La promessa di un lavoro incentrato sull'IA sembra semplice: decisioni più rapide, meno lavoro superfluo, collaborazione più intelligente. Ma per la maggior parte dei team, la realtà è ben diversa da quanto promesso. Il nostro sondaggio sulla maturità dell'IA rivela che solo il 12% dei knowledge worker ha integrato completamente l'IA nei propri flussi di lavoro, mentre il 38% non la utilizza affatto. Questo divario tra ambizione e realizzazione è un problema di stack.
Creare un team realmente AI-first significa pensare oltre i singoli strumenti e chiedersi quale tipo di stack supporti il modo di lavorare del proprio team, a ogni livello e in ogni flusso di lavoro.
In questo post del blog vedremo quale stack IA è più adatto ai team che puntano sull'intelligenza artificiale. Inoltre, vedremo come ClickUp si inserisce in questo quadro come area di lavoro IA convergente creata appositamente per il tuo modo di operare.
Che cos'è uno stack tecnologico IA?
Uno stack tecnologico AI è la combinazione di strumenti, piattaforme e sistemi che un team utilizza per integrare l'AI nel proprio lavoro quotidiano. Consideralo come la base che determina il funzionamento dell'AI all'interno della tua organizzazione.
In genere include i modelli o gli assistenti IA con cui il tuo team interagisce, le piattaforme su cui viene svolto il lavoro e le integrazioni che li collegano tutti insieme.
Uno stack tecnologico solido rende l'IA utile nel contesto in cui si svolgono già attività, conversazioni e decisioni. Uno stack debole, al contrario, lascia l'IA in disparte come uno strumento autonomo che le persone devono ricordarsi di aprire in una scheda separata.
🧠 Curiosità: anche se pensiamo all'IA come a qualcosa di futuristico, il concetto esiste da migliaia di anni. Nella mitologia greca, si diceva che il dio Efesto avesse costruito dei robot d'oro per aiutarlo a muoversi.
Livelli fondamentali di uno stack tecnologico IA moderno
Un moderno stack tecnologico IA è organizzato in cinque livelli distinti, ciascuno dei quali gestisce una fase specifica del ciclo di vita dell'IA. Comprendere questa architettura a livelli ti aiuta a identificare le lacune, evitare strumenti ridondanti e costruire un sistema scalabile.
Ogni livello dipende dagli altri; una debolezza in uno di essi compromette l'intero stack.
Livello dati
Il livello dati è la base del tuo stack. Gestisce l'acquisizione, lo spazio di archiviazione, la trasformazione e la feature engineering delle materie prime per ogni modello di IA. I componenti chiave includono data lake per i dati grezzi, data warehouse per i dati strutturati e feature store per gli input dei modelli riutilizzabili.
Un errore comune è quello di avere origini dati isolate con formati incoerenti, il che rende quasi impossibile riprodurre esperimenti o risolvere problemi di produzione.
🧠 Curiosità: nel 1958, John McCarthy sviluppò LISP, un linguaggio di programmazione che divenne uno dei più importanti per la ricerca sull'IA. Rimase uno strumento fondamentale per decenni e influenzò i linguaggi successivi progettati per il lavoro di IA simbolica.
Livello di modellazione
È qui che i tuoi data scientist e ingegneri ML creano, addestrano e convalidano i modelli. Il livello di modellazione include strumenti ML come PyTorch o TensorFlow, strumenti di monitoraggio degli esperimenti e registri dei modelli per effettuare la versione e l'archiviazione dei modelli addestrati.
Le team AI-first eseguono centinaia di esperimenti e, senza un adeguato monitoraggio, è facile perdere il modello più performante o duplicare il lavoro.
Livello infrastrutturale
Il livello infrastrutturale fornisce la potenza necessaria per addestrare e servire modelli su larga scala. Ciò include il cloud computing come i cluster GPU, l'orchestrazione dei container con Kubernetes e gli orchestratori di flussi di lavoro come Airflow o Kubeflow.
La sfida principale in questo caso è trovare il giusto equilibrio tra costi e prestazioni. Un provisioning eccessivo consuma il budget, mentre un provisioning insufficiente rallenta la velocità di iterazione del team.
