Každá společnost platí skrytou daň: čas promarněný hledáním odpovědí, které by měly být okamžité. Máte terabajty dat, nespočet dokumentů a ten jeden důležitý soubor, o kterém všichni tvrdí, že existuje, ale nikdo ho nemůže najít. Mezitím váš tým promarní celé odpoledne hledáním informací, které by měly být k nalezení během několika sekund.
Platformy podnikového vyhledávání s umělou inteligencí řeší tento problém tím, že rozumějí tomu, co lidé hledají.
Důvodem je to, že kontextová AI rozumí celému vašemu podnikání – vašim datům, pracovním postupům a nástrojům. Dokáže poskytovat inteligentní výstupy, kterým mohou vaše týmy skutečně důvěřovat.
Zde je 10 praktických příkladů využití AI pro podnikové vyhledávání, které řeší skutečné problémy. Navíc se také podíváme na to, jak ClickUp usnadňuje správu podnikových znalostí. 🌟
⭐ Doporučená šablona
Když jsou odpovědi roztříštěné mezi e-maily, dokumenty a tikety, zákazníci nakonec čekají. Šablona znalostní báze ClickUp shromažďuje tyto pokyny na jednom místě a opakované opravy a často kladené otázky přeměňuje na knihovnu, kterou lze snadno prohledávat, sdílet a udržovat aktuální.
Proč AI mění podnikové vyhledávání?
Tradiční podnikové vyhledávání připomíná křik do prázdna. Zadáte „rozpočtová zpráva“ a dostanete 500 náhodných dokumentů obsahujících tato slova.
AI to zcela mění. 🤖
Výhody podnikového vyhledávání založeného na umělé inteligenci
- Rychlejší rozhodování: Najděte přesně ty data, která potřebujete, během několika sekund, místo abyste trávili hodiny prohledáváním složek a dotazováním kolegů, kde jsou uložena.
- Snížení duplicitní práce: Zjistěte, že někdo již vytvořil prezentaci, na které pracujete, a ušetřete tak dny zbytečné práce.
- Lepší spolupráce: Spojte se s kolegy, kteří pracují na podobných projektech, o kterých jste ani nevěděli, že existují, což povede ke sdílení zdrojů a lepším výsledkům.
- Zvýšená produktivita: Věnujte svůj čas přemýšlení a tvorbě namísto hraní si na detektiva s informačními systémy vaší společnosti.
- Lepší uchování znalostí: Zachyťte odborné znalosti zkušených zaměstnanců před jejich odchodem do důchodu a umožněte budoucím týmům vyhledávat jejich poznatky.
🧠 Zajímavost: Jedním z prvních podnikových vyhledávacích systémů byl IBM STAIRS v 60. letech 20. století. Běžel na mainframech a umožňoval výzkumníkům prohledávat rozsáhlé archívy právních a vládních textů, dlouho předtím, než vznikl Google.
Jak AI zlepšuje přesnost podnikového vyhledávání?
AI rozumí synonymům a kontextu, které tradiční vyhledávače přehlížejí. Když někdo vyhledává „metriky zákaznické zkušenosti “ , AI rozpozná, že se to v různých dokumentech vztahuje k „skóre spokojenosti klientů“ nebo „údajům o uživatelské zkušenosti“.
Algoritmy strojového učení analyzují vyhledávací vzorce a chování uživatelů, aby výsledky neustále vylepšovaly.
Techniky umělé inteligence, jako je zpracování přirozeného jazyka a hluboké učení, umožňují konverzační dotazy. Můžete například položit otázky typu „Které marketingové kampaně byly během svátků nejúspěšnější?“
Vyhledávače s umělou inteligencí navíc rozumí záměru vaší otázky a vyhledávají relevantní informace z více systémů. Znají také vaše oddělení a úroveň zabezpečení, takže vám zobrazují informace, ke kterým máte přístup a které můžete využít pro svou konkrétní roli.
Prohledávání kolektivních znalostí a know-how organizace a získávání úplného kontextu projektů se stává neuvěřitelně jednoduchým, intuitivním a přístupným.
