Wyobraź sobie technologię, która pozwala zaoszczędzić 92 400 godzin, a jednocześnie działa cicho, płynnie wtapiając się w tło Twojego dnia pracy.
Wykazuje pełną świadomość kontekstową Twojej pracy — wyczuwa sygnały, przewiduje potrzeby i podejmuje działania bez konieczności proszenia o to.
Oto obietnica sztucznej inteligencji otoczenia: ewolucja od komputerów reagujących na komendy do komputerów prawdziwie proaktywnych. Zamiast czekać na wyraźne komendy, inteligentne środowiska wyposażone w sztuczną inteligencję otoczenia mogą:
- Zrozum swój kontekst
- Przewiduj swoje następne posunięcie
- Oferuje Ci wsparcie w wszystkich cyklach pracy bez żadnych utrudnień.
Nie chodzi tu tylko o inteligentniejsze narzędzia, ale o systemy zmieniające sposób, w jaki praca jest zrobiona. Przyjrzyjmy się temu bliżej.
Czym jest AI otoczenia?
Ambient AI odnosi się do inteligentnych systemów, które działają nieprzerwanie w tle, wykrywając otoczenie, ucząc się wzorców zachowań i proaktywnie pomagając użytkownikom bez konieczności wydawania bezpośrednich komend.
Pomyśl o tym jak o sztucznej inteligencji, która wtapia się w otoczenie i działa bez konieczności wydawania podpowiedzi na każdym etapie. Nie jest to coś, co można włączać lub wyłączać, ale coś, co nieustannie zapewnia wsparcie dla mojej pracy, dostosowuje się do Twoich nawyków i z czasem staje się coraz lepsze.
Zamiast po prostu reagować na Twoje polecenia, ambient AI dostrzega kontekst i działa proaktywnie, wykonując codzienne zadania. Przyjrzyjmy się jej podstawowym cechom.
Rozpoznawanie kontekstu poprzez wielomodalne wykrywanie
Systemy Ambient AI wykorzystują różnorodne dane wejściowe, w tym ciągłe monitorowanie bezpieczeństwa fizycznego za pomocą czujników ruchu, kamer, mikrofonów, telemetrii urządzeń, danych kalendarza, lokalizacji i czujników środowiskowych (takich jak temperatura i obecność osób). Dużą rolę odgrywa tu inteligencja wizualna komputerowa.
Wszystkie te sygnały multimodalne są wprowadzane do systemu, który tworzy automatyczny kontekst sytuacyjny środowiska i zachowania użytkownika. Jak ujął to jeden z analityków, „technologia czujników staje się coraz tańsza i mniej widoczna, co pozwala [organizacjom] uzyskać wgląd w najbardziej ukryte procesy”.
Proaktywna, a nie reaktywna pomoc
W przeciwieństwie do tradycyjnej AI, która czeka na polecenia użytkownika („Zaplanuj spotkanie”, „Wygeneruj raport”), AI otoczenia działa proaktywnie. Może wykryć, że masz zaplanowane kolejne spotkania, wywnioskować, że potrzebujesz podsumowania i czasu na dalsze działania, i podjąć odpowiednie kroki bez konieczności wydawania poleceń.
Płynna integracja z istniejącymi cyklami pracy
Ambient AI nie jest samodzielną aplikacją, którą otwierasz; wtapia się w miejsce pracy, urządzenia, systemy i procedury, z których już korzystasz. Działa w tle — zmieniając ustawienia termostatu, przygotowując następne spotkanie, sugerując działania, przydzielając zasoby — bez konieczności zmiany sposobu korzystania z AI do zarządzania cyklem pracy.
Badacze analizujący systemy sztucznej inteligencji otoczenia podkreślają potrzebę stosowania „inteligentnych narzędzi, które dostosowują się do rzeczywistych zachowań użytkowników, zamiast wymagać od nich wyraźnych instrukcji”.
Ciągłe uczenie się na podstawie otoczenia i zachowań użytkowników
Systemy te z czasem ulegają udoskonaleniu dzięki gromadzeniu danych dotyczących zachowań użytkowników, zmian kontekstu i wyników. Uczą się, co działa, a co nie, odpowiednio udoskonalając swoje prognozy i działania. Literatura dotycząca inteligencji otoczenia kładzie nacisk na zdolność adaptacyjną, a personalizacja jest kluczowym wynikiem tego podejścia.
Autonomiczne podejmowanie decyzji w ramach określonych parametrów
Wreszcie, ambient AI wykracza poza zwykłe sugerowanie działań; autonomicznie wykonuje zadania w ramach z góry określonych granic, podejmuje decyzje, koordynuje zasoby i pełni rolę wyzwalacza cyklu pracy.
W tym miejscu ambient AI pokrywa się z narzędziami agentic AI ( agentami AI, które wyznaczają cele, działają i planują). Na przykład inteligentny system biurowy może wykryć niskie obłożenie i automatycznie przekierować przydział pomieszczeń lub dostosować ustawienia HVAC bez interwencji człowieka.
W przypadku ClickUp Brain może ona przeglądać ostatnie notatki ze spotkań, wyodrębniać zadania do wykonania, tworzyć zadania, a następnie pomagać w przypisywaniu ich odpowiednim członkom zespołu za pomocą funkcji takich jak AI Assign i Prioritize. Jest to możliwe dzięki zestawowi potężnych prymitywów współpracujących w ramach Converged AI Workspace, który obejmuje:
- Zintegrowany kalendarz, który może automatycznie planować zadania i blokować czas w oparciu o zdefiniowane priorytety.
- Wbudowany notatnik AI, który rejestruje wszystkie szczegóły spotkania, a także elementy do wykonania.
- ClickUp Brain, który działa jako ambient AI, rozumiejący kontekst i podejmujący kolejne kroki.