Livello di servizio
Il livello di servizio è quello che fornisce le previsioni del tuo modello agli utenti o ad altri sistemi. Comprende framework di servizio dei modelli, gateway API e strumenti per l'inferenza sia in tempo reale che in batch.
Inoltre, il servizio non è una configurazione una tantum; sono necessari meccanismi come i canary deployment e gli A/B test per aggiornare in modo sicuro i modelli in produzione senza causare tempi di inattività.
🔍 Lo sapevate? Un sondaggio condotto su oltre 1.200 professionisti rivela che il 95% di essi utilizza ora l'IA al lavoro o a casa. La maggior parte riferisce un aumento costante della produttività e il 76% è disposto persino a pagare di tasca propria per questi strumenti.
Livello di monitoraggio e feedback
Una volta che un modello è attivo, il suo lavoro è appena iniziato.
Il livello di monitoraggio effettua il monitoraggio delle prestazioni del modello, rileva eventuali scostamenti dei dati e fornisce avvisi quando qualcosa non funziona correttamente. Include anche pipeline di feedback che reimmettono nel sistema le correzioni degli utenti o i nuovi dati, consentendo ai modelli di apprendere e migliorare continuamente nel tempo.
Framework e strumenti di IA che potenziano i team AI-first
Il mercato è invaso da strumenti di IA ed è quasi impossibile distinguere quelli pronti per la produzione da quelli che sono solo una moda passeggera. I team sprecano innumerevoli ore a valutare decine di opzioni, spesso scegliendo uno strumento che non è adatto e che crea un debito tecnico nel lungo periodo.
Ecco alcuni degli strumenti che alimentano i principali team AI-first di oggi:
Ingegneria dei dati e delle funzionalità/funzionalità
- Apache Spark gestisce l'elaborazione di dati su larga scala per i team che lavorano con set di dati distribuiti e di grandi volumi.
- dbt trasforma i dati grezzi in modelli puliti e strutturati, pronti per l'analisi e l'apprendimento automatico.
- Feast e Tecton gestiscono gli archivi delle funzionalità, facilitando la condivisione e il riutilizzo delle funzionalità tra diversi modelli.
🧠 Curiosità: nel 1966, il governo degli Stati Uniti finanziò un progetto di IA per tradurre automaticamente dal russo all'inglese. Dopo quasi un decennio di lavoro, il sistema fallì così miseramente che i finanziamenti furono bruscamente interrotti. Questo singolo incidente scatenò il primo grande inverno dell'IA e insegnò ai ricercatori che la comprensione del linguaggio era molto più difficile del previsto.
Sviluppo di modelli
- PyTorch e TensorFlow sono i framework di riferimento per la creazione e l'addestramento di modelli di deep learning su larga scala.
- Hugging Face Transformers fornisce una libreria di modelli NLP pre-addestrati che le teams possono ottimizzare per casi d'uso specifici.
- scikit-learn rimane una scelta affidabile per le attività classiche di machine learning come la classificazione, la regressione e il clustering.
Monitoraggio degli esperimenti
- MLflow consente ai team di registrare, confrontare e riprodurre esperimenti durante tutto il ciclo di vita dello sviluppo del modello.
- Weights & Biases offre ricche funzionalità di visualizzazione e collaborazione per il monitoraggio delle prestazioni dei modelli nel tempo.
- Neptune è pensato per i team che necessitano di metadati dettagliati sugli esperimenti e di una cronologia a lungo termine degli stessi.
Orchestrazione
- Apache Airflow è ampiamente utilizzato per la pianificazione e la gestione di dati complessi e pipeline ML in ambienti di produzione.
- Kubeflow è progettato per i team che eseguono flussi di lavoro ML su Kubernetes su larga scala.
- Prefect e Dagster offrono approcci più moderni all'orchestrazione del flusso di lavoro con una migliore osservabilità e gestione degli errori integrata.
🚀 Vantaggio ClickUp: trasforma l'orchestrazione del flusso di lavoro in un vantaggio competitivo con ClickUp Super Agents. Si tratta di colleghi di lavoro IA che vivono all'interno della tua area di lavoro e orchestrano flussi di lavoro complessi tra attività, documenti, chat e strumenti collegati con contesto reale e autonomia.
