যদি তুমি কোন কোম্পানিকে ধ্বংস করতে চাও, তাহলে তোমাকে সেটাকে পরাজিত করতে হবে না, তোমাকে শুধু মানুষকে বিশ্বাস করাতে হবে যে এটাকে পরাজিত করা সম্ভব।
সোমবার লেনদেন শেষ হওয়ার পর আইবিএমের শেয়ারের দাম ১৩.১% কমে ২২৩.৩৯ ডলারে দাঁড়িয়েছে, যা ২০০০ সালে ডট-কম বুদবুদ ফেটে যাওয়ার পর একদিনে সবচেয়ে বড় পতন। এর বাজার মূলধন ২৪০.৮ বিলিয়ন ডলার থেকে কমে প্রায় ২০৮.৭ বিলিয়ন ডলারে দাঁড়িয়েছে, যা প্রায় ৩১ বিলিয়ন ডলার ক্ষতি।
এটা কি একটা আর্থিক প্রতিবেদনের বোমা ছিল? না। এটা কি কোন বড় গ্রাহক পালিয়ে গিয়েছিল? না।
এই সবকিছুর সূত্রপাত হয়েছিল সেদিন এআই কোম্পানি অ্যানথ্রপিকের প্রকাশিত একটি ব্লগ পোস্টে, যেখানে ঘোষণা করা হয়েছিল যে তাদের প্রোগ্রামিং টুল ক্লড কোড পুরানো COBOL সিস্টেমকে রূপান্তরিত করতে সাহায্য করতে পারে, যা সরাসরি IBM-এর মূল এবং সবচেয়ে লাভজনক লিগ্যাসি সিস্টেম পরামর্শ ব্যবসাকে লক্ষ্য করে তৈরি।
কেউ প্রমাণ করতে পারেনি যে আইবিএমের ব্যবসা ভেঙে পড়েছে, কিন্তু আতঙ্কিত বাজারের মুখে, কোনও প্রমাণের প্রয়োজন নেই।
COBOL ছিল IBM-এর প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা, কিন্তু এখন এটি AI দ্বারা লক্ষ্যবস্তু হচ্ছে।
আইবিএম কেন এত বড় ধাক্কার সম্মুখীন হল তা বোঝার জন্য, আমাদের প্রথমে বুঝতে হবে COBOL কী এবং আইবিএম কীভাবে এটি থেকে অর্থ উপার্জন করেছে।
COBOL হল একটি প্রোগ্রামিং ভাষা যা ১৯৫০-এর দশকে উদ্ভূত হয়েছিল এবং আজও মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে প্রায় ৯৫% এটিএম লেনদেন পরিচালনা করে, সেইসাথে বিপুল সংখ্যক ব্যাংকিং, সরকার এবং বিমান চলাচল ব্যবস্থার দৈনন্দিন কার্যক্রম পরিচালনা করে।
COBOL-এর জন্য অপ্টিমাইজ করা মেইনফ্রেম বিক্রি এবং তাদের আশেপাশে রেট্রোফিটিং এবং পরামর্শ পরিষেবা প্রদানের ক্ষেত্রে IBM-এর দীর্ঘ ইতিহাস রয়েছে।
এই ব্যবসাটি লাভজনক হওয়ার কারণ হলো রূপান্তরের চরম জটিলতা। কয়েক দশক ধরে পুরনো, অ-নথিভুক্ত কোড বুঝতে পরামর্শদাতা দলগুলিকে প্রায়শই কয়েক বছর সময় লাগে। বোঝার এই উচ্চ ব্যয় হল IBM-এর মূল প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা।
