2025-ben a világ végre túllépett azon, hogy a ChatGPT-t az AI szinonimájaként használta.
Ahogy mindenféle AI-eszközzel kísérleteztünk – az AI-íróktól és képgenerátoroktól a pénzügyi csalások felderítéséig és az autóipari AI-alkalmazásokig –, a mesterséges intelligencia lassan a (munka)életünk egyik alappillérévé vált.
A világszerte működő vállalatok mintegy 78%-a kezdte el használni az AI-t legalább egy munkaterületén, az ügyfélszolgálattól az adatelemzésig – ez az arány néhány évvel ezelőtt még 55% volt.
Azok a vállalkozások, amelyek munkájukban AI-t használtak, valódi eredményeket értek el, többek között gyorsabb teljesítményt és jobb minőséget a rutin feladatokban. Az intelligensebb eszközöknek köszönhetően sokan arról számolnak be, hogy naponta legalább 40-60 percet spórolnak.
Természetesen nem minden AI egyforma, és az egyszerű bevezetés nem elegendő ezeknek az eredményeknek a garantálásához. Ezért ez a cikk bemutatja a 2025-öt meghatározó legfontosabb AI-trendeket – az Ön nevében cselekvő rendszerektől kezdve a csapatok által a szétszórt tudást kereshető információkká alakító módszerekig.
Azt is megosztjuk, hogyan alkalmazhatja ezeket a változásokat csapata munkájában már most.
Kezdjük a legnagyobb és leghatásosabb változásokkal.
1. Agens AI és generatív AI
2025-ben az AI változásának üteme azt jelentette, hogy már nem csak passzív asszisztens volt. Aktív együttműködővé vált. Ez alapvető változást jelent az AI-ban, amely egyszerűen csak parancsokra reagál, és az AI-ban, amely aktívan teljesíti a célokat.
Generatív AI
A generatív AI egy olyan mesterséges intelligencia, amely eredeti tartalmakat generál. Ide tartoznak a szövegek, képek, kódok és összefoglalók, amelyek mind a hatalmas mennyiségű képzési adatból tanult mintákra épülnek. Idén a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) (amelyek a generatív AI eszközöket és chatbotokat, például a ChatGPT-t, a Claude-ot és a Gemini-t működtetik) jelentősen javultak a kontextus megértésében, pontosabb tartalmak generálásában és több adattípus egyidejű feldolgozásában.
A 2025-ös évet meghatározó generatív AI-trendek
Az idei év legfontosabb generatív AI fejlesztései a következők voltak:
- Multimodális generálás: Az AI ma már egységes munkafolyamatokban kezeli a szöveget, a képeket és a videókat, lehetővé téve, hogy ugyanabból a promptból generáljon projektleírást és koncepcióképet.
- Kontextusérzékeny eredmények: A modellek megértik a projekt történetét és a csapat preferenciáit, és az Ön konkrét igényeinek megfelelően alakítják a válaszokat.
- Valós idejű együttműködés: A generatív eszközök ma már az emberi szerkesztéssel párhuzamosan működnek, így Ön és az AI zökkenőmentesen közösen hozhatnak létre dokumentumokat.
- Csökkentett hallucinációk: A továbbfejlesztett alapozási technikák, mint például a visszakereséssel kiegészített generálás (RAG), megbízhatóbbá és ténylegesen pontosabbá teszik az AI kimenetét.
🧠 Érdekesség: A 2025-ös év legnagyobb AI-sikerei azoknak a csapatoknak köszönhetőek, amelyek az AI-t közvetlenül beépítették a napi munkafolyamatukba, ahelyett, hogy mellékprojektként kezelték volna. A ClickUp Brain, a világ leginkább kontextustudatos AI-je, amely közvetlenül a ClickUp-ba van beépítve, támogatást nyújt szöveges és multimodális kimenetekhez, közvetlenül a munkaterületén belül.
A feladat és a dokumentum kontextusát felhasználva testre szabja a válaszokat, együttműködik az emberi szerkesztéssel, és a válaszokat a munkaterület adataira alapozza, hogy csökkentsék a hallucinációkat. Az eredmény egy olyan AI, amely formátumokon és munkafolyamatokon átívelően működik, anélkül, hogy a csapatoknak eszközöket kellene váltaniuk vagy a kontextust megismételniük.
