지난주 한 고객 지원 담당자가 세 명의 팀이 해결하지 못한 기술적 문제를 상급자에게 보고했습니다. 그런데 몇 달 전 GitHub 댓글 속에 한 엔지니어가 정확히 그 문제를 해결하는 방법을 문서화해둔 내용이 묻혀 있었습니다.
지식은 존재했고, 해결책도 있었습니다. 하지만 그 연결점을 찾아내는 데는 몇 달 전 완전히 다른 맥락에서 있었던 대화를 기억해내는 누군가가 필요했습니다.
AI는 이를 변화시킵니다. 지식 생태계 전체를 고립된 사일로가 아닌 연결된 네트워크로 취급합니다.
이 블로그 글에서는 ClickUp을 활용한 AI 지식 관리 방법을 통해 전체 프로세스를 효율화하는 방법을 살펴보겠습니다.
⭐ 기능 템플릿
ClickUp 지식베이스 템플릿은 지식 문서, FAQ, 리소스 등 팀이 효과적으로 문서를 체계화하는 데 필요한 구조화된 기반을 제공합니다. 이 지식 관리 tool 내에서 콘텐츠를 체계화한 후에는 AI 기반 지능형 검색 및 검색 기술을 적용할 수 있습니다.
/AI 기반 지식 관리란 무엇인가?
AI 기반 지식 관리란 기존 문서에서 정보를 자동으로 정리, 분류 및 검색하기 위해 AI를 활용하는 것을 의미합니다.
예를 들어, 누군가 '고객 불만 에스컬레이션'을 검색하면 지식 관리 시스템이 이 키워드와 관련된 모든 내용을 반환합니다. 여기에는 에스컬레이션 절차도, 지난 분기 문제 클라이언트 사례 연구, 그리고 지원 팀장이 화난 고객 대응 방법을 설명한 채팅 스레드 등이 포함됩니다.
AI 시스템은 이 세 가지 정보가 서로 다른 전통적 지식 관리 시스템에 존재하고 서로 다른 언어를 사용함에도 불구하고 동일한 근본적 문제를 다루고 있음을 인식합니다.
검색 기능과 머신러닝을 활용하면, 이전에 흩어져 있던 내부 지식 기반이 상호 연결되고 검색 가능해집니다.
🔍 알고 계셨나요? 자연어 처리 기술은 고객 쿼리에서 비꼬는 말투, 아이러니, 좌절감을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 지식 베이스가 '긴급' 문제를 더 정확하게 태그하는 데 도움이 됩니다.
지식 관리에 AI를 활용해야 하는 이유는 무엇인가요?
지식 관리 분야의 AI는 기존 지식 기반 시스템의 일반적인 마찰 지점 다수를 제거합니다:
- 의미론적 검색: 쿼리 뒤에 숨은 의도를 이해하고 관련 검색 결과를 반환합니다. 예를 들어, 누군가 '프로젝트 타임라인'을 검색하면 '납품 일정'이나 '마일스톤 추적기'라는 제목의 문서를 표시할 수 있는 인스턴스가 될 수 있습니다
- 관계 지도: 버그 보고서를 해당 해결책, 관련 논의, 유사한 문제와 자동으로 연결합니다
- 제로 유지보수 분류: 누구도 분류 체계 규칙이나 파일링 시스템을 기억할 필요 없이 콘텐츠를 정리합니다
- 패턴 인식: 팀이 동일한 질문을 반복적으로 제기하는 시점을 식별하고 관련 지식을 표면화합니다
- 버전 관리 지능: 플랫폼 간에 여러 버전이 존재할 때 가장 최신 정보를 찾아냅니다
🧠 재미있는 사실: 지식 관리는 5,000년 전 수메르인, 기자의 피라미드(기원전 2560년), 심지어 50만 권 이상의 필사본을 보유했던 알렉산드리아 도서관까지 거슬러 올라갑니다.
지식 관리를 위한 AI 활용 단계별 워크플로우
ClickUp은 프로젝트 관리, 문서, 팀 커뮤니케이션을 하나의 플랫폼에 통합한 일을 위한 모든 것 앱으로, 차세대 AI 자동화 및 검색 기술로 가속화됩니다.
