Trenowanie własnego modelu AI może brzmieć jak fizyka jądrowa, ale jest prostsze niż myślisz. Chodzi o dostarczenie odpowiednich danych do systemu, aby nauczył się on rozpoznawać wzorce, rozwiązywać problemy i przewidywać - podobnie jak w przypadku nauczania bystrego ucznia!
Niestandardowe modele AI są niezwykle skuteczne, ponieważ można je dostosować do konkretnych potrzeb. Umożliwiają automatyzację różnych zadań w różnych branżach, od analizy danych na potrzeby scoringu kredytowego lub diagnostyki medycznej po obsługę klienta i marketing.
Najwięksi gracze również dołączają do tego grona: PwC przeznaczyło 1 miliard dolarów w ciągu trzech lat na szkolenie pracowników w zakresie AI i wdrożenie asystentów chatbotów. Celem jest zwiększenie wydajności, zachęcanie do innowacji i automatyzacja powtarzalnych zadań.
A co najlepsze? Ty też możesz to zrobić!
Poznajmy kroki, jakie należy podjąć, aby wytrenować własną sztuczną inteligencję i rodzaje modeli AI, które pasują do różnych potrzeb.
⏰60-sekundowe podsumowanie
- Trenowanie własnego modelu AI polega na dostarczaniu danych do systemu, aby pomóc mu w rozpoznawaniu wzorców, rozwiązywaniu problemów i prognozowaniu. Proces ten przypomina nauczanie ucznia, pozwalając AI uczyć się i dostosowywać w miarę upływu czasu
- Niestandardowe modele AI można dostosować do konkretnych potrzeb, automatyzując zadania w takich branżach jak ocena zdolności kredytowej, diagnostyka medyczna, obsługa klienta i marketing. Ulepszają się z czasem, automatyzują powtarzalne zadania, odkrywają ukryte spostrzeżenia, wspierają mądrzejsze decyzje i dostosowują się do nowych wyzwań
- Kroki do trenowania AI: Zbierz dane z wielu źródeł Oczyść i sformatuj dane, aby były gotowe do treningu. Usuń uprzedzenia, aby uniknąć niedokładnych prognoz Wybierz odpowiedni model AI w oparciu o swoje zadanie (np. uczenie ze wzmocnieniem do symulacji, głębokie uczenie do rozpoznawania wzorców) Przeprowadź testy, w których AI dokonuje prognoz, porównuje je z oczekiwanymi wynikami i dostosowuje swoje algorytmy w celu poprawy dokładności Przetestuj AI w rzeczywistych zadaniach. Jeśli działa dobrze, kontynuuj; jeśli nie, przekwalifikuj się i powtórz. Regularna ocena sprawia, że model jest dokładny i niezawodny
- Gromadzenie danych z wielu źródeł
- Oczyść i sformatuj dane, aby były gotowe do treningu. Usuń uprzedzenia, aby uniknąć niedokładnych prognoz
- Wybierz odpowiedni model AI w zależności od zadania (np. uczenie ze wzmocnieniem do symulacji, głębokie uczenie do rozpoznawania wzorców)
- Uruchom testy, w których AI dokonuje przewidywań, porównuje je z oczekiwanymi wynikami i dostosowuje swoje algorytmy w celu poprawy dokładności
- Przetestuj AI w rzeczywistych zadaniach. Jeśli działa dobrze, kontynuuj; jeśli nie, przetrenuj i powtórz. Regularna ocena sprawia, że model jest dokładny i niezawodny
- Szkolenie modeli AI wiąże się ze złożonością techniczną, problemami z jakością danych, wysokimi kosztami, kwestiami etycznymi i zgodnością z przepisami. Sprostanie tym wyzwaniom ma kluczowe znaczenie dla powodzenia wdrożenia AI
- ClickUp Brain oferuje narzędzia oparte na AI zintegrowane z ClickUp, zapewniając korzyści w zakresie wydajności bez złożoności szkolenia własnej AI. Oferuje funkcje takie jak AI Knowledge Manager, AI Project Manager i AI Writer for Work, zwiększając wydajność i bezpieczeństwo
- ClickUp Brain pomaga automatyzować zadania, odpowiadać na pytania, tworzyć niestandardowe automatyzacje i zapewniać pomoc w pisaniu dostosowaną do roli. Upraszcza cykl pracy i zwiększa wydajność bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy technicznej
- Gromadzenie danych z wielu źródeł
- Oczyść i sformatuj dane, aby były gotowe do treningu. Usuń uprzedzenia, aby uniknąć niedokładnych prognoz
- Wybierz odpowiedni model AI w zależności od zadania (np. uczenie ze wzmocnieniem do symulacji, głębokie uczenie do rozpoznawania wzorców)
- Uruchom testy, w których AI dokonuje przewidywań, porównuje je z oczekiwanymi wynikami i dostosowuje swoje algorytmy w celu poprawy dokładności
- Przetestuj AI w rzeczywistych zadaniach. Jeśli działa dobrze, kontynuuj; jeśli nie, przetrenuj i powtórz. Regularna ocena sprawia, że model jest dokładny i niezawodny
Dowiesz się, jak wykorzystać AI do automatyzacji zadań, poprawy wydajności i osiągania lepszych wyników.
