Tim-tim kewalahan dengan informasi. Seorang pekerja pengetahuan rata-rata beralih antara aplikasi hampir 1.200 kali sehari.
Artinya, menghabiskan hampir 50 menit hingga 1,8 jam setiap hari untuk mencari jawaban di berbagai dokumen, obrolan, dan basis data.
Anda melihat masalahnya? Pengetahuan kritis tersebar di berbagai sistem yang tidak terhubung satu sama lain. Pencarian tradisional tidak dapat menghubungkan titik-titik tersebut. Ia mencari kata kunci yang cocok dan menampilkan daftar tautan.
Perkenalkan: Pencarian mendalam. Ia memahami niat di balik pertanyaan Anda, menghubungkan konsep-konsep terkait di seluruh pekerjaan Anda, dan menampilkan jawaban yang jelas dan dapat ditindaklanjuti.
Di bawah ini, kami menjelaskan apa itu pencarian mendalam, bagaimana hal itu mengubah cara tim menemukan informasi, dan bagaimana hal itu membantu Anda menghabiskan lebih sedikit waktu untuk mencari dan lebih banyak waktu untuk menggerakkan pekerjaan ke depan.
Apa Itu Pencarian Mendalam?
Deep search adalah pendekatan pencarian perusahaan berbasis AI yang menggunakan mesin pencarian LLM canggih dan model bahasa besar untuk memahami makna dan niat di balik sebuah pertanyaan.
Ini tidak hanya mencocokkan kata kunci secara terpisah. Dengan menggunakan kecerdasan buatan, sistem ini memahami konteks, hubungan, dan konsep. Kemudian, sistem ini mengumpulkan informasi relevan dan wawasan kunci dari berbagai sumber data terhubung, seperti koleksi dokumen besar.
Untuk memahami mengapa hal ini penting, membandingkan pencarian mendalam dengan pencarian berbasis kata kunci tradisional dapat membantu. Berikut adalah perbedaannya:
| Fitur | Pencarian kata kunci tradisional | Pencarian mendalam berbasis AI |
| Metode pencarian | Mencocokkan kata kunci dan frasa yang tepat | Memahami niat pencarian, konteks, dan semantik. |
| Hasil | Daftar tautan/berkas tempat kata kunci muncul | Mengumpulkan jawaban dengan sumber yang dikutip. |
| Pemahaman konteks | Rendah. Pencarian diproses secara terpisah. | Tinggi. Memahami proyek, orang, dan konteks percakapan. |
| Mengatasi ambiguitas | Buruk. “Apple” bisa merujuk pada buah atau perusahaan. | Kuat. Menganalisis makna berdasarkan peran pengguna dan aktivitas terbaru. |
| Kompleksitas kueri | Terbaik untuk pencarian sederhana dan faktual. | Ahli dalam menjawab pertanyaan kompleks dan bertahap. |
| Pembelajaran | Menampilkan hasil yang sama untuk kueri yang sama. | Semakin baik dengan penggunaan dan umpan balik. |
Pencarian kata kunci bekerja dengan baik jika Anda tahu persis apa yang Anda cari, tetapi pencarian mendalam bekerja saat Anda tidak tahu. Perbedaan ini ada karena sebagian besar pertanyaan kerja tidak bersih atau terisolasi. Mereka terdengar seperti:
- “Apa yang telah diputuskan mengenai proyek ini?”
- “Mengapa kami mengubah jadwal?”
- “Apa yang menghalangi tugas ini?”
- “Apakah sudah ada yang menyelesaikan masalah ini?”
Menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut memerlukan konteks, sejarah, dan interpretasi—pencarian cerdas. Pemahaman semantik memungkinkan pencarian mendalam untuk menghubungkan diskusi, keputusan, dan dokumen yang terkait, bahkan ketika mereka tidak menggunakan kata-kata yang sama persis.
Itulah yang membuatnya “dalam.”
