গত বছর, আমি AI ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য কম-মূল্যের কাজ দূর করা এবং উচ্চ-মূল্যের কাজ ত্বরান্বিত করার বিষয়ে লিখেছিলাম। এক বছর পরে, GPT 4.5 থেকে GPT 6 পর্যন্ত AI অগ্রগতির সাথে, আসল পরিবর্তন বড়: AI মালিকানা, বিচার এবং ক্যারিয়ারের পথ পুনর্নির্মাণ করছে।

গত ছয় মাসে, আমি খুব কমই ম্যানুয়ালি SQL বা Python লিখেছি। AI বেশিরভাগ বিশ্লেষণ কোড লেখে; আমার ভূমিকা কোডার থেকে পর্যালোচকে পরিবর্তিত হয়েছে। পুনরাবৃত্তিমূলক ওয়ার্কফ্লো Agent Skills-এ প্যাকেজ করা হয়, যেমন মেট্রিক মুভমেন্ট রুট কজ বিশ্লেষণ বা পরীক্ষার রিডআউট লেখা।

স্টেকহোল্ডাররা এখন Claude Code-এর মতো AI টুল ব্যবহার করে নিজেরাই বেশি ডেটা টেনে আনে। কিন্তু বিশ্বাসের সমস্যা দেখা দেয়: স্টেকহোল্ডাররা হয় AI ভুলের পরে বিশ্বাস হারায় বা vibe-coded আউটপুটে অন্ধভাবে বিশ্বাস করে। সেমান্টিক লেয়ার নির্ভরযোগ্যতার জন্য গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে, "রিটেনশন রেট"-এর মতো মেট্রিক সংজ্ঞায়িত করে যাতে এজেন্টদের ম্যানুয়ালি সংজ্ঞা জোড়া লাগাতে না হয়।

বাধা "কেউ কি ডেটা পেতে পারে?" থেকে "আমরা যা পেয়েছি তা বিশ্বাস করতে পারি?"-তে স্থানান্তরিত হয়েছে। AI ডেটা বিজ্ঞানীর কাজের সংজ্ঞা বিশুদ্ধ উৎপাদনশীলতা লাভের বাইরে প্রসারিত করেছে।