지식 업무는 지난 몇 년 동안 다른 어떤 산업보다 기하급수적으로 성장했습니다. Apple, Alphabet, Amazon, Microsoft와 같이 세계에서 가장 가치 있는 기업 중 일부는 모두 기술 비즈니스입니다.
일자리 증가는 물론 최고 연봉도 모두 기술 기반 역할에 집중되어 있습니다. "오늘날 기업 규모에 비해 가장 빠르게 성장하는 역할은 기술, 디지털화, 지속가능성에 의해 주도되고 있습니다." 세계 경제 포럼 (WEF).
사실입니다, wEF의 연구에 따르면 에 따르면 분석적 사고, 창의적 사고, 회복 탄력성, 자기 인식, 호기심, 기술 활용 능력과 같은 인지 능력이 수요가 많은 기술 목록의 상위권을 차지했습니다.
분석 및 행동 기술이 시장 수요를 지배합니다 (출처: WEF )
본질적으로 지식 경제에서 진정한 가치는 지식입니다. 하지만 직원들은 지식에 접근하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Gartner는 최근 다음과 같은 사실을 발견했습니다 직원의 47%가 업무 수행에 필요한 정보를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 32%는 이로 인해 잘못된 결정을 내린 경험이 있습니다.
가장 일반적인 이유는 다음과 같습니다:
애플리케이션의 난립: 통합된 액세스 방법 없이 너무 많은 애플리케이션에 정보가 분산되어 있습니다.
무질서한 데이터: 같은 보고서를 위해 스프레드시트가 너무 많지만 어느 것 하나 확실하지 않다고 느낀 적이 있으신가요? 바로 그거예요!
액세스 한도 제한: 미로처럼 얽힌 애플리케이션으로 인해 액세스 제어 문제가 발생하고, 직원들은 액세스 권한을 얻기 위해 번거로운 절차를 거치는 것을 귀찮아하는 경우가 많습니다.
교육 부족: 조직은 직원들이 정보를 빠르게 검색하고 찾는 방법을 알고 있다고 가정합니다. 하지만 이는 잘못된 생각입니다.
지식 관리: 무엇보다도 조직의 지식이 항상 효과적으로 문서화, 태그화, 정리, 저장, 업데이트되는 것은 아닙니다.
이러한 격차를 해소하기 위한 새로운 솔루션으로 떠오르고 있는 것이 바로 AI 지식 베이스입니다. 이 블로그 게시물에서는 조직의 지식창고에 AI를 활용하는 것에 대한 큰 그림과 세부적인 내용을 살펴봅니다. 또한 지식창고를 구축하고 최적화하는 방법도 설명합니다.
**AI 지식창고란 무엇인가요?
AI 지식창고는 지능형 채팅 인터페이스를 통해 필요에 따라 사용자가 액세스할 수 있는 조직의 중앙 집중식 정보 허브입니다. 간단히 말해, 여러 데이터 소스에 분산되어 있더라도 모든 데이터를 기반으로 질문에 답변할 수 있는 챗봇입니다.
AI 지식창고에는 무엇이 포함되나요?
주요 구성 요소는 다음과 같습니다 지식 관리를위한 AI 도구 입니다:
- 데이터: 조직 전체에서 사용 가능한 정형 및 비정형 데이터의 통합
- 머신 러닝: 필요에 따라 관련 정보를 처리, 이해, 제시하는 도구의 능력(tool)
- 자연어 처리(NLP): 인간의 언어로 제시된 사용자의 질문/프롬프트를 이해하는 도구의 기능
- 챗봇: AI 지식창고는 일반적으로 챗봇 또는 사용자가 상호작용하는 대화형 인터페이스입니다
AI 지식창고는 어떻게 작동하나요?
AI 지식창고의 핵심은 기존 지식창고와 유사합니다. 즉, 두 지식창고 모두 직원들이 사용할 수 있도록 정보를 큐레이션/작성하고, 정리하고, 제시합니다. 하지만 AI는 그 효과와 유용성을 기하급수적으로 향상시킵니다.
