Chybějící část pro vytvoření celopodnikového systému RAG

Váš systém RAG vyniká v odpovídání na otázky, ale nedokáže na ně reagovat.

Obchodní zástupce se může zeptat: „Jaká je naše standardní cena pro podnikové smlouvy?“ a okamžitě získat správný dokument s podmínkami. Ale jeho práce teprve začíná.

Nyní musí otevřít daný dokument, najít příslušnou cenovou kategorii, zkopírovat podrobnosti, přepnout do CRM a vytvořit nabídku, sepsat návrh v jiném nástroji a poté informovat tým pro správu účtů v chatu.

„Odpověď“ AI právě vytvořila nový, vícestupňový seznam úkolů. Kognitivní zátěž nebyla odstraněna, pouze se přesunula z „vyhledávání informací“ na „ruční provádění dalších kroků“.

Podle studie společnosti McKinsey 87 % organizací uvádí, že systémy vyhledávání založené na umělé inteligenci úspěšně vyhledávají správné informace. Pouze 31 % však zaznamenává měřitelný nárůst produktivity.

Proč? Protože vyhledávání bez provádění vytváří nové překážky a nutí lidi ručně převádět odpovědi generované umělou inteligencí do konkrétních akcí.

Tento článek vysvětluje, proč většina celopodnikových systémů RAG nesplňuje své sliby. Ukazuje také, jak přidání vrstvy provádění transformuje RAG z pasivního vyhledávacího nástroje na aktivní pracovní motor.

RAG vyhledává znalosti, ale spoléhá se na lidi, kteří je uplatní

Systémy RAG jsou brilantní knihovníci. Procházejí vaši znalostní bází, vyberou správný odstavec a umístí jej přehledně na váš stůl. Poté odejdou.

Jedná se jednoduše o architektonický strop v práci. Vyhledávání je navrženo jako pouze pro čtení.

Práce však zahrnuje čtení i psaní. Vyžaduje aktualizace, změny vlastnictví, změny stavu, oznámení, závislosti, záznamy a následné kroky. Pokud vaše AI umí číst, ale neumí psát, promění odpovědi v úkoly.

Teoreticky vyhledávání snižuje čas strávený hledáním. V praxi však často tento čas přesouvá do koordinace. Místo hledání informací nyní váš tým vynakládá energii na převádění informací do strukturované práce napříč více systémy.

Právě v této překladové vrstvě dochází ke zpomalení růstu produktivity.

Skrytá mechanika akční mezery

V okamžiku, kdy odpověď AI vyžaduje, aby člověk ručně spustil následné kroky, jste zavedli:

Odpověď, která není začleněna do pracovního postupu, je neúčinná. Poskytuje informace, ale nevede k provedení. A právě v provedení spočívá obchodní hodnota.

Nesouvislé nástroje vytvářejí mezery v kontextu, které AI nedokáže překlenout.

Pravda? Systém RAG je tak chytrý, jak chytrá jsou data, ke kterým má přístup.

Váš RAG možná zná vše, co je ve vaší oficiální znalostní bázi, ale nemá žádný přehled o aktuálním stavu projektu, aktuální kapacitě vašeho týmu nebo důležitých konverzacích probíhajících v chatovém kanálu.

To znamená, že AI vám může poskytnout fakticky správnou odpověď, která je však z kontextuálního hlediska nepoužitelná, protože neví, že projekt, na který odkazuje, má již třítýdenní zpoždění.

Statické odpovědi selhávají, když práce vyžaduje rozhodnutí v reálném čase.

Většina odpovědí RAG jsou momentální snímky, které neodrážejí živé, dýchající pracovní prostředí. Generují odpovědi na základě informací, které byly indexovány v určitém okamžiku v minulosti.

Když je v pondělí ráno aktualizován časový plán projektu, systém RAG, který čerpá z dat indexovaných v pátek, již pracuje na zastaralém kontextu. Jakékoli pokyny, které poskytuje, jsou založeny na zastaralé realitě.

