২০২৭ সালের মধ্যে যে সফটওয়্যার ক্যাটাগরিগুলো ইন-হাউস তৈরি হওয়ার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি
ওয়ার্কফ্লো টুলস, অ্যাডমিন প্যানেল, BI এবং লাইটওয়েট CRM-এর মতো টুলগুলো ইন-হাউস তৈরির দিকে ঝুঁকছে। পেরোল, পেমেন্ট এবং লেজার কিন্তু তা নয়। এর পেছনের ডেটাসহ বিভাজন রেখাটি এখানে তুলে ধরা হলো।
Mathias NielsenCEO, Final POS
২০২৭ সালের মধ্যে যেসব সফটওয়্যার ক্যাটাগরি ইন-হাউস (নিজেদের উদ্যোগে) তৈরি হওয়ার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি, সেগুলো হলো ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন, ইন্টারনাল অ্যাডমিন টুলস, ড্যাশবোর্ড এবং BI রিপোর্টিং, লাইটওয়েট CRM, প্রজেক্ট ম্যানেজমেন্ট এবং কাস্টমার সাপোর্ট টুলিং। এর বিভাজন রেখাটি হলো প্রক্রিয়া বনাম নির্ভুলতা। আপনার ব্যবসা কীভাবে চলে তা নির্ধারণকারী সফটওয়্যারগুলো এখন ভাড়া নেওয়ার চেয়ে নিজে তৈরি করা সাশ্রয়ী। তবে যেসব সফটওয়্যারকে প্রতিবারই শতভাগ নির্ভুল হতে হয়, যেমন পেরোল, পেমেন্ট, লেজার এবং ট্যাক্স—সেগুলো কেনাই থাকবে।
কোন সফটওয়্যার ক্যাটাগরিগুলো সবার আগে ইন-হাউসের দিকে ঝুঁকছে?
ওয়ার্কফ্লো এবং অ্যাডমিন টুলগুলো সবার আগে যাচ্ছে। Retool-এর 2026 Build vs. Buy report-এ ৮১৭ জন বিল্ডারের ওপর জরিপ চালিয়ে দেখা গেছে যে, ৩৫% ইতিমধ্যে অন্তত একটি SaaS টুলকে কাস্টম বিল্ড দিয়ে প্রতিস্থাপন করেছেন এবং ৭৮% ২০২৬ সালে আরও বেশি ইন-হাউস তৈরির পরিকল্পনা করছেন। প্রতিস্থাপনের সবচেয়ে বেশি চাপে থাকা ক্যাটাগরিগুলো হলো: ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন (৩৫%), ইন্টারনাল অ্যাডমিন টুলস (৩৩%), BI টুলস (২৯%), CRM এবং ফর্ম বিল্ডার (২৫%), প্রজেক্ট ম্যানেজমেন্ট (২৩%) এবং কাস্টমার সাপোর্ট (২১%)।
লক্ষ্য করুন এই ক্যাটাগরিগুলোর মধ্যে মিল কোথায়। এগুলো আপনার নিজস্ব প্রক্রিয়ার মাধ্যমে আপনার নিজস্ব ডেটা পরিচালনা করে। এগুলোর কোনোটিতেই জটিল কম্পিউটার সায়েন্সের প্রয়োজন হয় না; এর আসল মূল্য ছিল এর ওয়ার্কফ্লোতে, আর সেই ওয়ার্কফ্লোটি আপনার নিজস্ব, ভেন্ডরের নয়। যখন একটি জেনেরিক টুল আপনার প্রক্রিয়ার ৭০% কভার করে এবং প্রতি ইউজার হিসেবে চার্জ নেয়, তখন একটি AI-সহায়তায় তৈরি কাস্টম বিল্ড যা ১০০% কভার করে, তা হিসাবের দিক থেকে লাভজনক হতে শুরু করে। ব্যর্থতার ঝুঁকিও কম। একটি ইন্টারনাল ড্যাশবোর্ড সাময়িকভাবে কাজ না করলে আপনার বড়জোর একটা বিকেল নষ্ট হবে, কোনো আইনি মামলা হবে না।
এটি এখন কেন ঘটছে?