Még a feladat megjegyzésében is megemlítheti, ha beírja a @brain szót – ugyanúgy, mint egy kollégát –, hogy segítséget kapjon a munkájához.
Agentikus AI
Az agens AI olyan AI-rendszereket jelent, amelyek önállóan képesek tervezni, több lépésből álló feladatokat végrehajtani és döntéseket hozni egy cél elérése érdekében, anélkül, hogy folyamatosan emberi utasításokra lenne szükségük. Míg a generatív AI kérésre hoz létre tartalmat, az agens AI kezdeményező szerepet vállal. Felbontja a céljait kisebb lépésekre, és önállóan végzi el a teljes munkafolyamatot.
Az agens AI néhány jellemzője:
- Célorientáltság: Megérti az Ön magas szintű céljait, és visszafelé haladva konkrét cselekvési tervet készít.
- Több lépésből álló végrehajtás: komplex munkafolyamatokat hajt végre, például új ügyfelek bevonását, anélkül, hogy lépésről lépésre kellene utasításokat adni.
- Eszközintegráció: Más rendszerekkel kapcsolódik össze, hogy információkat gyűjtsön és intézkedéseket tegyen, például adatokat vonjon ki egy táblázatból, hogy frissítse a projekt irányítópultját.
- Öngyógyítás: Felismeri, ha a tervének egy lépése kudarcot vall, és önállóan módosítja a megközelítését, hogy mégis elérje a célt.
A 2025-ös évet meghatározó agens AI trendek
2025-ben mind a korai fázisú startupok, mind a nagy technológiai szereplők gyakorlati alkalmazásba hozták az agens AI-t:
- A 2025 tavaszán indult Y Combinator program körülbelül 70 startupot foglalt magában, amelyek az agensrendszerekre összpontosítottak, ami jól mutatja a befektetők erős hitét az autonóm munkafolyamatokban.
- Sektorspecifikus startupok: Az egészségügy, a pénzügyek és a támogatási automatizálás (pl. Cognition AI, Hippocratic AI, Penciled, Regal. ai) niche szereplői az iparágakban ügynöki szintű autonómiát mutattak.
- Széles körű platforminnováció: Az AWS, a Google, a Microsoft és a Salesforce olyan nagyvállalatok automatizált munkafolyamat-koordinációtól a kontextust érzékelő asszisztensekig terjedő ügynöki funkciókat építettek be vállalati eszközeikbe.
- AI startupok felvásárlása: A munkahelyi szoftverek világában ez a trend a tervezés és a végrehajtás közötti szakadék áthidalását célzó felvásárlások formájában jelent meg. 2025 decemberében a ClickUp felvásárolta az AI kódoló startupot, a Codegent. A cél egyértelmű volt: felgyorsítani a ClickUp Super Agents fejlesztését. Ezek az ügynökök úgy vannak kialakítva, hogy emberi csapattársakként működjenek. Képesek szoftvereket készíteni, előrevinni a munkát és cselekedni a felhasználók feladataiból, dokumentumaiból és a ClickUp-ban folytatott beszélgetéseiből származó kontextus alapján, nem csak elszigetelt utasítások alapján.
A szuperügynökök nem csak automatizálnak. Megértenek, emlékeznek és a kontextusnak megfelelően cselekszenek.
A szuperügynökök nem csak automatizálnak. Megértenek, emlékeznek és a kontextusnak megfelelően cselekszenek.
🧠 Érdekesség: A ClickUp szuperügynökei több mint 500 emberi képességgel rendelkeznek!
Feladatokat rendelhet hozzájuk, @megemlítheti őket egy megjegyzésben, vagy felkérheti őket, hogy folyamatos utasítások nélkül frissítsék a feladatokat és az összefoglalókat. Ezzel a ismétlődő koordinációs feladatok háttérmunkává válnak, így csapata a magasabb értékű döntésekre koncentrálhat.
Ez csak egy konvergált munkaterületen lehetséges, ahol az AI-ügynök teljes kontextussal rendelkezik, kiküszöbölve azt a fragmentációt, amely az önálló AI-eszközöket kevésbé hatékonnyá teszi.
