Każda firma płaci ukryty podatek: czas stracony na poszukiwanie odpowiedzi, które powinny być natychmiastowe. Masz terabajty danych, niezliczone dokumenty i ten jeden krytyczny plik, o którym wszyscy twierdzą, że istnieje, ale nikt nie może go zlokalizować. W międzyczasie Twój zespół marnuje całe popołudnie na poszukiwanie informacji, których znalezienie powinno zająć kilka sekund.
Platformy wyszukiwania AI dla przedsiębiorstw rozwiązują problem rozproszenia pracy, rozumiejąc, czego szukają ludzie.
Dzieje się tak, ponieważ kontekstowa sztuczna inteligencja rozumie całą Twoją działalność — Twoje dane, cykle pracy i narzędzia. Może dostarczać inteligentne wyniki, którym Twoje zespoły mogą naprawdę zaufać.
Oto 10 praktycznych zastosowań sztucznej inteligencji w wyszukiwaniu korporacyjnym, które rozwiązują rzeczywiste problemy. Ponadto przyjrzymy się, jak ClickUp ułatwia zarządzanie wiedzą w przedsiębiorstwie. 🌟
⭐ Funkcjonalny szablon
Kiedy odpowiedzi są rozproszone między wiadomościami e-mail, dokumentami i zgłoszeniami, klienci muszą czekać. Szablon bazy wiedzy ClickUp gromadzi te przewodniki w jednym miejscu, zamieniając powtarzające się rozwiązania i często zadawane pytania w bibliotekę, którą można łatwo przeszukiwać, udostępniać i aktualizować.
Dlaczego AI zmienia wyszukiwanie w przedsiębiorstwie?
Tradycyjne wyszukiwanie w przedsiębiorstwie przypomina krzyczenie pytań w próżnię. Wpisujesz „raport budżetowy” i otrzymujesz 500 losowych dokumentów zawierających te słowa.
AI zmienia to zakończonym. 🤖
Korzyści płynące z wyszukiwania w przedsiębiorstwie opartego na AI
- Szybsze podejmowanie decyzji: Znajdź potrzebne dane w ciągu kilku sekund, zamiast spędzać godziny na przeszukiwaniu folderów i pytaniu współpracowników, gdzie są one przechowywane
- Zmniejszenie powielania pracy: Odkryj, że ktoś już stworzył prezentację, którą właśnie przygotowujesz, oszczędzając dni niepotrzebnego wysiłku
- Lepsza współpraca: Nawiąż połączenie z członkami zespołu pracującymi nad podobnymi projektami, o których nawet nie wiedziałeś, co pozwoli na udostępnianie zasobów i osiągnięcie lepszych wyników
- Zwiększona wydajność: Poświęć swój czas na myślenie i tworzenie, zamiast bawić się w detektywa w systemach informatycznych swojej firmy
- Lepsze zachowanie wiedzy: Zachowaj wiedzę doświadczonych pracowników przed ich odejściem na emeryturę, udostępniając ich spostrzeżenia przyszłym zespołom
🧠 Ciekawostka: Jednym z pierwszych systemów wyszukiwania dla przedsiębiorstw był IBM STAIRS z lat 60. XX wieku. Działał on na komputerach mainframe i umożliwiał badaczom przeszukiwanie ogromnych archiwów tekstów prawnych i rządowych na długo przed powstaniem Google.
W jaki sposób AI poprawia dokładność wyszukiwania w przedsiębiorstwie?
AI rozumie synonimy i kontekst, które tradycyjne wyszukiwarki pomijają. Gdy ktoś wyszukuje hasło „wskaźniki doświadczeń klientów”, AI rozpoznaje, że łączy się to z „wskaźnikami zadowolenia klientów” lub „danymi dotyczącymi doświadczeń użytkowników” w różnych dokumentach.
Algorytmy uczenia maszynowego analizują wzorce wyszukiwania i zachowania użytkowników, aby stale udoskonalać wyniki.
techniki AI, takie jak przetwarzanie języka naturalnego i głębokie uczenie się, umożliwiają zadawanie zapytań w formie konwersacyjnej. Można na przykład zapytać: „Które kampanie marketingowe osiągnęły najlepsze wyniki w okresie świątecznym?”*
Ponadto wyszukiwarki AI rozumieją intencje stojące za pytaniem i wyświetlają odpowiednie informacje z wielu systemów. Znają również dział i poziom bezpieczeństwa użytkownika, pokazując informacje, do których ma on dostęp i które może wykorzystać w swojej konkretnej roli.
Przeszukiwanie zbiorowej wiedzy i know-how organizacji oraz uzyskiwanie pełnego kontekstu projektów staje się niezwykle proste, intuicyjne i dostępne.
