Jest piątek, godzina 2:03 w nocy, a serwery globalnej firmy świadczącej usługi finansowe cicho przetwarzają miliony transakcji. Nagle pojawia się nowy wzorzec oszustwa.
Zanim jednak dojdzie do utraty choćby jednego dolara, system wykrywania oszustw oparty na AI sygnalizuje anomalię. Dostosowuje również swoją logikę, a następnie blokuje zagrożenie. Nie wzywa się żadnego analityka. System uczy się, działa i chroni majątek swojego klienta, a wszystko to w czasie rzeczywistym.
Taka jest obietnica Live Intelligence. W erze sztucznej inteligencji powoli staje się to rzeczywistością.
Czym jest Live Intelligence?
Live Intelligence to połączenie trzech podstawowych funkcji:
- Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym: systemy, które nigdy nie śpią, nieustannie pozyskują i analizują napływające dane.
- Autonomiczne podejmowanie decyzji: agenci AI, którzy realizują wieloetapowe plany, uruchamiając wyzwalacze cykli pracy i rozwiązując problemy bez oczekiwania na wkład człowieka.
- Ciągłe uczenie się: modele /AI/, które ulepszają się wraz z każdą interakcją, pętlą informacji zwrotnej i nowym punktem danych.
🧠 Ciekawostka: Chociaż „Live Intelligence” nie jest jeszcze standardem branżowym, szybko staje się nowym normalnym dla organizacji, które chcą przejść od statycznej, reaktywnej automatyzacji do proaktywnej, samodoskonalącej się cyfrowej siły roboczej.
Projektuje się, że rynek AI agentowej wzrośnie z 5,25 mld dolarów w 2024 r. do 199,05 mld dolarów w 2034 r., a 72% przedsiębiorstw już wdraża te systemy w co najmniej jednej funkcji.
Ale jak to wygląda w praktyce? W jaki sposób liderzy biznesowi i techniczni mogą wykorzystać Live Intelligence, aby osiągnąć realne wyniki?
Podstawowe komponenty Live Intelligence
Zacznijmy od zrozumienia, jak działa Live Intelligence:
Przetwarzanie w czasie rzeczywistym
Tradycyjne systemy AI są jak pracownicy nocnej zmiany, którzy przychodzą do pracy, przetwarzają zaległości i wychodzą. Natomiast Live Intelligence działa nieprzerwanie.
Na przykład agent Live Intelligence firmy ClickUp został zaprojektowany tak, aby monitorować cały obszar roboczy ClickUp — zadania, dokumenty, czat i integracje — przetwarzając aktualizacje w miarę ich pojawiania się. W kontekście zarządzania projektami oznacza to, że gdy do dokumentu wymagań projektu zostanie dodany nowy element, agent może natychmiast zaktualizować powiązane zadania, powiadomić interesariuszy, a nawet zasugerować kolejne kroki, zanim ktokolwiek o to poprosi.
To Twój zawsze dostępny asystent zapewniający aktualną wiedzę, dzięki czemu w przeciwieństwie do większości zespołów, Twój nie spędza 60% czasu na wyszukiwaniu, kopiowaniu i wklejaniu oraz aktualizowaniu informacji z niepołączonych systemów.
Technologie takie jak Apache Kafka obsługują miliony wiadomości na sekundę z opóźnieniem rzędu milisekund, podczas gdy Apache Flink dostarcza informacje i działania natychmiast, przetwarzając miliony zdarzeń w ciągu sekundy. Ten model ciągłego przetwarzania zasadniczo zmienia możliwości AI: zamiast opisywać to, co się wydarzyło, kształtuje to, co wydarzy się w przyszłości.
Autonomiczne działanie
Live Intelligence nie ogranicza się jednak do szybkiego dostępu do danych na żywo. Agenci AI segregują, przydzielają i koordynują zadania w miarę rozwoju Twojej firmy.
Agent Live Intelligence w ClickUp nie tylko skanuje Twoje miejsce pracy w poszukiwaniu aktualizacji, ale także podejmuje decyzje i wykonuje zadania w oparciu o wiedzę uzyskaną w czasie rzeczywistym. Wykorzystuje interfejsy API i frameworki koordynacyjne do realizacji wieloetapowych planów, koordynacji z innymi agentami oraz aktualizowania wszystkich dokumentów i projektów.
Takie autonomiczne, zorientowane na cel zachowanie stanowi podstawę sztucznej inteligencji agentowej.
