Péntek hajnali 2:03 van, és egy globális pénzügyi szolgáltató vállalat szerverei csendben több millió tranzakciót dolgoznak fel. Hirtelen új csalási minta jelenik meg.
De mielőtt egyetlen dollár is elveszne, a vállalat mesterséges intelligenciával működő csalásfelismerő rendszere jelzi az anomáliát. Emellett adaptálja logikáját, és ezután blokkolja a fenyegetést. Nincs szükség emberi elemzőre. A rendszer valós időben tanul, cselekszik és védi ügyfelei vagyonát.
Ez a Live Intelligence ígérete. És ez lassan valósággá válik az ügynöki mesterséges intelligencia korában.
Mi az a Live Intelligence?
A Live Intelligence három alapvető képesség összefonódása:
- Valós idejű adatfeldolgozás: soha nem alvó rendszerek, amelyek folyamatosan fogadják és elemzik a beérkező adatokat.
- Autonóm döntéshozatal: AI-ügynökök, amelyek több lépésből álló terveket hajtanak végre úgy, hogy munkafolyamatokat indítanak el és megoldják a problémákat anélkül, hogy emberi beavatkozásra várnának.
- Folyamatos tanulás: AI modellek, amelyek minden interakcióval, visszacsatolási ciklussal és új adatponttal javulnak.
🧠 Érdekesség: Bár a „Live Intelligence” még nem számít iparági szabványnak, gyorsan az új normává válik azoknál a szervezeteknél, amelyek a statikus, reaktív automatizálásról a proaktív, önfejlesztő digitális munkaerőre szeretnének átállni.
Az agentikus AI piac várhatóan 2024-ben 5,25 milliárd dollárról 2034-re 199,05 milliárd dollárra fog növekedni, és a vállalkozások 72%-a már legalább egy funkcióban alkalmazza ezeket a rendszereket.
De hogyan néz ez ki a gyakorlatban? És hogyan tudják az üzleti és műszaki vezetők a Live Intelligence-t felhasználni a valódi eredmények elérése érdekében?
A Live Intelligence alapvető összetevői
Kezdjük azzal, hogy megértsük, hogyan működik a Live Intelligence:
Valós idejű feldolgozás
A hagyományos AI-rendszerek olyanok, mint az éjszakai műszakban dolgozók, akik bejelentkeznek, feldolgozzák a felhalmozódott munkát, majd hazamennek. A Live Intelligence ezzel szemben mindig működésben van.
A ClickUp Live Intelligence Agent például úgy lett kialakítva, hogy az egész ClickUp munkaterületet figyelje – feladatok, dokumentumok, csevegés és integrációk –, és a frissítéseket azonnal feldolgozza. A projektmenedzsment kontextusában ez azt jelenti, hogy amikor egy új elem kerül hozzáadásra a projekt követelményeinek dokumentumához, az ügynök azonnal frissítheti a kapcsolódó feladatokat, értesítheti az érdekelt feleket, és akár javasolhatja a következő lépéseket is, mielőtt bárki kérdezné.
Ez az Ön állandó asszisztense az élő tudáshoz, így a legtöbb csapattal ellentétben az Öné nem tölti idejének 60%-át azzal, hogy információkat keres, másol, beilleszt és frissít egymástól független rendszerekből.
Az Apache Kafka és hasonló technológiák másodpercenként több millió üzenetet kezelnek milliszekundum szintű késleltetéssel, míg az Apache Flink másodpercenként több millió eseményt feldolgozva azonnal biztosít betekintést és cselekvéseket. Ez a folyamatos feldolgozási modell alapvetően megváltoztatja az AI képességeit: ahelyett, hogy leírná, mi történt, meghatározza, mi fog történni.
Autonóm cselekvés
De a Live Intelligence nem csak a valós idejű adatokhoz való gyors hozzáféréssel áll meg. Az AI-ügynökök a vállalkozás növekedésével párhuzamosan osztályozzák, kiosztják és összehangolják a munkát.
A ClickUp Live Intelligence Agent nem csak a munkaterületét vizsgálja frissítések után, hanem a valós idejű ismeretek alapján döntéseket hoz és végrehajtja a feladatokat. API-kat és koordinációs keretrendszereket használ több lépésből álló tervek végrehajtásához, más ügynökökkel való koordinációhoz, valamint minden dokumentum és projekt naprakészségének biztosításához.
Az ilyen autonóm, célorientált viselkedés az ügynöki mesterséges intelligencia alapja.
