ما هو البحث العميق؟ دليل البحث المؤسسي المدعوم بالذكاء الاصطناعي

الفرق غارقة في المعلومات. يتنقل الموظف المعرفي العادي بين التطبيقات ما يقرب من 1200 مرة في اليوم.

وهذا يعني قضاء ما يقرب من 50 دقيقة إلى 1. 8 ساعة كل يوم في البحث عن إجابات عبر المستندات والمحادثات وقواعد البيانات.

هل ترى المشكلة؟ المعرفة الهامة موزعة على أنظمة لا تتواصل مع بعضها البعض. البحث التقليدي لا يمكنه ربط النقاط. فهو يبحث عن الكلمات المطابقة ويعرض قائمة بالروابط.

أدخل: البحث العميق. إنه يفهم المقصود من سؤالك، ويربط المفاهيم ذات الصلة في عملك، ويقدم إجابات واضحة وقابلة للتنفيذ.

فيما يلي، نعرض لك ما هو البحث العميق، وكيف يغير طريقة عثور الفرق على المعلومات، وكيف يساعدك على قضاء وقت أقل في البحث ووقت أطول في المضي قدماً في العمل.

ما هو البحث العميق؟

البحث العميق هو نهج بحث مؤسسي مدعوم بالذكاء الاصطناعي يستخدم محركات بحث LLM متقدمة ونماذج لغوية كبيرة لفهم المعنى والهدف من وراء السؤال.

لا يقتصر الأمر على مطابقة الكلمات الرئيسية بشكل منفرد. فباستخدام الذكاء الاصطناعي، يفهم السياق والعلاقات والمفاهيم. ثم يستخرج المعلومات ذات الصلة والرؤى الرئيسية من مصادر البيانات المتصلة، مثل مجموعات المستندات الكبيرة.

لفهم أهمية ذلك، من المفيد مقارنة البحث العميق بالبحث التقليدي القائم على الكلمات المفتاحية. فيما يلي الفروق بينهما:

يعمل البحث عن الكلمات المفتاحية بشكل جيد إذا كنت تعرف بالضبط ما تبحث عنه، ولكن البحث العميق يعمل عندما لا تعرف ذلك. يوجد هذا الاختلاف لأن معظم أسئلة العمل ليست واضحة أو منفصلة. فهي تبدو مثل:

تتطلب الإجابة على هذه الأسئلة سياقًا وتاريخًا وتفسيرًا، أي بحثًا ذكيًا. يتيح الفهم الدلالي إجراء بحث عميق لربط المناقشات والقرارات والوثائق ذات الصلة، حتى عندما لا تستخدم نفس الكلمات بالضبط.

هذا ما يجعله "عميقًا".

يصبح هذا الاختلاف واضحًا في اللحظة التي تطرح فيها سؤالًا حقيقيًا متعلقًا بالعمل. لذلك، عندما تسأل "ما هو وضع إطلاق Atlas؟"، يستخدم البحث العميق نماذج لغوية كبيرة لفهم ما يلي:

بدلاً من إرسالك للبحث في مجموعة واسعة من الأدوات، يربط البحث العميق تلك الإشارات في استجابة واحدة قابلة للاستخدام باستخدام الذكاء الاصطناعي المتقدم.

كيف يعمل البحث العميق

يستوعب البحث العميق كيفية ترابط المهام والوثائق والمحادثات والقرارات. في الممارسة العملية، هذا يعني:

تحليل الأسئلة المعقدة

معظم الأسئلة المتعلقة بالعمل متعددة الطبقات. فهي تحتوي على أهداف متعددة وافتراضات ومتابعات خفية.

عندما تطرح سؤالًا مثل: "لخص التعليقات الواردة من الاختبار التجريبي والأولويات التي نضعها في الإصدار V2"، لا تعتبره ميزة البحث المتعمق عملية بحث واحدة.

يقوم بتقسيم السؤال إلى مكوناته الأساسية، ثم يبحث عن المصادر ذات الصلة، ويستخرج المعلومات الأكثر أهمية باستخدام الذكاء الاصطناعي المتقدم:

هذا يوفر الوقت الذي كنت ستقضيه في البحث يدويًا، حتى لو كان لديك سير عمل منظم لإدارة المستندات.

📮 ما يبطئ عمل الفرق ليس العمل نفسه، بل البحث اللامتناهي

يقضي الموظفون ما يقرب من 30٪ من يومهم في البحث عبر الأدوات المختلفة. اكتشف كيف يقوم بحث ClickUp BrainGPT للمؤسسات بجمع المعلومات من المهام والمستندات والتعليقات والتطبيقات في مكان واحد، حتى تتمكن الفرق من بدء العمل بشكل أسرع.