Wyszukiwanie AI w przedsiębiorstwie a tradycyjne wyszukiwanie
Oto krótkie porównanie, które pokazuje, jak wypadają te dwa rozwiązania:
| Kategoria | Wyszukiwanie tradycyjne | Wyszukiwanie AI w przedsiębiorstwie |
| Metoda wyszukiwania | Dopasowanie oparte na słowach kluczowych wyszukuje dokładne słowa lub frazy | Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i semantyczne rozumienie wyszukiwania w celu uchwycenia intencji |
| Jakość wyników | Zwraca długie listy, często nieistotne | Zapewnia bezpośredni dostęp do odpowiednich danych dostosowanych do zapytania |
| Zakres danych | Limity do jednej platformy lub silosu naraz | Wyszukiwanie w wielu narzędziach, aplikacjach i bazach danych jednocześnie |
| Świadomość kontekstu | Brak zrozumienia znaczenia lub związków (powiązań) | Rozpoznaje synonimy, powiązane pojęcia i kontekst zapytań |
| Zdolność uczenia się | Statyczne; wynik nie poprawia się wraz z użytkowaniem | Uczy się na podstawie zachowań użytkowników i dostosowuje się z biegiem czasu |
| Współpraca | Niewielkie lub żadne wsparcie dla cyklu pracy zespołów | Ujawnia udostępnianie wspólnej wiedzy, aktualizacje projektów i zawartości specyficzne dla danego zespołu |
| Czas na odpowiedź | Wolniejsze; użytkownicy ręcznie filtrują wyniki | Szybciej; dostarcza najbardziej trafną zawartość od razu |
| Doświadczenie użytkownika | Podstawowe i transakcyjne | Spersonalizowane, intuicyjne i interaktywne |
| Wpływ na działalność | Strata czasu, rozproszona wiedza i niższa wydajność | Świadome decyzje, skrócony czas wyszukiwania i większa wydajność |
🧠 Ciekawostka: Wyszukiwanie w przedsiębiorstwie jest wykorzystywane nawet w nieoczekiwanych miejscach. BBC stworzyło wewnętrzny system, który pomaga dziennikarzom w błyskawicznym wyszukiwaniu transkrypcji programów telewizyjnych z ostatnich dziesięcioleci, przyspieszając tym samym produkcję wiadomości.
Kluczowe zastosowania sztucznej inteligencji w wyszukiwaniu korporacyjnym
Oprogramowanie do wyszukiwania AI dla przedsiębiorstw zmienia sposób, w jaki zespoły uzyskują dostęp do informacji we wszystkich działach.
Te praktyczne zastosowania pokazują, w jaki sposób organizacje rozwiązują rzeczywiste problemy i usprawniają codzienne cykle pracy dzięki inteligentnym funkcjom wyszukiwania. 🧑💻
1. Doskonała obsługa klienta
🚩 Problem: Twój pracownik obsługi klienta obsługuje trzy ekrany, podczas gdy sfrustrowany klient po raz drugi wyjaśnia swój problem. Pracownik wie, że odpowiedź znajduje się gdzieś w systemie, ale jej znalezienie wymaga przeglądania instrukcji obsługi produktów, dokumentów dotyczących zasad i notatek dotyczących poprzednich spraw, podczas gdy klient czeka na linii.
✅ Rozwiązanie: Wyszukiwanie AI dla przedsiębiorstw zmienia tę dynamikę. Agenci natychmiast uzyskują kompleksowy kontekst dotyczący klienta:
- Zakończona historia interakcji: Poprzednie rozmowy telefoniczne, czaty i wymiana wiadomości e-mail są wyświetlane w jednym widoku
- dopasowywanie problemów kontekstowych: *Podobne rozwiązane przypadki pojawiają się automatycznie na podstawie opisu problemu
- Inteligentne rekomendacje zasobów: Odpowiednie zasady, procedury i poziomy uprawnień pojawiają się bez konieczności ręcznego wyszukiwania
- Widoczność między działami: Notatki wsparcia technicznego, korekty rozliczeń i modyfikacje kont tworzą płynne połączenie
Tradycyjne wyszukiwanie traktuje każde zapytanie jak ogólne wyszukiwanie w bazie danych, ale wyszukiwanie oparte na AI rozumie kontekst i pilność wymagań obsługi klienta.
📌 Przykład: Zespoły obsługi klienta platformy rezerwacyjnej hoteli (Booking.com) mogą korzystać z wyszukiwania opartego na AI, aby uzyskać natychmiastowy dostęp do komunikacji z gospodarzami, szczegółów rezerwacji i precedensów dotyczących rozwiązań. Gdy goście dokonują raportowania problemów z obiektem, agenci AI w ciągu kilku sekund znajdują odpowiednie zasady gospodarza, podobne rozwiązania i odpowiednie wytyczne dotyczące rekompensaty.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Ostrożnie ustalaj uprawnienia. Wyszukiwanie jest bezużyteczne, jeśli ujawnia poufne dane, ale równie bezużyteczne jest, jeśli użytkownicy widzą niekończące się wyniki „odmowa dostępu”. Współpracuj z działem IT, aby zrównoważyć widoczność i bezpieczeństwo danych na poziomie indeksowania.
2. Analiza danych finansowych i zgodność z przepisami
🚩 Problem: Zespoły finansowe co miesiąc borykają się z niemożliwymi do dotrzymania terminami. Wymogi regulacyjne wymagają idealnej dokładności, a kadra kierownicza potrzebuje raportów na wczoraj. Analitycy spędzają godziny na przeszukiwaniu baz danych dotyczących zgodności i arkuszy kalkulacyjnych budżetu, podczas gdy powinni dostarczać kierownictwu cennych informacji.