Perbedaan ini menjadi jelas saat Anda mengajukan pertanyaan kerja yang sebenarnya. Jadi, ketika Anda bertanya, “Apa status peluncuran Atlas?”, pencarian mendalam menggunakan model bahasa besar untuk memahami bahwa:
- “Atlas” adalah nama proyek, bukan buku peta.
- “Status” kemungkinan merujuk pada fase saat ini, hambatan, dan tonggak berikutnya.
- Jawaban tersebut tersebar di berbagai tugas, garis waktu, komentar terbaru, dan dokumen tujuan.
Alih-alih membuat Anda mencari di berbagai alat, pencarian mendalam menghubungkan sinyal-sinyal tersebut menjadi satu respons yang dapat digunakan menggunakan kecerdasan buatan canggih.
⚡Template Archive: Template Basis Pengetahuan Gratis dalam format Word dan ClickUp
Bagaimana Pencarian Mendalam Bekerja
Deep search memahami bagaimana tugas, dokumen, percakapan, dan keputusan saling terhubung. Dalam praktiknya, hal ini berarti:
Memecah pertanyaan yang kompleks
Sebagian besar pertanyaan kerja bersifat berlapis. Mereka mengandung tujuan, asumsi, dan pertanyaan lanjutan yang tersembunyi.
Ketika Anda bertanya sesuatu seperti: “Ringkas umpan balik dari uji beta dan apa yang kami prioritaskan untuk V2,” pencarian mendalam tidak menganggapnya sebagai satu kali pencarian.
Sistem ini memecah pertanyaan menjadi komponen dasarnya, kemudian mencari sumber yang relevan, dan mengekstrak informasi yang paling bermakna menggunakan kecerdasan buatan canggih:
- Temukan semua dokumen umpan balik yang relevan, hasil survei, dan komentar yang diberi tag "beta".
- Identifikasi tema umum, sentimen, dan saran perbaikan.
- Bandingkan dengan peta jalan produk V2 dan rencana sprint.
- Gabungkan kedua hal tersebut menjadi ringkasan tentang “apa yang kami dengar” dan “apa yang kami lakukan”.
Ini menghemat waktu yang Anda habiskan untuk mencari secara manual, bahkan jika Anda sudah memiliki alur kerja manajemen dokumen yang terorganisir.
💡 Tips Pro: Gunakan kata kunci yang spesifik dalam pencarian Anda. Daripada “perbaruan proyek,” tanyakan “apa saja hambatan yang dilaporkan tim desain minggu ini?” Semakin banyak konteks yang Anda berikan, semakin baik hasilnya.
📮 Yang menghambat tim bukanlah pekerjaan itu sendiri, melainkan pencarian yang tak berujung
Karyawan menghabiskan hampir 30% waktu mereka untuk mencari informasi di berbagai alat. Lihat bagaimana Pencarian Perusahaan ClickUp BrainGPT mengumpulkan informasi dari tugas, dokumen, komentar, dan aplikasi ke dalam satu tempat, sehingga tim dapat mulai bekerja lebih cepat.
Kumpulkan jawaban dari berbagai sumber
Kontekstual kerja jarang berada di satu tempat. Sebuah keputusan mungkin tersebar di berbagai tempat, seperti dokumen, komentar tugas, ringkasan rapat, dan pesan tindak lanjut di obrolan.
Pencarian tradisional menemukan setiap bagian secara terpisah dan meninggalkan Anda untuk menghubungkan titik-titiknya.
Deep Search melakukan hal itu untuk Anda. Ia mengumpulkan informasi relevan dari setiap sumber yang terhubung: dokumen, tugas, obrolan, email, dan bahkan file Google Drive atau OneDrive yang terhubung.
