Je pátek, 2:03 ráno, a servery globální finanční společnosti tiše zpracovávají miliony transakcí. Najednou se objeví nový podvodný vzorec.
Ještě než však dojde ke ztrátě jediného dolaru, systém detekce podvodů společnosti založený na umělé inteligenci označí anomálii. Také přizpůsobí svou logiku a následně zablokuje hrozbu. Není třeba volat žádného lidského analytika. Systém se učí, jedná a chrání majetek svých klientů, a to vše v reálném čase.
To je slib Live Intelligence. A v éře agentické AI se to pomalu stává realitou.
Co je Live Intelligence?
Live Intelligence je spojením tří základních schopností:
- Zpracování dat v reálném čase: Systémy, které nikdy nespí, nepřetržitě přijímají a analyzují přicházející data.
- Autonomní rozhodování: AI agenti, kteří provádějí vícestupňové plány spouštěním pracovních postupů a řešením problémů, aniž by čekali na vstupy od člověka.
- Kontinuální učení: modely AI, které se zlepšují s každou interakcí, zpětnou vazbou a novým datovým bodem.
🧠 Zajímavost: Ačkoli „Live Intelligence“ zatím není průmyslovým standardem, rychle se stává novým normálem pro organizace, které chtějí přejít od statické, reaktivní automatizace k proaktivní, samoučící se digitální pracovní síle.
Trh s agentickou AI by měl podle prognóz explodovat z 5,25 miliardy dolarů v roce 2024 na 199,05 miliardy dolarů v roce 2034 a 72 % podniků již tyto systémy nasazuje alespoň v jedné funkci.
Jak to ale vypadá v praxi? A jak mohou vedoucí pracovníci v obchodní a technické oblasti využít Live Intelligence k dosažení skutečných výsledků?
Základní komponenty Live Intelligence
Začněme tím, že si vysvětlíme, jak Live Intelligence funguje:
Zpracování v reálném čase
Tradiční systémy umělé inteligence jsou jako noční pracovníci, kteří se přihlásí, zpracují nevyřízené úkoly a odejdou. Live Intelligence je naproti tomu vždy v provozu.
Live Intelligence Agent od ClickUp je například navržen tak, aby sledoval celý váš pracovní prostor ClickUp – úkoly, dokumenty, chat a integrace – a zpracovával aktualizace v okamžiku, kdy k nim dojde. V kontextu projektového řízení to znamená, že když je do dokumentu s požadavky projektu přidána nová položka, agent může okamžitě aktualizovat související úkoly, informovat zúčastněné strany a dokonce navrhnout další kroky, ještě než se někdo zeptá.
Je to váš neustále dostupný asistent pro živé znalosti, takže na rozdíl od většiny týmů váš tým netráví 60 % svého času hledáním, kopírováním a vkládáním a aktualizováním informací z odpojených systémů.
Technologie jako Apache Kafka zpracovávají miliony zpráv za sekundu s latencí na úrovni milisekund, zatímco Apache Flink poskytuje okamžité informace a akce a zpracovává miliony událostí za sekundu. Tento model nepřetržitého zpracování zásadně mění možnosti umělé inteligence: namísto popisu toho, co se stalo, formuje to, co se stane dál.
Autonomní akce
Live Intelligence však nekončí pouze rychlým přístupem k živým datům. AI agenti třídí, přidělují a koordinují práci v závislosti na růstu vašeho podnikání.
Agent Live Intelligence v ClickUp nejen prohledává váš pracovní prostor kvůli aktualizacím, ale také rozhoduje a provádí práci na základě těchto znalostí v reálném čase. Využívá API a orchestrační rámce k provádění vícestupňových plánů, koordinaci s ostatními agenty a udržování všech dokumentů a projektů v aktuálním stavu.
Takové autonomní, cílově orientované chování je základem agentické AI.
Neustálé učení
Ve starém světě byly modely AI statické – jednou vycvičené, pak ponechané svému osudu. Systémy Live Intelligence se však samy zdokonalují. Využívají posilující učení a zpětnou vazbu k vylepšování svého výkonu, často bez nutnosti manuálního přecvičování.
V ClickUp se to promítá do „trvalé organizační paměti“, takže každé rozhodnutí a aktualizace jsou zaznamenány, což usnadňuje zapracování nových zaměstnanců a spolupráci. Znamená to také, že znalosti, kontext a osvědčené postupy vaší organizace jsou vždy aktuální a nikdy se neztratí v záplavě aplikací nebo pracovních úkolů.
