Melatih model AI Anda sendiri mungkin terdengar seperti ilmu roket, tetapi sebenarnya lebih sederhana dari yang Anda bayangkan. Ini semua tentang memasukkan data yang tepat ke dalam sistem sehingga sistem belajar mengenali pola, memecahkan masalah, dan membuat prediksi-mirip dengan mengajari siswa yang cerdas!
Model AI khusus sangat berdampak besar karena dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik Anda. Anda dapat mengotomatiskan berbagai tugas di berbagai industri, mulai dari menganalisis data untuk penilaian kredit atau diagnostik medis hingga layanan pelanggan dan pemasaran.
Para pemain besar juga ikut serta: PwC memiliki berkomitmen $ 1 miliar selama tiga tahun untuk melatih karyawan dalam bidang AI dan mengimplementasikan asisten chatbot. Tujuannya adalah untuk meningkatkan produktivitas, mendorong inovasi, dan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang.
Bagian terbaiknya? Anda juga bisa melakukannya!
Mari jelajahi langkah-langkah untuk melatih AI Anda sendiri dan jenis-jenis model AI yang sesuai dengan berbagai kebutuhan.
⏰ Rangkuman 60 Detik
- Melatih model AI Anda sendiri melibatkan memasukkan data ke dalam sistem untuk membantunya mengenali pola, memecahkan masalah, dan membuat prediksi. Proses ini mirip dengan mengajari siswa, memungkinkan AI untuk belajar dan beradaptasi dari waktu ke waktu
- Model AI khusus dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik, mengotomatiskan tugas-tugas di seluruh industri seperti penilaian kredit, diagnostik medis, layanan pelanggan, dan pemasaran. AI akan meningkat seiring waktu, mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang, mengungkap wawasan tersembunyi, mendukung keputusan yang lebih cerdas, dan beradaptasi dengan tantangan baru
- Langkah-langkah untuk melatih AI:
- Kumpulkan data dari berbagai sumber
- Bersihkan dan format data agar siap untuk dilatih. Menghilangkan bias untuk menghindari prediksi yang tidak akurat
- Pilih model AI yang tepat berdasarkan tugas Anda (misalnya, pembelajaran penguatan untuk simulasi, pembelajaran mendalam untuk pengenalan pola)
- Jalankan pengujian di mana AI membuat prediksi, membandingkannya dengan hasil yang diharapkan, dan menyesuaikan algoritmanya untuk meningkatkan akurasi
- Menguji AI dalam tugas-tugas di dunia nyata. Jika kinerjanya bagus, lanjutkan; jika tidak, latih ulang dan ulangi. Evaluasi rutin menjaga model tetap akurat dan andal
- Melatih model AI melibatkan kompleksitas teknis, masalah kualitas data, biaya tinggi, masalah etika, dan kepatuhan terhadap peraturan. Mengatasi tantangan-tantangan ini sangat penting untuk implementasi AI yang sukses
- ClickUp Brain menawarkan alat bertenaga AI yang terintegrasi ke dalam ClickUp, memberikan manfaat produktivitas tanpa kerumitan dalam melatih AI Anda sendiri. Alat ini menawarkan fitur-fitur seperti AI Knowledge Manager, AI Project Manager, dan AI Writer for Work, yang meningkatkan efisiensi dan keamanan
- ClickUp Brain membantu mengotomatiskan tugas, menjawab pertanyaan, membuat otomatisasi khusus, dan memberikan bantuan penulisan khusus untuk peran tertentu. Ini menyederhanakan alur kerja dan meningkatkan produktivitas tanpa memerlukan keahlian teknis
Anda akan belajar bagaimana AI dapat membantu Anda menggunakan AI untuk mengotomatisasi tugas meningkatkan efisiensi, dan mendorong hasil yang lebih baik.
Memahami AI dan Pembelajaran Mesin
Kecerdasan Buatan (AI) mengacu pada teknologi yang memungkinkan sistem untuk melakukan tugas-tugas yang membutuhkan kecerdasan seperti manusia. Tugas-tugas ini termasuk pengambilan keputusan, pemecahan masalah, dan belajar dari pengalaman. Model AI adalah algoritme yang dilatih pada kumpulan data yang besar. Mereka mengenali pola dan membuat prediksi tanpa diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas.