🎥 Nézze meg ezt a videót, hogy többet tudjon meg:
Generatív és agens AI egy pillantásra
| Aspect | Generatív AI | Agentikus AI |
|---|---|---|
| Alapvető szerep | Kérésre tartalmat hoz létre | Cselekszik a cél elérése érdekében |
| Hogyan működik? | Válaszol a kérdésekre | Önállóan megtervezi és végrehajtja a lépéseket |
| Kezdeményezőkészség szintje | Reaktív | Proaktív |
| Tipikus eredmények | Szöveg, képek, kód, összefoglalók | Befejezett munkafolyamatok és feladatfrissítések |
| Emberi beavatkozás | Minden prompthoz szükséges | Főként útmutatásra vagy felügyeletre van szükség |
| A legjobb | Írás, ötletelés, összefoglalás | Koordináció, automatizálás, követés |
2. Az AI a robotikában, az egészségügyben és az intelligens járművekben
Ebben az évben az AI megtestesült, túllépve a szoftverek határain, és belépett a fizikai világba. A robotok elkezdtek verbális utasításokat fogadni. A hordható eszközök élő adatokat kezdtek szolgáltatni az ellátási döntésekhez. Az autók több döntést hoztak önállóan.
Ahogy az AI fizikai formát öltött, a legnehezebb problémák a „Képes-e a modell erre?” kérdésről a „Képesek-e a csapatok kezelni az ezzel kapcsolatos összes feladatot?” kérdésre tolódtak át. Ennek eredményeként egyre több AI-alapú projektmenedzsment eszköz jelent meg az egészségügyi, technológiai és autóipari csapatok számára.
🤖 Robotika és automatizálás
A gyárpadló és a raktár idén sokkal okosabbá vált a humanoid robotok és a kollaboratív robotok (kobotok) megjelenésével, amelyek az emberi csapatokkal együtt dolgoznak:
- Japánban a Seven-Eleven a Telexistence-szel együttműködve humanoid robotokat fejlesztett ki, amelyek célja a kiskereskedelemben és a logisztikában jelentkező munkaerőhiány megoldása.
- Ipari környezetben olyan cégek, mint az Accenture és a Schaeffler, elkezdték tesztelni az általános célú humanoid robotok flottáját digitális gyárikékben, utalva olyan kísérleti programokra, ahol a robotok segítenek a gyárpadlón és a raktárakban az ellenőrzésben, a mozgásban és a rutin feladatokban.
A generatív AI és a robotika konvergenciájának köszönhetően ma már egyszerű, természetes nyelvű parancsokkal lehet irányítani a komplex gépeket.
A 2025-ös robotikai kutatás egyik legfontosabb áttörése a Vision-Language-Action (VLA) modellek, mint például a Helix és a Gemini Robotics megjelenése volt. Ezek a modellek ötvözik a vizuális észlelést a nyelvértéssel, lehetővé téve a robotok számára, hogy természetes nyelvű utasításokat értelmezzenek és azok alapján koordinált mozdulatokkal cselekedjenek.
💡 Profi tipp: Azok számára, akik ezeket a hardver- és szoftverkezdeményezéseket irányítják, a mérnöki, gyártási és logisztikai területek közötti koordináció rémálom lehet. A határidők elmulasztása és a félreértések költséges késedelmekhez vezetnek.
Kezelje a komplex projekteket az elejétől a végéig a ClickUp segítségével. Kövesse nyomon a hardver specifikációkat, kezelje a szakaszos jóváhagyásokat, és foglalja össze a sűrű technikai dokumentációt a nem technikai érdekelt felek számára a ClickUp for Product Teams segítségével!
⌚️ Egészségügy és hordható eszközök
Az egészségügyben az AI mindent felgyorsított, a gyógyszerkifejlesztéstől a személyre szabott kezelési tervekig. A hordható eszközök és a monitorozó készülékek folyamatos betegadatok áramát kezdték generálni, míg az AI-modellek segítettek a kockázatok jelzésében, a kezelések javaslásában vagy a kutatási munkafolyamatok felgyorsításában. A cél nem az volt, hogy helyettesítsék az orvosokat, hanem hogy jobb és gyorsabb döntéseket támogassanak.
- Az intelligens viselhető eszközöket most fejlett algoritmusokkal párosítják a betegségek korai felismerése érdekében. A kutatók bebizonyították, hogy a viselhető eszközök adatai (például az Apple Watch EKG-jei) alapján képzett AI-modellek nagy pontossággal képesek szűrni a szerkezeti szívbetegségeket.
