Обещанието за работа, фокусирана върху AI, звучи просто: по-бързи решения, по-малко рутинна работа, по-умно сътрудничество. Но за повечето екипи реалността изобщо не прилича на рекламния слоган. Нашето проучване за зрелостта на AI показва, че само 12% от специалистите с познания са интегрирали AI напълно в работните си процеси, а 38% изобщо не го използват. Тази разлика между амбицията и изпълнението е проблем на стека.
Създаването на истински екип, фокусиран върху изкуствения интелект, означава да мислите извън рамките на отделните инструменти и да се запитате какъв стек подкрепя работата на вашия екип на всяко ниво и във всеки работен процес.
В тази публикация в блога ще разгледаме кой AI стек е подходящ за екипи, които работят предимно с AI. Освен това ще разгледаме как ClickUp се вписва в тази картина като конвергентна AI работна среда, създадена за вашия начин на работа.
Какво е AI Tech Stack?
AI технологичният стек е комбинация от инструменти, платформи и системи, които екипът използва, за да интегрира AI в ежедневната си работа. Мислете за него като за основата, която определя колко добре AI може да функционира във вашата организация.
Обикновено това включва AI моделите или асистентите, с които вашият екип взаимодейства, платформите, на които се извършва работата, и интеграциите, които ги свързват всички заедно.
Силният технологичен стек прави AI полезен в контекста, където вече се извършват задачи, разговори и решения. Слабият, от друга страна, оставя AI на заден план като самостоятелен инструмент, който хората трябва да помнят да отворят в отделен прозорец.
🧠 Интересен факт: Макар да смятаме AI за нещо футуристично, концепцията е на хиляди години. В гръцката митология се казва, че богът Хефест е построил златни роботи, които да му помагат да се придвижва.
Основни слоеве на съвременния AI технологичен стек
Съвременният AI tech stack е организиран в пет различни слоя, всеки от които се занимава с конкретна фаза от жизнения цикъл на AI. Разбирането на тази слоеста архитектура ви помага да идентифицирате пропуските, да избегнете излишните инструменти и да изградите система, която се разширява.
Всеки слой зависи от останалите; слабост в един от тях подкопава целия стек.
Слой данни
Слойът с данни е основата на вашия стек. Той се занимава с поемането, съхранението, трансформацията и инженерството на функциите на суровия материал за всеки AI модел. Ключовите компоненти включват езера от данни за сурови данни, хранилища за структурирани данни и магазини за функции за повторно използваеми входни данни за модели.
Често срещана грешка е наличието на изолирани източници на данни с несъвместими формати, което прави почти невъзможно възпроизвеждането на експерименти или отстраняването на производствени проблеми.
🧠 Интересен факт: През 1958 г. Джон Маккарти разработва LISP, език за програмиране, който се превръща в един от най-важните езици за изследвания в областта на изкуствения интелект. Той остава ключов инструмент в продължение на десетилетия и оказва влияние върху по-късните езици, предназначени за символична работа с изкуствен интелект.
Моделиращ слой
Тук вашите специалисти по данни и инженери по машинно обучение създават, обучават и валидират модели. Слоят за моделиране включва инструменти за машинно обучение като PyTorch или TensorFlow, инструменти за проследяване на експерименти и регистри на модели за версиониране и съхранение на обучени модели.
Екипите, които работят предимно с изкуствен интелект, провеждат стотици експерименти и без подходящо проследяване лесно можете да загубите най-ефективния си модел или да дублирате работата си.
Инфраструктурен слой
Инфраструктурният слой осигурява суровата мощност за обучение и обслужване на модели в мащаб. Това включва изчислителни облаци като GPU клъстери, оркестриране на контейнери с Kubernetes и оркестратори на работни потоци като Airflow или Kubeflow.
Основното предизвикателство тук е да се намери баланс между разходите и производителността. Прекомерното провизиониране изчерпва бюджета ви, докато недостатъчното провизиониране забавя скоростта на итерация на екипа ви.
Служещ слой
Служебният слой е този, който предоставя прогнозите на вашия модел на потребителите или други системи. Той включва рамки за обслужване на модели, API шлюзове и инструменти за извличане на заключения в реално време и на партиди.
