হিসাবরক্ষক

যেহেতু AI প্রযুক্তি দ্রুত বিকাশ করছে, এটি শীঘ্রই ডেটা ইনপুট এবং পুনর্মিলনের মতো অ্যাকাউন্টিং কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে। এই ধরনের ক্রিয়াকলাপের জন্য উচ্চ নির্ভুলতা এবং বিশদের উপর একটি শক্তিশালী ফোকাস প্রয়োজন যা এআই খুব ভাল। এছাড়াও, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি আরও জটিল কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহক সহায়তা পরিষেবা বা আইনি পরামর্শে। এটি আর্কিটেকচার এবং ডিজাইনেও প্রয়োগ করা যেতে পারে। যাইহোক, এটি সংশ্লিষ্ট পেশাকে হুমকি দিতে পারে বা তাদের অটোমেশনের দিকে নিয়ে যেতে পারে।

শিক্ষক এবং গৃহশিক্ষক

শেখার প্রক্রিয়ায় AI এর ব্যবহার শিক্ষার সাথে সম্পর্কিত বেশিরভাগ রুটিন কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে সাহায্য করবে। বিশ্লেষকদের মতে, এআই অ্যালগরিদম শিক্ষকদের পাঠ পরিকল্পনা এবং অ্যাসাইনমেন্ট স্কোর করতে সাহায্য করতে পারে। শিক্ষার্থীদের যখন তাত্ক্ষণিক প্রতিক্রিয়ার প্রয়োজন হয় তখন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিও কাজে আসে৷ বর্তমানে, আইটি সেক্টরে সবচেয়ে কার্যকর শেখার কৌশলগুলি তৈরি করা হচ্ছে। এআই অ্যালগরিদমগুলি শিক্ষার্থীদের ব্যক্তিগত প্রয়োজনের সাথে পাঠ্যক্রমকে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য শেখার কার্যকলাপের ফলাফলগুলি ক্রমাগত বিশ্লেষণ করতে সক্ষম।

কারিগরি লেখক

এআই প্রযুক্তিগুলি ক্রমাগত উন্নতি করছে এবং প্রযুক্তিগত বিষয়বস্তু লেখকের কাজ গ্রহণ করতে চলেছে। প্রযুক্তি লেখকদের কিছু দায়িত্ব, যেমন প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশন, নির্দেশাবলী এবং রেফারেন্স সামগ্রী তৈরি করা, এআই-এর সাহায্যে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে। উল্লেখযোগ্যভাবে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মানুষের চেয়ে দ্রুত এবং আরও সঠিকভাবে প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং নথি তৈরি করতে সক্ষম। এআই বিকাশকারীদের মতে, প্রযুক্তিগত লেখকরা শীঘ্রই এআই-ভিত্তিক লেখার সরঞ্জামগুলির থেকে শক্তিশালী প্রতিযোগিতার মুখোমুখি হতে পারে।

ডেটা এন্ট্রি এবং টেলিমার্কেটিং এজেন্ট

পুনরাবৃত্ত কাজ, যেমন অ্যাসেম্বলি লাইনের কাজ, ডেটা এন্ট্রি এবং টেলিমার্কেটিং জড়িত পেশাগুলি এআই দ্বারা সম্পূর্ণরূপে প্রতিস্থাপিত হওয়ার ঝুঁকিতে রয়েছে। বিশেষ করে, ডেটা এন্ট্রি একটি একঘেয়ে এবং সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া যা এআই ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে। এই কাজটি কম্পিউটার সিস্টেমে প্রচুর পরিমাণে তথ্য প্রবেশ করা জড়িত। নিউরাল নেটওয়ার্ক এই কাজটি অনেক দ্রুত করতে পারে। টেলিমার্কেটিং-এর ক্ষেত্রে, যার মধ্যে সম্ভাব্য ক্লায়েন্টদের বারবার কল করা হয়, এআই-এর সুবিধাগুলিকে অত্যধিক মূল্যায়ন করা কঠিন। বিকাশকারীরা বিশ্বাস করেন যে গ্রাহকদের সাথে যোগাযোগ করার জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সহজেই প্রোগ্রাম করা যেতে পারে। এই প্রক্রিয়ার স্বয়ংক্রিয়তা কর্মীদের অন্যান্য কাজে ফোকাস করার অনুমতি দেবে।

উৎপাদন কাজ

এআই এবং অটোমেশন প্রযুক্তির দ্রুত বিকাশ বিশেষজ্ঞদের মধ্যে বিতর্ক তৈরি করেছে। অনেক অর্থনীতিবিদ আশঙ্কা করছেন যে AI বিভিন্ন শিল্পে যথেষ্ট চাকরি হারাতে পারে। যাইহোক, প্রযুক্তিগত অগ্রগতি ধীর করা কঠিন। সুতরাং, সম্ভাব্য ঝুঁকি কমানোর দিকে ফোকাস করা উচিত। বর্তমানে, AI সিস্টেমগুলি উত্পাদন প্রক্রিয়াগুলি যেমন সমাবেশ লাইনের অপারেশন এবং অন্যান্যগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহৃত হচ্ছে। এই ধরনের কার্যকলাপের সাথে রুটিন কাজগুলি জড়িত, যা সবচেয়ে দক্ষতার সাথে নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা সঞ্চালিত হয়।

গ্রাহক সেবা এজেন্ট

গ্রাহক সহায়তার প্রশ্নগুলি পরিচালনা করার জন্য এআই সিস্টেমগুলি সহজেই প্রোগ্রাম করা যেতে পারে। নিউরাল নেটওয়ার্ক পণ্য এবং পরিষেবা সম্পর্কে প্রশ্নের উত্তর দিতে বেশ দক্ষ বলে প্রমাণিত হয়েছে। এই চাকরিতে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি জড়িত যা সহজেই এআই ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে, যা গ্রাহক সহায়তা এজেন্টের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে। AI-কে ধন্যবাদ, কাজের প্রক্রিয়াগুলি যেগুলি আগে মানুষের দ্বারা সঞ্চালিত হয়েছিল সেগুলি এখন স্বয়ংক্রিয় হচ্ছে৷ AI দ্বারা কাজের অটোমেশন সম্পর্কে বিভিন্ন বিশেষজ্ঞের মিশ্র মতামত রয়েছে। একদিকে, এটি দক্ষতা এবং উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধিতে অবদান রাখে। অন্যদিকে, এটি বেকারত্ব বৃদ্ধির কারণ হতে পারে এবং আয় বৈষম্য বাড়াতে পারে।