Dan bukan hanya mencantumkan sumber-sumber ini. Sistem ini membacanya, mengidentifikasi poin-poin terpenting, dan menyusunnya menjadi jawaban tunggal yang koheren, ditulis dalam bahasa yang jelas, dengan kutipan kembali ke konten asli untuk verifikasi. Lihat alur kerja terintegrasi ini beraksi di sini. 👇🏼
🔔 Pengingat Ramah: Pencarian mendalam hanya sebagus data Anda. Dokumen yang usang, duplikat, dan organisasi yang berantakan menghasilkan hasil yang berantakan. Audit konten secara teratur dan perangkat lunak manajemen pengetahuan yang dikonfigurasi dengan benar membuat pencarian menjadi berguna.
Apa yang Dapat Anda Lakukan dengan Deep Search
Alat pencarian mendalam seperti Enterprise AI Search bekerja paling baik ketika jawaban yang Anda cari tidak terdapat dalam satu file, melainkan tersebar di seluruh proses kerja tim Anda.
Beberapa contoh penggunaan pencarian mendalam meliputi 👇
1. Onboarding karyawan baru
Minggu-minggu pertama dalam peran baru sering terasa seperti banjir informasi. Anda tidak perlu memberikan daftar panjang tautan kepada karyawan baru dan berharap mereka dapat menghubungkan titik-titiknya.
Mereka dapat mengajukan pertanyaan penelitian sederhana.
📌 Contoh: Apa saja praktik terbaik kami untuk mengadakan pertemuan awal dengan klien?
Pencarian mendalam mengumpulkan templat rapat yang disetujui, menyoroti contoh-contoh kickoff yang sukses baru-baru ini, dan menonjolkan saran dari diskusi sebelumnya tentang apa yang telah berhasil dengan baik.
🏅 Hasilnya? Anggota tim baru dapat beradaptasi lebih cepat karena mereka belajar dari hasil nyata, bukan dari folder yang sudah usang atau penjelasan dari orang lain.
👀 Tahukah Anda? Ketika pengetahuan lebih banyak tersimpan dalam percakapan daripada dokumentasi, organisasi cenderung mengulangi keputusan yang sama setiap 12 hingga 18 bulan seiring pergantian tim.
2. Persiapan untuk tinjauan
Penilaian kinerja terkadang bisa berubah menjadi ujian ingatan. Manajer berusaha merekonstruksi bulan-bulan kerja dari catatan yang tersebar, kemenangan yang setengah diingat, dan dokumen apa pun yang kebetulan tersedia.
Pencarian mendalam mengubah hal itu. Seorang manajer dapat mengajukan pertanyaan seperti:
- Apa kontribusi utama orang ini pada kuartal lalu?
- Proyek apa yang mereka pimpin atau atasi?
- Apa umpan balik yang mereka terima dalam berbagai tugas dan diskusi?
Sistem ini menggabungkan informasi dari tugas, komentar, pembaruan proyek, dan dokumentasi untuk menyajikan ringkasan yang terperinci tentang dampak.
🏅 Hasil: Ulasan menjadi lebih adil, lebih didasarkan pada bukti, dan jauh kurang terpengaruh oleh bias keaktualan.
👀 Tahukah Anda? Penelitian ilmiah tentang pengambilan informasi menunjukkan bahwa orang sering kali merumuskan ulang kueri pencarian yang sama berulang kali karena mereka tidak tahu cara menanyakannya dengan "benar." Sistem yang memahami niat pengguna dapat mengurangi proses bolak-balik ini.
3. Audit proyek
Misalkan Anda sedang membuat laporan komprehensif enam bulan setelah peluncuran produk. Masalahnya, tidak ada yang ingat mengapa keputusan kunci diambil.
Kesenjangan kemungkinan muncul saat audit bergantung pada ingatan. Pencarian mendalam mengisi kesenjangan tersebut dengan merekonstruksi jejak keputusan proyek melintasi garis waktu, ketergantungan, dan percakapan.