- A hordható eszközök gyártói olyan eszközöket vezettek be, mint az Evie okosgyűrű, amelyben egy 100 000-nél is több orvosi folyóirat forrásán alapuló AI chatbot található. Célja, hogy a generikus eredmények helyett szakértők által ellenőrzött adatokon alapuló egészségügyi tanácsokat nyújtson.
💡 Profi tipp: Az egészségügyi technológiai csapatok nehéz egyensúlyozási feladat előtt állnak: gyorsan kell innoválniuk, miközben be kell tartaniuk a szigorú megfelelőségi előírásokat, mint például a HIPAA. A hagyományos projekteszközök gyakran nem rendelkeznek az ehhez az érzékeny munkához szükséges biztonsággal és rugalmassággal.
Tarts egyértelmű nyilvántartást arról, hogy ki, mikor és mire fér hozzá, és kezelje a projekteket biztonságosan a ClickUp fejlett jogosultság-vezérlőivel és audit nyomvonalaival. Szerezze be a megfeleléshez szükséges dokumentációt a ClickUp audit naplóival, amelyek részletes eseményadatokat nyújtanak, és mindent nyomon követnek a felhasználói bejelentkezésektől a testreszabott mezők változásáig.
Autonóm járművek
Az autonóm és félig autonóm járművek 2025-ben tovább fejlődtek, különösen ellenőrzött környezetben, például autópályákon és városi kísérleti zónákban.
- Az Alphabet Waymo továbbra is vezető szerepet töltött be a robotaxik bevezetésében, flottáját körülbelül 2500 járműre bővítette, és hetente több százezer fizetett utat teljesített olyan városokban, mint San Francisco, Phoenix és Los Angeles. Az év végére több mint 14 millió utat teljesített, ami több mint háromszorosa a 2024-es teljesítményének.
- Kisebb szereplők, mint a Zoox és az Avride szintén bővítették szolgáltatásaikat bizonyos városokban, jelezve, hogy ez nem csak a Waymo története, hanem egy szélesebb körű átállás az autonóm utazásmegosztó hálózatok felé.
- A Tesla megkezdte Robotaxi szolgáltatásának üzemeltetését Austinban, Texasban, és teljesen vezető nélküli utazásokat tesztel a közutakon.
A kulisszák mögött ezek a rendszerek több AI-réteg együttes működésén alapulnak. Érzékelik a világot, megjósolják a viselkedést, megtervezik a cselekvéseket és valós időben végrehajtják a döntéseket.
3. A strukturálatlan adatállományok térnyerése
🧠 Érdekesség: Becslések szerint a világ adatainak 90%-a csak az elmúlt két évben keletkezett. Csak 2025-ben a világ várhatóan 181 zettabyte adatot generált. Egy zettabyte = 1000 exabyte, egymilliárd terabyte vagy egy billió gigabyte!
Nyugodtan kijelenthetjük, hogy 2025-ben a legtöbb vállalatnak nem volt hiányában adat. Valójában el voltak árasztva az adatoktól. A probléma az volt, hogy hol tárolták ezeket az adatokat. A vállalati információk túlnyomó többsége dokumentumokban, e-mailekben, csevegési szálakban, értekezletek jegyzetében és felvételekben volt szétszórva. Nem rendezett sorokban és oszlopokban. És nem egy helyen.
Ez valódi problémává vált, amikor a csapatok megpróbálták az AI-t a munkában használni. Az AI-eszközök gyorsan generálhatnak válaszokat, de ha nem férnek hozzá ezekhez a rendezetlen, strukturálatlan információkhoz, akkor ezek a válaszok gyakran nem tartalmaznak kontextust vagy nem pontosak. Lehet, hogy kapsz egy választ, de nem a helyes választ.
Ugyanakkor a csapatok elkezdtek befektetni olyan technológiákba, amelyek ezt a fajta adatot használhatóvá teszik. A szemantikus keresést és a jelentésalapú visszakeresést lehetővé tevő eszközök növekedtek a leggyorsabban az AI-infrastruktúra technológiák között. A cél az információ tárolásáról az információ megtalálására és felhasználására vált, amikor arra szükség van. 2025-ben az AI végre lehetővé tette, hogy mindezeket az információkat nagy léptékben kereshetővé és felhasználhatóvá tegyék.
