Sebuah tim mencoba alat penulisan AI untuk menghemat waktu dalam pembuatan konten. Tak lama setelah itu, seseorang mencoba generator gambar AI. Kemudian, alat lain ditambahkan untuk mengotomatisasi beberapa tugas berulang.
Secara individual, alat-alat ini tampak berguna. Namun, seiring waktu, pengaturan mulai terasa berantakan.
Alat-alat tersebut tidak saling terintegrasi. Beberapa di antaranya melakukan hal yang serupa. Hasil keluaran tersebar di berbagai aplikasi, dan sulit untuk membedakan mana yang benar-benar membantu versus mana yang hanya menambah kebisingan.
Bagi tim yang baru mengenal AI, kekacauan ini, yang juga dikenal sebagai AI sprawl, adalah fase awal yang umum. Ini merupakan bagian dari kurva pembelajaran.
Tapi tahukah Anda? Anda tidak memerlukan lebih banyak alat AI; melainkan kombinasi yang tepat yang sesuai dengan kebutuhan spesifik tim Anda dan tingkat kematangan AI tim Anda.
Dalam blog ini, kami akan menunjukkan kepada Anda cara melampaui adopsi AI yang sembarangan dan membangun stack teknologi AI yang efektif. Stack yang sebenarnya dapat mengurangi pekerjaan rutin Anda.
Tantangan Memulai dengan AI
Aplikasi yang didukung AI kini memasuki pasar lebih cepat dari sebelumnya.
Siapa pun dapat membangun alat AI dengan beberapa API, model yang sudah dilatih sebelumnya, dan infrastruktur cloud. Setiap alat menjanjikan pekerjaan yang lebih cepat, keputusan yang lebih cerdas, atau langkah manual yang lebih sedikit.
Anda memiliki puluhan kerangka kerja machine learning, platform cloud, dan alat penyimpanan data untuk dipilih. Semakin banyak opsi yang tersedia, semakin parah dilema dalam mengambil keputusan.
Tapi itu belum semuanya. Tantangan sesungguhnya baru dimulai setelah itu:
- Migrasi berisiko karena memindahkan alur kerja yang sedang berjalan dan data sensitif ke sistem yang didukung AI dapat dengan mudah mengganggu operasional.
- Kurva pembelajaran sangat curam. Jika alat-alat terasa canggung atau mengganggu, tim akan berhenti menggunakannya, terlepas seberapa powerfulnya alat tersebut.
- ROI masih belum jelas, dengan para pemimpin yang tidak yakin seperti apa kesuksesan itu atau berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk melihat hasilnya.
- Utang teknis perlahan-lahan merayap masuk, karena pilihan AI yang terburu-buru menambah kompleksitas pada sistem yang sudah terbebani.
Adopsi awal AI bisa menjadi tantangan bagi tim yang baru mengenal AI. Yang Anda butuhkan adalah pengaturan sederhana dengan kemudahan penggunaan yang tinggi dan integrasi yang mulus di seluruh sistem.
Stack teknologi AI yang tepat memberikan struktur yang sangat dibutuhkan dalam seluruh siklus hidup AI, sehingga peralihan ke AI menjadi jauh lebih mudah.
Bagaimana caranya? Mari kita cari tahu!
👀 Tahukah Anda: Menurut survei ClickUp tentang Kesenjangan Penggunaan AI, 23% profesional pada dasarnya "terjebak oleh AI"—mereka ingin menggunakan teknologi ini tetapi tidak tahu harus mulai dari mana atau bagaimana mengintegrasikannya ke dalam tugas harian mereka tanpa membuat segalanya menjadi lebih rumit.
Apa Itu Stack AI?
Stack AI adalah kumpulan alat, teknologi, infrastruktur, dan kerangka kerja yang saling terhubung yang Anda gunakan untuk menjalankan kemampuan AI di seluruh tim atau organisasi Anda.
Memahami lapisan-lapisan dalam stack AI
Stack teknologi AI dibangun secara berlapis. Anda memilih alat yang tepat untuk membentuk setiap lapisan, dan bersama-sama lapisan-lapisan ini membentuk stack AI Anda.
Tiga lapisan inti adalah:
1. Lapisan data
AI belajar dari informasi yang Anda berikan. Lapisan ini mencakup semua informasi yang dapat dipelajari oleh AI. Hal ini memastikan informasi perusahaan Anda terorganisir, bersih, dan mudah ditemukan oleh AI.
✅ Komponen utama meliputi:
- Dokumen, basis data, alat, sistem pencatatan
- Alat pembersihan data untuk meningkatkan kualitas data
- Data warehouse, data lake, dan database vektor untuk menyimpan data mentah.
- Pipa data untuk mengekstrak dan mengirimkan data ke tahap selanjutnya
- Sistem kontrol versi data untuk melacak perubahan pada dataset.
2. Lapisan kecerdasan
Ini adalah bagian pemrosesan dari stack teknologi AI Anda. Bagian ini memproses data yang dikumpulkan untuk memberikan prediksi, ringkasan, atau keputusan otomatis.
✅ Komponen utama meliputi:
- Penglihatan komputer
- Kerangka kerja machine learning untuk pengembangan model
- Model AI yang sebenarnya
- Mesin inferensi
- Pemrosesan bahasa alami (NLP)
- Prompting, penalaran, dan logika pengambilan keputusan
3. Lapisan aplikasi
Lapisan aplikasi menghubungkan AI dengan alur kerja Anda sehingga anggota tim dapat menggunakannya untuk menyelesaikan pekerjaan.
✅ Komponen utama meliputi:
- Logika yang spesifik untuk tugas atau alur kerja
- Mekanisme pengumpulan umpan balik untuk menyempurnakan model pembelajaran mesin
- Antarmuka obrolan, asisten virtual, fitur terintegrasi
- Aplikasi pengguna akhir di mana output AI dihasilkan dan direview
🧠 Fakta Menarik: Pada tahun 1770-an, seorang pembuat jam Swiss, Pierre Jacquet-Droz, menciptakan “The Writer,” sebuah boneka mekanik berukuran anak-anak yang terbuat dari 6.000 bagian dan mampu menulis kalimat kustom hingga 40 karakter. Boneka ini dianggap sebagai salah satu contoh awal dari komputer.
