A csapatok gyakran küzdenek a szétszórt vállalati tudással.
A fontos információk tucatnyi, egymástól független eszköz között elvesznek, így szinte lehetetlen gyorsan pontos válaszokat találni.
Ez főként azért történik, mert a legtöbb vállalat a tudásmenedzsmentet úgy kezeli, mint egy irattárat. Folyamataik ugyan digitálisak, de a megközelítésük továbbra is a hagyományos, analóg gondolkodásmódban gyökerezik.
Az információk elvileg rendszerezettek, de valójában soha nem kapcsolódnak a elvégzendő munkához.
Ez az útmutató végigvezeti Önt az Amazon Q Business vállalati tudásmenedzsmenthez való beállításán, az adatforrások összekapcsolásától a biztonság konfigurálásáig, valamint bemutatja, hogyan hidalhatja át a válaszok megtalálása és a cselekvés között fennálló szakadékot.
Mi az Amazon Q Business?
Az Amazon Q Business az AWS generatív, mesterséges intelligenciával működő asszisztense. Központi, beszélgetésalapú csevegőasszisztensként működik a vállalat belső információihoz. Gondoljon rá úgy, mint egy egyetlen keresősávra, amely összeköti a meglévő adatforrásait, a dokumentumoktól a csevegőüzenetekig.
Fontos megkülönböztetni ezt az Amazon Q Developer-től, amely egy különálló eszköz, amelyet kifejezetten kódolási és szoftverfejlesztési feladatokra fejlesztettek ki.
Az Amazon Q Business kifejezetten általános vállalati tudáskezeléshez készült. A visszakereséssel kiegészített generálás (RAG) nevű technológiát használja, ami azt jelenti, hogy válaszait a vállalat tényleges dokumentumaiból meríti, miközben aktívan megakadályozza, hogy az AI téves információkat adjon.
Ezenkívül a jogosultságokat figyelembe vevő rendszer tiszteletben tartja a már meglévő hozzáférés-vezérléseket. Ha egy alkalmazott nem láthatja a fájlt az eredeti helyén, akkor az Amazon Q keresési eredményeiben sem fogja látni.
Az Amazon Q Business három alapvető funkcióra összpontosít:
- Vállalati keresés: Azonnal megtalálja a válaszokat az összes összekapcsolt adatforrásban.
- Tartalomgenerálás: Készítsen összefoglalókat, vázlatokat és jelentéseket a meglévő tudásból.
- Cselekvések végrehajtása: Végezze el a feladatokat közvetlenül az üzleti alkalmazásokkal való integrációk révén.
Hogyan működik az Amazon Q Business a tudásmenedzsmentben?
A technikai oldal megértése segít eldönteni, hogy egy eszköz valóban képes-e megoldani a tudás fragmentáltságát, vagy csak egy újabb alkalmazás, amely hozzájárul az eszközök elszaporodásához.
Mivel a vállalatok jelenleg átlagosan 101 különböző SaaS-alkalmazást futtatnak, egy újabb eszköz hozzáadása alapos megfontolást igényel. Az Amazon Q egy világos munkafolyamatot követ, hogy szétszórt adatait kereshető tudássá alakítsa. Az adatbevitel után az indexelés következik, majd a visszakeresés és végül a válaszok generálása.
A rendszer nem csak elolvassa a dokumentumokat, hanem kisebb, kezelhetőbb részekre, úgynevezett „darabokra” bontja őket. Ezután minden darabot vektorbeágyazássá alakít, amely a jelentésének numerikus ábrázolása. Ez lehetővé teszi a neurális keresést, amelynek során a mesterséges intelligencia nem csak a pontos kulcsszavakat, hanem a fogalmilag kapcsolódó információkat is megtalálja.
Ha kérdést tesz fel, az egyszerűsített folyamat a következő:
- Kérdést tesz fel a webes felületen vagy egy integrált alkalmazásban.
- Az Amazon Q elemzi a lekérdezést, hogy kiderítse, mely adatforrások a legrelevánsabbak.
