Semasa saya menguruskan pembangunan sistem dalam Operasi Logistik & R&D, membina aplikasi web yang mantap selalunya memerlukan koordinasi satu pasukan yang lengkap.
Satu projek pembangunan sistem - terutamanya dalam persekitaran logistik - biasanya melibatkan Project Manager, Perniagaan Analyst, UI/UX Designer, Frontend Pembangun, Backend Pembangun, Pangkalan Enjin Dataer, Penyelesaian Architect, QA Tester, DevOps Engineer, dan Keselamatan Engineer.
Pengalaman itu mengajar saya satu pengajaran penting:
Sistem yang baik tidak dibina dengan memasukkan segala-galanya ke dalam satu teknologi. Ia dibina dengan menugaskan setiap tugas kepada lapisan yang betul.
Ini adalah salah satu prinsip di sebalik NeuralOps.
Kini, AI agents boleh mengendalikan sebahagian besar perancangan, pengekodan, analisis, pengujian, nyahpepijat, dokumentasi dan sokongan keputusan. Tetapi saya tidak percaya setiap tugas perlu dihantar ke LLM.
Dalam NeuralOps, beban kerja berulang dan deterministik dipindahkan ke Sistem Berasingan - sistem konvensional seperti perkhidmatan PHP, MySQL, penjadual, penghurai, baris gilir, enjin pengesahan dan skrip automasi.
AI mengendalikan kerja yang memerlukan kecerdasan.
Sistem detached mengendalikan kerja yang memerlukan konsistensi, kelajuan dan kebolehpercayaan.
Ini mengubah model pembangunan dengan ketara.
Dahulu:
Pasukan teknikal besar → banyak fungsi khusus
Kini:
Teknikal Lead → Ejen AI → Sistem Berasingan
Pasukan yang lebih kecil kini boleh menyelaras fungsi yang dahulu memerlukan seluruh jabatan pembangunan, sambil mengawal kos infrastruktur, penggunaan token dan kerumitan operasi.
Bagi saya, di sinilah AI menjadi benar-benar berguna untuk PKS.
Bukan dengan menggantikan setiap sistem dengan AI, tetapi dengan menggabungkan pengalaman manusia, penaakulan AI dan infrastruktur konvensional yang boleh diharap menjadi satu arkitektur praktikal.
Itulah arah yang kami bina bersama AINNA NeuralOps.
#NeuralOps #AINNA #AgenticAI #AIAutomation #SystemDevelopment #SoftwareArchitecture #PKS #DigitalTransformation #AIInfrastructure #Automasi