Folyamatos tanulás
A régi világban az AI modellek statikusak voltak – egyszer betanították őket, majd magukra hagyták őket. A Live Intelligence rendszerek azonban önfejlesztőek. Megerősítő tanulást és visszacsatolási hurkokat használnak teljesítményük finomítására, gyakran manuális újratanítás nélkül.
A ClickUpban ez egy „állandó szervezeti memóriát” jelent, amely minden döntést és frissítést rögzít, megkönnyítve ezzel az új munkatársak beilleszkedését és az együttműködést. Ez azt is jelenti, hogy a szervezet tudása, kontextusa és bevált gyakorlata mindig naprakész, és soha nem vész el az alkalmazások túlterheltségében vagy a munkaterületek szétaprózódásában.
Miben különbözik a Live Intelligence a hagyományos mesterséges intelligenciától?
Hogy megértsük ezt az ugrásszerű fejlődést, hasonlítsuk össze a Live Intelligence-t a hagyományos mesterséges intelligenciával:
| Hagyományos mesterséges intelligencia | Live Intelligence |
| Történeti adatok kötegelt feldolgozása – elemzi a már megtörtént eseményeket | Valós idejű adatfolyam-feldolgozás – reagál a jelenlegi eseményekre |
| Minden feladathoz egyértelmű utasítások szükségesek. | Autonóm, célorientált viselkedés – kitalálja a lépéseket |
| Kézi frissítést és újratanítást igénylő statikus modellek | Folyamatos tanulási ciklusok révén történő önfejlesztés |
| Egyetlen feladatra összpontosított – egy modell, egy feladat | Többrendszeres összehangolás – platformok közötti koordináció |
📌 Példa: A hagyományos chatbot a kérdését egy előre megírt válaszokból álló adatbázisban keresi meg. Ha a kérdése nem illeszkedik a sablonba, akkor nem jut tovább. A Live Intelligence ügyfélszolgálati ügynöke átkutatja a termék aktuális dokumentációját, ellenőrzi a fiókjának történetét a különböző rendszerekben, szükség esetén visszatérítést hajt végre, frissíti a CRM-et, és tanul az interakcióból, hogy legközelebb hasonló eseteket jobban tudjon kezelni (miközben a beszélgetés során végig megőrzi a kontextust).
Valós alkalmazások és érték
Íme néhány valós alkalmazás és ROI-mutató, amelyek bemutatják a Live Intelligence tényleges hatását és gyakorlati értékét:
Főbb iparági felhasználási példák
Pénzügyi szolgáltatások
A pénzügyi szolgáltatások területén a Live Intelligence hozzáférése több millió dollár megtakarítást jelenthet, vagy éppen több millió dollár veszteséget okozhat a késleltetett betekintés, az elszalasztott lehetőségek és a tájékozatlan döntések miatt. A Live Intelligence Agent segítségével egy mesterséges intelligenciával működő feldolgozó rendszer folyamatosan frissül, hogy felismerje az új és folyamatosan fejlődő csalási taktikákat. Ez azt jelenti, hogy a rendszer valós időben alkalmazkodik, megvédve a felhasználókat a legújabb fenyegetésektől – még azoktól is, amelyekkel korábban még nem találkozott –, miközben állandó ellenőrzési nyomot hagy maga után.
A PayPal mesterséges intelligenciával működő csalásriasztásai a barátok és családtagok közötti fizetések esetében a Live Intelligence működésének klasszikus példái.
Amikor a felhasználók fizetést kezdeményeznek, a fejlett mesterséges intelligencia modellek milliárdnyi adatpontot elemeznek, hogy azonnal azonosítsák a potenciális csalásokat. Ha egy tranzakció gyanúsnak tűnik, a rendszer dinamikus, kontextusérzékeny riasztásokat indít, mielőtt a pénzeszközök átutalásra kerülnének. A magas kockázatú tranzakciók esetében a fizetéseket automatikusan elutasítják, hogy megelőzzék a veszteségeket. A kevésbé egyértelmű esetekben a rendszer további akadályokat vezet be, például szigorúbb figyelmeztetéseket, hogy visszatartsa a kockázatos viselkedést.
Egészségügy
Az egészségügyi ellátásban a Live Intelligence segít a csapatoknak azonosítani az ütemezési szűk keresztmetszeteket, hatékonyabban kezelni a kárigényeket, nyomon követni a készleteket és koordinálni a különböző osztályok munkáját, így az egész rendszer zökkenőmentesebben működik, a költségek kordában maradnak, és a személyzet több időt fordíthat a betegellátásra, nem pedig a papírmunkára.