AI Enterprise Search vs. tradiční vyhledávání
Zde je stručné srovnání, které ukazuje, jak si tyto dvě technologie stojí:
| Kategorie | Tradiční vyhledávání | Vyhledávání v podniku pomocí umělé inteligence |
| Metoda vyhledávání | Vyhledávání na základě klíčových slov hledá přesná slova nebo fráze. | Zpracování přirozeného jazyka (NLP) a sémantické vyhledávání pro pochopení záměru |
| Kvalita výsledků | Vrací dlouhé seznamy, často irelevantní | Poskytuje přímá, relevantní data přizpůsobená dotazu. |
| Rozsah dat | Omezeno na jednu platformu nebo silo najednou | Současné vyhledávání ve více nástrojích, aplikacích a databázích |
| Vnímání kontextu | Žádné porozumění významu nebo vztahům | Rozpoznává synonyma, související pojmy a kontext dotazů. |
| Schopnost učení | Statické; výsledky se používáním nezlepšují | Učí se z chování uživatelů a postupem času se přizpůsobuje |
| Spolupráce | Malá nebo žádná podpora pro týmové pracovní postupy | Zobrazuje sdílené znalosti, aktualizace projektů a obsah specifický pro daný tým. |
| Doba odpovědi | Pomalejší; uživatelé ručně filtrují výsledky | Rychlejší; poskytuje nejrelevantnější obsah hned na začátku |
| Uživatelská zkušenost | Základní a transakční | Personalizované, intuitivní a interaktivní |
| Dopad na podnikání | Ztráta času, roztříštěné znalosti a nižší produktivita | Informovaná rozhodnutí, zkrácení doby vyhledávání a vyšší efektivita |
🧠 Zajímavost: Vyhledávání v podnikovém prostředí se používá i na nečekaných místech. BBC vybudovala svůj interní systém, který pomáhá novinářům okamžitě vyhledávat desítky let staré přepisy vysílání, čímž urychluje produkci zpráv.
Klíčové příklady použití AI Enterprise Search
Software pro podnikové vyhledávání s využitím umělé inteligence mění způsob, jakým týmy přistupují k informacím napříč všemi odděleními.
Tyto praktické aplikace ukazují, jak organizace řeší skutečné problémy a zlepšují každodenní pracovní postupy pomocí inteligentních vyhledávacích funkcí. 🧑💻
1. Vynikající zákaznický servis
🚩 Problém: Váš pracovník zákaznického servisu spravuje tři obrazovky, zatímco frustrovaný zákazník mu podruhé vysvětluje svůj problém. Pracovník ví, že odpověď se někde v systému nachází, ale její nalezení znamená proklikávat se produktovými manuály, dokumenty s pravidly a poznámkami k předchozím případům, zatímco zákazník čeká na lince.
✅ Řešení: Vyhledávání v podniku pomocí umělé inteligence tuto dynamiku mění. Agenti okamžitě získávají komplexní kontext o zákazníkovi:
- Kompletní historie interakcí: Předchozí hovory, chatové konverzace a e-mailová korespondence se zobrazují v jednom přehledu.
- Kontextové přiřazování problémů: Podobné vyřešené případy se automaticky zobrazují na základě popisu problému.
- Chytrá doporučení zdrojů: Relevantní zásady, postupy a úrovně oprávnění se zobrazují bez ručního vyhledávání.
- Viditelnost napříč odděleními: Poznámky technické podpory, úpravy fakturace a změny účtů jsou hladce propojeny.
Tradiční vyhledávání zpracovává každý dotaz jako obecné vyhledávání v databázi, ale vyhledávání pomocí umělé inteligence rozumí kontextu a naléhavosti požadavků zákaznického servisu.
📌 Příklad: Týmy zákaznického servisu hotelové rezervační platformy (Booking.com) mohou pomocí vyhledávání pomocí umělé inteligence okamžitě přistupovat ke komunikaci s hostiteli, podrobnostem rezervace a předchozím řešením. Když hosté nahlásí problémy s ubytováním, agenti umělé inteligence během několika sekund najdou relevantní zásady hostitelů, podobná řešení případů a příslušné pokyny pro kompenzaci.
💡 Tip pro profesionály: Pečlivě nastavujte oprávnění. Vyhledávání je zbytečné, pokud odhaluje důvěrná data, ale stejně tak je zbytečné, pokud se uživatelům zobrazují nekonečné výsledky „přístup odepřen“. Spolupracujte s IT oddělením, abyste dosáhli rovnováhy mezi viditelností a zabezpečením dat na úrovni indexování.
2. Analýza finančních dat a dodržování předpisů
🚩 Problém: Finanční týmy každý měsíc čelí nemožným termínům. Regulační požadavky vyžadují dokonalou přesnost, zatímco vedoucí pracovníci potřebují zprávy už včera. Analytici tráví hodiny prohledáváním databází o dodržování předpisů a rozpočtových tabulek, místo aby poskytovali cenné informace vedení.