Ciągłe uczenie się
W starym świecie modele /AI były statyczne — po jednokrotnym przeszkoleniu pozostawiano je samym sobie. Systemy Live Intelligence natomiast samodzielnie się doskonalą. Wykorzystują uczenie się przez wzmocnienie i pętle sprzężenia zwrotnego, aby udoskonalać swoje działanie, często bez konieczności ręcznego ponownego szkolenia.
W ClickUp przekłada się to na „stałą pamięć organizacyjną”, dzięki której każda decyzja i aktualizacja jest rejestrowana, co ułatwia wdrażanie nowych pracowników i współpracę. Oznacza to również, że wiedza, kontekst i najlepsze praktyki Twojej organizacji są zawsze aktualne i nigdy nie giną w natłoku aplikacji lub rozrostu pracy.
Czym Live Intelligence różni się od tradycyjnej AI
Aby zrozumieć ten ogromny postęp, porównajmy Live Intelligence z tradycyjnym /AI:
| Tradycyjna AI | Live Intelligence |
| Przetwarzanie wsadowe danych historycznych — analizuje to, co już się wydarzyło. | Przetwarzanie danych strumieniowych w czasie rzeczywistym — reaguje na bieżące wydarzenia |
| Wymaga wyraźnych instrukcji dla każdego zadania. | Autonomiczne zachowanie ukierunkowane na cel — określa kolejne kroki |
| Modele statyczne wymagające ręcznych aktualizacji i ponownego szkolenia | Samodoskonalenie poprzez ciągłe pętle uczenia się |
| Skupienie na jednym zadaniu — jeden model, jedno zadanie | Koordynacja wielu systemów — koordynacja między platformami |
📌 Przykład: Tradycyjny chatbot porównuje Twoje pytanie z bazą danych gotowych odpowiedzi. Jeśli Twoje pytanie nie pasuje do szablonu, utkniesz w martwym punkcie. Agent obsługi niestandardowej Live Intelligence przeszukuje aktualną dokumentację produktu, sprawdza historię Twojego konta w różnych systemach, w razie potrzeby realizuje zwrot kosztów, aktualizuje CRM i uczy się na podstawie interakcji, aby następnym razem lepiej obsłużyć podobne przypadki (zachowując kontekst całej rozmowy).
Zastosowania w świecie rzeczywistym i wartość
Oto kilka rzeczywistych zastosowań i wskaźników ROI, które pokazują rzeczywisty wpływ i praktyczną wartość Live Intelligence:
Kluczowe zastosowania w branży
Usługi finansowe
W sektorze usług finansowych dostęp do Live Intelligence może oznaczać różnicę między milionami dolarów zaoszczędzonych a milionami straconych z powodu opóźnionych analiz, straconych okazji i nieprzemyślanych decyzji. Dzięki Live Intelligence Agent system przetwarzania oparty na AI jest stale aktualizowany, aby rozpoznawać nowe i ewoluujące taktyki oszustw. Oznacza to, że system dostosowuje się w czasie rzeczywistym, chroniąc użytkowników przed najnowszymi zagrożeniami — nawet tymi, których wcześniej nie widział — pozostawiając jednocześnie trwały ślad audytowy.
Ostrzeżenia o oszustwach oparte na AI PayPal dla płatności między przyjaciółmi i rodziną są podręcznikowym przykładem działania Live Intelligence.
Gdy użytkownicy inicjują płatności, zaawansowane modele AI analizują miliardy punktów danych, aby natychmiast zidentyfikować potencjalne oszustwa. Jeśli transakcja wydaje się podejrzana, system uruchamia dynamiczne, kontekstowe alerty przed przekazaniem środków. W przypadku transakcji wysokiego ryzyka płatności są automatycznie odrzucane, aby zapobiec stratom. W mniej jednoznacznych przypadkach system wprowadza dodatkowe utrudnienia, takie jak bardziej rygorystyczne ostrzeżenia, aby zniechęcić do ryzykownych zachowań.
Opieka zdrowotna
Live Intelligence w operacjach opieki zdrowotnej pomaga zespołom identyfikować wąskie gardła w harmonogramach, efektywniej zarządzać roszczeniami, śledzić zapasy i koordynować działania między działami — dzięki czemu cały system działa płynniej, koszty pozostają pod kontrolą, a personel może skupić się bardziej na opiece nad pacjentami, a nie na papierkowej robocie.