اجمع الإجابات من مختلف المصادر

نادرًا ما يقتصر سياق العمل على مكان واحد. فقد يتوزع قرار واحد على مستند، وتعليق على مهمة، وملخص اجتماع، ورسالة متابعة في الدردشة.

يبحث البحث التقليدي عن كل جزء على حدة ويترك لك مهمة ربط النقاط.

البحث المتعمق يقوم بذلك نيابة عنك. فهو يسترجع المعلومات ذات الصلة من كل مصدر متصل: المستندات والمهام والمحادثات والبريد الإلكتروني وحتى ملفات Google Drive أو OneDrive المرتبطة.

ولا يقتصر الأمر على سرد هذه المصادر فحسب. بل يقرأها ويحدد النقاط الأكثر أهمية ويدمجها في إجابة واحدة متماسكة مكتوبة بلغة واضحة، مع إحالات إلى المحتوى الأصلي للتحقق منه. شاهد سير العمل المتصل أثناء العمل هنا. 👇🏼

ما الذي يمكنك استخدام البحث العميق من أجله

تعمل أدوات البحث العميق مثل Enterprise AI Search بشكل أفضل عندما لا تكون الإجابة التي تريدها موجودة في ملف واحد، بل متداخلة في نسيج عمل فريقك.

تتضمن بعض حالات استخدام البحث العميق ما يلي 👇

1. تهيئة الموظفين الجدد

غالبًا ما تشعر في الأسابيع الأولى من توليك منصبًا جديدًا بأنك تواجه سيلًا من المعلومات. لا داعي لإعطاء الموظفين الجدد قائمة طويلة من الروابط وتمني أن يتمكنوا من ربط النقاط ببعضها.

يمكنهم طرح أسئلة بحثية بسيطة.

يعمل البحث العميق على توحيد نموذج الاجتماع المعتمد، ويسلط الضوء على أمثلة ناجحة حديثة لبدء الاجتماعات، ويبرز النصائح المستمدة من المناقشات السابقة حول ما نجح بشكل جيد.

🏅 النتيجة؟ يتأقلم أعضاء الفريق الجدد بشكل أسرع لأنهم يتعلمون من النتائج الحقيقية، وليس من الملفات القديمة أو التفسيرات غير المباشرة.

2. التحضير للمراجعات

قد تتحول مراجعات الأداء أحيانًا إلى اختبارات للذاكرة. يحاول المديرون إعادة بناء أشهر من العمل من ملاحظات متفرقة، وإنجازات نصف منسية، وأي وثائق متوفرة.

البحث العميق يغير ذلك. يمكن للمدير طرح أسئلة مثل:

يقوم النظام بتجميع الإشارات من المهام والتعليقات وتحديثات المشاريع والوثائق لتقديم ملخص موضوعي للتأثير.

🏅 النتيجة: تصبح المراجعات أكثر إنصافًا، وأكثر استنادًا إلى الأدلة، وأقل اعتمادًا على التحيز الحداثي.

3. تدقيق المشاريع

لنفترض أنك تقوم بإعداد تقرير شامل بعد ستة أشهر من إطلاق المنتج. المشكلة هي أن لا أحد يتذكر سبب اتخاذ القرارات الرئيسية.

من المحتمل أن تظهر ثغرات عندما تعتمد عمليات التدقيق على الذاكرة. يملأ البحث العميق هذه الثغرات من خلال إعادة بناء مسار قرارات المشروع عبر الجداول الزمنية والتبعيات والمحادثات.

يمكن للمراجعين وقادة المشاريع طرح أسئلة مثل:

يستخرج البحث العميق الأدلة من سجلات المهام وتغييرات الحالة والتعليقات والوثائق الداعمة لإظهار كيفية سير المشروع فعليًا، وليس فقط كيف تم تلخيصه.

🏅 النتيجة: تتحول عمليات تدقيق المشاريع من تفسيرات بأثر رجعي إلى رؤى مدعومة بالأدلة يمكن للفرق استخدامها لتحسين الأداء في المستقبل.

4. العثور على القرارات السابقة والسياق

غالبًا ما تتذكر الفرق ما تم اتخاذه من قرارات، ولكنها تنسى سبب اتخاذها. وعندما تظهر الأسئلة مرة أخرى بعد أشهر، يكون السياق مدفونًا في ملاحظات الاجتماعات والتعليقات والمحادثات الجانبية.

