WIRED-এর প্রতিবেদন অনুযায়ী, চাকরি ও কর্মক্ষেত্রের মূল্যায়ন প্ল্যাটফর্ম Glassdoor-এ এমন একটি গোষ্ঠী রয়েছে, যারা অন্যদের তুলনায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে অনেক বেশি অপছন্দ করে।
“AI-কে এমনভাবে চাপিয়ে দেওয়া, যাতে মানুষকে আর নিজের চিন্তা ও মস্তিষ্ক ব্যবহার করতে না হয়, সত্যিই বিরক্তিকর।” একটি প্রতিনিধিত্বশীল মূল্যায়নে এমনটাই লেখা হয়েছে। আরেকটিতে বলা হয়েছে: “সবার ওপর AI চাপিয়ে দেওয়া বন্ধ করুন।” কেউ সরাসরি সমালোচনা করে লিখেছেন: “এই কোম্পানি যে AI অ্যাপ্লিকেশনগুলো ব্যবহার করে, সেগুলো সবই আবর্জনা।”
আশ্চর্যের বিষয় হলো, এই মূল্যায়নগুলো সাংবাদিক বা শিক্ষকরা দেননি; দিয়েছেন বীমা দাবি সমন্বয়কারীরা।
Glassdoor-এর সাম্প্রতিক এক গবেষণায় দেখা গেছে, মূল্যায়ন লেখার সময় AI-এর উল্লেখ করা বীমা দাবি সমন্বয়কারীদের ৯৮% পর্যন্ত সমালোচনামূলক মনোভাব পোষণ করেন। ফলে তারা যুক্তরাষ্ট্রের শ্রমবাজারে AI-কে সবচেয়ে বেশি অপছন্দ করা পেশাজীবী গোষ্ঠীগুলোর একটিতে পরিণত হয়েছেন।
গবেষণা অনুযায়ী, বীমা দাবি সমন্বয়কারীদের সবচেয়ে সাধারণ অভিযোগ হলো, “AI-আসক্ত ব্যবস্থাপনা সহজেই ভুল করা AI কর্মী ও গ্রাহকদের ওপর জোর করে চাপিয়ে দিচ্ছে।” আর বাস্তব কাজে AI সমস্যা তৈরি করলে শেষ পর্যন্ত প্রায়ই দাবি সমন্বয়কারীদেরই পরিস্থিতি সামলাতে হয়।
Ahmad Jackson-এরও এমন অভিজ্ঞতা হয়েছে।
প্রায় এক বছর আগে তিনি একটি বড় বীমা কোম্পানির দাবি বিভাগে কাজ করতেন। সে সময় কোম্পানিটি প্রাথমিক ক্ষয়ক্ষতির প্রতিবেদন পর্যায়ে AI চালু করার সিদ্ধান্ত নেয়। অর্থাৎ, কোনো গ্রাহক প্রথমবার দুর্ঘটনার কথা জানালে AI ব্যবহার করে দাবি মামলা তৈরি করা এবং সংশ্লিষ্ট তথ্য সংগ্রহ করা হতো।
কোম্পানির আশা ছিল, এই প্রযুক্তি কর্মী ও বীমাগ্রহীতা উভয়ের উপকার করবে: সহজ দাবিগুলো দ্রুত নিষ্পত্তি করা যাবে, আর জটিল পরিস্থিতি প্রকৃত কর্মীদের কাছে পাঠানো হবে।
কিন্তু বাস্তবতা ছিল ভিন্ন।
Jackson জানান, এরপর তিনি ও অন্যান্য দাবি সমন্বয়কারীরা হঠাৎ করে AI-এর ভুল শ্রেণিবিন্যাস করা বিপুলসংখ্যক মামলার মুখোমুখি হন এবং সেগুলো সঠিক বিভাগে আবার পাঠাতে বাধ্য হন।
AI-তৈরি দাবি-সারাংশ পড়ার সময়ও তিনি বহুবার তথাকথিত “হ্যালুসিনেশন” সমস্যার সন্ধান পান। অনিচ্ছাকৃতভাবে এসব ভুল তথ্য দাবি-আবেদনকারী বা তাদের আইনজীবীদের জানালে শেষ পর্যন্ত গ্রাহকদের ক্ষোভ তাকেই সামলাতে হতো।
কিছুদিন পর Jackson পদত্যাগ করে অন্য একটি বীমা কোম্পানিতে যোগ দেন।
“AI প্রায়ই বিষয়গুলো ভুল করে,” Jackson WIRED-কে বলেন, “এবং উল্টো এটি দাবি সমন্বয়কারীদের কাজ আরও বাড়িয়ে দেয়।”
যুক্তরাষ্ট্রের আলাবামা অঙ্গরাজ্যের মোবাইল শহরের দাবি খাতের নির্বাহী Geoffrey Conrad-ও বলেন, খাতটির মধ্যে স্পষ্ট “AI ক্লান্তি” দেখা দিয়েছে। তার ভাষায়: “আমাদের কাজের মধ্যে ক্রমাগত ঠেসে দেওয়া এসব AI-এর অত্যাচারে আমরা অতিষ্ঠ।”
Glassdoor-এর জ্যেষ্ঠ অর্থনীতিবিদ Chris Martin শুরুতে ভাবতেই পারেননি যে বীমা দাবি সমন্বয়কারীরা AI-কে এতটা অপছন্দ করবেন। গবেষণার ফল দেখে তিনি তথ্যটি আবার যাচাই করেন এবং পরে বিষয়টি গভীরভাবে অনুসন্ধান শুরু করেন।
