এআই কি আমার চাকরি নেবে? এটি সম্পর্কে চিন্তা করার একটি ব্যবহারিক উপায়

লোকেরা এটিকে হ্যাঁ বা না হিসাবে জিজ্ঞাসা করে। এটা এক না. কেউ উত্তর জানে না বলে নয়, কারণ "চাকরি" সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করা ভুল ইউনিট।

কর্মক্ষেত্রে প্রায় কেউই এক কাজ করে না। আপনি একটি বান্ডিল টাস্ক করেন এবং AI একেকটি একেকভাবে আঘাত করে। কিছু ইতিমধ্যেই বেশিরভাগ স্বয়ংক্রিয়। কেউ কেউ দশকের বাইরে। কয়েকটি আসলে এমনভাবে সহজ হবে যা আপনাকে আরও মূল্যবান করে তোলে, কম নয়। আপনার চাকরির শিরোনাম সম্পর্কে একটি রায়ে সেগুলির সমস্ত গড় করুন এবং আপনি আপনার প্রকৃতপক্ষে প্রয়োজনীয় তথ্যটি ফেলে দেবেন।

তাই এখানে দরকারী সংস্করণ. কিভাবে টাস্ক দ্বারা আপনার নিজের এক্সপোজার টাস্ক কাজ করা. যা সত্যিকার অর্থে একটি ভূমিকা রক্ষা করে। এটা সম্পর্কে আসলে কি করতে হবে.

আসল প্রক্রিয়া: কাজ, কাজ নয়

অটোমেশন অধ্যয়নরত অর্থনীতিবিদরা বছরের পর বছর ধরে টাস্ক-ভিত্তিক ফ্রেম ব্যবহার করেছেন। এটি সমগ্র পেশা সম্পর্কে শিরোনাম ভবিষ্যদ্বাণীগুলির চেয়ে অনেক ভাল রাখে৷

একজন মার্কেটিং ম্যানেজার নিন। এক সপ্তাহের মধ্যে সেই ব্যক্তি অনুলিপি লিখতে পারে, প্রচারাভিযানের পারফরম্যান্স বিশ্লেষণ করতে পারে, ক্লায়েন্ট কলে বসতে পারে, সিদ্ধান্ত নিতে পারে কোন চ্যানেল পরবর্তী ত্রৈমাসিকের বাজেট পাবে, একজন ডিজাইনারকে সংক্ষিপ্ত করবে, দুটি দলের মধ্যে লড়াইয়ের সমাধান করবে এবং একটি প্রতিবেদন তৈরি করবে।

এখন এক সময়ে যারা এক গ্রেড.

| টাস্ক | এক্সপোজার | |---|---| | প্রথম খসড়া কপি লেখা | উচ্চ, ইতিমধ্যেই মূলত স্বয়ংক্রিয় | | একটি রুটিন রিপোর্ট নির্মাণ | উচ্চ | | কর্মক্ষমতা তথ্য বিশ্লেষণ | মধ্যম, সহায়তা প্রতিস্থাপিত নয় | | একজন ডিজাইনার ব্রিফিং | মধ্যপন্থী | | একটি ক্লায়েন্ট কল | নিম্ন | | বাজেট বরাদ্দের সিদ্ধান্ত | নিম্ন, এটি দায়বদ্ধতা বহন করে | | একটি দলের মতবিরোধ সমাধান করা | খুব কম |

কাজটি স্বয়ংক্রিয় নয়। মোটামুটি সপ্তাহের এক তৃতীয়াংশ হয়। এরপর যা হয় তা অপ্রয়োজনীয় নয়। ভূমিকাটি সেই অংশগুলির দিকে নতুন আকার দেয় যা সরানো হয়নি, এবং যে ব্যক্তি মানিয়ে নেয় সে আরও বেশি কাজ করে যা সর্বদা মূল্যবান ছিল।

যে প্যাটার্ন অধিকাংশ জ্ঞান কাজ আশা করা হয়. এবং এটি "আপনার কাজ অদৃশ্য হয়ে যায়" থেকে প্রকৃতপক্ষে ভিন্ন।

আপনার নিজের এক্সপোজার স্কোর

এটি সঠিকভাবে করুন। আপনি যেকোন ইন্ডাস্ট্রি রিপোর্ট থেকে এক ঘন্টার মধ্যে আরও বেশি শিখবেন।

ধাপ 1. মোটামুটি এক ঘণ্টার ব্লকে গত সপ্তাহে আপনি আসলে কী করেছিলেন তা লিখুন। আপনার কাজের বিবরণ নয়। আপনি কি করেছেন.