Jak se Live Intelligence liší od tradiční AI
Abychom pochopili tento skok vpřed, porovnejme Live Intelligence s tradiční AI:
| Tradiční AI | Live Intelligence |
| Hromadné zpracování historických dat – analyzuje to, co se již stalo. | Zpracování dat v reálném čase – reaguje na to, co se děje právě teď |
| Vyžaduje explicitní pokyny pro každý úkol. | Autonomní chování zaměřené na cíl – určuje jednotlivé kroky |
| Statické modely vyžadující ruční aktualizace a přeškolování | Sebezlepšování prostřednictvím neustálých učebních cyklů |
| Zaměření na jednu úlohu – jeden model, jedna úloha | Orchestrace více systémů – koordinace napříč platformami |
📌 Příklad: Tradiční chatbot porovnává vaši otázku s databází předem připravených odpovědí. Pokud vaše otázka neodpovídá šabloně, jste v koncích. Zákaznický servis Live Intelligence prohledává aktuální dokumentaci k produktu, kontroluje historii vašeho účtu napříč systémy, v případě potřeby provede vrácení peněz, aktualizuje CRM a z interakce se poučí, aby příště mohl podobné případy vyřídit lépe (při zachování kontextu celé konverzace).
Reálné aplikace a hodnota
Zde je několik příkladů reálných aplikací a metrik ROI, které ukazují skutečný dopad a praktickou hodnotu Live Intelligence:
Klíčové příklady použití v průmyslu
Finanční služby
Ve finančních službách může přístup k Live Intelligence znamenat rozdíl mezi úsporou milionů dolarů a ztrátou milionů kvůli opožděným informacím, promarněným příležitostem a neinformovaným rozhodnutím. S Live Intelligence Agentem je systém zpracování založený na umělé inteligenci neustále aktualizován, aby rozpoznával nové a vyvíjející se podvodné taktiky. To znamená, že se systém přizpůsobuje v reálném čase a chrání uživatele před nejnovějšími hrozbami, i těmi, které dosud nezná, a zároveň zanechává trvalou auditní stopu.
Upozornění na podvody využívající umělou inteligenci od společnosti PayPal pro platby přátelům a rodině jsou ukázkovým příkladem Live Intelligence v praxi.
Jakmile uživatelé zahájí platbu, pokročilé modely umělé inteligence analyzují miliardy datových bodů, aby okamžitě identifikovaly potenciální podvody. Pokud se transakce jeví jako podezřelá, systém spustí dynamická, kontextová upozornění ještě před převodem finančních prostředků. U vysoce rizikových transakcí jsou platby automaticky zamítnuty, aby se předešlo ztrátám. U méně jasných případů systém zavádí další opatření, jako jsou přísnější varování, aby odradil od rizikového chování.
Zdravotnictví
Live Intelligence ve zdravotnictví pomáhá týmům identifikovat úzká místa v plánování, efektivněji spravovat reklamace, sledovat zásoby a koordinovat práci napříč odděleními, takže celý systém funguje hladce, náklady zůstávají pod kontrolou a personál se může více soustředit na péči o pacienty, nikoli na papírování.
AGS Health poskytuje více než 500 digitálních agentů v aplikacích pro správu příjmového cyklu, čímž mění způsob, jakým zdravotnické organizace zvládají nesmírně složitý svět pojistných událostí a fakturace.
Agenti, jako jsou Eligibility Agent, Denials Agent a Appeals Agent, snížili počet kontaktních bodů se zákazníky, což vedlo k rychlejšímu zpracování pojistných událostí, 15% zvýšení produktivity a roční úspoře v rozmezí 72 000 až 194 000 dolarů.
Zákaznický servis
Díky Live Intelligence pro role v kontaktu se zákazníky mají týmy všechny konverzace se zákazníky, dokumenty, aktiva a zpětnou vazbu vždy po ruce. Zapůsobte na zákazníky transparentností, rychlostí a znalostí kontextu v reálném čase, která je vždy aktuální, aniž by vyžadovala ruční aktualizace.
Salesforce samo nasadilo svůj agentický zákaznický servis Agentforce, který poskytuje reálný zátěžový test autonomního zákaznického servisu. Systém nyní vyřizuje přibližně 85 % dotazů zákazníků bez lidského zásahu a od ledna 2025 zkrátil dobu odezvy u 9 z 10 uživatelů o 65 %.
Dodavatelský řetězec a logistika
V oblasti dodavatelského řetězce a logistiky udržuje Live Intelligence provoz v tempu odpovídajícím poptávce. Poskytuje týmům přehled v reálném čase o signálech, jako jsou úrovně zásob, výkonnost dopravců a efektivita tras, takže když se zásilka zasekne na celnici nebo se porouchá nákladní vozidlo, mohou okamžitě reagovat.