머신러닝 모델은 데이터를 분석하고 자동으로 정리합니다. 이 모델은 키워드를 기반으로 기사, 스프레드시트, 문서 및 기타 형식의 정보에 고객 관계 관리(CRM) 도구, 프로젝트 관리, 인사 등의 태그를 지정합니다.
그리고 연결된 데이터 네트워크를 생성하여 질문이 있을 때 응답을 표시합니다.
AI 지식창고는 기존 지식창고와 어떻게 다른가요?
AI 지식창고는 기존 지식창고를 업그레이드한 것입니다. 방법은 다음과 같습니다.
구조
우선, 기존 지식 관리 소프트웨어 에는 일반적으로 서로 연결된 여러 문서나 문서가 포함되어 있습니다. 구입한 모든 제품의 사용 설명서가 간단한 지식창고의 완벽한 예시입니다.
AI 지식창고는 적절하게 정리되고 태그가 지정된 데이터의 배경입니다. 그러나 사용자가 정보에 액세스하기 위해 모든 문서를 일일이 살펴볼 필요는 없으며, 이것이 바로 다음 포인트입니다.
접속
기존의 지식 베이스는 포털이나 폴더를 통해 액세스합니다. 사용자는 데이터가 검색 가능한 경우 '검색'을 하거나 문서/웹 페이지를 스캔하여 필요한 정보를 얻어야 합니다.
지식창고에서는 대화형 챗봇을 통해 액세스하여 질문을 하고 간단한 답변을 얻을 수 있습니다.
처리 중
기존 지식창고에서는 정보를 얻은 후 직접 처리해야 합니다. 예를 들어 52명의 사용자를 위한 도구의 가격을 알고 싶다면 기존 지식창고에서는 "사용자당 가격은 사용자 50명까지 $15, 그 이후에는 사용자당 $12입니다."라고 말할 것입니다 직접 계산을 해야 합니다.
AI 지식창고는 가격을 계산하여 번호를 알려줍니다.
지식창고 콘텐츠에는 어떤 유형이 있나요?
기존 지식창고와 달리 AI 기반 지식창고는 더 많은 양, 다양성 및 속도의 콘텐츠를 처리할 수 있습니다. AI 지식창고를 지원하는 몇 가지 일반적인 콘텐츠 유형은 다음과 같습니다:
구조화된 콘텐츠: 일반적으로 기존 지식창고에서 사용하던 콘텐츠입니다. 여기에는 문서, FAQ, 사용 설명서 등이 포함됩니다.
비정형 콘텐츠: 정형화된 콘텐츠 외에도 AI 지식 기반은 이메일, 채팅, CRM/프로젝트 관리 도구, 소셜 미디어 게시물 등의 정보를 일관된 형식이 아니더라도 사용할 수 있습니다. 일부 AI 도구는 이미지 및 기타 멀티미디어 파일도 이해할 수 있습니다.
이것이 AI 지식창고 사용의 가장 큰 장점입니다. 하지만 이뿐만이 아닙니다. AI 기반 지식창고의 더 많은 이점을 살펴보겠습니다.
AI 기반 지식창고의 이점 # AI 기반 지식창고의 이점
AI 지식창고는 새로운 업무 방식입니다. 문서를 샅샅이 뒤지거나 비디오를 보는 것부터 올바른 질문을 하는 것까지 정보를 찾는 직원의 접근 방식을 바꿔줍니다. 이는 다음과 같은 파괴적인 지식 관리 전략 학습 곡선이 가파르죠. 그렇다면 왜 그럴까요?
속도
AI 지식창고를 사용하면 정보에 훨씬 더 빠르게 액세스하고 답을 찾을 수 있습니다. 문서를 샅샅이 뒤지고, 다양한 검색어를 시도하고, 필요한 정보인지 평가하는 등의 작업을 할 필요가 없습니다. AI가 바로 답을 찾아줍니다.
