Ogni azienda paga una tassa nascosta: il tempo sprecato alla ricerca di risposte che dovrebbero essere immediate. Hai terabyte di dati, innumerevoli documenti e quel file fondamentale che tutti giurano esista ma che nessuno riesce a trovare la posizione. Nel frattempo, il tuo team spreca un intero pomeriggio alla ricerca di informazioni che dovrebbero richiedere pochi secondi per essere trovate.
Le piattaforme di ricerca aziendale basate sull'intelligenza artificiale risolvono questo spreco di lavoro comprendendo ciò che le persone stanno cercando.
Questo perché l'IA contestuale comprende l'intera attività aziendale: dati, flussi di lavoro e strumenti. È in grado di fornire risultati intelligenti di cui i team possono davvero fidarsi.
Ecco 10 casi pratici di utilizzo della ricerca aziendale basata sull'intelligenza artificiale che risolvono problemi reali. Inoltre, vedremo anche come ClickUp semplifica la gestione delle conoscenze aziendali. 🌟
⭐ Funzionalità/funzione del modello
Quando le risposte sono sparse tra email, documenti e ticket, i clienti finiscono per aspettare. Il modello di knowledge base ClickUp raccoglie tutte queste guide in un unico posto, trasformando le soluzioni ripetute e le domande frequenti in una libreria facile da consultare, da condivisione e da mantenere aggiornata.
Perché l'IA sta trasformando la ricerca dell'azienda?
La ricerca aziendale tradizionale sembra come gridare domande nel vuoto. Digiti "rapporto sul budget" e ottieni 500 documenti casuali contenenti quelle parole.
L'IA cambia questa situazione in modo completo. 🤖
Vantaggi della ricerca aziendale basata sull'IA
- Processo decisionale più rapido: trova i dati esatti di cui hai bisogno in pochi secondi invece di passare ore a cercare tra le cartelle e chiedere ai colleghi dove sono archiviati
- Riduzione del lavoro duplicato: Scopri che qualcuno ha già creato la presentazione che stai realizzando, risparmiando giorni di lavoro richiesto superfluo
- *migliore collaborazione: instaura una connessione con colleghi che lavorano a progetti simili di cui non conoscevi nemmeno l'esistenza, ottenendo risorse di condivisione e risultati migliori
- Maggiore produttività: dedica il tuo tempo a pensare e creare invece di giocare a fare il detective con i sistemi informativi della tua azienda
- Migliore conservazione delle conoscenze: Cattura le competenze dei dipendenti più esperti prima che vadano in pensione, rendendo le loro conoscenze ricercabili per i team futuri
🧠 Curiosità: Uno dei primi sistemi di ricerca per l'azienda fu IBM STAIRS negli anni '60. Funzionava su mainframe e consentiva ai ricercatori di setacciare enormi archivi di testo legale e governativo, molto prima che Google esistesse.
In che modo l'IA migliora la precisione della ricerca dell'azienda?
L'IA comprende i sinonimi e il contesto che i motori di ricerca tradizionali non riescono a cogliere. Quando qualcuno cerca " metriche dell'esperienza del cliente " , l'IA riconosce che questa connessione si lega a "punteggi di soddisfazione dei client" o "dati sull'esperienza degli utenti" in diversi documenti.
Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano i modelli di ricerca e il comportamento degli utenti per perfezionare continuamente i risultati.
tecniche di IA come l'elaborazione del linguaggio naturale e il deep learning consentono di effettuare query di conversazione. Esempio, è possibile porre domande come: "Quali campagne di marketing hanno ottenuto i migliori risultati durante le festività natalizie?"*
Inoltre, i motori di ricerca basati sull'IA comprendono l'intento alla base della tua domanda e riportano in superficie le informazioni rilevanti da più sistemi. Conoscono anche il tuo reparto e il tuo livello di sicurezza, mostrandoti le informazioni a cui puoi accedere e che puoi utilizzare per il tuo ruolo specifico
Cercare tra le conoscenze e il know-how collettivi dell'organizzazione e ottenere un quadro completo dei progetti diventa incredibilmente semplice, intuitivo e accessibile.