Skutečná práce vyžaduje povědomí v reálném čase, a právě v tomto bodě naráží statický proces vyhledávání na tvrdou hranici, protože není schopen přizpůsobit své pokyny dynamické povaze vašich pracovních postupů.

Chybějící část, která promění RAG v akci

Pokud lepší vyhledávání není průlomem, co jím tedy je?

Ne, nejde o větší model ani chytřejší výzvu. Ani o širší kontextové okno.

Chybějící část je strukturální; jedná se o výkonnou vrstvu. Formu agentické AI, která nejen vyhledává a reaguje, ale také autonomně jedná na základě těchto informací přímo ve vašem pracovním postupu.

Jedná se o most, který konečně propojuje „AI, která ví“ s „AI, která dělá“. 🛠️

Od vyhledávání k provedení

Tradiční RAG se chová jako výjimečný výzkumník.

Během několika sekund vyhledá správnou cenovou politiku podniku, zvýrazní příslušnou úroveň a předá ji zpět obchodnímu zástupci. Technicky správné, ale provozně neúplné.

Výkonná vrstva mění výsledek. Namísto toho, aby zástupce musel ručně překládat tyto informace mezi nástroji, může agentický RAG:

Odpovědí již není kontrolní seznam, ale úkol, který se okamžitě provede.

Začlenění akce do reálných pracovních postupů

Aby umělá inteligence přinesla měřitelné zvýšení produktivity, musí fungovat ve stejném prostředí, kde se práce vytváří, sleduje a dokončuje.

Když jsou znalosti a provádění oddělené, lidé se stávají spojovacím článkem, kopírují podrobnosti mezi systémy, ručně přiřazují vlastnictví a spouštějí procesy ručně.

Výkonná vrstva eliminuje tuto překladatelskou zátěž. Znalosti získané z vašeho systému RAG pomohou agentům AI okamžitě aktualizovat záznamy, vytvářet úkoly, spouštět pracovní postupy, generovat dokumenty a koordinovat komunikaci v rámci nástrojů, které váš tým již používá. Namísto pauzy na převedení poznatků do akce se akce odehrává na stejném místě, kde se poznatky objevily.

V podstatě se pracovní postup stává plynulým, nikoli fragmentovaným.

Od pasivního RAG k agensovému RAG

Pasivní RAG funguje jako vysoce výkonný vyhledávač.

Zlepšuje vyhledávání a zrychluje objevování, ale stále se spoléhá na lidi, kteří tyto odpovědi zprovozňují napříč nespojenými systémy.

Agentický RAG se chová spíše jako digitální týmový kolega.

Čte kontext, odvozuje vhodné následné akce a provádí je v živém pracovním prostředí. Na první pohled je tato změna nepatrná, ale v praxi má transformativní účinek. Vyhledávání zkracuje dobu přemýšlení. Provádění zkracuje dobu koordinace.

Jak super agenti ClickUp oživují RAG

Vytvoření výkonné vrstvy od nuly zní teoreticky elegantně.

V praxi to znamená propojit API, spravovat oprávnění, udržovat integrace, zpracovávat paměť a úložiště a budovat koordinační logiku napříč systémy, které nikdy nebyly navrženy pro společnou práci.

Většina týmů buď zůstává u pasivního vyhledávání, nebo se pokouší vytvořit vlastní rámec agentů na základě fragmentovaných nástrojů. ClickUp tento kompromis odstraňuje .

Místo vrstvení agentů na nesouvislou infrastrukturu je ClickUp přímo integruje do konvergovaného pracovního prostoru AI, kde úkoly, dokumenty, chat, dashboardy a automatizace již sdílejí stejný datový model.

Zde nejsou vyhledávání a provádění oddělené systémy. Fungují ve stejném prostředí. ClickUp Brain, vestavěný AI asistent, funguje jako základna znalostí. ClickUp Super Agents fungují jako prováděcí vrstva.

