কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) বিশ্বব্যাপী শিল্পগুলোকে রূপান্তরিত করছে, তাই বিভিন্ন ক্ষেত্রের কর্মীদের AI-সম্পর্কিত দক্ষতা অর্জন করা অপরিহার্য। OECD উল্লেখ করেছে, AI-এর বিস্তার “বিশেষজ্ঞ AI পেশাজীবী এবং AI সম্পর্কে সাধারণ জ্ঞানসম্পন্ন কর্মীদের চাহিদা বৃদ্ধি করছে”।

অর্থাৎ, এমনকি অপ্রযুক্তিগত ভূমিকাগুলোর ক্ষেত্রেও মৌলিক AI সাক্ষরতা – AI টুলস কিভাবে কাজ করে, তারা কোন ডেটা ব্যবহার করে, এবং কিভাবে তারা মানব কাজকে সহায়তা করতে পারে – ক্রমবর্ধমানভাবে উপকারে আসে।

UNESCO-এর AI দক্ষতা কাঠামোও জোর দেয় যে শিক্ষার্থীদের “মৌলিক AI জ্ঞান ও দক্ষতা” থাকা উচিত যাতে তারা কার্যকরভাবে AI-এর সাথে কাজ করতে পারে। সংক্ষেপে, AI যুগে সফলতার জন্য প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং নৈতিক বোঝাপড়া দ্বারা প্রভাবিত মানব-কেন্দ্রিক দক্ষতার সমন্বয় প্রয়োজন।

এখন নিচে AI-এর সাথে কাজ করার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা সম্পর্কে আরও জানুন!

মূল প্রযুক্তিগত দক্ষতা

• প্রোগ্রামিং ভাষাসমূহ: AI উন্নয়নের জন্য Python, R, বা Java এর মতো প্রধান ভাষাগুলিতে দক্ষতা অপরিহার্য। এই ভাষাগুলোর বিস্তৃত AI লাইব্রেরি (যেমন TensorFlow, PyTorch) রয়েছে এবং মডেল তৈরি ও প্রশিক্ষণে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।

• মেশিন লার্নিং ও AI ফ্রেমওয়ার্ক: মেশিন লার্নিং ধারণাগুলো বোঝা – যেমন সুপারভাইজড/আনসুপারভাইজড লার্নিং, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ডিপ লার্নিং – অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। পেশাজীবীদের মডেল তৈরি ও প্রশিক্ষণ (এমনকি বড় ভাষা মডেল বা জেনারেটিভ AI-এর মতো উন্নত মডেল) এবং AI ফ্রেমওয়ার্ক ও টুলস ব্যবহার করে তা বাস্তবায়ন জানা উচিত।

• ডেটা ব্যবস্থাপনা ও বিগ ডেটা টুলস: AI সিস্টেম বড় ডেটাসেটের উপর নির্ভর করে। ডেটা সংগ্রহ, পরিস্কারকরণ, এবং প্রিপ্রসেসিং দক্ষতা অপরিহার্য। বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্ম (যেমন Hadoop, Apache Spark) এবং ডেটাবেস/কোয়েরি টুলস (SQL, NoSQL) নিয়ে অভিজ্ঞতা AI মডেলগুলোকে সঠিক ও উচ্চমানের ডেটায় প্রশিক্ষিত করতে সাহায্য করে।

• ক্লাউড কম্পিউটিং ও অবকাঠামো: ক্লাউড সার্ভিস (AWS, Azure, Google Cloud) এবং GPU/প্যারালাল প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্ক সম্পর্কে পরিচিতি ক্রমবর্ধমান চাহিদাসম্পন্ন। AI মোতায়েনের জন্য প্রায়শই ক্লাউড-ভিত্তিক ML প্ল্যাটফর্ম বা কন্টেইনার প্রযুক্তি (Docker/Kubernetes) ব্যবহার করে মডেল স্কেল করা হয়।

এই প্রযুক্তিগত দক্ষতাগুলো নিশ্চিত করে যে কেউ AI মডেল কোডিং, প্রশিক্ষণ এবং মোতায়েন কার্যকরভাবে করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, জনস হপকিন্স বিশ্ববিদ্যালয়ের বিশ্লেষণ উল্লেখ করে যে “প্রোগ্রামিং ভাষায় দক্ষতা AI উন্নয়নের একটি মৌলিক দক্ষতা” এবং বড় ডেটাসেট পরিচালনা (যেমন Hadoop বা Spark ব্যবহার করে) সঠিক AI মডেল তৈরির জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