Ricerca aziendale basata sull'IA vs. ricerca tradizionale
Ecco un rapido confronto per vedere come si posizionano i due:
| Categoria | Ricerca tradizionale | *ricerca aziendale basata sull'IA |
| Metodo di ricerca | La corrispondenza basata su parole chiave cerca parole o frasi esatte | Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e comprensione semantica della ricerca per cogliere l'intento |
| Qualità dei risultati | Restituisce elenchi lunghi, spesso irrilevanti | Fornisce dati diretti e pertinenti su misura per la query |
| Ambito dei dati | Con limite a una piattaforma o silo alla volta | Ricerche simultanee su più strumenti, app e database |
| Consapevolezza del contesto | Nessuna comprensione del significato o delle relazioni | Riconosce sinonimi, concetti correlati e contesto alla base delle query |
| Capacità di apprendimento | Statico; i risultati non migliorano con l'uso | Apprende dal comportamento degli utenti e si adatta nel tempo |
| Collaborazione | Supporto minimo o nullo per i flussi di lavoro del team | Mette in evidenza conoscenze in condivisione, aggiornamenti sui progetti e contenuto specifico del team |
| Tempo di risposta | Più lento: gli utenti filtrano manualmente i risultati | Più veloce: fornisce subito i contenuti più pertinenti |
| Esperienza utente | Di base e transazione | Personalizzato, intuitivo e interattivo |
| Impatto sull'azienda | Tempo sprecato, conoscenze disperse e bassa produttività | Decisioni informate, tempi di ricerca ridotti e maggiore efficienza |
🧠 Curiosità: la ricerca aziendale è stata utilizzata anche in contesti inaspettati. La BBC ha creato un sistema interno per aiutare i giornalisti a recuperare istantaneamente decenni di trascrizioni delle trasmissioni, velocizzando la produzione delle notizie.
Casi d'uso chiave della ricerca aziendale basata sull'IA
Il software di ricerca aziendale basato sull'IA trasforma il modo in cui i team accedono alle informazioni in tutti i reparti.
Queste applicazioni pratiche mostrano come le organizzazioni risolvono problemi reali e migliorano i flussi di lavoro quotidiani attraverso funzionalità di ricerca intelligenti. 🧑💻
1. Eccellenza nel servizio clienti
🚩 Problema: il tuo addetto al servizio clienti sta gestendo tre schermate mentre un cliente frustrato spiega il suo problema per la seconda volta. L'addetto sa che la risposta è da qualche parte nel sistema, ma trovarla significa cliccare su manuali dei prodotti, documenti sulle politiche e note sui casi precedenti mentre il cliente rimane in attesa.
✅ Soluzione: la ricerca aziendale basata sull'IA cambia questa dinamica. Gli agenti ottengono immediatamente un quadro completo del contesto del cliente:
- Cronologia completa delle interazioni: le chiamate precedenti, le conversazioni chat e gli scambi di email vengono visualizzati in un'unica schermata
- corrispondenza contestuale dei problemi: *I casi risolti simili vengono visualizzati automaticamente in base alla descrizione del problema
- Consigli intelligenti sulle risorse: Le politiche, le procedure e i livelli di autorizzazione pertinenti vengono visualizzati senza necessità di effettuare ricerche manuali
- *visibilità tra i reparti: le note di supporto tecnico, gli adeguamenti di fatturazione e le modifiche agli account sono collegati in modo trasparente
La ricerca tradizionale tratta ogni query come una ricerca generica nel database, mentre la ricerca basata sull'IA comprende il contesto e l'urgenza richiesti dal servizio clienti.
📌 Esempio: i team del servizio clienti di una piattaforma di prenotazione alberghiera (Booking.com) possono utilizzare la ricerca basata sull'IA per accedere istantaneamente alle comunicazioni degli host, ai dettagli delle prenotazioni e ai precedenti di risoluzione. Quando gli ospiti segnalano problemi relativi alla struttura, gli agenti di IA trovano in pochi secondi le politiche degli host pertinenti, le risoluzioni di casi simili e le linee guida appropriate in materia di risarcimento.
💡 Suggerimento professionale: gestisci attentamente le autorizzazioni. La ricerca è inutile se espone dati riservati, ma è altrettanto inutile se gli utenti vedono solo risultati di "accesso negato". Lavoro con il reparto IT per trovare il giusto equilibrio tra visibilità e sicurezza dei dati a livello di indice.
2. Analisi dei dati finanziari e conformità
🚩 Problema: i team finanziari devono affrontare ogni mese scadenze impossibili da rispettare. I requisiti normativi richiedono una precisione perfetta, mentre i dirigenti hanno bisogno della reportistica con urgenza. Gli analisti passano ore a scavare nei database di conformità e nei fogli di calcolo del budget, quando invece dovrebbero fornire informazioni preziose alla dirigenza.
