Slib práce zaměřené na AI zní jednoduše: rychlejší rozhodnutí, méně zbytečné práce, chytřejší spolupráce. Pro většinu týmů však realita vůbec neodpovídá tomuto slibu. Náš průzkum vyspělosti AI ukazuje, že pouze 12 % znalostních pracovníků má AI plně integrovanou do svých pracovních postupů a 38 % ji vůbec nepoužívá. Tato propast mezi ambicemi a realizací je problémem stacku.
Vybudování skutečně AI-first týmu znamená myslet nad rámec jednotlivých nástrojů a ptát se, jaký stack podporuje práci vašeho týmu na všech úrovních a ve všech pracovních postupech.
V tomto blogovém příspěvku si ukážeme, který AI stack je vhodný pro týmy zaměřené na AI. Dále se podíváme na to, jak do tohoto obrazu zapadá ClickUp jako konvergovaný AI pracovní prostor vytvořený pro váš způsob práce.
Co je AI Tech Stack?
Technologický stack AI je kombinace nástrojů, platforem a systémů, které tým používá k integraci AI do své každodenní práce. Představte si jej jako základ, který určuje, jak dobře může AI ve vaší organizaci fungovat.
Obvykle zahrnuje AI modely nebo asistenty, se kterými váš tým komunikuje, platformy, na kterých se práce provádí, a integrace, které je všechny propojují.
Silný technologický stack činí AI užitečnou v kontextu, kde již probíhají úkoly, konverzace a rozhodování. Slabý stack naopak ponechává AI na okraji jako samostatný nástroj, který si lidé musí pamatovat otevřít v samostatné záložce.
🧠 Zajímavost: Ačkoli AI vnímáme jako futuristickou technologii, její koncept je starý tisíce let. V řecké mytologii se říká, že bůh Héfaistos sestrojil zlaté roboty, aby mu pomáhaly s pohybem.
Základní vrstvy moderního technologického stacku AI
Moderní AI tech stack je organizován do pěti odlišných vrstev, z nichž každá zpracovává konkrétní fázi životního cyklu AI. Porozumění této vrstvené architektuře vám pomůže identifikovat mezery, vyhnout se redundantním nástrojům a vybudovat škálovatelný systém.
Každá vrstva závisí na ostatních; slabina v jedné z nich podkopává celý stack.
Datová vrstva
Datová vrstva je základem vašeho stacku. Zajišťuje příjem, ukládání, transformaci a feature engineering surového materiálu pro každý AI model. Mezi klíčové komponenty patří datová jezera pro surová data, datové sklady pro strukturovaná data a feature store pro opakovaně použitelné vstupy do modelů.
Častým úskalím jsou izolované zdroje dat s nekonzistentními formáty, které téměř znemožňují reprodukovat experimenty nebo odladit problémy ve výrobě.
🧠 Zajímavost: V roce 1958 vyvinul John McCarthy programovací jazyk LISP, který se stal jedním z nejdůležitějších jazyků pro výzkum AI. Po desetiletí zůstal klíčovým nástrojem a ovlivnil pozdější jazyky určené pro symbolickou práci s AI.
Modelovací vrstva
Zde vaši datoví vědci a inženýři ML vytvářejí, trénují a validují modely. Modelovací vrstva zahrnuje ML nástroje jako PyTorch nebo TensorFlow, nástroje pro sledování experimentů a registry modelů pro verzování a ukládání trénovaných modelů.
Týmy zaměřené na AI provádějí stovky experimentů a bez řádného sledování můžete snadno přijít o svůj nejvýkonnější model nebo duplicitně vykonávat práci.
Infrastrukturní vrstva
Infrastrukturní vrstva poskytuje surový výkon pro trénování a poskytování modelů ve velkém měřítku. To zahrnuje cloudové výpočty, jako jsou GPU clustery, orchestraci kontejnerů s Kubernetes a orchestrátory pracovních postupů, jako jsou Airflow nebo Kubeflow.
Hlavní výzvou je zde vyvážení nákladů a výkonu. Nadměrné dimenzování vyčerpá váš rozpočet, zatímco nedostatečné dimenzování zpomaluje rychlost iterace vašeho týmu.