Ad esempio, puoi acquisire automaticamente nuovi clienti con Super Agents. Può:
- Esamina l'area di lavoro alla ricerca di nuovi record dei clienti
- Crea i modelli di progetto giusti in ClickUp
- Assegna le attività di onboarding ai membri del team più adatti in base al ruolo e allo SLA.
- Genera un'email di benvenuto personalizzata in base al settore del client
- Condividi un riepilogo/riassunto nella chat del tuo team.
Tutto questo funziona secondo i tempi previsti e si adatta alle eccezioni senza che qualcuno debba seguire ogni singolo passaggio.
Ecco come creare il tuo primo Super Agent in ClickUp:
Servizio modelli
- TensorFlow Serving e TorchServe sono stati appositamente progettati per implementare modelli di deep learning come API scalabili e a bassa latenza.
- Seldon Core fornisce un livello di servizio flessibile per i team che gestiscono più modelli su framework diversi.
- BentoML semplifica il packaging e la distribuzione dei modelli, facilitando il passaggio dallo sviluppo alla produzione.
Monitoraggio
- Evidently IA, Arize e WhyLabs rilevano i problemi di deriva dei modelli e di qualità dei dati, segnalando quando le prestazioni dei modelli iniziano a deteriorarsi in produzione.
- Prometheus e Grafana forniscono osservabilità a livello di sistema, offrendo ai team visibilità sullo stato di salute dell'infrastruttura e sulle prestazioni dei modelli.
🚀 Vantaggio di ClickUp: crea un Centro di comando live che monitora obiettivi, carico di lavoro, entrate, durata ciclo e rischi di consegna in un unico posto con i dashboard di ClickUp. Quindi, aggiungi le schede IA per ottenere automaticamente approfondimenti, segnalare anomalie e consigliare i passaggi successivi prima che i problemi si aggravino.
È possibile aggiungere un:
- StandUp™ con l'IA: riepiloga le attività recenti relative a compiti e progetti selezionati in un determinato periodo di tempo.
- AI Team StandUp Card: ottieni riepiloghi/riassunti delle attività di più persone o più team per vedere su cosa ha lavorato ciascun gruppo.
- Scheda di riepilogo sull'IA: genera una panoramica concisa dello stato attuale per la leadership che evidenzi ciò che è in linea con gli obiettivi e ciò che richiede attenzione.
- Scheda di aggiornamento del progetto IA: genera automaticamente un rapporto di avanzamento di alto livello per uno spazio, una cartella o un elenco specifico.
- AI Brain Card: personalizza il tuo prompt per ottenere informazioni su misura o eseguire attività di reportistica personalizzate.
Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
- OpenAI ChatGPT è ampiamente utilizzato per la generazione di contenuti, l'assistenza alla codifica e le attività di ragionamento nei team delle aziende.
- Anthropic Claude gestisce documenti lunghi e complessi e istruzioni ricche di sfumature, rendendolo particolarmente adatto a flussi di lavoro che richiedono un intenso lavoro di ricerca.
- Google Gemini offre funzionalità multimodali, consentendo ai team di lavorare su testo, immagini e dati in un'unica interfaccia.
🚀 Vantaggio di ClickUp: la maggior parte dei team è sommersa da strumenti di IA scollegati tra loro: uno per la scrittura, uno per le note, uno per la reportistica e uno per le automazioni. Il contesto va perso e la sicurezza diventa un punto interrogativo.
ClickUp Brain MAX riunisce tutto in un'unica super app IA integrata nel tuo lavoro.
Il tuo team avrà a disposizione un unico sistema di IA in grado di comprendere attività, documenti, chat, dashboard e flussi di lavoro nel contesto reale. Può rispondere a domande sui progetti, generare contenuti dai dati in tempo reale, creare piani d'azione, riepilogare gli aggiornamenti e triggerare i passaggi successivi senza AI Sprawl. Puoi anche passare senza soluzione di continuità da ChatGPT a Claude e Gemini per le tue attività.
