টার্মিনালে ঘর বাঁধা CIRCUS COMPANY-র AI দলীয় শক্তি

সোমবার সকালের মিটিং উঠে যাওয়ার পর এক বছরের বেশি কেটে গেছে। সাপ্তাহিক মিটিংয়ের বদলে — বই পড়ি, একে অপরের ভাবনায় আরও মন দিই।

পরিকল্পনা সভা, ডিজাইন রিভিউ, ডেভেলপমেন্ট শিডিউল মিটিং, মার্কেটিং মিটিং। ক্যালেন্ডার ভরে রাখা মিটিংয়ের সময়গুলো স্বয়ংক্রিয় করেছি, আর টার্মিনালে md ফাইলে সব গুছিয়ে রাখি। আমাদের মিলনস্থল Slack বা মিটিং রুম নয়, টার্মিনাল।

বদলটি শুরু হয়েছিল 2025 সালের মার্চে। তারপর আমাদের সঙ্গে যা ঘটেছে, এই লেখা তার দিনলিপি; আর সামনে চলতে থাকা ‘টার্মিনাল থেকে’ ধারাবাহিকের প্রথম পর্ব।

2025 সালের মার্চের মিটিংয়ের চিত্র — একটি আইডিয়ার জন্য অনেক বেশি ধাপ লাগত

পরিকল্পনা দল নথি বানাত, ডিজাইন দল খসড়া আঁকত, তারপর ডেভেলপমেন্ট দলকে জিজ্ঞেস করতাম। ‘এটা ডেভেলপ করা যাবে?’

বাজার নিয়ে গবেষণা করেছি, প্রযুক্তি নিয়ে গবেষণা করেছি, ম্যানেজমেন্ট টুলে টিকিট জমিয়েছি, মিটিং দিয়ে সপ্তাহ ভরেছি। প্রতিটি দল নিজের বিশেষজ্ঞতার গণ্ডিতে কাজ করত, আর এক অংশের সঙ্গে অন্য অংশকে জুড়ে রাখত নথি ও মিটিং।

2020 সালে আমরা 30 জন একসঙ্গে ছিলাম। সবাই একজোট হয়ে যথাসাধ্য করেছি। তবু একই সঙ্গে তিন-চারটি প্রকল্প চালালে রাত ছোট হয়ে যেত, আর একটি শেষ করতেই প্রায়ই 1 বছরের বেশি লাগত। লোকবল বা দক্ষতার ঘাটতি ছিল না। সময় সব সময় কম ছিল, আর কাজ ও ধাপ ছিল অনেক।

30 জনের কাজ 5 জনে — লক্ষ্য, সিস্টেম ও দিকনির্দেশ সঠিক হলে সম্ভব

তখন 30 জন রাত জেগেও যে সময়ে কুলিয়ে উঠতাম না, এখন ডেভেলপমেন্ট ক্রুর 5 জন দুই মাসেই তার চেয়ে বেশি করে ফেলে।

রহস্য মানুষকে নিংড়ে নেওয়া নয়। সুনির্দিষ্ট লক্ষ্য ও অর্থ, আর সিস্টেম — এই ভিত্তির ওপর দাঁড়িয়ে AI-এর সঙ্গে কাজ করি বলেই সম্ভব। লক্ষ্য অস্পষ্ট হলে AI দ্রুত ভুল পথে ছোটে। গবেষণাতেও দেখা গেছে, AI প্রকল্প ব্যর্থ হওয়ার প্রধান কারণ প্রযুক্তি নয়, বরং ‘কোন সমস্যাটি সমাধান করা হবে’ তার সংজ্ঞা।

আসলে কথাটি নতুনও নয়। সফটওয়্যার প্রকৌশলের ধ্রুপদি বই The Mythical Man-Month অর্ধশতাব্দী আগে লিখেছিল, ‘দেরি হওয়া প্রকল্পে আরও লোক যোগ করলে সেটি আরও দেরি হয়।’ 5 জনের মধ্যে যোগাযোগের পথ 10টি, কিন্তু 30 জন হলে তা 435টি। বদলেছে একটাই বিষয় — এখন ওই 5 জনের পাশে রয়েছে কখনো ক্লান্ত না হওয়া এক সহযোগী।

তখনকার ওই 30 জনের কোনো ঘাটতি ছিল না। তাঁদের উজাড় করা সেরাটাই আজ আমাদের ভিত্তি। যে সময়টি সব সময় কম পড়ত, এখন অবশেষে তা পূরণ হয়েছে।

আমরা টার্মিনালে ঘর বেঁধেছি — পুরো ক্রু সার্ভারে কাজ করে

শুরুতে শুধু একটি টুল এনেছিলাম। এখন পুরো ক্রু টার্মিনাল ও 5টি সার্ভারে একসঙ্গে কাজ করে। ছয়টি দেশ থেকে আসা ক্রুরা একই সার্ভারে যুক্ত হয়ে, নিজের নিজের পর্দায় AI-এর সঙ্গে কাজ করে।

আইডিয়া মাথায় এলে কণ্ঠে রেকর্ড করি, ক্রুদের সঙ্গে ভাগ করি, AI দিয়ে সূক্ষ্মভাবে বিশ্লেষণ করি। আবার ক্রুদের সঙ্গে দিক ঠিক করি, উন্নতির পথ ও মূল্য স্থির করে টার্মিনালে আবার মিলিত হই।

AI-এর সঙ্গে আরও বিস্তারিতভাবে নকশা করি, বাস্তবায়ন করি, দ্রুত যাচাইয়ের প্রোটোটাইপ বানাই। হবে কি না জিজ্ঞেস করার বদলে, সঙ্গে সঙ্গে নিজেই বানিয়ে দেখে নিই।

