AI w procesie podejmowania decyzji: jak Teams wykorzystują AI bez utraty odpowiedzialności

Każdy zespół zadaje sobie nieustannie to samo pytanie: „Czy podejmujemy właściwą decyzję?”.

W większości przypadków odpowiedź jest ukryta w dziesięciu różnych narzędziach, kilkunastu dokumentach i setkach wiadomości.

Sztuczna inteligencja łączy te elementy, aby pomóc Ci podejmować pewne decyzje. Pokazuje, co już się wydarzyło, uwidacznia to, co ważne, i podkreśla kompromisy, których nikt nie jest w stanie śledzić ręcznie.

W tym wpisie na blogu przyjrzymy się, jak zespoły faktycznie wykorzystują systemy AI, aby podejmować złożone decyzje szybciej, mądrzej i z mniejszym oporem. Przyjrzymy się również, jak ClickUp idzie o krok dalej, zapewniając wszystkim dostęp do wszystkiego.

Zacznijmy! 🤩

Co tak naprawdę oznacza „podejmowanie decyzji” we współczesnych Teams

Podejmowanie decyzji w nowoczesnych zespołach to ciągły proces gromadzenia informacji, rozważania kompromisów i komitowania się do decyzji, często przy niekompletnych informacjach i presji czasu.

Jakość Twoich decyzji zależy nie tyle od doskonałych wyników, co od tego, czy proces był przejrzysty, świadomy i powtarzalny. Oto jak w praktyce wygląda nowoczesny proces podejmowania decyzji:

Rola AI w procesie podejmowania decyzji

Gdy struktura decyzyjna jest jasna, znacznie łatwiej jest zdefiniować rolę AI.

Podczas gdy cele, wartości lub akceptowalne ryzyko opierają się na ludzkiej inteligencji, modele AI działają w ramach istniejących struktur decyzyjnych, aby poprawić szybkość i niezawodność, z jaką zespoły mogą zrozumieć sytuację przed commitowaniem się do działań.

Innymi słowy, AI działa jak „wzmacniacz poznawczy”. Przetwarza duże ilości informacji, tworzy połączenia między systemami i ujawnia wzorce, które trudno wykryć ręcznie.

Dobrze wykorzystana AI pozwala wykorzystać ludzką wiedzę specjalistyczną podczas oceny opcji i konsekwencji, zamiast skupiać się na kontekście.

Oto, w jaki sposób wykorzystanie możliwości AI znacząco wspiera proces podejmowania decyzji:

Rodzaje decyzji, w których AI może zapewnić dobre wsparcie

Algorytmy AI zapewniają największą wartość dodaną w przypadku decyzji, na które wpływa wiele zmiennych czynników.

Kiedy dane wejściowe pochodzą z różnych systemów, sygnały zmieniają się w czasie, a wyników nie da się przewidzieć z całą pewnością, zespoły potrzebują pomocy w zrozumieniu tego, co jest najważniejsze. Właśnie w tym zakresie AI sprawdza się najlepiej. Jest ona również przydatna w przypadku decyzji, których nie da się sprowadzić do ustalonych zasad i które wymagają ciągłej oceny w miarę zmiany warunków.

Oto jak podejmowanie decyzji wspomagane przez AI działa w różnych rodzajach rzeczywistych decyzji:

Decyzje strategiczne

Oto najważniejsze kwestie: co traktować priorytetowo, gdzie inwestować, które rynki mają znaczenie i jak plan działania wpisuje się w długoterminowe wyniki. Decyzje strategiczne czerpią korzyści z AI w sposób wykraczający poza proste raportowanie danych:

Decyzje operacyjne

Takie sytuacje mają miejsce na co dzień i pozwalają organizacji funkcjonować. Wartość AI w tym przypadku nie polega tyle na kreatywności, ile na precyzji w warunkach niepewności:

Decyzje dotyczące produktów

Wybór produktów często znajduje się pomiędzy strategią a operacjami. AI zapewnia wsparcie dla decyzji dotyczących produktów, które wymagają jednoczesnej interpretacji wielu słabych lub pośrednich sygnałów.

