Obietnica pracy opartej na sztucznej inteligencji wydaje się prosta: szybsze decyzje, mniej pracy, inteligentniejsza współpraca. Jednak dla większości zespołów rzeczywistość nie wygląda tak, jak w reklamach. Nasze badanie dojrzałości AI pokazuje, że tylko 12% pracowników wiedzy w pełni zintegrowało sztuczną inteligencję ze swoimi cyklami pracy, a 38% w ogóle jej nie używa. Ta różnica między ambicjami a realizacją jest problemem związanym ze stosem.
Stworzenie prawdziwie zespołów skupionych na sztucznej inteligencji oznacza wyjście poza ramy poszczególnych narzędzi i zastanowienie się, jaki zestaw wspiera pracę zespołu na każdym poziomie i w każdym cyklu pracy.
W tym wpisie na blogu omówimy, który stos AI jest odpowiedni dla zespołów stawiających na sztuczną inteligencję. Dodatkowo przyjrzymy się, jak ClickUp wpisuje się w ten obraz jako zintegrowany obszar roboczy AI dostosowany do sposobu działania Twojej firmy.
Czym jest stos technologiczny AI?
Stos technologiczny AI to połączenie narzędzi, platform i systemów, z których korzysta zespół, aby zintegrować AI z codzienną pracą. Potraktuj go jako fundament, który decyduje o tym, jak dobrze AI może funkcjonować w Twojej organizacji.
Zazwyczaj obejmuje on modele AI lub asystentów, z którymi współpracuje Twój zespół, platformy, na których wykonywana jest praca, oraz integracje, które łączą je wszystkie razem.
Silny stos technologiczny sprawia, że AI jest użyteczna w kontekście, w którym zadania, rozmowy i decyzje już mają miejsce. Natomiast słaby stos sprawia, że AI pozostaje na uboczu jako samodzielne narzędzie, o którym ludzie muszą pamiętać, aby otworzyć je w osobnej zakładce.
🧠 Ciekawostka: Chociaż uważamy AI za technologię przyszłości, koncepcja ta ma już tysiące lat. W mitologii greckiej bóg Hefajstos miał zbudować złote roboty, które pomagały mu się poruszać.
Podstawowe warstwy nowoczesnego stosu technologicznego AI
Nowoczesny stos technologii AI jest podzielony na pięć odrębnych warstw, z których każda obsługuje konkretną fazę cyklu życia AI. Zrozumienie tej warstwowej architektury pomaga zidentyfikować luki, uniknąć zbędnych narzędzi i zbudować skalowalny system.
Każda warstwa jest zależna od pozostałych; słabość jednej z nich osłabia cały stos.
Warstwa danych
Warstwa danych stanowi podstawę stosu. Obsługuje ona pozyskiwanie, przechowywanie, transformację i inżynierię funkcji surowych danych dla każdego modelu AI. Kluczowe komponenty obejmują jeziora danych dla danych surowych, hurtownie danych dla danych ustrukturyzowanych oraz magazyny funkcji dla danych wejściowych modeli wielokrotnego użytku.
Częstym problemem jest posiadanie odizolowanych źródeł danych o niespójnych formatach, co sprawia, że odtworzenie eksperymentów lub debugowanie problemów produkcyjnych jest prawie niemożliwe.
🧠 Ciekawostka: W 1958 roku John McCarthy opracował język programowania LISP, który stał się jednym z najważniejszych języków w badaniach nad sztuczną inteligencją. Przez dziesięciolecia pozostawał kluczowym narzędziem i wywarł wpływ na późniejsze języki zaprojektowane do pracy z symboliczną sztuczną inteligencją.
Warstwa modelowania
To tutaj naukowcy zajmujący się danymi i inżynierowie ML tworzą, szkolą i weryfikują modele. Warstwa modelowania obejmuje narzędzia ML, takie jak PyTorch lub TensorFlow, narzędzia do śledzenia eksperymentów oraz rejestry modeli służące do wersjonowania i przechowywania wyszkolonych modeli.
Zespoły skupiające się na AI przeprowadzają setki eksperymentów, a bez odpowiedniego śledzenia można łatwo stracić najlepiej działający model lub powielać pracę.
Warstwa infrastruktury
Warstwa infrastruktury zapewnia surową moc do szkolenia i obsługi modeli na dużą skalę. Obejmuje to obliczenia w chmurze, takie jak klastry GPU, koordynację kontenerów za pomocą Kubernetes oraz koordynatory cyklu pracy, takie jak Airflow lub Kubeflow.
Głównym wyzwaniem jest tutaj równowaga między kosztami a wydajnością. Nadmierne przydzielanie zasobów nadwyręża budżet, a niedostateczne przydzielanie zasobów spowalnia tempo iteracji zespołu.
