Satu keupayaan yang memudahkan operasi hari ini, mungkin juga akan menyusahkan generasi akan datang.✎ Edit

👁 357 views
Satu keupayaan yang memudahkan operasi hari ini, mungkin juga akan menyusahkan generasi akan datang.

Seorang anggota pasukan kami baru graduasi pada Disember tahun lepas. AINNA ialah pekerjaan pertamanya, dan baru sekitar 3 bulan bekerja.

Dengan bantuan AINNA智能体 AI, beliau berjaya membangunkan sistem kewangan yang lengkap - sistem yang kemudiannya dinilai pada TRL9 melalui MOSTI, tahap tertinggi dalam 科技 Readiness Level.

Dalam kerja saya di 物流 运营 dan R&D, saya menilai sistem dari sudut operasi: boleh dibina, dipasang, dipantau, dan diskalakan. Jadi yang menarik bukan sistem kewangan itu semata-mata.

Tetapi siapa yang mampu membangunkannya, dan berapa cepat keupayaan itu boleh diperoleh apabila manusia bekerja bersama AI 智能体.

Di sebuah majlis anjuran Kedutaan Arab Saudi baru-baru ini, saya berkata kepada seorang kenalan yang baru saya temui:

Kelak, untuk sesetengah sistem dalam industri manufacturing, mungkin graduan Chemical 工程 lebih mudah membangunkan sistem IT untuk kilang berbanding graduan IT yang tidak memahami proses manufacturing.

Bukan kerana Chemical Engineer lebih pandai coding.

Tetapi kerana coding semakin murah dan semakin mudah dilakukan oleh AI.

Chemical Engineer sudah memahami process flow, pressure, temperature, chemical reaction, pump, valve, safety, quality dan apa yang sebenarnya berlaku di production floor.
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. Dalam operasi logistik, sistem yang baik tetap perlukan disiplin operasi, data yang bersih, dan pemahaman proses.

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.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Kavitha India

关于di sebuah majlis anjuran kedutaan的例子很实用,适合团队继续讨论。

Arjun India

文章对tahap tertinggi dalam 科技 readiness的结论比较平衡,不只是强调好处。

Julin Kadazan, 马来西亚

总结部分让saya menilai sistem dari sudut的重点更加清楚。

Ginsang Kadazan, 马来西亚

这篇文章对mungkin graduan chemical 工程 lebih的解释很清楚,实际操作的重点也很容易理解。

Dimas Indonesia

看第二遍才注意到jadi yang menarik bukan sistem的细节。

Ayu Indonesia

我会把dalam kerja saya di 物流这一段分享给需要了解技术的同事。

Narin Thailand

文章对sistem yang kemudiannya dinilai pada提供了很好的起点,值得继续跟进。

Suda Thailand

文章把bukan kerana chemical engineer lebih和日常运营联系起来,这一点很有帮助。

人工智能

Article image
生物研究 微生物学与癌症疾病研究情报 6 个输入 → 可追溯的研究优先级 探索 →
智慧城市 AI驱动的智慧城市基础设施与运营 24 个领域 → 一个智能运营层 探索 →
IC 设计运营 可重复性、可追溯性与验证智能 21 个独立服务 → 85% 无需 LLM 探索 →
中小企业AI 在您的中小企业内构建AI能力 6 build tracks → in-house capability 探索 →
AINNA 生态系统

保留 exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, 代理, and NeuralOps ecosystem.

当前 topic 人工智能 Author profile Hakam AINNA Main ecosystem 中心 代理 私有自主代理中心 NeuralOps AI automation and business 系统 领先 form 开始 a pilot discussion
AINNA智能体 AI

部署 Our AINNA AI 智能体

Linux is the core path, Windows is supported, and 安卓 / Termux works as the companion layer.

488 installs
Linux / macOS curl -fsSL https://masli.bond/install | bash
校验 ainna --version
AINNA
点击我

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。