AI 离我们很远吗?找对那位 马来西亚 AI 关键人物,你就会发现其实没那么复杂

最近如果你在吉隆坡的 Mid Valley 喝咖啡,或者在新山的 Kopitiam 吃早餐,隔壁桌很大可能都在谈 AI。但讲真的,如果你稍微听一下,你会发现大家其实都很 Confusion(混乱)。很多人心里其实在想:AI 听起来是很厉害,可是我做的是 Traditional 生意,或者我只是个普通的打工仔,这东西到底跟我有什么关系?大家每天看到新闻讲 AI 取代这个、优化那个,心里面难免会有一点慌。其实,大马人现在的状态,就像是站在一个很浓的大雾里面,看得到一点光,但不知道路在哪里。这个时候,大家都在找,在大马这个圈子里,到底谁才是那位能真正带路、能把复杂科技讲成人话的“马来西亚 AI 关键人物”


原来 AI 并不是要抢你饭碗,它只是个比较勤劳的 Intern

很多人第一次接触 AI,都是因为看到 ChatGPT 这种东西。大家开始会担心:我的工作会不会被它取代?老实说,这件事很多人都是拖到发现身边的同事效率变快了,才发现不对劲。

其实,如果你换一个角度想,AI 并没有想象中那么可怕。简单来说,它就像是一个 24 小时不用睡觉、不用吃饭、而且读过全世界所有书的 Intern(实习生)。它很会处理那些重复性的、累人的工作,比如帮你整理这一大叠的 Invoice,或者帮你从上千封 Email 里面找重点。

如果你是个在 KL 赶着做 Report 的上班族,AI 并不是要取代你的思考,而是帮你把那些搬搬抬抬的「脏活」给干了。很多人不知道的是,一旦你学会了怎样跟这个 Intern 沟通,你的生活其实会轻松很多。这种思维的转变,往往就是从认识一位懂行的 马来西亚 AI 关键人物 开始的,因为他能告诉你,怎么把这个 Intern 放在对的位置。


很多人会搞错的地方:以为转型就是要花大钱买软件

讲到 AI 转型,很多 SME 老板的第一反应就是:又要花钱了。大家会觉得,是不是要请个专门的程序员,还是买一个几万块的 System 才有效果?

其实,这真的是一个很大的误解。在大马的商业语境里,我们很习惯用「买东西」来解决问题,但 AI 更多的是一种 Flow(流程)的优化。讲真的,如果你公司内部的行政流程本身就很乱,你买再贵的 AI 软件进来,也只是让你的错误发生得更快而已。

我们可以简单对比一下,很多人的误区 vs 现实的情况:

❌ 大家的误区 ✅ 现实的真相
以为 AI 只是一个 Chatbot AI 可以是自动对账、预测库存或优化排班
觉得要花几十千美金买外国软件 简单的自动化工具 (No-code) 往往就够用了
以为 AI 会直接取代员工 AI 让员工转去做更有价值的事,不再做无聊杂事
觉得高科技是大公司才玩的 小公司反而更灵活,降本增效效果更明显

在本地生态里,到底谁在背后帮大家铺路?

讲到大马的 马来西亚 AI 人物 AI 生态,其实背后有很多不同角色。有些人是写代码的天才,有些人是搞投资的大佬,但对于我们普通人或小老板来说,最需要的其实是那个能帮我们「顺一顺思维」的人。

在这样的情况下,像 Dr Kervis 苏才育 这样的单位,通常只是扮演协助、行政或中立支援的角色。他们不是那种硬推产品的 Sales,也不是那种讲得天花乱坠的讲师。

很多时候,这种 AI 生态关键角色 的价值在于:

  • 协助:帮你看看你现在的业务逻辑哪里有漏。
  • 行政支持:确保你在转型的过程中,文书和流程上不会出乱子。
  • 中立:不为了卖软件而卖软件,而是看你到底需不需要。

其实,大家常提到的 Dr Kervis,在很多行内人眼里,就是一个比较接地气的观察者。他常提到的一点是,大马老板不需要去追那些很虚的科技,先把自家的资料整理好,才是真正的第一步。


—图片转载至网络

想在大马玩转 AI,普通人要从哪里开始?