보너스: 더 나은 작업을 위한 8가지 팁 지식창고로 시간 관리하기 단순성
인터넷 시대에 익숙한 사람들에게 AI 지식창고는 사용법이 매우 간단합니다. Google에서 무언가를 검색하는 것처럼 다른 사람과 대화하듯 자연스럽게 질문할 수 있습니다. 직원 온보딩 및 실무 교육과 같은 분야에서 이를 적용할 수 있는 분야는 무궁무진합니다.
생산성
AI 지식 기반은 많은 시간을 절약해 줍니다. AI 지식 기반은 지식 근로자가 검색에 소비하는 시간 30% 를 검색하는 데 소비하는 시간이 30% 증가하여 생산성과 워크플로우 효율성이 향상되었습니다.
사용자 경험
휴대폰이나 이메일 계정의 문제를 해결하려고 시도해 본 적이 있나요? 간단한 문제를 해결하기 위해 몇 페이지에 걸쳐 정보를 찾아보던 기분이 어땠는지 기억하시나요?
AI 지식 기반이 이를 바꿔줄 것입니다. 사용자에게 지능적이고 사용하기 쉬운 대화형 인터페이스를 제공합니다. 사용자의 이전 질문을 기반으로 대화가 맥락에 맞게 유지됩니다. 이러한 종류의 개인화는 특히 고객 서비스에서 혁신적일 수 있습니다!
이러한 장점으로 인해 AI 지식창고를 사용해 보고 싶다는 확신이 들었다면, 다음은 이를 지원하는 최고의 소프트웨어 도구 몇 가지입니다.
최고의 AI 지식창고 소프트웨어 # 최고의 AI 지식창고 소프트웨어
지식창고를 구축하기 위해 어떤 소프트웨어를 선택하느냐가 모든 차이를 만듭니다. 다음은 몇 가지입니다 최고의 지식창고 소프트웨어 도구를 확인하세요.
1. ClickUp: 프로젝트를 위한 최고의 AI 지식창고
ClickUp은 AI의 힘으로 강화된 올인원 작업 공간 관리 소프트웨어입니다. ClickUp Brain 은 작업, 문서, 사람을 지능적인 방식으로 연결하는 최초의 신경망입니다.
간단하고 효과적이며 강력한 AI 지식 베이스_
ClickUp Brain의 가장 큰 차별점은 플랫폼 내에 있거나 플랫폼에 통합된 모든 일에서 AI 지식 매니저가 즉각적인 답변을 제공한다는 점입니다.
예를 들어, ClickUp 내에서 누가 어떤 일을 하고 있는지, 이 스프린트의 번다운은 어떻게 되는지 등에 대한 질문에 인스턴스로 답변할 수 있습니다. 반면에 Google 캘린더를 ClickUp에 통합한 경우에는 AI가 일정에 관한 질문에 답할 수 있습니다.
AI Knowledge Manager 외에도 ClickUp Brain은 업데이트, 스탠드업, 진행 상황 보고, 교정, 비디오 스크립트 작성 등을 자동화합니다.
가격: 작업 공간 회원당 월 $7의 유료 플랜에 ClickUp Brain을 추가할 수 있습니다.
2. Zendesk: 고객 지원에 가장 적합
Via 젠데스크 Zendesk는 이메일, 채팅, 소셜 미디어 및 셀프 서비스 전반의 커뮤니케이션을 통합하는 고객 서비스 플랫폼입니다. AI 도구는 이러한 모든 소스에서 정보를 캡처하여 문맥에 맞는 답변을 표시합니다.
고객 쿼리, 티켓 및 불만 사항을 검토하여 추가 정보가 필요한 주제를 식별할 수 있습니다. 생성 AI 기능은 콘텐츠 생성을 지원하여 전문가가 검토하고 편집할 수 있도록 초안을 작성합니다.
인터페이스 수준에서 Zendesk의 챗봇은 배포가 쉽고 페르소나도 정의할 수 있어 고객 서비스 팀의 훌륭한 디지털 동반자가 될 수 있습니다.