Auditor dan pemimpin proyek dapat mengajukan pertanyaan seperti:
- Di mana perubahan ruang lingkup terjadi, dan siapa yang menyetujuinya?
- Faktor apa yang menyebabkan penundaan atau pekerjaan ulang?
- Risiko apa yang telah diidentifikasi tetapi tidak pernah diatasi?
Pencarian mendalam mengumpulkan bukti dari riwayat tugas, perubahan status, komentar, dan dokumen pendukung untuk menunjukkan bagaimana proyek sebenarnya berlangsung, bukan hanya bagaimana ringkasannya.
🏅 Hasil: Audit proyek beralih dari penjelasan retrospektif menjadi wawasan yang didukung bukti yang dapat digunakan tim untuk meningkatkan pengiriman di masa depan.
💟 Bonus: Jika Anda ingin menjelajahi perangkat lunak pencarian perusahaan lainnya, kami telah melakukan riset untuk Anda 👇
4. Menemukan keputusan masa lalu dan konteksnya
Tim sering mengingat apa yang diputuskan tetapi lupa mengapa. Ketika pertanyaan muncul kembali berbulan-bulan kemudian, konteks tersebar di catatan rapat, komentar, dan percakapan sampingan.
Dengan pencarian mendalam, Anda dapat bertanya:
- Mengapa kami memilih pendekatan ini?
- Apa saja alternatif yang dibahas?
- Siapa yang menyetujui keputusan akhir?
Dengan cara ini, Anda mendapatkan pandangan terpadu tentang jejak pengambilan keputusan.
🏅 Hasil: Tim dan analis riset dapat bergerak maju dengan percaya diri berkat informasi yang selalu diperbarui.
👀 Tahukah Anda? Sebuah studi Forrester menemukan bahwa karyawan menghabiskan hingga 30% waktu kerja mereka hanya untuk mencari informasi. Pencarian mendalam secara langsung mengatasi masalah produktivitas ini.
Pencarian Mendalam vs. Penelitian Mendalam
Pencarian mendalam sering kali disamakan dengan penelitian mendalam.
Tentu saja, keduanya mengandalkan AI, tetapi mereka menyelesaikan masalah yang sangat berbeda. Perbedaan utamanya adalah 👇
| Aspek | Deep Search | Penelitian Mendalam |
| Tujuan | Mengambil informasi dari aplikasi dan dokumen yang terhubung, dan memberikan gambaran yang jelas tentang apa yang sudah diketahui. | Telusuri topik secara mendalam dan hasilkan ide, strategi, atau rencana baru berdasarkan data Anda dan konteks eksternal. |
| Pertanyaan utama | “Informasi apa yang sudah kita miliki tentang X?” | “Apa yang harus kita lakukan tentang X?” atau “Apa implikasi dari X?” |
| Pola pikir pengguna | Anda ingin jawaban spesifik atau ringkasan dari data yang sudah Anda ketahui. | Anda ingin membentuk opini, merencanakan langkah selanjutnya, atau mengembangkan pendekatan baru. |
| Contoh | “Apa tiga alasan utama penyebab churn pelanggan pada kuartal lalu, menurut laporan kami?” | “Berdasarkan tren pasar dan data churn kami, strategi retensi baru apa yang harus kami uji pada kuartal berikutnya?” |
| Output | Jawaban langsung yang mengarah ke dokumen, catatan, atau laporan asli, menunjukkan secara tepat dari mana informasi tersebut berasal. | Ringkasan tertulis, daftar ide, atau rencana yang menggabungkan data internal dengan konteks eksternal dan menyarankan tindakan selanjutnya. |
| Ruang lingkup informasi | Terbatas pada ruang kerja Anda dan aplikasi terhubung seperti Salesforce | Menggunakan data internal Anda, pengetahuan AI yang lebih luas, dan informasi publik untuk menyarankan kemungkinan baru. |
| Digunakan untuk | Mempercepat pemahaman tentang suatu proyekMenemukan proses yang terdokumentasiMengumpulkan bukti untuk laporanMenjawab pertanyaan faktual tentang pekerjaan sebelumnya | Mengembangkan ide kampanyeMenyusun bagian-bagian dari rencana strategisMenghasilkan hipotesis untuk pengujianMenemukan peluang pasar baru |
Singkatnya, pencarian mendalam memberi Anda apa yang sudah Anda ketahui, sehingga Anda tidak membuang waktu mencari fakta. Penelitian mendalam membantu Anda menentukan langkah selanjutnya dengan menggunakan baik data Anda maupun sumber online.