Zrozumienie AI i uczenia maszynowego
Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do technologii, które umożliwiają systemom wykonywanie zadań wymagających inteligencji podobnej do ludzkiej. Zadania te obejmują podejmowanie decyzji, rozwiązywanie problemów i uczenie się na podstawie doświadczenia. Modele AI to algorytmy szkolone na dużych zbiorach danych. Rozpoznają wzorce i dokonują prognoz bez konieczności programowania ich do każdego zadania.
Machine Learning (ML) to jeden z największych podzbiorów AI. Koncentruje się na tworzeniu algorytmów, które uczą się na podstawie danych i podejmują na ich podstawie decyzje. W przeciwieństwie do tradycyjnego programowania, modele ML są z czasem ulepszane, ponieważ przetwarzają więcej danych.
modele uczenia maszynowego AI mogą na przykład przewidywać trendy, wykrywać oszustwa lub rekomendować produkty. Modele te są generalnie prostsze niż te oparte na głębokim uczeniu (DL) i są mniej wymagające obliczeniowo. Typowe modele ML obejmują modele regresji liniowej, drzewa decyzyjne i k-najbliższych sąsiadów, które są często stosowane w zadaniach prognozy i segmentacji.
Techniki AI, takie jak te, pomagają firmom w pełni wykorzystać AI, umożliwiając automatyzację i podejmowanie decyzji w oparciu o dane.
Podczas gdy modele ML są wykorzystywane do zadań takich jak klasyfikacja i regresja, modele DL wyróżniają się w takich obszarach jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i transkrypcja mowy. Na przykład modele wykrywania obiektów, które są modelami DL, mogą identyfikować i lokalizować określone obiekty na obrazach lub wideo.
W miarę rozwoju modeli DL są one wykorzystywane w przełomowych technologiach, takich jak samojezdne samochody, obrazowanie medyczne i platformy AI, które oferują zaawansowane możliwości dla Business.
🧠Fun Fact: AI nie do końca śpi, ale może "śnić"!
"Generative Adversarial Networks" (GAN) to klasa modeli ML zaprojektowanych do tworzenia nowej, oryginalnej zawartości po "nauczeniu się" z danych treningowych - takich jak wyobrażanie sobie nowych obrazów, a nawet ludzkich twarzy, które nigdy nie istniały.
Co to znaczy trenować własną sztuczną inteligencję?
Trenowanie modeli AI przypomina uczenie dziecka nowych umiejętności. Zamiast po prostu programować maszynę do wykonywania sztywnych instrukcji, pomagasz jej uczyć się na podstawie danych, dostosowywać się do wzorców i samodzielnie podejmować decyzje.
Proces ten jest iteracyjny. Obejmuje on dostarczanie modelowi wysokiej jakości danych, wybór odpowiednich narzędzi i dostosowywanie parametrów w celu uzyskania dokładnych wyników. Oznacza to, że struktura AI będzie się uczyć, popełniać błędy i z czasem ulegać poprawie.
Szkolenie zazwyczaj prowadzą analitycy danych. Jednak w niektórych przypadkach mogą w nich uczestniczyć również użytkownicy biznesowi, zwłaszcza w środowiskach low-code lub no-code.
Rozważ nauczenie malucha różnicy między psami i kotami. Początkowo zacznij od podstawowych obrazów i prostych pojęć, takich jak "To jest pies, a to jest kot". "W miarę jak dziecko się uczy, dodajesz więcej szczegółów - rozmiar, dźwięki i zachowania - aby mogło rozróżniać jeszcze bardziej złożone przykłady.
