Setiap perusahaan membayar pajak tersembunyi: waktu yang terbuang sia-sia mencari jawaban yang seharusnya bisa ditemukan secara instan. Anda memiliki terabytes data, ribuan dokumen, dan satu file kritis yang semua orang yakin ada tapi tidak ada yang bisa menemukannya. Sementara itu, tim Anda menghabiskan setengah hari mencari informasi yang seharusnya bisa ditemukan dalam hitungan detik.
Platform pencarian AI untuk perusahaan mengatasi masalah penyebaran pekerjaan ini dengan memahami apa yang dicari oleh pengguna.
Hal ini karena AI Kontekstual memahami seluruh bisnis Anda—data, alur kerja, dan alat yang Anda gunakan. Ia dapat menghasilkan output cerdas yang dapat diandalkan oleh tim Anda.
Berikut adalah 10 kasus penggunaan pencarian AI perusahaan yang praktis untuk menyelesaikan masalah nyata. Selain itu, kami juga akan membahas bagaimana ClickUp memudahkan pengelolaan pengetahuan perusahaan. 🌟
⭐ Template Terpilih
Ketika jawaban tersebar di email, Dokumen, dan tiket, pelanggan akhirnya harus menunggu. Template Basis Pengetahuan ClickUp mengumpulkan panduan-panduan tersebut ke dalam satu tempat, mengubah perbaikan berulang dan FAQ menjadi perpustakaan yang mudah dicari, dibagikan, dan diperbarui.
Mengapa AI Mengubah Pencarian Perusahaan?
Pencarian perusahaan tradisional terasa seperti berteriak pertanyaan ke dalam kekosongan. Anda mengetik 'laporan anggaran' dan mendapatkan 500 dokumen acak yang mengandung kata-kata tersebut.
AI mengubah hal ini secara total. 🤖
Manfaat pencarian perusahaan yang didukung AI
- Pengambilan keputusan yang lebih cepat: Temukan data yang tepat yang Anda butuhkan dalam hitungan detik, bukan menghabiskan berjam-jam mencari di folder-folder dan bertanya kepada rekan kerja di mana data tersebut disimpan.
- Mengurangi pekerjaan berulang: Temukan bahwa seseorang telah membuat presentasi yang sedang Anda buat, menghemat hari-hari usaha yang tidak perlu.
- Kolaborasi yang lebih baik: Berkolaborasi dengan rekan tim yang bekerja pada proyek serupa yang bahkan tidak Anda ketahui keberadaannya, yang mengarah pada berbagi sumber daya dan hasil yang lebih baik.
- Peningkatan produktivitas: Habiskan waktu Anda untuk berpikir dan menciptakan, bukan untuk mencari-cari informasi di sistem informasi perusahaan Anda.
- Peningkatan retensi pengetahuan: Rekam keahlian karyawan senior sebelum mereka pensiun, sehingga wawasan mereka dapat dicari oleh tim di masa depan.
🧠 Fakta Menarik: Salah satu sistem pencarian perusahaan pertama adalah IBM STAIRS pada tahun 1960-an. Sistem ini berjalan di mainframe dan memungkinkan peneliti untuk menyortir arsip teks hukum dan pemerintah yang sangat besar, jauh sebelum Google ada.
Bagaimana AI meningkatkan akurasi pencarian perusahaan?
AI memahami sinonim dan konteks yang terlewatkan oleh mesin pencari tradisional. Ketika seseorang mencari 'metrik pengalaman pelanggan ' , AI mengenali bahwa hal ini terkait dengan 'skor kepuasan klien' atau 'data pengalaman pengguna' dalam dokumen yang berbeda.
Algoritma pembelajaran mesin menganalisis pola pencarian dan perilaku pengguna untuk terus menyempurnakan hasil pencarian.
Teknik AI seperti pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mendalam memungkinkan pertanyaan dalam bentuk percakapan. Misalnya, Anda dapat bertanya, ‘Kampanye pemasaran mana yang paling berhasil selama musim liburan?’
Selain itu, mesin pencari AI memahami niat di balik pertanyaan Anda dan menampilkan informasi relevan dari berbagai sistem. Mesin ini juga mengetahui departemen dan tingkat keamanan Anda, sehingga menampilkan informasi yang dapat Anda akses dan gunakan sesuai dengan peran spesifik Anda.
Mencari melalui pengetahuan dan keahlian kolektif organisasi, serta memahami konteks lengkap proyek, menjadi sangat sederhana, intuitif, dan mudah diakses.