অ্যানথ্রপিকের ব্লগে বলা হয়েছে যে ক্লড কোড স্বয়ংক্রিয়ভাবে হাজার হাজার লাইনের কোডের মধ্যে নির্ভরতা বাছাই করতে পারে, এমন ওয়ার্কফ্লো ডকুমেন্ট সম্পূর্ণ করতে পারে যা কেউ মনে রাখে না এবং এমন সিস্টেম ঝুঁকি সনাক্ত করতে পারে যা মানব বিশ্লেষকদের আবিষ্কার করতে কয়েক মাস সময় লাগবে।
এটি আরও দাবি করে যে আধুনিকীকরণ প্রকল্পগুলি যেগুলি মূলত বছরের মধ্যে পরিমাপ করা হয়েছিল সেগুলিকে AI ব্যবহার করে কয়েকটি চতুর্থাংশে সংকুচিত করা যেতে পারে।
বাজার যখন এই খবরটি শুনতে পেল, তখনই তারা তাৎক্ষণিকভাবে প্রতিক্রিয়া জানাল: আইবিএমের পরামর্শ মডেল, যা দীর্ঘ সময় ধরে সাইটে অবস্থানরত বৃহৎ দলের উপর নির্ভর করে, সম্ভবত এর মূল্য নির্ধারণের ক্ষমতা শিথিল হতে চলেছে।
তাই আইবিএমের পরিস্থিতি বিশেষভাবে সংবেদনশীল।
২০২৫ সালে, এর পরামর্শমূলক রাজস্ব ছিল প্রায় ২১.০৫৫ বিলিয়ন ডলার, অবকাঠামোগত রাজস্ব ছিল প্রায় ১৫.৭১৮ বিলিয়ন ডলার, এবং জেনারেটিভ এআই-এর জন্য ক্রমবর্ধমান চুক্তি মূল্য ১২.৫ বিলিয়ন ডলার ছাড়িয়ে গেছে। যখন বৃহৎ মডেলগুলির দ্বারা লিগ্যাসি কোড বোঝার খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পায়, তখন বাজারের দৃষ্টিতে এই রাজস্বের অনুভূত মূল্য হ্রাস পায়।
মজার ব্যাপার হল, আইবিএম এবং অ্যানথ্রপিক কেবল প্রতিযোগী নয়।
২০২৫ সালের অক্টোবরে, দুটি কোম্পানি ক্লডকে আইবিএমের ডেভেলপমেন্ট টুলসেটে একীভূত করার জন্য একটি কৌশলগত অংশীদারিত্ব ঘোষণা করে, যেখানে ৬,০০০ এরও বেশি প্রাথমিক ব্যবহারকারী গড়ে প্রায় ৪৫% উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির কথা জানিয়েছেন। একই প্রযুক্তি নিজস্ব রূপান্তরের হাতিয়ার হয়ে উঠতে পারে, অথবা এটি আইবিএমকে ব্যাহত করার অস্ত্র হিসেবে দেখা যেতে পারে।
কিন্তু যেদিন বিক্রির মনোভাব প্রাধান্য পেল, সেদিন বাজার দ্বিতীয়টি বেছে নিল।
আইবিএমের পতন আসলে এই অস্থিরতার শুরু ছিল না। ২০শে ফেব্রুয়ারী, সাইবার নিরাপত্তা খাত ইতিমধ্যেই একটি সম্মিলিত ফ্ল্যাশ ক্র্যাশের সম্মুখীন হয়েছিল, যার একদিন পরে কিছু বিশ্লেষক সফটওয়্যার শিল্পের জন্য "ব্ল্যাক ফ্রাইডে" নামে অভিহিত করেছিলেন।
অনুঘটকটি ছিল অ্যানথ্রপিকের ক্লড কোড সিকিউরিটি চালু করার ঘোষণা।
এই টুলটি কোডবেসে নিরাপত্তা দুর্বলতাগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্ক্যান করতে পারে, ম্যানুয়াল পর্যালোচনার জন্য প্যাচ তৈরি করতে পারে এবং দুর্বলতা স্ক্যানিং এবং সফ্টওয়্যার রচনা বিশ্লেষণের মতো ফাংশনগুলিকে সরাসরি ডেভেলপারের দৈনন্দিন কর্মপ্রবাহে একীভূত করতে পারে, যা মূলত পেশাদার নিরাপত্তা সরঞ্জাম দ্বারা পরিচালিত হত।
