Minden vállalat rejtett adót fizet: időt pazarol az olyan válaszok keresésével, amelyeknek azonnal meg kellene lenniük. Terabájtnyi adattal, számtalan dokumentummal rendelkezik, és van egy kritikus fájl, amelynek létezését mindenki esküszik, de senki sem találja. Eközben a csapata egy egész délutánt pazarol olyan információk keresésével, amelyek megtalálása másodpercekbe telne.
A mesterséges intelligencia vállalati keresési platformjai megoldják ezt a problémát azáltal, hogy megértik, mit keresnek az emberek.
Ennek oka, hogy a kontextusfüggő AI megérti az egész vállalkozását – az adatait, a munkafolyamatait és az eszközeit. Intelligens eredményeket tud nyújtani, amelyekben a csapata valóban megbízhat.
Íme 10 gyakorlati AI vállalati keresési felhasználási eset, amelyek valódi problémákat oldanak meg. Ezenkívül megnézzük, hogyan teszi a ClickUp a vállalati tudásmenedzsmentet gyerekjátékká. 🌟
⭐ Kiemelt sablon
Amikor a válaszok e-mailekben, dokumentumokban és jegyekben találhatók, az ügyfelek várakozni kénytelenek. A ClickUp tudásbázis-sablon ezeket az útmutatókat egy helyre gyűjti, így a ismétlődő javítások és a gyakran ismételt kérdések egy könnyen kereshető, megosztható és naprakészen tartható könyvtárrá válnak.
Miért változtatja meg az AI a vállalati keresést?
A hagyományos vállalati keresés olyan, mintha a semmibe kiabálnánk a kérdéseinket. Beírjuk, hogy „költségvetési jelentés”, és 500 véletlenszerű dokumentumot kapunk, amelyek tartalmazzák ezeket a szavakat.
Az AI ezt teljesen megváltoztatja. 🤖
Az AI-alapú vállalati keresés előnyei
- Gyorsabb döntéshozatal: másodpercek alatt megtalálhatja a szükséges adatokat, ahelyett, hogy órákat töltene a mappák átkutatásával és kollégáitól való érdeklődéssel, hogy hol találja meg a szükséges információkat.
- Kevesebb ismétlődő munka: Fedezze fel, hogy valaki már elkészítette azt a prezentációt, amit Ön éppen készít, és ezzel napoknyi felesleges munkát takaríthat meg.
- Jobb együttműködés: lépjen kapcsolatba olyan csapattársakkal, akik hasonló projektekben dolgoznak, amelyekről eddig nem is tudott, így megoszthatják az erőforrásokat és jobb eredményeket érhetnek el.
- Jobb termelékenység: Töltsön több időt gondolkodással és alkotással, ahelyett, hogy nyomozgatna a vállalat információs rendszereiben.
- Fokozott tudásmegtartás: Rögzítse a tapasztalt munkavállalók szakértelmét, mielőtt nyugdíjba vonulnak, így a jövőbeli csapatok is hozzáférhetnek a tudásukhoz.
🧠 Érdekesség: Az egyik legkorábbi vállalati keresőrendszer az 1960-as években az IBM STAIRS volt. Ez mainframe-eken futott, és lehetővé tette a kutatók számára, hogy hatalmas jogi és kormányzati szövegarchívumokat böngésszenek, jóval a Google megjelenése előtt.
Hogyan javítja az AI a vállalati keresés pontosságát?
Az AI megérti a szinonimákat és a kontextust, amit a hagyományos keresőmotorok nem. Amikor valaki a „ügyfélélmény-mutatók” kifejezésre keres , az AI felismeri, hogy ez kapcsolódik a „ügyfél-elégedettségi pontszámokhoz” vagy a „felhasználói élményadatokhoz” különböző dokumentumokban.
A gépi tanulási algoritmusok elemzik a keresési mintákat és a felhasználói viselkedést, hogy folyamatosan finomítsák az eredményeket.
Az olyan mesterséges intelligencia technikák, mint a természetes nyelvfeldolgozás és a mélytanulás, lehetővé teszik a beszélgetésszerű lekérdezéseket. Például feltehet olyan kérdéseket, mint: „Melyik marketingkampányok teljesítettek a legjobban az ünnepi szezonban?”
Ráadásul az AI keresőmotorok megértik a kérdés mögötti szándékot, és több rendszerből is előkeresik a releváns információkat. Ismerik az Ön osztályát és biztonsági szintjét is, így csak azokat az információkat mutatják meg, amelyekhez hozzáférhet és amelyeket a konkrét szerepkörében felhasználhat.
A szervezet kollektív tudásának és know-how-jának átkutatása, valamint a projektek teljes kontextusának megismerése hihetetlenül egyszerűvé, intuitívvá és hozzáférhetővé válik.
