De belofte van AI-first werk klinkt eenvoudig: snellere beslissingen, minder druk werk, slimmere samenwerking. Maar voor de meeste teams ziet de realiteit er heel anders uit dan de belofte. Uit onze AI-volwassenheidsenquête blijkt dat slechts 12% van de kenniswerkers AI volledig in hun werkstroom heeft geïntegreerd en dat 38% er helemaal geen gebruik van maakt. Die kloof tussen ambitie en uitvoering is een stackprobleem.
Het opbouwen van een echt AI-first team betekent verder kijken dan individuele tools en je afvragen welk soort stack de manier waarop je team werkt ondersteunt, op elk niveau en in elke werkstroom.
In deze blogpost bespreken we welke AI-stack geschikt is voor AI-first teams. Daarnaast bekijken we hoe ClickUp in dat plaatje past als een geconvergeerde AI-werkruimte die is gebouwd voor jouw manier van werken.
Wat is een AI-technologiestack?
Een AI-technologiestack is de combinatie van tools, platforms en systemen die een team gebruikt om AI in hun dagelijkse werk te integreren. Zie het als de basis die bepaalt hoe goed AI binnen uw organisatie kan functioneren.
Deze omvat doorgaans de AI-modellen of -assistenten waarmee uw team werkt, de platforms waarop het werk wordt gedaan en de integraties die alles met elkaar verbinden.
Een sterke tech stack maakt AI nuttig in een context waarin taken, gesprekken en beslissingen al plaatsvinden. Een zwakke tech stack daarentegen zorgt ervoor dat AI aan de zijlijn blijft staan als een op zichzelf staande tool die mensen moeten onthouden om in een apart tabblad te openen.
🧠 Leuk weetje: Hoewel we AI als futuristisch beschouwen, is het concept al duizenden jaren oud. In de Griekse mythologie zou de god Hephaestus gouden robots hebben gebouwd om hem te helpen zich te verplaatsen.
Kernlagen van een moderne AI-technologiestack
Een moderne AI-technologiestack is onderverdeeld in vijf verschillende lagen, die elk een specifieke fase van de AI-levenscyclus behandelen. Als u deze gelaagde architectuur begrijpt, kunt u hiaten identificeren, overbodige tools vermijden en een schaalbaar systeem bouwen.
Elke laag heeft een afhankelijkheid van de andere lagen; een zwakke plek in één laag ondermijnt de hele stack.
Datalaag
De datalaag vormt de basis van uw stack. Deze laag zorgt voor de opname, opslagruimte, transformatie en feature engineering van de ruwe materialen voor elk AI-model. Belangrijke componenten zijn onder meer datameren voor ruwe data, datawarehouses voor gestructureerde data en feature stores voor herbruikbare modelinputs.
Een veelvoorkomende valkuil is het hebben van gescheiden databronnen met inconsistentie in de formaten, waardoor het bijna onmogelijk is om experimenten te reproduceren of productieproblemen op te lossen.
🧠 Leuk weetje: In 1958 ontwikkelde John McCarthy LISP, een programmeertaal die uitgroeide tot een van de belangrijkste talen voor AI-onderzoek. Het bleef decennialang een belangrijk hulpmiddel en beïnvloedde latere talen die waren ontworpen voor symbolisch AI-werk.
Modelleringslaag
Hier bouwen, trainen en valideren uw datawetenschappers en ML-engineers modellen. De modelleringslaag omvat ML-tools zoals PyTorch of TensorFlow, tools voor het bijhouden van experimenten en modelregisters voor het versiebeheer en opslaan van getrainde modellen.
AI-first teams voeren honderden experimenten uit, en zonder goed bijhouden van de resultaten kun je gemakkelijk je best presterende model kwijtraken of werk dubbel doen.
Infrastructuurlaag
De infrastructuurlaag biedt de ruwe kracht om modellen op schaal te trainen en te gebruiken. Dit omvat cloudcomputing zoals GPU-clusters, containerorkestratie met Kubernetes en werkstroomorkestrators zoals Airflow of Kubeflow.
De grootste uitdaging hierbij is het vinden van een evenwicht tussen kosten en prestaties. Overprovisioning put uw budget uit, terwijl underprovisioning de iteratiesnelheid van uw team vertraagt.
