Kita berada di tengah-tengah apa yang sering disebut internet sebagai 'revolusi AI' Anda mungkin telah memperhatikan alat kecerdasan buatan yang merambah hampir setiap aspek cara kita bekerja, mulai dari mengotomatiskan tugas-tugas biasa hingga mendukung proses pengambilan keputusan.
Di antara alat AI yang muncul adalah agen berbasis pengetahuan yang menggunakan basis pengetahuan yang luas untuk memberikan jawaban dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Dalam artikel ini, kita akan membahas mekanisme agen berbasis pengetahuan dalam AI, bagaimana mereka mengubah tempat kerja, dan mengapa mereka siap untuk menjadi bagian penting dari setiap tim yang berpikiran maju.
⏰ Ringkasan 60 Detik
- Agen berbasis pengetahuan adalah sistem kecerdasan buatan yang mengakses, menganalisis, dan memberikan informasi yang relevan dari repositori pengetahuan
- Agen berbasis pengetahuan dibangun di atas dua komponen utama: basis pengetahuan untuk menyimpan data dan sistem inferensi untuk penalaran
- Agen berbasis pengetahuan mengumpulkan input, menafsirkannya, mengambil pengetahuan yang relevan, dan memberikan output yang dapat ditindaklanjuti
- Aplikasinya meliputi perawatan kesehatan untuk dukungan pasien, layanan pelanggan untuk bantuan instan, dan keuangan untuk manajemen kepatuhan
Apa yang dimaksud dengan Agen Berbasis Pengetahuan?
Agen berbasis pengetahuan adalah sistem AI yang menggunakan teknologi canggih Teknik AI untuk mengakses, menafsirkan, dan memberikan informasi dari repositori pengetahuan yang terstruktur. Selain menyimpan data, agen-agen ini menganalisis pengetahuan yang tersimpan di dalam basis data untuk memecahkan masalah atau memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Dengan merepresentasikan pengetahuan dalam format yang dapat dibaca oleh mesin melalui Bahasa Representasi Pengetahuan, agen-agen ini memungkinkan sistem untuk menafsirkan, menalar, dan membuat keputusan.
KRL mencakup metode seperti logika proposisional, logika tingkat pertama, jaringan semantik, bingkai, dan ontologi, masing-masing menawarkan cara yang berbeda untuk merepresentasikan hubungan dan entitas. KRL sangat penting untuk AI dan sistem informasi, yang memungkinkan mesin untuk menyimpan pengetahuan, mengambil kesimpulan, dan berkomunikasi lintas platform.
Tidak seperti agen AI lainnya (seperti chatbots atau asisten virtual), agen berbasis pengetahuan dapat menangani pertanyaan yang kompleks. Hal ini juga memfasilitasi peningkatan yang signifikan dalam manajemen waktu dan efisiensi. Lihatlah statistik ini dari Mckinsey Global Institute :
📌 Contoh: Rufus, Asisten belanja AI Amazon berfungsi sebagai agen manajemen pengetahuan AI dengan memanfaatkan basis pengetahuan yang luas yang mencakup katalog produk, ulasan pelanggan, tanya jawab, dan informasi web.
Dengan menggunakan pemrosesan bahasa alami, Rufus memahami pertanyaan pelanggan dan menggunakan Retrieval Augmented Generation (RAG) untuk menemukan informasi yang relevan dan menghasilkan tanggapan yang komprehensif. Proses ini melibatkan pengambilan data yang relevan dari basis pengetahuannya dan menambahkannya dengan konteks pertanyaan pengguna.
Pembelajaran berkelanjutan melalui umpan balik pengguna dan pembelajaran penguatan memungkinkan Rufus untuk menyempurnakan tanggapannya dan meningkatkan kemampuannya untuk memberikan jawaban yang bermanfaat. Intinya, Rufus memusatkan, mengatur, menyebarluaskan, dan mempersonalisasi pengetahuan yang berhubungan dengan belanja, memberdayakan pelanggan untuk membuat keputusan pembelian yang tepat.
Komponen Agen Berbasis Pengetahuan
Inti dari setiap agen berbasis pengetahuan dalam kecerdasan buatan terdapat dua komponen utama: basis pengetahuan dan mesin inferensi. Komponen-komponen ini bekerja sama untuk memberikan wawasan yang cerdas dan sadar konteks.
