Gartner przewiduje, że sztuczna inteligencja typu agentycznego będzie samodzielnie rozwiązywać 80% typowych problemów związanych z obsługą niestandardowego klienta, obniżając koszty operacyjne o prawie jedną trzecią w ciągu najbliższych kilku lat.
To tylko przedsmak kolejnej ewolucji w świecie pracy.
Sztuczna inteligencja agenciczna oznacza przejście do autonomii. Systemy te podejmują działania, anulują subskrypcje, planują spotkania, negocjują stawki, a nawet identyfikują problemy, zanim Ty to zrobisz.
Podczas gdy przedsiębiorstwa zastanawiają się nad zmianą sposobu obsługi klientów, profesjonaliści zaczynają zadawać inne pytanie: jak mogę wykorzystać tę samą moc, aby pomóc sobie?
W tym wpisie na blogu omówimy, jak tworzyć agenty AI zwiększające osobistą wydajność, które pomogą Ci zarządzać pracą i kontrolować priorytety. Dodatkowo przyjrzymy się, jak może w tym pomóc ClickUp, aplikacja do pracy, która ma wszystko! 🤩
Czym są agenci AI zwiększający osobistą wydajność?
Agenci AI zwiększający osobistą wydajność to inteligentne oprogramowanie, które samodzielnie wykonuje zadania i podejmuje decyzje w Twoim imieniu, wymagając minimalnej lub żadnej ciągłej interwencji ręcznej.
Agenci ci wykorzystują sztuczną inteligencję, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i rozumowanie, aby zrozumieć cele użytkownika, nawiązać połączenie z różnymi aplikacjami i systemami oraz samodzielnie wykonywać wieloetapowe cykle pracy.
Agenci AI a chatboty a tradycyjne narzędzia automatyzacji
Oto, czym agenci AI różnią się od tradycyjnych chatbotów i narzędzi automatyzacji:
| Funkcja/aspekt | Agenci AI | Chatboty | Tradycyjne narzędzia do automatyzacji |
| Definicja | Autonomiczne, inteligentne programy, które rozumieją kontekst, podejmują decyzje, uczą się i działają proaktywnie w celu osiągnięcia celów. | Interaktywne programy symulujące rozmowę, głównie reaktywne i oparte na skryptach opartych na regułach lub / AI. | Wstępnie zdefiniowane, oparte na regułach narzędzia, które automatycznie wykonują określone zadania bez konieczności uczenia się lub dostosowywania. |
| Poziom inteligencji | Niski; odpowiedzi są w dużej mierze statyczne lub mają ograniczone możliwości dostosowania niestandardowego. | Podstawowa i średniozaawansowana AI; z limitem do rozmów opartych na skryptach lub zasilanych AI. | Niska inteligencja; brak możliwości uczenia się, ścisłe przestrzeganie z góry określonych cykli pracy. |
| Autonomia | Wysoki; potrafi samodzielnie planować, wykonywać i dostosowywać zadania | Niski do umiarkowanego; reaguje na działania użytkownika, ale nie inicjuje działań. | Brak lub minimalne; wyzwalane tylko przez określone wydarzenia lub harmonogramy |
| Zdolność uczenia się | Ciągłe uczenie się na podstawie interakcji i danych | Zazwyczaj nieuczące się lub z limitem uczenie się AI | Brak zdolności uczenia się |
| Złożoność zadań | Obsługuje złożone, wieloetapowe, kontekstowe cykle pracy. | Obsługuje stosunkowo proste, ustrukturyzowane zapytania lub często zadawane pytania. | Wykonuje powtarzalne, oparte na regułach zadania lub cykle pracy. |
| Tryb interakcji | Wielomodalne (tekst, głos, obraz) z pamięcią długotrwałą | Głównie tekst lub głos, z limitowaną pamięcią sesji | Brak bezpośredniej interakcji z użytkownikiem |
| Orientacja na cel | Proaktywność i zorientowanie na cel | Reaktywne i oparte na rozmowie | Zadania bez świadomości celu lub kontekstu |
| Elastyczność i personalizacja | Wysoki; dostosowuje odpowiedzi i działania do kontekstu i zachowania użytkownika. | Niski; odpowiedzi w dużej mierze statyczne lub z limitem możliwości niestandardowego dostosowania | Bez dostosowywania i personalizacji |
| Elastyczność wdrożenia | Wiele platform: aplikacje dla przedsiębiorstw, urządzenia mobilne, IoT, systemy chmury | Strony internetowe, aplikacje, portale obsługi niestandardowej | Środowiska oprogramowania dla przedsiębiorstw, systemy zaplecza |
| Obsługa błędów i odzyskiwanie danych | Potrafi rozpoznawać błędy, wyjaśniać dane wprowadzone przez użytkownika i płynnie przywracać poprawne działanie. | Często zawodzi lub eskaluje do wsparcia ludzkiego w przypadku nieoczekiwanych danych wejściowych. | Błąd zazwyczaj wymaga ręcznej interwencji. |
Praktyczne przykłady osobistych agentów AI
Oto przykłady rzeczywistych agentów AI oparte na najnowszych badaniach:
- Sortowanie wiadomości e-mail: sortuje, ustala priorytety i odpowiada na wiadomości e-mail, aby zmniejszyć obciążenie skrzynki odbiorczej i wyróżnić pilne wiadomości.
