প্রযুক্তির ইতিহাসবিদরা যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) টাইমলাইনে একটি পিন বসাতেন, তাহলে সম্ভবত এই মাসটিকেই তারা গাঢ় লাল কালি দিয়ে চিহ্নিত করতেন। গত তিন বছর ধরে বিশ্ব মুগ্ধ হয়ে দেখেছে এআই বিপ্লবের “চ্যাট” পর্যায়কে। আমরা বিস্মিত হয়েছি এমন সব সিস্টেম দেখে, যেগুলো সনেট লিখতে পারে, ইমেইলের সারসংক্ষেপ তৈরি করতে পারে, এমনকি কোডের ত্রুটি ধরতেও সক্ষম—শর্ত একটাই, আমাদের নিখুঁত প্রম্পট দিতে হবে। এগুলো ছিল সহায়ক ডিজিটাল সহকারী—টেক্সট বক্সের মধ্যেই আবদ্ধ, আমাদের “এন্টার” চাপার অপেক্ষায়।
কিন্তু নতুন বছরের শুরুতেই সেই সমীকরণ আমূল বদলে গেছে। আমরা এখন প্রত্যক্ষ করছি “অ্যাসিস্টিভ এআই”-এর নিশ্চিত অস্তাচল এবং “এজেন্টিক এআই”-এর সূর্যোদয়।
এটি আর কেবল কথা বলা সিস্টেমের গল্প নয়; এটি কাজ করা সিস্টেমের যুগ। এই মাসের কিছু নির্ধারক ঘটনা—বিশেষ করে যুক্তরাজ্যভিত্তিক এআই প্রতিষ্ঠান Faculty-কে Accenture-এর আলোচিত অধিগ্রহণ এবং স্বয়ংক্রিয় এজেন্টকে কেন্দ্র করে Microsoft-এর আগ্রাসী পুনর্গঠন—স্পষ্ট করে দিচ্ছে যে বৈশ্বিক অর্থনীতি দিক পরিবর্তন করছে। আমরা এমন সরঞ্জাম থেকে সরে আসছি, যেগুলো নির্দেশনার অপেক্ষায় থাকে, এবং এগিয়ে যাচ্ছি এমন ডিজিটাল সত্তার দিকে, যারা নিজেরাই ওয়ার্কফ্লো পরিচালনা করতে পারে, জটিল যুক্তির ধারাবাহিকতা বাস্তবায়ন করতে পারে এবং এমন মাত্রার স্বায়ত্তশাসনে সিদ্ধান্ত নিতে পারে, যা একদিকে রোমাঞ্চকর, অন্যদিকে—সত্যি বলতে—কিছুটা ভীতিকরও।
প্রম্পটের মৃত্যু (যেমনটি আমরা চিনতাম)
“এজেন্টিক এআই” কেন এত বড় লাফ—তা বুঝতে হলে আমাদের আগের প্রজন্মের সীমাবদ্ধতার দিকে তাকাতে হবে। সম্প্রতি পর্যন্ত, একটি লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) ব্যবহার করা মানে ছিল এমন এক মেধাবী ইন্টার্নের সঙ্গে কাজ করা, যার স্মৃতি নেই এবং হাতে কাজ করার ক্ষমতাও নেই। সে আপনাকে আয়কর রিটার্ন জমা দেওয়ার প্রতিটি ধাপ নিখুঁতভাবে বুঝিয়ে দিতে পারে, কিন্তু নিজে থেকে পোর্টালে লগইন করা, ফর্ম পূরণ করা বা “সাবমিট” বাটনে ক্লিক করা তার পক্ষে সম্ভব নয়। বাস্তব দুনিয়ার সঙ্গে তার বুদ্ধিমত্তার সেতুবন্ধন তৈরি করতে হতো আপনাকেই।
এজেন্টিক এআই সেই সেতুটিই নির্মাণ করেছে। এসব সিস্টেমে থাকে “টুল ইউজ” বা সরাসরি কাজ করার ক্ষমতা। তারা শুধু লেখা তৈরি করে না; তারা কার্যকলাপ তৈরি করে। আপনি যখন একটি এজেন্টকে বলেন, “Q2-এর জন্য একটি মার্কেটিং ক্যাম্পেইন পরিকল্পনা করো,” তখন সে কেবল কিছু বুলেট পয়েন্ট ছুড়ে দেয় না। বরং সে—
- লাইভ ওয়েব ব্রাউজ করে প্রতিদ্বন্দ্বীদের কৌশল বিশ্লেষণ করে
- কপিরাইটিং তৈরি করে এবং প্রয়োজনীয় ডিজিটাল অ্যাসেট বানায়
- CRM-এ লগইন করে লক্ষ্যভিত্তিক গ্রাহক সেগমেন্ট চিহ্নিত করে
- বিভিন্ন সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মে পোস্ট শিডিউল করে
- বাজেট খরচ পর্যবেক্ষণ করে এবং কম ফলপ্রসূ বিজ্ঞাপন স্বয়ংক্রিয়ভাবে বন্ধ করে দেয়
এখানে ব্যবহারকারীর ভূমিকা “প্রম্পটার” থেকে বদলে “ম্যানেজার”-এ রূপ নিয়েছে। মানুষ বলে দেয় কী অর্জন করতে হবে, আর এজেন্ট নিজেই ঠিক করে নেয় কীভাবে তা বাস্তবায়ন করা হবে—প্রয়োজনে নিজের ভুল নিজেই সংশোধন করতে করতে।
