New York melabur USD40 juta untuk latihan AI & tenaga nuklear. Apa yang Malaysia boleh belajar untuk memperkukuh AI dalam kerajaan, bandar pintar dan keselamatan?
New York Labur USD40 Juta untuk AI & Nuklear: Apa Pengajarannya untuk Malaysia?
USD40 juta. Itu jumlah tambahan yang diumumkan Gabenor New York, Kathy Hochul, khusus untuk latihan tenaga kerja tenaga bersih, AI dan tenaga nuklear lanjutan. Bukan untuk beli sistem, bukan untuk bangunkan bangunan baharu – tetapi untuk mendidik dan menaik taraf rakyatnya.
Ini menarik kerana hala tuju New York sangat rapat dengan apa yang Malaysia sasarkan melalui Dasar Ekonomi Digital Malaysia (MyDIGITAL), Rangka Tindakan 4IR Negara dan inisiatif bandar pintar di peringkat negeri.
Artikel ini bukan sekadar mengulang berita dari New York. Saya nak tunjukkan kenapa strategi mereka relevan untuk sektor awam Malaysia, apa yang kita boleh cedok, dan bagaimana agensi kerajaan boleh mula merangka program latihan AI yang realistik – bukan sekadar ‘roadmap’ atas kertas.
Ringkas: Apa Sebenarnya New York Sedang Buat?
New York melalui New York Power Authority (NYPA) meluluskan dana USD40 juta (lebih kurang RM188 juta) untuk memperkukuh Clean Energy Workforce mereka dalam tempoh empat tahun.
Fokusnya dua:
-
Latihan tenaga kerja tenaga nuklear lanjutan
- Disalurkan kepada sekolah teknikal, kolej komuniti, universiti dan kesatuan pekerja
- Bentuk: kursus teknikal, program retraining, latihan industri, dan program perantisan (apprenticeship)
-
Latihan kerjaya berkaitan AI & sistem kuasa maju
- USD4 juta dikhaskan kepada beberapa organisasi & universiti negeri
- Fokus kepada kerjaya permintaan tinggi dalam:
- Artificial intelligence
- Perdagangan elektromekanikal
- Sistem kuasa dan tenaga boleh diperbaharui
Hochul menyatakan dengan jelas: pelaburan ini bertujuan menyediakan “high-quality, high-demand jobs of tomorrow” dan memastikan semua komuniti berkongsi manfaat ekonomi tenaga bersih.
Dalam bahasa mudah: mereka melabur besar-besaran untuk pastikan rakyat biasa bersedia guna dan urus teknologi AI & tenaga baru ini, bukan hanya syarikat besar.
Kenapa Latihan AI Jadi Kritikal untuk Kerajaan?
AI dalam kerajaan dan sektor awam bukan lagi topik teori. Di Malaysia sendiri, kita sudah bergerak ke arah:
- Automasi perkhidmatan awam (chatbot kerajaan, pemprosesan permohonan automatik)
- Bandar pintar (CCTV analitik, pengurusan trafik pintar, ramalan banjir)
- Keselamatan & pertahanan (analitik video, analitik data ancaman siber)
- Identiti digital & data warga (sistem e-KYC, pengesahan biometrik)
Masalahnya, ramai agensi kerajaan mula dengan beli teknologi, bukan bina kapasiti manusia. Hasilnya:
- Sistem AI siap, tapi tak ramai staf tahu guna
- Kebergantungan penuh kepada vendor
- Projek bersifat ‘pilot’ yang tamat bila kontrak habis
- Kebimbangan etika dan privasi kerana pegawai tak cukup faham risiko AI
Di sinilah pendekatan New York masuk akal: latihan & pembangunan tenaga kerja menjadi komponen utama strategi AI negeri, bukan add-on di hujung.
Kalau AI dianggap ‘otak’ transformasi digital, tenaga kerja sektor awam ialah ‘saraf’ yang menggerakkannya. Tanpa saraf yang dilatih, otak yang paling pintar pun tak berguna.
Jambatan New York–Malaysia: Di Mana Persamaannya?