- A rendszer az indexéből a legrelevánsabb részeket választja ki, ügyelve arra, hogy kiszűrje azokat az információkat, amelyek megtekintésére nincs jogosultsága.
- A RAG segítségével a visszakeresett kontextust nyelvi modelljével kombinálja, hogy a vállalat adatain alapuló választ generáljon.
- A válaszok hivatkozásokat tartalmaznak, amelyek visszavezetnek az eredeti forrásdokumentumokhoz, így mindig ellenőrizheti az információkat.
Ez az alapvető mechanizmus kulcsfontosságú. Biztosítja, hogy az AI „megmutassa a munkáját”, ami segít a bizalom kiépítésében és elkerüli a black box gondolkodásmódot, amely akkor jelentkezik, ha van válaszunk, de fogalmunk sincs, honnan származik, vagy hogy megbízható-e.
📖 További információk: AI Compliance Assistant: Hogyan alakítja át az AI a megfelelőségi és auditálási folyamatokat?
Hogyan kapcsolhatja össze vállalati adatforrásait az Amazon Q-val
A tudásmenedzsment rendszer csak annyira jó, amennyire az adatok, amelyekhez hozzáfér.
A legtöbb vállalatnál az információk szétszórtan találhatók, és egy hatalmas adatmigrációs projekt ötlete gyakran eleve kudarcra van ítélve. Itt jön jól az Amazon Q csatlakozóalapú megközelítése.
Az Amazon Q Business nem kényszeríti Önt arra, hogy az összes adatát egy új rendszerbe helyezze át, hanem több mint 40 natív csatlakozót használ a tartalom indexeléséhez ott, ahol az található. Ez azt jelenti, hogy a meglévő eszközeihez fájdalmas migrációs folyamat nélkül csatlakozhat.
A legfontosabb, hogy stratégiailag gondolkodjon. Ne próbáljon meg mindent egyszerre összekapcsolni, hanem kezdje a legértékesebb adatforrásokkal.
Minden csatlakozó úgy van kialakítva, hogy tiszteletben tartsa a forrásrendszer hozzáférés-vezérlési listáit (ACL), megőrizve a meglévő biztonsági beállításokat és jogosultságokat. Emellett „delta szinkronizálás” funkciót is használ, ami azt jelenti, hogy az első teljes szkennelés után csak a megváltozott vagy frissített dokumentumokat dolgozza fel, így időt és erőforrásokat takarít meg.
Támogatott adatforrás-típusok
Az Amazon Q Business számos olyan platformhoz csatlakozik, amelyet csapata már naponta használ. Bármely saját fejlesztésű vagy nem támogatott rendszerhez használhatja az egyedi csatlakozó SDK-t, hogy saját csatlakozót építsen.
| Felhőalapú tárolás | Amazon S3, Google Drive, OneDrive |
| Együttműködés | Confluence, SharePoint, Notion |
| Kommunikáció | Slack, Microsoft Teams |
| CRM/Támogatás | Salesforce, Zendesk, ServiceNow |
| Adatbázisok | Amazon RDS, Aurora |
Adatbeolvasási munkafolyamat
Az új adatforrások csatlakoztatása egy irányított folyamat. Kiválasztja a csatlakozót, és megadja a szükséges hitelesítést, amely lehet API-kulcs vagy OAuth-bejelentkezés. A rendszer ezután elvégzi az első „teljes szinkronizálást” az összes meglévő dokumentum feldolgozásához.
Ezt követően „inkrementális szinkronizálásra” vált, hogy csak az új vagy megváltozott tartalmakat feldolgozva tartsa naprakészen az indexet.
A dokumentumfeldolgozási folyamat kezeli a szöveg kivonását, felaprózását, beágyazásainak létrehozását és az indexhez való hozzáadását. Értesítést kap, ha a bevitel folyamatának bármely része sikertelen, így gyorsan megoldhatja az esetleges problémákat.
A ütemezés legjobb gyakorlatainek szinkronizálása
Meg kell találnia a megfelelő egyensúlyt az adatok frissessége és a költségek között. A gyakrabban végzett szinkronizálás frissebb információkat biztosít, de több erőforrást is igényel, ami növelheti az AWS-számláját.