Az AGS Health több mint 500 digitális ügynököt biztosít a bevételi cikluskezelési alkalmazásokban, átalakítva az egészségügyi szervezetek módszerét a rendkívül összetett biztosítási kárigények és számlázás kezelésében.
Az olyan ügynökök, mint az Eligibility Agent, a Denials Agent és az Appeals Agent csökkentették az ügyfelekkel való kapcsolattartások számát, ami gyorsabb kárigény-feldolgozást, 15%-kal magasabb termelékenységet és 72 000–194 000 dollár közötti éves megtakarítást eredményezett.
Ügyfélszolgálat
A Live Intelligence ügyfélkapcsolati szerepkörökben történő alkalmazásával a csapatok minden ügyfélbeszélgetést, dokumentumot, eszközt és visszajelzést kéznél tarthatnak. Nyűgözze le ügyfeleit átláthatósággal, gyorsasággal és valós idejű, mindig naprakész kontextusismerettel, anélkül, hogy manuális frissítésekre lenne szükség.
A Salesforce önállóan telepített ügynöki ügyfélszolgálata, az Agentforce, valós körülmények között teszteli az autonóm ügyfélszolgálatot. A rendszer jelenleg az ügyfelek kérdéseinek körülbelül 85%-át emberi beavatkozás nélkül oldja meg, és 2025 januárja óta 10 felhasználóból 9 esetében 65%-kal csökkentette a válaszadási időt.
Ellátási lánc és logisztika
Az ellátási láncban és a logisztikában a Live Intelligence biztosítja, hogy a műveletek a kereslet sebességével haladjanak. Valós idejű betekintést nyújt a csapatoknak olyan jelzésekbe, mint a készletszintek, a fuvarozók teljesítménye és az útvonal hatékonysága, így ha egy szállítmány elakad a vámhatóságnál vagy egy teherautó meghibásodik, azonnal reagálhatnak.
Az eredmény: kevesebb készlethiány, gyorsabb szállítások.
A DHL mesterséges intelligenciával működő raktároptimalizáló algoritmusa, az IDEA, több ezer valós idejű adatpontot elemz a DHL teljesítési központjaiban – például megrendelési profilokat, válogatási mintákat és berendezések rendelkezésre állását – az adott órában, nem pedig az elmúlt negyedévben történtek alapján. Egy bevezetés során a DHL arról számolt be, hogy az IDEA segítségével akár 50%-kal csökkent a munkavállalók gyalogos távolsága, miközben az általános termelékenység 30%-kal nőtt.
Műszaki követelmények és architektúra
A Live Intelligence felépítéséhez modern, ügynökök számára alkalmas technológiai háttérre van szükség:
Alapvető infrastruktúra
- Streaming adatplatformok: Az olyan platformok, mint a Kafka, a Kinesis és a Flink, valós idejű adatbeolvasást és -feldolgozást tesznek lehetővé.
- Vektor adatbázisok: A hagyományos adatbázisok meg tudják mondani, ki az „12345-ös ügyfélazonosító”, de nem tudnak megtalálni 10 hasonló számlázási vitát, amelyek teljesen különböző nyelven vannak leírva. A Pinecone és a Weaviate vektor adatbázisok ezt úgy oldják meg, hogy a kontextust szemantikai beágyazásokként tárolják, lehetővé téve az ügynökök számára, hogy emberhez hasonló memóriával felidézzék és feldolgozzák a korábbi interakciók ezreit.
- Alapmodellek: Az LLM-ek, mint például a GPT-5 és a Claude, gondolkodási motorként szolgálnak, értelmezik az utasításokat, megértik a kontextust és meghatározzák a következő lépéseket.
- Orchestration Frameworks: A rendszerek közötti több lépésből álló munkafolyamatok kezelése koordinációt igényel. Az Apache Airflow, Temporal vagy speciális ügynöki platformok, mint például a LangChain, kezelik a koreográfiát, biztosítva, hogy ha egy lépés sikertelen, a rendszer intelligensen újra megpróbálja, visszavonja a részleges változásokat, vagy továbbítja egy embernek, ahelyett, hogy a folyamatot megszakított állapotban hagyná.
Integrációs megközelítés
A legtöbb szervezet már rendelkezik olyan rendszerekkel, amelyek kezelik az ügyféladatokat, a készleteket, a megrendeléseket és a számlázást. A Live Intelligence-nek ezekkel a meglévő rendszerekkel kell együttműködnie.
