পোশাক শিল্পের কর্মীবাহিনী, যারা ইতিমধ্যেই আনুষ্ঠানিক বৃত্তিমূলক প্রশিক্ষণের অভাবে ভুগছে, তারা নতুন ডিজিটাল ভূমিকার জন্য অপ্রস্তুত, লিখেছেন এমডি মামুন আলম
পোশাক খাতটি অর্থনীতির মেরুদণ্ড, যা ৪.৪ মিলিয়নেরও বেশি লোককে কর্মসংস্থান করে এবং রফতানি আয়ের ৮০ শতাংশেরও বেশি অবদান রাখে। বহু দশক ধরে, এর প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অপ্রতুল এবং কম খরচের শ্রমের উপর নির্ভর করে। আজ, সেই মডেলটি তার সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য রূপান্তরের মুখোমুখি, যা বিশ্বব্যাপী বাণিজ্য যুদ্ধ বা অর্থনৈতিক পরিবর্তন দ্বারা নয়, বরং একটি নিঃশব্দ, দ্রুত বিবর্তনশীল শক্তি দ্বারা চালিত হচ্ছে যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং স্বয়ংক্রিয়তার গ্রহণ, প্রায়শই চতুর্থ শিল্প বিপ্লবের অধীনে শ্রেণীবদ্ধ, পোশাক কারখানাগুলিতে কর্মশক্তির উত্পাদনশীলতাকে পুনরায় গঠন করছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একীকরণ প্রাথমিকভাবে পুনরাবৃত্তিমূলক, উচ্চ-আয়তন এবং জটিল স্বজ্ঞাত কাজগুলিকে লক্ষ্য করে যা পূর্বে মানুষের ত্রুটির জন্য সংবেদনশীল ছিল। সবচেয়ে তাত্ক্ষণিক উত্পাদনশীলতা লাভ তিনটি সমালোচনামূলক এলাকায় দেখা যায়:
গুণমান নিয়ন্ত্রণ: ঐতিহ্যগতভাবে একটি শ্রম-ঘন প্রক্রিয়া, কাপড় এবং পোশাক পরিদর্শন এখন কম্পিউটার ভিশন সিস্টেম দ্বারা বিপ্লবী হয়েছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদমে ডেটা ফিড করে এমন উচ্চ-রেজোলিউশন ক্যামেরা সময়ের সাথে সাথে সেলাই ভুল, ছিঁড়ে যাওয়া এবং দাগ সনাক্ত করতে পারে। গবেষণা পরামর্শ দেয় যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি গুণমান নিয়ন্ত্রণ দক্ষতায় ৩০ শতাংশ পর্যন্ত বৃদ্ধি অর্জন করতে পারে, যার ফলে উত্পাদন ত্রুটিগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পায়, কখনও কখনও ২০ শতাংশ পর্যন্ত। স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলি মানুষের পরিদর্শকদের সাথে মেলে না এমন গতিতে কাজ করে, দ্রুত-ফ্যাশন বিশ্বব্যাপী ক্রেতাদের দ্বারা চাহিদা করা উন্নত গুণমান সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে।
সরবরাহ শৃঙ্খল এবং পরিকল্পনা: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ম্যানুয়াল সময়সূচী অতিক্রম করতে ব্যবহৃত হয়। অ্যালগরিদমগুলি কাঁচামালের প্রাপ্যতা, মেশিন ক্ষমতা এবং বিবর্তনশীল বিশ্বব্যাপী চাহিদার মতো সময়ানুগ কারণগুলির উপর ভিত্তি করে উত্পাদনের সময়সূচী অপ্টিমাইজ করে। সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করার এই ক্ষমতা অপচয় কমায়, ইনভেন্টরি আরও ভালভাবে নিয়ন্ত্রণ করে এবং রফতানি অর্ডারের জন্য সমালোচনামূলক লিড সময়কে ছোট করে, ভিয়েতনামের প্রতিদ্বন্দ্বীদের বিরুদ্ধে উত্পাদকদের প্রতিযোগিতামূলকতা বাড়ায়।
অপারেশনাল দক্ষতা: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-সশক্ত হাতিয়ারগুলি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণের মাধ্যমে সামগ্রিক কারখানা প্রবাহকেও উন্নত করে, যা সরঞ্জামের ব্যর্থতা ঘটে যাওয়ার আগেই চিহ্নিত করে এবং ব্যয়বহুল ডাউনটাইম কমায়। উপরন্তু, রোবোটিক প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়তা মনোনিবেশ এবং বিচারের প্রয়োজন হয় এমন কাজের উপর মানুষের শ্রমিকদের ফোকাস করার জন্য উপকরণ সর্টিং এবং পরিচালনার মতো একঘেয়ে কাজগুলি পরিচালনা করে।
