AI কি হ্যান্ড প্যাকারদের প্রতিস্থাপন করবে?
হ্যান্ড প্যাকাররা 59% অটোমেশন ঝুঁকিতে — শারীরিক শ্রমে সর্বোচ্চ। 614,800 কর্মী ও -4% BLS হ্রাসে চাপ শুরু হয়েছে।
আপনি যদি জীবিকার জন্য বাক্স প্যাক করেন, তাহলে আপনার মনে একটাই প্রশ্ন: রোবটগুলো কখন আমার চাকরি কেড়ে নেবে? সৎ উত্তরটা শিরোনামের চেয়ে অনেক বেশি জটিল। আমাদের পেশাগত বিশ্লেষণ অনুযায়ী হাত দিয়ে প্যাক করা কর্মীরা ৭৮% স্বয়ংক্রিয়তার ঝুঁকির সম্মুখীন — সংখ্যাটা উদ্বেগজনক, কিন্তু এর অর্থ বেশিরভাগ মানুষ যা ভাবেন তা নয়।
এখানে যে অংশটি মানুষকে চমকে দেয় সেটা হলো এই: ব্যুরো অব লেবার স্ট্যাটিস্টিক্স প্রজেক্ট করেছে যে ২০২৪ থেকে ২০৩৪ সালের মধ্যে হাত-প্যাকার পদে কর্মসংস্থান মাত্র -১.৭% হ্রাস পাবে। সংবাদ চক্রের ভয়াবহ সংখ্যার সাথে তুলনা করুন — ৭৮% ঝুঁকির স্কোরের বিপরীতে ১.৭% প্রজেক্টেড হ্রাস এত বড় ব্যবধান যে এটি নিজেই একটা গল্প বলে। এই কাজের তাত্ত্বিক প্রতিস্থাপনযোগ্যতাকে বাস্তব প্রতিস্থাপনে রূপান্তরিত হতে বাধা দিচ্ছে কিছু একটা।
সেই "কিছু একটা" হলো হাত-প্যাকারদের সারাদিনের কাজের অগোছালো, অকাঠামোগত, শারীরিক বাস্তবতা। আর এই কারণেই এই নিবন্ধটির অস্তিত্ব। আমরা দেখব AI এবং রোবোটিক্স এখন কী করতে পারে, কী পারে না, আমাজনের মতো গুদামঘর জায়ান্টরা বিলিয়ন ডলার স্বয়ংক্রিয়তায় ব্যয় সত্ত্বেও কেন মানব প্যাকার নিয়োগ অব্যাহত রাখছে, এবং আপনার ক্যারিয়ার নিয়ে উদ্বিগ্ন হলে আপনার আসলে কী করা উচিত।
৭৮% সংখ্যা — এটা আসলে কী পরিমাপ করে
যখন আমরা বলি হাত-প্যাকারদের AI এক্সপোজার স্কোর ৭৮%, তখন আমরা OpenAI এবং ইউনিভার্সিটি অব পেনসিলভানিয়ার গবেষকদের GPT প্রভাব সমীক্ষার জন্য তৈরি কাঠামো ব্যবহার করছি, যা রোবোটিক্স সক্ষমতা মূল্যায়নের মাধ্যমে শারীরিক পেশায় বিস্তৃত হয়েছে। সংখ্যাটি পরিমাপ করে এই পেশার মূল কাজগুলির মধ্যে কতটা বর্তমান প্রজন্মের AI প্লাস রোবোটিক্স সিস্টেম যুক্তিসঙ্গত নির্ভুলতায় তাত্ত্বিকভাবে সম্পাদন করতে পারে।
"তাত্ত্বিকভাবে" শব্দটি লক্ষ্য করুন। এই বাক্যে এটি অনেক কাজ করছে।
