Ein Bericht von Capgemini zeigt, dass 50 % der US-Unternehmen nutzen inzwischen generative KI für ihre Marketingprojekte. Diese Tools entwickeln sich zwar weiter, können aber weder mehrstufige Workflows rationalisieren noch große Datenmengen ohne häufige menschliche Eingaben verarbeiten.
Aber was wäre, wenn Sie sich diesen Wettbewerbsvorteil heute verschaffen könnten? Was wäre, wenn es eine Möglichkeit gäbe, komplexe Prozesse sofort zu automatisieren?
Das sind KI-Agenten - die nächste Phase der KI-Implementierung für Unternehmen!
Zu wissen, wie man einen KI-Agenten erstellt, ist auf lange Sicht entscheidend. Sobald Sie wissen, wie man einen benutzerdefinierten Agenten erstellt, können Sie Aufgaben (wie Kundenservice oder Marktanalysen) mit wenig menschlichem Eingriff automatisieren und die Gesamtkosten senken.
In diesem Blog erfahren Sie alles über KI-Agenten, angefangen bei der Frage, was sie sind, bis hin zur Frage, wie Sie einen solchen Agenten entwickeln können. Bleiben Sie bis zum Ende dabei - wir stellen Ihnen einen KI-Agenten vor, der effizient und nahtlos in Ihr Aufgaben- und Projektmanagement integriert ist!
⏰60-Sekunden-Zusammenfassung
- KI-Agenten sind autonome KI-Tools mit Entscheidungsfunktion
- Sie können mit Menschen und technischen Tools in ihrer Umgebung interagieren
- KI-Agenten werden bereits in den Bereichen E-Commerce, Gesundheitswesen, Automatisierung von Geschäftsprozessen und Cloud Computing eingesetzt
- Sie können einen benutzerdefinierten KI-Agenten mit Datenwissenschaftlern, UX-Designern, Experten für maschinelles Lernen und Softwareentwicklung erstellen
- Wenn Sie ClickUp für Ihr Projektmanagement nutzen, steht Ihnen bereits ein integrierter interner KI-Agent zur Verfügung
Lassen Sie uns zuerst die Grundlagen angehen.
Was ist ein KI-Agent?
Wenn Sie schon einmal mit einem KI-Assistenten auf einer Website gechattet haben, sind Sie bereits mit einem KI-Agenten in Kontakt gekommen. Am häufigsten findet man sie heute auf den Support-Seiten von Unternehmen, wo sie Kundenabfragen beantworten, Support-Tickets erstellen oder Anrufe mit Live-Support-Agenten vereinbaren.
Die Fähigkeiten eines KI-Agenten sind jedoch nicht nur auf die Verwaltung des Kundensupports begrenzt. Er kann viel mehr erledigen, wie Sie im Folgenden sehen werden.
Definition eines KI-Agenten
Ein KI-Agent ist ein autonomes Programm, das vordefinierte Funktionen mit minimalen menschlichen Eingriffen ausführt. Es kann verschiedene Akteure und Elemente in seiner Umgebung erkennen und mit ihnen interagieren, um Ihnen zu helfen, Ihre Ziele zu erreichen.
Wenn Sie zum Beispiel jemandem eine E-Mail schicken wollen, kann ein KI-Agent die notwendigen Eingaben von Ihnen entgegennehmen, z. B. die E-Mail-Adresse des Empfängers, das Thema der E-Mail, den Anhang einer Datei usw. Er interagiert dann mit Ihrem Client, um die E-Mail selbständig zu verfassen generative KI .
Zu erledigen, zeigt es Ihnen eine Vorschau der E-Mail, so dass Sie alles ändern können, wenn erforderlich, und senden Sie es, sobald die Änderungen vorgenommen werden.
