Az AI-first munkavégzés ígérete egyszerűnek tűnik: gyorsabb döntések, kevesebb felesleges munka, okosabb együttműködés. De a legtöbb csapat számára a valóság egyáltalán nem olyan, mint a reklámokban. AI-érettségi felmérésünk szerint a tudásmunkások csupán 12%-a integrálta teljes mértékben az AI-t a munkafolyamataiba, 38% pedig egyáltalán nem használja. Ez a különbség az ambíció és a megvalósítás között egy stack-probléma.
Egy valóban AI-first csapat felépítése azt jelenti, hogy az egyes eszközökön túl kell gondolkodni, és meg kell kérdezni, hogy milyen stack támogatja a csapat munkáját minden szinten, minden munkafolyamatban.
Ebben a blogbejegyzésben áttekintjük, melyik AI-stack a legmegfelelőbb az AI-first csapatok számára. Ezenkívül megvizsgáljuk, hogyan illeszkedik ebbe a képbe a ClickUp, mint egy konvergált AI-munkaterület, amely az Önök működési módjához igazodik.
Mi az AI Tech Stack?
Az AI technológiai stack az eszközök, platformok és rendszerek kombinációja, amelyet egy csapat az AI integrálásához használ a mindennapi munkájában. Gondoljon rá úgy, mint az alapra, amely meghatározza, hogy az AI mennyire jól tud működni a szervezetén belül.
Ez általában magában foglalja azokat az AI-modelleket vagy asszisztenseket, amelyekkel a csapata együttműködik, azokat a platformokat, ahol a munka elvégzésre kerül, valamint azokat az integrációkat, amelyek mindezeket összekapcsolják.
Egy erős technológiai stack az AI-t hasznossá teszi olyan kontextusban, ahol már zajlanak a feladatok, beszélgetések és döntések. Ezzel szemben egy gyenge stack az AI-t háttérbe szorítja, mint egy önálló eszközt, amelyet az embereknek külön lapon kell megnyitniuk.
🧠 Érdekesség: Bár az AI-t futurisztikusnak tartjuk, a koncepció több ezer éves. A görög mitológiában Hephaestus isten állítólag aranyrobotokat épített, hogy segítsék mozgásában.
A modern AI technológiai stack alapvető rétegei
A modern AI technológiai stack öt különálló rétegből áll, amelyek mindegyike az AI életciklusának egy adott fázisát kezeli. A réteges architektúra megértése segít azonosítani a hiányosságokat, elkerülni a felesleges eszközöket és olyan rendszert építeni, amely skálázható.
Minden réteg a többitől függ; egy réteg gyengesége az egész stacket aláássa.
Adatréteg
Az adatreteg a stack alapja. Ez kezeli az összes AI-modell nyersanyagának bevitelét, tárolását, átalakítását és jellemzőinek kidolgozását. A legfontosabb összetevők közé tartoznak a nyers adatok tárolására szolgáló adattavak, a strukturált adatok tárolására szolgáló adattárak és az újrafelhasználható modellbemenetek tárolására szolgáló jellemzőtárak.
Gyakori buktató a szilárd formátumú, elszigetelt adatforrások használata, ami szinte lehetetlenné teszi a kísérletek reprodukálását vagy a termelési problémák hibakeresését.
🧠 Érdekesség: 1958-ban John McCarthy kifejlesztette a LISP programozási nyelvet, amely az AI-kutatás egyik legfontosabb nyelvévé vált. Évtizedeken át kulcsfontosságú eszköz maradt, és hatással volt a későbbi, szimbolikus AI-munkához tervezett nyelvekre.
Modellezési réteg
Itt építik, képezik és validálják a modelleket az adatelemzők és a gépi tanulás mérnökei. A modellezési réteg olyan gépi tanulási eszközöket tartalmaz, mint a PyTorch vagy a TensorFlow, kísérletkövető eszközöket és modellregisztereket a képzett modellek verziókezeléséhez és tárolásához.
Az AI-first csapatok több száz kísérletet futtatnak, és megfelelő nyomon követés nélkül könnyen elveszítheti a legjobban teljesítő modellt, vagy duplikálhatja a munkát.
Infrastruktúra réteg
Az infrastruktúra réteg biztosítja a nyers erőt a modellek méretarányos képzéséhez és kiszolgálásához. Ez magában foglalja a GPU-klaszterekhez hasonló felhőalapú számításokat, a Kubernetes segítségével történő konténer-koordinációt, valamint az Airflow vagy a Kubeflowhoz hasonló munkafolyamat-koordinátorokat.
A fő kihívás itt a költség és a teljesítmény közötti egyensúly megteremtése. A túlzott provisioning felemészti a költségvetést, míg az alulprovisioning lassítja a csapat iterációs sebességét.