Basis pengetahuan
Pikirkan basis pengetahuan sebagai otak agen. Di sinilah semua fakta, aturan, dan informasi penting disimpan, siap digunakan kapan pun dibutuhkan. Basis pengetahuan memberikan kecerdasan kepada agen - seperti sebuah ensiklopedia yang tidak hanya disimpan di rak, tetapi secara aktif membantu membuat keputusan. Tidak seperti basis data tradisional, basis data basis pengetahuan tumbuh dan berkembang. Informasi baru ditambahkan, dan rincian yang sudah usang diganti untuk memberikan jawaban yang relevan.
Tahukah Anda? Basis pengetahuan dapat menyimpan data terstruktur (seperti spreadsheet) dan data tidak terstruktur (seperti email atau log obrolan), sehingga serbaguna untuk semua jenis pertanyaan.
Mesin inferensi
Mesin inferensi seperti mitra pemecahan masalah dari basis pengetahuan. Mesin inferensi tidak hanya menarik informasi tetapi juga menerapkan penalaran logis untuk menganalisis data, menarik kesimpulan, dan membuat keputusan yang tepat berdasarkan pengetahuan agen.
Mesin inferensi memberikan kemampuan kepada agen berbasis pengetahuan untuk 'bernalar' dan memberikan jawaban yang cerdas dan sesuai dengan konteks.
Mesin inferensi menggunakan teknik kecerdasan buatan berikut ini untuk memberikan wawasan dan solusi:
| Teknik | Makna | Contoh |
|---|---|---|
| Deduksi | Menggunakan aturan atau fakta umum dan menerapkannya untuk mendapatkan kesimpulan | Aturan: Semua karyawan dengan pengalaman 10+ tahun memenuhi syarat untuk menduduki posisi manajemen senior |
Fakta: Alex memiliki pengalaman 12 tahun Kesimpulan: Alex memenuhi syarat untuk posisi manajemen senior | Induksi | Menarik kesimpulan umum dari contoh atau pola tertentu. Kesimpulan ini mungkin saja terjadi tetapi tidak dijamin. Ini membantu dengan analisis tren | Pengamatan: Produktivitas tim meningkat sebesar 15% selama tiga bulan terakhir ketika jam kerja fleksibel diterapkan Kesimpulan induktif: Jam kerja fleksibel kemungkinan besar meningkatkan produktivitas | Penculikan | Dimulai dengan pengamatan dan bekerja mundur untuk menemukan penjelasan yang paling mungkin. Biasanya digunakan untuk mendiagnosis atau memecahkan masalah | Pengamatan: Waktu respons sistem sangat lambat Penjelasan yang mungkin (dari basis pengetahuan): Beban server yang tinggi atau masalah jaringan Kesimpulan sementara: Beban server yang tinggi adalah penyebab yang paling mungkin berdasarkan insiden sebelumnya
📖 Baca Lebih Lanjut: Cara Membuat Basis Pengetahuan Internal untuk Tim Anda
Jenis-jenis Agen Berbasis Pengetahuan
Agen AI berbasis pengetahuan hadir dalam berbagai bentuk, masing-masing dirancang untuk menangani kebutuhan atau lingkungan tertentu. Mari kita uraikan jenis-jenis utama agen berbasis pengetahuan dan bagaimana agen tersebut unggul dalam berbagai skenario:
Agen refleks sederhana
Agen refleks sederhana adalah seperti ahli AI 'jika-ini-maka-itu'. Mereka mengikuti seperangkat aturan yang telah ditetapkan dan bereaksi secara instan terhadap masukan tertentu tanpa mengkhawatirkan kejadian sebelumnya. Anggap saja mereka sebagai teman yang dapat diandalkan dan mudah digunakan-sempurna untuk tugas-tugas yang dapat diprediksi dan berulang.
📌 Contoh: Sistem diagnosis medis menyarankan penyakit berdasarkan gejala yang dimasukkan oleh dokter, dengan menggunakan aturan: "Jika demam, ruam, dan nyeri sendi, maka sarankan demam berdarah."
Namun, inilah masalahnya: Agen refleks sederhana tidak sepenuhnya fleksibel. Mereka hanya mengandalkan aturan yang telah ditetapkan sebelumnya; jika keadaan menjadi terlalu rumit atau mulai berubah, agen ini tidak dapat beradaptasi. Berdasarkan contoh di atas, jika pasien memiliki gejala lain selain demam atau ruam, agen AI mungkin tidak dapat mengetahui kondisinya.