বাজারের প্রতিক্রিয়াও সমানভাবে শক্তিশালী ছিল।
সেদিন JFrog-এর শেয়ারের দাম ২৪.৬১% কমে যায় কারণ এর মূল ব্যবসা সফটওয়্যার সরবরাহ শৃঙ্খলের নিয়ন্ত্রণের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল, যা AI এজেন্টদের জন্য সবচেয়ে সহজ প্রবেশপথ। CrowdStrike, Cloudflare, Okta এবং Zscaler-এর মতো কোম্পানিগুলি, যদিও প্রাথমিকভাবে কোড স্ক্যানিংয়ে নিযুক্ত ছিল না, তবুও আবেগের "সংক্রামক" কারণে উল্লেখযোগ্য পতনের সম্মুখীন হয়। পুরো সেক্টরটি একদিনে কয়েক বিলিয়ন ডলার হারিয়েছে এবং সাইবার নিরাপত্তা ETF ট্র্যাককারী বাগ ফান্ড দুই বছরেরও বেশি সময়ের মধ্যে সর্বনিম্ন পর্যায়ে নেমে এসেছে।
অবশ্যই, অনেক যুক্তিবাদী বিশ্লেষক এটিকে খণ্ডন করতে এগিয়ে এসেছেন, বলেছেন যে এই ধরনের বিক্রি সম্পূর্ণ অযৌক্তিক।
উদাহরণস্বরূপ, জেপি মরগান চেজ বিশ্বাস করেন যে বিনিয়োগকারীদের উদ্বেগ অতিরঞ্জিত। ওয়েডবাশ সিকিউরিটিজের বিশ্লেষকরা জোরালোভাবে বলেছেন যে এটি তাদের ক্যারিয়ারে "সবচেয়ে অযৌক্তিক বাণিজ্য" যা তারা কখনও দেখেনি।
তাদের কারণগুলি কিছুটা বিশ্বাসযোগ্য।
এআই যখন ডিফেন্ডারদের দুর্বলতা সনাক্ত করতে সাহায্য করে, তখন এটি আক্রমণকারীদের তাদের খুঁজে পেতেও সাহায্য করে। ২০২৬ সালের মধ্যে, হ্যাকাররা আরও সুনির্দিষ্ট ফিশিং আক্রমণ শুরু করতে, স্বয়ংক্রিয় আক্রমণকারী এজেন্ট তৈরি করতে এবং এমনকি উদ্যোগের মধ্যে এআই মডেলগুলির বিরুদ্ধে "কিউ ওয়ার্ড ইনজেকশন" এবং "মেমোরি পয়জনিং" বাস্তবায়নের জন্য বৃহৎ মডেল ব্যবহার শুরু করেছে।
আরও সমস্যাজনক বিষয় হল, উদ্যোগের মধ্যে নিয়োজিত বিপুল সংখ্যক অননুমোদিত এআই এজেন্ট, যখন তারা অভ্যন্তরীণ সিস্টেম এবং সংবেদনশীল ডেটাতে অ্যাক্সেস পেয়ে যায়, তখন তারা নিজেদের মধ্যে নিরাপত্তা ঝুঁকি তৈরি করে। এর অর্থ হল নিরাপত্তার প্রয়োজনীয়তা অদৃশ্য হয়ে যায়নি, বরং প্রসারিত হচ্ছে।
এই নতুন AI হুমকি মোকাবেলায় CrowdStrike-এর এন্ডপয়েন্ট সুরক্ষা, Zscaler-এর জিরো-ট্রাস্ট নেটওয়ার্ক অ্যাক্সেস এবং বিভিন্ন পরিচয় এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট টুল হল সেই অবকাঠামো যার উপর নির্ভর করতে হবে।