✅ Řešení: Nástroje pro podnikové vyhledávání rozumějí finančním vztahům a regulačním souvislostem, což šetří hodiny ruční práce:
- Integrovaná analýza odchylek: Rozdělení rozpočtu, skutečné výdaje a vysvětlení jednotlivých oddělení se propojují automaticky.
- Rozpoznávání regulačních spouštěčů: Některé vyhledávací dotazy automaticky zobrazují relevantní požadavky na dodržování předpisů a termíny pro podání.
- Identifikace historických trendů: Interní data a vysvětlivky z předchozích období se zobrazují vedle aktuálních čísel.
- Mezifunkční kontext: E-mailové diskuze, schvalovací pracovní postupy a strategická rozhodnutí jsou propojeny s finančními údaji.
Tento komplexní pohled zabrání trapným situacím, kdy vedoucí pracovníci kladou doplňující otázky, které odhalí chybějící souvislosti během prezentací představenstva.
📌 Příklad: Finanční týmy v maloobchodním řetězci (např. Walmart) mohou využít pokročilé vyhledávací funkce AI k nalezení vysvětlení rozpočtových odchylek v rámci svých rozsáhlých maloobchodních operací. Na druhé straně, při přípravě hovorů s investory, analytici vyhledávají konkrétní údaje o výkonu obchodů a okamžitě nacházejí zprávy regionálních manažerů, informace o narušení dodavatelského řetězce a analýzy sezónních trendů, které vysvětlují výkyvy v tržbách.
📖 Přečtěte si také: Jak využít AI při hledání zaměstnání: nástroje a tipy
3. Vyhledávání v podniku pomocí umělé inteligence Google
🚩 Problém: Většina vyhledávacích systémů zachází s firmami jako s obecnými databázemi, ale Google Cloud Search chápe, že různé role vyžadují různé informace z identických vyhledávacích termínů.
✅ Řešení: Dobrý systém podnikového vyhledávání s využitím umělé inteligence se přizpůsobuje organizačním vzorcům a individuálním pracovním stylům:
- Filtrování výsledků podle role: Marketingové týmy vidí kreativní materiály, zatímco finanční týmy vidí rozpočtová data pro stejný dotaz.
- Inteligence napříč platformami: Diskuse v Gmailu, dokumenty v Disku a události v Kalendáři jsou propojeny bezproblémově.
- Učící se algoritmy: Výsledky vyhledávání se zlepšují na základě chování uživatelů a úspěšných vzorců vyhledávání informací.
- Zohlednění oprávnění: Výsledky respektují omezení přístupu a zároveň navrhují relevantní kontakty pro omezené informace.
Strojové učení společnosti Google identifikuje vztahy mezi informacemi, které lidem unikají, a vytváří komplexní projektové informace, kterých nelze dosáhnout pomocí tradičního vyhledávání.
📌 Příklad: Pro Shop Global, významnou thajskou e-commerce společnost patřící do skupiny Saha Group, umožňuje Google Cloud zákazníkům používat dotazy v přirozeném jazyce, jako například „Ukaž mi něco stylového na rozlučku se svobodou“, a poskytuje přesné výsledky během 1–2 minut. Toto řešení podporuje vyhledávání v thajštině i angličtině a během akce Saha Group Fair '25 úspěšně obsloužilo 150 000 návštěvníků.
🔍 Věděli jste, že... Když společnost Google v roce 2002 uvedla na trh své zařízení Search Appliance, vypadalo jako jasně žlutá mini lednička, kterou jste si mohli umístit do serverovny ve své kanceláři. Do roku 2018, kdy bylo vyřazeno z provozu, poskytovalo firmám vyhledávání „podobné Google“ v rámci jejich soukromých sítí.
4. Dodržování předpisů a právní výzkum
🚩 Problém: Právní výzkum tradičně znamená, že spolupracovníci tráví týdny čtením stovek precedenčních případů a příkladů smluv. Partneři účtují klientům tisíce za výzkum, který AI dokončí během několika minut s přesností.
✅ Řešení: Inteligentní vyhledávání pomocí umělé inteligence rozumí:
- Rozpoznávání precedentních vzorců: Podobné případy a relevantní rozhodnutí se zobrazují na základě právních principů, nikoli na základě shody klíčových slov.
- Mapování vztahů mezi klauzulemi: Vyhledávání smluv automaticky rozumí hierarchiím, křížovým odkazům a souvisejícím ustanovením.