শেষ পর্যন্ত Martin-এর সিদ্ধান্ত ছিল: বীমা দাবি খাত ব্যাপক পুনর্গঠনের মধ্য দিয়ে যাচ্ছে।
যুক্তরাষ্ট্রের শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরো (BLS) ২০২৪ সালে পূর্বাভাস দিয়েছিল, পরবর্তী দশকে যুক্তরাষ্ট্রে বীমা দাবি সমন্বয়কারীর সংখ্যা ১৮,৯০০ জন কমবে, যা প্রায় ৫% হ্রাস।
তবে যুক্তরাষ্ট্রের শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরোর তথ্য অনুযায়ী, ২০২৫ সালের মে থেকে ২০২৬ সালের মে পর্যন্ত এই খাতে কর্মসংস্থান আরও ২১% কমেছে।
যারা কর্মজীবন মাত্র শুরু করেছেন, সেই দাবি সমন্বয়কারীদের জন্য পরিস্থিতি আরও কঠিন। Glassdoor-এর তথ্য অনুযায়ী, ২০২৫ সাল থেকে বীমা দাবি খাতে প্রাথমিক পর্যায়ের পদে নিয়োগের সংখ্যা ৫০% কমেছে।
যুক্তরাষ্ট্রের শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরো কর্মসংস্থান কমার অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ কারণ হিসেবে প্রযুক্তিগত অগ্রগতিকে উল্লেখ করেছে।
গত কয়েক বছরে একাধিক AI স্টার্টআপ বীমা খাতে প্রবেশ করেছে। Liberate ও Pace-এর মতো কোম্পানি বীমা খাতকে “পুনর্গঠনের” লক্ষ্য নিয়ে কয়েক মিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ পেয়েছে। একই সঙ্গে ঐতিহ্যবাহী বীমা কোম্পানিগুলোও AI-এর ব্যবহার বাড়িয়ে চলেছে এবং ক্রমশ বেশি সংখ্যক দাবি প্রক্রিয়াকরণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে যুক্ত করছে।
বাস্তবে এর অর্থ হতে পারে, গ্রাহক দাবি দাখিলের সময় আর কোনো মানুষের সঙ্গে কথা বলবেন না; সরাসরি চ্যাটবটের সঙ্গে যোগাযোগ করবেন।
বাড়ির ক্ষয়ক্ষতির মতো ক্ষেত্রে বীমা কোম্পানিগুলো হয়তো আর কর্মীকে ঘটনাস্থলে পাঠিয়ে পরিদর্শন করাবে না। এর বদলে গ্রাহকের দেওয়া ছবি বা ভিডিও AI দিয়ে বিশ্লেষণ করে ক্ষতিপূরণের পরিমাণ অনুমান করা হবে।
শত শত পৃষ্ঠার চিকিৎসা নথিও AI-কে দিয়ে সারসংক্ষেপ করানো এবং সেখান থেকে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় বের করে নেওয়া যাবে।
এমনকি বীমা কোম্পানির AI সিস্টেম বীমাগ্রহীতার আপলোড করা ছবি, ভিডিও, প্রমাণপত্র ও রসিদসহ বিভিন্ন নথি সরাসরি প্রক্রিয়া করে কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে যাচাই সম্পন্ন এবং ক্ষতিপূরণ পরিশোধ করতে পারবে।
বীমা কোম্পানি Lemonade ঠিক এই লক্ষ্যই অর্জন করতে চায়।
২০১৫ সালে প্রতিষ্ঠার পর থেকেই Lemonade দাবি করে আসছে, তারা “রোবট ও মেশিন লার্নিং” ব্যবহার করে ঐতিহ্যবাহী বীমা খাতের জটিল প্রশাসনিক প্রক্রিয়া প্রতিস্থাপন করতে চায়।
গত বছরের শেষ নাগাদ কোম্পানিটির নিজস্ব তৈরি চ্যাটবট AI Jim ইতিমধ্যে ৯৬% প্রাথমিক ক্ষয়ক্ষতির প্রতিবেদন প্রক্রিয়া করেছে, আর স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম প্রায় ৫৫% মোট দাবি প্রক্রিয়াকরণে অংশ নিয়েছে।
এর বিপরীতে, State Farm-এর মতো ঐতিহ্যবাহী বীমা কোম্পানিগুলো জোর দিয়ে বলছে, দাবি নিষ্পত্তির কাজে এখনও মানুষের অভিজ্ঞতা ও ডিজিটাল প্রযুক্তির সমন্বয় প্রয়োজন।
