Janji kerja berbasis AI terdengar sederhana: keputusan lebih cepat, pekerjaan rutin berkurang, kolaborasi lebih cerdas. Namun, bagi kebanyakan tim, kenyataannya jauh berbeda dari janji tersebut. Survei kematangan AI kami menunjukkan bahwa hanya 12% pekerja pengetahuan yang telah mengintegrasikan AI sepenuhnya ke dalam alur kerja mereka, dan 38% sama sekali tidak menggunakannya. Selisih antara ambisi dan implementasi ini adalah masalah stack.
Membangun tim yang benar-benar berorientasi AI berarti melampaui pemikiran tentang alat-alat individu dan mempertanyakan jenis stack apa yang mendukung cara kerja tim Anda di setiap level, di seluruh alur kerja.
Dalam posting blog ini, kami akan membahas AI stack mana yang tepat untuk tim yang berfokus pada AI. Selain itu, kami juga akan melihat bagaimana ClickUp berperan dalam hal ini sebagai Converged AI Workspace yang dirancang sesuai dengan cara Anda beroperasi.
Apa itu AI Tech Stack?
Stack teknologi AI adalah kombinasi alat, platform, dan sistem yang digunakan tim untuk mengintegrasikan AI ke dalam pekerjaan sehari-hari mereka. Bayangkan ini sebagai fondasi yang menentukan seberapa baik AI dapat berfungsi di dalam organisasi Anda.
Ini biasanya mencakup model AI atau asisten yang berinteraksi dengan tim Anda, platform tempat pekerjaan dilakukan, dan integrasi yang menghubungkan semuanya.
Sebuah stack teknologi yang kuat membuat AI berguna dalam konteks di mana tugas, percakapan, dan keputusan sudah berlangsung. Sebaliknya, stack yang lemah membuat AI hanya menjadi alat terpisah yang harus diingat untuk dibuka di tab terpisah.
๐ง Fakta Menarik: Meskipun kita memandang AI sebagai teknologi masa depan, konsepnya sudah ada ribuan tahun yang lalu. Dalam mitologi Yunani, dewa Hephaestus konon telah membangun robot emas untuk membantunya bergerak.
Lapisan inti dari tumpukan teknologi AI modern
Sebuah stack teknologi AI modern disusun ke dalam lima lapisan yang berbeda, masing-masing menangani fase spesifik dalam siklus hidup AI. Memahami arsitektur berlapis ini membantu Anda mengidentifikasi celah, menghindari alat yang tumpang tindih, dan membangun sistem yang dapat diskalakan.
Setiap lapisan bergantung pada lapisan lainnya; kelemahan pada satu lapisan dapat merusak seluruh stack.
Lapisan data
Lapisan data merupakan fondasi dari stack Anda. Lapisan ini menangani pengumpulan, penyimpanan, transformasi, dan engineering fitur dari data mentah untuk setiap model AI. Komponen utama meliputi data lake untuk data mentah, data warehouse untuk data terstruktur, dan feature store untuk input model yang dapat digunakan ulang.
Salah satu kesalahan umum adalah memiliki sumber data yang terpisah dengan format yang tidak konsisten, yang membuatnya hampir mustahil untuk mereproduksi eksperimen atau mendebug masalah produksi.
๐ง Fakta Menarik: Pada tahun 1958, John McCarthy mengembangkan LISP, bahasa pemrograman yang kemudian menjadi salah satu bahasa paling penting untuk penelitian AI. Bahasa ini tetap menjadi alat kunci selama puluhan tahun dan mempengaruhi bahasa-bahasa yang dirancang untuk pekerjaan AI simbolik.
Lapisan pemodelan
Di sinilah para ilmuwan data dan insinyur ML membangun, melatih, dan memvalidasi model. Lapisan pemodelan mencakup alat ML seperti PyTorch atau TensorFlow, alat pelacakan eksperimen, dan registri model untuk mengelola versi dan menyimpan model yang telah dilatih.
Tim yang berorientasi pada AI menjalankan ratusan eksperimen, dan tanpa pelacakan yang tepat, Anda bisa dengan mudah kehilangan model terbaik Anda atau melakukan pekerjaan ganda.
Lapisan infrastruktur
Lapisan infrastruktur menyediakan daya komputasi mentah untuk melatih dan menjalankan model secara berskala. Ini mencakup komputasi awan seperti kluster GPU, orkestrasi kontainer dengan Kubernetes, dan orkestrator alur kerja seperti Airflow atau Kubeflow.