Schlüsselmerkmale von KI-Agenten
Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Merkmale von KI-Agenten in Kurzform:
- Minimaler Bedarf an menschlichem Input
- Kontinuierliches Lernen und Verbesserung
- Kontextbewusstsein und Fähigkeit zur Interaktion mit der Umgebung
- Fähigkeit zum Lesen, Extrahieren und Ändern von Daten aus externen Quellen
- Verständnis der menschlichen Sprache und des menschlichen Verhaltens
- Fähigkeit, Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Ausbildung und ihres Wissens zu treffen
Arten von KI-Agenten
KI-Agenten lassen sich anhand verschiedener Elemente kategorisieren (d. h. Design vs. Funktion). Hier werden wir sie nach ihrer Funktion kategorisieren, was uns zu zwei Haupttypen von Agenten führt, die heutzutage in vielen Unternehmen anzutreffen sind:
- Autonome KI-Agenten: Diese Agenten sind in der Regel auf den Kunden ausgerichtet und verfügen über ein hohes Maß an autonome Entscheidungsfindung fähigkeit. Sie verwalten Kundenabfragen, ohne dass Ihre Mitarbeiter eingreifen müssen.
- Assistive KI-Agenten: Diese sind internKI-unterstützte Apps die Ihre Mitarbeiter beim Abschließen komplexer Aufgaben unterstützen. Da es sich um interne Anwendungen handelt, können sie eine grafische Benutzeroberfläche haben oder auch nicht, je nach Ihren Vorlieben.
Wie baut man einen KI-Agenten?
Die Entwicklung von KI-Agenten ist nicht schwierig, erfordert aber einen strukturierten Ansatz und eine gute Planung. Im Folgenden finden Sie acht Schritte, die Sie befolgen müssen, wenn Sie benutzerdefinierte KI-Agenten für Ihre Geschäftsanforderungen erstellen:
Schritt 1: Definieren Sie den Zweck Ihres Agenten
Bevor Sie mit dem Aufbau Ihres eigenen KI-Agenten beginnen, müssen Sie klar definieren, was Sie damit erreichen wollen. Und wir sprechen hier von einer formalen Dokumentation.
Sicher, Sie haben vielleicht eine ungefähre Vorstellung davon, was der KI-Agent erledigen soll, aber um sicherzustellen, dass nichts übersehen wird, müssen Sie alle Funktionen und Fähigkeiten, die Sie in ihm haben wollen, dokumentieren
Außerdem entsteht so ein zentrales Dokument, auf das sich Ihr Entwicklungsteam beziehen kann, wenn es die Umgebung und die Erwartungen des Agenten verstehen will.
Schritt 2: Ein Team zusammenstellen
Der nächste (und entscheidende) Schritt besteht darin, ein Team für den Aufbau des KI-Agenten zusammenzustellen. Selbst wenn Sie Softwareentwickler sind, sollten Sie NICHT versuchen, KI-Agenten allein zu erledigen. Der Grund dafür ist, dass der Aufbau eines robusten Agenten Fachwissen aus verschiedenen Feldern erfordert, darunter:
- Datenwissenschaft und -analyse
- Maschinelles Lernen (ML)
- UI-Entwurf
- Software-Entwicklung
Solange Sie keine Fachleute aus all diesen Feldern engagieren, könnten Sie am Ende einen fehlerhaften KI-Agenten bauen. Stellen Sie stattdessen zunächst ein Team von Experten zusammen.
Schritt 3: Bestimmen Sie Ihr technisches Paket
Sobald Sie Ihr Team zusammengestellt haben, sollten Sie die Technologien besprechen und festlegen, die als Grundlage für den Agenten dienen sollen plattform für Ihren KI-Agenten . Dazu gehören:
- Programmiersprache (Java, Python, usw.)
- Hosting-Umgebung
- Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) (Gensim, NLTK, usw.)
- Datenanalyse-Bibliotheken (Plotly, SciPy, NumPy, usw.)
- ML-Modell (z.B. GPT, BERT, Llama, usw.)
- Technologien auf der Grundlage spezifischer Fähigkeiten (z. B. Computer Vision, Spracherkennung, Automatisierung von Roboterprozessen usw.)
Sie sollten auch etwas Platz für andere Bibliotheken und Frameworks lassen, die möglicherweise benötigt werden.
Sobald Sie all diese Elemente für den Technologie-Stack Ihres KI-Agenten identifiziert und ausgewählt haben, verfügen Sie über eine solide Grundlage, auf der Sie aufbauen können.