Освен това, обслужването не е еднократна настройка; необходими са механизми като канарски разгръщания и A/B тестове, за да се актуализират безопасно моделите в производството, без да се причинява прекъсване на работата.
🔍 Знаете ли, че... Проучване сред над 1200 професионалисти показва, че 95% от тях използват AI на работа или у дома. Повечето от тях отчитат постоянен ръст на производителността, а 76% дори плащат сами за тези инструменти.
Слой за мониторинг и обратна връзка
След като моделът е пуснат в експлоатация, неговата работа тепърва започва.
Слойът за мониторинг проследява производителността на модела, открива отклонения в данните и подава сигнали, когато нещо не е наред. Той включва и канали за обратна връзка, които препращат корекциите на потребителите или новите данни обратно в системата, което позволява на вашите модели да се учат и подобряват непрекъснато с течение на времето.
AI рамки и инструменти, които подпомагат екипите, фокусирани върху AI
Пазарът е пренаситен с AI инструменти и е почти невъзможно да се прецени кои от тях са готови за производство и кои са просто модна прищявка. Екипите губят безброй часове в оценяване на десетки опции, като често избират инструмент, който не е подходящ и създава технически дълг в бъдеще.
Ето някои от инструментите, които захранват водещите екипи, фокусирани върху изкуствения интелект:
Инженеринг на данни и функции
- Apache Spark обработва данни в голям мащаб за екипи, които работят с големи обеми разпределени набори от данни.
- dbt преобразува суровите данни в чисти, структурирани модели, които са готови за анализ и машинно обучение.
- Feast и Tecton управляват хранилища на функции, което улеснява споделянето и повторното използване на функции в различни модели.
🧠 Интересен факт: През 1966 г. правителството на САЩ финансира AI проект за автоматичен превод от руски на английски. След почти десетилетие работа системата се провали толкова зле, че финансирането беше рязко преустановено. Този единствен инцидент предизвика първата голяма AI зима и научи изследователите, че разбирането на езика е много по-трудно, отколкото се очакваше.
Разработване на модели
- PyTorch и TensorFlow са предпочитаните рамки за създаване и обучение на модели за дълбоко обучение в мащаб.
- Hugging Face Transformers предоставя библиотека с предварително обучени NLP модели, които екипите могат да настроят за конкретни случаи на употреба.
- scikit-learn остава надежден избор за класически задачи на машинно обучение като класификация, регресия и клъстеризация.
Проследяване на експерименти
- MLflow позволява на екипите да регистрират, сравняват и възпроизвеждат експерименти през целия цикъл на разработване на модели.
- Weights & Biases предлага богати визуализации и функции за сътрудничество за проследяване на ефективността на моделите във времето.
- Neptune е създаден за екипи, които се нуждаят от подробни метаданни за експерименти и дългосрочна история на експериментите.
Оркестриране
- Apache Airflow се използва широко за планиране и управление на сложни данни и ML пипалини в производствени среди.
- Kubeflow е предназначен за екипи, които изпълняват ML работни потоци на Kubernetes в голям мащаб.
- Prefect и Dagster предлагат по-модерни подходи за оркестриране на работния процес с по-добра наблюдаемост и вградена обработка на грешки.
🚀 Предимство на ClickUp: Превърнете координацията на работния процес в конкурентно предимство с ClickUp Super Agents. Това са AI съотборници, които живеят във вашето работно пространство и координират сложни работни процеси между задачи, документи, чатове и свързани инструменти с реален контекст и автономност.
Например, можете да привличате нови клиенти автоматично с Super Agents. Той може:
- Проверете работното си пространство за нови записи на клиенти
- Създайте подходящите шаблони за проекти в ClickUp
- Разпределяйте задачите за въвеждане на нови служители на подходящите членове на екипа въз основа на ролята и SLA.
- Създайте приветствено имейл, съобразено с индустрията на клиента
- Споделете обобщение в чата на екипа си.
Всичко това работи по график и се адаптира към изключения, без някой да трябва да следи всяка стъпка.
Ето как да създадете своя първи Super Agent в ClickUp:
Обслужване на модели
- TensorFlow Serving и TorchServe са специално създадени за внедряване на модели за дълбоко обучение като мащабируеми API с ниска латентност.
- Seldon Core предоставя гъвкав слой за обслужване на екипи, които управляват множество модели в различни рамки.
