স্পষ্টতই, কোনও চাকরির পরিবার রাতারাতি অদৃশ্য হয়ে যাচ্ছে না; পরিবর্তন সময় লাগে। কিন্তু সামনের দিকে তাকানো প্রত্যেকের শক্তিকে অভিমুখী করতে সাহায্য করে এবং কর্মজীবনকে চাকরির পতনের দুর্ভোগ ও গ্লানি থেকে দূরে সরিয়ে দেয়।
এআই কাজের প্রভাব প্রতিবেদন পড়া আপনাকে মাথা ঘোরা দিতে পারে:
- AI এর কারণে বিশ্বব্যাপী 85 মিলিয়ন চাকরি বাস্তুচ্যুত হবে (
অলিভার ওয়াইম্যান ফোরাম )
- ভবিষ্যদ্বাণী আছে যে সফ্টওয়্যার বিকাশকারীরা
2040 সালের মধ্যে বিলুপ্ত হতে পারে ?!
বিশ্ব অর্থনৈতিক ফোরাম : "আগামী পাঁচ বছরে, 83 মিলিয়ন চাকরি হারাবে এবং 69 মিলিয়ন তৈরি হবে বলে অনুমান করা হচ্ছে"
- বিশ্বব্যাপী কর্মশক্তির 40% - 1.4 বিলিয়ন লোক -কে পুনরায় দক্ষতার প্রয়োজন হবে। (
আইবিএম অধ্যয়ন )
একজন প্রোডাক্ট ম্যানেজার হিসেবে, আমি স্বাভাবিকভাবেই প্রশ্ন করি যে এআই-পরবর্তী বিশ্বে আমার ক্যারিয়ারের ভবিষ্যত আছে কিনা।
এই সংখ্যাগুলি তোয়ালে ছুঁড়ে ফেলার জন্য যথেষ্ট খারাপ শোনাতে পারে এবং বলতে পারে "আচ্ছা, আমি অনুমান করে ছেড়ে দেব, অন্য দিকে তাকান এবং দেখুন কি হয়"। কিন্তু
- আপনি যদি সঠিক পথ খুঁজছেন এবং কিছু গোলমালের মধ্য দিয়ে যেতে পারেন তবে বিঘ্নকারী প্রবণতাগুলি অনেক আগেই দৃশ্যমান হয়,
- যে কোনো উদীয়মান প্রযুক্তিতে কর্মক্ষম দক্ষতার স্তরে পৌঁছানো তুলনামূলকভাবে সহজ।
এমন কিছু চাকরি আছে যা সম্ভবত পরবর্তী কয়েক বছরের মধ্যে প্রায় সম্পূর্ণভাবে বাস্তুচ্যুত হবে (আমার একটি বাজি ফ্রন্টলাইন কাস্টমার সাপোর্টে), এবং তারপরে এমন চাকরি রয়েছে যেগুলি বুম চক্রের মধ্য দিয়ে যাবে।
তাদের জন্য, ঐতিহ্যবাহী বাজার পর্যাপ্ত সরবরাহ দিতে সক্ষম হবে না, এবং আমরা গত 10-15 বছরে কোডিং বুট ক্যাম্পের মতো একই ধরনের যোগ্যতার পুনঃব্র্যান্ডিং দেখতে পাব।
প্রযুক্তিতে আমাদের বেশিরভাগই সম্ভবত মাঝখানে কোথাও অবতরণ করবে: পরিবর্তনগুলি দ্রুত এলেও, সম্পূর্ণ পিভটের প্রয়োজনের পরিবর্তে আমাদের কাছে নতুন দক্ষতা (এবং সুযোগ) এর দিকে পুনরাবৃত্তি করার পছন্দ এবং বিলাসিতা রয়েছে।
ডিজাইনার, ডেভস এবং পিএম: এআই কিছুকে হত্যা করবে এবং কিছু তৈরি করবে
2027 সালের মধ্যে (
- ডিজাইনারদের চাহিদা কিছুটা বাড়বে;
- বিকাশকারীর প্রকারের উপর নির্ভর করে, চাকরিগুলি 25% পর্যন্ত বৃদ্ধি পেতে পারে (ব্লকচেন বিকাশকারীরা প্যাকের নেতাদের একজন!)
মোটামুটি ~10% PM চাকরি মারা যাচ্ছে, এবং মোটামুটি ~10% যোগ করা হবে, তাই নেট শূন্য। পণ্য ব্যবস্থাপনা আসলে
শীর্ষ এআই প্রতিভা চাহিদা এক . কিন্তু একটি AI PM বনাম একটি র্যান্ডম PM-এর অভিজ্ঞতা ছত্রাকজনক নয়, তাই মূল সুবিধা হল ক্রমবর্ধমান প্রযুক্তির (সেটি AI হোক বা অন্য) যতটা সম্ভব কাছাকাছি থাকা।
ম্যাক্রো প্রবণতা যা আমাদের ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতাকে প্রভাবিত করবে: এঙ্গেলের বিরতি এবং সোলোর প্যারাডক্স
এটি কেবলমাত্র চাকরির সুযোগের চেয়ে বেশি লাগবে যা নির্ধারণ করবে যে আমরা কীভাবে অগ্রগতি, আমাদের নিজস্ব প্রাসঙ্গিকতা এবং পরবর্তী দশক বা দুই দশকের কেরিয়ার অনুভব করব; এটি ম্যাক্রো প্রবণতা দ্বারাও প্রভাবিত হবে।
মধ্য-মেয়াদী প্রভাব সাধারণভাবে খারাপ হতে পারে, তবে আশা করি, আমরা টার্নরাউন্ড দেখতে বাঁচব: এঙ্গেলস' বিরতি
এঙ্গেলস পজ 1800-এর দশকের গোড়ার দিকে ব্রিটিশ শিল্প বিপ্লবের বর্ণনা দেয় যখন শ্রমজীবী শ্রেণীর মজুরি স্থবির হয়ে পড়ে এবং GDP দ্রুত বৃদ্ধি পায়। বেশ কিছু তত্ত্ব আছে, মূল কথা হল যে ক্রমবর্ধমান ব্যবসার মালিক এবং বিনিয়োগকারীরা লাভগুলি পকেটে পুরেছিল এবং মজুরি তুলনামূলকভাবে সমতল রাখে।
যদি এটি পরিচিত শোনায় -
তিনি ব্যাখ্যা করেন যে প্রাথমিক শ্রম-প্রতিস্থাপন প্রযুক্তি মজুরি হ্রাস করার প্রবণতা রাখে; আরও একবার পরিশীলিত শ্রম-বর্ধক প্রযুক্তি প্রদর্শিত হলে, মজুরি এবং প্রতিভার চাহিদা বৃদ্ধি পায়:
"প্রযুক্তি যদি বিদ্যমান কাজগুলিতে শ্রম প্রতিস্থাপন করে, তাহলে মজুরি এবং শ্রমে সংগৃহীত জাতীয় আয়ের অংশ হ্রাস পেতে পারে। এর বিপরীতে, প্রযুক্তিগত পরিবর্তন যদি শ্রমকে বৃদ্ধি করে, তবে এটি শ্রমিকদের বিদ্যমান কাজগুলিতে আরও বেশি উত্পাদনশীল করে তুলবে বা সম্পূর্ণ নতুন শ্রম-ঘন কার্যক্রম তৈরি করবে। , যার ফলে শ্রমের চাহিদা বৃদ্ধি পায়।
(...) আয়ের ক্রমবর্ধমান মূলধন ভাগের অর্থ হল যে প্রযুক্তিগত অগ্রগতি থেকে লাভগুলি খুব অসমভাবে বিতরণ করা হয়েছিল: কর্পোরেট মুনাফাগুলি শিল্পপতিদের দ্বারা দখল করা হয়েছিল, যারা তাদের কারখানা এবং মেশিনগুলিতে পুনরায় বিনিয়োগ করেছিল।"
এটি একটি আশাবাদী চিহ্ন! এবং এন্টারপ্রাইজগুলি যা আশা করে তার সাথে সারিবদ্ধ:
জরিপ করা নির্বাহীদের 87% বিশ্বাস করেন যে কর্মীদের জেনারেটিভ এআই দ্বারা প্রতিস্থাপিত হওয়ার চেয়ে বর্ধিত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি।
আইবিএম
থেকে
“যেমন কিছু বিশেষজ্ঞ কর্মীদের বর্তমান কাজগুলি জেনারেটিভ এআই এবং অটোমেশন দ্বারা প্রভাবিত হবে তা দেখেন, তারা কাজটিকে তিন প্রকারে বিভক্ত করেন: লেনদেন, সম্পর্কীয় এবং দক্ষতা-সম্পর্কিত। আমাদের লেনদেনের বেশিরভাগ কাজ রোবোটিক প্রক্রিয়া অটোমেশন, মেশিন লার্নিং এবং জেনারেটিভ এআই-এর সংমিশ্রণ দ্বারা প্রতিস্থাপিত হবে, যখন গভীর দক্ষতা বা মানুষের সহযোগিতার প্রয়োজন এমন কাজ ক্রমবর্ধমান বৃদ্ধি পাবে।”
এআই বিপ্লবের তাত্ক্ষণিক লক্ষণগুলির জন্য অপেক্ষা করা একটি স্নুজফেস্ট হতে পারে: সোলোর প্যারাডক্স এবং উত্পাদনশীলতা জে-কার্ভ
Solow এর প্যারাডক্স এবং