Machine Learning (ML) adalah salah satu bagian terbesar dari AI. ML berfokus pada menciptakan algoritme yang belajar dari data dan membuat keputusan berdasarkan data tersebut. Tidak seperti pemrograman tradisional, model ML meningkat seiring waktu karena mereka memproses lebih banyak data.
📌 Sebagai contoh, Pembelajaran mesin AI dapat memprediksi tren, mendeteksi penipuan, atau merekomendasikan produk. Model-model ini umumnya lebih sederhana daripada model-model yang didasarkan pada deep learning (DL) dan tidak terlalu membutuhkan banyak komputasi. Model ML yang umum termasuk model regresi linier, pohon keputusan, dan tetangga terdekat, yang sering diterapkan dalam tugas peramalan dan segmentasi. Teknik-teknik AI seperti ini membantu bisnis mendapatkan hasil maksimal dari AI dengan mengaktifkan otomatisasi dan pengambilan keputusan berbasis data.
Sementara model ML digunakan untuk tugas-tugas seperti klasifikasi dan regresi, model DL unggul dalam bidang-bidang seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan transkripsi ucapan. Sebagai contoh, model deteksi objek, yang merupakan model DL, dapat mengidentifikasi dan menemukan objek tertentu dalam gambar atau video.
Karena model DL terus berkembang, model ini digunakan dalam teknologi terobosan seperti mobil tanpa pengemudi, pencitraan medis, dan Platform AI yang menawarkan kemampuan canggih untuk bisnis.
Fakta Menarik: AI tidak benar-benar tidur, tetapi bisa "bermimpi"!
"Generative Adversarial Networks" (GAN) adalah kelas model ML yang dirancang untuk menghasilkan konten baru yang orisinal setelah "belajar" dari data pelatihan-seperti membayangkan lukisan baru atau bahkan wajah manusia yang belum pernah ada.
Apa yang Dimaksud dengan Melatih AI Anda Sendiri?
Pelatihan model AI seperti mengajarkan keterampilan baru kepada seorang anak. Alih-alih hanya memprogram mesin untuk mengikuti instruksi yang kaku, Anda membantunya belajar dari data, beradaptasi dengan pola, dan membuat keputusan sendiri.
Prosesnya berulang. Proses ini melibatkan pemberian data berkualitas tinggi kepada model, memilih alat yang tepat, dan menyesuaikan parameter untuk mencapai hasil yang akurat. Ini berarti kerangka kerja AI Anda akan belajar, melakukan kesalahan, dan meningkatkannya seiring waktu.
Ilmuwan data biasanya memimpin pelatihan. Namun, dalam beberapa kasus, pengguna bisnis juga dapat berpartisipasi, terutama di lingkungan dengan kode rendah atau tanpa kode.
Pertimbangkan untuk mengajari balita perbedaan antara anjing dan kucing. Awalnya, Anda bisa memulai dengan gambar dasar dan konsep sederhana, seperti, "Ini anjing, ini kucing." Saat anak belajar, Anda menambahkan lebih banyak detail-ukuran, suara, dan perilaku-sehingga mereka dapat membedakan contoh yang lebih kompleks.
Dalam AI, pelatihan mengikuti pendekatan yang serupa. Model ini dimulai dengan data dasar dan disempurnakan dari waktu ke waktu seiring dengan bertambahnya contoh dan umpan balik.
Fakta Menarik: Pada bulan Maret 2016, AlphaGo, sebuah AI yang dikembangkan oleh Google DeepMind, berhadapan dengan Lee Sedol, pemain Go legendaris dengan 18 gelar juara dunia. Pertandingan tersebut berlangsung di Seoul, Korea Selatan, dan kemenangan AlphaGo dengan skor 4-1 mengejutkan dunia. Dengan lebih dari 200 juta orang yang menonton di seluruh dunia, pertandingan ini peristiwa penting adalah satu dekade penuh lebih awal dari waktunya dalam menampilkan kekuatan AI!