✅ Soluzione: gli strumenti di ricerca dell'azienda comprendono le relazioni finanziarie e le connessioni normative che consentono di risparmiare ore di lavoro manuale:
- Analisi integrata della varianza: gli stanziamenti di bilancio, le spese effettive e le spiegazioni dei dipartimenti si connettono automaticamente
- Riconoscimento dei trigger normativi: alcune query di ricerca fanno apparire automaticamente i requisiti di conformità e le scadenze di presentazione pertinenti
- Identificazione delle tendenze storiche: I dati interni dei periodi precedenti e le note esplicative vengono visualizzati insieme ai dati attuali
- Contesto interfunzionale: discussioni via email, flussi di lavoro di approvazione e decisioni strategiche collegati ai dati finanziari
Questa visualizzazione completa evita momenti imbarazzanti in cui i dirigenti pongono domande di approfondimento che rivelano il contesto mancante durante le presentazioni al consiglio di amministrazione.
📌 Esempio: i team finanziari di un negozio al dettaglio (come Walmart) possono utilizzare funzionalità avanzate di ricerca basate sull'IA per individuare le spiegazioni delle variazioni di budget nelle loro imponenti operazioni di vendita al dettaglio. Dall'altra parte, quando preparano le chiamate con gli investitori, gli analisti cercano dati specifici sulle prestazioni dei negozi e trovano immediatamente la reportistica dei responsabili regionali, le interruzioni della catena di approvvigionamento e le analisi delle tendenze stagionali che spiegano le fluttuazioni dei ricavi.
3. Ricerca aziendale con Google AI
🚩 Problema: la maggior parte dei sistemi di ricerca tratta le aziende come database generici, ma Google Cloud Search comprende che ruoli diversi richiedono informazioni diverse a partire da termini di ricerca identici.
✅ Soluzione: un buon sistema di ricerca aziendale basato sull'IA si adatta ai modelli organizzativi e agli stili di lavoro individuali:
- Filtraggio dei risultati in base al ruolo: i team di marketing visualizzano le risorse creative, mentre i team finanziari visualizzano i dati di bilancio per la stessa query
- Intelligenza multipiattaforma: le discussioni di Gmail, i documenti di Drive e gli eventi di Calendario si collegano perfettamente
- Algoritmi di apprendimento: i risultati della ricerca migliorano in base al comportamento degli utenti e ai modelli di ricerca delle informazioni di esito positivo
- Consapevolezza delle autorizzazioni: I risultati rispettano i controlli di accesso suggerendo contatti pertinenti per le informazioni soggette a restrizioni
Il machine learning di Google identifica relazioni tra le informazioni che sfuggono all'occhio umano, creando un'intelligenza di progetto completa che la ricerca tradizionale non è in grado di fornire.
esempio: Per * Shop Global, la principale azienda di e-commerce thailandese del gruppo Saha, Google Cloud consente ai clienti di utilizzare query in linguaggio naturale come "Mostrami qualcosa di elegante per un addio al celibato" e fornisce risultati accurati in 1-2 minuti. Questa soluzione offre supporto a ricerche sia in thailandese che in inglese e ha gestito con esito positivo 150.000 visitatori durante l'evento Saha Group Fair '25.
🔍 Lo sapevate? Quando Google ha lanciato il suo Search Appliance nel 2002, sembrava un mini-frigo giallo brillante che stava nella sala server del vostro ufficio. Ha offerto alle aziende una ricerca "simile a Google" all'interno delle loro reti private fino al suo ritiro nel 2018.
4. Conformità e ricerca legale
🚩 Problema: la ricerca legale tradizionalmente richiede agli associati settimane di lettura di centinaia di precedenti giurisprudenziali ed esempi di contratti. I partner fatturano ai client migliaia di euro per ricerche che l'IA completa in pochi minuti con precisione.
