Pinakamahusay na Kasanayan sa AI Application sa 2026: Mula sa Pagkontrol sa Gastos hanggang sa Pagbabago ng Industriya

Ang artificial intelligence (AI) ay mabilis na umuunlad at tumatagos na sa lahat ng aspeto ng ating buhay, mula sa natural language processing hanggang sa operasyon ng negosyo. Batay sa mga talakayan sa X/Twitter, pinagsama-sama ng artikulong ito ang ilang pinakamahusay na kasanayan sa AI application sa 2026, na sumasaklaw sa pagkontrol sa gastos, pagpili ng modelo, epekto sa industriya, at pagtugon sa panganib, na naglalayong magbigay ng praktikal na gabay para sa mga negosyo at indibidwal.

1. Pagkontrol sa Gastos: Ang Prinsipyo ng Kahusayan Una sa Panahon ng Komersyalisasyon ng Modelo

1.1 Pagpili ng Modelo: Balanse sa Pagitan ng Pagganap at Gastos

Sa mabilis na pagdami ng mga modelo ng AI, ang pagkontrol sa gastos ay nagiging kritikal. Binanggit sa tweet ni LanYunfeng64 ang Claude Sonnet 4.6 ng Anthropic, na may "near-Opus intelligence at a fraction of the cost". Nangangahulugan ito na sa pagpili ng modelo, kailangang bigyang-pansin ang value for money, sa halip na bulag na ituloy ang pinakamataas na pagganap.

Pinakamahusay na Kasanayan:

• Pagtatasa ng Pangangailangan: Tukuyin ang mga scenario ng application at kinakailangang function. Hindi lahat ng gawain ay nangangailangan ng pinaka-advanced na modelo.
• Benchmark Testing: Subukan ang pagganap ng iba't ibang modelo sa mga aktwal na scenario at ihambing ang mga gastos.
• Pagtuon sa Kahusayan: Maghanap ng mga modelo na maaaring makabuluhang bawasan ang mga gastos na may bahagyang pagkawala sa pagganap. Halimbawa, ang Claude Sonnet 4.6 ay isang magandang halimbawa.
• Open Source Models: Isaalang-alang ang paggamit ng mga open source model, tulad ng Qwen 3.5 ng Alibaba. Binanggit ni LanYunfeng64 na ang presyo ng Token ng Qwen 3.5 ay 1/18 lamang ng Gemini 3 Pro.

1.2 Pag-optimize ng Hardware

Ang modelo ng paghihinuha ay nangangailangan ng malakas na mapagkukunan ng computing. Ang pag-optimize ng hardware ay maaaring makabuluhang bawasan ang mga gastos sa pagpapatakbo.

Pinakamahusay na Kasanayan:

• Pumili ng Angkop na Hardware: Pumili ng angkop na GPU o TPU batay sa laki ng modelo at mga kinakailangan sa paghihinuha.
• Quantization at Pruning: Gumamit ng mga diskarte sa quantization at pruning ng modelo upang bawasan ang laki ng modelo at pagiging kumplikado ng computing.
• Pag-optimize ng Inference Engine: Gumamit ng mga inference engine tulad ng TensorRT, OpenVINO, atbp. upang mapabilis ang paghihinuha ng modelo.
• Pag-optimize ng Cloud Service: Kung gumagamit ka ng cloud service, ayusin ang configuration ng mapagkukunan batay sa aktwal na paggamit upang maiwasan ang pag-aaksaya.

2. Pagpili at Pagtatasa ng Modelo: Mga Pagsasaalang-alang na Higit pa sa Mga Sukatan ng Pagganap

2.1 Pagpili ng Open Source at Closed Source

Ang mga open source model ay karaniwang mas mura, ngunit nangangailangan ng higit na pamumuhunan ng manpower para sa pagpapanatili at pag-customize. Ang mga closed source model ay karaniwang nagbibigay ng mas mahusay na karanasan sa out-of-the-box, ngunit mas mahal.

Pinakamahusay na Kasanayan:

• Open Source Models: Angkop para sa mga team na may malakas na teknikal na lakas at nangangailangan ng customized na pag-develop at pangmatagalang pagpapanatili.
• Closed Source Models: Angkop para sa mga team na kailangang mag-deploy nang mabilis, may medyo mahinang teknikal na lakas, at nangangailangan ng katatagan at suporta sa komersyo.

2.2 Mga Sukatan ng Pagtatasa: Hindi Lamang Katumpakan

Kapag tinatasa ang mga modelo ng AI, hindi ka maaaring tumuon lamang sa mga tradisyonal na sukatan tulad ng katumpakan. Kailangan mo ring isaalang-alang ang pagiging patas, robustness, at interpretability ng modelo.

