A promessa do trabalho com prioridade em IA parece simples: decisões mais rápidas, menos trabalho repetitivo, colaboração mais inteligente. Mas, para a maioria das equipes, a realidade não se parece em nada com o que é prometido. Nossa pesquisa sobre maturidade em IA revela que apenas 12% dos profissionais do conhecimento têm a IA totalmente integrada em seus fluxos de trabalho, e 38% não a utilizam de forma alguma. Essa lacuna entre ambição e execução é um problema de pilha.
Construir uma equipe genuinamente focada em IA significa pensar além das ferramentas individuais e perguntar que tipo de pilha suporta o trabalho da sua equipe, em todos os níveis e em todos os fluxos de trabalho.
Nesta postagem do blog, vamos analisar qual pilha de IA é a mais adequada para equipes que priorizam a IA. Além disso, veremos como o ClickUp se encaixa nesse cenário como um espaço de trabalho de IA convergente, criado para se adequar à sua forma de operar.
O que é uma pilha de tecnologia de IA?
Uma pilha de tecnologia de IA é a combinação de ferramentas, plataformas e sistemas que uma equipe usa para integrar a IA ao seu trabalho diário. Pense nisso como a base que determina o quão bem a IA pode funcionar dentro da sua organização.
Geralmente, isso inclui os modelos ou assistentes de IA com os quais sua equipe interage, as plataformas onde o trabalho é realizado e as integrações que conectam tudo isso.
Uma pilha de tecnologia robusta torna a IA útil no contexto em que as tarefas, conversas e decisões já estão ocorrendo. Por outro lado, uma pilha fraca deixa a IA à margem, como uma ferramenta independente que as pessoas precisam se lembrar de abrir em uma guia separada.
🧠 Curiosidade: embora pensemos na IA como algo futurista, o conceito tem milhares de anos. Na mitologia grega, dizia-se que o deus Hefesto construiu robôs dourados para ajudá-lo a se locomover.
Camadas principais de uma pilha tecnológica de IA moderna
Uma pilha de tecnologia de IA moderna é organizada em cinco camadas distintas, cada uma lidando com uma fase específica do ciclo de vida da IA. Compreender essa arquitetura em camadas ajuda a identificar lacunas, evitar ferramentas redundantes e construir um sistema que pode ser escalonado.
Cada camada depende das outras; uma fraqueza em uma delas compromete toda a pilha.
Camada de dados
A camada de dados é a base da sua pilha. Ela lida com a ingestão, o armazenamento, a transformação e a engenharia de recursos da matéria-prima para cada modelo de IA. Os principais componentes incluem data lakes para dados brutos, data warehouses para dados estruturados e feature stores para entradas de modelos reutilizáveis.
Uma armadilha comum é ter fontes de dados isoladas com formatos inconsistentes, o que torna quase impossível reproduzir experimentos ou depurar problemas de produção.
🧠 Curiosidade: Em 1958, John McCarthy desenvolveu o LISP, uma linguagem de programação que se tornou uma das mais importantes para a pesquisa em IA. Ela permaneceu como uma ferramenta fundamental por décadas e influenciou linguagens posteriores projetadas para trabalhos de IA simbólica.
Camada de modelagem
É aqui que seus cientistas de dados e engenheiros de ML criam, treinam e validam modelos. A camada de modelagem inclui ferramentas de ML como PyTorch ou TensorFlow, ferramentas de rastreamento de experimentos e registros de modelos para versionar e armazenar modelos treinados.
As equipes que priorizam a IA realizam centenas de experimentos e, sem o acompanhamento adequado, você pode facilmente perder seu modelo de melhor desempenho ou duplicar o trabalho.
Camada de infraestrutura
A camada de infraestrutura fornece o poder bruto para treinar e servir modelos em escala. Isso inclui computação em nuvem, como clusters de GPU, orquestração de contêineres com Kubernetes e orquestradores de fluxo de trabalho, como Airflow ou Kubeflow.
O principal desafio aqui é equilibrar custo e desempenho. O provisionamento excessivo esgota seu orçamento, enquanto o provisionamento insuficiente diminui a velocidade de iteração da sua equipe.
Camada de serviço
A camada de serviço é o que entrega as previsões do seu modelo aos usuários ou outros sistemas. Ela inclui estruturas de serviço de modelo, gateways de API e ferramentas para inferência em tempo real e em lote.
Além disso, o serviço não é uma configuração única; você precisa de mecanismos como implantações canárias e testes A/B para atualizar com segurança os modelos em produção sem causar tempo de inatividade.
🔍 Você sabia? Uma pesquisa com mais de 1.200 profissionais revela que 95% agora usam IA no trabalho ou em casa. A maioria relata ganhos consistentes de produtividade e 76% até pagam por essas ferramentas.