Az ezt lehetővé tevő technológiák a következők:
- Vektor adatbázisok: Ezek a speciális adatbázisok az információkat matematikai ábrázolásokként tárolják, lehetővé téve a jelentés és a kontextus alapján történő keresést, nem csak kulcsszavak alapján – ez a piac 2030-ra 7,34 milliárd dollárra bővül.
- Beágyazott modellek: Ezek a szövegeket, képeket és hangokat kereshető vektorokká alakítják, amelyeket az adatbázis meg tud érteni.
- Tudásgráfok: Ezek feltérképezik a különböző fogalmak és entitások közötti kapcsolatokat, segítve az AI-t megérteni, hogyan kapcsolódik össze a munkája.
- Visszakereséssel kiegészített generálás (RAG): Ez a technika ötvözi a keresést az AI generálással, hogy pontos, megalapozott válaszokat adjon a tényleges dokumentumok alapján.
A munkahelyi terjeszkedés problémája
Ez a trend egy nagyobb problémát tárt fel: a munka elszórt voltát. A tudás túl sok, egymástól független eszközön volt elosztva, ami megnehezítette mind az emberek, mind az AI számára, hogy átlássák a teljes képet.
Ezért sok csapat elkezdett átállni olyan konvergens, AI-alapú munkaplatformokra, mint a ClickUp. Ezek olyan helyek, ahol a feladatok, dokumentumok, csevegések és fájlok egy helyen találhatók, és egyként kereshetők. Ha az információk összekapcsolódnak, az AI hasznosabbá válik, a válaszok megbízhatóbbak lesznek, és a csapatok kevesebb időt töltenek kereséssel, és többet a munkával.
📮 ClickUp Insight: Az átlagos szakember naponta több mint 30 percet tölt munkával kapcsolatos információk keresésével – ez több mint 120 óra évente, amit e-mailek, Slack-szálak és szétszórt fájlok átkutatásával veszít el. A munkaterületébe beágyazott intelligens AI-asszisztens megváltoztathatja ezt. Ismerje meg a ClickUp Brain-t. Azonnali betekintést és válaszokat nyújt, másodpercek alatt előkeresve a megfelelő dokumentumokat, beszélgetéseket és feladatokat – így abbahagyhatja a keresést, és elkezdheti a munkát. 💫 Valós eredmények: A QubicaAMF-hez hasonló csapatok a ClickUp használatával hetente több mint 5 órát nyertek vissza – ez évente több mint 250 óra fejenként –, mivel megszüntették az elavult tudáskezelési folyamatokat. Képzelje el, mit tudna létrehozni a csapata egy extra hét termelékenységgel minden negyedévben!
💡 Profi tipp: A ClickUp AI Enterprise Search segítségével bármit megtalálhat bárhol. Egységesítse a keresést az összes ClickUp-tartalomban – beleértve a ClickUp Docs-ot, a megjegyzéseket, a feladatokat és a csevegéseket –, és akár a kapcsolódó alkalmazásokból, például a Figma-ból és a GitHub-ból is behozhat eredményeket.
4. Szintetikus adatok
A szintetikus adatok mesterségesen generált információk, amelyek a valós adatok mintáit utánozzák, anélkül, hogy tényleges érzékeny vagy magánjellegű részleteket tartalmaznának. Ez egy hatékony megoldás az AI-modellek képzéséhez, amikor a valós adatok szűkösek vagy adatvédelmi szabályozások, például a GDPR védelme alatt állnak.
- 2025-ben a szintetikus adatok minősége drámaian javult, ami szélesebb körű alkalmazáshoz vezetett a kritikus fontosságú felhasználási esetekben, az autonóm járművek szélsőséges esetekhez való forgatókönyveinek generálásától a betegek magánéletének kockáztatása nélküli orvosi képalkotó adatkészletek bővítéséig.
- A piaci jelek is tükrözik ezt a változást. 2025-ben a globális szintetikus adatpiac értéke körülbelül 486 millió dollár volt, és az elkövetkező években erős növekedés várható.
5. AI hardver és infrastruktúra
A 2025-ös hihetetlen AI-fejlemények mögött a hardver forradalma állt.