📮 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 yang disebabkan oleh mengetik.
BrainGPT menyatukan semuanya: cukup ucapkan sekali, dan pembaruan, tugas, serta catatan Anda akan langsung tercatat di tempat yang tepat di ClickUp. Tidak perlu lagi beralih-alih, tidak ada lagi kekacauan—hanya produktivitas yang lancar dan terpusat.
Cara Menggunakan Pencarian Mendalam di ClickUp
Sekarang setelah Anda melihat apa yang dapat dilakukan oleh pencarian mendalam, pertanyaan selanjutnya adalah: bagaimana Anda menggunakannya dalam alur kerja Anda?
Anda tidak bisa hanya menyalakannya dan mematikannya. Sistem ini bekerja paling baik ketika menjadi bagian dari alat yang sudah digunakan oleh tim Anda. Di mana proyek, dokumen, percakapan, dan tujuan semua terintegrasi.
Perkenalkan: ClickUp, ruang kerja AI terintegrasi pertama di dunia.
Teknologi ini mengintegrasikan pencarian AI ke setiap aspek pekerjaan, membantu Anda menemukan jawaban dan bertindak atasnya tanpa perlu meninggalkan ruang kerja. Dengan menggabungkan semua pekerjaan Anda di bawah satu platform, teknologi ini menghilangkan kerumitan kerja yang tidak perlu.
Di bawah ini, kami menunjukkan kepada Anda bagaimana 👀
Cari di setiap sudut pekerjaan
Pencarian Perusahaan ClickUp dirancang untuk menampilkan jawaban dari semua yang tim Anda kerjakan.
Ini mencari di seluruh:
- Aset dan objek ClickUp, termasuk tugas, Dokumen, Papan Tulis, Dashboard, Obrolan, Ruang, Folder, Daftar, dan lampiran.
- Objek integrasi pihak ketiga, seperti dokumen, sumber web, spreadsheet, slide, PDF, dan folder dari alat-alat terhubung yang Anda gunakan dalam kehidupan sehari-hari.
Apa yang diindeks bergantung pada akses. Jika pengguna yang mengatur koneksi dapat melihat data di alat yang terhubung dan jenis objeknya didukung, maka data tersebut menjadi dapat dicari. Hal ini memastikan hasil pencarian tetap akurat, sesuai izin, dan relevan.
Begini cara kerjanya untuk memudahkan hidup Anda. 😎
Karena semua pekerjaan Anda sudah ada di ClickUp, Pencarian Perusahaan menyediakan pencarian mendalam dan visibilitas real-time di seluruh ruang kerja Anda.
- Di bilah alat ClickUp, buka ClickUp AI
- Di bagian Pencarian model, pilih Deep Search
- Ketik pertanyaan Anda yang kompleks dalam bahasa alami dan tekan Enter.
Selanjutnya, Anda juga dapat melakukan tindakan berikut 👇
- Salin: Salin teks ini untuk menempelkannya secara manual ke lokasi lain. Anda juga dapat menyalin bagian mana pun dari teks yang dihasilkan secara manual.
- Buat Tugas: Buat tugas dari respons
- Buat Dokumen: Buat dokumen Doc atau PDF dari respons.
- Coba lagi: Pilihan ini menghasilkan respons yang sedikit berbeda.
