কাজের ভবিষ্যৎ

সপ্তাহে তিন দিন office-ই একমাত্র উত্তর নয়—মাসে এক দিনেও ফল মিলেছে

|লেখক: QUASA সম্পাদকীয় দল|5 মিনিটের পাঠ
সপ্তাহে তিন দিন office-ই একমাত্র উত্তর নয়—মাসে এক দিনেও ফল মিলেছে

হাইব্রিড বা রিমোট দলের জন্য সপ্তাহে কত দিন অফিসে থাকা উচিত, তার একটিমাত্র প্রমাণিত উত্তর নেই। একটি পরীক্ষায় সপ্তাহে তিন দিন অফিস ও দুই দিন বাসা থেকে কাজ করার সুযোগ কার্যক্ষমতা না কমিয়ে কর্মী ধরে রাখতে সাহায্য করেছে; অন্যটিতে সম্পূর্ণ রিমোট গ্রাহকসেবা দলের মাসে একটি সমন্বিত অফিস-দিনের পরও ইতিবাচক ফল পাওয়া গেছে।

তাই “তিন দিন” বা “এক দিন”—কোনোটিকেই সবার জন্য সেরা ধরে নেওয়া ঠিক নয়। নিজের দলে ১২ সপ্তাহের তুলনামূলক নীতি-পরীক্ষা চালিয়ে উৎপাদনশীলতা, কাজের মান, কর্মী ধরে রাখা ও ন্যায্যতা একসঙ্গে মাপাই বেশি নির্ভরযোগ্য পথ।

দুই পরীক্ষা দুই আলাদা প্রশ্নের উত্তর দিয়েছে

Trip.com-এর hybrid trial-এ তিন দিন অফিস ও দুই দিন বাসা থেকে কাজের সঙ্গে performance, সন্তুষ্টি ও retention মূল্যায়ন

চীনের Trip.com-এর Airfare ও IT বিভাগের ১,৬১২ জন বিশ্ববিদ্যালয়শিক্ষিত কর্মীকে নিয়ে ২০২১ সালের আগস্ট থেকে ২০২২ সালের জানুয়ারি পর্যন্ত ছয় মাসের পরীক্ষা চলে। Nature-এ প্রকাশিত মূল গবেষণায় জন্মদিনের তারিখের ভিত্তিতে এক দলকে বুধবার ও শুক্রবার বাসা থেকে কাজ করার সুযোগ এবং অন্য দলকে পাঁচ দিন অফিসে কাজ করার নীতি দেওয়া হয়; হাইব্রিড দলে চাকরি ছাড়ার হার ৭.২% থেকে ৪.৮%-এ নামে, সন্তুষ্টি বাড়ে, আর পরবর্তী দুই বছরের কর্মমূল্যায়ন, পদোন্নতি বা প্রকৌশলীদের লেখা কোডে ক্ষতির প্রমাণ মেলেনি।

এই ফল “সপ্তাহে তিন দিনই সেরা” প্রমাণ করে না। পরীক্ষাটি তিন, দুই ও এক অফিস-দিনের তুলনা করেনি; তুলনা করেছে দুই দিন বাসা থেকে কাজের সুযোগের সঙ্গে পাঁচ দিন অফিসে থাকার নীতি। বাস্তবে ওই সুযোগ ব্যবহারও সবার সমান ছিল না।

নমুনায় সফটওয়্যার প্রকৌশল, বিপণন, হিসাব ও অর্থসংক্রান্ত সৃজনশীল দলগত কাজ ছিল; ইন্টার্ন ও পরীক্ষাকালীন নতুন কর্মীরা বাদ পড়েছিলেন। ফলে কারখানা, হাসপাতাল, মাঠভিত্তিক কাজ বা নতুন কর্মীর প্রশিক্ষণের জন্য একই নীতি কার্যকর হবে কি না, এই পরীক্ষা তা জানায় না।

মাসে এক দিনের ফলের সঠিক সীমা

২০২৬ সালের মূল কার্যপত্রে তুরস্কের TEMPO BPO-র ২৪৮ জন সম্পূর্ণ রিমোট গ্রাহকসেবা কর্মীকে সমান দুই দলে ভাগ করার কথা বলা হয়েছে; নয় মাস একটি দল মাসে এক নির্ধারিত দিনে একসঙ্গে অফিস করেছে, এবং পরীক্ষা শেষ হওয়ার পরের পাঁচ মাসে তাদের ঘণ্টাপ্রতি কলের গড় ছিল ১২.৪, অন্য দলের ১১.৫—৭.৮% ব্যবধান; একই পর্যবেক্ষণে ক্রমপুঞ্জিত কর্মী-প্রস্থান ছিল ১৩.৭% বনাম ২১.০%, আর গ্রাহক রেটিং ও অভ্যন্তরীণ নিরীক্ষায় সেবার মান কমার প্রমাণ মেলেনি।

