AI-Coding আর প্রোডাক্টিভিটি এর ফাঁদ - ডাটা যা বলে

Written on February 1, 2026

AI ব্যবহার করে প্রোডাক্টিভিটি দুমদাম বেড়ে যাচ্ছে সবখানে শনৈশনৈ করে - এহেন দাবি নিয়ে শুরু থেকেই সন্দিহান ছিলাম। কারণ তেমন কিছু না - বছর দশেক (বা বিশেক, বা ত্রিশেক) আগে বার হওয়া সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এর সাথে জড়িত কয়েকটা পেপারের মূল বক্তব্যগুলো মনে ছিলো।

১) সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এ দৈনন্দিন কাজের সবচেয়ে বেশি সময় যায় কী করতে গিয়ে? কোডিং এ কী লেখা হয়েছে, সেটা হোক নিজের লেখা বা টীম মেম্বারের, সেটা বুঝতে গিয়ে যায় প্রায় ৭০% সময়! মাত্র ৫-১৫% সময় লাগে কোড লিখতে। পেপারটা ২০১৫ এর।

২) গ্লোবাল সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং - মানে মাল্টি ন্যাশনাল টীম গুলোর ক্ষেত্রে সবচেয়ে বেশি সময় যায় কীসে? অন্য দেশের টীম মেম্বারের রেসপন্স পেতে। কিন্তু কিসের জন্য রেসপন্স? অন্যেরা কোডে কে কী করেছে সেটা বুঝতে! এই বিষয়ের পেপারটা ২০০৮ এর।

৩) এবারে আসি একদম ক্লাসিক লিটারেচার এ। ফ্রেডি ব্রুকস তার মিথিকাল ম্যান মান্থ এ লিখেছিলেন সেই ১৯৭৫ এর দিকে - প্রোগ্রামিং সহজে স্কেল আপ করা যায় না, কারণ ঐ কে কী লিখেছে সেটা বুঝা বড়ই কঠিন। আর যখন কেউ টীমে ঢুকে, তখন তার সময় চলে যায় এটা বুঝতে বুঝতেই যে কই কোড আছে, কেন আছে, কই পাল্টাচ্ছে, আর কেন পাল্টাচ্ছে। দুমদাম করে নতুন কাউকে ঢুকালে সে পুরো ব্যাপারটা না বুঝেই কোডে হাত লাগাবে এটাও মোটামুটি নিশ্চিত, আর তার পরে পুরানো যারা আগে যা বুঝতো - সেটাতেও গ্যাঞ্জাম লেগে যাবে। তা এইগুলোর কারণে AI/Vibe-Coding এর কারণে কোডের লাইনের সংখ্যা বাড়বে। কিন্তু সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এ সবচেয়ে বেশি সময় লাগে মেইনটেনেন্স-এ, মানে যে কোড ইতিমধ্যেই আছে সেটার পরিবর্তন এ, আর তার সাথে নতুন কোড লেখাতে। কিন্তু জেনারেট করা কোড যদি না বুঝি আমরা, সময়ের সাথে সাথে ঐ না বুঝার পরিমাণটাও বাড়বে। এটার একটা গালভরা নামও হয়ে গেছে ইন্ডাস্ট্রিতে - Comprehension Debt।

এসব মিলিয়েই আমি ঐ প্রোডাক্টিভিটি বাড়ছে দাবি বিষয়ে সন্দিহান ছিলাম - শুরু থেকেই।

ডাটাড্রিভেন গবেষণা যা বলে

এখন আসি একদম সাম্প্রতিক কিছু ডাটাড্রিভেন (মানে ফলাফলগুলো সব কাজকর্মের ডাটা এনালাইসিস করে বার করা হয়েছে) ২০২৬ এর গবেষণায়।