হাত দিয়ে প্যাক করার কাজে O\*NET ডেটাবেসে প্রায় ১২টি মূল কাজ রয়েছে। এগুলির মধ্যে রয়েছে উপযুক্ত প্যাকেজিং উপকরণ বাছাই করা, পাত্রে পণ্য সাজানো, লেবেল এবং সুরক্ষামূলক উপকরণ লাগানো, ক্ষতির জন্য পণ্য পরীক্ষা করা, সম্পূর্ণ প্যাকেজ ওজন করা এবং মৌলিক প্যাকেজিং যন্ত্রপাতি চালানো। AI ভিশন সিস্টেম রোবোটিক বাহুর সাথে মিলিত হয়ে নিয়ন্ত্রিত প্রদর্শনীতে এই কাজগুলির বেশিরভাগ করতে পারে। এখানেই ৭৮% আসে।
কিন্তু নিয়ন্ত্রিত প্রদর্শনী গুদামঘর নয়। এগুলি পিক সিজনে রাত ১১টার শিফট নয়। এগুলি সেই মুহূর্ত নয় যখন কনভেয়র আটকে যায় এবং সুপারভাইজার কাউকে উপরে উঠে আটকানো অংশ খুলতে বলে যখন আরও তিনটি জিনিসও ভুল হয়ে যাচ্ছে। ৭৮% আদর্শ পরিস্থিতিতে সক্ষমতা পরিমাপ করে। বাস্তব প্যাকিং কাজ এমন পরিস্থিতিতে ঘটে যা খুব কমই আদর্শ।
রোবটগুলো আজ আসলে কী করে (এবং কী করে না)
স্বয়ংক্রিয়তা ইতিমধ্যে কোথায় চাকরি নিয়ে গেছে সে সম্পর্কে সুনির্দিষ্ট হওয়া যাক, কারণ এটি আর কাল্পনিক নয়। উচ্চ-ভলিউম, একক-পণ্য প্যাকেজিং লাইনে — ম্যানুফ্যাকচারিং লাইন থেকে আসা সিরিয়াল বাক্স, বা ফার্মাসিউটিক্যাল পিল বোতল, বা কেসে পানীয় ক্যান — স্বয়ংক্রিয় প্যাকেজিং কয়েক দশক ধরে মানদণ্ড। সেই চাকরিগুলো ইতিমধ্যে চলে গেছে। তারা ১৯৮৫ থেকে ২০১৫ সালের মধ্যে চলে গেছে। আজ যে লোকেরা হাত দিয়ে প্যাক করছেন তারা এমন কাজ করছেন যা নির্দিষ্ট কারণে স্বয়ংক্রিয়তার প্রথম ঢেউ প্রতিরোধ করেছিল।
যে কাজ অবশিষ্ট থাকে তার কিছু সাধারণ বৈশিষ্ট্য রয়েছে। এতে পরিবর্তনশীল পণ্যের আকৃতি, মিশ্র অর্ডার, ভঙ্গুর বা অদ্ভুত আকৃতির পণ্য, কাস্টম কনফিগারেশন, বা এমন পরিবেশ জড়িত যেখানে প্যাকিংয়ের প্রয়োজনীয়তা সারাদিন পরিবর্তিত হয়। আমাজনের পূরণ কেন্দ্রগুলো এর আদর্শ উদাহরণ। প্রতিটি অর্ডার আলাদা। রোবট আপনার কাছে বিন নিয়ে আসতে পারে, কিন্তু একজন মানুষ এখনও পণ্যগুলো তুলে সঠিক প্যাডিং সহ সঠিক বাক্সে রাখেন। আমাজন ২০১৭ সাল থেকে প্যাকেজিং স্বয়ংক্রিয়তা গবেষণায় ১ বিলিয়ন ডলারেরও বেশি ব্যয় করেছে। ২০২২ সালে ঘোষিত "স্প্যারো" বাহু রূপান্তরকারী হওয়ার কথা ছিল। ২০২৬ সালের হিসাবে, কোম্পানিটি তিন বছর আগের চেয়ে বেশি হাত-প্যাকার নিয়োগ করছে, কম নয়।