Decyzje dotyczące wprowadzenia produktu na rynek

To właśnie w tych obszarach produkt, marka i klient zbiegają się, a niepewność co do zachowań klientów i skuteczności kanałów jest największa:

Jak zespoły faktycznie wykorzystują AI do podejmowania decyzji

Proces podejmowania decyzji kończy się niepowodzeniem, ponieważ informacje są rozproszone, kontekst jest fragmentaryczny, a zbyt dużo czasu poświęca się na poszukiwanie przyczyny podjęcia danej decyzji. AI pomaga zmniejszyć te utrudnienia.

Problem polega jednak na tym, że zespoły zazwyczaj wdrażają sztuczną inteligencję w taki sam sposób, jak inne narzędzia. Jeden agent AI służy do analizy danych, inny do badań, a jeszcze inny do pisania. Każdy z nich pomaga osobno, ale żaden nie ma pełnego obrazu pracy.

Oto jak trafnie wyjaśnia to użytkownik serwisu Reddit:

Przyjrzyjmy się teraz kilku sposobom, w jakie zespoły wykorzystują AI do podejmowania decyzji.

P.S. Pokażemy Ci również, jak narzędzia ClickUp sprawiają, że każdy krok jest szybszy, bardziej przejrzysty i łatwiejszy do wykonania.

Podsumowanie danych z wielu źródeł

Przed podjęciem decyzji należy uzgodnić rozproszone dane wejściowe. Obejmują one aktualizacje z różnych funkcji, wskaźniki pulpitu nawigacyjnego, komentarze w dokumentach oraz kontekst ukryty w zadaniach lub wątkach Slacka. AI natychmiast eliminuje tarcia.

Korzystając z narzędzi AI, takich jak ClickUp Brain, możesz podsumować działania związane z zadaniami, dokumenty, komentarze i aktualizacje projektu w jednym spójnym raporcie. Jako sztuczna inteligencja uwzględniająca kontekst, odzwierciedla ona aktualny stan pracy, a nie założenia lub podsumowania po fakcie. Jest to szczególnie przydatne przed przeglądami, sesjami planowania lub zatwierdzaniem asynchronicznym.

ClickUp Brain wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego, aby przekształcić dane w praktyczne informacje i skonsolidować aktualizacje postępów, otwarte pytania, ostatnie decyzje i kluczowe wątki dyskusji w jednym krótkim podsumowaniu.

Podkreślanie ryzyka, założeń i niewiadomych

Przed podjęciem decyzji o wysokiej stawce problemem staje się identyfikacja niewypowiedzianych założeń, nierozwiązanych zagrożeń i otwartych kwestii, które nadal mają wpływ na wynik, ale nie zostały wyraźnie uwzględnione.

Oto, o co możesz poprosić AI:

ClickUp BrainGPT idealnie nadaje się do tego zadania. Jest to oparte na AI narzędzie komputerowe, które pomaga zespołom analizować swoją pracę w różnych narzędziach, nie tylko w ClickUp. Jego funkcja Enterprise Search pozwala wykrywać ryzyko i niepewność, ponieważ działa zarówno w kontekście wewnętrznym, jak i zewnętrznym.

📌 Przykład: Przed podjęciem decyzji o poważnej migracji platformy kierownik działu inżynierii chce zrozumieć, co może pójść nie tak, w oparciu o dotychczasowe doświadczenia organizacji. Prosi BrainGPT o przeszukanie ClickUp, GitHub i wewnętrznych dokumentów w poszukiwaniu wcześniejszych dyskusji dotyczących migracji związanych z podobnymi projektami.

BrainGPT ujawnia wcześniejsze incydenty, nierozwiązane problemy związane z wydajnością, które pojawiły się podczas poprzedniego wdrożenia, oraz założenia udokumentowane kilka miesięcy temu, które nie mają już zastosowania przy obecnym natężeniu ruchu.

