Das Versprechen von KI-first-Arbeit klingt einfach: schnellere Entscheidungen, weniger Routineaufgaben, intelligentere Zusammenarbeit. Aber für die meisten Teams sieht die Realität ganz anders aus als in der Werbung. Unsere Umfrage zur KI-Reife zeigt, dass nur 12 % der Wissensarbeiter KI vollständig in ihre Workflows integriert haben und 38 % sie überhaupt nicht nutzen. Diese Kluft zwischen Ambition und Umsetzung ist ein Stack-Problem.
Ein echtes KI-First-Team aufzubauen bedeutet, über einzelne Tools hinauszudenken und sich zu fragen, welche Art von Stack die Arbeitsweise Ihres Teams auf jeder Ebene und in jedem Workflow unterstützt.
In diesem Blogbeitrag zeigen wir Ihnen, welcher KI-Stack für KI-orientierte Teams der richtige ist. Außerdem schauen wir uns an, wie ClickUp als konvergierter KI-Workspace, der speziell für Ihre Arbeitsweise entwickelt wurde, in dieses Bild passt.
Was ist ein KI-Tech-Stack?
Ein KI-Tech-Stack ist die Kombination aus Tools, Plattformen und Systemen, die ein Team verwendet, um KI in seine tägliche Arbeit zu integrieren. Betrachten Sie ihn als die Grundlage, die bestimmt, wie gut KI in Ihrem Unternehmen funktionieren kann.
Dazu gehören in der Regel die KI-Modelle oder -Assistenten, mit denen Ihr Team interagiert, die Plattformen, auf denen die Arbeit erledigt wird, und die Integrationen, die alles miteinander verbinden.
Ein starker Tech-Stack macht KI in einem Kontext nützlich, in dem bereits Aufgaben, Unterhaltungen und Entscheidungen stattfinden. Ein schwacher Tech-Stack hingegen lässt KI als eigenständiges tool am Rande stehen, das man in einer separaten Registerkarte öffnen muss.
🧠 Wissenswertes: Auch wenn wir KI als futuristisch betrachten, ist das Konzept bereits Tausende von Jahren alt. In der griechischen Mythologie soll der Gott Hephaistos goldene Roboter gebaut haben, die ihm bei der Fortbewegung halfen.
Kernschichten eines modernen KI-Tech-Stacks
Ein moderner KI-Tech-Stack ist in fünf verschiedene Schichten unterteilt, von denen jede eine bestimmte Phase des KI-Lebenszyklus abdeckt. Wenn Sie diese Schichtenarchitektur verstehen, können Sie Lücken identifizieren, redundante tools vermeiden und ein skalierbares System aufbauen.
Jede Schicht hat eine Abhängigkeit von den anderen; eine Schwäche in einer Schicht untergräbt den gesamten Stack.
Datenschicht
Die Datenschicht ist die Grundlage Ihres Stacks. Sie übernimmt die Erfassung, Speicherung, Transformation und Feature Engineering der Rohdaten für jedes KI-Modell. Zu den wichtigsten Komponenten gehören Data Lakes für Rohdaten, Data Warehouses für strukturierte Daten und Feature Stores für wiederverwendbare Modelleingaben.
Eine häufige Falle sind isolierte Datenquellen mit inkonsistenten Formaten, die es nahezu unmöglich machen, Experimente zu reproduzieren oder Probleme in der Produktion zu beheben.
🧠 Wissenswertes: 1958 entwickelte John McCarthy LISP, eine Programmiersprache, die sich zu einer der wichtigsten Sprachen für die KI-Forschung entwickelte. Sie blieb jahrzehntelang ein wichtiges tool und beeinflusste spätere Sprachen, die für symbolische KI-Arbeiten entwickelt wurden.
Modellierungsebene
Hier erstellen, trainieren und validieren Ihre Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure Modelle. Die Modellierungsebene umfasst ML-Tools wie PyTorch oder TensorFlow, Tools zur Nachverfolgung von Experimenten und Modellregister zur Versionierung und Speicherung trainierter Modelle.
KI-orientierte Teams führen Hunderte von Experimenten durch, und ohne ordnungsgemäße Nachverfolgung kann es leicht passieren, dass Sie Ihr leistungsstärkstes Modell verlieren oder Arbeit doppelt erledigen.
Infrastrukturebene
Die Infrastruktur-Ebene bietet die nötige Leistung, um Modelle in großem Maßstab zu trainieren und bereitzustellen. Dazu gehören Cloud-Computing-Lösungen wie GPU-Cluster, Container-Orchestrierung mit Kubernetes und Workflow-Orchestratoren wie Airflow oder Kubeflow.
Die größte Herausforderung besteht dabei darin, ein Gleichgewicht zwischen Kosten und Leistung zu finden. Eine Überversorgung belastet Ihr Budget, während eine Unterversorgung die Iterationsgeschwindigkeit Ihres Teams verlangsamt.