- BentoML опростява пакетирането и внедряването на модели, улеснявайки прехода от разработка към производство.
Мониторинг
- Evidently AI, Arize и WhyLabs откриват отклонения в моделите и проблеми с качеството на данните, като сигнализират, когато производителността на моделите започне да се влошава в производството.
- Prometheus и Grafana осигуряват наблюдаемост на системно ниво, като предоставят на екипите информация за състоянието на инфраструктурата и производителността на моделите.
🚀 Предимство на ClickUp: Създайте център за управление в реално време, който проследява целите, натоварването, приходите, цикъла и риска при доставката на едно място с таблата на ClickUp. След това добавете AI карти, за да получавате автоматично информация, да отбелязвате аномалии и да препоръчвате следващи стъпки, преди проблемите да се влошат.
Можете да добавите:
- AI StandUp Card: Обобщете последните дейности от избрани задачи и проекти за определен период от време.
- AI Team StandUp Card: Получете обобщения на дейностите на няколко души или екипа, за да видите върху какво работи всяка група.
- Карта с обобщение за AI: Създайте кратък преглед на състоянието за ръководството, който подчертава какво е на път + какво се нуждае от внимание.
- Карта за актуализация на AI проекта: Автоматично създавайте подробен отчет за напредъка за конкретно пространство, папка или списък.
- AI Brain Card: Персонализирайте своя прозорец, за да получите подходящи за вас анализи или да изпълнявате специфични задачи за отчитане.
Големи езикови модели (LLM)
- OpenAI ChatGPT се използва широко за генериране на съдържание, помощ при кодиране и задачи, свързани с разсъждения, в екипите на предприятията.
- Anthropic Claude обработва дълги, сложни документи и нюансирани инструкции, което го прави подходящ за работни процеси, изискващи много изследвания.
- Google Gemini предлага мултимодални възможности, позволяващи на екипите да работят с текст, изображения и данни в един интерфейс.
🚀 Предимство на ClickUp: Повечето екипи се давят в несъвместими AI инструменти: един за писане, един за бележки, един за отчети и един за автоматизация. Контекстът се губи, а сигурността става под въпрос.
ClickUp Brain MAX обединява всичко в едно унифицирано AI супер приложение, вградено във вашата работа.
Вашият екип получава единна AI система, която разбира задачите, документите, чатовете, таблата и работните процеси в реалния контекст. Тя може да отговаря на въпроси за проекти, да генерира съдържание от актуални данни, да създава планове за действие, да обобщава актуализации и да задейства следващи стъпки без AI Sprawl. Можете също така безпроблемно да превключвате между ChatGPT, Claude и Gemini за вашите задачи.
Инструменти за автоматизация и работни процеси
- Zapier свързва приложенията и задейства автоматизирани работни процеси, без да се налага инженерна поддръжка.
- Make предлага по-гъвкава автоматизация за екипи, които се нуждаят от сложна, многоетапна логика на работния процес.
- n8n е инструмент за автоматизация с отворен код, който дава на техническите екипи пълен контрол върху начина, по който се изграждат и хостват работните процеси.
Платформи за продуктивност, задвижвани от AI
- ClickUp обединява задачи, документи, чат и AI в едно конвергентно работно пространство, така че екипите не се налага да превключват постоянно между инструменти, за да свършат работата си.
- Notion AI добавя възможности за писане и обобщаване към съществуващите документи и структура на базата данни на Notion.
- Microsoft Copilot е вграден в пакета Microsoft 365 и е полезен за екипи, които вече работят интензивно с Word, Excel и Teams.
Управление на знанията и AI търсене
- Glean извлича информация от свързаните приложения на дадена компания и я показва при поискване чрез корпоративно търсене.
- Guru помага на екипите да създадат и поддържат централна база от знания, която остава точна и достъпна в цялата организация.
🚀 Предимство на ClickUp: Когато екипите говорят за управление на знанията, проблемът е, че правилната информация не се показва, когато се вземат решения.
ClickUp Docs решава този проблем в източника, като позволява на екипите да събират и актуализират знания в рамките на работния процес.
Да кажем, че оперативният отдел коригира списъка за доставки по време на набирането на нови доставчици. Финансовият отдел добавя нови лимити за одобрение директно в същия документ и го свързва с текущата задача. Правният отдел изяснява изключение в коментар по време на прегледа. Документът отразява как протича процесът днес, защото се е развил успоредно с работата.
