কর্মসংস্থানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের প্রভাব একটি গুরুত্বপূর্ণ ও প্রশ্নউত্তেজনক বিষয়। এটি অনেকগুলো দিক থেকে প্রভাবিত করতে পারে, যেমন:
![The Impact of Artificial Intelligence on Employment – BLOG OMOTEC – ON MY OWN TECHNOLOGY](data:image/jpeg;base64,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)
- কর্মসংস্থানের ক্ষেত্রে উদ্ভাবিত নতুন প্রযুক্তির ব্যবহার:
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কর্মসংস্থানে এমন প্রযুক্তি এনে দিতে পারে যা কর্মীদের কাজের দক্ষতা বাড়াতে সাহায্য করে। এটি সুস্থিত ও কার্যকর সিস্টেম ব্যবস্থাপনা, স্বয়ংক্রিয় রোবটিক প্রক্রিয়া, উন্নত ডেটা বিশ্লেষণ সহ অনেক কিছু থেকে হতে পারে।
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পন্ন প্রযুক্তির ব্যবহার করে কর্মীরা নতুন দক্ষতা অর্জন করতে পারে এবং পেশাদারী উন্নতি করতে পারে।
- প্রতিষ্ঠানের কার্যক্ষমতা ও উৎপাদনশীলতা:
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির ব্যবহারের ফলে প্রতিষ্ঠানের কার্যক্ষমতা ও উৎপাদনশীলতা বাড়তে পারে। এটি প্রোসেস অপ্টিমাইজেশন, খাতের পরিচালনা, পরিচিতি স্থাপন, মার্কেটিং রসায়ন, গ্রাহক সেবা, ইত্যাদির ক্ষেত্রে প্রভাব ফেলতে পারে।
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির ব্যবহারের ফলে কিছু পেশার প্রযুক্তির কর্মীদের চাকরি হার কমে যাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, এবং নতুন ধরনের কর্মী প্রযুক্তিগত দক্ষতা অর্জন করতে পারেন।
তবে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং যাতে তা ব্যবহার করা হয়, এর সাথে সম্পর্কিত নিশ্চিত প্রশ্ন ও চ্যালেঞ্জগুলো থাকে, যেমন নিজেস্ব তথ্যের নিজস্বতা, কর্মীদের স্বাধীনতা ও নৈতিক বিষয়ের মামলা, স্বচ্ছতা এবং নিরাপত্তা, স্বচ্ছতা, স্বতন্ত্র চিন্তা ও স্বাধীনতা, ব্যক্তিগত যত্ন। তাই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং তার ব্যবহারের প্রতিটি দিকের বিবেচনা অত্যন্ত গভীর ও বিস্তৃত হতে হবে।