AI vállalati keresés vs. hagyományos keresés
Íme egy gyors összehasonlítás, hogy lássuk, hogyan állnak egymáshoz képest:
| Kategória | Hagyományos keresés | AI vállalati keresés |
| Keresési módszer | A kulcsszóalapú egyezés pontos szavakat vagy kifejezéseket keres. | Természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és szemantikai keresés a szándék megértése érdekében |
| Eredményminőség | Hosszú listákat ad vissza, amelyek gyakran irrelevánsak | Közvetlen, releváns adatokat biztosít a lekérdezéshez igazítva |
| Az adatok hatálya | Egyszerre csak egy platformra vagy silóra korlátozva | Több eszköz, alkalmazás és adatbázis egyidejű keresése |
| Kontextusérzékenység | A jelentés vagy a kapcsolatok megértésének hiánya | Felismeri a szinonimákat, a kapcsolódó fogalmakat és a lekérdezések mögötti kontextust. |
| Tanulási képesség | Statikus; az eredmények használatával nem javulnak | Tanul a felhasználói viselkedésből, és idővel alkalmazkodik |
| Együttműködés | A csapatmunka folyamatainak alig vagy egyáltalán nem nyújt támogatást | Feldolgozza a megosztott tudást, a projektfrissítéseket és a csapatspecifikus tartalmakat. |
| Válaszadási idő | Lassabb; a felhasználók manuálisan szűrik az eredményeket | Gyorsabb; a legrelevánsabb tartalmakat jeleníti meg elsőként |
| Felhasználói élmény | Alapvető és tranzakciós | Személyre szabott, intuitív és interaktív |
| Üzleti hatások | Elpazarolt idő, szétszórt tudás és alacsonyabb termelékenység | Megalapozott döntések, rövidebb keresési idő és nagyobb hatékonyság |
🧠 Érdekesség: A vállalati keresést még váratlan helyeken is alkalmazzák. A BBC belső rendszert épített ki, amely segít az újságíróknak az évtizedek óta megőrzött műsorok átiratainak azonnali visszakeresésében, így gyorsítva a hírműsorok előállítását.
Főbb AI vállalati keresési felhasználási példák
Az AI vállalati kereső szoftver átalakítja a csapatok információhoz való hozzáférését minden részlegen.
Ezek a gyakorlati alkalmazások bemutatják, hogyan oldják meg a szervezetek a valós problémákat és javítják a napi munkafolyamatokat az intelligens keresési funkciók segítségével. 🧑💻
1. Kiváló ügyfélszolgálat
🚩 Probléma: Az ügyfélszolgálati munkatárs három képernyőt kezel, miközben egy frusztrált ügyfél másodszor is elmagyarázza a problémáját. A munkatárs tudja, hogy a válasz valahol a rendszerben megtalálható, de ahhoz, hogy megtalálja, át kell kattintania a termék kézikönyveket, a szabályzati dokumentumokat és a korábbi esetek jegyzetét, miközben az ügyfél várakozik.
✅ Megoldás: Az AI vállalati keresés megváltoztatja ezt a dinamikát. Az ügynökök azonnal átfogó képet kapnak az ügyfelekről:
- Teljes interakciós előzmények: A korábbi hívások, csevegések és e-mailek egy nézetben jelennek meg.
- Kontextus szerinti problémamegfeleltetés: A probléma leírása alapján automatikusan megjelennek a hasonló, már megoldott esetek.
- Intelligens erőforrás-ajánlások: A releváns irányelvek, eljárások és jogosultsági szintek manuális keresés nélkül jelennek meg.
- Részlegek közötti átláthatóság: a technikai támogatási megjegyzések, a számlázási módosítások és a fiókmódosítások zökkenőmentesen kapcsolódnak egymáshoz.
A hagyományos keresés minden lekérdezést általános adatbázis-keresésként kezel, az AI-alapú keresés azonban megérti a kontextust és a ügyfélszolgálat által támasztott sürgősséget.
📌 Példa: A szállásfoglalási platform (Booking.com) ügyfélszolgálati csapata az AI kereső segítségével azonnal hozzáférhet a szállásadók kommunikációjához, a foglalási adatokhoz és a korábbi megoldásokhoz. Amikor a vendégek szálláshelyi problémákat jelentenek, az AI ügynökök másodpercek alatt megtalálják a releváns szállásadói szabályzatokat, hasonló esetek megoldásait és a megfelelő kompenzációs irányelveket.
💡 Profi tipp: Gondosan állítsa be a jogosultságokat. A keresés haszontalan, ha bizalmas adatokat tesz közzé, de ugyanolyan haszontalan, ha a felhasználók végtelen „hozzáférés megtagadva” eredményeket látnak. Dolgozzon együtt az IT-részleggel, hogy egyensúlyt teremtsen a láthatóság és az adatbiztonság között az indexelés szintjén.
2. Pénzügyi adatok elemzése és megfelelőség
🚩 Probléma: A pénzügyi csapatok minden hónapban lehetetlen határidőkkel szembesülnek. A szabályozási követelmények tökéletes pontosságot igényelnek, míg a vezetők már tegnapra várják a jelentéseket. Az elemzők órákat töltenek a megfelelőségi adatbázisok és a költségvetési táblázatok átnézésével, amikor pedig értékes információkat kellene szolgáltatniuk a vezetésnek.