ধাপ 2. প্রতিটি ব্লকে চারটি প্রশ্নের স্কোর করুন।

1. ইনপুট কি বেশিরভাগই পাঠ্য বা ডেটা? পাঠ্য এবং কাঠামোগত ডেটা যেখানে এই সিস্টেমগুলি শক্তিশালী। শারীরিক কাজ, বা কাজ যা একটি রুম পড়ার উপর নির্ভর করে, তা নয়। 2. একটি স্পষ্টভাবে সঠিক আউটপুট আছে? একটি যাচাইযোগ্য সঠিক উত্তর সহ কাজগুলি রায় কলের চেয়ে দ্রুত স্বয়ংক্রিয় হয়৷ 3. একটি ভুল কি সস্তা হবে? সস্তা ত্রুটিগুলি তাড়াতাড়ি স্বয়ংক্রিয় হয়ে যায়৷ প্রযুক্তি সক্ষম হওয়ার পরে ব্যয়বহুল ব্যক্তিরা একজন মানুষকে লুপের মধ্যে রাখে। 4. এটির কি জবাবদিহির প্রয়োজন আছে? কাউকে সিদ্ধান্তের মালিক হতে হবে। একটি মডেল দায়বদ্ধ হতে পারে না। প্রযুক্তিগত সীমাবদ্ধতা হিসাবে নয়। একটি কাঠামোগত এক হিসাবে.

হ্যাঁ 1 এবং 2 থেকে, প্লাস সস্তা ত্রুটি এবং কোন জবাবদিহিতা নেই, মানে উচ্চ এক্সপোজার। বেশি নাক মানে কম।

ধাপ ৩. ঘণ্টা যোগ করুন। সেই শতাংশই আপনার আসল উত্তর। "বিপণন কি স্বয়ংক্রিয় হবে?" এর চেয়ে অনেক বেশি দরকারী?

বেশীরভাগ লোকই দেখতে পায় যে তারা 20% থেকে 50% এর মধ্যে আছে। এবং উন্মুক্ত অর্ধেক অর্ধেক হতে থাকে যা তারা সবচেয়ে কম উপভোগ করে।

আসলে কি একটি ভূমিকা রক্ষা করে

জ্যেষ্ঠতা নয়। প্রযুক্তিগত হচ্ছে না। চারটি জিনিস।

1। জবাবদিহিতা। সিদ্ধান্ত ভুল হলে কাউকে জবাবদিহি করতে হবে। এটি একটি আইনি এবং সাংগঠনিক প্রয়োজনীয়তা, ক্ষমতার ব্যবধান নয়। মডেলগুলি যতই ভাল হোক না কেন এটি স্বয়ংক্রিয় হবে না।

2। শারীরিক উপস্থিতি এবং দক্ষতা। রোবোটিক্স ভাষা মডেলের তুলনায় অনেক ধীর গতিতে চলছে। দক্ষ ব্যবসা, যত্নের কাজ, অপ্রত্যাশিত এবং শারীরিক কিছু, বেশিরভাগ অফিসের কাজের তুলনায় অনেক কম উন্মুক্ত। যা দশ বছর আগে মানুষের অনেক অনুমানকে উল্টে দেয়।

3। সম্পর্ক এবং বিশ্বাস। ক্লায়েন্টরা তাদের বিশ্বাসের লোকদের কাছ থেকে ক্রয় করে। আলোচনা। কঠিন কথোপকথন। তারা যা বলেছে তার পরিবর্তে কেউ কী বোঝায় তা পড়া। দুর্বলভাবে উন্মুক্ত, এটি সব.

4. অস্পষ্টতার অধীনে রায়। "কোন বিকল্পটি পরিষ্কার ডেটা দেওয়া সর্বোত্তম" নয়। যে স্বয়ংক্রিয়. প্রকৃত অস্পষ্টতা হল "আমাদের কাছে অসম্পূর্ণ তথ্য, প্রতিযোগী অগ্রাধিকার এবং একটি সময়সীমা আছে, আমরা কি করব?" এটি প্রসঙ্গ, মালিকানা এবং স্নায়ু লাগে।