- Podsumowania spotkań: Generuje zwięzłe, praktyczne podsumowania spotkań zawierające kluczowe punkty, decyzje, terminy i przydzielone zadania.
- Asystent planowania codziennych zadań: tworzy i dostosowuje codzienne listy zadań oraz kalendarze w oparciu o priorytety i przerwy w pracy.
- Asystent planowania AI: znajduje optymalne terminy spotkań, blokuje sesje wymagające skupienia i automatycznie zmienia harmonogram w przypadku konfliktów.
- Automatyczne śledzenie nawyków: monitoruje wzorce wydajności i sugeruje czas skupienia lub przerwy w oparciu o zachowanie użytkownika.
- Wirtualny asystent HR: zarządza procesem wdrażania nowych pracowników, odpowiada na pytania dotyczące zasad i samodzielnie planuje rozmowy kwalifikacyjne.
- Wsparcie procesu sprzedaży: wzbogaca dane potencjalnych klientów, automatyzuje wysyłanie wiadomości, planuje spotkania i aktualizuje systemy CRM.
- Automatyzacja marketingu: ustawia kampanie, zarządza segmentacją odbiorców, przeprowadza testy A/B i analizuje wyniki.
- Konserwacja predykcyjna: przewiduje awarie sprzętu i planuje działania konserwacyjne zapobiegawcze.
🧠 Ciekawostka: Badania wykazały, że gdy agenci oparci na dużych modelach językowych wchodzą w interakcje między sobą, mogą wypracować konwencje społeczne i normy językowe bez udziału człowieka. Oznacza to, że agenci AI tworzą własną „kulturę agenta”.
Dlaczego warto stworzyć własnego agenta AI
Chociaż narzędzia AI cieszą się dużym zainteresowaniem, większość z nich nadal czeka na komendy użytkownika. Użytkownik podsuwa podpowiedź, a one na nie reagują. Agent AI idzie jednak o krok dalej.
Zobaczmy, dlaczego samodzielne tworzenie agenta AI może być najmądrzejszą decyzją dotyczącą wydajności, jaką podejmiesz w tym roku. 💪
- Dostosuj je do swojego przepływu pracy: nieszablonowo spersonalizuj swojego osobistego agenta AI, aby idealnie dopasować go do swoich nawyków, preferencji i procesów biznesowych w celu automatyzacji.
- Zwiększ wydajność: Zautomatyzuj powtarzalne lub złożone zadania, abyś mógł skupić się na strategii, kreatywności i rozwiązywaniu istotnych problemów.
- Nauka poprzez tworzenie: Zdobądź praktyczną wiedzę na temat technologii AI, projektując, testując i udoskonalając własnego agenta.
- Zachowaj niezależność: zachowaj pełną kontrolę nad danymi, funkcjami (funkcjami) i działaniem swojego agenta.
- Ciesz się hiperpersonalizacją: pozwól agentowi poznać Twoje preferencje i kontekst w miarę upływu czasu, dzięki czemu interakcje będą coraz bardziej inteligentne.
- Zapewnij dokładność: przeszkol agenta na podstawie własnych danych i cykli pracy, aby uzyskać niezmiennie wiarygodne wyniki wysokiej jakości.
- Łatwa skalowalność: rozszerzaj funkcje bez dodatkowych kosztów i komplikacji w miarę ewolucji Twoich potrzeb w zakresie wydajności.
- Pracuj przez całą dobę: polegaj na dostępności swojego agenta AI 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, aby w dowolnym momencie wykonywać rutynowe zadania.