Manfaat melatih AI Anda sendiri
Melatih sistem AI Anda sendiri memiliki banyak sekali keuntungan. Berikut adalah beberapa di antaranya:
- Meningkat seiring berjalannya waktu: AI menjadi lebih pintar karena memproses lebih banyak data, membuat prediksi dan keputusan menjadi lebih akurat
- Mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang: AI mengurangi upaya manual dan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan dengan menangani proses rutin
- Mengungkap wawasan yang tersembunyi: AI mengidentifikasi inefisiensi atau peluang pertumbuhan yang mungkin terlewatkan
- Mendukung keputusan yang lebih cerdas: Dengan akurasi yang lebih tinggi, AI meningkatkan keputusan bisnis, mendorong kesuksesan jangka panjang
- Beradaptasi dan meningkatkan skala: Model yang terlatih dengan baik akan berkembang seiring dengan kebutuhan Anda, mengatasi tantangan baru secara efektif
Kasus penggunaan umum AI
AI membuat gelombang di berbagai industri, membantu bisnis menjadi lebih efisien dan hemat biaya. A Survei Deloitte terhadap 2.620 pemimpin bisnis global menemukan penggunaan AI yang paling umum.
Berikut ini adalah beberapa di antaranya:
1. Optimalisasi harga cloud
Perusahaan menggunakan AI untuk mengoptimalkan biaya cloud.
Sebagai contoh, Dropbox telah mengurangi ketergantungannya pada AWS, menghemat hampir $75 juta menggunakan AI untuk menemukan solusi cloud yang hemat biaya.
Dengan cara ini, AI membantu perusahaan melacak pola penggunaan cloud, memprediksi biaya, dan menemukan anomali, sehingga menghasilkan penganggaran dan penghematan yang lebih baik.
Baca Juga: Kursus AI Terbaik untuk Membantu Mengembangkan Pengetahuan AI Anda
2. Asisten suara, chatbot, dan AI percakapan
Alat bantu berbasis AI seperti chatbot dan asisten suara membuat komunikasi menjadi lebih mudah diakses.
Sebagai contoh, Estée Lauder menciptakan asisten penata rias dengan kemampuan suara untuk membantu orang-orang dengan gangguan penglihatan. Koperasi Kredit Pentagon (PenFed) menggunakan chatbot untuk menjawab pertanyaan pelanggan, sehingga mengurangi beban tim layanan pelanggan.
Alat-alat ini membantu memanusiakan konten AI dan membuat interaksi pengguna menjadi lebih alami.
3. Pemeliharaan prediktif
AI merevolusi pemeliharaan prediktif di berbagai industri.
Di General Electric (GE), AI memonitor mesin pesawat terbang menandai potensi masalah sebelum masalah tersebut meningkat menjadi masalah serius.
Demikian pula, Rolls-Royce menggunakan AI pada mesin jet untuk meningkatkan kinerja dan mengurangi emisi karbon.
Otoritas Air dan Saluran Pembuangan Distrik Columbia menerapkan Kecerdasan buatan untuk memprediksi kerusakan saluran air dan memantau pipa saluran pembuangan di sektor publik. Alat AI mereka, Pipe Sleuth, menganalisis rekaman CCTV dari pipa untuk mengidentifikasi area yang membutuhkan perawatan, mencegah kerusakan yang mahal dan meningkatkan efisiensi.
4. Pelaporan keuangan dan akuntansi
Quickbooks, layanan perangkat lunak akuntansi, menggunakan AI untuk meningkatkan perencanaan keuangan klien. Dengan lebih dari 730 juta interaksi berbasis AI setiap tahunnya, sistem ini membuat 58 miliar prediksi pembelajaran mesin setiap harinya.
Melalui platformnya, GenOS intuit menerapkan model bahasa yang besar untuk pajak, akuntansi, dan arus kas. Hal ini mengurangi tugas-tugas yang berulang, meminimalkan kesalahan entri data, dan mempercepat pemrosesan faktur.
Demikian pula, PwC menerapkan AI dalam konsultasi dengan menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP), pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam untuk menginformasikan keputusan mereka.
Cara Melatih AI Anda Sendiri
Setelah Anda mengetahui manfaat dari melatih AI, mari kita bahas prosesnya.
Melatih model AI melibatkan beberapa langkah utama. Meskipun secara spesifik mungkin berbeda berdasarkan kompleksitas proyek, proses keseluruhannya tetap sama-apakah itu model yang dibuat oleh para penghobi atau transformasi yang digerakkan oleh bisnis.