- Jurisdikční informace: Výsledky zahrnují relevantní rozdíly mezi různými právními systémy a soudy.
- Interní integrace znalostí: Odborné znalosti firmy, předchozí argumenty a úspěšné strategie se propojují s externím právním výzkumem.
📌 Příklad: Když právní firmy řeší složité fúzní jednání, právníci potřebují rychle najít podobné struktury transakcí, regulační precedenty a interní odborné znalosti. Vyhledávání pomocí AI jim pomáhá najít relevantní smluvní ustanovení z předchozích transakcí, požadavky na podání u SEC a kolegy, kteří pracovali na srovnatelných transakcích v různých oblastech praxe.
5. Správa znalostí v oblasti lidských zdrojů
🚩 Problém: Personální oddělení denně odpovídá na stejné otázky, zatímco zaměstnanci se snaží najít základní informace o firemních politikách ukryté v husté dokumentaci. Důležité aktualizace se ztrácejí v e-mailových oznámeních, která nikdo nečte, což vyvolává frustraci u všech zúčastněných.
✅ Řešení: Interní vyhledávač založený na umělé inteligenci zajišťuje:
- Zaměstnanci kladou otázky formou konverzace, místo aby hádali správnou politiku.
- Odpovědi odrážejí individuální situaci zaměstnanců, délku zaměstnání, místo výkonu práce a výběr benefitů.
- Nedávné změny a upřesnění jsou uvedeny vedle standardních informací o zásadách.
📌 Příklad: Velké nadnárodní společnosti se potýkají s tím, že zaměstnanci opakovaně kladou stejné otázky týkající se firemních zásad. Díky znalostním databázím využívajícím AI, jako je ClickUp, mohou zaměstnanci klást konverzační otázky typu „Mohu pracovat na dálku, když cestuji do zahraničí?“ a získat personalizované odpovědi na základě své pracovní pozice, zásad oddělení a místních zákonů týkajících se zaměstnání.
6. Informace o prodeji a správa potenciálních zákazníků
🚩 Problém: Obchodní zástupci se zabývají výzkumem potenciálních zákazníků, sledováním konkurence a historií vztahů, zatímco se pod tlakem snaží uzavřít obchody. Nejlepší zástupci si osvojí encyklopedické znalosti o zákaznících, ale tyto odborné znalosti se nepřenášejí na nové členy týmu, kteří začínají od nuly.
✅ Řešení: Vyhledávání pomocí umělé inteligence demokratizuje prodejní informace v rámci celých týmů:
- Kompletní historie vztahů, konkurenční pozice a úspěšné strategie uzavírání obchodů z podobných účtů
- Relevantní zdroje se zobrazují na základě pozice potenciálního zákazníka v prodejním cyklu.
- Nejnovější vývoj, změny cen a úspěchy/neúspěchy v konkurenčním boji se zobrazují automaticky.
- Členové týmu s relevantními zkušenostmi s účty a úspěšnými obchodními vzory
📌 Příklad: Prodejní týmy podnikového softwaru často přicházejí o zakázky, protože během jednání nemají k dispozici kompletní informace o zákazníkovi. Vyhledávání pomocí umělé inteligence pomáhá obchodním zástupcům rychle získat přístup k předchozím interakcím s klienty, analýzám konkurence a úspěšným strategiím uzavírání obchodů z podobných účtů před důležitými obchodními schůzkami.
7. IT podpora a řešení problémů
🚩 Problém: IT podpora čelí jedinečnému tlaku, kdy se každý technický problém jeví jako naléhavý, zatímco řešení vyžadují přesnou diagnostiku. Technici prohledávají dokumentaci, předchozí tikety a systémové protokoly, zatímco frustrovaní zaměstnanci čekají na řešení.
✅ Řešení: Funkce nástroje pro vyhledávání v intranetu pomocí AI zahrnují:
- Pokyny specifické pro konfiguraci: Kroky pro řešení problémů se zobrazují na základě přesné konfigurace hardwaru a softwaru.
- Učení vzorů z řešení: Úspěšná řešení jsou hodnocena vyššími body, zatímco neúspěšná řešení jsou automaticky hodnocena nižšími body.
- Analýza příčin: Systém propojuje související incidenty, závislosti a upstreamové problémy, které mohou způsobit potíže.
- Integrace dodavatelů: Kontakty na podporu, informace o záruce a pokyny výrobce se zobrazují společně s interní dokumentací procesů.