Service-Ebene
Die Serving-Ebene ist dafür zuständig, die Vorhersagen Ihres Modells an Benutzer oder andere Systeme zu übermitteln. Sie umfasst Model-Serving-Frameworks, API-Gateways und Tools für Echtzeit- und Batch-Inferenz.
Darüber hinaus ist das Setup keine einmalige Einrichtung. Sie benötigen Mechanismen wie Canary-Deployments und A/B-Tests, um Modelle in der Produktion sicher zu aktualisieren, ohne Ausfallzeiten zu verursachen.
🔍 Wussten Sie schon? Eine Umfrage unter mehr als 1.200 Fachleuten ergab, dass 95 % mittlerweile KI bei der Arbeit oder zu Hause nutzen. Die meisten berichten von einer konstanten Steigerung der Produktivität und 76 % bezahlen diese Tools sogar selbst.
Überwachungs- und Feedback-Ebene
Sobald ein Modell live ist, hat seine Arbeit gerade erst begonnen.
Die Überwachungsebene übernimmt die Nachverfolgung der Modellleistung, erkennt Datenabweichungen und gibt Warnmeldungen aus, wenn etwas schief läuft. Sie umfasst auch Feedback-Pipelines, die Korrekturen von Benutzern oder neue Daten zurück in das System leiten, sodass Ihre Modelle im Laufe der Zeit kontinuierlich lernen und sich verbessern können.
KI-Frameworks und -tools, die KI-orientierte Teams unterstützen
Der Markt ist überschwemmt mit KI-Tools, und es ist fast unmöglich zu sagen, welche davon produktionsreif sind und welche nur ein Hype sind. Teams verschwenden unzählige Stunden damit, Dutzende von Optionen zu evaluieren, und wählen oft ein Tool, das nicht gut passt und später technische Schulden verursacht.
Hier sind einige der tools, die die führenden AI-First-Teams von heute unterstützen:
Daten- und Feature-Engineering
- Apache Spark übernimmt die Verarbeitung großer Datenmengen für Teams, die mit umfangreichen, verteilten Datensätzen arbeiten.
- dbt wandelt Rohdaten in saubere, strukturierte Modelle um, die für Analysen und maschinelles Lernen bereit sind.
- Feast und Tecton verwalten Feature Stores und erleichtern so das Freigeben und die Wiederverwendung von Features in verschiedenen Modellen.
🧠 Wissenswertes: 1966 finanzierte die US-Regierung ein KI-Projekt zur automatischen Übersetzung von Russisch ins Englische. Nach fast einem Jahrzehnt Arbeit versagte das System so sehr, dass die Finanzierung abrupt eingestellt wurde. Dieser einzelne Incident war der Auslöser für den ersten großen KI-Winter und lehrte die Forscher, dass das Verstehen von Sprache weitaus schwieriger war als erwartet.
Modellentwicklung
- PyTorch und TensorFlow sind die bevorzugten Frameworks für die Erstellung und das Training von Deep-Learning-Modellen in großem Maßstab.
- Hugging Face Transformers bietet eine Bibliothek mit vorab trainierten NLP-Modellen, die Teams für bestimmte Anwendungsfälle feinabstimmen können.
- scikit-learn bleibt eine zuverlässige Wahl für klassische Machine-Learning-Aufgaben wie Klassifizierung, Regression und Clustering.
Nachverfolgung von Experimenten
- Mit MLflow können Teams Experimente über den gesamten Modellentwicklungszyklus hinweg protokollieren, vergleichen und reproduzieren.
- Weights & Biases bietet umfangreiche Visualisierungen und Kollaborations-Features für die Nachverfolgung der Modellleistung im Zeitverlauf.
- Neptune wurde für Teams entwickelt, die detaillierte Experiment-Metadaten und eine langfristige Experiment-Historie benötigen.
Orchestrierung
- Apache Airflow wird häufig für die Planung und Verwaltung komplexer Daten- und ML-Pipelines in Produktionsumgebungen verwendet.
- Kubeflow wurde für Teams entwickelt, die ML-Workflows in großem Umfang auf Kubernetes ausführen.
- Prefect und Dagster bieten modernere Ansätze für die Workflow-Orchestrierung mit besserer Beobachtbarkeit und integrierter Fehlerbehandlung.
🚀 Vorteil von ClickUp: Verwandeln Sie die Workflow-Orchestrierung mit ClickUp Super Agents in einen Wettbewerbsvorteil. Dabei handelt es sich um KI-Teamkollegen, die in Ihrem Workspace leben und komplexe Workflows über Aufgaben, Dokumente, Chats und verbundene Tools hinweg mit echtem Kontext und Autonomie orchestrieren.
Mit Super Agents können Sie beispielsweise neue Clients automatisch einbinden. Das Tool kann:
- Durchsuchen Sie Ihren Workspace nach neuen Kundendatensätzen.