Pencarian AI Perusahaan vs. Pencarian Tradisional
Berikut perbandingan singkat untuk melihat bagaimana keduanya dibandingkan:
| Kategori | Pencarian tradisional | Pencarian AI untuk perusahaan |
| Metode pencarian | Pencocokan berdasarkan kata kunci mencari kata atau frasa yang persis sama | Pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pemahaman pencarian semantik untuk memahami niat |
| Kualitas hasil | Menghasilkan daftar panjang, seringkali tidak relevan | Menyediakan data langsung dan relevan yang disesuaikan dengan kueri |
| Ruang lingkup data | Terbatas pada satu platform atau silo pada satu waktu | Mencari informasi secara bersamaan di berbagai alat, aplikasi, dan basis data |
| Kesadaran konteks | Tanpa pemahaman tentang makna atau hubungan | Mengenali sinonim, konsep terkait, dan konteks di balik kueri |
| Kemampuan belajar | Statis; hasil tidak membaik seiring penggunaan | Belajar dari perilaku pengguna dan beradaptasi seiring waktu |
| Kolaborasi | Dukungan minimal atau tidak ada sama sekali untuk alur kerja tim | Menampilkan pengetahuan bersama, pembaruan proyek, dan konten khusus tim |
| Waktu untuk menjawab | Lebih lambat; pengguna secara manual menyaring hasil | Lebih cepat; menyajikan konten yang paling relevan di awal |
| Pengalaman pengguna | Dasar dan transaksional | Personalized, intuitif, dan interaktif |
| Dampak bisnis | Waktu yang terbuang, pengetahuan yang tersebar, dan produktivitas yang rendah | Keputusan yang lebih baik, waktu pencarian yang lebih singkat, dan efisiensi yang lebih tinggi |
🧠 Fakta Menarik: Pencarian perusahaan bahkan telah digunakan di tempat-tempat yang tidak terduga. BBC membangun sistem internalnya untuk membantu jurnalis mengakses transkrip siaran selama puluhan tahun dengan cepat, mempercepat proses produksi berita.
Kasus Penggunaan Utama Pencarian AI untuk Perusahaan
Perangkat lunak pencarian AI untuk perusahaan mengubah cara tim mengakses informasi di seluruh departemen.
Aplikasi praktis ini menunjukkan bagaimana organisasi mengatasi masalah nyata dan meningkatkan alur kerja harian melalui kemampuan pencarian cerdas. 🧑💻
1. Keunggulan layanan pelanggan
🚩 Masalah: Agen layanan pelanggan Anda sedang mengelola tiga layar sambil mendengarkan pelanggan yang frustrasi menjelaskan masalahnya untuk kedua kalinya. Agen tersebut tahu jawaban ada di suatu tempat dalam sistem, tetapi menemukannya berarti harus mengklik melalui manual produk, dokumen kebijakan, dan catatan kasus sebelumnya sementara pelanggan menunggu di telepon.
✅ Solusi: Pencarian AI untuk perusahaan mengubah dinamika ini. Agen mendapatkan konteks pelanggan yang komprehensif secara instan:
- Riwayat interaksi lengkap: Panggilan sebelumnya, percakapan chat, dan pertukaran email ditampilkan dalam satu tampilan
- Pemecahan masalah kontekstual: Kasus-kasus yang telah diselesaikan yang serupa muncul secara otomatis berdasarkan deskripsi masalah
- Rekomendasi sumber daya cerdas: Kebijakan, prosedur, dan tingkat otorisasi yang relevan muncul tanpa perlu pencarian manual
- Visibilitas lintas departemen: Catatan dukungan teknis, penyesuaian tagihan, dan perubahan akun terhubung secara mulus
Pencarian tradisional memperlakukan setiap kueri seperti pencarian database generik, tetapi pencarian AI memahami konteks dan urgensi yang dibutuhkan oleh layanan pelanggan.
📌 Contoh: Tim layanan pelanggan di platform pemesanan hotel (Booking.com) dapat menggunakan pencarian AI untuk mengakses komunikasi tuan rumah, detail pemesanan, dan contoh penyelesaian masalah secara instan. Ketika tamu melaporkan masalah properti, agen AI menemukan kebijakan tuan rumah yang relevan, penyelesaian kasus serupa, dan pedoman kompensasi yang sesuai dalam hitungan detik.
💡 Tips Pro: Atur izin dengan hati-hati. Pencarian menjadi tidak berguna jika mengungkap data rahasia, tetapi juga tidak berguna jika pengguna terus-menerus melihat hasil 'akses ditolak'. Bekerja sama dengan tim IT untuk menyeimbangkan visibilitas dan keamanan data pada tingkat pengindeksan.