এটা আমাজন বোকা বলে নয়। বরং এটা কারণ দক্ষতার শেষ মাইল — সেই অংশ যেখানে একটি নরম হাতকে অদ্ভুত আকৃতির পণ্যটি ধরতে হবে, কীভাবে এটি সাজাতে হবে তা সিদ্ধান্ত নিতে হবে, এটিকে এমন একটি জায়গায় ফিট করতে হবে যেখানে আরও পণ্য আছে এবং এটি নষ্ট না করতে হবে — রোবটের জন্য সত্যিকার অর্থেই কঠিন। স্ট্যানফোর্ড এবং কার্নেগি মেলনের গবেষকরা অনুমান করেন যে অ-অভিন্ন প্যাকিং কাজের জন্য, বর্তমান রোবোটিক সিস্টেমগুলি একজন অভিজ্ঞ মানুষের প্রায় ৬২-৭০% থ্রুপুট অর্জন করে, ক্ষতির হার ২-৩ গুণ বেশি। [অনুমান] এই গণিত কোনও কোম্পানির জন্য কাজ করে না যারা তাদের মার্জিন নিয়ে যত্নশীল।
তিনটি বিপরীত শক্তি
হাত দিয়ে প্যাক করার কাজের ভবিষ্যত দেখলে, তিনটি শক্তি একে অপরের বিরুদ্ধে টানছে।
স্বয়ংক্রিয়তার চাপ বাস্তব এবং বাড়ছে। প্রতি বছর রোবোটিক দক্ষতা উন্নত হয়। খরচ কমে। বার্কশায়ার গ্রে, সফট রোবোটিক্স এবং কোভারিয়েন্টের মতো কোম্পানিগুলো উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করছে। ২০৩০ সালের মধ্যে, বর্তমানে মানব-প্যাকড পণ্যের আরও ১৫-২০% স্বয়ংক্রিয় করার মতো হবে। [অনুমান] এটা কিছুই নয় এমন নয়। এটি প্রান্তিকভাবে চাকরিকে প্রভাবিত করবে।
ই-কমার্সের পরিমাণ স্বয়ংক্রিয়তার চেয়ে দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে। বৈশ্বিক ই-কমার্স পার্সেল ভলিউম ২০২৪ সালে ৯.৪% বৃদ্ধি পেয়েছে (পিটনি বাউস পার্সেল শিপিং ইন্ডেক্স) এবং ২০২৭ সালের মধ্যে ২৫৬ বিলিয়ন পার্সেলে পৌঁছানোর প্রজেকশন রয়েছে। [তথ্য] রোবট কাজের একটি অংশ নিলেও, মোট কাজ এত দ্রুত বাড়ছে যে মানব কর্মসংস্থানের সংখ্যা মোটামুটি সমান থাকে। BLS -১.৭% প্রজেকশন এই গতিশীলতাকে বাক্সের মধ্যে রাখে — চাহিদা কমছে না; প্রতি কর্মী উৎপাদনশীলতা চাহিদা বৃদ্ধির চেয়ে সামান্য দ্রুত বাড়ছে।
মজুরির চাপ এবং এরগোনোমিক উদ্বেগ একটি তৃতীয় পথ তৈরি করছে। অনেক গুদামঘরে ভবিষ্যত পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়তা বা পূর্ণ মানব প্যাকিং নয়। এটি এমন একটি হাইব্রিড যেখানে মানুষ জ্ঞানীয় এবং দক্ষতা-ভারী সিদ্ধান্তগুলি পরিচালনা করে, এবং এক্সোস্কেলটন, রোবোটিক কার্ট এবং ভিশন-সহায়তা সিস্টেমগুলি শারীরিক ভার বহন করে। এটি এখন UPS, ফেডেক্স গ্রাউন্ড এবং বেশিরভাগ প্রধান খুচরা বিক্রেতাদের মতো কোম্পানিগুলিতে ঘটছে। এই পরিবেশে হাত-প্যাকাররা ক্রমবর্ধমানভাবে একটি কর্মপ্রবাহের দক্ষ অপারেটর, শুধু শ্রমিক নয়।