Strumenti di automazione e flusso di lavoro
- Zapier collega le app e attiva flussi di lavoro automatizzati senza richiedere supporto tecnico.
- Make offre un'automazione più flessibile per i team che necessitano di una logica di flusso di lavoro complessa e articolata in più passaggi.
- n8n è uno strumento di automazione open source che offre ai team tecnici il pieno controllo sulla creazione e l'hosting dei flussi di lavoro.
Piattaforme di produttività basate sull'IA
- ClickUp riunisce attività, documenti, chat e AI in un unico spazio di lavoro convergente, così i team non devono passare continuamente da uno strumento all'altro per portare a termine il lavoro.
- Notion IA aggiunge funzionalità di scrittura e riassunto alla struttura esistente dei documenti e del database di Notion.
- Microsoft Copilot è integrato nella suite Microsoft 365 ed è utile per i team che già lavorano intensamente con Word, Excel e Teams.
Gestione delle conoscenze e ricerca IA
- Glean raccoglie informazioni dalle app connesse di un'azienda e le rende disponibili su richiesta attraverso la ricerca aziendale.
- Guru aiuta i team a creare e mantenere una base di conoscenze centrale che rimane accurata e accessibile in tutta l'organizzazione.
🚀 Vantaggio di ClickUp: quando i team parlano di gestione delle conoscenze, il problema è che le informazioni giuste non vengono visualizzate nel momento in cui vengono prese le decisioni.
ClickUp Docs affronta questo problema alla fonte, consentendo ai team di acquisire e aggiornare le conoscenze all'interno del flusso di lavoro.
Supponiamo che il reparto operativo modifichi una lista di controllo di approvvigionamento durante l'onboarding di un fornitore in tempo reale. Il reparto finanziario aggiunge nuovi limiti di approvazione direttamente nello stesso documento e lo collega all'attività in corso. Il reparto legale chiarisce un'eccezione in un commento durante la revisione. Il documento riflette come funziona oggi il processo, perché si è evoluto parallelamente al lavoro.
Questo risolve il problema delle conoscenze obsolete. Ma ne crea anche uno nuovo.
Una volta che le conoscenze sono disponibili in documenti, attività e commenti, la sfida diventa trovare rapidamente la risposta giusta. ClickUp Enterprise Search gestisce questo livello.
Quando qualcuno chiede come funzionano le approvazioni dei fornitori per i contratti superiori a 10 milioni di dollari, Enterprise Search estrae l'ultima versione del documento, l'attività di approvazione collegata e il commento in cui l'ufficio legale ha dato il proprio benestare. Nessuno deve ricordarsi dove si trova qualcosa o quale strumento controllare.
Come scegliere lo stack IA giusto per il tuo team
Conosci i livelli e hai visto gli strumenti, ma sei paralizzato dalla scelta. Senza un quadro decisionale chiaro, i teams spesso scelgono gli strumenti in base a ciò che è popolare o rimangono bloccati nell'analisi paralizzante, senza mai prendere una decisione.
Non esiste uno stack "migliore" in assoluto; quello giusto dipende dai tuoi obiettivi, dai vincoli e dalla maturità del team. Ecco come prendere la decisione giusta:
Inizia dai tuoi obiettivi aziendali
Prima di valutare qualsiasi strumento, definisci in modo specifico cosa l'IA dovrebbe fare per la tua organizzazione. I team che saltano questo passaggio finiscono per utilizzare strumenti impressionanti che risolvono i problemi sbagliati.
Una volta chiarito l'obiettivo, lascia che sia esso a guidare le tue priorità:
- Se l'inferenza a bassa latenza è fondamentale, l'infrastruttura di servizio e gli strumenti di implementazione edge dovrebbero avere la priorità.
- Se la priorità è la sperimentazione rapida, sono indispensabili sistemi di elaborazione flessibili e sistemi di monitoraggio degli esperimenti efficaci.
- Se operi in un settore regolamentato, la provenienza dei dati, la verificabilità e le opzioni di implementazione in loco devono essere al centro dell'attenzione.
- Se l'obiettivo è la produttività interna, una zona di lavoro convergente con IA integrata come ClickUp offrirà più valore rispetto a una serie di soluzioni puntuali scollegate tra loro.