Szolgáltató réteg
A kiszolgáló réteg az, amely a modell előrejelzéseit eljuttatja a felhasználókhoz vagy más rendszerekhez. Ez magában foglalja a modell kiszolgáló keretrendszereket, az API átjárókat és a valós idejű és kötegelt következtetéshez szükséges eszközöket.
Ezenkívül a kiszolgálás nem egyszeri beállítás; olyan mechanizmusokra van szükség, mint a canary telepítések és az A/B tesztelés, hogy a termelésben lévő modelleket leállás nélkül, biztonságosan frissíthesse.
🔍 Tudta? Egy több mint 1200 szakember bevonásával készült felmérésből kiderül, hogy 95% használja az AI-t a munkahelyén vagy otthon. A legtöbbjük állandó termelékenységnövekedésről számol be, 76% pedig még saját zsebből is fizet ezekért az eszközökért.
Felügyeleti és visszacsatolási réteg
Miután egy modell élesben van, a munkája csak akkor kezdődik.
A felügyeleti réteg nyomon követi a modell teljesítményét, észleli az adateltéréseket, és riasztásokat küld, ha valami nem működik megfelelően. Emellett visszacsatolási csatornákat is tartalmaz, amelyek a felhasználói javításokat vagy új adatokat visszajuttatják a rendszerbe, így a modellek folyamatosan tanulhatnak és fejlődhetnek.
AI-keretrendszerek és eszközök, amelyek az AI-first csapatokat támogatják
A piac tele van AI-eszközökkel, és szinte lehetetlen megmondani, melyek alkalmasak a termelésre, és melyek csak divatcikkek. A csapatok számtalan órát pazarolnak el több tucat lehetőség értékelésére, és gyakran olyan eszközt választanak, amely nem megfelelő, és később technikai adósságot okoz.
Íme néhány eszköz, amely a mai vezető AI-first csapatokat támogatja:
Adat- és funkciótervezés
- Az Apache Spark nagy volumenű, elosztott adatkészletekkel dolgozó csapatok számára kezeli a nagyméretű adatfeldolgozást.
- A dbt a nyers adatokat tiszta, strukturált modellekké alakítja, amelyek készen állnak az elemzésre és a gépi tanulásra.
- A Feast és a Tecton funkciótárolókat kezelnek, megkönnyítve a funkciók megosztását és újrafelhasználását különböző modellek között.
🧠 Érdekesség: 1966-ban az amerikai kormány finanszírozott egy AI-projektet, amelynek célja az orosz nyelv automatikus fordítása angolra volt. Közel egy évtizedes munka után a rendszer annyira kudarcot vallott, hogy a finanszírozást hirtelen leállították. Ez az egyetlen eset kiváltotta az első nagy AI-tél időszakot, és megtanította a kutatókat, hogy a nyelv megértése sokkal nehezebb, mint várták.
Modellfejlesztés
- A PyTorch és a TensorFlow a méretarányos mélytanulási modellek építéséhez és képzéséhez legalkalmasabb keretrendszerek.
- A Hugging Face Transformers előre betanított NLP-modellek könyvtárát kínálja, amelyeket a csapatok finomhangolhatnak konkrét felhasználási esetekhez.
- A scikit-learn továbbra is megbízható választás a klasszikus gépi tanulási feladatokhoz, mint például a osztályozás, regresszió és klaszterezés.
Kísérletek nyomon követése
- Az MLflow lehetővé teszi a csapatok számára, hogy a modellfejlesztési életciklus során naplózzák, összehasonlítsák és reprodukálják a kísérleteket.
- A Weights & Biases gazdag vizualizációs és együttműködési funkciókat kínál a modell teljesítményének időbeli nyomon követéséhez.
- A Neptune olyan csapatok számára készült, amelyeknek részletes kísérleti metaadatokra és hosszú távú kísérleti előzményekre van szükségük.
Koordináció
- Az Apache Airflow széles körben használatos komplex adatok és ML-pipeline-ok ütemezésére és kezelésére termelési környezetben.
- A Kubeflow olyan csapatok számára készült, amelyek nagy léptékben futtatnak ML-munkafolyamatokat a Kubernetes-en.
- A Prefect és a Dagster modernebb munkafolyamat-koordinációs megközelítéseket kínálnak, jobb megfigyelhetőség és beépített hibakezelés mellett.
🚀 ClickUp előnye: A ClickUp Super Agents segítségével a munkafolyamatok összehangolása versenyelőnyhöz vezet. Ezek olyan AI-társak, akik a munkaterületén belül élnek, és komplex munkafolyamatokat hangolnak össze feladatok, dokumentumok, csevegések és összekapcsolt eszközök között, valós kontextusban és autonóm módon.
