Tim-tim saat ini kewalahan oleh informasi. Rata-rata pekerja pengetahuan berpindah antar aplikasi hampir 1.200 kali sehari.
Artinya, menghabiskan waktu hampir 50 menit hingga 1,8 jam setiap hari untuk mencari jawaban di berbagai dokumen, obrolan, dan basis data.
Anda melihat masalahnya? Pengetahuan penting tersebar di berbagai sistem yang tidak saling terhubung. Pencarian tradisional tidak dapat menghubungkan titik-titik tersebut. Pencarian tersebut hanya mencari kata kunci yang cocok dan menampilkan daftar tautan.
Perkenalkan: Deep Search. Fitur ini memahami maksud di balik pertanyaan Anda, menghubungkan konsep-konsep terkait di seluruh pekerjaan Anda, dan menampilkan jawaban yang jelas serta dapat ditindaklanjuti.
Di bawah ini, kami akan menjelaskan apa itu pencarian mendalam, bagaimana hal ini mengubah cara tim mencari informasi, serta bagaimana hal ini membantu Anda menghemat waktu dalam pencarian dan lebih fokus pada kemajuan pekerjaan.
Apa Itu Deep Search?
Pencarian mendalam adalah pendekatan pencarian perusahaan berbasis AI yang menggunakan mesin pencari LLM canggih dan model bahasa besar untuk memahami makna dan maksud di balik sebuah pertanyaan.
Sistem ini tidak hanya mencocokkan kata kunci secara terpisah. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan, sistem ini memahami konteks, hubungan, dan konsep. Selanjutnya, sistem ini mengumpulkan informasi relevan dan wawasan kunci dari berbagai sumber data yang terhubung, seperti kumpulan dokumen yang besar.
Untuk memahami mengapa hal ini penting, akan sangat membantu jika kita membandingkan pencarian mendalam dengan pencarian tradisional berbasis kata kunci. Berikut adalah perbedaannya:
| Fitur | Pencarian kata kunci tradisional | Pencarian mendalam berbasis AI |
| Metode pencarian | Mencocokkan kata kunci dan frasa secara tepat | Memahami maksud pencarian, konteks, dan semantik |
| Hasil | Daftar tautan/berkas yang memuat kata kunci tersebut | Menyajikan jawaban lengkap beserta sumber yang dikutip |
| Pemahaman konteks | Rendah. Pencarian diproses secara terpisah | Tinggi. Memahami konteks proyek, orang, dan percakapan |
| Menangani ambiguitas | Buruk. “Apple” bisa berarti buah atau perusahaan | Kuat. Menafsirkan makna berdasarkan peran pengguna dan aktivitas terbaru |
| Kompleksitas kueri | Paling cocok untuk pencarian sederhana dan berdasarkan fakta | Sangat handal dalam menangani pertanyaan yang kompleks dan terdiri dari beberapa bagian |
| Belajar | Menampilkan hasil yang sama untuk kueri yang sama | Semakin baik seiring penggunaan dan umpan balik |
Pencarian berdasarkan 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 di tempat kerja tidak jelas atau terpisah-pisah. Pertanyaan-pertanyaan tersebut terdengar seperti:
- “Apa yang telah diputuskan mengenai proyek ini?”
- “Mengapa kita mengubah jadwalnya?”
- “Apa yang menghambat tugas ini?”
- “Apakah sudah ada yang berhasil memecahkan masalah ini?”
Menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut memerlukan konteks, riwayat, 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 persis sama.
Itulah yang membuatnya “mendalam.”
Perbedaan ini menjadi jelas begitu Anda mengajukan pertanyaan nyata terkait pekerjaan. Jadi, ketika Anda bertanya, “Bagaimana 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 harus mencari-cari di berbagai alat, pencarian mendalam menghubungkan sinyal-sinyal tersebut menjadi satu respons yang dapat digunakan dengan memanfaatkan AI canggih.