গণিত ও বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতা

• পরিসংখ্যান ও সম্ভাব্যতা: মডেল ডিজাইন ও মূল্যায়নের জন্য পরিসংখ্যান বোঝা অপরিহার্য (যেমন ত্রুটি বা আত্মবিশ্বাস পরিমাপ করা)। এটি AI আউটপুট ব্যাখ্যা এবং অনিশ্চয়তা পরিমাপ করতে সাহায্য করে।
  
  উদাহরণস্বরূপ, AI ডেভেলপাররা মডেল পারফরম্যান্স বিচার করতে পরিসংখ্যানিক পরিমাপ (যেমন গড় বর্গ ত্রুটি) এবং পূর্বাভাসের অনিশ্চয়তা মোকাবিলায় সম্ভাব্যতামূলক যুক্তি (বাইজিয়ান পদ্ধতি, হিডেন মার্কভ মডেল) ব্যবহার করে থাকেন।

• রৈখিক বীজগণিত: অনেক AI অ্যালগরিদম (বিশেষ করে ডিপ লার্নিং) রৈখিক বীজগণিত (ভেক্টর, ম্যাট্রিক্স, টেনসর) এর উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, ম্যাট্রিক্স গুণন এবং Eigenvector ধারণাগুলো মাত্রা হ্রাস (SVD) এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক অপারেশনের ভিত্তি।
  
  রৈখিক বীজগণিতে দৃঢ় ধারণা থাকলে AI মডেলের ডেটা প্রবাহ বোঝা এবং অপ্টিমাইজ করা সহজ হয়।

• ক্যালকুলাস ও অপ্টিমাইজেশন: ক্যালকুলাস (ডেরিভেটিভ, গ্রেডিয়েন্ট) মডেল প্রশিক্ষণের জন্য মৌলিক, যেমন গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট পদ্ধতি। মডেল প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন (লস ফাংশন কমানো) বুঝতে ক্যালকুলাসের ধারণা প্রয়োজন যে ছোট পরিবর্তন ফলাফলে কী প্রভাব ফেলে।
  
  অতএব, বহুমাত্রিক ক্যালকুলাস এবং অপ্টিমাইজেশন তত্ত্ব উন্নত AI দক্ষতার অংশ।

• বিশ্লেষণাত্মক যুক্তি: সরল গণিতের বাইরে, শক্তিশালী বিশ্লেষণাত্মক চিন্তা সমস্যা নির্ধারণ এবং মডেল সমস্যার সমাধানে সাহায্য করে। সমস্যা ভাঙ্গা, পরিমাণগত যুক্তি প্রয়োগ এবং পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে মডেল উন্নত করা AI কাজের জন্য অপরিহার্য।

এই বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতাগুলো একত্রে AI উন্নয়নের ভিত্তি গঠন করে।

জনস হপকিন্সের মতে, পরিসংখ্যান, সম্ভাব্যতা, রৈখিক বীজগণিত এবং ক্যালকুলাস “উন্নত AI মডেলের ভিত্তি গঠন করে”।

নরম দক্ষতা ও মানবিক গুণাবলী

শুধুমাত্র প্রযুক্তিগত দক্ষতা যথেষ্ট নয়। AI-এর সাথে কাজ করতে মানব-কেন্দ্রিক শক্তিশালী দক্ষতাও প্রয়োজন যা AI অনুকরণ করতে পারে না।
প্রধান নরম দক্ষতাগুলো হলো:

• সৃজনশীলতা ও সমালোচনামূলক চিন্তা: AI দিয়ে নতুন অ্যালগরিদম উদ্ভাবন বা অনন্য সমস্যায় AI প্রয়োগ করা প্রায়ই প্রয়োজন হয়। UNESCO-এর AI কাঠামো স্পষ্টভাবে “সমস্যা সমাধান, সৃজনশীলতা এবং ডিজাইন চিন্তা” এর আহ্বান জানায়।
  
  তদ্রূপ, EU গবেষণায় উল্লেখ আছে যে সৃজনশীলতা এবং জটিল সমস্যা সমাধানের মতো মানব দক্ষতা AI-এর পাশাপাশি ক্রমবর্ধমানভাবে চাওয়া হবে।

• যোগাযোগ ও দলগত কাজ: AI প্রকল্প সাধারণত বহুমুখী দল (ডেটা বিজ্ঞানী, ক্ষেত্র বিশেষজ্ঞ, ব্যবস্থাপক) নিয়ে কাজ করে। AI ধারণাগুলো সহজ ভাষায় ব্যাখ্যা করা, স্পষ্ট ডকুমেন্টেশন লেখা এবং কার্যকর সহযোগিতা করা অপরিহার্য।
  