✅ Rozwiązanie: Narzędzia wyszukiwania w przedsiębiorstwie rozumieją relacje finansowe i połączenia regulacyjne, co pozwala zaoszczędzić wiele godzin pracy ręcznej:
- Zintegrowana analiza wariancji: przydziały budżetowe, rzeczywiste wydatki i wyjaśnienia działów tworzą automatyczne połączenie.
- Rozpoznawanie wyzwalaczy regulacyjnych: Niektóre zapytania wyszukiwania automatycznie wyświetlają odpowiednie wymagania dotyczące zgodności i terminy składania dokumentów.
- Identyfikacja trendów historycznych: dane wewnętrzne z poprzednich okresów i notatki wyjaśniające pojawiają się obok aktualnych danych liczbowych.
- Kontekst międzyfunkcyjny: dyskusje e-mailowe, procesy zatwierdzania i decyzje strategiczne połączone z danymi finansowymi.
Kompleksowy widok pozwala uniknąć krępujących sytuacji, w których kadra kierownicza zadaje dodatkowe pytania, które ujawniają brakujący kontekst podczas prezentacji zarządu.
📌 Przykład: Zespoły finansowe w sklepach detalicznych (takich jak Walmart) mogą korzystać z zaawansowanych funkcji wyszukiwania opartych na AI, aby znaleźć wyjaśnienia odchyleń budżetowych w swoich ogromnych operacjach detalicznych. Z drugiej strony, przygotowując rozmowy z inwestorami, analitycy wyszukują konkretne dane dotyczące wyników sklepów i natychmiast znajdują raporty kierowników regionalnych, informacje o zakłóceniach w łańcuchu dostaw oraz analizy trendów sezonowych, które wyjaśniają wahania przychodów.
📖 Przeczytaj również: Jak wykorzystać AI do poszukiwania pracy: narzędzia i porady
3. Wyszukiwanie w przedsiębiorstwie z wykorzystaniem AI Google
🚩 Problem: Większość systemów wyszukiwania traktuje firmy jak ogólne bazy danych, ale Google Cloud Search rozumie, że różne role wymagają różnych informacji, nawet jeśli używane są identyczne terminy wyszukiwania.
✅ Rozwiązanie: Dobry system wyszukiwania AI dla przedsiębiorstw dostosowuje się do wzorców organizacyjnych i indywidualnych stylów pracy:
- Filtrowanie wyników na podstawie ról: zespoły marketingowe widzą zasoby kreatywne, a zespoły finansowe widzą dane budżetowe dla tego samego zapytania.
- Wieloplatformowa inteligencja: dyskusje w Gmailu, dokumenty w Dysku i wydarzenia w kalendarzu są płynnie połączone.
- Algorytmy uczenia się: Wyniki wyszukiwania ulegają poprawie w oparciu o zachowania użytkowników i skuteczne wzorce wyszukiwania informacji o powodzeniu.
- Świadomość uprawnień: Wyniki uwzględniają ograniczenia dostępu, sugerując jednocześnie odpowiednie kontakty w przypadku informacji objętych ograniczeniami.
Uczenie maszynowe Google identyfikuje powiązania między informacjami, które umykają ludziom, tworząc kompleksową wiedzę o projekcie, której nie można uzyskać za pomocą tradycyjnych wyszukiwarek.
📌 Przykład: W przypadku Shop Global, dużej tajlandzkiej firmy e-commerce należącej do Saha Group, Google Cloud umożliwia klientom korzystanie z zapytań w języku naturalnym, takich jak „Pokaż mi coś stylowego na wieczór kawalerski”, i dostarcza dokładne wyniki w ciągu 1–2 minut. Rozwiązanie to zapewnia wsparcie zarówno dla wyszukiwań w języku tajskim, jak i angielskim, a także osiągnęło powodzenie dzięki obsłudze 150 000 odwiedzających podczas wydarzenia Saha Group Fair '25.
🔍 Czy wiesz, że... Kiedy w 2002 roku firma Google wprowadziła na rynek swoje urządzenie Search Appliance, wyglądało ono jak jasnożółta minilodówka, którą można było umieścić w serwerowni biurowej. Urządzenie to umożliwiało firmom wyszukiwanie informacji w sieciach prywatnych w sposób podobny do wyszukiwarki Google, aż do momentu wycofania go z rynku w 2018 roku.
4. Zgodność z przepisami i badania prawne
🚩 Problem: Badania prawne tradycyjnie oznaczają, że współpracownicy spędzają tygodnie na przeglądaniu setek precedensów sądowych i przykładów umów. Partnerzy wystawiają klientom rachunki za badania, które AI zakończone w ciągu kilku minut z dużą dokładnością.
✅ Rozwiązanie: Inteligentna wyszukiwarka AI rozumie:
- Rozpoznawanie wzorców precedensów: podobne sprawy i odpowiednie orzeczenia są wyszukiwane na podstawie zasad prawnych, a nie dopasowania słów kluczowych.
- Mapowanie powiązań między klauzulami: wyszukiwanie umów automatycznie rozpoznaje hierarchie, odniesienia i powiązane postanowienia.
- Informacje dotyczące jurysdykcji: Wyniki obejmują istotne różnice między różnymi systemami prawnymi i sądami.