ClickUp의 도움을 받아 AI 기반 지식 관리를 구현하는 실용적인 워크플로우를 소개합니다. 실행 가능한 조언과 실제 예시로 가득한 이 가이드를 통해 AI 활용법을 익혀보세요.
단계: 현재 지식 생태계를 점검하고 문제점을 파악하세요
개선하기 전에 조직 내 지식의 현재 단계를 이해해야 합니다:
- 숨겨진 지식 지도: 채팅 스레드, 이메일, 책상 위 노트를 확인하여 실제 '방법' 정보를 찾아내세요
- '누가 알고 있을까? 어디에 있을까?' 질문하기: 간단한 인터뷰나 설문조사를 통해 사람들이 실제로 활용하는 지식과 방치된 지식을 구분하세요
- 구조적 병목 현상 파악: *중복 문서, 접근 제한, 오래된 파일, 지식 공유를 지연시키는 긴 승인 절차를 찾아내세요
ClickUp이 어떻게 도움이 되는지
ClickUp AI 지식 관리 기능은 중복 항목을 강조 표시하고 관련 파일을 연결하여 도움을 줍니다.
AI 지식 관리 소프트웨어를 사용하면 팀이 이미 활용 중인 Google Drive, Confluence, Notion과 같은 타사 tools에서 문서를 가져올 수 있습니다.
프로세스는 간단합니다: 소스를 선택하고, 임포터를 구성한 후, 파일 구조를 유지한 채 ClickUp으로 가져오기만 하면 됩니다. 즉, 기존 일은 그대로 유지되면서도 이제 모두가 접근할 수 있는 중앙 집중식 시스템의 일부가 됩니다.
ClickUp의 지식 기반 템플릿
그런 다음 ClickUp 지식 기반 템플릿으로 이 콘텐츠를 체계화하세요. 이 템플릿은 온보딩, 정책, 제품 문서, 교육 자료 섹션이 포함된 즉시 사용 가능한 프레임워크를 제공합니다.
인사팀이 신입사원을 위한 자료를 준비한다고 가정해 보세요. 그들은 Google Docs에서 예전 온보딩 체크리스트를, 파워포인트에서 교육 자료를 가져옵니다. 이 지식 기반 템플릿 안에서 '복리후생', 'IT 설정', '첫 주 일정'과 같은 카테고리를 생성하여 원활한 온보딩을 진행할 수 있습니다.
📮 ClickUp 인사이트: 일은 추측 게임이 되어서는 안 되지만, 너무 자주 그렇게 됩니다. 저희 지식 관리 설문조사에 따르면 직원들은 필요한 정보를 찾기 위해 내부 문서(31%), 회사 지식베이스(26%), 심지어 개인 노트나 스크린샷(17%)을 뒤지는 데 시간을 낭비하는 경우가 많습니다. ClickUp의 연결된 검색 기능을 사용하면 모든 파일, 문서, 대화를 홈페이지에서 즉시 확인할 수 있어 몇 분이 아닌 몇 초 만에 답을 찾을 수 있습니다.
💫 실제 결과: 팀원들은 구식 지식 관리 프로세스를 없애고 ClickUp을 활용해 매주 5시간 이상을 절약할 수 있습니다. 이는 1인당 연간 250시간 이상에 해당합니다. 분기마다 추가로 확보된 일주일 분량의 생산성으로 팀이 무엇을 창조해낼 수 있을지 상상해 보세요!
⚡ 템플릿 아카이브: ClickUp 고객 여정 지도 템플릿은 고객 경험의 모든 단계를 시각화하고 최적화하는 데 도움을 줍니다. 이 고객 여정 템플릿은 영업 팀, 마케팅, 지원팀의 관련 데이터를 중앙 집중화하여 암묵적 지식이 문서화되도록 보장합니다.