가격 AI 기능은 상담원당 월 $55부터 시작하는 Zendesk 구독에 통합되어 있습니다.
3. Slite: 원격 팀에 가장 적합
Via Slite Slite는 원격 팀 간에 정보를 쉽게 공유할 수 있도록 설계된 AI 지식 기반입니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 비즈니스에서 회사 위키를 만들고, 회의 노트를 관리하고, 온보딩 워크플로우를 설계하고, 프로세스를 문서화하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
요약 및 문법 검사를 통해 글쓰기를 개선하는 AI 기능을 제공합니다. 여러 언어에 걸친 번역을 지원합니다. Notion, Google Docs 또는 기타 형식에서 문서를 가져올 수 있습니다. 또한 정보 공유를 위해 Slack, Trello, Figma 및 기타 도구와 통합됩니다.
가격 플랜은 회원당 월 $8부터 시작합니다.
4. Tettra: 내부 지식 관리에 가장 적합
Via Tettra 테트라는 내부 지식 기반 를 통해 조직 데이터를 간소화하고 직원을 더 효과적으로 지원할 수 있습니다. Slack과의 통합을 통해 사용자는 가장 익숙한 tool에서 바로 답을 찾을 수 있습니다.
대부분의 도구와 마찬가지로 Google Docs, Notion, 메모장 파일 등에서 콘텐츠를 가져올 수 있습니다. 오래된 정보를 강조 표시하고, 지식 격차를 파악하고, 지식창고를 항상 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
가격 Tettra는 기본 플랜의 경우 사용자당 월 $4부터 시작합니다.
5. Notion: 지식 기반 협업용
Via Notion Notion은 ChatGPT의 지식과 조직 정보를 결합하여 사용자를 위한 전체론적 인터페이스를 만듭니다. 통합 AI 어시스턴트를 통해 답변을 얻고, 콘텐츠를 만들고, 더 나은 글을 작성하고, 문서를 요약하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
또한 진행 보고서를 요약하고, 실행 항목을 만들고, 중요한 결정을 내리기 위한 인사이트를 파악할 수 있습니다.
가격 회원당 월 $8부터 Notion 작업 공간에 AI를 추가할 수 있습니다.
각 AI 지식창고 소프트웨어는 서로 다른 기능을 제공하며 용도가 다릅니다. 적합한 것을 선택하고 그 위에 구축하는 것이 지식창고 작업의 효율성에 영향을 미칩니다. 다음은 나만의 AI 지식창고를 구축하기 위한 종합적인 접근 방식입니다.
AI 지식창고 구축 방법
AI 지식창고를 구축한다는 것은 소프트웨어를 선택하고 파일을 업로드하는 것 이상의 의미를 가집니다. AI를 최대한 활용하려면 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 아래 프레임워크는 지식창고를 설정하기 위한 좋은 출발점을 제공합니다 clickUp과 같은 지식 관리 도구( .
1. 오브젝트 및 범위 정의하기
고객을 위한 셀프 서비스, 지원팀을 위한 상담원 지원, 개발자를 위한 직원 경험, 작성자를 위한 일반 지식 등 다양한 목적에 맞게 지식창고를 설정할 수 있습니다. 각각 다른 입력 정보, 소프트웨어 및 교육이 필요합니다. 따라서 지식창고를 설정하기 전에 그 목적을 정의하세요.
오브젝트
AI 지식창고의 간단한 목표를 설명하세요. 목표를 명확하게 정의하세요. 목표를 합리적이고 측정 가능하게 만드세요.
범위
AI 지식 기반은 강력하지만 모든 문제에 대한 만병통치약은 아닙니다. 효과적으로 활용하려면 적용 범위를 설정하세요. 무엇이 범위 안에 있고 범위 밖에 있는지 파악하세요.
사용자
지식창고를 누가 사용할 것이며 어떤 종류의 정보가 필요한지 파악하세요. 이를 사용하여 수명 주기에 따라 의사 결정을 내리세요.
