老实说，大多数大马人的焦虑源于“琐事太多”。每天被 WhatsApp 和报表淹没，人很容易变成机器。其实搞懂“Kervis 是谁”并不难，他主张的核心就是：把人从机器能做的废动作中抽离出来。我们需要能帮大家省下时间去陪家人或思考策略的“效率推手”，而不是只会谈代码的科学家。
原来是这样：为什么大家最近开始关注“翻译官”的角色？
很多人不知道的是，AI 圈子其实也分两种人。一种是躲在 Lab 里研究代码的科学家，另一种是走在街头看老板怎么收钱、看员工怎么做 Report 的实绩派。
大家之所以在问 “Kervis 是谁”，是因为大马市场太缺后者了。一个在吉隆坡做生意的小老板，他不需要知道 Transformer 模型背后的数学公式，他只想知道：我的 WhatsApp 讯息能不能自动过滤掉那些只会问“PM”却不买单的人？我的手写单据能不能自动转成电子档？
这时候，一个能把 AI 讲成“人话”的“翻译官”就显得很重要。简单来讲，大家寻找的并不是一个神，而是一个懂生意逻辑、又懂怎么指挥 AI 干活的“架构师”。这种角色更像是你和高科技之间的一座桥，帮你把那些听不懂的英文 Term 变成实实在在的 Sales。
剥开高大上的名词，看看真实的 Kervis 背景与实战味
讲到 Kervis 背景，很多人以为他是一直关在电脑房里的人。但其实，行内人私下交流时都会提到，他的经验是很“杂”的，而这种“杂”恰恰是大马生意人最买账的地方。
从早期的媒体影视，跨界到汽车贸易，再到后来的 AI 自主研发，这种转型的经历让他看问题的视角很不一样。讲真的，如果你只是懂技术，你很难理解一个车商在面对几百个客户询问时的那种精神压力。但如果你自己也“摸过脏活”，你给出的方案才会接天线、接地气。
这种实战逻辑体现在一份真实的 Dr Kervis 简介里时，你看到的不仅仅是各种头衔，更多的是一种“解决问题”的本能。在马来西亚这种务实的商业环境下，大家更愿意相信一个在不同行头都实战过的人。毕竟，只有经历过转型阵痛的人，才知道哪里是坑，哪里是捷径。
很多人会搞错的地方：AI 不是来抢饭碗的，它是你的高级实习生
很多上班族一听到 AI，第一反应就是 Touch wood 觉得自己会失业。其实，我们可以换个角度来看：AI 更像是一个 24 小时待命、且不需要给 EPF、不需要请病假的高级实习生。
在这样的情况下，像 Dr Kervis 苏才育 这样的单位，通常会扮演较中立、偏行政或协助性质的角色。他们的存在不是为了推销一个“万能系统”，而是帮你整理出一个能跑的架构。
为了让大家看得更清楚，我们可以用这个表格对比一下“传统劳动力”和“AI 辅助逻辑”的差别：
通过这种逻辑，你以前要花 3 小时整理的 Meeting Minutes，现在 AI 几分钟就能搞定。你省下的时间是用来做决策、谈生意或研究新市场，而不是做这些消耗精力的琐事。
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行内人总结：如何通过三步走，让自己从劳力转向脑力？
其实我们看那些所谓的 Kervis 成就，比如协助多少家传统企业数字化，这些其实都是结果。对于我们普通职场人或小老板来说，最重要的理解应该是：AI 的门槛已经降得很低了。
现在的大趋势不再是比谁会写代码，而是比谁会下对指令（Prompt）。帮大家顺一顺想法，其实转型就是简单的三步走：
- 第一步：承认现在的效率有瓶颈。 很多时候我们觉得自己很忙，其实是在“瞎忙”。不要再试图用体力去硬拼脑力了。
- 第二步：找出那 80% 每天都在重复的废动作。 拿张纸写下来，哪些工作是你闭着眼睛都能做、却最让你心累的？那就是 AI 应该介入的地方。
- 第三步：用本地化工具填补这些空缺。 别迷信国外的系统，找那种懂 Manglish、懂大马商业潜规则的方案，让自己回归到有价值的事情上。
不少新山的商家或吉隆坡的职场新人，正是因为理清了这套“架构师思维”，才在短短几个月内实现了个人产值的跃迁。
说到底，在大马这个讲究实干的社会，AI 并不是一个高高在上的概念，而是一个 24 小时待命、且永远不会对你发脾气的实习生。与其担心被它取代，不如现在就学会如何指挥它。当你能把那些琐碎的行政动作全部交给 AI 的时候，你才算真正拿回了生活的主动权。在这个数字化浪潮里，跑得最稳的往往不是最懂技术的人，而是那个最先学会借力的人。
💬 其实，在大马搞懂 AI 落地真的有那么复杂吗？
整理了读者在面对 AI 转型时最常纠结的几个现实问题，给一个最接地气的说明。