📌 Příklad: Když zaměstnanci nahlásí selhání softwaru nebo problémy s připojením k síti, technici IT mohou vyhledat konkrétní chybovou zprávu. Okamžitě najdou kroky k řešení problémů, které fungovaly v identických situacích, nedávné aktualizace softwaru, které by mohly způsobit konflikt, a dokumentaci podpory dodavatele.
8. Správa marketingových aktiv
🚩 Problém: Marketingové týmy vytvářejí tisíce podkladů, které jsou roztroušeny po různých platformách, složkách a týmových discích. Hledání správného obrázku, videoklipu nebo šablony kampaně ničí kreativní produktivitu, protože týmy místo toho, aby existující podklady vyhledávaly, je znovu vytvářejí.
✅ Řešení: Vyhledávání pomocí umělé inteligence umožňuje snadné vyhledávání marketingových materiálů díky:
- Rozpoznávání vizuálního obsahu: Obrázky a videa lze prohledávat pomocí analýzy vizuálních prvků a komponent značky pomocí AI.
- Integrace výkonu: Vysoce výkonná aktiva se prominentně zobrazují na základě metrik zapojení a úspěchu kampaně.
- Učení se vzorcům použití: Úspěšné kreativní kombinace a sezónní preference ovlivňují doporučení vyhledávání.
📌 Příklad: Globální značky jako Nike vytvářejí tisíce kampaní v různých regionech a sportovních kategoriích.
Marketingové týmy mohou vyhledávat konkrétní vizuální témata nebo obsah týkající se sportovců a najít obrázky ve vysokém rozlišení, videoklipy a materiály v souladu se značkou z předchozích úspěšných kampaní, aniž by musely obsah znovu vytvářet.
📮 ClickUp Insight: 28 % zaměstnanců si raději nechává své myšlenky pro sebe nebo se necítí bezpečně při sdílení názorů na schůzkách. Ale ne všechny skvělé nápady se sdílejí nahlas na schůzkách – někdy se skutečný génius skrývá v komentáři k úkolu nebo v zapomenutém souboru.
Představte si, že člen týmu před několika měsíci v komentáři nenápadně navrhl zlepšení procesu nebo v dokumentu sdílel jedinečné řešení, které se nikdy nedostalo na schůzi.
Díky podnikovému vyhledávání ClickUp Brain můžete tyto příspěvky okamžitě vyhledat, bez ohledu na to, kde se ve vašem pracovním prostoru nacházejí. To znamená, že každý nápad, ať už ústní nebo písemný, je přístupný a realizovatelný, což zajišťuje, že váš tým nikdy nepřijde o své nejlepší nápady.
9. Řízení projektů a spolupráce
🚩 Problém: Informace o projektech jsou často roztříštěné mezi e-mailovými vlákny, chatovými zprávami, sdílenými dokumenty a nástroji pro správu projektů. Členové týmu ztrácejí čas rekonstruováním rozhodnutí a hledáním kontextu, který se nachází někde v jejich digitálním pracovním prostoru.
✅ Řešení: Vyhledávání pomocí umělé inteligence propojuje konverzace týkající se projektu bez ohledu na to, kde se odehrávají:
- Chronologické vytváření kontextu: Rozhodnutí, diskuse a změny se zobrazují v časové ose napříč různými platformami.
- Identifikace odborných znalostí: Členové týmu, kteří řešili podobné problémy, a relevantní interní případové studie se zobrazují automaticky.
- Zachování odůvodnění rozhodnutí: Zápisy z jednání, schválení e-mailů a neformální diskuse jsou propojeny s formálními rozhodnutími o projektech.
- Vzájemné učení mezi projekty: Úspěšné přístupy a časté chyby z podobných iniciativ slouží jako podklad pro aktuální práci.
📌 Příklad: Inženýrské týmy ve společnostech (jako Tesla) pracují na složitých projektech vývoje vozidel, přičemž informace jsou roztříštěny v e-mailech, konstrukčních dokumentech a zápisech z jednání.
Projektoví manažeři mohou vyhledávat konkrétní technická rozhodnutí a najít kompletní historii diskusí, důvody schválení a související technické volby napříč všemi komunikačními kanály.
10. Informace o výzkumu a vývoji
🚩 Problém: Týmy výzkumu a vývoje procházejí obrovské množství vědecké literatury, patentových databází a interních výzkumů, zatímco soupeří s konkurencí. Přehlédnutí relevantních předchozích prací nebo konkurenčních informací může zmařit roky investic do výzkumu a miliony vynaložené na vývoj.