Agen berbasis model
Agen berbasis model mengambil Alat bantu AI untuk pengambilan keputusan ke tingkat logis berikutnya dengan membangun peta mental lingkungan mereka. Model internal ini membantu mereka mengetahui apa yang sedang terjadi, bahkan ketika mereka tidak memiliki semua detailnya.
📌 Contoh: Sistem rumah pintar mempertahankan representasi internal lingkungan rumah, termasuk faktor-faktor seperti suhu, kelembapan, dan tingkat hunian. Ketika mendeteksi bahwa suhu melebihi pengaturan yang diinginkan pengguna, sistem ini dapat menyesuaikan termostat.
Agen berbasis tujuan
Agen ini berfokus pada pencapaian hasil tertentu dengan mengevaluasi tindakan terhadap tujuan yang diinginkan. Mereka menimbang berbagai pilihan dan memutuskan jalan terbaik menuju kesuksesan. Bayangkan sebuah Basis pengetahuan AI membantu tim proyek memenuhi tenggat waktu-merespon pertanyaan sesuai dengan latar belakang pengetahuannya dan secara proaktif menyarankan langkah-langkah untuk menjaga proyek tetap berada di jalurnya.
📌 Contoh: Sistem navigasi GPS menghitung rute terbaik ke suatu tujuan dengan mempertimbangkan tujuan (mencapai lokasi) dan faktor-faktor seperti lalu lintas dan jarak, memperbarui rute secara dinamis untuk mencapai tujuan secara efisien.
Agen berbasis utilitas
Agen berbasis utilitas adalah multitasker dari Kecerdasan buatan di tempat kerja . Ketika ada banyak hal yang terjadi dan banyak tujuan yang harus disulap, para agen ini turun tangan untuk mencari tindakan terbaik. Mereka tidak hanya melakukan apa yang mungkin dilakukan, tetapi fokus pada apa yang paling memberikan nilai tambah secara keseluruhan.
📌 Contoh: Dalam situasi alokasi sumber daya, agen cerdas berbasis utilitas dapat mengevaluasi opsi dan memprioritaskan keputusan yang menghemat waktu dan uang. Ini seperti memiliki rekan satu tim AI yang selalu menemukan cara paling cerdas untuk memaksimalkan sumber daya Anda.
📖 Baca Lebih Lanjut: 10 Alat Kolaborasi AI Terbaik
Cara Kerja Agen Berbasis Pengetahuan
Berikut ini adalah uraian langkah demi langkah tentang cara kerja agen berbasis pengetahuan:
Langkah 1: Memahami lingkungan
Hal pertama yang dilakukan agen adalah mengumpulkan masukan dari lingkungannya. Hal ini dapat berupa pertanyaan pengguna, pembacaan sensor, atau data yang berasal dari sistem lain. Pertimbangkan skenario dukungan pelanggan: Seseorang bertanya, "Bagaimana cara mengatur ulang kata sandi akun saya?" Agen menerima masukan tersebut dan bersiap-siap untuk menemukan solusi yang memungkinkan.
Langkah 2: Menafsirkan masukan
Di sinilah keajaiban pemrosesan bahasa alami (NLP) dimulai. Agen **menganalisis masukan untuk mencari tahu dengan tepat apa yang dibutuhkan pengguna. Agen akan menangkap frasa kunci seperti 'reset' dan 'kata sandi akun' untuk mengenali kueri sebagai permintaan pemecahan masalah. Dengan Kecerdasan buatan untuk mengotomatiskan tugas seperti ini, pengguna mendapatkan respons yang cepat dan akurat tanpa perlu bolak-balik.
Langkah 3: Mengakses basis pengetahuan
Selanjutnya, agen masuk ke dalam sistem manajemen pengetahuan atau perangkat lunak basis pengetahuan untuk menemukan informasi yang paling relevan. Perangkat lunak ini akan mencari fakta-fakta yang tersimpan, aturan-aturan, dan data bermanfaat lainnya untuk menentukan dengan tepat apa yang dibutuhkan. Dalam hal ini, perangkat lunak ini dapat memberikan panduan langkah demi langkah untuk mengatur ulang kata sandi. Di sinilah sistem berbasis pengetahuan yang terorganisir dengan baik akan membuat perbedaan.