আপনার চাকরির জন্য এর ব্যবহারিক অর্থ
আজ যদি আপনি বাক্স প্যাক করছেন, আপনার চাকরি সম্ভবত পাঁচ বছরে অস্তিত্ব থাকবে। হুবহু একই নাও দেখাতে পারে। কী পরিবর্তন হয় এবং কী হয় না সে সম্পর্কে কথা বলি।
প্যাকিং কাজ যা সবচেয়ে নিরাপদ তাতে সিদ্ধান্ত-ভারী কাজ অন্তর্ভুক্ত: অদ্ভুত আকৃতির পণ্যগুলো কীভাবে একসাথে ফিট করবে তা বের করা, মাল্টি-প্যাকেজ অর্ডারের জন্য কোন পণ্য কোন বাক্সে যাবে তা সিদ্ধান্ত নেওয়া, ভঙ্গুর বা উচ্চ-মূল্যের পণ্য পরিচালনা করা এবং ব্যতিক্রমগুলি মোকাবেলা করা। যদি আপনি দলের সেই ব্যক্তি হন যার উপর অদ্ভুত অর্ডারগুলি সামলানোর বিশ্বাস রাখা হয়, আপনি একটি শক্তিশালী অবস্থানে আছেন।
প্যাকিং কাজ যা সবচেয়ে ঝুঁকিপূর্ণ তা হলো অভিন্ন, উচ্চ-ভলিউম, একক-পণ্য প্যাকিং। যদি আপনার কাজ প্রতি শিফটে ৮০০ বার একই পণ্যকে একই বাক্সে রাখা হয়, সেই ভূমিকা বছরের পর বছর ধরে স্বয়ংক্রিয়তার দিকে সরে যাচ্ছে এবং তা অব্যাহত থাকবে।
আপনার কী করা উচিত তা নির্ভর করে আপনি কোন গ্রুপে আছেন তার উপর।
আপনার কাজ যদি নিরাপদ বিভাগে থাকে, তাহলে সবচেয়ে স্মার্ট পদক্ষেপ হলো রোবট যে বিষয়গুলিতে সংগ্রাম করে সে বিষয়গুলিতে আপনার দক্ষতা গভীর করা: জটিল স্থানিক যুক্তি, গুণমান পরিদর্শন, ব্যতিক্রম পরিচালনা এবং ইনভেন্টরি বিশেষজ্ঞ, কোয়ালিটি কন্ট্রোল বা শিফট লিডের মতো পার্শ্ববর্তী ভূমিকায় ক্রস-ট্রেনিং। এগুলো এমন ভূমিকা যা বেসলাইন প্যাকিংয়ের চেয়ে ১৫-৩০% বেশি বেতন দেয় এবং ভেতর থেকে পদোন্নতি দেয়। [অনুমান] অনেক গুদামঘর অপারেশন সক্রিয়ভাবে এই পদের জন্য নিয়োগ দিচ্ছে এবং অভিজ্ঞ প্যাকারদের পদোন্নতি দিতে পছন্দ করে কারণ অপারেশনাল জ্ঞান স্থানান্তরিত হয়।
আপনার কাজ যদি ঝুঁকিপূর্ণ বিভাগে থাকে, এখনই খোঁজ শুরু করুন। আতঙ্কে নয়, বরং উদ্দেশ্যমূলকভাবে। শক্তিশালী চাহিদা এবং কম স্বয়ংক্রিয়তার ঝুঁকি সহ পার্শ্ববর্তী পেশাগুলির মধ্যে রয়েছে ফোর্কলিফ্ট অপারেটর (BLS ২০৩৪ পর্যন্ত +৫.৪% প্রবৃদ্ধি প্রজেক্ট করে), শিপিং এবং রিসিভিং ক্লার্ক (মাঝারি প্রবৃদ্ধি, অনেক বেশি সিদ্ধান্তের বিষয়বস্তু), এবং লজিস্টিক্স কোঅর্ডিনেটর (অনেক বেশি প্রবৃদ্ধি, কিছু প্রশিক্ষণ প্রয়োজন কিন্তু কোম্পানিগুলো প্রায়ই এর জন্য অর্থ প্রদান করে)। [দাবি]