- Erstellen Sie die richtigen Vorlagen für Projekte in ClickUp.
- Weisen Sie Onboarding-Aufgaben den richtigen Mitgliedern der Teams basierend auf ihrer Rolle und dem SLA zu.
- Erstellen Sie eine Willkommens-E-Mail, die auf die Branche des Clients zugeschnitten ist.
- Teilen Sie eine Zusammenfassung in Ihrem Team-Chat.
All dies läuft nach Plan und passt sich an Ausnahmen an, ohne dass jemand jeden Schritt überwachen muss.
So erstellen Sie Ihren ersten Super-Agenten in ClickUp:
Modellbereitstellung
- TensorFlow Serving und TorchServe wurden speziell für die Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen als skalierbare APIs mit geringer Latenz entwickelt.
- Seldon Core bietet eine flexible Serving-Ebene für Teams, die mehrere Modelle über verschiedene Frameworks hinweg verwalten.
- BentoML vereinfacht die Paketierung und Bereitstellung von Modellen und erleichtert so den Übergang von der Entwicklung zur Produktion.
Überwachung
- Evidently KI, Arize und WhyLabs erkennen Modellabweichungen und Probleme mit der Datenqualität und melden, wenn die Modellleistung in der Produktion nachlässt.
- Prometheus und Grafana bieten Beobachtbarkeit auf Systemebene und geben Teams Sichtbarkeit in den Zustand der Infrastruktur sowie in die Modellleistung.
🚀 Vorteil von ClickUp: Erstellen Sie mit ClickUp Dashboards ein Live-Command-Center, das Ziele, Workload, Umsatz, Zykluszeit und Lieferrisiken an einem Ort verfolgt. Fügen Sie dann KI-Karten hinzu, um automatisch Erkenntnisse zu gewinnen, Anomalien zu kennzeichnen und nächste Schritte zu empfehlen, bevor Probleme eskalieren.
Sie können Folgendes hinzufügen:
- KI-StandUp-Karte: Fassen Sie die jüngsten Aktivitäten aus ausgewählten Aufgaben und Projekten über einen bestimmten Zeitraum zusammen.
- KI-Team-StandUp-Karte: Erhalten Sie Zusammenfassungen der Aktivitäten mehrerer Personen oder Teams, um zu sehen, woran jede Gruppe gearbeitet hat.
- KI-Zusammenfassung: Erstellen Sie eine prägnante Übersicht über den Status für die Führungskräfte, in der hervorgehoben wird, was auf Kurs ist und was Aufmerksamkeit erfordert.
- KI-Projekt-Update-Karte: Erstellen Sie automatisch einen umfassenden Bericht über den Fortschritt für einen bestimmten Space, Ordner oder eine bestimmte Liste.
- KI-Brain-Karte: Passen Sie Ihre eigene Eingabe benutzerdefiniert an, um maßgeschneiderte Erkenntnisse zu gewinnen oder individuelle Aufgaben der Berichterstellung auszuführen.
Große Sprachmodelle (LLMs)
- OpenAI ChatGPT wird häufig für die Erstellung von Inhalten, die Unterstützung beim Code-Schreiben und für Denkaufgaben in Teams von Unternehmen verwendet.
- Anthropic Claude verarbeitet lange, komplexe Dokumente und nuancierte Anweisungen und eignet sich daher besonders für forschungsintensive Workflows.
- Google Gemini bietet multimodale Funktionen, mit denen Teams in einer einzigen Oberfläche mit Text, Bildern und Daten arbeiten können.
🚀 Vorteil von ClickUp: Die meisten Teams versinken in unzähligen, voneinander getrennten KI-Tools: eines zum Schreiben, eines für Notizen, eines für die Berichterstellung und eines für die Automatisierung. Der Kontext geht verloren und die Sicherheit wird zum Fragezeichen.
ClickUp Brain MAX vereint alles in einer einheitlichen KI-Super-App, die in Ihre Arbeit integriert ist.
Ihr Team erhält ein einziges KI-System, das Aufgaben, Dokumente, Chats, Dashboards und Workflows im realen Kontext versteht. Es kann Fragen zu Projekten beantworten, Inhalte aus Live-Daten generieren, Aktionspläne erstellen, Updates zusammenfassen und Auslöser für nächste Schritte auslösen, ohne dass es zu einer KI-Ausbreitung kommt. Sie können für Ihre Aufgaben auch nahtlos zwischen ChatGPT, Claude und Gemini wechseln.
Automatisierungs- und Workflow-Tools
- Zapier erstellt Verbindungen zwischen Apps und dient als Auslöser für automatisierte Workflows, ohne dass technische Unterstützung erforderlich ist.
- Make bietet flexiblere Automatisierung für Teams, die komplexe, mehrstufige Workflow-Logik benötigen.