Servicelaag
De serving-laag levert de voorspellingen van uw model aan gebruikers of andere systemen. Deze laag omvat model serving-frameworks, API-gateways en tools voor zowel realtime als batch-inferentie.
Bovendien is het aanbieden van diensten geen eenmalige installatie; je hebt mechanismen nodig zoals canary-implementaties en A/B-tests om modellen in productie veilig te updaten zonder downtime te veroorzaken.
🔍 Wist u dat? Uit een enquête onder meer dan 1200 professionals blijkt dat 95% nu AI gebruikt op het werk of thuis. De meesten melden een consistente winst in productiviteit en 76% betaalt zelfs zelf voor deze tools.
Monitoring- en feedbacklaag
Zodra een model live is, is het werk nog maar net begonnen.
De monitoringlaag houdt de prestaties van het model bij, detecteert datadrift en geeft waarschuwingen wanneer er iets misgaat. Het bevat ook feedbackpijplijnen die correcties van gebruikers of nieuwe gegevens terug naar het systeem sturen, waardoor uw modellen in de loop van de tijd continu kunnen leren en verbeteren.
AI-frameworks en tools die AI-first teams ondersteunen
De markt wordt overspoeld met AI-tools en het is bijna onmogelijk om te bepalen welke klaar zijn voor productie en welke slechts hype zijn. Teams verspillen talloze uren aan het evalueren van tientallen opties en kiezen vaak een tool die niet goed past en op termijn technische schulden veroorzaakt.
Hier zijn enkele tools die de toonaangevende AI-first teams van vandaag ondersteunen:
Data- en feature-engineering
- Apache Spark verwerkt grootschalige gegevens voor teams die werken met grote, gedistribueerde datasets.
- dbt transformeert ruwe data in schone, gestructureerde modellen die klaar zijn voor analyse en machine learning.
- Feast en Tecton beheren feature stores, waardoor het eenvoudiger wordt om functies tussen verschillende modellen te delen en te hergebruiken.
🧠 Leuk weetje: In 1966 financierde de Amerikaanse overheid een AI-project om Russisch automatisch naar het Engels te vertalen. Na bijna tien jaar werk faalde het systeem zo erg dat de financiering abrupt werd stopgezet. Dit ene incident triggerde de eerste grote AI-winter en leerde onderzoekers dat taalbegrip veel moeilijker was dan verwacht.
Modelontwikkeling
- PyTorch en TensorFlow zijn de meest gebruikte frameworks voor het bouwen en trainen van deep learning-modellen op grote schaal.
- Hugging Face Transformers biedt een bibliotheek met vooraf getrainde NLP-modellen die teams kunnen afstemmen op specifieke use cases.
- scikit-learn blijft een betrouwbare keuze voor klassieke machine learning-taken zoals classificatie, regressie en clustering.
Experimenten bijhouden
- Met MLflow kunnen teams experimenten gedurende de hele levenscyclus van modelontwikkeling loggen, vergelijken en reproduceren.
- Weights & Biases biedt uitgebreide visualisaties en samenwerkingsfuncties om de prestaties van modellen in de loop van de tijd bij te houden.
- Neptune is ontwikkeld voor teams die gedetailleerde experimentmetadata en een langdurige experimentgeschiedenis nodig hebben.
Orchestratie
- Apache Airflow wordt veel gebruikt voor het plannen en beheren van complexe data- en ML-pijplijnen in productieomgevingen.
- Kubeflow is ontworpen voor teams die ML-werkstroomen op grote schaal uitvoeren op Kubernetes.
- Prefect en Dagster bieden modernere benaderingen voor werkstroom-orkestratie met betere observatie en ingebouwde foutafhandeling.
🚀 Voordeel van ClickUp: Maak van werkstroom-orkestratie een concurrentievoordeel met ClickUp Super Agents. Dit zijn AI-teamgenoten die in uw ClickUp-werkruimte aanwezig zijn en complexe werkstroom-werkflows tussen taken, documenten, chats en gekoppelde tools orkestreren met echte context en autonomie.