AGS Health zapewnia ponad 500 cyfrowych agentów w aplikacjach do zarządzania cyklem przychodów, zmieniając sposób, w jaki organizacje opieki zdrowotnej radzą sobie z niezwykle złożonym światem roszczeń ubezpieczeniowych i rozliczeń.
Agenci tacy jak agent ds. kwalifikowalności, agent ds. odmów i agent ds. odwołań zmniejszyli liczbę punktów kontaktu z klientami, co daje szybsze przetwarzanie roszczeń, 15% wyższą wydajność i roczne oszczędności w zakresie od 72 000 do 194 000 dolarów.
Obsługa klienta
Dzięki Live Intelligence dla ról związanych z obsługą klienta zespoły mają pod ręką wszystkie rozmowy z klientami, dokumenty, zasoby i opinie. Zaskocz klientów przejrzystością, szybkością i wiedzą o kontekście w czasie rzeczywistym, która jest zawsze aktualna i nie wymaga ręcznych aktualizacji.
Wdrożona przez Salesforce usługa obsługi klienta Agentforce stanowi praktyczny test autonomicznej obsługi klienta w rzeczywistych warunkach. System rozwiązuje obecnie około 85% zapytań klientów bez interwencji człowieka i od stycznia 2025 r. skrócił czas odpowiedzi o 65% dla 9 na 10 użytkowników.
Łańcuch dostaw i logistyka
W łańcuchu dostaw i logistyce Live Intelligence zapewnia działanie operacyjne w tempie odpowiadającym zapotrzebowaniu. Zapewnia zespołom widoczność w czasie rzeczywistym w takie sygnały, jak poziomy zapasów, wydajność przewoźników i efektywność tras — dzięki czemu mogą one natychmiast reagować, gdy przesyłka utknie w urzędzie niestandardowym lub zepsuje się ciężarówka.
Wynik: mniej braków magazynowych, szybsze dostawy.
Algorytm optymalizacji magazynu DHL oparty na AI , IDEA, analizuje tysiące punktów danych w czasie rzeczywistym w centrach logistycznych DHL — takich jak profile zamówień, wzorce kompletacji i dostępność sprzętu w oparciu o to, co dzieje się w danej godzinie, a nie w ostatnim kwartale. W jednym z wdrożeń firma DHL poinformowała, że IDEA pomogła zmniejszyć odległości pokonywane przez pracowników nawet o 50%, jednocześnie zwiększając ogólną wydajność o 30%.
Wymagania techniczne i architektura
Budowa Live Intelligence wymaga nowoczesnego, gotowego do działania zestawu technologii:
Niezbędna infrastruktura
- Platformy strumieniowego przesyłania danych: Platformy takie jak Kafka, Kinesis i Flink umożliwiają pozyskiwanie i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.
- Bazy danych wektorowych: Tradycyjne bazy danych mogą powiedzieć Ci, kim jest „klient o numerze ID 12345”, ale nie są w stanie znaleźć 10 podobnych sporów dotyczących rozliczeń opisanych w zupełnie innym języku. Bazy danych wektorowych, takie jak Pinecone i Weaviate, rozwiązują ten problem, przechowując kontekst w postaci semantycznych osadzeń, umożliwiając agentom przywoływanie i działanie na podstawie tysięcy przeszłych interakcji z pamięcią podobną do ludzkiej.
- Modele podstawowe: Modele LLM, takie jak GPT-5 i Claude, służą jako silnik rozumowania, interpretując instrukcje, rozumiejąc kontekst i określając kolejne kroki.
- Struktury koordynacyjne: Zarządzanie wieloetapowymi cyklami pracy w różnych systemach wymaga koordynacji. Struktury koordynacyjne, takie jak Apache Airflow, Temporal lub specjalistyczne platformy agentowe, takie jak LangChain, zajmują się koordynacją — zapewniając, że w przypadku niepowodzenia jednego z kroków system ponownie podejmuje próbę w inteligentny sposób, cofa częściowe zmiany lub eskaluje problem do człowieka, zamiast pozostawiać proces w stanie awarii.
Podejście integracyjne
Większość organizacji posiada już systemy obsługujące dane klientów, zapasy, zamówienia i rozliczenia. Live Intelligence musi współpracować z tymi istniejącymi systemami.