১) AI ব্যবহার করলে ভেলোসিটি বাড়ে—এটা সন্দেহাতীত ভাবে সত্যি। কিন্তু ভেলোসিটি মানেই কি প্রোডাক্টিভিটি? ভেলোসিটি তো আসলে খালি কোডের লাইন আর কমিটের সংখ্যা। সেগুলো বাড়লেই যে প্রোডাক্টিভিটি বাড়ে এমন না।

২) গবেষণা বলছে এই ভেলোসিটি বৃদ্ধিটাও সাময়িক। দীর্ঘমেয়াদে দেখা যাচ্ছে ভেলোসিটি তো আগের অবস্থায় চলে এসেছেই, সাথে আবার বেড়ে গেছে কোডের জটিলতা আর ওয়ার্নিং এর সংখ্যা। সেটাও কম না, প্রায় ২০-৪০%!

৩) এর চেয়েও বড় ঝামেলা দেখা যাচ্ছে দক্ষতা অর্জনে। AI ব্যবহার করে নতুন প্রোগ্রামিং স্কিল শেখা (যেমন নতুন লাইব্রেরী ব্যবহার করা) এবং তার পরেই সেটা ব্যবহার করায় দক্ষতা বিষয়ক কেস স্টাডি চলছে অনেক। সবচেয়ে সাম্প্রতিক গবেষণায় দেখা গেছে যারা AI ব্যবহার করে না, তাদের তুলনায় AI ব্যবহারকারীদের কাজ শেষ করতে তো সময় কম লাগেই না (মানে AI ব্যবহার করাও যা, না করাও তা। কাজ শেষ করতে একই রকম সময় লাগছে), উল্টো বিষয়ভিত্তিক দক্ষতা কমে গেছে! কারণটাও সহজ, AI ব্যবহার করার সময় তার আউটপুট বার করতেই ব্যস্ত ছিলো, কী করছে না করছে নিজেরাই খেয়াল করে নাই।

তাহলে কী মানে দাঁড়াচ্ছে সব মিলিয়ে?

১) AI জিনিসটা চলেই আসছে, বাদ দেয়ার উপায় নাই। কিন্তু সেটা ঠিক মতো ব্যবহার না করলে স্বল্প সময়ের জন্য “ফিল-গুড” মার্কা কাজ করলেও, লম্বা দৌঁড়ে ধরা খাবার বিশাল সম্ভাবনা আছে। মানে প্রোটোটাইপিং এর জন্য ভালো, কিন্তু বড় সময় ধরে সফটওয়্যার চালাতে হলে ঐ কম্প্রিহেনশন ডেব্ট টার সমাধান করা লাগবেই।

২) AI ব্যবহার করা যেতে পারে, কিন্তু খেয়াল করে বুঝে শুনে। নাহলে AI কিছু একটা করে দিবে, আমরাও সেটা খুশি মনে নিয়ে কোডে ঢুকিয়ে দিবো না বুঝেই। কিন্তু জেনারেটেড কোডে গ্যাঞ্জাম থাকলে আর সেটা নিজেরা টের না পেলে ভবিষ্যতে ধরা খাবার সম্ভাবনা বেশি।

References

  1. Global Software Development: Who Does It? - 2015 IEEE 23rd International Conference on Program Comprehension
  2. I Know What You Did Last Summer An Investigation of How Developers Spend Their Time - 2008 IEEE International Conference on Global Software Engineering
  3. The Mythical Man Month - Frederick Brooks
  4. Speed at the Cost of Quality - How Cursor AI Increases Short-Term Velocity and Long-Term Complexity in Open-Source Projects - 23rd International Conference on Mining Software Repositories (MSR’26)
  5. How AI assistance impacts the formation of coding skills - Anthropic
First, click on "Comments" below to view/post comments.
To comment as guest, click on the field "Name". The option to do so will become visible.
লগইন ছাড়াই কমেন্ট করতে নাম এ ক্লিক করুন, দেখবেন তার নিচেই আছে অতিথি হিসাবে কমেন্ট করার অপশন।