Met Super Agents kunt u bijvoorbeeld automatisch nieuwe clients aan boord halen. Het kan:
- Scan uw werkruimte op nieuwe klantgegevens
- Maak de juiste projectenjablonen in ClickUp
- Wijs onboarding-taken toe aan de juiste leden van het team op basis van hun rol en SLA.
- Genereer een welkomste-mail die is afgestemd op de branche van de client.
- Deel een samenvatting in je teamchat.
Dit alles verloopt volgens schema en past zich aan uitzonderingen aan zonder dat iemand elke stap hoeft te controleren.
Zo maak je je eerste Super Agent in ClickUp:
Model serving
- TensorFlow Serving en TorchServe zijn speciaal ontworpen voor het implementeren van deep learning-modellen als schaalbare API's met lage latentie.
- Seldon Core biedt een flexibele servicelaag voor teams die meerdere modellen in verschillende frameworks beheren.
- BentoML vereenvoudigt het verpakken en implementeren van modellen, waardoor het gemakkelijker wordt om van ontwikkeling naar productie over te gaan.
Monitoring
- Evidently AI, Arize en WhyLabs detecteren modelafwijkingen en problemen met de datakwaliteit en geven een waarschuwing wanneer de prestaties van het model tijdens de productie achteruitgaan.
- Prometheus en Grafana bieden observatie op systeemniveau, waardoor teams zichtbaarheid krijgen op de gezondheid van de infrastructuur en de prestaties van modellen.
🚀 Voordeel van ClickUp: Bouw een live commandocentrum dat doelen, werklast, omzet, cyclustijd en leveringsrisico's op één plek bijhoudt met ClickUp Dashboards. Voeg vervolgens AI-kaarten toe om automatisch inzichten te genereren, afwijkingen te signaleren en volgende stappen aan te bevelen voordat problemen escaleren.
U kunt een toevoegen:
- AI StandUp kaart: Vat recente activiteiten van geselecteerde taken en projecten samen over een gekozen periode.
- AI Team StandUp kaart: krijg samenvattingen van activiteiten van meerdere personen of teams om te zien waar elke groep aan heeft gewerkt.
- AI Executive Summary Kaart: genereer een beknopt overzicht van de status voor het management waarin wordt aangegeven wat op schema ligt en wat aandacht behoeft.
- AI-projectupdatekaart: genereer automatisch een uitgebreid voortgangsrapport voor een specifieke ruimte, map of lijst.
- AI Brain Card: Pas uw eigen prompt aan om aangepaste inzichten te verkrijgen of Taaken van rapportage uit te voeren.
Grote taalmodellen (LLM's)
- OpenAI ChatGPT wordt veel gebruikt voor het genereren van content, hulp bij coderen en redeneringstaken binnen teams van ondernemingen.
- Anthropic Claude kan lange, complexe documenten en genuanceerde instructies verwerken, waardoor het zeer geschikt is voor onderzoeksintensieve werkstroomen.
- Google Gemini biedt multimodale mogelijkheden, waardoor teams in één interface met tekst, afbeeldingen en gegevens kunnen werken.
🚀 Voordeel van ClickUp: De meeste teams verdrinken in losstaande AI-tools: één voor schrijven, één voor aantekeningen, één voor rapportage en één voor automatisering. De context gaat verloren en de veiligheid wordt een vraagteken.
ClickUp Brain MAX brengt alles samen in één uniforme AI-superapp die in uw werk is ingebouwd.
Uw team krijgt één AI-systeem dat taken, documenten, chats, dashboards en werkstroomen in de juiste context begrijpt. Het kan vragen over projecten beantwoorden, content genereren op basis van live data, actieplannen opstellen, updates samenvatten en volgende stappen triggeren zonder AI Sprawl. U kunt ook naadloos schakelen tussen ChatGPT, Claude en Gemini voor uw taken.
Automatisering- en werkstroomtools
- Zapier verbindt apps en triggert geautomatiseerde werkstroom zonder dat er technische ondersteuning nodig is.
- Make biedt flexibelere automatisering voor teams die complexe, meerstaps werkstroomlogica nodig hebben.
- n8n is een open-source automatiseringstool die technische teams volledige controle geeft over hoe werkstroomprocessen worden gebouwd en gehost.