Společně transformují RAG z vyhledávací infrastruktury na živý operační motor.

Omezené znalosti, nikoli slepé vyhledávání

Super agenti nepracují v nejasném kontextu. Administrátoři explicitně kontrolují, k čemu má každý agent přístup v nastaveních znalostí a paměti.

Agentům lze udělit přístup na úrovni prostoru, složky, seznamu, úkolu nebo chatu. Veřejné oblasti jsou dostupné ve výchozím nastavení, zatímco soukromé lokality vyžadují záměrné zahrnutí a poskytují jasnou viditelnost, když jsou citlivá data vystavena.

Kromě interních dat pracovního prostoru se agenti mohou připojit k externím systémům, jako jsou Confluence, GitHub, Gmail, Slack, Microsoft SharePoint a cloudové úložné platformy. Lze také povolit vyhledávání na webu a přístup k centru nápovědy ClickUp, kde najdete důvěryhodné pokyny k produktům.

To znamená, že vyhledávání není jen široké. Je strukturované a zohledňuje oprávnění.

Agent může vyhledat pracovní zadání z Dropboxu, kombinovat ho s interním kontextem projektu a vrátit ho zpět do úkolu, aniž by uživatelé museli opustit pracovní prostor. Znalosti se tak centralizují do zkušeností, i když zdroje zůstávají rozptýlené.

Paměť, která se časem přizpůsobuje

Tradiční systémy RAG jsou bezstavové; vyhledávají informace a poté je zapomínají.

Super agenti zahrnují řízenou paměťovou vrstvu, která umožňuje kontinuitu chování bez ztráty kontroly.

Nedávná paměť umožňuje super agentovi odkazovat se na své historické interakce a akce. Pokud je tato funkce povolena, agent si může vybavit, na čem dříve pracoval, a tento kontext použít k informování budoucích odpovědí.

Preference umožňují uživatelům definovat trvalé pokyny pro chování, které určují, jak agent reaguje. Tyto preference jsou uloženy v paměti agenta a automaticky se aplikují v následujících interakcích, kde ovlivňují tón, strukturu nebo formátování.

Inteligence dále umožňuje agentovi zachytit a uložit důležité kontextové podrobnosti pro budoucí použití. Protože to může zahrnovat citlivé informace, je inteligence ve výchozím nastavení deaktivována a musí být výslovně povolena. Jak a kdy se inteligence ukládá, závisí na nakonfigurovaných pokynech agenta, což zajišťuje, že paměť je strukturována a řízena v rámci definovaných parametrů.

Navíc je možné konfigurovat zachycování paměti. Správci definují, jak a kdy by měly být informace ukládány. Citlivé typy paměti vyžadují před aktivací potvrzení.

Díky tomu se agenti z jednorázových respondentů stanou spolupracovníky, kteří vnímají kontext a přizpůsobují se v rámci definovaných mantinelů.

Provedení přímo zabudované do pracovního postupu

Vyhledávání bez provedení vytváří mezeru v akci. Super agenti ji vyplňují.

Protože super agenti pracují ve stejném pracovním prostoru, kde se nacházejí úkoly, dokumenty a automatizace, mohou okamžitě reagovat na získané znalosti.

Jedním příkazem lze vytvořit plně strukturovaný projekt s předem vyplněnými úkoly, propojenými kreativními zadáními, přiřazenými vlastníky a strukturovanými časovými osami. Blokovaný úkol může spustit logiku přehodnocení priorit, upozornit zúčastněné strany a dynamicky upravit závislosti. Poznámky z jednání se mohou stát přiřazenými akčními položkami. Aktualizace vedení lze generovat z živých údajů o úkolech. Přílohy lze převést na strukturované položky.

Místo předávání informací zpět člověku k operacionalizaci agenti přímo aktualizují systém záznamů.

Agenti založení na rolích napříč všemi funkcemi

Co je důležité si zapamatovat? Super agenti nejsou omezeni na jediný pracovní postup.