Pinakamahusay na Kasanayan:

• Pagtatasa ng Pagiging Patas: Gumamit ng mga tool sa pagtatasa ng pagiging patas upang matukoy kung may bias ang modelo at gumawa ng mga hakbang upang itama ito. Ipinaalala sa atin ng tweet ni RonDeSantis na pinalalaki ng AI ang mga bias ng tao.
• Pagtatasa ng Robustness: Subukan ang pagganap ng modelo sa harap ng ingay, mga adversarial sample, atbp.
• Pagtatasa ng Interpretability: Gumamit ng mga tool sa interpretability upang maunawaan ang proseso ng paggawa ng desisyon ng modelo at tiyakin na ang pag-uugali nito ay naaayon sa inaasahan.
• Feedback ng User: Mangolekta ng feedback ng user upang maunawaan ang pagganap ng modelo sa aktwal na paggamit at gumawa ng mga pagpapabuti.

2.3 Pagsasama ng Maramihang Modelo: Pagpapabuti ng Pangkalahatang Pagganap

Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng maraming modelo, maaari mong mapabuti ang pangkalahatang pagganap at robustness.

Pinakamahusay na Kasanayan:

• Pagsasanib ng Modelo: Magbigay ng weighted average o pagboto sa output ng maraming modelo upang mapabuti ang pangkalahatang katumpakan.
• Model Cascading: Ikonekta ang maraming modelo sa serye, kung saan ang bawat modelo ay responsable para sa iba't ibang gawain, na bumubuo ng isang kumpletong proseso.
• Expert System: Bumuo ng isang expert system na pumipili ng angkop na modelo para sa pagproseso batay sa iba't ibang input.

3. AI Agent: Muling Paghubog sa Mga Modelo ng Negosyo

3.1 Ang Pag-usbong ng AI AgentSabi ni LanYunfeng64, ang AI Agent ay nagbabago mula sa simpleng chatbot tungo sa isang entidad na may kakayahang pang-ekonomiya, na may kakayahang magsagawa ng A2A (AI-to-AI) na transaksyon.

Pinakamahusay na Kasanayan:

• Automated na Proseso: Gamitin ang AI Agent para i-automate ang mga paulit-ulit na gawain, tulad ng customer service, data analysis, atbp.
• Pagbuo ng AI Ecosystem: Lumikha ng isang AI Agent ecosystem, kung saan ang mga Agent ay maaaring magtulungan upang makumpleto ang mas kumplikadong mga gawain.
• Sigil Wen's Automaton: Pag-aralan ang karanasan ng Sigil Wen's Automaton, upang ang Agent ay maaaring kumita nang nakapag-iisa, magbayad para sa mga gastos sa pagkalkula, pagbutihin ang sarili, at magparami.

3.2 Mga Panganib ng AI Agent

Nagpahayag si LanYunfeng64 ng pag-aalala tungkol sa posibilidad na palitan ng AI Agent ang mga trabaho ng tao. Kailangan nating bigyang pansin ang mga sumusunod na panganib:

• Panganib sa Kawalan ng Trabaho: Maaaring palitan ng AI Agent ang malaking bilang ng mga trabahong mababa ang kasanayan, na nagiging sanhi ng pagtaas ng unemployment rate.
• Mga Panganib sa Etika: Ang mga desisyon ng AI Agent ay maaaring may kinikilingan o lumalabag pa sa etika.
• Mga Panganib sa Seguridad: Maaaring gamitin ang AI Agent sa masamang paraan, na nagiging sanhi ng mga insidente sa seguridad.

Pinakamahusay na Kasanayan:

• Pagbabago ng Kasanayan: Tulungan ang mga empleyado na matuto ng mga bagong kasanayan upang umangkop sa mga pangangailangan sa trabaho ng AI era.
• Pagsusuri sa Etika: Magsagawa ng pagsusuri sa etika sa proseso ng paggawa ng desisyon ng AI Agent upang matiyak na ang pag-uugali nito ay sumusunod sa etika.
• Proteksyon sa Seguridad: Palakasin ang proteksyon sa seguridad ng AI Agent upang maiwasan itong magamit sa masamang paraan.