باستخدام البحث المتعمق، يمكنك طرح الأسئلة التالية:

وبهذه الطريقة، تحصل على رؤية موحدة لمسار اتخاذ القرار.

🏅 النتيجة: تمضي الفرق ومحللو الأبحاث قدماً بثقة بفضل المعلومات المحدثة.

البحث العميق مقابل البحث المتعمق

غالبًا ما يتم الخلط بين البحث العميق والبحث المتعمق.

بالتأكيد، كلاهما يعتمد على الذكاء الاصطناعي، لكنهما يحلان مشكلتين مختلفتين تمامًا. الاختلافات الرئيسية هي 👇

باختصار، يوفر لك البحث المتعمق ما تعرفه بالفعل، حتى لا تضيع الوقت في البحث عن الحقائق. يساعدك البحث المتعمق على معرفة ما يجب فعله بعد ذلك باستخدام كل من بياناتك ومصادرك عبر الإنترنت.

كيفية استخدام البحث العميق في ClickUp

الآن بعد أن رأيت ما يمكن أن يفعله البحث العميق، السؤال التالي هو: كيف تستخدمه في سير عملك؟

لا يمكنك تشغيله وإيقافه ببساطة. فهو يعمل بشكل أفضل عندما يكون جزءًا من الأدوات التي يستخدمها فريقك بالفعل. حيث تجتمع المشاريع والوثائق والمحادثات والأهداف معًا.

أدخل: ClickUp، أول مساحة عمل متكاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي في العالم.

يطبق البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي في كل جوانب العمل، مما يساعدك في العثور على الإجابات واتخاذ الإجراءات اللازمة دون مغادرة مساحة العمل. كما يقلل من توسع العمل غير الضروري من خلال تجميع كل أعمالك في منصة واحدة.

فيما يلي، نعرض لك كيفية القيام بذلك 👀

ابحث في كل ركن من أركان العمل

تم تصميم بحث ClickUp للمؤسسات لإظهار الإجابات من كل ما يعمل عليه فريقك.

يبحث في:

يعتمد ما يتم فهرسته على الوصول. إذا كان المستخدم الذي يقوم بإعداد الاتصال يمكنه رؤية البيانات في أداة متصلة وكان نوع الكائن مدعومًا، فإنه يصبح قابلاً للبحث. وهذا يضمن أن تظل النتائج دقيقة ومتوافقة مع الأذونات وذات صلة.

إليك كيف يجعل هذا حياتك أسهل. 😎

نظرًا لأن جميع أعمالك موجودة بالفعل في ClickUp، يوفر البحث المؤسسي بحثًا عميقًا ورؤية في الوقت الفعلي عبر مساحة العمل بأكملها.

إليك كيفية استخدامه 👇

بعد ذلك، يمكنك أيضًا اتخاذ الإجراءات التالية 👇

احصل على إجابات غنية بالسياق لأسئلتك

تم تصميم ClickUp Brain للقضاء على انتشار الذكاء الاصطناعي من خلال دمج الذكاء مباشرة في سير عملك.

هذا الذكاء الاصطناعي السياقي يفهم عملك وأدواتك وبيانات مؤسستك وسياقك.

لذلك، عندما تسأل BrainGPT، "ما الذي يعيق هذا المشروع؟" تحصل على العوائق المرتبطة بالمهام الحقيقية والبيانات ذات الصلة والتبعيات والمالكين.

تحليل البيانات المعقدة من مصادر متعددة

يوحد Brain العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الخارجية ومصادر البيانات، حيث يعمل كطبقة تنسيق.

لست بحاجة إلى التنقل بين ChatGPT وClaude وGemini ومحركات أقراص مختلفة للوصول إلى إمكانات مختلفة. فهو يستخدم النموذج المناسب للمهمة مع تأسيس كل استجابة على بيانات مساحة العمل الخاصة بك.

قم بإجراء عمليات البحث عبر الصوت

الكتابة ليست دائمًا أسرع طريقة للبحث، خاصةً عندما تطرأ الأفكار في منتصف الاجتماع أو أثناء مراجعة العمل.

تتيح لك ميزة Talk to Text من ClickUp إجراء عمليات بحث وطرح أسئلة باستخدام صوتك، دون مقاطعة سير عملك.

يمكنك التحدث بشكل طبيعي، وسيقوم BrainGPT بتحويل مدخلاتك إلى استعلام مدرك للسياق يبحث عبر المهام والمستندات والمحادثات والبيانات المتصلة.