2. 적합한 소프트웨어 및 AI 모델 선택하기
오브젝트를 파악한 후에는 필요에 맞는 소프트웨어를 선택하세요. 다음은 소프트웨어 공급업체에 물어볼 몇 가지 질문입니다.
- AI는 무엇을 수반하는가? 좋은 지식 기반 소프트웨어는 사용자 질문에 효과적으로 답변하기 위해 기계 학습과 자연어 처리(NLP)를 통합해야 합니다
- 어떤 기능을 제공하는가? 질문에 대한 답변 외에도 맞춤법 검사, 문법 교정, 보고서 요약, 양식 작성 등을 수행할 수 있는가?
- 인터페이스는 어떻게 생겼나요? 챗봇이 사용자 친화적인가요? 조직의 분위기와 스타일에 맞게 조정할 수 있나요?
- 무엇과 통합되는가? 다양한 작업 공간 도구의 정보를 통합하고 활용하는 지식 기반은 특별한 보너스가 될 수 있습니다
- 확장이 가능한가? 조직과 정보가 성장함에 따라 AI 도구도 함께 확장할 수 있는가?
클릭업으로 모든 프로젝트 관련 정보를 한곳에 모아보세요
예시, 오브젝트를 프로젝트 관리 효율성 향상으로, 범위를 조직의 엔지니어링 업무로, 사용자를 프로젝트 관리자, 개발자, 스크럼 마스터로 정의했다면 ClickUp Brain은 이를 위한 훌륭한 도구입니다.
그러나 모든 AI에 대해 가장 중요한 질문은 투명성과 감사 가능성을 제공하는지 여부입니다. 대부분의 AI 도구는 ClickUp Brain과 달리 소스를 명시하지 않습니다.
As 테크 크런치에 보고된 바와 같이 는 올해 초 "여기서 멋진 점은 ClickUp이 모든 소스를 인용할 뿐만 아니라 쿼리 결과를 바탕으로 사용자에게 관련 문서를 만들어야 하는지 사전에 물어보는 방식으로 시스템을 구축했다는 것"이라고 평가했습니다
3. 데이터 수집 및 정리
훌륭한 지식창고는 거의 전적으로 지식창고에 제공하는 데이터에 의존합니다. 따라서 지식창고를 구현하기 전에 데이터를 준비하세요.
데이터 정리하기
FAQ, 제품 문서, 교육용 이메일 등을 수집하세요. 사용하는 모든 tool과 여기에 포함될 수 있는 데이터를 살펴보세요.
예를 들어 고객 지원팀을 위한 지식창고를 구축하는 경우 CRM, 이메일, 실시간 채팅 등에서 고객과의 상호작용에서 얻은 데이터를 사용할 수 있습니다.
clickUp의 수십 가지 통합 기능으로 데이터 수집과 정리가 쉬워집니다
데이터 만들기
일부 정보는 사람들의 머릿속에만 있을 수 있습니다. 일반적으로 선임 직원들은 프로세스와 최고의 실행 방식을 알고 있지만 문서화되어 있지 않을 수 있습니다. 그런 경우에는 기록해 두세요.
- 목표 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 언어를 단순하게 유지하세요
- 사용자가 익숙하지 않을 수 있는 전문 용어를 단순화하세요
- 테이블, 다이어그램, 이미지 등과 같은 시각적 보조 자료를 포함하세요.
보너스:
위키를 만드는 방법
효과적인 지식창고 문서 작성을 위한 ClickUp 문서 클릭업 문서
ClickUp 문서는 깔끔하고 사용자 친화적인 협업 방식으로 지식창고용 데이터를 만들 수 있습니다. 북마크, 테이블, 이미지 등을 삽입하여 문서에 참여도를 높일 수 있습니다. 이해관계자와 공유하여 의견과 업데이트를 받을 수 있습니다. 문서의 항목을 작업으로 전환하고 실시간으로 진행 상황을 파악하세요.