A visszaküldéssel segítő ügynöknek ellenőriznie kell a megrendelés állapotát az e-kereskedelmi rendszerben, ellenőriznie kell a garancia hatályát a termékadatbázisban, el kell indítania a visszaküldést a raktárkezelő rendszerben, és esetlegesen vissza kell utalnia a pénzt a fizetési feldolgozón keresztül. Mindez API-hívásokon keresztül történik – strukturált kérések, amelyek műveleteket indítanak el és információkat szereznek be ezekből a rendszerekből.
A MuleSoft vagy a Dell Boomihoz hasonló middleware megoldások az ügynök és a régi rendszerek között helyezkednek el, lefordítják a kéréseket, és kezelik a hitelesítést, az újrakísérleteket és a hibakezelést. A ClickUp Brain, a Microsoft Copilot Studio és a Salesforce Agentforce modern platformok előre elkészített csatlakozókat biztosítanak a gyakori vállalati rendszerekhez – Ön konfigurálja, hogy az ügynök mely rendszerekhez férhet hozzá, ahelyett, hogy integrációs kódot kellene írnia a semmiből.
🔎 Tudta ezt? Egy asztali AI Super App, amely kommunikál a ClickUp-pal és az összes csatlakoztatott alkalmazással, futurisztikusan hangzik, de már létezik. Ismerje meg a ClickUp Brain MAX-ot: egy biztonságos, AI-alapú parancsközpontot, amely lehetővé teszi az intelligens keresést, összefoglalást, cselekvést és automatizálást az egész munkaterületén és technológiai rendszerén valós időben. Így válik a Live Intelligence olyanná, amit csapata már ma használhat, és nem csak holnapra tervezhet!
Megfontolandó megvalósítási kihívások
Nincs átalakulás akadályok nélkül. A Live Intelligence bevezetésének útja tele van valós AI-kihívásokkal:
- Adatminőség: Ha az ügyféladatok a Salesforce-ban, a tranzakciós előzmények egy régebbi ERP-ben, a támogatási jegyek pedig három különböző rendszerben találhatók, amelyek mezőnevei nem egységesek és duplikált rekordokat tartalmaznak, az ügynökök nem tudnak megbízható döntéseket hozni. Nem csoda, hogy a CMO-k 84%-a szerint a fragmentált rendszerek akadályozzák az AI bevezetését.
💡 Profi tipp: Fontolja meg szervezeti tudásának központosítását egy olyan konvergens AI munkaterületen, mint a ClickUp, amely összefogja feladatait, dokumentumait, projektjeit és beszélgetéseit, és kontextusfüggő AI-vel támogatja ügynökeit.
- Költség: A magas kezdeti beruházás gyakori, bár a Gen-AI korai felhasználói közül 92% pozitív megtérülést jelent. A kulcs az, hogy célzott kísérleti projektekkel kezdjük, és azt skálázzuk, ami működik.
- Tehetséghiány: A vállalatok 62%-a nem rendelkezik a rendszerek felépítéséhez és kezeléséhez szükséges mesterséges intelligencia szakértelemmel, míg 41%-uknak nehézséget okoz a mesterséges intelligenciában jártas munkatársak felvétele. Belső képzések és termékminősítési programok segíthetnek pótolni ezt a hiányt, de a kihívás az egész iparágra kiterjed.
- Irányítás: Az ügynökök autonómiájának és a felügyeletnek az egyensúlya kritikus fontosságú. Erős irányítás nélkül az autonóm ügynökök olyan kockázatokat jelenthetnek, mint az adat szivárgás vagy a jogosulatlan cselekmények.
A Gartner előrejelzése szerint 2027-re az ügynöki mesterséges intelligencia projektek 40%-a kudarcot vall majd a nem egyértelmű megtérülés és a nem megfelelő tervezés miatt. A tanulság: fektessen be a tervezésbe, az irányításba és a tehetségekbe már az első naptól kezdve.
A Live Intelligence használatának megkezdése
A Live Intelligence használatának megkezdéséhez nincs szükség teljes infrastruktúra-átalakításra vagy hatalmas mesterséges intelligencia csapatra.