জানুয়ারি ২০২৬-এর ব্যবসায়িক প্রেক্ষাপট এই রূপান্তরের হাত ধরেই নতুন করে গড়ে উঠছে। Accenture-এর দ্বারা Faculty অধিগ্রহণ একটি নিখুঁত কৌশলগত চাল, যা স্পষ্ট করে দিচ্ছে—অর্থের স্রোত কোন দিকে যাচ্ছে। Faculty দীর্ঘদিন ধরেই “ডিসিশন ইন্টেলিজেন্স”-এ তাদের দক্ষতার জন্য পরিচিত—যেখানে এআইকে নিরাপদ, ব্যাখ্যাযোগ্য এবং বাস্তব অপারেশনে কার্যকর করে তোলা হয়। এই সক্ষমতাকে নিজেদের ভেতরে টেনে নিয়ে Accenture বাজারকে জানিয়ে দিচ্ছে, ২০২৬ মানে আর এআই কৌশল নিয়ে পরামর্শ দেওয়া নয়; ২০২৬ মানে ডিজিটাল কর্মীবাহিনী সরাসরি কাজে নামানো।
একটি বৈশ্বিক কনসাল্টিং জায়ান্টের কাছে এর আকর্ষণ পরিষ্কার। যখন আপনি এমন একটি এজেন্ট লিজ দিতে পারেন, যে ২৪/৭ নিরবচ্ছিন্নভাবে ক্লায়েন্টের সাপ্লাই চেইন বিশ্লেষণ করে, আবহাওয়াজনিত ঝুঁকি এড়াতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিপমেন্টের রুট বদলে দেয়—তখন মানব বিশ্লেষণের ঘণ্টা ধরে বিল করার দরকারই বা কী?
একইভাবে, Microsoft-এর এই দিক পরিবর্তন আধুনিক কর্মক্ষেত্রের “অপারেটিং সিস্টেম” নতুন করে লিখে দিচ্ছে। এন্টারপ্রাইজ স্ট্যাকে এজেন্টদের একীভূত করার অর্থ হলো—আপনার ইমেইল, স্প্রেডশিট আর প্রজেক্ট ম্যানেজমেন্ট টুল আর আলাদা আলাদা সাইলো নয়। আপনি যখন কফি নিতে যাচ্ছেন, তখনই একটি এজেন্ট ক্লায়েন্টের ইমেইল পড়ে ফেলতে পারে, এক্সেল শিটে ইনভেন্টরি চেক করতে পারে, প্ল্যানারে প্রজেক্ট টাইমলাইন আপডেট করতে পারে এবং উত্তর খসড়া তৈরি করে রাখতে পারে।
এটা কেবল একটি আপগ্রেড নয়; এটি হোয়াইট-কলার কাজের পুরো ওয়ার্কফ্লোর পুনর্গঠন। এক অ্যাপ থেকে আরেক অ্যাপে ডেটা কপি করার যে বিরক্তিকর শ্রম—আধুনিক অফিস工作的 সেই “ড্রাজারি ট্যাক্স”—তা পরিকল্পিতভাবেই বিলুপ্ত হয়ে যাচ্ছে।
স্বায়ত্তশাসনের অ্যানাটমি
কোন বিষয়টি একটি এআইকে সত্যিকারের “এজেন্টিক” করে তোলে? এর মূলে রয়েছে একটি বুদ্ধিবৃত্তিক চক্র, যাকে কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা বলেন—Perception, Reasoning, Action এবং Reflection।
সাধারণ একটি চ্যাটবট যেখানে সোজা রেখায় চলে (ইনপুট → প্রসেসিং → আউটপুট), সেখানে একটি এজেন্ট কাজ করে একটি লুপে—
- Perception (উপলব্ধি): কাজের বর্তমান অবস্থা মূল্যায়ন করা (যেমন: “ফাইল আপলোড হয়নি”)
- Reasoning (যুক্তি): সমস্যার সমাধানের পরিকল্পনা করা (যেমন: “ফাইল কমপ্রেস করা বা অন্য ফরম্যাটে চেষ্টা করা উচিত”)
- Action (কর্ম): টুল ব্যবহার করে সেই সমাধান বাস্তবায়ন করা
- Reflection (পর্যালোচনা): কাজটি সফল হয়েছে কি না যাচাই করা; না হলে আবার চেষ্টা করা
এই “Reflection” ধাপটিই গেম-চেঞ্জার। ২০২৩ বা ২০২৪ সালে কোনো এআই ভুল তথ্য বানিয়ে ফেললে, সে আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে মিথ্যা বলত বা সিস্টেম ভেঙে পড়ত। ২০২৬ সালে এজেন্টিক এআই নিজের ভুল নিজে সংশোধন করার ক্ষমতা রাখে। সে নীরবে “ভাবতে” পারে—“এটা ঠিক লাগছে না, আরেকবার যাচাই করা যাক।” এই স্থিতিস্থাপকতাই ব্যবসাকে বাস্তব সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা এসব সিস্টেমের হাতে তুলে দিতে সাহস জোগাচ্ছে, কেবল সৃজনশীল পরামর্শে সীমাবদ্ধ রাখছে না।