Schritt 4: Machen Sie Ihre Design-Überlegungen
Neben der Festlegung des zu verwendenden technischen Stapels sollten Sie vor der Entwicklung von KI-Agenten auch einige Designüberlegungen anstellen. Dazu gehören:
1. Architektur
Es gibt zwei Ansätze für die Architektur Ihres benutzerdefinierten KI-Agenten -modular und concurrent. Bei der modularen Architektur wird jeder Teil des Agenten nacheinander und separat entwickelt, bevor er zum endgültigen Agenten zusammengesetzt wird. Bei der gleichzeitigen Architektur hingegen werden alle Teile gleichzeitig trainiert und aufgebaut.
2. Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung (UI/UX)
Wenn Sie möchten, dass Ihr KI-Agent eine öffentliche Benutzeroberfläche hat, dann sollten Sie auch über die Elemente nachdenken, die Sie in die UI/UX einbeziehen möchten. Dazu gehören Ihr Branding, ein Maskottchen, ein Name, den Sie ihm geben möchten, usw.
3. Umgang mit Daten
Wie Ihr benutzerdefinierter KI-Agent relevante Daten erhält und mit ihnen arbeitet, ist eine weitere wichtige Überlegung, die Sie anstellen sollten. Dies bedeutet, dass der gesamte Daten Flow von Anfang bis Ende klar definiert werden muss, einschließlich:
- Daten/Informationen, die vom Benutzer empfangen werden
- Daten/Informationen, die von Ihrem Server extrahiert werden sollen
- Funktionen, die mit den extrahierten Daten ausgeführt werden sollen
- Auslieferung des Ergebnisses an den Benutzer
Jeder Schritt im Datenverarbeitungsprozess sollte detailliert dargelegt werden.
4. Feedback-Mechanismus
Ziehen Sie in Erwägung, einen Feedback-Mechanismus in Ihr KI-Agentensystem einzubauen. Dabei kann es sich um eine Umfrage, eine Bewertung oder eine einfache Schaltfläche für "Gefällt mir"/"Gefällt mir nicht " handeln. Es ist wichtig, von den Benutzern Rückmeldungen über den Agenten zu erhalten, um das Tool kontinuierlich zu verbessern.
Schritt 5: Beschreibung und Bereinigung der Trainingsdaten
Es gibt drei Arten von Datenquellen, die Sie für die Vorbereitung und das Training Ihres Agenten verwenden können, je nachdem, wer seine Benutzer sein werden:
- Operative Daten Ihrer Organisation
- Externe Daten, die Sie von Drittanbietern erhalten oder erworben haben
- Benutzer-generierte Daten, die von Ihren Kunden/Benutzern generiert wurden
Unabhängig davon, welche Rohdaten Sie zum Trainieren Ihres Modells verwenden möchten, müssen diese vor dem Training beschrieben und bereinigt werden. Was bedeutet Beschreibung und Bereinigung? Nun, hier ist eine kurze Übersicht:
- Beschriftung: Dies bezieht sich auf die manuelle Kategorisierung, Markierung und Beschreibung von Daten durch Menschen, um sie für Ihren KI-Agenten verständlich zu machen. Zu erledigen ist dies, damit das KI-Modell, das in Ihrem Agenten verwendet wird, Verbindungen zwischen Datenpunkten herstellen und korrekt erkennen kann, was die einzelnen Datentypen darstellen.
- Bereinigung: Dies bezieht sich auf das Entfernen von Anomalien aus Ihrem Datensatz, wie leere Zeilen, falsch dargestellte oder fehlende Werte, Fehler, usw. Durch das Entfernen dieser Anomalien wird verhindert, dass Ihr KI-Agent auf fehlerhaften Daten trainiert wird.
💡Pro-Tipp: Tools wie SuperAnnotate, DataLoop und Encord helfen Ihnen bei diesen beiden Schritten.
Schritt 6: Erstellen und trainieren Sie Ihren Agenten
Jetzt können Sie mit dem Aufbau und dem Training Ihres KI-Agenten beginnen. Beginnen Sie mit der Einstellung Ihrer Trainingsumgebung - installieren Sie alle notwendigen ML-Bibliotheken und Frameworks, starten Sie die Trainingstools und laden Sie Ihre Daten.
⚠️ WICHTIG: Laden Sie nicht alle Ihre Daten auf einmal. Teilen Sie sie in zwei Teilmengen auf und laden Sie nur eine. Behalten Sie den anderen Satz für Testzwecke.