데이터 정리하기
정보를 올바른 폴더에 넣고 적절하게 태그를 지정하세요. 문서 허브에서 지식 리소스를 중앙 집중화하세요. ClickUp 문서를 확인하고 회사의 공식 지식창고로 변환하세요. 일이 많다고 생각되신다면, ClickUp에는 다음과 같은 수많은 지식창고 템플릿 에서 선택할 수 있습니다.
ClickUp의 지식창고 템플릿
ClickUp의 지식 베이스 템플릿 를 사용하면 이 과정을 더 쉽게 진행할 수 있습니다. 완전히 사용자 정의할 수 있는 초보자 친화적인 템플릿으로 카테고리, 부서, 프로세스 등을 기준으로 지식을 만들고 정리할 수 있습니다.
더 빠른 데이터 정리를 위해 이를 자동화할 수 있는 AI 도구를 선택하세요. ClickUp Brain은 정보를 자동으로 분류, 태그, 정리하여 지식창고를 손쉽게 최적화합니다.
4. AI 구현 및 테스트하기
수집한 모든 데이터를 AI 플랫폼에 업로드하여 학습하세요. ClickUp Brain과 같은 플랫폼은 데이터를 가져와 즉시 답변을 생성할 수 있도록 사전 학습된 상태로 제공됩니다. 더 빠르게 구현하려면 이와 같은 도구를 선택하세요.
그런 다음 AI 지식창고를 설정한 후에는 테스트하세요. 사용자가 질문할 것으로 예상되는 질문을 해 보세요. 사용자 인구 중에서 소규모의 베타 테스터 그룹을 만들어 직접 사용해 보세요. 이 기회를 활용하여 버그, 정보 격차 또는 부정확한 부분이 있는지 파악하세요.
AI 지식창고를 구현하기 위한 몇 가지 훌륭한 제품이 있긴 하지만 문제가 전혀 없는 것은 아닙니다. 다음은 직면할 수 있는 몇 가지 장애물과 이를 극복하는 방법입니다.
AI 지식창고 구현의 도전 과제와 기회 # AI 지식창고 구현의 도전 과제와 기회
AI 지식창고를 구현하는 것이 그 어느 때보다 간단하고 접근성이 높으며 비용 효율적입니다. 그렇다고 쉽다는 뜻은 아닙니다. 일반적으로 직면하는 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.
데이터 부족
대부분의 조직은 프로세스와 프로젝트에 대한 지식을 적극적으로 문서화하지 않습니다. 일상적인 활동에 대한 충분한 데이터를 수집할 수 있을 만큼 오랫동안 사용해 온 시스템을 보유한 조직은 더 적습니다. 데이터가 없으면 AI 기반 지식 기반이 제대로 작동하지 않습니다.
데이터를 큐레이션하고, 만들고, 정리하는 데 시간을 투자하여 보다 효과적인 AI 지식창고를 구현하세요.
오래된 콘텐츠
조직 지식은 정기적으로 업데이트되어야 하며, 그렇지 않으면 AI가 오래된 지식을 사용자와 공유하게 됩니다.
데이터 업데이트에 대한 정기적인 일정을 설정하세요. 각 문서에 업데이트된 시간을 태그하여 필요에 따라 검토할 수 있도록 하세요. 업데이트 알림을 설정하여 이 프로세스를 자동화할 수도 있습니다. 예를 들어 모든 규정 준수 관련 문서를 매년 업데이트해야 한다고 설정할 수 있습니다.
부적합한 tool
모든 도구가 모든 작업을 수행하도록 설계된 것은 아닙니다. 고객 셀프 서비스를 염두에 두고 설계된 소프트웨어는 내부 직원 참여에는 적합하지 않을 수 있습니다.
시간을 들여 다양한 tools를 평가하세요. 자신의 필요에 정확히 맞는 도구를 선택하세요. 처음부터 마음에 들지 않는다면 공급업체에 도구를 맞춤형으로 제공할 수 있는지 문의하세요.
발상의 전환
AI 지식창고는 기존 시스템에 추가할 경우 매우 효과적입니다. 이미 지식창고가 있다면 버리지 말고 처음부터 다시 시작하세요. 그 위에 구축하세요.