📚 Baca Lebih Lanjut: Cara Menggunakan ClickUp AI untuk Produktivitas dan Efisiensi yang Lebih Tinggi
Bagaimana perbedaan antara menggunakan stack dengan alat AI mandiri
Saat memilih alat AI mandiri, Anda akan bertanya: Apa fungsi alat ini?
Kecepatan dan kemudahan langsung menjadi prioritas. Anda lebih memilih solusi plug-and-play yang dapat menyelesaikan masalah tertentu secara instan.
📌 Contoh: Anda menyalin dan menempelkan data penjualan bulanan, wawasan, dan ringkasan Anda ke dalam generator laporan AI untuk dengan cepat membuat laporan profesional.
Saat membangun stack AI, fokusnya adalah: Bagaimana alat ini cocok dengan alur kerja kami?
Tujuannya adalah untuk berinvestasi dalam solusi AI yang:
- Atasi masalah Anda
- Sangat kompatibel satu sama lain
- Integrasikan dengan mudah ke sistem/alur kerja lama Anda.
- Dukung tim Anda dalam jangka panjang
📌 Contoh: Anda mengatur sistem di mana catatan penjualan internal dan catatan proyek secara otomatis mengalir ke model AI yang telah dilatih dengan gaya bahasa merek Anda. Model tersebut menyusun laporan dan langsung menempatkannya di folder bersama tim Anda untuk direview.
Mengapa tim yang baru mengenal AI membutuhkan konfigurasi terintegrasi dan modular?
Mungkin tergoda untuk menggunakan beberapa alat AI dan mengoperasikan bisnis Anda dengan mereka. Namun, jika Anda ingin AI Anda berkembang seiring dengan tim Anda, membangun sistem terintegrasi dan modular sangatlah penting.
Inilah alasannya:
- Mudah mengganti alat: Landscap AI sangat dinamis. Tim harus meng-upgrade ke alternatif yang lebih baik untuk mengikuti tren yang muncul. Dengan stack modular, jauh lebih mudah untuk menambahkan atau menghapus alat AI tanpa mengganggu pekerjaan.
- Selesaikan lebih banyak masalah dengan satu alat: Tim yang baru mengenal AI sering kali membeli aplikasi AI terpisah untuk setiap masalah, yang hanya menambah beban teknis. Dengan membangun lapisan kecerdasan terpusat, Anda dapat menggerakkan semua operasi Anda tanpa perlu menggunakan banyak alat.
- Konsistensi di antara tim yang berbeda: Karena alat AI yang berdiri sendiri tidak saling berkomunikasi, tim atau anggota tim yang berbeda terpaksa bekerja dengan output yang tidak konsisten. Pengaturan terintegrasi mengatasi hal ini dengan menciptakan satu sumber kebenaran untuk semua.
📮 ClickUp Insight: Tim dengan kinerja rendah empat kali lebih mungkin menggunakan 15+ alat, sementara tim dengan kinerja tinggi mempertahankan efisiensi dengan membatasi alat mereka hingga 9 platform atau kurang. Tapi bagaimana jika menggunakan satu platform?
Sebagai aplikasi serba guna untuk kerja, ClickUp mengintegrasikan tugas, proyek, dokumen, wiki, obrolan, dan panggilan Anda dalam satu platform, dilengkapi dengan alur kerja yang didukung AI. Siap bekerja lebih cerdas? ClickUp cocok untuk setiap tim, membuat pekerjaan lebih transparan, dan memungkinkan Anda fokus pada hal yang penting sementara AI menangani sisanya.
Contoh tumpukan AI sederhana yang digunakan dalam kehidupan sehari-hari
Pikirkan stack AI itu rumit? Pada praktiknya, mereka jauh lebih sederhana dan tidak memerlukan keahlian teknik lanjutan atau pengembangan AI dari nol.
Yang terpenting adalah memilih aplikasi AI yang tepat dan mengintegrasikannya dengan perencanaan yang matang. Lakukan hal itu, dan Anda siap untuk mendapatkan nilai nyata dari AI—dengan lebih sedikit kebingungan, gangguan alur kerja minimal, dan biaya yang lebih rendah.
Berikut adalah beberapa contoh sederhana tentang bagaimana tim menggabungkan alat-alat berbasis AI untuk pekerjaan sehari-hari.
1. CRM + analitik + AI penulisan
📌 Contoh: Anda mengelola tim penjualan yang menangani ratusan prospek aktif. Alih-alih meminta tim penjualan untuk memeriksa catatan CRM secara manual, Anda dapat menambahkan analitik berbasis AI ke atas sistem CRM Anda untuk melacak perilaku prospek terbaru dan sinyal pembelian.
Ketika sistem mengidentifikasi prospek dengan niat beli tinggi, sistem tersebut meneruskan konteks tersebut ke alat penulisan AI. Alat tersebut menyusun email tindak lanjut yang dipersonalisasi, yang kemudian diperiksa dan dikirim oleh perwakilan dengan cepat.
2. Manajemen proyek + otomatisasi rapat + alokasi tugas cerdas
📌 Contoh: Selama rapat tim, alat rapat mendengarkan percakapan, mencatat transkripnya, dan mengidentifikasi setiap tugas yang disebutkan.
Ini secara otomatis mengirimkan item tindakan tersebut ke alat manajemen proyek Anda. Saat rapat berakhir, papan proyek sudah diperbarui dengan semua tugas baru.
AI juga secara otomatis menganalisis beban kerja dan keterampilan setiap anggota tim sebelum menugaskan tugas dan memberitahu mereka.
3. Chat internal + pencarian AI
📌 Contoh: Alih-alih anggota tim saling menghubungi untuk meminta konteks atau file yang hilang, Anda dapat mengintegrasikan AI ke dalam wiki perusahaan dan folder bersama. AI akan membaca semua dokumen—kebijakan HR, rencana proyek sebelumnya, dan panduan teknis.
