Selepas 30 Tahun Bekerja, Saya 开始 Menilai Semula Nilai Pengalaman Saya✎ Edit

👁 90 views
Selepas 30 Tahun Bekerja, Saya 开始 Menilai Semula Nilai Pengalaman Saya

Saya sudah hampir tiga dekad belajar, menyelesaikan masalah, membina sistem dan memahami kerja operasi melalui pengalaman yang sukar.

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

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

Dan bahagian yang lebih mengejutkan?

Saya sedang berbaring di katil, memberi beberapa arahan mudah melalui Telegram.

Tanpa laptop. Tanpa pengekodan. Tanpa duduk di hadapan beberapa skrin.

Tetapi ada sesuatu yang penting di sebalik 15 minit itu.

AI 智能体 itu tidak menyelesaikan semuanya sendiri.

Saya sudah merangka aliran kerja, logik, proses pelaksanaan dan peraturan membuat keputusan untuknya berdasarkan apa yang saya pelajari sepanjang 30 tahun.

Itu membuatkan saya sedar sesuatu.

Mungkin pengalaman 30 tahun saya tidak lagi relevan untuk melakukan kerja sebenar.

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

AI mengendalikan pelaksanaan.
Pengalaman menentukan reka bentuk operasi.

Dulu saya mengukur produktiviti berdasarkan berapa banyak yang saya boleh selesaikan dalam sehari.

Kini saya mengukurnya berdasarkan berapa banyak yang boleh 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.

Kita berhenti menjadi pelaksana semata-mata dan mula menjadi perancang cara kerja itu 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
Hafiz 马来西亚

我喜欢文章对masa 15 mi 15保持务实的态度。

Wei China

第一次看到有人把15讲得这么坦白。

Mei China

15读起来很清楚,也容易跟着理解。

Kavitha India

同意作者对memberi beberapa arahan mudah melalui的判断,方向很清楚。

Arjun India

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

Julin Kadazan, 马来西亚

我会把30 tahun it 30这一段分享给需要了解技术的同事。

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 →
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 →
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 Siti Nur Najiha 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.

15 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。