Това решава проблема с остарялата информация. Но създава и нов.
След като знанията са събрани в документи, задачи и коментари, предизвикателството е да се намери бързо правилният отговор. ClickUp Enterprise Search се занимава с този етап.
Когато някой попита как се одобряват доставчиците за договори над 10 милиона долара, Enterprise Search извлича най-новата версия на документа, свързаната задача за одобрение и коментара, където е подписано от правния отдел. Никой не трябва да помни къде се намира нещо или кой инструмент да провери.
Как да изберете подходящия AI стек за вашия екип
Знаете слоевете и сте видели инструментите, но сте парализирани от избора. Без ясна рамка за вземане на решения, екипите често избират инструменти въз основа на това, което е популярно, или зациклят в аналитична парализа, без да вземат никакво решение.
Няма универсален „най-добър“ стек; подходящият зависи от вашите цели, ограничения и зрялостта на екипа. Ето как да вземете правилното решение:
Започнете с бизнес целите си
Преди да оцените даден инструмент, определете конкретно какво трябва да прави AI за вашата организация. Екипите, които пропускат тази стъпка, в крайна сметка се оказват с впечатляващи инструменти, които решават грешните проблеми.
След като сте наясно с целта, нека тя да определя вашите приоритети:
- Ако най-важно е ниската латентност на изводите, на първо място трябва да бъдат инфраструктурата за обслужване и инструментите за разгръщане на крайни устройства.
- Ако бързото експериментиране е приоритет, гъвкавите изчислителни системи и мощните системи за проследяване на експерименти са задължителни.
- Ако работите в регулирана индустрия, произходът на данните, възможността за одит и опциите за локално внедряване трябва да бъдат на преден план.
- Ако целта е вътрешна продуктивност, конвергентното работно пространство с вграден AI като ClickUp ще донесе повече ползи от колекция от несвързани точкови решения.
🔍 Знаете ли, че... Докато по-голямата част от света все още тества AI, екипите, които работят предимно с AI, официално са преминали пробния период. Над 40% от AI експериментите в организации от най-високо ниво вече са преминати в пълномащабно производство.
Оценете колко добре се интегрира с това, което вече имате.
Вашият AI стек няма да съществува изолирано. Той трябва да се свърже безпроблемно с вашия съществуващ склад за данни, CI/CD пипалини и бизнес приложения. Преди да се ангажирате с някой инструмент, попитайте:
- Поддържа ли вашия доставчик на облачни услуги, без да се налагат персонализирани конектори?
- Може ли да се разширява с нарастването на обема на данните и размера на екипа?
- Колко инженерни усилия ще са необходими, за да се поддържат интеграциите във времето?
- Съвместим ли е с инструментите, на които вашият екип разчита ежедневно?
Инструмент с малко по-малко функции, но със силна оперативна съвместимост, почти винаги ще превъзхожда най-добрия вариант, който създава проблеми с интеграцията.
Балансирайте разходите, сигурността и възможностите на екипа
Всяко решение за стека включва реални компромиси, а три от тях често хващат екипите неподготвени:
- Разходи: Изчислителните ресурси в облака за обучение на големи модели могат бързо да станат скъпи с нарастването на използването. Вградете мониторинг на разходите от самото начало, вместо да го разглеждате като нещо второстепенно.
- Сигурност: Вашият стек ще обработва чувствителни данни, затова оценете стандартите за криптиране, контрола на достъпа и сертификатите за съответствие, преди да се ангажирате.
- Възможности на екипа: Най-добрият инструмент е безполезен, ако никой от екипа ви не знае как да го използва. Бъдете реалистични по отношение на времето за въвеждане, наличната документация и вида текуща поддръжка, която доставчикът предоставя.
Мислете в слоеве, а не в отделни инструменти
Най-ефективните AI стекове са многослойни системи, в които данните преминават безпроблемно от въвеждането до мониторинга, като всеки слой комуникира със следващия. Когато оценявате нов инструмент, задайте си следните въпроси:
- Укрепва ли слоевете около него или добавя сложност?
- Има ли ясен отговорник в екипа ви за този слой от стека?
- Може ли да бъде заменен, без да се наруши целия процес надолу по веригата?