정보 계층 구조를 사용하여 AI 지식창고 콘텐츠를 구성하세요. 문서를 업데이트하여 새 tool에 업로드하세요.
현재 시장에서 볼 수 있는 것은 AI 지식창고가 열어줄 가능성의 시작에 불과합니다. 미래는 더 밝아 보입니다.
AI 지식 베이스의 미래
AI 지식 베이스는 점점 더 대중화되고 있으며 가까운 미래에 더욱 큰 영향력을 발휘하도록 진화할 것입니다.
전체 여정 AI
제품을 구매하려는 고객이든 새로운 조직에 입사하는 직원이든, AI 지식 기반의 미래는 프로세스를 엔드 투 엔드로 처리하는 데 있습니다.
AI는 사용자의 전체 여정을 안내하고 모든 단계에서 사용자를 지원하여 성공을 위한 준비를 마칠 수 있도록 설정합니다.
더 이상 일 때문에 고민할 필요 없음
오늘날 비즈니스는 '일을 위한 일'을 많이 합니다. 예를 들어, 프로젝트 관리자는 스탠드업 노트를 작성하고 누가 언제 무엇을 완료했는지 모니터링하는 등 많은 시간을 할애합니다. AI의 미래는 이를 최소화할 것입니다.
지식 생성 자동화
미래에는 AI 지식 기반이 프로세스를 이해하고 이에 대한 문서를 생성할 수 있게 될 것입니다.
예를 들어, 상담원이 특정 고객 불만을 특정 방식으로 해결했을 때 이에 대한 지식창고 입력이 없어도 미래의 AI는 이를 생성하여 승인할 수 있도록 플래그를 지정합니다.
지식에서 행동으로의 원활한 전환
다음 단계의 /AI 사용 사례 지식 관리에서 AI를 활용하면 정보에서 행동으로 빠르게 전환할 수 있습니다. 예를 들어, 누군가가 회사의 직원 대출 정책에 대해 쿼리를 하면 AI가 신청서, 필요한 서류, 타임라인 등을 안내할 수 있습니다.
지금까지 AI 기술은 콘텐츠 생성, 자동화, 정보 처리를 통해 강력한 여정을 시작했습니다. 다음 단계는 음성 인식 비서부터 자동 코딩 도구에 이르기까지 모든 것이 될 수 있습니다. 앞으로의 AI는 우리가 만드는 것이 될 것입니다.
ClickUp Brain으로 지식 활용하기
지식 업무가 세상에 미치는 영향은 날로 커지고 있습니다. 자동화와 지식이 통용되며 수작업을 빠르게 대체하고 있습니다. 이러한 세상에서 정보에 접근하고, 분석하고, 활용하는 능력은 가장 가치 있는 기술입니다. AI 지식베이스는 이를 쉽게 만들어 줍니다.
좋은 AI 지식 공유 소프트웨어 는 조직 데이터의 복잡성을 단순화하여 점과 점을 연결하고 사용자에게 더 완전한 그림을 제공합니다. 단순 업무를 자동화하고 창의적인 문제 해결을 위한 시간 및 정신적 여유를 확보할 수 있습니다.
이 모든 것을 달성할 수 있을 만큼 강력한 도구는 사려 깊어야 합니다. ClickUp Brain이 바로 그런 도구입니다. ClickUp 내 프로젝트 관련 데이터와 여기에 통합된 다른 모든 도구를 중심으로 설계된 AI는 작업 공간의 맥락을 이해하고 명확하고 정확한 답변을 제공합니다.
"오늘 내 작업은 무엇인가요?"부터 "QA 프로세스를 설명해 주세요"까지, ClickUp Brain은 어떤 질문이든 쉽게 처리할 수 있습니다. 그 밖에도? 소스를 보여줌으로써 AI와의 관계에서 신뢰와 투명성을 구축할 수 있습니다.
ClickUp Brain을 직접 사용해보고 어떻게 작동하는지 알아보세요. 오늘 ClickUp을 무료로 사용해 보세요 .