AI-aangedreven platformen voor productiviteit
- ClickUp brengt taken, documenten, chat en AI samen in één geconvergeerde werkruimte, zodat teams niet voortdurend van tool hoeven te wisselen om hun werk gedaan te krijgen.
- Notion AI voegt schrijf- en samenvattingsmogelijkheden toe aan de bestaande documenten en databasestructuur van Notion.
- Microsoft Copilot is geïntegreerd in de Microsoft 365-suite en is handig voor teams die al veel werken met Word, Excel en Teams.
Kennisbeheer en AI-zoekfuncties
- Glean haalt informatie uit alle verbonden apps van een bedrijf en maakt deze op verzoek beschikbaar via enterprise search.
- Guru helpt teams bij het opbouwen en onderhouden van een centrale kennisbank die nauwkeurig en toegankelijk blijft voor de hele organisatie.
🚀 Voordeel van ClickUp: Wanneer teams het hebben over kennisbeheer, is het probleem dat de juiste informatie niet naar voren komt wanneer beslissingen worden genomen.
ClickUp Docs pakt dit bij de bron aan door teams in staat te stellen kennis vast te leggen en bij te werken binnen de werkstroom.
Stel dat de operationele afdeling een checklist voor inkoop aanpast tijdens het live onboarden van een leverancier. De financiële afdeling voegt rechtstreeks in hetzelfde document nieuwe goedkeuringslimieten toe en koppelt deze aan de lopende Taak. De juridische afdeling verduidelijkt een uitzondering in een opmerking tijdens de beoordeling. Het document geeft weer hoe het proces vandaag de dag verloopt, omdat het samen met het werk is geëvolueerd.
Dat lost het probleem van verouderde kennis op. Maar het creëert ook een nieuw probleem.
Zodra kennis verspreid is over documenten, taken en opmerkingen, wordt het een uitdaging om snel het juiste antwoord te vinden. ClickUp Enterprise Search zorgt voor die laag.
Wanneer iemand vraagt hoe leveranciersgoedkeuringen werken voor contracten van meer dan $ 10 miljoen, haalt Enterprise Search de nieuwste versie van het document, de gekoppelde goedkeuringstaak en de opmerking waar de juridische afdeling heeft goedgekeurd. Niemand hoeft te onthouden waar iets zich bevindt of welke tool moet worden gecontroleerd.
Hoe kiest u de juiste AI-stack voor uw team?
Je kent de lagen en je hebt de tools gezien, maar je bent verlamd door keuze. Zonder een duidelijk besluitvormingskader kiezen teams vaak tools op basis van wat populair is of raken ze verstrikt in analyseverlamming, waardoor ze helemaal geen keuze maken.
Er is geen universele 'beste' stack; de juiste stack hangt af van uw doelstellingen, beperkingen en de maturiteit van uw team. Zo neemt u de juiste beslissing:
Begin met uw bedrijfsdoelstellingen
Voordat u een tool evalueert, moet u eerst precies bepalen wat AI voor uw organisatie moet doen. Teams die deze stap overslaan, eindigen met indrukwekkende tools die de verkeerde problemen oplossen.
Zodra u duidelijkheid heeft over het doel, laat u dit uw prioriteiten bepalen:
- Als inferentie met lage latentie het belangrijkst is, moeten infrastructuur en edge-implementatietools voorop staan.
- Als snel experimenteren prioriteit heeft, zijn flexibele rekenkracht en krachtige systemen om experimenten bij te houden onmisbaar.
- Als u in een gereguleerde sector actief bent, moeten datalijn, controleerbaarheid en on-premise implementatieopties centraal staan.
- Als interne productiviteit het doel is, levert een geconvergeerde werkruimte met ingebouwde AI, zoals ClickUp, meer waarde op dan een verzameling losstaande puntoplossingen.
🔍 Wist u dat? Terwijl de meeste bedrijven nog bezig zijn met het testen van AI, hebben AI-first teams de proefperiode al achter zich gelaten. Meer dan 40% van de AI-experimenten in toonaangevende organisaties is al in volledige productie genomen.
Evalueer hoe goed het integreert met wat u al hebt.