Például a Super Agents segítségével automatikusan bevonhat új ügyfeleket. A Super Agents képes:
- Keresse meg a munkaterületén az új ügyféladatokat
- Hozzon létre megfelelő projektsablonokat a ClickUp-ban
- A szerepkör és az SLA alapján rendelje hozzá a bevezetési feladatokat a megfelelő csapattagokhoz.
- Készítsen az ügyfél iparágához igazított üdvözlő e-mailt
- Ossza meg az összefoglalót a csapat csevegésében!
Mindez a terv szerint zajlik, és alkalmazkodik a kivételekhez anélkül, hogy valakinek minden lépést figyelnie kellene.
Így hozhatja létre első szuperügynökét a ClickUp-ban:
Modellszolgáltatás
- A TensorFlow Serving és a TorchServe kifejezetten mélytanulási modellek skálázható, alacsony késleltetésű API-ként való telepítésére lettek kifejlesztve.
- A Seldon Core rugalmas kiszolgáló réteget biztosít azoknak a csapatoknak, amelyek több modellt kezelnek különböző keretrendszerekben.
- A BentoML egyszerűsíti a modellek csomagolását és telepítését, megkönnyítve az átállást a fejlesztésről a termelésre.
Monitoring
- Az Evidently AI, az Arize és a WhyLabs felismeri a modelleltéréseket és az adatminőségi problémákat, és jelzi, ha a modell teljesítménye romlani kezd a termelés során.
- A Prometheus és a Grafana rendszer szintű megfigyelhetőséget biztosít, így a csapatok betekintést nyerhetnek az infrastruktúra állapotába és a modell teljesítményébe.
🚀 ClickUp előnye: Hozzon létre egy élő parancsközpontot, amely a ClickUp Dashboards segítségével egy helyen követi nyomon a célokat, a munkaterhelést, a bevételeket, a ciklusidőt és a szállítási kockázatokat. Ezután használja az AI Cards funkciót, amely automatikusan feltárja a betekintést, jelzi a rendellenességeket és javaslatot tesz a következő lépésekre, mielőtt a problémák eszkalálódnának.
Hozzáadhat egy:
- AI StandUp Card: Összegezze a kiválasztott feladatok és projektek legutóbbi tevékenységeit egy választott időszakban.
- AI Team StandUp Card: Szerezzen be többszemélyes vagy többcsapatos tevékenységi összefoglalókat, hogy lássa, min dolgozott az egyes csoportok.
- AI Executive Summary Card: Készítsen egy rövid állapotáttekintést a vezetőség számára, amely kiemeli, mi halad a tervek szerint, és mi igényel figyelmet.
- AI projektfrissítési kártya: automatikusan készítsen magas szintű előrehaladási jelentést egy adott területről, mappáról vagy listáról.
- AI Brain Card: Testreszabhatja saját promptját, hogy személyre szabott betekintést nyerjen, vagy egyedi jelentési feladatokat hajtson végre.
Nagy nyelvi modellek (LLM-ek)
- Az OpenAI ChatGPT széles körben használatos tartalomgeneráláshoz, kódolási segítségnyújtáshoz és érvelési feladatokhoz vállalati csapatoknál.
- Az Anthropic Claude hosszú, összetett dokumentumokat és árnyalt utasításokat kezel, így kiválóan alkalmas kutatásigényes munkafolyamatokhoz.
- A Google Gemini multimodális képességeket kínál, lehetővé téve a csapatok számára, hogy egyetlen felületen dolgozzanak szövegekkel, képekkel és adatokkal.
🚀 ClickUp előnye: A legtöbb csapat elmerül a egymástól független AI-eszközökben: egy az íráshoz, egy a jegyzetekhez, egy a jelentésekhez és egy az automatizáláshoz. A kontextus elveszik, és a biztonság is kérdésessé válik.
A ClickUp Brain MAX mindent egy egységes, a munkádba beépített AI szuperalkalmazásban egyesít.
Csapatod egy olyan egységes AI-rendszert kap, amely a feladatok, dokumentumok, csevegések, irányítópultok és munkafolyamatok valós kontextusát érti. Kérdésekre válaszol a projektekkel kapcsolatban, élő adatokból generál tartalmat, cselekvési terveket készít, összefoglalja a frissítéseket és elindítja a következő lépéseket AI Sprawl nélkül. Feladataidhoz zökkenőmentesen válthatsz a ChatGPT, a Claude és a Gemini között.
Automatizálási és munkafolyamat-eszközök
- A Zapier összeköti az alkalmazásokat és automatizált munkafolyamatokat indít el, anélkül, hogy mérnöki támogatásra lenne szükség.
- A Make rugalmasabb automatizálást kínál azoknak a csapatoknak, amelyek komplex, több lépésből álló munkafolyamat-logikára van szükségük.
- Az n8n egy nyílt forráskódú automatizálási eszköz, amely a technikai csapatoknak teljes ellenőrzést biztosít a munkafolyamatok felépítése és tárolása felett.
AI-alapú termelékenységi platformok
- A ClickUp egy konvergált munkaterületen egyesíti a feladatokat, dokumentumokat, csevegést és AI-t, így a csapatoknak nem kell folyamatosan eszközöket váltaniuk a munkájuk elvégzéséhez.
- A Notion AI írási és összefoglalási funkciókat ad a Notion meglévő dokumentumaihoz és adatbázis-struktúrájához.
- A Microsoft Copilot a Microsoft 365 csomagba van beépítve, és azoknak a csapatoknak hasznos, amelyek már intenzíven dolgoznak a Word, Excel és Teams programokkal.
Tudásmenedzsment és AI-keresés
- A Glean a vállalat összekapcsolt alkalmazásaiból gyűjti össze az információkat, és azokat igény szerint jeleníti meg a vállalati keresőn keresztül.
- A Guru segít a csapatoknak egy központi tudásbázis felépítésében és karbantartásában, amely pontos és hozzáférhető marad a szervezet egészében.
🚀 ClickUp előnye: Amikor a csapatok a tudásmenedzsmentről beszélnek, a probléma az, hogy a döntéshozatal során nem jelennek meg a megfelelő információk.
A ClickUp Docs ezt a problémát a forrásánál kezeli, lehetővé téve a csapatok számára, hogy a munkafolyamat során rögzítsék és frissítsék tudásukat.
Tegyük fel, hogy az üzemeltetés részleg egy élő beszállító-bevezetés során módosítja a beszerzési ellenőrzőlistát. A pénzügyi részleg közvetlenül ugyanabban a dokumentumban ad hozzá új jóváhagyási limiteket, és összekapcsolja azokat a futó feladattal. A jogi részleg a felülvizsgálat során egy megjegyzésben tisztáz egy kivételt. A dokumentum tükrözi a folyamat jelenlegi működését, mert a munkával párhuzamosan fejlődött.
Ez megoldja az elavult tudás problémáját. Ugyanakkor egy újat is teremt.
Miután a tudás a dokumentumokban, feladatokban és megjegyzésekben összegyűlt, a kihívás az lesz, hogy gyorsan megtaláljuk a megfelelő választ. A ClickUp Enterprise Search kezeli ezt a réteget.
Amikor valaki megkérdezi, hogyan működik a szállítói jóváhagyás 10 millió dollár feletti szerződések esetén, az Enterprise Search előhívja a dokumentum legújabb verzióját, a kapcsolódó jóváhagyási feladatot és a jogi osztály által aláírt megjegyzést. Senkinek nem kell emlékeznie arra, hogy mi hol található, vagy melyik eszközt kell ellenőriznie.
Hogyan válasszuk ki a csapatunknak megfelelő AI-stacket?
Ismeri a rétegeket, látta az eszközöket, de a választás lehetősége megbénítja. Világos döntéshozatali keretrendszer nélkül a csapatok gyakran a népszerűség alapján választanak eszközöket, vagy elemzési bénulásba kerülnek, és soha nem hoznak döntést.
Nincs olyan, hogy univerzálisan „legjobb” stack; a megfelelő választás a céloktól, a korlátoktól és a csapat érettségétől függ. Így hozhatja meg a helyes döntést:
Kezdje az üzleti céljaival!
Mielőtt bármilyen eszközt értékelne, határozza meg pontosan, hogy mit kell az AI-nak a szervezetében végrehajtania. Azok a csapatok, amelyek kihagyják ezt a lépést, végül lenyűgöző eszközökkel rendelkeznek, amelyek azonban nem a megfelelő problémákat oldják meg.
Miután tisztázta a célt, hagyja, hogy az vezérelje prioritásait:
- Ha a kis késleltetésű következtetés a legfontosabb, akkor az infrastruktúra és az edge-telepítési eszközöknek kell elsőbbséget élvezniük.
- Ha a gyors kísérletezés a prioritás, akkor a rugalmas számítási és erős kísérletkövető rendszerek elengedhetetlenek.
- Ha szabályozott iparágban működik, akkor az adatok eredetének nyomon követhetősége, az ellenőrizhetőség és a helyszíni telepítési lehetőségek kell, hogy előtérben legyenek.
- Ha a belső termelékenység a cél, akkor egy olyan konvergált munkaterület, amelybe beépített AI van, mint például a ClickUp, több értéket nyújt, mint egy sor egymástól független pontmegoldás.
🔍 Tudta? Míg a világ nagy része még mindig teszteli az AI-t, az AI-first csapatok már hivatalosan is túl vannak a próbaidőszakon. A legmagasabb szintű szervezetek AI-kísérleteinek több mint 40%-a már teljes körű termelésbe került.
Értékelje, hogy mennyire integrálható a már meglévő rendszerébe!
Az AI-stack nem fog elszigetelten létezni. Tisztán kell kapcsolódnia a meglévő adattárházhoz, CI/CD-csatornákhoz és üzleti alkalmazásokhoz. Mielőtt bármelyik eszköz mellett döntene, tegye fel magának a következő kérdéseket:
- Támogatja a felhőszolgáltatót anélkül, hogy egyedi csatlakozókra lenne szükség?
- Képes-e skálázódni az adatmennyiség és a csapat méretének növekedésével?
- Mennyi mérnöki munkát igényel az integrációk hosszú távú fenntartása?
- Jól működik-e a csapat által már nap mint nap használt eszközökkel?
Egy kissé kevesebb funkcióval rendelkező, de erős interoperabilitással rendelkező eszköz szinte mindig felülmúlja a legjobbnak számító, de integrációs problémákat okozó megoldásokat.
Egyensúlyozza a költségeket, a biztonságot és a csapat képességeit
Minden stack-döntés valós kompromisszumokkal jár, és három közülük általában váratlanul éri a csapatokat:
- Költség: A nagy modellek képzéséhez szükséges felhőalapú számítások költségei a használat növekedésével gyorsan megdrágulhatnak. Építsen be költségfigyelést a kezdetektől fogva, ahelyett, hogy utólag foglalkozna vele.
- Biztonság: A stack érzékeny adatokat fog kezelni, ezért mielőtt elkötelezi magát, értékelje a titkosítási szabványokat, a hozzáférés-ellenőrzéseket és a megfelelőségi tanúsítványokat.
- Csapat képességei: A legjobb eszköz is haszontalan, ha a csapatban senki sem tudja, hogyan kell használni. Legyen reális a bevezetési idő, a rendelkezésre álló dokumentáció és a gyártó által nyújtott folyamatos támogatás tekintetében.
Gondolkodjon rétegekben, ne egyedi eszközökben
A leghatékonyabb AI-stackek olyan réteges rendszerek, ahol az adatok az adatbevitelétől a monitorozásig tisztán áramlanak, és minden réteg kommunikál a következővel. Új eszköz értékelésekor tegye fel a következő kérdéseket:
- Erősíti a körülötte lévő rétegeket, vagy növeli a komplexitást?
- Van-e a csapatában egyértelmű felelős a stack ezen rétegéért?
- Lehet-e kicserélni anélkül, hogy az egész folyamatot felborítaná?
- Ez egyetlen megbízható információforrást hoz létre, vagy újabb szilót?
🔍 Tudta? Míg a vállalatok 88%-a használ ma már AI-t, csak 6%-uk számít „kiemelkedő teljesítményűnek”. Ezek a csapatok az AI-ba befektetett minden dollár után több mint 10,30 dollár hozamot érnek el, ami közel háromszorosa az átlagnak.
Gyakori AI-stack hibák és azok elkerülésének módja
Még a jól felszerelt csapatok is elkövetik ezt a hibát. Íme a leggyakoribb AI-stack hibák és a helyes megoldások:
| Hiba | Miért történik ez? | Hogyan lehet elkerülni? |
| Építés a validálás előtt | A csapatok komplex infrastruktúrába ugranak bele, mielőtt meggyőződnének arról, hogy az adott felhasználási eset valóban értéket teremt-e. | Kezdjen egy célzott kísérleti programmal, ellenőrizze a hatást, majd skálázza a stacket a bevált felhasználási esetek alapján. |
| Az adatminőség figyelmen kívül hagyása | A csapatok jelentős összegeket fektetnek a modellekbe, de elhanyagolják az azokat tápláló adatok minőségét. | A modellfejlesztésbe való befektetés előtt kezelje az adatinfrastruktúrát elsődleges prioritásként. |
| Az integráció komplexitásának alábecsülése | Az eszközöket elkülönítve értékeljük, anélkül, hogy figyelembe vennénk, hogyan kapcsolódnak a szélesebb körű stackhez. | Térképezd fel az összes adatodat és munkafolyamat-ökoszisztémádat, mielőtt új eszközök bevezetésébe kezdenél. |
| A funkciók optimalizálása a megfelelőség helyett | A csapatok inkább a technikailag legimpozánsabb eszközt keresik, mint azt, amelyik illeszkedik a munkafolyamatukhoz. | Adjon elsőbbséget azoknak az eszközöknek, amelyek zökkenőmentesen integrálhatók a csapat már meglévő munkamódszereibe. |
| A monitorozás kihagyása | A modelleket telepítik, de soha nem követik nyomon az időbeli eltéréseket vagy romlást. | Építsd be a monitorozást a stackbe az első naptól kezdve, ne utólag! |
| Az alkalmazás figyelmen kívül hagyása | A stacket mérnökök számára fejlesztették ki, de soha nem tervezték szélesebb körű csapatok számára. | Válasszon olyan eszközöket, amelyek felülete könnyen kezelhető, és fektessen be a bevezetésbe, hogy a technikai felhasználókon túl is elterjedjen az alkalmazás. |
📮 ClickUp Insight: Az alacsony teljesítményű csapatok 4-szer nagyobb valószínűséggel használnak 15 vagy több eszközt, míg a magas teljesítményű csapatok hatékonyságukat úgy tartják fenn, hogy eszközeiket 9 vagy annál kevesebb platformra korlátozzák. De mi lenne, ha csak egy platformot használnánk?
A ClickUp, mint a munkához szükséges mindenre kiterjedő alkalmazás, egyetlen platformon egyesíti a feladatait, projektjeit, dokumentumait, wikijeit, csevegéseit és hívásait, AI-alapú munkafolyamatokkal kiegészítve.
Készen állsz az okosabb munkavégzésre? A ClickUp minden csapat számára alkalmas, láthatóvá teszi a munkát, és lehetővé teszi, hogy a fontos dolgokra koncentrálj, míg az AI elvégzi a többit.
Valós AI-stack példák vezető vállalatoktól
Nehéz elképzelni, hogyan illeszkednek egymáshoz ezek a rétegek és eszközök, ha nem látjuk őket működés közben. Bár a részletek folyamatosan változnak, a jól ismert AI-first vállalatok architektúrájának vizsgálata közös mintákat és prioritásokat tár fel. Íme néhány példa:
- Spotify: A zenei streaming óriáscég a Feast alapú feature store-t, a TensorFlow-t ajánló modellekhez és a Kubeflow-t a pipeline-ok összehangolásához használja. Legfontosabb felismerésük az volt, hogy érdemes jelentős beruházást tenni a funkciók újrafelhasználásába, ami lehetővé teszi a különböző csapatok számára, hogy ugyanazokat az adatbeviteleket felhasználva építsenek modelleket, anélkül, hogy azokat újra kellene tervezniük.
- Uber: A ML nagyméretű kezelése érdekében az Uber létrehozta saját belső platformját, a Michelangelót. Ez egységesíti a ML teljes életciklusát, lehetővé téve több száz mérnök számára, hogy konzisztens munkafolyamatok segítségével modelleket építsenek és telepítsenek.
- Airbnb: Bighead platformjuk szorosan összekapcsolja a gépi tanulás kísérletezését az üzleti mutatókkal. Hangsúlyt fektet a kísérletek nyomon követésére és az A/B tesztelés integrációjára, biztosítva, hogy minden modellt a termékre gyakorolt hatása alapján mérjenek.
- Netflix: A nagyszabású ajánlások úttörőjeként a Netflix a Metaflow-t használja a munkafolyamatok összehangolásához, és a teljesítményre optimalizált, egyedi kiszolgáló infrastruktúrát épített ki. Elsőbbséget adtak a fejlesztői élménynek, megkönnyítve ezzel a data scientistek számára ötleteik megvalósítását.
🔍 Tudta? 2022 vége óta a GPT-3.5 szintű AI működtetésének költsége több mint 280-szeresére csökkent. Azok a csapatok, amelyek már AI-vel dolgoznak, most már pár centért megtehetik azt, ami két évvel ezelőtt még egy kisebb vagyont került.
Hogyan helyettesíti a ClickUp az AI technológiai stackjét?
A ClickUp egy összekapcsolt munkaterületen egyesíti a végrehajtást, az intelligenciát és az automatizálást, így az AI-first csapatok több időt fordíthatnak a szállításra, ahelyett, hogy eszközöket kellene összerakniuk.
A csapatok csökkentik a SaaS-szétszóródást, mert a munka, a döntések és az AI-támogatás egy rendszerben történik. A kontextusváltás is csökken, mert minden művelet ott történik, ahol a munka már létezik.
Vessünk egy közelebbi pillantást arra, hogyan helyettesíti a ClickUp az AI technológiai stackjét. 👀
Gyorsabban hozza létre és mozgassa a munkát
A ClickUp Brain felváltja a szétszórt AI-eszközöket, amelyek tartalmat generálnak anélkül, hogy megértenék a valódi végrehajtást. Élő feladatokat, dokumentumokat, megjegyzéseket, mezőket és előzményeket olvas a munkaterületen, hogy kontextusfüggő AI-t kínáljon.