Sobald Sie Ihre Daten geladen haben, initialisieren Sie das ML-Modell, das Sie in Schritt drei ausgewählt haben. Stellen Sie die Trainingsparameter ein (sie können je nach dem von Ihnen gewählten Modell variieren, so dass es schwierig ist, hier auf Einzelheiten einzugehen), und starten Sie den Trainingsprozess.
Verfolgen Sie Metriken wie Verlust und Genauigkeit während des Trainingsprozesses, um einen Eindruck davon zu bekommen, wie gut das Modell lernt. Wenn es nicht gut lernt, passen Sie die Trainingsparameter an.
Gleichzeitig sollten die UI-Entwickler die Benutzeroberfläche Ihres KI-Agenten entwerfen und erstellen.
Schritt 7: Testen Sie den Agenten
Sobald der Trainingsprozess abgeschlossen ist, ist es an der Zeit, Ihr Modell zu testen. Hier kommt die andere Hälfte Ihres Datensatzes ins Spiel, die Sie für Testzwecke reserviert haben (Schritt 6).
Starten Sie Ihren KI-Agenten, führen Sie ihn durch die Abfragen Ihres Testdatensatzes und analysieren Sie die Ergebnisse. Beobachten Sie, wie genau er die gewünschte Funktion für jeden Datenpunkt in Ihrem Datensatz ausgeführt hat. Beobachten Sie auch, wie lange er für die Ausführung dieser Aktionen gebraucht hat.
Wenn der Agent wie vorgesehen funktioniert, müssen Sie drei weitere Tests durchführen. Diese sind:
- Einheitstests: Testen Sie jedes Modul oder jede Einheit Ihres KI-Agenten unabhängig voneinander, um sicherzustellen, dass sie richtig funktionieren
- Benutzertests: Laden Sie einige Benutzer des Agenten ein, um ihn unter Ihrer Beobachtung auszuprobieren, damit Sie analysieren können, wie die Benutzer ihn verwenden und wie genau er in den einzelnen Szenarien funktioniert
- A/B-Tests: Vergleichen Sie zwei Versionen des Agenten nebeneinander, um zu sehen, welche Version die Aufgabe besser erledigt
Jeder dieser Tests wird die Leistung Ihres KI-Agenten optimieren und sicherstellen, dass er in realen Szenarien gut funktioniert. Wenn er jedoch bei den Tests nicht gut abschneidet, müssen Sie den Agenten möglicherweise mit angepassten Parametern oder einem größeren Datensatz neu trainieren.
Schritt 8: Einsetzen und Überwachen des Agenten
Sobald Ihr KI-Agent wie vorgesehen funktioniert, ist es an der Zeit, ihn einzusetzen. Integrieren Sie ihn in Ihre bestehenden Systeme und setzen Sie ihn auf Ihrer Website oder in Ihrer App ein. Überwachen Sie, wie genau und schnell er auf Abfragen von Benutzern reagiert, indem Sie Benutzerprotokolle und Rückmeldungen analysieren, die über den integrierten Feedback-Mechanismus Ihres KI-Agenten eingehen.
Wenn es Verbesserungsmöglichkeiten gibt, bringen Sie eine neue Version des Agenten auf den Markt, indem Sie die von den Benutzern gemeldeten Probleme beheben.
Implementierung und Anwendungsfälle benutzerdefinierter KI-Agenten
Die anwendungsfälle der KI (insbesondere ihrer Agenten) sind in jeder Branche immens. Es gibt vier große Bereiche, in denen sie derzeit ihre Spuren hinterlassen.
1. KI-Agenten im E-Commerce: KI-Berater und Agenten für den Kundenservice
Die KI-Agenten in E-Commerce-Unternehmen verfolgen im Allgemeinen zwei Schlüsselziele:
- Vorhersage von Nachfrageschwankungen: Durch die Analyse von Verlaufsdaten und Markttrends können die KI-Agenten im E-Commerce Nachfrageschwankungen vorhersagen und ihren Geschäften helfen, der Zeit voraus zu sein
- Bearbeitung von Aufgaben des Kundensupports: KI-Agenten im E-Commerce analysieren auch Kundeninteraktionen, um genaue Lösungen zu finden
Beispiel: Virtueller Assistent von Shein ist ein hervorragendes Beispiel für den Einsatz eines KI-Agenten zur Bewertung sich verändernder Markttrends. Er listet sogar bis zu 600.000 Elemente auf, die auf den Bedürfnissen der Verbraucher basieren, und das für einen globalen Markt!