Warstwa usługowa
Warstwa serwowania dostarcza prognozy modelu użytkownikom lub innym systemom. Obejmuje ona frameworki serwowania modeli, bramki API oraz narzędzia do wnioskowania w czasie rzeczywistym i wsadowym.
Ponadto obsługa nie jest jednorazowymi ustawieniami; potrzebne są mechanizmy, takie jak wdrożenia kanarkowe i testy A/B, aby bezpiecznie aktualizować modele w produkcji bez powodowania przestojów.
🔍 Czy wiesz, że... Badanie przeprowadzone wśród ponad 1200 profesjonalistów wykazało, że 95% z nich korzysta obecnie ze sztucznej inteligencji w pracy lub w domu. Większość z nich zgłasza stały wzrost wydajności, a 76% nawet samodzielnie pokrywa koszty tych narzędzi.
Warstwa monitorowania i informacji zwrotnych
Po uruchomieniu modelu jego praca dopiero się zaczyna.
Warstwa monitorująca przeprowadza śledzenie wydajności modelu, wykrywa odchylenia danych i wysyła alerty, gdy coś idzie nie tak. Zawiera również kanały informacji zwrotnej, które przekazują poprawki użytkowników lub nowe dane z powrotem do systemu, umożliwiając modelom ciągłą naukę i doskonalenie się w miarę upływu czasu.
Frameworki i narzędzia AI, które wspierają zespoły skupiające się na sztucznej inteligencji
Rynek jest zalany narzędziami AI i prawie niemożliwe jest stwierdzenie, które z nich są gotowe do produkcji, a które są tylko modą. Zespoły tracą niezliczone godziny na ocenę dziesiątek opcji, często wybierając narzędzie, które nie jest odpowiednie i powoduje dług techniczny w przyszłości.
Oto niektóre z narzędzi, które napędzają dzisiejsze wiodące zespoły skupiające się na AI:
Inżynieria danych i funkcji
- Apache Spark obsługuje przetwarzanie danych na dużą skalę dla zespołów pracujących z rozproszonymi zbiorami danych o dużej objętości.
- dbt przekształca surowe dane w czyste, ustrukturyzowane modele gotowe do analizy i uczenia maszynowego.
- Feast i Tecton zarządzają magazynami funkcji, ułatwiając udostępnianie i ponowne wykorzystywanie funkcji w różnych modelach.
🧠 Ciekawostka: W 1966 r. rząd Stanów Zjednoczonych sfinansował projekt AI mający na celu automatyczne tłumaczenie języka rosyjskiego na angielski. Po prawie dziesięciu latach pracy system zawiódł tak bardzo, że finansowanie zostało nagle wstrzymane. To pojedyncze zdarzenie było wyzwalaczem pierwszej poważnej zimy AI i nauczyło badaczy, że rozumienie języka jest znacznie trudniejsze niż oczekiwano.
Tworzenie modeli
- PyTorch i TensorFlow to najpopularniejsze frameworki do tworzenia i szkolenia modeli głębokiego uczenia na dużą skalę.
- Hugging Face Transformers zapewnia bibliotekę wstępnie wyszkolonych modeli NLP, które Teams mogą dostosować do konkretnych zastosowań.
- scikit-learn pozostaje niezawodnym wyborem do klasycznych zadań uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, regresja i klastrowanie.
Śledzenie eksperymentów
- MLflow umożliwia zespołom rejestrowanie, porównywanie i odtwarzanie eksperymentów w całym cyklu życia modelu.
- Weights & Biases oferuje bogate funkcje wizualizacji i współpracy, umożliwiające śledzenie wydajności modeli w czasie.
- Neptune jest przeznaczony dla zespołów, które potrzebują szczegółowych metadanych eksperymentów i długoterminowej historii eksperymentów.
Koordynacja
- Apache Airflow jest szeroko stosowany do planowania i zarządzania złożonymi danymi oraz potokami ML w środowiskach produkcyjnych.
- Kubeflow jest przeznaczony dla zespołów wykonujących cykle pracy ML w Kubernetes na dużą skalę.
- Prefect i Dagster oferują bardziej nowoczesne podejście do koordynacji cyklu pracy, zapewniając lepszą obserwowalność i wbudowaną obsługę błędów.
🚀 Zaleta ClickUp: Zmień koordynację cyklu pracy w przewagę konkurencyjną dzięki ClickUp Super Agents. Są to członkowie zespołu AI, którzy działają w Twoim obszarze roboczym ClickUp i koordynują złożone cykle pracy między zadaniami, dokumentami, czatami i połączonymi narzędziami, wykorzystując rzeczywisty kontekst i autonomię.