SaaS যা স্বীকার করতে সবচেয়ে বেশি অনিচ্ছুক, কিন্তু এখনই তা ঘটছে।
APPSO পূর্বে রিপোর্ট করেছে যে, সমগ্র SaaS শিল্পের উপর AI এর উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে।
আইবিএম এবং সিকিউরিটি স্টককে ঘিরে অস্থিরতা সমগ্র এন্টারপ্রাইজ সফটওয়্যার শিল্পের মুখোমুখি একটি বৃহত্তর সংকটের একটি দিক। গত দুই দশক ধরে SaaS শিল্পের সমৃদ্ধি একটি সহজ যুক্তির উপর নির্মিত হয়েছে: একটি এন্টারপ্রাইজ যত বেশি কর্মী রাখবে, তত বেশি সফ্টওয়্যার আসন কিনবে এবং বিক্রেতার সাবস্ক্রিপশন আয় তত স্থিতিশীল হবে।
এআই এজেন্টদের উত্থান এই সমীকরণকে ব্যাহত করেছে।
ক্লড কাউওয়ার্ককে উদাহরণ হিসেবে নিলে, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন সিস্টেমে নেভিগেট করতে পারে এবং ডেটা এন্ট্রি, লিড স্কোরিং এবং বহু-পদক্ষেপের ব্যবসায়িক অনুমোদনের মতো কাজগুলি স্বাধীনভাবে সম্পন্ন করতে পারে, যার ফলে কোম্পানিগুলির একটি বৃহৎ-স্কেল ফ্রন্টলাইন অপারেশন টিম বজায় রাখার প্রয়োজনীয়তা দূর হয়।
যে অর্থ বিভাগে আগে পাঁচজন লোককে তাদের নিজস্ব অ্যাকাউন্ট দিয়ে লগ ইন করতে হত, এখন তাদের কেবল একজন AI টুল ব্যবহার করে ম্যানেজারের প্রয়োজন হতে পারে, ফলে অন্য চারটি পদের জন্য সাবস্ক্রিপশন ফি বাদ দেওয়া হচ্ছে। এই ঘটনাটি বর্তমানে SaaS বিক্রেতাদের মুখোমুখি সবচেয়ে সরাসরি হুমকির প্রতিনিধিত্ব করে।
এই রূপান্তরে, সবচেয়ে ঝুঁকিপূর্ণ হলেন SaaS বিক্রেতারা যারা সাধারণ কার্যকারিতা প্রদান করে এবং প্রাথমিকভাবে HubSpot, Atlassian এবং Asana-এর মতো ছোট এবং মাঝারি আকারের উদ্যোগগুলিকে পরিষেবা দেয়। এই পণ্যগুলির কর্মপ্রবাহ তুলনামূলকভাবে মানসম্মত এবং সহজেই AI দ্বারা অনুকরণ এবং প্রতিস্থাপন করা যেতে পারে।
সফটওয়্যারের ফাংশন যত বেশি সাধারণ হবে এবং প্রক্রিয়াগুলি (যেমন সময়সূচী এবং কার্য ব্যবস্থাপনা) যত বেশি মানসম্মত হবে, AI-এর পক্ষে সরাসরি সেগুলি প্রতিস্থাপন করা তত সহজ হবে।
এই প্রভাব কেবল বৃহৎ কোম্পানিগুলির মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়; এটি সাধারণ উদ্যোক্তাদের জন্যও এক ভয়াবহ আঘাত।