Servisní vrstva
Servisní vrstva je to, co doručuje předpovědi vašeho modelu uživatelům nebo jiným systémům. Zahrnuje rámce pro servis modelů, API brány a nástroje pro inferenci v reálném čase i dávkovou inferenci.
Navíc se nejedná o jednorázové nastavení; potřebujete mechanismy, jako jsou kanárkové nasazení a A/B testování, abyste mohli bezpečně aktualizovat modely ve výrobě, aniž by došlo k výpadkům.
🔍 Věděli jste? Průzkum mezi více než 1 200 profesionály odhalil, že 95 % z nich nyní používá AI v práci nebo doma. Většina z nich uvádí trvalé zvýšení produktivity a 76 % si tyto nástroje dokonce hradí z vlastních prostředků.
Monitorovací a zpětnovazební vrstva
Jakmile je model spuštěn, jeho práce teprve začíná.
Monitorovací vrstva sleduje výkon modelu, detekuje odchylky dat a v případě problémů vydává upozornění. Zahrnuje také zpětnovazební kanály, které směrují opravy uživatelů nebo nová data zpět do systému, což umožňuje vašim modelům se v průběhu času neustále učit a zlepšovat.
AI frameworky a nástroje, které pohánějí týmy zaměřené na AI
Trh je zaplaven nástroji AI a je téměř nemožné rozlišit, které z nich jsou připravené k produkci a které jsou jen módní záležitostí. Týmy ztrácejí nespočet hodin vyhodnocováním desítek možností a často volí nástroj, který není vhodný a v budoucnu vytváří technický dluh.
Zde je několik nástrojů, které pohánějí dnešní přední týmy zaměřené na AI:
Zpracování dat a funkcí
- Apache Spark zpracovává velká data pro týmy pracující s rozsáhlými distribuovanými datovými sadami.
- dbt transformuje surová data do čistých, strukturovaných modelů, které jsou připraveny k analýze a strojovému učení.
- Feast a Tecton spravují úložiště funkcí, což usnadňuje sdílení a opětovné použití funkcí v různých modelech.
🧠 Zajímavost: V roce 1966 financovala americká vláda projekt AI zaměřený na automatický překlad z ruštiny do angličtiny. Po téměř deseti letech práce systém selhal natolik, že bylo financování náhle zastaveno. Tato jediná událost vyvolala první velkou AI zimu a naučila výzkumníky, že porozumění jazyku je mnohem obtížnější, než se očekávalo.
Vývoj modelů
- PyTorch a TensorFlow jsou nejoblíbenější frameworky pro vytváření a trénování modelů hlubokého učení ve velkém měřítku.
- Hugging Face Transformers poskytuje knihovnu předem vycvičených modelů NLP, které týmy mohou doladit pro konkrétní případy použití.
- scikit-learn zůstává spolehlivou volbou pro klasické úkoly strojového učení, jako je klasifikace, regrese a shlukování.
Sledování experimentů
- MLflow umožňuje týmům zaznamenávat, porovnávat a reprodukovat experimenty v průběhu celého životního cyklu vývoje modelu.
- Weights & Biases nabízí bohaté vizualizace a funkce pro spolupráci, které umožňují sledovat výkon modelu v průběhu času.
- Neptune je určen pro týmy, které potřebují podrobná metadata experimentů a dlouhodobou historii experimentů.
Orchestrace
- Apache Airflow se široce používá pro plánování a správu komplexních datových a ML pipeline v produkčních prostředích.
- Kubeflow je určen pro týmy, které provozují ML workflows na Kubernetes ve velkém měřítku.
- Prefect a Dagster nabízejí modernější přístupy k orchestraci pracovních postupů s lepší sledovatelností a integrovaným řešením chyb.
🚀 Výhoda ClickUp: Proměňte koordinaci pracovních postupů v konkurenční výhodu s ClickUp Super Agents. Jedná se o AI týmové kolegy, kteří jsou součástí vašeho pracovního prostoru a koordinují složité pracovní postupy napříč úkoly, dokumenty, chaty a propojenými nástroji s reálným kontextem a autonomií.
