Wawasan
Perspektif tentang AI, pengembangan perangkat lunak dengan tim di Jakarta, struktur tim, dan membangun teknologi yang benar-benar memberi hasil.
Filter dan urutkan
Muse, Grok Bot, dan Mastercard Agent Pay membuat asisten AI mengerjakan tugas dan membayar sendiri. Apa artinya bagi pengusaha, dan bagaimana Anda tetap memegang kendali?
Kewajiban pelabelan untuk teks tulisan AI gugur begitu ada manusia yang memeriksa isinya dan ada yang memikul tanggung jawab redaksional. Tanpa label, asalkan ada nama di baliknya. Justru di situ terlihat ke mana pembuat undang-undang menempatkan tanggung jawab.
Siapa pun yang hanya melihat AI tools apa yang dipakai karyawan akan melewatkan masalah yang lebih mahal: shadow dev, ketika pengguna akhir membangun aplikasi utuh hanya dengan beberapa prompt tanpa pernah dilihat TI maupun keamanan.
Oneminded berjalan dari dua lokasi: konsultan di Eindhoven dan developer di Jakarta. Model itu hanya berhasil jika kedua sisi saling mengenal cukup baik untuk bekerja sama tanpa salah paham.
Apa yang terjadi jika sebuah cara kerja AI tidak Anda coba percepat sekali lagi, melainkan Anda bangun ulang dari awal? Beberapa minggu terakhir, kami di Oneminded melakukan persis hal itu dengan setup AI kami sendiri.
Sebelum Anda memasang Model Context Protocol (MCP) ke sebuah stack AI, sebenarnya hanya ada satu pertanyaan yang benar-benar penting: apakah ada yang sudah benar-benar mencermati apa yang masuk, apa yang keluar, dan siapa yang memberi izin untuk itu? MCP membuat penyambungan AI ke sistem lain menjadi sangat mudah.
Anda baru saja selesai berbicara dengan seorang pelanggan. Merekam tidak diperbolehkan, jadi Anda mengandalkan ingatan Anda — dan tepat setelah percakapan itu, biasanya hal itu tidak masalah.
Menginstal sebuah skill terasa tidak berbahaya, tetapi di balik lapisan itu ada kode yang berjalan dengan hak akses Anda. NVIDIA baru-baru ini merilis SkillSpector: apakah skill ini cukup aman untuk diinstal?
Diskusi tentang batas-batas AI hampir selalu berkutat pada model: seberapa pintar, apa yang belum bisa, kapan versi berikutnya datang.
Membuat penawaran memakan waktu dua puluh menit, tetapi kadang baru sampai ke pelanggan setelah tiga hari. Justru di situlah AI bisa membuat perbedaan.
Membangun sebuah agen kini hanya butuh satu sore. Meng-harness sebuah agen adalah cerita lain: memberi konteks, menyambungkan tools, dan membuat hasilnya terukur.
$1.500 per bulan, per alat AI, per engineer. Itulah batas (cap) yang minggu lalu diberlakukan Uber untuk Claude Code dan Cursor, setelah seluruh anggaran AI untuk 2026 sudah habis hanya dalam empat bulan.
KPMG mensurvei 1.200 perusahaan: hanya 8 persen yang melihat imbal hasil yang jelas. Biaya agen AI tinggi dan sulit diprediksi — tetapi hasilnya pun demikian. Siapa yang bisa membedakannya, memegang kendali atas keduanya.
Beberapa minggu terakhir, secara internal kami menata Azure deployment framework kami — satu fondasi bersama untuk para konsultan di Belanda dan para developer di Jakarta, sepenuhnya melalui Infrastructure as Code.
Arsitektur AI vision berbasis edge secara nasional untuk operasional parkir dan mobilitas di berbagai lokasi yang beragam.
Setiap lapisan antara Anda dan developer adalah tempat informasi bisa hilang. Beginilah cara kami menjaga jalurnya tetap pendek.
Kepadatan talenta, kemampuan berbahasa Inggris, dan budaya kepemilikan menjadikan developer Indonesia pilihan pertama bagi scale-up Eropa.
Setiap proyek harus dimulai dengan satu pertanyaan: apa yang harus dihasilkan hal ini bagi bisnis Anda? Beginilah cara menjaga pertanyaan itu tetap hidup sepanjang delivery.
Pergeseran dari AI sebagai alat menjadi AI sebagai pengganda sudah berlangsung. Inilah artinya bagi cara kami membangun tim dan menetapkan harga proyek.
Miskomunikasi, kesenjangan budaya, dan requirement yang tidak jelas mematikan lebih banyak proyek daripada kode yang buruk. Inilah framework kami untuk mencegahnya.
Kedua model memiliki tempatnya masing-masing. Pilihan yang salah bisa membuat sebuah proyek tergelincir bahkan sebelum satu baris kode ditulis.