📮 ClickUp Insight: 57% osób doświadcza przerw podczas planowanych sesji skupienia, a 25% tych przerw pochodzi od innych osób. 🤦🏾♂️
Ale wiesz co? Wiele z tych pilnych pytań i szybkich sprawdzeń można zautomatyzować za pomocą agentów AI, którzy mogą udzielać odpowiedzi, aktualizować statusy i nie tylko.
Agenci ClickUp mogą wykonać wszystkie te zadania, a nawet zająć się niestandardowymi cyklami pracy. Wystarczy ustawić wyzwalacze i gotowe!
Podstawowe elementy składowe agenta AI zwiększającego wydajność
Każdy skuteczny agent wydajności opiera się na kilku podstawowych warstwach, które pozwalają mu wyczuwać, myśleć i działać w Twoim imieniu.
Przyjrzyjmy się podstawowym elementom składającym się na model AI. ⚒️
- Percepcja: W ten sposób Twój agent „słucha” i rozumie świat. Interpretuje tekst, głos lub dane z wiadomości czatu, API i aplikacji, aby zrozumieć, czego chcesz i co się dzieje w związku z tym.
- Rozumowanie i podejmowanie decyzji: Po zrozumieniu danych wejściowych agent ustala, co należy zrobić dalej. Dzieli duże cele na mniejsze kroki, rozważa różne opcje i wybiera najlepszy plan, korzystając z logiki, reguł lub uczenia maszynowego.
- Pamięć i kontekst: Podobnie jak Ty pamiętasz poprzednie rozmowy lub zadania, Twój agent przechowuje pamięć krótkotrwałą i długotrwałą.
- Działania i wykorzystanie narzędzi: tutaj faktycznie zrobione są zadania: wysyłanie wiadomości, aktualizowanie zadań, pobieranie plików lub uruchamianie poleceń w innych narzędziach.
- Uczenie się i optymalizacja: Każda interakcja uczy agenta czegoś nowego. Uczy się on na podstawie Twoich poprawek, dostosowuje się do Twojego cyklu pracy i coraz lepiej przewiduje, czego będziesz potrzebować w następnej kolejności.
- Zarządzanie i eskalacja: Aby zapewnić bezpieczeństwo i zgodność z przepisami, ten komponent gwarantuje, że agent działa zgodnie z ustalonymi zasadami, eskalując problemy do Ciebie lub innego systemu, gdy coś wymaga interwencji człowieka.
- Planowanie i podział zadań: Zaawansowani agenci mogą opracowywać wieloetapowe cele, takie jak organizacja projektu lub przygotowanie raportu.
- Osobowość i styl interakcji: Wreszcie, sposób „mówienia” Twojego agenta ma znaczenie. Niezależnie od tego, czy jest on formalny, przyjazny czy zwięzły, spójny ton i styl sprawiają, że doświadczenie jest naturalne.
🔍 Czy wiesz, że... Badania szacują, że sztuczna inteligencja agenciczna (obejmująca agentów współpracujących lub działających niezależnie) może przynieść zaawansowanym branżom dodatkowe przychody w wysokości 450–650 mld dolarów rocznie w ciągu najbliższych pięciu lat.
Jak stworzyć agenta AI zwiększającego osobistą wydajność
Tworzenie agenta AI to umiejętność, którą każdy może nabyć i wykorzystać. Oto prosty, krok po kroku przewodnik po tworzeniu własnego agenta zwiększającego osobistą wydajność:
Krok 1: Określ cel i cele
Zacznij od jasnego określenia, czym ma się zajmować Twój agent AI. Być może potrzebujesz pomocy w zarządzaniu harmonogramem, organizowaniu aktualizacji projektów lub pisaniu krótkich podsumowań długich wątków czatu.
Sporządź dwie listy: codzienne irytacje i powtarzające się zadania. To Twój punkt wyjścia.
Na przykład założyciel firmy może wyszkolić agenta, aby podsumowywał wiadomości e-mail od inwestorów i oznaczał te pilne. Kierownik zespołu może używać go do automatycznego tworzenia zadań na podstawie notatek ze spotkań.
🚀 Zaleta ClickUp: Skonfiguruj idealne centrum planowania w ClickUp Docs. Możesz dokumentować pomysły, tworzyć listy powtarzających się zadań i szkicować potencjalne cykle pracy w uporządkowanym, żywym dokumencie. Dzięki wspólnej edycji, zagnieżdżonym stronom i komentarzom w czasie rzeczywistym Twój zespół może wspólnie udoskonalać cele agenta.