أفضل ممارسات البحث المتعمق للفرق

للحصول على أقصى استفادة من البحث المؤسسي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، اتبع هذه الممارسات المثلى ⭐

1. ركز على الأسئلة الصحيحة

يكون البحث العميق أكثر فاعلية في مساحات العمل الكبيرة التي تحتوي على الكثير من البيانات وفي عمليات البحث المعقدة متعددة الخطوات. إذا كنت بحاجة إلى ملف واحد أو لديك سؤال بسيط يتعلق بموقع معين، فسيكون استخدام موجه الذكاء الاصطناعي القياسي أو مرشح الموقع أسرع.

تذكر أن البحث العميق يعمل بشكل أفضل عندما يتم توثيق القرارات والتحديثات والنتائج في مكان العمل الفعلي. كلما كان نظام التسجيل الخاص بك أكثر وضوحًا، زادت دقة إجاباتك.

2. اطرح أسئلة طبيعية

صغ بحثك بالطريقة التي تسأل بها زميلاً في الفريق على دراية بالعمل.

❌ كتابة "ميزانية الربع الثالث"

✅ جرب "ما هي الأسباب الثلاثة وراء إعادة تخصيص ميزانية الربع الثالث لفريق التسويق؟"

كلما زودتنا بمزيد من السياق، كلما كانت الإجابة أفضل.

3. تابع المتابعات

عندما يقترح البحث المتعمق أسئلة متابعة، استخدمها. فهي تساعدك على تحسين بحثك دون البدء من جديد، حتى تتمكن من التعمق أكثر والحصول على الصورة الكاملة.

4. التحقق والتصرف

تحقق من المصادر التي يعرضها البحث المتعمق للتأكد من صلتها بالموضوع ودقتها. ثم قم بالتصرف بناءً على الرؤى من خلال إنشاء مهمة أو بدء مستند أو تدوين ملاحظة.

5. حدد الاستثناءات

إذا كانت هناك معلومات لا تحتاجها، فاطلب من Deep Search تجاهلها.

6. اذكر تنسيق الإخراج

إذا كنت بحاجة إلى قائمة أو ملخص أو ترتيب حسب الأولوية، فاطلب ذلك. قد يشمل ذلك شيئًا مثل "قائمة بأعلى خمسة مخاطر في المشروع، مرتبة حسب الخطورة". هذا يوفر الوقت ويسهل اتخاذ الإجراءات بناءً على نتائج البحث.

7. تلخيص المحتوى الطويل

إذا تضمنت النتائج مستندات أو سلاسل محادثات طويلة، اطلب من ClickUp BrainGPT تلخيصها. هذا يوفر الوقت ويضمن عدم تفويت أي تفاصيل مهمة ويساعدك على التركيز على عملك بدلاً من قراءة كل شيء بنفسك.

🔔 تذكير ودي: لا تحتاج دائمًا إلى إجراء بحث شامل ومتعمق في مساحة العمل بأكملها.

يتيح لك ClickUp استخدام الذكاء الاصطناعي من أي مكان —مباشرةً داخل مهمة أو مستند أو تعليق أو مساحة—عندما يكون سؤالك مرتبطًا بعمل معين. يقوم هذا الذكاء الاصطناعي القائم على الموقع تلقائيًا بتحديد نطاق السؤال إلى العنصر الذي تشاهده، بحيث تظل الإجابات مركزة وأسرع.

استخدم هذا عندما:

• أنت تراجع مهمة وتريد معرفة سياق تاريخها أو العوائق التي تواجهها
• أنت داخل مستند وتحتاج إلى توضيح أو ملخص
• تريد رؤى تتعلق بمشروع واحد، وليس بمساحة العمل بأكملها

يساعد البحث العميق في اكتشاف المعلومات عبر مساحات العمل. يكون الذكاء الاصطناعي القائم على الموقع أفضل عندما يكون السياق واضحًا بالفعل، وتحتاج فقط إلى إجابات.

قيود البحث العميق التي يجب أخذها في الاعتبار

فيما يلي بعض قيود البحث المتعمق التي يجب أن تكون على دراية بها:

1. أذونات الوصول المناسبة

لا يرى ClickUp Enterprise AI Search سوى ما لديه إذن لرؤيته. لن تظهر المجلدات الخاصة أو المساحات أو التطبيقات المتصلة ما لم تمنحها حق الوصول. هذا يحافظ على أمان بياناتك، ولكنه يعني أن بعض الإجابات قد لا تظهر إذا كانت موجودة في مناطق محظورة.