Například můžete automaticky přijímat nové klienty pomocí Super Agents. Ten dokáže:
- Prohledejte svůj pracovní prostor a najděte nové záznamy o zákaznících.
- Vytvořte správné šablony projektů v ClickUp
- Přiřazujte úkoly pro zaškolení správným členům týmu na základě jejich role a SLA.
- Vytvořte uvítací e-mail přizpůsobený odvětví klienta
- Sdílejte shrnutí v týmovém chatu.
Vše běží podle plánu a přizpůsobuje se výjimkám, aniž by někdo musel dohlížet na každý krok.
Zde je návod, jak vytvořit svého prvního superagenta v ClickUp:
Modelování služeb
- TensorFlow Serving a TorchServe jsou speciálně navrženy pro nasazení modelů hlubokého učení jako škálovatelných API s nízkou latencí.
- Seldon Core poskytuje flexibilní servisní vrstvu pro týmy, které spravují více modelů v různých frameworkách.
- BentoML zjednodušuje balení a nasazování modelů, což usnadňuje přechod od vývoje k produkci.
Monitorování
- Evidently AI, Arize a WhyLabs detekují odchylky modelů a problémy s kvalitou dat a upozorňují, když se výkon modelu v produkci začíná zhoršovat.
- Prometheus a Grafana poskytují pozorovatelnost na úrovni systému, díky čemuž mají týmy přehled o stavu infrastruktury a výkonu modelů.
🚀 Výhoda ClickUp: Vytvořte živé velitelské centrum, které sleduje cíle, pracovní zátěž, příjmy, dobu cyklu a rizika dodávek na jednom místě pomocí dashboardů ClickUp. Poté přidejte AI karty, které automaticky zobrazují poznatky, označují anomálie a doporučují další kroky, než se problémy zhorší.
Můžete přidat:
- AI StandUp Card: Shrňte nedávné aktivity z vybraných úkolů a projektů za zvolené časové období.
- AI Team StandUp Card: Získejte souhrny aktivit více osob nebo více týmů, abyste viděli, na čem každá skupina pracuje.
- Karta s shrnutím AI: Vytvořte stručný přehled stavu pro vedení, který zdůrazní, co je na dobré cestě a co vyžaduje pozornost.
- Karta aktualizace projektu AI: Automaticky vytvářejte podrobné zprávy o pokroku pro konkrétní prostor, složku nebo seznam.
- AI Brain Card: Přizpůsobte si vlastní výzvu, abyste získali přizpůsobené informace nebo prováděli úkoly v oblasti reportingu na míru.
Velké jazykové modely (LLM)
- OpenAI ChatGPT je široce používán pro generování obsahu, pomoc s kódováním a úlohy vyžadující logické uvažování v rámci podnikových týmů.
- Anthropic Claude zpracovává dlouhé, komplexní dokumenty a nuancované pokyny, díky čemuž se hodí pro pracovní postupy náročné na výzkum.
- Google Gemini nabízí multimodální funkce, které týmům umožňují pracovat s textem, obrázky a daty v jednom rozhraní.
🚀 Výhoda ClickUp: Většina týmů se topí v nesourodých AI nástrojích: jeden pro psaní, jeden pro poznámky, jeden pro reportování a jeden pro automatizaci. Kontext se ztrácí a bezpečnost se stává otazníkem.
ClickUp Brain MAX spojuje vše do jedné jednotné super aplikace AI zabudované do vaší práce.
Váš tým získá jediný systém AI, který rozumí úkolům, dokumentům, chatům, dashboardům a pracovním postupům v reálném kontextu. Umí odpovídat na otázky týkající se projektů, generovat obsah z živých dat, vytvářet akční plány, shrnout aktualizace a spouštět další kroky bez AI Sprawl. Pro své úkoly můžete také plynule přepínat mezi ChatGPT, Claude a Gemini.
Nástroje pro automatizaci a workflow
- Zapier propojuje aplikace a spouští automatizované pracovní postupy bez nutnosti technické podpory.
