সবাই যখন জুনিয়র পদ কাটছে, IBM তিনগুণ বাড়িয়েছে নতুন নিয়োগ — কেন?

স্রোতের বিপরীতে সাঁতার কাটা কোম্পানি

একটা সংখ্যা আছে যেটা আপনাকে থামিয়ে দেওয়া উচিত: যখন বেশিরভাগ বড় employer চুপচাপ entry-level পদ কমিয়ে ফেলছে, IBM তার নতুন নিয়োগ তিনগুণ বাড়িয়েছে — আগের বছরের তুলনায়। [তথ্য] (HBR, "AI and the Entry-Level Job", ১৩ মার্চ ২০২৬)

এটা rounding error না। যে economy-তে প্রতিটা headline চিৎকার করছে "AI জুনিয়র কর্মীদের replace করবে," সেখানে বিশ্বের অন্যতম বৃহৎ technology কোম্পানি ইচ্ছাকৃতভাবে বেশি নতুন লোক নিচ্ছে — হাজারে হাজারে। (IBM CHRO Nickle LaMoreaux, HBR interview)

IBM-এর Chief Human Resources Officer Nickle LaMoreaux, যিনি ৩ লক্ষ কর্মীর global workforce পরিচালনা করেন, স্পষ্ট করে বলেছেন: "এটা আমাদের AI নিয়ে আশাবাদী হওয়া না। এটা একটা খুব সচেতন talent strategy, আমাদের business strategy-কে support করার জন্য।" [তথ্য — সরাসরি উদ্ধৃতি] (HBR)

তাহলে IBM কী দেখছে যেটা বাকি সবাই miss করছে?

"ভুয়া মূল্য"-র ফাঁদ

বেশিরভাগ কোম্পানি AI নিয়ে একই পথে হাঁটছে: প্রযুক্তি বিদ্যমান operation-এ apply করো, productivity বাড়াও, headcount কমাও। LaMoreaux এটাকে বলছেন "ভুয়া মূল্য" — যে short-term savings দিয়ে long-term competitive advantage ধ্বংস করা হয়। [তথ্য] (IBM CHRO, HBR)

লজিকটা সোজা, একবার বুঝলেই পরিষ্কার। যদি কোনো কোম্পানি AI দিয়ে সেই junior position-গুলো বাদ দেয় যেগুলো ভবিষ্যতের senior কর্মী তৈরি করে, তাহলে আজ টাকা বাঁচবে কিন্তু কালকের talent pipeline ধ্বংস হবে। পাঁচ বছর পর অভিজ্ঞ professional কোথা থেকে আসবে, যখন এখন কেউ তাদের তৈরি করছে না?

IBM script উল্টে দিয়েছে। Junior worker-দের AI দিয়ে replace করার বদলে, IBM AI ব্যবহার করছে junior worker-রা কী করবে সেটা নতুন করে define করতে। নতুন কর্মীরা routine কাজে কম সময় দেয় — basic coding, data compilation, সাধারণ analysis — কারণ IBM-এর AI coding assistant সেগুলো সামলায়। পরিবর্তে, তারা বেশি সময় দেয় AI system-কে direct করা, verify করা এবং AI-এর পাশাপাশি কাজ করা শিখতে। [তথ্য] (HBR)

কর্মজীবনে নতুন ঢোকা সফটওয়্যার ডেভেলপারদের জন্য এই পার্থক্যটা বিশাল। IBM-এ junior developer-এর role মরে যাচ্ছে না — বদলে যাচ্ছে। মূল দক্ষতা "আপনি কি একটা basic function লিখতে পারেন?" থেকে বদলে গেছে "আপনি কি বলতে পারেন AI-generated code আসলেই যা করার কথা তাই করছে কি না?"