Langkah 4: Penalaran dan pengambilan keputusan
Sekarang, agen benar-benar menunjukkan kecerdasannya. Dengan menggunakan mesin inferensi, agen menerapkan aturan logis pada pengetahuan yang diambil untuk memberikan respons yang relevan dan disesuaikan. Jika pengguna juga menyebutkan, "Saya sudah mencoba mengatur ulang, tetapi masih tidak berhasil," agen mungkin menyarankan untuk memeriksa kesalahan email atau akun yang terkunci. Ini bukan sekadar memberikan jawaban, tetapi juga memikirkan masalahnya untuk menawarkan solusi terbaik.
Langkah 5: Menyampaikan hasil
Terakhir, agen memberikan respons dengan cara yang jelas dan dapat ditindaklanjuti. Ini bisa berupa balasan teks sederhana, panduan visual langkah demi langkah, atau tindakan otomatis seperti memicu email pengaturan ulang kata sandi. Dengan perangkat lunak basis pengetahuan bertenaga AI yang tepat, tugas-tugas ini dapat ditangani dengan lancar, sehingga menghemat waktu bagi pengguna dan tim.
🧠 Tahukah Anda? Salah satu aplikasi paling awal dari agen berbasis pengetahuan adalah di bidang kesehatan. MYCIN yang dikembangkan pada tahun 1970-an di Stanford, dirancang untuk mendiagnosis infeksi bakteri dan merekomendasikan pengobatan. Meskipun akurat, alat ini tidak diadopsi secara luas karena masalah etika dan hukum pada saat itu.
Keuntungan dari Agen Berbasis Pengetahuan
Berikut ini adalah keuntungan dari agen berbasis pengetahuan dalam AI:
Keputusan secepat kilat
Dengan bantuan aI yang terhubung agen-agen ini memindai repositori pengetahuan yang sangat besar dan memberikan informasi yang tepat yang Anda butuhkan, secara instan.
🌻 Contoh: Bayangkan sebuah tim TI sedang memecahkan masalah server. Alih-alih membolak-balik manual yang sudah ketinggalan zaman, agen mengambil solusi yang tepat dari basis pengetahuan dalam hitungan detik, membuat sistem kembali online sebelum ada yang menyadarinya.
Konsistensi yang terjamin
Mari kita hadapi itu-kesalahan manusia bisa terjadi, dan terkadang informasi yang sudah ketinggalan zaman menyelinap masuk ke dalam alur kerja. Namun tidak dengan agen berbasis pengetahuan. Mereka mengambil informasi dari sumber yang terverifikasi dan terkini, memastikan respon yang dapat diandalkan dan akurat, apa pun situasinya.
Contoh: Sebuah organisasi layanan kesehatan menggunakan agen berbasis pengetahuan untuk menjawab pertanyaan pasien. Sarannya, mulai dari instruksi pengobatan hingga perawatan pasca operasi, selalu selaras dengan standar medis terbaru.
Pengurangan biaya
Dengan melakukan tugas-tugas yang berulang, agen-agen ini meringankan beban tim manusia. Ini berarti lebih sedikit sumber daya yang dihabiskan untuk pertanyaan-pertanyaan biasa dan lebih banyak fokus pada prioritas strategis. Bagian terbaiknya? Kualitas tidak pernah berkurang.
Contoh: Tim layanan pelanggan yang mengandalkan agen dapat menyelesaikan masalah sederhana secara instan-seperti memberikan pembaruan pesanan-membebaskan perwakilan manusia untuk menangani permintaan yang lebih kompleks. Tidak ada stres tambahan.
Cek fakta: Rata-rata, pekerja mendedikasikan sekitar 28% dari waktu kerja mereka untuk mengelola email dan hampir 20% untuk mencari informasi internal atau menemukan kolega yang dapat membantu dengan tugas-tugas tertentu.
Memiliki repositori pengetahuan yang dapat dicari dapat memangkas waktu yang dihabiskan untuk mencari informasi perusahaan hingga 35%. Hal ini dapat menghasilkan nilai yang lebih besar melalui kolaborasi yang lebih cepat, lebih efisien, dan lebih efektif di dalam dan di seluruh organisasi.
Pembaruan yang mulus
Memperluas bisnis Anda berarti proses dan manajemen data yang lebih kompleks-yang semuanya membutuhkan waktu yang signifikan untuk berkomunikasi dan mengelola dengan tim manusia. Agen berbasis pengetahuan beradaptasi secara mulus dengan pertumbuhan Anda.