🔍 Lo sapevate? Mentre la maggior parte del mondo sta ancora testando l'IA, i team AI-first hanno ufficialmente superato il periodo di prova. Oltre il 40% degli esperimenti di IA nelle organizzazioni di alto livello è già stato trasferito alla produzione su larga scala.
Valuta quanto bene si integra con ciò che già possiedi.
Il tuo stack IA non esisterà in modo isolato. Deve avere una connessione pulita con il tuo data warehouse esistente, le pipeline CI/CD e le applicazioni aziendali. Prima di impegnarti con qualsiasi strumento, chiediti:
- Supporta il tuo provider cloud senza richiedere connettori personalizzati?
- È in grado di scalare con l'aumentare del volume dei dati e delle dimensioni del team?
- Quanto lavoro ingegneristico sarà richiesto per mantenere le integrazioni nel tempo?
- È compatibile con gli strumenti che il tuo team utilizza già quotidianamente?
Uno strumento con funzionalità/funzioni leggermente inferiori, ma con una forte interoperabilità, quasi sempre supererà un'opzione best-of-breed che crea problemi di integrazione.
Bilanciare costi, sicurezza e capacità del team
Ogni decisione relativa allo stack comporta dei compromessi reali, e tre di essi tendono a cogliere i team alla sprovvista:
- Costo: il cloud computing per l'addestramento di modelli di grandi dimensioni può diventare rapidamente costoso con l'aumentare dell'utilizzo. Integra il monitoraggio dei costi fin dall'inizio, invece di considerarlo un aspetto secondario.
- Sicurezza: il tuo stack gestirà dati sensibili, quindi valuta gli standard di crittografia, i controlli di accesso e le certificazioni di conformità prima di commit.
- Capacità del team: anche lo strumento migliore è inutile se nessuno nel team sa come utilizzarlo. Siate realistici riguardo ai tempi di avvio, alla documentazione disponibile e al tipo di supporto continuo fornito dal provider.
Pensate per livelli, non per singoli strumenti
Gli stack IA più efficaci sono sistemi a livelli in cui il flusso dei dati è pulito dall'acquisizione al monitoraggio, con ogni livello che comunica con quello successivo. Quando valutate un nuovo strumento, chiedetevi:
- Rafforza gli strati che lo circondano o aggiunge complessità?
- C'è un titolare chiaro nel tuo team per questo livello dello stack?
- È possibile sostituirlo senza compromettere tutto il processo a valle?
- Crea un'unica fonte di verità o un altro silo?
🔍 Lo sapevate? Sebbene l'88% delle aziende utilizzi oggi l'IA, solo il 6% delle organizzazioni è considerato "ad alte prestazioni". Questi team stanno ottenendo rendimenti superiori a 10,30 dollari per ogni dollaro investito nell'IA, quasi tre volte la media.
Errori comuni nello stack IA e come evitarli
Anche i team con risorse adeguate commettono errori in questo ambito. Ecco gli errori più comuni relativi allo stack IA e cosa fare invece:
| Errore | Perché succede | Come evitarlo |
| Costruire prima di convalidare | Teams si lanciano in infrastrutture complesse prima di confermare che il caso d'uso offra effettivamente valore. | Inizia con un progetto pilota mirato, verifica l'impatto, quindi scala lo stack sulla base di casi d'uso comprovati. |
| Ignorare la qualità dei dati | Teams investono molto nei modelli, ma trascurano la qualità dei dati che li alimentano. | Considera l'infrastruttura dei dati una priorità assoluta prima di investire nello sviluppo di modelli. |
| Sottovalutare la complessità dell'integrazione | Gli strumenti vengono valutati singolarmente, senza considerare come si connettono allo stack più ampio. | Mappa l'intero ecosistema di dati e flussi di lavoro prima di committersi con qualsiasi nuovo strumento. |
| Ottimizzazione delle funzionalità rispetto all'adattamento | I teams cercano lo strumento tecnicamente più impressionante piuttosto che quello più adatto al loro flusso di lavoro. | Dai la priorità agli strumenti che si integrano perfettamente con il modo in cui il tuo team lavora già. |
| Saltare il monitoraggio | I modelli vengono implementati ma non vengono mai monitorati per verificare eventuali derive o degradazioni nel tempo. | Integra il monitoraggio nel tuo stack fin dal primo giorno, non come ripensamento. |
| Ignorare l'adozione | Lo stack è stato creato per gli ingegneri, ma non è mai stato progettato per essere utilizzato dal team in generale. | Scegli strumenti con interfacce accessibili e investi nell'onboarding affinché l'adozione si diffonda oltre gli utenti tecnici. |
📮 ClickUp Insight: i team con prestazioni inferiori sono 4 volte più propensi a utilizzare più di 15 strumenti, mentre quelli con prestazioni elevate mantengono l'efficienza limitando il proprio toolkit a 9 o meno piattaforme. Ma che ne dite di utilizzare una sola piattaforma?