- Make nabízí flexibilnější automatizaci pro týmy, které potřebují komplexní, vícestupňovou logiku pracovních postupů.
- n8n je open-source automatizační nástroj, který technickým týmům poskytuje plnou kontrolu nad tím, jak jsou pracovní postupy vytvářeny a hostovány.
Produktivní platformy založené na AI
- ClickUp spojuje úkoly, dokumenty, chat a AI do jednoho konvergovaného pracovního prostoru, takže týmy nemusí neustále přepínat mezi nástroji, aby mohly vykonávat svou práci.
- Notion AI přidává funkce psaní a shrnování k existujícím dokumentům a databázové struktuře Notion.
- Microsoft Copilot je integrován do celé sady Microsoft 365 a je užitečný pro týmy, které již intenzivně pracují v aplikacích Word, Excel a Teams.
Správa znalostí a vyhledávání pomocí AI
- Glean získává informace z propojených aplikací společnosti a na požádání je zobrazuje prostřednictvím podnikového vyhledávání.
- Guru pomáhá týmům budovat a udržovat centrální znalostní bázi, která zůstává přesná a přístupná v celé organizaci.
🚀 Výhoda ClickUp: Když týmy hovoří o správě znalostí, problémem je, že při rozhodování se nezobrazují správné informace.
ClickUp Docs řeší tento problém u zdroje tím, že umožňuje týmům zachycovat a aktualizovat znalosti přímo v rámci pracovního toku.
Řekněme, že oddělení operací upravuje kontrolní seznam pro nákup během živého onboardingu dodavatele. Finanční oddělení přidává nové limity schvalování přímo do stejného dokumentu a propojuje je s probíhající úlohou. Právní oddělení objasňuje výjimku v komentáři během kontroly. Dokument odráží, jak proces funguje dnes, protože se vyvíjel společně s prací.
To řeší problém zastaralých znalostí. Vytváří však také nový problém.
Jakmile jsou znalosti uloženy v dokumentech, úkolech a komentářích, je výzvou najít rychle správnou odpověď. ClickUp Enterprise Search se o tuto vrstvu postará.
Když se někdo zeptá, jak funguje schvalování dodavatelů u smluv nad 10 milionů dolarů, Enterprise Search vyhledá nejnovější verzi dokumentu, propojený schvalovací úkol a komentář, kde právní oddělení podepsalo. Nikdo si nemusí pamatovat, kde se co nachází nebo který nástroj zkontrolovat.
Jak vybrat správný AI stack pro váš tým
Znáte jednotlivé vrstvy a viděli jste nástroje, ale nemůžete se rozhodnout. Bez jasného rozhodovacího rámce týmy často vybírají nástroje na základě popularity nebo uvíznou v analytické paralýze a nikdy se nedokážou rozhodnout.
Neexistuje univerzální „nejlepší“ stack; ten správný závisí na vašich cílech, omezeních a vyspělosti týmu. Zde je návod, jak se správně rozhodnout:
Začněte se svými obchodními cíli
Než začnete hodnotit jakýkoli nástroj, ujasněte si, co má AI pro vaši organizaci dělat. Týmy, které tento krok vynechají, skončí s působivými nástroji, které řeší nesprávné problémy.
Jakmile budete mít jasno v cíli, nechte ho řídit vaše priority:
- Pokud je nejdůležitější nízká latence inferenčních procesů, měly by být na prvním místě nástroje pro obsluhu infrastruktury a nasazení na okraji sítě.
- Pokud je prioritou rychlé experimentování, flexibilní výpočetní výkon a silné systémy pro sledování experimentů jsou nezbytné.
- Pokud působíte v regulovaném odvětví, musí být v popředí zájmu původ dat, auditovatelnost a možnosti nasazení na místě.
- Pokud je cílem interní produktivita, konvergované pracovní prostředí s integrovanou AI, jako je ClickUp, přinese větší hodnotu než soubor nesouvislých bodových řešení.
🔍 Věděli jste, že... Zatímco většina světa stále testuje AI, týmy zaměřené na AI již oficiálně ukončily zkušební období. Více než 40 % experimentů s AI v předních organizacích již přešlo do fáze plného nasazení.