Na przykład, możesz automatycznie wdrażać nowych klientów dzięki Super Agents. Może on:
- Przeszukaj swój obszar roboczy w poszukiwaniu nowych rekordów klientów.
- Twórz odpowiednie szablony projektów w ClickUp.
- Przydzielaj zadania związane z wdrażaniem nowych pracowników odpowiednim członkom zespołu w oparciu o ich role i umowy SLA.
- Wygeneruj e-mail powitalny dostosowany do branży klienta.
- Udostępnij podsumowanie na czacie zespołu.
Wszystko to działa zgodnie z harmonogramem i dostosowuje się do wyjątków bez konieczności nadzorowania każdego kroku.
Oto jak stworzyć swojego pierwszego Super Agenta w ClickUp:
Obsługa modeli
- TensorFlow Serving i TorchServe zostały stworzone specjalnie do wdrażania modeli głębokiego uczenia jako skalowalne interfejsy API o niskim opóźnieniu.
- Seldon Core zapewnia elastyczną warstwę serwisową dla zespołów zarządzających wieloma modelami w różnych frameworkach.
- BentoML upraszcza pakowanie i wdrażanie modeli, ułatwiając przejście od etapu rozwoju do produkcji.
Monitorowanie
- Evidently AI, Arize i WhyLabs wykrywają odchylenia modeli i problemy z jakością danych, sygnalizując moment, w którym wydajność modelu zaczyna spadać w środowisku produkcyjnym.
- Prometheus i Grafana zapewniają obserwowalność na poziomie systemu, dając zespołom widoczność w zakresie stanu infrastruktury oraz wydajności modeli.
🚀 Zaleta ClickUp: Stwórz centrum dowodzenia na żywo, które śledzi cele, obciążenie pracą, przychody, czas cyklu i ryzyko związane z dostawą w jednym miejscu dzięki pulpitom nawigacyjnym ClickUp. Następnie dodaj karty AI, aby automatycznie wyświetlać spostrzeżenia, sygnalizować anomalie i rekomendować kolejne kroki, zanim problemy się nasilą.
Możesz dodać:
- Karta AI StandUp: Podsumuj ostatnią aktywność wybranych zadań i projektów w wybranym okresie czasu.
- Karta AI Team StandUp: Uzyskaj podsumowania działań wielu osób lub zespołów, aby zobaczyć, nad czym pracowała każda z grup.
- Karta podsumowująca AI: Stwórz zwięzły przegląd statusu dla kierownictwa, który pokazuje, co idzie zgodnie z planem, a co wymaga uwagi.
- Karta aktualizacji projektu AI: automatycznie generuj ogólny raport z postępów dla określonej przestrzeni, folderu lub listy.
- Karta AI Brain: Dostosuj własną podpowiedź, aby uzyskać spersonalizowane informacje lub wykonywać niestandardowe zadania związane z raportowaniem.
Duże modele językowe (LLM)
- OpenAI ChatGPT jest szeroko stosowany do generowania zawartości, pomocy w kodowaniu i zadań związanych z rozumowaniem w zespołach Enterprise.
- Anthropic Claude obsługuje długie, złożone dokumenty i szczegółowe instrukcje, dzięki czemu doskonale nadaje się do procesów wymagających intensywnych badań w cyklach pracy.
- Google Gemini oferuje funkcje multimodalne, umożliwiając zespołom pracę z tekstem, obrazami i danymi w jednym interfejsie.
🚀 Zaleta ClickUp: Większość zespołów tonie w morzu niepowiązanych ze sobą narzędzi AI: jedno do pisania, jedno do notatek, jedno do raportowania i jedno do automatyzacji. Kontekst zostaje utracony, a bezpieczeństwo staje się znakiem zapytania.
ClickUp Brain MAX łączy wszystko w jednej, zunifikowanej superaplikacji AI wbudowanej w Twoją pracę.
Twój zespół otrzymuje jeden system AI, który rozumie zadania, dokumenty, czaty, pulpity nawigacyjne i cykle pracy w rzeczywistym kontekście. Może on odpowiadać na pytania dotyczące projektów, generować zawartość na podstawie danych na żywo, tworzyć plany działania, podsumowywać aktualizacje i uruchamiać kolejne kroki bez rozrostu AI. Możesz również płynnie przełączać się między ChatGPT, Claude i Gemini w zależności od zadań.
Narzędzia do automatyzacji i zarządzania cyklem pracy
- Zapier zapewnia połączenie aplikacji i uruchamia zautomatyzowane cykle pracy bez konieczności wsparcia inżynierów.
