Monday.com সহ আরও ২০টি টেক কোম্পানি AI-কে ছাড়াই দায়ী করছে — এখানে তাদের তালিকা

এই সপ্তাহে ছয়শত মানুষ তাদের চাকরি হারিয়েছে কারণ একটি কর্ম ব্যবস্থাপনা সফটওয়্যার কোম্পানি সিদ্ধান্ত নিয়েছে যে এটি "AI-প্রথম" হওয়া প্রয়োজন। Monday.com সর্বশেষ টেক কোম্পানি যা AI-কে ছাড়াই দায়ী করছে — এবং এটি শেষ হবে না। যদি আপনি এশিয়ায় একজন ডেভেলপার বা প্রতিষ্ঠাতা হন এবং এটি দেখছেন, তাহলে এই প্যাটার্নটি বোঝা মূল্যবান — শুধুমাত্র একটি শিরোনাম হিসাবে নয়, বরং একটি কাঠামোগত পরিবর্তন হিসাবে যা ইতিমধ্যে সর্বত্র দলগুলি কীভাবে তৈরি করা হয় তা পুনর্নির্ধারণ করছে, এখানেও।

কী ঘটেছে

বুধবার, জুলাই ২৩, ২০২৬-এ, Monday.com একটি SEC ফাইলিং জমা দিয়েছে যা ঘোষণা করে যে এটি তার কর্মীবাহিনীর প্রায় ২০% — ছয়শতেরও বেশি কর্মচারী — কাটবে যা একটি পুনর্গঠন পরিকল্পনার অংশ যা এটি একটি "AI-চালিত বৃদ্ধির কৌশল" বলে অভিহিত করেছে। কোম্পানিটি এই কাটগুলিকে একটি কৌশলগত পিভট হিসাবে ফ্রেম করেছে, খরচ হ্রাস ব্যায়াম নয়। সহ-প্রতিষ্ঠাতা Eran Zinman LinkedIn-এ বলেছেন যে এই পদক্ষেপটি "খরচ কমাতে বা মানুষকে AI দিয়ে প্রতিস্থাপন করার জন্য করা হয়নি," বরং সংস্থাটিকে একটি AI-প্রথম দৃষ্টিভঙ্গির চারপাশে পুনর্নির্ধারণ করার জন্য যা কোম্পানিটি প্রায় এক বছর আগে ঘোষণা করেছিল।

আর্থিক গণিত একটি আরও জটিল গল্প বলে। Monday.com ২০২৬ সালের জন্য ৪৫ মিলিয়ন থেকে ৫৫ মিলিয়ন ডলার নেট পুনর্গঠন চার্জ প্রত্যাশা করে যখন বছরের পর বছর ২০% পর্যন্ত রাজস্ব বৃদ্ধি প্রজেক্ট করছে। এটি একটি আক্রমণাত্মক বাজি: এখনই বড় খরচ করুন, মানব স্তরটি পুনর্গঠন করুন, এবং AI-কে ভবিষ্যতে আরও বেশি অপারেশনাল লোড বহন করতে দিন।

Monday.com বিচ্ছিন্নভাবে কাজ করছে না। TechCrunch-এর চলমান তালিক অনুযায়ী, মার্কিন টেক কোম্পানিগুলি জানুয়ারি ২০২৬ থেকে প্রায় ১৪০,০০০ চাকরি কেটেছে, Amazon, Oracle, Meta, এবং Microsoft একাই প্রায় ৫০,০০০ কাটের জন্য দায়ী — সবই AI ডেটা সেন্টার বিল্ডআউটে শত শত বিলিয়ন ফানেল করার সময়। একটি Financial Times বিশ্লেষণ দেখেছে যে AI-কে একটি কারণ হিসাবে উদ্ধৃত করে এমন কোম্পানিগুলি আসলে তাদের ঘোষণার পরে ৩০ ট্রেডিং দিনে Nasdaq-এর চেয়ে প্রায় ১০% কম পারফর্ম করেছে। বাজার, এটি দেখা যায়, বর্ণনার প্রতি সন্দিহান্বিত। বিনিয়োগকারীরা স্বয়ংক্রিয়ভাবে কোম্পানিগুলিকে পুরস্কৃত করছে না যখন তারা একই শ্বাসে মানুষ চাকরি হারাচ্ছে তখন "AI" শব্দটি বলার জন্য।

একটি প্রতিভার ওজন আছে। AI-কেন্দ্রিক কোম্পানি যেমন Anthropic এবং OpenAI দ্রুত নিয়োগ করছে, স্থানচ্যুত প্রতিভার কিছু শোষণ করছে। এবং কিছু কাটা কোম্পানির মধ্যে, মাথার সংখ্যা সম্পূর্ণভাবে অদৃশ্য হওয়ার পরিবর্তে স্থানান্তরিত হচ্ছে। কিন্তু মধ্য-স্তরের জ্ঞান কর্মীদের জন্য নেট প্রভাব — বিশেষত প্রকল্প সমন্বয়, বিষয়বস্তু অপারেশন, এবং গ্রাহক সহায়তার মতো ভূমিকায় — বাস্তব স্থানচ্যুতি, এবং এটি ত্বরান্বিত হচ্ছে।