Camada de monitoramento e feedback
Depois que um modelo é colocado em operação, seu trabalho está apenas começando.
A camada de monitoramento rastreia o desempenho do modelo, detecta desvios de dados e fornece alertas quando algo dá errado. Ela também inclui pipelines de feedback que encaminham as correções dos usuários ou novos dados de volta ao sistema, permitindo que seus modelos aprendam e melhorem continuamente ao longo do tempo.
Estruturas e ferramentas de IA que impulsionam equipes que priorizam a IA
O mercado está repleto de ferramentas de IA, e é quase impossível distinguir quais estão prontas para produção e quais são apenas modismo. As equipes perdem inúmeras horas avaliando dezenas de opções, muitas vezes escolhendo uma ferramenta que não é adequada e cria dívida técnica no futuro.
Aqui estão algumas das ferramentas que impulsionam as principais equipes que priorizam a IA atualmente:
Engenharia de dados e recursos
- O Apache Spark lida com o processamento de dados em grande escala para equipes que trabalham com conjuntos de dados distribuídos e de alto volume.
- O dbt transforma dados brutos em modelos limpos e estruturados, prontos para análise e aprendizado de máquina.
- O Feast e o Tecton gerenciam armazenamentos de recursos, facilitando o compartilhamento e a reutilização de recursos em diferentes modelos.
🧠 Curiosidade: Em 1966, o governo dos EUA financiou um projeto de IA para traduzir automaticamente do russo para o inglês. Após quase uma década de trabalho, o sistema falhou tão gravemente que o financiamento foi abruptamente cortado. Esse único incidente desencadeou o primeiro grande inverno da IA e ensinou aos pesquisadores que a compreensão da linguagem era muito mais difícil do que o esperado.
Desenvolvimento de modelos
- PyTorch e TensorFlow são as estruturas ideais para criar e treinar modelos de aprendizado profundo em escala.
- O Hugging Face Transformers oferece uma biblioteca de modelos de NLP pré-treinados que as equipes podem ajustar para casos de uso específicos.
- O scikit-learn continua sendo uma escolha confiável para tarefas clássicas de aprendizado de máquina, como classificação, regressão e agrupamento.
Acompanhamento de experimentos
- O MLflow permite que as equipes registrem, comparem e reproduzam experimentos ao longo do ciclo de vida do desenvolvimento do modelo.
- O Weights & Biases oferece visualizações ricas e recursos de colaboração para acompanhar o desempenho do modelo ao longo do tempo.
- O Neptune foi desenvolvido para equipes que precisam de metadados detalhados de experimentos e histórico de experimentos de longo prazo.
Orquestração
- O Apache Airflow é amplamente utilizado para programar e gerenciar dados complexos e pipelines de ML em ambientes de produção.
- O Kubeflow foi projetado para equipes que executam fluxos de trabalho de ML no Kubernetes em escala.
- O Prefect e o Dagster oferecem abordagens mais modernas de orquestração de fluxo de trabalho, com melhor observabilidade e tratamento de erros integrados.
🚀 Vantagem do ClickUp: Transforme a orquestração do fluxo de trabalho em uma vantagem competitiva com os Super Agentes do ClickUp. Eles são colegas de equipe de IA que vivem dentro do seu espaço de trabalho e orquestram fluxos de trabalho complexos entre tarefas, documentos, chats e ferramentas conectadas com contexto real e autonomia.
Por exemplo, você pode integrar novos clientes automaticamente com o Super Agents. Ele pode:
- Analise seu espaço de trabalho em busca de novos registros de clientes
- Crie os modelos de projeto certos no ClickUp
- Atribua tarefas de integração aos membros certos da equipe com base na função e no SLA.
- Gere um e-mail de boas-vindas personalizado para o setor do cliente.
- Compartilhe um resumo no chat da sua equipe.
Tudo isso funciona dentro do prazo e se adapta a exceções sem que alguém precise supervisionar cada etapa.
Veja como criar seu primeiro Super Agente no ClickUp:
Serviço de modelos
- O TensorFlow Serving e o TorchServe foram criados especificamente para implantar modelos de deep learning como APIs escaláveis e de baixa latência.
- O Seldon Core oferece uma camada de serviço flexível para equipes que gerenciam vários modelos em diferentes estruturas.
- O BentoML simplifica o empacotamento e a implantação de modelos, facilitando a transição do desenvolvimento para a produção.
Monitoramento
- Evidently AI, Arize e WhyLabs detectam desvios de modelo e problemas de qualidade de dados, sinalizando quando o desempenho do modelo começa a se degradar na produção.
- O Prometheus e o Grafana oferecem observabilidade em nível de sistema, proporcionando às equipes visibilidade da integridade da infraestrutura e do desempenho do modelo.