- Az AI chipek piaca – beleértve a GPU-kat, NPU-kat és egyedi szilíciumokat – gyorsan nőtt, és a becslések szerint 2025-ben körülbelül 203 milliárd dollárra rúgott, mivel az AI munkaterhelés iránti kereslet megugrott.
- Az NVIDIA új GPU-architektúrákat mutatott be, amelyek célja a modellek képzésének és a következtetések levonásának felgyorsítása az adatközpontokban. Ugyanakkor az AMD olyan rack-méretű AI-rendszereket mutatott be, amelyek nagyobb memóriabandszélességet és könnyebb méretezhetőséget biztosítanak nagy léptékű telepítések esetén.
A felhőszolgáltatók is nagy szerepet játszottak.
- A re:Invent 2025 rendezvényen az AWS új, egyedi chipeket és eszközöket jelentett be, amelyek segítségével a vállalatok hatékonyabban futtathatnak nagy AI-modelleket.
- A Tsavorite Scalable Intelligence több mint 100 millió dollár értékű előrendelést jelentett be a széles körű munkaterhelés támogatására kifejlesztett rugalmas AI chipekről.
Ezek a fejlesztések együttesen nagyobb, gyorsabb AI-modelleket tettek elérhetőbbé és praktikusabbá, amelyek az autonóm rendszerektől a mindennapi vállalati elemzésekig mindent meghajtottak.
6. AI-irányítás, etika és szabályozás
Ahogy az AI egyre hatékonyabbá vált, sürgetővé vált az AI irányításának és szabályozásának szükségessége. Ebben az évben olyan fontos keretrendszerek léptek életbe, mint az EU AI-törvény ( amelynek rendelkezései 2025 februárjában lépnek hatályba ) és az Egyesült Államokban megjelenő új szabályok, amelyek mind az AI felelősségteljes fejlesztésének és alkalmazásának biztosítására irányulnak.
Az AI-irányítás legfontosabb területei a következők:
- Kockázati besorolás: Az AI-rendszerek kategorizálása a potenciális kockázati szintjük alapján
- Átláthatósági követelmények: Dokumentálja, hogyan hoznak döntéseket az AI-rendszerek.
- Előítéletek ellenőrzése: Az AI kimeneteinek aktív tesztelése annak biztosítása érdekében, hogy azok ne eredményezzenek tisztességtelen vagy diszkriminatív eredményeket.
- Emberi felügyelet: A nagy kockázatú AI-döntések feletti megfelelő szintű emberi ellenőrzés fenntartása
Az AI-t alkalmazó csapatok számára ez az új helyzet jelentős kihívásokat jelent. Mostantól egyre szigorúbb megfelelési követelményekkel és tisztázatlan felelősségi körökkel kell szembenézniük. Ki a felelős, ha az AI hibát követ el? Hogyan dokumentálják az AI döntéshozatali folyamatát az auditorok számára?
💡 Profi tipp: Építsd ki az AI-irányítási munkafolyamataidat közvetlenül a ClickUp-ban, hogy egyszerűsítsd a megfelelőségi és kockázatkezelési folyamatokat. Hozz létre egy központi leltárt az összes AI-rendszerről, kövesd nyomon a megfelelőségi feladatokat, kezelj kockázatértékeléseket, és tarts teljes ellenőrzési nyomon követhetőséget – mindezt a ClickUp-ban. Gondoskodj arról, hogy csak az arra jogosult személyzet férhessen hozzá az érzékeny AI-modellekhez vagy adatokhoz a ClickUp engedélyezési vezérlőivel. Teljes átláthatóságot kapsz arról, hogy az AI-d milyen információkhoz fér hozzá, mivel a ClickUp Brain a biztonságos munkaterületeden belül működik az adataiddal.
7. AI és kiberbiztonság
A kiberbiztonság terén az AI 2025-ben kétélű kardnak bizonyult. Egyrészt gyorsabb fenyegetésfelismeréssel és automatizált incidenskezeléssel erősítette a védelmet. Másrészt új lehetőségeket nyújtott a támadóknak a kár növelésére.
- Az AI által generált adathalász e-mailek nehezebben felismerhetők lettek.