Výsledek: méně nedostatků zboží, rychlejší dodávky.
Algoritmus IDEA společnosti DHL pro optimalizaci skladů založený na umělé inteligenci analyzuje tisíce datových bodů v reálném čase uvnitř distribučních center DHL , jako jsou profily objednávek, vzorce vychystávání a dostupnost zařízení na základě toho, co se děje v danou hodinu, nikoli v minulém čtvrtletí. V jednom případě společnost DHL uvedla, že IDEA pomohla snížit vzdálenosti, které zaměstnanci ujdou, až o 50 % a zároveň zvýšit celkovou produktivitu o 30 %.
Technické požadavky a architektura
Vytvoření Live Intelligence vyžaduje moderní technologickou platformu připravenou pro agenty:
Základní infrastruktura
- Streamovací datové platformy: Platformy jako Kafka, Kinesis a Flink umožňují sběr a zpracování dat v reálném čase.
- Vektorové databáze: Tradiční databáze vám mohou sdělit, kdo je „zákazník ID 12345“, ale nedokážou najít 10 podobných sporů ohledně fakturace popsaných zcela odlišným jazykem. Vektorové databáze, jako jsou Pinecone a Weaviate, tento problém řeší ukládáním kontextu jako sémantických vložení, což agentům umožňuje vybavit si tisíce minulých interakcí a jednat na jejich základě s pamětí podobnou lidské.
- Základní modely: LLM jako GPT-5 a Claude slouží jako motor uvažování, interpretují pokyny, rozumějí kontextu a určují další kroky.
- Orchestrační rámce: Správa vícestupňových pracovních postupů napříč systémy vyžaduje koordinaci. Orchestrační rámce jako Apache Airflow, Temporal nebo specializované agentické platformy jako LangChain se starají o koordinaci a zajišťují, že když jeden krok selže, systém se inteligentně pokusí o opakování, vrátí zpět částečné změny nebo eskaluje problém na člověka, místo aby proces zůstal v nefunkčním stavu.
Integrační přístup
Většina organizací již disponuje systémy pro zpracování zákaznických dat, skladových zásob, objednávek a fakturace. Live Intelligence musí s těmito stávajícími systémy spolupracovat.
Agent, který pomáhá s vrácením zboží, musí zkontrolovat stav objednávky ve vašem e-commerce systému, ověřit záruční krytí ve vaší produktové databázi, zahájit vrácení zboží ve vašem systému správy skladu a případně vystavit refundaci prostřednictvím vašeho platebního procesoru. To vše se děje prostřednictvím volání API – strukturovaných požadavků, které spouštějí akce a načítávají informace z těchto systémů.
Řešení middleware, jako jsou MuleSoft nebo Dell Boomi, se nacházejí mezi agentem a vašimi staršími systémy, překládají požadavky a zpracovávají ověřování, opakované pokusy a chyby. Moderní platformy jako ClickUp Brain, Microsoft Copilot Studio a Salesforce Agentforce poskytují předem připravené konektory pro běžné podnikové systémy – můžete nakonfigurovat, ke kterým systémům má agent přístup, místo abyste museli psát integrační kód od začátku.
🔎 Věděli jste? Desktopová AI Super App, která komunikuje s ClickUp a všemi vašimi připojenými aplikacemi, může znít futuristicky, ale již existuje. Seznamte se s ClickUp Brain MAX: bezpečným řídicím centrem poháněným AI, které vám umožní inteligentně vyhledávat, sumarizovat, jednat a automatizovat v celém vašem pracovním prostoru a technologickém stacku v reálném čase. Tak se Live Intelligence stává něčím, co váš tým může používat již dnes, a ne jen plánovat na zítra!
Výzvy při implementaci, které je třeba zvážit
Žádná transformace se neobejde bez překážek. Cesta k implementaci Live Intelligence je dlážděna reálnými výzvami v oblasti AI:
- Kvalita dat: Pokud jsou data vašich zákazníků uložena v Salesforce, historie transakcí v zastaralém ERP systému a žádosti o podporu ve třech různých systémech s nekonzistentními názvy polí a duplicitními záznamy, agenti nemohou činit spolehlivá rozhodnutí. Není divu, že 84 % marketingových ředitelů tvrdí, že fragmentované systémy brání zavedení umělé inteligence.
💡 Tip pro profesionály: Zvažte centralizaci znalostí vaší organizace v konvergovaném pracovním prostoru AI, jako je ClickUp, který spojuje vaše úkoly, dokumenty, projekty a konverzace a poskytuje vašim agentům kontextovou AI.