Krok 2: Wybierz podejście do rozwoju
Następnie wybierz, jak bardzo chcesz się zaangażować:
- Jeśli masz wiedzę techniczną, stwórz je od podstaw, korzystając z języka Python i frameworków takich jak LangChain lub LlamaIndex.
- Jeśli preferujesz prostotę, użyj narzędzi bezkodowych lub niskokodowych, aby połączyć modele AI z Twoimi aplikacjami.
Twój wybór zależy od czasu, umiejętności i tego, jak dużą kontrolę chcesz mieć.
🚀 Zaleta ClickUp: Skonfiguruj inteligentne przepływy pracy, które działają samodzielnie bez skryptów, interfejsów API lub integracji dzięki ClickUp Automatyzacji. Wystarczy wybrać wyzwalacz i akcję, a ClickUp zajmie się resztą.
Na przykład możesz stworzyć automatyzację, która będzie działać w następujący sposób: „Gdy priorytet zmieni się na pilny, przypisz zadanie kierownikowi zespołu i powiadom go za pośrednictwem czatu”. W ten sposób możesz nauczyć sztuczną inteligencję rozpoznawać zadania o wysokim priorytecie.
Oto kilka przykładów czynności, które można zautomatyzować w ciągu kilku sekund:
- Przenieś zadania ClickUp do następnego etapu, gdy zmieni się status.
- Automatycznie przypisuj członków zespołu na podstawie rodzaju zadania lub priorytet.
- Wysyłaj natychmiastowe powiadomienia o zmianach terminów
Krok 3: Zaprojektuj architekturę agenta
W tym miejscu planujesz „mózg” swojego agenta. Podziel go na proste części:
- Zrozumienie: Jak interpretuje Twoje dane wejściowe (przez czat, głos lub e-mail)
- Pamięć: Co pamięta o Tobie
- Działanie: Jak wykonuje zadania w Twoich narzędziach (np. planowanie wydarzenia w kalendarzu)
- Interfejs: Sposób komunikacji: okno czatu, polecenia głosowe lub pulpit nawigacyjny
Zachowaj modułowość, aby móc później dodawać lub usuwać funkcje.
📖 Przeczytaj również: Porady i wskazówki dotyczące wydajności
Krok 4: Opracuj podstawowe komponenty
Czas nadać swoim agentom prawdziwe umiejętności:
- Wykorzystaj model /AI do rozumienia języka naturalnego, aby mógł on „zrozumieć”, o co prosisz.
- Dodaj pamięć, aby zapamiętywała Twoje preferencje, takie jak to, który zespół ma być powiadamiany jako pierwszy lub jaki format raportów preferujesz.
- Stwórz połączenie z API swoich ulubionych narzędzi, takich jak ClickUp.
W tym momencie agenci zaczynają bardziej przypominać osobistych asystentów AI niż chatboty.
🧠 Ciekawostka: Raport branżowy firmy PwC wykazał, że 75% kadry kierowniczej uważa, że agenci AI zmienią miejsce pracy w większym stopniu niż zrobił to internet. Co więcej, 66% firm już teraz odnotowuje wzrost wydajności dzięki systemom agencyjnym.
Krok 5: Stwórz warstwę działań i dostosuj ją
Teraz pozwól swoim agentom działać. Ta warstwa przekształca plany w rzeczywiste działania, planując rozmowy, aktualizując tablice projektów, wysyłając przypomnienia lub generując podsumowania.
Aby zapewnić niezawodność, korzystaj z frameworków automatyzacji lub mikrousług. A jeśli chcesz mieć zabezpieczenie, dodaj bramki zatwierdzające (aby przed wysłaniem aktualizacji „końca kwartału” do dyrektora generalnego pojawiło się pytanie).
Z upływem czasu Twój agent staje się coraz mądrzejszy. Musisz go jednak trenować. Podaj mu przykłady swoich tekstów, cykli pracy i preferencji. Oczywiście powinieneś też testować podpowiedzi i udoskonalać odpowiedzi.
Na przykład, jeśli jesteś marketingowcem, naucz go identyfikować priorytety kampanii. Jeśli jesteś kierownikiem operacyjnym, naucz go, jak sporządzać standardowe procedury operacyjne.
W ClickUp możesz tworzyć własnych agentów AI bez konieczności kodowania lub pisania rozbudowanych podpowiedzi. W przeciwieństwie do ogólnych botów, agenci ClickUp są głęboko osadzeni w Twoich cyklach pracy. Rozumieją kontekst, kierują się logiką i współpracują z Twoimi narzędziami w czasie rzeczywistym.