Anda kemudian menghubungkan ini dengan aplikasi obrolan internal Anda. Ketika seorang anggota tim memiliki pertanyaan, mereka mengetiknya di obrolan, dan AI akan mengambil informasi tersebut untuk mereka.
📚 Baca Lebih Lanjut: Bagaimana AI Mengubah Layanan Profesional
Cara Memilih Stack AI yang Tepat untuk Pemula (Langkah demi Langkah)
Berikut cara memilih stack yang tepat untuk implementasi AI yang sukses:
Langkah 1: Tentukan kebutuhan Anda
Mulailah dengan melihat bagaimana tim Anda bekerja saat ini.
Apakah tim Anda terutama menggunakan AI untuk tugas-tugas individu seperti menyusun konten, merangkum catatan, atau brainstorming ide? Dalam hal itu, beberapa alat AI mandiri mungkin terasa cukup pada awalnya.
Namun, jika AI mulai terlibat dalam proses kerja bersama—seperti pembaruan status, pembuatan tugas, pelaporan, atau dokumentasi internal—Anda akan segera menghadapi hambatan. Menyalin-tempel konteks, menjelaskan ulang pekerjaan, dan melacak hasil di berbagai alat menjadi beban harian.
Selanjutnya, pertimbangkan di mana AI diharapkan dapat menghemat waktu.
Jika tujuan Anda adalah kecepatan dalam tugas-tugas satu kali, konfigurasi ringan dapat menjadi solusi yang tepat.
Namun, jika Anda ingin AI mengurangi koordinasi, tindak lanjut, dan pembaruan manual di seluruh tim, Anda memerlukan alat yang dapat terintegrasi langsung ke dalam alur kerja yang sudah ada.
Akhirnya, pertimbangkan adopsi.
Jika AI mengharuskan tim Anda untuk mempelajari antarmuka baru atau terus-menerus mengganti alat, penggunaan akan menurun. Bagi tim yang baru mengenal AI, stack yang tepat terintegrasi dengan alat-alat sehari-hari yang digunakan tim Anda.
👀 Tahukah Anda: Kata “robot” berasal dari sebuah drama Ceko tahun 1920 berjudul Rossumovi Univerzální Roboti (R. U. R. ) karya Karel Čapek. “Roboti” berasal dari kata “robota,” yang berarti kerja paksa atau pekerjaan berat.
Dalam cerita tersebut, robot-robot tersebut sebenarnya adalah entitas tanpa jiwa yang dihasilkan melalui bio-engineering dengan daging dan darah yang mirip manusia. Mereka akhirnya memberontak dan memusnahkan seluruh ras manusia.
Langkah 2: Kelompokkan, urutkan, dan prioritaskan masalah utama.
Mengapa Anda perlu mengidentifikasi masalah utama dan tujuan AI Anda sebelum memilih alat yang tepat?
Misalnya, tim pemasaran membutuhkan bantuan dalam menyusun salinan iklan. Tim penjualan membutuhkan bantuan dalam menulis presentasi penjualan.
Jika kedua tim membeli alat penulisan AI secara terpisah, Anda telah menggandakan biaya tanpa menyelesaikan masalah baru.
Untuk menghindari hal ini, ingatlah: jangan mengelompokkan masalah berdasarkan tim atau departemen. Kelompokkan berdasarkan jenis kemampuan AI yang dibutuhkan.
| Kemampuan AI | Apa yang Dibahas | Contoh Umum |
| Generasi AI | Membuat atau mengubah konten | Merangkum dokumen panjang, menyunting pembaruan internal, menghasilkan agenda rapat, dan membuat gambar. |
| Analisis AI | Menganalisis data dan mengidentifikasi pola | Menganalisis tren perilaku pelanggan, mengidentifikasi kampanye yang kurang perform, dan mendeteksi ketidakkonsistenan data. |
| Routing dan otomatisasi AI | Memindahkan pekerjaan tanpa koordinasi manual | Mengonversi poin tindakan rapat menjadi tugas, mengarahkan persetujuan, mengkategorikan pekerjaan masuk, dan memperbarui status tugas. |
Selanjutnya, ambil satu kemampuan sekaligus dan evaluasi setiap masalah menggunakan dua pertanyaan:
- Seberapa sering masalah ini terjadi?
- Berapa banyak waktu atau usaha yang dibutuhkan saat melakukannya?
Masalah yang terjadi setiap hari dan menghambat kemajuan harus diprioritaskan. Inilah kemampuan yang tidak boleh dikompromikan oleh stack AI Anda.
Anggaplah masalah-masalah berdampak tinggi ini sebagai kasus penggunaan awal Anda.
Langkah 3: Pilih alat AI Anda
Saat memilih alat yang tepat untuk stack AI modern Anda, tujuannya adalah untuk membangun ekosistem yang terintegrasi, bukan hanya mencari kemampuan yang tepat untuk mengatasi masalah.
Beberapa hal penting yang perlu dipertimbangkan saat memilih alat AI:
- Integrasi bawaan dan API: Prioritaskan alat yang memiliki integrasi bawaan (terintegrasi secara langsung) untuk sistem yang sudah ada (misalnya, CRM Anda). Jika suatu alat tidak memiliki koneksi bawaan, alat tersebut harus memiliki API yang kuat. Hal ini memastikan Anda dapat menggunakan alat penghubung seperti Zapier atau Make untuk mengotomatisasi aliran data.
- Kurang lebih: Cari platform yang dapat menyelesaikan beberapa masalah terkait sekaligus—misalnya, alat AI yang menangani transkripsi rapat, ringkasan, dan penugasan tugas dalam satu langkah. Hal ini mencegah tumpang tindih dan mengurangi biaya langganan.
- Kurva pembelajaran minimal: Karena tim Anda baru dalam AI, hindari alat yang memerlukan prompt engineering atau pemrograman yang kompleks.
- Infrastruktur data yang aman: Cari solusi privasi tingkat perusahaan untuk mengenkripsi data Anda.
- Skalabilitas modular: Pilih alat yang memungkinkan Anda memulai dengan satu pengguna atau proyek uji coba kecil, dan skalakan untuk menangani peningkatan besar dalam data atau pengguna di kemudian hari.
