Madison AI & Masa Depan Smart City di Malaysia

Madison AI & Sinyal Penting Untuk Smart City Malaysia

Dalam masa kurang dua tahun, Madison AI – sebuah startup kecil berfokus kepada kerajaan tempatan di Nevada – sudah mengumpul dana benih berjumlah USD3.5 juta dan melaksanakan kira‑kira 50 projek dengan bandar, county dan agensi tempatan lain. Untuk syarikat B2G yang baru dilancar pada 2024, angka itu bukan kecil.

Ini bukan sekadar cerita kejayaan startup di Amerika. Ini sebenarnya satu petunjuk jelas: pelabur global semakin agresif membiayai kecerdasan buatan (AI) khusus untuk kerajaan, terutamanya untuk bandar dan pihak berkuasa tempatan. Bagi Malaysia yang sedang melaksanakan Rangka Tindakan Ekonomi Digital Malaysia (MyDIGITAL) dan aspirasi Bandar Pintar, perkembangan seperti Madison AI memberi gambaran apa yang akan jadi arus perdana di sini dalam 2–3 tahun akan datang.

Dalam artikel ini, saya akan kupas:

• Apa sebenarnya yang Madison AI buat untuk kerajaan tempatan
• Mengapa pelaburan USD3.5 juta ini besar maknanya untuk sektor awam
• Bagaimana model Madison AI boleh diterjemahkan ke konteks Malaysia
• Langkah praktikal untuk PBT, kerajaan negeri dan agensi persekutuan yang mahu mula serius dengan AI sektor awam

---

Apa Madison AI Sebenarnya Tawarkan Kepada Kerajaan Tempatan

Madison AI membina platform AI yang memang direka khusus untuk kerja harian kerajaan tempatan, bukan AI umum yang diubahsuai kemudian. Beberapa komponen utama yang diterangkan:

• Chatbot pembantu penyelidikan dasar yang boleh:

  • Analisis polisi, kod undang‑undang kecil, rekod pengundian
  • Menjawab soalan pegawai tentang peraturan sedia ada
  • Menyusun fakta berkaitan isu tertentu dengan pantas

• Bantuan draf dokumen pentadbiran, contohnya:

  • Laporan staf (staff reports) untuk mesyuarat majlis
  • Ringkasan dasar untuk pembuat keputusan
  • Nota bertulis untuk sesi pendengaran awam

• Integrasi dengan data dan sistem dalaman kerajaan supaya AI bekerja atas data milik agensi – bukan data umum Internet semata‑mata.

Yang menarik, Madison AI bukan muncul dari makmal R&D universiti secara teori. Ia “dilahirkan” daripada kerjasama jangka panjang antara Washoe County dan firma perancangan OnStrategy. Idea asal datang daripada:

• Dave Solaro – Penolong Pengurus County Washoe
• CIO county, Behzad Zamanian – kini penasihat syarikat

County itu sendiri memberi pembiayaan pra‑benih dan jadi pengguna pertama. Pegawai county turut “co-develop” platform tersebut, memastikan produk dibina berdasarkan kerja sebenar di pejabat kerajaan, bukan imaginasi pembangun perisian.

Realitinya: startup govtech yang rapat dengan operasi kerajaan dari hari pertama biasanya lebih cepat capai produk yang betul‑betul berguna.

---

Kenapa Pusingan Dana USD3.5 Juta Ini Penting Untuk Sektor Awam

Untuk dunia startup komersial, USD3.5 juta mungkin nampak biasa. Tetapi dalam konteks govtech, beberapa perkara patut buat kita berfikir:

1. Keyakinan pelabur terhadap AI untuk kerajaan tempatan
   Pusingan ini disertai:

   • CreativeCo Capital
   • BarronKent Ventures
   • Govtech Ventures
   • Veteran govtech seperti Tom Spengler & Javier Muniz (pengasas Granicus)

   Apabila nama‑nama berpengalaman khusus dalam teknologi kerajaan menyokong satu syarikat, itu biasanya bermakna mereka nampak potensi pasaran yang besar. Mereka tahu kitaran perolehan kerajaan bukan mudah, tetapi tetap masuk – ini isyarat yang kuat.