Értékelési kérdések
Mielőtt befektetne a Live Intelligence-be, válaszoljon őszintén négy kérdésre:
- Mely problémák igényelnek valóban valós idejű, autonóm megoldásokat?Hagyja figyelmen kívül az olyan homályos célokat, mint „hatékonyabbá válni”. Célba vegye azokat a munkafolyamatokat, ahol a késedelmek pénzbe vagy ügyfelekbe kerülnek – csalásfelismerés, élő készletkiegyenlítés vagy időérzékeny támogatás. Üzleti eseteinek számszerűsíteniük kell a valós idejű cselekvés értékét a kötegelt feldolgozással vagy az emberi beavatkozással szemben.
- Adatai készen állnak a streamingre? A Live Intelligence folyamatos adatokra van szüksége, nem pedig éjszakai kötegelt exportokra. Ellenőrizze, hogy a rendszerek képesek-e valós idejű eseményeket kibocsátani, formátumokat egységesíteni és API-kon keresztül integrálni. Ha nem, akkor tervezzen middleware-t vagy frissítéseket, mielőtt ügynököket adna a keverékhez.
- Van vezetői támogatás (és költségvetés)?A Live Intelligence integrálása a rendszereibe hosszú távú elkötelezettséget igényel. A támogatóknak tisztában kell lenniük azzal, hogy a korai mutatók elmaradhatnak, és elkötelezettnek kell lenniük nemcsak a szoftver, hanem az integráció, a következtetés költségei és a rendszer beállításához és karbantartásához szükséges mesterséges intelligencia szakemberek finanszírozása iránt is.
- Milyen kockázati toleranciája van az autonóm döntésekkel kapcsolatban? A rossz termékajánlatok bosszantják az ügyfeleket. A rossz üzletek milliókba kerülhetnek. Határozza meg a küszöbértékeket, az eszkalációs útvonalakat és a visszavonási szabályokat a bevezetés előtt. Ha a kockázat magas, kezdje tanácsadó ügynökökkel, akik emberi jóváhagyásra váró intézkedéseket javasolnak, ahelyett, hogy teljesen autonóm ügynököket alkalmazna.
Végrehajtási megközelítés
A kontextustudatos AI platformok, mint a ClickUp Brain és a ClickUp Ambient AI Agents, bemutatják, hogyan lehet a valós idejű intelligencia ott működni, ahol a munka már zajlik – összekapcsolva a feladatokat, az adatokat és a döntéseket egy folyamatos visszacsatolási ciklusban.
Így valósíthatja meg a Live Intelligence fokozatos bevezetését a munkakörnyezetébe:
1. fázis (1-2 hónap): A felkészültség értékelése és a kísérleti felhasználási esetek azonosítása
Térképezze fel a jelenlegi adatáramlásait, és azonosítsa az integráció hiányosságait. Válasszon egy kísérleti felhasználási esetet, amely egyértelmű sikermutatókkal, kezelhető hatókörrel és valódi üzleti értékkel rendelkezik, de ne legyen kritikus fontosságú művelet, amelynek kudarca válságot okozhat. Példák lehetnek a csalásmegelőzés, a potenciális ügyfelek irányítása vagy a szolgáltatások osztályozása.
💡 Profi tipp: A jó pilóták rendelkeznek a következő tulajdonságokkal:
- Gyakori döntések (így gyorsan gyűjtheti az edzésadatokat)
- Mérhető eredmények (így bizonyíthatja a befektetés megtérülését), és
- Tűrés a tökéletlenség iránt (hogy a korai hibák ne tönkretegyék a projektet)
Dokumentálja a jelenlegi teljesítmény-benchmarkokat, hogy objektíven mérhesse a fejlődést.
🦄 ClickUp Hack: Ahelyett, hogy egyedi élő tudásmotort építene a semmiből, próbálja ki a ClickUp Brain-t, a világ legkontextusosabb AI asszisztensét. Azonnali, kontextusban gazdag válaszokat ad, valós időben keresve a ClickUp feladatok, dokumentumok, csevegések és eszközök között. Ez egy működő példát ad arra, hogyan működik a Live Intelligence egy termelési környezetben, miközben Ön az egyedi implementációját tervezi.
2. fázis (3-6 hónap): A fókuszált pilot program kidolgozása és tesztelése egyértelmű mutatókkal
Kezdje a kísérleti programot konzervatív autonómiával – az agent cselekvéseihez emberi jóváhagyás szükséges, amíg a rendszer tanul. Figyelje mind a teljesítménymutatókat (pontosság, késleltetés, átviteli sebesség), mind az operatív mutatókat (eskalációs arány, felülírási gyakoriság, hibaminták).