আসলে যে দক্ষতাটি গুরুত্বপূর্ণ
আমি যদি একটি দক্ষতা বেছে নিতে হতো যা নির্ধারণ করবে পরের দশকে একজন হাত-প্যাকার সাফল্য পাবেন নাকি সংগ্রাম করবেন, তা প্রযুক্তিগত হবে না। এটা হবে নতুন সিস্টেম উপস্থিত হলে দ্রুত শেখার ক্ষমতা।
আমি কী বোঝাতে চাইছি তা এখানে। দেশের প্রতিটি গুদামঘর WMS (গুদামঘর ব্যবস্থাপনা সিস্টেম), স্বয়ংক্রিয় পুনরুদ্ধার, ভিশন-সহায়তা পিকিং এবং AR/হেডস-আপ ডিসপ্লে পিকিং গাইডের কিছু সমন্বয়ের চারপাশে পুনর্নির্মাণ করা হচ্ছে। যে প্যাকাররা ভালো করছেন তারা হলেন যারা নতুন সিস্টেম প্রবর্তিত হলে দ্রুত শিখেছেন। যারা সংগ্রাম করেছিলেন তারা পুরনো পদ্ধতিতে কাজ করার চেষ্টা করেছিলেন।
এটি একটি শিক্ষণযোগ্য দক্ষতা। এটি প্রযুক্তির প্রতি কৌতূহল এবং প্রশ্ন করার ইচ্ছার উপর নির্ভর করে। আপনার সুবিধা যদি একটি নতুন সিস্টেম প্রবর্তন করে, প্রথম প্রশিক্ষণ গ্রুপে স্বেচ্ছাসেবক হন। যারা প্রথমে যায় তারা সাধারণত বাকি সবার জন্য প্রশিক্ষক হয়ে ওঠেন, যা এই শিল্পে আমি ভাবতে পারি এমন অন্য যেকোনো পথের চেয়ে দ্রুততর পদোন্নতির পথ।
মজুরি কী বলে
হাত-প্যাকারের মজুরি বাড়ছে — ধীরে ধীরে। BLS ডেটা অনুযায়ী প্যাকার এবং প্যাকেজারদের মধ্যমা ঘণ্টাপ্রতি মজুরি মে ২০২৪-এ ছিল $১৬.৫৮, ২০২০ সালে $১৩.৯৭ থেকে বেড়ে। [তথ্য] চার বছরে ১৮.৭% বৃদ্ধি, মুদ্রাস্ফীতির চেয়ে সামান্য এগিয়ে। [অনুমান] মজুরি বাড়ছে কারণ গুদামঘর-ভারী অঞ্চলে শ্রম বাজার টাইট থেকেছে এবং কারণ যে কাজ অবশিষ্ট থাকে তা স্বয়ংক্রিয় হয়ে যাওয়া কাজের চেয়ে কঠিন।
মজুরি শিল্পের উপর নির্ভর করে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়। ফার্মাসিউটিক্যাল এবং মেডিক্যাল ডিভাইস উৎপাদনে প্যাকাররা মধ্যমা $১৯.৪০/ঘণ্টা উপার্জন করেন। [তথ্য] খাদ্য প্রক্রিয়াকরণে প্যাকাররা উপার্জন করেন $১৫.১০/ঘণ্টা। [তথ্য] সাধারণ গুদামঘর এবং স্টোরেজে প্যাকাররা (যেখানে বেশিরভাগ আমাজন-স্টাইলের কাজ থাকে) $১৭.২০/ঘণ্টা উপার্জন করেন। [তথ্য] যদি আপনি আপনার ক্যারিয়ারের শুরুতে থাকেন এবং শিল্পের বিষয়ে নমনীয়তা থাকে, তাহলে ফার্মাসিউটিক্যাল এবং মেডিক্যাল ডিভাইস সেক্টর উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি বেতন দেয় এবং স্বয়ংক্রিয়তার ঝুঁকি কম কারণ নিয়ন্ত্রক পরিবেশ প্রক্রিয়া পরিবর্তনকে ধীর করে তোলে। [দাবি]