সেদিনই টেস্ট সার্ভারে তুলি, সঙ্গে সঙ্গে ক্যানারি রিলিজে বাজারের প্রতিক্রিয়া দেখি, সংশোধন করি এবং আবার পরিকল্পনা করি। ‘ডেভেলপ করা যাবে?’ প্রশ্নটি এখন আর দলে নেই। ভাবনাকে সঙ্গে সঙ্গেই কাজে রূপ দেওয়ার যুগ এসেছে।

ডিজাইনার ইউনিটি বিল্ড তোলে। বাজার নিয়ে গবেষণা করে, কৌশলের নথি লেখে। পরিকল্পনাকারী কোড পড়ে, ডেভেলপার কপি ঘষামাজা করে। কাজের বিশেষত্ব হারিয়ে যায়নি। প্রত্যেকের নিজস্ব মৌলিক সামর্থ্যের ওপর পুরো প্রক্রিয়াটিই উন্মুক্ত হয়েছে।

এভাবে বানানো জিনিসগুলো এখন লাইভ। সরকারি সহায়তা প্রকল্প পড়ে শোনানো Ssaktane, শিশুদের AR শেখার অ্যাপ JUMP, কাগজে ফিরে যাওয়া ZEMINA, বিজ্ঞাপনহীন গেম প্ল্যাটফর্ম Quiga ও ব্যক্তিত্ব বিশ্লেষণ Quiga128, আর WAGZAK Play। বেশির ভাগই 51টি ভাষায় বিশ্বজুড়ে সেবা দিচ্ছে।

যে কাজ AI কখনোই করে দিতে পারে না — মানুষের কাজ বরং আরও স্পষ্ট হয়েছে

কী বানাব। কেন বানাব। কোন দিকে যাব। কৌশল ও দিক ঠিক করা, সিদ্ধান্ত নেওয়া, আর সেই সিদ্ধান্তের দায় নেওয়া। AI এসব করে দেয় না। AI নির্দেশ পেলে দ্রুত ও ভালোভাবে বানায়, কিন্তু কী নির্দেশ দেওয়া হবে তা মানুষই ঠিক করে।

আরও একটি কাজ আছে — AI যা দেখতে পায় না, তা দেখা। ভালোভাবে বানানো ফলাফলের মধ্যে বেমানান একটি লাইন খুঁজে বের করা, দেখতে বিশ্বাসযোগ্য কোনো পর্দা দেখে বোঝা, ‘এটা আমাদের মতো নয়।’ বানিয়ে ফেলে দেওয়া জিনিসের সংখ্যা, বানিয়ে প্রকাশ করা জিনিসের চেয়ে বেশি।

আগের লেখায় লিখেছিলাম, এক ক্লিকে সব হয় না — 1 বছর 6 মাস পরেও আমার ভাবনা একই। শেষ পর্যন্ত বিষয়টি হলো ভালোবাসা ও অধ্যবসায়, আর লক্ষ্য কতটা অটল।

লক্ষ্য ও সিস্টেম থাকলে, যে ডেভেলপমেন্টে 30 জন লাগত তা 5 জনে করা যায়।

দক্ষতা ও মানানসই হওয়া — আর একটি প্রশ্ন, যার উত্তর এখনো পাইনি

‘তাহলে কি কম মানুষ লাগবে?’ প্রশ্নটি প্রায়ই শুনি। সত্যি বলতে, একই কাজ করতে এখন কম হাত লাগে। কিন্তু এটি সংগঠন ছোট করার কথা নয়, বরং দক্ষতা ও সঠিক মানানসই অবস্থান খুঁজে নেওয়ার কথা।

AI মানুষের জায়গা নেয়নি, বরং মানুষের মৌলিক সামর্থ্য বহুগুণ বাড়িয়েছে; তাই আইডিয়া থাকলেই সঙ্গে সঙ্গে কাজে নামার পর্যায় এসেছে। এমন এক দল, যেখানে সবাই পরিকল্পনাকারী, ডিজাইনার, ডেভেলপার ও কৌশলবিদ — এখনকার CIRCUS COMPANY সেটাই।

এই ধারাবাহিক চলবে। একজন ডিজাইনার কীভাবে ইউনিটি ডেভেলপমেন্ট থেকে বাজার গবেষণা পর্যন্ত করেছে, AI দিয়ে যা হয়নি তার তালিকা, 5 জনে 51টি ভাষা চালানোর উপায় — আমাদের অভিজ্ঞতা ও কাজে নামানো গল্পগুলো একে একে বলব।

তবে একটি প্রশ্নের উত্তর এখনো পাইনি। সবাই যখন সবকিছু করতে পারে, তখন কোন জিনিস একটি দলকে দল করে তোলে? সেই উত্তর খোঁজার পথটিও এখানে লিখব।

AI-এর সঙ্গে 1 বছরের উপসংহার — এক ক্লিকে কখনোই সব হয় না

একটি বোতাম টিপে, এক ক্লিকে সব শেষ করে দেওয়ার কোনো জাদু ছিল না। ভালো সবকিছুই এসেছে মানুষের লক্ষ্য, অধ্যবসায় ও যাচাই পেরিয়ে।

AI অলৌকিক কিছু দেয় না। তবে মনপ্রাণ দিয়ে কাজ করা দলকে সময় ফিরিয়ে দেয়। সেই সময় দিয়ে আমরা পরের জিনিসটি বানাই।