✅ Řešení: Zde vyhledávače LLM rozumějí:
- Výzkumy z různých oborů, které mají podobné výzvy nebo metodiky, se zobrazují automaticky.
- Patentové přihlášky, akademické publikace a vývoj v oboru se objevují společně s interním výzkumem.
- Úspěšné experimentální přístupy a výzkumné techniky z předchozích projektů jsou základem nových iniciativ.
- Interní odborné znalosti a možnosti externího partnerství se zviditelní díky analýze překrývání výzkumu.
📌 Příklad: Farmaceutické společnosti (jako Johnson & Johnson) mají řadu výzkumníků, kteří pracují na podobných molekulárních cílech v různých terapeutických oblastech.
Vědci mohou vyhledávat konkrétní sloučeniny nebo výzkumné metodiky a objevovat související interní projekty, publikovanou literaturu a potenciální příležitosti ke spolupráci, které by jim jinak mohly uniknout.
Jak ClickUp podporuje podnikové vyhledávání pomocí umělé inteligence
Firemní vyhledávání pomocí umělé inteligence funguje nejlépe, když je přímo propojeno s každodenními úkoly, dokumentací produktů a konverzacemi.
ClickUp využívá vyhledávání pomocí umělé inteligence ve všech oblastech práce, takže týmy v různých odvětvích mohou najít odpovědi a jednat na jejich základě, aniž by musely opustit své pracovní prostředí. Stručně řečeno, eliminuje zbytečné rozptýlení práce tím, že sjednocuje veškerou vaši práci na jedné platformě.
Podívejme se na to blíže! 👀
Prohledávejte každý kout práce
ClickUp Enterprise Search se připojuje k úkolům, dokumentům, komentářům a aplikacím, jako jsou Google Drive, Jira, Figma a GitHub. Funkce Connected Search vám umožňuje vyhledávat soubory, konverzace a aktualizace projektů ve všech těchto nástrojích v reálném čase, přímo z ClickUp. To znamená, že můžete rychle najít ticket Jira, návrh Figma nebo dokument Google Drive, aniž byste museli opustit svůj pracovní prostor.
Příklad: Pracovník zodpovědný za dodržování předpisů v oblasti zdravotní péče, který se připravuje na interní audit, může vyhledat „záznamy o školeních HIPAA“ a okamžitě zobrazit podepsaná potvrzení o seznámení se zásadami uložená v ClickUp Docs, související tikety Jira týkající se aktualizací systému a komentáře k úkolům od IT.
Všechny výsledky se zobrazují společně v ClickUp a jsou propojeny se svým zdrojem. 🔗
Získejte kontextově bohaté odpovědi na otázky
ClickUp Brain jde nad rámec shody klíčových slov a poskytuje souhrny obsahu celého pracovního prostoru.
✅ Vyzkoušejte tento příkaz: Shrňte překážky pro spuštění ve čtvrtém čtvrtletí v oblasti inženýrství, designu a marketingu.
Například produktový marketingový manažer, který řídí spuštění SaaS, se může zeptat: „Co brání vydání ve čtvrtém čtvrtletí?“ ClickUp Brain odpoví souhrnem zpožděných úkolů v oblasti designu, nevyřešených oprav chyb zaznamenaných v GitHubu a neschválených textů kampaní v Docs. Manažer vstupuje do schůzky o spuštění již s přesnou znalostí překážek.
Analyzujte komplexní data z více zdrojů
S Brain Maxem se můžete rozloučit s rozšiřováním AI.
ClickUp Brain MAX je desktopový doplněk, který sjednocuje více modelů AI a datových zdrojů na jednom místě. Namísto přeskakování mezi ChatGPT, Gemini, Claude a různými disky nebo tikety mohou týmy provádět dlouhé dotazy přímo v ClickUp.
✅ Vyzkoušejte tento příkaz: Analyzujte stížnosti na zpožděné zásilky z dokumentů, problémů v Jira a formulářů zpětné vazby v Google Drive. Seřaďte opakující se témata podle četnosti.
Například vedoucí e-commerce operací může požádat: „Ukažte mi trendy v reklamacích zákazníků ohledně zpožděných zásilek za poslední tři měsíce.“
Brain MAX prohledává dokumenty s protokoly ticketů, problémy Jira podané logistikou a formuláře ClickUp s zpětnou vazbou a poté zvýrazňuje opakující se příčiny, jako jsou překážky ve skladu a zpoždění dopravců. Tento pomocník eliminuje rozptýlení AI a poskytuje strukturované informace tam, kde tým již pracuje.