Langkah 4: Mengintegrasikan alur kerja AI dengan orkestrasi terpadu
Apa yang terjadi ketika Anda menggunakan terlalu banyak alat AI?
Penyebaran alat yang berlebihan menguras produktivitas, anggaran, dan fokus Anda. Sebelum Anda menyadarinya, hal ini dapat menyebabkan penyebaran pekerjaan, di mana file, pembaruan, dan keputusan tersebar di berbagai aplikasi, obrolan, dan kotak masuk.
Dan biayanya sangat besar—kerugian produktivitas global diperkirakan mencapai $2,5 triliun setiap tahun.
Setelah stack AI Anda berjalan, Anda memerlukan lapisan orkestrasi tunggal untuk menghubungkan semuanya—melintasi alat, alur kerja, dan tim.
Lapisan orkestrasi ini berfungsi sebagai sistem pencatatan untuk:
- Dalam proses pengembangan
- Output yang dihasilkan oleh AI
- Kepemilikan dan pertanggungjawaban
- Visibilitas antar tim
ClickUp menjadi lapisan orkestrasi tersebut. Ruang Kerja AI Terintegrasi Pertama di Dunia menghubungkan aplikasi dan alur kerja ke dalam platform terpadu.
Apa artinya itu bagi Anda? Tonton video ini untuk mengetahuinya 👇
Langkah 5: Deploy stack dan latih tim Anda
Setelah stack AI Anda siap, luncurkan secara bertahap untuk memastikan adopsi berjalan lancar dan risiko tetap rendah.
Mulailah dengan alur kerja yang memberikan nilai langsung, seperti merangkum pembaruan, menyusun konten rutin, atau mengarahkan permintaan berulang. Sempurnakan alur kerja ini sebelum memperluasnya lebih lanjut.
Jika tim Anda kecil, terapkan stack tersebut pada satu proyek terlebih dahulu.
Gunakan keberhasilan awal untuk membangun kepercayaan dan dukungan pemangku kepentingan, lalu tingkatkan adopsi AI secara bertahap di seluruh tim.
💡 Tips Pro: Gunakan ClickUp Automations untuk menangani tugas koordinasi yang berulang sehingga tim Anda dapat fokus pada pekerjaan yang lebih bermakna.
Atur pemicu sederhana seperti perubahan status tugas, pengingat tanggal jatuh tempo, atau penyesuaian prioritas yang secara otomatis memperbarui bidang tugas, mengirim notifikasi, atau membuat tindak lanjut.
Misalnya, Anda dapat mengotomatisasi perubahan status saat subtugas selesai, memberi tahu pemangku kepentingan saat tonggak penting tercapai, atau mengotomatisasi penugasan tugas berdasarkan aturan beban kerja.
Jika Anda baru pertama kali memulai dengan otomatisasi, kami telah membuat video ini untuk Anda 👇
Langkah 6: Pantau, ukur, dan sesuaikan stack teknologi Anda
Memantau stack AI berarti dua hal:
- Evaluasi kinerja alur kerja: Bandingkan garis dasar sebelum dan sesudah untuk proses yang Anda uji coba. Perhatikan metrik seperti waktu penyelesaian tugas, jumlah langkah manual, siklus tinjauan, tingkat pengerjaan ulang, dan penanganan pengecualian.
- Menilai keandalan stack: Periksa apakah integrasi berjalan secara konsisten dan otomatisasi terpicu pada waktu yang tepat. Pantau kinerja model untuk memahami dan mengatasi "model drift"—di mana output AI menurun seiring waktu.
Ingat juga bahwa pemantauan kemajuan adalah proses yang berkelanjutan.
📮 ClickUp Insight: Lebih dari setengah responden mengetik ke tiga atau lebih alat setiap hari, berjuang melawan “ app sprawl ” dan alur kerja yang tersebar.
Meskipun mungkin terasa produktif dan sibuk, konteks Anda hanya tersebar di berbagai aplikasi, belum lagi kelelahan akibat mengetik. BrainGPT menyatukan semuanya: cukup bicara sekali, dan pembaruan, tugas, serta catatan Anda akan langsung tercatat di tempat yang tepat di ClickUp. Tidak perlu lagi berpindah-pindah aplikasi, tidak ada lagi kekacauan—hanya produktivitas yang lancar dan terpusat.
Contoh Stack AI untuk Tim yang Baru Memulai dengan AI
Berikut ini adalah gambaran lengkap tentang AI tech stack yang dirancang untuk pemula. Kami telah memilih alat-alat yang memberikan nilai terbaik untuk uang Anda sambil tetap menjaga kesederhanaan.
Gunakan ini sebagai inspirasi untuk stack teknologi Anda dan sesuaikan sesuai keinginan Anda.
1. Lapisan data, pelaporan, dan analitik
Lapisan ini merupakan fondasi dari stack teknologi. Ia membantu mengumpulkan informasi dari situs web, iklan, dan CRM Anda sehingga setiap alat AI lain dalam stack Anda dapat bekerja dengan data berkualitas tinggi yang sama.
Paket ini mencakup alat-alat yang bertanggung jawab atas pengumpulan data berkualitas, pemrosesan, penyimpanan, validasi, analisis, dan pengelolaan secara keseluruhan.
Airbyte
Airbyte adalah platform integrasi data open-source. Platform ini membantu memindahkan data dari ratusan sumber yang berbeda—seperti iklan Facebook, toko Shopify, atau akun Stripe—ke dalam gudang data terpusat.
Fitur utama
- Tiga cara untuk mengintegrasikan: tanpa kode, dengan sedikit kode, dan kit pengembangan konektor khusus bahasa.
- Hubungkan alat favorit Anda dan bahkan aplikasi legacy dalam waktu kurang dari 10 menit.
- Terintegrasi dengan platform data utama, termasuk Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Postgres, Pinecone, Weaviate, dan lain-lain.