Tantangan utama di sini adalah menyeimbangkan biaya dan kinerja. Over-provisioning menghabiskan anggaran Anda, sementara under-provisioning memperlambat kecepatan iterasi tim Anda.
Lapisan layanan
Lapisan penyajian adalah yang mengirimkan prediksi model Anda kepada pengguna atau sistem lain. Lapisan ini mencakup kerangka kerja penyajian model, gerbang API, dan alat untuk inferensi real-time dan batch.
Selain itu, penyediaan layanan bukanlah pengaturan sekali jadi; Anda memerlukan mekanisme seperti canary deployments dan A/B testing untuk memperbarui model di lingkungan produksi secara aman tanpa menyebabkan downtime.
๐ Tahukah Anda? Survei terhadap lebih dari 1.200 profesional menunjukkan bahwa 95% kini menggunakan AI di tempat kerja atau di rumah. Sebagian besar melaporkan peningkatan produktivitas yang konsisten, dan 76% bahkan membayar sendiri untuk alat-alat ini.
Lapisan pemantauan dan umpan balik
Setelah model berjalan, tugasnya baru saja dimulai.
Lapisan pemantauan melacak kinerja model, mendeteksi pergeseran data, dan memberikan peringatan saat terjadi masalah. Lapisan ini juga mencakup saluran umpan balik yang mengarahkan koreksi pengguna atau data baru kembali ke sistem, memungkinkan model Anda untuk terus belajar dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu.
Kerangka Kerja dan Alat AI yang Mendukung Tim Berorientasi AI
Pasar dibanjiri dengan alat AI, dan hampir mustahil untuk membedakan mana yang siap produksi dan mana yang hanya sekadar hype. Tim menghabiskan waktu berjam-jam mengevaluasi puluhan opsi, sering kali memilih alat yang tidak cocok dan menimbulkan utang teknis di masa depan.
Berikut adalah beberapa alat yang mendukung tim AI-first terkemuka saat ini:
Pengolahan data dan fitur
- Apache Spark menangani pemrosesan data berskala besar untuk tim yang bekerja dengan dataset berkapasitas tinggi dan terdistribusi.
- dbt mengubah data mentah menjadi model yang bersih dan terstruktur, siap untuk analisis dan pembelajaran mesin.
- Feast dan Tecton mengelola fitur store, memudahkan berbagi dan mengulang penggunaan fitur di berbagai model.
๐ง Fakta Menarik: Pada tahun 1966, pemerintah AS mendanai proyek AI untuk menerjemahkan bahasa Rusia ke bahasa Inggris secara otomatis. Setelah hampir satu dekade kerja, sistem tersebut gagal total sehingga pendanaan dihentikan secara tiba-tiba. Insiden ini memicu musim dingin AI pertama dan mengajarkan para peneliti bahwa pemahaman bahasa jauh lebih sulit dari yang diperkirakan.
Pengembangan model
- PyTorch dan TensorFlow adalah kerangka kerja utama untuk membangun dan melatih model deep learning secara besar-besaran.
- Hugging Face Transformers menyediakan perpustakaan model NLP yang telah dilatih sebelumnya, yang dapat disesuaikan oleh tim untuk kasus penggunaan spesifik.
- scikit-learn tetap menjadi pilihan yang andal untuk tugas-tugas machine learning klasik seperti klasifikasi, regresi, dan pengelompokan.
Pelacakan eksperimen
- MLflow memungkinkan tim untuk mencatat, membandingkan, dan mereproduksi eksperimen sepanjang siklus hidup pengembangan model.
- Weights & Biases menawarkan visualisasi yang kaya dan fitur kolaborasi untuk memantau kinerja model seiring waktu.
- Neptune dirancang untuk tim yang membutuhkan metadata eksperimen yang detail dan riwayat eksperimen jangka panjang.
Orkestrasi
- Apache Airflow banyak digunakan untuk penjadwalan dan pengelolaan pipeline data dan ML yang kompleks di lingkungan produksi.
- Kubeflow dirancang untuk tim yang menjalankan alur kerja ML di Kubernetes secara berskala.
- Prefect dan Dagster menawarkan pendekatan orkestrasi alur kerja yang lebih modern dengan observabilitas dan penanganan kesalahan yang lebih baik yang sudah terintegrasi.
๐ Keunggulan ClickUp: Ubah orkestrasi alur kerja menjadi keunggulan kompetitif dengan ClickUp Super Agents. Ini adalah rekan kerja AI yang berada di dalam ruang kerja Anda dan mengorkestrasi alur kerja kompleks di seluruh tugas, dokumen, obrolan, dan alat terhubung dengan konteks nyata dan otonomi.