  EU ফলাফলগুলো যোগাযোগ ও সহযোগিতাকে গুরুত্বপূর্ণ “নরম” দক্ষতা হিসেবে তুলে ধরে যা প্রযুক্তিগত দক্ষতার পরিপূরক।

• অভিযোজনশীলতা ও আজীবন শেখা: AI দ্রুত পরিবর্তনশীল ক্ষেত্র। নিয়োগকর্তা ও বিশেষজ্ঞরা অভিযোজনশীলতা, নমনীয়তা, এবং কৌতূহল কে AI যুগের শীর্ষ দক্ষতা হিসেবে উল্লেখ করেন। বিশ্ব অর্থনৈতিক ফোরাম (WEF) জানায় কৌতূহল এবং আজীবন শেখা ভবিষ্যতের চাকরির জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
  
  OECD-ও উল্লেখ করে যে ক্রমাগত দক্ষতা উন্নয়ন অপরিহার্য, কারণ কর্মক্ষেত্র দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে। যারা দ্রুত নতুন টুল শিখতে এবং উদীয়মান প্রযুক্তিতে মানিয়ে নিতে পারে তারা সফল হবে।

• সহানুভূতি ও আবেগীয় বুদ্ধিমত্তা: ব্যবহারকারীর চাহিদা, নৈতিক প্রভাব এবং দলগত গতিশীলতা বোঝার জন্য সহানুভূতি প্রয়োজন। EU বিশ্লেষকরা সহানুভূতি ও আবেগীয় বুদ্ধিমত্তাকে AI-সহায়ক কর্মক্ষেত্রে প্রয়োজনীয় নরম দক্ষতার মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করেছেন।
  
  এই দক্ষতাগুলো AI ডিজাইন করতে সাহায্য করে যা সত্যিই মানুষের সেবা করে এবং পরিবর্তনের সময় দলকে নেতৃত্ব দেয়।

সংক্ষেপে, সৃজনশীলতা, সমালোচনামূলক চিন্তা, যোগাযোগ এবং অভিযোজনশীলতার মতো মানব-কেন্দ্রিক দক্ষতাগুলো প্রযুক্তিগত দক্ষতার সঙ্গে মিলিয়ে AI-এর সাথে কাজ করার জন্য অপরিহার্য।

নৈতিকতা ও দায়িত্বশীল AI ব্যবহার

AI-এর ক্ষমতা নৈতিক ও আইনগত বিবেচনার বিষয় তোলে, তাই এগুলো বোঝা AI কাজের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ “দক্ষতা”:

• নৈতিক সচেতনতা: কর্মীদের AI-এর সম্ভাব্য পক্ষপাত এবং সামাজিক প্রভাব সম্পর্কে জানা উচিত। UNESCO স্পষ্টভাবে AI-এর নৈতিকতা কে একটি মূল দক্ষতা হিসেবে উল্লেখ করেছে (দায়িত্বশীল ব্যবহার, ন্যায়পরায়ণতা এবং নিরাপত্তা)।
  
  এর মানে হলো AI আউটপুটের অনিচ্ছাকৃত পক্ষপাত বা ক্ষতি মূল্যায়ন করতে সক্ষম হওয়া এবং সেরা অনুশীলন অনুসরণ করা (যেমন অ্যালগরিদমে স্বচ্ছতা ডিজাইন করা)।

• নিয়ন্ত্রক জ্ঞান: ডেটা সুরক্ষা (যেমন GDPR), গোপনীয়তা বিধিমালা এবং শিল্প মান সম্পর্কে পরিচিতি নিশ্চিত করে AI ব্যবহার সঙ্গতিপূর্ণ হয়। কোম্পানিগুলো ক্রমবর্ধমানভাবে কর্মীদের AI-সংক্রান্ত শাসন কাঠামো বোঝার প্রত্যাশা করে।

• জেনারেটিভ AI ও টুল সাক্ষরতা: নতুন AI টুলস (যেমন জেনারেটিভ AI সহকারী বা বিষয়বস্তু টুলস) কার্যকর ও নিরাপদে ব্যবহার করা একটি ব্যবহারিক দক্ষতা। UNESCO উল্লেখ করে AI সাক্ষরতার মধ্যে “জেনারেটিভ AI দায়িত্বশীলভাবে ব্যবহার করার কৌশল” অন্তর্ভুক্ত (লেখালেখি বা ব্যবসায়িক কাজের জন্য)।
  
