Das Trainieren Ihres eigenen KI-Modells klingt vielleicht nach Raketenwissenschaft, ist aber einfacher, als Sie denken. Es geht darum, die richtigen Daten in ein System einzuspeisen, damit es Muster erkennt, Probleme löst und Vorhersagen trifft – ähnlich wie beim Unterrichten eines begabten Schülers!
Benutzerdefinierte KI-Modelle sind unglaublich wirkungsvoll, da sie auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten werden können. Sie können verschiedene Aufgaben branchenübergreifend automatisieren, von der Analyse von Daten für die Bonitätsbewertung oder medizinische Diagnostik bis hin zum Kundenservice und Marketing.
Auch die großen Akteure springen auf den Zug auf: PwC hat 1 Milliarde US-Dollar über drei Jahre committet, um Mitarbeiter in KI zu schulen und Chatbot-Assistenten zu implementieren. Ziel ist es, die Produktivität zu steigern, Innovationen zu fördern und repetitive Aufgaben zu automatisieren.
Das Beste daran? Das können Sie auch!
Entdecken Sie die Schritte zum Trainieren Ihrer eigenen KI und die Arten von KI-Modellen, die für verschiedene Anforderungen geeignet sind.
⏰60-Sekunden-Zusammenfassung
- Um Ihr eigenes KI-Modell zu trainieren, müssen Sie Daten in ein System einspeisen, damit es Muster erkennen, Probleme lösen und Vorhersagen treffen kann. Dieser Prozess ähnelt dem Unterrichten eines Schülers, wobei die KI im Laufe der Zeit lernt und sich anpasst
- Benutzerdefinierte KI-Modelle können auf spezifische Anforderungen zugeschnitten werden und Aufgaben in verschiedenen Branchen wie Kreditbewertung, medizinische Diagnostik, Kundenservice und Marketing automatisieren. Sie verbessern sich mit der Zeit, automatisieren sich wiederholende Aufgaben, decken verborgene Erkenntnisse auf, unterstützen intelligentere Entscheidungen und passen sich neuen Herausforderungen an
- Schritte zum Trainieren von KI: Sammeln Sie Daten aus mehreren Quellen. Bereinigen und formatieren Sie die Daten, damit sie für das Training bereit sind. Beseitigen Sie Verzerrungen, um ungenaue Vorhersagen zu vermeiden. Wählen Sie das richtige KI-Modell für Ihre Aufgabe aus (z. B. bestärkendes Lernen für Simulationen, Deep Learning für die Mustererkennung). Führen Sie Tests durch, bei denen die KI Vorhersagen trifft, diese mit den erwarteten Ergebnissen vergleicht und ihre Algorithmen anpasst, um die Genauigkeit zu verbessern. Testen Sie die KI in realen Aufgaben. Wenn sie gut funktioniert, fahren Sie fort; wenn nicht, trainieren Sie sie erneut und wiederholen Sie den Vorgang. Regelmäßige Bewertungen sorgen für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells
- Daten aus mehreren Quellen sammeln
- Bereinigen und formatieren Sie die Daten, um sie für das Training vorzubereiten. Entfernen Sie Verzerrungen, um ungenaue Vorhersagen zu vermeiden
- Wählen Sie das richtige KI-Modell für Ihre Aufgabe (z. B. bestärkendes Lernen für Simulationen, Deep Learning für die Mustererkennung)
- Führen Sie Tests durch, bei denen die KI Vorhersagen trifft, diese mit den erwarteten Ergebnissen vergleicht und ihre Algorithmen anpasst, um die Genauigkeit zu verbessern
- Testen Sie die KI bei realen Aufgaben. Wenn sie gut funktioniert, fahren Sie fort; wenn nicht, trainieren Sie sie erneut und wiederholen Sie den Vorgang. Regelmäßige Bewertungen sorgen für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells
- Das Training von KI-Modellen ist mit technischer Komplexität, Problemen bei der Datenqualität, hohen Kosten, ethischen Bedenken und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verbunden. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend für den Erfolg der KI-Implementierung
- ClickUp Brain bietet KI-gestützte Tools, die in ClickUp integriert sind und Produktivitätsvorteile bieten, ohne dass Sie Ihre eigene KI trainieren müssen. Es bietet Features wie AI Knowledge Manager, AI Project Manager und AI Writer for Work, die die Effizienz und Sicherheit verbessern