Misalnya, Anda dapat mengintegrasikan klien baru secara otomatis dengan Super Agents. Fitur ini dapat:
- Pindai ruang kerja Anda untuk catatan pelanggan baru
- Buat templat proyek yang tepat di ClickUp
- Tugaskan tugas onboarding kepada anggota tim yang tepat berdasarkan peran dan SLA.
- Buat email selamat datang yang disesuaikan dengan industri klien.
- Bagikan ringkasan di obrolan tim Anda.
Semua ini berjalan sesuai jadwal dan beradaptasi dengan pengecualian tanpa perlu ada yang mengawasi setiap langkah.
Begini cara membuat Super Agent pertama Anda di ClickUp:
Pelayanan model
- TensorFlow Serving dan TorchServe dirancang khusus untuk mengimplementasikan model deep learning sebagai API yang skalabel dan berlatensi rendah.
- Seldon Core menyediakan lapisan penyajian yang fleksibel untuk tim yang mengelola beberapa model di berbagai kerangka kerja.
- BentoML menyederhanakan proses pengemasan dan deployment model, sehingga memudahkan transisi dari pengembangan ke produksi.
Pemantauan
- Evidently AI, Arize, dan WhyLabs mendeteksi pergeseran model dan masalah kualitas data, memberikan peringatan saat kinerja model mulai menurun di lingkungan produksi.
- Prometheus dan Grafana menyediakan visibilitas tingkat sistem, memberikan tim wawasan tentang kesehatan infrastruktur bersama dengan kinerja model.
๐ Keunggulan ClickUp: Bangun pusat komando real-time yang melacak tujuan, beban kerja, pendapatan, waktu siklus, dan risiko pengiriman dalam satu tempat menggunakan Dashboard ClickUp. Kemudian, tambahkan Kartu AI untuk secara otomatis menampilkan wawasan, mengidentifikasi anomali, dan merekomendasikan langkah selanjutnya sebelum masalah memburuk.
Anda dapat menambahkan:
- Kartu Ringkasan AI: Ringkas aktivitas terbaru dari tugas dan proyek terpilih selama periode waktu yang dipilih.
- Kartu StandUp Tim AI: Dapatkan ringkasan aktivitas multi-orang atau multi-tim untuk melihat apa yang telah dikerjakan oleh masing-masing kelompok.
- Kartu Ringkasan Eksekutif AI: Buat ringkasan status yang ringkas untuk pimpinan yang menyoroti apa yang berjalan lancar + apa yang perlu diperhatikan.
- Kartu Pembaruan Proyek AI: Secara otomatis menghasilkan laporan kemajuan tingkat tinggi untuk ruang, folder, atau daftar tertentu.
- Kartu Otak AI: Sesuaikan prompt Anda sendiri untuk mendapatkan wawasan yang disesuaikan atau melakukan tugas pelaporan khusus.
Model bahasa besar (LLMs)
- OpenAI ChatGPT banyak digunakan untuk generasi konten, bantuan pemrograman, dan tugas penalaran di berbagai tim perusahaan.
- Anthropic Claude mampu menangani dokumen panjang dan kompleks serta instruksi yang rumit, menjadikannya pilihan yang tepat untuk alur kerja yang berfokus pada penelitian.
- Google Gemini menawarkan kemampuan multimodal, memungkinkan tim bekerja dengan teks, gambar, dan data dalam satu antarmuka.
๐ Keunggulan ClickUp: Sebagian besar tim kewalahan dengan alat AI yang terpisah-pisah: satu untuk penulisan, satu untuk catatan, satu untuk pelaporan, dan satu untuk otomatisasi. Konteks hilang, dan keamanan menjadi pertanyaan.
ClickUp Brain MAX mengintegrasikan semua fitur dalam satu aplikasi AI super yang terintegrasi langsung ke dalam pekerjaan Anda.
Tim Anda mendapatkan sistem AI tunggal yang memahami tugas, dokumen, obrolan, dasbor, dan alur kerja dalam konteks nyata. Sistem ini dapat menjawab pertanyaan tentang proyek, menghasilkan konten dari data real-time, membuat rencana aksi, merangkum pembaruan, dan memicu langkah selanjutnya tanpa AI Sprawl. Anda juga dapat beralih dengan mulus antara ChatGPT, Claude, dan Gemini untuk tugas-tugas Anda.