Agent pomagający w zwrocie musi sprawdzić status zamówienia w systemie eCommerce, zweryfikować zakres gwarancji w bazie danych produktów, zainicjować zwrot w systemie zarządzania magazynem i ewentualnie dokonać zwrotu kosztów za pośrednictwem procesora płatności. Każda z tych czynności odbywa się poprzez wywołania API — ustrukturyzowane żądania, które są wyzwalaczami działań i pobierają informacje z tych systemów.
Rozwiązania typu middleware, takie jak MuleSoft lub Dell Boomi, znajdują się pomiędzy agentem a starszymi wersjami systemów, tłumacząc żądania i obsługując uwierzytelnianie, ponowne próby oraz obsługę błędów. Nowoczesne platformy, takie jak ClickUp Brain, Microsoft Copilot Studio i Salesforce Agentforce, zapewniają gotowe łączniki do popularnych systemów korporacyjnych — użytkownik konfiguruje, do których systemów agent ma dostęp, zamiast pisać kod integracyjny od podstaw.
🔎 Czy wiesz, że... Superaplikacja AI na komputery stacjonarne, która komunikuje się z ClickUp i wszystkimi podłączonymi aplikacjami, może wydawać się futurystyczna, ale już istnieje. Poznaj ClickUp Brain MAX: bezpieczne centrum dowodzenia oparte na sztucznej inteligencji, które umożliwia inteligentne wyszukiwanie, podsumowywanie, działanie i automatyzację w całym obszarze roboczym i stosie technologicznym w czasie rzeczywistym. W ten sposób Live Intelligence staje się czymś, z czego Twój zespół może korzystać już dziś, a nie tylko planować na przyszłość!
Wyzwania związane z wdrożeniem, które należy wziąć pod uwagę
Żadna transformacja nie przebiega bez przeszkód. Droga do wdrożenia Live Intelligence jest usiana rzeczywistymi wyzwaniami związanymi z /AI:
- Jakość danych: Gdy dane klientów są przechowywane w Salesforce, historia transakcji w starszej wersji systemie ERP, a zgłoszenia do wsparcia w trzech różnych systemach o niespójnych nazwach pól i zduplikowanych rekordach, agenci nie są w stanie podejmować wiarygodnych decyzji. Nic dziwnego, że 84% dyrektorów marketingu twierdzi, że fragmentaryczne systemy utrudniają wdrażanie AI.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Rozważ scentralizowanie wiedzy organizacyjnej w zintegrowanym obszarze roboczym AI, takim jak ClickUp, który łączy zadania, dokumenty, projekty i rozmowy oraz wspiera agentów dzięki kontekstowej sztucznej inteligencji.
- Koszt: Wysokie nakłady początkowe są powszechne, ale wśród pierwszych użytkowników sztucznej inteligencji generacyjnej 92% zgłasza pozytywne zwroty. Kluczem do sukcesu jest rozpoczęcie od ukierunkowanych projektów pilotażowych i skalowanie rozwiązań, które się sprawdzają.
- Niedobór talentów: 62% firm nie posiada niezbędnej wiedzy specjalistycznej w zakresie AI, aby budować i zarządzać tymi systemami, a 41% ma trudności z zatrudnieniem pracowników posiadających umiejętności w zakresie AI. Wewnętrzne sesje szkoleniowe i programy certyfikacji produktów mogą wypełnić tę lukę, ale wyzwanie to dotyczy całej branży.
- Zarządzanie: Kluczowe znaczenie ma równowaga między autonomią agentów a nadzorem. Bez silnego zarządzania autonomiczni agenci mogą stwarzać ryzyko, takie jak wyciek danych lub nieautoryzowane działania.
Gartner przewiduje, że do 2027 r. 40% projektów związanych ze sztuczną inteligencją agentową zakończy się niepowodzeniem z powodu niejasnego zwrotu z inwestycji i nieodpowiedniego planowania. Wniosek: inwestuj w plan, zarządzanie i talenty od samego początku.
Pierwsze kroki z Live Intelligence
Rozpoczęcie korzystania z Live Intelligence nie wymaga zakończonej przebudowy infrastruktury ani zatrudnienia dużego zespołu specjalistów ds. AI.
Pytania oceniające
Przed zainwestowaniem w Live Intelligence odpowiedz szczerze na cztery pytania:
- Jakie problemy naprawdę wymagają autonomicznych rozwiązań w czasie rzeczywistym?Pomiń niejasne cele, takie jak „być bardziej wydajnym”. Celuj w cykle pracy, w których opóźnienia kosztują pieniądze lub klientów — wykrywanie oszustw, równoważenie zapasów na żywo lub wsparcie wymagające szybkiej reakcji. Twój biznesplan powinien określić wartość działań podejmowanych w czasie rzeczywistym w porównaniu z przetwarzaniem wsadowym lub interwencją człowieka.