- ClickUp Brain hilft bei der Automatisierung von Aufgaben, der Beantwortung von Fragen, der Erstellung benutzerdefinierter Automatisierungen und bietet rollenspezifische Schreibhilfen. Es vereinfacht Workflows und steigert die Produktivität, ohne dass technisches Fachwissen erforderlich ist
- Daten aus mehreren Quellen sammeln
- Bereinigen und formatieren Sie die Daten, um sie für das Training vorzubereiten. Entfernen Sie Verzerrungen, um ungenaue Vorhersagen zu vermeiden
- Wählen Sie das richtige KI-Modell für Ihre Aufgabe (z. B. bestärkendes Lernen für Simulationen, Deep Learning für Mustererkennung)
- Führen Sie Tests durch, bei denen die KI Vorhersagen trifft, diese mit den erwarteten Ergebnissen vergleicht und ihre Algorithmen anpasst, um die Genauigkeit zu verbessern
- Testen Sie die KI in realen Aufgaben. Wenn sie gut funktioniert, fahren Sie fort; wenn nicht, trainieren Sie sie erneut und wiederholen Sie den Vorgang. Regelmäßige Evaluierungen sorgen für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells
Sie erfahren, wie Sie KI einsetzen können, um Aufgaben zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und bessere Ergebnisse zu erzielen.
KI und maschinelles Lernen verstehen
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Technologien, die Systemen die Ausführung von Aufgaben ermöglichen, die menschliche Intelligenz erfordern. Zu diesen Aufgaben gehören Entscheidungsfindung, Problemlösung und Lernen aus Erfahrungen. KI-Modelle sind Algorithmen, die anhand großer Datensätze trainiert werden. Sie erkennen Muster und treffen Vorhersagen, ohne für jede Aufgabe explizit programmiert worden zu sein.
Maschinelles Lernen (ML) ist einer der größten Teilbereiche der KI. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Algorithmen, die aus Daten lernen und auf dieser Grundlage Entscheidungen treffen. Im Gegensatz zur herkömmlichen Programmierung verbessern sich ML-Modelle mit der Zeit, da sie immer mehr Daten verarbeiten.
📌 Beispiele: KI-Modelle für maschinelles Lernen können Trends vorhersagen, Betrug erkennen oder Produkte empfehlen. Diese Modelle sind in der Regel einfacher als solche, die auf Deep Learning (DL) basieren, und weniger rechenintensiv. Zu den gängigen ML-Modellen gehören lineare Regressionsmodelle, Entscheidungsbäume und k-nächste Nachbarn, die häufig bei Prognose- und Segmentierungsaufgaben eingesetzt werden.
KI-Techniken wie diese helfen Unternehmen, das Potenzial von KI voll auszuschöpfen, indem sie Automatisierung und datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglichen.
Während ML-Modelle für Aufgaben wie Klassifizierung und Regression verwendet werden, zeichnen sich DL-Modelle in Bereichen wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Sprachtranskription aus. Beispielsweise können Objekterkennungsmodelle, bei denen es sich um DL-Modelle handelt, bestimmte Objekte in Bildern oder Videos identifizieren und lokalisieren.
DL-Modelle werden ständig weiterentwickelt und kommen in bahnbrechenden Technologien wie selbstfahrenden Autos, medizinischer Bildgebung und KI-Plattformen zum Einsatz, die Unternehmen fortschrittliche Funktionen bieten.
🧠Fun Fact: KI schläft nicht wirklich, aber sie kann "träumen"!
"Generative Adversarial Networks" (GANs) sind eine Klasse von ML-Modellen, die darauf ausgelegt sind, nach dem "Lernen" aus Trainingsdaten neue, originelle Inhalte zu produzieren – beispielsweise neue Gemälde oder sogar menschliche Gesichter, die es noch nie gegeben hat.
Was bedeutet es, eine eigene KI zu trainieren?
Das Trainieren eines KI-Modells ist wie das Beibringen einer neuen Fähigkeit an ein Kind. Anstatt eine Maschine einfach so zu programmieren, dass sie starre Anweisungen befolgt, helfen Sie ihr, aus Daten zu lernen, sich an Muster anzupassen und selbstständig Entscheidungen zu treffen.
