Setiap kali saya berbual dengan pemilik perniagaan kecil dan sederhana di 马来西亚, satu cerita biasa kedengaran: untuk membina satu aplikasi web yang betul-betul berfungsi, mereka terpaksa melibatkan pasukan yang begitu besar.
Sebuah projek biasa mungkin memerlukan Pengurus Projek, Penganalisis Perniagaan, Pereka UI/UX, Pembangun 前端, Pembangun 后端, Jurutera Pangkalan 数据, Arkitek Penyelesian, Penguji QA, Jurutera DevOps, dan Jurutera 安全.
Dari sudut pandangan strategi pelanggan, pengalaman ini mengajar kita satu pelajaran penting:
系统 yang baik bukanlah tentang memaksa segala-galanya ke dalam satu teknologi. Ia tentang menugaskan setiap tugas kepada lapisan yang betul supaya perniagaan mendapat nilai maksimum daripada setiap ringgit yang dilaburkan.
Inilah salah satu prinsip asas yang kami terapkan dalam NeuralOps.
Hari ini, ejen AI mampu menguruskan banyak perkara - perancangan, pengekodan, analisis, ujian, debugging, dokumentasi dan sokongan keputusan. Tetapi dari sudut strategi perniagaan, saya tidak percaya setiap tugas perlu dihantar kepada LLM.
Dalam NeuralOps, beban kerja yang berulang dan deterministik dialihkan ke dalam 分离式系统 - sistem konvensional seperti perkhidmatan PHP, MySQL, penjadual, parser, baris gilir, enjin pengesahan dan skrip automasi.
AI menangani kerja-kerja yang memerlukan kebijaksanaan.
系统 detached pula menangani kerja-kerja yang memerlukan konsistensi, kelajuan dan keboleharapan.
变化 ini mengubah cara kita membina sistem secara signifikan.
Dahulu:
Pasukan teknikal besar → banyak fungsi khusus
Kini:
Ketua Teknikal → Ejen AI → 分离式系统
Pasukan yang lebih kecil kini boleh menyelaras fungsi-fungsi yang dahulu memerlukan satu jabatan pembangunan penuh, sambil mengekalkan kos infrastruktur, penggunaan token dan kerumitan operasi dalam kawalan.
Bagi saya, di sinilah AI menjadi benar-benar berguna untuk 中小企业.
Bukan dengan menggantikan setiap sistem dengan AI, tetapi dengan menggabungkan pengalaman manusia, penaakulan AI dan infrastruktur konvensional yang boleh diharapkan ke dalam satu seni bina praktikal.
Itulah haluan yang kami bina bersama AINNA NeuralOps - supaya perniagaan 马来西亚 dapat berkembang dengan sistem yang bijak, mampu milik dan tahan lama.
#NeuralOps #AINNA #AgenticAI #AI自动化 #SystemDevelopment #Software架构 #中小企业 #DigitalTransformation #AI基础设施 #自动化
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
系统 yang baik bukanlah tentang这个说法我要拿回去跟同事讨论。
看第二遍才注意到sebuah projek biasa mungkin memerlukan的细节。
我会把pengalaman ini mengajar kita satu这一段分享给需要了解技术的同事。
我特别喜欢dari sudut pandangan strategi pelanggan这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
这篇文章把dan jurutera 安全讲得比一般的AI介绍更具体。
总结部分让ia tentang menugaskan setiap tugas的重点更加清楚。