W AI szkolenie przebiega według podobnego podejścia. Model zaczyna się od podstawowych danych i jest udoskonalany w miarę upływu czasu, w miarę wprowadzania kolejnych przykładów i informacji zwrotnych.
🧠Fun Fact: W marcu 2016 roku AlphaGo, sztuczna inteligencja opracowana przez Google DeepMind, zmierzyła się z Lee Sedolem, legendarnym graczem Go z 18 tytułami mistrza świata. Mecz odbył się w Seulu w Korei Południowej, a zwycięstwo AlphaGo 4-1 oszołomiło świat. Przy ponad 200 milionach widzów na całym świecie, to przełomowe wydarzenie wyprzedziło o całą dekadę swoje czasy, pokazując potęgę AI!
Korzyści z trenowania własnego modelu AI
Trenowanie własnego systemu AI przynosi mnóstwo korzyści. Oto kilka z nich:
- Poprawa w czasie: AI staje się coraz inteligentniejsze w miarę przetwarzania większej ilości danych, dzięki czemu przewidywania i decyzje są coraz dokładniejsze
- Automatyzacja powtarzalnych zadań: AI zmniejsza wysiłek manualny i zwiększa ogólną wydajność poprzez obsługę rutynowych procesów
- Odkrywanie ukrytych informacji: AI identyfikuje nieefektywności lub możliwości rozwoju, które w przeciwnym razie mogłyby zostać przeoczone
- Wsparcie w podejmowaniu mądrzejszych decyzji: Dzięki większej dokładności, AI usprawnia decyzje biznesowe, napędzając długoterminowe powodzenie
- Adaptacja i skalowanie: Dobrze wytrenowany model rośnie wraz z Twoimi potrzebami, skutecznie radząc sobie z nowymi wyzwaniami
Typowe przypadki użycia AI
AI robi furorę w różnych branżach, pomagając firmom stać się bardziej wydajnymi i opłacalnymi. Ankieta Deloitte przeprowadzona wśród 2620 globalnych liderów biznesu ujawniła najczęstsze zastosowania AI.
Oto przegląd niektórych z nich:
1. Optymalizacja cen w chmurze
Firmy wykorzystują AI do optymalizacji kosztów chmury.
Na przykład Dropbox zmniejszył swoją zależność od AWS, oszczędzając prawie 75 milionów dolarów, wykorzystując AI do znalezienia opłacalnych rozwiązań w chmurze.
W ten sposób AI pomaga firmom śledzić wzorce wykorzystania chmury, przewidywać koszty i wykrywać anomalie, co prowadzi do lepszego budżetowania i oszczędności.
Przeczytaj również: Najlepsze kursy AI, które pomogą ci rozwinąć wiedzę na temat AI
2. Asystenci głosowi, chatboty i konwersacyjna AI
Narzędzia oparte na AI, takie jak chatboty i asystenci głosowi, sprawiają, że komunikacja staje się bardziej dostępna.
Na przykład firma Estée Lauder stworzyła głosowego asystenta makijażu, który pomaga osobom niedowidzącym.
Pentagon Credit Union (PenFed) wykorzystuje chatboty do odpowiadania na zapytania klientów, zmniejszając obciążenie zespołów obsługi klienta.
Narzędzia te pomagają humanizować zawartość AI i sprawiają, że interakcje z użytkownikami są bardziej naturalne.
3. Konserwacja predykcyjna
AI rewolucjonizuje konserwację predykcyjną w różnych branżach.
W General Electric (GE) AI monitoruje silniki samolotów, sygnalizując potencjalne problemy, zanim przerodzą się one w poważne problemy.
Podobnie Rolls-Royce wykorzystuje AI w silnikach odrzutowych w celu zwiększenia wydajności i zmniejszenia emisji dwutlenku węgla.
District of Columbia Water and Sewer Authority stosuje AI do przewidywania pęknięć wodociąg ów i monitorowania rur kanalizacyjnych w sektorze publicznym. Ich narzędzie AI, Pipe Sleuth, analizuje nagrania CCTV rur, aby zidentyfikować obszary wymagające konserwacji, zapobiegając kosztownym uszkodzeniom i poprawiając wydajność.
4. Raportowanie finansowe i księgowość
Quickbooks, usługa oprogramowania księgowego, wykorzystuje AI w celu poprawy planowania finansowego klientów. Dzięki ponad 730 milionom interakcji opartych na AI rocznie, codziennie dokonuje 58 miliardów prognoz opartych na uczeniu maszynowym.