2. Analisis data keuangan dan kepatuhan
🚩 Masalah: Tim keuangan menghadapi tekanan tenggat waktu yang tidak mungkin setiap bulan. Persyaratan regulasi menuntut akurasi sempurna, sementara eksekutif membutuhkan laporan secepatnya. Analis menghabiskan berjam-jam menggali basis data kepatuhan dan spreadsheet anggaran, padahal seharusnya mereka memberikan wawasan berharga kepada pimpinan.
✅ Solusi: Alat pencarian perusahaan memahami hubungan keuangan dan koneksi regulasi yang menghemat berjam-jam pekerjaan manual:
- Analisis variasi terintegrasi: Alokasi anggaran, pengeluaran aktual, dan penjelasan departemen terhubung secara otomatis
- Pengenalan pemicu regulasi: Beberapa kueri pencarian secara otomatis menampilkan persyaratan kepatuhan yang relevan dan batas waktu pengajuan
- Identifikasi tren historis: Data internal dan catatan penjelasan dari periode sebelumnya ditampilkan bersamaan dengan angka-angka saat ini
- Kontekstual lintas fungsi: Diskusi email, alur kerja persetujuan, dan keputusan strategis terhubung dengan data keuangan
Pandangan komprehensif ini mencegah momen canggung saat eksekutif mengajukan pertanyaan lanjutan yang mengungkap konteks yang hilang selama presentasi dewan direksi.
📌 Contoh: Tim keuangan di toko ritel (seperti Walmart) dapat menggunakan kemampuan pencarian AI canggih untuk menemukan penjelasan tentang perbedaan anggaran di seluruh operasi ritel mereka yang besar. Di sisi lain, saat mempersiapkan panggilan investor, analis mencari data kinerja toko spesifik dan segera menemukan laporan manajer regional, gangguan rantai pasokan, dan analisis tren musiman yang menjelaskan fluktuasi pendapatan.
3. Pencarian perusahaan dengan AI Google
🚩 Masalah: Sebagian besar sistem pencarian memperlakukan perusahaan seperti basis data generik, tetapi Google Cloud Search memahami bahwa peran yang berbeda membutuhkan informasi yang berbeda dari istilah pencarian yang sama.
✅ Solusi: Sistem pencarian AI perusahaan yang baik menyesuaikan diri dengan pola organisasi dan gaya kerja individu:
- Penyaringan hasil berdasarkan peran: Tim pemasaran melihat aset kreatif sementara tim keuangan melihat data anggaran untuk kueri yang sama
- Intelegensi lintas platform: Diskusi Gmail, dokumen Drive, dan acara Kalender terhubung secara mulus
- Algoritma pembelajaran: Hasil pencarian meningkat berdasarkan perilaku pengguna dan pola penemuan informasi yang berhasil
- Kesadaran izin: Hasil pencarian menghormati kontrol akses sambil menyarankan kontak relevan untuk informasi yang dibatasi
Mesin pembelajaran Google mengidentifikasi hubungan informasi yang terlewatkan oleh manusia, menciptakan intelijen proyek yang komprehensif yang tidak dapat dicapai oleh pencarian tradisional.
📌 Contoh: Untuk Shop Global, perusahaan e-commerce terbesar di Thailand di bawah naungan Saha Group, Google Cloud memungkinkan pelanggan menggunakan kueri bahasa alami seperti ‘Tunjukkan sesuatu yang stylish untuk pesta lajang’ dan memberikan hasil akurat dalam 1-2 menit. Solusi ini mendukung pencarian dalam bahasa Thailand dan Inggris, serta berhasil menangani 150.000 pengunjung selama acara Saha Group Fair ’25.
🔍 Tahukah Anda? Ketika Google meluncurkan Search Appliance pada tahun 2002, perangkat tersebut terlihat seperti lemari es mini berwarna kuning cerah yang diletakkan di ruang server kantor. Perangkat ini memberikan perusahaan kemampuan pencarian 'seperti Google' di dalam jaringan pribadi mereka hingga dihentikan pada tahun 2018.
4. Kepatuhan dan penelitian hukum
🚩 Masalah: Penelitian hukum secara tradisional berarti para associate menghabiskan berminggu-minggu membaca ratusan putusan pengadilan dan contoh kontrak. Para mitra membebankan biaya ribuan dolar kepada klien untuk penelitian yang dapat diselesaikan AI dalam hitungan menit dengan akurasi tinggi.