- Suka atau tidak suka: Berikan suara setuju atau tidak setuju pada tanggapan ini untuk membantu kami meningkatkan ClickUp AI.
Dapatkan jawaban yang kaya konteks untuk pertanyaan Anda.
ClickUp Brain dirancang untuk menghilangkan penyebaran AI dengan mengintegrasikan kecerdasan langsung ke dalam alur kerja Anda.
AI kontekstual ini memahami pekerjaan Anda, alat yang Anda gunakan, data perusahaan, dan konteks Anda.
Jadi, ketika Anda bertanya kepada BrainGPT, ‘Apa yang menghambat proyek ini?’ Anda akan mendapatkan hambatan yang terkait dengan tugas nyata, data relevan, ketergantungan, dan pemiliknya.
Analisis data multi-sumber yang kompleks
Brain mengintegrasikan berbagai model AI eksternal dan sumber data—berfungsi sebagai lapisan orkestrasi.
Anda tidak perlu berpindah-pindah antara ChatGPT, Claude, Gemini, dan berbagai drive untuk mengakses berbagai fitur. Sistem ini akan memilih model yang tepat untuk tugas tersebut sambil memastikan setiap respons didasarkan pada data di ruang kerja Anda.
Lakukan pencarian melalui suara
Mengetik tidak selalu cara tercepat untuk mencari, terutama saat ide muncul di tengah rapat atau saat meninjau pekerjaan.
Fitur Talk to Text dari ClickUp memungkinkan Anda melakukan pencarian dan mengajukan pertanyaan menggunakan suara Anda, tanpa mengganggu alur kerja Anda.
Anda dapat berbicara secara alami, dan BrainGPT akan mengubah masukan Anda menjadi kueri yang memahami konteks, yang mencari informasi di seluruh tugas, Dokumen, percakapan, dan data terhubung.
💡 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.
🚀 Keunggulan ClickUp: ClickUp Super Agents membawa pencarian mendalam ke level berikutnya—dari menemukan jawaban hingga mengambil tindakan.
Super Agents dapat:
- Pantau ruang kerja Anda secara terus-menerus.
- Deteksi pola, risiko, atau informasi yang hilang.
- Memicu tindakan bertahap berdasarkan apa yang mereka temukan.
Contoh: Seorang Super Agent dapat memantau proyek yang terhenti, persetujuan yang belum disetujui, atau hambatan yang belum terselesaikan, lalu secara otomatis menampilkan masalah tersebut atau mengambil tindakan yang telah ditentukan sebelumnya.
Tonton video ini untuk mengetahui lebih lanjut tentang Super Agents 👇
Praktik Terbaik Pencarian Mendalam untuk Tim
Untuk mendapatkan manfaat maksimal dari Pencarian AI Perusahaan, ikuti praktik terbaik ini ⭐
1. Fokus pada pertanyaan yang tepat
Pencarian mendalam paling efektif di ruang kerja besar dengan banyak data dan untuk pencarian kompleks bertahap. Jika Anda membutuhkan satu file atau memiliki pertanyaan sederhana yang spesifik lokasi, menggunakan prompt AI standar atau filter lokasi akan lebih cepat.
Ingatlah bahwa pencarian mendalam bekerja paling baik ketika keputusan, pembaruan, dan hasil didokumentasikan di tempat kerja sebenarnya terjadi. Semakin jelas sistem pencatatan Anda, semakin akurat jawaban yang Anda dapatkan.
2. Ajukan pertanyaan secara alami
Formulasikan pencarian Anda seperti saat Anda bertanya kepada rekan tim yang memahami pekerjaan tersebut.
❌ Mengetik “Q3 budget”
✅ Coba tanyakan, “Apa tiga alasan di balik alokasi ulang anggaran kuartal ketiga untuk tim pemasaran?”
Semakin banyak konteks yang Anda berikan, semakin baik jawaban yang Anda dapatkan.