এটি এশিয়ার জন্য কেন গুরুত্বপূর্ণ

এশিয়ার টেক শিল্প পশ্চিমী ছাড়াই চক্রগুলি কিছু দূরত্ব দিয়ে দেখতে থাকে, কিন্তু এই ঢেউটি আলাদা। চাকরি কাটা কোম্পানিগুলি সংগ্রাম করছে না — তারা লাভজনক বা বৃদ্ধি পাচ্ছে। Monday.com এখনও ২০% রাজস্ব বৃদ্ধি প্রজেক্ট করে। Meta-এর স্টক সর্বকালের উচ্চতার কাছাকাছি। এগুলি সংকটের সংকেত নয়; তারা উৎপাদন স্ট্যাকে মানুষ কোথায় বসে তা সম্পর্কে ইচ্ছাকৃত স্থাপত্য সিদ্ধান্ত।

এশিয়া টেকের জন্য, যার সরাসরি প্রভাব রয়েছে। দক্ষিণ-পূর্ব এশিয়া, ভারত, এবং পূর্ব এশিয়ায় এন্টারপ্রাইজ সফটওয়্যার গ্রহণ ঐতিহাসিকভাবে পশ্চিমের চেয়ে এক থেকে তিন বছর পিছিয়ে রয়েছে। সেই ল্যাগটি দ্রুত সংকুচিত হচ্ছে। একই AI সরঞ্জাম যা Monday.com পুনর্গঠন করছে — AI এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন পরিচালনা করছে, AI-সহায়তা go-to-market, AI-উত্পাদিত বিষয়বস্তু পাইপলাইন — ইতিমধ্যে Singapore, Jakarta, Bangalore, এবং Seoul-এ স্টার্টআপগুলির জন্য উপলব্ধ যা দুই বছর আগে তৈরি করতে খরচ করেছিল তার একটি ভগ্নাংশে।

এটি ব্যবহারিকভাবে কী অর্থ: ২০১৮–২০২৩ বৃদ্ধির যুগে এশিয়ান টেক কোম্পানিগুলি যে প্রতিভা কাঠামো তৈরি করেছে — বড় QA দলগুলি, ম্যানুয়াল ডেটা অপারেশন, মানব-ভারী গ্রাহক সাফল্য — একই চাপের অধীন যা পশ্চিমী কোম্পানিগুলি এখন কাজ করছে। পার্থক্য হল যে অনেক এশিয়ান কোম্পানি এখনও কাঠামোগত কল করেনি। তারা এখনও "আমরা AI নিয়ে পরীক্ষা করছি" পর্যায়ে রয়েছে যখন তাদের পশ্চিমী সমকক্ষরা ইতিমধ্যে "আমরা AI-এর চারপাশে পুনর্গঠন করেছি" পর্যায়ে রয়েছে।

এই ডেটায় একটি নিয়োগের সুযোগও লুকানো আছে। যদি Anthropic এবং OpenAI Monday.com, Meta, এবং Oracle থেকে স্থানচ্যুত প্রতিভা শোষণ করছে, তাহলে সেই প্রতিভা পাইপলাইন মার্কিন সীমানায় থামে না। এশিয়ান AI ল্যাব, Singapore এবং India-তে ভালভাবে তহবিলপ্রাপ্ত স্টার্টআপ, এবং MonstarX — এশিয়ার AI-নেটিভ ডেভ প্ল্যাটফর্ম তৈরি করছে — সবাই ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য প্রতিযোগিতা করছে যারা শুধু উত্তরাধিকার এন্টারপ্রাইজ পরিবেশ থেকে মুক্ত হয়েছে এবং এখন কিছু নতুন তৈরি করতে খোলা।

এশিয়ান প্রতিষ্ঠাতাদের জন্য প্রশ্ন হল এই ঢেউটি তাদের কাছে পৌঁছাবে কিনা। এটি ইতিমধ্যে করেছে। প্রশ্ন হল তারা সক্রিয়ভাবে পুনর্গঠন করছে নাকি বাধ্য হওয়ার জন্য অপেক্ষা করছে।

ডেভেলপারদের জন্য এটির অর্থ কী

যদি আপনি এখন এশিয়ায় একজন ডেভেলপার হন, তাহলে Monday.com সংবাদ একটি সতর্কতা এবং একটি সংকেত উভয়ই। সতর্কতা: সফটওয়্যার উন্নয়নের সাথে সংলগ্ন ভূমিকাগুলি — প্রযুক্তিগত প্রকল্প ব্যবস্থাপনা, ম্যানুয়াল QA, ডকুমেন্টেশন লেখা, একীকরণ সহায়তা — বেশিরভাগ দলগুলি পরিকল্পনা করেছে তার চেয়ে দ্রুত স্বয়ংক্রিয় হচ্ছে। সংকেত: ডেভেলপাররা যারা AI দিয়ে তৈরি করতে জানে, শুধু AI তৈরি করতে নয়, তারা অসমানুপাতিকভাবে মূল্যবান হয়ে উঠছে।