Harga
- Harga khusus
Google BigQuery
Google BigQuery adalah data warehouse tanpa server yang dapat menangani jumlah data yang sangat besar dan menjalankan pencarian kompleks (query) dalam hitungan detik. Fitur bawaan yang dimilikinya memungkinkan Anda menjalankan model AI langsung pada data yang disimpan.
Fitur utama
- Pencarian cepat untuk dataset besar
- Terhubung dengan Google Sheets, Dataflow, Spark, Hadoop, dan alat lainnya.
- Sangat hemat biaya, karena Anda hanya membayar untuk data yang disimpan dan pencarian yang dilakukan secara terpisah.
Harga
- Harga khusus
Harapan Besar
Great Expectations adalah solusi berbasis AI yang memastikan hanya data berkualitas tinggi yang mengalir melalui pipeline Anda. Misalnya, jika ada harga negatif atau alamat email yang hilang, sistem akan memberi tahu Anda sebelum data yang salah/tidak lengkap mencapai model AI Anda.
Fitur utama
- Pemantauan kesehatan data secara real-time untuk deteksi anomali instan
- Dilengkapi dengan alat pemantauan data bawaan
- Menggunakan AI untuk secara otomatis menghasilkan tes dan memvalidasi kualitas data.
Harga
- Harga kustom
🚀 Keunggulan ClickUp: Meskipun BigQuery menyimpan data, Airbyte memindahkannya, dan Great Expectations memvalidasi data tersebut, Anda masih membutuhkan alat untuk menganalisis dan memvisualisasikan hasilnya.
Dashboard ClickUp mengubah data mentah dan real-time menjadi wawasan yang mudah dipahami bagi semua orang di perusahaan Anda.
Sesuaikan dasbor Anda dengan mengatur beberapa kartu (grafik pie, grafik batang, grafik lingkaran, dll.) untuk melacak pekerjaan, waktu, pendapatan, sprint, dan kinerja tim dalam satu tampilan.
Dengan AI Cards, Anda dapat secara otomatis merangkum pekerjaan, mengidentifikasi hambatan, dan menghasilkan ringkasan status naratif menggunakan data yang sama.
Kombinasi antara kustomisasi seret-dan-lepas + kartu AI ini membantu menciptakan dashboard siap eksekutif dengan grafik, KPI, dan ringkasan otomatis dalam satu tempat.
2. Lapisan konten kreatif
AI tidak dapat menggantikan kreativitas. Namun, AI dapat mengurangi waktu yang dihabiskan untuk draf awal, revisi, dan pemanfaatan ulang.
Dengan mempertimbangkan hal ini, mari kita jelajahi alat AI kunci untuk lapisan pembuatan konten:
Jasper
Platform otomatisasi konten AI Jasper menyatukan suara merek Anda, menghubungkan alur kerja Anda, dan mengotomatisasi siklus hidup konten Anda melalui saluran konten cerdas.
Fitur utama
- Jasper memiliki kesadaran merek, artinya ia menggunakan model deep learning untuk memahami nada, gaya, dan pengetahuan produk perusahaan Anda.
- Terintegrasi dengan Surfer SEO dan Semrush untuk mengoptimalkan konten Anda secara SEO.
- Mendukung pembuatan konten dalam lebih dari 30 bahasa.
Harga
- Mulai dari $69 per bulan per pengguna
Canva Magic Studio
Canva Magic Studio adalah suite desain AI all-in-one. Ia menyederhanakan tugas-tugas kompleks seperti pengeditan foto, desain tata letak, dan pembuatan video menjadi tindakan satu klik.
Fitur utama
- Menghasilkan templat desain yang dapat diedit dan sesuai dengan merek untuk posting media sosial, presentasi, poster, dll., dari prompt teks sederhana.
- Mengubah data mentah menjadi grafik yang menarik secara visual dan bermerk.
- Mendukung desain dan pengeditan massal tingkat profesional.
Harga
- Gratis
- Paket berbayar mulai dari $15 per bulan per pengguna.
HeyGen
Gunakan platform generasi video AI HeyGen untuk menghasilkan video berkualitas profesional, bahkan hanya dari skrip. Platform ini mengotomatiskan proses dan menghemat waktu produksi Anda. Buat video berkualitas tinggi dengan narasi suara, visual, dan avatar AI.
Fitur utama
- Kloning suara dan penampilan Anda sendiri untuk membuat avatar digital untuk video Anda.
- Ubah satu foto atau gambar menjadi video yang bisa berbicara dengan sinkronisasi bibir yang akurat.
- Terjemahkan video Anda secara otomatis ke lebih dari 175 bahasa dan dialek.
Harga
- Gratis
- Paket berbayar mulai dari $29 per bulan per pengguna.
🚀 Keunggulan ClickUp: Mencari alat generasi konten AI all-in-one yang terintegrasi dengan tugas, dokumen, dan seluruh ruang kerja Anda?
Coba ClickUp Brain. Baik Anda sedang menyusun ringkasan proyek di Doc, mendesain gambar, atau menulis deskripsi tugas, cukup dengan satu klik saja untuk menyelesaikannya.
Dengan Brain, Anda dapat:
- Perbaiki teks yang ada untuk kejelasan, nada, tata bahasa, dan struktur.
- Identifikasi tugas-tugas yang perlu diperbaiki berdasarkan data yang sudah ada.
- Buat ringkasan konten, artikel, dokumen teknis, SOP, deskripsi produk, salinan iklan, caption media sosial, panduan onboarding, manual pelatihan, dll., dalam hitungan detik.
3. Lapisan pemasaran dan dukungan penjualan
Jika Anda memimpin tim pemasaran atau penjualan, inisiatif AI Anda harus berfokus pada personalisasi tingkat tinggi, otomatisasi penjadwalan dan pemasaran, serta analisis perilaku. Tepatnya apa yang ditawarkan oleh alat-alat di lapisan ini:
ActiveCampaign
ActiveCampaign mengelola strategi pemasaran dan eksekusi di berbagai saluran. Platform ini menggunakan AI untuk mengoordinasikan seluruh perjalanan pelanggan, mengelola kampanye pemasaran end-to-end, membangun segmen audiens, dan mempersonalisasi pesan.