✅ Solusi: Pencarian AI cerdas memahami:
- Pengenalan pola precedent: Kasus serupa dan putusan yang relevan muncul berdasarkan prinsip hukum daripada pencocokan kata kunci
- Pemetaan hubungan klausul: Pencarian kontrak secara otomatis memahami hierarki, rujukan silang, dan ketentuan terkait
- Intelligence yurisdiksi: Hasil mencakup variasi yang relevan di berbagai sistem hukum dan pengadilan
- Integrasi pengetahuan internal: Keahlian firma, argumen sebelumnya, dan strategi yang berhasil terhubung dengan penelitian hukum eksternal
📌 Contoh: Ketika firma hukum menangani negosiasi merger yang kompleks, para pengacara perlu merujuk pada struktur kesepakatan serupa, preseden regulasi, dan keahlian internal dengan cepat. Pencarian AI membantu mereka menemukan klausul kontrak yang relevan dari transaksi sebelumnya, persyaratan pengajuan SEC, dan rekan kerja yang telah menangani kesepakatan serupa di berbagai bidang praktik.
5. Pengelolaan pengetahuan sumber daya manusia
🚩 Masalah: Departemen HR menjawab pertanyaan yang sama setiap hari, sementara karyawan kesulitan menemukan informasi kebijakan dasar yang tersembunyi dalam dokumen yang rumit. Pembaruan penting hilang dalam pengumuman email yang tidak dibaca oleh siapa pun, menyebabkan frustrasi bagi semua pihak yang terlibat.
✅ Solusi: Mesin pencarian internal yang didukung AI memastikan:
- Karyawan mengajukan pertanyaan secara alami daripada menebak kebijakan yang benar
- Jawaban mencerminkan kondisi individu karyawan, masa kerja, lokasi, dan pilihan manfaat
- Perubahan dan klarifikasi terbaru ditampilkan bersamaan dengan informasi kebijakan standar
📌 Contoh: Perusahaan multinasional besar sering menghadapi masalah karyawan yang terus-menerus menanyakan pertanyaan kebijakan yang sama. Dengan basis pengetahuan yang didukung AI seperti ClickUp, karyawan dapat mengajukan pertanyaan percakapan seperti ‘Bisakah saya bekerja dari jarak jauh saat bepergian ke luar negeri?’ dan mendapatkan jawaban yang disesuaikan berdasarkan tingkat pekerjaan mereka, kebijakan departemen, dan undang-undang ketenagakerjaan lokal.
6. Intelligence penjualan dan manajemen prospek
🚩 Masalah: Perwakilan penjualan menangani riset prospek, intelijen kompetitif, dan riwayat hubungan sambil berusaha menutup kesepakatan di bawah tekanan. Perwakilan terbaik mengembangkan pengetahuan akun yang mendalam, tetapi keahlian ini tidak dapat ditransfer ke anggota tim baru yang memulai dari nol.
✅ Solusi: Pencarian AI memudahkan akses ke intelijen penjualan bagi seluruh tim:
- Riwayat hubungan lengkap, posisi kompetitif, dan strategi kesepakatan yang sukses dari akun serupa
- Sumber daya yang relevan ditampilkan berdasarkan posisi prospek dalam siklus penjualan
- Perubahan terbaru, penyesuaian harga, dan kemenangan/kekalahan kompetitif muncul secara otomatis
- Anggota tim yang memiliki pengalaman akun yang relevan dan pola kesepakatan yang sukses
📌 Contoh: Tim penjualan perangkat lunak perusahaan sering kehilangan kesepakatan karena kurangnya konteks pelanggan yang lengkap selama negosiasi. Pencarian AI membantu perwakilan penjualan dengan cepat mengakses interaksi pelanggan sebelumnya, analisis kompetitor, dan strategi kesepakatan yang sukses dari akun serupa sebelum pertemuan penjualan penting.
7. Dukungan IT dan pemecahan masalah
🚩 Masalah: Tim dukungan IT menghadapi tekanan unik di mana setiap masalah teknis terasa mendesak, sementara solusi memerlukan diagnosis yang tepat. Teknisi mencari melalui dokumentasi, tiket sebelumnya, dan log sistem, sementara karyawan yang frustrasi menunggu penyelesaian.
✅ Solusi: Fitur alat pencarian intranet berbasis AI meliputi:
- Panduan spesifik konfigurasi: Langkah pemecahan masalah ditampilkan berdasarkan konfigurasi hardware dan software yang tepat
- Pembelajaran pola dari resolusi: Solusi yang berhasil diberi bobot lebih tinggi, sementara solusi yang gagal secara otomatis diturunkan bobotnya
- Analisis akar masalah: Sistem menghubungkan insiden terkait, ketergantungan, dan masalah hulu yang mungkin menyebabkan masalah
- Integrasi vendor: Informasi kontak vendor, informasi garansi, dan panduan pabrikan ditampilkan bersamaan dengan dokumen proses internal
📌 Contoh: Ketika karyawan melaporkan kegagalan perangkat lunak atau masalah konektivitas jaringan, teknisi IT dapat mencari pesan kesalahan spesifik. Mereka segera menemukan langkah pemecahan masalah yang berhasil untuk situasi serupa, pembaruan perangkat lunak terbaru yang mungkin bertentangan, dan dokumentasi dukungan vendor.