Poprzez swoją platformę GenOS, Intuit stosuje duże modele językowe do podatków, księgowości i przepływu środków pieniężnych. Pozwala to ograniczyć liczbę powtarzalnych zadań, zminimalizować błędy przy wprowadzaniu danych i przyspieszyć przetwarzanie faktur.
Podobnie PwC stosuje AI w doradztwie, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP), uczenie maszynowe i głębokie uczenie się do podejmowania decyzji.
Jak wytrenować własny model AI
Teraz, gdy znasz już korzyści płynące z trenowania AI, omówmy ten proces.
Trenowanie modelu AI obejmuje kilka kluczowych kroków. Chociaż ich specyfika może się różnić w zależności od złożoności projektu, ogólny proces pozostaje dość podobny - niezależnie od tego, czy jest to model hobbystyczny, czy transformacja oparta na biznesie.
1. Gromadzenie danych
Dane są podstawą AI - silne dane budują silne modele. Pierwszym krokiem w szkoleniu AI jest zebranie danych z różnych źródeł. Na przykład w usługach finansowych, takich jak przetwarzanie ryzyka i pożyczek, można zbierać dane:
- Dane osobowe: Historia kredytowa, poziom dochodów i szczegóły zatrudnienia
- Zachowania bankowe: Wzorce transakcji i duże wypłaty
- Dane rynkowe i ekonomiczne: Czynniki wpływające na spłatę kredytu, takie jak oprocentowanie lub trendy rynkowe
- Akta prawne: Informacje takie jak historia sądowa lub własność
- Dane korporacyjne: Wcześniejsze spłaty kredytów i zdolność kredytowa firm
Model AI wykorzysta te dane do oceny ryzyka i tworzenia prognoz, takich jak sugerowanie zatwierdzenia pożyczki na podstawie określonych znaczników.
2. Wstępne przetwarzanie danych
Następnym krokiem jest przygotowanie danych do treningu - pomyśl o tym jak o przygotowywaniu składników przed gotowaniem. Przetwarzanie wstępne obejmuje:
- Sprawdzanie dokładności i zakończone: Zapewnienie, że dane są wiarygodne i wolne od błędów
- Formatowanie na potrzeby szkolenia: Strukturyzowanie danych w sposób zrozumiały dla modelu AI
- Czyszczenie danych: Usuwanie duplikatów, wartości odstających i nieistotnych informacji
Krok ten ma kluczowe znaczenie, ponieważ modele AI potrzebują czystych, dobrze zorganizowanych danych, aby lepiej się uczyć. Odpowiednie przetwarzanie wstępne zapewnia, że model może dokładnie przetwarzać informacje i zmniejsza ryzyko błędów. Kluczową częścią tego kroku jest zajęcie się potencjalnymi uprzedzeniami w danych, aby uniknąć niedokładnych lub dyskryminujących prognoz podczas szkolenia.
3. Wybór modelu
Wybór odpowiedniego modelu zależy od zadania, które próbujesz rozwiązać. Data scientists zazwyczaj oceniają kilka opcji w oparciu o złożoność problemu i wymagania. Oto dwa typowe podejścia:
- Reinforcement Learning: Metoda ta polega na przeprowadzaniu symulacji, w których AI uczy się metodą prób i błędów. Dostosowuje swoje zachowanie w oparciu o informacje zwrotne, poprawiając się z czasem poprzez identyfikację tego, co działa, a co nie
- Głębokie uczenie: Model ten wykorzystuje sieci neuronowe do uczenia się wzorców w danych. Doskonale radzi sobie z zadaniami takimi jak rozpoznawanie obrazów, analiza tekstu czy transkrypcja mowy poprzez wielokrotne analizowanie dużych zbiorów danych
Wybór modelu powinien być dostosowany do celów biznesowych i danego problemu. W niektórych przypadkach połączenie wielu modeli może przynieść lepsze wyniki w przypadku złożonych zadań.
4. Szkolenie
Trenowanie AI polega na przeprowadzaniu testów w celu sprawdzenia, jak dobrze model przewiduje i dostosowywaniu algorytmów w celu poprawy dokładności. Oto jak to działa: model tworzy prognozy i porównuje je z oczekiwanymi wynikami. Na podstawie różnic udoskonala swoje parametry.
