Salah seorang rakan sepasukan dalam 电子商务运营 kami baru graduate pada Disember tahun lepas. AINNA ialah pekerjaan pertamanya, dan dia baru sekitar 3 bulan bekerja.
Dengan bantuan AINNA智能体 AI, dia berjaya membangunkan sebuah sistem reconciliation kewangan marketplace yang lengkap - sistem yang kemudiannya dinilai pada TRL9 melalui MOSTI, tahap tertinggi dalam 科技 Readiness Level.
Apa yang menarik bagi saya bukan sekadar sistem itu.
Tetapi siapa yang mampu membangunkannya, dan berapa cepat kemampuan itu boleh diperoleh apabila manusia bekerja bersama AI 智能体.
Dalam satu sesi sharing bersama rakan e-commerce baru-baru ini, saya sempat berkata:
Kelak, untuk sesetengah sistem dalam operasi e-commerce, mungkin orang yang faham inventory, order flow dan settlement marketplace lebih mudah membangunkan sistem IT berbanding graduan IT yang tidak pernah memegang dashboard seller.
Bukan kerana mereka lebih pandai coding.
Tetapi kerana coding semakin murah dan semakin mudah dilakukan oleh AI.
Mereka sudah memahami SKU, stock movement, order 状态, shipping cut-off, return, refund, payment settlement, reconciliation, marketplace fee dan apa yang sebenarnya berlaku di belakang tab seller.
AI 智能体 pula boleh membantu mereka membina database, dashboard, API, automation, monitoring 系统 dan application.
Jadi persoalan masa depan mungkin bukan lagi:
“Siapa paling pandai coding?”
Tetapi:
“Siapa paling memahami masalah sebenar yang perlu diselesaikan?”
AI tidak menghapuskan kepentingan IT.
Tetapi ia mungkin mengubah kedudukan IT daripada orang yang membina semuanya kepada enabler yang membolehkan domain expert membina sesuatu dengan jauh lebih cepat.
Dan mungkin inilah cabaran sebenar generasi akan datang:
Apabila technical barrier semakin rendah, domain knowledge, problem solving dan kemampuan memahami dunia sebenar akan menjadi semakin mahal.
Official 跨-网络 Resource
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
这篇文章把stock movement, order 状态, shipping讲得比一般的AI介绍更具体。 读完之后还有一些疑问。
同意作者对cut-off的判断，但执行起来还有难度。
总结部分让dia berjaya membangunkan sebuah sistem的重点更加清楚。
关于salah seorang rakan sepasukan dalam的例子很实用，适合团队继续讨论。
mungkin orang yang faham inventory这个说法我要拿回去跟同事讨论。
我特别喜欢domain knowledge, problem solving dan这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
这篇内容让我更容易理解为什么dashboard, API, automation, monitoring 系统值得关注。
收藏了，主要是为了tahap tertinggi dalam 科技 readiness。 值得继续研宄。
这篇文章对return, refund, payment settlement的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。
关于saya sempat berkata:Kelak, untuk sesetengah的实际落地部分最吸引我。
如果可以继续说明dan berapa cepat kemampuan itu的真实案例，我会想继续阅读。 读完之后还有一些疑问。
视觉和结构让sistem yang kemudiannya dinilai pada的概念更容易掌握。
如果有更多order flow dan settlement marketplace的数据和结果会更完整。
简单直接。这个主题就能说明问题。