1. Pengumpulan data
Data adalah tulang punggung AI-data yang kuat membangun model yang kuat. Langkah pertama dalam melatih AI Anda adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber. Misalnya, dalam layanan keuangan seperti pemrosesan risiko dan pinjaman, Anda dapat mengumpulkannya:
- Data pribadi: Riwayat kredit, tingkat pendapatan, dan detail pekerjaan
- Perilaku perbankan: Pola transaksi dan penarikan dalam jumlah besar
- Data pasar dan ekonomi: Faktor-faktor yang memengaruhi pembayaran pinjaman seperti suku bunga atau tren pasar
- Catatan hukum: Informasi seperti riwayat pengadilan atau kepemilikan properti
- Data perusahaan: Catatan pembayaran pinjaman sebelumnya dan kelayakan kredit bisnis
Model AI akan menggunakan data ini untuk menilai risiko dan membuat prediksi, seperti menyarankan persetujuan pinjaman berdasarkan penanda tertentu.
2. Pra-pemrosesan data
Langkah selanjutnya adalah mempersiapkan data untuk pelatihan-ibaratkan seperti menyiapkan bahan makanan sebelum dimasak. Pra-pemrosesan melibatkan:
- Memeriksa keakuratan dan kelengkapan: Memastikan data dapat diandalkan dan bebas dari kesalahan
- Memformat untuk pelatihan:* Menyusun data dengan cara yang dapat dipahami oleh model AI
- Membersihkan data: Menghapus duplikat, outlier, dan informasi yang tidak relevan
Langkah ini sangat penting karena model AI membutuhkan data yang bersih dan tertata dengan baik agar dapat belajar dengan lebih baik. Pra-pemrosesan yang tepat memastikan model dapat memproses informasi secara akurat dan mengurangi risiko kesalahan. Bagian penting dari langkah ini adalah mengatasi potensi bias dalam data untuk menghindari prediksi yang tidak akurat atau diskriminatif selama pelatihan.
3. Pemilihan model
Memilih model yang tepat tergantung pada tugas yang ingin Anda selesaikan. Ilmuwan data biasanya mengevaluasi beberapa opsi berdasarkan kompleksitas dan persyaratan masalah. Berikut adalah dua pendekatan umum:
- Pembelajaran Penguatan: Metode ini melibatkan menjalankan simulasi di mana AI belajar melalui uji coba. AI menyesuaikan perilakunya berdasarkan umpan balik, meningkatkannya dari waktu ke waktu dengan mengidentifikasi apa yang berhasil dan apa yang tidak
- Deep Learning: Model ini menggunakan jaringan saraf untuk mempelajari pola dalam data. Model ini unggul dalam tugas-tugas seperti pengenalan gambar, analisis teks, atau transkripsi ucapan dengan berulang kali menganalisis kumpulan data yang besar
Pilihan model Anda harus selaras dengan tujuan bisnis dan masalah yang dihadapi. Dalam beberapa kasus, menggabungkan beberapa model dapat memberikan hasil yang lebih baik untuk tugas-tugas yang kompleks.
4. Pelatihan
Melatih AI melibatkan menjalankan tes untuk melihat seberapa baik AI memprediksi dan menyesuaikan algoritme untuk meningkatkan akurasi. Begini cara kerjanya: model membuat prediksi dan membandingkannya dengan hasil yang diharapkan. Berdasarkan perbedaannya, AI akan menyempurnakan parameternya.
Seiring waktu, AI menjadi lebih baik dan lebih akurat dengan setiap putaran pelatihan. Proses berulang ini adalah kunci untuk membangun model AI yang andal dan efektif.
Baca Juga: Strategi Efektif untuk Implementasi AI Generatif dalam Bisnis
5. Evaluasi
Setelah pelatihan selesai, saatnya menguji AI dalam situasi dunia nyata. Langkah ini memastikan model dapat membuat prediksi yang akurat dan memberikan hasil. Jika hasilnya bagus, Anda dapat melanjutkan dengan penerapan. Jika tidak, pelatihan ulang diperlukan.
Evaluasi bukanlah kegiatan yang dilakukan sekali saja. Model AI harus dievaluasi secara teratur untuk memastikan model tersebut bekerja dengan benar. Misalnya, perusahaan asuransi kesehatan harus mengawasi AI mereka untuk mencegah penolakan klaim yang tidak adil. Evaluasi berkelanjutan membantu menjaga akurasi model, meningkatkan kinerja, dan menghindari kesalahan yang merugikan.