গবেষকদের CEPR ব্যাখ্যা অনুযায়ী, বেতন, সময়সূচি, কাজের চাপ, কল বণ্টন, প্রযুক্তি, প্রণোদনা ও আনুষ্ঠানিক প্রশিক্ষণ অপরিবর্তিত ছিল; মূল পরিবর্তন ছিল কর্মী ও দলনেতাদের নির্ধারিত দিনে একই জায়গায় আসা। ফলটি তাই প্রতি মাসে যেকোনো একটি ব্যক্তিগত উপস্থিতির নয়, বরং সমন্বিত উপস্থিতির পক্ষে প্রমাণ।

এখানেও প্রয়োগের সীমা বড়। অংশগ্রহণে আগ্রহ দেখানো কর্মীদের মধ্য থেকে অন্তত তিন মাসের অভিজ্ঞ এবং অফিস থেকে প্রায় ৪৫ মিনিটের মধ্যে বসবাসকারীদের নেওয়া হয়েছিল। কাজটি ছিল মানসম্মত প্রক্রিয়ায় আসা কল সামলানো, যেখানে ঘণ্টাপ্রতি কল সহজে মাপা যায়। বাংলাদেশের সফটওয়্যার দল বা ভারতের নকশা প্রতিষ্ঠানে একই মাত্রার ফল হবে—এ সিদ্ধান্ত এই নমুনা থেকে টানা যায় না।

দিনের সংখ্যা নয়, অফিসে কী হবে তা আগে ঠিক করুন

সমন্বিত অফিস-দিনে remote customer-service কর্মীদের peer learning, manager feedback ও যৌথ সমস্যা সমাধান

অফিসে এসে সবাই যদি আলাদা কক্ষে বসে আগের অনলাইন বৈঠকই করে, উপস্থিতির সংখ্যা বাড়িয়ে বিশেষ লাভ নাও হতে পারে। অফিস-দিনের লক্ষ্য হতে পারে দ্রুত যৌথ সিদ্ধান্ত, জটিল সমস্যার সমাধান, সহকর্মীর কাজ পর্যবেক্ষণ, প্রশিক্ষণ বা ব্যবস্থাপকের তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়া। যে কাজ গভীর মনোযোগ চায়, সেটি রিমোট সময়ে সুরক্ষিত রাখা যায়।

নীতির বিকল্প বাছার আগে কাজকে চারভাবে দেখুন: একক মনোযোগের কাজ, ঘন সমন্বয় দরকার এমন কাজ, শেখা ও প্রশিক্ষণ, এবং নির্দিষ্ট যন্ত্র বা স্থানের ওপর নির্ভরশীল কাজ। প্রথমটির জন্য কম যাতায়াত উপকারী হতে পারে; মাঝের দুটির জন্য সংশ্লিষ্ট সহকর্মীদের একই দিনে পাওয়া জরুরি; শেষটির উপস্থিতি বাস্তব কাজের চাহিদাই নির্ধারণ করবে।

নতুন ও অভিজ্ঞ কর্মীকে একই নিয়মে বাঁধাও জরুরি নয়। নতুন কর্মীর সরাসরি পর্যবেক্ষণ, ছোট প্রশ্নের দ্রুত উত্তর ও নিয়মিত প্রতিক্রিয়ার প্রয়োজন বেশি হতে পারে। তাই অভিজ্ঞ দলের জন্য মাসিক উপস্থিতি এবং নতুনদের জন্য প্রথম কয়েক মাস বেশি উপস্থিতি একটি পরীক্ষাযোগ্য নীতি—প্রমাণিত স্থায়ী সূত্র নয়।

১২ সপ্তাহের তুলনামূলক নীতি-পরীক্ষা

প্রথমে আগের চার সপ্তাহের ভিত্তিমাপ নিন। তারপর কাজের ধরন, দলের আকার, অভিজ্ঞতার মিশ্রণ ও আগের ফল কাছাকাছি—এমন দল জোড়ায় মেলান। যথেষ্ট দল থাকলে ব্যক্তির বদলে পুরো দলকে আলাদা নীতিতে রাখা ভালো; একই দলের সদস্যদের ভিন্ন নিয়ম দিলে বৈঠক, ক্যালেন্ডার ও শেখার প্রভাব দুই দলে ছড়িয়ে যেতে পারে।