Istnieją dwa sposoby ich wdrożenia:
- Gotowe agenty : Są to gotowe do użycia agenty. Każdy z nich jest przeznaczony do wykonywania określonej roli lub cyklu pracy. Na przykład: Agent kierownika projektu automatycznie organizuje zadania, aktualizuje statusy i dba o to, aby kamienie milowe były realizowane zgodnie z planem Agent pisarza tworzy szkice postów na blogu, podsumowań lub aktualizacji dla klientów bezpośrednio w ClickUp Dokumencie Agent analityka przekształca surowe dane w przystępne informacje, zapewniając szybki przegląd sytuacji
- Agent Project Manager automatycznie organizuje zadania, aktualizuje statusy i dba o to, żeby kamienie milowe były na czasie.
- Writer Agent tworzy szkice postów na blogu, podsumowań lub aktualizacji dla klientów bezpośrednio w ClickUp Dokumencie.
- Analyst Agent przekształca surowe dane w przystępne informacje, zapewniając szybki przegląd sytuacji.
- Agenci niestandardowi : Kiedy będziesz gotowy, aby wyjść poza tryb plug-and-play, stwórz agenta, który będzie wyjątkowy i nie będzie wymagał kodowania. Możesz zdefiniować jego cel, ton, dostęp do danych i poziom autonomii, szkoląc go w oparciu o konkretny kontekst swoich cykli pracy.
- Agent Project Manager automatycznie organizuje zadania, aktualizuje statusy i dba o to, żeby kamienie milowe były na czasie.
- Writer Agent tworzy szkice postów na blogu, podsumowań lub aktualizacji dla klientów bezpośrednio w ClickUp Dokument.
- Analyst Agent przekształca surowe dane w przystępne informacje, zapewniając szybki przegląd sytuacji.
Stwórz swojego już dziś:
Krok 6: Dokładnie przetestuj rozwiązanie
Wiemy, że to kuszące, ale nie pomijaj tej części.
Przetestuj swojego agenta w rzeczywistych scenariuszach. Poproś go o planowanie dnia, podsumowanie spotkania lub uporządkowanie dokumentów. Zwróć uwagę na błędy lub niezręczne sformułowania i sprawdź, czy agent prawidłowo rozumie kontekst. Celem jest niezawodność.
Gdy agent będzie gotowy, zintegruj go ze swoimi codziennymi ustawieniami, niezależnie od tego, czy korzystasz z pulpitu, przeglądarki czy urządzenia mobilnego. Używaj pulpitów lub prostych narzędzi monitorujących, aby śledzić wydajność.
🚀 Zaleta ClickUp: Obserwuj zachowanie swojego agenta w czasie rzeczywistym dzięki centrum dowodzenia w panelach ClickUp. Możesz sprawdzić, ile zadań utworzył, które z nich wymagały weryfikacji przez człowieka lub ile czasu zajmuje zakończenie zautomatyzowanych czynności.
Dodatkowo, podsumowania AI są wbudowane!
Twórz karty dla wskaźników takich jak:
- Zadania generowane automatycznie a zadania tworzone ręcznie
- Średni czas realizacji jednego zgłoszenia
- Liczba zadań zaktualizowanych z powodzeniem przez agenta
- Eskalacje lub interwencje ludzkie
Przejdź o krok dalej w testowaniu dzięki kartom AI ClickUp Brain. Zamieniają one surowe dane w szybkie wnioski. Możesz dodać takie karty jak:
- Karta AI Brain Card do podsumowania ostatnich 50 zadań utworzonych przez agenta i oznaczenia tych, które są niejasne lub zduplikowane.
- Karta AI StandUp umożliwia wygenerowanie podsumowania dzisiejszych osiągnięć agenta (i zespołu).
- Karta podsumowująca AI umożliwia uzyskanie jednym kliknięciem przeglądu wyników dotyczących tego, co poszło dobrze, a co nie, oraz obszarów wymagających optymalizacji.
Możesz nawet dostosować podpowiedzi w tych kartach AI, zadając ClickUp Brain pytania takie jak „Które zautomatyzowane zadania zostały ponownie otwarte przez użytkowników w tym tygodniu?” lub „Podsumuj kluczowe tematy z opinii na temat podsumowań generowanych przez AI”.
📖 Przeczytaj również: Najlepsze techniki zarządzania czasem, które sprawdzają się w praktyce
Możliwości sztucznej inteligencji ClickUp w zakresie agentów zwiększających osobistą wydajność
ClickUp Brain to oparta na sztucznej inteligencji warstwa wewnątrz Twojego obszaru roboczego, która zapewnia połączenie zadań, dokumentów, rozmów i ludzi. Nie musisz jej szkolić w zakresie kontekstu, ponieważ już go posiada.