এজেন্টিক কোডিং (Agentic coding) "আমাদের কোনো একদিন এটি তৈরি করা উচিত" বিষয়টিকে দুই দিনের কাজে পরিণত করেছে। Gartner পূর্বাভাস দিয়েছে যে ২০২৭ সালের মধ্যে, এজেন্টিক কোডিং ব্যবহারকারী ৬৫%-এরও বেশি ইঞ্জিনিয়ারিং টিম IDE-কে ঐচ্ছিক হিসেবে বিবেচনা করবে, যেখানে নিয়ন্ত্রণ, পরিচালনা এবং যাচাইকরণের কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় প্ল্যাটফর্মে স্থানান্তরিত হবে। সফটওয়্যার তৈরি করা এখন টাইপ করার চেয়ে তদারকি করার বিষয়ে পরিণত হচ্ছে।
Retool-এর একই জরিপ দেখায় যে বাস্তবে পরিপক্ক AI বিল্ডিং কেমন দেখায়। যেসব বিল্ডার সফলভাবে সফটওয়্যার তৈরি করেছেন, তাদের মধ্যে ৭২% নির্দিষ্ট কিছু কোড লেখার জন্য AI ব্যবহার করেন যা তারা নিজেরাই ইন্টিগ্রেট করেন, মাত্র ৩১% প্রম্পট দিয়ে সম্পূর্ণ অ্যাপ তৈরি করেন এবং মাত্র ৮% কোনো পরিবর্তন ছাড়াই AI-জেনারেটেড কোড ব্যবহার করেন। প্রম্পট-টু-অ্যাপ এখনো সংখ্যালঘু পথ। যা পরিবর্তিত হয়েছে তা হলো কাস্টম সফটওয়্যারের খরচ এতটাই কমে গেছে যে একটি পুরো ক্লাসের টুলের জন্য build-vs-buy-এর ডিফল্ট সিদ্ধান্তটি বদলে গেছে। এটি ঘটেছে বেশ নীরবেই: জরিপে অংশ নেওয়া ৬০% বিল্ডার গত এক বছরে IT বিভাগের তদারকি ছাড়াই কিছু না কিছু তৈরি করেছেন।
Klarna আসলে কী প্রমাণ করেছে?
Klarna আসলে বিভাজনটি প্রমাণ করেছে, হাইপ নয়। ২০২৪ সালে এর সিইও ঘোষণা করেছিলেন যে কোম্পানিটি Salesforce এবং Workday বন্ধ করে দিচ্ছে, এবং হেডলাইনে দাবি করা হয়েছিল যে এটিই SaaS-এর শেষ। তবে পরবর্তী রিপোর্টগুলো হেডলাইনের চেয়ে বেশি তথ্যবহুল ছিল: CX Today নিশ্চিত করেছে যে Klarna Workday-কে অন্য একটি ভেন্ডরের HR প্ল্যাটফর্ম দিয়ে প্রতিস্থাপন করেছে এবং ছোট ছোট SaaS টুল ও ইন-হাউস কানেক্টিভিটির মিশ্রণে এর CRM কার্যকারিতা পুনর্নির্মাণ করেছে, যার ওপর AI-এর একটি স্তর যুক্ত করা হয়েছে।
এটি মনোযোগ দিয়ে পড়লে উপরের ক্যাটাগরি তালিকার সত্যতা নিশ্চিত হওয়া যায়। Klarna ইন-হাউস যা তৈরি করেছে তা হলো সংযোগকারী মাধ্যম: ডেটা একত্রীকরণ, ইন্টারনাল ওয়ার্কফ্লো, অর্থাৎ যে স্তরে এর নিজস্ব প্রক্রিয়াটি অনন্য। কিন্তু তারা কোনো কোর ব্যাংকিং লেজার নিজে নিজে কোড করতে যায়নি। Klarna একটি লাইসেন্সপ্রাপ্ত ব্যাংক। নির্ভুলতা-প্রয়োজনীয় সফটওয়্যারগুলো বিশেষজ্ঞদের কাছেই রয়ে গেছে, আর প্রক্রিয়া-সংক্রান্ত সফটওয়্যারগুলো ইন-হাউসে স্থানান্তরিত হয়েছে, এবং ২০২৭ সালের মধ্যে বেশিরভাগ কোম্পানি এই একই সিদ্ধান্তই নেবে।
কোন সফটওয়্যারগুলো কেনাই থাকবে?