👀 Tahukah Anda Saat melatih AI, hiperparameter mendikte bagaimana sebuah model belajar dan kapan model tersebut harus berhenti. Menyetelnya seperti mengatur panas di atas kompor-terlalu tinggi, dan gosong; terlalu rendah, dan butuh waktu lama untuk memasak.
Tantangan Melatih AI Anda Sendiri
Melatih model AI Anda sendiri memang mengasyikkan, tetapi ada tantangan tersendiri. Berikut ini adalah rintangan utama yang mungkin Anda hadapi dalam pengembangan AI:
1. Kompleksitas teknis
Membangun model AI membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang algoritme ML, pemrosesan data, dan jaringan saraf. Bahkan setelah menyiapkan infrastruktur, menyempurnakan model untuk akurasi dan efisiensi dapat memakan waktu dan rumit. Anda akan membutuhkan ilmuwan data dan insinyur AI yang terampil untuk menangani kerumitan ini.
2. Masalah kualitas data
Model AI bergantung pada data berkualitas tinggi dan relevan. Data yang buruk atau tidak lengkap dapat menyebabkan prediksi yang tidak akurat dan keputusan yang salah. Membersihkan dan melakukan pra-pemrosesan data adalah langkah penting, tetapi tidak selalu mudah.
Bahkan kesalahan data yang kecil pun dapat berdampak signifikan terhadap kinerja model.
3. Biaya tinggi
Melatih model AI tidaklah murah. Prosesnya membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan, terutama untuk model deep learning. Perangkat keras, perangkat lunak, dan layanan cloud yang dibutuhkan untuk memproses kumpulan data yang besar bisa jadi mahal.
Ditambah lagi, mempekerjakan tenaga profesional yang terampil akan menambah biaya. Seiring waktu, Anda mungkin juga perlu berinvestasi dalam pelatihan berkelanjutan dan pembaruan model untuk menjaga akurasi.
4. Masalah etika
Melatih model dengan data yang miring, dan secara tidak sengaja dapat melanggengkan bias, yang mengarah pada hasil yang tidak adil atau diskriminatif. Mengatasi bias ini di awal pelatihan sangat penting untuk memastikan AI berperilaku etis.
Ada juga masalah privasi, terutama saat menangani data pribadi yang sensitif.
5. Kepatuhan terhadap peraturan
Dengan meningkatnya penggunaan AI, terdapat peningkatan peraturan seputar privasi data dan transparansi model. Organisasi harus selalu mengikuti perkembangan hukum lokal dan internasional untuk menghindari dampak hukum.
Kegagalan dalam mematuhi peraturan ini dapat menyebabkan denda, kerusakan reputasi, dan pertarungan hukum.
Baca Juga: Daftar Istilah Kecerdasan Buatan Terbaik: Istilah untuk Membiasakan Anda dengan Kecerdasan Buatan
Mengapa ClickUp Brain Adalah Alternatif yang Lebih Cerdas
Melatih AI Anda sendiri bisa menjadi pekerjaan yang sangat besar. Hal ini membutuhkan keahlian teknis AI, data yang signifikan, dan penyesuaian yang konstan.
Tetapi jika Anda mencari Alat-alat AI untuk membantu tim Anda dengan segera, ClickUp -aplikasi segalanya untuk bekerja-memiliki solusi yang Anda butuhkan. Sambutlah ClickUp Brain, asisten AI yang memahami konteks yang menghilangkan kerumitan dalam membangun dan memelihara model Anda sendiri.
Fungsi AI ClickUp memungkinkan kami membuat manual prosedur dalam waktu yang lebih singkat daripada waktu yang biasa kami habiskan untuk memasukkan informasi terkait secara manual. Cathy Baillargeon , Pendiri/CEO, Virtual Cathy
Apa itu ClickUp Brain? ClickUp Brain adalah seperangkat alat bertenaga AI yang dibangun langsung ke dalam ruang kerja ClickUp Anda. Alat ini dirancang untuk membantu setiap karyawan, manajer, dan pemilik bisnis menjadi lebih produktif-apapun peran mereka.
Dengan ClickUp Brain, Anda dapat mengakses tiga fitur inti: AI Knowledge Manager, AI Project Manager, dan AI Writer for Work.