- Náklady: Vysoké počáteční investice jsou běžné, ale mezi prvními uživateli Gen-AI 92 % uvádí pozitivní návratnost. Klíčem je začít s cílenými pilotními projekty a škálovat to, co funguje.
- Nedostatek talentů: 62 % společností postrádá potřebné znalosti v oblasti AI k vytvoření a správě těchto systémů, zatímco 41 % má potíže s najímáním zaměstnanců se znalostmi AI. Interní školení a certifikační programy produktů mohou tuto mezeru vyplnit, ale výzva se týká celého odvětví.
- Správa: Je zásadní najít rovnováhu mezi autonomií agentů a dohledem. Bez silné správy mohou autonomní agenti představovat rizika, jako je únik dat nebo neoprávněné akce.
Společnost Gartner předpovídá, že do roku 2027 selže 40 % projektů agentické AI kvůli nejasné návratnosti investic a nedostatečnému plánování. Poučení: investujte do plánování, řízení a talentů od prvního dne.
Začínáme s Live Intelligence
Začátek s Live Intelligence nevyžaduje kompletní přepracování infrastruktury ani rozsáhlý tým AI.
Hodnotící otázky
Než investujete do Live Intelligence, upřímně si odpovězte na čtyři otázky:
- Jaké problémy skutečně vyžadují autonomní řešení v reálném čase?Vyhněte se vágním cílům, jako je „být efektivnější“. Zaměřte se na pracovní postupy, kde zpoždění stojí peníze nebo zákazníky – odhalování podvodů, živé vyvažování zásob nebo časově citlivá podpora. Váš obchodní případ by měl kvantifikovat hodnotu akcí v reálném čase ve srovnání s dávkovým zpracováním nebo lidským zásahem.
- Jsou vaše data připravena pro streamování?Live Intelligence potřebuje nepřetržitý přísun dat, nikoli noční hromadné exporty. Zkontrolujte, zda systémy mohou vysílat události v reálném čase, sjednotit formáty a integrovat se prostřednictvím API. Pokud ne, naplánujte middleware nebo upgrady před přidáním agentů do mixu.
- Máte podporu vedení (a rozpočet)?Integrace Live Intelligence do vašich systémů je dlouhodobý závazek. Sponzoři by měli pochopit, že počáteční metriky mohou být zpožděné, a zavázat se k pokrytí nejen softwaru, ale také integrace, nákladů na inferenci a talentů v oblasti AI potřebných k vyladění a údržbě systému.
- Jaká je vaše tolerance rizika u autonomních rozhodnutí? Špatný návrh produktu zákazníky rozčiluje. Špatný obchod může stát miliony. Před nasazením definujte prahové hodnoty, eskalační cesty a pravidla pro vrácení zpět. Pokud je riziko vysoké, začněte s poradenskými agenty, kteří doporučují akce ke schválení člověkem, místo plně autonomních agentů.
Přístup k implementaci
Platformy umělé inteligence citlivé na kontext, jako jsou ClickUp Brain a ClickUp Ambient AI Agents, ukazují, jak může inteligence v reálném čase fungovat tam, kde se již pracuje – propojuje úkoly, data a rozhodnutí v jedné nepřetržité zpětné vazbě.
Zde je návod, jak můžete implementovat postupný přístup k zavedení Live Intelligence do vašeho pracovního prostředí:
Fáze 1 (1–2 měsíce): Posouzení připravenosti a identifikace pilotních případů použití
Zmapujte své současné datové toky a identifikujte případné mezery v integraci. Vyberte si pilotní případ použití s jasnými metrikami úspěchu, zvládnutelným rozsahem a skutečnou obchodní hodnotou – ale ne operace kritické pro misi, kde selhání vede ke krizi. Příkladem může být prevence podvodů, směrování potenciálních zákazníků nebo třídění služeb.
💡 Tip pro profesionály: Dobří piloti mají:
- Častá rozhodnutí (takže rychle nashromáždíte trénovací data)
- Měřitelné výsledky (abyste mohli prokázat návratnost investic) a
- Tolerance k nedokonalosti (aby rané chyby nezmařily projekt)
Zaznamenejte aktuální výkonnostní benchmarky, abyste mohli objektivně měřit zlepšení.
🦄 ClickUp Hack: Místo toho, abyste budovali vlastní živý znalostní engine od nuly, vyzkoušejte ClickUp Brain, nejkontextovějšího AI asistenta na světě. Poskytuje okamžité, kontextově bohaté odpovědi tím, že prohledává vaše úkoly, dokumenty, chaty a nástroje ClickUp v reálném čase. Poskytuje vám funkční příklad toho, jak Live Intelligence funguje v produkčním prostředí, zatímco plánujete vlastní implementaci.