- Wbudowany pakiet do zarządzania projektami, który zapewnia, że praca jest zrobiona na tej samej platformie i pozostaje identyfikowalna dzięki inteligencji AI działającej w czasie rzeczywistym.
Zobacz, jak działa w praktyce. 👇🏼
Podsumowując, ambient AI przekształca model komputerowy z pasywnych asystentów, których wyraźnie wzywasz, w zawsze aktywne systemy, które rozumieją, przewidują i działają.
📖 Więcej informacji: Kontekst jest Twoją przewagą konkurencyjną w erze AI
Czym Ambient AI różni się od tradycyjnych systemów AI
W klasycznym modelu użytkownik wydaje polecenie lub zadaje pytanie („zaplanuj spotkanie”, „wygeneruj raport”, „chatbot, odpowiedz na to pytanie”), a AI odpowiada.
Przepływ informacji jest tutaj dyskretny i reaktywny. W tej przestrzeni dominują asystenci AI, chatboty i modele przeznaczone do konkretnych zadań.
Natomiast sztuczna inteligencja otoczenia jest wszechobecna. Nieustannie monitoruje kontekst, rozumie ukryte sygnały (a nie wyraźne komendy) i koordynuje wiele zadań, urządzeń i systemów.
Oto szczegółowe porównanie, które pomoże Ci zrozumieć różnice:
| Aspekt | Tradycyjna AI | Ambient AI |
|---|---|---|
| Sposób działania | Działa w modelu polecenie-odpowiedź; użytkownik wydaje podpowiedź, a system odpowiada. | Zawsze włączona i działająca cicho w tle, wykrywająca kontekst i działająca bez bezpośredniego wprowadzania danych. |
| Interakcja z użytkownikiem | Wymaga wyraźnych instrukcji, takich jak pisanie, klikanie lub wydawanie komend głosowych. | Rozumie ukryte sygnały płynące z zachowania, otoczenia i intencji; często pomaga bez proszenia. |
| Skupienie | Obsługuje jedno zadanie naraz i reaguje na konkretne problemy. | Zarządza wieloma zadaniami, koordynuje pracę różnych narzędzi i działa proaktywnie. |
| Świadomość kontekstu | Limited zrozumienie, opiera się na ustrukturyzowanych danych lub konkretnych danych wprowadzonych przez użytkownika. | Nieustannie interpretuje sygnały, preferencje i otoczenie, aby działać w inteligentny sposób. |
| Uczenie się zachowań | Uczy się tylko podczas ponownego szkolenia lub ręcznej aktualizacji. | Ciągle się doskonali, obserwując wzorce i dostosowując się do zachowań użytkowników. |
| Widoczność | Jest to oczywiste i odrębne od normalnych cykli pracy; wiesz, kiedy „korzystasz z AI”. | Wkomponowuje się w codzienną pracę, zapewniając płynną, niemal niewidoczną pomoc. |
| Typowe przykłady | Chatboty, asystenci głosowi i modele przeznaczone do konkretnych zadań | Inteligentne obszary robocze, planowanie predykcyjne, adaptacyjne zarządzanie zadaniami lub automatyzacja uwzględniająca kontekst. |
Połączenie z zasadami agentycznej AI i autonomicznymi cyklami pracy
Ambient AI i agentic AI są ze sobą ściśle powiązane, ale nie są identyczne.
Ambient AI zapewnia ciągłe wykrywanie, kontekst i inteligencję w tle, podczas gdy agentic AI dostarcza ukierunkowanych na cel podmiotów, które mogą tworzyć plany i podejmować działania.
W praktyce systemy ambientowe przekazują bogate sygnały w czasie rzeczywistym (lokalizacja, kalendarz, telemetria urządzenia, zajętość pomieszczeń, sygnały rozmów) do komponentów agencyjnych, które ustalają cele, sekwencjonują kroki i wykonują zadania w imieniu użytkowników. Ten podział, obejmujący warstwę kontekstową i warstwę agencyjną, jest sposobem, w jaki przedsiębiorstwa zamierzają przejść od pasywnej automatyzacji do autonomicznych przepływów pracy.
Wdrożenia w rzeczywistym świecie pokazują, że systemy ambientowe i agentyczne mogą pełnić funkcję „cyfrowych współpracowników”, jednak wymagają one ram zarządzania, tożsamości i odpowiedzialności, aby zapobiec nadużyciom i nieprzewidywalnym zachowaniom.
Dla praktyka lub menedżera wniosek jest prosty: traktuj ambient AI jako warstwę sensoryczną i kontekstową, która umożliwia agentyczne cykle pracy, a agentic AI jako wykonawcę, którym należy zarządzać.
Aby odnieść powodzenie w tej dziedzinie, potrzebne są:
- Niezawodne, respektujące prywatność przechwytywanie kontekstu
- Jasno określone cele agenta i tryby awaryjne
- Ścieżki audytu, nadpisywania i eskalacji, dzięki którym ludzie zachowują kontrolę
To właśnie ta kombinacja przekształca pasywne narzędzia w bezpieczne, skuteczne i autonomiczne cykle pracy.
Jak systemy ambient AI rozwiązują problem rozrostu pracy
Systemy Ambient AI stają się cichym, ale potężnym antidotum na chaos współczesnej pracy. Dzisiejsza praca jest nękana przez niepołączone narzędzia, rozproszony kontekst i niekończące się przełączanie się między aplikacjami, a zespoły spędzają godziny na poszukiwaniu wiedzy niezbędnej do pracy. Jest to przejaw rozrostu pracy, który kosztuje firmy miliardy w postaci utraconej wydajności.
Niestety, inwestowanie w najnowsze, modne narzędzia AI nie zawsze jest dobrym rozwiązaniem. Narzędzia te zazwyczaj oferują niszowe funkcje i nie integrują się natywnie z Twoim obszarem roboczym, co prowadzi do mnożenia się narzędzi AI, które nie komunikują się ze sobą i wymagają indywidualnego zarządzania: rozrost AI.
