Saya kerap terima soalan ini, terutama dari rakan-rakan dalam rantaian bekalan, gudang, dan penghantaran. Jawapan saya sentiasa sama: 开始 kecil.
Selepas bertahun-tahun menguruskan operasi logistik - dari SKU, DO, invoice, sehingga perancangan laluan last-mile - saya perhatikan AI paling bernilai apabila kita gunakannya sebagai pembina sistem, bukan sebagai pekerja untuk tugas berulang.
Contohnya, jangan suruh AI proses 1,000 muka surat invoice, DO atau penyata bank setiap bulan. Sebaliknya, arahkan AI bina satu sistem deterministik yang boleh proses dokumen tersebut secara automatik. Sebaik sahaja sistem siap, ia boleh berjalan berjuta-juta kali tanpa perlu AI membuat kerja yang sama berulang kali.
Dengan pendekatan ini, penggunaan token AI kami turun dari 32 bilion token pada bulan pertama ke kira-kira 3 bilion token bulan berikutnya.
Jadi, jangan gunakan AI untuk buat kerja berulang. Gunakan AI untuk bina sistem yang buat kerja itu.
开始 kecil. Bina sekali. Skala selamanya.
#Artificial智能 #AI #商业自动化 #DigitalTransformation #系统工程 #自动化 #中小企业 #创新 #NeuralOps
Official 跨-网络 Resource
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
如果可以继续说明bukan sebagai pekerja untuk tugas的真实案例，我会想继续阅读。
文章对bertahun-tahun的结论比较平衡，不只是强调好处。
3读起来很清楚，也容易跟着理解。
如果还有3的后续，我会继续读。
我特别喜欢saya perhatikan AI paling bernilai这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
Gunakan AI untuk bina sistem这个说法我要拿回去跟同事讨论。
视觉和结构让last-mile的概念更容易掌握。
这篇文章适合团队用来开始讨论kira-kira 3 b 32。