- Make oferuje bardziej elastyczną automatyzację dla zespołów, które potrzebują złożonej, wieloetapowej logiki cyklu pracy.
- n8n to otwarte narzędzie do automatyzacji, które zapewnia zespołom technicznym pełną kontrolę nad tworzeniem i hostowaniem cykli pracy.
Platformy wydajności oparte na AI
- ClickUp łączy zadania, dokumenty, czat i sztuczną inteligencję w jednym zintegrowanym obszarze roboczym, dzięki czemu zespoły nie muszą ciągle przełączać się między narzędziami, aby wykonać swoją pracę.
- Notion AI dodaje funkcje pisania i tworzenia podsumowań do istniejących dokumentów i struktury bazy danych Notion.
- Microsoft Copilot jest zintegrowany z pakietem Microsoft 365 i jest przydatny dla zespołów, które już intensywnie korzystają z programów Word, Excel i Teams.
Zarządzanie wiedzą i wyszukiwanie oparte na AI
- Glean pobiera informacje z połączonych aplikacji firmy i udostępnia je na żądanie za pośrednictwem wyszukiwarki Enterprise.
- Guru pomaga zespołom tworzyć i utrzymywać centralną bazę wiedzy, która pozostaje dokładna i dostępna dla całej organizacji.
🚀 Zaleta ClickUp: Kiedy Teams mówią o zarządzaniu wiedzą, problem polega na tym, że podczas podejmowania decyzji nie pojawiają się odpowiednie informacje.
ClickUp Docs rozwiązuje ten problem u źródła, umożliwiając zespołom gromadzenie i aktualizowanie wiedzy w trakcie przepływu pracy.
Powiedzmy, że dział operacyjny dostosowuje listę kontrolną zamówień podczas wdrażania nowego dostawcy. Dział finansowy dodaje nowe limity zatwierdzania bezpośrednio w tym samym dokumencie i połącza je z bieżącym zadaniem. Dział prawny wyjaśnia wyjątek w komentarzu podczas przeglądu. Dokument odzwierciedla aktualny przebieg procesu, ponieważ ewoluował wraz z pracą.
Rozwiązuje to problem przestarzałej wiedzy. Tworzy jednak nowy.
Gdy wiedza jest rozproszona między dokumentami, zadaniami i komentarzami, wyzwaniem staje się szybkie znalezienie właściwej odpowiedzi. ClickUp Enterprise Search zajmuje się właśnie tym.
Gdy ktoś pyta, jak przebiega proces zatwierdzania dostawców w przypadku kontraktów o wartości powyżej 10 mln dolarów, Enterprise Search wyświetla najnowszą wersję dokumentu, połączone zadanie zatwierdzania oraz komentarz z podpisem działu prawnego. Nikt nie musi pamiętać, gdzie znajdują się poszczególne informacje ani jakie narzędzie sprawdzić.
Jak wybrać odpowiedni stos AI dla swojego zespołu
Znasz warstwy i widziałeś narzędzia, ale paraliżuje Cię wybór. Bez jasnych ram decyzyjnych Teams często wybierają narzędzia na podstawie ich popularności lub popadają w paraliż analityczny i nigdy nie podejmują decyzji.
Nie ma jednego uniwersalnego „najlepszego” zestawu; wybór odpowiedniego zależy od celów, ograniczeń i dojrzałości zespołu. Oto jak podjąć właściwą decyzję:
Zacznij od celów biznesowych
Przed oceną jakiegokolwiek narzędzia należy dokładnie określić, co sztuczna inteligencja ma zrobić dla Twojej organizacji. Zespoły, które pomijają ten krok, otrzymują imponujące narzędzia, które rozwiązują niewłaściwe problemy.
Kiedy już jasno określisz cel, niech to on kieruje Twoimi priorytetami:
- Jeśli najważniejsza jest inferencja o niskim opóźnieniu, na pierwszym miejscu powinny znaleźć się infrastruktura serwerowa i narzędzia do wdrażania na obrzeżach sieci.
- Jeśli priorytetem jest szybkie przeprowadzanie eksperymentów, elastyczne systemy obliczeniowe i solidne systemy śledzenia eksperymentów są niezbędne.
- Jeśli działasz w branży podlegającej regulacjom, na pierwszym planie muszą znaleźć się pochodzenie danych, możliwość audytu i opcje wdrożenia lokalnego.
- Jeśli celem jest wewnętrzna wydajność, zintegrowany obszar roboczy z wbudowaną sztuczną inteligencją, taki jak ClickUp AI, zapewni większą wartość niż zbiór niepowiązanych ze sobą rozwiązań punktowych.