Der Prozess ist iterativ. Er umfasst die Versorgung des Modells mit hochwertigen Daten, die Auswahl der richtigen Tools und die Anpassung der Parameter, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Das bedeutet, dass Ihr KI-Framework lernt, Fehler macht und sich mit der Zeit verbessert.
In der Regel leiten Datenwissenschaftler das Training. In einigen Fällen können jedoch auch Benutzer aus dem Geschäftsbereich teilnehmen, insbesondere in Low-Code- oder No-Code-Umgebungen.
Stellen Sie sich vor, Sie möchten einem Kleinkind den Unterschied zwischen Hunden und Katzen beibringen. Zunächst würden Sie mit grundlegenden Bildern und einfachen Konzepten beginnen, wie "Das ist ein Hund, das ist eine Katze". Während das Kind lernt, fügen Sie weitere Details hinzu – Größe, Geräusche und Verhaltensweisen –, damit es auch komplexere Beispiele unterscheiden kann.
In der KI folgt das Training einem ähnlichen Ansatz. Das Modell beginnt mit grundlegenden Daten und wird im Laufe der Zeit verfeinert, wenn mehr Beispiele und Feedback hinzukommen.
🧠Fun Fact: Im März 2016 trat AlphaGo, eine von Google DeepMind entwickelte KI, gegen Lee Sedol, einen legendären Go-Spieler mit 18 Welt-Titeln, an. Das Spiel fand in Seoul, Südkorea, statt, und AlphaGos 4:1-Sieg verblüffte die Welt. Mit über 200 Millionen Zuschauern weltweit war dieses bahnbrechende Ereignis seiner Zeit um ein ganzes Jahrzehnt voraus und demonstrierte eindrucksvoll die Leistungsfähigkeit der KI!
Vorteile des Trainings Ihrer eigenen KI
Das Trainieren Ihres eigenen KI-Systems bringt eine Vielzahl von Vorteilen mit sich. Hier sind einige davon:
- Verbesserung im Laufe der Zeit: KI wird mit der Verarbeitung immer mehr Daten intelligenter, sodass Vorhersagen und Entscheidungen immer genauer werden
- Automatisierung sich wiederholender Aufgaben: KI reduziert den manuellen Aufwand und steigert die Produktivität insgesamt, indem sie Routineprozesse übernimmt
- Verborgene Erkenntnisse aufdecken: KI identifiziert Ineffizienzen oder Wachstumschancen, die sonst möglicherweise übersehen würden
- Unterstützung smarterer Entscheidungen: Mit höherer Genauigkeit verbessert KI Geschäftsentscheidungen und sorgt so für langfristigen Erfolg
- Anpassung und Skalierung: Ein gut trainiertes Modell wächst mit Ihren Anforderungen und bewältigt neue Herausforderungen effektiv
Häufige Anwendungsfälle für KI
KI sorgt in verschiedenen Branchen für Aufsehen und hilft Unternehmen, effizienter und kostengünstiger zu arbeiten. Eine Deloitte-Umfrage unter 2.620 Führungskräften aus der globalen Wirtschaft hat die häufigsten Anwendungsfälle für KI ermittelt.
Hier ein Überblick über einige davon:
1. Preisoptimierung für die Cloud
Unternehmen nutzen KI zur Optimierung ihrer Cloud-Kosten.
So hat Dropbox beispielsweise seine Abhängigkeit von AWS reduziert und durch den Einsatz von KI bei der Suche nach kostengünstigen Cloud-Lösungen fast 75 Millionen US-Dollar eingespart.
Auf diese Weise hilft KI Unternehmen dabei, Cloud-Nutzungsmuster nachzuverfolgen, Kosten vorherzusagen und Anomalien zu erkennen, was zu einer besseren Budgetierung und Einsparungen führt.
Lesen Sie auch: Die besten KI-Kurse zur Erweiterung Ihrer KI-Kenntnisse
2. Sprachassistenten, Chatbots und dialogorientierte KI
KI-gesteuerte Tools wie Chatbots und Sprachassistenten machen die Kommunikation zugänglicher.