2. KI-Agenten im Gesundheitswesen: vorausschauende Wartung und virtuelle Assistenten
KI-Agenten können Unternehmen im Gesundheitswesen dabei helfen, Geräteausfälle zu verhindern, indem sie den Zustand medizinischer Geräte kontinuierlich überwachen und analysieren. Dies erhöht die Lebensdauer der Geräte und warnt die Organisation, wenn es Zeit ist, die Geräte zu ersetzen.
Zusätzlich, KI-gestützte virtuelle Assistenten und Chatbots helfen Patienten bei Erinnerungen an Folgetermine und bei der Terminplanung. Sie können sogar medizinische Daten für Behandlungsvorschläge analysieren und Ärzten bei der Diagnose helfen. Sehen Sie, wie. 👇
Beispiel: IBM Watson Onkologie agiert als proaktiver KI-Agent auf dem Feld der Krebsbehandlung. Er wurde entwickelt, um Onkologen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Er analysiert Patientendaten, umfangreiche medizinische Literatur und relevante klinische Testversionen, um evidenzbasierte Behandlungsempfehlungen zu erstellen.
Watson Oncology erfordert zwar die Mitwirkung des Arztes, stellt aber proaktiv potenzielle Behandlungsoptionen vor und hebt einschlägige Forschungsergebnisse hervor und trägt so aktiv zum Entscheidungsprozess bei, indem es wichtige Informationen liefert.
3. KI-Agenten für die Automatisierung von Business-Prozessen: Empfehlungssysteme und robotergestützte Prozessautomatisierung
Unternehmen nutzen bevorzugt KI-Agenten für die Automatisierung von Aufgaben bei der Arbeit mit Robotic Process Automatisierung (RPA)-Tools. Beispiele dafür sind:
- Automatische Schadensregulierung durch Versicherungsunternehmen mithilfe von Computer Vision und Datenanalyse
- Betrugserkennung und automatisiertes Blockieren von betrügerischen Transaktionen in Finanzunternehmen durch Analyse von Verlaufsdaten
- KI und ML -gesteuerte automatisierte Dokumentenklassifizierung auf der Grundlage früherer Daten
Beispiel: Fukoku Leben auf Gegenseitigkeit , eine Versicherungsgesellschaft in Japan, setzt KI-Agenten zur Bearbeitung von Schadensfällen ein. Mit Hilfe der KI kann sie auf die Krankenversicherung zugreifen und automatisch Auszahlungen berechnen. Dadurch konnte das Unternehmen Kosten in Höhe von fast 1 Million Dollar einsparen und die Produktivität seiner Mitarbeiter um 30 % steigern.
4. KI-Agenten in Cloud Computing und Automatisierung
KI-Agenten können Unternehmen im Bereich Cloud Computing und Automatisierung bei der Ressourcenplanung, Sicherheitsüberwachung und dem Kundensupport unterstützen. Zu erledigen haben sie dies durch:
- Vorhersage des Bedarfs an Rechenleistung
- Analyse und Überwachung verdächtiger Benutzeraktivitäten
- Verstehen von Kundenabfragen mithilfe von NLP und anschließende Beantwortung mit Antworten aus einemKI-Wissensbasis Beispiel: Amazon Webdienste (AWS) ist eine herausragende Instanz für den Einsatz von KI-Agenten zur Vorhersage des Bedarfs an Rechenleistung. Die KI-Systeme nutzen Verlaufsdaten, um Ressourcen effizient zuzuweisen und Kosten zu sparen. Dadurch wird sichergestellt, dass die AWS-Systeme auch bei Nutzungsspitzen keine Ausfallzeiten haben.
Der KI-Agent für Ihr Projektmanagement
Erinnern Sie sich noch daran, dass wir Ihnen am Ende einen KI-Agenten vorstellen werden? Oh, und haben wir schon erwähnt, dass Sie ihn nicht einmal selbst erstellen müssen? Einfach gesagt, wenn Sie KI für Produktivität ist dies die Verknüpfung zu einem Wettbewerbsvorteil.