- Създава ли това единен източник на истина или поредния силоз?
🔍 Знаете ли, че... Макар 88% от компаниите да използват AI, само 6% от организациите се считат за „високопроизводителни“. Тези екипи постигат възвръщаемост от над 10,30 долара за всеки долар, инвестиран в AI, което е почти три пъти повече от средното.
Чести грешки при AI стека и как да ги избегнете
Дори екипите с добри ресурси правят грешки в това отношение. Ето най-често срещаните грешки при AI стека и какво да направите вместо това:
| Грешка | Защо се случва това | Как да го избегнете |
| Създаване преди валидиране | Екипите се впускат в сложна инфраструктура, преди да потвърдят, че конкретният случай на употреба действително носи полза. | Започнете с фокусиран пилотен проект, проверете въздействието, а след това мащабирайте стека около доказани случаи на употреба. |
| Пренебрегване на качеството на данните | Екипите инвестират много в модели, но пренебрегват качеството на данните, с които ги захранват. | Отнасяйте се към инфраструктурата за данни като към първостепенен приоритет, преди да инвестирате в разработването на модели. |
| Подценяване на сложността на интеграцията | Инструментите се оценяват поотделно, без да се взема предвид как се свързват с по-широкия стек. | Направете карта на цялата си екосистема от данни и работни процеси, преди да се ангажирате с някой нов инструмент. |
| Оптимизиране за функции, а не за пригодност | Екипите търсят най-впечатляващия от техническа гледна точка инструмент, а не този, който подхожда на работния им процес. | Дайте приоритет на инструменти, които се интегрират безпроблемно с начина, по който вашият екип вече работи. |
| Прескачане на мониторинга | Моделите се внедряват, но никога не се проследяват за отклонения или влошаване с течение на времето. | Вградете мониторинг в стека си от първия ден, а не като допълнение впоследствие. |
| Пренебрегване на внедряването | Стекът е създаден за инженери, но никога не е проектиран за използване от по-широк екип. | Изберете инструменти с достъпни интерфейси и инвестирайте в обучение, за да се разпространи използването им извън кръга на техническите потребители. |
📮 ClickUp Insight: Екипите с ниска производителност са 4 пъти по-склонни да използват над 15 инструмента, докато екипите с висока производителност поддържат ефективността си, като ограничават набора си от инструменти до 9 или по-малко платформи. Но какво ще кажете за използването на една платформа?
Като универсално приложение за работа, ClickUp обединява вашите задачи, проекти, документи, уикита, чат и разговори в една платформа, допълнена с AI-базирани работни процеси.
Готови ли сте да работите по-умно? ClickUp работи за всеки екип, прави работата ви видима и ви позволява да се фокусирате върху важните неща, докато AI се занимава с останалото.
Примери за AI стекове от реалния свят от водещи компании
Може да е трудно да си представите как всички тези слоеве и инструменти се съчетават, без да ги видите в действие. Въпреки че спецификите постоянно се развиват, ако погледнем архитектурите на добре известни компании, които залагат на изкуствения интелект, можем да открием общи модели и приоритети. Ето няколко примера:
- Spotify: Гигантът в стрийминг на музика използва функционален магазин, базиран на Feast, TensorFlow за своите модели за препоръки и Kubeflow за оркестриране на пипалината. Ключовото им прозрение беше да инвестират сериозно в повторното използване на функции, което позволява на различни екипи да създават модели, без да преработват едни и същи входни данни.
- Uber: За да управлява ML в голям мащаб, Uber създаде своя собствена вътрешна платформа, наречена Michelangelo. Тя стандартизира целия цикъл на ML, позволявайки на стотици инженери да създават и внедряват модели, използвайки последователен набор от работни процеси.
- Airbnb: Платформата Bighead на Airbnb тясно свързва експериментите с машинно обучение с бизнес показателите. Тя набляга на проследяването на експериментите и интеграцията на A/B тестове, като гарантира, че всеки модел се измерва според влиянието му върху продукта.
- Netflix: Пионер в мащабните препоръки, Netflix използва Metaflow за оркестриране на работния процес и е изградил персонализирана инфраструктура, оптимизирана за производителност. Те дават приоритет на опита на разработчиците, улеснявайки данните учени да превърнат идеите си в продукция.