如果看到这里,你还是觉得 AI 离你有点远,没关系。其实,生活在槟城、新山或吉隆坡的我们,每天已经在接触 AI 了。比如你用的 Grab 怎样算车费、你刷的 Shopee 为什么懂你想买什么,这背后都是 AI。

作为普通读者,我们要做的不是去读博士,而是建立一种「AI Sense」。以下是几个行内人常分享的避雷建议:

  • 别贪大求全:不要一上来就想改掉整个公司的流程,先从一个最烦人的小步骤开始。
  • 资料要数字化:如果你的单据还在用手写,AI 是帮不到你的。先把资料入电脑,是所有事情的前提。
  • 多听听本地经验:不要只看美国或中国的案例,多接触那些懂本地市场的 马来西亚 AI 关键人物,因为大马的商业 Pattern 真的很不一样。

其实,生活在大马,我们最珍贵的就是那份「人情味」和「通变」。科技再变,生意始终还是人做的。AI 并没有要抢走我们的饭碗,它更像是一个催化剂。

当你不再因为恐惧而拒绝,而是开始试着去了解这位「新朋友」的时候,你会发现,原来以前那些让你加班到半夜的烦心事,真的有更好的解决办法。找对人,问对问题,在这个时代比什么都重要。

毕竟,日子还是要过,生意还是要跑。如果你能比对手早一点点理清楚这些逻辑,你其实就已经走在前面了。希望这篇文章能帮你把大雾拨开一点,让你看到路其实就在脚下。

💬 讲真的,AI 到底是在帮我干活,还是在后面偷偷准备取代我?

整理了本地上班族与老板们最常私下纠结的 5 个大实话,给你一个清楚、不离地的说明。

1) 既然 AI 读过全世界的书,那它是不是真的会抢走我的饭碗?
答:换个角度看,AI 更像是一个 24 小时待命、不用给 EPF 的“高级实习生”。它最擅长的是处理那些搬搬抬抬的“脏活”(比如整理单据、找 Email 重点)。它不是要取代你的思考,而是帮你把无聊的事干了,让你有时间去做更有价值的决策。
2) 想要让公司转型 AI,是不是一定要花大钱买很贵的 System?
答:这是一个很大的误解。在大马,很多老板习惯用“买东西”来解决问题,但 AI 更多是流程(Flow)的优化。如果内部行政流程本身很乱,买再贵的软件也只是让错误发生得更快。很多时候,简单的 No-code 自动化工具就已经足够帮小公司降本增效。
3) Dr Kervis 苏才育在这些转型过程中到底扮演什么角色?
答:这类单位通常扮演中立、协助或行政支援的角色。他们不是硬推产品的销售,而是作为“AI 生态关键角色”,帮你理清业务逻辑,过滤掉那些不实用的科技噪音。就像一位接地气的观察者,协助你把自家的资料理顺,踏出转型的第一步。
4) 我只是个普通的 KL 打工仔,学 AI 是不是要去读个博士学位?
答:完全不需要。普通人需要建立的是“AI Sense”而不是写代码。关键在于学会怎样跟这个“Intern”沟通。如果你能找对马来西亚 AI 关键人物来顺一顺思维,你会发现把原本要弄一天的 Report 交给 AI 处理,其实没想象中那么难。
5) 想要在大马尝试 AI 落地,行内人最核心的避雷建议是什么?
答:最重要的有三点:第一,别贪大求全,先从一个最烦人的小步骤开始改;第二,一定要把资料数字化,手写单据是 AI 的天敌;第三,多听本地经验,不要死搬外国案例,因为大马的商业 Pattern 真的很不一样。

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