⚡Arsip Template: Template Basis Pengetahuan Gratis dalam format Word dan ClickUp
Cara Kerja Deep Search
Pencarian mendalam memahami bagaimana tugas, dokumen, percakapan, dan keputusan saling terkait. Dalam praktiknya, hal ini berarti:
Uraikan pertanyaan yang rumit
Sebagian besar pertanyaan di tempat kerja bersifat berlapis. Pertanyaan-pertanyaan tersebut mengandung berbagai tujuan, asumsi, dan pertanyaan lanjutan yang tersembunyi.
Ketika Anda mengajukan pertanyaan seperti: “Rangkum umpan balik dari uji beta dan apa yang menjadi prioritas kami untuk V2,” pencarian mendalam tidak menganggapnya sebagai satu kali pencarian.
Teknologi ini memecah pertanyaan menjadi komponen-komponen dasarnya, kemudian menemukan sumber-sumber yang relevan, dan mengekstrak informasi yang paling bermakna menggunakan AI canggih:
- Temukan semua dokumen umpan balik, hasil survei, dan komentar yang relevan yang diberi tag “beta”
- Identifikasi tema umum, sentimen, dan saran perbaikan
- Lakukan perbandingan silang dengan peta jalan produk V2 dan rencana sprint
- Gabungkan kedua hal tersebut menjadi ringkasan tentang “apa yang kami dengar” dan “apa yang sedang kami lakukan”
Hal ini menghemat waktu yang biasanya Anda habiskan untuk mencari secara manual, bahkan jika Anda sudah memiliki alur kerja pengelolaan dokumen yang terorganisir.
💡 Kiat Pro: Buatlah kueri pencarian Anda sespesifik mungkin. Alih-alih “pembaruan proyek”, tanyakan “hambatan apa saja yang dilaporkan tim desain minggu ini?” Semakin banyak konteks yang Anda berikan, semakin baik hasil yang diperoleh.
📮 Yang menghambat tim bukanlah pekerjaannya, melainkan pencarian yang tak berujung
Karyawan menghabiskan hampir 30% waktu kerja 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
Konteks kerja jarang terpusat 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 membiarkan Anda yang menghubungkan titik-titik tersebut.
Deep Search akan melakukan hal itu untuk Anda. Fitur ini mengambil informasi yang relevan dari setiap sumber yang terhubung: dokumen, tugas, obrolan, email, dan bahkan file Google Drive atau OneDrive yang tertaut.
Dan sistem ini tidak hanya mencantumkan sumber-sumber tersebut. Sistem ini membacanya, mengidentifikasi poin-poin terpenting, dan menyatukannya menjadi satu jawaban yang koheren dan ditulis dalam bahasa yang jelas, lengkap dengan kutipan ke konten aslinya untuk verifikasi. Lihat alur kerja terintegrasi ini beraksi di sini. 👇🏼
🔔 Pengingat Ramah: Kinerja pencarian mendalam bergantung pada kualitas data Anda. Dokumen yang sudah usang, duplikat, dan pengorganisasian yang berantakan akan menghasilkan hasil pencarian yang tidak teratur. Audit konten secara rutin dan perangkat lunak manajemen pengetahuan yang dikonfigurasi dengan benar akan membuat pencarian menjadi lebih bermanfaat.
Untuk Apa Anda Dapat Menggunakan Deep Search
Alat pencarian mendalam seperti Enterprise AI Search bekerja paling efektif ketika jawaban yang Anda cari tidak terdapat dalam satu berkas saja, melainkan tersebar di seluruh proses kerja tim Anda.
Beberapa contoh penggunaan pencarian mendalam antara lain 👇
1. Orientasi karyawan baru
Minggu-minggu pertama dalam peran baru seringkali terasa seperti banjir informasi. Anda tidak perlu memberikan daftar tautan yang panjang kepada karyawan baru dan berharap mereka dapat menghubungkan titik-titik tersebut.
Mereka dapat mengajukan pertanyaan penelitian sederhana.
📌 Contoh: Apa saja praktik terbaik kami dalam menyelenggarakan rapat pembukaan dengan klien?