- Kezdje a napi szinkronizálással: A legtöbb adatforrás esetében a napi szinkronizálás jó kiindulási pont.
- Növelje a kritikus adatok frissítési gyakoriságát: Gyorsan változó információk, például egy forgalmas Slack-csatorna vagy egy aktív projektmappa esetében érdemes lehet a szinkronizálás gyakoriságát néhány óránkéntire növelni.
- A szinkronizálás állapotának figyelése: Rendszeresen ellenőrizze az adatforrások állapotát, hogy megbizonyosodjon arról, hogy azok megfelelően szinkronizálódnak, és haladéktalanul orvosolja az esetleges hibákat, hogy elkerülje az információhiányt.
📮ClickUp Insight: Az átlagos szakember naponta több mint 30 percet tölt munkával kapcsolatos információk keresésével – ez évente több mint 120 óra, amelyet 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 felkutatva 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 spóroltak meg – ez évente több mint 250 óra fejenként –, mivel megszüntették az elavult tudásmenedzsment-folyamatokat. Képzelje el, mit tudna létrehozni a csapata egy negyedévente egy plusz hétnyi termelékenységgel!
Lépésről lépésre: az Amazon Q Business beállítása
Egy új vállalati AI eszköz használatának megkezdése ijesztőnek tűnhet, de ha a folyamatot világos, kezelhető lépésekre bontja, akkor könnyebben kezelhetővé válik.
A kezdéshez megfelelő IAM jogosultságokkal rendelkező AWS-fiókra lesz szüksége. Az alapvető beállítás néhány óra alatt elvégezhető, de a több adatforrással rendelkező teljes termelési telepítés néhány napig is eltarthat.
1. lépés: Jelentkezzen be, és hozza létre alkalmazását
Először lépjen az AWS Management Console- ba, és keresse meg az Amazon Q Business szolgáltatást. Itt hozzon létre egy új „alkalmazást”. Ez az alkalmazás lesz az adatforrások, az index és a webes felület tárolója.
Létrehozásakor egyértelmű nevet kell adnia neki, és ki kell választania az AWS régiót, ahol telepíteni fogja. Ez a választás fontos az adatok tárolási helye és a megfelelőségi követelmények szempontjából.
2. lépés: Az IAM Identity Center konfigurálása
Az Amazon Q Business az AWS IAM Identity Center (az AWS SSO új neve) használatát igényli a felhasználói hitelesítés kezeléséhez. Így szabályozhatja, hogy ki férhet hozzá az AI-asszisztenséhez.
Két fő lehetőség közül választhat: létrehozhat egy új identitásforrást az AWS-en belül, vagy csatlakozhat egy már meglévő identitásszolgáltatóhoz, amelyet a vállalata már használ, például az Okta vagy az Azure AD.
A felhasználók megfelelő provisioningja elengedhetetlen a biztonság szempontjából. Mindenkinek, aki az Amazon Q-t használja, rendelkeznie kell egy fiókkal az Identity Centerben, hogy jogosultságait megfelelően lehessen kezelni.
3. lépés: Adatforrások összekapcsolása és szinkronizálása
Most jön a szórakoztató rész: az adatok összekapcsolása. Az Amazon Q alkalmazásban navigáljon az adatforrások szakaszhoz, és kezdje el hozzáadni a csatlakozókat. A felület végigvezeti Önt az egyes csatlakozók hitelesítési folyamatán.
Jó gyakorlat, ha először egy kisebb adathalmazzal kezdjük a tesztelést, például egy SharePoint-webhely vagy egy Slack-csatorna segítségével. Így ellenőrizni lehet, hogy a tartalom helyesen van-e indexelve, mielőtt az egész vállalatra kiterjesztenénk. A szinkronizálás előrehaladását közvetlenül a konzolról lehet figyelni.
📖 További információk: Projektmenedzsment és feladatkezelés – Mi a különbség?
