এআই এবং অটোমেশন প্রযুক্তি শিল্পকে নতুন রূপ দিচ্ছে, চাকরি এবং ক্ষতিপূরণকে প্রভাবিত করছে
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং অটোমেশনের দ্রুত অগ্রগতি প্রযুক্তি শিল্পে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন আনছে, যা চাকরির সম্ভাবনা এবং ক্ষতিপূরণ কৌশলকে প্রভাবিত করছে বলে সাম্প্রতিক প্রতিবেদনগুলোতে বলা হয়েছে। যেখানে এআই কোম্পানিগুলো আকাশছোঁয়া মূল্যায়ন দেখছে, সেখানে ঐতিহ্যবাহী কম্পিউটার প্রোগ্রামিংয়ের চাহিদা কমছে এবং নিয়োগকর্তারা ক্ষতিপূরণ মডেলগুলো পুনর্বিবেচনা করছেন।
Fortune-এর প্রতিবেদন অনুযায়ী, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে কম্পিউটার প্রোগ্রামিংয়ের কর্মসংস্থান ১৯৮০ সালের পর সর্বনিম্ন স্তরে নেমে এসেছে, কারণ কোম্পানিগুলো ক্রমবর্ধমানভাবে কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করছে। কিছু সংস্থা, যেমন Anthropic, ইতিমধ্যেই তাদের কোডিংয়ের জন্য 100% এআই ব্যবহার করছে। ১৫ বিলিয়ন ডলারের সফটওয়্যার কোম্পানি HubSpot-এর সিইও ইয়ামিনী রঙ্গন স্বীকার করেছেন যে এআই-সক্ষম ভবিষ্যতে চাকরি কেমন হবে তা তিনি জানেন না, এমনকি অল্প সময়ের মধ্যে, দুই বছরেও। সিলিকন ভ্যালি গার্ল পডকাস্টে রঙ্গন বলেন, "প্রতি দশকে জিনিসগুলি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে নতুন চাকরির সুযোগ তৈরি হবে।" "এমনকি ১০ বছর, ২০ বছর বা এমনকি ৫ বছর পরের চাকরির জন্য আপনি পরিকল্পনাও করতে পারবেন না।"
এই পরিবর্তনগুলোর প্রতিক্রিয়ায়, অনেক নিয়োগকর্তা মেধা-ভিত্তিক বেতন বৃদ্ধির পরিবর্তে "পিনাট বাটার রাইজে"-এর দিকে ঝুঁকছেন, যা Fortune-এর প্রতিবেদন অনুযায়ী একটি অভিন্ন,Across-the-board মজুরি বৃদ্ধি। Payscale-এর একটি প্রতিবেদন অনুসারে, প্রায় ৪৪% নিয়োগকর্তা ২০২৬ সালে অভিন্ন মজুরি বৃদ্ধি চালু করার পরিকল্পনা করছেন। প্রায় ১৬% সংস্থা নতুন করে এই বৃদ্ধি বাস্তবায়ন করছে, ৯% ইতিমধ্যে এই কৌশল ব্যবহার করছে এবং আরও ১৮% এই বছর এটি বিবেচনা করছে। শীর্ষস্থানীয় কোম্পানিগুলোর মধ্যে প্রায় ৫৬% জানিয়েছে যে তারা পিনাট বাটার রাইজ কার্যকর করবে।
আরেকটি ক্ষেত্র যেখানে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন ঘটছে তা হল রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) সিস্টেম। এন্টারপ্রাইজগুলো বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM)-কে নিজস্ব ডেটাতে গ্রাউন্ড করার জন্য দ্রুত RAG গ্রহণ করেছে, VentureBeat-এর প্রতিবেদন অনুযায়ী। তবে, অনেক সংস্থা আবিষ্কার করছে যে রিট্রিভাল একটি বৈশিষ্ট্য যুক্ত করার চেয়ে একটি মৌলিক সিস্টেম নির্ভরতা হয়ে উঠেছে। রিট্রিভালে ব্যর্থতা সরাসরি ব্যবসায়িক ঝুঁকিতে ছড়িয়ে যেতে পারে, যা বিশ্বাস, সম্মতি এবং কর্মক্ষম নির্ভরযোগ্যতাকে দুর্বল করে।
Dippu Kumar Singh VentureBeat-এ লিখেছেন যে অনেক এন্টারপ্রাইজ কিছু ধরনের RAG স্থাপন করেছে, কিন্তু বাস্তবতা হতাশাজনক, বিশেষ করে ভারী ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের উপর নির্ভরশীল শিল্পের জন্য। এই ব্যর্থতা প্রায়শই প্রিপrocessing-এ থাকে, কারণ স্ট্যান্ডার্ড RAG পাইপলাইনগুলো ডকুমেন্টগুলোকে টেক্সটের ফ্ল্যাট স্ট্রিং হিসাবে বিবেচনা করে, ফিক্সড-সাইজের চঙ্কিং ব্যবহার করে যা প্রযুক্তিগত ম্যানুয়ালগুলোর যুক্তিকে নষ্ট করে দেয়। "তারা টেবিলগুলোকে অর্ধেক করে কেটে দেয়, ছবি থেকে ক্যাপশন সরিয়ে দেয় এবং পৃষ্ঠার ভিজ্যুয়াল হায়ারার্কি উপেক্ষা করে," Singh লিখেছেন।
এই পরিবর্তনগুলো ব্যবসাগুলোকে এআই এবং অটোমেশনের পরিবর্তনশীল পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার প্রয়োজনীয়তার ওপর জোর দেয়। এআইয়ের ক্রমাগত বিকাশের সাথে সাথে, কোম্পানিগুলোকে প্রতিযোগিতামূলক থাকতে এবং প্রতিভা ধরে রাখতে শক্তিশালী রিট্রিভাল অবকাঠামোতে বিনিয়োগ করতে হবে এবং নতুন ক্ষতিপূরণ কৌশল বিবেচনা করতে হবে।
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment