নন্দন নিলেকানি বলেছেন AI এই 4 টি আইটি চাকরি শেষ করছে — এবং শীঘ্রই 5টি নতুন ভূমিকা তৈরি করছে |
একদিন জেগে ওঠার কল্পনা করুন যে আপনার কাজের হৃদয় – বলুন, সাবধানতার সাথে কোডের লাইন লেখা – সম্পূর্ণ নতুন কিছুতে স্থানান্তরিত হয়েছে, যেমন কাজটি সম্পন্ন করার জন্য একটি স্মার্ট এআই এজেন্টকে টেমিং করা। ওটাই দুনিয়া নন্দন নিলেকানিসহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং চেয়ারম্যান ইনফোসিসকোম্পানির বিনিয়োগকারী দিবস 2026-এ আঁকা। AI আর আইটি পেশাদারদের জন্য কিছু চকচকে অ্যাড-অন নয়; কারিগরি কর্মীরা প্রতিদিন যা করেন তাতে এটি একটি গভীর, কাঠামোগত ওভারহল তৈরি করছে। “প্রতিভাকে এমন একটি বিশ্বের সাথে মোকাবিলা করতে হবে যেখানে কোড লেখার লক্ষ্য নয় – এটি এআইকে আসলে কাজ করে তোলে,” নীলেকনি স্পষ্টভাবে বলেছিলেন।আপনার ফোনে একটি নতুন অ্যাপ থাপ্পড় মারার মতো এটি একটি সুপারফিশিয়াল টুইক নয়। নিলেকানি এটিকে একটি “মূল-এবং-শাখা” রূপান্তর বলে অভিহিত করেছেন, যার অর্থ কোম্পানিগুলিকে অবশ্যই সবকিছু পুনর্বিবেচনা করতে হবে: গ্রাহকরা কীভাবে তাদের পরিষেবা, অভ্যন্তরীণ কর্মপ্রবাহ এবং এমনকি দলের কাঠামোর সাথে যোগাযোগ করে। মোবাইল বা ক্লাউড প্রযুক্তিতে অতীতের পরিবর্তনের বিপরীতে, যা আপনি উপরে রাখতে পারেন, এআই একটি সম্পূর্ণ পুনর্ব্যবহার দাবি করে। হঠাৎ করে, পেশাদারদের এআই ইঞ্জিনিয়ারিং, AI এজেন্টদের অর্কেস্ট্রেট করা (ডিজিটাল সাহায্যকারীদের একটি দল সমন্বয় করা) এবং “নন-ডিটারমিনিস্টিক” সিস্টেমে নেভিগেট করার দক্ষতার প্রয়োজন – যেখানে একই ইনপুট পুরানো-স্কুল সফ্টওয়্যারের অনুমানযোগ্য আউটপুটগুলির বিপরীতে ভিন্ন ফলাফল বের করতে পারে।
বের হওয়ার পথে চাকরি—এবং যারা ছুটে আসছে
যেহেতু AI গ্রান্ট কাজকে স্বয়ংক্রিয় করে, কিছু পরিচিত আইটি ভূমিকা দ্রুত বিবর্ণ হয়ে যাচ্ছে, নীলেকনি বলেন। তিনি আরও চারটি আইটি কাজ হাইলাইট করেছেন যা অদূর ভবিষ্যতে উল্লেখযোগ্যভাবে সঙ্কুচিত হতে পারে:1. ফ্রন্ট-এন্ড ওয়েব ডেভেলপার (এআই টুলগুলি এখন সেকেন্ডের মধ্যে চটকদার ইন্টারফেসগুলিকে চাবুক করে)।2. QA পরীক্ষক (মানুষ শুরু হওয়ার আগেই অটোমেশন বাগ ধরা দেয়)।3. আইটি সহায়তা বিশেষজ্ঞ (চ্যাটবট এবং স্ব-নিরাময় সিস্টেমগুলি রুটিন সংশোধনগুলি পরিচালনা করে)।4. প্রথাগত ব্লকচেইন ভূমিকা (বিস্তৃত AI প্ল্যাটফর্মগুলি তাদের বিশেষ কাজগুলিকে শোষণ করে)।আতঙ্কিত হবেন না – এইগুলি আগামীকাল অদৃশ্য হয়ে যাচ্ছে না। পুনরাবৃত্ত কাজগুলি মেশিনের কাছে হস্তান্তর করার সাথে সাথে কাজটি বিকশিত হচ্ছে। তিনি বলেছিলেন যে উল্টো দিকে, উত্তেজনাপূর্ণ নতুন আইটি ভূমিকা চাহিদার সাথে বিস্ফোরিত হচ্ছে, যার মধ্যে রয়েছে:1. এআই প্রকৌশলী (প্রযুক্তির পিছনে মস্তিষ্ক তৈরি এবং সূক্ষ্ম টিউনিং)।2. এআই ফরেনসিক বিশ্লেষক (এআই ডিবাগিং ভুল হয়েছে, ডিজিটাল গোয়েন্দাদের মতো)।