✅ Megoldás: A vállalati keresőeszközök megértik a pénzügyi kapcsolatokat és a szabályozási összefüggéseket, ami órákat takarít meg a kézi munkából:
- Integrált varianciaelemzés: A költségvetési allokációk, a tényleges kiadások és az osztályok magyarázatai automatikusan összekapcsolódnak.
- Szabályozási kiváltó okok felismerése: Bizonyos keresési lekérdezések automatikusan felhozzák a releváns megfelelési követelményeket és a benyújtási határidőket.
- Történelmi trendek azonosítása: A korábbi időszakok belső adatai és magyarázó megjegyzései a jelenlegi adatok mellett jelennek meg.
- Funkciók közötti összefüggések: E-mailes megbeszélések, jóváhagyási munkafolyamatok és stratégiai döntések kapcsolódnak a pénzügyi adatokhoz.
Ez az átfogó képet nyújtó megoldás megakadályozza azokat a kínos pillanatokat, amikor a vezetők olyan kiegészítő kérdéseket tesznek fel, amelyek feltárják a hiányzó kontextust az igazgatósági prezentációk során.
📌 Példa: A kiskereskedelmi üzletek (például a Walmart) pénzügyi csapatai fejlett AI keresési funkciókat használhatnak a hatalmas kiskereskedelmi tevékenységük során felmerülő költségvetési eltérések magyarázatának megtalálásához. Másrészt, amikor befektetői hívásokat készítenek elő, az elemzők konkrét üzletek teljesítményadatait keresik, és azonnal megtalálják a regionális vezetők jelentéseit, az ellátási lánc zavarait és a szezonális trendelemzéseket, amelyek magyarázatot adnak a bevételek ingadozásaira.
📖 Olvassa el még: Hogyan használhatja az AI-t álláskereséshez: eszközök és tippek
3. Vállalati keresés a Google AI segítségével
🚩 Probléma: A legtöbb keresőrendszer a vállalatokat általános adatbázisokként kezeli, de a Google Cloud Search megérti, hogy a különböző szerepkörök azonos keresési kifejezések esetén is eltérő információkra van szükségük.
✅ Megoldás: Egy jó AI vállalati kutatási rendszer alkalmazkodik a szervezeti mintákhoz és az egyéni munkastílusokhoz:
- Szerepkörökön alapuló eredményszűrés: A marketingcsapatok kreatív eszközöket látnak, míg a pénzügyi csapatok ugyanazon lekérdezésre vonatkozóan a költségvetési adatokat.
- Platformok közötti intelligencia: a Gmail-beszélgetések, a Drive-dokumentumok és a Naptár-események zökkenőmentesen kapcsolódnak egymáshoz.
- Tanuló algoritmusok: A keresési eredmények a felhasználói viselkedés és a sikeres információkeresési minták alapján javulnak.
- Engedélytudatosság: Az eredmények tiszteletben tartják a hozzáférés-vezérlést, miközben releváns kapcsolattartókat javasolnak a korlátozott információkhoz.
A Google gépi tanulási rendszere azonosítja azokat az információkapcsolatokat, amelyek az emberek számára nem láthatók, és így olyan átfogó projektinformációkat hoz létre, amelyeket a hagyományos keresés nem tud elérni.
📌 Példa: A Shop Global, a Saha Grouphoz tartozó thaiföldi nagy e-kereskedelmi vállalat esetében a Google Cloud lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy természetes nyelvű lekérdezéseket használjanak, például „Mutass nekem valami stílusosat legénybúcsúra”, és 1-2 perc alatt pontos eredményeket szolgáltat. Ez a megoldás támogatja a thai és az angol nyelvű kereséseket is, és a Saha Group Fair ’25 rendezvény során 150 000 látogatót szolgált ki sikeresen.
🔍 Tudta? Amikor a Google 2002-ben kiadta Search Appliance termékét, az úgy nézett ki, mint egy élénk sárga minihűtő, amelyet az irodai szerverteremben lehetett elhelyezni. A vállalatok számára „Google-szerű” keresést biztosított a magánhálózatukon belül, egészen 2018-ig, amikor kivonták a forgalomból.
4. Megfelelés és jogi kutatás
🚩 Probléma: A jogi kutatás hagyományosan azt jelenti, hogy az ügyvédek hetekig olvasnak át több száz precedens esetet és szerződésmintát. A partnerek több ezer dollárt számolnak fel ügyfeleiknek olyan kutatásért, amelyet az AI percek alatt pontosan elvégzi.
✅ Megoldás: Az intelligens AI-keresés megérti:
- Precedens minták felismerése: Hasonló esetek és releváns ítéletek kerülnek felszínre jogi elvek alapján, nem pedig kulcsszavak egyezése alapján.
- Klausulák közötti kapcsolatok feltérképezése: A szerződéskeresés automatikusan értelmezi a hierarchiákat, a kereszthivatkozásokat és a kapcsolódó rendelkezéseket.
- Joghatósági információk: Az eredmények tartalmazzák a különböző jogrendszerek és bíróságok közötti releváns eltéréseket.