লক্ষ্য করুন এগুলি বেশিরভাগই প্রযুক্তিগত দক্ষতা নয়। AI সুরক্ষা হিসাবে "কোড শিখতে" সাধারণ পরামর্শটি পিছনের দিকে। কোডিং যাচাইযোগ্য আউটপুট সহ পাঠ্য-ভিত্তিক। এটি আরও উন্মুক্ত জ্ঞানের কাজগুলির মধ্যে একটি।

প্রকৃতপক্ষে ঝুঁকির মধ্যে কি

আশ্বস্ত করার পরিবর্তে সৎ হওয়া, কারণ মিথ্যা সান্ত্বনা স্পষ্ট দৃষ্টিভঙ্গির চেয়ে খারাপ।

প্রবেশ-স্তরের পাঠ্য কাজ প্রথমে আঘাত করা হচ্ছে। মৌলিক কপিরাইটিং। রুটিন বিষয়বস্তু উত্পাদন। প্রথম পাস গবেষণা সারসংক্ষেপ. সহজ ডাটা এন্ট্রি এবং ফরম্যাটিং। নয় কারণ এআই তাদের আরও ভাল করে। কারণ এটি তাদের খরচের একটি ভগ্নাংশে গ্রহণযোগ্যভাবে করে।

এটি একটি বাস্তব কাঠামোগত সমস্যা তৈরি করে। জুনিয়র ভূমিকা ছিল মানুষ কিভাবে বিচার শিখে. যদি এই ভূমিকাগুলি পাতলা হয়ে যায়, তবে একজন প্রবীণ ব্যক্তি হওয়ার পথ সংকীর্ণ হয়ে যায়। এটি পেশার জন্য একটি প্রকৃত সমস্যা, এবং কেউ এটি সমাধান করেনি।

রুটিন বিশ্লেষণ সংকুচিত হয়। নির্মূল করা হয়নি। কিন্তু ভাল টুলিং সহ একজন বিশ্লেষক এখন তিনজন যা করতেন তা করে।

যেকোন একটি "যথেষ্ট ভালো" উত্তর সন্তুষ্ট করে তা প্রকাশ করা হয়। যেখানে মানের সিলিং এর পরিবর্তে একটি মেঝে থাকে। রুটিন অনুবাদ। মৌলিক সমর্থন। স্ট্যান্ডার্ড নথি। খরচ জয়.

বাস্তবসম্মত কাছাকাছি সময়ের ছবি

দুটি জিনিস একবারে সত্য। বেশিরভাগ ভাষ্য একটিকে বেছে নেয় এবং অন্যটিকে উপেক্ষা করে।

এআই এখনই স্কেলে পুরো ভূমিকা প্রতিস্থাপন করছে না। স্থাপনা ক্ষমতার চেয়ে ধীর। প্রক্রিয়া পরিবর্তনের ক্ষেত্রে সংস্থাগুলি খারাপ। ইন্টিগ্রেশন কঠিন. জবাবদিহির প্রশ্ন অমীমাংসিত। বেশিরভাগ কোম্পানি এটি একটি সহকারী হিসাবে ব্যবহার করছে, প্রতিস্থাপন নয়।

কিন্তু ভূমিকার সংমিশ্রণ দ্রুত পরিবর্তন হচ্ছে। এবং প্রথমে ক্ষতিগ্রস্ত ব্যক্তিরা হলেন যাদের কাজ বেশিরভাগই উন্মুক্ত কলামে ছিল। পরিবর্তনটি সাধারণত "যে ব্যক্তি চলে গেছে তাকে আমরা প্রতিস্থাপন করছি না" হিসাবে দেখায়, অপ্রয়োজনীয়তা হিসাবে নয়।

তাই বেশিরভাগ লোকের জন্য ঝুঁকি বহিস্কার করা হচ্ছে না। যান্ত্রিক অংশগুলি সরিয়ে নিয়ে কেউ একই ভূমিকা পালন করে এটি ধীরে ধীরে ছাড়িয়ে যাচ্ছে। একই বেতনের জন্য আরও, দ্রুত, উত্পাদন করা। এটি একটি প্রতিযোগিতামূলক ঝুঁকি। এবং এটা সম্বোধনযোগ্য.