단계 2: 목표 설정 및 소유권 지정
명확한 목표와 소유권은 혼란을 줄이고 도입 속도를 높입니다. 모호한 '검색 기능 개선' 대신 '2분기까지 AI 기반 태깅을 활용해 평균 검색 시간을 40% 단축'과 같은 SMART 목표를 설정하여 명확한 소유권을 확보하세요
또한, 반드시 기술 소유자(통합 업무 담당) 1명과 지식 챔피언(사용자 요구 대표) 1명을 지정해야 합니다. 이 이중 소유권이 도입을 촉진합니다.
ClickUp이 어떻게 도움이 되는지
ClickUp 목표들을 통해 고수준 목표를 설정하고 이를 더 작고 측정 가능한 목표로 세분화할 수 있습니다.
지식 검색 효율성 향상을 목표로 설정한다고 가정해 보겠습니다. ClickUp에서 '2분기 내 지식 검색 효율성 40% 향상'이라는 목표를 생성할 수 있습니다. 이 목표 아래 다음과 같은 구체적인 목표를 설정하세요:
- 1분기 말까지 문서의 80%에 AI 지원 태그를 구현하세요
- Q2까지 AI 지원 태그를 활용해 평균 검색 시간을 40% 단축하세요
- 2분기까지 새로운 검색 기능으로 사용자 만족도 90% 달성
각 목표는 측정 가능하고 시한이 정해져 있으며, SMART 기준에 부합합니다. 해당 목표를 관련 팀 회원에게 할당하고 ClickUp 대시보드를 통해 진행 상황을 추적하세요.
🚀 ClickUp의 장점: ClickUp 문서들은 실시간으로 댓글 달기, 일상 작업 할당, 지식 자산 업데이트가 가능한 살아있는 작업 공간입니다.
제품 팀이 고객들이 설정 단계에서 어려움을 겪는다는 사실을 알게 되었다고 가정해 보세요. 분기별 매뉴얼 업데이트를 기다리지 않고, 바로 온보딩 문서로 들어가 단계를 조정합니다. 또한 지원팀을 @멘션하여 검토하도록 요청하고, 이를 교육 프로젝트에 직접 연결합니다.
이제 AI 지식 기반이 현실을 반영합니다.
단계 #3: AI 활용 사례를 식별하고 우선순위 지정하기
AI가 가장 빠르게 큰 효과를 낼 수 있는 분야에 집중하세요. 세부 내용은 다음과 같습니다:
- *태그 자동화, 관련 문서 제안 요청, 자주 묻는 질문(FAQ) 답변과 같은 위험은 낮고 영향력은 큰 작업부터 시작하세요
- 핵심 콘텐츠로 시범 운영 워크플로우에 직접 영향을 미치는 지식에 대해 AI 테스트 수행
- 실행 가능성, 영향력, 긴급도를 다양한 이해관계자가 평가한 의사결정 매트릭스를 활용하여 사용 사례 순위 지정
질문: 어떤 작업이 느리고, 오류가 발생하기 쉬우며, 반복적인가요? 연결된 AI 지원을 위해 우선순위로 지정할 두 가지를 선택하세요.
ClickUp이 어떻게 도움이 되는지
중점 분야를 선정한 후에는 플랫폼 내장형 AI 어시스턴트인 ClickUp Brain이 이러한 우선순위를 실행 가능한 워크플로로 전환하는 데 도움을 줍니다. AI 프로젝트 관리자는 작업 공간을 자동으로 분석하고 다음 단계를 제안하며, 목표에 따라 작업을 생성하거나 소유자를 배정하기도 합니다.
팀원들이 자주 제기하는 질문에 답변하기 위해 AI 활용을 시작하기로 결정했다고 가정해 보세요. ClickUp Brain은 작업 공간에 대한 접근 권한 덕분에 항상 대기 중인 AI 어시스턴트로서 이러한 쿼리에 응답할 수 있습니다.
예시: 영업 팀 관리자가 클라이언트 미팅 전에 구매 전략 가격 정보를 필요로 할 경우, ClickUp Brain에 질문하기만 하면 정확한 섹션을 즉시 확인할 수 있어 중요한 시간을 절약할 수 있습니다.