Dieser KI-Agent ist ClickUp Gehirn -eine KI, die die gesamte ClickUp features und maximiert Ihre Produktivität. Es integriert sich nahtlos in Ihren App-Stack, automatisiert Ihre Arbeitsabläufe und beseitigt die manuellen Aspekte des Projektmanagements
ClickUp Brain übernimmt jedoch nicht nur die Automatisierung, sondern fungiert als Ihr intelligenter Projektassistent. Von der Identifizierung von Engpässen bis hin zur intelligenten Arbeitsplanung auf der Grundlage Ihres Teams und seines Workloads verwaltet es alles, was Sie zur Optimierung des Fortschritts Ihres Projekts benötigen.
Diese KI-gestützte Produktivität ist auch in ClickUp Chat , seine integrierte Messaging-Plattform für die Zusammenarbeit in Echtzeit. Dank der fortschrittlichen KI von ClickUp Brain reichert ClickUp Chat Ihre Unterhaltungen mit Informationen aus all Ihren Projekten, Aufgaben, Dokumenten und mehr an.
Es ist in der Lage, Ihre Chats zusammenzufassen, die relevanten Informationen zum Projekt abzurufen und Aufgaben für Ihre Team-Mitglieder zu erstellen.
Bringen Sie Arbeit und Arbeitsplatzkommunikation zusammen mit ClickUp Chat
Hier eine kurze Liste dessen, was möglich ist, wenn Sie ClickUp Chat als KI-gestützter Agent für Ihren Arbeitsplatz :
- Informationen aus anderen Apps abrufen: Sie möchten eine Datei aus Ihrem Google Drive finden und mit einer Aufgabe verknüpfen? Nutzen Sie die entsprechende Abfrage im ClickUp Chat (vergessen Sie nicht, das Drive mit Ihrem ClickUp Konto zu verbinden)
- Schnell nachholen: Waren Sie eine Weile weg? Klicken Sie auf Catch me up, um eine kurze Zusammenfassung des Threads zu erhalten
- Erstellung von Aufgaben: Sie müssen eine Aufgabe erstellen, während Sie mit einem Teamkollegen telefonieren? Zu erledigen, ohne das Chat-Fenster zu verlassen. Sie können auch jede Aufgabe automatisch mit dem Einzelziel des Projekts und den betroffenen Mitgliedern des Teams verknüpfen, indem Sie KI verwenden
Geben Sie Meeting-Protokolle im ClickUp Chat für Ihr Team frei und weisen Sie mithilfe der KI-Funktionen den jeweiligen Mitgliedern des Teams Elemente zu
Vorteile von ClickUp Chat als interner KI-Agent
Es gibt viele Vorteile, ClickUp Chat als internen KI-Agenten Ihres Unternehmens einzusetzen. Die wichtigsten sind jedoch die folgenden:
✅ Optimierter Workflow: Verknüpfen Sie Aufgaben und Dokumente innerhalb des Chats, damit Sie nicht zwischen Apps wechseln müssen, um Ihre Arbeit und die damit verbundenen Unterhaltungen zu verwalten
Verbesserte Effizienz und Produktivität: Erhöht Ihre Produktivität und die Ihres Teams durch Aufgaben, Ansichten, Abhängigkeiten, Ankündigungen und Diskussionen, die über den Chat leicht zugänglich sind
Besserer Datenschutz und höhere Sicherheit: Halten Sie Ihre Projektmanagement-Daten an einem Ort, geschützt durch die besten Sicherheitsstandards
ClickUp Chat als Ihr KI-Agent macht Ihre Arbeit mühelos
Business-Prozesse wie Aufgabenmanagement oder Kundenservice werden in naher Zukunft von fortschrittlichen KI-Agenten übernommen. Es wird nicht lange dauern, bis Unternehmen benutzerdefinierte Agenten für ihre routinemäßigen Aufgaben und Workflows implementieren.
Sie möchten der Konkurrenz einen Schritt voraus sein, aber noch keine Ressourcen für die Entwicklung benutzerdefinierter KI-Agenten aufwenden? ClickUp's fertiges Angebot, ClickUp Chat, erledigt effektiv die Zusammenarbeit im Team, das Projektmanagement oder den Kundenservice und transformiert Ihre Geschäftsprozesse durch ein zentralisiertes System.
Wenn Sie bereit sind, die Effizienz Ihres Geschäfts zu maximieren, melden Sie sich für ClickUp an kostenlos!