🔍 Czy wiesz, że... Podczas gdy większość świata wciąż testuje sztuczną inteligencję, zespoły skupiające się na AI oficjalnie zakończyły już okres próbny. Ponad 40% eksperymentów z AI w czołowych organizacjach zostało już przeniesionych do pełnej produkcji.
Oceń, jak dobrze integruje się z tym, co już masz.
Twój stos AI nie będzie funkcjonował w izolacji. Musi on płynnie łączyć się z istniejącą hurtownią danych, potokami CI/CD i aplikacjami biznesowymi. Przed podjęciem decyzji o wyborze narzędzia zadaj sobie następujące pytania:
- Czy oferuje on wsparcie dla Twojego dostawcy usług w chmurze bez konieczności stosowania niestandardowych złączy?
- Czy można go skalować wraz ze wzrostem ilości danych i wielkości zespołu?
- Ile wysiłku inżynieryjnego będzie wymagało utrzymanie integracji w dłuższej perspektywie czasowej?
- Czy dobrze współpracuje z narzędziami, z których Twój zespół korzysta na co dzień?
Narzędzie o nieco mniejszej liczbie funkcji, ale o dużej interoperacyjności, prawie zawsze będzie lepsze od najlepszego w swojej klasie rozwiązania, które sprawia problemy z integracją.
Zrównoważ koszty, bezpieczeństwo i możliwości zespołu.
Każda decyzja dotycząca stosu wiąże się z realnymi kompromisami, a trzy z nich często zaskakują zespoły:
- Koszt: Obliczenia w chmurze potrzebne do szkolenia dużych modeli mogą szybko stać się kosztowne wraz ze wzrostem skali użytkowania. Warto od początku wbudować monitorowanie kosztów, zamiast traktować to jako kwestię drugorzędną.
- Bezpieczeństwo: Twój stos będzie obsługiwał poufne dane, więc przed commitowaniem oceń standardy szyfrowania, kontrolę dostępu i certyfikaty zgodności.
- Możliwości zespołu: Nawet najlepsze narzędzie jest bezużyteczne, jeśli nikt w zespole nie wie, jak z niego korzystać. Realistycznie oceniaj czas potrzebny na wdrożenie, dostępną dokumentację i rodzaj wspierania, jakie zapewnia dostawca.
Myśl warstwami, a nie pojedynczymi narzędziami
Najskuteczniejsze stosy AI to systemy warstwowe, w których przepływ danych jest płynny od momentu pozyskania do monitorowania, a każda warstwa komunikuje się z następną. Oceniając nowe narzędzie, zadaj sobie pytanie:
- Czy wzmacnia to warstwy wokół niego, czy też zwiększa złożoność?
- Czy w Twoim zespole jest osoba, która jest właścicielem tej warstwy stosu?
- Czy można go zastąpić bez zakłócania wszystkiego, co znajduje się dalej?
- Czy tworzy to jedno źródło prawdy, czy kolejną silosową strukturę?
🔍 Czy wiesz, że... Chociaż 88% firm korzysta obecnie z AI, tylko 6% organizacji uznaje się za „wysokowydajne”. Zespoły te osiągają zwrot z inwestycji w AI w wysokości ponad 10,30 USD za każdego zainwestowanego dolara, czyli prawie trzykrotnie więcej niż średnia.
Typowe błędy związane ze stosem AI i sposoby ich uniknięcia
Nawet zespoły dysponujące dużymi zasobami popełniają błędy w tym zakresie. Oto najczęstsze błędy związane ze stosem AI i sposoby ich uniknięcia:
| Błąd | Dlaczego tak się dzieje | Jak tego uniknąć |
| Budowanie przed weryfikacją | Zespoły angażują się w złożoną infrastrukturę, zanim potwierdzą, że dany przypadek użycia faktycznie zapewnia wartość. | Zacznij od ukierunkowanego projektu pilotażowego, zweryfikuj wpływ, a następnie skaluj stos w oparciu o sprawdzone przypadki użycia. |
| Ignorowanie jakości danych | Teams inwestują znaczne środki w modele, ale zaniedbują jakość danych, które do nich trafiają. | Przed zainwestowaniem w rozwój modeli potraktuj infrastrukturę danych jako priorytet najwyższej klasy. |
| Nie docenianie złożoności integracji | Narzędzia są oceniane osobno, bez uwzględnienia tego, jak tworzą one połączenie z szerszym stosem. | Przed podjęciem decyzji o wdrożeniu nowego narzędzia należy sporządzić mapę całego ekosystemu danych i cyklu pracy. |
| Optymalizacja pod kątem funkcji, a nie dopasowania | Teams poszukują narzędzi, które są najbardziej imponujące pod względem technicznym, a nie takich, które pasują do ich cyklu pracy. | Priorytetowo traktuj narzędzia, które płynnie integrują się z dotychczasowym sposobem pracy Twojego zespołu. |
| Pomijanie monitorowania | Modele są wdrażane, ale nigdy nie są śledzone pod kątem dryftu lub degradacji w czasie. | Wbuduj monitorowanie w swój stos od samego początku, a nie jako dodatek. |
| Ignorowanie wdrożenia | Pakiet został stworzony z myślą o inżynierach, ale nigdy nie był przeznaczony do użytku przez szerszy zespół. | Wybierz narzędzia z przystępnymi interfejsami i zainwestuj w wdrażanie, aby ich stosowanie rozszerzyło się poza użytkowników technicznych. |
📮 ClickUp Insight: Zespoły osiągające słabe wyniki są 4 razy bardziej skłonne do korzystania z ponad 15 narzędzi, podczas gdy zespoły osiągające wysokie wyniki utrzymują wydajność, limitując swój zestaw narzędzi do 9 lub mniej platform. A co z korzystaniem z jednej platformy?