W tym miejscu pojawia się ambient AI. Zamiast zmuszać ludzi do poszukiwania kontekstu w niekończącej się liczbie aplikacji, ambient AI wplata inteligencję bezpośrednio w cykl pracy.
Wyczuwa, czym zajmują się zespoły, łączy informacje z różnych systemów i automatyzuje drobne, powtarzalne kroki, które zazwyczaj powodują fragmentację. Dzięki wbudowaniu świadomości zamiast dodawania kolejnego interfejsu przekształca rozproszone cykle pracy w spójną strukturę cyfrową.
Gdy AI działa w sposób ambientowy na różnych platformach, zespoły nie potrzebują tuzina nakładających się na siebie narzędzi do komunikacji, śledzenia projektów i analiz. Ta sama inteligencja, która kiedyś istniała w silosach, teraz przemieszcza się wraz z użytkownikiem, zachowując kontekst i ograniczając redundancję.
Wynik? Mniej przełączania się między aplikacjami, mniej martwych punktów i znacznie mniej czasu straconego na szukanie lokalizacji potrzebnych rzeczy. Krótko mówiąc, narzędzia ambient AI, takie jak ClickUp Brain, przekształcają miejsce pracy z rozproszonego szyku niepołączonych systemów w zunifikowany, samoświadomy ekosystem, który myśli razem z Tobą — cicho organizując, utrzymując połączenie i usprawniając Twoją pracę.
Oto liczby:
- 384% zwrotu z inwestycji (ROI) w ciągu trzech lat
- Dodatkowe 3,9 mln USD przychodów w ciągu trzech lat dzięki szybszej realizacji projektów i ponownemu wykorzystaniu czasu
- 92 400 godzin zaoszczędzonych do trzeciego roku dzięki /AI, automatyzacji i lepszej współpracy.
💡Porada dla profesjonalistów: Dowiedz się, jak zbudować agenta AI. Nie jest wymagana znajomość kodowania!
Kluczowe elementy systemów AI otoczenia
Aby zrozumieć, jak faktycznie działa ambient AI, warto zajrzeć pod maskę.
Po pierwsze, ambient AI nie jest pojedynczym systemem, ale siecią inteligentnych technologii, które współpracują ze sobą w sposób niezauważalny. Czujniki zbierają informacje o tym, co dzieje się wokół Ciebie, silniki przetwarzające interpretują dane, modele predykcyjne przewidują Twój następny ruch, a autonomiczne agenty podejmują działania, często bez Twojej wiedzy.
Jest to cyfrowy ekosystem, który nieustannie się uczy, nieustannie słucha (w sposób odpowiedzialny) i nieustannie usprawnia przepływ pracy w ciągu dnia. Przyjrzyjmy się głównym elementom, które to umożliwiają.
Sieci czujników: gromadzenie danych środowiskowych
Podstawą są czujniki — urządzenia IoT, urządzenia do noszenia, kamery, mikrofony, urządzenia śledzące lokalizację, telemetria urządzeń oraz czujniki otoczenia (takie jak temperatura, ruch i obecność).
Stanowią one „oczy i uszy” systemu.
Silniki przetwarzania kontekstu: interpretacja wielomodalnych danych wejściowych w czasie rzeczywistym
Surowe dane z czujników wymagają przetworzenia, a kontekst musi zostać wywnioskowany, tj. („Czy spotkanie dobiega końca?”, „Czy użytkownik jest zmęczony?”, „Czy obszar roboczy jest niewykorzystany?”).
Silniki kontekstowe wykorzystują rozumowanie oparte na regułach, logikę czasową, rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe do tworzenia modelu sytuacyjnego. Wczesne badania nad systemami inteligentnymi otoczenia kładą nacisk na tego rodzaju rozumowanie i adaptację.
Dane z ankiet ClickUp podkreślają tę transformację: zespoły korzystające ze zintegrowanej, kontekstowej sztucznej inteligencji są 2,78 razy bardziej skłonne do codziennego korzystania z AI, a 39,1% osiąga pełną integrację w porównaniu z zaledwie 17,3% w przypadku innych narzędzi. Co najbardziej wymowne, 83% użytkowników zgłasza poczucie ulgi dzięki konsolidacji narzędzi, ponieważ wszystko, czego potrzebują do planowania, współpracy i realizacji zadań, znajduje się teraz w jednym, ujednoliconym obszarze roboczym.
📖 Więcej informacji: Czym jest inteligentne wyszukiwanie i jak je wdrożyć?
Modele predykcyjne: przewidywanie potrzeb i zachowań użytkowników
Po zrozumieniu kontekstu modele predykcyjne stanowią prognozę, co może się wydarzyć lub jakie działania będą pomocne.
Przykłady zastosowań AI obejmują wykrywanie sytuacji, w których pracownik ma zaplanowane kolejne spotkania i może potrzebować przerwy, lub gdy sprzęt wymaga konserwacji, zanim ulegnie awarii. Według firmy Gartner inteligencja otoczenia wykracza poza śledzenie decyzji i obejmuje również „podejmowanie decyzji”.
Autonomiczne agenty: wykonywanie zadań bez wyraźnych komend
Ambient AI obejmuje również autonomiczne agenty — podmioty programowe, które mogą inicjować cykle pracy, wysyłać powiadomienia, rezerwować zasoby, dostosowywać ustawienia, przydzielać aktywa lub współpracować z innymi agentami.
Na przykład agent ambient może zamówić części serwisowe, gdy czujniki wykryją zużycie, lub zaplanować kolejne spotkanie, gdy stwierdzi, że zadanie jest opóźnione. Koncepcja agentów ambient podkreśla to: „monitoruj, wnioskuj, decyduj, działaj”.