  এতে মডেল সঠিকভাবে প্রম্পট করা, AI পরামর্শ যাচাই করা এবং ভুল তথ্য এড়ানো অন্তর্ভুক্ত।

• নিরাপত্তা ও ডেটা পরিচালনা: EU রিপোর্টে উল্লেখ আছে যে ডেটা নিরাপত্তার মতো প্রযুক্তিগত দক্ষতাও AI দক্ষতার সঙ্গে প্রয়োজন। সংবেদনশীল ডেটা সুরক্ষা, AI সিস্টেম নিরাপত্তা এবং সাইবারসিকিউরিটি সেরা অনুশীলন অনুসরণ ক্রমবর্ধমান AI দক্ষতার অংশ।

নৈতিক বিচার ও দায়িত্বশীল ব্যবহার অভ্যাস গড়ে তুলে – শুধুমাত্র প্রযুক্তিগত দক্ষতা নয় – কর্মীরা নিশ্চিত করতে পারেন যে AI টুলস ইতিবাচক ফলাফল এবং ঝুঁকি হ্রাসের জন্য ব্যবহৃত হচ্ছে।

আজীবন শেখা ও অভিযোজনশীলতা

একটি শেষ গুরুত্বপূর্ণ “দক্ষতা” হলো ক্রমাগত শেখার ক্ষমতা। AI প্রযুক্তি এত দ্রুত বিকশিত হচ্ছে যে আজকের আধুনিক প্রযুক্তি আগামীকাল পুরানো হয়ে যেতে পারে।

গবেষক ও প্রতিষ্ঠান উভয়ই আজীবন শেখার গুরুত্ব জোর দিয়ে বলেন:

OECD এবং EU উল্লেখ করে যে শিক্ষা অবশ্যই অবিরাম, নমনীয় শেখার দিকে পরিবর্তিত হতে হবে, কারণ পূর্বের প্রশিক্ষণ দ্রুত অপ্রচলিত হয়ে যায়।

তদ্রূপ, WEF জানায় যে “কৌতূহল এবং আজীবন শেখা” ভবিষ্যতের চাকরির জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতার মধ্যে।

বাস্তবে, এর মানে হলো দক্ষতা উন্নয়নের জন্য সক্রিয় হওয়া – কোর্স করা, কর্মশালায় অংশ নেওয়া, বা নতুন AI পদ্ধতি স্ব-অধ্যয়ন করা।

এছাড়াও মানসিকতা পরিবর্তনের জন্য উন্মুক্ত থাকা জরুরি। যারা নিয়মিত (যেমন তাদের কাজে নতুন AI টুলস পরীক্ষা করে) যুক্ত থাকেন তারা সবচেয়ে ভালো মানিয়ে নিতে পারবেন।

সংক্ষেপে, AI-সক্ষম ক্যারিয়ার গড়তে অবিরাম শেখার নমনীয়তা এবং ক্ষেত্রের উন্নতির সাথে দক্ষতা হালনাগাদ করার ইচ্ছা অপরিহার্য।

একটি AI-সক্ষম প্রোফাইল গঠন

সংক্ষেপে, AI-সমৃদ্ধ কর্মক্ষেত্রে সফল হতে বিভিন্ন দক্ষতার সমন্বয় প্রয়োজন। বিশেষজ্ঞদের এখনও মূল AI দক্ষতা (প্রোগ্রামিং, মেশিন লার্নিং, ডেটা বিশ্লেষণ) দরকার, আর সব কর্মী উপকৃত হন সাধারণ AI সাক্ষরতা থেকে (AI টুলস ও ধারণার মৌলিক বোঝাপড়া)।

সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ হলো মানবিক দক্ষতা – সৃজনশীলতা, যোগাযোগ, সহানুভূতি – এবং নৈতিক দৃষ্টিভঙ্গি।
বিশ্বব্যাপী গবেষণায় স্পষ্ট হয়েছে: প্রযুক্তিগত, বিশ্লেষণাত্মক এবং আন্তঃব্যক্তিক শক্তির মিশ্রণ অপরিহার্য।

কোডিং ও গণিত দক্ষতার পাশাপাশি সমস্যা সমাধান, অভিযোজনশীলতা এবং দায়িত্বশীল সচেতনতা বিকাশ করে পেশাজীবীরা AI-এর সাথে সফলভাবে এগিয়ে যেতে পারেন।

>>> আরও জানুন:

ব্যক্তি ও ব্যবসার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) সুবিধাসমূহ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় (AI) ক্যারিয়ার সুযোগসমূহ