- Czy Twoje dane są gotowe do przesyłania strumieniowego? Live Intelligence potrzebuje ciągłych danych, a nie nocnych eksportów wsadowych. Sprawdź, czy systemy mogą generować wydarzenia w czasie rzeczywistym, ujednolicać format i integrować się za pośrednictwem API. Jeśli nie, plan wdrożenie oprogramowania pośredniczącego lub aktualizacji przed dodaniem agentów do zestawu.
- Czy masz wsparcie kierownictwa (i budżet)?Wdrożenie Live Intelligence do swoich systemów to długoterminowe zobowiązanie. Sponsorzy powinni zrozumieć, że wczesne wskaźniki mogą być opóźnione, i zobowiązać się do pokrycia nie tylko kosztów oprogramowania, ale także integracji, wnioskowania oraz zatrudnienia specjalistów ds. AI potrzebnych do dostrojenia i utrzymania systemu.
- Jaka jest Twoja tolerancja ryzyka w przypadku autonomicznych decyzji? Zła sugestia dotycząca produktu irytuje klientów. Zła transakcja może kosztować miliony. Przed wdrożeniem określ progi, ścieżki eskalacji i zasady cofania zmian. Jeśli ryzyko jest wysokie, zacznij od agentów doradczych, którzy zalecają działania do zatwierdzenia przez człowieka, zamiast agentów w pełni autonomicznych.
Podejście do wdrożenia
Platformy AI rozpoznające kontekst, takie jak ClickUp Brain i ClickUp Ambient AI Agents, pokazują, jak inteligencja w czasie rzeczywistym może funkcjonować w miejscu, gdzie już odbywa się praca — tworząc połączenie zadań, danych i decyzji w jedną ciągłą pętlę informacji zwrotnej.
Oto jak możesz wdrożyć podejście etapowe, aby wprowadzić Live Intelligence do swojego obszaru roboczego:
Faza 1 (1–2 miesiące): Ocena gotowości i identyfikacja pilotażowych przypadków użycia
Sporządź mapę aktualnych przepływów danych i zidentyfikuj wszelkie luki w integracji. Wybierz pilotażowy przypadek użycia z jasnymi wskaźnikami powodzenia, możliwym do zarządzania zakresem i rzeczywistą wartością biznesową — ale nie operacje o znaczeniu krytycznym, w których awaria powoduje kryzys. Przykładami mogą być zapobieganie oszustwom, kierowanie potencjalnych klientów lub segregacja usług.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Dobrzy piloci mają:
- Częste decyzje (dzięki czemu szybko gromadzisz dane szkoleniowe)
- Mierzalne wyniki (dzięki czemu możesz udowodnić zwrot z inwestycji) oraz
- Tolerancja na niedoskonałości (aby wczesne błędy nie zniweczyły projektu)
Dokumentuj aktualne wskaźniki wydajności, aby móc obiektywnie mierzyć postępy.
🦄 ClickUp Hack: Zamiast budować od podstaw niestandardowy silnik wiedzy na żywo, wypróbuj ClickUp Brain, najbardziej kontekstowego asystenta AI na świecie. Dostarcza on natychmiastowe, bogate w kontekst odpowiedzi, przeszukując zadania, dokumenty, czaty i narzędzia ClickUp w czasie rzeczywistym. Daje to praktyczny przykład działania Live Intelligence w środowisku produkcyjnym podczas planowania niestandardowej implementacji.
Faza 2 (3–6 miesięcy): Stwórz i przetestuj ukierunkowany program pilotażowy z jasnymi wskaźnikami.
Rozpocznij pilotażowy projekt od konserwatywnej autonomii — wymagaj zatwierdzania działań agenta przez człowieka, podczas gdy system się uczy. Monitoruj zarówno wskaźniki wydajności (dokładność, opóźnienia, przepustowość), jak i wskaźniki operacyjne (wskaźnik eskalacji, częstotliwość nadpisywania, wzorce awarii).