Z biegiem czasu AI staje się coraz lepsza i dokładniejsza z każdą rundą szkolenia. Ten iteracyjny proces jest kluczem do zbudowania niezawodnego i skutecznego modelu AI.
Przeczytaj również: Skuteczne strategie wdrażania generatywnej AI w Businessie
5. Ocena
Po zakończeniu szkolenia nadszedł czas na przetestowanie AI w rzeczywistych sytuacjach. Krok ten pozwala upewnić się, że model jest w stanie dokonywać trafnych prognoz i dostarczać wyniki. Jeśli wyniki są dobre, można przejść do wdrożenia. Jeśli nie, konieczne jest ponowne szkolenie.
Ewaluacja nie jest jednorazowym wydarzeniem. Modele AI powinny być regularnie oceniane, aby upewnić się, że działają poprawnie. Na przykład firmy ubezpieczeniowe muszą nadzorować swoje AI, aby zapobiegać nieuczciwemu odrzucaniu roszczeń. Ciągła ocena pomaga utrzymać dokładność modelu, poprawić wydajność i uniknąć kosztownych błędów.
Podczas trenowania sztucznej inteligencji hiperparametry określają, w jaki sposób model się uczy i kiedy powinien przestać. Dostrajanie ich jest jak regulacja temperatury na kuchence - zbyt wysoka, a się spali; zbyt niska, a gotowanie zajmie wieczność.
Wyzwania związane z trenowaniem własnego modelu AI
Trenowanie własnego modelu AI jest ekscytujące, ale wiąże się z własnym zestawem wyzwań. Oto główne przeszkody, jakie można napotkać podczas rozwoju AI:
1. Złożoność techniczna
Tworzenie modelu AI wymaga dogłębnego zrozumienia algorytmów ML, przetwarzania danych i sieci neuronowych. Nawet po ustawieniu infrastruktury, dostrajanie modeli pod kątem dokładności i wydajności może być czasochłonne i złożone. Aby poradzić sobie z tymi zawiłościami, potrzebni są wykwalifikowani analitycy danych i inżynierowie AI.
2. Problemy związane z jakością danych
Modele AI zależą od wysokiej jakości, istotnych danych. Słabe lub niekompletne dane mogą prowadzić do niedokładnych prognoz i błędnych decyzji. Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych jest kluczowym krokiem, ale nie zawsze jest proste.
Nawet niewielkie błędy w danych mogą znacząco wpłynąć na wydajność modelu.
3. Wysokie koszty
Trenowanie modeli AI nie jest tanie. Proces ten wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, zwłaszcza w przypadku modeli głębokiego uczenia. Sprzęt, oprogramowanie i usługi w chmurze potrzebne do przetwarzania dużych zbiorów danych mogą być kosztowne.
Ponadto, zatrudnienie wykwalifikowanych specjalistów zwiększa koszty. Z biegiem czasu może być również konieczne inwestowanie w ciągłe szkolenia i aktualizacje modeli w celu utrzymania dokładności.
4. Kwestie etyczne
Trenowanie modelu na wypaczonych danych może nieumyślnie utrwalić uprzedzenia, prowadząc do niesprawiedliwych lub dyskryminujących wyników. Zajęcie się tymi uprzedzeniami na wczesnym etapie szkolenia jest niezbędne, aby zapewnić etyczne zachowanie AI.
Istnieją również obawy dotyczące prywatności, zwłaszcza w przypadku przetwarzania wrażliwych danych osobowych.
5. Zgodność z przepisami
Wraz z rosnącym wykorzystaniem AI, rośnie liczba przepisów dotyczących prywatności danych i przejrzystości modeli. Organizacje muszą być na bieżąco z lokalnymi i międzynarodowymi przepisami, aby uniknąć konsekwencji prawnych.
Nieprzestrzeganie tych przepisów może prowadzić do kar pieniężnych, utraty reputacji i sporów prawnych.
Przeczytaj również: The Ultimate AI Glossary: Terminy, dzięki którym poznasz sztuczną inteligencję
Dlaczego ClickUp Brain jest lepszą alternatywą?
Trenowanie własnego modelu AI może być ogromnym przedsięwzięciem. Wymaga specjalistycznej wiedzy technicznej z zakresu AI, znacznych ilości danych i ciągłych dostosowań.