✅ Soluzione: la ricerca intelligente basata sull'IA comprende:
- Riconoscimento di modelli precedenti: Casi simili e sentenze rilevanti vengono individuati sulla base di principi giuridici piuttosto che della corrispondenza di parole chiave
- mappare le relazioni tra le clausole: *le ricerche nei contratti comprendono automaticamente gerarchie, riferimenti incrociati e disposizioni correlate
- Intelligence giurisdizionale: i risultati includono variazioni rilevanti tra i diversi sistemi giuridici e tribunali
- Integrazione delle conoscenze interne: Le competenze aziendali, gli argomenti precedenti e le strategie di esito positivo creano una connessione con la ricerca giuridica esterna
📌 Esempio: Quando gli studi legali gestiscono complesse trattative di fusione, gli avvocati devono poter consultare rapidamente strutture di accordi simili, precedenti normativi e competenze interne. La ricerca basata sull'IA li aiuta a trovare clausole contrattuali rilevanti da transazioni precedenti, requisiti di deposito presso la SEC e colleghi che hanno lavorato su accordi simili in diversi ambiti di attività.
5. Gestione delle conoscenze delle risorse umane
🚩 Problema: i reparti delle risorse umane rispondono ogni giorno alle stesse domande, mentre i dipendenti faticano a trovare le informazioni di base sulle politiche aziendali sepolte in una fitta documentazione. Gli aggiornamenti importanti si perdono nelle comunicazioni via email che nessuno legge, creando frustrazione in tutte le persone coinvolte.
✅ Soluzione: un motore di ricerca interno basato sull'IA garantisce:
- I dipendenti pongono domande in una conversazione, invece di cercare di indovinare la politica corretta
- Le risposte riflettono le circostanze individuali dei dipendenti, l'anzianità di servizio, la posizione e le selezioni di benefit
- Le modifiche e i chiarimenti recenti sono riportati accanto alle informazioni standard relative alle politiche
📌 Esempio: Le grandi multinazionali devono affrontare il problema dei dipendenti che ripetono continuamente le stesse domande sulle politiche aziendali. Con le knowledge base basate sull'IA come ClickUp, i lavoratori possono porre domande di conversazione come "Posso lavorare da remoto mentre sono in viaggio all'estero?" e ottenere risposte personalizzate in base al loro livello lavorativo, alle politiche del reparto e alle leggi locali sul lavoro.
6. Intelligence commerciale e gestione dei lead
🚩 Problema: i rappresentanti commerciali gestiscono la ricerca di potenziali clienti, le informazioni sulla concorrenza e la cronologia delle relazioni mentre cercano di concludere accordi sotto pressione. I migliori rappresentanti sviluppano una conoscenza enciclopedica dell'account, ma questa competenza non viene trasferita ai nuovi membri del team che partono da zero.
✅ Soluzione: la ricerca basata sull'IA democratizza la intelligence commerciale all'interno di interi team:
- Cronologia completata delle relazioni, posizione competitiva e strategie di negoziazione con esito positivo da account simili
- Le risorse pertinenti vengono visualizzate in base alla posizione del potenziale cliente nel ciclo commerciale
- Gli sviluppi recenti, le variazioni di prezzo e le vittorie/sconfitte competitive vengono visualizzati automaticamente
- Membri del team con esperienza rilevante in materia di account e modelli di transazioni con esito positivo
📌 Esempio: i team di vendita di software aziendali spesso perdono contratti perché durante le trattative non dispongono di un quadro completo del contesto del cliente. La ricerca basata sull'IA aiuta i rappresentanti ad accedere rapidamente alle precedenti interazioni con i clienti, alle analisi della concorrenza e alle strategie di esito positivo adottate con account simili prima di importanti riunioni di vendita.
7. Assistenza IT e risoluzione dei problemi
🚩 Problema: il supporto IT deve affrontare una pressione particolare, poiché ogni problema tecnico sembra urgente, mentre le soluzioni richiedono una diagnosi precisa. I tecnici cercano nella documentazione, nei ticket precedenti e nei log di sistema, mentre i dipendenti frustrati attendono una risoluzione.
✅ Soluzione: le funzionalità/funzioni dello strumento di ricerca intranet basato sull'IA includono:
- Guida specifica per la configurazione: I passaggi per la risoluzione dei problemi vengono visualizzati in base alle configurazioni hardware e software esatte
- Apprendimento di modelli dalle risoluzioni: le soluzioni con esito positivo ottengono un peso maggiore, mentre quelle fallite vengono automaticamente declassate
- Analisi delle cause alla radice: Il sistema crea una connessione tra incidenti correlati, dipendenze e problemi a monte che potrebbero causare problemi
- Integrazione dei fornitori: i contatti dell'assistenza, le informazioni sulla garanzia e le indicazioni del produttore vengono visualizzati insieme alla documentazione interna sui processi
📌 Esempio: Quando i dipendenti segnalano crash del software o problemi di connessione di rete, i tecnici IT possono cercare il messaggio di errore specifico. Trovano immediatamente i passaggi di risoluzione dei problemi che hanno funzionato in situazioni identiche, i recenti aggiornamenti software che potrebbero causare conflitti e la documentazione di supporto del fornitore.