- A deepfake-ek egyre meggyőzőbbek lettek
- A korábban napokig tartó tervezést igénylő támadások ma már percek alatt végrehajthatók.
Természetesen a szervezetek is reagáltak. Egy 2025-ös iparági tanulmány megállapította, hogy a vállalatok 68 %-a fektetett be AI-alapú védelmi megoldásokba, például automatizált adathalász-felismerő és -reagáló rendszerekbe, hogy ellenálljon ezeknek a fenyegetéseknek.
💡 Profi tipp: Teremtsen egyenlő feltételeket a biztonsági műveletek csapatának a ClickUp segítségével. Kezelje az incidenskezelési munkafolyamatot egy helyen, és azonnal indítsa el a válaszlépések sorozatát, ha a ClickUp Automations segítségével fenyegetést észlel. Kövesse nyomon a legfontosabb fenyegetési mutatókat valós időben, és segítsen az elemzőknek gyorsan összefoglalni az incidensjelentéseket és a fenyegetési információkat a ClickUp Dashboards és a ClickUp Brain segítségével.
Hogyan használhatja ki az AI trendeket a munkafolyamatában
A legtöbb csapat tudja, hogy az AI fontos. Nehezebb azonban tudni, hogyan lehet azt a munkába integrálni anélkül, hogy időt és pénzt pazarolnánk. Az AI terv nélküli bevezetése gyakran zavarhoz, eszközök túlterheléséhez és kiábrándító eredményekhez vezet.
A sikeres AI-átalakulás kulcsa az, hogy kicsiben kezdjük és lendületet építsünk. Ahelyett, hogy az óceánt akarnánk felforralni, összpontosítsunk a nagy hatással bíró, alacsony kockázatú felhasználási esetekre, amelyek azonnali értéket nyújtanak. Konszolidáljuk munkánkat kevesebb, jobban összekapcsolt platformra, hogy AI-nk megkapja a valóban hasznos működéshez szükséges kontextust.
Íme néhány praktikus lépés, amelyet már ma megtehet:
- Ellenőrizze eszköztárát: azonosítsa, hol hoznak létre információszigeteket a nem összekapcsolt eszközök.
- Konszolidálja a kontextust: helyezze munkáját egyetlen, konvergált platformra, ahol az AI-je teljes képet kaphat.
- Kezdje az összefoglalásokkal: Az AI használata hosszú dokumentumok vagy értekezletek jegyzőkönyveinek összefoglalásához alacsony kockázatú, nagy értékű kiindulási pont.
- Dokumentálja az AI használatát: Vezessen egyszerű naplót arról, hogy csapata hol és hogyan használja az AI-t, hogy felkészüljön a jövőbeli irányítási igényekre.
Ezek a lépések segítenek a csapatoknak abban, hogy bizalmat építsenek ki az AI iránt, miközben elkerülik a felesleges bonyolultságot.
Miért vált problémává az AI terjedése 2025-ben?
Az AI bevezetésének felgyorsulásával sok vállalat inkább széles körben, mint mélyrehatóan alkalmazta az AI-t. Gyorsan új eszközök kerültek bevezetésre, gyakran egyértelmű tulajdonjog vagy stratégia nélkül. Ennek eredménye az AI Sprawl lett: egyre növekvő, egymástól független AI-eszközök, modellek és platformok gyűjteménye, amely a csapatok között terjedt el.
Eleinte ez innovatívnak tűnt. Az idő múlásával azonban kimerítővé vált.
A ClickUp 2025-ben több mint 1000 tudásmunkás körében végzett felmérése szerint, bár a vállalatok több tucat AI-eszközbe fektettek be, a legtöbb alkalmazott rendszeresen csak egy-négy eszközt használt. A csapatok közel fele elhagyta az elmúlt évben bevezetett AI-eszközöket. Sok válaszadó azt mondta, hogy közömbös lenne – vagy akár megkönnyebbülne –, ha több eszközt eltávolítanának.
A tanulság egyértelmű volt: több AI nem jelentett automatikusan jobb munkát.
Az AI terjedésétől az AI konszolidációjához való átállás
Ezek a tapasztalatok arra késztették a csapatokat, hogy újragondolják megközelítésüket. Ahelyett, hogy további eszközöket halmoztak volna fel, sok szervezet elkezdte az AI-t olyan platformokba integrálni, ahol már folyik a munka. A kontextusfüggő AI lett az irányadó csillag.