Jeśli jednak szukasz narzędzi AI, które natychmiast pomogą Twojemu zespołowi, ClickUp - aplikacja do wszystkiego w pracy - ma właśnie takie rozwiązanie, jakiego potrzebujesz. Przywitaj się z ClickUp Brain, kontekstowym asystentem AI, który eliminuje kłopoty związane z budowaniem i utrzymywaniem własnego modelu.
funkcje [ClickUp] AI pozwoliły nam tworzyć podręczniki procedur w ułamku czasu, który spędzaliśmy na ręcznym wprowadzaniu odpowiednich informacji.
funkcje [ClickUp] AI pozwoliły nam tworzyć podręczniki procedur w ułamku czasu, który spędzaliśmy na ręcznym wprowadzaniu odpowiednich informacji.
Czym jest ClickUp Brain?
ClickUp Brain to zestaw narzędzi AI wbudowanych bezpośrednio w obszar roboczy ClickUp. Został zaprojektowany, aby pomóc każdemu pracownikowi, menedżerowi i właścicielowi firmy zwiększyć wydajność - niezależnie od ich roli.
ClickUp AI Brain zapewnia dostęp do trzech podstawowych funkcji: AI Knowledge Manager, AI Project Manager i AI Writer for Work.
📮ClickUp Insight: Niedawno odkryliśmy, że około 33% pracowników wiedzy wysyła od 1 do 3 osób dziennie, aby uzyskać potrzebny im kontekst. Ale co by było, gdyby wszystkie informacje były udokumentowane i łatwo dostępne?
Z ClickUp Brain's AI Knowledge Manager u boku, przełączanie kontekstu staje się przeszłością. Wystarczy zadać pytanie bezpośrednio z obszaru roboczego, a ClickUp Brain pobierze informacje z obszaru roboczego i/lub połączonych aplikacji innych firm!
Korzyści z korzystania z ClickUp Brain zamiast trenowania własnej AI
Oto kilka zalet korzystania z ClickUp AI Brain zamiast inwestowania czasu i zasobów w szkolenie AI:
- Bez konieczności podpowiedzi inżynierskich: Nie musisz poświęcać godzin na naukę zadawania AI właściwych pytań. Ponieważ ClickUp Brain jest świadomy danych z obszaru roboczego - zadań, dokumentów, osób - jest już dostosowany do Twoich potrzeb biznesowych, dzięki czemu możesz od razu zacząć z niego korzystać
- Dodatkowe zastosowania: Możesz zacząć stosować narzędzia AI na małe, wpływowe sposoby, takie jak generowanie cotygodniowego podsumowania zadań, nad którymi pracowałeś. Zacznij od najbardziej krytycznych obszarów i stopniowo je rozszerzaj
- Bezpieczeństwo: Twoje dane są chronione za pomocą szyfrowania i ścisłej kontroli dostępu, dzięki czemu tylko autoryzowani użytkownicy mają dostęp do zawartości generowanej przez AI w obszarze roboczym
- Prywatność danych: W przeciwieństwie do wielu innych narzędzi, ClickUp nie trenuje modeli AI na danych użytkownika, zachowując prywatne i bezpieczne informacje
Teraz, gdy zrozumieliśmy już korzyści, sprawdźmy, w jaki sposób ClickUp Brain może zwiększyć wydajność.
Pro Tip: Hacki AI nie muszą być skomplikowane!
Integrując ClickUp Brain z obszarem roboczym, zacznij od używania go do powtarzalnych, czasochłonnych zadań, takich jak podsumowywanie notatek ze spotkań lub redagowanie e-maili. Pozwoli to Twojemu zespołowi skupić się na działaniach o wysokiej wartości, jednocześnie stopniowo odkrywając inne sposoby maksymalizacji jego potencjału.
Chcesz poznać nasze najlepsze wskazówki dotyczące wykorzystania AI w celu zwiększenia wydajności? To wideo jest przydatne zarówno dla początkujących, jak i profesjonalistów!
Jak korzystać z ClickUp AI Brain dla wydajności opartej na AI?
Od odpowiadania na pytania po automatyzację zadań, ClickUp Brain usprawnia cykl pracy bez konieczności wielogodzinnych szkoleń lub skomplikowanej inżynierii podpowiedzi.
Oto, jak możesz w pełni wykorzystać tę wiedzę.
Uruchom AI z dowolnego miejsca w ClickUp
Nie musisz szukać swojego asystenta AI - jest on zawsze dostępny za jednym kliknięciem na pasku narzędzi. Niezależnie od tego, czy chodzi o zadanie, dokument czy projekt, AI w ClickUp może pomóc Ci zachować koncentrację i utrzymać tempo pracy.