3. Ikuti tindak lanjut
Ketika pencarian mendalam menyarankan pertanyaan lanjutan, gunakanlah. Pertanyaan tersebut membantu Anda menyempurnakan pencarian tanpa harus memulai dari awal, sehingga Anda dapat menggali lebih dalam dan mendapatkan gambaran lengkap.
4. Verifikasi dan bertindak
Periksa sumber-sumber yang ditampilkan oleh pencarian mendalam untuk memastikan relevansi dan keakuratannya. Kemudian bertindak berdasarkan wawasan tersebut dengan membuat tugas, memulai dokumen, atau membuat catatan.
5. Tentukan pengecualian
Jika ada informasi yang tidak Anda butuhkan, beritahu Deep Search untuk mengabaikannya.
📌 Contoh: “Kecualikan tugas pemasaran” atau “Sumber data dari 2023 hingga 2025” memastikan hasil pencarian Anda tetap relevan.
6. Sebutkan format output
Jika Anda membutuhkan daftar, ringkasan, atau urutan prioritas, mintalah. Ini bisa termasuk sesuatu seperti, “Daftar lima risiko tertinggi dari proyek, diurutkan berdasarkan tingkat keparahan.” Ini menghemat waktu dan memudahkan untuk bertindak berdasarkan hasil pencarian.
7. Ringkas konten yang panjang
Jika hasil pencarian mencakup dokumen panjang atau percakapan, mintalah ClickUp BrainGPT untuk meringkasnya. Hal ini menghemat waktu, memastikan tidak ada detail penting yang terlewat, dan membantu Anda fokus pada pekerjaan Anda daripada harus membaca semuanya sendiri.
🔔 Pengingat Ramah: Anda tidak selalu memerlukan pencarian mendalam di seluruh ruang kerja Anda.
ClickUp memungkinkan Anda menggunakan AI dari mana saja — langsung di dalam tugas, Dokumen, komentar, atau Ruang — ketika pertanyaan Anda terkait dengan pekerjaan tertentu. AI berbasis lokasi ini secara otomatis membatasi pertanyaan pada item yang Anda lihat, sehingga jawaban tetap terfokus dan lebih cepat.
Gunakan ini saat:
- Anda sedang meninjau suatu tugas dan ingin mengetahui konteks sejarahnya atau hambatan yang ada.
- Anda berada di dalam dokumen dan membutuhkan klarifikasi atau ringkasan.
- Anda ingin wawasan terkait satu proyek, bukan seluruh ruang kerja.
Pencarian mendalam membantu dalam penemuan lintas ruang kerja. AI berbasis lokasi lebih efektif ketika konteks sudah jelas, dan Anda hanya membutuhkan jawaban.
Batasan Pencarian Mendalam yang Perlu Dipertimbangkan
Berikut adalah beberapa batasan pencarian mendalam yang perlu Anda ketahui:
1. Izin akses yang tepat
ClickUp Enterprise AI Search hanya dapat mengakses informasi yang diizinkan. Folder pribadi, ruang kerja, atau aplikasi terhubung tidak akan muncul kecuali Anda memberikan izin akses. Hal ini menjaga keamanan data Anda, tetapi artinya beberapa jawaban mungkin tidak muncul jika berada di area yang dibatasi.
2. Kualitas data
Pencarian mendalam hanya dapat berfungsi dengan file dan folder yang terorganisir. Ini berarti ia tidak dapat membaca data yang tidak terhubung, yaitu informasi yang terdapat di alat-alat yang tidak terhubung, file lokal, atau percakapan. Tugas tanpa judul, dokumen yang tidak jelas, atau keputusan yang tersembunyi dalam obrolan juga membuat pencarian mendalam sulit untuk menghubungkan titik-titik tersebut.