Provádějte vyhledávání pomocí hlasu
Funkce Talk to Text v ClickUp umožňuje zadávat dotazy bez použití rukou. Zde je návod, jak na to:
Příklad: Obchodní ředitel v terénu, který cestuje mezi návštěvami klientů, může říct: „Ukaž mi, které podnikové účty přešly tento měsíc do fáze uzavření smlouvy“ a obdrží živou aktualizaci v ClickUp. Výsledky zahrnují úkoly z pipeline, poznámky z hovorů s klienty a propojené návrhy z Google Drive.
Podívejte se na toto video a dozvíte se více:
💡 Tip pro profesionály: Povzbuzujte týmy, aby k vyhledávání přistupovaly jako ke sdílené paměti. Naučte je přidávat tagy, aktualizovat názvy a přispívat do sekce často kladených dotazů, aby se systém neustále zlepšoval. Vyhledávání je tak chytré, jak chytří jsou lidé, kteří do něj vkládají informace.
Zajistěte přesnost a dostupnost znalostí o zákaznících
Šablona znalostní báze ClickUp organizuje často kladené otázky, průvodce řešením problémů a návody k funkcím do vyhledávacího centra.
Tým podpory FinTech může zaznamenávat podrobné pokyny k nastavení účtu, bezpečnostním kontrolám a řešení chyb. Během chatové podpory může agent zadat do Enterprise Search „resetování dvoufaktorového ověřování“ a zobrazit pokyny přímo ze šablony.
Okamžitě sdílejí jednotlivé kroky, zkracují dobu odezvy a zvyšují důvěru zákazníků v AI v oblasti správy podnikových znalostí.
Uživatel ClickUp sdílí:
ClickUp je komplexní řešení, které splňuje svůj cíl a umožňuje nám spravovat téměř všechny aspekty našich obchodních aktivit. Patří sem například projekty webového designu, optimalizace pro vyhledávače, správa sociálních médií a řízení dvou dalších přidružených společností.
ClickUp je komplexní řešení, které splňuje svůj cíl a umožňuje nám spravovat téměř všechny aspekty našich obchodních aktivit. Patří sem například projekty webového designu, optimalizace pro vyhledávače, správa sociálních médií a řízení dvou dalších přidružených společností.
Vytvořte interní referenční systém, který lze škálovat
Šablona ClickUp Wiki ukládá interní zásady a procesy na jednom místě a vyvíjí se spolu se změnami v provozu. Když vedení aktualizuje bezpečnostní standardy nebo přesouvá odpovědnost na nové oddělení, wiki tyto změny okamžitě zohlední.
Ve výrobní společnosti bezpečnostní technik, který hledá „kontrolní seznam pro kontrolu zařízení“, najde nejnovější postup krok za krokem, propojené úkoly pro každý kontrolní cyklus a kontakty na vlastníky. Noví zaměstnanci se rychleji zapracují, protože podnikové vyhledávání jim poskytuje přesně ty zásady nebo pracovní postupy, které potřebují, aniž by museli žádat kolegy o pomoc.
🧠 Zajímavost: V 70. letech 20. století byly podnikové vyhledávací systémy postaveny na hybridních mikrofilmech a mainframech , což umožňovalo vládním úředníkům prohledávat filmové kotouče pomocí počítačových indexů. Bylo to velmi pomalé, ale v té době revoluční.
Běžné výzvy v oblasti podnikového vyhledávání s využitím umělé inteligence a jak je řešit
AI podnikové vyhledávání může změnit přístup k informacím, ale také přináší výzvy, které musí organizace pečlivě řešit.
⚠️ Výzva č. 1: Ochrana citlivých údajů
Řešení pro podnikové vyhledávání často procházejí všechny soubory, zprávy a záznamy o projektech, což zvyšuje riziko odhalení důvěrných informací. Například právní tým nechce, aby se návrhy smluv objevovaly v obecných výsledcích vyhledávání.
🟢 Řešení: Řešení spočívá v přísných kontrolách přístupu a standardech dodržování předpisů.
Společnosti potřebují oprávnění založená na rolích, šifrování a auditní protokoly, aby mohly chránit citlivé materiály. ClickUp to podporuje prostřednictvím souladu s SOC 2, podrobných oprávnění a dvoufaktorového ověřování, čímž podnikům poskytuje bezpečnější základ pro vyhledávání založené na AI.