4. lépés: A webes élmény testreszabása és bevezetése
Az Amazon Q Business egy használatra kész webes felülettel rendelkezik, amelyet testreszabhat vállalatának arculatához. Hozzáadhatja logóját, megváltoztathatja a színeket, és üdvözlő üzenetet írhat, amelyben tájékoztatja a felhasználókat, hogy milyen kérdéseket tehetnek fel.
Ha elégedett a megjelenéssel és a kezelhetőséggel, telepítheti a webes felületet, és megoszthatja az URL-t a csapatával. Az integráltabb élmény érdekében az API-kat is felhasználhatja az Amazon Q csevegőfelületének közvetlen beágyazásához a csapat által naponta használt egyéb alkalmazásokba.
🎥 Nézze meg, hogyan egyszerűsíti az integrált tudásátadás a munkafolyamatokat és szünteti meg a kontextusváltást a gyakorlatban!
Amazon Q üzleti biztonság és védelmi intézkedések
Bármely AI-eszköz bevezetése vállalati környezetben lehetetlen a biztonsági és megfelelőségi akadályok leküzdése nélkül. A vállalati adatok átadása egy AI-nek komoly aggodalomra adhat okot, de az Amazon Q-t úgy tervezték, hogy a biztonság a központi architektúrájának szerves része legyen.
A legfontosabb biztonsági funkciója a jogosultságokat figyelembe vevő visszakeresés. Automatikusan tiszteletben tartja a forrásrendszerek hozzáférés-vezérlési listáit (ACL). Ez azt jelenti, hogy az AI válaszaiban csak olyan tartalom szerepelhet, amelyet a felhasználó már jogosult megtekinteni.
Beállíthat korlátokat is az AI viselkedésének szabályozására. Például megakadályozhatja, hogy érzékeny témákról beszéljen, vagy megkövetelheti, hogy minden válaszhoz forrásokat idézzen.
A legfontosabb biztonsági funkciók áttekintése:
- Engedélyek öröklődése: A válaszok csak azokat a tartalmakat tartalmazzák, amelyekhez a felhasználók hozzáférési jogosultsággal rendelkeznek a forrásrendszerekben.
- Védőkorlátok konfigurálása: blokkolja az érzékeny témákat, kérjen hivatkozásokat, és korlátozza a válaszok típusait.
- Titkosítás: Az adatok titkosítása mind tárolás közben (AWS KMS használatával), mind átvitel közben (TLS használatával) történik.
- Audit naplózás: Az AWS CloudTrail integrációja lehetővé teszi az összes felhasználói interakció nyomon követését a megfelelőség és a felügyelet érdekében.
- Adattárolás: Az alkalmazást meghatározott AWS régiókban telepítheti, hogy megfeleljen az adattárolási követelményeknek.
Ezek az ellenőrzések bizalmat adnak Önnek ahhoz, hogy egy hatékony AI-eszközt vezessen be anélkül, hogy új biztonsági kockázatokat teremtene.
ClickUp előnye: A ClickUp BrainGPT a keresést, a kontextust és a cselekvést egyetlen AI rétegbe egyesíti, amely az egész munkaterületen elérhető.
A BrainGPT nem különálló asszisztensként működik, hanem közvetlenül a feladatok, a Dokumentumok, a Csevegés, a Naptár és a prioritások felett. Információkat kereshet, kérdéseket tehet fel, megértheti, mi történik, és a válaszokat azonnal feladatokká, frissítésekké vagy munkafolyamat-változásokká alakíthatja anélkül, hogy el kellene hagynia a munkafolyamatot.
Mivel a BrainGPT a ClickUp Enterprise Search és a teljes munkaterületi kontextus által támogatott, megérti, hogyan kapcsolódnak össze a feladatok, mi van folyamatban, és mire kell legközelebb figyelni.
Az eredmény egy egységes mesterséges intelligencia-élmény, ahol a keresés közvetlenül a végrehajtáshoz vezet, és az intelligencia a munka részeként, nem pedig mellette él.