3. ফরোয়ার্ড-নিয়োজিত প্রকৌশলী (এআই সরাসরি গ্রাহক সমাধানগুলিতে এম্বেড করা)।4. এআই লিড (কৌশলবিদরা দল জুড়ে এআই গ্রহণের পথপ্রদর্শক)।5. ডেটা টীকাকারী (অসংবাদিত নায়করা স্মার্ট মডেলদের প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা লেবেল করে)।নিলেকানি স্পষ্টভাবে বলেছেন, “প্রতিভা রূপান্তরটি বিশাল। এটি এমন নয় যে আপনার লোকেদের প্রয়োজন হবে না – এটি হল যে তারা QA পরীক্ষা বা মৌলিক বিকাশ থেকে এআই ইঞ্জিনিয়ার, ফরোয়ার্ড-নিয়োজিত পেশাদার, লিড, ফরেনসিক বিশ্লেষক এবং ডেটা বিশেষজ্ঞদের মতো নতুন ভূমিকায় চলে যাবে।” কোম্পানির জন্য বড় পরীক্ষা? এই নতুন বাস্তবতায় উন্নতির জন্য তাদের বর্তমান দলকে পুনঃস্কিল করা। লোকেরা এখনও অপরিহার্য হবে, তবে তারা বিভিন্ন চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করবে।
উত্তরাধিকার ফাঁদ: কেন পুরানো সিস্টেমগুলি আসল যুদ্ধক্ষেত্র
এখানে এটা চতুর পায় যেখানে. সবাই নতুন প্রজেক্টের জন্য AI মন্থন করে নতুন কোড তৈরি করার কথা বলে—”গ্রিনফিল্ড” স্টাফ, যেমনটা নীলেকনি বলেছেন। “গ্রিনফিল্ড লেখা একটি বড় বিষয় নয়,” তিনি উল্লেখ করেছেন। এই জাতীয় সরঞ্জামগুলি দ্রুত কোডের পর্বত তৈরি করতে একটি হাওয়া তৈরি করে।কিন্তু বেশিরভাগ কোম্পানিই “ব্রাউনফিল্ড” লিগ্যাসি সিস্টেমে ট্রিলিয়ন টাকায় বসে থাকে—প্রযুক্তিগত ঋণে জর্জরিত সেকেলে জন্তু, সাইলোতে আটকে থাকা ডেটা এবং নথিবিহীন ব্যঙ্গ যা শুধুমাত্র কয়েকজন বার্ধক্য বিশেষজ্ঞই ঠিক করতে পারেন। এগুলোর আধুনিকায়ন? সেই দুঃস্বপ্ন। এটি একটি চকচকে নতুন বাড়ি তৈরির বিপরীতে যখন লোকেরা সেখানে বাস করে তখন একটি চকচকে পুরানো বাড়িটি সংস্কার করার মতো।
এআই হাইপকে আপনাকে বোকা বানাতে দেবেন না—শৃঙ্খলাই মুখ্য
নিলেকানি একটি বাস্তবতা পরীক্ষা জারি করেছেন: শুধু এআই কন্টেন্ট তৈরি করতে পারে তার মানে এই নয় যে এটি দরকারী। “আপনি স্টাফ তৈরি করতে পারেন, যার মানে আপনি স্লপ তৈরি করতে পারেন,” তিনি সতর্ক করেছিলেন। কঠোর নির্দেশিকা, গুণমান পরীক্ষা, এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতার দাবি ছাড়াই (তাই আপনি জানেন কেন AI সিদ্ধান্ত নিয়েছে), আপনি আবর্জনা আউটপুটে ডুবে যাবেন যা উত্পাদনশীল দেখায় কিন্তু শূন্য মান প্রদান করে।প্রযুক্তি নিজেই এগিয়ে যাচ্ছে—মডেলগুলি দিনে দিনে তীক্ষ্ণ হয়ে উঠছে—কিন্তু স্থাপনা পিছিয়ে যাচ্ছে৷ কেন? এটা কঠিন. সাফল্য সাংগঠনিক ঝাঁকুনির উপর নির্ভর করে: ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিকে পুনরুদ্ধার করা, দলগুলিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া, ডেটা সাইলোকে ধ্বংস করা এবং প্রকৃত পরিবর্তনকে উৎসাহিত করা। এই অধিকার পান, এবং AI ব্যাপক লাভ আনলক করে। এটা বোচ, এবং এটা শুধু ব্যয়বহুল গোলমাল.