Come app completa per il lavoro, ClickUp riunisce attività, progetti, documenti, wiki, chat e chiamate in un'unica piattaforma, completa di flussi di lavoro basati sull'IA.
Pronti a lavorare in modo più intelligente? ClickUp funziona per ogni team, garantisce la visibilità del lavoro e ti consente di concentrarti su ciò che conta, mentre l'IA si occupa del resto.
Esempi reali di stack IA delle aziende leader
Può essere difficile immaginare come tutti questi livelli e strumenti si integrino tra loro senza vederli in azione. Sebbene i dettagli siano in continua evoluzione, osservando le architetture di aziende IA-first ben note è possibile individuare modelli e priorità comuni. Ecco alcuni esempi:
- Spotify: il gigante dello streaming musicale utilizza un feature store basato su Feast, TensorFlow per i suoi modelli di raccomandazione e Kubeflow per l'orchestrazione della pipeline. La loro intuizione chiave è stata quella di investire massicciamente nel riutilizzo delle funzionalità, consentendo a diversi team di creare modelli senza dover riprogettare gli stessi input di dati.
- Uber: per gestire il ML su larga scala, Uber ha creato una propria piattaforma interna chiamata Michelangelo. Essa standardizza il ciclo di vita end-to-end del ML, consentendo a centinaia di ingegneri di creare e implementare modelli utilizzando una serie coerente di flussi di lavoro.
- Airbnb: la loro piattaforma Bighead combina strettamente la sperimentazione ML con le metriche aziendali. Pone l'accento sul monitoraggio degli esperimenti e sull'integrazione dei test A/B, garantendo che ogni modello sia misurato in base al suo impatto sul prodotto.
- Netflix: pioniere nei consigli su larga scala, Netflix utilizza Metaflow per l'orchestrazione del flusso di lavoro e ha creato un'infrastruttura di servizio personalizzata ottimizzata per le prestazioni. Ha dato priorità all'esperienza degli sviluppatori, rendendo più facile per i data scientist trasformare le loro idee in prodotti finiti.
🔍 Lo sapevate? Dalla fine del 2022, il costo per eseguire un'IA al livello di GPT-3. 5 è diminuito di oltre 280 volte. Per i team che già sviluppano con l'IA, questo significa che ora è possibile fare con pochi centesimi ciò che solo due anni fa costava una piccola fortuna.
Come ClickUp sostituisce il tuo stack tecnologico IA
ClickUp riunisce esecuzione, intelligenza e automazione in un unico spazio di lavoro connesso, consentendo ai team AI-first di dedicare più tempo alla distribuzione invece che all'integrazione degli strumenti.
Teams riducono la proliferazione dei SaaS perché il lavoro, le decisioni e l'assistenza IA risiedono in un unico sistema. Anche il cambio di contesto diminuisce perché ogni azione avviene dove il lavoro è già presente.
Diamo un'occhiata più da vicino a come ClickUp sostituisce il tuo stack tecnologico IA. 👀
Crea e sposta il lavoro più velocemente
ClickUp Brain sostituisce gli strumenti di IA dispersi che generano contenuti senza comprendere la reale esecuzione. Legge attività, documenti, commenti, campi e cronologia in tempo reale nell'area di lavoro di ClickUp per offrire un'AI contestuale.
