ড. ইশরাত সায়রা ওয়াহিদ : বর্তমান যুগকে ‘ডিজিটাল যুগ হিসেবে পরিচিত করা হয় যখন ডিজিটাল রূপান্তর ব্যবসার মধ্যে বিশ্বব্যাপী ঐক্যমত হয়ে উঠেছে। মহামারী চলাকালীন ডিজিটাল রূপান্তর অর্ধ দশক এগিয়েছে। আজকের দ্রুত পরিবর্তনশীল বিশ্বে, প্রযুক্তির অগ্রগতি মানবসম্পদ ব্যবস্থাপনার (এইচআরএম) ক্ষেত্র সহ বিভিন্ন শিল্পকে পুনর্নির্মাণ করছে। ডিজিটালাইজড অর্থনীতিতে, মানবসম্পদ (এইচআর) নিজেকে নতুনভাবে উদ্ভাবন করতে হবে। যদি এইচআর পদক্ষেপ নেয়, সুযোগের এই উইন্ডোটি দখল করে তবে এটি সংস্থা ও কর্মচারী উভয়ের জন্যই অবিশ্বাস্য সুবিধা তৈরি করতে পারে। এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা মেশিন লার্নিং পরিচালকদের প্রতিস্থাপনের উদ্দেশ্যে নয় বরং এইচআরএম সিদ্ধান্তগুলোকে সমর্থন করার উদ্দেশ্যে। ‘কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা’ ও ‘মেশিন লার্নিং’ সাম্প্রতিক বছরগুলোতে গুঞ্জন হয়ে উঠেছে, এইচআর-এ তাদের সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলো বিশাল। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বলতে বোঝায় কম্পিউটার প্রোগ্রামের শেখার ও চিন্তা করার ক্ষমতা। এটি কাজগুলো সম্পন্ন করার ও মানুষের আচরণ, চিন্তাভাবনা প্রক্রিয়াকে উদ্দীপিত করার জন্য একটি কার্যকর হাতিয়ার। অন্যদিকে, এমএল হলো এআই এর একটি সাবফিল্ড ও বিভাগ যা জটিল কাজগুলো করতে ডেটা-চালিত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। এআই/এমএল রুটিন কাজগুলোকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত করতে পারে ও এইচআর পেশাদারদের কৌশলগত উদ্যোগগুলোতে ফোকাস করতে সক্ষম করে। উদাহরণস্বরূপ, অনেক কাজের মধ্যে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ জড়িত থাকে যেমন রিপোর্ট তৈরি করা, তথ্য যাচাই করা, ডেটা বিশ্লেষণ করা ইত্যাদি। এআই প্রোগ্রামগুলো ব্যবহার করে এই ধরনের পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলো সম্পাদন করা সময় বাঁচাতে পারে, এইচআর ফাংশনগুলোর উৎপাদনশীলতা বাড়াতে পারে ও পরিচালকদের তাদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়াতে সহায়তা করতে পারে। 

একটি উল্লেখযোগ্য ক্ষেত্র যেখানে এআই/এমএল এইচআর কে রুপান্তরিত করছে তা হলো নিয়োগ ও প্রতিভা অর্জন প্রক্রিয়া। এআই/এমএল ডেটা সংগ্রহ করে, ব্যবহার করে, নিয়োগকারীদের একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ বোঝার সঙ্গে প্রদান করে যে কীভাবে ও কেন কেউ তাদের প্রতিষ্ঠানের জন্য উপযুক্ত হবে। এইভাবে তাদের এই বিষয়ে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার অনুমতি দেয়। এআই চালিত সিস্টেমগুলো প্রচুর পরিমাণে আবেদনকারীর ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে, জীবনবৃত্তান্তের স্ক্রীনিং ও মূল্যায়ন করতে পারে, আবেদনকারীদের স্বীকার ও প্রত্যাখ্যান করতে পারে, সাক্ষাৎকারের সময়সূচী নির্ধারণ করতে পারে, প্রার্থীদের ব্যাকগ্রাউন্ড পরীক্ষা করতে পারে, এমনকি প্রাথমিক সাক্ষাৎকারও পরিচালনা করতে পারে। এই প্রযুক্তিগুলো নিদর্শনগুলো সনাক্ত করতে পারে, প্রার্থীদের চাকরির প্রয়োজনীয়তার সঙ্গে মেলাতে পারে ও নিয়োগ প্রক্রিয়ার দক্ষতা বাড়াতে পারে। প্রকৃতপক্ষে, আজকের দ্রুত পরিবর্তনশীল ব্যবসায়িক ল্যান্ডস্কেপে প্রতিযোগিতামূলক থাকার জন্য কর্মীদের জন্য ক্রমাগত শিক্ষা ও উন্নয়ন অপরিহার্য। এআই/এমএল ব্যক্তিগত দক্ষতার ফাঁক, শেখার শৈলী ও ক্যারিয়ারের আকাক্সক্ষা বিশ্লেষণ করে শেখার অভিজ্ঞতাকে ব্যক্তিগতকৃত করতে পারে। বুদ্ধিমান শিক্ষার প্ল্যাটফর্মগুলো উপযোগী প্রশিক্ষণ প্রোগ্রামের সুপারিশ করতে পারে, রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে ও স্ব-গতিশীল শিক্ষার সুবিধা দিতে পারে। এই অগ্রগতিগুলো এইচআরকে ক্রমাগত শেখার সংস্কৃতি তৈরি করতে, কর্মীদের বৃদ্ধিকে উৎসাহিত করতে ও সাংগঠনিক কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সক্ষম করে। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, ঐতিহ্যগত কর্মক্ষমতা ব্যবস্থাপনা সিস্টেমগুলো প্রায়ই তাদের কার্যকারিতার অভাবের জন্য সমালোচিত হয়। এআই রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া, উদ্দেশ্যমূলক মূল্যায়ন ও ডেটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে এই প্রক্রিয়াটিকে রূপান্তর করতে পারে। এআই-চালিত সিস্টেমগুলো কর্মক্ষমতা পর্যালোচনাগুলোকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে। যা এইচআর পেশাদারদের কৌশলগত উদ্যোগগুলোতে আরও বেশি ফোকাস করতে দেয়।