- Belső tudásintegráció: A cég szakértelme, korábbi érvei és sikeres stratégiái kapcsolódnak a külső jogi kutatásokhoz.
📌 Példa: Amikor ügyvédi irodák komplex fúziós tárgyalásokat bonyolítanak le, az ügyvédeknek gyorsan hivatkozniuk kell hasonló ügyletstruktúrákra, szabályozási precedensekre és belső szakértelemre. Az AI-keresés segít nekik megtalálni a korábbi tranzakciókból származó releváns szerződéses kikötéseket, az SEC bejelentési követelményeket és azokat a kollégákat, akik hasonló ügyleteken dolgoztak különböző gyakorlati területeken.
5. Emberi erőforrások tudásmenedzsmentje
🚩 Probléma: A HR-osztályok naponta azonos kérdésekre válaszolnak, míg a munkavállalók nehezen találják meg az alapvető szabályzati információkat a sűrű dokumentációban. A fontos frissítések elvesznek az e-mailes közleményekben, amelyeket senki sem olvas, ami mindenki számára frusztráló.
✅ Megoldás: Az AI-alapú belső keresőmotor biztosítja:
- A munkavállalók beszélgetésszerűen tesznek fel kérdéseket, ahelyett, hogy találgatnának a helyes irányelvvel kapcsolatban.
- A válaszok az egyes alkalmazottak egyéni körülményeit, munkaviszonyuk időtartamát, helyét és a választott juttatásokat tükrözik.
- A legújabb változások és pontosítások a szokásos irányelvekkel kapcsolatos információk mellett jelennek meg.
📌 Példa: A nagy multinacionális vállalatoknál gyakran előfordul, hogy az alkalmazottak ugyanazokat a szabályzati kérdéseket teszik fel újra és újra. Az AI-alapú tudásbázisok, mint például a ClickUp, segítségével a munkavállalók olyan beszélgetésszerű kérdéseket tehetnek fel, mint például „Dolgozhatok-e távolról, ha külföldön utazom?”, és személyre szabott válaszokat kaphatnak a munkakörük szintje, az osztály szabályzata és a helyi munkajogi előírások alapján.
6. Értékesítési intelligencia és potenciális ügyfelek kezelése
🚩 Probléma: Az értékesítési képviselők potenciális ügyfelek kutatásával, versenytársakról szóló információk gyűjtésével és a kapcsolatok történetének nyomon követésével foglalkoznak, miközben nyomás alatt próbálnak üzleteket kötni. A legjobb képviselők enciklopédikus ismeretekkel rendelkeznek az ügyfelekről, de ez a szakértelem nem átadható az új, nulláról induló csapattagoknak.
✅ Megoldás: Az AI-keresés demokratizálja az értékesítési információkat az egész csapat számára:
- Teljes kapcsolati előzmények, versenyképes pozicionálás és sikeres üzletkötési stratégiák hasonló ügyfelektől
- A releváns források a potenciális ügyfél értékesítési ciklusban elfoglalt pozíciója alapján jelennek meg.
- A legújabb fejlesztések, az árak változásai és a versenytársak győzelmei/vereségei automatikusan megjelennek.
- A releváns ügyfélkapcsolati tapasztalattal és sikeres üzletkötési mintákkal rendelkező csapat tagok
📌 Példa: A vállalati szoftverek értékesítési csapatai gyakran veszítenek el üzleteket, mert a tárgyalások során nem rendelkeznek teljes körű információval az ügyfelekről. Az AI-alapú keresés segítségével az értékesítők fontos üzleti megbeszélések előtt gyorsan hozzáférhetnek a korábbi ügyfélkapcsolatokhoz, a versenytársak elemzéséhez és a hasonló ügyfeleknél sikeres üzletkötési stratégiákhoz.
7. IT-támogatás és hibaelhárítás
🚩 Probléma: Az IT-támogatás egyedülálló nyomásnak van kitéve, mivel minden technikai probléma sürgősnek tűnik, míg a megoldások pontos diagnózist igényelnek. A technikusok a dokumentációt, a korábbi jegyeket és a rendszer naplókat kutatják át, miközben a frusztrált alkalmazottak a megoldásra várnak.
✅ Megoldás: Az AI intranetes kereső eszköz funkciói:
- Konfiguráció-specifikus útmutatás: A hibaelhárítási lépések a pontos hardver- és szoftverkonfigurációk alapján jelennek meg.
- Minták tanulása a megoldásokból: A sikeres javítások nagyobb súllyal esnek latba, míg a sikertelen megoldások automatikusan alacsonyabb besorolást kapnak.
- Alapvető okok elemzése: A rendszer összekapcsolja a kapcsolódó eseményeket, függőségeket és felmerülő problémákat, amelyek problémákat okozhatnak.
- Szállítói integráció: A támogatási kapcsolattartók, a jótállási információk és a gyártói útmutatások a belső folyamatok dokumentációja mellett jelennek meg.