তবুও কিছু বীমা দাবি সমন্বয়কারী আশঙ্কা করছেন, তারা আসলে নিজেদের ভবিষ্যৎ বিকল্প হিসেবে তৈরি হতে থাকা AI-কে প্রশিক্ষণ দিতে সহায়তা করছেন।
Lemonade-এর মুখপাত্র Paul Staats বলেন: “AI বহু চাকরিকে প্রভাবিত করবে এবং বীমা খাতসহ পুরো অর্থনীতির বহু বিদ্যমান পেশার জন্য হুমকি তৈরি করবে।”
তবে তিনি একই সঙ্গে মনে করেন, স্বয়ংক্রিয়তা কর্মীদের সবচেয়ে জটিল দাবি মামলায় “সহানুভূতি, যত্ন ও পেশাগত জ্ঞান” কাজে লাগানোর সুযোগ করে দেবে।
Staats আরও বলেন, Glassdoor-এর এই প্রতিবেদনকে “পুরো বীমা খাতের গুরুত্বের সঙ্গে বিবেচনা করা উচিত।”
“এখন কোনো চাকরি নেই, ভালো কর্মসংস্থানের সম্ভাবনাও দেখা যাচ্ছে না,” বলেন Glassdoor-এর জ্যেষ্ঠ অর্থনীতিবিদ Martin।
Glassdoor-এর তথ্য অনুযায়ী, কর্মীরা যখন মনে করেন ছাঁটাই আসন্ন, তখন তাদের প্রকাশিত মূল্যায়নে AI-বিরোধী মনোভাব ক্রমশ বাড়তে থাকে।
Martin বলেন, কর্মীরা যখন মনে করেন কোম্পানি নিম্নমানের কোনো AI পণ্য তাদের বা গ্রাহকদের ওপর জোর করে চাপিয়ে দিচ্ছে, তখনও তারা AI নিয়ে তীব্র সন্দেহ ও অসন্তোষ প্রকাশ করেন।
দাবি খাতের নির্বাহী Conrad বলেন, অনেক সহকর্মী সত্যিই মনে করছেন যে তাদের AI মডেল দিয়ে প্রতিস্থাপন করা হচ্ছে।
“AI কেবল একটি সরঞ্জাম,” তিনি বলেন, “এর হাতে কখনোই নিয়ন্ত্রণ তুলে দেওয়া উচিত নয়।”
অবশ্য সব দাবি সমন্বয়কারী AI-কে মূল্যহীন মনে করেন না। Jackson বলেন, কিছু প্রশাসনিক কাজে AI সত্যিই সহায়তা করতে পারে। যেমন, তিনি AI ব্যবহার করে নিজের কাছে তুলনামূলকভাবে “তুচ্ছ” মনে হওয়া কিছু ফোন-সংক্রান্ত কাজ সম্পন্ন করেন, যেমন কোনো গ্রাহকের ভাড়া করা গাড়ির বুকিং কয়েক দিন বাড়িয়ে দেওয়া।
State Farm-এর মুখপাত্র Justin Tomczak-ও বলেন, কোম্পানি “State Farm-এর এজেন্ট ও কর্মীদের আরও ভালো সরঞ্জাম দিতে চায়, যাতে তারা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কাজে, অর্থাৎ গ্রাহকদের সহায়তায়, আরও বেশি সময় দিতে পারেন।”
তবে একসময় দাবি সমন্বয়কারী হিসেবে কাজ করা এবং বর্তমানে বীমা খাতের পরামর্শদাতা Sandy Avina বলেন, দাবি সমন্বয়কারীদের AI-এর ফলাফলের ওপর “খুব বেশি আস্থা নেই।” উদাহরণস্বরূপ, কোনো আইনজীবীর জমা দেওয়া নথিতে দাগ বা অস্পষ্ট চিহ্ন থাকলে AI “হ্যালুসিনেশন”-এ আক্রান্ত হতে পারে, যার ফলে শেষ পর্যন্ত ভুল ক্ষতিপূরণ দেওয়া হয়।
একইভাবে, চিকিৎসা প্রতিবেদন সারসংক্ষেপ করার সময় AI কোনো গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বাদ দিলে ক্ষতিপূরণের পরিমাণও ভুল হতে পারে।
আরও সমস্যার বিষয় হলো, বিভ্রান্তিকর বা ভুল তথ্যের প্রকৃত উৎস যে AI, গ্রাহকেরা সাধারণত তা জানেন না। তারা প্রায়ই মনে করেন, মামলার দায়িত্বে থাকা দাবি সমন্বয়কারীই ভুল করেছেন।
Conrad জানেন, অনেকেরই বীমা দাবি সমন্বয়কারীদের সম্পর্কে ভালো ধারণা নেই; এমনকি কেউ কেউ মনে করেন, তারা দুর্যোগের পর চক্কর দিতে থাকা “নির্মম শকুন”।
তবে তিনি জোর দিয়ে বলেন, একজন ভালো দাবি সমন্বয়কারীর সহানুভূতিশীল হওয়া উচিত এবং বীমাগ্রহীতাকে প্রাপ্য ক্ষতিপূরণ পেতে সর্বোচ্চ চেষ্টা করা উচিত।