📮Wawasan ClickUp: Baru-baru ini kami menemukan bahwa sekitar 33% dari pekerja pengetahuan mengirim pesan kepada 1 hingga 3 orang setiap hari untuk mendapatkan konteks yang mereka butuhkan. Namun, bagaimana jika Anda memiliki semua informasi yang terdokumentasi dan tersedia?
Dengan Manajer Pengetahuan AI ClickUp Brain di sisi Anda, pengalihan konteks menjadi sesuatu yang mudah. Cukup ajukan pertanyaan langsung dari ruang kerja Anda, dan ClickUp Brain akan mengambil informasi dari ruang kerja Anda dan/atau aplikasi pihak ketiga yang terhubung!
Manfaat menggunakan ClickUp Brain daripada melatih AI Anda sendiri
Berikut adalah beberapa keuntungan menggunakan ClickUp Brain daripada menginvestasikan waktu dan sumber daya untuk pelatihan AI:
- Tidak perlu rekayasa yang cepat: Anda tidak perlu menghabiskan waktu berjam-jam untuk belajarcara mengajukan pertanyaan yang tepat kepada AI. Karena mengetahui data ruang kerja Anda-tugas, dokumen, orang-ClickUp Brain sudah disesuaikan dengan kebutuhan bisnis Anda, sehingga Anda dapat segera mulai menggunakannya
- Aplikasi tambahan: Anda bisa mulai menerapkan alat bantu AI dengan cara-cara kecil yang berdampak besar, seperti membuat rangkuman mingguan dari tugas-tugas yang telah Anda kerjakan. Mulailah dengan area yang paling kritis dan kembangkan secara bertahap
- Keamanan: Data Anda dilindungi dengan enkripsi dan kontrol akses yang ketat, memastikan hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses konten yang dibuat oleh AI di dalam ruang kerja
- Privasi data: Tidak seperti banyak alat lain, ClickUp tidak melatih model AI pada data pengguna Anda, menjaga informasi Anda tetap pribadi dan aman
Sekarang setelah kita memahami manfaatnya, mari kita lihat bagaimana ClickUp Brain dapat meningkatkan produktivitas.
💡Kiat Profesional: Peretasan AI tidak harus rumit!
Saat mengintegrasikan ClickUp Brain ke ruang kerja Anda, mulailah dengan menggunakannya untuk tugas-tugas yang berulang dan memakan waktu, seperti meringkas catatan rapat atau menyusun email. Hal ini memungkinkan tim Anda untuk fokus pada aktivitas yang bernilai tinggi sambil secara bertahap mengeksplorasi cara-cara lain untuk memaksimalkan potensinya.
Ingin kiat terbaik kami dalam menggunakan AI untuk produktivitas? Video ini sangat berguna bagi pemula dan profesional!
Cara menggunakan ClickUp Brain untuk produktivitas yang didukung AI
Mulai dari menjawab pertanyaan hingga mengotomatiskan tugas, ClickUp Brain membuat alur kerja Anda lebih efisien tanpa perlu pelatihan berjam-jam atau rumit rekayasa yang cepat .
Berikut ini adalah cara untuk memanfaatkannya secara maksimal.
Luncurkan AI dari mana saja di ClickUp
Tidak perlu mencari asisten AI Anda-semuanya hanya dengan satu klik di toolbar. Baik dalam tugas, dokumen, atau proyek, AI di ClickUp dapat membantu Anda tetap fokus dan membuat semuanya berjalan.
Pilih pertanyaan yang sudah disiapkan sebelumnya atau cukup ketik pertanyaan Anda menggunakan Ask AI
Butuh jawaban dengan cepat? Ketuk ikon 🧠, dan ia siap sedia, 24/7, untuk membantu segala macam pertanyaan, seperti:
- "Bagaimana proses untuk meminta cuti?"_ Tanyakan pada ClickUp Brain, dan AI akan segera memberi Anda ikhtisar tentang kebijakan cuti dan proses persetujuannya
- "Bagaimana cara membuat tugas menjadi privat?"_ Biarkan AI memberikan panduan langkah demi langkah secara instan dan bahkan menautkan Anda ke artikel bantuan yang mendetail
- "Komputer saya berulah; bagaimana cara menghubungi bagian TI?"_ AI akan segera mengambil informasi kontak dukungan TI langsung dari basis data pengetahuan Anda
Selesaikan masalah umum dengan lebih cepat menggunakan pengetahuan ClickUp Brain tentang ruang kerja Anda
Dengan ClickUp Brain, bantuan selalu tersedia dengan sekali klik, dan Anda tidak perlu mengganggu aktivitas Anda.