📌 Példa: Amikor az alkalmazottak szoftverleállásokat vagy hálózati kapcsolódási problémákat jelentenek, az IT-technikusok kereshetnek a konkrét hibaüzenetre. Azonnal megtalálják a hasonló helyzetekben bevált hibaelhárítási lépéseket, a konfliktust okozó legújabb szoftverfrissítéseket és a gyártói támogatási dokumentációt.
8. Marketingeszköz-kezelés
🚩 Probléma: A marketingcsapatok több ezer eszközt hoznak létre, amelyek platformok, mappák és csapatmeghajtók között szétszóródnak. A megfelelő kép, videoklip vagy kampánysablon megtalálása megöli a kreatív termelékenységet, amikor a csapatok a meglévő munkákat újra létrehozzák, ahelyett, hogy megkeresnék őket.
✅ Megoldás: Az AI-alapú keresés a következőképpen teszi a marketingeszközöket valóban megtalálhatóvá:
- Vizuális tartalomfelismerés: A képek és videók a vizuális elemek és márkaelemek mesterséges intelligencia általi elemzésével kereshetővé válnak.
- Teljesítményintegráció: A magas teljesítményű eszközök az elkötelezettségi mutatók és a kampányok sikere alapján kiemelt helyen jelennek meg.
- Használati minták tanulása: A sikeres kreatív kombinációk és a szezonális preferenciák befolyásolják a keresési ajánlásokat.
📌 Példa: A Nike-hoz hasonló globális márkák több ezer kampányeszközt hoznak létre különböző régiókban és sportkategóriákban.
A marketingcsapatok konkrét vizuális témákat vagy sportolókkal kapcsolatos tartalmakat kereshetnek, és nagy felbontású képeket, videókat és márkának megfelelő anyagokat találhatnak korábbi sikeres kampányokból anélkül, hogy újra kellene létrehozniuk a tartalmat.
📮 ClickUp Insight: A munkavállalók 28%-a inkább magában tartja a gondolatait, vagy nem érzi biztonságosnak véleményének megosztását a megbeszéléseken. De nem minden nagyszerű ötletet osztanak meg hangosan a megbeszéléseken – néha a valódi zsenialitás egy feladat megjegyzésében vagy egy elfeledett fájlban rejtőzik.
Képzelje el, hogy egy csapattag néhány hónappal ezelőtt egy kommentben csendben javasolt egy folyamatfejlesztést, vagy egy dokumentumban megosztott egy egyedi megoldást, amely soha nem került napirendre egy megbeszélésen.
A ClickUp Brain Enterprise Search segítségével ezeket a hozzájárulásokat azonnal felszínre hozhatja – függetlenül attól, hogy hol találhatók a munkaterületén. Ez azt jelenti, hogy minden ötlet, legyen az szóbeli vagy írásbeli, hozzáférhető és megvalósítható, így biztosítva, hogy csapata soha ne maradjon le a legjobb ötletekről.
9. Projektmenedzsment és együttműködés
🚩 Probléma: A projektinformációk gyakran szétszórtan találhatók meg e-mailek, csevegőüzenetek, megosztott dokumentumok és projektmenedzsment eszközök között. A csapat tagjai időt pazarolnak a döntések rekonstruálására és a digitális munkaterületükön valahol létező kontextus keresésére.
✅ Megoldás: Az AI-keresés összekapcsolja a projekttel kapcsolatos beszélgetéseket, függetlenül attól, hogy azok hol zajlanak:
- Kronológiai kontextusépítés: A döntések, megbeszélések és változások időrendben jelennek meg a különböző platformokon.
- Szakértelem azonosítása: A hasonló problémákat megoldó csapattagok és a releváns belső esettanulmányok automatikusan megjelennek.
- A döntés indoklásának megőrzése: Az értekezletek jegyzőkönyvei, az e-mailes jóváhagyások és az informális megbeszélések kapcsolódnak a hivatalos projektdöntésekhez.
- Projektközi tanulás: Hasonló kezdeményezések sikeres megközelítései és gyakori buktatói alapul szolgálnak a jelenlegi munkához.
📌 Példa: A vállalatok (például a Tesla) mérnöki csapatai komplex járműfejlesztési projektekben dolgoznak, amelyekhez szükséges információk e-mailekben, tervezési dokumentumokban és értekezletek jegyzetében találhatók.
A projektmenedzserek konkrét műszaki döntéseket kereshetnek, és megtalálhatják a teljes vitatörténetet, a jóváhagyás indokait és a kapcsolódó műszaki döntéseket az összes kommunikációs csatornán.
10. Kutatási és fejlesztési intelligencia
🚩 Probléma: A kutatási és fejlesztési csapatok hatalmas mennyiségű tudományos irodalmat, szabadalmi adatbázist és belső kutatási eredményeket böngésznek, miközben versenytársaikkal versengenek a fejlesztések terén. A releváns korábbi munkák kihagyása vagy a versenytársakról szóló információk figyelmen kívül hagyása éveknyi kutatási befektetést és több millió dolláros fejlesztési költségeket tehet tönkre.