Alat otomatisasi dan alur kerja
- Zapier menghubungkan aplikasi dan memicu alur kerja otomatis tanpa memerlukan dukungan teknis.
- Make menawarkan otomatisasi yang lebih fleksibel untuk tim yang membutuhkan logika alur kerja yang kompleks dan multi-langkah.
- n8n adalah alat otomatisasi sumber terbuka yang memberikan tim teknis kendali penuh atas cara alur kerja dibangun dan dihosting.
Platform produktivitas yang didukung AI
- ClickUp menggabungkan tugas, dokumen, obrolan, dan AI dalam satu ruang kerja terintegrasi, sehingga tim tidak perlu terus-menerus beralih antar alat untuk menyelesaikan pekerjaan.
- Notion AI menambahkan kemampuan penulisan dan ringkasan di atas struktur dokumen dan basis data yang sudah ada di Notion.
- Microsoft Copilot terintegrasi di seluruh suite Microsoft 365, berguna bagi tim yang sudah banyak menggunakan Word, Excel, dan Teams.
Pengelolaan pengetahuan dan pencarian AI
- Glean mengumpulkan informasi dari berbagai aplikasi terhubung di perusahaan dan menampilkannya sesuai permintaan melalui pencarian enterprise.
- Guru membantu tim membangun dan memelihara basis pengetahuan terpusat yang tetap akurat dan dapat diakses di seluruh organisasi.
๐ Keunggulan ClickUp: Ketika tim membahas manajemen pengetahuan, masalahnya adalah informasi yang tepat tidak muncul saat keputusan sedang diambil.
ClickUp Docs mengatasi hal ini dari sumbernya dengan memungkinkan tim menangkap dan memperbarui pengetahuan di dalam alur kerja.
Misalnya, tim operasional menyesuaikan daftar periksa pengadaan selama proses onboarding vendor secara langsung. Tim keuangan menambahkan batas persetujuan baru langsung di dokumen yang sama dan menghubungkannya dengan tugas yang sedang berjalan. Tim hukum menjelaskan pengecualian dalam komentar selama proses tinjauan. Dokumen tersebut mencerminkan bagaimana proses berjalan saat ini, karena telah berkembang bersamaan dengan pekerjaan.
Hal ini memecahkan masalah pengetahuan yang usang. Namun, hal ini juga menciptakan masalah baru.
Ketika pengetahuan tersebar di Docs, tugas, dan komentar, tantangan menjadi menemukan jawaban yang tepat dengan cepat. ClickUp Enterprise Search menangani lapisan tersebut.
Ketika seseorang bertanya tentang bagaimana proses persetujuan vendor untuk kontrak di atas $10 juta, Enterprise Search menampilkan versi terbaru dokumen, tugas persetujuan yang terhubung, dan komentar di mana tim hukum telah menyetujui. Tidak ada yang perlu mengingat di mana dokumen tersebut disimpan atau alat mana yang harus diperiksa.
Bagaimana Memilih Stack AI yang Tepat untuk Tim Anda
Anda sudah mengenal lapisan-lapisan dan melihat alat-alatnya, tetapi Anda bingung memilih. Tanpa kerangka kerja pengambilan keputusan yang jelas, tim sering kali memilih alat berdasarkan popularitas atau terjebak dalam analisis yang berlebihan, sehingga tidak pernah membuat keputusan sama sekali.
Tidak ada stack 'terbaik' yang universal; yang tepat tergantung pada tujuan, batasan, dan tingkat kematangan tim Anda. Berikut cara membuat keputusan yang tepat:
Mulailah dengan tujuan bisnis Anda
Sebelum mengevaluasi alat apa pun, tentukan dengan jelas apa yang seharusnya dilakukan AI untuk organisasi Anda. Tim yang melewatkan langkah ini akhirnya mendapatkan alat yang mengesankan namun menyelesaikan masalah yang salah.
Setelah Anda memiliki kejelasan tentang tujuan, biarkan hal itu menentukan prioritas Anda:
- Jika inferensi latensi rendah menjadi prioritas utama, infrastruktur penyajian dan alat deployment tepi harus diutamakan.
- Jika eksperimen cepat menjadi prioritas, komputasi fleksibel dan sistem pelacakan eksperimen yang kuat adalah hal yang tidak bisa ditawar.
- Jika Anda beroperasi di industri yang diatur, jejak data, auditabilitas, dan opsi deployment on-premise harus menjadi prioritas utama.