Pencarian mendalam mengumpulkan templat rapat yang telah disetujui, menyoroti contoh-contoh kickoff yang berhasil baru-baru ini, dan menonjolkan saran dari diskusi sebelumnya mengenai hal-hal yang telah terbukti berhasil.
🏅 Hasilnya? Anggota tim baru dapat beradaptasi lebih cepat karena mereka belajar dari hasil nyata, bukan dari folder yang sudah usang atau penjelasan dari pihak ketiga.
👀 Tahukah Anda? Ketika pengetahuan lebih banyak tersimpan dalam percakapan daripada dalam 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. Para manajer berusaha merekonstruksi pekerjaan selama berbulan-bulan dari catatan yang tersebar, pencapaian yang hanya diingat setengah-setengah, dan dokumentasi apa pun yang kebetulan tersedia.
Pencarian mendalam mengubah hal itu. Seorang manajer dapat mengajukan pertanyaan seperti:
- Apa saja kontribusi utama orang ini pada kuartal lalu?
- Proyek apa saja yang mereka pimpin atau selesaikan?
- Umpan balik apa yang mereka terima dari berbagai tugas dan diskusi?
Sistem ini menggabungkan sinyal dari tugas, komentar, pembaruan proyek, dan dokumentasi untuk menyajikan ringkasan dampak yang terperinci.
🏅 Hasil: Ulasan menjadi lebih adil, lebih didasarkan pada bukti, dan jauh lebih sedikit dipengaruhi oleh bias kesegaran.
👀 Tahukah Anda? Penelitian ilmiah tentang pencarian informasi menunjukkan bahwa orang sering merumuskan ulang kueri pencarian yang sama berulang kali karena mereka tidak tahu cara menanyakannya dengan “benar.” Sistem yang dapat menafsirkan maksud pengguna dapat mengurangi proses bolak-balik ini.
3. Audit proyek
Misalkan Anda sedang menyusun laporan komprehensif enam bulan setelah peluncuran produk. Masalahnya, tidak ada yang ingat mengapa keputusan-keputusan penting tersebut diambil.
Kesenjangan cenderung muncul ketika audit hanya mengandalkan ingatan. Pencarian mendalam mengisi kesenjangan tersebut dengan merekonstruksi jejak pengambilan keputusan proyek melintasi rentang waktu, ketergantungan, dan percakapan.
Auditor dan pemimpin proyek dapat mengajukan pertanyaan seperti:
- Di mana cakupan tersebut berubah, dan siapa yang menyetujuinya?
- Dependensi mana yang menyebabkan penundaan atau pekerjaan ulang?
- Risiko apa saja yang telah diidentifikasi tetapi tidak pernah diatasi?
Pencarian mendalam mengumpulkan bukti dari riwayat tugas, perubahan status, komentar, dan dokumen pendukung untuk menunjukkan bagaimana proyek tersebut sebenarnya berlangsung, bukan hanya ringkasannya.
🏅 Hasil: Audit proyek beralih dari penjelasan retrospektif menjadi wawasan yang didukung bukti yang dapat digunakan tim untuk meningkatkan kinerja di masa depan.
💟 Bonus: Jika Anda ingin menjelajahi perangkat lunak pencarian perusahaan lainnya, kami telah melakukan risetnya untuk Anda. 👇
4. Mencari keputusan dan konteks di masa lalu
Tim sering kali mengingat apa yang telah diputuskan, tetapi lupa mengapa. Ketika pertanyaan tersebut muncul kembali berbulan-bulan kemudian, konteksnya tersebar di berbagai catatan rapat, komentar, dan percakapan sampingan.
Dengan pencarian mendalam, Anda dapat menanyakan:
- Mengapa kami memilih pendekatan ini?
- Alternatif apa saja yang dibahas?
- Siapa yang menyetujui keputusan akhir?
Dengan cara ini, Anda akan mendapatkan gambaran terpadu mengenai alur pengambilan keputusan.
🏅 Hasil: Tim dan analis riset dapat bergerak maju dengan percaya diri berkat informasi terkini.