Jako aplikacja do wszystkiego, co związane z pracą, ClickUp łączy zadania, projekty, dokumenty, wiki, czaty i połączenia w ramach jednej platformy, uzupełnionej o cykle pracy oparte na sztucznej inteligencji.
Chcesz pracować mądrzej? ClickUp sprawdza się w każdym zespole, zapewnia widoczność pracy i pozwala skupić się na tym, co najważniejsze, podczas gdy AI zajmuje się resztą.
Praktyczne przykłady stosów AI z wiodących firm
Trudno jest wyobrazić sobie, jak wszystkie te warstwy i narzędzia współgrają ze sobą, nie widząc ich w akcji. Chociaż szczegóły ciągle ewoluują, analiza architektur znanych firm skupiających się na AI ujawnia wspólne wzorce i priorytety. Oto kilka przykładów:
- Spotify: Gigant streamingu muzycznego korzysta z magazynu funkcji opartego na Feast, TensorFlow do modeli rekomendacji oraz Kubeflow do koordynacji procesów. Kluczowym spostrzeżeniem było zainwestowanie w ponowne wykorzystanie funkcji, co pozwoliło różnym zespołom tworzyć modele bez konieczności ponownej inżynierii tych samych danych wejściowych.
- Uber: Aby zarządzać ML na dużą skalę, Uber stworzył własną wewnętrzną platformę o nazwie Michelangelo. Standaryzuje ona cały cykl życia ML, umożliwiając setkom inżynierów tworzenie i wdrażanie modeli przy użyciu spójnego zestawu cykli pracy.
- Airbnb: Platforma Bighead ściśle łączy eksperymenty ML z wskaźnikami biznesowymi. Kładzie nacisk na śledzenie eksperymentów i integrację testów A/B, zapewniając, że każdy model jest oceniany pod kątem jego wpływu na produkt.
- Netflix: Netflix, pionier w dziedzinie rekomendacji na dużą skalę, wykorzystuje Metaflow do koordynacji cyklu pracy i zbudował niestandardową infrastrukturę serwerową zoptymalizowaną pod kątem wydajności. Priorytetowo potraktowano doświadczenie programistów, ułatwiając naukowcom zajmującym się danymi wdrażanie swoich pomysłów do produkcji.
🔍 Czy wiesz, że... Od końca 2022 r. koszt uruchomienia AI na poziomie GPT-3. 5 spadł ponad 280-krotnie. Dla zespołów, które już tworzą rozwiązania oparte na AI, oznacza to, że za grosze można teraz zrobić to, co jeszcze dwa lata temu kosztowało małą fortunę.
Jak ClickUp zastępuje Twój stos technologii AI
ClickUp łączy realizację, inteligencję i automatyzację w jednym połączonym obszarze roboczym, dzięki czemu zespoły skupiające się na sztucznej inteligencji mogą poświęcić więcej czasu na dostarczanie produktów zamiast na łączenie narzędzi.
Teams ograniczają rozrost SaaS, ponieważ praca, decyzje i pomoc AI odbywają się w jednym systemie. Zmniejsza się również liczba zmian kontekstu, ponieważ każda czynność odbywa się tam, gdzie już istnieje praca.
Przyjrzyjmy się bliżej, w jaki sposób ClickUp zastępuje stos technologii AI. 👀
Twórz i realizuj zadania szybciej
ClickUp Brain zastępuje rozproszone narzędzia AI, które generują zawartość bez zrozumienia rzeczywistego wykonania. Odczytuje zadania na żywo, dokumenty, komentarze, pola i historię w całym obszarze roboczym, aby zaoferować kontekstową sztuczną inteligencję.