Estée Lauder hat beispielsweise einen sprachgesteuerten Make-up-Assistenten entwickelt, der Menschen mit Sehbehinderungen unterstützt.
Pentagon Credit Union (PenFed) nutzt Chatbots, um Kundenabfragen zu beantworten und so die Teams im Kundenservice zu entlasten.
Diese Tools helfen dabei, KI-Inhalte zu humanisieren und die Interaktion mit Benutzern natürlicher zu gestalten.
3. Vorausschauende Wartung
KI revolutioniert die vorausschauende Wartung in verschiedenen Branchen.
Bei General Electric (GE) überwacht KI Flugzeugtriebwerke und meldet potenzielle Probleme, bevor sie zu ernsthaften Störungen eskalieren.
In ähnlicher Weise nutzt Rolls-Royce KI in Düsentriebwerken, um die Leistung zu verbessern und die CO2-Emissionen zu reduzieren.
Die Wasser- und Abwasserbehörde des District of Columbia setzt KI ein, um Wasserrohrbrüche vorherzusagen und Abwasserrohre im öffentlichen Sektor zu überwachen. Ihr KI-Tool "Pipe Sleuth" analysiert CCTV-Aufnahmen von Rohren, um wartungsbedürftige Bereiche zu identifizieren, kostspielige Schäden zu vermeiden und die Effizienz zu verbessern.
4. Finanzberichterstellung und Buchhaltung
Quickbooks, ein Buchhaltungssoftware-Dienst, nutzt KI, um die Finanzplanung seiner Clients zu verbessern. Mit über 730 Millionen KI-gesteuerten Interaktionen pro Jahr erstellt das Unternehmen täglich 58 Milliarden Vorhersagen auf Basis maschinellen Lernens.
Über seine Plattform GenOS wendet Intuit große Sprachmodelle auf Steuern, Buchhaltung und Cashflow an. Dadurch werden sich wiederholende Aufgaben reduziert, Fehler bei der Dateneingabe minimiert und die Rechnungsbearbeitung beschleunigt.
In ähnlicher Weise setzt PwC KI in der Beratung ein, indem es natürliche Sprachverarbeitung (NLP), maschinelles Lernen und Deep Learning nutzt, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
So trainieren Sie Ihre eigene KI
Nachdem Sie nun die Vorteile des Trainings Ihrer KI kennen, lassen Sie uns den Prozess besprechen.
Das Trainieren eines KI-Modells umfasst mehrere wichtige Schritte. Die Einzelheiten können je nach Komplexität des Projekts variieren, aber der Gesamtprozess bleibt weitgehend gleich – egal, ob es sich um ein Hobbyprojekt oder eine geschäftsorientierte Transformation handelt.
1. Datenerfassung
Daten sind das Rückgrat der KI – starke Daten bilden starke Modelle. Der erste Schritt beim Training Ihrer KI ist das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen. In Finanzdienstleistungen wie der Risiko- und Kreditbearbeitung könnten Sie beispielsweise Folgendes erfassen:
- Persönliche Daten: Kreditwürdigkeit, Einkommensniveau und Angaben zur Beschäftigung
- Bankverhalten: Transaktionsmuster und große Abhebungen
- Markt- und Wirtschaftsdaten: Faktoren, die die Rückzahlung von Krediten beeinflussen, wie Zinssätze oder Markttrends
- Rechtliche Aufzeichnungen: Informationen wie Gerichtsverfahren oder Eigentümerschaft
- Unternehmensdaten: Frühere Kreditrückzahlungen und Bonität von Unternehmen
Das KI-Modell verwendet diese Daten, um Risiken zu bewerten und Vorhersagen zu treffen, beispielsweise indem es auf der Grundlage bestimmter Marker eine Kreditgenehmigung vorschlägt.