8. Pengelolaan aset pemasaran
🚩 Masalah: Tim pemasaran menciptakan ribuan aset yang tersebar di berbagai platform, folder, dan drive tim. Mencari gambar, klip video, atau templat kampanye yang tepat menghambat produktivitas kreatif ketika tim harus membuat ulang pekerjaan yang sudah ada daripada menemukannya.
✅ Solusi: Pencarian AI membuat aset pemasaran benar-benar dapat ditemukan melalui:
- Pengenalan konten visual: Gambar dan video menjadi dapat dicari melalui analisis AI terhadap elemen visual dan komponen merek
- Integrasi kinerja: Aset berkinerja tinggi ditampilkan secara menonjol berdasarkan metrik keterlibatan dan kesuksesan kampanye
- Pembelajaran pola penggunaan: Kombinasi kreatif yang sukses dan preferensi musiman memengaruhi rekomendasi pencarian
📌 Contoh: Merek global seperti Nike menciptakan ribuan aset kampanye di berbagai wilayah dan kategori olahraga.
Tim pemasaran dapat mencari tema visual spesifik atau konten atlet dan menemukan gambar beresolusi tinggi, klip video, serta materi yang sesuai dengan merek dari kampanye sukses sebelumnya tanpa perlu membuat ulang konten.
📮 ClickUp Insight: 28% karyawan lebih memilih untuk menyimpan pemikiran mereka sendiri atau tidak merasa aman untuk berbagi pendapat dalam rapat. Namun, tidak semua ide hebat diungkapkan secara terbuka dalam rapat—kadang-kadang, ide brilian sebenarnya tersembunyi dalam komentar tugas atau file yang terlupakan.
Bayangkan seorang anggota tim secara diam-diam mengusulkan perbaikan proses dalam komentar berbulan-bulan yang lalu, atau membagikan solusi unik dalam dokumen yang tidak pernah dibahas dalam rapat.
Dengan ClickUp Brain’s Enterprise Search, Anda dapat dengan cepat mengakses kontribusi ini—terlepas dari di mana mereka berada di ruang kerja Anda. Ini berarti setiap ide, baik yang diucapkan maupun tertulis, dapat diakses dan ditindaklanjuti—memastikan tim Anda tidak pernah melewatkan ide terbaiknya.
9. Manajemen proyek dan kolaborasi
🚩 Masalah: Informasi proyek sering kali tersebar di berbagai saluran email, pesan obrolan, dokumen bersama, dan alat manajemen proyek. Anggota tim menghabiskan waktu untuk merekonstruksi keputusan dan mencari konteks yang tersebar di ruang kerja digital mereka.
✅ Solusi: Pencarian AI menghubungkan percakapan proyek terlepas dari di mana percakapan tersebut terjadi:
- Pembentukan konteks kronologis: Keputusan, diskusi, dan perubahan ditampilkan dalam urutan kronologis di berbagai platform
- Identifikasi keahlian: Anggota tim yang telah menyelesaikan masalah serupa dan studi kasus internal yang relevan muncul secara otomatis
- Pemeliharaan alasan pengambilan keputusan: Catatan rapat, persetujuan email, dan diskusi informal terhubung dengan keputusan proyek formal
- Pembelajaran lintas proyek: Pendekatan yang berhasil dan kesalahan umum dari inisiatif serupa memberikan wawasan untuk pekerjaan saat ini
📌 Contoh: Tim teknik di perusahaan (seperti Tesla) bekerja pada proyek pengembangan kendaraan yang kompleks dengan informasi yang tersebar di email, dokumen desain, dan catatan rapat.
Manajer proyek dapat mencari keputusan teknis spesifik dan menemukan riwayat diskusi lengkap, alasan persetujuan, serta pilihan teknik terkait di seluruh saluran komunikasi.
10. Intelligence Riset dan Pengembangan
🚩 Masalah: Tim R&D harus menavigasi sejumlah besar literatur ilmiah, basis data paten, dan penelitian internal sambil bersaing dengan perkembangan kompetitor. Mengabaikan pekerjaan sebelumnya yang relevan atau mengabaikan intelijen kompetitor dapat menggagalkan investasi riset bertahun-tahun dan biaya pengembangan jutaan dolar.