- Wewnętrzna integracja wiedzy: wiedza specjalistyczna firmy, wcześniejsze argumenty i strategie o powodzeniu łączą się z zewnętrznymi badaniami prawnymi w połączeniu.
📌 Przykład: Kiedy kancelarie prawne zajmują się złożonymi negocjacjami dotyczącymi fuzji, prawnicy muszą szybko odwołać się do podobnych struktur transakcji, precedensów regulacyjnych i wewnętrznej wiedzy specjalistycznej. Wyszukiwanie oparte na AI pomaga im znaleźć odpowiednie klauzule umowne z poprzednich transakcji, wymagania dotyczące zgłoszeń do SEC oraz współpracowników, którzy pracowali nad podobnymi transakcjami w różnych obszarach praktyki.
5. Zarządzanie wiedzą w zakresie zasobów ludzkich
🚩 Problem: Działy HR codziennie odpowiadają na identyczne pytania, podczas gdy pracownicy mają trudności ze znalezieniem podstawowych informacji dotyczących zasad polityki firmy, które są ukryte w gęstej dokumentacji. Ważne aktualizacje giną w ogłoszeniach e-mailowych, których nikt nie czyta, co powoduje frustrację wszystkich zainteresowanych.
✅ Rozwiązanie: Wewnętrzna wyszukiwarka oparta na AI zapewnia:
- Pracownicy zadają pytania w formie rozmowy, zamiast zgadywać, jaka jest właściwa polityka.
- Odpowiedzi odzwierciedlają indywidualną sytuację pracowników, staż pracy, lokalizację i wybrane świadczenia.
- Najnowsze zmiany i wyjaśnienia pojawiają się obok standardowych informacji dotyczących zasad.
📌 Przykład: Duże międzynarodowe firmy borykają się z problemem pracowników, którzy wielokrotnie zadają te same pytania dotyczące zasad obowiązujących w firmie. Dzięki bazom wiedzy opartym na AI, takim jak ClickUp, pracownicy mogą zadawać pytania w formie konwersacji, np. „Czy mogę pracować zdalnie podczas podróży zagranicznej?”, i uzyskać spersonalizowane odpowiedzi w oparciu o swój poziom stanowiska, zasady obowiązujące w dziale i lokalne przepisy prawa pracy.
6. Analiza sprzedaży i zarządzanie potencjalnymi klientami
🚩 Problem: Przedstawiciele handlowi zajmują się badaniem potencjalnych klientów, analizą konkurencji i historią relacji, jednocześnie próbując sfinalizować transakcje pod presją. Najlepsi przedstawiciele zdobywają encyklopedyczną wiedzę na temat klientów, ale ta wiedza specjalistyczna nie jest przekazywana nowym członkom zespołu, którzy zaczynają od zera.
✅ Rozwiązanie: Wyszukiwanie oparte na AI demokratyzuje analizę danych sprzedażowych w całym zespole:
- Zakończona historia związku, pozycjonowanie konkurencyjne i skuteczne strategie transakcyjne z podobnych kont.
- Odpowiednie zasoby pojawiają się w zależności od pozycji potencjalnego klienta w cyklu sprzedaży
- Najnowsze zmiany, zmiany cen i wyniki konkurencji pojawiają się automatycznie
- Członkowie zespołu z odpowiednim doświadczeniem w zakresie obsługi klientów i modelami zawierania transakcji o wysokim stopniu powodzenia
📌 Przykład: Zespoły sprzedaży oprogramowania dla przedsiębiorstw często tracą transakcje, ponieważ podczas negocjacji nie dysponują zakończonym kontekstem dotyczącym klienta. Wyszukiwanie oparte na AI pomaga przedstawicielom handlowym szybko uzyskać dostęp do poprzednich interakcji z klientami, analiz konkurencji i strategii transakcyjnych o powodzeniu z podobnych kont przed ważnymi spotkaniami sprzedażowymi.
7. Wsparcie IT i rozwiązywanie problemów
🚩 Problem: Wsparcie techniczne IT stoi przed wyjątkową presją, ponieważ każdy problem techniczny wydaje się pilny, a rozwiązania wymagają precyzyjnej diagnozy. Technicy przeszukują dokumentację, poprzednie zgłoszenia i logi systemowe, podczas gdy sfrustrowani pracownicy czekają na rozwiązanie.
✅ Rozwiązanie: Funkcje narzędzia do wyszukiwania w intranecie opartego na AI obejmują:
- Wskazówki dotyczące konfiguracji: Kroki rozwiązywania problemów są wyświetlane w oparciu o dokładną konfigurację sprzętu i oprogramowania
- Uczenie się wzorców na podstawie rozwiązań: Powodowne rozwiązania otrzymują wyższą wagę, podczas gdy rozwiązania, które nie przyniosły oczekiwanych rezultatów, są automatycznie obniżane w rankingu
- Analiza przyczyn źródłowych: System tworzy połączenie powiązanych zdarzeń, zależności i problemów źródłowych, które mogą powodować trudności
- Integracja dostawców: dane kontaktowe wsparcia technicznego, informacje dotyczące gwarancji i wskazówki producenta są wyświetlane obok dokumentacji wewnętrznych procesów
📌 Przykład: Gdy pracownicy dokonują raportowania awariów oprogramowania lub problemów z łącznością sieciową, technicy IT mogą wyszukać konkretny komunikat o błędzie. Natychmiast znajdują kroki rozwiązywania problemów, które sprawdziły się w identycznych sytuacjach, ostatnie aktualizacje oprogramowania, które mogą powodować konflikty, oraz dokumentację wsparcia technicznego dostawcy.