Zhodnoťte, jak dobře se integruje s tím, co již máte.
Váš AI stack nebude existovat izolovaně. Musí být čistě propojen s vaším stávajícím datovým skladem, CI/CD pipeline a obchodními aplikacemi. Než se rozhodnete pro nějaký nástroj, zeptejte se:
- Podporuje váš poskytovatel cloudových služeb bez nutnosti použití vlastních konektorů?
- Je možné jej škálovat podle růstu objemu dat a velikosti týmu?
- Kolik inženýrského úsilí bude zapotřebí k udržení integrací v průběhu času?
- Je kompatibilní s nástroji, které váš tým již denně používá?
Nástroj s o něco méně funkcemi, ale silnou interoperabilitou, téměř vždy předčí nejlepší řešení ve své třídě, které způsobuje problémy s integrací.
Vyvažte náklady, bezpečnost a schopnosti týmu.
Každé rozhodnutí o stacku s sebou nese skutečné kompromisy a tři z nich mají tendenci týmy zaskočit:
- Náklady: Cloudové výpočty pro trénování velkých modelů mohou být s rostoucím využitím rychle nákladné. Zaveďte monitorování nákladů od samého začátku, místo abyste to řešili až dodatečně.
- Bezpečnost: Váš stack bude zpracovávat citlivá data, proto před jeho nasazením vyhodnoťte standardy šifrování, kontroly přístupu a certifikace shody.
- Schopnosti týmu: I ten nejlepší nástroj je k ničemu, pokud nikdo z vašeho týmu neví, jak ho používat. Buďte realističtí, pokud jde o dobu náběhu, dostupnou dokumentaci a druh průběžné podpory, kterou poskytuje dodavatel.
Myslete v rovinách, ne v jednotlivých nástrojích
Nejúčinnější AI stacky jsou vrstvené systémy, ve kterých data plynule proudí od sběru až po monitorování, přičemž každá vrstva komunikuje s vrstvou následující. Při hodnocení nového nástroje se zeptejte:
- Posiluje to vrstvy kolem něj, nebo to přidává na složitosti?
- Má váš tým jasně určeného vlastníka pro tuto vrstvu stacku?
- Lze jej nahradit, aniž by došlo k narušení celého procesu?
- Vytváří to jediný zdroj pravdy nebo další silo?
🔍 Věděli jste? Zatímco 88 % společností nyní využívá AI, pouze 6 % organizací je považováno za „vysoce výkonné“. Tyto týmy dosahují návratnosti přes 10,30 dolarů za každý dolar investovaný do AI, což je téměř trojnásobek průměru.
Časté chyby v AI stacku a jak se jim vyhnout
I týmy s dostatkem zdrojů v tomto ohledu dělají chyby. Zde jsou nejčastější chyby v AI stacku a co místo toho dělat:
| Chyba | Proč k tomu dochází | Jak se tomu vyhnout |
| Vývoj před ověřením | Týmy se vrhají do komplexní infrastruktury, aniž by si ověřily, zda daný případ použití skutečně přináší hodnotu. | Začněte s cíleným pilotním projektem, ověřte dopad a poté škálovat stack na základě ověřených případů použití. |
| Ignorování kvality dat | Týmy investují značné prostředky do modelů, ale zanedbávají kvalitu dat, která do nich vkládají. | Před investicí do vývoje modelů považujte datovou infrastrukturu za nejvyšší prioritu. |
| Podceňování složitosti integrace | Nástroje jsou hodnoceny samostatně, bez ohledu na to, jak se propojují s širším stackem. | Zmapujte celý svůj ekosystém dat a pracovních postupů, než se rozhodnete pro jakýkoli nový nástroj. |
| Optimalizace pro funkce nad rámec přizpůsobení | Týmy se zaměřují spíše na technicky nejimpozantnější nástroje než na ty, které nejlépe vyhovují jejich pracovním postupům. | Upřednostněte nástroje, které se snadno integrují do stávajícího způsobu práce vašeho týmu. |
| Vynechání monitorování | Modely jsou nasazeny, ale nikdy nejsou sledovány z hlediska odchylek nebo degradace v průběhu času. | Začleňte monitorování do svého stacku hned od začátku, ne až dodatečně. |
| Ignorování přijetí | Stack je vytvořen pro inženýry, ale nikdy nebyl navržen pro použití širším týmem. | Vyberte nástroje s přístupným rozhraním a investujte do zaškolení, aby se jejich používání rozšířilo i mimo technicky zdatné uživatele. |
📮 ClickUp Insight: Týmy s nízkým výkonem mají čtyřikrát větší pravděpodobnost, že budou používat více než 15 nástrojů, zatímco týmy s vysokým výkonem si udržují efektivitu tím, že omezují své nástroje na 9 nebo méně platforem. Ale co takhle používat jednu platformu?
