Selepas 30 Tahun Mengurus Logistik, Saya 开始 Persoalkan Nilai Pengalaman Saya✎ Edit

👁 106 views
Selepas 30 Tahun Mengurus Logistik, Saya 开始 Persoalkan Nilai Pengalaman Saya

Saya sudah menghabiskan hampir tiga dekad dalam operasi logistik-belajar, menyelesaikan masalah, membina sistem, dan memahami perkara sukar melalui pengalaman sebenar di lapangan.

Ada satu masa dahulu, untuk menyelesaikan satu tugasan kompleks dalam operasi, saya perlukan 3 bulan kerja keras.

Hari ini, tugasan yang sama boleh diselesaikan oleh AI 智能体 saya dalam masa 15 minit sahaja.

Dan bahagian yang paling sukar dipercayai?

Saya hanya berbaring di atas katil, memberikan beberapa arahan mudah melalui Telegram.

Tiada laptop. Tiada coding. Tiada duduk di hadapan beberapa skrin.

Tetapi ada perkara penting di sebalik 15 minit itu.

AI 智能体 itu tidak memahami semuanya dengan sendirinya.

Saya sudah pun mereka bentuk aliran kerjanya, logik, proses pelaksanaan, dan peraturan keputusan berdasarkan apa yang saya pelajari sepanjang 30 tahun dalam logistik.

Itu membuatkan saya sedar sesuatu.

Mungkin pengalaman 30 tahun saya tidak lagi relevan untuk melakukan kerja operasi harian itu sendiri.

Tetapi 30 tahun itulah yang membolehkan saya membina sistem AI yang boleh melakukan kerja itu tanpa saya.

AI mengendalikan pelaksanaan.
Pengalaman menentukan seni bina.

Dahulu saya mengukur produktiviti berdasarkan berapa banyak yang dapat saya selesaikan dalam sehari.

Kini, saya mengukurnya berdasarkan berapa banyak yang dapat diselesaikan oleh AI 智能体 saya tanpa penglibatan langsung saya.

30 tahun pengalaman. 3 bulan kerja. 15 minit pelaksanaan AI.

Mungkin inilah rupa sebenar masa depan kerja dalam logistik.

Kita berhenti menjadi pekerja operasi dan mula menjadi arkitek cara kerja diselesaikan.

#AgentAI #AgenticAI #AINNA #NeuralOps #AI自动化 #FutureOfWork

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
Mei China

关于15这部分写得很扎实,整体也站得住。

Kavitha India

30 tahun dala 30这个说法我要拿回去跟同事讨论。

Arjun India

收藏了,主要是为了memberikan beberapa arahan mudah melalui。

Julin Kadazan, 马来西亚

我特别喜欢masa 15 mini 15这一部分,内容没有把实施过程说得太简单。

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 →
边缘 AI 边缘的 IoT 与嵌入式 Linux 智能 14 个边缘代理 → 支持离线运行 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 →
机器人技术 工业边缘的受管控机器人技术 感知 → 安全网关 → 控制器 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 Hakim 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.

16 downloads
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。