- Jika produktivitas internal adalah tujuan utama, ruang kerja terintegrasi dengan AI bawaan seperti ClickUp akan memberikan nilai lebih dibandingkan kumpulan solusi terpisah yang tidak terhubung.
๐ Tahukah Anda? Sementara sebagian besar dunia masih menguji AI, tim yang berfokus pada AI telah melewati fase uji coba. Lebih dari 40% eksperimen AI di organisasi terkemuka telah dipindahkan ke produksi skala penuh.
Evaluasi seberapa baik integrasinya dengan apa yang sudah Anda miliki.
Stack AI Anda tidak akan berdiri sendiri. Ia perlu terintegrasi dengan mulus ke dalam data warehouse yang sudah ada, pipeline CI/CD, dan aplikasi bisnis Anda. Sebelum memutuskan menggunakan alat tertentu, tanyakan:
- Apakah framework tersebut mendukung penyedia cloud Anda tanpa memerlukan konektor khusus?
- Apakah sistem ini dapat berskala seiring dengan pertumbuhan volume data dan ukuran tim Anda?
- Berapa banyak upaya teknik yang diperlukan untuk memelihara integrasi seiring waktu?
- Apakah framework tersebut kompatibel dengan alat-alat yang sudah digunakan tim Anda sehari-hari?
Sebuah alat dengan fitur yang sedikit lebih sedikit, tetapi memiliki interoperabilitas yang kuat, hampir selalu akan outperform opsi terbaik di kelasnya yang menimbulkan masalah integrasi.
Menyeimbangkan biaya, keamanan, dan kemampuan tim
Setiap keputusan pemilihan stack melibatkan tradeoff yang nyata, dan tiga di antaranya seringkali mengejutkan tim:
- Biaya: Komputasi cloud untuk melatih model besar dapat menjadi mahal dengan cepat seiring dengan peningkatan penggunaan. Mulailah dengan memantau biaya sejak awal daripada menganggapnya sebagai hal yang diabaikan.
- Keamanan: Stack Anda akan menangani data sensitif, jadi evaluasi standar enkripsi, kontrol akses, dan sertifikasi kepatuhan sebelum Anda memutuskan.
- Kemampuan tim: Alat terbaik pun tidak berguna jika tidak ada anggota tim yang tahu cara menggunakannya. Pertimbangkan waktu adaptasi, dokumentasi yang tersedia, dan jenis dukungan berkelanjutan yang disediakan oleh penyedia layanan.
Pikirkan dalam lapisan, bukan alat individu
Stacks AI yang paling efektif adalah sistem berlapis di mana data mengalir dengan lancar dari pengumpulan hingga pemantauan, dengan setiap lapisan terhubung dengan lapisan berikutnya. Saat mengevaluasi alat baru, tanyakan:
- Apakah hal ini memperkuat lapisan di sekitarnya atau menambah kompleksitas?
- Apakah ada pemilik yang jelas di tim Anda untuk lapisan ini dari stack?
- Apakah dapat diganti tanpa mengganggu sistem hilir?
- Apakah hal ini menciptakan sumber kebenaran tunggal atau justru menciptakan silo baru?
๐ Tahukah Anda? Meskipun 88% perusahaan kini menggunakan AI, hanya 6% organisasi yang dianggap sebagai 'performa tinggi'. Tim-tim ini mencapai pengembalian investasi lebih dari $10,30 untuk setiap dolar yang diinvestasikan dalam AI, hampir tiga kali lipat rata-rata.