✅ 이 프롬프트를 시도해 보세요: 조달 전략에 대한 우리의 가격 플랜은 무엇인가요?*
🚀 ClickUp의 장점: 정책은 변경되고 프로세스는 진화하며 콘텐츠는 정기적인 검토가 필요합니다. 이러한 주기를 처리하기 위해 ClickUp 자동화를 설정하세요.
예시: 규정 준수 문서를 6개월마다 검토하도록 태그하고, 적절한 소유자에게 할당하며, 업데이트 기한이 다가오면 팀에 알리는 자동화 프로세스를 구축할 수 있습니다. 이 시스템은 알림을 자동으로 처리하여 AI 기반 지식 기반이 항상 신뢰할 수 있도록 유지합니다.
단계 #4: 적합한 tool 선택 및 시범 운영 실행
AI를 올바르게 선택하고 테스트하면 나중에 좌절감을 피할 수 있습니다. 기존 wiki, 인트라넷 또는 협업 플랫폼에 처음부터 새로 구축하는 것보다 쉽게 연동할 수 있는 API 지원 tools를 찾으세요. 이후 실제 문서(필요 시 익명화)로 시범 운영하여 신뢰할 수 있는 결과를 얻으세요.
다음은 간단한 설문지입니다:
- 기존 지식 플랫폼(예: wiki, 인트라넷)과 연동되나요?
- 해당 시스템은 우리가 사용하는 콘텐츠 유형(문서, PDF, 코드 주석, 채팅 로그)을 처리할 수 있나요?
- AI 제안이나 태그 규칙은 어느 정도까지 사용자 정의가 가능한가요?
- 민감한 콘텐츠에 대한 보안 및 접근 제어를 시행할 수 있나요?
- AI 사용량 및 정확도에 대한 분석이나 피드백을 제공합니까?
- 비기술 사용자가 도입하기 얼마나 쉬운가요?
- Tool은 증가하는 지식과 팀 크기에 맞춰 확장될 수 있나요?
TravelLocal의 제품 매니저인 토마스 클리포드가 공유한 내용은 다음과 같습니다:
저희는 모든 프로젝트 및 작업 관리와 지식 기반을 위해 ClickUp을 사용합니다. 또한 OKR 프레임워크 모니터링 및 업데이트, 플로우 차트, 휴가 신청서 및 워크플로우 등 여러 용도로도 활용되고 있습니다. 모든 기능을 하나의 제품 내에서 제공받을 수 있어 매우 편리합니다. 각 기능이 쉽게 상호 연결될 수 있기 때문입니다.
저희는 모든 프로젝트 및 작업 관리와 지식 기반 시스템으로 ClickUp을 사용합니다. 또한 OKR 프레임워크 모니터링 및 업데이트, 플로우 차트, 휴가 신청 양식 및 워크플로우 등 다양한 용도로도 활용되고 있습니다. 모든 기능을 하나의 제품 내에서 제공받을 수 있다는 점이 매우 훌륭합니다. 각 기능들이 매우 쉽게 상호 연결될 수 있기 때문입니다.
📖 함께 읽기: 최고의 지식 관리 시스템 예시
단계 #5: 테스트, 피드백 수집, 개선, 확장
빠르게 반복하면 더 잘 배울 수 있습니다. 잊지 마세요:
- 실행 가능한 인사이트를 얻기 위해 미니 설문조사나 간단한 방문과 같은 빈번한 피드백 루프를 계획하세요
- 슈퍼유저와 회의론자 같은 특이 사례를 포함해 사각지대를 발견하세요
- 소규모 단계별로 반복하세요. *예를 들어 부서별 또는 기능별로 지식 관리를 단계적으로 도입하여 신속하게 조정하고 위험을 줄이세요
🚀 ClickUp의 장점: AI는 사용자가 의식하지 않아도 바로 옆에서 도움을 줄 준비가 되어 있을 때 가장 잘 일합니다. 바로 ClickUp Brain MAX의 역할입니다. 항상 곁에 있는 데스크탑 조력자라고 생각하세요.