Porównanie opcji

Wiele decyzji jest wstrzymywanych, ponieważ opcje nie są oceniane w sposób spójny. Różni interesariusze argumentują z różnych perspektyw, a kompromisy pozostają niejasne. W tym miejscu AI może narzucić strukturę: celem jest zapewnienie, aby każda opcja była analizowana przy użyciu tych samych modeli mentalnych, kryteriów lub poziomów szczegółowości.

Narzędzia takie jak ClickUp AI Cards zapewniają wspólną, ustrukturyzowaną platformę do oceny alternatyw przy użyciu spójnych kryteriów. Możesz dodawać karty do niestandardowych pulpitów ClickUp, konfigurować zespoły, osoby lub lokalizacje do analizy oraz generować ustrukturyzowane porównania z poziomu swojego obszaru roboczego. Wyniki można odświeżać, edytować lub wykorzystywać do tworzenia zadań, dokumentów lub podpowiedzi dotyczących dalszych działań.

📌 Przykład: Zespół produktowy musi wybrać jedną z trzech strategii wdrożenia funkcji dla swojego nowego oprogramowania do analizy predykcyjnej. Korzystając z AI Brain Card, przeprowadza porównanie pod kątem wpływu, wysiłku, kosztów i czasu. Generuje to przejrzystą tabelę, w której wszystkie opcje są przedstawione obok siebie.

Następnie karta podsumowująca AI przedstawia kluczowe różnice w zwięzłym przeglądzie, podkreślając, gdzie opcje się różnią i które czynniki mają największe znaczenie. Podczas gdy karta aktualizacji projektu AI podsumowuje bieżące postępy, otwarte pytania i ograniczenia, karta AI StandUp gromadzi informacje od inżynierów, projektantów i marketingowców, aby uwzględnić wszystkie perspektywy.

Wyraźne przedstawianie uzasadnień dla interesariuszy

Decyzje nie kończą się w momencie ich podjęcia — należy je jasno przekazać kierownictwu, zespołom międzyfunkcyjnym lub partnerom zewnętrznym.

Super agenci ClickUp działają jak współpracownicy oparci na AI, którzy mieszkają w Twoim obszarze roboczym, czerpiąc kontekst z zadań, dokumentów, czatów i harmonogramów, dzięki czemu ich praca nie jest tylko wynikiem, ale jest świadoma rezultatów i możliwa do śledzenia.

Możesz przypisywać im zadania, wykonywać zmianki w rozmowach lub uruchamiać je jako wyzwalacze, aby zajmowały się raportowaniem, podsumowaniami i koordynacją cyklu pracy, jednocześnie przechowując kontekst i pamięć, które ułatwiają tworzenie i obronę działań następczych oraz narracji interesariuszy.

Platforma oferuje gotowe do użycia narzędzia, zaprojektowane do oceny opcji, analizy czynników ryzyka i tworzenia uporządkowanych wyjaśnień dotyczących decyzji. Jest to idealne rozwiązanie do podsumowania powodów podjęcia danej decyzji, rozważonych kompromisów i założeń leżących u jej podstaw.

📌 Przykład: Kierownik ds. marketingu musi uzasadnić zmianę strategii kampanii przed kierownictwem. Korzystając z Reasoning AI Agent, wprowadza dane dotyczące wyników kampanii, alokacji budżetu i opinii klientów.

Jako AI z dostępem do danych w czasie rzeczywistym, generuje ona uporządkowany raport, który podkreśla oczekiwany zwrot z inwestycji, kompromisy między kanałami oraz kluczowe założenia stojące za każdą opcją. Lider udostępnia ten raport podczas przeglądu z udziałem interesariuszy, dzięki czemu zespół może skupić się na dyskusji i uzgodnieniach, zamiast ręcznie przygotowywać dane i slajdy.