✅ Solusi: Di sini, mesin pencari LLM memahami:
- Penelitian dari berbagai bidang yang memiliki tantangan atau metodologi serupa akan muncul secara otomatis
- Permohonan paten, publikasi akademik, dan perkembangan industri ditampilkan bersamaan dengan penelitian internal
- Pendekatan eksperimental yang sukses dan teknik penelitian dari proyek-proyek sebelumnya menjadi dasar untuk inisiatif baru
- Kemampuan internal dan potensi kemitraan eksternal menjadi terlihat melalui analisis tumpang tindih penelitian
📌 Contoh: Perusahaan farmasi (seperti Johnson & Johnson) memiliki banyak peneliti yang bekerja pada target molekuler serupa di berbagai bidang terapeutik.
Para ilmuwan dapat mencari senyawa spesifik atau metode penelitian dan menemukan proyek internal terkait, literatur yang telah diterbitkan, serta peluang kolaborasi potensial yang mungkin terlewatkan.
Bagaimana ClickUp Mendukung Pencarian Perusahaan Berbasis AI
Pencarian AI perusahaan bekerja paling baik ketika terintegrasi langsung dengan tugas sehari-hari, dokumentasi produk, dan percakapan.
ClickUp mengintegrasikan pencarian AI ke setiap aspek pekerjaan, sehingga tim di berbagai industri dapat menemukan jawaban dan bertindak atasnya tanpa perlu meninggalkan ruang kerja mereka. Singkatnya, hal ini menghilangkan penyebaran pekerjaan yang tidak perlu dengan mengintegrasikan semua pekerjaan Anda ke dalam satu platform tunggal.
Mari kita lihat lebih dekat! 👀
Cari di setiap sudut pekerjaan
ClickUp Enterprise Search terhubung dengan tugas, Dokumen, komentar, dan aplikasi seperti Google Drive, Jira, Figma, dan GitHub. Fitur Connected Search memungkinkan Anda mencari file, percakapan, dan pembaruan proyek di semua alat ini secara real-time, langsung dari ClickUp. Ini berarti Anda dapat dengan cepat menemukan tiket Jira, desain Figma, atau dokumen Google Drive—tanpa perlu meninggalkan ruang kerja Anda.
Contoh: Seorang petugas kepatuhan kesehatan yang mempersiapkan audit internal dapat mencari 'catatan pelatihan HIPAA' dan secara instan menampilkan konfirmasi kebijakan yang ditandatangani yang disimpan di ClickUp Docs, tiket Jira terkait pembaruan sistem, dan komentar tugas dari tim IT.
Semua hasil ditampilkan bersama di dalam ClickUp, terhubung kembali ke sumber aslinya. 🔗
Dapatkan jawaban yang kaya konteks untuk pertanyaan-pertanyaan Anda
ClickUp Brain melampaui pencocokan kata kunci dan menyediakan ringkasan konten di seluruh ruang kerja.
✅ Coba prompt ini: Ringkas hambatan untuk peluncuran Q4 di seluruh tugas teknik, desain, dan pemasaran.
Misalnya, seorang manajer pemasaran produk yang mengelola peluncuran SaaS dapat bertanya, ‘Apa yang menghambat peluncuran kuartal keempat?’ ClickUp Brain merespons dengan ringkasan tugas desain yang terlambat, perbaikan bug yang tertunda di GitHub, dan salinan kampanye yang belum disetujui di Docs. Manajer tersebut masuk ke rapat peluncuran sudah mengetahui hambatan-hambatan spesifik yang ada.
Analisis data kompleks dari berbagai sumber
Dengan Brain Max, Anda dapat mengucapkan selamat tinggal pada penyebaran AI yang tidak terkendali.
ClickUp Brain MAX adalah aplikasi desktop yang mengintegrasikan berbagai model AI dan sumber data dalam satu platform. Alih-alih berpindah-pindah antara ChatGPT, Gemini, Claude, dan berbagai drive atau tiket, tim dapat menjalankan kueri panjang langsung di dalam ClickUp.
✅ Coba prompt ini: Analisis keluhan pengiriman terlambat dari dokumen, masalah Jira, dan formulir umpan balik Google Drive. Daftar tema berulang berdasarkan frekuensi.
Misalnya, seorang pemimpin operasional e-commerce dapat bertanya, ‘Tunjukkan tren keluhan pelanggan tentang pengiriman yang terlambat selama tiga bulan terakhir.’
Brain MAX mencari dokumen dengan log tiket, masalah Jira yang diajukan oleh tim logistik, dan formulir ClickUp dengan umpan balik, lalu menyoroti penyebab berulang seperti kemacetan gudang dan keterlambatan pengiriman. Alat pendamping ini menghilangkan penyebaran AI yang berlebihan, memberikan wawasan terstruktur di tempat tim sudah bekerja.