Az Amazon Q vállalati tudásmenedzsment célú használatának korlátai
Nincs tökéletes eszköz, ezért fontos megérteni az Amazon Q Business korlátait, mielőtt elkötelezi magát mellette. Ha tisztában van a kompromisszumokkal, reális elvárásokat tud felállítani, és elkerülheti a későbbi meglepetéseket.
A legnagyobb előnye az AWS ökoszisztémával való mély integrációja. Ha vállalata már jelentős összegeket fektetett be az AWS-be, akkor ez a megoldás természetes választás.
Az AWS szolgáltatásokkal nem ismerős csapatok számára az IAM-szerepkörök és a VPC-k konfigurálása meredek tanulási görbét jelent, különösen akkor, ha figyelembe vesszük, hogy a széles körű elterjedés ellenére csak 7% skálázta az AI-t a vállalaton belül.
Íme néhány fontos korlátozás, amelyet figyelembe kell venni:
- AWS-függőség: Jelentős AWS-infrastruktúra-ismereteket igényel, és legjobban meglévő AWS-környezetben működik.
- Csatlakozóhiányok: Bár több mint 40 csatlakozóval rendelkezik, ha saját fejlesztésű vagy nem támogatott rendszereket használ, akkor szükség lehet az SDK használatára az egyedi fejlesztéshez.
- Kizárólag keresésre összpontosít: Kiválóan alkalmas információk keresésére, de nem segít a projektmenedzsmentben, amely az információk szervezéséhez, prioritásainak meghatározásához vagy azok alapján történő cselekvéshez szükséges.
- Kontextuskorlátozások: Sok más AI-modellhez hasonlóan ez is nehezen boldogul azokkal a komplex lekérdezésekkel, amelyek egyszerre több különböző dokumentum információinak összeállítását igénylik.
- Nincs munkafolyamat-kezelés: Válaszol a kérdésekre, de alapértelmezés szerint nem kapcsolódik a projektmenedzsmenthez vagy a munkavégzési munkafolyamatokhoz.
Az utolsó pont a legfontosabb. A tudás visszakeresése önmagában nem oldja meg a munkafolyamatok közötti összefüggés hiányának alapvető problémáját. A válasz megtalálása csak az első lépés; azt a választ még cselekvéssé is kell alakítania.
Hogyan javítja a ClickUp a vállalati tudásmenedzsmentet?
Már ismeri ezt az érzést. Megtalálja a szükséges választ, majd manuálisan átviszi az eszközök között.
A keresési eredménytől a dokumentumig. A dokumentumtól a feladattól. A feladattól a csevegőüzenetig, amely elmagyarázza, mi történt. Valahol ebben a váltóversenyben a kontextus elvész. Ami egyértelműségként indult, koordinációs munkává válik.
Ez a fragmentáció által okozott munkafolyamat-meghibásodás. Minden átadás súrlódást, duplikációt és azt a kockázatot jelenti, hogy a tudás elszakad a cselekvéstől.
Miért változtatja meg a helyzetet a konvergált AI-munkaterület?
A konvergált AI-munkaterület nem „csak egy újabb eszköz”. Ez egy egységes, biztonságos környezet, ahol a projektek, dokumentumok, beszélgetések és elemzések tervezésüknek megfelelően egymás mellett léteznek. Ha minden egy helyen található, a tudást már nem kell átadni. Az natívan mozoghat a munkafolyamaton belül.
Ez az, ami megkülönbözteti a ClickUp -ot. Ahelyett, hogy mesterséges intelligenciát építene a keresőbe, vagy egy újabb asszisztenst helyezne a meglévő eszközök tetejére, a ClickUp lehetővé teszi, hogy ugyanazon a rendszeren belül, ahol a munka már zajlik, skálázható tudásátadási folyamatot építsen ki. Válaszai, döntései és a kontextus továbbra is kapcsolódnak a végrehajtáshoz, amelyre vonatkoznak.
A tudás, mint a munkafolyamat élő része
A hagyományos felépítésben az információkeresés csak az első lépés. Egy eszközben keres, másolja a választ, beilleszti a projektmenedzsment rendszerébe, létrehoz egy feladatot, majd értesíti a csapatát a csevegőben. Minden lépés késedelmet okoz, és növeli annak esélyét, hogy valami elveszik vagy félreértelmezik.