프로젝트 검토 회의를 막 마쳤다고 가정해 보세요. Brain MAX를 사용하면 탭을 전환할 필요가 없습니다. 플로팅 막대를 누르고 요약 내용을 말하기만 하면 Brain MAX가 음성을 텍스트로 변환하고, 텍스트를 다듬어 ClickUp 문서에 바로 붙여넣기하거나 새 작업으로 등록할 수 있게 해줍니다.
이는 회의에서 나온 모든 통찰, 결정, 실행 항목을 책상에서 일어나기도 전에 지식 관리 소프트웨어에 기록할 수 있음을 의미합니다.
🤩 보너스 단계: 지식을 정확하고 쉽게 찾을 수 있도록 유지하세요
지식 기반은 사람들이 신뢰할 때만 제대로 일합니다.
이는 두 가지 의미를 지닙니다: 콘텐츠는 최신 상태를 유지해야 하며, 올바른 버전은 쉽게 위치에 있어야 합니다. 오래된 문서는 혼란을 야기하고, 부실한 검색 tools는 사람들이 스스로 답을 찾는 대신 동료에게 물어보도록 만듭니다.
AI는 오래된 콘텐츠를 표시하고 사람들에게 가장 신뢰할 수 있는 출처를 안내함으로써 두 가지 측면 모두에서 도움을 줍니다.
ClickUp이 어떻게 도움이 되는지
ClickUp AI 기업 검색이 이를 지원합니다: 작업 공간과 Google Drive, Slack, Gmail 같은 연결된 앱을 모두 검색합니다. 이 tool은 일의 맥락을 이해하고 중요한 부분으로 바로 안내합니다.
이것이 강력한 이유는 더 큰 루프에 어떻게 부합하는지에 있습니다:
- 팀이 정책이나 가이드를 편집하면 문서가 실시간으로 업데이트됩니다
- ClickUp Brain은 일상 일 중 신속한 답변으로 해당 업데이트가 표시되도록 보장합니다
- 기업 검색은 원본 문서가 폴더 깊숙이 묻혀 있어도 최신 버전을 항상 손쉽게 불러올 수 있도록 보장합니다
지식 관리를 위한 AI 프롬프트
팀의 집단 지식을 체계화하고, 검색하며, 최적화하는 데 도움이 되는 검증된 AI 프롬프트 템플릿을 소개합니다. 🧑💻
문서 분석 및 구성
- 다음 50개 프로젝트 회고록을 분석하여 여러 프로젝트에 걸쳐 나타나는 상위 10개 문제를 식별하세요. 각 문제별로 해당 문제를 경험한 팀과 일했던 해결책을 제시해 주세요
- 온보딩 문서를 검토하고 지난 6개월간 신입 사원들이 채팅에서 제기한 질문과 비교해 보세요. 문서가 실제 우려 사항을 제대로 다루지 못하는 부분은 어디인가요?
- 클라이언트 커뮤니케이션 템플릿을 분석하여 성공적인 프로젝트 성과와 문제적 관계를 각각 나타내는 언어 패턴을 식별하세요
🚀 ClickUp의 장점: ClickUp 내 문서를 wiki로 전환하여 체계적이고 사용하기 쉬운 단일 정보 소스를 구축할 수 있습니다. 정책, 교육, 제품 지식 등을 위한 카테고리를 생성하고 변경 사항이 발생할 때마다 실시간으로 업데이트하세요.
📖 함께 읽기: IT 팀을 위한 최고의 헬프데스크 소프트웨어
고급 정보 검색
- 지난 1년간 [특정 기능]과 관련하여 내려진 모든 결정을 찾아주세요. 회의 노트, 텍스트 토론, 이메일 스레드, 사양 문서를 포함하세요. 이후에 번복되거나 수정된 결정이 있다면 표시해 주세요
- 팀이 보고서에서 '통합 문제'를 멘션할 때, 구체적으로 어떤 기술적 문제를 지칭하는가? 유사한 문제를 그룹화하고 해결 패턴을 제시해 주십시오
- 프로젝트 문서에서 예산 문제, 타임라인 변경, 자원 제약에 대한 모든 멘션을 추출하세요. 우리 프로젝트를 가장 흔히 좌초시키는 요인이 무엇인지 보여주세요
🚀 ClickUp의 장점: 팀들은 채팅에서 같은 질문에 반복적으로 답변하며 시간을 낭비합니다. 자동 답변 에이전트는 누군가 질문할 때 채널 내에서 직접 응답함으로써 이 문제를 해결합니다.