Zobaczmy, jaką wartość wnoszą one do Twojej pracy. 👇
Uruchom połączenie całej swojej przestrzeni roboczej
ClickUp AI Enterprise Search wykorzystuje całą wiedzę o Twoim obszarze roboczym i dostarcza trafne odpowiedzi, spostrzeżenia i działania.
Wystarczy zadać pytania w języku naturalnym dotyczące wszystkiego, czego potrzebujesz. Narzędzie automatycznie przeprowadzi dogłębne wyszukiwanie wśród zadań, dokumentów, komentarzy, a nawet połączonych aplikacji zewnętrznych (np. Google Drive, OneDrive).
Oszczędzasz czas, ponieważ wszystko, czego potrzebujesz, masz pod ręką, bez konieczności przełączania się między różnymi kontekstami.
🔍 Czy wiesz, że... W praktyce systemy wieloagentowe zużywają już około 15 razy więcej tokenów niż typowe interakcje czatowe, ponieważ wiele agentów koordynuje działania, udostępnia dane i wykonuje podzadania. Systemy te są wyraźnie bardziej złożone, niż się wydaje.
Inteligentne zarządzanie projektami
Ta część ClickUp Brain zajmuje się ustawieniami projektów, aktualizacjami, ustalaniem priorytetów i śledzeniem statusu. Możesz używać AI do automatyzacji zadań, takich jak generowanie podzadań, ustawianie zależności i śledzenie postępów.
Menedżer projektów AI tworzy również podsumowania zadań, aktualizacji i elementów wymagających uwagi. Możesz nawet podać mu odpowiedź, aby analizował dane w Twoim obszarze roboczym wraz z sugestiami dotyczącymi jego optymalizacji.
Na przykład możesz poprosić menedżera projektów AI ClickUp Brain o śledzenie Twojej osobistej tablicy celów. Kiedy oznaczysz kamień milowy jako „zrobione”, automatycznie uruchamia się zadanie refleksyjne: „Jaki jest następny cel?”. W ten sposób możesz ustalać priorytety pracy na podstawie rzeczywistych spostrzeżeń.
🧠 Ciekawostka: Naukowcy przeprowadzili eksperyment terenowy z udziałem ponad 2300 uczestników, porównując zespoły składające się wyłącznie z ludzi z zespołami składającymi się z ludzi i agentów AI w zakresie tworzenia reklam; zespoły składające się z ludzi i agentów wykazały o 60% wyższą wydajność na pracownika i poświęciły o 20% mniej czasu na edycję.
Twórz i udoskonalaj zawartość szybciej
AI Writer for Work od ClickUp Brain tworzy szkice, edytuje i pozwala dostosować tekst do dowolnego kontekstu i roli. Możesz poprosić go o napisanie raportów, e-maili, dokumentacji i opisów zadań w oparciu o kontekst obszaru roboczego bez konieczności podawania szczegółowych podpowiedzi.
Wyodrębnia on zadania do wykonania i kolejne kroki z notatek ze spotkań, nagrań głosowych, czatów i dokumentów. Ponadto gotowe szablony pomagają wypełnić formatowanie związane z brandingiem, tonem i rolą.
Załóżmy, że marketer właśnie zakończył rozmowę dotyczącą przeglądu kampanii. Może poprosić AI Writer o sporządzenie „podsumowującej wiadomości e-mail dotyczącej kampanii” dla interesariuszy, zawierającej najważniejsze punkty dotyczące wyników i kolejnych kroków.
🚀 Zaleta ClickUp: Tylko 7,2% zespołów ocenia swoją strategię AI jako „super skuteczną” i zapewniającą wysoki zwrot z inwestycji, podczas gdy 44,8% z nich zrezygnowało już z narzędzi AI wdrożonych w ciągu ostatniego roku. Najczęstszym wyzwaniem jest bardzo realny problem rozrostu AI.
ClickUp Brain MAX eliminuje ten problem. Zapewnia on jedną, ujednoliconą przestrzeń roboczą opartą na sztucznej inteligencji, w której można wyszukiwać, automatyzować i tworzyć we wszystkich narzędziach roboczych — eliminując potrzebę korzystania z wielu niepołączonych aplikacji AI i sprawiając, że praca jest szybsza, inteligentniejsza i bardziej kontekstowa.