Uw AI-stack staat niet op zichzelf. Deze moet naadloos verbinding maken met uw bestaande datawarehouse, CI/CD-pijplijnen en bedrijfsapplicaties. Voordat u een keuze maakt voor een tool, moet u zich het volgende afvragen:
- Ondersteunt het uw cloudprovider zonder dat er aangepaste connectoren nodig zijn?
- Kan het meegroeien met uw datavolume en teamgrootte?
- Hoeveel technische inspanning kost het om integraties op lange termijn te onderhouden?
- Werkt het goed samen met de tools waar uw team dagelijks al op vertrouwt?
Een tool met iets minder functies, maar met een sterke interoperabiliteit zal bijna altijd beter presteren dan een best-of-breed-optie die integratieproblemen veroorzaakt.
Zorg voor een evenwicht tussen kosten, veiligheid en teamcapaciteit.
Elke beslissing over een stack brengt echte afwegingen met zich mee, en drie daarvan hebben teams vaak niet voorzien:
- Kosten: Cloud computing voor het trainen van grote modellen kan snel duur worden naarmate het gebruik toeneemt. Bouw vanaf het begin kostenbewaking in, in plaats van dit als een bijzaak te beschouwen.
- Veiligheid: uw stack zal gevoelige gegevens verwerken, dus evalueer encryptiestandaarden, toegangscontroles en compliancecertificeringen voordat er een toewijzing plaatsvindt.
- Teamcapaciteit: de beste tool is nutteloos als niemand in uw team weet hoe deze te gebruiken. Wees realistisch over de opstarttijd, de beschikbare documentatie en het soort doorlopende ondersteuning dat de provider biedt.
Denk in lagen, niet in individuele tools
De meest effectieve AI-stacks zijn gelaagde systemen waarin de werkstroom van invoer tot monitoring overzichtelijk is, waarbij elke laag communiceert met de volgende. Stel bij het evalueren van een nieuwe tool de volgende vragen:
- Versterkt het de lagen eromheen of maakt het het complexer?
- Is er binnen uw team een duidelijke eigenaar voor deze laag van de stack?
- Kan het worden vervangen zonder alles stroomafwaarts te verstoren?
- Creëert het één enkele bron van waarheid of nog een silo?
🔍 Wist u dat? Hoewel 88% van de bedrijven nu AI gebruikt, wordt slechts 6% van de organisaties beschouwd als 'high performers'. Deze teams behalen een rendement van meer dan $ 10,30 voor elke dollar die in AI wordt geïnvesteerd, bijna drie keer het gemiddelde.
Veelgemaakte fouten met AI-stacks en hoe u deze kunt vermijden
Zelfs teams met voldoende middelen maken hier fouten in. Hier zijn de meest voorkomende fouten met AI-stacks en wat u in plaats daarvan kunt doen:
| Fout | Waarom gebeurt dit? | Hoe dit te vermijden |
| Eerst bouwen, dan valideren | Teams storten zich op complexe infrastructuur voordat ze hebben bevestigd dat de use case daadwerkelijk waarde oplevert. | Begin met een gerichte pilot, valideer de impact en schaal vervolgens de stack op basis van bewezen use cases. |
| Datakwaliteit negeren | Teams investeren veel in modellen, maar verwaarlozen de kwaliteit van de gegevens die ze invoeren. | Behandel data-infrastructuur als een topprioriteit voordat je investeert in modelontwikkeling. |
| De complexiteit van integratie onderschatten | Tools worden afzonderlijk geëvalueerd, zonder rekening te houden met de verbinding die ze hebben met de bredere stack. | Breng uw volledige data- en werkstroom-ecosysteem in kaart voordat u een nieuwe tool aanschaft. |
| Optimaliseren voor functies in plaats van fit | Teams gaan op zoek naar de technisch meest indrukwekkende tool in plaats van naar de tool die het beste bij hun werkstroom past. | Geef prioriteit aan tools die naadloos aansluiten bij de manier waarop uw team al werkt. |
| Monitoring overslaan | Modellen worden geïmplementeerd, maar er wordt nooit bijgehouden of er afwijkingen of verslechtering zijn in de loop van de tijd. | Integreer monitoring vanaf dag één in uw stack, en niet als een bijzaak. |
| Adoptie negeren | De stack is gebouwd voor engineers, maar nooit ontworpen voor gebruik door het bredere team. | Kies tools met toegankelijke interfaces en investeer in onboarding, zodat de acceptatie zich uitbreidt tot buiten de technische gebruikers. |
📮 ClickUp Insight: Teams met slechte prestaties gebruiken vier keer vaker meer dan 15 tools, terwijl teams met goede prestaties hun efficiëntie behouden door hun toolkit te beperken tot negen of minder platforms. Maar hoe zit het met het gebruik van één platform?