Tegyük fel, hogy egy termékmenedzser A/B kísérletet végez, és az eredményeket végrehajtható munkává kell alakítania. A ClickUp Brain segítségével a következőket teheti:
- Készítsen PRD-t a kísérleti eredmények, a kapcsolódó hibák és a korábbi döntések alapján.
- Írjon automatikusan feladatleírásokat a mérnöki munkához a PRD és az elfogadási kritériumok alapján.
- Összegezze a sprint eredményeit, és tárja fel a tervezés során a megoldatlan függőségeket.
- Válaszoljon a munkafolyamatokkal kapcsolatos kérdésekre a feladatok aktuális állapotának és felelősségi körének felhasználásával.
📌 Próbálja ki ezt a parancsot: Készítsen PRD-t a fizetési kísérlethez az utolsó sprint eredményeinek felhasználásával, és kapcsolja össze a szükséges mérnöki feladatokat.
Az AI-munkafolyamatok összehangolása
Miután a munka elkészült, a munkafolyamat-automatizálás biztosítja annak folytonosságát.
A ClickUp Automations kezelése trigger-alapú munkafolyamatokat, amelyek valós végrehajtási eseményekhez kapcsolódnak. Például egy gépi tanulási csapat új kísérletet indít a termelésfigyeléshez.
- Amikor egy Datadog riasztás aktiválódik, egy automatizált folyamat létrehoz egy hibajelentést, és kijelöli az ügyeletes mérnököt.
- Amikor a javítás összevonásra kerül, egy automatizált folyamat továbbítja a feladatot a minőségbiztosításhoz, és a státuszt „Tesztelés” állapotra frissíti.
- Amikor a minőségbiztosítás jóváhagyja, egy automatizált folyamat kijelöli a kiadás tulajdonosait, és a státuszt „Kész a telepítésre” állapotra frissíti.
- A telepítés befejezése után egy automatizált rendszer közzéteszi az eredményeket és lezárja a ciklust.
A csapatok a munkaterületen belül látható szabályok segítségével kezelik a modellek újratanítását, validálását és telepítését.
Egy valós felhasználó megosztja tapasztalatait a ClickUp használatáról a végrehajtás során:
A ClickUp rendkívül rugalmas és jól működik egyetlen végrehajtási rendszerként a csapatok között. A GobbleCube-nál egy helyen kezeljük vele a GTM-et, a CSM-et, a termékeket, az automatizálást és a belső műveleteket. A legnagyobb erőssége, hogy minden testreszabható. Az egyéni mezők, a feladat hierarchiák, a függőségek, az automatizálások és a nézetek lehetővé teszik, hogy a merev struktúra helyett a valódi üzleti munkafolyamatainkat modellezzük. Ha egyszer megfelelően beállítjuk, több eszközt is helyettesít, és jelentősen csökkenti a manuális koordinációt.
A ClickUp rendkívül rugalmas és jól működik egyetlen végrehajtási rendszerként a csapatok között. A GobbleCube-nál egy helyen kezeljük vele a GTM-et, a CSM-et, a termékeket, az automatizálást és a belső műveleteket. A legnagyobb erőssége, hogy minden testreszabható. Az egyéni mezők, a feladat hierarchiák, a függőségek, az automatizálások és a nézetek lehetővé teszik, hogy a valódi üzleti munkafolyamatainkat modellezzük, ahelyett, hogy merev struktúrába kényszerítenének minket. Ha egyszer megfelelően beállítjuk, több eszközt is helyettesít, és jelentősen csökkenti a manuális koordinációt.
A megbeszéléseken hozott döntések azonnali rögzítése
A megbeszélések gyakran többet döntenek, mint a dokumentumok. A ClickUp AI Notetaker biztosítja, hogy ezek a döntések munkává váljanak.
Tegyük fel, hogy egy heti modellfelülvizsgálat során teljesítménybeli problémák kerülnek felszínre. Az AI Notetaker rögzíti a megbeszélést, összefoglalót készít, és kivonja a teendőket. Ezeket átalakíthatja a vonatkozó projekthez kapcsolódó ClickUp feladatokká.
A tulajdonosok azonnal megkapják a feladatokat, és a jövőbeli munkák visszavezethetők az eredeti döntéshez anélkül, hogy át kellene kutatni a jegyzeteket.
Központosítsa a jelzéseket az összes eszközön
Az AI technológiai stack cseréje nem jelenti a meglévő rendszerek feladását. A ClickUp Integrations az összes jelzést egy végrehajtási rétegbe vonja össze.
Például a következőket teheti:
- Szinkronizálja a GitHub-problémákat a ClickUp-feladatokkal, amelyek a kiadási mérföldkövekhez kapcsolódnak.