Anda dapat memperbaharui repositori Anda dengan pengetahuan, proses, atau detail spesifik pasar yang baru dalam hitungan detik, memastikan agen AI selalu siap untuk mendukung tim atau pelanggan Anda. Seiring dengan berkembangnya skala bisnis Anda atau memasuki pasar baru, agen-agen ini berevolusi bersama Anda, menangani permintaan yang meningkat tanpa harus berkeringat.
Pengalaman pengguna yang lebih baik
Pencarian informasi yang tak berujung atau menunggu jawaban dapat mengubah tugas yang sederhana menjadi cobaan yang membuat frustasi. Momen-momen ini sering kali menimbulkan pengalaman buruk bagi karyawan dan pelanggan, sehingga menciptakan gesekan yang tidak perlu. Agen berbasis pengetahuan menghilangkan titik-titik masalah ini dengan memberikan tanggapan yang instan dan personal.
Contoh: Sebuah tim proyek dengan tenggat waktu yang ketat dapat meminta bantuan agen untuk memprioritaskan tugas. Dalam hitungan detik, agen tersebut akan memberikan saran tentang hal-hal penting yang harus ditangani terlebih dahulu, memberikan kejelasan dan kepercayaan diri kepada tim untuk mencapai tujuan mereka.
📖 Baca Lebih Lanjut: Cara Mengintegrasikan AI ke dalam Situs Web
Agen AI Berbasis Pengetahuan untuk Manajemen Proyek
Salah satu kasus penggunaan terbaik dari agen berbasis pengetahuan dalam AI adalah manajemen proyek.
Tim proyek sering kali kesulitan dengan informasi yang berlebihan, data yang tidak akurat, dan penyimpanan pengetahuan. Agen berbasis pengetahuan menyederhanakan kerumitan ini dengan bertindak sebagai pusat intelijen pusat, memberikan wawasan dan dukungan yang dibutuhkan tim untuk tetap berada di jalur yang benar dan membuat keputusan yang tepat.
Di sinilah ClickUp hadir sebagai solusi terbaik untuk tim modern. Ini adalah aplikasi segala hal untuk bekerja yang menggabungkan manajemen proyek, manajemen pengetahuan, dan obrolan-semuanya didukung oleh AI yang membantu Anda bekerja lebih cepat dan lebih cerdas. ClickUp Brain asisten AI ClickUp yang kuat, adalah agen berbasis pengetahuan dinamis yang bertindak sebagai pusat intelijen untuk tim Anda. ClickUp Brain tidak hanya menyimpan pengetahuan; ClickUp Brain secara aktif berpikir, bernalar, dan beradaptasi untuk membantu Anda bekerja lebih cerdas, bukan lebih keras.
Inilah cara ClickUp menyederhanakan manajemen proyek:
Repositori pengetahuan kolaboratif Manajemen Pengetahuan ClickUp membantu Anda dengan mudah membuat basis pengetahuan internal. Fitur ini memungkinkan Anda untuk memulai proses dengan Templat Wiki yang telah dibuat sebelumnya atau mengimpor dokumen atau spreadsheet dari alat bantu lain dalam format yang Anda inginkan.
membuat basis pengetahuan internal menggunakan Manajemen Pengetahuan ClickUp_ Dokumen ClickUp dokumen bawaan ClickUp, adalah titik awal Anda. Dokumen ini memungkinkan Anda membuat halaman, menyimpan dokumentasi, dan menautkan dokumen ke proyek tertentu sehingga pengetahuan selalu terhubung di seluruh ruang kerja Anda.
Selain itu, Anda dapat mengubah ClickUp Docs Anda menjadi wiki, memastikan bahwa semua informasi Anda terorganisir dan mudah dicari. Editor intuitifnya mendukung pemformatan teks yang kaya, memungkinkan Anda untuk menambahkan header, spanduk, kutipan, dan blok kode. Anda juga dapat menyematkan media seperti daftar periksa, gambar, video, presentasi, dan banyak lagi, membuat basis pengetahuan Anda dinamis dan menarik secara visual.
ubah Dokumen ClickUp apa pun menjadi wiki untuk membuat basis pengetahuan internal_
Setelah basis pengetahuan Anda dibuat, ClickUp Brain, asisten AI bawaan ClickUp, menghubungkan semua dokumen, tugas, orang, dan pengetahuan perusahaan Anda (ingatkah Anda bahwa kita telah membicarakan tentang membuat peta internal sebelumnya?) Dengan fungsi AI Knowledge Manager, ClickUp Brain menyatukan semuanya di satu tempat.