Ez a változás a konvergált AI-munkaterületek felé való elmozdulást jelentette: olyan környezetek felé, ahol a feladatok, dokumentumok, beszélgetések és adatok együtt élnek, és az AI közvetlenül be van ágyazva a napi munkafolyamatokba, ahelyett, hogy azok tetejére lenne rétegezve.
A ClickUp pedig megtestesíti ezt a változást.
Ahelyett, hogy az AI-t önálló kiegészítőként kínálná, közvetlenül beágyazza azt a munkaterületbe, ahol a csapatok terveznek, együttműködnek és végrehajtják a feladatokat.
| Kihívás | Hagyományos megközelítés | Konvergált AI munkaterület (ClickUp) |
|---|---|---|
| Tartalomgenerálás | Különálló AI írási eszköz | A ClickUp Brain kontextusban generál |
| Találkozó jegyzetek | Önálló átírási alkalmazás | Az AI Notetaker automatikusan létrehozza a feladatokat |
| Tudáskeresés | Több eszköz keresése | Vállalati AI Keresés az összes munkában |
| Feladatok automatizálása | Kézi beállítás az eszközökön | Természetes nyelvű automatizálás + szuperügynökök egy helyen |
A ClickUp segítségével a csapatok egy helyen férhetnek hozzá mind a generatív, mind az agens AI-hez.
- A ClickUp Brain tartalmat generál, összefoglalja a munkát és válaszol a kérdésekre, míg a Super Agents automatizálja a műveleteket a feladatok és projektek között.
- Az Enterprise AI Search információkat keres a Dokumentumokból, feladatokból, megjegyzésekből és integrált eszközökből, mint például a Google Drive és a Figma, míg a vállalati szintű vezérlők támogatják a biztonságot és az irányítást.
Ez a megközelítés alapvetően különbözik a különálló AI-eszközökkel való zsonglőrködéstől. Megadja az AI-nek a valóban hasznos működéshez szükséges kontextust, és kevesebb rendszert kell kezelnie a csapatoknak.
A ClickUp segítségével egy helyen kap egy teljes AI-alapú termelékenységi rendszert, olyan funkciókkal, mint az AI Notetaker a megbeszélésekhez, a ClickUp Talk to Text a hangparancsokhoz, valamint hozzáférés több nagy nyelvi modellhez, beleértve a Claude, Gemini és ChatGPT legújabb modelljeit.
Mit jelent ez a munka jövője szempontjából?
A munka jövője nem az emberek AI-val való felváltásáról szól. Hanem az emberi képességek bővítéséről és az innovációt gátló unalmas munkák automatizálásáról.
Azok a csapatok, amelyek konvergált AI-munkaterületeket alkalmaznak, ahol az emberek és az AI-ügynökök teljes kontextusban együttműködnek, drámai módon felülmúlják azokat, akik még mindig tucatnyi egymástól független eszközzel jonglálnak.
Így tudják a csapatok túllépni a munka, a kontextus és az AI terjedésén, és valódi értéket kihozni az AI-ból.
Próbálja ki ingyen a ClickUp-ot, és tapasztalja meg saját maga!
Gyakran ismételt kérdések (GYIK)
A generatív AI kérésre új tartalmakat hoz létre, például szöveget vagy képeket, míg az agens AI önállóan képes több lépésből álló feladatokat megtervezni és végrehajtani, hogy önállóan elérje a célját.
A projektmenedzserek számára a leghatásosabb trendek a koordinációs feladatok automatizálására szolgáló agens AI, a gyors információkeresésre szolgáló strukturálatlan adatkeresés és a felelősségteljes használatot biztosító AI-irányítási eszközök.
Kezdje azzal, hogy használja a mindennapi eszközökbe beépített AI funkciókat, mint például a ClickUp Brain. Fókuszáljon az ingyenes vagy beépített funkciókra olyan feladatokhoz, mint a dokumentumok összefoglalása, mielőtt befektetne speciális, önálló AI eszközökbe.
A jövőre nézve várható, hogy az agens AI még képzettebbé válik, az AI-feldolgozás egyre inkább a felhő helyett az edge eszközökön történik, és új szabályozási keretek alakulnak ki.