Możesz z nim rozmawiać, pisać lub pozwolić mu działać automatycznie w tle. Platforma oferuje wsparcie dla komend głosowych ( ClickUp Talk-to-Text ), wielomodelowej sztucznej inteligencji (ChatGPT, Claude, Gemini) oraz automatyzacji między aplikacjami, obejmującą ClickUp i narzędzia zewnętrzne, takie jak Google Drive, GitHub, Notion, SharePoint i inne.
Efektywnie zarządzaj swoim harmonogramem
Możesz poprosić AI o tworzenie, aktualizowanie lub wyszukiwanie wydarzeń w kalendarzu bezpośrednio w ClickUp, co ułatwia planowanie spotkań, ustawianie przypomnień lub sprawdzanie nadchodzących terminów bez konieczności przełączania się między aplikacjami.
ClickUp AI może również pomóc w organizowaniu zadań i terminów, sugerowaniu priorytetów, a nawet automatyzacji powtarzających się cykli pracy planowania.
📖 Przeczytaj również: Przewodnik po wykorzystaniu AI w marketingu zawartości
ClickUp Brain a platformy agentów AI innych firm
Porównajmy ClickUp Brain z narzędziami AI innych producentów:
| Funkcja | ClickUp Brain | Typowa platforma agentów AI innych firm |
| Kontekst głębokiego obszaru roboczego | Wbudowane w Twoje miejsce pracy. Zadania, dokumenty i czaty są automatycznie indeksowane, dzięki czemu Twój agent wykorzystuje Twój rzeczywisty kontekst pracy. | Zazwyczaj są one zewnętrzne, więc musisz osobno zintegrować lub przesłać swoje dane robocze, a konteksty mogą nie być połączone płynnie z Twoim bieżącym cyklem pracy. |
| Zunifikowana platforma + narzędzia | Jedno środowisko do zarządzania projektami, dokumentami, zadaniami i AI, bez konieczności oddzielnego logowania lub korzystania z innej platformy. | Dodajesz warstwę AI do istniejących narzędzi, co prowadzi do większej liczby przełączeń i fragmentacji. |
| Bez kodowania + wbudowane wsparcie agentów | Dzięki wbudowanym, gotowym i niestandardowym funkcjom agentów możesz tworzyć agentów i zarządzać nimi bezpośrednio w swoim obszarze roboczym. | Aby działały skutecznie, mogą wymagać ustawień technicznych, połączeń API lub integracji zewnętrznych. |
| Bezpieczeństwo i kontrola danych | Kładzie nacisk na kontrolę na poziomie przedsiębiorstwa, dzięki czemu dane z Twojego obszaru roboczego pozostają prywatne i nie są wykorzystywane do szkolenia modeli zewnętrznych. | Różni się znacznie, ponieważ niektóre platformy ponownie wykorzystują dane do celów szkoleniowych lub wymagają dodatkowej czujności w zakresie prywatności i dostępu. |
| Integracja cyklu pracy i zadań | W swoim obszarze roboczym możesz zadawać pytania, generować zadania, podsumowywać dokumenty i natychmiast aktualizować projekty. | Często limitowane do czatu lub podstawowej pomocy w wykonywaniu zadań; integracja działań z cyklem pracy może wymagać dodatkowych kroków lub narzędzi. |
| Konsolidacja kosztów i narzędzi | Łączy wiele narzędzi zwiększających wydajność, ułatwiających współpracę i opartych na AI w jednej platformie, zmniejszając koszty i ograniczając rozprzestrzenianie się narzędzi. | Wiele agentów oznacza zazwyczaj oddzielne subskrypcje, rozproszone dane i dodatkowe koszty zarządzania. |
🔍 Czy wiesz, że... Jakość danych stała się jednym z największych wyzwań związanych z wdrażaniem agentów AI. 82% kadry kierowniczej uznaje ją za główną przeszkodę, przewyższającą obawy związane z oporem pracowników lub początkowymi kosztami.