W pierwszym miesiącu należy spodziewać się rozczarowujących wyników, ponieważ system gromadzi dane szkoleniowe. W trzecim miesiącu powinno być widoczne wymierne ulepszenie. Jeśli w czwartym miesiącu nie widać postępów, należy zdiagnozować, czy problem dotyczy jakości danych, wyboru modelu lub dopasowania przypadku użycia.
🦄 ClickUp Hack: Tworzenie agentów Live Intelligence ClickUp nie wymaga żadnej wiedzy z zakresu kodowania. Możesz tworzyć i wdrażać agentów bezpośrednio z poziomu narzędzia Agents Builder, które nie wymaga kodowania, korzystając z interfejsu wizualnego, który pozwala:
- Wybierz wyzwalacz (np. utworzenie nowego zadania, zmiana statusu, nadejście wiadomości)
- Zdefiniuj zachowanie agenta, dostarczając mu zestaw instrukcji i narzędzi: Analizuj lub podsumowuj zawartość zadań Przydzielaj zadania, zmieniaj priorytety lub aktualizuj pola Wysyłaj wiadomości lub powiadomienia Wywołuj narzędzia zewnętrzne za pomocą rozszerzeń
- Analizuj lub podsumowuj zawartość zadań
- Przydzielaj zadania, zmieniaj priorytet lub aktualizuj pola
- Wysyłaj wiadomości lub powiadomienia
- Wywołuj narzędzia zewnętrzne za pomocą rozszerzeń
- Dodaj kontekst, określając źródła wiedzy, z których powinien korzystać Twój agent.
- Analizuj lub podsumowuj zawartość zadań
- Przydzielaj zadania, zmieniaj priorytet lub aktualizuj pola
- Wysyłaj wiadomości lub powiadomienia
- Wywołuj narzędzia zewnętrzne za pomocą rozszerzeń
Dla zespołów, które dopiero zaczynają przygodę z autonomicznymi agentami, rozpoczęcie od automatyzacji cyklu pracy AI na znanej platformie zmniejsza krzywą uczenia się w porównaniu z budowaniem wszystkiego od podstaw.
Faza 3 (6–12 miesięcy): Rozszerzenie pilotażowych projektów o powodzenie na wszystkie działy
Gdy projekt pilotażowy zacznie przynosić wartość, udokumentuj, co się sprawdziło, co nie zadziałało i co zrobiłbyś inaczej. Opracuj na tej podstawie podręcznik dla innych zespołów. Stwórz centrum doskonałości, które zapewni infrastrukturę, najlepsze praktyki i wsparcie, jednocześnie umożliwiając działom dostosowanie ustawień Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia Live Intelligence do zrobienia
🔎 Czy wiesz, że... Dzięki ponad 1000 natywnych integracji ClickUp łączy się bezpośrednio z istniejącymi systemami CRM, ERP i źródłami danych — bez konieczności stosowania ciężkiego oprogramowania pośredniczącego. Jego ramy zgodności (RODO, HIPAA, SOC 2, ISO 42001) zapewniają podstawę zarządzania, której potrzebują systemy rozumowania agentowego.
Konkurencyjna konieczność: planowanie strategii Live Intelligence
Live Intelligence oznacza przejście od /AI pomagającej w pracy do /AI wykonującej pracę.
Do 2028 r. 33% oprogramowania dla przedsiębiorstw będzie zawierało agenticzną AI, a co najmniej 15% codziennych decyzji dotyczących pracy będzie podejmowanych autonomicznie, w porównaniu z niemal zerowym poziomem obecnie.
Twoi konkurenci albo już budują te możliwości, albo planują swoje podejście. Okres, w którym można uzyskać przewagę, jest krótki.
Zwycięskie zespoły zaczynają od małych kroków: wybierają przypadki użycia AI o dużym wpływie, zapewniają sobie wsparcie kierownictwa i budują odpowiednie podstawy w zakresie danych i zarządzania. Platformy takie jak ClickUp Brain i Ambient AI Agents oferują sposób na szybką naukę bez konieczności posiadania infrastruktury, wdrażając prawdziwych agentów, którzy realizują automatyzację cyklu pracy i pobierają wiedzę w czasie rzeczywistym.
Pytanie nie brzmi, czy zdecydujesz się na Live Intelligence. Chodzi o to, czy będziesz działać wystarczająco szybko, aby przekształcić to rozwiązanie w przewagę konkurencyjną, zanim stanie się ono standardem.
Na co czekasz? Odblokuj Live Intelligence już dziś dzięki ClickUp!