ইরা বোডনার নামে একজন উদ্যোক্তা X প্ল্যাটফর্মে "ক্লদ কিলস অল স্টার্টআপস" শিরোনামে একটি নিবন্ধ পোস্ট করেছিলেন, যা দ্রুত ২.৯২ মিলিয়নেরও বেশি ভিউ অর্জন করেছিল। মাত্র দুই মাস আগে, তিনি একটি AI পণ্য তৈরি করেছিলেন যা ব্যবসার জন্য Google এবং Meta বিজ্ঞাপন অ্যাকাউন্টগুলির ব্যবস্থাপনাকে স্বয়ংক্রিয় করে তোলে, যার কয়েকশ অর্থপ্রদানকারী ক্লায়েন্ট রয়েছে এবং ৭০% পর্যন্ত রূপান্তর হার রয়েছে, যা শক্তিশালী বৃদ্ধির গতি দেখায়।
একদিন সকালে ঘুম থেকে উঠে তিনি দেখতে পান যে লেনদেনের হার ২০%-এ নেমে এসেছে।
কারণটি সহজ: অ্যানথ্রপিক প্রায় একই সময়ে মেটা অ্যাড কানেক্টর চালু করেছিল। এর কার্যকারিতা অসম্পূর্ণ ছিল; এটি কেবল বিশ্লেষণ করতে পারত এবং সরাসরি অ্যাকাউন্ট পরিচালনা করতে পারত না, কিন্তু গ্রাহকরা ইতিমধ্যেই পর্যবেক্ষণ করছিলেন। বোডনার একটি পোস্টে লিখেছেন, "এটি কয়েক মাসের মধ্যে এটি করতে সক্ষম হবে, তাই এখানে এটি বিকাশ চালিয়ে যাওয়া খুব একটা অর্থপূর্ণ বলে মনে হচ্ছে না।"
আইবিএম তার মূল্যায়ন হারিয়েছে, অন্যদিকে বোডনার তার সম্পূর্ণ পণ্য বিভাগের অস্তিত্বের কারণ হারিয়েছে। বিপরীতে, শেয়ারের দামের সাথে যা জড়িত করা আরও কঠিন এবং প্রতিবেদনে অন্তর্ভুক্ত করা আরও কঠিন তা হল সাধারণ চাকরি যা অদৃশ্য হয়ে যাচ্ছে।
শেয়ারের দাম কমতে পারে কিন্তু তারপর আবার ফিরে আসতে পারে, কিন্তু চাকরির বাজারে পরিবর্তন, যদিও ধীর এবং বেদনাদায়ক, অনেক বেশি বাস্তব। যখন কোম্পানিগুলিতে আর কাজের চাপ তৈরি করার জন্য এত লোকের প্রয়োজন হয় না, তখন প্রথমেই ক্ষতিগ্রস্ত হয় তরুণরা যারা এখনও কাজ শুরু করেনি।
স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের ডিজিটাল ইকোনমি ল্যাবের গবেষণা থেকে জানা যায় যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দ্বারা সবচেয়ে বেশি প্রভাবিত পেশাগুলির মধ্যে, ২২ থেকে ২৫ বছর বয়সী তরুণ স্নাতকদের কর্মসংস্থানের হার ১৩% হ্রাস পেয়েছে, যদিও অভিজ্ঞ সিনিয়র স্থপতিরা তাদের চাকরিতে নিরাপদ রয়ে গেছেন।
এই পার্থক্যটি দেখায় যে AI বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর সিনেমার মতো সমস্ত মানুষের কাজ শেষ করেনি, বরং নিচ থেকে নিঃশব্দে সেগুলিকে শেষ করে দিয়েছে। অতীতে, সদ্য স্নাতক প্রোগ্রামাররা সর্বদা সহজ মৌলিক কোড লেখা এবং ছোটখাটো বাগ সংশোধন করার উপর নির্ভর করতেন অভিজ্ঞতা সঞ্চয় করতে এবং ধাপে ধাপে র্যাঙ্কে উঠতে।
এখন, এই "নোংরা এবং ক্লান্তিকর কাজগুলি" সবই এআই এজেন্টদের দ্বারা প্রভাবিত।