Jako univerzální aplikace pro práci ClickUp sdružuje vaše úkoly, projekty, dokumenty, wiki, chat a hovory na jedné platformě a doplňuje je o pracovní postupy založené na AI.
Jste připraveni pracovat chytřeji? ClickUp funguje pro každý tým, zviditelňuje práci a umožňuje vám soustředit se na to, co je důležité, zatímco AI se postará o zbytek.
Příklady AI stacků z praxe od předních společností
Může být obtížné si představit, jak všechny tyto vrstvy a nástroje fungují dohromady, aniž byste je viděli v akci. Ačkoli se konkrétní detaily neustále vyvíjejí, pohled na architektury známých společností zaměřených na AI odhaluje společné vzorce a priority. Zde je několik příkladů:
- Spotify: Gigant v oblasti streamování hudby využívá feature store založený na Feast, TensorFlow pro své doporučovací modely a Kubeflow pro orchestraci pipeline. Jejich klíčovým poznatkem byla velká investice do opětovného využití funkcí, což umožnilo různým týmům vytvářet modely bez nutnosti přepracovávat stejné datové vstupy.
- Uber: Pro správu ML ve velkém měřítku vytvořil Uber vlastní interní platformu s názvem Michelangelo. Standardizuje celý životní cyklus ML a umožňuje stovkám inženýrů vytvářet a nasazovat modely pomocí konzistentní sady pracovních postupů.
- Airbnb: Jejich platforma Bighead úzce propojuje experimenty s ML s obchodními metrikami. Klade důraz na sledování experimentů a integraci A/B testování, čímž zajišťuje, že každý model je měřen podle svého dopadu na produkt.
- Netflix: Netflix, průkopník v oblasti rozsáhlých doporučení, používá Metaflow pro koordinaci pracovních postupů a vybudoval vlastní infrastrukturu optimalizovanou pro výkon. Upřednostnil zkušenosti vývojářů, což datovým vědcům usnadňuje převádění jejich nápadů do praxe.
🔍 Věděli jste, že... Od konce roku 2022 klesly náklady na provoz AI na úrovni GPT-3. 5 více než 280krát. Pro týmy, které již využívají AI, to znamená, že nyní mohou za pár centů udělat to, co ještě před dvěma lety stálo malé jmění.
Jak ClickUp nahrazuje váš AI Tech Stack
ClickUp spojuje provádění, inteligenci a automatizaci do jednoho propojeného pracovního prostoru, takže týmy zaměřené na AI mohou trávit více času dodáváním výsledků namísto propojováním nástrojů.
Týmy omezují rozšiřování SaaS, protože práce, rozhodování a asistence AI probíhají v jednom systému. Dochází také k menšímu přepínání kontextu, protože každá akce se odehrává tam, kde již existuje práce.
Podívejme se blíže na to, jak ClickUp nahrazuje váš AI tech stack. 👀
Vytvářejte a přesouvejte práci rychleji
ClickUp Brain nahrazuje roztříštěné AI nástroje, které generují obsah bez pochopení skutečného provedení. Čte živé úkoly, dokumenty, komentáře, pole a historii v celém pracovním prostoru a nabízí kontextovou AI.
