১৫ মিলিয়ন AI-টুল ইন্টারঅ্যাকশনের ওপর Google-এর অভ্যন্তরীণ বিশ্লেষণ দেখায় যে, যদিও এখন ৬৮% কাজ AI অ্যাসিস্ট্যান্টের সাথে যুক্ত, সেই সিস্টেমগুলো আসলে সম্পাদিত কাজের মাত্র ২১% স্বয়ংক্রিয় (automate) করে। এই ব্যবধানটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ কোম্পানিগুলো কাজের ধারা (workflow) আমূল পরিবর্তনের জন্য AI-এর ওপর বাজি ধরছে, তবুও তথ্য বলছে যে বেশিরভাগ কর্মী এখনও মাত্র হাতেগোনা কিছু কাজের জন্য এই প্রযুক্তির ওপর নির্ভর করেন।

কেন এই সংখ্যাগুলো গুরুত্বপূর্ণ

Google-এর Gemini প্ল্যাটফর্মে পরিচালিত এই গবেষণাটি AI গ্রহণের একটি সূক্ষ্ম চিত্র তুলে ধরে। দুই-তৃতীয়াংশ গ্রহণের হার চিত্তাকর্ষক মনে হলেও, ২১% স্বয়ংক্রিয়করণের সামান্য সংখ্যাটি নির্দেশ করে যে প্রতি পাঁচটি কাজের মধ্যে চারটি এখনও AI সহায়তা ছাড়াই সম্পন্ন হচ্ছে। বড় পরিসরে AI চালুর পরিকল্পনা করা নির্বাহীদের (Executives) উচিত মূলধারার গ্রহণের হার এবং প্রকৃত উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির মধ্যেকার অমিলটি খেয়াল রাখা—এটি ROI-এর প্রত্যাশাকে বাড়িয়ে দিতে পারে।

আমরা এখানে কীভাবে পৌঁছালাম

বিক্রেতারা AI টুলগুলোকে কর্মক্ষেত্রের দক্ষতার পরবর্তী ধাপ হিসেবে বাজারজাত করছেন, যেখানে শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত পুরো প্রক্রিয়া পরিচালনা করতে পারে এমন "autonomous agents"-এর প্রতিশ্রুতি দেওয়া হচ্ছে। তবে Google-এর তথ্য দেখায় যে, বেশিরভাগ ব্যবহারকারী পুরো কাজের ধারা (workflow) হস্তান্তর করার পরিবর্তে নির্দিষ্ট এবং সহযোগিতামূলক মুহূর্তের জন্য—যেমন আইডিয়া নিয়ে আলোচনা করা (brainstorming), কৌশল তৈরি করা বা গবেষণা সংগ্রহ করার জন্য—এই প্রযুক্তি ব্যবহার করেন। গবেষণাটি প্রতিটি Gemini ইন্টারঅ্যাকশন ট্র্যাক করেছে এবং প্রতিটি অনুরোধের উদ্দেশ্য ও সেটি কোন ধরনের কাজে সহায়তা করছে তার তালিকা তৈরি করেছে।

তথ্য কী প্রকাশ করে

  • সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়করণের সীমিত প্রচেষ্টা। প্রতি দশটি ইন্টারঅ্যাকশনের মধ্যে একটিরও কম লক্ষ্য ছিল কোনো কাজকে সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় করা। বেশিরভাগ ব্যবহারকারী 'human-in-the-loop' পদ্ধতি পছন্দ করেন।
  • প্রতিস্থাপনের চেয়ে সহযোগিতা বেশি। AI ব্যবহারের সিংহভাগ অংশ জুড়ে রয়েছে ধারণা তৈরি করা, কৌশল উন্নত করা এবং পটভূমি গবেষণা করা, যা নির্দেশ করে যে কর্মীরা AI-কে বিকল্প হিসেবে নয় বরং একজন সহযোগী হিসেবে দেখেন।
  • রুটিন কাজগুলো সবার আগে গুরুত্ব পায়। যখন AI স্বয়ংক্রিয়করণ করে, তখন এটি পুনরাবৃত্তিমূলক এবং সুনির্দিষ্ট কাজগুলো গ্রহণ করে। তবুও সেখানেও, দৈনন্দিন কাজের পাঁচ-ভাগের চারভাগ অপরিবর্তিত থাকে।
  • জ্ঞানমূলক ও রুটিন বহির্ভূত কাজে AI-এর আধিপত্য। প্রায় ৬৫% ইন্টারঅ্যাকশন কম মানসম্মত বা অসংগঠিত কাজের সাথে জড়িত—যেমন সমস্যা সমাধান, বিশ্লেষণ বা সৃজনশীল চিন্তা—যা দেখায় যে ব্যবহারকারীরা সেখানে AI-এর সাহায্য নেন যেখানে মানুষের বিচারবুদ্ধি এখনও গুরুত্বপূর্ণ।
  • পেশাভেদে অসম প্রভাব। সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং আর্থিক বিশ্লেষণের মতো হোয়াইট-কলার (white-collar) ভূমিকাগুলোতে AI-এর ব্যবহার সবচেয়ে বেশি। ম্যানুয়াল বা কায়িক শ্রমের পেশাগুলো পিছিয়ে আছে, যদিও কিছু টেকনিশিয়ান ইতিমধ্যেই ছবি দেখে যন্ত্রপাতির ত্রুটি শনাক্ত করতে AI ব্যবহার করছেন।