Supponiamo che un product manager conduca un esperimento A/B e abbia bisogno di convertire i risultati in un lavoro pronto per essere eseguito. Può utilizzare ClickUp Brain per:
- Genera un PRD utilizzando i risultati degli esperimenti, i bug collegati e le decisioni precedenti.
- Scrivi automaticamente le descrizioni delle attività di ingegneria sulla base del PRD e dei criteri di accettazione.
- Riassumi i risultati degli sprint e individua le dipendenze irrisolte durante la pianificazione.
- Rispondi alle domande sul flusso di lavoro utilizzando lo stato attuale delle attività e la titolarità.
📌 Prova questo prompt: Crea un PRD per l'esperimento di checkout utilizzando i risultati dell'ultimo sprint e collega le attività di ingegneria richieste.
Orchestra i flussi di lavoro dell'IA
Una volta che il lavoro esiste, l'automazione del flusso di lavoro lo mantiene in movimento.
Le automazioni di ClickUp gestiscono flussi di lavoro basati su trigger legati a eventi di esecuzione reali. Ad esempio, un team di machine learning invia un nuovo esperimento al monitoraggio della produzione.
- Quando viene generato un avviso Datadog, un'automazione crea un'attività di bug e assegna l'ingegnere di turno.
- Quando la correzione viene unita, un'automazione indirizza l'attività al controllo qualità e aggiorna lo stato a "In fase di test".
- Quando il controllo qualità approva, un'automazione assegna i titolari del rilascio e aggiorna lo stato a "Pronto per l'implementazione".
- Al termine dell'implementazione, un'automazione pubblica i risultati e chiude il ciclo.
I team gestiscono il retraining, la convalida e l'implementazione dei modelli utilizzando regole visibili all'interno dell'area di lavoro.
Un utente reale condivide la sua esperienza nell'uso di ClickUp per l'esecuzione:
ClickUp è estremamente flessibile e funziona bene come sistema di esecuzione unico per tutti i team. Noi di GobbleCube lo utilizziamo per gestire GTM, CSM, prodotti, automazioni e operazioni interne in un unico posto. Il suo punto di forza principale è la possibilità di personalizzare tutto. Campi personalizzati, gerarchie di attività, dipendenze, automazioni e visualizzazioni ci consentono di modellare i nostri flussi di lavoro aziendali reali invece di costringerci a seguire una struttura rigida. Una volta configurato correttamente, sostituisce diversi strumenti e riduce notevolmente il coordinamento manuale.
ClickUp è estremamente flessibile e funziona bene come sistema di esecuzione unico per tutti i team. Noi di GobbleCube lo utilizziamo per gestire GTM, CSM, prodotti, automazione e operazioni interne in un unico posto. Il suo punto di forza principale è la possibilità di personalizzare tutto. Campi personalizzati, gerarchie di attività, dipendenze, automazioni e visualizzazioni ci consentono di modellare i nostri flussi di lavoro aziendali reali invece di costringerci a seguire una struttura rigida. Una volta configurato correttamente, sostituisce diversi strumenti e riduce notevolmente il coordinamento manuale.
Cattura istantaneamente le decisioni prese durante le riunioni
Spesso le riunioni sono più decisive dei documenti. ClickUp AI Notetaker garantisce che tali decisioni si traducano in lavoro.
Supponiamo che una revisione settimanale del modello metta in luce alcuni problemi di prestazioni. AI Notetaker registra la riunione, genera un riassunto conciso ed estrae le azioni da intraprendere. È possibile convertirle in attività di ClickUp collegate al progetto pertinente.
I titolari ricevono immediatamente gli incarichi e il lavoro futuro può essere ricondotto alla decisione originale senza dover cercare le trascrizioni.
Centralizza i segnali su tutti gli strumenti
Sostituire uno stack tecnologico IA non richiede l'abbandono dei sistemi esistenti. Le integrazioni ClickUp riuniscono i segnali in un unico livello di esecuzione.
Ad esempio, puoi:
- Esecuzione della sincronizzazione delle issue GitHub nelle attività di ClickUp legate alle attività cardine di rilascio.