Daripada mencari informasi secara manual, anda cukup bertanya pada ClickUp Brain, "Bisakah anda memberikan file rencana proyek XYZ dari bulan lalu?" atau "Di mana laporan pemasaran terbaru?" ClickUp Brain akan langsung mengambil apa yang Anda butuhkan dari pusat data, menghemat waktu dan memastikan tidak ada detail penting yang terlewatkan.
gunakan ClickUp Brain untuk mendapatkan jawaban instan terkait tugas atau dokumen Anda
Inferensi dan penalaran dalam tindakan
ClickUp Brain lebih dari sekadar mencari jawaban, ia berpikir bersama Anda.
Ketika Anda memberikan data, ClickUp Brain akan menafsirkan dan mengekstrak wawasan utama. Sebagai contoh, Anda dapat bertanya, "Apa tren utama dalam laporan ini?" atau "Bagaimana Anda merangkum masukan dari klien ini?" ClickUp Brain menganalisis input, menerapkan penalaran untuk memberikan wawasan berdasarkan konteks yang membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik dengan lebih cepat.
Kemampuan ini mengubah data mentah menjadi kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti, menjadikan ClickUp Brain alat yang ideal untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas.
mintalah ClickUp Brain untuk menyimpulkan dan menganalisis data berdasarkan file Anda
Kemampuan beradaptasi yang dinamis
Kekuatan super ClickUp Brain adalah kemampuannya untuk menyesuaikan konten untuk kebutuhan spesifik, didukung oleh pengetahuan dan mesin inferensi yang kuat.
Anda bisa menyediakannya dengan teks, seperti presentasi, dan bertanya, "Bisakah Anda mengoptimalkannya untuk industri teknologi?" atau "Tambahkan kalimat yang lebih logis untuk email klien." Aplikasi ini mengadaptasi konten secara dinamis, membantu Anda menyempurnakan dan menggunakan kembali informasi dengan mudah.
Fitur ini memastikan pesan dan dokumen Anda selalu tepat sasaran, apa pun situasi atau audiensnya.
Minta ClickUp Brain untuk menyesuaikan konten untuk industri tertentu
Pemberdayaan kolaborasi yang mulus
Mulai dari meringkas catatan rapat hingga menyalin skrip dan membaginya dengan rekan tim, ClickUp Brain mengubah komunikasi menjadi proses yang lancar.
ClickUp Brain
ClickUp memiliki banyak hal yang ditawarkan di satu tempat, seperti manajemen proyek, opsi curah pendapat, manajemen tugas, perencanaan proyek, manajemen dokumentasi, dll. Ini jelas membuat hidup relatif lebih mudah karena mudah digunakan, UI-nya dirancang dengan baik, dan kolaborasi di dalam tim dan dengan tim lain menjadi lebih mudah. Kami dapat mengelola pekerjaan dengan lebih baik, melacak dan melaporkan pekerjaan dengan mudah, dan berdasarkan pertemuan harian kemajuan, perencanaan masa depan menjadi mudah
Ansh Prabhakar, Analis Peningkatan Proses Bisnis di Airbnb
Pencarian Terhubung dari ClickUp Penelusuran Terhubung ClickUp adalah fitur menarik lainnya yang bertindak sebagai asisten basis pengetahuan. Anda bisa menggunakannya untuk menemukan dokumen, berkas, atau tugas apa pun.
Kemampuan inferensi cerdas membantu alat ini memahami konteks untuk memunculkan hasil yang relevan - bahkan jika Anda tidak memiliki kata kunci yang tepat. Menghemat waktu saat mempersiapkan rapat klien atau melacak catatan proyek lama.
gunakan ClickUp Connected Search untuk menemukan informasi apa pun di ruang kerja Anda
Pencarian Terhubung ClickUp membantu Anda:
- Menemukan file apa pun di ClickUp, aplikasi yang terhubung, atau drive lokal Anda
- Dapatkan hasil pencarian yang dipersonalisasi dan relevan
- Menambahkan perintah pencarian khusus seperti pintasan ke tautan atau menyimpan teks untuk nanti
Aplikasi Agen Berbasis Pengetahuan di Seluruh Industri
Berikut ini adalah bagaimana agen berbasis pengetahuan dapat digunakan di berbagai industri dengan tingkat pengetahuan mereka:
Kesehatan: Memberdayakan perawatan pasien yang lebih baik
Dalam perawatan kesehatan, akurasi dan kecepatan dapat membuat perbedaan besar. Agen berbasis pengetahuan mendukung para profesional medis dengan menyediakan akses langsung ke protokol, penelitian, dan catatan pasien, memastikan keputusan yang tepat dibuat dengan cepat.
