সাধারণত অন্য পেশার সঙ্গে যুক্ত; আর অন্য ক্ষেত্রের কর্মীদের বার্তার মাত্র 1.7% হলো নকশা-সংক্রান্ত কাজ. নকশাবিদরা বাইরের কাজের ওপর অনেকটাই নির্ভর করেন, কিন্তু নকশার কাজ নিজে অন্যত্র খুব কমই দেখা যায়.

প্রকৌশল তার প্রায় উল্টো. প্রকৌশল বার্তার মাত্র 18.5% অন্য ক্ষেত্রের কাজ নিয়ে, কিন্তু অন্য পেশার কর্মীদের বার্তার 7.4% প্রকৌশল-সংক্রান্ত কাজ. সফটওয়্যারের সমস্যা সমাধান থেকে কারিগরি সিস্টেম নিয়ে কাজ করা পর্যন্ত, অন্য ক্ষেত্রের মানুষ যে কাজ হাতে নেয় তার একটি গুরুত্বপূর্ণ উৎস হলো প্রকৌশল.

বিপণন দুই দিকেই আলাদা করে চোখে পড়ে. বিপণনকর্মীরা তাঁদের বার্তার 24.3% অন্য পেশার সঙ্গে যুক্ত কাজে দেন, আর অন্য ক্ষেত্রের কর্মীদের বার্তার 8.9% বিপণন-সংক্রান্ত কাজ—নমুনায় বাইরে ছড়ানোর সর্বোচ্চ অংশ. বিপণনকর্মীরা একাধিক ক্ষেত্রের কাজ একসঙ্গে করেন, এবং বিপণনের কাজও প্রতিষ্ঠানজুড়ে ব্যাপকভাবে ছড়িয়ে পড়ে.

ব্যবসার আকার ও কাঠামো এআই কীভাবে কাজ বদলায় তা গঠন করে. বড় কোম্পানিতে কর্মীদের বিশেষায়িত দল, প্রতিষ্ঠিত কর্মপ্রবাহ এবং অভ্যন্তরীণ সেবায় প্রবেশাধিকার থাকতে পারে. ছোট প্রতিষ্ঠানে সমস্যার সবচেয়ে কাছের কর্মীই অন্যকে না দিয়ে সমস্যাটি হাতে নেওয়ার সম্ভাবনা বেশি.

গড় ব্যবহারকারীদের মধ্যে, 2–5 আসনবিশিষ্ট কর্মপরিসরের ব্যবহারকারীদের ক্ষেত্রে নিজ পেশার বাইরের কাজের অংশ 18.9% থেকে 100টির বেশি আসনবিশিষ্ট কর্মপরিসরের ব্যবহারকারীদের ক্ষেত্রে 16.3%-এ নেমে আসে. সবচেয়ে বেশি ব্যবহারকারীদের মধ্যে আমরা একই একমুখী ধরন দেখি না.

একটি সম্ভাব্য ব্যাখ্যা হলো, ছোট প্রতিষ্ঠানের মাঝারি মাত্রার ব্যবহারকারীরা এমন কাজের মুখোমুখি হলে এআইয়ের কাছে যান, যার জন্য অন্যথায় আরেকটি কার্যকরী বিভাগের প্রয়োজন হতো. অন্যদিকে ভারী ব্যবহারকারীরা হয়তো স্থিতিশীল এআই-সমর্থিত কর্মপ্রবাহ তৈরি করেছেন, যা বিভিন্ন প্রতিষ্ঠানে বেশি মিল দেখায়, অথবা তাঁরা নিজ মূল পেশার ভেতরেই এআই আরও নিবিড়ভাবে ব্যবহার করেন.

বিশেষজ্ঞ সম্পদ কম থাকলে এআই সাধারণ-উদ্দেশ্যের সরঞ্জাম হিসেবে বিশেষভাবে কার্যকর হতে পারে.

এ ধরনের এআই ব্যবহারের তথ্য কাজ কোথায় সরে যাচ্ছে তার একটি সূচক. কোম্পানিগুলো চাকরির বিবরণ নতুন করে লেখার বা নতুন পদবি তৈরির আগেই, এআই কীভাবে কর্মীদের কাজের নতুন সমন্বয় নিয়ে পরীক্ষা করতে দেয় তা এটি দেখতে সাহায্য করে. সেই অর্থে, ব্যবহারের ধরন পেশাগত পরিবর্তনের আগাম সংকেত দিতে পারে, যা প্রচলিত শ্রমবাজারের পরিসংখ্যান কেবল পরে ধরতে পারবে.