- Indítson munkafolyamatokat a Datadog riasztásokból vagy kísérleti platformokból
- Csatolja a kísérleti eredményeket közvetlenül a felülvizsgálati feladatokhoz
A csapatok egy munkaterületről működnek, míg az eszközök strukturált adatokat táplálnak az aktív munkába.
Gyorsabb előrelépés a hangalapú termelékenységgel
A sebesség fontos, amikor az ötletek a munka közben jönnek. A Brain MAX ClickUp Talk to Text funkciója hangalapú termelékenységet tesz lehetővé, és négyszer gyorsabb munkavégzést biztosít.
Tegyük fel, hogy egy vezető mérnök befejezte a hibakeresést, és gyorsan szeretné naplózni a kontextust. Ő diktálja a frissítést, a Brain MAX leírja és strukturálja a tartalmat, így Ön azonnal frissítheti a feladatot.
A hangbeviteli funkció megszünteti a zökkenőket és felgyorsítja a tervezés és a megvalósítás folyamatát.
Nézze meg ezt a videót, hogy megértse, hogyan működik ez a hang-szöveg asszisztens:
Soha többé ne veszítsen el egy zseniális ötletet: használja ezt a hang-szöveg asszisztenst
🔍 Tudta? Bár az emberek 62%-a úgy érzi, hogy az AI-ügynökök jelenleg túlértékelték, ennek legfőbb oka a kontextus hiánya. A felhasználók körülbelül 30%-a frusztrált a „biztos tippelők” miatt, akik magabiztosnak tűnnek, de téves tényeket közölnek, mert nincsenek integrálva a csapat tényleges munkaterületébe.
Tervezz lendületet a ClickUp segítségével
Az AI-first csapat felépítése a szándékkal kezdődik. A stack minden rétege, az adatoktól és modellektől a monitorozásig és automatizálásig, meghatározza, hogy a csapat milyen gyorsan tud haladni és milyen magabiztosan tud bővülni. Ha ezek a rétegek tisztán kapcsolódnak egymáshoz, az AI beépül a végrehajtásba, ahelyett, hogy csak a háttérben maradna.
A ClickUp ezt a végrehajtási réteget helyezi a középpontba. A Tasks, Docs, AI Agents, Automations, Enterprise Search és ClickUp Brain funkciók egy konvergens munkaterületen belül működnek, így az AI-kezdeményezései a valós munkához kapcsolódnak. A kísérletek kapcsolódnak a megvalósításhoz. A monitorozás kapcsolódik a tulajdonjoghoz. A döntések kapcsolódnak a dokumentált kontextushoz.
A csapatok egyetlen, méretezhető környezetben szervezhetik a munkafolyamatokat, gyűjthetik az információkat, rögzíthetik a tudást és vihetik előre a projekteket. Az AI a napi működés részévé válik, támogatva a tervezést, a szállítást, a felülvizsgálatot és az optimalizálást anélkül, hogy közben elveszítené a kontextust.
Konszolidálja AI-munkáját a ClickUp-ban, és hozzon létre egy olyan stacket, amely a csapata működéséhez igazodik. Regisztráljon még ma a ClickUp-ra!
Gyakran ismételt kérdések (GYIK)
1. Mi a különbség az AI technológiai stack és a gépi tanulási technológiai stack között?
Az AI technológiai stack egy széles kategória, amely magában foglalja a gépi tanulást, a generatív AI-t és más megközelítéseket. Másrészt a gépi tanulási technológiai stack kifejezetten az ML-modellek képzésére és telepítésére szolgáló eszközöket jelenti, bár a kifejezéseket gyakran szinonimaként használják.
2. Hogyan működnek együtt a nem technikai csapatok az AI technológiai stackkel?
A nem technikai csapatok interakcióba lépnek az AI kimeneteivel, például a műszerfalakkal, és visszajelzéseket adnak, amelyek javítják a modelleket. Az olyan egységes munkaterületek, mint a ClickUp, áttekinthetővé teszik számukra a projekt állapotát anélkül, hogy navigálniuk kellene az ML-infrastruktúra komplex munkafolyamat-koordinációjában.
3. Az AI-first vállalatoknak saját maguknak kell-e fejleszteniük vagy megvásárolniuk az AI-stack komponenseit?
A legtöbb AI-first vállalat hibrid megközelítést alkalmaz. Kezelési szolgáltatásokat vásárolnak az alapvető infrastruktúrához, és csak akkor építenek egyedi eszközöket, ha azok egyedülálló versenyelőnyt jelentenek.
4. Mi történik, ha az AI-stack nem integrálható a projektmenedzsment eszközökkel?
Két forrásból származó információkat hoz létre a modellfejlesztéshez és a projekt állásához, ami félreértésekhez és késésekhez vezet. A ClickUp konvergált munkaterülete biztosítja, hogy a technikai előrehaladás és a projektfeladatok szinkronban maradjanak.