Lakukan pencarian melalui suara
Fitur Talk to Text di ClickUp memungkinkan pencarian tanpa menggunakan tangan. Berikut caranya:
Contoh: Seorang direktur penjualan lapangan yang sedang bepergian antara kunjungan klien dapat mengatakan, ‘Tunjukkan kepada saya akun perusahaan mana yang telah beralih ke tahap kontrak bulan ini,’ dan menerima pembaruan langsung di dalam ClickUp. Hasilnya mencakup tugas dari pipeline, catatan dari panggilan klien, dan proposal yang terhubung dari Google Drive.
Tonton video ini untuk mengetahui lebih lanjut:
💡 Tips Pro: Ajak tim untuk memperlakukan pencarian seperti memori bersama. Latih mereka untuk menambahkan tag, memperbarui judul, dan berkontribusi pada FAQ agar sistem terus berkembang. Pencarian hanya sebagus orang yang mengisinya.
Jaga agar pengetahuan pelanggan tetap akurat dan mudah diakses
Template Basis Pengetahuan ClickUp mengorganisir FAQ, panduan pemecahan masalah, dan panduan fitur menjadi pusat pencarian yang terorganisir.
Tim dukungan FinTech dapat menyimpan panduan detail tentang pengaturan akun, pemeriksaan keamanan, dan penyelesaian masalah. Selama obrolan dukungan, agen dapat mengetikkan ‘reset otentikasi dua faktor’ ke dalam Pencarian Perusahaan dan menampilkan panduan langsung dari templat.
Mereka membagikan langkah-langkahnya secara langsung, mengurangi waktu respons, dan meningkatkan kepercayaan pelanggan dalam pengelolaan pengetahuan perusahaan dengan AI.
Seorang pengguna ClickUp berbagi:
ClickUp telah menjadi solusi all-in-one yang sejalan dengan tujuannya, di mana kami dapat mengelola hampir semua aspek aktivitas bisnis kami. Hal ini mencakup proyek desain web, klien optimasi mesin pencari, manajemen media sosial, dan pengelolaan bisnis untuk dua perusahaan terkait lainnya.
ClickUp telah menjadi solusi all-in-one yang sejalan dengan tujuannya, di mana kami dapat mengelola hampir semua aspek aktivitas bisnis kami. Hal ini mencakup proyek desain web, klien optimasi mesin pencari, manajemen media sosial, dan manajemen bisnis untuk dua perusahaan terkait lainnya.
Bangun referensi internal yang dapat diskalakan
Template Wiki ClickUp menyimpan kebijakan dan proses internal dalam satu ruang tunggal, dan terus berkembang seiring perubahan operasional. Ketika pimpinan memperbarui standar keselamatan atau mengalihkan tanggung jawab ke departemen baru, wiki tersebut langsung mencerminkan perubahan tersebut.
Di perusahaan manufaktur, seorang petugas keselamatan yang mencari 'daftar periksa inspeksi peralatan' akan mendapatkan proses langkah demi langkah terbaru, tugas-tugas terkait untuk setiap siklus inspeksi, dan kontak pemilik. Karyawan baru dapat beradaptasi lebih cepat karena Pencarian Perusahaan menyediakan kebijakan atau alur kerja yang tepat tanpa perlu meminta bantuan rekan kerja.
🧠 Fakta Menarik: Pada tahun 1970-an, sistem pencarian perusahaan dibangun menggunakan kombinasi mikrofilm dan mainframe , memungkinkan pegawai pemerintah mencari gulungan film menggunakan indeks komputer. Meskipun lambat, hal ini revolusioner pada masanya.
Tantangan Umum dalam Pencarian AI untuk Perusahaan dan Cara Mengatasinya
Pencarian AI untuk perusahaan dapat mengubah akses pengetahuan, tetapi juga membawa tantangan yang harus dikelola dengan hati-hati oleh organisasi.
⚠️ Tantangan #1: Melindungi data sensitif
Solusi pencarian perusahaan sering kali mencakup setiap file, pesan, dan catatan proyek, yang meningkatkan risiko paparan informasi rahasia. Misalnya, tim hukum tidak ingin draf kontrak muncul dalam hasil pencarian umum.
🟢 Solusi: Solusinya terletak pada kontrol akses yang kuat dan standar kepatuhan.
Perusahaan memerlukan izin berdasarkan peran, enkripsi, dan catatan audit untuk melindungi materi sensitif. ClickUp mendukung hal ini melalui kepatuhan SOC 2, izin granular, dan otentikasi dua faktor, memberikan fondasi yang lebih aman bagi perusahaan untuk penemuan berbasis AI.