Potrzebujesz szybko odpowiedzi? Dotknij ikony 🧠, która jest dostępna 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, aby pomóc we wszelkiego rodzaju zapytaniach, takich jak:
- "Jak wygląda proces wnioskowania o wolne? " Zapytaj ClickUp Brain, a AI szybko przedstawi Ci zasady dotyczące urlopów i proces ich zatwierdzania
- "Jak mogę uczynić zadanie prywatnym? " Pozwól AI dostarczyć natychmiastowy przewodnik krok po kroku, a nawet połączony ze szczegółowymi artykułami pomocy
- "Mój komputer się zawiesza; jak mogę się skontaktować z działem IT?" AI natychmiast pobierze informacje kontaktowe wsparcia IT prosto z Twojej bazy wiedzy
Dzięki ClickUp Brain pomoc jest zawsze dostępna za jednym kliknięciem, a Ty nie musisz zakłócać swojego przepływu pracy.
Zadawaj pytania dotyczące zadań i dokumentów
Łatwo się pogubić, żonglując wieloma zadaniami w różnych projektach. Ale dzięki ClickUp Brain możesz szybko zapytać AI, co wymaga Twojej największej uwagi, w tym:
- Pilne zadania: "Na jakich zadaniach powinienem skupić się w pierwszej kolejności? "
- Kolejne kroki: "Jaki jest mój następny priorytet? "
- Zaległe elementy: "Które zadania są zaległe? "
Dzięki śledzeniu zadań przez AI możesz być na bieżąco z tym, co krytyczne i mieć pewność, że żadne zadanie nie zostanie pominięte.
Twórz niestandardowe automatyzacje za pomocą prostego języka
Nie musisz być ekspertem w dziedzinie kodowania, aby tworzyć potężne automatyzacje w ClickUp. Dzięki ClickUp Brain możesz teraz opisać to, co chcesz zautomatyzować w prostym języku, a system sprawi, że tak się stanie.
Przykładowo, rekruter może powiedzieć: "Gdy status zadania zmieni się na "zaakceptowane", zastosuj szablon New Hire Onboarding i ustaw priorytet na wysoki. " ClickUp automatycznie zajmie się resztą, uwalniając Cię od powtarzalnych zadań.
Twórz niestandardową, dopracowaną zawartość z pisarzem AI
Pożegnaj się z blokadą pisarską! ClickUp Brain pomaga Teams szybko tworzyć zawartość za pomocą prostych podpowiedzi i sugestii dotyczących poprawek gramatycznych i stylistycznych.
Na przykład, inżynierowie mogą używać go do tworzenia specyfikacji technicznych, kierownicy projektów mogą tworzyć dokumenty dotyczące zakresu, a dział HR może generować listy ofert pracy lub wewnętrzne ogłoszenia - a wszystko to za pomocą zaledwie kilku kliknięć.
Widok transkrypcji klipów głosowych z komentarzy
W chwilach, gdy pisanie długich wyjaśnień wydaje się uciążliwe, spróbuj użyć notatek głosowych lub nagrywać Clips w ClickUp. ClickUp Brain będzie transkrybować Twoje myśli na tekst w czasie rzeczywistym, pomagając Ci zachować przepływ pomysłów bez zakłóceń.
ClickUp Brain błyskawicznie transkrybuje notatki głosowe i Clips, dzięki czemu każdy może szybko zeskanować zawartość w poszukiwaniu ważnych szczegółów.
Po co trenować swój model AI, skoro masz ClickUp?
Tworzenie niestandardowego modelu AI może odblokować potężne spostrzeżenia - ale wymaga również czasu, zasobów i wiedzy technicznej. ClickUp Brain zapewnia korzyści płynące z wydajności opartej na AI bez złożoności.
Niezależnie od tego, czy odpowiadasz na codzienne pytania, podsumowujesz szczegółowe dokumenty, czy automatyzujesz powtarzalne zadania, wszystko zostanie zrobione 10 razy szybciej. A czyż oszczędność czasu nie jest głównym celem korzystania z AI?
Pomiń kłopoty związane z trenowaniem własnego modelu. Zacznij korzystać z ClickUp za darmo już dziś i pozwól AI pracować dla Ciebie, a nie na odwrót.