অনেক বড় কোম্পানির এখন একটা গোপন ধারণা আছে: আমি বৃহৎ পরিসরে কর্মী ছাঁটাই করব না, কিন্তু যদি কেউ পদত্যাগ করে, তাহলে আমি অবশ্যই নতুন কাউকে নিয়োগ দেব না এবং সরাসরি AI দিয়ে শূন্যস্থান পূরণ করব।
শিক্ষার্থীদের পছন্দ ইতিমধ্যেই বাজার সম্পর্কে তাদের মূল্যায়নের প্রমাণ দেয়। MIT-এর তথ্য থেকে জানা যায় যে, ২০২২ শিক্ষাবর্ষে এর প্রাথমিক প্রোগ্রামিং কোর্সগুলি শীর্ষে পৌঁছেছিল এবং তখন থেকেই তা হ্রাস পাচ্ছে, ঐতিহ্যবাহী কম্পিউটার বিজ্ঞানের মেজরদের তালিকাভুক্তির হার ৮২৩ থেকে কমে ৬৭২-এ দাঁড়িয়েছে, যা ১৮%-এরও বেশি হ্রাস পেয়েছে।
ইতিমধ্যে, এমআইটির নতুন প্রতিষ্ঠিত "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ" প্রোগ্রামে ২০২২ সালে ৩৭ থেকে ৩৭২ জন শিক্ষার্থী ভর্তির হার বৃদ্ধি পেয়েছে, যা প্রায় দশগুণ বৃদ্ধি পেয়েছে। একই সময়ে ডিউক বিশ্ববিদ্যালয়ের প্রাথমিক সিএস কোর্সে ভর্তির হার প্রায় ২০% হ্রাস পেয়েছে এবং প্রিন্সটনের সিএস প্রোগ্রামে জুনিয়র এবং সিনিয়র শিক্ষার্থীর সংখ্যা একইভাবে হ্রাস পেয়েছে।
আইবিএমের শেয়ারের দাম কমে যাওয়ার প্রায় একই সময়ে, সিট্রিনি রিসার্চ কর্তৃক প্রকাশিত "দ্য গ্লোবাল ইন্টেলিজেন্স ক্রাইসিস অফ ২০২৮" শিরোনামের একটি ব্লগ পোস্ট এক্স প্ল্যাটফর্মে ভাইরাল হয়, যা ২০ মিলিয়নেরও বেশি ভিউ অর্জন করে।
লেখক ২০২৮ সালের দিকে ফিরে তাকানোর ভান করেছেন, এবং তিনি যে চিত্রটি আঁকেন তা আশাবাদী নয়। কোম্পানিগুলি কর্মী ছাঁটাই করার জন্য AI ব্যবহার করে, এবং সঞ্চিত অর্থ আরও AI কিনতে ব্যবহৃত হয়। আরও শক্তিশালী AI পরবর্তী দফার ছাঁটাই সম্ভব করে তোলে। ছাঁটাই করা কর্মীরা কম খরচ করে, কর্পোরেট রাজস্ব হ্রাস পায় এবং ব্যয় আরও কমাতে তাদের AI এর উপর নির্ভর করতে হয়।
বৃত্তাকারে, শেষহীন।
লেখক নিজেই বলেছেন যে এটি কেবল একটি চিন্তার পরীক্ষা ছিল, কোনও ভবিষ্যদ্বাণী নয়। তবে, এই নিবন্ধটি পড়ার পরে এবং তারপর দিনের খবর দেখার পরে, এটি যা বর্ণনা করেছে তা সম্পূর্ণরূপে কাল্পনিক তা বলা কঠিন। SaaS কোম্পানিগুলির সাবস্ক্রিপশন আয় হ্রাস পাচ্ছে, আইটি আউটসোর্সিং শিল্পের প্রয়োজনীয়তা নিয়ে প্রশ্ন তোলা হচ্ছে এবং সাম্প্রতিক স্নাতকদের জন্য চাকরি খুঁজে পাওয়া ক্রমশ কঠিন হয়ে উঠছে – এই শৃঙ্খলের প্রথম কয়েকটি লিঙ্ক ইতিমধ্যেই অস্পষ্টভাবে দৃশ্যমান।