Předpokládejme, že produktový manažer provádí experiment A/B a potřebuje převést výsledky do podoby připravené k realizaci. Může k tomu použít ClickUp Brain:
- Vytvořte PRD pomocí výsledků experimentů, souvisejících chyb a předchozích rozhodnutí.
- Automatické psaní popisů úkolů pro inženýry na základě PRD a akceptačních kritérií
- Shrňte výsledky sprintů a odhalte nevyřešené závislosti během plánování.
- Odpovídejte na otázky týkající se pracovního postupu pomocí aktuálního stavu úkolu a vlastnictví.
📌 Vyzkoušejte tento příkaz: Vytvořte PRD pro experiment s pokladnou pomocí výsledků z posledního sprintu a propojte požadované technické úkoly.
Koordinujte AI pracovní postupy
Jakmile práce existuje, automatizace pracovních postupů ji udržuje v pohybu.
ClickUp Automations zpracovává spouštěcí pracovní postupy spojené s reálnými událostmi. Například tým strojového učení posílá nový experiment do produkčního monitorování.
- Když se spustí výstraha Datadog, automatizace vytvoří úkol pro opravu chyby a přidělí jej technikovi v pohotovosti.
- Po sloučení opravy automatizace přesměruje úkol do QA a aktualizuje stav na „Testování“.
- Po schválení QA automatizace přiřadí vlastníky vydání a aktualizuje stav na „Připraveno k nasazení“.
- Po dokončení nasazení automatizace zveřejní výsledky a uzavře smyčku.
Týmy spravují přeškolování, ověřování a nasazování modelů pomocí viditelných pravidel uvnitř pracovního prostoru.
Skutečný uživatel sdílí své zkušenosti s používáním ClickUp pro realizaci:
ClickUp je extrémně flexibilní a funguje dobře jako jediný systém pro provádění úkolů napříč týmy. Ve společnosti GobbleCube jej používáme ke správě GTM, CSM, produktů, automatizace a interních operací na jednom místě. Největší předností je možnost přizpůsobení všeho. Vlastní pole, hierarchie úkolů, závislosti, automatizace a zobrazení nám umožňují modelovat naše skutečné obchodní pracovní postupy, místo aby nás nutily do rigidní struktury. Po správném nastavení nahrazuje několik nástrojů a snižuje množství manuální koordinace.
ClickUp je extrémně flexibilní a funguje dobře jako jediný systém pro provádění úkolů napříč týmy. Ve společnosti GobbleCube jej používáme ke správě GTM, CSM, produktů, automatizace a interních operací na jednom místě. Největší předností je možnost přizpůsobení všeho. Vlastní pole, hierarchie úkolů, závislosti, automatizace a zobrazení nám umožňují modelovat naše skutečné obchodní pracovní postupy, místo aby nás nutily do rigidní struktury. Po správném nastavení nahrazuje několik nástrojů a výrazně snižuje množství manuální koordinace.
Okamžitě zaznamenávejte rozhodnutí z jednání
O více než dokumenty často rozhodují schůzky. ClickUp AI Notetaker zajišťuje, že se tato rozhodnutí promítnou do práce.
Řekněme, že týdenní kontrola modelu odhalí problémy s výkonem. AI Notetaker zaznamená schůzku, vygeneruje stručné shrnutí a extrahuje akční položky. Ty můžete převést na úkoly ClickUp propojené s příslušným projektem.
Majitelé okamžitě dostávají úkoly a budoucí práce se vrací k původnímu rozhodnutí, aniž by bylo nutné prohledávat přepisy.
Centralizujte signály napříč všemi nástroji
Nahrazení AI tech stacku nevyžaduje opuštění stávajících systémů. ClickUp Integrations sdružuje signály do jedné výkonné vrstvy.
Můžete například:
- Synchronizujte úkoly GitHub do úkolů ClickUp spojených s milníky vydání.
- Spouštějte pracovní postupy z upozornění Datadog nebo experimentálních platforem.
- Připojte výsledky experimentů přímo k úkolům pro kontrolu.
Týmy pracují z jednoho pracovního prostoru, zatímco nástroje dodávají strukturovaná data do aktivní práce.