Mereka juga membantu pasien secara langsung dengan menjawab pertanyaan tentang gejala, pengobatan, dan janji temu yang akan datang, membuat perawatan lebih mudah diakses.
Contoh: Contoh Pemeriksa Gejala Mayo Clinic menggunakan agen berbasis pengetahuan untuk membantu pengguna memahami masalah kesehatan mereka berdasarkan gejala-gejala yang muncul. Pengguna menerima kondisi potensial dan rekomendasi berdasarkan basis pengetahuan medis yang luas, memandu mereka menuju perawatan yang tepat.
Melalui Mayo Clinic
Dukungan pelanggan: Mendefinisikan ulang pengalaman pengguna
Ekspektasi pelanggan lebih tinggi dari sebelumnya, dan agen berbasis pengetahuan, sebagai bagian dari sistem berbasis pengetahuan, memastikan tidak ada pertanyaan yang tidak terjawab. Mulai dari menyelesaikan masalah umum hingga memandu pengguna melalui fitur-fitur produk, agen-agen ini membuat dukungan menjadi lebih cepat, lebih konsisten, dan bebas dari rasa frustrasi.
Contoh: Bot Jawaban Zendesk secara otomatis merespons pertanyaan pelanggan. Bot ini mengambil informasi dari basis pengetahuan perusahaan untuk menjawab pertanyaan umum secara instan, sehingga mengurangi waktu respons.
Keuangan: Memastikan kepatuhan dan kejelasan
Sektor keuangan menuntut ketepatan dan kepatuhan terhadap peraturan, sehingga agen berbasis pengetahuan menjadi sangat berharga. Agen-agen ini mengandalkan representasi pengetahuan untuk secara efisien mengatur dan mengambil aturan kepatuhan, pedoman pinjaman, atau kebijakan akun. Bagi pelanggan, mereka menjawab pertanyaan rumit tentang investasi, hipotek, atau aturan pajak sesuai dengan pengetahuan yang tersedia.
Contoh: Wolters Kluwer Manajer Registrasi OneSumX adalah asisten AI yang membantu perusahaan jasa keuangan dalam hal kepatuhan terhadap peraturan. Asisten ini mengumpulkan konten regulasi dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti
TI dan teknologi: Menyederhanakan pemecahan masalah
Agen berbasis pengetahuan menyederhanakan pemecahan masalah di bidang TI dan teknologi dengan bertindak sebagai pakar rujukan cepat. Mereka membantu tim untuk menyelesaikan masalah jaringan, kesalahan perangkat lunak, atau pertanyaan tentang orientasi pengguna dengan segera.
Contoh: Agen Virtual ServiceNow adalah chatbot berbasis pengetahuan yang membantu tim dukungan TI dengan memberikan respons otomatis terhadap masalah dan pertanyaan teknis umum.
Gunakan ClickUp untuk Membuat Basis Pengetahuan
Agen berbasis pengetahuan dalam sistem AI mengubah produktivitas dan kolaborasi tim dengan memberikan wawasan waktu nyata dan memungkinkan tim mengotomatiskan proses pengambilan keputusan.
Agen-agen ini menunjukkan perilaku cerdas, menganalisis pola sebelumnya dan tren pasar saat ini sehingga bisnis dapat mengantisipasi tantangan dan memanfaatkan peluang. ClickUp membawa kekuatan sistem pendukung keputusan ini langsung ke ruang kerja Anda.
Dengan fitur-fitur seperti ClickUp Brain dan Connected Search, Anda memiliki akses ke basis pengetahuan terpusat yang menyederhanakan alur kerja dan memastikan tim Anda dapat dengan mudah mengambil dokumen yang relevan, detail proyek, dan data historis.
Integrasi tanpa batas ini membuat tim Anda tetap mendapatkan informasi dan secara signifikan meningkatkan produktivitas. Ambil langkah selanjutnya- daftar ke ClickUp hari ini dan jadikanlah agen berbasis pengetahuan utama Anda!