সাক্ষাৎকার Satya Nadella

Microsoft Build-এর সরগরম মঞ্চ থেকে বেরিয়ে এসে, সত্য নাদেলা Rowan Cheung-এর সাথে বসলেন দ্রুত পরিবর্তনশীল ডিজিটাল বিশ্বের গভীরে প্রবেশ করতে। তাঁদের আলোচনা শুধু নতুন প্রযুক্তি নিয়ে ছিল না, বরং AI এজেন্টগুলো কীভাবে ওয়েব, কাজের ভবিষ্যৎ এবং এন্টারপ্রাইজ কৌশলকে মৌলিকভাবে নতুন রূপ দিচ্ছে, সে বিষয়ে গভীর আলোচনা ছিল। নাদেলা চলমান বিশাল পরিবর্তনগুলো সম্পর্কে একটি স্পষ্ট ও সুচিন্তিত দৃষ্টিভঙ্গি তুলে ধরেন, যেখানে তিনি কথার ফুলঝুরি নয়, বরং বাস্তবসম্মত প্রভাবের উপর জোর দেন।

বিল্ডিং দ্য এজেন্টিক ওয়েব: AI-এর জন্য এক নতুন পরিকাঠামো

নাদেলা বর্তমান সময়কে একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ প্ল্যাটফর্ম পরিবর্তন হিসেবে বর্ণনা করে শুরু করেন, যেখানে ব্যক্তিগত অ্যাপ্লিকেশনগুলো থেকে সরে গিয়ে ডেভেলপারদের জন্য একটি সাধারণীকৃত, স্কেলেবল পদ্ধতির দিকে যাওয়া হচ্ছে। তিনি একটি "এজেন্টিক ওয়েব"-এর ধারণার উপর জোর দেন, যেখানে একাধিক AI এজেন্ট জটিল কাজগুলোকে একত্রিত করবে (orchestrate), বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করে শক্তিশালী, বাস্তবসম্মত সমাধান প্রদান করবে। তিনি Stanford Medicine-এর ডেমোকে একটি চমৎকার উদাহরণ হিসেবে উল্লেখ করেন – যেখানে প্যাথলজি, বিভিন্ন ল্যাব এবং PubMed থেকে ডেটা একত্রিত করে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ টিউমার বোর্ড মিটিংগুলিকে AI ব্যবহার করে উন্নত করা হয়। লক্ষ্য হলো একটি সত্যিকারের উন্মুক্ত, কম্পোজেবল স্ট্যাক, যেখানে প্রতিটি স্তর নির্দিষ্ট মান ও প্রোটোকল মেনে চলে, এবং যার চূড়ান্ত ফলস্বরূপ এমন একটি অভিজ্ঞতা তৈরি হয় যেখানে "প্রযুক্তি এতটাই শক্তিশালী যে তা অদৃশ্য হয়ে যায়।"

নাদেলার মতে, Microsoft-এর কৌশল হলো "AI যুগের জন্য একটি পরিকাঠামো (scaffolding) তৈরি করা।" এটি কেবল একটি UI (ইউজার ইন্টারফেস) নিয়ে নয়; এটি বিভিন্ন ব্যবহারকারী এবং ওয়ার্কফ্লোর জন্য তৈরি বিভিন্ন "UIs for AI" তৈরি করা। তা M365 Copilot হোক, যা জ্ঞান কর্মীদের জন্য চ্যাট, সার্চ এবং এজেন্টকে একত্রিত করছে, অথবা ডেভেলপারদের জন্য GitHub Copilot হোক – মূল উদ্ভাবনটি হলো অন্তর্নিহিত ক্ষমতা: শক্তিশালী রিজনিং মডেল যা একাধিক ডেটা উৎস এবং মডেলকে একত্রিত করে জটিল উদ্দেশ্য পূরণ করে।

মূল অন্তর্দৃষ্টি:

• "এজেন্টিক ওয়েব" একাধিক AI এজেন্টকে একত্রিত করে জটিল, বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা সমাধান করতে সক্ষম করে।
• Microsoft Copilot থেকে Foundry পর্যন্ত একটি উন্মুক্ত, কম্পোজেবল AI স্ট্যাক তৈরি করছে, যা প্রকৃত উন্মুক্ততাকে উৎসাহিত করবে।
• "UI for AI" ধারণাটি একক নয় বরং বৈচিত্র্যময়, যা বিভিন্ন ব্যবহারকারীর প্রয়োজন এবং ওয়ার্কফ্লোর জন্য উপযোগী ইন্টারফেস প্রদান করে।

জ্ঞানভিত্তিক কাজের পুনর্বিন্যাস: টাইপিস্ট থেকে এজেন্ট ম্যানেজার

দ্রুত পরিবর্তনের গতি অনিবার্যভাবে কর্মসংস্থান হারানোর (job displacement) প্রশ্ন তোলে, বিশেষ করে জ্ঞান কর্মীদের (knowledge workers) জন্য। নাদেলা কাজের বিবর্তনের সাথে একটি তুলনা টেনে এর সমাধান দেন: যদি ১৯৮০-এর দশকের প্রথম দিকের কাজ বনাম বর্তমানের কাজ একটি ভিনগ্রহের বুদ্ধি (alien intelligence) দেখতো, তবে তারা হয়তো মানবজাতিকে একটি বিশাল "টাইপিস্ট পুল" (typist pool) হিসেবে দেখতো – তবুও আমরা এখন আগের চেয়ে অনেক বেশি জটিল জ্ঞানভিত্তিক কাজ করছি। তিনি যুক্তি দেন যে, মূল বিষয় হলো বিমূর্তকরণ (abstraction) এবং AI সরঞ্জামগুলির ক্ষমতাপ্রাপ্ত ব্যবস্থাপনা।

তিনি একটি ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা তুলে ধরেন: ১৯৯২ সালে একটি গ্রাহক পরিদর্শনের জন্য প্রস্তুতি নিতে একাধিক ম্যানুয়াল রিপোর্ট এবং ইমেল তৈরি করতে হতো। আজ, রিজনিং মডেলের (reasoning models) কল্যাণে, তিনি কেবল একটি AI-কে নির্দেশ দেন, "আমার যা যা জানা দরকার সব সংগ্রহ করো," যা তখন ওয়েব, ইমেল, ডকুমেন্ট, CRM এবং সাপ্লাই চেইন সিস্টেম থেকে তথ্য সংগ্রহ করে একটি বিস্তারিত রিপোর্ট তৈরি করে দেয়। "ওয়ার্কফ্লো উল্টে গেছে," নাদেলা ব্যাখ্যা করেন, "আমি আজ আরও বেশি কর্মসংস্থানযোগ্য (employable) কারণ আমি নিজেকে আরও ক্ষমতাপ্রাপ্ত মনে করি।" জ্ঞান কর্মীদের জন্য তার পরামর্শ স্পষ্ট: "সরঞ্জাম ব্যবহার করুন, কাজের ধরন পরিবর্তন করুন।" তিনি স্বীকার করেন যে কর্মচ্যুতি ঘটবে, তবে তিনি জোর দিয়ে বলেন যে, "এর বিরুদ্ধে সেরা প্রতিরোধ হলো দক্ষতা বৃদ্ধি (skilling) এবং নতুন দক্ষতা অর্জন (reskilling)। আর এটি সরঞ্জাম ব্যবহার করার মাধ্যমে শুরু হয়, সেগুলোকে এড়িয়ে যাওয়া দিয়ে নয়।"

মূল পরিবর্তন:

• ওয়ার্কফ্লো উল্টে যাচ্ছে, AI পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলোকে বিমূর্ত করে ব্যক্তিকে ক্ষমতাপ্রাপ্ত করছে।
• জ্ঞান কর্মীরা কাজ সম্পাদনকারী থেকে "এজেন্ট ম্যানেজার"-এ রূপান্তরিত হচ্ছেন।
• AI সরঞ্জামগুলির মাধ্যমে ক্ষমতাপ্রাপ্তি ব্যক্তিদের ক্ষমতা বাড়িয়ে তাদের আরও "কর্মসংস্থানযোগ্য" করে তোলে।

কোডের ভবিষ্যৎ এবং এন্টারপ্রাইজের সুবিধা

এই সাক্ষাৎকারে সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টে AI-এর গভীর প্রভাব নিয়েও আলোচনা করা হয়, যেখানে নাদেলা উল্লেখ করেন যে Microsoft ইতিমধ্যেই দেখছে যে নতুন কোডের ৩০% AI-এর সাথে শেয়ার করা হচ্ছে। তিনি এমন একটি ভবিষ্যতের কল্পনা করেন যেখানে সমস্ত কোডের ৯০% বা ৯৫% AI দ্বারা তৈরি হবে, এবং এটিকে হুমকি হিসেবে না দেখে একটি বৈশ্বিক "টেক ডেট" (tech debt) সমস্যার সমাধান হিসেবে দেখেন – বিশ্বজুড়ে অসম্পূর্ণ সফটওয়্যার প্রকল্পের বিশাল সংখ্যা। বুদ্ধিমান কোড কমপ্লিশন (code completions) থেকে শুরু করে মাল্টি-ফাইল এডিটিং এজেন্ট (multi-file editing agents) পর্যন্ত AI সরঞ্জামগুলো ডেভেলপারদের কাজের গতি বজায় রাখতে (stay in flow) এবং এই ঘাটতি মোকাবেলা করতে সাহায্য করে। গুরুত্বপূর্ণভাবে, নাদেলা পুনরাবৃত্তি করেন যে, "শেষ পর্যন্ত মানুষই প্রক্রিয়ার অংশ (in the loop)। আমি মনে করি আমরা এখানে স্বায়ত্তশাসনকে অতিরিক্ত গুরুত্ব দিচ্ছি।" AI এজেন্টরা পরিবর্তনের প্রস্তাব দেয়, কিন্তু মানুষের পর্যালোচনা অত্যাবশ্যক।

এন্টারপ্রাইজগুলোর জন্য, এই নতুন যুগে প্রকৃত সুবিধা হলো Copilot ফাইন-টিউনিং (fine-tuning)। এটি কোম্পানিগুলোকে তাদের অনন্য জ্ঞান এবং মালিকানাধীন ডেটা (proprietary data) ব্যবহার করে AI সিস্টেমগুলোকে টিউন (tune) করতে দেয়, যা একটি ইতিবাচক চক্র তৈরি করে। নাদেলা যেমনটি ব্যাখ্যা করেছেন, "টেকসই সুবিধা হলো একটি নতুন স্যাম্পল (sample) পাওয়া এবং তারপর আপনার ডেটা দিয়ে এই রিজনিং মডেলগুলো ব্যবহার করে বাস্তব বিশ্বে RL (রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং) করতে সক্ষম হওয়া।" এই ফিডব্যাক লুপ (feedback loop), যেখানে বাজারের সংকেতগুলো অভ্যন্তরীণ জ্ঞানের প্রয়োগকে শক্তিশালী করে, সেটাই "ফার্মের নতুন তত্ত্ব" (new theory of the firm) হয়ে ওঠে।

মূল অনুশীলন:

• কর্মচ্যুতিকে ভয় না পেয়ে "টেক ডেট" মোকাবেলা করতে এবং সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টকে ত্বরান্বিত করতে AI কে আলিঙ্গন করুন।
• কোড কমপ্লিশন, ব্যাখ্যা এবং মাল্টি-ফাইল সম্পাদনার মতো কাজের জন্য AI এজেন্ট ব্যবহার করুন, পর্যালোচনার জন্য মানুষকে প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত রাখুন।
• টেকসই প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা প্রতিষ্ঠা করতে এবং বাজারের সংকেত থেকে শিক্ষা গ্রহণকে শক্তিশালী করতে Copilot ফাইন-টিউনিংয়ের জন্য মালিকানাধীন ডেটা ব্যবহার করুন।

সংস্কৃতি, নতুন উদ্ভাবন এবং অদৃশ্য হয়ে যাওয়া প্রযুক্তি

Novell থেকে ক্লাউড (cloud) পর্যন্ত একাধিক প্রযুক্তিগত রূপান্তর সাফল্যের সাথে মোকাবেলা করার পর Microsoft নতুন করে উদ্ভাবনের (reinvention) অবিরাম প্রয়োজনীয়তা বোঝে। নাদেলা একই সাথে "আমরা কীভাবে কাজ করি, কী নিয়ে কাজ করি এবং কীভাবে বাজারে যাই" তা পরিবর্তন করার বিশাল চ্যালেঞ্জের উপর জোর দেন। এর জন্য একটি শক্তিশালী সংস্কৃতি এবং চলমান সক্ষমতা নির্মাণ (capability building) প্রয়োজন, যা কোম্পানিগুলোকে "লক্ষ্যের দিকে আরও বেশি শট নিতে" সক্ষম করে। তিনি কেস স্টাডিগুলোর (case studies) উপর নির্ভর করতে নিষেধ করেন: "বাস্তবতা হলো, কেস স্টাডিগুলো সাহায্য করে না। আপনাকে নিজেই কাজটি করতে হবে।" জিমে যাওয়ার মতো, শারীরিক সুস্থতা ব্যক্তিগত প্রচেষ্টার মাধ্যমে আসে, কেবল পর্যবেক্ষণ করে নয়।

ব্যক্তিগতকৃত শিক্ষার প্রসঙ্গে, নাদেলা কর্মক্ষেত্রে PC এবং Excel-এর বিস্তারের সাথে একটি তুলনা টানেন। মানুষ ক্লাস করে Excel শেখেনি; তারা নিজেদের ওয়ার্কফ্লোতে (workflows) তাৎক্ষণিক সমস্যা সমাধানের জন্য টুলটি ব্যবহার করে শিখেছে। তিনি একজন Microsoft ইঞ্জিনিয়ারের একটি গল্প শোনান যিনি ম্যানুয়াল ফাইবার-অপটিক নেটওয়ার্ক DevOps-এর (DevOps) ভারে অভিভূত হয়ে লো-কোড টুল (low-code tools) ব্যবহার করে একটি মাল্টি-এজেন্ট অর্কেস্ট্রেটর (multi-agent orchestrator) তৈরি করেছিলেন। তিনি যুক্তি দেন যে এই ক্ষমতাপ্রাপ্তি (empowerment) হলো পুরো সংস্থায় দক্ষতা বৃদ্ধির (upskilling) মূল চাবিকাঠি। এই দৃষ্টিভঙ্গি "প্রোঅ্যাক্টিভ এজেন্ট"-এ (proactive agents) এসে পূর্ণতা পায়, যেখানে প্রযুক্তি উচ্চ-স্তরের উদ্দেশ্য ব্যাখ্যা করে এবং সর্বনিম্ন ঘর্ষণ (minimal friction) সহ কাজগুলো সম্পন্ন করে, আদর্শভাবে পটভূমিতে "অদৃশ্য" হয়ে যায়, তবুও মানুষের পরিদর্শন এবং নিয়ন্ত্রণের জন্য সর্বদা একটি সেশন লগ (session log) রাখে।

মূল শিক্ষা:

• প্রযুক্তিগত পরিবর্তনে টেকসই সাফল্যের জন্য কর্ম সংস্কৃতি, পণ্যের মনোযোগ এবং গো-টু-মার্কেট কৌশলগুলির (go-to-market strategies) একই সাথে নতুন করে উদ্ভাবন (reinvention) প্রয়োজন।
• কোম্পানিগুলিকে অবশ্যই ক্রমাগত সক্ষমতা নির্মাণ (capability building) এবং অন্যদের কেবল পর্যবেক্ষণ না করে নিজেদের "কঠিন কাজগুলো" করার একটি সংস্কৃতি গড়ে তুলতে হবে।
• PC এবং Excel গ্রহণের মতোই, "সাধারণ উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত সরঞ্জামগুলির বিস্তার" (diffusion of general purpose tools) এবং কর্মীদের তাদের নিজস্ব ওয়ার্কফ্লোর সমস্যা সমাধান করার ক্ষমতা প্রদানের মাধ্যমেই দক্ষতা বৃদ্ধি (upskilling) সবচেয়ে ভালোভাবে অর্জন করা যায়।

বেঞ্চমার্কের ঊর্ধ্বে: কেবল প্রযুক্তি কোম্পানি নয়, প্রভাবের উদযাপন

এই আলোচনার সমাপ্তি ঘটে AGI (আর্টিফিশিয়াল জেনারেল ইন্টেলিজেন্স) কে "অর্থহীন বেঞ্চমার্ক হ্যাকিং" (nonsensical benchmark hacking) বলে তার ভাইরাল মন্তব্যটি নিয়ে নাদেলার বক্তব্য দিয়ে। তার উদ্দেশ্য ছিল AI গবেষণা বাতিল করা নয়, বরং আলোচনাকে বিমূর্ত বেঞ্চমার্ক থেকে সরিয়ে বাস্তব সামাজিক প্রভাবে নিয়ে আসা। তিনি প্রযুক্তির "প্রকৃত পার্থক্য তৈরি করার" প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেন, যেখানে স্বাস্থ্যসেবাকে একটি প্রধান উদাহরণ হিসেবে উল্লেখ করেন; US GDP-এর ১৯-২০% এই খাতে ব্যয় হয়, যার বেশিরভাগই অদক্ষতার কারণে। তিনি এমন একটি ভবিষ্যতের স্বপ্ন দেখেন যেখানে Stanford ডেমোর মতো মাল্টি-এজেন্ট অর্কেস্ট্রেটরগুলো সর্বব্যাপী হয়ে উঠবে, যা প্রদানকারীদেরকে আরও উন্নত, কম খরচে পরিষেবা দিতে সক্ষম করবে।

নাদেলা সামাজিক মনোযোগ স্থানান্তরের গভীর ইচ্ছা প্রকাশ করেন: "আমি মনে করি আমরা সমাজ হিসেবে প্রযুক্তি কোম্পানিগুলোকে তাদের প্রযুক্তির প্রভাবের চেয়ে অনেক বেশি উদযাপন করি।" তিনি এমন একটি দিনের জন্য অপেক্ষা করেন যখন প্রযুক্তির ব্যবহারকারীরা – যারা স্বাস্থ্যসেবা, শিক্ষা বা অন্য যে কোনো শিল্পে আছেন – "আমাদের সকলের জন্য জাদুকরী কিছু" করার জন্য সম্মানিত হবেন, কেবল প্রযুক্তি শিল্প নিজেদেরকে উদযাপন করার পরিবর্তে।

"আমি কেবল এমন একটি জায়গায় পৌঁছাতে চাই যেখানে আমরা ব্যবহৃত প্রযুক্তি নিয়ে কথা বলছি এবং যখন বিশ্বজুড়ে অন্যান্য শিল্পগুলো উদযাপন করা হচ্ছে কারণ তারা আমাদের সকলের জন্য জাদুকরী কিছু করতে প্রযুক্তি ব্যবহার করছে, সেটাই হবে প্রকৃত দিন।" - সত্য নাদেলা