Fáze 2 (3–6 měsíců): Vytvořte a otestujte zaměřený pilotní projekt s jasnými metrikami.
Začněte svůj pilotní projekt s konzervativní autonomií – vyžadujte lidské schválení akcí agentů, zatímco se systém učí. Sledujte jak výkonnostní metriky (přesnost, latence, propustnost), tak provozní metriky (míra eskalace, frekvence přepsání, vzorce selhání).
Očekávejte, že první měsíc přinese neuspokojivé výsledky, zatímco systém bude shromažďovat trénovací data. Do třetího měsíce byste měli zaznamenat měřitelné zlepšení. Pokud do čtvrtého měsíce nedojde k žádnému pokroku, zkontrolujte, zda problém nespočívá v kvalitě dat, výběru modelu nebo vhodnosti použití.
🦄 ClickUp Hack: K vytvoření agentů Live Intelligence od ClickUp nejsou potřeba žádné znalosti programování. Agenty můžete vytvářet a nasazovat přímo z bezkódového Agents Builder pomocí vizuálního rozhraní, které vám umožňuje:
- Vyberte spouštěč (např. vytvoření nové úlohy, změna stavu, příchozí zpráva)
- Definujte chování agenta poskytnutím sady pokynů a nástrojů agentovi: Analyzujte nebo shrňte obsah úkolu Přiřaďte práci, změňte prioritu nebo aktualizujte pole Odesílejte zprávy nebo oznámení Volání externích nástrojů prostřednictvím rozšíření
- Analyzujte nebo shrňte obsah úkolů
- Přiřazujte práci, měňte priority nebo aktualizujte pole
- Odesílejte zprávy nebo oznámení
- Volání externích nástrojů pomocí rozšíření
- Přidejte kontext tím, že určíte zdroje znalostí, ze kterých by měl váš agent čerpat.
- Analyzujte nebo shrňte obsah úkolů
- Přiřazujte práci, měňte priority nebo aktualizujte pole
- Odesílejte zprávy nebo oznámení
- Volání externích nástrojů pomocí rozšíření
Pro týmy, které s autonomními agenty začínají, znamená automatizace pracovních postupů AI na známé platformě zkrácení doby učení ve srovnání s budováním všeho od nuly.
Fáze 3 (6–12 měsíců): Rozšiřte úspěšné pilotní projekty napříč odděleními
Jakmile váš pilotní projekt začne přinášet přidanou hodnotu, zdokumentujte, co fungovalo, co selhalo a co byste udělali jinak. Sestavte z toho příručku pro ostatní týmy. Vytvořte centrum excelence, které poskytuje infrastrukturu, osvědčené postupy a podporu a zároveň umožňuje jednotlivým oddělením přizpůsobit nastavení Live Intelligence podle svých konkrétních potřeb.
🔎 Věděli jste? S více než 1000 nativními integracemi se ClickUp přímo propojuje se stávajícími CRM, ERP a datovými zdroji – bez nutnosti použití těžkého middlewaru. Jeho rámec pro dodržování předpisů (GDPR, HIPAA, SOC 2, ISO 42001) poskytuje základ pro správu, který systémy agentického uvažování potřebují.
Konkurenční imperativ: Plánování strategie Live Intelligence
Live Intelligence představuje skok od AI, která práci pomáhá, k AI, která práci vykonává.
Do roku 2028 bude 33 % podnikového softwaru zahrnovat agentickou AI a nejméně 15 % každodenních pracovních rozhodnutí bude učiněno autonomně, což je nárůst oproti dnešnímu stavu, kdy je tento podíl téměř nulový.
Vaši konkurenti buď tyto schopnosti již budují, nebo plánují svůj přístup. Okno pro získání výhody je úzké.
Úspěšné týmy začínají v malém: vyberte si případy použití AI s velkým dopadem, zajistěte si podporu vedení a vytvořte správné základy pro data a správu. Platformy jako ClickUp Brain a Ambient AI Agents nabízejí způsob rychlého učení bez nutnosti infrastruktury, nasazují skutečné agenty, kteří automatizují pracovní postupy a získávají znalosti v reálném čase.
Otázkou není, zda Live Intelligence přijmete. Otázkou je, zda budete dostatečně rychlí, abyste ji proměnili v konkurenční výhodu, než se stane standardem.
Na co čekáte? Odemkněte Live Intelligence s ClickUp ještě dnes!