예시: 팀원이 '프로젝트 런칭 책임자는 누구인가요?'라고 입력하면 ClickUp 사전 구축 자동 응답 에이전트가 몇 초 만에 프로젝트 리더의 이름과 출처 문서를 제시합니다. 이는 사용자가 즉시 답변을 얻을 수 있으며, 전문가들이 동일한 요청에 반복적으로 필드해야 하는 부담을 덜어줍니다.
지식 종합 및 생성
- 지원 티켓, 버그 보고서, 해결 방안 토론을 분석하여 문제 해결 가이드를 생성하세요. 기술적 분류가 아닌 증상별로 구성하여 비기술 사용자가 쉽게 탐색할 수 있도록 하세요
- 과거 조달 프로세스와 공급업체 평가에서 기준, 장단점, 결과를 추출하여 공급업체 선택 의사 결정 매트릭스를 구축하세요
- 완료된 프로젝트에서 발생한 문제점을 바탕으로 위험 평가 템플릿을 생성하세요. 예상했던 위험과 예상치 못한 위험을 모두 포함시키십시오
🌟 보너스 : ClickUp의 커스텀 필드와 AI 필드는 팀이 지식을 수집하고 활용하는 방식을 혁신합니다. 커스텀 필드를 통해 캠페인 유형, 작업 소유자, 클라이언트 피드백 등 핵심 세부 정보를 워크플로우 내에서 바로 추적할 수 있습니다. AI 필드는 이를 한 단계 업그레이드하여 인사이트와 요약 정보를 자동으로 생성하므로 지식 기반이 항상 최신 상태를 유지합니다.
예시: 마케팅 팀이 캠페인을 완료한 후 요약 AI 필드가 즉시 캠페인의 결과를 명확하고 간결하게 요약하여 수동으로 작성하는 수고를 덜어줍니다.
한편, 작업 항목 AI 사용자 정의 필드는 작업 내용과 댓글을 분석하여 팀을 위한 다음 단계 또는 후속 조치 목록을 생성합니다. AI와 사용자 지정 필드가 함께 작동함으로써 모든 프로젝트가 문서화되고 실행 가능하며 쉽게 참조할 수 있도록 하여 조직의 지식을 체계적이면서도 역동적으로 유지합니다.
AI 필드에 대해 더 자세히 알려주는 비디오입니다:
격차 분석 및 개선
- 전사 회의에서 제기된 질문과 내부 wiki에 다루어진 주제를 비교하세요. 어떤 지식 격차가 반복적인 혼란을 초래하는가?
- 실패한 프로젝트 사후 분석과 성공적인 프로젝트 사례 연구를 검토하세요. 성공적인 팀이 문서화하는 정보 중 어려움을 겪는 팀이 놓치는 것은 무엇일까요?
- 내부 프로세스 중 어느 부분이 가장 많은 설명 요청과 지원 티켓을 발생시키는지 추적하세요. 우리 절차는 어디에서 충분한 세부 사항이 부족한가요?
🧠 재미있는 사실: 피터 드러커는 흔히 '현대 경영학의 아버지'로 불립니다. 그는 1960년대에 '지식 근로자'라는 용어를 창안했으며, 이는 지식 관리가 공식적인 개념으로 자리 잡는 계기가 되었습니다.
팀 간 지식 발굴
- 한 팀이 개발한 솔루션을 다른 팀들이 계속해서 처음부터 재구축하는 사례를 파악하세요. 지식의 사일로화로 인해 어디에서 노력의 중복이 발생하고 있나요?