  1. নীতি ক: বর্তমান অফিসে উপস্থিতির নিয়ম অপরিবর্তিত রাখুন।
  2. নীতি খ: একটি মাত্র স্পষ্ট বিকল্প দিন—যেমন সপ্তাহে তিন দিনের বদলে একটি সমন্বিত সাপ্তাহিক দিন, অথবা সম্পূর্ণ রিমোট দলের জন্য মাসে একটি দিন। একই সঙ্গে বেতন, লক্ষ্য, কাজের চাপ বা ব্যবস্থাপক বদলাবেন না।
  3. অফিস-দিনের কাজ আগে নির্ধারণ করুন: কোন সিদ্ধান্ত, প্রশিক্ষণ, সহযোগিতা বা নতুন কর্মীর সহায়তা সেখানে হবে এবং কোন মনোযোগের কাজ রিমোট থাকবে।
  4. ১২ সপ্তাহ শেষে শুধু দুই দলের গড় নয়, ভিত্তিমাপ থেকে পরিবর্তনও তুলনা করুন। ছুটি, মৌসুমি চাহিদা, বড় প্রচারাভিযান বা ব্যবস্থাপক বদলের মতো ঘটনাও নথিভুক্ত রাখুন।

ছোট নমুনার পরীক্ষা চূড়ান্ত কার্যকারণ প্রমাণ দেবে না। তবে একই সময়ে একটি তুলনীয় দল, আগে ঠিক করা সূচক এবং মোটামুটি অপরিবর্তিত কাজের পরিবেশ মতামতভিত্তিক সিদ্ধান্তের চেয়ে ভালো প্রমাণ তৈরি করবে।

চার ধরনের ফল একসঙ্গে মাপুন

অফিস নীতির ফল যাচাইয়ে productivity, quality, retention, commute এবং বিভিন্ন কর্মী গোষ্ঠীর fairness একসঙ্গে মূল্যায়ন

প্রধান উৎপাদন সূচকটি কাজের সঙ্গে মিলতে হবে—যেমন নিষ্পত্তি করা টিকিট, সম্পন্ন কেস, প্রকাশিত সফটওয়্যার বৈশিষ্ট্য বা বিক্রয় রূপান্তর। তার পাশে পুনরায় কাজ, ত্রুটি, অভিযোগ, নিরীক্ষা নম্বর বা সময়সীমা ভাঙার মতো মান-রক্ষাকারী সূচক রাখুন। বেশি কাজের সঙ্গে ভুলও বাড়লে সেটিকে উন্নতি বলা যাবে না।

  • উৎপাদনশীলতা ও মান: প্রতি কর্মঘণ্টার ফল এবং সেই ফলের নির্ভুলতা পাশাপাশি দেখুন।
  • কর্মী ধরে রাখা: প্রকৃত পদত্যাগ, অনুপস্থিতি ও চাকরিতে থাকার ইচ্ছা আলাদা মাপুন। ১২ সপ্তাহে পদত্যাগের সংখ্যা কম হলে পরে আরও কয়েক মাস অনুসরণ করুন।
  • সহযোগিতা: সিদ্ধান্ত নিতে সময়, আটকে থাকা কাজ, ব্যবস্থাপকের প্রতিক্রিয়া এবং অন্য দলের সহায়তা পাওয়ার নিয়মিততা দেখুন।
  • ন্যায্যতা ও ব্যয়: যাতায়াতের সময় ও খরচ, প্রতিবন্ধিতাজনিত ব্যবস্থা, পরিচর্যার দায়িত্ব, নতুন-পুরোনো কর্মী এবং দূরত্বভেদে ফল আলাদা করে দেখুন; ছোট উপদলের এমন তথ্য প্রকাশ করবেন না যাতে ব্যক্তিকে শনাক্ত করা যায়।

পরীক্ষার আগেই সিদ্ধান্তের নিয়ম লিখুন। বিকল্প নীতি তখনই গ্রহণযোগ্য হতে পারে, যখন প্রধান ফল উন্নত বা অন্তত সমতুল্য থাকে, কাজের মান ও কর্মী ধরে রাখার সংকেত খারাপ না হয় এবং কোনো উপদলের ওপর অসামঞ্জস্যপূর্ণ বোঝা না পড়ে। ফল মিশ্র হলে সবার জন্য মাঝামাঝি একটি সংখ্যা চাপানোর বদলে কাজ ও অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে আলাদা, স্বচ্ছ এবং নিয়মিত পর্যালোচনাযোগ্য ছন্দ রাখা যায়।

আরও পড়ুন:

শেয়ার করুন:

আমাদের নিউজলেটার নিন

সর্বশেষ Web3, AI ও ক্রিপ্টো সংবাদ সরাসরি আপনার ইনবক্সে পান।

0