Fitur utama
- Membuat kampanye lengkap, termasuk teks dan gambar, dari prompt teks sederhana.
- Otomatisasi email dan pesan berbasis perilaku
- Mendukung otomatisasi omnichannel (WhatsApp, SMS, email, situs web, dll.)
Harga
- Mulai dari $15 per bulan per pengguna (dibayar secara tahunan)
Apollo. io
Apollo.io adalah platform kecerdasan penjualan dan keterlibatan B2B yang menggabungkan basis data besar dan terverifikasi dengan lebih dari 275 juta kontak dengan alat pemasaran otomatis. Ini adalah antarmuka utama yang ideal untuk tim prospek apa pun.
Fitur utama
- Sinyal niat untuk mengidentifikasi perusahaan yang aktif meneliti solusi Anda.
- Secara otomatis mengumpulkan wawasan tentang perusahaan dan kontak untuk menghasilkan poin pembicaraan yang dipersonalisasi.
- Membuat email, balasan, dan subjek email yang sesuai dengan merek.
Harga
- Gratis
- Paket berbayar mulai dari $59 per bulan per pengguna.
4. Lapisan dukungan pelanggan dan layanan
Mengintegrasikan AI ke dalam lapisan CX Anda berarti beralih dari pemecahan masalah reaktif menjadi layanan proaktif. Tujuannya adalah menyelesaikan pertanyaan sederhana secara instan menggunakan bot sambil membekali perwakilan manusia dengan konteks yang diperlukan untuk menangani situasi kompleks dan bermuatan emosi tinggi.
Dua alat berikut ini menjadi dasar untuk lapisan ini:
Intercom
Intercom mengelola komunikasi pelanggan secara real-time melalui chat, pesan dalam aplikasi, dan kotak masuk dukungan. Kemampuan AI-nya membantu menyaring permintaan, menyarankan jawaban, dan menyelesaikan pertanyaan umum sebelum sampai ke agen manusia.
Fitur utama
- Bot yang didukung oleh GPT-4 untuk dukungan lini pertama
- Profil pelanggan yang kontekstual dengan riwayat percakapan
- Kotak masuk terpadu untuk obrolan, email, dan pesan dalam aplikasi.
Harga
- Mulai dari $39 per bulan per pengguna
Gong
Gong bertindak sebagai mata dan telinga tim pasca-penjualan Anda. Ia merekam, menerjemahkan, dan menganalisis setiap interaksi pelanggan (panggilan telepon, email, dan pertemuan) untuk mengidentifikasi pola, risiko, dan peluang yang sering terlewatkan oleh perwakilan manusia.
Fitur utama
- Analisis berbasis AI terhadap sentimen pelanggan dan topik
- Ukur adopsi metode di lapangan, perbesar tampilan untuk melihat tren tim secara keseluruhan, dan perbesar tampilan untuk melihat pola di tingkat individu.
- Wawasan tentang kinerja agen dan peluang pelatihan
Harga
- Harga khusus
5. Lapisan orkestrasi alur kerja
Membeli dan mengimplementasikan sistem adalah satu hal, tetapi membangun alur kerja yang didukung AI untuk operasi sehari-hari adalah hal lain. Tak heran langkah ini menjadi yang paling menakutkan bagi tim yang baru mengenal AI.
ClickUp memudahkan hal ini dengan otomatisasi alur kerja tanpa kode yang ramah pemula. Platform ini menyediakan alat bawaan yang intuitif untuk memulai dari hal kecil—seperti mengotomatisasi pembaruan status tugas—dan dengan cepat berkembang menjadi membangun agen AI otonom yang mengelola proyek secara keseluruhan untuk Anda.
Mari kita jelajahi kemampuannya sebagai agen AI kontekstual untuk tim Anda:
AI kontekstual yang memahami pekerjaan Anda
ClickUp BrainGPT adalah asisten AI desktop yang selalu aktif, memahami pekerjaan Anda, tugas, dokumen, obrolan, proyek, peta jalan, dan tim. Semua hal tersebut terintegrasi dan terhubung dengan ruang kerja ClickUp Anda.
BrainGPT, AI kontekstual, memahami konteks pekerjaan Anda. Karena terintegrasi langsung ke dalam alur kerja Anda, ia dapat menjawab:
- Apa yang sedang dikerjakan
- Siapa yang memiliki apa
- Apa yang tertunda, terblokir, atau menunggu masukan
- Bagaimana tugas dan dokumen saling berhubungan
📌 Contoh: Bayangkan seorang pemimpin proyek bergabung dengan tim di tengah minggu setelah seharian sibuk dengan panggilan telepon. Alih-alih mengejar pembaruan di berbagai obrolan dan dokumen, mereka bertanya kepada BrainGPT: Apa status terkini peluncuran situs web?
BrainGPT mengambil konteks langsung dari ruang kerja dan merespons dengan ringkasan yang ringkas:
- Desain halaman utama telah disetujui dan siap untuk dikembangkan.
- Pembaruan konten sedang dalam proses tinjauan dan telah ditugaskan kepada pemimpin konten.
- QA terblokir, menunggu aset akhir.
- Dua tugas sudah terlambat dan ditugaskan kepada pemilik yang sama.
Dari sana, BrainGPT juga dapat merangkum hambatan dan membuat pembaruan status singkat untuk pemangku kepentingan.
Asisten AI yang menghilangkan penyebaran AI yang tidak terkendali
Penyebaran AI biasanya dimulai dengan niat baik. Satu alat untuk menulis. Satu lagi untuk rapat. Yang ketiga untuk pencarian. Tak lama kemudian, tim Anda harus mengelola beberapa aplikasi AI, masing-masing dengan antarmuka, harga, dan kurva pembelajaran yang berbeda.
Alih-alih mempermudah pekerjaan, AI justru menambah hambatan.
Begini cara BrainGPT mengurangi penyebaran AI:
- Akses ke berbagai model AI dalam satu tempat: Dengan ClickUp Brain GPT, tim dapat mengakses berbagai model AI terkemuka dari satu antarmuka, tanpa perlu berganti alat atau mengelola langganan terpisah.