Załóżmy, że menedżer produktu przeprowadza eksperyment A/B i musi przekształcić wyniki w gotowe do wykonania zadania. Może użyć ClickUp Brain, aby:
- Wygeneruj PRD na podstawie wyników eksperymentów, połączonych błędów i wcześniejszych decyzji.
- Automatyczne tworzenie opisów zadań dla inżynierów na podstawie PRD i kryteriów akceptacji.
- Podsumuj wyniki sprintów i ujawniaj nierozwiązane zależności podczas planowania.
- Odpowiadaj na pytania dotyczące cyklu pracy, korzystając z aktualnego stanu zadania i informacji o własności.
📌 Wypróbuj tę podpowiedź: Utwórz PRD dla eksperymentu związanego z procesem realizacji transakcji, korzystając z wyników ostatniego sprintu i podaj linki do wymaganych zadań inżynieryjnych.
Koordynuj cykle pracy AI
Gdy praca już istnieje, automatyzacja cyklu pracy zapewnia jej ciągłość.
Automatyzacje ClickUp obsługują oparte na wyzwalaczach cykle pracy powiązane z rzeczywistymi zdarzeniami wykonawczymi. Na przykład zespół zajmujący się uczeniem maszynowym wprowadza nowy eksperyment do monitorowania produkcji.
- Kiedy uruchamia się alert Datadog, automatyzacja tworzy zadanie związane z błędem i przypisuje je inżynierowi dyżurnemu.
- Po połączeniu poprawki automatyzacja kieruje zadanie do działu kontroli jakości i aktualizuje status na „Testowanie”.
- Po zatwierdzeniu przez dział kontroli jakości automatyzacja przypisuje właścicieli wydania i aktualizuje status do „Gotowe do wdrożenia”.
- Po zakończeniu wdrażania automatyzacja publikuje wyniki i zamyka pętlę.
Zespoły zarządzają ponownym szkoleniem, walidacją i wdrażaniem modeli przy użyciu widocznych reguł w obszarze roboczym.
Prawdziwy użytkownik udostępnia swoje doświadczenia z wykorzystaniem ClickUp do realizacji zadań:
ClickUp jest niezwykle elastyczny i sprawdza się jako pojedynczy system wykonawczy dla wszystkich zespołów. W GobbleCube używamy go do zarządzania GTM, CSM, produktami, automatyzacją i operacjami wewnętrznymi w jednym miejscu. Największą zaletą jest możliwość dostosowania wszystkiego do własnych potrzeb. Pola niestandardowe, hierarchie zadań, zależności, automatyzacje i widoki pozwalają nam modelować rzeczywiste cykle pracy w firmie, zamiast narzucać nam sztywną strukturę. Po prawidłowym skonfigurowaniu zastępuje wiele narzędzi i znacznie ogranicza ręczną koordynację.
ClickUp jest niezwykle elastyczny i sprawdza się jako pojedynczy system wykonawczy dla wszystkich zespołów. W GobbleCube używamy go do zarządzania GTM, CSM, produktami, automatyzacją i operacjami wewnętrznymi w jednym miejscu. Największą zaletą jest możliwość dostosowania wszystkiego do własnych potrzeb. Pola niestandardowe, hierarchie zadań, zależności, automatyzacje i widoki pozwalają nam modelować rzeczywiste cykle pracy zamiast narzucać nam sztywną strukturę. Po prawidłowym skonfigurowaniu zastępuje wiele narzędzi i znacznie ogranicza konieczność ręcznej koordynacji.
Natychmiastowe rejestrowanie decyzji podjętych podczas spotkań
Spotkania często mają większe znaczenie niż dokumenty. ClickUp AI Notetaker zapewnia, że decyzje te przekładają się na pracę.
Załóżmy, że cotygodniowy przegląd modelu ujawnia problemy z wydajnością. AI Notetaker rejestruje spotkanie, generuje zwięzłe podsumowanie i wyodrębnia działania, które należy podjąć. Można je przekształcić w zadania ClickUp połączone z odpowiednim projektem.
Właściciele natychmiast otrzymują zadania, a przyszłe prace można powiązać z pierwotną decyzją bez konieczności przeszukiwania transkrypcji.
Scentralizuj sygnały we wszystkich narzędziach
Wymiana stosu technologicznego AI nie wymaga rezygnacji z istniejących systemów. Integracje ClickUp łączą sygnały w jedną warstwę wykonawczą.
Na przykład możesz:
- Zsynchronizuj problemy GitHub z zadaniami ClickUp powiązanymi z kamieniami milowymi wydania.
- Wyzwalacze cykli pracy mogą być uruchamiane z alertów Datadog lub platform eksperymentalnych.
