AI時代

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AI時代,經驗比誰都重要!年輕同事這樣辦?

```html 還記得上次跟朋友去那間新開的台式早午餐店嗎?店裡擠滿了人,點了招牌的刈包,結果朋友吃了一口就皺著眉頭說:「這肉燥感覺有點怪怪的,好像少了什麼靈魂。」我嚐了一口,也覺得不太對勁,但又說不上來是哪裡怪。後來才知道,他們家的AI系統生成的食譜,雖然看起來很完美,但少了那種老手廚師多年累積的經驗和直覺。這件事,讓我想到最近職場上一個很普遍的現象:AI時代,資深員工的價值和經驗,比以往任何時候都更重要了,但年輕同事卻常常不知道該怎麼判斷AI生成的成果,更別說如何進一步提升了。 AI食譜的困境:年輕廚師的迷茫 那間早午餐店的例子,其實很貼近現在許多公司的狀況。幾年前,我剛開始接觸生成式AI,發現一個有趣的現象:對我來說,AI就像一位經驗豐富的助手,能大幅提升我的工作效率。但對於一些經驗較淺的同事,他們卻常常對AI生成的內容感到困惑,不知道該如何判斷好壞,更別說如何進行優化了。就像那間早午餐店的年輕廚師,他們可能很會操作AI系統,但缺乏實際經驗,很難分辨AI生成的食譜是否真的好吃。 經驗的累積:老手廚師的獨門秘訣 想想看,一位老手廚師,他不是光靠食譜就能做出好吃的菜。他

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⏮️ 沃爾瑪 CEO 爆料:AI 時代,工作會變這樣?

週末早午餐的困境:關於資料一致性的故事 週末的早午餐,是犒賞自己一週辛勞的最好方式。想像一下,陽光灑進窗邊,空氣中瀰漫著咖啡的香氣,你和朋友們圍繞著豐盛的餐盤,享受著美食和歡笑。但如果這場早午餐的體驗,因為點餐錯誤、上菜混亂、或是結帳時發現帳單不符,而變得一團糟,那可就失去原本的意義了。這就像資料一致性問題,看似微不足道,卻可能讓整個系統崩盤。 點餐系統的失靈:多個資料庫的挑戰 餐廳的點餐系統,通常會連接到多個資料庫。例如,廚房需要知道有哪些餐點需要製作,帳務系統需要記錄每一筆交易,而會員系統則需要追蹤消費者的偏好。這些資料庫彼此獨立,但又相互關聯。當顧客點了一份「蒜香義大利麵」,廚房的資料庫需要更新庫存,帳務系統需要記錄這筆消費,會員系統則需要記錄顧客的消費習慣。如果這些資料庫之間沒有良好的溝通機制,就會出現問題。 假設廚房的資料庫更新了庫存,但帳務系統沒有收到通知,導致結帳時發現蒜頭不足,無法完成訂單。或者,會員系統沒有記錄顧客的消費,導致下次顧客來時,無法提供個人化的服務。這些問題不僅影響顧客的體驗,也增加了餐廳的營運成本。 交易的迷航:ACID 特性的重要性 在

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