8. Zarządzanie zasobami marketingowymi
🚩 Problem: Zespoły marketingowe tworzą tysiące zasobów, które są rozproszone po różnych platformach, folderach i dyskach zespołów. Znalezienie odpowiedniego obrazu, klipu wideo lub szablonu kampanii zabija wydajność, ponieważ zespoły odtwarzają istniejące prace zamiast ich lokalizacji.
✅ Rozwiązanie: Wyszukiwanie oparte na AI sprawia, że zasoby marketingowe są naprawdę łatwe do znalezienia dzięki:
- Rozpoznawanie zawartości wizualnych: Obrazy i wideo można przeszukiwać dzięki analizie elementów wizualnych i komponentów marki przeprowadzanej przez /AI
- integracja wyników: *Najbardziej wydajne zasoby są wyeksponowane na podstawie wskaźników zaangażowania i powodzenia kampanii
- Uczenie się wzorców użytkowania: Kombinacje kreatywne o powodzeniu i sezonowe preferencje wpływają na rekomendacje wyszukiwania
📌 Przykład: Globalne marki, takie jak Nike, tworzą tysiące materiałów kampanii w różnych regionach i kategoriach sportowych.
Zespoły marketingowe mogą wyszukiwać konkretne motywy wizualne lub zawartość dotyczącą sportowców i znajdować obrazy w wysokiej rozdzielczości, klipy wideo oraz materiały zgodne z wizerunkiem marki, pochodzące z poprzednich kampanii o powodzeniu, bez konieczności ponownego tworzenia zawartości.
📮 ClickUp Insight: 28% pracowników woli zachować swoje przemyślenia dla siebie lub nie czuje się bezpiecznie, udostępniając opinie podczas spotkań. Jednak nie wszystkie świetne pomysły są głośno udostępniane podczas spotkań — czasami prawdziwy geniusz kryje się w komentarzu do zadania lub zapomnianym pliku.
Wyobraź sobie, że członek zespołu kilka miesięcy temu po cichu zasugerował usprawnienie procesu w komentarzu lub podzielił się unikalnym rozwiązaniem w dokumencie, który nigdy nie trafił na spotkanie.
Dzięki funkcji wyszukiwania w przedsiębiorstwie ClickUp Brain możesz natychmiast wyświetlić te informacje — niezależnie od tego, gdzie się znajdują w Twoim obszarze roboczym. Oznacza to, że każdy pomysł, zarówno wypowiedziany, jak i zapisany, jest dostępny i można go wykorzystać, dzięki czemu Twój zespół nigdy nie przegapi najlepszych pomysłów.
9. Zarządzanie projektami i współpraca
🚩 Problem: Informacje dotyczące projektu są często rozproszone w wątkach wiadomości e-mail, wiadomościach czatu, udostępnionych dokumentach i narzędziach do zarządzania projektami. Członkowie zespołu tracą czas na odtwarzanie decyzji i poszukiwanie kontekstu, który znajduje się gdzieś w ich cyfrowym środowisku pracy.
✅ Rozwiązanie: Wyszukiwanie oparte na AI łączy rozmowy dotyczące projektu niezależnie od tego, gdzie się odbywają:
- tworzenie kontekstu chronologicznego: *Decyzje, dyskusje i zmiany pojawiają się w porządku chronologicznym na różnych platformach
- Identyfikacja wiedzy specjalistycznej: Członkowie zespołu, którzy rozwiązali podobne problemy, oraz odpowiednie wewnętrzne studia przypadków pojawiają się automatycznie
- Zachowanie uzasadnienia decyzji: notatki ze spotkań, zatwierdzenia e-mailowe i nieformalne dyskusje połączone z formalnymi decyzjami dotyczącymi projektu
- wnioski międzyprojektowe: *Podejścia o powodzeniu i typowe pułapki związane z podobnymi inicjatywami mają wpływ na bieżące działania
📌 Przykład: Zespoły inżynierów w firmach (takich jak Tesla) pracują nad złożonymi projektami rozwoju pojazdów, a informacje są rozproszone w wiadomościach e-mail, dokumentach projektowych i notatkach ze spotkań.
Zarządzający projektami mogą wyszukiwać konkretne decyzje techniczne i znaleźć zakończoną historię dyskusji, uzasadnienie zatwierdzenia oraz powiązane wybory inżynieryjne we wszystkich kanałach komunikacji.
10. Inteligentne badania i rozwój
🚩 Problem: Zespoły badawczo-rozwojowe przeglądają ogromne ilości literatury naukowej, baz danych patentowych i wewnętrznych badań, jednocześnie ścigając się z konkurencją. Pominięcie istotnych wcześniejszych prac lub przeoczenie informacji o konkurencji może zniweczyć lata inwestycji w badania i miliony kosztów rozwoju.
