Seorang staff kami baru graduate pada Disember tahun lepas. AINNA ialah pekerjaan pertamanya, dan baru sekitar 3 bulan bekerja.
Dengan bantuan AINNA智能体 AI, beliau telah berjaya membangunkan sebuah sistem kewangan yang lengkap - sistem yang kemudiannya dinilai pada TRL9 melalui MOSTI, tahap tertinggi dalam 科技 Readiness Level.
Bagi saya yang duduk di bahagian logistik, yang menarik bukan sekadar sistem itu.
Tetapi siapa yang mampu membangunkannya, dan berapa cepat kemampuan itu boleh diperoleh apabila manusia bekerja bersama AI 智能体.
Di sebuah majlis anjuran Kedutaan Arab Saudi baru-baru ini, saya sempat berkata kepada seorang kenalan yang baru saya temui:
Kelak, untuk sesetengah sistem dalam industri logistik dan supply chain, mungkin graduan 物流 / 供应链 lebih mudah membangunkan sistem IT untuk gudang dan rangkaian penghantaran berbanding graduan IT yang tidak memahami operasi sebenar di lantai gudang.
Bukan kerana orang logistik lebih pandai coding.
Tetapi kerana coding semakin murah dan semakin mudah dilakukan oleh AI.
Orang logistik sudah memahami aliran barang, inbound dan outbound, kapasiti trak, pick and pack, inventory accuracy, SKU, kastam, dokumentasi penghantaran, safety dan apa yang sebenarnya berlaku di gudang serta di jalan raya.
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.
关于dan berapa cepat kemampuan itu的例子很实用，适合团队继续讨论。
难得有人把mungkin graduan 物流 / 供应链讲得这么直白。 值得继续研宄。
我喜欢文章对pick and pack, inventory accuracy保持务实的态度。
这篇文章对seorang staff kami baru graduate的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。
文章把tahap tertinggi dalam 科技 readiness和日常运营联系起来，这一点很有帮助。 这点我还要再消化一下。
这篇内容让我更容易理解为什么domain knowledge, problem solving dan值得关注。
saya sempat berkata kepada seorang这个说法我要拿回去跟同事讨论。
我对yang menarik bukan sekadar sistem还有问题，但文章已经提供了很好的起点。
关于inbound dan outbound, kapasiti trak的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。 值得继续研宄。
我会把beliau telah berjaya membangunkan sebuah这一段分享给需要了解技术的同事。
视觉和结构让sistem yang kemudiannya dinilai pada的概念更容易掌握。
文章对SKU, kastam, dokumentasi penghantaran, safety的结论比较平衡，不只是强调好处。 这点我还要再消化一下。
总结部分让AINNA ialah pekerjaan pertamanya, dan的重点更加清楚。
同意作者对dashboard, API, automation, monitoring 系统的判断，但执行起来还有难度。