8. Gestione delle risorse di marketing
🚩 Problema: i team di marketing creano migliaia di risorse che vengono disperse su piattaforme, cartelle e unità di team. Trovare l'immagine, il video clip o il modello di campagna giusto uccide la produttività creativa quando i team ricreano il lavoro esistente invece di individuarne la posizione.
✅ Soluzione: la ricerca basata sull'IA rende le risorse di marketing realmente reperibili attraverso:
- Riconoscimento dei contenuti visivi: immagini e video diventano ricercabili grazie all'analisi IA degli elementi visivi e dei componenti del marchio
- Integrazione delle prestazioni: Le risorse ad alte prestazioni vengono messe in evidenza in base alle metriche di coinvolgimento e all'esito positivo delle campagne
- Apprendimento dei modelli di utilizzo: combinazioni creative esito positivo e preferenze stagionali influenzano i suggerimenti di ricerca
📌 Esempio: Marchi globali come Nike creano migliaia di risorse per le campagne in diverse regioni e categorie sportive.
I team di marketing possono cercare temi visivi specifici o contenuto relativo agli atleti e trovare immagini ad alta risoluzione, video clip e materiali conformi al marchio provenienti da campagne di esito positivo precedenti senza dover ricreare i contenuti.
📮 ClickUp Insight: Il 28% dei dipendenti preferisce tenere per sé i propri pensieri o non si sente sicuro nella condivisione delle proprie opinioni durante le riunioni. Ma non tutte le grandi idee vengono condivise ad alta voce durante le riunioni: a volte, la vera genialità è nascosta in un commento a un'attività o in un file dimenticato.
Immagina che un membro del team abbia suggerito silenziosamente un miglioramento del processo in un commento mesi fa o abbia effettuato una condivisione di una soluzione unica in un documento che non è mai stato presentato in riunione.
Con la ricerca aziendale di ClickUp Brain, puoi visualizzare immediatamente questi contributi, indipendentemente dalla loro posizione nel tuo spazio di lavoro. Ciò significa che ogni idea, sia essa espressa verbalmente o per iscritto, è accessibile e utilizzabile, garantendo che il tuo team non perda mai le migliori intuizioni.
9. Project management e collaborazione
🚩 Problema: le informazioni relative ai progetti sono spesso frammentate tra thread di posta elettronica, messaggi di chat, documenti in condivisione e strumenti di project management. I membri del team perdono tempo a ricostruire le decisioni e a cercare il contesto che esiste da qualche parte nel loro spazio di lavoro digitale.
✅ Soluzione: la ricerca basata sull'IA crea la connessione tra le conversazioni relative ai progetti indipendentemente dal luogo in cui avvengono:
- Costruzione del contesto cronologico: Decisioni, discussioni e modifiche vengono visualizzate in ordine cronologico su diverse piattaforme
- Identificazione delle competenze: i membri del team che hanno risolto problemi simili e i casi di studio interni pertinenti vengono visualizzati automaticamente
- Conservazione delle motivazioni delle decisioni: note delle riunioni, approvazioni via email e discussioni informali collegati alle decisioni formali relative al progetto
- Apprendimento incrociato tra progetti: gli approcci esiti positivi e le insidie comuni di iniziative simili influenzano il lavoro attuale
📌 Esempio: I team di ingegneri di aziende (come Tesla) lavorano a progetti complessi di sviluppo di veicoli con informazioni sparse tra email, documenti di progettazione e note di riunione.
I project managers possono cercare decisioni tecniche specifiche e trovare la cronologia completa delle discussioni, le motivazioni delle approvazioni e le scelte ingegneristiche correlate su tutti i canali di comunicazione.
10. Intelligenza nella ricerca e sviluppo
🚩 Problema: i team di ricerca e sviluppo devono districarsi tra una grande quantità di letteratura scientifica, database di brevetti e ricerche interne, mentre sono in competizione con gli sviluppi della concorrenza. Trascurare lavori precedenti rilevanti o sottovalutare le informazioni sulla concorrenza può compromettere anni di investimenti nella ricerca e milioni di dollari in costi di sviluppo.