Az első hónapban nem várható kiemelkedő eredmény, mivel a rendszer még csak gyűjti a képzési adatokat. A harmadik hónapra azonban már mérhető javulásnak kell bekövetkeznie. Ha a negyedik hónapra sem tapasztal előrelépést, akkor vizsgálja meg, hogy a probléma az adatminőségben, a modellválasztásban vagy az alkalmazási eset megfelelőségében rejlik-e.
🦄 ClickUp Hack: A ClickUp Live Intelligence ügynökeihez nincs szükség programozási ismeretekre. Az ügynököket közvetlenül a kódolás nélküli Agents Builder alkalmazásból hozhatja létre és telepítheti, egy vizuális felület segítségével, amely lehetővé teszi a következőket:
- Válasszon egy kiváltó tényezőt (pl. új feladat létrehozása, állapotváltozás, beérkező üzenet)
- Határozza meg az ügynök viselkedését azáltal, hogy egy sor utasítást és eszközt biztosít az ügynöknek: Elemzi vagy összefoglalja a feladat tartalmát Feladatokat rendel, prioritásokat módosít vagy mezőket frissít Üzeneteket vagy értesítéseket küld Kiterjesztések segítségével külső eszközöket hív meg
- A feladat tartalmának elemzése vagy összefoglalása
- Feladatok kiosztása, prioritások módosítása vagy mezők frissítése
- Üzenetek vagy értesítések küldése
- Külső eszközök hívása kiterjesztések segítségével
- Adjon hozzá kontextust azáltal, hogy meghatározza azokat a tudásforrásokat, amelyekből ügynöke meríthet.
- A feladat tartalmának elemzése vagy összefoglalása
- Feladatok kiosztása, prioritások módosítása vagy mezők frissítése
- Üzenetek vagy értesítések küldése
- Külső eszközök hívása kiterjesztések segítségével
Az autonóm ügynökökkel még nem ismerős csapatok számára az AI munkafolyamat-automatizálás megismerése egy ismerős platformon megkönnyíti a tanulási folyamatot, mintha mindent a nulláról kellene felépíteni.
3. fázis (6–12 hónap): A sikeres pilotprojektek kiterjesztése az összes részlegre
Amint a pilot program hozzáadott értéket kezd teremteni, dokumentálja, mi működött, mi nem, és mit csinálna másképp. Összeállítson egy útmutatót más csapatok számára. Hozzon létre egy kiválósági központot, amely infrastruktúrát, bevált gyakorlatokat és támogatást nyújt, miközben lehetővé teszi a részlegek számára, hogy a Live Intelligence beállításait saját igényeiknek megfelelően testreszabják.
🔎 Tudta? Több mint 1000 natív integrációval a ClickUp közvetlenül kapcsolódik a meglévő CRM-ekhez, ERP-khez és adatforrásokhoz – nincs szükség nehéz közbenső szoftverekre. Megfelelési keretrendszere (GDPR, HIPAA, SOC 2, ISO 42001) biztosítja az ügynöki gondolkodási rendszerekhez szükséges irányítási hátteret.
A versenyképességi követelmény: Live Intelligence stratégiájának megtervezése
A Live Intelligence jelzi az átmenetet az AI segítő szerepétől az AI végző szerepéig.
2028-ra a vállalati szoftverek 33%-a tartalmaz majd ügynöki mesterséges intelligenciát, és a napi munkával kapcsolatos döntések legalább 15%-a autonóm módon fog meghozódni, szemben a mai, szinte nulla aránnyal.
Versenyzői vagy már most fejlesztik ezeket a képességeket, vagy tervezik a megközelítésüket. Az előny megszerzésének lehetősége szűk.
A sikeres csapatok kicsiben kezdenek: nagy hatással bíró AI-alkalmazási eseteket választanak, biztosítják a vezetőség támogatását, és megteremtik a megfelelő adat- és irányítási alapokat. Az olyan platformok, mint a ClickUp Brain és az Ambient AI Agents, infrastruktúra nélküli módszert kínálnak a gyors tanuláshoz, valós ügynököket alkalmazva, amelyek automatizálják a munkafolyamatokat és valós időben nyerik ki a tudást.
A kérdés nem az, hogy bevezeti-e a Live Intelligence-t. Az a kérdés, hogy elég gyorsan lép-e ahhoz, hogy előnyt kovácsoljon belőle, mielőtt az alapértelmezetté válik.
Miért várna? Fedezze fel még ma a Live Intelligence-t a ClickUp segítségével!