Als alles-in-één-app voor werk brengt ClickUp uw taken, projecten, documenten, wiki's, chat en telefoongesprekken samen op één platform, compleet met AI-aangedreven werkstroom.
Klaar om slimmer te werken? ClickUp werkt voor elk team, geeft zichtbaarheid aan werk en stelt u in staat om u te concentreren op wat belangrijk is, terwijl AI de rest afhandelt.
Praktijkvoorbeelden van AI-stacks van toonaangevende bedrijven
Het kan moeilijk zijn om je voor te stellen hoe al deze lagen en tools samenwerken zonder ze in actie te zien. Hoewel de details voortdurend veranderen, laten de architecturen van bekende AI-first bedrijven gemeenschappelijke patronen en prioriteiten zien. Hier volgen enkele voorbeelden:
- Spotify: De muziekstreaminggigant maakt gebruik van een feature store op basis van Feast, TensorFlow voor zijn aanbevelingsmodellen en Kubeflow voor pipeline-orkestratie. Hun sleutelinzicht was een forse investering in hergebruik van functies, waardoor verschillende teams modellen konden bouwen zonder dezelfde data-inputs opnieuw te hoeven ontwerpen.
- Uber: Om ML op grote schaal te beheren, heeft Uber een eigen intern platform gebouwd, genaamd Michelangelo. Dit platform standaardiseert de end-to-end ML-levenscyclus, waardoor honderden engineers modellen kunnen bouwen en implementeren met behulp van een consistente set werkstroomstroomlijningen.
- Airbnb: Hun Bighead-platform koppelt ML-experimenten nauw aan bedrijfsstatistieken. Het legt de nadruk op het bijhouden van experimenten en de integratie van A/B-tests, zodat elk model wordt beoordeeld op zijn impact op het product.
- Netflix: Netflix, een pionier op het gebied van grootschalige aanbevelingen, gebruikt Metaflow voor werkstroom-orkestratie en heeft een aangepaste infrastructuur gebouwd die is geoptimaliseerd voor prestaties. Ze gaven prioriteit aan de ervaring van ontwikkelaars, waardoor het voor datawetenschappers gemakkelijker werd om hun ideeën in productie te brengen.
🔍 Wist u dat? Sinds eind 2022 zijn de kosten voor het draaien van een AI op het niveau van GPT-3. 5 met meer dan 280 keer gedaald. Voor teams die al met AI bouwen, betekent dit dat u nu voor een habbekrats kunt doen wat twee jaar geleden nog een klein fortuin kostte.
Hoe ClickUp uw AI-technologiestack vervangt
ClickUp brengt uitvoering, intelligentie en automatisering samen in één verbonden werkruimte, zodat AI-first teams meer tijd kunnen besteden aan het leveren van resultaten in plaats van het samenvoegen van tools.
Teams verminderen SaaS-wildgroei omdat werk, beslissingen en AI-ondersteuning in één systeem plaatsvinden. Ook contextwisselingen nemen af, omdat elke actie plaatsvindt waar het werk al bestaat.
Laten we eens nader bekijken hoe ClickUp uw AI-technologiestack vervangt. 👀
Werk sneller creëren en verplaatsen
ClickUp Brain vervangt versnipperde AI-tools die content genereren zonder inzicht in de daadwerkelijke uitvoering. Het leest live taken, documenten, opmerkingen, velden en geschiedenis in de hele werkruimte om contextuele AI te bieden.
Stel dat een productmanager een A/B-experiment uitvoert en de resultaten moet omzetten in uitvoerbaar werk. Dan kan hij ClickUp Brain gebruiken om:
- Genereer een PRD op basis van experimentresultaten, gekoppelde bugs en eerdere beslissingen.