✅ Soluzione: in questo caso, i motori di ricerca LLM comprendono:
- Le ricerche provenienti da diversi campi che evidenziano la condivisione di sfide o metodologie simili vengono visualizzate automaticamente
- I brevetti depositati, le pubblicazioni accademiche e gli sviluppi del settore affiancano la ricerca interna
- Gli approcci sperimentali e le tecniche di ricerca con esito positivo dei progetti precedenti sono alla base delle nuove iniziative
- Le competenze interne e le possibilità di partnership esterne acquisiscono visibilità attraverso l'analisi delle sovrapposizioni nella ricerca
📌 Esempio: Le aziende farmaceutiche (come Johnson & Johnson) hanno un gruppo di ricercatori che lavorano su obiettivi molecolari simili in diverse aree terapeutiche.
Gli scienziati possono cercare composti specifici o metodologie di ricerca e scoprire progetti interni correlati, pubblicazioni scientifiche e potenziali opportunità di collaborazione che potrebbero essersi persi.
Come ClickUp offre supporto alla ricerca aziendale basata sull'IA
La ricerca aziendale basata sull'intelligenza artificiale lavora al meglio quando è direttamente collegata alle attività quotidiane, alla documentazione dei prodotti e alle conversazioni.
ClickUp integra la ricerca basata sull'IA in ogni aspetto del lavoro, consentendo ai team di diversi settori di trovare risposte e agire di conseguenza senza lasciare il proprio spazio di lavoro. In breve, elimina il lavoro superfluo riunendo tutte le attività in un'unica piattaforma.
Diamo un'occhiata più da vicino! 👀
Cerca in ogni angolo del lavoro
ClickUp Enterprise Search si collega ad attività, documenti, commenti e app come Google Drive, Jira, Figma e GitHub. La funzionalità/funzione Connected Search ti consente di cercare file, conversazioni e aggiornamenti di progetto in tutti questi strumenti in tempo reale, direttamente da ClickUp. Ciò significa che puoi individuare rapidamente un ticket Jira, un progetto Figma o un documento Google Drive senza mai uscire dal tuo spazio di lavoro.
Esempio: un responsabile della conformità sanitaria che si prepara per un audit interno può cercare "documentazione relativa alla formazione HIPAA" e visualizzare immediatamente le dichiarazioni di accettazione delle politiche firmate archiviate in ClickUp Doc, i ticket Jira correlati agli aggiornamenti di sistema e i commenti sulle attività da parte del reparto IT.
Tutti i risultati vengono visualizzati insieme all'interno di ClickUp, collegati alla loro fonte. 🔗
Ottieni risposte ricche di contesto alle tue domande
ClickUp Brain va oltre la corrispondenza delle parole chiave e fornisce riepiloghi dei contenuti dell'area di lavoro.
✅ Prova questo prompt: Riepiloga gli ostacoli al lancio nel quarto trimestre per quanto riguarda le attività di ingegneria, progettazione e marketing.
Ad esempio, un responsabile marketing di prodotto che gestisce il lancio di un SaaS può chiedere: "Cosa sta causando il blocco del rilascio del quarto trimestre?" ClickUp Brain risponde con un riepilogo/riassunto delle attività di progettazione in ritardo, delle correzioni di bug in sospeso registrate in GitHub e dei testi delle campagne non approvati in Documenti. Il responsabile partecipa alla riunione di lancio già consapevole dei colli di bottiglia esatti.
Analizza dati complessi provenienti da più origini dati
Con Brain Max, puoi dire addio alla proliferazione dell'IA.
ClickUp Brain MAX è un compagno desktop che unifica più modelli di IA e origini dati in un unico posto. Invece di passare da ChatGPT, Gemini, Claude e diversi drive o ticket, i team eseguono query lunghe direttamente all'interno di ClickUp.
✅ Prova questo prompt: Analizza i reclami relativi a spedizioni in ritardo provenienti da Docs, Jira e dai moduli di feedback di Google Drive. Elenca i temi ricorrenti in base alla frequenza.