Automatyzacja przygotowywania decyzji i ich realizacji

Oprócz wspierania zespołów w podejmowaniu decyzji, AI zmniejsza również nakład pracy związany z podejmowaniem decyzji. Zespoły w coraz większym stopniu polegają na automatyzacji, aby zapewnić, że decyzje nie będą opóźniane, gubione lub pozostawiane bez końca, co spowalnia ich realizację.

W praktyce AI jest tutaj wykorzystywana do:

Automatyzacje ClickUp obsługują przewidywalne, powtarzalne kroki procesu podejmowania decyzji. Użytkownik definiuje wyzwalacze (np. zmianę statusu zadania, zbliżający się termin przeglądu lub aktualizację pola niestandardowego), a system automatycznie podejmuje działania, takie jak tworzenie zadań, aktualizowanie pól, powiadamianie zespołów lub przenoszenie pracy do następnej fazy.

Automatyzacja zapewnia przepływ pracy bez konieczności zapamiętywania powtarzających się kroków związanych z cyklami decyzyjnymi.

📌 Przykład: Zespół operacyjny szpitala podejmuje decyzję o wdrożeniu nowego systemu planowania wizyt pacjentów. Zamiast ręcznie zbierać opinie lekarzy, pielęgniarek i personelu administracyjnego, konfiguruje automatyzację ClickUp, która zajmuje się przygotowaniem decyzji i jej realizacją.

Kiedy status zadania na liście projektów zmienia się na „Gotowe do przeglądu”, agent generuje streszczenie decyzji zawierające linki do danych dotyczących cyklu pracy pacjenta, opinii personelu i wymagań regulacyjnych.

W miarę osiągania kolejnych kamieni milowych w procesie decyzyjnym agent publikuje podsumowanie kontekstowe w kanale zespołu. Po podjęciu decyzji agent automatycznie tworzy zadania następcze, przypisując sesje szkoleniowe, kroki wdrażania oprogramowania i kontrole zgodności wraz z terminami i właścicielami.

Najlepsze praktyki dotyczące wykorzystania AI w procesie podejmowania decyzji

AI działa najlepiej, gdy pomaga ludziom podejmującym decyzje, a nie zastępuje ich. Strategiczne i odpowiedzialne wykorzystanie tej technologii pomaga Teams podejmować szybsze, bardziej przejrzyste i spójne decyzje:

Typowe błędy popełniane przez zespoły w zakresie AI i podejmowania decyzji

Nawet zespoły, które entuzjastycznie przyjmują AI, mogą wpaść w przewidywalne pułapki, które obniżają jakość decyzji lub prowadzą do niezamierzonych konsekwencji. Oto kilka typowych błędów, których należy unikać:

Rzeczywiste limity AI w procesie podejmowania decyzji

AI można wykorzystać do analizy danych i rozpoznawania wzorców, ale ma ona swoje ograniczenia, które Teams muszą zrozumieć, zanim zaczną polegać na niej przy podejmowaniu ważnych decyzji:

Gdzie faktycznie podejmowane są decyzje (i dlaczego Teams korzystają z ClickUp)

Dobre decyzje zależą od pełnego obrazu sytuacji, w tym od tego, co zostało omówione, co jest w trakcie realizacji, kto jest odpowiedzialny i co będzie dalej. ClickUp zapewnia połączenie tych informacji, dzięki czemu zespoły nie muszą ręcznie ich zbierać.

Oto, w jaki sposób ClickUp jest dostawcą pełnego kontekstu:

Rejestrowanie decyzji w momencie ich podejmowania (a nie po fakcie)

Większość kluczowych decyzji nie powstaje w formie dokumentów. Powstają one podczas spotkań, przeglądów i szybkich rozmów, a następnie giną w osobistych notatkach lub rozproszonych wątkach czatu.

Właśnie w tym miejscu ClickUp AI Notetaker wypełnia lukę.

Podczas spotkań odbywających się w ramach lub równolegle do cykli pracy ClickUp, AI Notetaker może automatycznie rejestrować:

Decyzje te są podsumowywane, opatrywane datą i godziną oraz przechowywane bezpośrednio w ClickUp Docs lub jako załącznik do odpowiedniego zadania, funkcji lub projektu. Nikt nie musi pamiętać o „zapisaniu tego później”, a kontekst nie jest tracony między rozmową a realizacją.