- n8n ist ein Open-Source-Automatisierungstool, mit dem technische Teams die vollständige Kontrolle über die Erstellung und das Hosting von Workflows haben.
KI-gestützte Plattformen für Produktivität
- ClickUp vereint Aufgaben, Dokumente, Chat und KI in einem einzigen Workspace, sodass Teams nicht ständig zwischen verschiedenen Tools wechseln müssen, um ihre Arbeit zu erledigen.
- Notion KI erweitert die bestehenden Dokumente und Datenbankstrukturen von Notion um Funktionen zum Verfassen und Zusammenfassen von Texten.
- Microsoft Copilot ist in die gesamte Microsoft 365-Suite integriert und eignet sich besonders für Teams, die bereits intensiv mit Word, Excel und Teams arbeiten.
Wissensmanagement und KI-Suche
- Glean sammelt Informationen aus allen verbundenen Apps eines Unternehmens und stellt sie bei Bedarf über die Enterprise-Suche zur Verfügung.
- Guru hilft Teams dabei, eine zentrale Wissensdatenbank aufzubauen und zu pflegen, die präzise und für das gesamte Unternehmen zugänglich ist.
🚀 Vorteil von ClickUp: Wenn Teams über Wissensmanagement sprechen, besteht das Problem darin, dass die richtigen Informationen nicht angezeigt werden, wenn Entscheidungen getroffen werden.
ClickUp Docs geht dieses Problem an der Quelle an, indem es Teams ermöglicht, Wissen innerhalb des Flows der Arbeit zu erfassen und zu aktualisieren.
Say Ops passt eine BeschaffungsCheckliste während der Live-Einbindung eines Lieferanten an. Die Finanzabteilung fügt direkt im selben Dokument neue Genehmigungslimits hinzu und verknüpft diese mit der laufenden Aufgabe. Die Rechtsabteilung klärt eine Ausnahme in einem Kommentar während der Überprüfung. Das Dokument spiegelt wider, wie der Prozess heute abläuft, da es sich parallel zur Arbeit weiterentwickelt hat.
Das löst das Problem veralteter Kenntnisse. Es schafft aber auch ein neues.
Sobald das Wissen in Dokumenten, Aufgaben und Kommentaren gespeichert ist, besteht die Herausforderung darin, schnell die richtige Antwort zu finden. ClickUp Enterprise Search übernimmt diese Aufgabe.
Wenn jemand fragt, wie die Genehmigung von Lieferanten für Verträge über 10 Millionen Dollar funktioniert, ruft Enterprise Search die neueste Version des Dokuments, die verknüpfte Genehmigungsaufgabe und den Kommentar, in dem die Rechtsabteilung ihre Zustimmung gegeben hat, ab. Niemand muss sich merken, wo sich etwas befindet oder welches Tool zu überprüfen ist.
So wählen Sie den richtigen KI-Stack für Ihr Team aus
Sie kennen die Ebenen und haben die Tools gesehen, aber Sie sind durch die große Auswahl gelähmt. Ohne ein klares Entscheidungsframework wählen Teams oft Tools aufgrund ihrer Beliebtheit aus oder geraten in eine Analyseparalyse und treffen überhaupt keine Entscheidung.
Es gibt keinen universellen „besten” Stack; der richtige hängt von Ihren Zielen, Einschränkungen und der Reife Ihres Teams ab. So treffen Sie die richtige Entscheidung:
Beginnen Sie mit Ihren Geschäftszielen
Bevor Sie ein Tool evaluieren, sollten Sie sich genau überlegen, was KI für Ihr Unternehmen leisten soll. Teams, die diesen Schritt überspringen, erhalten am Ende beeindruckende Tools, die jedoch die falschen Probleme lösen.
Sobald Sie sich über das Ziel im Klaren sind, lassen Sie sich davon bei Ihren Prioritäten leiten:
- Wenn eine Inferenz mit geringer Latenz am wichtigsten ist, sollten die Serving-Infrastruktur und Edge-Bereitstellungstools an erster Stelle stehen.
- Wenn schnelle Experimente Priorität haben, sind flexible Rechenkapazitäten und leistungsstarke Systeme zur Nachverfolgung von Experimenten unverzichtbar.
- Wenn Sie in einer regulierten Branche tätig sind, müssen Datenherkunft, Überprüfbarkeit und Optionen für die Bereitstellung vor Ort im Vordergrund stehen.
- Wenn interne Produktivität das Ziel ist, bietet ein konvergierter Arbeitsbereich mit integrierter KI wie ClickUp mehr Wert als eine Sammlung unverbundener Punktlösungen.
🔍 Wussten Sie schon? Während der Großteil der Welt noch mit KI experimentiert, haben AI-First-Teams den Testzeitraum bereits hinter sich. Über 40 % der KI-Experimente in führenden Unternehmen wurden bereits in die Serienproduktion überführt.