👀 Tahukah Anda? Sebuah studi Forrester menemukan bahwa karyawan menghabiskan hingga 30% dari waktu kerja mereka hanya untuk mencari informasi. Pencarian mendalam secara langsung mengatasi hambatan produktivitas ini.
Pencarian Mendalam vs. Penelitian Mendalam
Pencarian mendalam sering kali disalahartikan sebagai penelitian mendalam.
Tentu saja, keduanya mengandalkan AI, tetapi keduanya memecahkan masalah yang sangat berbeda. Perbedaan utamanya adalah 👇
| Aspect | Pencarian Mendalam | Penelitian Mendalam |
| Tujuan | Ambil informasi dari aplikasi dan dokumen yang terhubung, dan berikan gambaran yang jelas tentang apa yang sudah diketahui | Pelajari suatu topik secara mendalam dan hasilkan ide, strategi, atau rencana baru berdasarkan data Anda serta konteks eksternal |
| Pertanyaan utama | “Informasi apa saja yang sudah kita miliki tentang X?” | “Apa yang harus kita lakukan terkait X?” atau “Apa implikasi dari X?” |
| Pola pikir pengguna | Anda menginginkan jawaban spesifik atau ringkasan dari data yang sudah Anda ketahui | Anda ingin membentuk opini, merencanakan langkah selanjutnya, atau menemukan pendekatan baru |
| Contoh | “Menurut laporan kami, apa tiga alasan utama terjadinya kehilangan pelanggan pada kuartal lalu?” | “Berdasarkan tren pasar dan data churn kami, strategi retensi baru apa yang sebaiknya kami uji pada kuartal depan?” |
| Hasil | Jawaban langsung yang mengarah ke dokumen, catatan, atau laporan yang sebenarnya, serta menunjukkan dengan tepat dari mana informasi tersebut berasal | Ringkasan tertulis, daftar ide, atau rencana yang menggabungkan data internal dengan konteks eksternal dan menyarankan langkah selanjutnya |
| Cakupan informasi | Terbatas pada ruang kerja Anda dan aplikasi yang terhubung seperti Salesforce | Memanfaatkan data internal Anda, ditambah pengetahuan AI yang lebih luas, serta informasi publik untuk mengusulkan kemungkinan-kemungkinan baru |
| Digunakan untuk | Mengenal seluk-beluk proyekMenemukan proses yang terdokumentasiMengumpulkan bukti untuk laporanMenjawab pertanyaan faktual tentang pekerjaan sebelumnya | Melakukan brainstorming ide kampanye, menyusun bagian-bagian dari rencana strategis, dan merumuskan hipotesis untuk diuji, serta menemukan peluang pasar baru |
Singkatnya, pencarian mendalam memberikan apa yang sudah Anda ketahui, sehingga Anda tidak membuang waktu untuk mencari fakta. Penelitian mendalam membantu Anda menentukan langkah selanjutnya dengan memanfaatkan baik data Anda maupun sumber online.
📮 Wawasan ClickUp: Lebih dari separuh responden menggunakan tiga atau lebih alat setiap hari, berjuang melawan “ app sprawl ” dan alur kerja yang tersebar.
Meskipun mungkin terasa produktif dan sibuk, konteks Anda justru tersebar di berbagai aplikasi, belum lagi energi yang terkuras akibat mengetik.
BrainGPT menyatukan semuanya: cukup ucapkan sekali, dan pembaruan, tugas, serta catatan Anda akan langsung tersimpan di tempat yang tepat di ClickUp. Tidak perlu lagi bolak-balik antar aplikasi, tidak ada lagi kekacauan—hanya produktivitas yang terintegrasi dan terpusat.
Cara Menggunakan Deep Search di ClickUp
Sekarang setelah Anda mengetahui apa yang dapat dilakukan oleh pencarian mendalam, pertanyaan selanjutnya adalah: bagaimana cara menggunakannya dalam alur kerja Anda?
Anda tidak bisa sekadar mengaktifkan atau menonaktifkannya. Sistem ini bekerja paling optimal ketika menjadi bagian dari alat-alat yang sudah digunakan oleh tim Anda. Di sinilah proyek, dokumen, percakapan, dan tujuan bersatu padu.