পূর্ববর্তী অটোমেশন তরঙ্গ আসলে কি করেছিল

জানার মতো, কারণ প্যাটার্নটি পুনরাবৃত্তি হয় এবং এর জনপ্রিয় সংস্করণ উভয় দিক থেকেই ভুল।

এটিএম ব্যাঙ্ক টেলারদের বাদ দেয়নি। সাধারণ কথা বলে যে তারা করেছে। আসলে কি ঘটেছে, জেমস বেসেন তার study of ATMs and teller employment এ উল্লেখ করেছেন যে এটিএমগুলি শাখাগুলি চালানোর জন্য সস্তা করে তোলে। তাই ব্যাংকগুলো বেশি খুলেছে। টেলার নম্বরগুলি বছরের পর বছর ধরে রাখা হয়েছে, যখন চাকরি নগদ গণনা থেকে পণ্য বিক্রি এবং ব্যতিক্রমগুলি পরিচালনা করার জন্য পরিবর্তিত হয়েছে। কাজটি স্বয়ংক্রিয় হয়ে গেছে। যা অবশিষ্ট ছিল তার চারপাশে ভূমিকাটি পুনর্গঠিত হয়েছিল।

স্প্রেডশীটগুলি বুককিপারদের নির্মূল করেনি। তারা ম্যানুয়াল পাটিগণিতকে বাদ দিয়েছিল, যা বেশিরভাগ কাজ ছিল। সময়ের সাথে সাথে বইপত্রের চাকরি কমে গেছে। অ্যাকাউন্টিং এবং আর্থিক বিশ্লেষণ বেড়েছে। একই দক্ষতা, যোগফলের পরিবর্তে প্রশ্নে মূল্য শৃঙ্খল আরও উপরে প্রয়োগ করা হয়েছে।

ইন্ডাস্ট্রিয়াল রোবটগুলি নির্দিষ্ট ম্যানুফ্যাকচারিং রোলগুলিকে স্থানচ্যুত করেছে৷ এটিই সৎ পাল্টা ওজন৷ কিছু অঞ্চলে স্থানচ্যুতি ঘনীভূত, স্থায়ী এবং স্থানীয়ভাবে নতুন কাজের দ্বারা অফসেট করা হয়নি। যদি ক্ষতি আপনার শহরে হয় এবং লাভ অন্য কোথাও হয় তবে সামগ্রিক আশাবাদ সামান্য স্বস্তি। এটি এমন একটি তরঙ্গ যার ভূমিকা সবচেয়ে বেশি পাওয়া যায় এবং কোনটি বেড়েছে। What dark factories actually tell us এমন অবস্থার মধ্য দিয়ে কাজ করে যা একটি প্রক্রিয়া তত্ত্বাবধান ছাড়া চলার আগে ধরে রাখতে হয়েছিল। এই শর্তগুলি এক্সপোজারের একটি মোটামুটি সুনির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী হিসাবে পরিণত হয়।

সুতরাং প্যাটার্নটি "কিছুই ঘটে না" বা "সবকিছু যায়" নয়:

• টাস্ক স্বয়ংক্রিয় হয়ে যায়, নির্ভরযোগ্যভাবে। - ভুমিকা সাধারণত বেঁচে থাকে, যা স্বয়ংক্রিয় হয়নি তার চারপাশে পুনর্গঠিত হয়। - সম্মিলিত কর্মসংস্থান ধরে রাখা বা বৃদ্ধি পেতে থাকে। তবে সমানভাবে নয় এবং সবার জন্য নয়। - যারা খারাপ কাজ করে তারা হল তারা যাদের কাজ ছিল প্রায় সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় কাজ, যেখানে যাওয়ার জন্য কিছুই নেই।

এই সময় একটি জিনিস গুরুত্ব সহকারে বিবেচনা করা উচিত. পূর্ববর্তী তরঙ্গগুলি বেশিরভাগই স্বয়ংক্রিয় শারীরিক বা গাণিতিক কাজ, এবং পালানোর পথটি ছিল জ্ঞানীয় কাজে এগিয়ে যাওয়া। এই তরঙ্গ সরাসরি জ্ঞানীয় কাজের দিকে নির্দেশ করে। পালানোর পথ বিচার, জবাবদিহিতা এবং শারীরিক দক্ষতার দিকে চলে। এটি একটি কম পরিচিত দিক। এবং এই কারণেই "জ্ঞানের কাজে" পুনঃস্কিল করার বিষয়ে সাধারণ পরামর্শটি আগের চেয়ে কম কার্যকর।

আসলে কি করতে হবে, আগামী ৯০ দিন

কংক্রিট। ক্রমানুসারে।

1। উপরে এক্সপোজার অডিট করুন। এক ঘন্টা। আপনার কাছে নেই এমন একটি সংখ্যার বিরুদ্ধে আপনি পরিকল্পনা করতে পারবেন না।