Ajukan pertanyaan tentang tugas dan dokumen
Ringkas aktivitas tugas apa pun, pembaruan proyek, catatan rapat, atau dokumen dengan ClickUp Brain
Sangat mudah tersesat saat mengerjakan banyak tugas di berbagai proyek. Namun dengan ClickUp Brain, Anda bisa dengan cepat bertanya kepada AI tentang apa yang paling membutuhkan perhatian Anda, termasuk:
- Tugas yang mendesak: "Tugas apa yang harus saya fokuskan terlebih dahulu?"
- Langkah selanjutnya: "Apa prioritas saya selanjutnya?"
- Tugas-tugas yang tertunda: "Tugas mana yang sudah lewat jatuh tempo?"_
Kelola tugas, prioritas, dan komitmen dengan lebih baik dengan ClickUp Brain
Dengan AI yang melacak, Anda bisa tetap mengetahui apa yang penting dan memastikan tidak ada tugas yang terlewatkan.
Buat otomatisasi khusus menggunakan bahasa yang sederhana
Berbicara langsung dengan pembuat otomatisasi ClickUp Brain dalam bahasa sehari-hari yang sederhana
Anda tidak perlu menjadi ahli pengkodean untuk membuat otomatisasi yang hebat di ClickUp. Berkat ClickUp Brain, Anda sekarang dapat menjelaskan apa yang ingin Anda otomatisasi dengan bahasa yang sederhana, dan sistem akan mewujudkannya.
Sebagai contoh, perekrut dapat mengatakan, "Ketika status tugas berubah menjadi 'diterima', terapkan templat Penerimaan Karyawan Baru dan tetapkan prioritas menjadi tinggi."_ ClickUp akan secara otomatis mengurus sisanya, membebaskan Anda dari tugas yang berulang-ulang.
Buat konten khusus yang disempurnakan dengan penulis AI
Hasilkan konten yang disesuaikan dengan gaya penulisan Anda dengan ClickUp Brain
Ucapkan selamat tinggal pada hari-hari blok penulis! ClickUp Brain membantu tim membuat konten dengan cepat dengan petunjuk dan saran sederhana untuk perbaikan tata bahasa dan gaya.
Misalnya, teknisi dapat menggunakannya untuk menyusun spesifikasi teknis, manajer proyek dapat membuat dokumen ruang lingkup, dan SDM dapat membuat daftar pekerjaan atau pengumuman internal-semuanya hanya dengan beberapa klik.
Lihat transkrip klip suara dari komentar
Membuat transkrip suara dan klip video di ClickUp dengan Brain
Untuk saat-saat ketika mengetik penjelasan yang panjang terasa seperti pekerjaan rumah, cobalah menggunakan catatan suara atau rekaman Klip di ClickUp . ClickUp Brain akan mentranskripsikan pikiran yang diucapkan ke dalam teks secara real time, membantu Anda menjaga ide tetap mengalir tanpa gangguan.
ClickUp Brain langsung menyalin catatan suara dan Klip sehingga semua orang dapat dengan cepat memindai konten untuk mencari detail penting.
Mengapa Melatih Model AI Anda Ketika Anda Memiliki ClickUp?
Membangun model AI khusus dapat membuka wawasan yang kuat-tetapi juga membutuhkan waktu, sumber daya, dan keahlian teknis. ClickUp Brain memberi Anda manfaat efisiensi berbasis AI tanpa kerumitan.
Baik untuk menjawab pertanyaan sehari-hari, meringkas dokumen yang mendetail, atau mengotomatiskan tugas yang berulang, ClickUp Brain dapat menyelesaikan semuanya 10x lebih cepat. Dan bukankah menghemat waktu adalah inti dari penggunaan AI?
Tidak perlu repot melatih model Anda sendiri. Mulailah dengan ClickUp secara gratis hari ini dan biarkan AI bekerja untuk Anda, bukan sebaliknya.