✅ Megoldás: Itt az LLM keresőmotorok megértik:
- Különböző területekről származó, hasonló kihívásokkal vagy módszerekkel rendelkező kutatások automatikusan megjelennek.
- A szabadalmi bejelentések, tudományos publikációk és iparági fejlemények a belső kutatások mellett jelennek meg.
- A korábbi projektekből származó sikeres kísérleti megközelítések és kutatási technikák új kezdeményezések alapjául szolgálnak.
- A belső szakértelem és a külső partnerségi lehetőségek a kutatási átfedések elemzésén keresztül válnak láthatóvá.
📌 Példa: A gyógyszeripari vállalatok (például a Johnson & Johnson) számos kutatóval rendelkeznek, akik különböző terápiás területeken hasonló molekuláris célpontokon dolgoznak.
A tudósok kereshetnek konkrét vegyületeket vagy kutatási módszereket, és felfedezhetnek kapcsolódó belső projekteket, publikált szakirodalmat és potenciális együttműködési lehetőségeket, amelyekről esetleg lemaradtak volna.
Hogyan támogatja a ClickUp az AI vállalati keresést?
A vállalati AI-keresés akkor működik a legjobban, ha közvetlenül kapcsolódik a napi feladatokhoz, a termékdokumentációhoz és a beszélgetésekhez.
A ClickUp az AI keresést a munka minden területére kiterjeszti, így a különböző iparágakban dolgozó csapatok a munkaterületüket elhagyva találhatnak meg válaszokat és hozhatnak döntéseket. Röviden: egyetlen platformon egyesíti az összes munkát, így kiküszöböli a felesleges munkaterhelést.
Vessünk rá egy pillantást! 👀
Keresés a munka minden területén
A ClickUp Enterprise Search összekapcsolódik feladatokkal, dokumentumokkal, megjegyzésekkel és olyan alkalmazásokkal, mint a Google Drive, a Jira, a Figma és a GitHub. A Connected Search funkcióval valós időben, közvetlenül a ClickUpból kereshet fájlokat, beszélgetéseket és projektfrissítéseket az összes eszközön. Ez azt jelenti, hogy gyorsan megtalálhat egy Jira jegyet, egy Figma tervet vagy egy Google Drive dokumentumot anélkül, hogy el kellene hagynia a munkaterületét.
Példa: Egy belső ellenőrzésre készülő egészségügyi megfelelőségi tisztviselő kereshet a „HIPAA képzési nyilvántartások” kifejezésre, és azonnal megjelenítheti a ClickUp Docs-ban tárolt aláírt irányelv-nyilatkozatokat, a rendszerfrissítésekkel kapcsolatos Jira jegyeket és az IT-részleg feladataival kapcsolatos megjegyzéseket.
Az összes eredmény együtt jelenik meg a ClickUp-ban, hivatkozással a forrásra. 🔗
Kontextusban gazdag válaszokat kaphat kérdéseire
A ClickUp Brain túlmutat a kulcsszavak egyezésén, és összefoglalásokat nyújt a munkaterület tartalmáról.
✅ Próbálja ki ezt a parancsot: Összegezze a negyedik negyedévi bevezetés akadályait a mérnöki, tervezési és marketing feladatok tekintetében.
Például egy SaaS-bevezetést irányító termékmarketing-menedzser megkérdezheti: „Mi akadályozza a negyedik negyedévi kiadást?” A ClickUp Brain válaszul összefoglalja a késedelmes tervezési feladatokat, a GitHubban rögzített függőben lévő hibajavításokat és a Docsban jóvá nem hagyott kampány szövegeket. A menedzser már a pontos akadályok ismeretében lép be a bevezetési megbeszélésre.
Komplex, több forrásból származó adatok elemzése
A Brain Max segítségével búcsút inthet az AI terjedésének.
A ClickUp Brain MAX egy asztali kiegészítő, amely több AI modellt és adatforrást egyesít egy helyen. Ahelyett, hogy a ChatGPT, Gemini, Claude és különböző meghajtók vagy jegyek között ugrálnának, a csapatok hosszú lekérdezéseket futtatnak közvetlenül a ClickUp-ban.
✅ Próbálja ki ezt a parancsot: Elemezze a Docs, a Jira problémák és a Google Drive visszajelzési űrlapokból származó késedelmes szállításokkal kapcsolatos panaszokat. Sorolja fel a gyakoriság szerint az ismétlődő témákat.
Például egy e-kereskedelmi műveletek vezetője megkérdezheti: „Mutassa meg az elmúlt három hónapban a késedelmes szállításokkal kapcsolatos ügyfélpanaszok tendenciáit.”
A Brain MAX a jegyzőkönyvekkel ellátott dokumentumokat, a logisztika által benyújtott Jira-problémákat és a visszajelzéseket tartalmazó ClickUp-űrlapokat keresi, majd kiemeli az ismétlődő okokat, mint például a raktári szűk keresztmetszetek és a fuvarozói késések. A kiegészítő megszünteti az AI terjedését, és strukturált betekintést nyújt a csapat már meglévő munkájába.