⚠️ Výzva č. 2: Zachování spolehlivosti výsledků
Nástroje AI dokážou rychle vytvářet souhrny, ale pokud čerpají z zastaralých dokumentů, týmy ztrácejí důvěru v výsledky. Technický manažer nechce, aby staré poznámky ze sprintů ovlivňovaly aktuální priority.
🟢 Řešení: Propojením vyhledávání s živými dokumenty a aktivními pracovními postupy se této pasti vyhnete. Namísto procházení statických nahraných souborů zůstávají výsledky propojeny s aktuálními projekty. V ClickUp je vyhledávání přímo propojeno s úkoly a dokumenty, takže se nejnovější aktualizace vždy zobrazují jako první.
⚠️ Výzva č. 3: Zpracování specializovaného jazyka
Obecné modely umělé inteligence mají potíže s akronymy a terminologií specifickou pro danou oblast. Například ve zdravotnictví může zkratka „RA“ znamenat revmatoidní artritidu nebo regulační záležitosti, v závislosti na kontextu.
🟢 Řešení: Organizace často školí vlastní modely nebo poskytují glosáře, které odrážejí interní jazyk. Spojením AI s ověřenými referenčními materiály, jako je firemní wiki nebo znalostní báze, zůstávají výsledky v souladu s tím, jak tým skutečně pracuje.
⚠️ Výzva č. 4: Podpora přijetí mezi zaměstnanci
I ta nejmodernější AI vyhledávací technologie selže, pokud působí jako další platforma. Zaměstnanci nechtějí opouštět své každodenní nástroje, aby hledali odpovědi.
🟢 Řešení: Nejúčinnějším přístupem je začlenění vyhledávání pomocí umělé inteligence do již používaných základních systémů – správy úkolů, nástrojů pro práci s dokumenty nebo komunikačních hubů. Tímto způsobem dojde k přirozenému přijetí, protože vyhledávání je součástí stávajících pracovních postupů.
📖 Přečtěte si také: Neuronové vyhledávání: Jak AI revolučním způsobem mění vyhledávání informací
Budoucí trendy v podnikovém vyhledávání založeném na umělé inteligenci
Další vlna vyhledávání pomocí AI na pracovišti bude směřovat k přesnosti, integraci a přirozené interakci. Zde je několik trendů, na které se můžete těšit:
- Personalizace podle role: To znamená, že stejný dotaz vygeneruje různé odpovědi v závislosti na tom, kdo se ptá. Finanční analytik i vedoucí marketingu mohou zadat „prognóza pro 4. čtvrtletí“ a obdržet výsledky přizpůsobené jejich funkci.
- Multi-modelová koordinace: Namísto spoléhání se na jediného poskytovatele AI bude podnikové vyhledávání kombinovat silné stránky různých modelů: uvažování z jednoho, shrnutí z druhého a porozumění jazyku z třetího.
- Hlasové a konverzační zadávání: Obchodní týmy mohou během cestování žádat o aktualizace účtů a vedoucí projektů mohou pořizovat poznámky z jednání ústně a přímo je vkládat do vyhledávání.
Například týmy, které používají ClickUp Talk to Text, napíší o 400 % více bez nutnosti psaní a ušetří až 1 hodinu denně. Posun je směrem k plynulému a bezpečnému přístupu k informacím, ať už pracujete kdekoli.
📖 Přečtěte si také: Jak používat ClickUp AI pro zvýšení produktivity a efektivity
Od vyhledávání k akci s ClickUp
Podnikové vyhledávání založené na AI je stále chytřejší, ale jeho skutečná hodnota se projeví až ve chvíli, kdy výsledky posunou práci vpřed. Týmy chtějí spolehlivé odpovědi, rychlejší přehledy a nástroje, které zapadají do jejich stávajícího způsobu spolupráce.
ClickUp tuto spojitost uvádí do života.
Enterprise Search zobrazuje aktuální úkoly a dokumenty, takže výsledky odrážejí aktuální projekty, nikoli zapomenuté soubory. ClickUp Brain a Brain MAX pomáhají vedoucím pracovníkům a týmům získávat informace z rozsáhlých znalostí, aniž by museli přecházet mezi aplikacemi.
Funkce Talk to Text jde ještě o krok dál a proměňuje rychlé myšlenky a aktualizace z terénu na prohledávatelné záznamy, které týmům každý týden ušetří hodiny práce. Přidejte strukturované zdroje pomocí šablon a AI začne mluvit stejným jazykem jako vaše organizace.
Na co čekáte? Zaregistrujte se do ClickUp ještě dnes! 📋