3. Diperlukan penilaian manusia
Deep search melakukan pencarian basis pengetahuan, menampilkan sumber, dan menyarankan koneksi, tetapi tidak membuat keputusan. Anda dan tim Anda tetap bertanggung jawab untuk menafsirkan hasil dan mengambil tindakan berdasarkan hasil tersebut.
4. Ruang lingkup dan kinerja kueri
Pertanyaan yang kompleks dapat memakan waktu lebih lama karena pencarian mendalam melakukan pemindaian yang lebih mendalam. Merangkum semua hal tentang identitas merek Anda akan memakan waktu lebih lama daripada meninjau prioritas minggu ini untuk satu tim. Untuk pencarian cepat, pencarian standar atau obrolan AI mungkin menjadi opsi yang lebih cepat.
5. Verifikasi sumber
AI terkadang dapat menghasilkan informasi yang masuk akal namun tidak akurat. ClickUp Deep Search mengurangi risiko ini dengan mendasarkan jawaban pada ruang kerja Anda dan menampilkan tautan sumber. Namun, selalu verifikasi sumber-sumber ini untuk memastikan informasi yang akurat.
Masa Depan Pencarian Mendalam
Pencarian mendalam sudah mengubah cara tim mengakses informasi, tetapi ini baru permulaan. Inilah arah perkembangannya:
1. Menjadi lebih proaktif dan peka terhadap konteks
Pencarian mendalam akan memahami peran Anda, tugas, kalender, dan tahap proyek. Ia akan menemukan dokumen yang relevan, mengingatkan Anda tentang keputusan sebelumnya, dan mengidentifikasi potensi konflik sebelum menjadi masalah.
2. Otomatisasi pencarian jawaban dan pelaporan
Anda dapat secara otomatis menghasilkan ringkasan proyek berdasarkan pekerjaan serupa sebelumnya atau mendapatkan laporan status mingguan yang diambil dari pembaruan tugas, sentimen obrolan, dan perubahan dokumen, semuanya dengan satu perintah.
3. Memicu tindakan, bukan hanya jawaban
Pencarian mendalam dapat mulai menyarankan tindakan, bukan hanya menampilkan hasil yang paling relevan. Misalnya, sistem dapat menandai persetujuan klien yang tertunda, menawarkan untuk mengirim pengingat, menyesuaikan jadwal, dan memberitahu tim dengan satu klik.
4. Sesuaikan pengetahuan untuk setiap peran
Alih-alih menggunakan bilah pencarian umum, pencarian mendalam akan mempelajari pola Anda dan tim Anda untuk menyediakan pengetahuan yang hanya Anda anggap penting. Misalnya, jika Anda seorang pemasar, sistem ini mungkin menyoroti data kinerja kampanye baru.
5. Hubungkan pekerjaan di berbagai platform dan tim
Pencarian mendalam akan berfungsi di berbagai platform dan ruang kerja yang diotorisasi, sehingga memudahkan Anda menemukan informasi yang tepat di mana pun lokasinya.
Temukan jawaban yang tersembunyi dalam pekerjaan Anda dengan ClickUp Deep Search
Mencari informasi di tempat kerja tidak perlu menghambat produktivitas Anda.
Produktivitas yang hilang dan keputusan yang tertunda adalah akibat dari informasi yang terperangkap dalam silo dan konteks yang tersebar.
Pencarian Perusahaan ClickUp memahami konteks, tugas-tugas kompleks, dan cara pengetahuan mengalir dalam pekerjaan nyata. Alih-alih memaksa tim untuk mencari melalui folder, obrolan, dan dasbor, sistem ini menampilkan jawaban yang didasarkan pada tugas, Dokumen, percakapan, dan alat yang terhubung.
Jika Anda ingin berhenti mencari melalui pekerjaan Anda dan mulai menanyakan apa yang Anda butuhkan, daftar gratis di ClickUp. Temukan jawaban yang sudah tersembunyi dalam pekerjaan Anda.