2. Datenvorverarbeitung
Der nächste Schritt ist die Vorbereitung der Daten für das Training – vergleichbar mit dem Vorbereiten der Zutaten vor dem Kochen. Die Vorverarbeitung umfasst:
- Überprüfung auf Genauigkeit und Vollständigkeit: Sicherstellen, dass die Daten zuverlässig und fehlerfrei sind
- Formatierung für das Training: Strukturierung der Daten in einer für das KI-Modell verständlichen Weise
- Datenbereinigung: Entfernen von Duplikaten, Ausreißern und irrelevanten Informationen
Dieser Schritt ist entscheidend, da KI-Modelle saubere, gut organisierte Daten benötigen, um besser lernen zu können. Eine ordnungsgemäße Vorverarbeitung stellt sicher, dass das Modell Informationen genau verarbeiten kann, und reduziert das Risiko von Fehlern. Ein wichtiger Teil dieses Schritts ist die Beseitigung potenzieller Verzerrungen in den Daten, um ungenaue oder diskriminierende Vorhersagen während des Trainings zu vermeiden.
3. Auswahl von Modellen
Die Auswahl des richtigen Modells hängt von der Aufgabe ab, die Sie lösen möchten. Datenwissenschaftler bewerten in der Regel mehrere Optionen anhand der Komplexität und der Anforderungen des Problems. Hier sind zwei gängige Ansätze:
- Verstärkendes Lernen: Bei dieser Methode werden Simulationen durchgeführt, in denen die KI durch Testversionen und Fehler lernt. Sie passt ihr Verhalten anhand von Feedback an und verbessert sich mit der Zeit, indem sie erkennt, was funktioniert und was nicht
- Deep Learning: Dieses Modell nutzt neuronale Netze, um Muster in Daten zu lernen. Es eignet sich besonders für Aufgaben wie Bilderkennung, Textanalyse oder Sprachtranskription, indem es wiederholt große Datensätze analysiert
Das von Ihnen gewählte Modell sollte auf Ihre Geschäftsziele und die jeweilige Aufgabe abgestimmt sein. In einigen Fällen kann die Kombination mehrerer Modelle zu besseren Ergebnissen bei komplexen Aufgaben führen.
4. Training
Das Training der KI umfasst Tests, um zu sehen, wie gut sie Vorhersagen trifft, und die Anpassung von Algorithmen, um die Genauigkeit zu verbessern. So funktioniert es: Das Modell trifft Vorhersagen und vergleicht diese mit den erwarteten Ergebnissen. Auf Grundlage der Unterschiede verfeinert es seine Parameter.
Mit jeder Trainingsrunde wird die KI besser und genauer. Dieser iterative Prozess ist der Schlüssel zum Aufbau eines zuverlässigen und effektiven KI-Modells.
Lesen Sie auch: Effektive Strategien für die Implementierung generativer KI im Business
5. Bewertung
Nach Abschluss des Trainings ist es an der Zeit, die KI in realen Situationen zu testen. Dieser Schritt stellt sicher, dass das Modell genaue Vorhersagen treffen und Ergebnisse liefern kann. Sind die Ergebnisse gut, können Sie mit der Bereitstellung fortfahren. Ist dies nicht der Fall, ist ein erneutes Training erforderlich.
Die Bewertung ist kein einmaliges Ereignis. KI-Modelle sollten regelmäßig evaluiert werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt funktionieren. Beispielsweise müssen Krankenkassen ihre KI überwachen, um ungerechtfertigte Ablehnungen von Leistungsansprüchen zu verhindern. Eine kontinuierliche Bewertung trägt dazu bei, die Genauigkeit des Modells aufrechtzuerhalten, die Leistung zu verbessern und kostspielige Fehler zu vermeiden.
👀 Wussten Sie schon? Beim Training einer KI bestimmen Hyperparameter, wie ein Modell lernt und wann es aufhören soll. Das Einstellen dieser Parameter ist wie das Regulieren der Hitze auf einem Herd – zu hoch und es brennt, zu niedrig und es dauert ewig, bis etwas gar ist.
Herausforderungen beim Training Ihrer eigenen KI
Das Trainieren Ihres eigenen KI-Modells ist spannend, bringt jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Hier sind die wichtigsten Hürden, die Ihnen bei der KI-Entwicklung begegnen können:
1. Technische Komplexität
Der Aufbau eines KI-Modells erfordert ein tiefgreifendes Verständnis von ML-Algorithmen, Datenverarbeitung und neuronalen Netzwerken. Selbst nach der Einrichtung der Infrastruktur kann die Feinabstimmung der Modelle hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz zeitaufwändig und komplex sein. Sie benötigen erfahrene Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure, um diese Feinheiten zu bewältigen.