🔍 Знаете ли, че... От края на 2022 г. разходите за работа с AI на нивото на GPT-3. 5 са спаднали над 280 пъти. За екипите, които вече работят с AI, това означава, че сега можете да направите за стотинки това, което само преди две години струваше цяло състояние.
Как ClickUp замества вашия AI Tech Stack
ClickUp обединява изпълнение, интелигентност и автоматизация в едно свързано работно пространство, така че екипите, които работят предимно с изкуствен интелект, да прекарват повече време в доставки, вместо в съчетаване на инструменти.
Екипите намаляват разрастването на SaaS, защото работата, решенията и AI помощта се намират в една система. Превключването на контекста също намалява, защото всяко действие се извършва там, където вече има работа.
Нека разгледаме по-отблизо как ClickUp замества вашия AI tech stack. 👀
Създавайте и премествайте работата по-бързо
ClickUp Brain замества разпръснатите AI инструменти, които генерират съдържание, без да разбират реалното изпълнение. Той чете задачи, документи, коментари, полета и история в реално време в цялото работно пространство, за да предложи контекстуална AI.
Да предположим, че продуктов мениджър провежда A/B експеримент и трябва да превърне резултатите в работа, готова за изпълнение. Той може да използва ClickUp Brain, за да:
- Създайте PRD, използвайки резултати от експерименти, свързани бъгове и предишни решения.
- Автоматично създаване на описания на задачи за инженеринг въз основа на PRD и критерии за приемане
- Обобщете резултатите от спринтовете и открийте нерешените зависимости по време на планирането.
- Отговорете на въпроси, свързани с работния процес, като използвате текущото състояние на задачите и собствеността върху тях.
📌 Опитайте това: Създайте PRD за експеримента с касите, като използвате резултатите от последния спринт и свържете необходимите инженерни задачи.
Координирайте AI работните процеси
След като работата е налице, автоматизацията на работния процес я поддържа в движение.
ClickUp Automations обработва базирани на тригери работни потоци, свързани с реални събития на изпълнение. Например, екип за машинно обучение пуска нов експеримент за мониторинг на производството.
- Когато се задейства аларма на Datadog, автоматизацията създава задача за отстраняване на грешка и я възлага на дежурния инженер.
- Когато поправката се обедини, автоматизацията препраща задачата към QA и актуализира статуса на „Тестване“.
- Когато QA одобри, автоматизацията присвоява собственици на версията и актуализира статуса на „Готов за внедряване“.
- Когато внедряването приключи, автоматизацията публикува резултатите и затваря цикъла.
Екипите управляват преобучението, валидирането и внедряването на моделите, използвайки видими правила в работната среда.
Реален потребител споделя опита си с използването на ClickUp за изпълнение:
ClickUp е изключително гъвкав и работи добре като единна система за изпълнение в екипите. В GobbleCube го използваме, за да управляваме GTM, CSM, продукти, автоматизация и вътрешни операции на едно място. Най-голямата му сила е колко лесно се персонализира всичко. Персонализираните полета, йерархиите на задачите, зависимостите, автоматизациите и изгледите ни позволяват да моделираме реалните си бизнес процеси, вместо да ни налагат строга структура. След като се настрои правилно, той замества множество инструменти и намалява значително ръчната координация.
ClickUp е изключително гъвкав и работи добре като единна система за изпълнение в екипите. В GobbleCube го използваме, за да управляваме GTM, CSM, продукти, автоматизация и вътрешни операции на едно място. Най-голямата му сила е колко лесно се персонализира всичко. Персонализираните полета, йерархиите на задачите, зависимостите, автоматизациите и изгледите ни позволяват да моделираме реалните ни бизнес процеси, вместо да ни налагат строга структура. След като се настрои правилно, той замества множество инструменти и намалява значително ръчната координация.
Записвайте решенията от срещите незабавно
Срещите често решават повече от документите. ClickUp AI Notetaker гарантира, че тези решения се превръщат в работа.
Да предположим, че седмичната проверка на модела разкрива проблеми с производителността. AI Notetaker записва срещата, генерира кратко резюме и извлича действия за изпълнение. Можете да ги превърнете в задачи в ClickUp, свързани с съответния проект.