- Schrijf automatisch beschrijvingen van taken voor engineering op basis van de PRD en acceptatiecriteria.
- Vat de resultaten van Sprints samen en breng onopgeloste afhankelijkheden tijdens de planning aan het licht.
- Beantwoord vragen over de werkstroom aan de hand van de huidige status van de taak en eigendom.
📌 Probeer deze prompt: Maak een PRD voor het checkout-experiment met behulp van de resultaten van de laatste Sprint en koppel de vereiste technische taken.
AI-werkstroomen coördineren
Zodra er werk is, houdt de werkstroom automatisering het in beweging.
ClickUp Automatiseringen verwerken triggergebaseerde werkstroommodellen die gekoppeld zijn aan echte uitvoeringsgebeurtenissen. Een machine learning-team stuurt bijvoorbeeld een nieuw experiment naar productiebewaking.
- Wanneer een Datadog-waarschuwing wordt geactiveerd, maakt een automatisering een bugtaak aan en wijst deze toe aan de engineer die dienst heeft.
- Wanneer de fix wordt samengevoegd, stuurt een automatisering de Taak door naar QA en wordt de status bijgewerkt naar 'Testen'.
- Wanneer QA goedkeuring geeft, wijst een automatisering release-eigenaren toe en wordt de status bijgewerkt naar 'Klaar voor implementatie'.
- Wanneer de implementatie is voltooid, worden de resultaten automatisch gepost en wordt de lus gesloten door de automatisering.
Teams beheren het opnieuw trainen, valideren en implementeren van modellen met behulp van zichtbare regels binnen de werkruimte.
Een echte gebruiker deelt zijn ervaringen met het gebruik van ClickUp voor de uitvoering:
ClickUp is uiterst flexibel en werkt goed als één enkel uitvoeringssysteem voor alle teams. Bij GobbleCube gebruiken we het om GTM, CSM, product, automatisering en interne activiteiten op één plek te beheren. De grootste kracht is dat alles aanpasbaar is. Dankzij aangepaste velden, taakhiërarchieën, afhankelijkheden, automatiseringen en weergaven kunnen we onze echte werkstroomen modelleren in plaats van ons te dwingen tot een rigide structuur. Als het eenmaal goed is ingesteld, vervangt het meerdere tools en vermindert het veel handmatige coördinatie.
ClickUp is uiterst flexibel en werkt goed als één enkel uitvoeringssysteem voor alle teams. Bij GobbleCube gebruiken we het om GTM, CSM, product, automatisering en interne activiteiten op één plek te beheren. De grootste kracht is dat alles aanpasbaar is. Met aangepaste velden, taakhiërarchieën, afhankelijkheden, automatiseringen en weergaven kunnen we onze echte werkstroomen modelleren in plaats van ons te dwingen tot een rigide structuur. Als het eenmaal goed is ingesteld, vervangt het meerdere tools en vermindert het veel handmatige coördinatie.
Leg beslissingen uit vergaderingen direct vast
Vergaderingen zijn vaak bepalender dan documenten. ClickUp AI Notetaker zorgt ervoor dat die beslissingen worden omgezet in werk.
Stel dat een wekelijkse modelbeoordeling prestatieproblemen aan het licht brengt. De AI Notetaker neemt de vergadering op, genereert een beknopte samenvatting en haalt actiepunten eruit. Je kunt deze omzetten in ClickUp-taken die aan het relevante project zijn gekoppeld.
Eigenaars ontvangen onmiddellijk opdrachten en toekomstig werk kan worden teruggevoerd naar de oorspronkelijke beslissing zonder dat er naar transcripties hoeft te worden gezocht.
Centraliseer signalen in alle tools
Voor het vervangen van een AI-technologiestack hoeven bestaande systemen niet te worden opgegeven. ClickUp-integraties brengen signalen samen in één uitvoeringslaag.
U kunt bijvoorbeeld:
- Synchroniseer GitHub-problemen met ClickUp-taken die gekoppeld zijn aan releasemijlpalen.
- Trigger werkstroomen vanuit Datadog-waarschuwingen of experimenteerplatforms.