2. Probleme mit der Datenqualität
KI-Modelle sind auf hochwertige, relevante Daten angewiesen. Schlechte oder unvollständige Daten können zu ungenauen Vorhersagen und fehlerhaften Entscheidungen führen. Die Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten ist ein entscheidender Schritt, der jedoch nicht immer einfach ist.
Selbst kleine Fehler in den Daten können die Leistung des Modells erheblich beeinträchtigen.
3. Hohe Kosten
Das Trainieren von KI-Modellen ist nicht billig. Der Prozess erfordert erhebliche Rechenressourcen, insbesondere für Deep-Learning-Modelle. Die Hardware, Software und Cloud-Services, die zur Verarbeitung großer Datensätze erforderlich sind, können teuer sein.
Darüber hinaus verursacht die Einstellung qualifizierter Fachkräfte zusätzliche Kosten. Im Laufe der Zeit müssen Sie möglicherweise auch in fortlaufende Schulungen und Modellaktualisierungen investieren, um die Genauigkeit aufrechtzuerhalten.
4. Ethische Bedenken
Trainieren Sie das Modell mit verzerrten Daten, kann es unbeabsichtigt Vorurteile perpetuieren, was zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führt. Um ein ethisches Verhalten der KI sicherzustellen, ist es unerlässlich, diese Vorurteile frühzeitig im Training zu beseitigen.
Es gibt auch Datenschutzbedenken, insbesondere beim Umgang mit sensiblen personenbezogenen Daten.
5. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Mit dem zunehmenden Einsatz von KI gibt es immer mehr Vorschriften zum Datenschutz und zur Modelltransparenz. Unternehmen müssen sich über lokale und internationale Gesetze auf dem Laufenden halten, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.
Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann zu Geldstrafen, Rufschädigung und Rechtsstreitigkeiten führen.
Lesen Sie auch: Das ultimative KI-Glossar: Begriffe, die Sie mit künstlicher Intelligenz vertraut machen
Warum ClickUp Brain eine intelligentere Alternative ist
Das Trainieren Ihrer eigenen KI kann ein gewaltiges Unterfangen sein. Es erfordert technisches KI-Fachwissen, umfangreiche Daten und ständige Anpassungen.
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die KI-Funktionen von [ClickUp] haben es uns ermöglicht, Verfahrenshandbücher in einem Bruchteil der Zeit zu erstellen, die wir früher für die manuelle Eingabe relevanter Informationen benötigt haben.
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Was ist ClickUp Brain?
ClickUp Brain ist eine Reihe von KI-gestützten Tools, die direkt in Ihren ClickUp-Workspace integriert sind. Es wurde entwickelt, um jedem Mitarbeiter, Manager und Geschäftsinhaber zu helfen, produktiver zu sein – unabhängig von ihrer Rolle.
Mit ClickUp Brain haben Sie Zugriff auf drei Kern-Features: den KI-Wissensmanager, den KI-Projektmanager und den KI-Writer für die Arbeit.
📮ClickUp Insight: Wir haben kürzlich herausgefunden, dass etwa 33 % der Wissensarbeiter täglich 1 bis 3 Personen anschreiben, um die benötigten Informationen zu erhalten. Was wäre, wenn Sie alle Informationen dokumentiert und jederzeit verfügbar hätten?
Mit dem KI-Wissensmanager von ClickUp Brain gehört das Umschalten zwischen verschiedenen Kontexten der Vergangenheit an. Stellen Sie Ihre Frage einfach direkt in Ihrem Workspace, und ClickUp Brain ruft die Informationen aus Ihrem Workspace und/oder verbundenen Apps von Drittanbietern ab!
Vorteile der Verwendung von ClickUp Brain anstelle des Trainings Ihrer eigenen KI
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- Datenschutz: Im Gegensatz zu vielen anderen Tools trainiert ClickUp keine KI-Modelle mit Ihren Benutzerdaten, sodass Ihre Informationen privat und sicher bleiben
Nachdem wir nun die Vorteile verstanden haben, wollen wir uns ansehen, wie ClickUp Brain die Produktivität steigern kann.
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So nutzen Sie ClickUp Brain für KI-gestützte Produktivität
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