Perkenalkan: ClickUp, Ruang Kerja AI Terintegrasi pertama di dunia.
Fitur ini mengintegrasikan pencarian berbasis AI ke setiap aspek pekerjaan, membantu Anda menemukan jawaban dan bertindak berdasarkan jawaban tersebut tanpa perlu meninggalkan ruang kerja. Fitur ini menghilangkan penyebaran pekerjaan yang tidak perlu dengan menyatukan semua pekerjaan Anda di bawah satu platform.
Di bawah ini, kami tunjukkan caranya 👀
Telusuri setiap sudut pekerjaan
Pencarian Perusahaan ClickUp dirancang untuk menampilkan jawaban dari semua hal yang digunakan tim Anda.
Pencarian ini mencakup:
- Aset dan objek ClickUp, termasuk tugas, Dokumen, Papan Tulis, Dasbor, Obrolan, Ruang Kerja, Folder, Daftar, dan lampiran
- Objek integrasi pihak ketiga, seperti dokumen, sumber web, lembar kerja, 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 data tersebut merupakan jenis objek yang didukung, maka data tersebut dapat dicari. Hal ini memastikan hasil pencarian tetap akurat, sesuai izin, dan relevan.
Inilah cara teknologi ini mempermudah hidup Anda. 😎
Karena semua pekerjaan Anda sudah tersimpan di ClickUp, Pencarian Perusahaan menyediakan fitur pencarian mendalam dan visibilitas real-time di seluruh ruang kerja Anda.
Tersedia juga opsi pencarian mendalam melalui ClickUp Brain, asisten AI bawaan. Berikut cara menggunakannya 👇
- Di bilah alat ClickUp, buka ClickUp AI
- Di bagian Pencarian pada model tersebut, pilih Deep Search
- Ketik pertanyaan Anda yang kompleks dalam bahasa alami, lalu 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 berdasarkan respons tersebut
- Buat Dokumen: Buat dokumen Doc atau PDF dari hasil pencarian
- 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 mengatasi penyebaran AI yang tidak terkendali 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 yang relevan, ketergantungan, dan pemiliknya.
Menganalisis data kompleks dari berbagai sumber
Brain menyatukan berbagai model AI eksternal dan sumber data—berfungsi sebagai lapisan orkestrasi.
Anda tidak perlu berpindah-pindah antara ChatGPT, Claude, Gemini, dan berbagai penyimpanan data 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 menjadi cara tercepat untuk melakukan pencarian, terutama saat ide muncul di tengah rapat atau saat meninjau pekerjaan. Fitur " Talk to Text" dari ClickUp BrainGPT memungkinkan Anda melakukan pencarian dan mengajukan pertanyaan menggunakan suara, tanpa mengganggu alur kerja Anda.
Anda dapat berbicara secara alami, dan BrainGPT akan mengubah masukan Anda menjadi kueri yang memahami konteks, yang akan mencari di seluruh tugas, Dokumen, percakapan, dan data yang terhubung.
💡 Kiat Pro: Dorong tim untuk memperlakukan fitur pencarian seperti memori bersama. Ajari mereka untuk menambahkan tag, memperbarui judul, dan menyumbangkan FAQ agar sistem terus meningkat. Kecerdasan fitur pencarian bergantung pada orang-orang yang mengisinya.
🚀 Keunggulan ClickUp: ClickUp Super Agents membawa pencarian mendalam selangkah lebih maju—mulai dari menemukan jawaban hingga mengambil tindakan.
Super Agents dapat:
- Pantau ruang kerja Anda secara terus-menerus
- Mendeteksi pola, risiko, atau informasi yang hilang
- Memicu tindakan bertahap berdasarkan temuan mereka
Contoh: Seorang Super Agent dapat memantau proyek yang terhenti, persetujuan yang belum diberikan, atau hambatan yang belum terselesaikan, kemudian secara otomatis menampilkannya atau mengambil tindakan yang telah ditentukan sebelumnya.