- Voeg experimentresultaten rechtstreeks toe aan beoordelingstaken
Teams werken vanuit één werkruimte, terwijl tools gestructureerde gegevens invoeren in actief werk.
Werk sneller met voice-first productiviteit
Snelheid is belangrijk wanneer ideeën tijdens het werk opkomen. ClickUp Talk to Text in Brain MAX maakt spraakgestuurde productiviteit mogelijk en laat u 4 keer sneller werken.
Stel dat een hoofdingenieur klaar is met debuggen en snel de context wil vastleggen. Hij dicteert een update, Brain MAX transcribeert deze en structureert de content, zodat u de Taak direct kunt bijwerken.
Spraakinvoer neemt wrijving weg en versnelt de uitvoering van planning en levering.
Bekijk deze video om te begrijpen hoe deze spraak-naar-tekst-assistent werkt:
Verlies nooit meer een briljant idee: gebruik deze spraak-naar-tekst-assistent
🔍 Wist u dat? Hoewel 62% van de mensen vindt dat AI-agenten momenteel overgewaardeerd worden, is de belangrijkste reden daarvoor een gebrek aan context. Ongeveer 30% van de gebruikers raakt gefrustreerd door 'zelfverzekerde gokkers' die zeker klinken, maar de feiten verkeerd hebben omdat ze niet zijn geïntegreerd in de daadwerkelijke werkruimte van het team.
Ontwerp voor momentum met ClickUp
Het opzetten van een AI-first team begint met intentie. Elke laag van uw stack, van data en modellen tot monitoring en automatisering, vormt hoe snel uw team kan handelen en hoe zelfverzekerd het kan opschalen. Wanneer die lagen naadloos met elkaar verbonden zijn, wordt AI geïntegreerd in de uitvoering in plaats van aan de zijlijn te blijven staan.
ClickUp brengt die uitvoeringslaag in beeld. Met Taaken, Docs, AI Agents, automatiseringen, Enterprise Search en ClickUp Brain in één Converged Workspace blijven uw AI-initiatieven verbonden met het echte werk. Experimenten worden gekoppeld aan levering. Monitoring wordt gekoppeld aan eigendom. Beslissingen worden gekoppeld aan gedocumenteerde context.
Teams kunnen werkstroomcoördinatie uitvoeren, inzichten genereren, kennis vastleggen en projecten vooruithelpen binnen één enkele omgeving die is ontworpen voor schaalbaarheid. AI wordt onderdeel van de dagelijkse werkzaamheden en ondersteunt planning, verzending, beoordeling en optimalisatie zonder dat daarbij de context verloren gaat.
Consolideer uw AI-werk in ClickUp en creëer een stack die is afgestemd op de werkwijze van uw team. Meld u vandaag nog aan voor ClickUp!
Veelgestelde vragen (FAQ)
1. Wat is het verschil tussen een AI-technologiestack en een machine learning-technologiestack?
Een AI-technologiestack is een brede categorie die machine learning, generatieve AI en andere benaderingen omvat. Een machine learning-technologiestack verwijst daarentegen specifiek naar tools voor het trainen en implementeren van ML-modellen, hoewel de termen vaak door elkaar worden gebruikt.
2. Hoe werken niet-technische teams samen met een AI-technologiestack?
Niet-technische teams werken met AI-outputs zoals dashboards en geven feedback om modellen te verbeteren. Een uniforme werkruimte zoals ClickUp biedt hen zichtbaarheid in de projectstatus zonder dat ze zich hoeven te verdiepen in de complexe werkstroom van de ML-infrastructuur.
3. Moeten AI-first bedrijven hun AI-stackcomponenten zelf bouwen of kopen?
De meeste AI-first bedrijven gebruiken een hybride aanpak. Ze kopen managed services voor commodity-infrastructuur en bouwen alleen aangepaste tools wanneer die een uniek concurrentievoordeel opleveren.
4. Wat gebeurt er als uw AI-stack niet kan worden geïntegreerd met uw projectmanagementtools?
U creëert twee bronnen van waarheid voor modelontwikkeling en projectstatus, wat leidt tot miscommunicatie en vertragingen. De geconvergeerde werkruimte van ClickUp zorgt ervoor dat technische voortgang en projecttaken gesynchroniseerd blijven.