Esempio, un responsabile delle operazioni di e-commerce può chiedere: "Mostrami le tendenze relative ai reclami dei clienti sui ritardi nelle spedizioni negli ultimi tre mesi"
Brain MAX ricerca nei documenti con registri dei ticket, nei problemi Jira segnalati dalla logistica e nei moduli ClickUp con feedback, quindi evidenzia cause ricorrenti come colli di bottiglia nei magazzini e ritardi dei corrieri. Il compagno elimina la proliferazione dell'IA, fornendo approfondimenti strutturati dove il team già lavora.
Esegui ricerche tramite comando vocale
Talk to Text in ClickUp rende le query completamente automatiche. Ecco come:
Esempio: un direttore commerciale che si sposta da un client all'altro può dire "Mostrami quali account aziendali sono passati alla fase contrattuale questo mese" e ricevere un aggiornamento in tempo reale all'interno di ClickUp. I risultati includono attività dalla pipeline, nota dalle chiamate ai clienti e proposte collegate da Google Drive.
Guarda questo video per saperne di più:
💡 Suggerimento professionale: incoraggia i team a considerare la ricerca come una memoria condivisa. Insegna loro ad aggiungere tag, aggiornare titoli e contribuire alle FAQ in modo che il sistema continui a migliorare. La ricerca è intelligente solo quanto le persone che la alimentano.
Mantieni le informazioni sui clienti accurate e accessibili
Il modello ClickUp Knowledge Base organizza le domande frequenti, le guide alla risoluzione dei problemi e le procedure dettagliate delle funzionalità/funzione in un hub ricercabile.
Un team del supporto FinTech può registrare guide dettagliate sulla configurazione dell'account, i controlli di sicurezza e la risoluzione degli errori. Durante una chat di supporto, un agente può digitare "reimpostazione dell'autenticazione a due fattori" nella ricerca dell'azienda e visualizzare la guida direttamente dal modello.
Questi casi condividono immediatamente i passaggi da seguire, riducendo i tempi di risposta e migliorando la fiducia dei clienti nell'IA nella gestione delle conoscenze dell'azienda.
Un utente di ClickUp condivide:
ClickUp è stata una soluzione all-in-one, fedele al suo obiettivo, che ci ha permesso di gestire praticamente ogni aspetto delle nostre attività aziendali. Ciò include aspetti quali progetti di web design, ottimizzazione dei motori di ricerca per i client, gestione dei social media e gestione aziendale per altre due società associate.
ClickUp è stata una soluzione all-in-one, fedele al suo obiettivo, che ci ha permesso di gestire praticamente ogni aspetto delle nostre attività aziendali. Ciò include aspetti quali progetti di web design, ottimizzazione dei motori di ricerca per i client, gestione dei social media e gestione aziendale per altre due società associate.
Crea un riferimento interno scalabile
Il modello Wiki di ClickUp archivia le politiche e i processi interni in un unico spazio e si evolve man mano che le operazioni cambiano. Quando la dirigenza aggiorna gli standard di sicurezza o trasferisce le responsabilità a un nuovo reparto, il wiki riflette immediatamente tali cambiamenti.
In un'azienda manifatturiera, un responsabile della sicurezza che cerca la "lista di controllo per l'ispezione delle attrezzature" recupera l'ultima procedura dettagliata, le attività collegate per ogni ciclo di ispezione e i contatti dei proprietari. I nuovi dipendenti si inseriscono più rapidamente perché Enterprise Search fornisce esattamente la politica o il flusso di lavoro di cui hanno bisogno senza dover chiedere aiuto ai colleghi.
🧠 Curiosità: Negli anni '70, i sistemi di ricerca dell'azienda erano basati su microfilm e mainframe ibridi , che consentivano ai dipendenti pubblici di cercare bobine di pellicola utilizzando indici informatici. Era un processo estremamente lento, ma rivoluzionario per l'epoca.
Sfide comuni nella ricerca aziendale basata sull'IA e come risolverle
La ricerca aziendale basata sull'IA può trasformare l'accesso alle conoscenze, ma introduce anche sfide che le organizzazioni devono gestire con attenzione.
⚠️ Sfida n. 1: Protezione dei dati sensibili
Le soluzioni di ricerca aziendale spesso toccano ogni file, messaggio e record di progetto, il che aumenta il rischio di esporre informazioni riservate. Per esempio, un team legale non vuole che le bozze dei contratti compaiano nei risultati di ricerca generali.
🟢 Soluzione: La soluzione risiede in rigorosi controlli di accesso e standard di conformità.