✅ Rozwiązanie: W tym przypadku wyszukiwarki LLM rozumieją:
- Badania z różnych pól, które udostępniają podobne wyzwania lub metodologie, pojawiają się automatycznie
- Wraz z wynikami badań wewnętrznych pojawiają się zgłoszenia patentowe, publikacje naukowe i informacje o rozwoju branży
- Powodzenie eksperymentalnych podejść i technik badawczych z poprzednich projektów stanowi podstawę nowych inicjatyw
- Wewnętrzna wiedza specjalistyczna i możliwości nawiązania współpracy zewnętrznej stają się widoczne dzięki analizie nakładania się badań
📌 Przykład: Firmy farmaceutyczne (takie jak Johnson & Johnson) zatrudniają wielu naukowców pracujących nad podobnymi celami molekularnymi w różnych obszarach terapeutycznych.
Naukowcy mogą wyszukiwać konkretne związki lub metody badawcze i odkrywać powiązane projekty wewnętrzne, opublikowaną literaturę oraz potencjalne możliwości współpracy, które mogłyby umknąć ich uwadze.
Jak ClickUp oferuje wsparcie dla wyszukiwania AI w przedsiębiorstwie
Wyszukiwanie AI w przedsiębiorstwie działa najlepiej, gdy jest bezpośrednio powiązane z codziennymi zadaniami, dokumentacją produktów i rozmowami.
ClickUp wykorzystuje wyszukiwanie oparte na AI w każdym aspekcie pracy, dzięki czemu zespoły z różnych branż mogą znaleźć odpowiedzi i podjąć odpowiednie działania bez opuszczania swojego obszaru roboczego. Krótko mówiąc, eliminuje to niepotrzebne rozproszenie pracy, skupiając wszystkie zadania w ramach jednej platformy.
Przyjrzyjmy się temu bliżej! 👀
Przeszukuj każdy zakątek pracy
ClickUp Enterprise Search łączy się z zadaniami, dokumentami, komentarzami i aplikacjami, takimi jak Google Drive, Jira, Figma i GitHub. Funkcja Connected Search pozwala wyszukiwać pliki, rozmowy i aktualizacje projektów we wszystkich tych narzędziach w czasie rzeczywistym, bezpośrednio z ClickUp. Oznacza to, że możesz szybko znaleźć zgłoszenie Jira, projekt Figma lub dokument Google Drive — bez opuszczania swojego obszaru roboczego.
Przykład: Specjalista ds. zgodności z przepisami w służbie zdrowia, przygotowujący się do audytu wewnętrznego, może wyszukać „dokumentację szkoleń HIPAA” i natychmiast wyświetlić podpisane potwierdzenia polityki przechowywane w ClickUp Dokumenty, powiązane zgłoszenia Jira dotyczące aktualizacji systemu oraz komentarze dotyczące zadań od działu IT.
Wszystkie wyniki pojawiają się razem w ClickUp, połączone z ich źródłami. 🔗
Uzyskaj bogate w kontekst odpowiedzi na pytania
ClickUp Brain wykracza poza dopasowywanie słów kluczowych i dostarcza podsumowania zawartości z całego obszaru roboczego.
✅ Wypróbuj tę podpowiedź: Podsumuj przeszkody dla uruchomienia w czwartym kwartale w zakresie zadań inżynieryjnych, projektowych i marketingowych.
Na przykład menedżer ds. marketingu produktu odpowiedzialny za wprowadzenie na rynek oprogramowania SaaS może zapytać: „Co blokuje wydanie w czwartym kwartale?”. ClickUp Brain odpowiada, podając podsumowanie zaległych zadań projektowych, oczekujących poprawek błędów zarejestrowanych w GitHub oraz niezatwierdzonych kopii kampanii w dokumencie. Menedżer przystępuje do spotkania dotyczącego wprowadzenia produktu na rynek, znając już dokładnie wszystkie przeszkody.
Analizuj złożone dane pochodzące z wielu źródeł
Dzięki Brain Max możesz pożegnać się z rozrostem AI.
ClickUp Brain MAX to narzędzie komputerowe, które łączy wiele modeli sztucznej inteligencji i źródeł danych w jednym miejscu. Zamiast przełączać się między ChatGPT, Gemini, Claude i różnymi dyskami lub biletami, zespoły mogą wykonywać długie zapytania bezpośrednio w ClickUp.
✅ Wypróbuj to polecenie: Przeanalizuj skargi dotyczące opóźnień w dostawach z dokumentów Docs, problemów Jira i formularzy opinii Google Drive. Sporządź listę powtarzających się tematów według częstotliwości.
Na przykład kierownik ds. operacji e-commerce może zapytać: „Pokaż mi trendy w skargach niestandardowych dotyczących opóźnień w dostawach z ostatnich trzech miesięcy”
Brain MAX przeszukuje dokumenty z rejestrami zgłoszeń, problemami Jira złożonymi przez dział logistyki oraz formularzami ClickUp z opiniami, a następnie wskazuje powtarzające się przyczyny, takie jak wąskie gardła w magazynie i opóźnienia przewoźników. To narzędzie eliminuje rozrost sztucznej inteligencji, dostarczając uporządkowane informacje tam, gdzie zespół już pracuje.