Kesalahan Umum dalam Memilih Stack AI dan Cara Menghindarinya
Bahkan tim yang memiliki sumber daya yang cukup pun sering salah dalam hal ini. Berikut adalah kesalahan umum dalam memilih AI stack dan apa yang harus dilakukan sebagai gantinya:
| Kesalahan | Mengapa hal ini terjadi? | Cara menghindarinya |
| Membangun sebelum memvalidasi | Tim sering kali terjun ke infrastruktur kompleks sebelum memastikan bahwa kasus penggunaan sebenarnya memberikan nilai tambah. | Mulailah dengan uji coba terfokus, validasi dampaknya, lalu skalakan stack berdasarkan kasus penggunaan yang terbukti. |
| Mengabaikan kualitas data | Tim menginvestasikan banyak sumber daya dalam model, tetapi mengabaikan kualitas data yang digunakan untuk melatihnya. | Jadikan infrastruktur data sebagai prioritas utama sebelum berinvestasi dalam pengembangan model. |
| Mengabaikan kompleksitas integrasi | Alat-alat dievaluasi secara terpisah tanpa mempertimbangkan bagaimana mereka terhubung dengan stack yang lebih luas. | Peta seluruh ekosistem data dan alur kerja Anda sebelum memutuskan untuk menggunakan alat baru apa pun. |
| Mengoptimalkan fitur daripada kesesuaian | Tim cenderung mengejar alat yang paling canggih secara teknis daripada yang sesuai dengan alur kerja mereka. | Prioritaskan alat yang terintegrasi dengan mulus dengan cara kerja tim Anda saat ini. |
| Mengabaikan pemantauan | Model-model telah diimplementasikan tetapi tidak pernah dipantau untuk drift atau degradasi seiring waktu. | Integrasikan pemantauan ke dalam stack Anda sejak hari pertama, bukan sebagai tambahan belakangan. |
| Mengabaikan adopsi | Stack ini dirancang untuk insinyur, tetapi tidak pernah dirancang untuk digunakan oleh tim yang lebih luas. | Pilih alat dengan antarmuka yang mudah digunakan dan investasikan dalam proses onboarding agar adopsi meluas di luar pengguna teknis. |
๐ฎ 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 all-in-one 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 Stack AI di Dunia Nyata dari Perusahaan Terkemuka
Sulit untuk membayangkan bagaimana semua lapisan dan alat ini bekerja sama tanpa melihatnya dalam aksi. Meskipun detailnya selalu berkembang, melihat arsitektur perusahaan AI-first yang terkenal mengungkapkan pola dan prioritas yang umum. Berikut beberapa contohnya:
- Spotify: Raksasa streaming musik ini menggunakan feature store berbasis Feast, TensorFlow untuk model rekomendasinya, dan Kubeflow untuk orkestrasi pipeline. Temuan utama mereka adalah investasi besar dalam reuse fitur, memungkinkan tim yang berbeda untuk membangun model tanpa perlu merancang ulang input data yang sama.
- Uber: Untuk mengelola ML secara skala besar, Uber membangun platform internalnya sendiri yang disebut Michelangelo. Platform ini mengstandarkan siklus hidup ML dari awal hingga akhir, memungkinkan ratusan insinyur untuk membangun dan mengimplementasikan model menggunakan serangkaian alur kerja yang konsisten.
- Airbnb: Platform Bighead mereka mengintegrasikan eksperimen ML dengan metrik bisnis secara erat. Platform ini menekankan pada pelacakan eksperimen dan integrasi pengujian A/B, memastikan bahwa setiap model diukur berdasarkan dampaknya terhadap produk.
- Netflix: Sebagai pionir dalam rekomendasi skala besar, Netflix menggunakan Metaflow untuk orkestrasi alur kerja dan telah membangun infrastruktur penyajian kustom yang dioptimalkan untuk kinerja. Mereka memprioritaskan pengalaman pengembang, sehingga memudahkan ilmuwan data untuk mengimplementasikan ide-ide mereka ke dalam produksi.
๐ Tahukah Anda? Sejak akhir 2022, biaya untuk menjalankan AI sekelas GPT-3.5 telah turun drastis lebih dari 280 kali lipat. Bagi tim yang sudah menggunakan AI, ini berarti Anda kini dapat melakukan hal yang sama dengan biaya yang sangat murah, yang dulu membutuhkan biaya yang sangat besar hanya dua tahun yang lalu.
Bagaimana ClickUp Menggantikan Stack Teknologi AI Anda
ClickUp menggabungkan eksekusi, kecerdasan, dan otomatisasi dalam satu ruang kerja terintegrasi sehingga tim yang berfokus pada AI dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk meluncurkan produk daripada mengintegrasikan alat-alat secara manual.
Tim mengurangi penyebaran SaaS karena pekerjaan, keputusan, dan bantuan AI berada dalam satu sistem. Perpindahan konteks juga berkurang karena setiap tindakan terjadi di tempat di mana pekerjaan sudah ada.
Mari kita lihat lebih dekat bagaimana ClickUp menggantikan stack teknologi AI Anda. ๐
Buat dan pindahkan pekerjaan lebih cepat
ClickUp Brain menggantikan alat AI yang tersebar yang menghasilkan konten tanpa memahami eksekusi sebenarnya. Ia membaca tugas-tugas langsung, dokumen, komentar, bidang, dan riwayat di seluruh ruang kerja untuk menawarkan AI Kontekstual.
