সফটওয়্যার ডেভেলপাররা এআই সরঞ্জাম ব্যাপকভাবে ব্যবহার করছেন, কিন্তু এই সরঞ্জামগুলো কীভাবে সবচেয়ে ভালোভাবে ব্যবহার করা যায়, তা নিয়ে ডেভেলপার এবং তাদের ম্যানেজাররা এখনও ধাঁধায় রয়েছেন। এর মধ্যে বেশ কিছু সমস্যাও দেখা দিচ্ছে।
স্ট্যাক ওভারফ্লো, একটি জনপ্রিয় ডেভেলপার সম্প্রদায় এবং তথ্য কেন্দ্র, ২০২৫ সালে ৪৯,০০০ পেশাদার ডেভেলপারের উপর পরিচালিত তাদের সর্বশেষ সমীক্ষায় এই তথ্য উঠে এসেছে। এই সমীক্ষা দেখায়, বড় ভাষা মডেল (এলএলএম) যুক্ত হওয়ায় ডেভেলপারদের কাজের প্রক্রিয়ায় উল্লেখযোগ্য প্রভাব পড়েছে।
সমীক্ষা অনুসারে, ২০২৫ সালে পাঁচজনের মধ্যে চারজন ডেভেলপার তাদের কাজে এআই সরঞ্জাম ব্যবহার করছেন, যা সাম্প্রতিক বছরগুলোতে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে। তবে, এআই-এর নির্ভুলতার উপর আস্থা আগের বছরগুলোতে ৪০% থেকে কমে এখন মাত্র ২৯%-এ নেমে এসেছে।
এই দুটি পরিসংখ্যানের মধ্যে বৈপরীত্য ডেভেলপার পেশায় গিটহাব কোপাইলট বা কার্সরের মতো এআই সরঞ্জামের জটিল এবং ক্রমবর্ধমান প্রভাবকে তুলে ধরে। ডেভেলপারদের মধ্যে এই সরঞ্জামগুলো উপকারী বা উপকারী হওয়া উচিত বলে তেমন কোনো বিতর্ক নেই, তবে এগুলোর সবচেয়ে ভালো ব্যবহার এবং সীমাবদ্ধতা কী হবে, তা এখনও খুঁজে বের করা হচ্ছে।
এআই সরঞ্জাম নিয়ে প্রধান হতাশা
সমীক্ষায় ডেভেলপারদের কাছে তাদের এআই সরঞ্জাম নিয়ে সবচেয়ে বড় হতাশার কারণ জানতে চাওয়া হয়েছিল। ৪৫% উত্তরদাতা বলেছেন, তারা “প্রায় ঠিক, কিন্তু পুরোপুরি নয়” এমন এআই সমাধান নিয়ে সমস্যায় পড়ছেন। এটি সবচেয়ে বড় সমস্যা হিসেবে চিহ্নিত হয়েছে। স্পষ্টভাবে ভুল আউটপুটের বিপরীতে, এই ধরনের সমাধানগুলো এমন বাগ বা সমস্যা তৈরি করে, যা তাৎক্ষণিকভাবে শনাক্ত করা কঠিন এবং সমাধান করতে তুলনামূলকভাবে বেশি সময় লাগে। বিশেষ করে নতুন ডেভেলপাররা, যারা এআই-এর উপর অতিরিক্ত আস্থা রাখেন, তারা এই সমস্যায় বেশি পড়ছেন।
ফলে, সমীক্ষায় এক-তৃতীয়াংশের বেশি ডেভেলপার জানিয়েছেন, তাদের স্ট্যাক ওভারফ্লো পরিদর্শনের কিছু কারণ এআই-সম্পর্কিত সমস্যার সঙ্গে জড়িত। অর্থাৎ, এলএলএম-ভিত্তিক সরঞ্জাম থেকে গৃহীত কোড সুপারিশ সমস্যা তৈরি করছে, যা সমাধানের জন্য তাদের অন্য মানুষের সাহায্য নিতে হচ্ছে।
যদিও সম্প্রতি রিজনিং-অপ্টিমাইজড মডেলগুলোর মাধ্যমে উল্লেখযোগ্য উন্নতি হয়েছে, তবুও এই “প্রায় ঠিক, কিন্তু পুরোপুরি নয়” অবিশ্বস্ততা সম্পূর্ণভাবে দূর হওয়ার সম্ভাবনা কম। এটি পূর্বাভাস প্রযুক্তির স্বভাবের সঙ্গে জড়িত।
এজন্যই সমীক্ষায় ৭২% অংশগ্রহণকারী বলেছেন, “ভাইব কোডিং” তাদের পেশাদার কাজের অংশ নয়। কেউ কেউ মনে করেন, এটি খুব অবিশ্বস্ত এবং এমন সমস্যা তৈরি করতে পারে, যা প্রোডাকশনের জন্য উপযুক্ত নয় এবং ডিবাগ করা কঠিন।
কেন ডেভেলপাররা তবুও এআই সরঞ্জাম ব্যবহার করছেন?