A ClickUp-on belül a hurok összeomlik. Kérdést tesz fel a ClickUp Brain segítségével, teljes munkaterületi kontextussal ellátott választ kap, és azonnal feladattá, megjegyzéssé vagy dokumentumfrissítéssé alakítja azt, anélkül, hogy elhagyná a képernyőt. A válasz nem utazik. Átalakul.
Összekapcsolt dokumentumok, amelyek nem válnak elavulttá
A ClickUp Docs a támogatott munkák mellett működik, közvetlenül kapcsolódik a feladatokhoz és projektekhez. Ha a tervek megváltoznak, a frissítések a helyszínen történnek, nem párhuzamos rendszerekben.
Mivel a dokumentumok cselekvésérzékenyek, a szöveget ClickUp feladatokká alakíthatja, vagy akár a döntés meghozatalának pillanatában összekapcsolhatja a vonatkozó feladattal. A tudás és a végrehajtás szinkronban marad, ami pontosan az a pont, ahol a legtöbb csapat megakad.
Kontextusérzékeny mesterséges intelligencia, amely összeköti az egész munkaterületét
A ClickUp Brain nem csak megérti, mit kérdez, hanem azt is, hogy az a kérdés hol helyezkedik el a munkájában.
Mivel közvetlenül a munkaterületbe van beágyazva, a Brain láthatja a feladatait, prioritásait, határidőit, tulajdonosait és naptárát. Látja, mi esedékes ma, mi késedelmes, mi blokkolt, és hogyan oszlik meg a munka az emberek és az idő között. Ez azt jelenti, hogy a kapott válaszok a jelenlegi helyzeten alapulnak.
Ha összefoglalót kér, akkor a feladat állapota, a legutóbbi tevékenységek és a közelgő kötelezettségek alapján kialakított áttekintést kap.
Vállalati keresés, amely parancsrétegként is működik
A legtöbb eszközben a keresés passzív. Megkeres valamit, majd eldönti, hogy mit tegyen tovább. A ClickUp Enterprise Search azonban aktív komponens. Az információk kereséséhez használt AI parancssor segítségével cselekedhet is.
Egyetlen parancssorból kereshet feladatok, dokumentumok, megjegyzések, csevegési szálak és csatlakoztatott harmadik féltől származó alkalmazások között, majd azonnal munkába állíthatja a találtakat. Hozzon létre feladatokat, frissítse az állapotokat, nyissa meg a dokumentumokat, csatlakozzon a beszélgetésekhez, vagy indítson el munkafolyamatokat anélkül, hogy kontextust váltana.
Ahelyett, hogy a munkát félbeszakítanák a kontextus keresése miatt, a csapatok a keresőfunkciót használják a kérdések megválaszolásához, és egy mozdulattal továbbhaladnak. Ennek eredményeként kevesebb a zsákutca, gyorsabbak a döntések, és sokkal kevesebb időt kell fordítani annak ellenőrzésére, hogy a megfelelő forrást nézzük-e.
A tudás naprakészen tartása a Dokumentumokban, feladatokban és a Csevegésben
A tudás ritkán válik elavulttá azért, mert az emberek elfelejtik dokumentálni. Azért válik elavulttá, mert a beszélgetések máshol zajlanak.
A ClickUp ezt úgy oldja meg, hogy szorosan összekapcsolja a ClickUp Chat szolgáltatást a munkafolyamatokkal. A csevegés közvetlenül a hozzá tartozó munkához van beágyazva. Az üzenetek összekapcsolhatók a feladatokkal, hivatkozhatók a Docs-ban, és a teljes kontextus megőrzésével kereséssel újra megtekinthetők.
A munka előrehaladtával a csapatok közösen frissítik a dokumentumokat, megbeszélik a változásokat a csevegőben, és nyomon követik a döntéseket a megjegyzések és a verziótörténet segítségével, mindezt ugyanazon a rendszeren belül. Nincs külön „dokumentációs fázis” és nincs szükség tisztítási sprintre a pontosság helyreállításához.