- Trigger i flussi di lavoro dagli avvisi Datadog o dalle piattaforme di sperimentazione
- Allega i risultati degli esperimenti come allegati alle attività di revisione
I team operano da un unico spazio di lavoro, mentre gli strumenti alimentano il lavoro attivo con dati strutturati.
Aumenta la velocità con la produttività voice-first
La velocità è fondamentale quando le idee nascono durante il lavoro. ClickUp Talk to Text in Brain MAX consente una produttività voice-first e ti permette di lavorare 4 volte più velocemente.
Supponiamo che un ingegnere capo abbia completato il debug e desideri registrare rapidamente il contesto. Dettano un aggiornamento, Brain MAX lo trascrive e struttura il contenuto, in modo da poter aggiornare immediatamente l'attività.
L'input vocale elimina gli attriti e accelera l'esecuzione in tutte le fasi di piano e consegna.
Guarda questo video per capire come funziona questo assistente vocale:
🔍 Lo sapevate? Sebbene il 62% delle persone ritenga che gli agenti IA siano attualmente sopravvalutati, la ragione principale di ciò è la mancanza di contesto. Circa il 30% degli utenti è frustrato dai "confident guessers" che sembrano sicuri, ma sbagliano i fatti perché non sono integrati nell'effettiva area di lavoro del team.
Progetta per lo slancio con ClickUp
La creazione di un team IA-first inizia con l'intenzione. Ogni livello del tuo stack, dai dati e dai modelli al monitoraggio e alle automazioni, determina la velocità con cui il tuo team può muoversi e la sicurezza con cui può scalare. Quando questi livelli si collegano in modo pulito, l'IA diventa parte integrante dell'esecuzione invece di rimanere in disparte.
ClickUp mette in primo piano questo livello di esecuzione. Con Tasks, Docs, AI Agents, Automazioni, Enterprise Search e ClickUp Brain riuniti in un unico spazio di lavoro convergente, le tue iniziative di IA rimangono legate al lavoro reale. Gli esperimenti si collegano alla consegna. Il monitoraggio si collega alla titolarità. Le decisioni si collegano al contesto documentato.
I team possono orchestrare i flussi di lavoro, far emergere intuizioni, acquisire conoscenze e portare avanti i progetti all'interno di un unico ambiente progettato per la scalabilità. L'IA diventa parte integrante delle operazioni quotidiane, supportando la pianificazione, la spedizione, la revisione e l'ottimizzazione senza perdere di vista il contesto.
Consolida il tuo lavoro di IA in ClickUp e crea uno stack progettato per il modo in cui opera il tuo team. Iscriviti oggi stesso a ClickUp!
Domande frequenti (FAQ)
1. Qual è la differenza tra uno stack tecnologico IA e uno stack tecnologico di machine learning?
Uno stack tecnologico IA è una categoria ampia che include machine learning, AI generativa e altri approcci. D'altra parte, uno stack tecnologico di machine learning si riferisce specificamente agli strumenti per l'addestramento e l'implementazione di modelli ML, anche se i termini sono spesso usati in modo intercambiabile.
2. In che modo i team non tecnici lavorano con uno stack tecnologico IA?
I team non tecnici interagiscono con i risultati dell'AI, come i dashboard, e forniscono feedback che migliorano i modelli. Uno spazio di lavoro unificato come ClickUp offre loro visibilità sullo stato dei progetti senza dover navigare nella complessa orchestrazione del flusso di lavoro dell'infrastruttura ML.
3. Le aziende che puntano sull'IA dovrebbero sviluppare o acquistare i componenti del proprio stack IA?
La maggior parte delle aziende IA-first utilizza un approccio ibrido. Acquistano servizi gestiti per infrastrutture di base e sviluppano strumenti personalizzati solo laddove questi creano un vantaggio competitivo unico.
4. Cosa succede quando il tuo stack AI non si integra con i tuoi strumenti di project management?
Si creano due fonti di verità per lo sviluppo dei modelli e lo stato dei progetti, il che porta a comunicazioni errate e ritardi. L'area di lavoro convergente di ClickUp garantisce che i progressi tecnici e le attività di progetto rimangano sincronizzati.