2. Produk sudah valid – bukan hanya idea
   Sebelum dana ini pun, Madison AI sudah:

   • Mempunyai sekitar 50 pelanggan dan deployment
   • Termasuk bandar seperti Addison (Texas), Fresno (California), Las Vegas, dan Santa Clara Valley Water Authority

   Dalam bahasa perniagaan, dana ini bukan untuk "cuba‑cuba", tetapi untuk skala apa yang sudah terbukti berfungsi.

3. Fokus pelaburan kepada infrastruktur data & skala platform
   CEO Erica Olsen menyatakan dana ini akan digunakan untuk:

   • Kembangkan produk
   • Perkukuh infrastruktur data
   • Bina bentuk bantuan AI baru
   • Skala teknologi dan pasukan

   Ini tepat dengan realiti AI sektor awam: kualiti data dan pengurusan risiko jauh lebih kritikal daripada sekadar lapisan ‘chatbot’ yang cantik.

Bagi Malaysia, ini sejalan dengan fokus MyDIGITAL yang menekankan pelaburan dalam infrastruktur data, integrasi sistem dan bakat digital bagi sektor awam. Madison AI memberi contoh bagaimana dana pelabur swasta boleh melengkapkan pelaburan kerajaan dalam inisiatif bandar pintar dan transformasi digital.

---

Jambatan Antara Madison AI dan Agenda Digital Malaysia

Soalan penting: apa kaitan startup Reno, Nevada dengan pejabat datuk bandar di Shah Alam, Iskandar Puteri atau Kuching?

Jawapannya: model dan pendekatannya. Beberapa prinsip Madison AI sangat relevan untuk Malaysia:

1. Platform AI khusus sektor awam

Madison AI dibina untuk kerja:

• Mengurus kod undang‑undang kecil & polisi
• Menyokong proses mesyuarat majlis & jawatankuasa
• Menyediakan maklumat kepada pembuat keputusan berdasarkan rekod undi dan dokumen dalaman

Di Malaysia, analoginya termasuk:

• Pengurusan undang‑undang kecil PBT dan garis panduan pembangunan
• Dokumen OSC, minit mesyuarat penuh & mesyuarat jawatankuasa
• Garis panduan teknikal jabatan (kejuruteraan, perancang bandar, kesihatan persekitaran)

AI yang faham struktur dokumen kerajaan Malaysia, istilah perundangan tempatan, dan konteks persekitaran tempatan jauh lebih bernilai berbanding AI generik.

2. Kerjasama rapat kerajaan–startup

Washoe County bukan hanya “pelanggan pertama”. Mereka:

• Mencetuskan idea
• Menyumbang dana pra‑benih
• Turut membina versi pertama produk

Model sebegini boleh diterjemah kepada:

• PBT / kerajaan negeri di Malaysia menjadi ‘living lab’ untuk startup AI tempatan
• Projek rintis dibiayai secara bersama (kerajaan + dana inovasi + VC)
• Pegawai kerajaan menjadi co-designer proses, bukan sekadar pengguna akhir

Ini sejalan dengan semangat inovasi sektor awam yang ditekankan dalam MyDIGITAL: kerajaan bukan hanya pembeli teknologi, tetapi rakan kongsi pembangunan.

3. Penggunaan data dalaman sebagai aset strategik

Madison AI dibangunkan atas data milik Washoe County dan disambungkan ke sistem enterprise mereka. Untuk Malaysia, ini sangat dekat dengan:

• Keperluan integrasi pangkalan data PBT, sistem perlesenan, kad pengenalan digital, dan sistem pembayaran
• Aspirasi untuk identiti digital, analitik keselamatan, dan automasi perkhidmatan awam di bawah pelbagai inisiatif digital kerajaan

Ringkasnya: kalau data kerajaan bersepah dan tidak diurus, AI tidak akan banyak membantu. Kejayaan Madison AI mengulang semula mesej yang sama.