Bewerten Sie, wie gut sich diese in Ihre bestehende Infrastruktur integrieren lassen.
Ihr KI-Stack wird nicht isoliert existieren. Er muss eine nahtlose Verbindung zu Ihrem bestehenden Data Warehouse, Ihren CI/CD-Pipelines und Ihren Geschäftsanwendungen herstellen. Bevor Sie sich für ein Tool entscheiden, fragen Sie sich:
- Unterstützt es Ihren Cloud-Anbieter, ohne dass benutzerdefinierte Konnektoren erforderlich sind?
- Kann es mit Ihrem Datenvolumen und der Größe Ihres Teams mitwachsen?
- Wie viel Entwicklungsaufwand ist erforderlich, um Integrationen langfristig aufrechtzuerhalten?
- Ist er mit den Tools kompatibel, die Ihr Team bereits täglich nutzt?
A tool with a few fewer Features, but strong interoperability will almost always outperform a Best-of-Breed option that causes integration problems.
Bringen Sie Kosten, Sicherheit und Teamfähigkeiten in Einklang.
Jede Entscheidung für einen Stack ist mit echten Kompromissen verbunden, von denen drei Teams häufig überraschen:
- Kosten: Cloud-Computing für das Training großer Modelle kann mit steigender Nutzung schnell teuer werden. Integrieren Sie die Kostenüberwachung von Anfang an, anstatt sie als nachträglichen Gedanken zu behandeln.
- Sicherheit: Ihr Stack wird mit sensiblen Daten umgehen, daher sollten Sie Verschlüsselungsstandards, Zugriffskontrollen und Compliance-Zertifizierungen evaluieren, bevor Sie sich committen.
- Teamfähigkeit: Das beste Tool ist nutzlos, wenn niemand in Ihrem Team weiß, wie man es verwendet. Seien Sie realistisch in Bezug auf die Einarbeitungszeit, die verfügbare Dokumentation und die Art des laufenden Supports, den der Anbieter bietet.
Denken Sie in Schichten, nicht in einzelnen tools
Die effektivsten KI-Stacks sind mehrschichtige Systeme, in denen Daten von der Erfassung bis zur Überwachung sauber fließen und jede Schicht mit der nächsten kommuniziert. Stellen Sie bei der Bewertung eines neuen Tools folgende Fragen:
- Stärkt es die umgebenden Schichten oder erhöht es die Komplexität?
- Gibt es in Ihrem Team einen klaren Eigentümer für diese Ebene des Stacks?
- Kann er ersetzt werden, ohne Alles nachgelagerte zu beeinträchtigen?
- Schafft er eine einzige Quelle der Wahrheit oder ein weiteres Silo?
🔍 Wussten Sie schon? Während mittlerweile 88 % der Unternehmen KI einsetzen, gelten nur 6 % der Organisationen als „leistungsstark“. Diese Teams erzielen Renditen von über 10,30 Dollar pro in KI investiertem Dollar, fast dreimal so viel wie der Durchschnitt.
Häufige Fehler bei KI-Stacks und wie man sie vermeidet
Selbst Teams mit guten Ressourcen machen hier Fehler. Hier sind die häufigsten Fehler beim KI-Stack und was Sie stattdessen zu erledigen haben:
| Fehler | Warum das so ist | So vermeiden Sie es |
| Entwickeln vor der Validierung | Teams stürzen sich in komplexe Infrastrukturen, bevor sie sich vergewissert haben, dass der Anwendungsfall tatsächlich einen Wert bietet. | Beginnen Sie mit einem fokussierten Pilotprojekt, validieren Sie die Auswirkungen und skalieren Sie dann den Stack anhand bewährter Anwendungsfälle. |
| Datenqualität ignorieren | Teams investieren viel in Modelle, vernachlässigen jedoch die Qualität der Daten, mit denen diese Modelle gespeist werden. | Behandeln Sie die Dateninfrastruktur als oberste Priorität, bevor Sie in die Modellentwicklung investieren. |
| Unterschätzung der Komplexität der Integration | Die tools werden isoliert bewertet, ohne zu berücksichtigen, wie sie mit dem übergeordneten Stack verbunden sind. | Erstellen Sie eine Karte Ihres gesamten Daten- und Workflow-Ökosystems, bevor Sie sich für ein neues Tool entscheiden. |
| Optimierung für Features statt Passgenauigkeit | Teams suchen eher nach dem technisch beeindruckendsten tool als nach dem, das zu ihrem Workflow passt. | Priorisieren Sie Tools, die sich nahtlos in die bestehenden Arbeitsabläufe Ihres Teams integrieren lassen. |
| Überwachung überspringen | Modelle werden bereitgestellt, aber nie für Abweichungen oder Verschlechterungen im Laufe der Zeit nachverfolgt. | Integrieren Sie die Überwachung von Anfang an in Ihren Stack, nicht erst im Nachhinein. |
| Ignorieren der Einführung | Der Stack wurde für Ingenieure entwickelt, aber nie für die Verwendung durch das gesamte Team konzipiert. | Wählen Sie Tools mit benutzerfreundlichen Oberflächen und investieren Sie in Onboarding, damit die Akzeptanz über technische Benutzer hinausgeht. |
📮 ClickUp Insight: Teams mit geringer Leistung jonglieren viermal häufiger mit mehr als 15 tools, während leistungsstarke Teams ihre Effizienz aufrechterhalten, indem sie ihr Toolkit auf neun oder weniger Plattformen beschränken. Aber wie wäre es mit einer einzigen Plattform?