Zamiast przeszukiwać kalendarze lub odtwarzać nagrania, zespoły mogą otworzyć dokument i natychmiast przejrzeć ścieżkę decyzji.

Decyzje połączone z kontekstem pracy

Po udokumentowaniu decyzje w ClickUp nie są izolowane. Łączą się one bezpośrednio z zadaniami, funkcjami, problemami i planami realizacji:

Oznacza to, że kontekst pozostaje związany z pracą, a zespoły mogą przeglądać podjęte decyzje bez konieczności powracania do fragmentarycznych notatek lub niepowiązanych narzędzi przywódczych.

Oto, co Morey Graham, dyrektor projektu Alumni & Donor Services Project w Wake Forest, miał do powiedzenia na temat korzystania z platformy:

Przed wprowadzeniem ClickUp zespoły pracowały na oddzielnych platformach, co powodowało tworzenie się silosów roboczych, utrudniających skuteczną komunikację aktualizacji zadań i postępów. Jeśli chodzi o raportowanie danych, nasi liderzy mieli trudności ze znalezieniem dokładnych raportów potrzebnych do podejmowania trafnych decyzji biznesowych dla naszej organizacji. Najbardziej frustrujące było to, że marnowaliśmy czas na powielanie pracy z powodu braku widoczności projektów między zespołami.

Decyzje można wyszukiwać, a nie tylko przechowywać

Ponieważ decyzje są zapisywane w zadaniach, dokumentach, komentarzach i podsumowaniach spotkań, można je wyszukiwać za pomocą ClickUp Brain.

Teams mogą zadawać pytania takie jak:

ClickUp Brain czerpie odpowiedzi z kontekstu rzeczywistego obszaru roboczego, w tym dokumentów, historii zadań, komentarzy i podsumowań spotkań, zamiast polegać na statycznych raportach lub pamięci. Dzięki temu historia decyzji staje się aktywnym systemem, który zespoły mogą wykorzystywać do zadawania zapytań, a nie pasywnym archiwum, do którego nikt nie wraca.

🌼 Bonus: Uporządkuj złożone decyzje dzięki szablonom.

Nie każda decyzja jest szybka. Gdy zespoły potrzebują głębszej analizy, szablony ClickUp zapewniają strukturę i przejrzystość bez spowalniania realizacji.

Pobierz bezpłatny szablon

Dzięki szablonowi dokumentu ClickUp Decision Making Framework uzyskasz przejrzystą strukturę do pracy nad decyzjami, zamiast debatować nad nimi w kółko. Możesz rozłożyć wszystkie opcje, rozważyć zalety i wady przy użyciu tych samych kryteriów i sprawdzić, które pomysły zasługują na priorytet, zanim cokolwiek ruszy do przodu.

Szablon zawiera niestandardowe statusy ClickUp do śledzenia każdego etapu decyzji (od propozycji do zatwierdzenia) oraz pola niestandardowe ClickUp do rejestrowania kluczowych danych wejściowych i kompromisów. W miarę postępu prac Twoje decyzje pozostają widoczne, możliwe do prześledzenia i łatwe do odniesienia.

Pobierz bezpłatny szablon

W przypadku bardziej złożonych wyborów, gdzie liczy się wiele ścieżek i wyników, szablon drzewa decyzyjnego ClickUp pozwala zespołom wizualizować decyzje w uporządkowanym formacie Tablicy. Ten szablon podejmowania decyzji zamienia abstrakcyjną logikę w coś namacalnego, pokazując:

Decyzje stają się przejrzyste i łatwiejsze do zrozumienia dla wszystkich, ponieważ uzasadnienie jest przedstawiane w miejscu, w którym zespół już współpracuje.