- 맞춤형 피드백이 내부 프로세스 변경으로 이어진 인스턴스를 찾아보세요. 이 피드백 루프를 어떻게 체계화할 수 있을까요?
- 다양한 유형의 문제에 대한 해결책을 기여하는 인력을 분석하여 팀 간 전문성을 지도하세요. 지식 이전을 위해 누구와 연결해야 할까요?
📖 함께 읽기: 최고의 맞춤형 고객 경험 관리 소프트웨어
성과 및 투자 수익률(ROI) 추적
- 첫 검색에서 관련 정보를 찾는 빈도와 여러 번 시도하거나 동료에게 문의해야 하는 경우를 추적하여 지식 검색 성공률을 측정하세요
- 가장 자주 참조되는 문서와 사용되지 않는 문서를 식별하세요. 가치 있는 지식 자원을 구분하는 패턴은 무엇인가요?
🔍 알고 계셨나요? 1990년대에 들어서 톰 스튜어트 같은 사상가들 덕분에 KM(지식 관리)이 주류로 부상했습니다. 그는 지식이 경쟁 우위의 키 동력임을 강조했습니다. 이 선구자는 지적 자본에 투자하면 혁신과 값의 자기강화적 주기 창출된다고 주장했습니다.
지식 관리에서 AI 활용을 위한 최고의 실행 방식
AI를 활용한 지식 관리 시 고려해야 할 최고의 실행 방식은 다음과 같습니다:
- 데이터 소유권, 콘텐츠 검증, 업데이트 주기에 대한 명확한 정책을 수립하여 지식 거버넌스를 구축하세요
- 사용자가 AI 생성 답변의 품질을 평가할 수 있는 간단한 메커니즘을 제공하세요. 이는 AI가 개선이 필요한 영역을 파악하는 데 도움이 됩니다
- 핵심 주제에 대해 AI가 생성한 답변이나 요약의 정확성을 검토 및 검증하도록 전문가(SME)가 기간별로 수행하도록 하십시오
- 사용 분석을 모니터링하여 어떤 리소스가 사용, 업데이트 또는 무시되는지 추적하세요 — /AI를 활용하여 지식 격차를 파악하세요
- AI가 쿼리에 답변할 수 없을 때를 위한 명확한 프로세스를 구축하세요. 해당 쿼리를 인간 전문가에게 에스컬레이션할 수 있어야 합니다. 이후 전문가의 답변은 지식 기반을 업데이트하는 데 활용되어야 합니다
- AI가 지식 관리 시스템의 모든 현재 권한 및 접근 제어 사항을 준수하도록 보장하십시오. 강력한 데이터 프라이버시 및 보안 프로토콜이 필수적입니다
- 새로운 데이터, 제품 또는 프로세스가 등장할 때마다 AI 모델을 정기적으로 재훈련하여 구식 인사이트를 방지하세요.
🔍 알고 계셨나요? 1950년대 당시 컴퓨터는 너무나 새롭기 때문에 NASA는 종종 인간 '컴퓨터'에 의존했습니다. 이들은 '로켓 발사 궤적을 수동으로 계산하던 뛰어난 여성 팀*이었습니다.
ClickUp으로 노하우를 실행으로 전환하세요
지식은 사람들이 쉽게 찾아내고, 신뢰하며, 마찰 없이 적용할 수 있을 때만 유용합니다. AI 지식 관리 tools는 정보를 체계적으로 정리하고 최신 상태로 유지하며 항상 손쉽게 접근할 수 있게 함으로써 이를 가능하게 합니다.
ClickUp은 지식 관리 워크플로우의 모든 요소를 하나의 hub로 통합합니다.
사용 가능한 템플릿으로 지식 기반을 구축하고, 팀과 함께 문서를 지속적으로 발전시키며, 질문이 발생할 때 ClickUp Brain이 즉각적인 답변을 제공하도록 하세요. Brain MAX는 하루 종일 곁에서 도움을 주며, 엔터프라이즈 검색 및 자동화 기능은 끊임없는 번거로운 작업 없이 모든 정보를 정확하게 유지합니다.