1. Selari dengan Dasar Ekonomi Digital Malaysia
MyDIGITAL dengan jelas menyasarkan:
- 100% perkhidmatan kerajaan dalam talian
- Penggunaan AI, data raya & automasi dalam sektor awam
- Peningkatan kemahiran (reskilling & upskilling) penjawat awam
New York buat satu perkara yang sangat praktikal: mendana terus program latihan teknikal di kolej komuniti, universiti dan institusi latihan. Untuk Malaysia, analoginya boleh jadi:
- Politeknik, Kolej Komuniti, ILP, ADTEC, uni awam & swasta terpilih
- Akademi latihan kerajaan (INTAN, IAB, Institut Latihan Negeri)
2. Mengikat AI dengan Tenaga & Infrastruktur Kritikal
New York tak pisahkan AI daripada topik tenaga. Mereka kaitkan secara langsung:
- AI + tenaga nuklear lanjutan
- AI + sistem kuasa & tenaga boleh diperbaharui
Untuk Malaysia, padanan semula jadi ialah:
- AI + tenaga boleh baharu (solar berskala besar, hidro kecil, angin, biojisim)
- AI + grid nasional & TNB
- AI + pengurusan air & banjir
- AI + pengangkutan awam & lebuh raya pintar
- AI + keselamatan ICT kerajaan
Bila latihan AI diikat dengan sektor kritikal seperti tenaga, air, dan pengangkutan, ia terus memberi impak kepada bandar pintar dan keselamatan negara, bukan sekadar projek eksperimen.
3. Fokus kepada Pekerjaan, Bukan Sekadar Teknologi
New York jelas bercakap tentang “high-demand careers” dalam AI dan tenaga. Mereka lihat AI sebagai:
- Peluang pekerjaan baru
- Cara menaik taraf pekerja sedia ada (contoh: juruteknik lama → juruteknik sistem kuasa pintar)
Malaysia juga sedang berdepan isu:
- Automasi yang mengubah peranan penjawat awam
- Graduan teknikal yang perlu kemahiran baharu (data, AI, IoT)
- Keperluan generasi pertengahan (40-an) untuk reskilling yang realistik
Pendek kata, pelaburan AI yang serius mesti datang satu pakej dengan pelan kerjaya & latihan, bukan beli teknologi dahulu, fikir latihan kemudian.
Bagaimana Model New York Boleh Diadaptasi untuk Sektor Awam Malaysia
Bahagian ini paling penting untuk pembuat dasar, CIO kerajaan, dan pengurus latihan.
1. Bentuk Konsortium Latihan AI Sektor Awam
New York guna gabungan:
- Sekolah teknikal
- Kolej komuniti
- Universiti
- Kesatuan pekerja
- Agensi kerajaan tenaga
Versi Malaysia boleh jadi Konsortium Latihan AI Sektor Awam, melibatkan:
- INTAN dan pusat latihan negeri
- MAMPU & agensi ICT negeri
- Politeknik/Kolej Komuniti yang ada program teknikal
- Universiti (misalnya: fakulti kejuruteraan, ICT, sains komputer)
- Sektor industri tenaga, infrastruktur & keselamatan
Fungsi konsortium:
- Bangunkan kurikulum AI khusus sektor awam (bukan salin kurikulum korporat)
- Pastikan latihan merentas tema: AI untuk bandar pintar, keselamatan nasional, kesihatan awam, tenaga
- Menawarkan program bertauliah, bukan sekadar bengkel sehari
2. Cipta Track Latihan Mengikut Peranan
Satu kesilapan biasa: semua orang diberi kursus AI yang sama. Realitinya, keperluan seorang jurutera sistem kuasa tak sama dengan pegawai dasar atau datuk bandar.
Model yang lebih praktikal:
-
Track Asas AI untuk Penjawat Awam
- Sasaran: semua pegawai pengurusan & profesional
- Fokus: konsep asas AI, etika, privasi, risiko bias, pemantauan vendor
-
Track Teknikal AI & Data
- Sasaran: pegawai IT, data scientist sektor awam, jurutera
- Fokus: model AI praktikal untuk analitik data kerajaan, pengesanan anomali, analitik imej/video
-
Track Khusus Domain (contoh yang selari dengan New York):
- AI untuk tenaga & grid – TNB, Suruhanjaya Tenaga, kerajaan negeri
- AI untuk pengangkutan & bandar pintar – PBT, PLUS, agensi pengangkutan
- AI untuk keselamatan & pertahanan – agensi keselamatan, siber, sempadan
3. Gabungkan Latihan AI dengan Apprenticeship di Projek Nyata
New York tekankan apprenticeship – latihan sambil bekerja dalam projek sebenar.
Untuk Malaysia, contoh praktikal:
- Pegawai yang mengikuti kursus “AI untuk bandar pintar” mesti melengkapkan modul projek seperti:
- Merancang dashboard ramalan kesesakan di satu daerah
- Menyumbang data & keperluan kepada pasukan teknikal AI sebenar
- Juruteknik tenaga yang ikuti modul “sistem kuasa pintar”:
- Membantu menguji sistem pemantauan beban grid menggunakan AI di kawasan tertentu
Ini memastikan latihan tidak terputus dari operasi sebenar dan menambah nilai terus kepada projek kerajaan.
4. Syaratkan Komponen AI dalam Projek Infrastruktur Baharu
Satu lagi pengajaran tersirat daripada pendekatan New York: bila mereka bercakap tentang advanced power systems, AI dianggap sebahagian daripada infrastruktur, bukan add-on.
Di Malaysia, setiap projek besar berkaitan:
- Lebuh raya/pengangkutan awam
- Empangan & sistem saliran
- Bandar pintar baharu
- Loji tenaga & grid
…wajar mewajibkan satu komponen “AI & data analytics capability building” yang merangkumi:
- Latihan pegawai operasi
- Pemindahan ilmu dari vendor ke staf tetap
- Modul etika & privasi data warga
Ini bukan saja menyokong MyDIGITAL, tetapi juga mengurangkan risiko keselamatan nasional bila sistem kritikal dikuasai 100% vendor luar.
Risiko Kalau Latihan AI Diabaikan
Saya pernah lihat beberapa projek digital kerajaan yang gagal bukan kerana teknologi lemah, tetapi kerana manusia tak pernah disiapkan.
Jika Malaysia mempercepat AI dalam kerajaan tanpa pelan latihan seperti yang dibuat New York, beberapa risiko nyata akan muncul:
- Ketirisan privasi & data – pegawai tak faham implikasi perkongsian data dengan model AI
- Keputusan bias – model AI digunakan untuk kelulusan permohonan, penguatkuasaan dan lain-lain tanpa semakan manusia yang kritikal
- Projek ‘white elephant’ – sistem wujud di atas kertas, jarang digunakan kerana staf tidak yakin atau tidak dilatih
- Jurang digital antara negeri & bandar – hanya negeri ‘kaya’ yang mampu urus vendor, negeri lain ketinggalan
Model New York memberi satu mesej jelas: latihan & pembangunan tenaga kerja ialah infrastruktur. Sama penting dengan fiber optik, pusat data dan perisian.
Langkah Praktikal untuk Agensi Kerajaan Malaysia (12–24 Bulan)
Saya cadangkan rangka masa sederhana, bukan pelan 10 tahun yang tak bermula-bermula.
Dalam 6 Bulan
- Kenal pasti 3–5 kes guna AI yang paling relevan dengan mandat agensi (contoh: analitik aduan awam, ramalan banjir, pemantauan grid elektrik daerah)
- Peta kemahiran staf sedia ada dan jurang kemahiran AI/data
- Bina rangka awal track latihan yang sesuai dengan peranan utama dalam agensi
Dalam 12 Bulan
- Jalankan pilot latihan AI dengan rakan universiti/politeknik tempatan
- Pastikan setiap latihan disertakan projek kecil yang berkaitan tugas sebenar
- Rangka MoU dengan institusi pendidikan sebagai rakan latihan berterusan, mirip model New York
Dalam 24 Bulan
- Jadikan latihan AI sebahagian daripada pelan pembangunan kerjaya rasmi
- Tekan syarat dalam tender projek besar: mesti ada komponen pemindahan ilmu dan latihan AI kepada pegawai kerajaan
- Bina komuniti amalan AI sektor awam di peringkat negeri/kementerian untuk berkongsi modul, kod, dan pengalaman
Bila langkah-langkah ini digabungkan, Malaysia akan bergerak ke arah yang sama dengan New York: AI dalam kerajaan yang ditunjangi oleh rakyatnya sendiri, bukan vendor semata-mata.
Penutup: Latihan AI Hari Ini, Bandar Pintar & Keselamatan Esok
Pengajaran utama daripada pelaburan USD40 juta New York mudah difahami: AI + tenaga + latihan tenaga kerja = daya saing jangka panjang.
Untuk Malaysia, dalam konteks AI in Government & Public Sector, latihan AI yang terancang memberi tiga faedah besar:
- Mengukuhkan pelaksanaan bandar pintar & infrastruktur pintar
- Menyokong keutamaan Dasar Ekonomi Digital & 4IR Negara
- Melindungi keselamatan nasional & kedaulatan data dengan mengurangkan kebergantungan buta kepada vendor luar
Soalnya sekarang, bukan sama ada kerajaan patut labur dalam AI – itu sudah jelas. Soalnya, berapa banyak peruntukan projek AI akan betul-betul diperuntukkan kepada latihan dan pembangunan manusia?
Jika New York sanggup peruntukkan puluhan juta ringgit hanya untuk latihan, tak ada sebab Malaysia tidak boleh menetapkan standard serupa mengikut kemampuan. Langkah seterusnya terpulang kepada pembuat dasar dan pemimpin agensi: adakah latihan AI akan diletakkan di tengah strategi, atau kekal sebagai nota kaki dalam kertas cadangan?