- Satu aplikasi untuk kerja dan AI: ClickUp mengintegrasikan AI langsung ke dalam tugas, dokumen, obrolan, dan proyek. Artinya, output AI secara otomatis terhubung dengan eksekusi—tanpa perlu menyalin-tempel, tanpa kehilangan konteks, dan tanpa alat tambahan.
- Pencarian Perusahaan di seluruh ruang kerja Anda: Alih-alih mencari secara manual melalui folder, obrolan, dan drive, Brain GPT memungkinkan tim untuk mengajukan pertanyaan dalam bahasa sehari-hari dan mendapatkan jawaban dari tugas, dokumen, dan alat yang terhubung.
- Talk to Text untuk pembaruan yang lebih cepat: Untuk ide cepat, catatan, atau pembaruan tugas, Talk-to-Text memungkinkan anggota tim berbicara secara alami daripada mengetik semuanya.
- AI Notetaker mengubah percakapan menjadi tindakan: AI Notetaker merekam diskusi, merangkum poin-poin penting, dan mengubah poin tindakan langsung menjadi tugas—menjaga pekerjaan tetap berjalan tanpa perlu tindak lanjut manual.
Inilah yang dapat Anda lakukan dengan AI Notetaker 👇
Bersama-sama, kemampuan ini menggantikan kumpulan alat AI yang beragam dengan lapisan AI kontekstual tunggal. Bagi tim yang baru mengenal AI, konsolidasi ini adalah kunci untuk menjaga adopsi awal tetap berkelanjutan.
📚 Baca Lebih Lanjut: Aplikasi Produktivitas Terbaik untuk Membantu Anda Menyelesaikan Lebih Banyak Pekerjaan
Agen AI yang menangani tugas-tugas berat
Untuk otomatisasi proses bisnis yang disesuaikan, bertahap, atau kompleks, Anda memiliki ClickUp Super Agents.
Super Agents adalah agen berbasis AI yang dirancang untuk menangani alur kerja kompleks dari awal hingga akhir tanpa pengawasan manusia yang terus-menerus. Alih-alih memicu tindakan tunggal, mereka dapat mengamati pekerjaan, menafsirkan konteks, dan mengambil serangkaian tindakan berdasarkan tujuan yang telah ditentukan sebelumnya.
Karena Super Agents berada di dalam ClickUp, mereka beroperasi dengan pemahaman penuh tentang tugas, dokumen, status, pemilik, dan batas waktu Anda.
📌 Contoh: Super Agents unggul saat alur kerja melintasi beberapa alat atau langkah dan dapat diulang di berbagai tim. Contoh penggunaan meliputi:
| Kasus Penggunaan | Apa yang Dilakukan Super Agent |
| Brief kreatif | Buat draf brief kreatif menggunakan konteks dari tugas atau percakapan Chat, dan sarankan perbaikan yang dapat diterapkan. |
| Ringkasan fitur | Mengubah permintaan fitur mentah menjadi brief terstruktur yang mencakup ruang lingkup, asumsi, dan persyaratan kunci. |
| Email tindak lanjut | Ubah catatan rapat AI Notetaker menjadi email tindak lanjut yang ringkas dan siap dikirim ke klien, lengkap dengan keputusan, penanggung jawab, dan tenggat waktu. |
| Escalasi masalah | Menjaga ringkasan eskalasi terpusat yang terhubung dengan setiap tugas. |
| Deskripsi pekerjaan | Membuat deskripsi pekerjaan lengkap menggunakan detail tugas dan konteks web yang relevan. |
| Pencarian SharePoint | Cari SharePoint langsung dari ClickUp untuk menjawab pertanyaan yang diposting di saluran obrolan. |
Hubungkan alat-alat yang terpisah melalui integrasi ClickUp.
Hubungkan stack teknologi AI Anda dengan lebih dari 1000 alat bisnis inti seperti Google Sheets, GitLab, Figma, Intercom, HubSpot, Twilio, dll., menggunakan ClickUp Integrations.
Cukup pilih alat yang Anda inginkan dan aktifkan untuk mengaturnya dengan cepat. Anda juga dapat mengatur integrasi kustom menggunakan API untuk melengkapi stack teknologi Anda.
Hemat waktu dengan templat yang sudah jadi.
Tapi tahukah Anda apa yang benar-benar membuat ClickUp AI ramah pemula?
Template siap pakai untuk segala hal—alur kerja, otomatisasi, kalender konten, papan visi, kampanye pemasaran, analisis pesaing, manajemen armada, manajemen proyek, dan banyak lagi.
Setiap template menyediakan titik awal. Misalnya, Anda dapat menggunakan template produksi konten dan kemudian dengan mudah menyesuaikan agen AI di dalamnya sesuai dengan kebutuhan unik Anda.
Hal ini menghilangkan rasa cemas "keadaan kosong" yang sering menghambat adopsi AI di tim baru.
Tidak hanya Anda dapat memilih dari perpustakaan template yang luas di ClickUp, tetapi Anda juga dapat membuat dan menyimpan template kustom untuk digunakan di masa depan.