Skill-ই আসল — আর তারা এটা সিরিয়াসলি বলছে

IBM-এর strategy-র সবচেয়ে চমকপ্রদ দিক হলো তারা candidate-দের মধ্যে কী খোঁজে সেটা কীভাবে বদলেছে। LaMoreaux IBM-কে একটি "skills-first organization" বলেন এবং credential নিয়ে সরাসরি বলেন: "যদি আমার একজন software engineer দরকার যে Python বোঝে, তাহলে আমার কিছু যায় আসে না সে বিশ্ববিদ্যালয়ে শিখেছে নাকি নিজের basement-এ।" [তথ্য — সরাসরি উদ্ধৃতি] (HBR)

এটা শুধু corporate messaging না। IBM তার hiring criteria মৌলিকভাবে restructure করেছে দুটো quality-র চারপাশে: অভিযোজনযোগ্যতা এবং ক্রমাগত শেখার ক্ষমতা। Domain expertise এবং formal credential-কে ইচ্ছাকৃতভাবে কম গুরুত্ব দেওয়া হয়েছে। [তথ্য] (HBR)

উল্লেখযোগ্য যে, LaMoreaux বলেছেন IBM resume screen করতে AI ব্যবহার করে না — একটা practice যেটা অনেক কোম্পানি adopt করেছে এবং bias encode করার জন্য সমালোচিত হয়েছে। পরিবর্তে, তারা একজন candidate-এর শেখার এবং adapt করার capacity মূল্যায়নে মনোযোগ দেয়। এটা automate করা কঠিন, কিন্তু সম্ভবত দীর্ঘমেয়াদী সাফল্যের ভালো predictor। [তথ্য] (HBR)

কোম্পানি এই philosophy-কে back করে গুরুতর education investment দিয়ে। প্রতিটি IBM কর্মীকে বছরে ৪০ ঘণ্টা skill-based learning সম্পন্ন করতে হয়। [তথ্য] (HBR) আর এটা optional box-checking না। LaMoreaux পরিষ্কার বলেছেন: "আপনি low performer হিসেবে বিবেচিত হতে পারেন যদি আপনি business results exceed করেন কিন্তু skill বাড়াতে ব্যর্থ হন।" [তথ্য — সরাসরি উদ্ধৃতি] (HBR)

এই বাক্যটা আরেকবার পড়ুন। IBM-তে target মেটানোই যথেষ্ট না। আপনি যদি সক্রিয়ভাবে skill বাড়াচ্ছেন না, তাহলে আপনি underperform করছেন।

বেশিরভাগ কোম্পানি কেন এটা করছে না

IBM-এর approach বিশ্বাসযোগ্য, কিন্তু বোঝা দরকার কেন বেশিরভাগ কোম্পানি উল্টো দিকে যাচ্ছে।

Dallas Federal Reserve দেখেছে যে computer systems design-এ — AI exposure-এ সবচেয়ে এগিয়ে থাকা sector-গুলোর একটি — ২২ থেকে ২৫ বছর বয়সীদের employment share ১৬.৪% থেকে ১৫.৫%-তে নেমেছে। [তথ্য] (Dallas Fed, জানুয়ারি ২০২৬) এই পতনের বেশিরভাগটাই এসেছে নতুন hiring কমে যাওয়া থেকে, layoff থেকে না। কোম্পানিগুলো simply এত junior position open করছে না।

২০২৬ সালের জানুয়ারির একটি আলাদা HBR analysis-এ দেখা গেছে প্রায় ৬০% বড় কোম্পানি AI-সম্পর্কিত workforce reduction করেছে, কিন্তু সেগুলোর মাত্র ২% ছিল প্রকৃত, পরিমাপিত AI performance gain-এর উপর ভিত্তি করে। [তথ্য] (HBR, ২৯ জানুয়ারি ২০২৬) বাকিগুলো ছিল AI কী করতে পারে সেই প্রত্যাশার ভিত্তিতে — performance না, potential দেখে ছাঁটাই।

এটা প্রশাসনিক সহকারী এবং ডাটা এন্ট্রি অপারেটরদের মতো পদের জন্য একটা paradox তৈরি করে। AI কাজ সামলাবে এই অনুমানে পদ কাটা হচ্ছে, যখন সেই অনুমান validate-ই করা হয়নি। IBM বাজি ধরছে এই approach বেশিরভাগ কোম্পানির জন্য backfire করবে।

Tool Agnosticism নীতি

LaMoreaux-এর আরেকটি অন্তর্দৃষ্টি চাকরির বাজারে যারা আছেন তাদের সবার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। কোন নির্দিষ্ট AI tool শিখতে হবে জিজ্ঞেস করায় তিনি পাল্টে দিয়েছেন: "Tool আসবে যাবে। কোনো নির্দিষ্ট tool-এ দক্ষতা দেখানো কম গুরুত্বপূর্ণ, বেশি গুরুত্বপূর্ণ হলো আপনি এটা কীভাবে ব্যবহার করছেন।" [তথ্য — সরাসরি উদ্ধৃতি] (HBR)