উপসংহার
AI কি হাত-প্যাকার এবং প্যাকেজারদের প্রতিস্থাপন করবে? তাদের কিছুকে, হ্যাঁ। বিশেষত যারা বড় যন্ত্রপাতিতে স্বয়ংক্রিয়তায় মূলধন বিনিয়োগ ন্যায়সঙ্গত করার মতো পর্যাপ্ত ক্ষমতার অপারেশনে উচ্চ-ভলিউম অভিন্ন কাজ করছেন। এই ঢেউ চল্লিশ বছর ধরে ঘটছে এবং অব্যাহত থাকবে।
অনেক বড় দল — পরিবর্তনশীল, মিশ্র, ব্যতিক্রম-ভারী কাজ পরিচালনাকারী প্যাকার — তাদের চাকরি বিবর্তিত হতে দেখবেন, অদৃশ্য হবে না। পাঁচ বছরে কাজ আলাদা দেখাবে। এতে আরও প্রযুক্তি, আরও সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং আরও ক্রস-ফাংশনাল সহযোগিতা জড়িত থাকবে। বেস মজুরি সম্ভবত বাড়বে। দক্ষতার সীমা আরও দ্রুত বাড়বে। যারা এটিকে দক্ষতা উন্নয়নের সুযোগ হিসেবে গণ্য করবেন তারা যারা এটিকে হুমকি হিসেবে গণ্য করেন তাদের চেয়ে ভালো করবেন।
৭৮% AI এক্সপোজার সংখ্যা বাস্তব। ১.৭% প্রজেক্টেড হ্রাসও বাস্তব। উভয়ই একই সাথে সত্য। আপনার চাকরি প্রথম সংখ্যার চেয়ে দ্বিতীয় সংখ্যার কাছাকাছি, কিন্তু শুধুমাত্র যদি আপনি এটিকে তা করেন।
_পদ্ধতি নোট: এক্সপোজার স্কোর Eloundou et al. (২০২৩) GPT-প্রভাব মূল্যায়নের কাঠামো অনুসরণ করে, বিশ্ব রোবোটিক্স রিপোর্ট ২০২৪ এবং রোবোটিক ম্যানিপুলেশন বেঞ্চমার্কের একাডেমিক সাহিত্য থেকে রোবোটিক্স সক্ষমতা ডেটা ব্যবহার করে শারীরিক পেশায় বিস্তৃত। BLS কর্মসংস্থান প্রজেকশন ২০২৪-২০৩৪ থেকে কর্মসংস্থান প্রজেকশন। BLS অকুপেশনাল এমপ্লয়মেন্ট এবং ওয়েজ স্ট্যাটিস্টিক্স, মে ২০২৪ থেকে মজুরি ডেটা। [অনুমান] ট্যাগগুলি একাধিক উৎস থেকে সংশ্লেষিত পরিসংখ্যান নির্দেশ করে। [তথ্য] ট্যাগগুলি একক-উৎস যাচাইকৃত ডেটা নির্দেশ করে। [দাবি] ট্যাগগুলি স্বাধীনভাবে যাচাই না করা প্রকাশিত দাবি নির্দেশ করে।_
Analysis based on the Anthropic Economic Index, U.S. Bureau of Labor Statistics, and O*NET occupational data. Learn about our methodology
আপডেট ইতিহাস
- ৯ এপ্রিল, ২০২৬ তারিখে প্রথম প্রকাশিত।
- ১৯ মে, ২০২৬ তারিখে সর্বশেষ পর্যালোচিত।