**2। সরঞ্জামগুলির সাথে সত্যিকারের সাবলীল হন। একটি পুনরাবৃত্ত কাজ বেছে নিন এবং এক মাসের জন্য এটিতে AI ব্যবহার করুন, যতক্ষণ না আপনি জানেন যে এটি কোথায় শক্তিশালী এবং কোথায় এটি ব্যর্থ হয়। ব্যর্থতার মোড সম্পর্কে অনুশীলনকারী-স্তরের জ্ঞান নিজেই একটি দুর্লভ দক্ষতা। যে "আমি চ্যাটজিপিটি ব্যবহার করি" বলে এবং যে তাদের কাজ করার পদ্ধতি পরিবর্তন করেছে তার মধ্যে পার্থক্য। The practical guide is here।

3। ইচ্ছাকৃতভাবে সুরক্ষিত কলামের দিকে যান। যদি আপনার সপ্তাহে 60% উন্মুক্ত কাজ হয়, তাহলে বিচার, ক্লায়েন্ট যোগাযোগ এবং মালিকানার সাথে কাজের জন্য স্বেচ্ছাসেবক হন। এটি সাধারণত পাওয়া যায়। সেই কাজটি কঠিন এবং লোকেরা এটিকে এড়িয়ে চলে।

4. স্বয়ংক্রিয় করতে শিখুন, শুধুমাত্র প্রম্পট করার জন্য নয়। একটি ওয়ার্কফ্লোতে একসাথে স্ট্রিং করা সরঞ্জামগুলি ভালভাবে প্রম্পট করার চেয়ে বস্তুগতভাবে আরও মূল্যবান। এবং অনেক কম মানুষ এটা করতে পারে. Start here।

5। এমন কিছু তৈরি করুন যা আপনার। একটি খ্যাতি। একজন শ্রোতা। একটি পোর্টফোলিও। একটি নেটওয়ার্ক। এগুলি কোনও কাজের বিবরণের ভিতরে বসে না এবং দূরে পুনর্গঠিত করা যায় না।

6. ভলিউম নিয়ে প্রতিযোগিতা করা বন্ধ করুন। যদি আপনার মূল্য আরও বেশি শব্দ, আরও ডেক, আরও প্রতিবেদন তৈরি করে, সেই লড়াইটি এখন অজেয়। পরিবর্তে বিচার, স্বাদ এবং জবাবদিহিতা নিয়ে প্রতিযোগিতা করুন।

সৎ সারসংক্ষেপ

এআই কি আপনার কাজ নেবে? সম্ভবত একটি ঘটনা হিসাবে না. এটি সম্ভবত আপনার কাজের একটি অংশ নেবে। এর পরে কী হবে তা নির্ভর করে আপনি যে অংশগুলি করতে পারবেন না তার দিকে এগিয়ে যান বা ঠেলে দেওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন।

যারা সংগ্রাম করে তারা এমন নয় যাদের কাজ স্বয়ংক্রিয় হয়ে গেছে। তারাই হবে যারা উন্মুক্ত 40% হাতে করে রেখেছিল, যখন একজন সহকর্মী এটিকে স্বয়ংক্রিয় করে এবং অন্য 60% পুনরুদ্ধার করা সময় ব্যয় করে।

এটি শিরোনাম সংস্করণের চেয়ে অনেক বেশি পরিচালনাযোগ্য সমস্যা। এবং এটি আপনি এই সপ্তাহে শুরু করতে পারেন.

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী

এআই কি আমার চাকরি সম্পূর্ণভাবে প্রতিস্থাপন করবে?

অধিকাংশ জ্ঞান ভূমিকা জন্য, না. একক ঘটনা হিসেবে নয়। এটি একটি কাজের ভিতরে নির্দিষ্ট কাজ স্বয়ংক্রিয় করে। বাস্তবসম্মত ফলাফল হল যান্ত্রিক অংশ সঙ্কুচিত হওয়ার সাথে সাথে বিচার, সম্পর্ক এবং দায়বদ্ধতার দিকে আপনার ভূমিকার পুনর্নির্মাণ। সম্পূর্ণ ভূমিকা প্রতিস্থাপনের সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি যেখানে প্রায় প্রতিটি কাজই যাচাইযোগ্য আউটপুট এবং কম ত্রুটি খরচ সহ পাঠ্য-ভিত্তিক।

কোন কাজগুলো এআই এর ঝুঁকিতে সবচেয়ে বেশি?