মানুষের ভূমিকার রূপান্তর: নির্মাতা থেকে নিরীক্ষক
বৃহত্তর স্বায়ত্তশাসনের সঙ্গে আসে মানুষের দায়িত্বে এক গভীর পরিবর্তন। এজেন্টরা যখন কাজের বাস্তবায়ন নিজেরা করে ফেলে, তখন মানুষের ভূমিকা উন্নীত হয় নিরীক্ষক ও কৌশলবিদে।
ধরা যাক সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের কথা। এক বছর আগে একজন ডেভেলপার হয়তো এআই কোপাইলট ব্যবহার করে কোডের লাইন অটো-কমপ্লিট করতেন। আজ সেই ডেভেলপার কার্যত একদল এআই এজেন্টের “প্রোডাক্ট ম্যানেজার”। একজন এজেন্ট ব্যাকএন্ড লেখে, আরেকজন ফ্রন্টএন্ড ডিজাইন করে, তৃতীয়জন টেস্ট চালায়। মানুষটি পুরো আর্কিটেকচার রিভিউ করেন, যুক্তি অনুমোদন করেন এবং নিশ্চিত করেন—পণ্যটি ব্যবহারকারীর চাহিদার সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
এটি নিঃসন্দেহে কার্যকর। তবে এর সঙ্গে আসে এক মানসিক পরিবর্তনও। হাতে-কলমে কিছু “গড়ে তোলার” যে তৃপ্তি—তা বদলে যাচ্ছে “অর্কেস্ট্রেশন”-এর দক্ষতায়। ২০২৬-এর পেশাজীবীদের নতুন দক্ষতা রপ্ত করতে হবে: স্পষ্ট লক্ষ্য নির্ধারণ (objective function) এবং সমালোচনামূলক চিন্তা—যাতে বোঝা যায় কখন কোনো এজেন্ট পথ হারাচ্ছে।
আমরা আর চালক নই; আমরা এখন এয়ার ট্রাফিক কন্ট্রোলার।
লুপের ঝুঁকি
এজেন্টিক এআই নিয়ে কথা বলতে গেলে একটি বড় বিষয় এড়ানো যায় না—নিয়ন্ত্রণ। কোনো সিস্টেমকে কাজ করার ক্ষমতা দিলে, তাকে বাস্তব জগতের ভুল করার ক্ষমতাও দেওয়া হয়।
একটি চ্যাটবট যদি ভুল আইনি নজির বানিয়ে ফেলে, তা বিরক্তিকর। কিন্তু একটি এজেন্ট যদি সেই ভুয়া নজিরের ওপর ভিত্তি করে সত্যিই কোনো আইনি আবেদন দাখিল করে—তা মারাত্মক ঝুঁকি।
এখানেই “Alignment Problem” বাস্তব রূপ নেয়। যদি একটি এজেন্টকে বলা হয় “লাভ সর্বোচ্চ করো”, তাহলে কে নিশ্চিত করবে সে অনুগত গ্রাহকদের ওপর অতিরিক্ত দাম চাপাবে না বা প্রতারণামূলক মার্কেটিংয়ে জড়াবে না? নির্দেশ মানা হচ্ছে ঠিকই, কিন্তু ব্যবসায়িক নৈতিকতার অলিখিত নিয়ম ভেঙে পড়ছে।
এই কারণেই Accenture–Faculty চুক্তি এত গুরুত্বপূর্ণ। Faculty-এর দক্ষতা “AI Safety”-তে—অর্থাৎ সিস্টেম যেন ঠিক সেই কাজটাই করে, যেটার জন্য তাকে বানানো হয়েছে, তার বাইরে কিছু নয়। শিল্পখাত বুঝতে পারছে, শক্ত “গার্ডরেল” ছাড়া স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট নামানো যায় না। তাই আমরা দেখছি নতুন এক সফটওয়্যার স্তরের উত্থান—গভর্ন্যান্স প্রোটোকল, যা রিয়েল-টাইমে এজেন্টদের পর্যবেক্ষণ করে এবং অনুমোদিত সীমার বাইরে গেলেই তাদের থামিয়ে দেয়।
সামনে যে পথ: ২০২৬-এর বাকি সময়
বছরের বাকি সময়ের দিকে তাকালে দিকনির্দেশ স্পষ্ট। ২০২৬-এর প্রথমার্ধ জুড়ে থাকবে “ইন্টিগ্রেশন ফ্রিকশন”। কোম্পানিগুলো হিমশিম খাবে—কোন সিদ্ধান্ত নিরাপদে মেশিনের হাতে ছাড়া যায়, আর কোনটা মানুষের কাছেই থাকা উচিত। কিছু আলোচিত ভুলও দেখা যেতে পারে—হয়তো কোনো এজেন্ট ভুল করে ১০,০০০ ইউনিট ভুল পণ্য অর্ডার করে ফেলল, বা কোনো স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং বট খবরে অতিরিক্ত প্রতিক্রিয়া দেখাল।