Pracujte rychleji díky produktivitě zaměřené na hlasové ovládání
Rychlost je důležitá, když vás uprostřed práce napadne nějaký nápad. Funkce ClickUp Talk to Text v Brain MAX umožňuje produktivitu založenou na hlasu a umožňuje vám pracovat čtyřikrát rychleji.
Předpokládejme, že vedoucí inženýr dokončil ladění a chce rychle zaznamenat kontext. Nadiktuje aktualizaci, Brain MAX ji přepíše a strukturová obsah, takže můžete úkol okamžitě aktualizovat.
Hlasové zadávání dat eliminuje překážky a urychluje realizaci plánování a dodávek.
Podívejte se na toto video a zjistěte, jak funguje tento asistent pro převod hlasu na text:
Už nikdy neztraťte skvělý nápad: použijte tohoto asistenta pro převod hlasu na text
🔍 Věděli jste? Zatímco 62 % lidí má pocit, že AI agenti jsou v současné době přeceňováni, hlavním důvodem je nedostatek kontextu. Asi 30 % uživatelů frustrují „sebevědomí hádatelé“, kteří znějí jistě, ale mýlí se ve faktech, protože nejsou integrováni do skutečného pracovního prostoru týmu.
Architektura pro dynamický rozvoj s ClickUp
Budování týmu zaměřeného na AI začíná záměrem. Každá vrstva vašeho stacku, od dat a modelů po monitorování a automatizaci, ovlivňuje, jak rychle se váš tým může pohybovat a jak sebevědomě může škálovat. Když jsou tyto vrstvy čistě propojeny, AI se stává součástí provádění, místo aby zůstávala na okraji.
ClickUp se zaměřuje právě na tuto realizační vrstvu. Díky úkolům, dokumentům, AI agentům, automatizacím, podnikovému vyhledávání a ClickUp Brain v jednom konvergovaném pracovním prostoru zůstávají vaše AI iniciativy spojeny s reálnou prací. Experimenty se propojují s dodávkami. Monitorování se propojuje s vlastnictvím. Rozhodnutí se propojují s dokumentovaným kontextem.
Týmy mohou koordinovat pracovní postupy, získávat poznatky, shromažďovat znalosti a posouvat projekty vpřed v jediném prostředí navrženém pro škálovatelnost. AI se stává součástí každodenních operací a podporuje plánování, dodávky, kontrolu a optimalizaci, aniž by došlo ke ztrátě kontextu.
Konsolidujte svou práci s AI v ClickUp a vytvořte stack navržený pro způsob fungování vašeho týmu. Zaregistrujte se do ClickUp ještě dnes!
Často kladené otázky (FAQ)
1. Jaký je rozdíl mezi technologickým stackem AI a technologickým stackem strojového učení?
Technologický stack AI je široká kategorie, která zahrnuje strojové učení, generativní AI a další přístupy. Na druhou stranu, technologický stack strojového učení se konkrétně vztahuje na nástroje pro trénování a nasazování ML modelů, i když se tyto termíny často používají zaměnitelně.
2. Jak pracují netechnické týmy s AI technologickým stackem?
Netechnické týmy pracují s výstupy AI, jako jsou dashboardy, a poskytují zpětnou vazbu, která pomáhá vylepšovat modely. Jednotné pracovní prostředí, jako je ClickUp, jim poskytuje přehled o stavu projektu, aniž by musely procházet složitou koordinací pracovních postupů infrastruktury ML.
3. Měly by společnosti zaměřené na AI budovat nebo kupovat komponenty svého AI stacku?
Většina společností zaměřených na AI používá hybridní přístup. Nakupují spravované služby pro komoditní infrastrukturu a vytvářejí vlastní nástroje pouze tam, kde jim to přináší jedinečnou konkurenční výhodu.
4. Co se stane, když se váš AI stack neintegruje s vašimi nástroji pro řízení projektů?
Vytváříte dva zdroje pravdy pro vývoj modelů a stav projektu, což vede k nedorozuměním a zpožděním. Konvergovaný pracovní prostor ClickUp zajišťuje synchronizaci technického pokroku a úkolů projektu.