---

Bagaimana AI Boleh Ubah Cara PBT & Agensi Malaysia Bekerja

Berdasarkan apa yang Madison AI lakukan, terdapat beberapa kegunaan praktikal yang boleh diadaptasi terus oleh kerajaan tempatan dan agensi Malaysia.

1. Pembantu maya untuk pegawai & pembuat dasar

Bayangkan pegawai undang‑undang PBT atau pegawai perancang boleh bertanya dalam bahasa Melayu atau Inggeris:

• "Tunjukkan semua kes rayuan pelan bangunan untuk lot komersial dalam 3 tahun lepas. Apa isu utama yang dibangkitkan?"
• "Bandingkan peruntukan undang‑undang kecil sedia ada kami dengan amalan bandar lain dalam pengurusan papan iklan digital."

Dengan AI yang dihubungkan ke:

• Pangkalan data mesyuarat
• Dokumen undang‑undang kecil
• Laporan teknikal

…jawapan boleh keluar dalam beberapa saat, bukan beberapa hari.

2. Auto-draf draf pertama dokumen rasmi

Saya percaya ramai pegawai kerajaan setuju: menulis draf pertama laporan, kertas pertimbangan, nota taklimat – sangat mengambil masa.

AI sektor awam yang baik boleh:

• Menjana draf awal berdasarkan template rasmi agensi
• Menarik fakta daripada dokumen lepas yang berkaitan
• Menyusun semula dalam format yang menepati keperluan mesyuarat / pekeliling

Pegawai masih perlu semak, betulkan dan tambah pertimbangan dasar. Tetapi jika 60–70% kerja awal disiapkan oleh AI, masa boleh dialih kepada analisis dan libat urus, bukannya menaip semula perkara berulang.

3. Portal pertanyaan pintar untuk rakyat & perniagaan

Walaupun fokus utama Madison AI sekarang ialah dalaman kerajaan, teknologi yang sama boleh dilanjutkan untuk:

• Chatbot di laman web PBT yang boleh jawab soalan kompleks, bukan hanya FAQ ringkas
• Panduan langkah demi langkah permohonan lesen, pembaharuan permit, aduan awam
• Integrasi dengan sistem identiti digital untuk memberi jawapan peribadi (contohnya status permohonan individu)

Ini menyokong agenda bandar pintar, pengalaman rakyat yang lebih baik, dan automasi perkhidmatan awam yang sering disebut dalam strategi digital kebangsaan.

4. Analitik untuk keselamatan & ketahanan bandar

Walaupun artikel tentang Madison AI tidak menyentuh terus aspek keselamatan, pendekatan AI yang sama boleh diperluas kepada:

• Analisis corak aduan awam untuk kenal pasti kawasan berisiko keselamatan atau kesihatan awam
• Menggabungkan data CCTV, sensor bandar dan laporan lapangan untuk sokong operasi penguatkuasaan
• Menyokong analitik untuk kesiapsiagaan bencana di peringkat PBT dan negeri

Ini selari dengan fokus MyDIGITAL kepada keselamatan negara, identiti digital, dan analitik pengawasan yang bertanggungjawab.

---

Apa Langkah Praktikal Untuk PBT & Agensi Malaysia Sekarang

Kita tak perlu tunggu "Madison AI versi Malaysia" muncul sepenuhnya baru hendak bertindak. Beberapa langkah praktikal boleh diambil sepanjang 2026:

1. Audit kesediaan data dan proses

Sebelum bercakap tentang chatbot atau generative AI, agensi patut:

• Kenal pasti jenis dokumen & data yang paling kerap diguna dalam kerja harian
• Lihat format simpanan: PDF, Word, sistem lama, pangkalan data berasingan
• Nilai isu keselamatan dan privasi, terutama data identiti dan rekod sensitif

Realitinya, projek AI yang berjaya bermula dengan kerja asas data yang kemas, walaupun nampak kurang glamor.