Uprość złożone wybory dzięki ClickUp

Decyzje są tak dobre, jak kontekst, jasność i konsekwencja, które za nimi stoją. AI może pomóc w połączeniu faktów, ujawnieniu ukrytych zagrożeń i uporządkowaniu złożonych opcji, ale działa najlepiej, gdy towarzyszy samej pracy, a nie funkcjonuje w izolacji.

Dzięki ClickUp zyskujesz zintegrowany obszar roboczy, w którym zadania, dokumenty, aktualizacje i procesy decyzyjne są zgrupowane w jednym miejscu.

Od podsumowywania rozproszonych danych wejściowych za pomocą ClickUp Brain, poprzez porównywanie opcji za pomocą kart AI, rozumowanie za pomocą Super Agents, aż po automatyzację działań następczych za pomocą Autopilot Agents — każdy element procesu decyzyjnego jest połączony, posiadający widoczność i możliwy do realizacji.

Zarejestruj się w ClickUp już dziś za darmo! ✅

Często zadawane pytania (FAQ)

Sztuczna inteligencja może wspierać i pomagać w podejmowaniu decyzji poprzez przetwarzanie dużych zbiorów danych, identyfikowanie wzorców, wykonywanie prognoz wyników i sugerowanie opcji. Nie zastępuje ona jednak ludzkiej oceny sytuacji ani odpowiedzialności. W większości rzeczywistych sytuacji firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do usprawnienia procesu podejmowania decyzji, a nie do przekazania jej pełnej władzy.

Decyzje, które wymagają wielu danych wejściowych, są obarczone niepewnością lub wymagają złożonych kompromisów, najbardziej korzystają ze wsparcia AI. Przykłady obejmują decyzje operacyjne, takie jak alokacja zasobów, decyzje taktyczne, takie jak dostosowania kampanii, oraz decyzje strategiczne, takie jak wejście na rynek lub ustalanie priorytetów inwestycyjnych. W takich sytuacjach AI może ujawnić trendy i scenariusze, które mogłyby zostać pominięte w analizie przeprowadzonej wyłącznie przez człowieka.

Zespoły unikają nadmiernego uzależnienia od sztucznej inteligencji, angażując w proces ludzi: weryfikują wyniki sztucznej inteligencji w oparciu o wiedzę specjalistyczną, ustalają jasne granice, kiedy sugestie sztucznej inteligencji muszą zostać zweryfikowane, i traktują sztuczną inteligencję jako źródło informacji. Tworzenie krytycznych punktów kontrolnych i wymaganie uzasadnienia decyzji pomaga zachować nadzór ze strony człowieka.

AI może być godna zaufania jako część szerszego procesu, zwłaszcza gdy modele są zrozumiałe i połączone z ludzką intuicją. Przejrzystość i zrozumienie sposobu, w jaki AI dochodzi do sugestii (np. modele zrozumiałe), zwiększają zaufanie, ale ludzie nadal muszą oceniać adekwatność w kontekście.

Dokumentuj decyzje, rejestrując dane wejściowe, kryteria, założenia i uzasadnienia, w tym informacje o tym, które wnioski AI zostały wykorzystane i dlaczego. Tworzy to ścieżkę decyzyjną dla odpowiedzialności, pomaga zespołom powrócić do poprzednich decyzji i wspiera proces uczenia się w miarę upływu czasu. Dokumenty dotyczące decyzji są połączone z zadaniami i wynikami, dzięki czemu praca i uzasadnienia pozostają ze sobą połączone.

„Najlepsza” sztuczna inteligencja do podejmowania decyzji zależy od kontekstu Twojego zespołu. ClickUp Brain sprawdza się dobrze w przypadku nowoczesnych zespołów, łącząc inteligencję obszaru roboczego z mocą agenta. Pobiera informacje w czasie rzeczywistym z zadań, dokumentów i czatów. Ponadto automatycznie generuje plany projektów, ustala priorytety ryzyka i uruchamia agentów Autopilot do wykonywania czynności, takich jak przydzielanie zadań, co pozwala zaoszczędzić wiele godzin poświęcanych na podejmowanie decyzji.