Als Allround-App für die Arbeit vereint ClickUp Ihre Aufgaben, Projekte, Dokumente, Wikis, Chats und Anrufe auf einer einzigen Plattform, komplett mit KI-gestützten Workflows.
Sind Sie bereit, smarter zu arbeiten? ClickUp eignet sich für jedes Team, sorgt für Sichtbarkeit der Arbeit und ermöglicht es Ihnen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren, während die KI den Rest übernimmt.
Beispiele für KI-Stacks aus der Praxis von führenden Unternehmen
Es kann schwierig sein, sich vorzustellen, wie all diese Schichten und Tools zusammenwirken, ohne sie in Aktion zu sehen. Auch wenn sich die Details ständig weiterentwickeln, lassen sich anhand der Architekturen bekannter KI-First-Unternehmen gemeinsame Muster und Prioritäten erkennen. Hier einige Beispiele:
- Spotify: Der Musikstreaming-Riese nutzt einen Feature Store auf Basis von Feast, TensorFlow für seine Empfehlungsmodelle und Kubeflow für die Pipeline-Orchestrierung. Ihre wichtigste Erkenntnis war, dass sie stark in die Wiederverwendung von Features investieren sollten, damit verschiedene Teams Modelle erstellen können, ohne dieselben Dateneingaben neu zu entwickeln.
- Uber: Um ML in großem Maßstab zu verwalten, hat Uber eine eigene interne Plattform namens Michelangelo entwickelt. Diese standardisiert den gesamten ML-Lebenszyklus und ermöglicht es Hunderten von Ingenieuren, Modelle unter Verwendung einheitlicher Workflows zu erstellen und bereitzustellen.
- Airbnb: Die Bighead-Plattform des Unternehmens verbindet ML-Experimente eng mit Geschäftsmetriken. Der Schwerpunkt liegt auf der Nachverfolgung von Experimenten und der Integration von A/B-Tests, um sicherzustellen, dass jedes Modell anhand seiner Auswirkungen auf das Produkt gemessen wird.
- Netflix: Als Pionier im Bereich groß angelegter Empfehlungen nutzt Netflix Metaflow für die Orchestrierung von Workflows und hat eine benutzerdefinierte Serving-Infrastruktur aufgebaut, die auf Leistung optimiert ist. Das Unternehmen hat der Entwicklererfahrung Priorität eingeräumt, sodass Datenwissenschaftler ihre Ideen leichter in die Produktion umsetzen können.
🔍 Wussten Sie schon? Seit Ende 2022 sind die Kosten für den Betrieb einer KI auf dem Niveau von GPT-3. 5 um mehr als das 280-Fache gesunken. Für Teams, die bereits mit KI arbeiten, bedeutet dies, dass Sie jetzt für wenig Geld das erledigen können, was vor zwei Jahren noch ein kleines Vermögen gekostet hat.
Wie ClickUp Ihren KI-Tech-Stack ersetzt
ClickUp vereint Ausführung, Intelligenz und Automatisierung in einem vernetzten Workspace, sodass AI-first-Teams mehr Zeit mit der Bereitstellung verbringen können, anstatt Tools miteinander zu verbinden.
Teams reduzieren die SaaS-Ausbreitung, da Arbeit, Entscheidungen und KI-Unterstützung in einem System zusammengefasst sind. Auch der Kontextwechsel wird reduziert, da jede Aktion dort stattfindet, wo bereits Arbeit vorhanden ist.
Schauen wir uns einmal genauer an, wie ClickUp Ihren KI-Tech-Stack ersetzt. 👀
Schneller arbeiten und vorankommen bei der Arbeit
ClickUp Brain ersetzt verstreute KI-Tools, die Inhalte generieren, ohne die tatsächliche Ausführung zu verstehen. Es liest Live-Aufgaben, Dokumente, Kommentare, Felder und den Verlauf im gesamten Arbeitsbereich, um kontextbezogene KI anzubieten.
Angenommen, ein Produktmanager führt ein A/B-Experiment durch und muss die Ergebnisse in umsetzbare Arbeiten umwandeln. Mit ClickUp Brain kann er:
- Erstellen Sie ein PRD anhand von Versuchsergebnissen, verknüpften Fehlern und früheren Entscheidungen.