এত সন্দেহ এবং হতাশা সত্ত্বেও ডেভেলপাররা কেন এই সরঞ্জামগুলো ব্যবহার করছেন? কিছু ক্ষেত্রে, তাদের ম্যানেজাররা তাদের ব্যবহার করতে বাধ্য করছেন। তবে সাধারণত, এর কারণ হলো এই সরঞ্জামগুলো স্পষ্টতই উপকারী। তবে এগুলোর ভুল ব্যবহার না করা গুরুত্বপূর্ণ।
ম্যানেজার এবং স্বতন্ত্র অবদানকারীদের জন্য এআই সরঞ্জামগুলো কাজের প্রক্রিয়ায় যুক্ত করার পাশাপাশি শক্তিশালী প্রশিক্ষণ নিশ্চিত করা জরুরি, যাতে সর্বোত্তম অনুশীলন সম্পর্কে গভীর ধারণা থাকে। এটি নিশ্চিত করবে যে সরঞ্জামগুলো এমনভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে না, যা সমাধানের চেয়ে বেশি সমস্যা তৈরি করে বা সময় নষ্ট করে।
ডেভেলপারদের কোপাইলটের অটোকমপ্লিট সুপারিশের মতো জিনিসের উপর কম আস্থা রাখা উচিত এবং সেগুলোকে শুরু বিন্দু হিসেবে বিবেচনা করা উচিত, সরাসরি ট্যাব চাপিয়ে এগিয়ে যাওয়ার পরিবর্তে। এই ধরনের সরঞ্জামগুলো সীমিত পেয়ার প্রোগ্রামিং সম্পর্কের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত: এলএলএম-কে সমস্যা খুঁজে বের করতে বা আরও সুন্দর সমাধান প্রস্তাব করতে বলা, যা ডেভেলপাররা সমালোচনামূলকভাবে বিবেচনা করেন, সম্পূর্ণ পদ্ধতি সুপারিশ গ্রহণ না করে।
এছাড়া, এই সরঞ্জামগুলো শেখার জন্য উপকারী। নতুন ভাষা, ফ্রেমওয়ার্ক বা পদ্ধতি সম্পর্কে ক্রমাগত পরিচিতি অর্জনের সুযোগই অনেককে এই পেশার প্রতি আকৃষ্ট করে। এলএলএম প্রশ্নের উত্তর দিয়ে এই প্রক্রিয়ার ঝামেলা কমাতে পারে, যা প্রায়ই অসম্পূর্ণ প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশনের মাধ্যমে কঠিন সার্চের চেয়ে বেশি লক্ষ্যভিত্তিক। এটি ঠিক সেই ধরনের কাজ, যা মানুষ ঐতিহাসিকভাবে স্ট্যাক ওভারফ্লোর জন্য ব্যবহার করত।
স্ট্যাক ওভারফ্লোর প্রধান পণ্য ও প্রযুক্তি কর্মকর্তা জোডি বেইলি ভেনচারবিটকে দেওয়া এক মন্তব্যে বলেছেন, “যদিও আমরা ট্রাফিকে হ্রাস দেখেছি, তবে তা কিছু লোকের ইঙ্গিতের মতো এত নাটকীয় নয়।” স্ট্যাক ওভারফ্লো তাদের কিছু সম্পদ এআই সরঞ্জাম সাক্ষরতা বাড়াতে এবং এমন সম্প্রদায় আলোচনা উৎসাহিত করতে ব্যয় করার পরিকল্পনা করছে, যা এআই সরঞ্জাম-সম্পর্কিত কাজের প্রক্রিয়ার নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানে সাহায্য করবে।