এদিকে আমাদের একই সময়ে এর কিছু অসুবিধাকে উপেক্ষা করা উচিত নয়। এআই-এর দিকে ধাক্কা আমাদের জীবনকে ক্রমবর্ধমানভাবে আক্রমণ করছে, এইচআর অনুশীলনের সঙ্গে সম্পর্কিত সমালোচনামূলক সিদ্ধান্তগুলোকে প্রভাবিত করছে। যদিও এআই সিস্টেমগুলো এইচআর পেশাদারদের কাজগুলোকে সহজতর করার জন্য উপযোগী, এটা অবশ্যম্ভাবী যে এআই এমন একটি টুল যার কাজ করার জন্য লোকেদের বিভিন্ন ধরণের ডেটা ইনপুট করতে হয়। উপরন্তু, এআই কোডেড দৃষ্টি প্রয়োগ করে, যা নতুন প্রযুক্তিকে রূপ দেওয়ার ক্ষমতা রাখে এমন ব্যক্তির পছন্দ, অগ্রাধিকার ও কুসংস্কারকে বোঝায়। অ্যালগরিদম অতীতের তথ্য ব্যবহার করে ভবিষ্যৎ ইভেন্টের পূর্বাভাস দেয়, যখন মেশিন লার্নিং মানুষের আচরণ অনুকরণ করে। এছাড়াও তারা অদৃশ্য দারোয়ান হিসেবে বিবেচিত হয় যারা ক্রমবর্ধমানভাবে নিয়োগের সিদ্ধান্তে অনুপ্রবেশ করে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে কর্মচারীদের কাজের পারফরম্যান্স ও অন্যান্য অনেক উচ্চ-স্টেকের দিকগুলোর সঙ্গে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মূল্যায়ন করে। অতএব, এটি একটি বড় সমস্যা হবে যদি অ্যালগরিদম ভুল ডেটা ব্যবহার করে যা কারও কর্মজীবনকে গুরুতরভাবে ক্ষতিগ্রস্ত করতে পারে। ভবিষ্যত একটি সফটওয়্যার প্রোগ্রামের হাতে যার সঠিক ক্রিয়াকলাপ অজানা।

প্রক্রিয়ায় মানবিক কারণের অভাব পক্ষপাতমূলক ও বৈষম্যমূলক হবে। সুতরাং, সংস্থাগুলোকে নিশ্চিত করতে হবে যে এআই অ্যালগরিদমগুলো নিয়মিত পরীক্ষা করা হয়, সময়ের সঙ্গে সঙ্গে বিকাশ হতে পারে এমন কোনও পক্ষপাতকে সনাক্ত করতে ও সংশোধন করতে। তাই, এইচআর পেশাদারদের অবশ্যই স্বচ্ছতা, ন্যায্যতা ও ডেটা গোপনীয়তা নিশ্চিত করতে হবে। উপরন্তু, এআই এর উপর সম্পূর্ণ নির্ভরতা এড়াতে মানুষের স্পর্শ ও প্রযুক্তির মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কারণ এটি ব্যক্তিগত সংযোগ ও সহানুভূতির ক্ষতির কারণ হতে পারে। সংক্ষেপে, এইচআর পেশাদারদের সাফল্যের জন্য এইচআর-এ এআই-এর একীকরণ গুরুত্বপূর্ণ হবে। এআই/এমএল প্রযুক্তির অগ্রগতি সম্পর্কে আপডেট থাকার মাধ্যমে তারা ইতিবাচক পরিবর্তন চালানোর জন্য তাদের শক্তিকে কাজে লাগাতে পারে ও তাদের প্রতিষ্ঠানে গুরুত্বপূর্ণ অবদান রাখতে পারে। এইচআর পেশাদার ও কর্মচারীরা কীভাবে এআই/এমএল প্রযুক্তি দেখে, ব্যবহার করে তা বিবেচনা করাও গুরুত্বপূর্ণ। মানুষ সবসময় পরিবর্তন ও চাকরি স্থানচ্যুতির বিরুদ্ধে প্রতিরোধী। এআই এর সঙ্গে কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা, জ্ঞান, ক্ষমতা নির্ধারণ করতে সময় লাগে ও এটি ব্যয়বহুল। সুতরাং, সংস্থাগুলো তাদের প্রযুক্তিগত সাক্ষরতা উন্নত করার জন্য তাদের কর্মচারীদের দক্ষতা বৃদ্ধি ও প্রশিক্ষণের সুযোগ দিতে সক্ষম হওয়া উচিত। প্রকৃতপক্ষে, এইচআর-এ এআই-এর সম্ভাবনা বিশাল। তবুও, এটা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ যে এই সিস্টেমগুলোর প্রভাব না বুঝেই এর বর্ধিত ব্যবহার আমাদের জীবনে বিপরীত প্রভাব ফেলতে পারে। লেখক : সহকারী অধ্যাপক, ব্যবসায় প্রশাসন ও মানবসম্পদ ব্যবস্থাপনা বিভাগ, প্রিন্স মোহাম্মদ বিন ফাহদ বিশ্ববিদ্যালয়, সৌদি আরব। অনুবাদ : জান্নাতুল ফেরদৌস। সূত্র : ডেইলি সান