🚀 Vantagem do ClickUp: Crie um centro de comando ao vivo que acompanha metas, carga de trabalho, receita, tempo de ciclo e risco de entrega em um só lugar com os painéis do ClickUp. Em seguida, adicione cartões de IA para revelar insights automaticamente, sinalizar anomalias e recomendar os próximos passos antes que os problemas se agravem.
Você pode adicionar um:
- Cartão AI StandUp: resuma as atividades recentes de tarefas e projetos selecionados durante um período de tempo escolhido.
- Cartão StandUp da equipe de IA: obtenha resumos de atividades de várias pessoas ou equipes para ver no que cada grupo tem trabalhado.
- Cartão de resumo executivo de IA: gere uma visão geral concisa do status para a liderança, destacando o que está em dia e o que precisa de atenção.
- Cartão de atualização do projeto de IA: produza automaticamente um relatório de progresso de alto nível para um espaço, pasta ou lista específica.
- Cartão AI Brain: personalize seu próprio prompt para obter insights personalizados ou realizar tarefas de relatórios sob medida.
Modelos de linguagem grandes (LLMs)
- O OpenAI ChatGPT é amplamente utilizado para geração de conteúdo, assistência à codificação e tarefas de raciocínio em equipes empresariais.
- O Anthropic Claude lida com documentos longos e complexos e instruções detalhadas, tornando-o uma ótima opção para fluxos de trabalho com muita pesquisa.
- O Google Gemini oferece recursos multimodais, permitindo que as equipes trabalhem com texto, imagens e dados em uma única interface.
🚀 Vantagem do ClickUp: A maioria das equipes está afogada em ferramentas de IA desconectadas: uma para escrever, outra para anotações, outra para relatórios e outra para automação. O contexto se perde e a segurança se torna uma incógnita.
O ClickUp Brain MAX reúne tudo em um superaplicativo de IA unificado integrado ao seu trabalho.
Sua equipe obtém um único sistema de IA que compreende tarefas, documentos, chats, painéis e fluxos de trabalho em contexto real. Ele pode responder a perguntas sobre projetos, gerar conteúdo a partir de dados em tempo real, criar planos de ação, resumir atualizações e acionar as próximas etapas sem dispersão de IA. Você também pode alternar facilmente entre ChatGPT, Claude e Gemini para suas tarefas.
Ferramentas de automação e fluxo de trabalho
- O Zapier conecta aplicativos e aciona fluxos de trabalho automatizados sem precisar de suporte de engenharia.
- O Make oferece automação mais flexível para equipes que precisam de uma lógica de fluxo de trabalho complexa e com várias etapas.
- O n8n é uma ferramenta de automação de código aberto que oferece às equipes técnicas controle total sobre como os fluxos de trabalho são criados e hospedados.
Plataformas de produtividade com tecnologia de IA
- O ClickUp reúne tarefas, documentos, bate-papo e IA em um único espaço de trabalho convergente, para que as equipes não precisem ficar trocando de ferramenta para realizar o trabalho.
- O Notion AI adiciona recursos de redação e resumo aos documentos e à estrutura de banco de dados existentes do Notion.
- O Microsoft Copilot está integrado ao pacote Microsoft 365, sendo útil para equipes que já trabalham intensamente com o Word, Excel e Teams.
Gerenciamento de conhecimento e pesquisa de IA
- O Glean extrai informações de todos os aplicativos conectados de uma empresa e as exibe sob demanda por meio da pesquisa corporativa.
- O Guru ajuda as equipes a criar e manter uma base de conhecimento centralizada que permanece precisa e acessível em toda a organização.
🚀 Vantagem do ClickUp: Quando as equipes falam sobre gestão do conhecimento, o problema é que as informações certas não aparecem quando as decisões estão sendo tomadas.
O ClickUp Docs aborda isso na fonte, permitindo que as equipes capturem e atualizem o conhecimento dentro do fluxo de trabalho.
Digamos que a equipe de operações ajuste uma lista de verificação de compras durante a integração de um fornecedor ao vivo. A equipe financeira adiciona novos limites de aprovação diretamente no mesmo documento e o vincula à tarefa em execução. A equipe jurídica esclarece uma exceção em um comentário durante a revisão. O documento reflete como o processo funciona hoje, porque evoluiu junto com o trabalho.
Isso resolve o problema do conhecimento desatualizado. Mas também cria um novo problema.
Quando o conhecimento está espalhado por documentos, tarefas e comentários, o desafio passa a ser encontrar a resposta certa rapidamente. O ClickUp Enterprise Search cuida dessa parte.
Quando alguém pergunta como funcionam as aprovações de fornecedores para contratos acima de US$ 10 milhões, o Enterprise Search pega a versão mais recente do documento, a tarefa de aprovação vinculada e o comentário em que o departamento jurídico aprovou. Ninguém precisa se lembrar onde tudo está ou qual ferramenta verificar.