- Automatisches Erstellen von Beschreibungen für Aufgaben in der Entwicklung auf Basis der PRD und der Akzeptanzkriterien
- Fassen Sie die Ergebnisse des Sprints zusammen und decken Sie ungelöste Abhängigkeiten während des Plans auf.
- Beantworten Sie Fragen zum Workflow anhand des aktuellen Status der Aufgabe und der Eigentümerschaft.
📌 Probieren Sie diesen Vorschlag aus: Erstellen Sie ein PRD für das Checkout-Experiment unter Verwendung der Ergebnisse aus dem letzten Sprint und verknüpfen Sie die erforderlichen technischen Aufgaben.
Orchestrieren Sie KI-Workflows
Sobald Arbeit vorhanden ist, sorgt die Automatisierung von Workflows dafür, dass sie weitergeht.
ClickUp Automatisierungen verarbeiten triggerbasierte Workflows, die mit realen Ausführungsereignissen verknüpft sind. Beispielsweise leitet ein Machine-Learning-Team ein neues Experiment an die Produktionsüberwachung weiter.
- Wenn ein Datadog-Alarm ausgelöst wird, erstellt eine Automatisierung eine Bug-Aufgabe und weist sie dem diensthabenden Techniker zu.
- Wenn die Korrektur zusammengeführt wird, leitet eine Automatisierung die Aufgabe an die Qualitätssicherung weiter und aktualisiert den Status auf „Testing“ (Testen).
- Wenn die Qualitätssicherung zustimmt, weist eine Automatisierung Release-Eigentümer zu und aktualisiert den Status auf „Bereit zur Bereitstellung“.
- Nach dem Abschließen der Bereitstellung werden die Ergebnisse automatisch veröffentlicht und der Kreislauf geschlossen.
Teams verwalten die Neuausbildung, Validierung und Bereitstellung von Modellen anhand sichtbarer Regeln innerhalb des Workspace.
Ein Benutzer aus der Praxis gibt seine Erfahrungen mit ClickUp bei der Umsetzung frei:
ClickUp ist äußerst flexibel und eignet sich gut als einheitliches Ausführungssystem für alle Teams. Bei GobbleCube verwenden wir es, um GTM, CSM, Produkt, Automatisierung und interne Abläufe an einem Ort zu verwalten. Die größte Stärke ist die umfassende Anpassbarkeit. Mit benutzerdefinierten Feldern, Aufgabenhierarchien, Abhängigkeiten, Automatisierungen und Ansichten können wir unsere realen Geschäftsworkflows modellieren, anstatt uns einer starren Struktur unterwerfen zu müssen. Einmal richtig eingerichtet, ersetzt es mehrere Tools und reduziert den manuellen Koordinationsaufwand erheblich.
ClickUp ist äußerst flexibel und eignet sich gut als einheitliches Ausführungssystem für alle Teams. Bei GobbleCube verwenden wir es, um GTM, CSM, Produkt, Automatisierung und interne Abläufe an einem Ort zu verwalten. Die größte Stärke ist die umfassende Anpassbarkeit. Benutzerdefinierte Felder, Aufgabenhierarchien, Abhängigkeiten, Automatisierungen und Ansichten ermöglichen es uns, unsere realen Geschäftsworkflows zu modellieren, anstatt uns in eine starre Struktur zu zwingen. Einmal richtig eingerichtet, ersetzt es mehrere Tools und reduziert den manuellen Koordinationsaufwand erheblich.
Erfassen Sie Entscheidungen aus Meetings sofort
Meetings entscheiden oft mehr als Dokumente. ClickUp AI Notetaker sorgt dafür, dass diese Entscheidungen in die Arbeit einfließen.
Nehmen wir an, bei einer wöchentlichen Modellüberprüfung treten Probleme zutage. Der KI-Notetaker zeichnet das Meeting auf, erstellt eine prägnante Zusammenfassung und extrahiert Aktionspunkte. Diese können Sie in ClickUp-Aufgaben umwandeln, die mit dem entsprechenden Projekt verknüpft sind.
Die Eigentümer erhalten ihre Aufgaben sofort, und zukünftige Arbeiten lassen sich ohne Suche in Protokollen auf die ursprüngliche Entscheidung zurückführen.
Signale über alle tools hinweg zentralisieren
Um einen KI-Tech-Stack zu ersetzen, müssen Sie nicht auf bestehende Systeme verzichten. ClickUp-Integrationen bündeln Signale in einer Ausführungsebene.
Sie können beispielsweise:
- Führen Sie die Synchronisierung von GitHub-Problemen mit ClickUp-Aufgaben durch, die mit Release-Meilensteinen verknüpft sind.
- Als Auslöser für Workflows verwenden Sie Datadog-Warnmeldungen oder Experimentplattformen.