Na przykład instancje Ambient Agents firmy ClickUp działają cicho w tle, gotowe do odpowiedzi na pytania, dostarczania informacji w czasie rzeczywistym i zapewniania płynnego działania Twojego obszaru roboczego. Dzięki płynnej integracji z Twoimi ulubionymi narzędziami, takimi jak Google Drive, GitHub i Salesforce, agenci ClickUp zawsze mają pełny obraz sytuacji. Możesz nawet ustawić je w niestandardowy sposób, bez konieczności kodowania. Po prostu ustaw ich zadania, wybierz zasoby, a sztuczna inteligencja zajmie się resztą.
🌼 Czy wiesz, że... Ponad 2 miliony klientów korzysta z ClickUp AI, aby osiągać więcej w krótszym czasie!
Pętle sprzężenia zwrotnego: ciągłe doskonalenie poprzez interakcję
Aby zachować skuteczność i zdolność adaptacyjną, systemy ambient AI wykorzystują pętle sprzężenia zwrotnego. Obejmują one monitorowanie wyników działań, gromadzenie odpowiedzi lub nadpisów użytkowników, udoskonalanie modeli, pozyskiwanie nowych danych i dostosowywanie się.
Praktyczne zastosowania AI otoczenia
Najłatwiejszym sposobem zrozumienia ambient AI jest zobaczenie jej w akcji.
Od biur, które automatycznie dostosowują oświetlenie i temperaturę, po szpitale, w których systemy wykrywają zagrożenia dla zdrowia przed lekarzami, ambient AI zmienia codzienne przestrzenie w inteligentne, responsywne ekosystemy.
Te przykłady pokazują, jak /AI, która wtapia się w tło, może usprawnić pracę, przyspieszyć podejmowanie decyzji i spersonalizować doświadczenia.
Wydajność w miejscu pracy: transkrypcja spotkań, ustalanie priorytetów zadań i automatyzacja planowania
W nowoczesnym miejscu pracy sztuczna inteligencja otoczenia może monitorować Twój kalendarz, e-mail, protokoły spotkań, wykorzystanie urządzeń i otoczenie.
Może ona wywnioskować, że spotkanie się przedłuża, więc znajdzie wolny termin na spotkanie następcze, powiadomi odpowiednie osoby, przygotuje podsumowanie i ustawi zadanie w narzędziu do zarządzania przepływem pracy — wszystko to bez konieczności wyraźnego proszenia o to. Oto przykład z ClickUp:
Opieka zdrowotna: monitorowanie pacjentów, diagnostyka predykcyjna, optymalizacja cyklu pracy
W służbie zdrowia systemy ambientowe zyskują coraz większą popularność: inteligencja ambientowa monitoruje parametry życiowe pacjentów, śledzi wzorce ruchowe, sygnalizuje konieczność interwencji i automatyzuje generowanie notatek.
Na przykład Klinika Mayo nawiązała współpracę z Google Health w celu zbadania możliwości wykorzystania czujników otoczenia w salach pacjentów, co pomaga wykrywać takie objawy jak niewydolność oddechowa lub zmiany w zakresie sprawności ruchowej, zanim ulegną one pogorszeniu.
Jeśli chodzi o dokumentację, Microsoft Nuance DAX Copilot słucha rozmów klinicznych i automatycznie generuje notatki medyczne, zmniejszając obciążenie pracą lekarzy nawet o 50%.
Handel detaliczny: spersonalizowane doświadczenia zakupowe, zarządzanie zapasami
Sprzedawcy detaliczni wdrażają inteligencję otoczenia do śledzenia zapasów za pomocą czujników, zrozumienia ruchu klientów, wyzwalania spersonalizowanych ofert, dostosowywania układu sklepów i dynamicznego zarządzania zapasami.
Firma GreyOrange raportuje, że jej platforma gStore zapewnia dokładność inwentaryzacji w czasie rzeczywistym (często przekraczającą 98%) oraz precyzyjną lokalizację elementów (z dokładnością do trzech do pięciu stóp) dzięki wykorzystaniu technologii RFID i analiz opartych na AI.
Inteligentne biura: kontrola środowiska, alokacja zasobów, usprawnienie współpracy
Inteligentne biura są przekształcane przez ambient AI: czujniki wykrywają obecność osób, dostosowują oświetlenie i temperaturę, planują wykorzystanie pomieszczeń na podstawie wzorców użytkowania, automatycznie przydzielają przestrzenie do współpracy i optymalizują wykorzystanie zasobów.
W literaturze naukowej opisano inteligentne systemy biurowe, które monitorują środowisko pracy i dostosowują się do niego.
➡️ Badanie zatytułowane „Czy ktoś tu jest? Inteligentny, wbudowany czujnik wideo o niskiej rozdzielczości i wszechkierunkowym zasięgu do pomiaru zajętości pomieszczeń” opisuje zamontowaną na suficie kamerę wszechkierunkową i wbudowany system sieci neuronowej, który wykrywa liczbę i pozycję osób w pomieszczeniach (w tym salach spotkań i biurach typu flex). Podkreśla ono redukcję kosztów związanych z wykorzystaniem obszarów roboczych i sal spotkań dzięki analizie zajętości.
➡️ Artykuł przeglądowy „Prognozowanie zajętości w inteligentnych budynkach wyposażonych w IoT ” szczegółowo opisuje, w jaki sposób budynki wykorzystują czujniki IoT do określenia, kiedy i w jaki sposób wykorzystywane są przestrzenie, umożliwiając systemom dostosowanie klimatyzacji, oświetlenia i innych zasobów w odpowiedzi na zmieniającą się zajętość. Ten przypadek użycia koncentruje się na powiązaniu między wykrywaniem zajętości a optymalizacją energii/zasobów.
Poniższe przykłady pokazują szeroki zakres zastosowań sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności: od opieki nad pacjentami, przez działalność handlową, po optymalizację obszarów roboczych — sztuczna inteligencja otoczenia ma znaczenie wszędzie tam, gdzie ważna jest pomoc dostosowana do kontekstu i automatyzacja.