ব্যবসার জন্য ঝুঁকি ও গুরুত্ব

যদি কোনো কোম্পানি এই ধারণার ওপর ভিত্তি করে তার AI কৌশল তৈরি করে যে বেশিরভাগ কাজ শীঘ্রই স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের হাতে চলে যাবে, তবে তারা সেই মানবিক প্রক্রিয়াগুলোতে কম বিনিয়োগ করতে পারে যা এখনও দৈনন্দিন কাজের প্রধান অংশ। স্বয়ংক্রিয়করণের অতিরিক্ত প্রতিশ্রুতি দিলে প্রত্যাশিত দক্ষতা অর্জিত না হলে তা বিশ্বাস নষ্ট করতে পারে। অন্যদিকে, AI কোথায় ইতিমধ্যে মূল্য যোগ করছে—যেমন ধারণা তৈরি, দ্রুত গবেষণা, রুটিন ডেটা হ্যান্ডলিং—তা শনাক্ত করতে পারলে প্রতিষ্ঠানগুলো প্রশিক্ষণ, সরঞ্জাম এবং শাসন (governance) সংক্রান্ত সম্পদ আরও কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে পারবে।

পাল্টা যুক্তি

কিছু বিক্রেতা যুক্তি দেন যে প্রাথমিক গ্রহণের পরিসংখ্যান কেবল প্রথম পদক্ষেপ এবং মডেলগুলো উন্নত হওয়ার সাথে সাথে স্বয়ংক্রিয়করণের হার দ্রুত বৃদ্ধি পাবে। তারা লার্জ-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের দ্রুত অগ্রগতি এবং বিশেষায়িত এজেন্টগুলোর প্রবর্তনের কথা উল্লেখ করে প্রমাণ করার চেষ্টা করেন যে ২১% সংখ্যাটি একটি সাময়িক নিম্নবিন্দু। ভবিষ্যতের উন্নতি সম্ভবপর, তবে Google-এর গবেষণাটি জোর দিয়ে বলছে যে ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্য গুরুত্বপূর্ণ: কাজ প্রতিস্থাপনের স্পষ্ট ইচ্ছা না থাকলে, এমনকি সবচেয়ে সক্ষম মডেলগুলোও বিকল্প হিসেবে নয় বরং সহায়ক হিসেবেই থেকে যাবে।

পরবর্তীতে যা লক্ষ্য রাখা উচিত

  • ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্যের পরিবর্তন। AI-এর প্রতি আত্মবিশ্বাস বাড়ার সাথে সাথে কি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় অনুরোধের অনুপাত বাড়বে, নাকি সহযোগিতা প্রাধান্য পাবে?
  • শিল্প-নির্দিষ্ট গ্রহণের ধারা। উচ্চ নিয়ন্ত্রিত বা নিরাপত্তা-সংবেদনশীল খাতগুলোতে স্বয়ংক্রিয়করণ ধীর হতে পারে, যেখানে প্রযুক্তি-নির্ভর ক্ষেত্রগুলো এই শতাংশ আরও বাড়িয়ে দিতে পারে।
  • টুলের বিবর্তন। নতুন ফিচারগুলো যা বিদ্যমান সফটওয়্যার সুটের সাথে AI-কে আরও নিবিড়ভাবে যুক্ত করবে, তা স্বয়ংক্রিয়করণের অংশ বাড়িয়ে দিতে পারে, তবে তা কেবল তখনই সম্ভব যদি সেগুলো ব্যবহারকারীর কাজের ধরনের (workflow) সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়।

টিমের জন্য বাস্তবসম্মত পরবর্তী পদক্ষেপ

শিরোনামের গ্রহণের হার দেখে আপনার পরিকল্পনা করবেন না। আপনার কর্মীদের জিজ্ঞেস করুন: "আমাদের AI-স্বয়ংক্রিয় কাজের সেই ২১% অংশটি কোন নির্দিষ্ট কাজগুলো দিয়ে গঠিত?" সেই কাজগুলো চিহ্নিত করা স্বয়ংক্রিয়করণ বৃদ্ধি করা, AI লাইসেন্সের জন্য বাজেট করা এবং প্রকৃত উৎপাদনশীলতার প্রভাব পরিমাপ করার জন্য একটি সুনির্দিষ্ট ভিত্তি প্রদান করবে।

সারকথা: AI এখন প্রায় সর্বব্যাপী একজন সহকারী, কিন্তু এটি এখনও সামান্য কিছু কাজ সম্পন্ন করে। যে কোম্পানিগুলো আজ AI-কে একটি সহযোগিতামূলক টুল হিসেবে বিবেচনা করে—এবং এটি ইতিমধ্যে কোন কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করছে তা সুনির্দিষ্টভাবে চিহ্নিত করতে পারে—তারা প্রযুক্তিটি যখন অবশেষে ২১% সীমার বাইরে চলে যাবে, তখন প্রকৃত দক্ষতা অর্জনে আরও ভালোভাবে প্রস্তুত থাকবে।