4. Epekto sa Industriya: Sabay na Pagbabago at Oportunidad

4.1 Mga Aplikasyon ng AI sa Iba't Ibang Industriya

Binabago ng AI ang iba't ibang industriya. Narito ang ilang partikular na senaryo ng aplikasyon:

• Software Development: Ang mga tool sa pagprograma ng AI tulad ng Codex ay maaaring mapabuti ang kahusayan sa pag-develop.
• Pananalapi: Maaaring gamitin ang AI para sa risk assessment, fraud detection, intelligent investment advisory, atbp.
• Pangangalaga sa Kalusugan: Maaaring gamitin ang AI para sa diagnosis ng sakit, pagtuklas ng gamot, personalized na paggamot, atbp.
• Edukasyon: Maaaring gamitin ang AI para sa personalized na pag-aaral, intelligent tutoring, pagwawasto ng takdang-aralin, atbp.
• Retail: Maaaring gamitin ang AI para sa intelligent recommendation, inventory management, customer service, atbp.

4.2 Umuusbong na Merkado: Ang Pag-usbong ng AI sa India

Binanggit ni LanYunfeng64 ang India AI Summit, at ang mga pakinabang ng SarvamAI sa mga localized na aplikasyon sa India. Ang mga umuusbong na merkado ay may malaking potensyal sa mga aplikasyon ng AI.

Pinakamahusay na Kasanayan:

• Localized na Istratehiya: Bumuo ng mga localized na aplikasyon ng AI na nagta-target sa mga katangian ng iba't ibang merkado.
• Data-Driven: Gumamit ng lokal na data upang sanayin ang mga modelo ng AI upang mapabuti ang katumpakan at pagiging angkop ng mga modelo.
• Kooperasyon at Win-Win: Makipagtulungan sa mga lokal na negosyo at institusyon upang sama-samang isulong ang pag-unlad ng mga aplikasyon ng AI.

5. Mga Hinaing sa Hinaharap: Mga Hamon at Oportunidad ng AGI

5.1 Ang Pagdating ng AGI

Bagama't hindi pa tunay na dumarating ang AGI (General Artificial Intelligence), nakita na natin ang paglampas ng AI sa mga tao sa ilang partikular na lugar.

Mga Hamon:

• Seguridad ng AGI: Paano matiyak na ang AGI ay ligtas at makontrol, at maiwasan itong magdulot ng banta sa mga tao.
• Etika ng AGI: Paano tukuyin ang mga pamantayan ng etika ng AGI upang matiyak na ang pag-uugali nito ay sumusunod sa mga pagpapahalaga ng tao.
• Trabaho ng AGI: Maaaring palitan ng AGI ang malaking bilang ng mga trabaho, paano haharapin ang problema ng kawalan ng trabaho.

Mga Oportunidad:

• Paglutas ng mga Pandaigdigang Problema: Maaaring gamitin ang AGI upang malutas ang mga pandaigdigang problema tulad ng pagbabago ng klima, pagkontrol sa sakit, kahirapan, atbp.
• Pagsulong ng Pag-unlad ng Teknolohiya: Maaaring pabilisin ng AGI ang pananaliksik sa siyensiya at pagbabago ng teknolohiya, na nagtataguyod ng pag-unlad ng sibilisasyon ng tao.
• Paglikha ng mga Bagong Industriya: Maaaring lumikha ang AGI ng mga bagong industriya at oportunidad sa trabaho.

5.2 Pagkakasundo ng Tao at AI

Ang susi sa hinaharap ay kung paano magkakasundo ang mga tao at AI, at makamit ang kapwa pakinabang at win-win.

Pinakamahusay na Kasanayan:

• Pakikipagtulungan ng Tao at Makina: Gamitin ang AI bilang katulong ng mga tao upang mapabuti ang kahusayan at kalidad ng trabaho.
• Paglinang ng Kakayahang Magbago: Hikayatin ang pagbabago at pagkamalikhain, upang ang mga tao ay maaaring maglaro ng kanilang mga pakinabang sa mga lugar kung saan hindi kayang gawin ng AI.
• Panghabambuhay na Pag-aaral: Panatilihin ang isang panghabambuhay na saloobin sa pag-aaral at patuloy na umangkop sa mga bagong pangangailangan ng AI era.### Buod

Ang pag-unlad ng AI ay nagdala ng malaking oportunidad at hamon. Sa pamamagitan ng makatwirang pagkontrol sa gastos, pagpili ng modelo, pagtugon sa panganib, at estratehikong pagpaplano, maaari nating lubos na magamit ang potensyal ng AI upang itaguyod ang pag-unlad ng ekonomiya at pag-unlad ng lipunan. Sa pagharap sa kinabukasan ng AGI, kailangan nating panatilihin ang bukas na isipan, aktibong tuklasin ang mga modelo ng pag-iral ng tao at AI, at sama-samang lumikha ng magandang kinabukasan.