📖 Więcej informacji: Jak wykorzystać AI do automatyzacji zadań
Korzyści płynące z Ambient AI dla firm
Chociaż ambient AI może brzmieć futurystycznie, jego wpływ na biznes jest coraz bardziej wymierny.
Dla organizacji zmiana ta oznacza mniej ręcznej koordynacji, mniej przerw oraz mądrzejsze wykorzystanie czasu i zasobów. Korzyści są namacalne: niższe koszty, szybsze podejmowanie decyzji i bardziej płynne doświadczenia pracowników.
Oto zestawienie korzyści płynących z zastosowania ambient AI w różnych wymiarach pracy i zarządzania:
| Korzyści | Jak to działa | Wpływ na biznes |
|---|---|---|
| Zmniejszone obciążenie poznawcze pracowników | Ambient AI automatyzuje rutynowe, przewidywalne zadania i przypomnienia, uwalniając umysł pracowników do bardziej strategicznych zadań. | Pozwala pracownikom skupić się na zadaniach o wysokiej wartości, kreatywnych lub strategicznych, zamiast na rutynowych czynnościach administracyjnych. |
| Zwiększona wydajność dzięki automatyzacji | Przewiduje potrzeby, wyzwala cykle pracy i ogranicza opóźnienia. Na przykład warstwa „niewidzialnej inteligencji” pozyskuje informacje i automatyzuje decyzje bez zakłócania procesów. | Szybsze wykonywanie zadań, mniej konfliktów, płynniejszy cykl pracy, większa wydajność |
| Ulepszone podejmowanie decyzji dzięki kontekstowym spostrzeżeniom | Systemy nieustannie monitorują kontekst (dane z czujników/sieci, środowisko, wykorzystanie), aby zapewnić aktualne informacje. | Decydenci zyskują widoczność w ukrytych operacjach, co pozwala im podejmować proaktywne działania zamiast reagować na bieżąco. |
| Lepsze wrażenia użytkownika dzięki personalizacji | Środowisko dostosowuje się do zachowań i preferencji użytkownika (oświetlenie, harmonogram, powiadomienia, alokacja zasobów), dzięki czemu system sprawia wrażenie „współpracownika”, a nie narzędzia. | Wyższa satysfakcja użytkowników, lepsze wskaźniki adopcji systemów, większe zaangażowanie i utrzymanie pracowników/klientów. |
| Redukcja kosztów dzięki konserwacji predykcyjnej i optymalizacji | Ambient AI wykrywa wzorce poprzedzające awarie, optymalizuje wykorzystanie zasobów (energia, obłożenie) i wykonuje konserwację predykcyjną. | Niższe koszty operacyjne, skrócony czas przestojów, wydłużona żywotność zasobów, optymalizacja zużycia energii i materiałów — bezpośrednia poprawa zwrotu z inwestycji. |
Spotkanie z superaplikacją AI na pulpit, która potrafi wszystko do zrobienia.
Brain MAX jest Twoim prawdziwym partnerem w zakresie AI otoczenia, zawsze pracującym w tle, aby ułatwić Ci pracę i zwiększyć Twoją wydajność. Wyobraź sobie przygotowania do ważnego spotkania: Brain MAX automatycznie wyświetla najnowsze pliki projektu, podsumowuje ostatnie wątki e-mail i zaznacza otwarte elementy do wykonania.
W trakcie dnia możesz korzystać z funkcji Talk-to-Text, aby szybko zapisywać pomysły, delegować zadania lub tworzyć projekty e-mail, a wszystko to bez użycia rąk.
Użytkownicy Brain MAX uzyskują dostęp do ClickUp Brain + wielu wiodących modeli sztucznej inteligencji, takich jak GPT, Gemini i Claude, które analizują przepływ pracy, przewidują potrzeby i dostarczają sugestie uwzględniające kontekst — na przykład sygnalizują termin, który może zostać przekroczony, lub zalecają automatyzację powtarzalnych zadań. Mogą nawet pełnić rolę wyzwalacza automatyzacji, takiej jak wysyłanie przypomnień, aktualizowanie statusów projektów lub organizowanie notatek w imieniu użytkownika.
Niezależnie od tego, czy przeprowadzasz burzę mózgów, zarządzasz projektami, czy przełączasz się między priorytetami, Brain MAX dostosowuje się w czasie rzeczywistym, zapewniając połączenie wszystkich Twoich narzędzi i informacji, abyś mógł skupić się na tym, co najważniejsze.
Pierwsze kroki z Ambient AI: kroki, które należy wykonać
Osoby zajmujące się kierowaniem lub tworzeniem ambient AI powinny wziąć pod uwagę następujące praktyczne kwestie przy opracowywaniu strategii:
Faza 1: Instytucjonalizacja operacji AI i stworzenie podstaw
- Zacznij od jasno określonych celów biznesowych: Zidentyfikuj procesy o dużym znaczeniu (np. utrudnienia w spotkaniach, przestoje aktywów, opieka nad pacjentami), w których ambient AI może zapewnić wymierną wartość. Zaprojektuj pilotażowe projekty z jasnymi wskaźnikami KPI (np. zmniejszenie opóźnień, poprawa satysfakcji).
- Zapewnij solidną infrastrukturę czujników i danych: Zainwestuj w IoT, urządzenia brzegowe, potoki danych i integrację z systemami przedsiębiorstwa (kalendarz, HR, zarządzanie obiektami, EHR), aby zapewnić niezawodne, przydatne dane.
- Priorytetowe traktowanie prywatności, bezpieczeństwa i zarządzania: Sformalizuj zasady dotyczące AI zgodnie z normami (np. ISO 42001). Zapewnij przejrzystość gromadzenia danych, zgodę użytkowników, dzienniki audytowe i nadzór człowieka w pętli. Ustal ścieżki eskalacji i protokoły audytu etycznego.