Mivel a beszélgetések, a döntések és a végrehajtás egymással összefüggnek, az információforrás alapértelmezés szerint mindig naprakész marad. Nem azért, mert valaki tökéletesen karbantartja, hanem mert a munka előrehaladtával természetesen fejlődik.
A ClickUp Super Agents alkalmazás a munkaterületét olyan környezetté alakítja , amely a kérdéseket még mielőtt azok akadályt jelentenének, megválaszolja.
A Super Agents nem várja meg a parancsot, hanem folyamatosan működik a feladatok, a dokumentumok, a csevegés és az idővonalak között. Figyelemmel kíséri a változásokat, észleli a leállt munkákat, feltárja a kockázatokat, és valós munkaterületi jelzések, például elmulasztott határidők, ütköző prioritások vagy megválaszolatlan kérdések alapján ad környezeti válaszokat.
Mivel a Super Agents ugyanazon a konvergens munkaterületen fut, betekintésük mindig a valós kontextuson alapul. Nem csak jelzik a problémákat. Elmagyarázzák, miért fontos valami, és automatikusan intézkedhetnek, a feladatok frissítésétől a megfelelő tulajdonos értesítéséig.
Ez teszi az AI-t egyszerre láthatatlanná és hasznossá. A válaszok a munkafolyamat során jelennek meg, pontosan akkor, amikor szükség van rájuk, anélkül, hogy másik eszközt kellene kezelni vagy újabb kérdést feltenni.
Fejlessze keresési funkcióit a ClickUp segítségével
A sikeres vállalati tudásmenedzsmenthez nem csak egy hatékony keresőmotorra van szükség. Olyan rendszerre van szükség, amely a tudást közvetlenül összekapcsolja a csapat munkameneteivel.
A megoldás értékelésekor kezdje a legértékesebb adatforrásokkal, és fokozatosan bővítse a rendszert. Ne feledje, hogy a munka jövője olyan megoldást igényel, amely a válaszokat cselekvési tételekké alakítja anélkül, hogy elveszítené lendületét.
Az Amazon Q Business kiváló választás azoknak a szervezeteknek, amelyek már mélyen beágyazódtak az AWS ökoszisztémába, és elsősorban a vállalati keresési problémák megoldására koncentrálnak.
Azok a csapatok azonban, amelyek a keresésen túlmutató, valóban összekapcsolt tudás- és munkamenedzsment-rendszert szeretnének kiépíteni, más megközelítésre van szükségük.
Nézze meg, hogyan tudja egy konvergált AI-munkaterület átalakítani csapata termelékenységét. Kezdje el ingyenesen a ClickUp használatát. ✨
Gyakran ismételt kérdések
Az Amazon Q Business általános vállalati tudásmenedzsmentre lett tervezve, hogy minden alkalmazottat segítse, míg az Amazon Q Developer egy speciális eszköz szoftverfejlesztők számára, amely kódolás, hibakeresés és AWS architektúra terén nyújt segítséget.
Az Amazon Q Business számos adatforráshoz csatlakozik, de nincs natív csatlakozója a ClickUp-hoz. A ClickUp saját beépített AI funkcióval rendelkezik, a ClickUp Brain-nel, amely teljes mértékben integrálva van a projektmenedzsment és a tudásbázis funkcióival.
Az Amazon Q Business két fő előfizetési szinttel rendelkezik, az Amazon Q Business Lite és a Pro, amelyek ára felhasználónkénti, havi modell alapján kerül meghatározásra. A költségek tartalmazzák a tárolt adatok mennyisége alapján számított „indexegységek” díját is, ezért érdemes ellenőrizni az AWS hivatalos árlistáját az aktuális árakért.
A fő korlátok között szerepel az AWS ökoszisztémától való erős függőség, az AWS-szakértelem szükségessége a beállításhoz, az integrált munkafolyamatok helyett a keresésre való elsődleges összpontosítás, valamint egyes vállalati eszközök natív csatlakozóinak potenciális hiányosságai.