2. جودة البيانات

لا يمكن أن يعمل البحث العميق إلا مع الملفات والمجلدات المنظمة. وهذا يعني أنه لا يمكنه قراءة البيانات الصامتة، وهي المعلومات الموجودة في الأدوات غير المتصلة أو الملفات المحلية أو المحادثات. كما أن المهام غير المعنونة أو المستندات الغامضة أو القرارات المخفية في الدردشة تجعل من الصعب على البحث العميق ربط النقاط.

3. الحاجة إلى الحكم البشري

يقوم البحث العميق بإجراء بحث في قاعدة المعرفة، ويعرض المصادر، ويقترح الروابط، ولكنه لا يتخذ القرارات. لا تزال أنت وفريقك مسؤولين عن تفسير النتائج واتخاذ الإجراءات بناءً عليها.

4. نطاق الاستعلام والأداء

قد تستغرق الاستعلامات المعقدة وقتًا أطول لأن البحث العميق يقوم بمسح عميق. سيستغرق تلخيص كل شيء عن هوية علامتك التجارية وقتًا أطول من مراجعة أولويات هذا الأسبوع لفريق واحد. للبحث السريع، قد يكون البحث القياسي أو الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي الخيار الأسرع.

5. التحقق من المصدر

قد ينتج عن الذكاء الاصطناعي أحيانًا معلومات معقولة ولكنها غير صحيحة. يقلل ClickUp Deep Search من هذا الخطر من خلال تأسيس الإجابات في مساحة العمل الخاصة بك وعرض روابط المصادر. ومع ذلك، تحقق دائمًا من هذه المصادر للتأكد من دقة المعلومات.

مستقبل البحث العميق

البحث العميق يغير بالفعل طريقة استرجاع الفرق للمعلومات، ولكن هذه مجرد البداية. وإليك الاتجاه الذي يسير فيه:

1. كن أكثر توقعًا ووعيًا بالسياق

سيفهم البحث العميق دورك ومهامك وتقويمك ومرحلة مشروعك. وسيعثر على المستندات ذات الصلة، ويذكرك بالقرارات السابقة، ويشير إلى التضاربات المحتملة قبل أن تصبح مشاكل.

2. أتمتة العثور على الإجابات وإعداد التقارير

يمكنك إنشاء موجز مشروع تلقائيًا استنادًا إلى أعمال سابقة مماثلة أو الحصول على تقرير حالة أسبوعي مستمد من تحديثات المهام ومشاعر الدردشة وتغييرات المستندات، كل ذلك بمجرد موجه واحد.

3. قم بتشغيل الإجراءات، وليس مجرد الإجابات

يمكن أن يبدأ البحث المتعمق في اقتراح إجراءات، وليس فقط عرض النتائج الأكثر صلة. على سبيل المثال، يمكنه الإشارة إلى موافقة عميل متوقفة، وعرض إرسال تذكير، وتعديل الجدول الزمني، وإخطار الفريق بنقرة واحدة.

4. تخصيص المعرفة لكل دور

بدلاً من شريط البحث العام، سيتعلم البحث العميق أنماطك أنت وفريقك لتوفير المعرفة التي تهمك أنت فقط. على سبيل المثال، إذا كنت مسوقًا، فقد يلفت انتباهك إلى بيانات أداء الحملة الجديدة.

5. ربط العمل عبر المنصات والفرق

سيعمل البحث العميق عبر منصات متعددة ومساحات عمل معتمدة، مما يسهل العثور على المعلومات الصحيحة بغض النظر عن مكان وجودها.

اعثر على الإجابات المخفية في عملك باستخدام البحث العميق في ClickUp

لا يجب أن يؤدي البحث عن المعلومات في العمل إلى إبطاء إنجازك.

فقدان الإنتاجية وتأخير اتخاذ القرارات هما من النتائج الجانبية للمعلومات المحصورة في صوامع ومتفرقة السياق.

تفهم ميزة البحث المؤسسي في ClickUp السياق والمهام المعقدة وكيفية تدفق المعرفة من خلال العمل الفعلي. بدلاً من إجبار الفرق على البحث في المجلدات والمحادثات ولوحات المعلومات، فإنها تعرض الإجابات المستندة إلى المهام والمستندات والمحادثات والأدوات المتصلة.

إذا كنت ترغب في التوقف عن البحث في عملك والبدء في سؤاله عما تريد معرفته، فقم بالتسجيل في ClickUp مجانًا. اعثر على الإجابات المخبأة بالفعل في عملك.