পাঠ্য এবং ডেটাতে কেন্দ্রীভূত ভূমিকা পরিষ্কার সঠিক উত্তর এবং সস্তা ভুলের সাথে কাজ করে। এন্ট্রি-লেভেল কপিরাইটিং। রুটিন বিষয়বস্তু উত্পাদন। মৌলিক গবেষণার সারসংক্ষেপ। সহজ তথ্য প্রক্রিয়াকরণ. প্রথম লাইন সমর্থন. সর্বনিম্ন উন্মুক্ত: দক্ষ শারীরিক ব্যবসা, যত্নের কাজ, এবং অস্পষ্টতার অধীনে জবাবদিহিতা, আলোচনা বা রায় কেন্দ্রিক কিছু।

আমার ক্যারিয়ার রক্ষা করার জন্য আমার কি কোড শিখতে হবে?

বিশেষভাবে এআই সুরক্ষা হিসাবে নয়। কোডিং যাচাইযোগ্য আউটপুট সহ পাঠ্য-ভিত্তিক, যা এটিকে তুলনামূলকভাবে প্রকাশ করে। হাতে কোড লিখতে শেখার চেয়ে অটোমেশন তৈরি করা শেখা আরও কার্যকর। প্রকৃত প্রতিরক্ষামূলক দক্ষতা বেশিরভাগই অ-প্রযুক্তিগত: বিচার, মালিকানা, ক্লায়েন্ট সম্পর্ক।

এটা কত দ্রুত ঘটবে?

সক্ষমতা স্থাপনার চেয়ে দ্রুত গতিতে চলছে। সংস্থাগুলি ধীরে ধীরে প্রক্রিয়া পরিবর্তন করে। জবাবদিহির প্রশ্ন অমীমাংসিত। বছরের পর বছর ধরে ধীরে ধীরে রচনা পরিবর্তন আশা করুন। আকস্মিক ভর প্রতিস্থাপনের চেয়ে ভূমিকাগুলি ব্যাকফিল না হওয়ায় এটি প্রায়শই প্রদর্শিত হবে।

কি দক্ষতা এখনও মূল্যবান হবে?

সিদ্ধান্তের জন্য জবাবদিহিতা। অসম্পূর্ণ তথ্য দিয়ে রায়। সম্পর্ক এবং বিশ্বাস. শারীরিক এবং পরিস্থিতিগত দক্ষতা। AI সরঞ্জামগুলি কোথায় ব্যর্থ হয় সে সম্পর্কে অনুশীলনকারী-স্তরের জ্ঞান। উল্লেখযোগ্যভাবে, এর বেশিরভাগই প্রযুক্তিগত নয়।

মানিয়ে নিতে দেরি হয়ে গেছে?

না। মোতায়েন শুরুর দিকে এবং বেশিরভাগ সংস্থা সবেমাত্র অতীত পরীক্ষা-নিরীক্ষা করছে। যে কেউ পরের ছয় মাসের মধ্যে সত্যিকারের সাবলীল হয়ে উঠবে সে তাড়াতাড়ি, দেরী নয়।

মূল উপায়

• স্কোর টাস্ক, কাজের শিরোনাম নয়। আপনার কাজ হল একটি বান্ডিল যার মধ্যে বিভিন্ন ধরনের এক্সপোজার রয়েছে। - চারটি পরীক্ষা: পাঠ্য বা ডেটা ইনপুট, যাচাইযোগ্য আউটপুট, সস্তা ত্রুটি, কোনো জবাবদিহির প্রয়োজন নেই। - যা একটি ভূমিকাকে রক্ষা করে তা বেশিরভাগই অ-প্রযুক্তিগত: জবাবদিহিতা, সম্পর্ক, শারীরিক দক্ষতা, বিচার। - এন্ট্রি-লেভেল টেক্সট কাজ প্রথমে আঘাত করা হচ্ছে, যা নীরবে সিনিয়র হওয়ার পথ ভেঙে দেয়। - বাস্তবসম্মত ঝুঁকি কেউ হাতিয়ার ব্যবহার করে ছাড়িয়ে যাচ্ছে, তাদের দ্বারা প্রতিস্থাপিত হচ্ছে না। - ধাক্কা দেওয়ার অপেক্ষা না করে ইচ্ছাকৃতভাবে সুরক্ষিত কলামের দিকে যান।

সম্পর্কিত পড়া: the skills that actually matter in the age of AI, how to automate your work with AI এবং why ChatGPT gives wrong answers।