এমন যেকোনো কিছু যেখানে একটি ভুল উত্তরের জন্য বড় আর্থিক ক্ষতি বা লাইসেন্সের ঝুঁকি থাকে। পেরোল এবং ট্যাক্স ইঞ্জিন। অ্যাকাউন্টিং সিস্টেম অফ রেকর্ড। পেমেন্ট প্রসেসিং এবং PCI কমপ্লায়েন্স। সার্টিফাইড কার্ড-প্রেজেন্ট হার্ডওয়্যার। কনকারেন্সি (concurrency) বা সমবর্তী অবস্থার অধীনে ইনভেন্টরি, যেখানে দুটি রেজিস্টার একই সেকেন্ডে শেষ ইউনিটটি বিক্রি করে এবং তবুও হিসাবটি সঠিক হতে হয়। এমন রিপোর্ট যা পয়সা পর্যন্ত নিখুঁতভাবে মেলে।
AI এই ধরনের কোড খুব সাবলীলভাবে এবং আত্মবিশ্বাসের সাথে লেখে, যা আসলে একটি বড় সমস্যা। সাবলীল এবং আত্মবিশ্বাসী হওয়া আর লোডের অধীনে নির্ভুল, অডিটেড এবং সার্টিফাইড হওয়া এক কথা নয়। আর এই গুণগুলো আসে বছরের পর বছর ধরে চলা প্রোডাকশন ট্রাফিক এবং কমপ্লায়েন্সের কাজ থেকে, যা কোনো কোডিং এজেন্ট সংকুচিত করতে পারে না। "AI আমাদের পুরো সিস্টেম তৈরি করেছে" এমন যেকোনো গল্প নিবিড়ভাবে পরীক্ষা করলে আপনি নিচে একটি কেনা কোর সিস্টেমই খুঁজে পাবেন।
এই বিভাজনে একটি পয়েন্ট অফ সেল (POS) কোথায় পড়ে?
একটি POS এই লাইনের উভয় পাশেই অবস্থান করে, যা এটিকে একটি চমৎকার টেস্ট কেস হিসেবে দাঁড় করায়। একটি পয়েন্ট অফ সেল-এর সামনের অংশ, অর্থাৎ চেকআউট ফ্লো, স্ক্রিনগুলো, বিক্রির পর কী ঘটে এবং কর্মীরা কীভাবে একটি অর্ডার সম্পন্ন করেন—এগুলো হলো প্রক্রিয়া-সংক্রান্ত সফটওয়্যার: যা অন্যান্য ইন্টারনাল টুলের মতোই ইন-হাউসে স্থানান্তরিত হচ্ছে। এই কারণেই একটি কাস্টম POS-এর চাহিদা ক্রমাগত বাড়ছে। মার্চেন্টরা ভেন্ডরের টেমপ্লেটের সাথে তাদের কাউন্টারের ওয়ার্কফ্লো মানিয়ে নিতে নিতে ক্লান্ত। তবে এই স্তরের নিচে রয়েছে সেটেলমেন্ট, ইনভেন্টরির সত্যতা এবং হিসাব মেলানো রিপোর্টিং, যা দৃঢ়ভাবে কেনা সফটওয়্যারের ক্যাটাগরিতে পড়ে।
২০২৭ সালের জন্য কার্যকর মডেলটি হলো এমন একটি স্তর তৈরি করা যার ওপর আপনার নিজস্ব মতামত থাকবে, কিন্তু তার নিচের ইনফ্রাস্ট্রাকচারটি অন্য কেউ নির্ভুল রাখবে। Final এই বিভাজনকে কেন্দ্র করেই তৈরি: আপনি সাধারণ ভাষায় আপনার POS-এর বর্ণনা দেবেন, অথবা MCP-এর মাধ্যমে আপনার নিজস্ব AI কানেক্ট করবেন, আর আপনার তৈরি করা ফ্লোটি পরিচালিত হবে একটি ম্যানেজড কমার্স ইনফ্রাস্ট্রাকচারের ওপর, যেখানে ইনভেন্টরি, রিপোর্টিং এবং Final Pay একটি পেমেন্ট প্রসেসর ও সার্টিফাইড টার্মিনালের মাধ্যমে পেমেন্ট পরিচালনা করবে। এই মডেলটি বাস্তবে দেখতে, ChatGPT-5.6 দিয়ে একটি কাস্টম পয়েন্ট অফ সেল তৈরি করার গাইডটি দেখতে পারেন যা দেখায় ঠিক কোন জায়গায় AI কাজ করে এবং কোন জায়গায় ইনফ্রাস্ট্রাকচার দায়িত্ব নেয়।
সাধারণ জিজ্ঞাসা
২০২৭ সালের মধ্যে কোন সফটওয়্যার ক্যাটাগরিগুলো ইন-হাউস বা নিজস্ব উদ্যোগে তৈরি হওয়ার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি?
ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন, অভ্যন্তরীণ অ্যাডমিন টুল, BI এবং রিপোর্টিং ড্যাশবোর্ড, লাইটওয়েট CRM, প্রজেক্ট ম্যানেজমেন্ট এবং কাস্টমার সাপোর্ট টুলিং। এগুলো হলো সেই ক্যাটাগরি যেখানে Retool-এর ২০২৬ সালের বিল্ডার জরিপে সবচেয়ে বেশি প্রতিস্থাপনের চাপ দেখা গেছে।
কোম্পানিগুলো কেন SaaS-এর পরিবর্তে কাস্টম-বিল্ট বা নিজস্ব তৈরি টুল ব্যবহার করছে?
AI-সহায়তা প্রাপ্ত ডেভেলপমেন্ট কাস্টম সফটওয়্যার তৈরির খরচ এবং সময় কমিয়ে দিয়েছে, যেখানে সাধারণ SaaS টুলগুলো একটি টিমের ওয়ার্কফ্লোর কেবল আংশিক কভার করে এবং প্রতি সিটের জন্য চার্জ করে। Retool-এর ২০২৬ সালের জরিপে, ৩৫% টিম ইতিমধ্যেই অন্তত একটি SaaS টুল কাস্টম-বিল্ট টুল দিয়ে প্রতিস্থাপন করেছে।
Klarna কি Salesforce এবং Workday-কে AI দিয়ে প্রতিস্থাপন করেছে?
ঠিক তা নয়। Klarna দুটিই বন্ধ করে দিয়েছে, তবে পরবর্তী রিপোর্টে দেখা গেছে যে তারা এগুলোকে বিকল্প ভেন্ডর এবং ইন-হাউস টুলিংয়ের মিশ্রণ দিয়ে প্রতিস্থাপন করেছে, যার ওপর AI-এর স্তর যুক্ত ছিল। তাদের কোর ব্যাংকিং সিস্টেমগুলো বিশেষজ্ঞদের কাছেই রয়ে গেছে।
কোন সফটওয়্যারগুলো আপনার ইন-হাউস বা নিজস্ব উদ্যোগে তৈরি করা উচিত নয়?
যে সফটওয়্যারগুলো প্রতিবারই নির্ভুল হতে হয়: পেরোল এবং ট্যাক্স ইঞ্জিন, অ্যাকাউন্টিং সিস্টেম অব রেকর্ড, পেমেন্ট প্রসেসিং এবং PCI কমপ্লায়েন্স, এবং কনকারেন্সির অধীনে ইনভেন্টরি। এই সিস্টেমগুলোতে একটি ভুল উত্তরের জন্য প্রকৃত অর্থ বা লাইসেন্স হারাতে হতে পারে।
আপনি কি AI দিয়ে ইন-হাউস একটি POS সিস্টেম তৈরি করতে পারেন?
আপনি AI দিয়ে ওয়ার্কফ্লো স্তরটি তৈরি করতে পারেন: চেকআউট ফ্লো, স্ক্রিন এবং বিক্রয়ের পরে কী ঘটে। পেমেন্ট, প্রত্যয়িত কার্ড-প্রেজেন্ট হার্ডওয়্যার এবং সমন্বয়কৃত রিপোর্টিংয়ের জন্য নিচে প্রোডাকশন-গ্রেড কমার্স অবকাঠামো থাকা প্রয়োজন।