⚠️ Tantangan #2: Memastikan hasil yang andal
Alat AI dapat merangkum informasi dengan cepat, tetapi jika mereka mengambil data dari dokumen yang sudah usang, tim akan kehilangan kepercayaan terhadap hasilnya. Seorang manajer teknik tidak ingin catatan sprint lama memengaruhi prioritas saat ini.
🟢 Solusi: Menghubungkan pencarian dengan dokumen yang terus diperbarui dan alur kerja aktif menghindari jebakan ini. Alih-alih mengindeks unggahan statis, hasil pencarian tetap terhubung dengan proyek saat ini. Di ClickUp, pencarian terintegrasi langsung dengan tugas dan Dokumen, sehingga pembaruan terbaru selalu muncul terlebih dahulu.
⚠️ Tantangan #3: Mengelola bahasa khusus
Model AI generik kesulitan dalam menangani akronim dan terminologi khusus bidang. Misalnya, dalam bidang kesehatan, ‘RA’ dapat berarti rheumatoid arthritis atau regulatory affairs, tergantung pada konteksnya.
🟢 Solusi: Organisasi sering melatih model kustom atau menyediakan glosarium yang mencerminkan bahasa internal. Menggabungkan AI dengan materi referensi yang terverifikasi, seperti wiki perusahaan atau basis pengetahuan, menjaga hasil tetap selaras dengan cara tim sebenarnya bekerja.
⚠️ Tantangan #4: Meningkatkan adopsi di kalangan karyawan
Bahkan sistem pencarian AI paling canggih pun akan gagal jika terasa seperti platform lain. Karyawan tidak ingin meninggalkan alat kerja harian mereka untuk mencari jawaban.
🟢 Solusi: Pendekatan paling efektif adalah mengintegrasikan pencarian AI ke dalam sistem inti yang sudah digunakan—manajemen tugas, alat dokumen, atau pusat komunikasi. Dengan cara ini, adopsi terjadi secara alami karena pencarian terintegrasi dalam alur kerja yang sudah ada.
Tren Masa Depan dalam Pencarian Perusahaan Berbasis AI
Gelombang berikutnya dari pencarian AI di tempat kerja akan berfokus pada presisi, integrasi, dan interaksi alami. Berikut adalah beberapa tren yang perlu diperhatikan:
- Personalisasi berdasarkan peran: Ini berarti bahwa pertanyaan yang sama dapat menghasilkan jawaban yang berbeda tergantung pada siapa yang menanyakannya. Seorang analis keuangan dan seorang pemimpin pemasaran dapat keduanya mengetik 'perkiraan kuartal keempat' dan menerima hasil yang disesuaikan dengan fungsi mereka
- Orkestrasi multi-model: Alih-alih bergantung pada satu penyedia AI, pencarian perusahaan akan menggabungkan keunggulan dari berbagai model: penalaran dari satu model, ringkasan dari model lain, dan pemahaman bahasa dari model ketiga
- Masukan suara dan percakapan: Tim penjualan mungkin meminta pembaruan akun saat bepergian, dan pemimpin proyek mungkin mencatat catatan rapat secara verbal, yang langsung terintegrasi ke dalam sistem pencarian
Misalnya, tim yang menggunakan ClickUp Talk to Text dapat menulis 400% lebih banyak tanpa mengetik dan menghemat hingga 1 jam setiap hari. Pergeseran ini menuju akses yang mulus dan aman ke pengetahuan di mana pun pekerjaan dilakukan.
Dari Pencarian ke Aksi dengan ClickUp
Pencarian perusahaan yang didukung oleh AI terus berkembang menjadi lebih cerdas, tetapi nilainya yang sesungguhnya terlihat ketika hasil pencarian membantu mempercepat pekerjaan. Tim menginginkan jawaban yang aman, wawasan yang lebih cepat, dan alat yang sesuai dengan cara mereka sudah berkolaborasi.
ClickUp mewujudkan koneksi tersebut.
Pencarian Perusahaan menampilkan tugas-tugas aktif dan dokumen, sehingga hasilnya mencerminkan proyek-proyek saat ini rather than file-file yang terlupakan. ClickUp Brain dan Brain MAX membantu pemimpin dan tim mengekstrak makna dari pengetahuan yang luas tanpa perlu berpindah antar aplikasi.
Talk to Text melangkah lebih jauh, mengubah pemikiran cepat dan pembaruan lapangan menjadi catatan yang dapat dicari, menghemat waktu tim berjam-jam setiap minggu. Tambahkan sumber daya terstruktur melalui templat, dan AI mulai menggunakan bahasa yang sama dengan organisasi Anda.
Mengapa menunda? Daftar sekarang di ClickUp! 📋