Keresés hanggal
A ClickUp Talk to Text funkciója kézmentes keresést tesz lehetővé. Íme, hogyan:
Példa: Egy ügyfelek között utazó területi értékesítési igazgató azt mondhatja: „Mutasd meg, mely vállalati fiókok kerültek szerződéses szakaszba ebben a hónapban”, és élő frissítést kap a ClickUp-ban. Az eredmények között szerepelnek a folyamatban lévő feladatok, az ügyfelekkel folytatott telefonbeszélgetések jegyzetei és a Google Drive-ból linkelt ajánlatok.
Nézze meg ezt a videót, ha többet szeretne megtudni:
💡 Profi tipp: Ösztönözze a csapatokat, hogy a keresést közös memóriaként kezeljék. Tanítsa meg nekik, hogyan kell címkéket hozzáadni, címeket frissíteni és gyakran ismételt kérdéseket feltenni, hogy a rendszer folyamatosan fejlődjön. A keresés csak annyira okos, mint azok, akik táplálják.
Tartsa pontosnak és hozzáférhetőnek az ügyfelekről szóló ismereteket
A ClickUp tudásbázis-sablon a gyakran ismételt kérdéseket, a hibaelhárítási útmutatókat és a funkciók bemutatását egy kereshető központba szervezi.
A FinTech támogató csapata részletes útmutatókat rögzíthet a fiókbeállításról, a biztonsági ellenőrzésekről és a hibaelhárításról. A támogató csevegés során az ügyintéző beírhatja az „kétfaktoros hitelesítés visszaállítása” kifejezést az Enterprise Search-be, és közvetlenül a sablonból hozhatja elő az útmutatót.
Az AI-t azonnali lépésekkel alkalmazzák, csökkentve a válaszadási időt és javítva az ügyfelek bizalmát a vállalati tudásmenedzsmentben.
Egy ClickUp-felhasználó így fogalmaz:
A ClickUp egy all-in-one megoldás, amely hű marad céljához, és amelynek segítségével üzleti tevékenységünk szinte minden aspektusát kezelni tudjuk. Ide tartoznak olyan dolgok, mint a webdesign projektek, a keresőmotor-optimalizálás ügyfelei, a közösségi média menedzsmentje és két másik társult vállalat üzleti menedzsmentje.
A ClickUp egy all-in-one megoldás, amely hű marad céljához, és amelynek segítségével üzleti tevékenységünk szinte minden aspektusát kezelni tudjuk. Ide tartoznak olyan dolgok, mint a webdesign projektek, a keresőmotor-optimalizálás ügyfelei, a közösségi média menedzsmentje és két másik társult vállalat üzleti menedzsmentje.
Készítsen egy belső referenciát, amely skálázható
A ClickUp Wiki Template egyetlen helyen tárolja a belső irányelveket és folyamatokat, és a működés változásával együtt fejlődik. Amikor a vezetés frissíti a biztonsági szabványokat vagy átruházza a felelősséget egy új részlegre, a wiki azonnal tükrözi ezeket a változásokat.
Egy gyártóvállalatnál a „berendezés-ellenőrzési ellenőrzőlista” kifejezést kereső biztonsági tisztviselő a legfrissebb lépésenkénti folyamatot, az egyes ellenőrzési ciklusokhoz kapcsolódó feladatokat és a tulajdonosok elérhetőségeit találja meg. Az új alkalmazottak gyorsabban beilleszkednek, mert az Enterprise Search pontosan azokat a szabályzatokat és munkafolyamatokat nyújtja nekik, amelyekre szükségük van, anélkül, hogy kollégáik segítségét kellene kérniük.
🧠 Érdekesség: Az 1970-es években a vállalati keresőrendszerek mikrofilmeken és mainframe-ek hibridjein alapultak, lehetővé téve a kormányzati alkalmazottak számára, hogy számítógépes indexek segítségével filmtekercseket keressenek. Ez rendkívül lassú volt, de akkoriban forradalmian újnak számított.
Gyakori kihívások az AI vállalati keresésben és azok megoldása
Az AI vállalati keresés átalakíthatja a tudáshoz való hozzáférést, de olyan kihívásokat is magával hoz, amelyeket a szervezeteknek gondosan kezelniük kell.
⚠️ 1. kihívás: Az érzékeny adatok védelme
A vállalati keresési megoldások gyakran érintik az összes fájlt, üzenetet és projektfeljegyzést, ami növeli a bizalmas információk nyilvánosságra kerülésének kockázatát. Például egy jogi csapat nem szeretné, ha a szerződéstervezetek megjelennek az általános keresési eredmények között.
🟢 Megoldás: A megoldás a szigorú hozzáférés-ellenőrzésben és a megfelelőségi szabványokban rejlik.
A vállalatoknak szerepkörökön alapuló jogosultságokra, titkosításra és ellenőrzési naplókra van szükségük az érzékeny anyagok védelme érdekében. A ClickUp ezt SOC 2-kompatibilitással, részletes jogosultságokkal és kétfaktoros hitelesítéssel támogatja, így a vállalatok számára biztonságosabb alapot biztosít az AI-vezérelt kereséshez.
