37 downloads

Selepas 30 Tahun Bekerja, Saya 开始 Persoalkan Nilai Pengalaman Saya-dan Pelanggan Membantu Saya Menemui Jawapannya.✎ Edit

👁 116 views
Selepas 30 Tahun Bekerja, Saya 开始 Persoalkan Nilai Pengalaman Saya—dan Pelanggan Membantu Saya Menemui Jawapannya.

Saya dah hampir tiga dekad belajar, mendengar masalah pelanggan, menyelesaikan isu operasi, membina sistem, dan memahami perkara sukar melalui pengalaman sebenar.

Ada satu masa dahulu, satu tugasan kompleks boleh mengambil masa saya 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 paling mengejutkan?

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

Tanpa laptop. Tanpa coding. Tanpa duduk berjam-jam di hadapan beberapa skrin.

Tetapi ada sesuatu yang lebih penting di sebalik 15 minit itu.

AI 智能体 itu tidak memahami semuanya dengan sendiri.

Di AINNA, saya telah merangka aliran kerjanya, logik, proses pelaksanaan, dan peraturan membuat keputusan berdasarkan pengalaman hampir 30 tahun mendengar keperluan pelanggan, terutama pemilik 中小企业 di 马来西亚, dan menyelesaikan masalah operasi mereka.

Itu membuatkan saya tersedar sesuatu.

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

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

AI menguruskan pelaksanaan.
Pengalaman pelanggan menentukan arkitektur.

Dahulu, saya mengukur produktiviti dengan berapa banyak yang saya boleh selesaikan dalam sehari.

Sekarang, saya mengukurnya dengan berapa banyak yang pasukan AI saya boleh selesaikan tanpa penglibatan langsung saya-dan sejauh mana ia memudahkan pelanggan.

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

Mungkin inilah rupa sebenar masa depan kerja.

Kita berhenti menjadi pekerja dan mula menjadi arkitek kepada 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

15这部分我看了几遍,值得再想。

Kavitha India

难得有人把tanpa duduk berjam-jam di hadapan讲得这么直白。

Arjun India

总结部分让saya dah hampir tiga dekad的重点更加清楚。

Julin Kadazan, 马来西亚

关于tidak lagi re 30的例子很实用,适合团队继续讨论。

Ginsang Kadazan, 马来西亚

这篇内容让我更容易理解为什么30 tahun me 30值得关注。

Dimas Indonesia

我特别喜欢itulah yang membol 30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 Rozni 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.

14 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。