পার্থক্য গুরুত্বপূর্ণ। "AI তৈরি করা" মানে মডেল প্রশিক্ষণ, সূক্ষ্ম-সুর, চালানো অনুমান অবকাঠামো। এটি একটি অপেক্ষাকৃত ছোট প্রতিভা পুল। "AI দিয়ে তৈরি করা" মানে জানা কীভাবে AI ক্ষমতাগুলি বাস্তব পণ্যগুলিতে তার করতে হয় — কীভাবে একটি গ্রাহক সহায়তা প্রবাহে অভিপ্রায় শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি LLM ব্যবহার করতে হয়, কীভাবে একটি এজেন্ট তৈরি করতে হয় যা অনবোর্ডিং লজিক পরিচালনা করে, কীভাবে একটি বৈশিষ্ট্য চালু করতে হয় দিনে যা একটি স্প্রিন্ট নিতে ব্যবহৃত হয়। সেই দক্ষতা সেট যেকোনো ডেভেলপারের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য যারা সময় বিনিয়োগ করতে ইচ্ছুক, এবং এটি বাজার এখন মূল্য নির্ধারণ করছে।

সুনির্দিষ্টভাবে, এখানে এটি অনুশীলনে কী দেখায়:

• ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন: কাজগুলি যা Monday.com-এর কাটা কর্মচারীরা ম্যানুয়ালি পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয় — স্ট্যাটাস আপডেট, ক্রস-টিম বিজ্ঞপ্তি, রিপোর্টিং — ইভেন্ট-চালিত অটোমেশন দ্বারা প্রতিস্থাপিত হচ্ছে যা একটি একক ডেভেলপার তৈরি এবং বজায় রাখতে পারে।
• AI-সহায়তা কোড পর্যালোচনা এবং পরীক্ষা: শিল্প জুড়ে ঘটছে QA মাথার সংখ্যা হ্রাস কারণ গুণমান কম গুরুত্বপূর্ণ। এটি কারণ AI-সহায়তা পরীক্ষার সরঞ্জামগুলি রিগ্রেশন পরীক্ষা কভার করতে পারে এমন একটি স্কেলে যা মানব QA দলগুলি খরচ-কার্যকরভাবে মেলাতে পারে না।
• লীনার go-to-market ইঞ্জিনিয়ারিং: Monday.com বিশেষভাবে তার "মার্কেটিং এবং go-to-market কৌশল" পরিবর্তনগুলি উদ্ধৃত করেছে। এটি একটি সংকেত যে AI বৃদ্ধির ইঞ্জিনিয়ারিং পৃষ্ঠ এলাকা সংকুচিত করছে — পরীক্ষা চালাতে, অনুলিপি তৈরি করতে, আউটরিচ ব্যক্তিগতকৃত করতে প্রয়োজনীয় কম মানুষ।

ডেভেলপারদের জন্য যারা ইতিমধ্যে তাদের স্ট্যাকে সরঞ্জামগুলিতে সংযোগকারী আছে এমন প্ল্যাটফর্মগুলিতে তৈরি করছে, পরিবর্তনটি কম বিঘ্নকারী এবং আরও একটি ত্বরক। অবকাঠামো থেকে শুরু করে পুনর্নির্মাণ ছাড়াই AI ক্ষমতাগুলি একীভূত করার ক্ষমতা ঠিক সেই ধরনের লিভারেজ যা দ্রুত শিপিং দলগুলিকে এখনও একটি স্লাইড ডেকে তাদের AI কৌশল পরিকল্পনা করা দলগুলি থেকে আলাদা করে।

কঠিন সত্য হল যে "AI সরঞ্জাম ব্যবহার করতে শিখুন" আর পার্থক্যপূর্ণ পরামর্শ নয়। যারা সবচেয়ে স্থিতিস্থাপক হবে তারা হল ডেভেলপাররা যারা ব্যবসায়িক যুক্তি যথেষ্ট ভালভাবে বোঝে যে একটি ওয়ার্কফ্লোর কোন অংশগুলি স্বয়ংক্রিয় করার যোগ্য এবং কোন অংশগুলি এখনও মানব বিচার প্রয়োজন। এটি একটি পণ্য সেন্স সমস্যা যেমন একটি প্রযুক্তিগত।

মূল টেকঅ্যাওয়ে

Monday.com পুনর্গঠন একটি অনেক বড় প্যাটার্নে একটি ডেটা পয়েন্ট। এখানে সম্পূর্ণ চিত্র যা পরামর্শ দেয়:

• AI-উদ্ধৃত ছাড়াই একটি সংকট সংকেত নয় — তারা একটি কৌশলগত সংকেত। AI উদ্ধৃত করে মাথার সংখ্যা কাটা কোম্পানিগুলি বেশিরভাগই বৃদ্ধি পাচ্ছে। তারা কাটছে কারণ তারা ব্যর্থ হচ্ছে; তারা কাটছে কারণ তারা পুনর্নির্ধারণ করছে।