Przeprowadzaj wyszukiwania za pomocą głosu
Funkcja Talk to Text w ClickUp umożliwia zadawanie zapytań bez użycia rąk. Oto jak to działa:
Przykład: Dyrektor ds. sprzedaży terenowej, podróżujący między wizytami u klientów, może powiedzieć: „Pokaż mi, które konta przedsiębiorstw przeszły w tym miesiącu do etapu umowy” i otrzymać aktualną informację w ClickUp. Wyniki obejmują zadania z procesu sprzedaży, notatki z rozmów z klientami oraz połączone oferty z Google Drive.
Obejrzyj to wideo, aby dowiedzieć się więcej:
💡 Porada dla profesjonalistów: Zachęcaj zespoły do traktowania wyszukiwania jak pamięci udostępnianej. Naucz ich dodawać etykiety, aktualizować tytuły i dodawać pytania i odpowiedzi, aby system mógł się stale ulepszać. Wyszukiwanie jest tak inteligentne, jak ludzie, którzy je zasilają.
Dbaj o dokładność i dostępność wiedzy o niestandardowych klientach
Szablon bazy wiedzy ClickUp porządkuje często zadawane pytania, przewodniki dotyczące rozwiązywania problemów i instrukcje obsługi funkcji w jednym hub z funkcją wyszukiwania.
Zespół wsparcia FinTech może rejestrować szczegółowe instrukcje dotyczące ustawień konta, kontroli bezpieczeństwa i rozwiązywania błędów. Podczas czatu wsparcia technicznego agent może wpisać „resetowanie uwierzytelniania dwuskładnikowego” w wyszukiwarce Enterprise Search i wyświetlić instrukcję bezpośrednio z szablonu.
Udostępniają poszczególne kroki, skracając czas reakcji i zwiększając zaufanie klientów dzięki wykorzystaniu AI w zarządzaniu wiedzą w przedsiębiorstwie.
Użytkownik ClickUp udostępnia:
ClickUp jest rozwiązaniem typu „wszystko w jednym”, zgodnym z naszym celem, które pozwala nam zarządzać niemal każdym aspektem naszej działalności biznesowej. Obejmuje to takie zadania, jak projekty związane z projektowaniem stron internetowych, optymalizacja wyszukiwarek internetowych dla klientów, zarządzanie mediami społecznościowymi oraz zarządzanie dwoma innymi powiązanymi firmami.
ClickUp jest rozwiązaniem typu „wszystko w jednym”, zgodnym z naszym celem, które pozwala nam zarządzać niemal każdym aspektem naszej działalności biznesowej. Obejmuje to takie zadania, jak projekty związane z projektowaniem stron internetowych, optymalizacja wyszukiwarek internetowych dla klientów, zarządzanie mediami społecznościowymi oraz zarządzanie biznesowe dla dwóch innych powiązanych firm.
Stwórz skalowalną wewnętrzną bazę referencyjną.
Szablon ClickUp Wiki przechowuje wewnętrzne zasady i procesy w jednej przestrzeni i ewoluuje wraz ze zmianami w działalności firmy. Gdy kierownictwo aktualizuje standardy bezpieczeństwa lub przenosi odpowiedzialność do nowego działu, wiki natychmiast odzwierciedla te zmiany.
W firmie produkcyjnej pracownik ds. bezpieczeństwa, który wyszukuje „listę kontrolną sprzętu”, otrzymuje najnowszy proces krok po kroku, połączone zadania dla każdego cyklu kontroli oraz dane kontaktowe właścicieli. Nowi pracownicy szybciej się wdrażają, ponieważ wyszukiwarka Enterprise Search dostarcza im dokładnie te zasady lub cykl pracy, których potrzebują, bez konieczności zwracania się o pomoc do współpracowników.
🧠 Ciekawostka: W latach 70. systemy wyszukiwania w przedsiębiorstwach opierały się na hybrydach mikrofilmów i komputerów mainframe , umożliwiając pracownikom rządowym przeszukiwanie rolek filmowych za pomocą indeksów komputerowych. Było to niezwykle powolne, ale w tamtych czasach rewolucyjne rozwiązanie.
Typowe wyzwania związane z wyszukiwaniem AI w przedsiębiorstwie i sposoby ich rozwiązywania
Wyszukiwanie AI w przedsiębiorstwie może zmienić dostęp do wiedzy, ale wiąże się również z wyzwaniami, z którymi organizacje muszą ostrożnie sobie radzić.
⚠️ Wyzwanie nr 1: Ochrona danych wrażliwych
Rozwiązania do wyszukiwania w przedsiębiorstwie często obejmują wszystkie pliki, wiadomości i zapisy projektów, co zwiększa ryzyko ujawnienia poufnych informacji. Na przykład zespół prawny nie chce, aby projekty umów pojawiały się w ogólnych wynikach wyszukiwania.
🟢 Rozwiązanie: Rozwiązaniem jest silna kontrola dostępu i standardy zgodności.
Firmy potrzebują uprawnień opartych na rolach, szyfrowania i dzienników audytowych, aby chronić poufne materiały. ClickUp oferuje wsparcie to poprzez zgodność z SOC 2, szczegółowe uprawnienia i uwierzytelnianie dwuskładnikowe, zapewniając przedsiębiorstwom bezpieczniejsze podstawy do wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji.