AI-exposed পেশায় থাকা সবার জন্য practical পরামর্শ: আজ আপনি যে chatbot, coding assistant বা automation platform শিখছেন, সেটা ১৮ মাসে অচল হয়ে যেতে পারে। যা টিকে থাকে সেটা হলো meta-skill: AI output মূল্যায়ন করতে জানা, কখন trust করতে হবে, কখন override করতে হবে, এবং কীভাবে workflow-এ integrate করতে হবে।

সফটওয়্যার ডেভেলপারদের জন্য, AI-এর সাথে কীভাবে code করতে হয় সেটা শেখা যেকোনো নির্দিষ্ট AI coding tool master করার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। প্রশাসনিক সহকারীদের জন্য, scheduling, communication এবং analysis-এর জন্য একাধিক AI tool orchestrate করা core competency হয়ে উঠতে পারে।

আপনার career-এর জন্য এর মানে কী

IBM-এর strategy তিনটি concrete শিক্ষা দেয় — আপনি সেখানে কাজ করুন বা না করুন।

প্রথমত, entry-level চাকরি মরেনি — তবে বদলে যাচ্ছে। যেসব কোম্পানি junior role পুরোপুরি বাদ দিচ্ছে তারা কয়েক বছরের মধ্যে talent crisis-এ পড়তে পারে। IBM যদি ঠিক থাকে, smart long-term bet হলো এমন মানুষে invest করা যারা AI-এর পাশাপাশি বড় হতে পারবে, AI দিয়ে তাদের replace করা না।

দ্বিতীয়ত, ক্রমাগত শেখা আর optional না। IBM-এর বছরে ৪০ ঘণ্টা training requirement দাতব্য না — এটা survival strategy। যখন বিশ্বের সবচেয়ে বড় tech employer-রা skill development বাধ্যতামূলক করছে, তখন শেখা বন্ধ করা মানে নিজে থেকেই অচল হওয়া বেছে নেওয়া।

তৃতীয়ত, অভিযোজনযোগ্যতা credential-কে হারায়। IBM-এর skills-first নিয়োগ দর্শন একটা বড় পরিবর্তনের অংশ। Elite degree ছাড়া কর্মীদের জন্য এটা সত্যিই ভালো খবর। যারা মূলত degree-র উপর নির্ভর করেন তাদের জন্য এটা সতর্কবার্তা: diploma দরজা খুলে দেয়, কিন্তু ঘরে রাখে না।

AI কীভাবে এই পেশাগুলোকে প্রভাবিত করছে দেখুন: সফটওয়্যার ডেভেলপার, প্রশাসনিক সহকারী, ডাটা এন্ট্রি অপারেটর।

সূত্র

• Harvard Business Review — Nickle LaMoreaux (IBM CHRO), "AI and the Entry-Level Job", ১৩ মার্চ ২০২৬
• Dallas Federal Reserve — Tyler Atkinson & Shane Yamco, "AI and Youth Employment", ৬ জানুয়ারি ২০২৬
• Harvard Business Review — Thomas Davenport & Laks Srinivasan, "AI Is Disrupting the Labor Market—But Not the Way You Think", ২৯ জানুয়ারি ২০২৬

আপডেট ইতিহাস

• ২০২৬-০৩-২১: সূত্র লিঙ্ক ও সূত্র সেকশন যোগ করা হয়েছে
• ২০২৬-০৩-১৯: IBM CHRO Nickle LaMoreaux-এর HBR সাক্ষাৎকারের (১৩ মার্চ ২০২৬) ভিত্তিতে প্রথম প্রকাশ

---

এই নিবন্ধটি Claude (Anthropic) এর AI সহায়তায় গবেষণা ও রচনা করা হয়েছে। বিশ্লেষণে IBM CHRO Nickle LaMoreaux-এর HBR সাক্ষাৎকার এর তথ্য সংকলিত হয়েছে, সাথে Dallas Federal Reserve এবং HBR শ্রমবাজার গবেষণা এর তথ্য। এটি প্রকাশ্য গবেষণার AI-generated বিশ্লেষণ এবং পেশাদার career বা কর্মসংস্থান পরামর্শ হিসেবে নেওয়া উচিত নয়। সম্পূর্ণ সাক্ষাৎকারের জন্য মূল সূত্র দেখুন।