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

👁 106 tontonan
Selepas 30 Tahun Mengurus Logistik, Saya Mula 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 Agent AI 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.

Agent AI 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 Agent AI 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 #AIAutomasi #FutureOfWork

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Miguel Philippines

Sang-ayon ako sa 1, at malinaw ang direksyon.

Liza Philippines

Sent this to two people already. Mungkin pengalaman 3 30 is why.

Omar United Arab Emirates

saya perlukan 3 bulan kerja - that is the whole thing in one line.

Layla Jordan

Whoever wrote this actually did the work on saya hanya berbaring di atas.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Kecerdasan penyelidikan mikrobiologi dan penyakit kanser 6 inputs → traceable research priorities Terokai →
Edge AI Kecerdasan IoT dan Linux terbenam di pinggir 14 edge agents → offline-capable Terokai →
SmartCity Infrastruktur dan operasi bandar pintar berkuasa AI 24 domains → one intelligent operating layer Terokai →
PKS AI Bina keupayaan kecerdasan buatan dalam perusahaan kecil dan sederhana (PKS) anda sendiri. 6 build tracks → in-house capability Terokai →
Ekosistem AINNA

Teruskan meneroka selepas artikel ini.

Setiap halaman artikel hendaklah diakhiri dengan laluan yang jelas ke dalam ekosistem wIDer AINNA, Ejen dan NeuralOps.

Semasa topic Artificial Intelligence Author profile Hakim AINNA Main ecosystem hab Agent Pusat ejen autonomi persendirian NeuralOps Automasi kecerdasan buatan dan sistem perniagaan Lead form Mula a pilot discussion
AINNA Agent AI

Laksanakan Ejen AI AINNA Kami

Linux ialah laluan teras, Windows disokong, dan AndroID / TeRMux berfungsi sebagai lapisan pendamping.

16 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://neuralops.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
KLIK SAYA

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.