⚠️ 2. kihívás: Az eredmények megbízhatóságának fenntartása
Az AI-eszközök gyorsan összefoglalják az információkat, de ha elavult dokumentumokból merítenek, a csapatok elveszítik a bizalmukat az eredményekben. Egy mérnöki vezető nem szeretné, ha a régi sprintjegyzetek befolyásolnák a jelenlegi prioritásokat.
🟢 Megoldás: A keresés élő dokumentumokhoz és aktív munkafolyamatokhoz való kapcsolása elkerüli ezt a problémát. A statikus feltöltések indexelése helyett az eredmények kapcsolódnak a jelenlegi projektekhez. A ClickUpban a keresés közvetlenül kapcsolódik a feladatokhoz és a dokumentumokhoz, így a legfrissebb frissítések mindig az elsők között jelennek meg.
⚠️ 3. kihívás: Speciális nyelv kezelése
Az általános AI-modelleknek nehézséget okoznak a rövidítések és a domain-specifikus terminológia. Az egészségügyben például az „RA” rövidítés a kontextustól függően reumás ízületi gyulladást vagy szabályozási ügyeket jelenthet.
🟢 Megoldás: A szervezetek gyakran egyedi modelleket képeznek ki, vagy olyan szótárakat biztosítanak, amelyek tükrözik a belső nyelvet. Az AI és a hiteles referenciaanyagok, például a vállalati wiki vagy tudásbázis párosítása biztosítja, hogy az eredmények összhangban legyenek a csapat tényleges munkamódszerével.
⚠️ 4. kihívás: Az alkalmazottak körében történő elterjesztés ösztönzése
Még a legfejlettebb AI-kereső is kudarcot vall, ha úgy tűnik, hogy csak egy újabb platform. Az alkalmazottak nem akarnak elhagyni a mindennapi eszközeiket, hogy válaszokat keressenek.
🟢 Megoldás: A leghatékonyabb megközelítés az AI-keresés beépítése a már használatban lévő alapvető rendszerekbe – feladatkezelés, dokumentumkezelő eszközök vagy kommunikációs központok. Így a bevezetés természetesen történik, mert a keresés a meglévő munkafolyamatokba illeszkedik.
📖 Olvassa el még: Neurális keresés: Hogyan forradalmasítja az AI az információkeresést?
A mesterséges intelligenciával támogatott vállalati keresés jövőbeli trendjei
Az AI munkahelyi keresés következő hulláma a pontosság, az integráció és a természetes interakció irányába fog haladni. Íme néhány figyelemre méltó trend:
- Szerepkörökhöz igazodó személyre szabás: Ez azt jelenti, hogy ugyanaz a keresési kifejezés különböző válaszokat eredményez attól függően, hogy ki adja be. Egy pénzügyi elemző és egy marketingvezető is beírhatja a „Q4 előrejelzés” kifejezést, és mindketten a saját funkciójukhoz igazodó eredményeket kapnak.
- Többmodellű összehangolás: Ahelyett, hogy egyetlen AI-szolgáltatóra támaszkodna, a vállalati keresés a modellek erősségeit ötvözi: az egyikből a következtetést, a másikból az összefoglalást, a harmadikból pedig a nyelvértést.
- Hang- és beszélgetésalapú bevitel: Az értékesítési csapatok utazás közben kérhetnek fiókfrissítéseket, a projektvezetők pedig szóban rögzíthetik a megbeszélések jegyzetét, amelyeket közvetlenül a keresőbe táplálhatnak be.
Például a ClickUp Talk to Text alkalmazást használó csapatok 400%-kal többet írnak gépelés nélkül, és naponta akár 1 órát is megtakarítanak. A változás a zökkenőmentes, biztonságos hozzáférés felé halad, bárhol is történjen a munka.
A kereséstől a cselekvésig a ClickUp segítségével
Az AI-alapú vállalati keresés egyre intelligensebbé válik, de valódi értéke akkor mutatkozik meg, amikor az eredmények előreviszik a munkát. A csapatok biztonságos válaszokat, gyorsabb betekintést és olyan eszközöket akarnak, amelyek illeszkednek a már meglévő együttműködési módszereikhez.
A ClickUp életre kelti ezt a kapcsolatot.
Az Enterprise Search élő feladatokat és dokumentumokat jelenít meg, így az eredmények a jelenlegi projekteket tükrözik, nem pedig a feledésbe merült fájlokat. A ClickUp Brain és a Brain MAX segít a vezetőknek és a csapatoknak abban, hogy az alkalmazások között ugrálás nélkül értelmezhessék a hatalmas tudásanyagot.
A Talk to Text még egy lépéssel tovább megy, és a gyors gondolatokat és a terepi frissítéseket kereshető rekordokká alakítja, amelyekkel a csapatok hetente több órát spórolhatnak meg. Adjon hozzá strukturált erőforrásokat sablonok segítségével, és az AI elkezd ugyanazt a nyelvet beszélni, mint a szervezeted.
Miért várna még? Regisztráljon még ma a ClickUp-ra! 📋