Kesalahan Umum yang Dilakukan Tim Saat Mengadopsi AI
Berikut adalah empat tantangan umum dalam adopsi AI dan solusi praktis untuk mengatasinya:
| Kesalahan Umum | Mengapa Hal Ini Terjadi | Solusi ✅ |
| Mengotomatisasi proses yang bermasalah | Tim menganggap AI akan "membersihkan" alur kerja yang tidak efisien. Mereka memasukkan data yang tidak lengkap atau tidak konsisten, yang mengakibatkan output yang tidak dapat diandalkan dan memperparah kesalahan yang sudah ada. | Pastikan alur kerja stabil terlebih dahulu untuk operasi machine learning yang lancar. Gunakan AI untuk menghilangkan hambatan dalam proses yang jelas, bukan untuk menutupi proses yang bermasalah. |
| Membeli alat AI hanya karena tren | Alat AI baru menjanjikan kemampuan yang luas dan hasil cepat, menciptakan tekanan untuk mengadopsi teknologi ini sejak dini. | Evaluasi alat berdasarkan kualitas integrasi, akses data, kesesuaian operasional, dan rekam jejak yang kuat dari penyedia layanan. |
| Berinvestasi berlebihan di awal | Evaluasi alat berdasarkan kualitas integrasi, akses data, dan kesesuaian operasional. | Mulailah dengan data terbatas, kelompok pengguna kecil, dan satu atau dua alur kerja. Perluas hanya setelah kinerja alur kerja dan akurasi model diukur. |
| Menganggap semua alat AI "mudah" digunakan | Tim sering menganggap "AI itu mudah," lalu kesulitan dengan penggunaan yang tidak konsisten dan adopsi yang buruk. | Untuk meningkatkan keahlian tim dalam menggunakan alat AI, berikan mereka panduan praktis. Buat perpustakaan prompt AI yang teruji, adakan tutorial singkat, dan tunjukkan para ahli AI untuk memudahkan adopsi. |
Manfaat dari Stack AI yang Ramah Pemula
Berikut lima manfaat utama memulai dengan stack AI yang ramah pemula:
- Anda tidak perlu menjadi ahli teknologi: Orang non-teknis dapat dengan mudah membangun tumpukan teknologi AI profesional menggunakan alat tanpa kode dan otomatisasi. Anda tidak perlu belajar pemrograman atau menyewa pengembang yang mahal.
- Investasinya terbayar dengan cepat: Karena Anda tidak perlu mengeluarkan ribuan dolar untuk biaya setup, waktu yang Anda hemat dalam beberapa minggu pertama biasanya sudah cukup untuk menutupi biaya alat-alat tersebut.
- Anda bisa mulai dari yang kecil dan menambahkannya nanti: Anda tidak perlu memperbaiki seluruh bisnis sekaligus. Mulailah dengan mengotomatisasi manajemen proyek. Setelah itu berjalan lancar, Anda bisa menambahkan alat untuk mengotomatisasi layanan pelanggan.
- Tim Anda akan benar-benar menggunakannya: Alih-alih merasa terancam oleh teknologi yang kompleks, karyawan melihat alat-alat ini sebagai peningkatan yang berguna untuk alur kerja harian mereka. Hal ini menghasilkan tingkat kepuasan yang lebih tinggi dan resistensi perubahan yang jauh lebih sedikit.
- Anda tidak "terjebak" dengan satu alat: Jika alat yang lebih baik dirilis bulan depan, stack pemula memudahkan Anda mengganti alat lama. Anda tidak terikat kontrak 3 tahun untuk alat yang mungkin segera usang.
Bangun Stack AI Anda dalam Hitungan Menit dengan ClickUp
Kita sedang menyaksikan adopsi teknologi tercepat dalam sejarah, dan meskipun wajar merasa kewalahan, Anda tidak boleh menunda-nunda.
ClickUp memberikan keuntungan awal di sini, membantu Anda mengadopsi AI tanpa harus melalui kurva pembelajaran.
ClickUp menyediakan lingkungan produksi tanpa kode yang sempurna untuk membangun stack AI kustom. Anda dapat mengintegrasikan semua aplikasi Anda, mengatur otomatisasi kompleks, menganalisis metrik real-time, dan menghasilkan aset kreatif dalam hitungan menit.
Yang terpenting, AI kontekstual ClickUp bertindak sebagai penghubung yang mengintegrasikan seluruh stack Anda tanpa ribet.
Jadi, apa yang Anda tunggu? Daftar ke ClickUp hari ini!
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Stack AI adalah kombinasi alat AI yang direncanakan secara strategis untuk mengotomatisasi dan meningkatkan operasional bisnis. Biasanya terdiri dari tiga lapisan: data (untuk menyimpan dan memproses data sebelum dimasukkan ke alat AI), kecerdasan (mencakup semua model AI dan infrastruktur kecerdasan Anda), dan aplikasi (ini adalah alat yang Anda gunakan untuk mengakses AI). Bagi yang baru memulai, stack ini berfokus pada alat tanpa kode yang ramah pengguna untuk mengatasi hambatan segera tanpa memerlukan keahlian teknis mendalam atau pemrograman khusus.
Mulailah dengan memetakan proses yang ada untuk mengidentifikasi hambatan utama. Hal ini akan membantu Anda memahami tujuan AI yang perlu Anda ikuti untuk stack Anda. Selanjutnya, kelompokkan masalah-masalah ini untuk mendefinisikan kemampuan spesifik yang Anda butuhkan, seperti ringkasan atau ekstraksi data. Pilih vendor yang terpercaya, konfigurasikan perangkat lunak sesuai alur kerja Anda, dan lakukan pelatihan tim. Terakhir, pantau kinerja melalui audit rutin untuk memastikan stack tetap andal.
Alat-alat "terbaik" untuk tim kecil mengutamakan fleksibilitas tinggi, perawatan minimal, dan efisiensi biaya. Mereka harus dapat menjalankan berbagai fungsi untuk mencegah penumpukan alat. Pilihan teratas meliputi ClickUp untuk kecerdasan proyek dan otomatisasi all-in-one, ActiveCampaign untuk pemasaran, Intercom untuk dukungan pelanggan, dan Jasper untuk penulisan.
ClickUp memudahkan adopsi AI dengan menyediakan lingkungan tanpa kode yang terintegrasi secara native. Fitur seperti ClickUp BrainGPT memberikan jawaban instan dari basis pengetahuan perusahaan Anda, sementara Automations tanpa kode menangani entri data dan pembaruan status secara otomatis. Ini menghilangkan "toggle tax" dengan memungkinkan tim mengakses multiple elite LLMs—seperti GPT dan Claude—langsung dalam tugas dan dokumen yang sudah ada.
Ukur kesuksesan dengan membandingkan baseline kinerja sebelum dan sesudah. Metrik kunci meliputi waktu penyelesaian untuk tugas-tugas spesifik, pengurangan langkah manual, dan peningkatan tingkat perbaikan. Selain itu, lacak ROI dengan menghitung jam yang dihemat dibandingkan dengan biaya alat.