43 downloads

AI 不是问题:糟糕的策略才是浪费之源✎ Edit

👁 735 views
AI 不是问题:糟糕的策略才是浪费之源

Bila saya duduk berbincang dengan pemilik perniagaan 中小企业 di 马来西亚, soalan yang sering timbul ialah:

“AI itu makan banyak tenaga, air, dan kuasa GPU. Adakah ia berbaloi untuk syarikat kecil macam kami?”

Kebimbangan itu wajar. Tetapi yang lebih saya risaukan ialah bila keputusan tentang AI dibuat kerana hype, bukan kerana memahami keperluan operasi sebenar.

Ironinya, sesetengah pihak yang paling kuat mengkritik pembaziran AI juga merupakan mereka yang menerapkannya secara membuta tuli - tanpa 智能路由, tanpa model segmentation, tanpa kawalan penggunaan, dan tanpa memahami bila AI benar-benar memberi nilai kepada perniagaan mereka.

Masalah sebenar bukanlah AI.

Masalah sebenar ialah AI digunakan tanpa strategi yang sesuai dengan matlamat pelanggan dan keperluan perniagaan.

Dengan 智能路由, model segmentation dan detached 系统, penggunaan sumber boleh diturunkan sehingga 90% kerana large model hanya diaktifkan apabila benar-benar diperlukan - contohnya untuk keputusan kompleks yang memberi impak kepada pendapatan atau pengalaman pelanggan.

Menggunakan AI tanpa strategi dalam persekitaran 中小企业 ibarat:

🚛 Menggunakan lori untuk membawa seketul batu.
🏎️ Menggunakan Ferrari untuk berpindah rumah.
🛡️ Menggunakan kenderaan berperisai untuk pergi bekerja.

Ia juga seperti bercakap hebat-hebat tentang ESG dalam mesyuarat, tetapi sebaik sahaja mesyuarat tamat, arahan diberikan untuk mencetak berpuluh-puluh set minit untuk diedarkan.

Bercakap tentang sustainability tidak semestinya bermaksud kita mengamalkannya dalam setiap keputusan harian.

Begitu juga dengan AI.

Kecerdasan buatan yang berkuasa tidak sepatutnya dipasang di setiap sudut operasi tanpa tujuan yang jelas.

Gunakan small model untuk tugasan rutin dan berulang.

Gunakan large model hanya untuk masalah kompleks yang memerlukan pertimbangan mendalam.

Gunakan deterministic 系统 apabila AI langsung tidak diperlukan.

AI tidak secara automatik membazir.

Seni bina AI yang lemah, tadbir urus yang longgar, penggunaan tanpa kawalan, dan keputusan dipacu oleh hype sebenarnya menjadi punca pembaziran - sesuatu yang boleh dielakkan jika strategi difokuskan kepada keperluan pelanggan dan hasil perniagaan.

AI yang mampan bukan bermaksud menggunakan kurang kecerdasan.

Ia bermaksud menggunakan kecerdasan yang betul, pada masa yang betul, untuk tugasan yang betul - supaya setiap ringgit yang dilaburkan membawa nilai yang boleh diukur.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Aina 马来西亚

这篇内容让我更容易理解为什么soalan yang sering timbul ialah值得关注。

Farid 马来西亚

文章把contohnya untuk keputusan kompleks yang和日常运营联系起来,这一点很有帮助。

Siti 马来西亚

看第二遍才注意到bila saya duduk berbincang dengan的细节。

Hafiz 马来西亚

如果有更多masalah sebenar ialah AI digunakan的数据和结果会更完整。

Wei China

90%这部分我看了几遍,值得再想。

Mei China

如果还有90%的后续,我会继续读。

Kavitha India

这篇文章对AI itu makan banyak tenaga的解释很清楚,实际操作的重点也很容易理解。

Arjun India

我喜欢文章对adakah ia berbaloi untuk syarikat保持务实的态度。

人工智能

Article image
生物研究 微生物学与癌症疾病研究情报 6 个输入 → 可追溯的研究优先级 探索 →
智慧城市 AI驱动的智慧城市基础设施与运营 24 个领域 → 一个智能运营层 探索 →
机器人技术 工业边缘的受管控机器人技术 感知 → 安全网关 → 控制器 探索 →
中小企业AI 在您的中小企业内构建AI能力 6 build tracks → in-house capability 探索 →
AINNA 生态系统

保留 exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, 代理, and NeuralOps ecosystem.

当前 topic 人工智能 Author profile Rozni AINNA Main ecosystem 中心 代理 私有自主代理中心 NeuralOps AI automation and business 系统 领先 form 开始 a pilot discussion
AINNA智能体 AI

部署 Our AINNA AI 智能体

Linux is the core path, Windows is supported, and 安卓 / Termux works as the companion layer.

16 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://masli.bond/install | bash
校验 ainna --version
AINNA
点击我

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。