- Fügen Sie Versuchsergebnisse direkt zu Überprüfungsaufgaben hinzu.
Teams arbeiten von einem einzigen Workspace aus, während tools strukturierte Daten in die aktive Arbeit einspeisen.
Schneller vorankommen mit Voice-First-Produktivität
Geschwindigkeit ist entscheidend, wenn Ideen mitten in der Arbeit auftauchen. ClickUp Talk to Text in Brain MAX ermöglicht sprachgesteuerte Produktivität und lässt Sie viermal schneller arbeiten.
Angenommen, ein leitender Ingenieur hat die Fehlersuche abgeschlossen und möchte den Kontext schnell protokollieren. Er diktiert eine Aktualisierung, Brain MAX transkribiert sie und strukturiert den Inhalt, sodass Sie die Aufgabe sofort aktualisieren können.
Die Spracheingabe beseitigt Reibungsverluste und beschleunigt die Ausführung von Planen und Umsetzen.
Sehen Sie sich dieses Video an, um zu verstehen, wie dieser Sprach-zu-Text-Assistent funktioniert:
Verlieren Sie nie wieder eine brillante Idee: Nutzen Sie diesen Sprach-zu-Text-Assistenten
🔍 Wussten Sie schon? 62 % der Menschen sind der Meinung, dass KI-Agenten derzeit überbewertet werden. Der Hauptgrund dafür ist jedoch ein Mangel an Kontext. Etwa 30 % der Benutzer sind frustriert von „selbstbewussten Ratgebern”, die zwar sicher klingen, aber falsche Fakten liefern, weil sie nicht in den tatsächlichen Workspace des Teams integriert sind.
Architektur für Dynamik mit ClickUp
Der Aufbau eines AI-First-Teams beginnt mit einer Absicht. Jede Ebene Ihres Stacks, von Daten und Modellen bis hin zu Überwachung und Automatisierung, bestimmt, wie schnell Ihr Team vorankommen und wie sicher es skalieren kann. Wenn diese Ebenen nahtlos miteinander verbunden sind, wird KI in die Ausführung eingebettet, anstatt nur am Rande zu stehen.
ClickUp rückt diese Ausführungsebene in den Fokus. Mit Tasks, Docs, KI-Agenten, Automatisierungen, Enterprise Search und ClickUp Brain in einem einzigen konvergenten Workspace bleiben Ihre KI-Initiativen mit der realen Arbeit verbunden. Experimente sind mit der Umsetzung verbunden. Die Überwachung ist mit der Eigentümerschaft verbunden. Entscheidungen sind mit dem dokumentierten Kontext verbunden.
Teams können Workflows koordinieren, Erkenntnisse gewinnen, Wissen erfassen und Projekte in einer einzigen, auf Skalierbarkeit ausgelegten Umgebung vorantreiben. KI wird Teil des täglichen Betriebs und unterstützt die Planung, Auslieferung, Überprüfung und Optimierung, ohne dabei den Kontext aus den Augen zu verlieren.
Konsolidieren Sie Ihre KI-Arbeit in ClickUp und erstellen Sie einen Stack, der auf die Arbeitsweise Ihres Teams zugeschnitten ist. Melden Sie sich noch heute bei ClickUp an!
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
1. Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Tech-Stack und einem Machine-Learning-Tech-Stack?
Ein KI-Tech-Stack ist eine breite Kategorie, die maschinelles Lernen, generative KI und andere Ansätze umfasst. Ein Tech-Stack für maschinelles Lernen bezieht sich hingegen speziell auf Tools zum Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen, obwohl die Begriffe oft synonym verwendet werden.
2. Wie arbeiten nicht-technische Teams mit einem KI-Tech-Stack zusammen?
Nicht-technische Teams interagieren mit KI-Ergebnissen wie Dashboards und geben Feedback, das zur Verbesserung der Modelle beiträgt. Ein einheitlicher Workspace wie ClickUp verschafft ihnen Sichtbarkeit zum Projektstatus, ohne dass sie sich mit der komplexen Workflow-Orchestrierung der ML-Infrastruktur auseinandersetzen müssen.
3. Sollten AI-first-Unternehmen ihre KI-Stack-Komponenten selbst entwickeln oder kaufen?
Die meisten AI-First-Unternehmen verfolgen einen hybriden Ansatz. Sie kaufen Managed Services für die Standardinfrastruktur und entwickeln nur dann benutzerdefinierte Tools, wenn diese einen einzigartigen Wettbewerbsvorteil bieten.
4. Was passiert, wenn Ihr KI-Stack nicht mit Ihren Projektmanagement-Tools kompatibel ist?
Sie schaffen zwei Informationsquellen für die Modellentwicklung und den Projekt-Status, was zu Missverständnissen und Verzögerungen führt. Der konvergierte ClickUp-Workspace sorgt dafür, dass der technische Fortschritt und die Projektaufgaben synchronisiert bleiben.