- Rezultat: Przejrzyste, regulowane operacje AI, które budują zaufanie i niezawodność.
🌼 Czy wiesz, że: Sztuczna inteligencja ClickUp stawia na prywatność — Twoje dane nigdy nie są wykorzystywane do szkolenia modeli sztucznej inteligencji stron trzecich i nigdy nie są przechowywane ani zatrzymywane przez zewnętrznych dostawców. Dzięki ścisłemu przestrzeganiu norm GDPR, ISO, HIPAA i SOC 2 Twoje miejsce pracy pozostaje zawsze bezpieczne i poufne.
Faza 2: Tworzenie przetwarzania kontekstowego i koordynacji agentów
- Opracuj warstwę przetwarzania kontekstu i koordynacji agentów: Stwórz lub zaadoptuj platformy, które zarządzają strumieniami zdarzeń, wnioskują kontekst i koordynują agentów. Zintegruj silniki wnioskowania, zasady podejmowania decyzji i autonomiczne moduły cyklu pracy.
- Trzymaj ludzi w pętli: Projektuj systemy, które uzupełniają — a nie zastępują — ludzkie podejmowanie decyzji. Wbuduj funkcje kontroli, nadzoru i interwencji, zwłaszcza w przypadku krytycznych cykli pracy.
- Talenty i kultura: Szkol operatorów AI, administratorów danych i specjalistów ds. zarządzania. Wzmocnij kulturę „człowiek na komendzie”.
- Rezultat: systemy /AI/, które działają kontekstowo, pod ścisłym nadzorem człowieka.
Faza 3: Pilotaż, iteracja i rozszerzenie
- Zacznij od małych kroków i skaluj iteracyjnie: uruchom pilotażowe projekty w kontrolowanych środowiskach, mierz wyniki i udoskonalaj modele. Wykorzystaj pętle informacji zwrotnej do ciągłego doskonalenia i uczenia się.
- Monitoruj wskaźniki i zwrot z inwestycji: śledź wskaźniki automatyzacji, redukcję opóźnień/błędów, satysfakcję użytkowników, wykorzystanie zasobów i oszczędności kosztów. Wykorzystaj te wskaźniki, aby uzasadnić skalowanie i dalsze inwestycje.
- Śledzenie: Mierz zgodność, czas pracy, audyty etyczne i wpływ na działalność biznesową.
- Rezultat: Wczesne sukcesy i iteracyjne uczenie się sprzyjają wdrażaniu i dojrzałości rozwiązania.
Faza 4: Rozszerzenie na inteligencję predykcyjną, proaktywną i symbiotyczną
- Zintegruj analitykę predykcyjną: rozszerz /AI od koordynacji do przewidywania — wdrażaj agenty, aby identyfikować możliwości, wykrywać ryzyka i rekomendować strategiczne zmiany.
- Wspieraj symbiozę między człowiekiem a AI: przeprojektuj role, aby priorytetowo traktować ludzką kreatywność i strategiczne przywództwo. Pozycja ludzi w roli nadzorców, którzy udoskonalają wyniki AI.
- Wprowadź interfejsy oparte na współpracy: wdroż narzędzia, które wizualizują rozumowanie agenta i umożliwiają użytkownikowi ręczną zmianę decyzji.
- Rezultat: AI przewiduje potrzeby przedsiębiorstwa, a ludzie i AI współpracują, aby zwiększyć wartość.
Faza 5: Ciągła optymalizacja i rozbudowa ekosystemu
- Zastosuj pętle ciągłego doskonalenia: wykorzystaj telemetrię i informacje zwrotne, aby automatycznie dostosować cykle pracy.
- Rozszerz koordynację AI: rozszerz ją na ekosystemy niestandardowe i partnerów; wdrażaj federacyjne modele inteligencji w celu zapewnienia bezpiecznej współpracy międzybranżowej.
- Buduj partnerstwa i huby innowacji: Współtwórz innowacje z partnerami zewnętrznymi i publikuj przejrzyste raporty dotyczące wpływu AI.
- Zarządzanie: Przeprowadzaj coroczną rekalibrację dojrzałości i audyty etyczne.
- Rezultat: Trwała dojrzałość AI, równowaga między zaufaniem, przewidywaniem i innowacyjnością dla trwałej wartości.
📖 Więcej informacji: Jak wykorzystać AI dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym
Ambient AI: wyzwania i kwestie do rozważenia
Żadna technologia nie jest pozbawiona wad, a ambient AI wprowadza szereg unikalnych wyzwań, z którymi firmy muszą się zmierzyć.