- Dodaj wyniki eksperymentów jako załączniki do zadań przeglądowych.
Zespoły działają w jednym obszarze roboczym, a narzędzia dostarczają ustrukturyzowane dane do aktywnej pracy.
Działaj szybciej dzięki wydajności opartej na głosie
Szybkość ma znaczenie, gdy pomysły pojawiają się w trakcie pracy. Funkcja ClickUp Talk to Text w Brain MAX umożliwia wydajność opartą na głosie i pozwala pracować 4 razy szybciej.
Załóżmy, że główny inżynier zakończył debugowanie i chce szybko zarejestrować kontekst. Dyktuje aktualizację, Brain MAX transkrybuje ją i strukturyzuje zawartość, dzięki czemu można natychmiast zaktualizować zadanie.
Wprowadzanie głosowe eliminuje utrudnienia i przyspiesza realizację planów i dostaw.
Obejrzyj to wideo, aby zrozumieć, jak działa ten asystent zamieniający głos na tekst:
Nigdy więcej nie stracisz genialnego pomysłu: skorzystaj z tego asystenta zamiany głosu na tekst
🔍 Czy wiesz, że... Chociaż 62% osób uważa, że agenci AI są obecnie nadmiernie rozreklamowani, główną przyczyną tego stanu rzeczy jest brak kontekstu. Około 30% użytkowników jest sfrustrowanych „pewnymi siebie zgadywaczami”, którzy brzmią przekonująco, ale podają błędne informacje, ponieważ nie są zintegrowani z rzeczywistym obszarem roboczym zespołu.
Architektura zapewniająca dynamiczny rozwój dzięki ClickUp
Budowanie zespołu skupionego na AI zaczyna się od intencji. Każda warstwa stosu, od danych i modeli po monitorowanie i automatyzację, wpływa na to, jak szybko zespół może działać i jak pewnie może się rozwijać. Gdy warstwy te są ze sobą płynnie połączone, AI staje się integralną częścią działania, a nie tylko elementem pobocznym.
ClickUp skupia się na warstwie wykonawczej. Dzięki zadaniom, dokumentom, agentom AI, automatyzacji, wyszukiwaniu korporacyjnemu i ClickUp Brain w jednym zintegrowanym obszarze roboczym, Twoje inicjatywy AI pozostają powiązane z rzeczywistą pracą. Eksperymenty łączą się z realizacją. Monitorowanie łączy się z własnością. Decyzje łączą się z udokumentowanym kontekstem.
Zespoły mogą koordynować cykle pracy, uzyskiwać wgląd w dane, gromadzić wiedzę i realizować projekty w jednym środowisku zaprojektowanym z myślą o skalowalności. AI staje się częścią codziennych operacji, wspierając planowanie, wysyłkę, przeglądanie i optymalizację bez utraty kontekstu.
Skonsoliduj swoją pracę związaną z AI w ClickUp i stwórz zestaw dostosowany do sposobu działania Twojego zespołu. Zarejestruj się w ClickUp już dziś!
Często zadawane pytania (FAQ)
1. Jaka jest różnica między stosem technologii AI a stosem technologii uczenia maszynowego?
Stos technologii AI to szeroka kategoria, która obejmuje uczenie maszynowe, generatywną sztuczną inteligencję i inne podejścia. Z drugiej strony, stos technologii uczenia maszynowego odnosi się konkretnie do narzędzi służących do szkolenia i wdrażania modeli ML, chociaż terminy te są często używane zamiennie.
2. Jak zespoły nietechniczne współpracują ze stosem technologii AI?
Zespoły nietechniczne korzystają z wyników AI, takich jak pulpity nawigacyjne, i przekazują informacje zwrotne, które pomagają ulepszać modele. Ujednolicona przestrzeń robocza, taka jak ClickUp, zapewnia im widoczność w zakresie statusu projektu bez konieczności poruszania się po skomplikowanym cyklu pracy infrastruktury ML.
3. Czy firmy, które stawiają na AI, powinny tworzyć lub kupować komponenty swojego stosu AI?
Większość firm, które stawiają na AI, korzysta z podejścia hybrydowego. Kupują usługi zarządzane dla infrastruktury podstawowej i tworzą niestandardowe narzędzia tylko tam, gdzie dają one wyjątkową przewagę konkurencyjną.
4. Co się stanie, gdy Twój stos AI nie integruje się z narzędziami do zarządzania projektami?
Tworzysz dwa źródła informacji dotyczących rozwoju modelu i statusu projektu, co prowadzi do nieporozumień i opóźnień. Zintegrowany obszar roboczy ClickUp zapewnia synchronizację postępów technicznych i zadań projektowych.