একই ধরনের প্রশ্ন 1987 সালে উত্থাপিত হয়েছিল, যখন অর্থনীতিবিদ রবার্ট সোলো কম্পিউটারের ক্রমবর্ধমান যুগ এবং প্রত্যাশিত উত্পাদনশীলতা লাভের মধ্যে একটি সংযোগ বিচ্ছিন্ন লক্ষ্য করেছিলেন - একটি পর্যবেক্ষণ যা এখন "সোলোর প্যারাডক্স" নামে পরিচিত।
ব্যবসা এবং সরকারগুলি আইটি অবকাঠামোতে অর্থ ঢেলে দিয়েছে, তবুও উত্পাদনশীলতায় প্রত্যাশিত উল্লম্ফন স্পষ্টভাবে অনুপস্থিত ছিল। এই প্যারাডক্সটি অনেককে ভাবছে যে সমস্যাটি প্রযুক্তির সক্ষমতার সাথে নয় বরং এটির বাস্তবায়নের পদ্ধতিতে রয়েছে। (
OWF )
এরিক ব্রাইনজলফসেন ব্যাখ্যা করেছেন কেন এটি ঘটতে পারে:
সাধারণ উদ্দেশ্য প্রযুক্তিগুলি নতুন প্রক্রিয়া, পণ্য, ব্যবসায়িক মডেল এবং মানব পুঁজির সহ-উদ্ভাবন সহ উল্লেখযোগ্য পরিপূরক বিনিয়োগ সক্ষম করে এবং প্রয়োজন। এই পরিপূরক বিনিয়োগগুলি প্রায়ই অস্পষ্ট এবং খারাপভাবে জাতীয় অ্যাকাউন্টে পরিমাপ করা হয়, এমনকি যখন তারা ফার্মের জন্য মূল্যবান সম্পদ তৈরি করে।
সে
ম্যানেজারদের নতুন তরঙ্গ বৈদ্যুতিক ইঞ্জিনের সামর্থ্যের জন্য সিস্টেম এবং কর্মপ্রবাহকে পুনরায় ডিজাইন না করা পর্যন্ত প্রত্যাশিত উদ্ভাবন এবং উত্পাদনশীলতা দেখা যায় নি।
কার্যকরী পুনঃদক্ষতার চালক হতে নিয়োগকর্তাদের উপর কারোরই নির্ভর করা উচিত নয়
কেউ বলতে পারে "ঠিক আছে, তাই যদি AI এত গুরুত্বপূর্ণ হয়, এবং সেখানে নিয়োগের জন্য পর্যাপ্ত প্রতিভা না থাকে, তাহলে অবশ্যই কোম্পানিগুলি লোকেদের প্রশিক্ষণের জন্য অর্থ বিনিয়োগ করবে।" এবং নিশ্চিত, তারা করবে; প্রচুর পরিসংখ্যান রয়েছে যা নিশ্চিত করে।
কিন্তু কোম্পানিগুলি কী (এবং কত দ্রুত) প্রদান করতে সক্ষম এবং লোকেদের তাদের কাজের জন্য কী প্রয়োজন তার মধ্যে ইতিমধ্যেই একটি উল্লেখযোগ্য এবং ক্রমবর্ধমান অমিল রয়েছে - চাকরির বাজারে প্রতিযোগিতামূলক হতে কর্মীদের কী প্রয়োজন হবে তা ছেড়ে দিন বনাম তাদের বিদ্যমান তুলনায় কিছুটা ভাল, সংকীর্ণভাবে সংজ্ঞায়িত কাজ. থেকে
ঠিক আছে, তাহলে এখানে ভাসমান থাকার রেসিপি কি?
একটি স্বতন্ত্র স্তরে, এর মধ্যে একটি নিরুৎসাহিতকরণ সংযোগ বিচ্ছিন্ন রয়েছে:
- এআই কী করতে সক্ষম বলে অনুমিত হয়, বা কীভাবে এটি আমাদের কাজে বৈপ্লবিক পরিবর্তন আনতে পারে , বিদ্যমান পণ্যগুলি এই মুহূর্তে অনুশীলনে কী করতে পারে তার অস্পষ্ট প্রতিশ্রুতি;
- AI প্রতিভার চাহিদা কী খুঁজছে এবং সরবরাহের বাজার কোথায় (অর্থাৎ, আমরা, কর্মচারীরা, কোথায়) এর মধ্যে।
কিন্তু এই প্রবণতা দুটি চলন্ত টুকরা; চাবিকাঠি হল এক টুকরো টুকরো হয়ে চলা, পিছনে না থাকা। প্রতিষেধকটি হল কিছু ব্যবহার করা, কিছু তৈরি করা এবং কিছু শেখা (যা আমি আমার পরবর্তী পোস্টে কভার করব) যতক্ষণ না, অনিবার্যভাবে, আমরা প্রত্যেকে এমন অ্যাপ্লিকেশন এবং সুযোগগুলি লক্ষ্য করতে শুরু করি যা আসলে অগ্রগতি নিয়ে আসে:
পুনশ্চ. আপনি যদি এই পোস্টটি পছন্দ করেন - আপনি hypegeist.substack.com- এ আমার ভবিষ্যত গ্রহণগুলি পছন্দ করতে পারেন, যেখানে আমি ডেটা এবং বাজারের অন্তর্দৃষ্টিতে গভীর ডুব দিয়ে বিঘ্নিত প্রযুক্তি এবং এর সুযোগগুলির উপর ব্যবহারিক গ্রহণ লিখি।
এছাড়াও এখানে প্রকাশিত