Ponieważ systemy te działają w sposób ciągły, rozpoznają kontekst i działają autonomicznie, ryzyko wykracza poza typowe wyzwania związane z zarządzaniem /AI. Oto, na co powinni zwrócić uwagę liderzy:
| Wyzwanie | Opis i kontekst rzeczywisty | Dlaczego ma to znaczenie |
|---|---|---|
| Kwestie dotyczące prywatności danych i nadzoru | Ambient AI opiera się na ciągłym strumieniu danych z czujników, kamer, mikrofonów i dzienników cyfrowych. W miejscach pracy może to oznaczać monitorowanie sal spotkań, obecności pracowników lub aktywności urządzeń w celu automatyzacji planowania lub zużycia energii. Chociaż celem jest wydajność, pracownicy mogą postrzegać to jako nadzór, jeśli brakuje przejrzystości. W 2024 r. firma Gartner wydała ostrzeżenie, że „inicjatywy w zakresie inteligencji otoczenia utkną w martwym punkcie, jeśli nie zostaną wbudowane strategie ochrony prywatności danych”. | Niewłaściwe obchodzenie się z danymi wrażliwymi lub nieujawnianie praktyk gromadzenia danych może wywołać opór pracowników, narażenie na konsekwencje prawne i utratę reputacji — zwłaszcza w świetle przepisów takich jak RODO lub kalifornijska ustawa o ochronie prywatności konsumentów (CCPA). Zagrożenie dla bezpieczeństwa fizycznego jest realne. |
| Złożoność techniczna i integracja | Budowanie środowiska ambient AI oznacza połączenie fizycznych czujników, systemów IoT, źródeł danych przedsiębiorstwa i silników decyzyjnych AI — wszystko w czasie rzeczywistym. Analiza McKinsey notatkuje , że „firmy wdrażające analitykę IoT osiągają pełną integrację dzięki starszej wersji infrastruktury i silosom danych”. | Bez silnej interoperacyjności świadomość sytuacyjna sztucznej inteligencji staje się fragmentaryczna, co prowadzi do fałszywych wyzwalaczy, pominiętych sygnałów lub nieefektywnej automatyzacji. |
| Ryzyko nadmiernej zależności i odporności | Kiedy ambient AI przejmuje rutynową koordynację, od planowania i alertów konserwacyjnych po kierowanie cyklem pracy, pracownicy mogą stać się nadmiernie zależni od automatyzacji. Awaria systemu lub nieprawidłowy wyzwalacz mogą zakłócić działanie, jeśli nie ma procedur awaryjnych. W artykule tym podkreślono to jako „paradoks automatyzacji”: im lepiej działają systemy, tym mniej ludzie są przygotowani na ich awarię. | Organizacje muszą planować nadzór z udziałem człowieka, solidne zabezpieczenia przed awariami i regularne testy odporności, aby uniknąć paraliżu operacyjnego i incydentów związanych z bezpieczeństwem. |
| Stronniczość, sprawiedliwość i przejrzystość | Agenci Ambient AI podejmują autonomiczne decyzje. Jednak jeśli zostaną przeszkoleni na podstawie stronniczych danych, systemy te mogą wzmacniać nierówności, np. poprzez udzielanie bardziej korzystnego wspierania częstym użytkownikom lub niektórym działom. Ramy IEEE Ethically Aligned Design zalecają, aby „systemy autonomiczne pozostawały zrozumiałe i odpowiedzialne przed zainteresowanymi stronami”. | Przejrzysta konstrukcja i zrozumiałe praktyki AI mają kluczowe znaczenie dla zaufania i zgodności z przepisami, zwłaszcza w zastosowaniach związanych z kadrami, opieką zdrowotną i obsługą klienta. |
| Zarządzanie zmianami i akceptacja użytkowników | Pracownicy mogą czuć się niekomfortowo, gdy systemy ambient „obserwują” lub działają bez wyraźnych instrukcji. Na przykład w instancji w szpitalach lekarze początkowo opierali się narzędziom do dokumentacji ambient, takim jak Nuance DAX, z powodu obaw dotyczących dokładności i monitorowania, i przyjęli je dopiero po jasnym poinformowaniu o kontrolach prywatności. | Powodzenie wdrożenia zależy od przemyślanego wprowadzenia; zaangażowania użytkowników na wczesnym etapie, przedstawienia technologii jako pomocniczej, a nie inwazyjnej, oraz zapewnienia widoczności nadzoru ludzkiego. |
Podsumowując: Obietnica sztucznej inteligencji otoczenia w miejscu pracy polega na jej zdolności do znikania w tle — ale ta sama niewidzialność może zaciemniać sposób jej działania i to, co gromadzi. Odpowiedzialne projektowanie, przejrzyste zarządzanie i silna współpraca między człowiekiem a AI będą decydować o tym, czy organizacje zyskają zaufanie i długoterminową wartość dzięki tym systemom.
⚡️ Archiwum szablonów: Ponad 50 szablonów AI, które pozwalają zaoszczędzić czas i zwiększyć wydajność
Przyszłość AI otoczenia
Przyszłość ambient AI polega na wbudowaniu inteligencji w samą strukturę pracy i środowiska — gdzie informatyka znika, a doświadczenia stają się intuicyjne. Kilka trendów wskazuje drogę:
Integracja z frameworkami agentowej AI
Ambient AI jest coraz bardziej powiązana z agentic AI. Na przykład Amazon Web Services (AWS) utworzył nową grupę skupiającą się na agentic AI, aby umożliwić automatyzację bez podpowiedzi użytkownika. Jednocześnie w komentarzach branżowych firmy Gartner ostrzega się, że wiele projektów agentic AI ma nadal charakter eksploracyjny, przewidując, że ponad 40% z nich może zostać porzuconych do 2027 r. z powodu niejasnej wartości biznesowej.
Ewolucja w kierunku bardziej zaawansowanego rozumienia kontekstu
Kolejny etap rozwoju ambient AI będzie obejmował głębszą świadomość kontekstu i bogatszą interakcję: środowiska, które wykrywają nie tylko Twoją obecność, ale także aktywność, nastrój, preferencje i intencje. Na przykład warstwa Home AI firmy Samsung będzie wykorzystywać czujniki w telewizorach, lodówkach i głośnikach do wykrywania czynności, takich jak gotowanie lub ćwiczenia, i odpowiednio reagować, dostosowując oświetlenie, temperaturę lub muzykę — wszystko to bez poleceń głosowych.
Według raportu z 2025 r. firmy takie jak Microsoft zmierzają w kierunku „warstwy komputerowej otoczenia”, w której urządzenia rozumieją intencje, kontekst i działają płynnie (np. następny system operacyjny „Windows 12”). To sprawia, że ambient AI znajduje się bezpośrednio w warstwie doświadczenia użytkownika: nie jest to oddzielne narzędzie, które otwierasz, ale system, który wyczuwa, co robisz, i pomaga Ci bez wyraźnych komend.
Konwergencja z innymi technologiami (IoT, przetwarzanie brzegowe, 5G)
Aby ambient AI działała płynnie, musi być zintegrowana z czujnikami Internetu rzeczy (IoT), infrastrukturą edge computing oraz szybkim połączeniem, takim jak 5G. Na przykład technologia wykrywania otoczenia firmy Samsung przenosi dane sklepowe lokalnie na huby SmartThings, zamiast wysyłać wszystko do chmury, co zmniejsza opóźnienia i zwiększa prywatność.