Como escolher a pilha de IA certa para sua equipe
Você conhece as camadas e já viu as ferramentas, mas está paralisado pela escolha. Sem uma estrutura clara para a tomada de decisões, as equipes geralmente escolhem ferramentas com base no que é popular ou ficam presas na paralisia da análise, sem nunca fazer uma escolha.
Não existe uma pilha “melhor” universal; a pilha certa depende de seus objetivos, restrições e maturidade da equipe. Veja como tomar a decisão certa:
Comece com seus objetivos de negócios
Antes de avaliar qualquer ferramenta, seja específico sobre o que a IA deve fazer pela sua organização. As equipes que pulam essa etapa acabam com ferramentas impressionantes que resolvem os problemas errados.
Depois de ter clareza sobre o objetivo, deixe que ele determine suas prioridades:
- Se a inferência de baixa latência for o fator mais importante, a infraestrutura de serviço e as ferramentas de implantação de ponta devem vir em primeiro lugar.
- Se a prioridade é a experimentação rápida, computação flexível e sistemas robustos de rastreamento de experimentos são essenciais.
- Se você atua em um setor regulamentado, a linhagem de dados, a auditabilidade e as opções de implantação local precisam estar em primeiro plano.
- Se o objetivo é a produtividade interna, um espaço de trabalho convergente com IA integrada, como o ClickUp, oferecerá mais valor do que um conjunto de soluções pontuais desconectadas.
🔍 Você sabia? Enquanto a maior parte do mundo ainda está testando a IA, as equipes que priorizam a IA já superaram oficialmente o período de testes. Mais de 40% dos experimentos de IA em organizações de primeira linha já foram transferidos para a produção em escala real.
Avalie como ela se integra ao que você já possui.
Sua pilha de IA não existirá isoladamente. Ela precisa se conectar perfeitamente ao seu data warehouse, pipelines de CI/CD e aplicativos de negócios existentes. Antes de se comprometer com qualquer ferramenta, pergunte:
- Ele oferece suporte ao seu provedor de nuvem sem exigir conectores personalizados?
- Ela pode se expandir à medida que o volume de dados e o tamanho da equipe crescem?
- Quanto esforço de engenharia será necessário para manter as integrações ao longo do tempo?
- Ela funciona bem com as ferramentas que sua equipe já utiliza no dia a dia?
Uma ferramenta com um pouco menos de recursos, mas com forte interoperabilidade, quase sempre terá um desempenho melhor do que a melhor opção do mercado, que cria dores de cabeça de integração.
Equilibre custo, segurança e capacidade da equipe.
Toda decisão sobre pilhas envolve compromissos reais, e três deles tendem a pegar as equipes de surpresa:
- Custo: a computação em nuvem para treinar modelos grandes pode ficar cara rapidamente à medida que o uso aumenta. Incorpore o monitoramento de custos desde o início, em vez de tratá-lo como algo secundário.
- Segurança: sua pilha lidará com dados confidenciais, portanto, avalie os padrões de criptografia, controles de acesso e certificações de conformidade antes de se comprometer.
- Capacidade da equipe: a melhor ferramenta é inútil se ninguém em sua equipe souber como usá-la. Seja realista quanto ao tempo de adaptação, à documentação disponível e ao tipo de suporte contínuo que o fornecedor oferece.
Pense em camadas, não em ferramentas individuais.
As pilhas de IA mais eficazes são sistemas em camadas, nos quais os dados fluem de forma organizada, desde a ingestão até o monitoramento, com cada camada se comunicando com a seguinte. Ao avaliar uma nova ferramenta, pergunte:
- Isso fortalece as camadas ao seu redor ou adiciona complexidade?
- Existe um responsável claro em sua equipe por essa camada da pilha?
- É possível substituí-la sem prejudicar todo o processo posterior?
- Isso cria uma única fonte de verdade ou outro silo?
🔍 Você sabia? Embora 88% das empresas agora usem IA, apenas 6% das organizações são consideradas de “alto desempenho”. Essas equipes estão obtendo retornos de mais de US$ 10,30 para cada dólar investido em IA, quase três vezes a média.
Erros comuns em pilhas de IA e como evitá-los
Mesmo equipes com bons recursos cometem esse erro. Aqui estão os erros mais comuns em pilhas de IA e o que fazer em vez disso:
| Erro | Por que isso acontece | Como evitar isso |
| Desenvolver antes de validar | As equipes mergulham em infraestruturas complexas antes de confirmar se o caso de uso realmente agrega valor. | Comece com um piloto focado, valide o impacto e, em seguida, expanda a pilha em torno de casos de uso comprovados. |
| Ignorando a qualidade dos dados | As equipes investem pesadamente em modelos, mas negligenciam a qualidade dos dados que os alimentam. | Trate a infraestrutura de dados como uma prioridade de primeira classe antes de investir no desenvolvimento de modelos. |
| