大多数人仍把 AI 视为回答问题的工具。✎ Edit

👁 670 views
大多数人仍把 AI 视为回答问题的工具。

大多数人仍把 AI 视为回答问题的工具。

Sebagai Ketua Logistik di AINNA, saya melihatnya secara berbeza.

AI sedang menjadi pemampat pengalaman.

Sejak beberapa dekad, menghasilkan operasi logistik yang cekap-sama ada mengurus pergerakan inventori, merancang lalai pengedaran, mengoptimumkan ruang gudang, atau menyelesaikan kesesakan rantaian bekalan-memerlukan pengalaman lapangan yang terkumpul selama bertahun-tahun.

Hari ini, AI membolehkan pasukan logistik kami mencapai garis dasar yang jauh lebih tinggi dalam sebahagian kecil daripada masa.

Itu tidak bermakna pengalaman menjadi tidak relevan.

Itu bermakna nilainya telah berubah.

Perbezaan sebenar bukan lagi mempunyai akses kepada maklumat.

Ia adalah mempunyai pertimbangan untuk menanya soalan yang betul, menilai output AI, memahami pertukaran operasi, dan membuat keputusan yang betul.

AI boleh meramalkan permintaan.

AI boleh mengoptimumkan lalai.

AI boleh menyediakan draf laporan inventori.

AI boleh menganalisis data rantaian bekalan.

Tetapi AI masih bergantung kepada pertimbangan manusia untuk menentukan ramalan mana yang boleh dipercayai, cadangan lalai mana yang harus ditolak, dan arahan mana yang sebenarnya harus dilaksanakan di lapangan.

Saya percaya kita sedang memasuki era baharu di mana kepakaran logistik bukan lagi ditentukan hanya oleh tahun-tahun pengalaman, tetapi oleh keupayaan menggabungkan pengalaman dengan AI secara berkesan.

Profesional logistik yang akan mencipta nilai paling tinggi tidak semestinya mereka yang tahu paling banyak.

Mereka akan menjadi mereka yang tahu cara berkolaborasi dengan AI untuk menyelesaikan masalah operasi bererti lebih pantas, lebih tepat, dan pada skala yang lebih besar.

Soalannya bukan lagi:

"Berapa tahun pengalaman anda?"

Soalan yang lebih baik adalah:

"Sejauh mana anda boleh menggunakan AI untuk mengubah pengetahuan operasi menjadi hasil dunia nyata?"

变化 itu sudah berlaku.

#Artificial智能 #AI #创新 #Leadership #DigitalTransformation #AIAgents #自动化 #商业战略 #FutureOfWork #科技

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
Wei China

第一次看到有人把这篇文章讲得这么坦白。

Mei China

这个主题这部分我看了几遍,值得再想。

Kavitha India

关于ia adalah mempunyai pertimbangan untuk的说明很完整,基础部分尤其清楚。

Arjun India

同意作者对AI boleh meramalkan permintaan的判断,方向很清楚。

人工智能

Article image
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 →
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 →
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。