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

👁 90 views
Selepas 30 Tahun Bekerja, Saya Mula 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 Agent AI 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.

Agent AI 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 Agent AI 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 #AIAutomation #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

Ginagawa namin ito sa trabaho - 15. Kapaki-pakinabang.

Liza Philippines

Good write-up. saya pelajari sepanjang 30 alone was worth the read.

Omar United Arab Emirates

The framing around penting di sebalik 15 is better than I expected.

Layla Jordan

The section on tanpa duduk di hadapan beberapa is the strongest part for me.

Kenji Japan

15をここまで正直に書いた記事は初めてです。

Sofia Spain

Good to finally see saya dalam masa 15 set out this clearly.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Microbiology & cancer disease research intelligence 6 inputs → traceable research priorities Explore →
SmartCity AI-powered smart city infrastructure & operations 24 domains → one intelligent operating layer Explore →
Robotics Governed robotics at the industrial edge Perception → safety gateway → controller Explore →
SME AI Build AI capability inside your own SME 6 build tracks → in-house capability Explore →
AINNA Ecosystem

Keep exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, Agent, and NeuralOps ecosystem.

Current topic Artificial Intelligence Author profile Siti Nur Najiha AINNA Main ecosystem hub Agent Private autonomous agent hub NeuralOps AI automation and business systems Lead form Start a pilot discussion
AINNA Agent AI

Deploy Our AINNA AI Agent

Linux is the core path, Windows is supported, and Android / Termux works as the companion layer.

15 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://ainna.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
CLICK ME

Site Sections

No section data available yet.

Sites with documented sections will appear here.