তবে বছরের দ্বিতীয়ার্ধে “এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো”ই হয়ে উঠবে মানদণ্ড। আমরা আর “এআই ব্যবহার করছি” বলব না; বলব “এআই দিয়ে স্টাফিং করছি”। ব্যবসায়িক সাফল্যের মাপকাঠি বদলে যাবে—“হেডকাউন্ট” থেকে “কম্পিউট-কাউন্ট”-এ।
এজেন্টিক এআই মূলত কম্পিউটিংয়ের আদিম প্রতিশ্রুতিরই পরিপূর্ণতা—মানুষকে তুচ্ছ কাজ থেকে মুক্ত করা, যাতে সে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়ে মন দিতে পারে। এটি কম্পিউটারকে টাইপরাইটার থেকে সত্যিকারের টিমমেটে রূপান্তরিত করে।
আমাদের জন্য চ্যালেঞ্জ একটাই: কাজ হস্তান্তর করলেও, প্রজ্ঞা যেন কখনোই হস্তান্তর না করি। এজেন্টরা কাজ বাস্তবায়ন করবে, কিন্তু সেই কাজের পেছনের দৃষ্টি—“কেন”—তা নিঃসন্দেহে আমাদেরই থাকতে হবে।
Agentic AI Rise of Agentic AI Autonomous Agents AI 2026 Trends Assistive vs Agentic AI Future of Artificial Intelligence AI Agents Microsoft AI Strategy Accenture AI Acquisition Faculty AI AI Workflow Automation Enterprise AI Beyond Chatbots AI Decision Making Digital Workforce AI Task Execution Autonomous Workflows Large Action Models LAMs vs LLMs AI Tool Use Cognitive AI Architectures AI Reasoning Loops Self-Correcting AI AI Governance AI Safety 2026 Business AI Integration AI ROI Smart Agents AI in Consulting Automated Coding AI Project Management Human in the Loop AI Auditing Strategic AI Generative AI Evolution Next Gen AI AI for Business Leaders Tech Trends 2026 Corporate AI Adoption AI Supply Chain Management Marketing AI Agents Financial AI Agents AI Hallucinations Fix Reliable AI systems Accenture Faculty Deal UK AI Sector Microsoft Copilot Evolution Autonomous Software Engineering AI Product Managers Prompt Engineering Death AI Orchestration Multi-Agent Systems Swarm Intelligence AI Productivity Tools White Collar Automation AI Ethics Responsible AI AI Alignment Problem Task-Oriented AI Operational AI Decision Intelligence AI Implementation Corporate Strategy Technology Innovation Digital Transformation Future of Work AI Economy Smart Automation AI Optimization Machine Learning 2026 Deep Learning Agents Neural Networks Robotics Process Automation Intelligent Automation Cognitive Computing AI Infrastructure Cloud AI Services SaaS AI Integration CRM AI Agents ERP AI Integration Supply Chain AI HR AI Agents Legal AI Agents AI Compliance Data Privacy AI Secure AI Transparent AI Explainable AI XAI AI Perception AI Reflection AI Planning Chain of Thought Tree of Thoughts Autonomous Tech Disruptive Technology Silicon Valley Trends Global Tech Market AI Investments Tech Industry 2026