যখন উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি পাচ্ছে, তখন বিশাল পোশাক শিল্পের কর্মীবাহিনীর জন্য নৈতিক ও সামাজিক প্রভাবগুলি গভীর। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স একটি দ্বিধাবিভক্ত তরবারি, বিশেষ করে প্রধানত কম-দক্ষ মহিলা শ্রমিকদের মধ্যে লক্ষ লক্ষ চাকরির হুমকি দেয় যারা খাতের কর্মচারীদের অধিকাংশই গঠন করে।
গবেষণাগুলি অনুমান করে যে ২০৪১ সালের মধ্যে বর্তমান পোশাক শিল্পের কর্মীবাহিনীর প্রায় ৬০ শতাংশ, প্রায় ২.৭ মিলিয়ন লোক, স্বয়ংক্রিয়তা দ্বারা সরিয়ে নেওয়া যেতে পারে। এটি একটি দূরবর্তী হুমকি নয়। সাম্প্রতিক শিল্প প্রতিবেদনগুলি নির্দেশ করে যে প্রযুক্তিগত উন্নতির ফলে ইতিমধ্যেই কারখানার মোট কর্মসংস্থান ৩০ শতাংশ কমেছে, প্রধানত সহকারীদের মতো প্রবেশ-স্তরের পদগুলিকে প্রভাবিত করেছে। কাটার মতো অত্যন্ত পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ জড়িত উত্পাদন পর্যায়গুলি সবচেয়ে তীব্র শ্রম কর্তন দেখেছে।
এই রূপান্তরটি নেভিগেট করার চাবিকাঠি হল স্বীকার করা যে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সমস্ত চাকরি দূর করে না। এটি কাজগুলিকে প্রতিস্থাপন করে এবং নতুন, উচ্চ-মূল্যের ভূমিকা তৈরি করে। চাহিদা ম্যানুয়াল অপারেটরদের থেকে বিশেষজ্ঞদের দিকে স্থানান্তরিত হচ্ছে যারা বুদ্ধিমান সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করতে পারে, রক্ষণাবেক্ষণ করতে পারে এবং পরিচালনা করতে পারে: আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স অপারেটর, রোবট প্রযুক্তিবিদ এবং ডেটা বিশ্লেষক।
বাংলাদেশের মুখোমুখি হওয়া মূল চ্যালেঞ্জ হল দক্ষতার অমিল। ইতিমধ্যেই আনুষ্ঠানিক বৃত্তিমূলক প্রশিক্ষণের অভাব রয়েছে এমন পোশাক শিল্পের কর্মীবাহিনী এই নতুন ডিজিটাল ভূমিকার জন্য অপ্রস্তুত। কারখানা ব্যবস্থার মধ্যে সীমিত প্রশিক্ষণ ও উন্নয়নের সুযোগ থাকায়, সরিয়ে দেওয়া কর্মীবাহিনীর একটি উল্লেখযোগ্য অংশ পিছনে রয়ে যাওয়ার ঝুঁকিতে রয়েছে।
একটি কৌশলগত, একীভূত জাতীয় প্রতিক্রিয়া বাধ্যতামূলক। যদিও সরকারের জাতীয় শিল্প নীতি আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সকে একটি রূপান্তরমূলক প্রযুক্তি হিসাবে স্বীকার করে, চাকরি ক্ষতি ক্ষতিপূরণ, পুনরায় দক্ষতা বিধান এবং 'ন্যায্য রূপান্তর' এর জন্য সমর্থন ঘিরে স্পষ্ট নীতিগুলি এখনও সমালোচনামূলকভাবে অবিকশিত রয়েছে।
বাংলাদেশকে অবশ্যই তার কর্মীবাহিনীকে একটি সস্তা, নষ্ট পণ্য হিসাবে দেখার বাইরে যেতে হবে। পোশাক খাতের সাফল্য কৌশলগত সরকারী হস্তক্ষেপের উপর নির্ভর করে, আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স গ্রহণের জন্য ভর্তুকির সাথে বাধ্যতামূলক, ভর্তুকিযুক্ত পুনরায় দক্ষতা এবং উপ-দক্ষতা প্রোগ্রামগুলির সাথে মিলিত হয়।
কারখানার শ্রমিকদের ডিজিটাল সাক্ষরতা সহ প্রযুক্তিবিদ এবং তত্ত্বাবধায়কদের রূপান্তর করে, বাংলাদেশ তার মানব মূলধন বজায় রাখতে পারে, একটি সরল রূপান্তর নিশ্চিত করতে পারে এবং বৈশ্বিক উচ্চ-মূল্যের পোশাক বাজারে তার অবস্থান শক্তিশালী করতে পারে। এটি না করার ফলে দীর্ঘমেয়াদী সামাজিক অস্থিতিশীলতার বিনিময়ে স্বল্পমেয়াদী উত্পাদনশীলতা লাভ হতে পারে।
এমডি মামুন আলম (mdmamunalam32@gmail.com) সি-নেটের চিফ অপারেটিং অফিসার।