Typowe błędy, których należy unikać podczas tworzenia inteligentnych agentów
Oto kilka typowych błędów, których należy unikać podczas tworzenia narzędzi AI zwiększających osobistą wydajność:
| Typowe błędy | Rozwiązania |
| Franken-prompting (przeładowanie podpowiedziami) | Korzystaj z ukierunkowanej, modułowej budowy podpowiedzi: podziel instrukcje na jasne, niesprzeczne segmenty. Testuj podpowiedzi niezależnie i łącz je dopiero wtedy, gdy każdy segment jest stabilny. |
| Dawanie agentom zbyt wielu narzędzi | Ogranicz liczbę narzędzi na agenta; stosuj architekturę wieloagentową. Przypisz każdemu agentowi wąski zakres zadań wraz ze specjalistycznymi narzędziami. Użyj agenta koordynującego, aby delegować zadania do odpowiedniego agenta. |
| Ignorowanie jasnej definicji przypadku użycia * | Zacznij od zdefiniowania jasnych, mierzalnych celów związanych z potrzebami biznesowymi lub użytkowników. Wykorzystaj wskaźniki KPI do śledzenia wydajności i trafności agentów. Dopasuj możliwości agentów bezpośrednio do tych celów. |
| Zaniedbywanie jakości i dostępności danych | Wcześnie zbuduj solidne potoki danych: czyszczenie danych, strukturyzacja i ciągłe monitorowanie. Priorytetowo traktuj różnorodne, wysokiej jakości zbiory danych, aby zmniejszyć tendencyjność i poprawić dokładność w rzeczywistych warunkach. |
🧠 Ciekawostka: Badania wykazały, że chociaż agenci AI potrafią opowiadać dowcipy, ponad 90% z nich to powtórzenia tych samych 25 dowcipów, co oznacza, że są one zabawne, ale w stylu „dziecko słyszało to kiedyś”.
Spersonalizuj swoje agenty AI za pomocą ClickUp
Nauka tworzenia agentów AI zwiększających osobistą wydajność to zmiana sposobu myślenia. Projektujesz cyfrowego współpracownika, który uczy się Twoich wzorców, zajmuje się rutynowymi zadaniami i pomaga Ci skupić się na pracy, która naprawdę ma znaczenie.
Chociaż istnieje niezliczona ilość narzędzi, które można ze sobą połączyć, niewiele z nich zapewnia niezbędną przejrzystość i kontrolę.
Dzięki ClickUp Brain i Brain MAX otrzymujesz kompletny ekosystem sztucznej inteligencji, który już wie, jak Twoja praca się ze sobą łączy: Twoje projekty, dokumenty, zespół i cele. Możesz planować, automatyzować, tworzyć, a nawet rozmawiać ze swoim obszarem roboczym. Dodatkowo otrzymujesz agentów ClickUp, którzy reagują, działają i dbają o to, aby wszystko przebiegało zgodnie z planem.
Na co czekasz? Zarejestruj się w ClickUp już dziś! ✅
Często zadawane pytania (FAQ)
Agenci AI działają autonomicznie, dostosowują się do nowych sytuacji i podejmują decyzje w czasie rzeczywistym, ucząc się i doskonaląc na podstawie danych i interakcji. Z drugiej strony automatyzacja działa zgodnie z wcześniej zdefiniowanymi regułami, aby efektywnie wykonywać powtarzalne zadania, ale nie może dostosować się do nieprzewidzianych zmian lub scenariuszy. T
ClickUp Brain umożliwia tworzenie przepływów pracy podobnych do agentów poprzez wykorzystanie automatyzacji, integracji i webhooków do wyzwalania zewnętrznych API za każdym razem, gdy zadania lub formularze są aktualizowane. Dzięki temu zespoły mogą tworzyć systemy, w których agenci AI lub usługi zewnętrzne obsługują zgłoszenia klientów, etapy wdrażania nowych pracowników lub zadania związane z raportowaniem bez konieczności ręcznego wprowadzania danych.
Tak, możesz tworzyć agenty AI bez doświadczenia w kodowaniu. Platformy bezkodowe, takie jak ClickUp i inne, umożliwiają tworzenie agentów za pomocą instrukcji w języku naturalnym i interfejsów typu „przeciągnij i upuść”.
Kilka platform, takich jak ClickUp, Gemini Agent Designer, HyperWrite i Jan AI, dobrze sprawdza się w tworzeniu agentów AI ukierunkowanych na wydajność. ClickUp Brain oferuje gotowe i konfigurowalne agenty AI, które automatyzują planowanie projektów, dokumentację, ustalanie priorytetów zadań i komunikację, co czyni je idealnym wyborem dla miejsc pracy.
Bezpieczeństwo agentów AI opiera się zazwyczaj na szyfrowaniu, kontroli dostępu, monitorowaniu i zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności. ClickUp stosuje ścisłe szyfrowanie danych, szczegółowe uprawnienia użytkowników, uwierzytelnianie wieloskładnikowe i rejestrowanie audytowe.