Le aziende hanno bisogno di autorizzazioni basate sui ruoli, crittografia e registri di controllo per proteggere il materiale sensibile. ClickUp supporta tutto questo attraverso la conformità SOC 2, autorizzazioni granulari e autenticazione a due fattori, offrendo alle aziende una base più sicura per la ricerca basata sull'intelligenza artificiale.
⚠️ Sfida n. 2: garantire l'affidabilità dei risultati
Gli strumenti di IA sono in grado di riassumere rapidamente le informazioni, ma se attingono da documenti obsoleti, i team perdono fiducia nel risultato. Un responsabile tecnico non vuole che vecchie note relative agli sprint influenzino le priorità attuali.
🟢 Soluzione: collegare la ricerca a documenti attivi e flussi di lavoro attivi evita questa trappola. Invece di eseguire la scansione di upload statici, i risultati rimangono collegati ai progetti correnti. In ClickUp, la ricerca è direttamente collegata alle attività e ai documenti, quindi gli aggiornamenti più recenti vengono sempre visualizzati per primi.
⚠️ Sfida n. 3: gestione del linguaggio specialistico
I modelli generici di IA hanno difficoltà con gli acronimi e la terminologia specifica di un determinato settore. Nel settore sanitario, in istanza, "RA" potrebbe significare artrite reumatoide o affari regolatori, a seconda del contesto.
🟢 Soluzione: Le organizzazioni spesso addestrano modelli personalizzati o forniscono glossari che riflettono il linguaggio interno. Abbinando l'IA a materiale di riferimento verificato, come un wiki aziendale o una knowledge base, i risultati rimangono in linea con il modo in cui il team lavora effettivamente.
⚠️ Sfida n. 4: promuovere l'adozione tra i dipendenti
Anche la ricerca IA più avanzata fallisce se sembra solo un'altra piattaforma. I dipendenti non vogliono abbandonare i loro strumenti quotidiani per cercare risposte.
🟢 Soluzione: l'approccio più efficace consiste nell'integrare la ricerca basata sull'IA nei sistemi principali già in uso, quali strumenti per la gestione delle attività, strumenti per la gestione dei documenti o hub di comunicazione. In questo modo, l'adozione avviene in modo naturale, poiché la ricerca è integrata nei flussi di lavoro esistenti.
Tendenze future nella ricerca aziendale basata sull'IA
La prossima ondata di ricerca sul posto di lavoro con IA punterà alla precisione, all'integrazione e all'interazione naturale. Ecco alcune delle tendenze da tenere d'occhio:
- Personalizzazione in base al ruolo: ciò significa che la stessa query produce risposte diverse a seconda di chi la formula. Un analista finanziario e un responsabile marketing possono entrambi digitare "previsione Q4" e ricevere risultati su misura per la loro funzione
- Orchestrazione multimodello: invece di affidarsi a un unico provider di IA, la ricerca dell'azienda combinerà i punti di forza di diversi modelli: ragionamento da uno, riepilogare/riassumere da un altro e comprensione del linguaggio da un terzo
- Input vocale e conversazione: i team commerciali possono richiedere aggiornamenti sugli account mentre sono in viaggio e i responsabili del progetto possono acquisire verbalmente le note delle riunioni, inserendole direttamente nella ricerca
Ad esempio, i team che utilizzano ClickUp Talk to Text scrivono il 400% in più senza digitare e risparmiano fino a 1 ora al giorno. Il cambiamento è verso un accesso sicuro e senza interruzioni alla conoscenza, ovunque si svolga il lavoro.
Dalla ricerca all'azione con ClickUp
La ricerca aziendale basata sull'intelligenza artificiale diventa sempre più intelligente, ma il suo vero valore emerge quando i risultati fanno progredire il lavoro. I team vogliono risposte sicure, approfondimenti più rapidi e strumenti che si adattino al modo in cui già collaborano.
ClickUp dà vita a questa connessione.
Enterprise Search mostra attività e documenti in tempo reale, in modo che i risultati riflettano i progetti attuali anziché file dimenticati. ClickUp Brain e Brain MAX aiutano i leader e i team a ricavare significato da una conoscenza sempre più vasta senza dover passare da un'applicazione all'altra.
Talk to Text fa un ulteriore passo avanti, trasformando pensieri rapidi e aggiornamenti sul campo in record ricercabili che consentono ai team di risparmiare ore di lavoro ogni settimana. Aggiungi risorse strutturate tramite modelli e l'/IA inizierà a parlare la stessa lingua della tua organizzazione.