Lze je nakonfigurovat pro řízení projektů, tvorbu marketingového obsahu, prodejní prezentace, třídění požadavků, koordinaci náboru, reporting pro vedení, monitorování rizik, plánování, správu e-mailů, SEO výzkum a další.

Například:

Podívejte se, jak funguje v praxi:

Jeden pracovní prostor se sdíleným kontextem pro lidi a AI

Fragmentované nástroje narušují kontext a i ten nejmodernější systém RAG poskytuje pouze částečnou pravdu.

ClickUp eliminuje toto strukturální omezení tím, že sdružuje úkoly, dokumenty, chat, dashboardy a AI do jednoho prostředí s jednotnými oprávněními. Protože lidé a agenti pracují ve stejné hierarchii pracovního prostoru, mohou agenti číst komentáře, rozumět závislostem, sledovat změny stavu a jednat s přehledem v reálném čase.

Právě to mění RAG z pasivního vyhledávacího nástroje na systém, který posouvá práci vpřed:

Když tyto vrstvy koexistují v rámci jednoho pracovního prostoru, AI přestává být informačním asistentem a stává se operačním týmovým kolegou.

Co hledat v podnikovém řešení RAG

Při budování nebo modernizaci systému RAG je třeba hodnotit řešení nejen podle jejich schopnosti vyhledávat dokumenty.

Úspěšná podniková aplikace RAG je akční engine, nikoli pouze vyhledávací lišta. Zde jsou klíčová kritéria, která je třeba zvážit, abyste si vybrali řešení, které přináší skutečnou provozní hodnotu.

Položením těchto otázek budete schopni rozlišit mezi implementací RAG, která vypadá působivě v demoverzi, a implementací, která skutečně změní způsob práce vašeho týmu.

Získejte znalosti pomocí ClickUp

Celopodnikový systém RAG je účinným prvním krokem, ale řeší pouze polovinu problému. Samotné vyhledávání nemění způsob, jakým se práce vykonává. Chybějícím článkem – komponentou, která odemyká skutečnou produktivitu – je vrstva provádění. Potřebujete agenty AI, kteří dokážou vzít fundované znalosti a proměnit je v autonomní akci v rámci vašich skutečných každodenních pracovních postupů. ✨

Jedná se o zásadní posun od „AI, která odpovídá“ k „AI, která provádí“. Konečná hodnota nespočívá v mírně lepším vyhledávání informací, ale v tom, že máte AI, která se aktivně podílí na práci vašeho týmu.

Organizace, které dnes úspěšně překlenou tuto mezeru, si vybudují komplexní výhodu, protože schopnosti AI se budou i nadále rozšiřovat. Promění svůj systém RAG z pasivní knihovny na aktivní, inteligentní pracovní nástroj.

Proměňte svůj systém RAG z pasivního vyhledávacího nástroje na aktivní pracovní motor s ClickUp. Začněte zdarma na a vyzkoušejte sílu AI agentů, kteří rozumí vaší práci!

Často kladené otázky

Většina systémů RAG vyniká v získávání informací, ale nedokáže podniknout žádné kroky. Nemají přehled o změnách pracovního postupu v reálném čase a jsou omezeny datovými silami, ke kterým jsou připojeny. To znamená, že lidé musí ručně překlenout propast mezi odpověďmi a výsledky.

Základní RAG vyhledává a reaguje s informacemi. Agenti RAG AI jdou ještě dál – vyhledávají, uvažují a poté provádějí úkoly, jako je aktualizace projektů, spouštění pracovních postupů a koordinace práce autonomně na základě těchto fundovaných znalostí.

Systém RAG může načítat data z různých nástrojů, ale jeho účinnost je výrazně omezena kontextovými mezerami a datovými silami. Proto konvergované pracovní prostředí, které sjednocuje data a pracovní postupy, vždy přináší silnější a spolehlivější výsledky.