আন্তর্জাতিক মুদ্রা তহবিলের অনুমান, বিশ্বব্যাপী প্রায় ৪০% কর্মসংস্থান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রভাবের মুখোমুখি, কিছু কর্মসংস্থান বৃদ্ধি পাচ্ছে এবং অন্যগুলি সংকোচনের সম্মুখীন হচ্ছে। চূড়ান্ত ফলাফল নির্ভর করবে বিভিন্ন শিল্পের পরিপূরকতা এবং নীতিগত প্রতিক্রিয়ার উপর।
ওয়ার্ল্ড ইকোনমিক ফোরাম ভবিষ্যদ্বাণী করেছে যে নতুন প্রযুক্তি ২০৩০ সালের মধ্যে প্রায় ৭৮ মিলিয়ন নিট কর্মসংস্থান তৈরি করবে, কিন্তু এই পুনর্বণ্টন প্রক্রিয়া অনিবার্যভাবে প্রচুর ঘর্ষণ এবং যন্ত্রণার সাথে থাকবে।
আমরা প্রায়শই "বিঘ্নকারী", "বিস্ফোরক" এবং "গেম-চেঞ্জার" এর মতো চাঞ্চল্যকর শব্দ ব্যবহার করি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রভাব বর্ণনা করার জন্য। আমার মতে, এই শব্দগুলির অপব্যবহার করা হচ্ছে – কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দ্বারা আনা পরিবর্তনগুলি ক্রমবর্ধমান জোয়ারের মতো।
ক্রমবর্ধমান জোয়ার কোনও বৈষম্য করে না, কোনও বৈষম্য করে না, আপনি আইবিএমের মতো শতাব্দী প্রাচীন জায়ান্ট হোন বা বোডনারের মতো স্বাধীন উদ্যোক্তা হোন না কেন, জলের স্তর সমানভাবে বৃদ্ধি পায়। কিছু উঁচু জমিতে, কিছু কাদার সমতলভূমিতে, এবং জোয়ার কমলেই আপনি আবিষ্কার করতে পারবেন কে নগ্নভাবে সাঁতার কাটছে – সমস্যা হল, এবার জোয়ার কমছে বলে মনে হচ্ছে না।
এমআইটির শিক্ষার্থীরা ইতিমধ্যেই নীরবে তাদের কর্মজীবনের পথ পরিবর্তন করছে, এবং বড় কোম্পানিগুলিও নীরবে কর্মীদের স্বাভাবিকভাবে চলে যাওয়ার এবং তারপরে প্রতিস্থাপনকারীদের নিয়োগ না করার জন্য অপেক্ষা করছে। সিট্রিনির নিবন্ধটি 20 মিলিয়নেরও বেশি ভিউ অর্জন করেছে, কারণ এটি বিশেষভাবে ভালভাবে লেখা নয়, বরং কারণ অনেক মানুষ এতে এমন অস্বস্তি দেখতে পায় যা তারা অস্পষ্টভাবে অনুভব করে কিন্তু এখনও প্রকাশ করেনি।
উদ্বেগ নিজেই খারাপ জিনিস নয়। এটি অন্তত দেখায় যে জোয়ার মানুষকে পুরোপুরি ডুবিয়ে দেয়নি, এবং এখনও সময় আছে তারা কোথায় দাঁড়িয়ে আছে এবং মেশিনের সামনে তাদের অপূরণীয় জায়গা কীভাবে খুঁজে বের করা যায় তা খুঁজে বের করার।
#iFanr-এর অফিসিয়াল WeChat অ্যাকাউন্ট অনুসরণ করতে আপনাকে স্বাগতম: iFanr (WeChat ID: ifanr), যেখানে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আরও উত্তেজনাপূর্ণ কন্টেন্ট আপনার কাছে উপস্থাপন করা হবে।