Собствениците получават задачите незабавно, а бъдещата работа се проследява до първоначалното решение, без да е необходимо да се търсят транскрипти.
Централизирайте сигналите във всички инструменти
Замяната на AI стека не изисква изоставяне на съществуващите системи. ClickUp Integrations обединява сигналите в един слой на изпълнение.
Например, можете да:
- Синхронизирайте задачите в GitHub с задачите в ClickUp, свързани с важни етапи от пускането на продукта.
- Задействайте работни процеси от Datadog alerts или експериментални платформи.
- Прикачете резултатите от експеримента директно към задачите за преглед.
Екипите работят от едно работно пространство, докато инструментите подават структурирани данни в активната работа.
Работете по-бързо с продуктивност, ориентирана към гласа
Скоростта е важна, когато идеите възникват по време на работа. ClickUp Talk to Text в Brain MAX позволява продуктивност, базирана на гласа, и ви позволява да работите 4 пъти по-бързо.
Да предположим, че водещ инженер завърши отстраняването на грешки и иска да запише контекста бързо. Той диктува актуализация, Brain MAX я транскрибира и структурира съдържанието, така че можете да актуализирате задачата незабавно.
Гласовото въвеждане премахва пречките и ускорява изпълнението на планирането и доставката.
Гледайте това видео, за да разберете как работи този асистент за преобразуване на глас в текст:
Никога повече не губете брилянтни идеи: използвайте този асистент за преобразуване на глас в текст
🔍 Знаете ли, че... Макар 62% от хората да смятат, че AI агентите са прекалено преувеличени в момента, основната причина за това е липсата на контекст. Около 30% от потребителите са разочаровани от „уверените гадатели“, които звучат категорично, но грешат във фактите, защото не са интегрирани в реалното работно пространство на екипа.
Архитект за Momentum с ClickUp
Създаването на екип, фокусиран върху изкуствения интелект, започва с намерение. Всеки слой от вашия стек, от данни и модели до мониторинг и автоматизация, определя колко бързо може да се движи вашият екип и колко уверено може да се разраства. Когато тези слоеве се свързват чисто, изкуственият интелект се вгражда в изпълнението, вместо да остава встрани.
ClickUp поставя акцент върху този етап на изпълнение. С Tasks, Docs, AI Agents, Automations, Enterprise Search и ClickUp Brain в едно конвергентно работно пространство, вашите AI инициативи остават свързани с реалната работа. Експериментите се свързват с доставката. Мониторингът се свързва с собствеността. Решенията се свързват с документирания контекст.
Екипите могат да координират работните процеси, да извличат информация, да събират знания и да напредват с проектите в една единствена среда, проектирана за мащабиране. AI става част от ежедневните операции, подпомагайки планирането, доставката, прегледа и оптимизацията, без да се губи контекстът по пътя.
Консолидирайте работата си с изкуствен интелект в ClickUp и създайте стек, проектиран според начина, по който работи вашият екип. Регистрирайте се в ClickUp още днес!
Често задавани въпроси (FAQ)
1. Каква е разликата между AI tech stack и machine learning tech stack?
AI технологичният стек е широка категория, която включва машинно обучение, генеративна AI и други подходи. От друга страна, технологичният стек за машинно обучение се отнася конкретно до инструменти за обучение и внедряване на ML модели, въпреки че термините често се използват като синоними.
2. Как нетехническите екипи работят с AI технологичния стек?
Нетехническите екипи взаимодействат с AI резултати като табла и предоставят обратна връзка, която подобрява моделите. Унифицирано работно пространство като ClickUp им дава видимост върху състоянието на проекта, без да се налага да се ориентират в сложната организация на работния процес на ML инфраструктурата.
3. Трябва ли компаниите, които залагат на AI, да създават или да купуват компонентите на своя AI стек?
Повечето компании, които залагат на изкуствения интелект, използват хибриден подход. Те закупуват управлявани услуги за инфраструктурата на стоките и създават персонализирани инструменти само там, където те създават уникално конкурентно предимство.
4. Какво се случва, когато AI стека ви не се интегрира с инструментите ви за управление на проекти?
Вие създавате два източника на информация за разработката на модели и състоянието на проектите, което води до недоразумения и забавяния. Конвергентното работно пространство на ClickUp гарантира, че техническият напредък и задачите по проектите остават синхронизирани.