Tonton video ini untuk mengetahui lebih lanjut tentang Super Agents 👇
Praktik Terbaik Deep Search untuk Tim
Untuk memaksimalkan manfaat dari Pencarian AI Perusahaan, ikuti praktik terbaik berikut ini ⭐
1. Fokus pada pertanyaan yang tepat
Pencarian mendalam paling efektif di ruang kerja besar dengan banyak data dan untuk pencarian multi-langkah yang kompleks. Jika Anda membutuhkan satu berkas saja atau memiliki pertanyaan sederhana yang spesifik lokasi, menggunakan prompt AI standar atau filter lokasi akan lebih cepat.
Ingatlah bahwa pencarian mendalam bekerja paling efektif ketika keputusan, pembaruan, dan hasil didokumentasikan di tempat di mana pekerjaan sebenarnya dilakukan. Semakin jelas sistem pencatatan Anda, semakin akurat jawaban yang akan Anda peroleh.
2. Ajukan pertanyaan secara alami
Rancang pencarian Anda seperti saat Anda bertanya kepada rekan kerja yang memahami pekerjaan tersebut.
❌ Mengetik “anggaran Q3”
✅ Coba tanyakan, “Apa tiga alasan di balik realokasi anggaran kuartal ketiga untuk tim pemasaran?”
Semakin banyak konteks yang Anda berikan, semakin baik jawabannya.
3. Lakukan tindak lanjut
Saat pencarian mendalam menyarankan pertanyaan lanjutan, gunakanlah. Pertanyaan-pertanyaan tersebut membantu Anda menyempurnakan pencarian tanpa harus memulai dari awal, sehingga Anda dapat menggali lebih dalam dan mendapatkan gambaran yang lengkap.
4. Verifikasi dan bertindak
Periksa sumber-sumber yang ditampilkan oleh pencarian mendalam untuk memastikan relevansi dan keakuratannya. Kemudian, tindak lanjuti wawasan tersebut dengan membuat tugas, memulai dokumen, atau membuat catatan.
5. Tentukan pengecualian
Jika ada informasi yang tidak Anda butuhkan, minta Deep Search untuk mengabaikannya.
📌 Contoh: “Kecualikan tugas pemasaran” atau “Data sumber dari tahun 2023 hingga 2025” memastikan hasil pencarian Anda tetap relevan.
6. Sebutkan format keluaran
Jika Anda membutuhkan daftar, ringkasan, atau urutan prioritas, mintalah. Contohnya, “Buat daftar lima risiko tertinggi dari proyek ini, diurutkan berdasarkan tingkat keparahan.” Hal ini menghemat waktu dan memudahkan Anda untuk mengambil tindakan berdasarkan hasil pencarian.
7. Ringkas konten yang panjang
Jika hasil pencarian mencakup dokumen atau utas percakapan yang panjang, mintalah ClickUp BrainGPT untuk merangkumnya. Hal ini menghemat waktu, memastikan tidak ada detail penting yang terlewatkan, dan membantu Anda fokus pada pekerjaan Anda alih-alih membaca semuanya sendiri.
🔔 Pengingat Ramah: Anda tidak selalu perlu melakukan pencarian menyeluruh dan 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 menyesuaikan cakupan pertanyaan dengan item yang sedang Anda lihat, sehingga jawaban tetap terfokus dan lebih cepat.
Gunakan ini saat:
- Anda sedang meninjau suatu tugas dan ingin mengetahui konteks mengenai riwayat atau hambatannya
- Anda sedang membuka sebuah dokumen dan membutuhkan klarifikasi atau ringkasan
- Anda ingin wawasan yang berkaitan dengan satu proyek, bukan seluruh ruang kerja
Pencarian mendalam membantu dalam penemuan lintas ruang kerja. AI berbasis lokasi lebih efektif ketika konteksnya sudah jelas, dan Anda hanya membutuhkan jawaban.