Wyzwanie strukturalne: rozrost AI i ujednolicone platformy
Wraz z rozprzestrzenianiem się systemów ambient AI i innych systemów AI, przedsiębiorstwa stają przed problemem „rozrostu AI ” – wielu narzędzi, czujników, agentów, ale niewielkiej koordynacji. Artykuł z 2025 r. stwierdza, że największym wyzwaniem nie jest wdrożenie AI, ale zarządzanie nią w różnych silosach.
Interoperacyjność to coś więcej niż tylko integracje lub łączniki; wymaga narzędzi AI, które mogą udostępniać kontekst, przestrzegać spójnych zasad zarządzania i ujawniać spostrzeżenia na różnych platformach. To horyzontalne podejście pozwala uniknąć pułapki kupowania kolejnych funkcji i skupia się zamiast tego na sprawieniu, by te funkcje działały wspólnie.
Interoperacyjność to coś więcej niż tylko integracje lub łączniki; wymaga narzędzi AI, które mogą udostępniać kontekst, przestrzegać spójnych zasad zarządzania i ujawniać spostrzeżenia na różnych platformach. To horyzontalne podejście pozwala uniknąć pułapki kupowania kolejnych funkcji i zamiast tego skupia się na zapewnieniu ich współdziałania.
Aby AI otoczenia mogła się rozwijać, architektura musi umożliwiać ujednolicone przepływy danych, zarządzanie, sieci czujników i koordynację agentów. W przeciwnym razie otrzymasz rozbieżne funkcje inteligentne zamiast spójnego, inteligentnego środowiska.
ClickUp to partner w zakresie AI otoczenia, którego potrzebujesz.
Ambient AI stanowi fundamentalną ewolucję w sposobie, w jaki wchodzimy w interakcję z technologią. Zamiast klikać, wyświetlać podpowiedzi lub wydawać komendy, praca po prostu przepływa.
W erze sztucznej inteligencji agentowej inteligencja otoczenia staje się łącznikiem między ludźmi, danymi i działaniami — inteligentni agenci mogą wyczuwać kontekst, przewidywać potrzeby i działać autonomicznie w ramach różnych cykli pracy.
ClickUp AI jest przykładem tej zmiany; działa cicho w tle, podsumowując spotkania, organizując projekty, ustalając priorytety pracy i dostarczając spostrzeżenia dokładnie wtedy, gdy zespoły ich potrzebują. To inteligencja otoczenia w działaniu: świadoma kontekstu, proaktywna i płynnie zintegrowana.
Organizacje, które osiągają sukces w tej dziedzinie, zaczynają od jasności. Obejmuje to jasne cele biznesowe, wiarygodne dane, projektowanie zorientowane na człowieka i skalowalne zarządzanie. Korzyści są wymierne: mniejsze obciążenie poznawcze, szybsze wykonywanie zadań, mądrzejsze decyzje oraz spokojniejszy i bardziej skoncentrowany dzień pracy.
Gdy jest dobrze zrobione, sztuczna inteligencja otoczenia nie tylko ułatwia pracę — sprawia, że staje się ona niewidoczna. Staje się naturalnym sposobem pracy.
Często zadawane pytania
Nie do końca — ale są one ze sobą powiązane. Ubiquitous computing odnosi się do technologii wbudowanej wszędzie, w urządzenia, czujniki i środowiska, umożliwiającej stałe połączenie. Ambient AI opiera się na tej podstawie, dodając inteligencję. Nie tylko istnieje wszędzie, ale także rozumie i działa wszędzie. Podczas gdy ubiquitous computing łączy systemy, ambient AI sprawia, że są one świadome kontekstu i proaktywne, zdolne do przewidywania potrzeb i podejmowania działań bez wyraźnych komend.
W służbie zdrowia ambient AI często odnosi się do systemów dokumentacji klinicznej, które automatycznie słuchają, interpretują i podsumowują spotkania z pacjentami. Na przykład Nuance Dragon Ambient eXperience (DAX) rejestruje rozmowy między lekarzami a pacjentami, a następnie generuje dokładne notatki medyczne w tle. Zmniejsza to obciążenie administracyjne, pozwalając lekarzom skupić się na opiece nad pacjentem zamiast na wpisywaniu notatek. Podobne narzędzia, takie jak Heidi Health i DeepScribe, wykorzystują inteligencję otoczenia do usprawnienia cyklu pracy klinicznej i zmniejszenia wypalenia zawodowego.
Ambience Healthcare (często nazywana Ambience AI) to firma, która opracowuje oparte na sztucznej inteligencji narzędzia do dokumentacji klinicznej dla pracowników służby zdrowia. Jej produkty wykorzystują Ambient AI do rejestrowania i podsumowywania rozmów między lekarzem a pacjentem w czasie rzeczywistym, automatycznie generując uporządkowane notatki kliniczne w systemach elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR). Pomaga to szpitalom i klinikom poprawić wydajność, zmniejszyć wypalenie zawodowe i utrzymać wysoką jakość dokumentacji medycznej bez konieczności ręcznego przepisywania.
Te dwie technologie służą różnym celom. Generative AI koncentruje się na tworzeniu — generowaniu tekstu, obrazów lub kodu na podstawie podpowiedzi (jak w narzędziach takich jak ChatGPT lub DALL·E). Ambient AI koncentruje się na kontekście i działaniu — wykrywaniu tego, co się dzieje, rozumieniu intencji i autonomicznym działaniu w tle. Krótko mówiąc: Generative AI tworzy zawartość, a Ambient AI koordynuje doświadczenia. Jedna z nich reaguje na użytkownika, a druga po cichu pracuje dla niego.