⚠️ Wyzwanie nr 2: Zapewnienie wiarygodności wyników
Narzędzia AI potrafią szybko tworzyć podsumowania, ale jeśli czerpią informacje z nieaktualnych dokumentów, zespoły tracą zaufanie do wyników. Kierownik ds. inżynierii nie chce, aby stare notatki ze sprintów miały wpływ na bieżące priorytety.
🟢 Rozwiązanie: Połączenie wyszukiwania z aktywnymi dokumentami i aktywnymi cyklami pracy pozwala uniknąć tej pułapki. Zamiast indeksować statyczne pliki, wyniki pozostają połączone z bieżącymi projektami. W ClickUp wyszukiwanie jest bezpośrednio powiązane z zadaniami i dokumentami, dzięki czemu najnowsze aktualizacje zawsze pojawiają się jako pierwsze.
⚠️ Wyzwanie nr 3: Obsługa języka specjalistycznego
Ogólne modele AI mają trudności z akronimami i terminologią specyficzną dla danej dziedziny. W służbie zdrowia, w instancji, skrót „RA” może oznaczać reumatoidalne zapalenie stawów lub sprawy regulacyjne, w zależności od kontekstu.
🟢 Rozwiązanie: Organizacje często szkolą niestandardowe modele lub dostarczają glosariusze odzwierciedlające język wewnętrzny. Połączenie sztucznej inteligencji ze sprawdzonymi materiałami referencyjnymi, takimi jak wiki firmy lub baza wiedzy, zapewnia zgodność wyników z rzeczywistym sposobem pracy zespołu.
⚠️ Wyzwanie nr 4: Zachęcanie pracowników do korzystania z rozwiązania
Nawet najbardziej zaawansowana wyszukiwarka oparta na AI nie sprawdzi się, jeśli będzie przypominać kolejną platformę. Pracownicy nie chcą rezygnować z codziennych narzędzi, aby szukać odpowiedzi.
🟢 Rozwiązanie: Najskuteczniejszym podejściem jest wbudowanie wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji w już używane podstawowe systemy — narzędzia do zarządzania zadaniami, narzędzia do obsługi dokumentów lub centra komunikacyjne. W ten sposób wdrożenie następuje w sposób naturalny, ponieważ wyszukiwanie jest zintegrowane z istniejącymi procesami roboczymi.
📖 Przeczytaj również: Wyszukiwanie neuronowe: jak AI rewolucjonizuje wyszukiwanie informacji
Przyszłe trendy w wyszukiwaniu w przedsiębiorstwie opartym na AI
Kolejna fala wyszukiwania AI w miejscu pracy będzie zmierzać w kierunku precyzji, integracji i naturalnej interakcji. Oto kilka trendów, na które warto zwrócić uwagę:
- Personalizacja uwzględniająca rolę: oznacza to, że to samo zapytanie daje różne odpowiedzi w zależności od tego, kto je zadaje. Analityk finansowy i kierownik ds. marketingu mogą wpisać „prognoza na IV kwartał” i otrzymać wyniki dostosowane do pełnionej funkcji.
- Koordynacja wielu modeli: zamiast polegać na jednym dostawcy AI, wyszukiwanie w przedsiębiorstwie będzie łączyć zalety różnych modeli: wnioskowanie z jednego, streszczanie z innego i rozumienie języka z trzeciego.
- Wprowadzanie głosowe i konwersacyjne: zespoły sprzedaży mogą prosić o aktualizacje kont podczas podróży, a kierownicy projektów mogą rejestrować notatki ze spotkań w formie ustnej, wprowadzając je bezpośrednio do wyszukiwarki.
Instance, zespoły korzystające z funkcji ClickUp Talk to Text piszą o 400% więcej bez konieczności wpisywania tekstu i oszczędzają nawet 1 godzinę dziennie. Zmiana polega na zapewnieniu płynnego i bezpiecznego dostępu do wiedzy niezależnie od miejsca pracy.
📖 Przeczytaj również: Jak wykorzystać ClickUp AI do zwiększenia wydajności i wydajności
Od wyszukiwania do działania dzięki ClickUp
Wyszukiwanie w przedsiębiorstwie oparte na sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej inteligentne, ale jego prawdziwą wartość widać dopiero wtedy, gdy wyniki przyczyniają się do postępów w pracy. Zespoły chcą pewnych odpowiedzi, szybszych wniosków i narzędzi, które pasują do sposobu, w jaki już współpracują.
ClickUp sprawia, że to połączenie staje się rzeczywistością.
Wyszukiwarka dla przedsiębiorstw wyświetla bieżące zadania i dokumenty, dzięki czemu wyniki odzwierciedlają aktualne projekty, a nie zapomniane pliki. ClickUp Brain i Brain MAX pomagają liderom i zespołom wydobywać znaczenie z rozległej wiedzy bez konieczności przełączania się między aplikacjami.
Funkcja Talk to Text idzie o krok dalej, przekształcając szybkie przemyślenia i aktualizacje pola w rekordy, które można przeszukiwać, co pozwala zespołom zaoszczędzić wiele godzin tygodniowo. Dodaj zasoby strukturalne za pomocą szablonów, a AI zacznie mówić tym samym językiem, co Twoja organizacja.
Na co czekasz? Zarejestruj się w ClickUp już dziś! 📋