2. Mulakan projek rintis yang kecil tetapi jelas impak

Ikut jejak Madison AI yang bermula dengan satu county dan kegunaan yang spesifik. Contoh projek rintis di Malaysia:

• Pembantu AI untuk menyediakan draf laporan mesyuarat penuh PBT
• Chatbot dalaman untuk menjawab soalan tentang garis panduan perancangan
• Analitik dasar berasaskan rekod minit mesyuarat & keputusan lepas

Tetapkan indikator yang boleh diukur, misalnya:

• Pengurangan masa penyediaan laporan (jam kepada minit)
• Bilangan pertanyaan berulang yang dialihkan kepada chatbot
• Tahap kepuasan pegawai selepas 3–6 bulan penggunaan

3. Bentuk kerjasama tiga pihak: kerajaan – startup – akademia

Model Madison AI (Washoe County + OnStrategy + pelabur) menunjukkan nilai kerjasama.

Untuk Malaysia, kombinasi yang berkesan mungkin:

• PBT / kerajaan negeri / agensi persekutuan sebagai pemilik masalah & pemegang data
• Startup AI tempatan sebagai pembangun pantas
• Universiti / pusat penyelidikan sebagai rakan dalam keselamatan, etika & metodologi data

Saya cenderung percaya, projek AI sektor awam yang hanya diserahkan kepada vendor tanpa kerjasama rapat dengan pegawai & akademia biasanya gagal capai potensi penuh.

4. Tetapkan garis panduan etika & tadbir urus AI dari awal

Apabila bercakap tentang AI, terutama yang menyentuh identiti digital, keselamatan, atau keputusan dasar, isu berikut mesti ditangani:

• Ketelusan: sejauh mana pengguna faham keputusan yang dibantu AI
• Akauntabiliti: siapa bertanggungjawab jika maklumat AI salah
• Bias & keadilan: adakah data latihan mewujudkan ketidakadilan tertentu

MyDIGITAL dan dokumen polisi berkaitan sudah memberi kerangka asas. Projek‑projek awal AI di PBT boleh jadi tempat “uji dan perhalusi” garis panduan ini secara praktikal.

---

Apa Maknanya Untuk Masa Depan AI Sektor Awam Malaysia

Kisah Madison AI menunjukkan tiga perkara penting:

1. Pasaran AI untuk kerajaan tempatan sedang matang – apabila pelabur khusus govtech melabur berjuta‑juta dolar dalam syarikat yang fokus hanya pada kerja harian bandar dan county, ini menandakan permintaan sebenar, bukan sekadar hype.
2. Model kerjasama kerajaan–startup–pelabur berkesan – apabila agensi seperti Washoe County berani jadi rakan kongsi awal, mereka bukan sahaja dapat teknologi yang "tailor-made", tetapi juga peluang menjadikan pengalaman mereka sebagai standard untuk agensi lain.
3. Data dan proses adalah asas – tumpuan Madison AI kepada infrastruktur data mengingatkan kita, tiada AI kerajaan yang berimpak tanpa asas pengurusan data yang kukuh.

Bagi Malaysia, terutama dalam konteks AI in Government & Public Sector dan pelaksanaan Rangka Tindakan Ekonomi Digital Malaysia, mesejnya jelas:

Kalau kita serius mahu mencapai bandar pintar, automasi perkhidmatan awam dan identiti digital yang selamat, AI bukan lagi projek sampingan – ia perlu jadi sebahagian daripada reka bentuk semula kerja kerajaan.

Langkah seterusnya bergantung kepada keberanian PBT, kerajaan negeri dan agensi persekutuan untuk:

• Memilih satu atau dua bidang kerja yang paling sesuai diuji dengan AI
• Bekerjasama dengan startup tempatan dan rakan akademik
• Mengurus risiko dengan tadbir urus yang jelas, bukannya menangguhkan sehingga "sempurna"

Yang menarik, kita tidak bermula dari kosong. Contoh seperti Madison AI sudah menunjukkan jalan. Persoalannya sekarang: adakah kita sanggup bergerak cukup pantas untuk memanfaatkan peluang ini demi rakyat dan perkhidmatan awam yang lebih cekap?