Misalkan seorang manajer produk menjalankan eksperimen A/B dan perlu mengubah hasilnya menjadi pekerjaan yang siap dieksekusi. Mereka dapat menggunakan ClickUp Brain untuk:
- Buat dokumen PRD menggunakan hasil eksperimen, bug yang terkait, dan keputusan sebelumnya.
- Otomatisasi penulisan deskripsi tugas untuk tim teknik berdasarkan PRD dan kriteria penerimaan.
- Ringkas hasil sprint dan identifikasi ketergantungan yang belum terselesaikan selama perencanaan.
- Jawab pertanyaan alur kerja menggunakan status tugas saat ini dan kepemilikan.
๐ Coba prompt ini: Buat PRD untuk eksperimen checkout menggunakan hasil dari sprint terakhir dan tautkan tugas-tugas teknik yang diperlukan.
Mengelola alur kerja AI
Setelah pekerjaan selesai, otomatisasi alur kerja memastikan proses terus berjalan.
ClickUp Automations mengelola alur kerja berbasis pemicu yang terhubung dengan peristiwa eksekusi nyata. Misalnya, tim machine learning mendorong eksperimen baru ke pemantauan produksi.
- Ketika peringatan Datadog terpicu, otomatisasi akan membuat tugas bug dan menugaskan insinyur piket.
- Ketika perbaikan digabungkan, otomatisasi akan mengalihkan tugas ke QA dan memperbarui status menjadi โPengujianโ.
- Ketika QA menyetujui, otomatisasi akan menugaskan pemilik rilis dan memperbarui status menjadi โSiap untuk diimplementasikanโ.
- Setelah deployment selesai, otomatisasi akan memposting hasil dan menutup loop.
Tim mengelola retraining model, validasi, dan deployment menggunakan aturan yang terlihat di dalam workspace.
Seorang pengguna nyata berbagi pengalamannya menggunakan ClickUp untuk eksekusi:
ClickUp sangat fleksibel dan berfungsi baik sebagai sistem eksekusi tunggal di seluruh tim. Di GobbleCube, kami menggunakannya untuk mengelola GTM, CSM, produk, otomatisasi, dan operasi internal dalam satu tempat. Keunggulan utamanya adalah seberapa fleksibelnya semua fitur. Bidang kustom, hierarki tugas, ketergantungan, otomatisasi, dan tampilan memungkinkan kami memodelkan alur kerja bisnis nyata kami daripada memaksa kami mengikuti struktur kaku. Setelah diatur dengan benar, ClickUp menggantikan beberapa alat dan mengurangi banyak koordinasi manual.
ClickUp sangat fleksibel dan berfungsi baik sebagai sistem eksekusi tunggal di seluruh tim. Di GobbleCube, kami menggunakannya untuk mengelola GTM, CSM, produk, otomatisasi, dan operasi internal dalam satu tempat. Keunggulan utamanya adalah seberapa fleksibelnya semua fitur. Bidang kustom, hierarki tugas, ketergantungan, otomatisasi, dan tampilan memungkinkan kami memodelkan alur kerja bisnis nyata kami daripada memaksa kami mengikuti struktur kaku. Setelah diatur dengan benar, ClickUp menggantikan beberapa alat dan mengurangi banyak koordinasi manual.
Catat keputusan rapat secara instan
Rapat seringkali menentukan lebih banyak daripada dokumen. ClickUp AI Notetaker memastikan keputusan tersebut diterjemahkan menjadi tindakan kerja.
Misalkan tinjauan model mingguan mengidentifikasi masalah kinerja. AI Notetaker merekam pertemuan, menghasilkan ringkasan yang ringkas, dan mengekstrak tindakan yang perlu dilakukan. Anda dapat mengubah ini menjadi Tugas ClickUp yang terhubung dengan proyek yang relevan.
Pemilik proyek menerima tugas secara langsung, dan pekerjaan di masa depan dapat dilacak kembali ke keputusan awal tanpa perlu mencari transkrip.
Sentralisasikan sinyal di seluruh alat
Mengganti stack teknologi AI tidak memerlukan penolakan sistem yang sudah ada. Integrasi ClickUp mengumpulkan sinyal ke dalam satu lapisan eksekusi.
Misalnya, Anda dapat:
- Sinkronkan masalah GitHub ke tugas ClickUp yang terhubung dengan tonggak rilis.
- Memicu alur kerja dari peringatan Datadog atau platform eksperimen.
- Lampirkan hasil eksperimen langsung ke tugas ulasan.