Keterbatasan 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 apa yang diizinkan untuk dilihat. Folder pribadi, ruang kerja, atau aplikasi terhubung tidak akan muncul kecuali Anda memberikan akses. Hal ini menjaga keamanan data Anda, namun berarti beberapa jawaban mungkin tidak muncul jika berada di area yang dibatasi.
2. Kualitas data
Pencarian mendalam hanya dapat berfungsi pada file dan folder yang terorganisir. Artinya, fitur ini tidak dapat membaca "data tersembunyi", 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 mempersulit pencarian mendalam untuk menghubungkan titik-titik tersebut.
3. Diperlukan penilaian manusia
Pencarian mendalam melakukan pencarian pada basis pengetahuan, menampilkan sumber-sumber, dan menyarankan hubungan antar informasi, tetapi tidak mengambil keputusan. Anda dan tim Anda tetap bertanggung jawab untuk menafsirkan hasil dan mengambil tindakan berdasarkan hasil tersebut.
4. Cakupan dan kinerja kueri
Permintaan yang kompleks bisa memakan waktu lebih lama karena pencarian mendalam melakukan pemindaian secara menyeluruh. Merangkum segala 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 pilihan 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 tersebut untuk memastikan keakuratan informasi.
Masa Depan Pencarian Mendalam
Pencarian mendalam sudah mulai mengubah cara tim mengakses informasi, namun ini baru permulaan. Inilah arah perkembangannya:
1. Jadilah lebih proaktif dan peka terhadap konteks
Pencarian mendalam akan memahami peran, tugas, kalender, dan tahap proyek Anda. Fitur ini akan menemukan dokumen yang relevan, mengingatkan Anda tentang keputusan sebelumnya, dan menandai potensi konflik sebelum menjadi masalah.
2. Otomatiskan pencarian jawaban dan pembuatan laporan
Anda dapat secara otomatis membuat ringkasan proyek berdasarkan pekerjaan serupa di masa lalu atau mendapatkan laporan status mingguan yang disusun dari pembaruan tugas, sentimen obrolan, dan perubahan dokumen, semuanya hanya dengan satu perintah.
3. Picu tindakan, bukan sekadar jawaban
Pencarian mendalam dapat mulai menyarankan tindakan, bukan hanya menampilkan hasil yang paling relevan. Misalnya, sistem dapat menandai persetujuan klien yang terhenti, menawarkan untuk mengirim pengingat, menyesuaikan jadwal, dan memberi tahu tim hanya dengan satu klik.
4. Sesuaikan pengetahuan untuk setiap peran
Alih-alih menggunakan bilah pencarian umum, pencarian mendalam akan mempelajari pola penggunaan Anda dan tim Anda untuk menyajikan pengetahuan yang hanya Anda anggap penting. Misalnya, jika Anda seorang pemasar, fitur ini mungkin akan menyoroti data kinerja kampanye terbaru.
5. Menghubungkan pekerjaan di berbagai platform dan tim
Pencarian mendalam akan berfungsi di berbagai platform dan ruang kerja yang berwenang, sehingga memudahkan Anda menemukan informasi yang tepat di mana pun informasi tersebut berada.
Temukan Jawaban yang Tersembunyi dalam Pekerjaan Anda dengan ClickUp Deep Search
Mencari informasi di tempat kerja tidak harus menghambat produktivitas Anda.
Penurunan produktivitas dan keterlambatan pengambilan keputusan merupakan akibat dari informasi yang terperangkap dalam silo dan konteks yang tersebar.
Pencarian Perusahaan ClickUp memahami konteks, tugas-tugas kompleks, dan bagaimana pengetahuan mengalir dalam pekerjaan nyata. Alih-alih memaksa tim untuk mencari-cari di folder, obrolan, dan dasbor, fitur ini menampilkan jawaban yang didasarkan pada tugas, Dokumen, percakapan, dan alat yang terhubung.
Jika Anda ingin berhenti menelusuri pekerjaan Anda dan mulai menanyakan apa yang perlu Anda ketahui, daftarlah ke ClickUp secara gratis. Temukan jawaban yang sudah tersembunyi di dalam pekerjaan Anda.