Un lucru pe care tot îl observ când mă uit la proiectele AI:
Predicția e ușoară. Execuția e greu de realizat.
Cele mai multe sisteme AI de astăzi sunt construite pentru a analiza date și a genera predicții:
🔹 Ce s-ar putea întâmpla în continuare
🔹 Ce activ ar putea depăși performanțele
🔹 Ce decizie ar trebui să ia un utilizator
🔹 Cum poate fi optimizat un proces
Și, deși asta e util, ultimul pas rămâne de obicei în sarcina oamenilor.
AI-ul prezice.
Utilizatorul execută.
Ce mi-a atras atenția la @OpenLedger este mișcarea spre un model diferit.
Cu Octoclaw, scopul nu este doar să ofere recomandări. Este să creeze o infrastructură în care agenții AI pot interacționa efectiv cu aplicații, unelte și fluxuri de lucru pentru a finaliza sarcini în numele utilizatorilor.
Asta schimbă complet ecuația.
În loc de:
📊 Date → Predicție → Acțiune Umană
Obținem:
📊 Date → Raționare AI → Execuție AI
Aici încep multe dintre provocările reale:
⚡ Fiabilitate
⚡ Managementul permisiunilor
⚡ Responsabilitate
⚡ Acțiuni verificabile
⚡ Încredere în sistemele autonome
Construirea unui AI care prezice tendințele pieței este un lucru.
Construirea unui AI care poate executa acțiuni în medii reale în siguranță este o categorie complet diferită de problemă.
De aceea sunt din ce în ce mai interesat de proiecte care se concentrează pe execuție, nu doar pe inteligență.
Următoarea etapă a AI-ului s-ar putea să nu fie despre a face predicții mai bune.
S-ar putea să fie despre a transforma acele predicții în acțiuni.
$OPEN #openledger $OPEN
Predicția e ușoară. Execuția e greu de realizat.
Cele mai multe sisteme AI de astăzi sunt construite pentru a analiza date și a genera predicții:
🔹 Ce s-ar putea întâmpla în continuare
🔹 Ce activ ar putea depăși performanțele
🔹 Ce decizie ar trebui să ia un utilizator
🔹 Cum poate fi optimizat un proces
Și, deși asta e util, ultimul pas rămâne de obicei în sarcina oamenilor.
AI-ul prezice.
Utilizatorul execută.
Ce mi-a atras atenția la @OpenLedger este mișcarea spre un model diferit.
Cu Octoclaw, scopul nu este doar să ofere recomandări. Este să creeze o infrastructură în care agenții AI pot interacționa efectiv cu aplicații, unelte și fluxuri de lucru pentru a finaliza sarcini în numele utilizatorilor.
Asta schimbă complet ecuația.
În loc de:
📊 Date → Predicție → Acțiune Umană
Obținem:
📊 Date → Raționare AI → Execuție AI
Aici încep multe dintre provocările reale:
⚡ Fiabilitate
⚡ Managementul permisiunilor
⚡ Responsabilitate
⚡ Acțiuni verificabile
⚡ Încredere în sistemele autonome
Construirea unui AI care prezice tendințele pieței este un lucru.
Construirea unui AI care poate executa acțiuni în medii reale în siguranță este o categorie complet diferită de problemă.
De aceea sunt din ce în ce mai interesat de proiecte care se concentrează pe execuție, nu doar pe inteligență.
Următoarea etapă a AI-ului s-ar putea să nu fie despre a face predicții mai bune.
S-ar putea să fie despre a transforma acele predicții în acțiuni.
$OPEN #openledger $OPEN