Tim beroperasi dari satu ruang kerja, sementara alat-alat memasukkan data terstruktur ke dalam pekerjaan aktif.
Bekerja lebih cepat dengan produktivitas berbasis suara
Kecepatan sangat penting saat ide muncul di tengah pekerjaan. ClickUp Talk to Text di Brain MAX memfasilitasi produktivitas berbasis suara, dan memungkinkan Anda bekerja 4 kali lebih cepat.
Misalkan seorang insinyur utama selesai melakukan debugging dan ingin mencatat konteks dengan cepat. Mereka mendiktekan pembaruan, Brain MAX menerjemahkannya, dan mengorganisir kontennya, sehingga Anda dapat memperbarui tugas secara instan.
Masukan suara menghilangkan hambatan dan mempercepat pelaksanaan di seluruh proses perencanaan dan pengiriman.
Tonton video ini untuk memahami bagaimana asisten suara-ke-teks ini bekerja:
Jangan pernah kehilangan ide brilian lagi: Gunakan asisten suara-ke-teks ini.
๐ Tahukah Anda? Meskipun 62% orang merasa agen AI saat ini terlalu dibesar-besarkan, alasan utama hal itu adalah kurangnya konteks. Sekitar 30% pengguna merasa frustrasi dengan 'penebak yang yakin' yang terdengar pasti, tetapi salah dalam fakta karena tidak terintegrasi ke dalam ruang kerja tim yang sebenarnya.
Rancang untuk Momentum dengan ClickUp
Membangun tim yang berorientasi pada AI dimulai dengan niat yang jelas. Setiap lapisan dalam stack Anda, mulai dari data dan model hingga pemantauan dan otomatisasi, menentukan seberapa cepat tim Anda dapat bergerak dan seberapa percaya diri tim tersebut dapat berskala. Ketika lapisan-lapisan tersebut terhubung dengan baik, AI menjadi terintegrasi dalam eksekusi rather than hanya menjadi penonton di pinggir lapangan.
ClickUp menyoroti lapisan eksekusi ini. Dengan Tasks, Docs, AI Agents, Automations, Enterprise Search, dan ClickUp Brain yang terintegrasi dalam satu Converged Workspace, inisiatif AI Anda tetap terhubung dengan pekerjaan nyata. Eksperimen terhubung dengan implementasi. Pemantauan terhubung dengan tanggung jawab. Keputusan terhubung dengan konteks yang terdokumentasi.
Tim dapat mengoordinasikan alur kerja, mengidentifikasi wawasan, menangkap pengetahuan, dan mendorong proyek maju dalam lingkungan tunggal yang dirancang untuk skalabilitas. AI menjadi bagian dari operasi sehari-hari, mendukung perencanaan, pengiriman, tinjauan, dan optimasi tanpa kehilangan konteks sepanjang proses.
Konsolidasikan pekerjaan AI Anda di ClickUp dan buat stack yang dirancang sesuai dengan cara tim Anda beroperasi. Daftar di ClickUp hari ini!
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
1. Apa perbedaan antara AI tech stack dan machine learning tech stack?
Stack teknologi AI merupakan kategori luas yang mencakup machine learning, AI generatif, dan pendekatan lainnya. Di sisi lain, stack teknologi machine learning merujuk secara spesifik pada alat untuk melatih dan menerapkan model ML, meskipun kedua istilah tersebut sering digunakan secara bergantian.
2. Bagaimana tim non-teknis bekerja bersama stack teknologi AI?
Tim non-teknis berinteraksi dengan output AI seperti dashboard dan memberikan umpan balik yang memperbaiki model. Ruang kerja terpadu seperti ClickUp memberikan mereka visibilitas terhadap status proyek tanpa perlu menavigasi orkestrasi alur kerja yang kompleks dari infrastruktur ML.
3. Apakah perusahaan yang berorientasi AI sebaiknya membangun atau membeli komponen tumpukan AI mereka?
Sebagian besar perusahaan AI-first menggunakan pendekatan hybrid. Mereka membeli layanan terkelola untuk infrastruktur komoditas dan membangun alat kustom hanya di area yang memberikan keunggulan kompetitif unik.
4. Apa yang terjadi jika stack AI Anda tidak terintegrasi dengan alat manajemen proyek Anda?
Anda menciptakan dua sumber kebenaran untuk pengembangan model dan status proyek, yang menyebabkan kesalahpahaman dan penundaan. Ruang kerja terintegrasi ClickUp memastikan bahwa kemajuan teknis dan tugas proyek tetap sinkron.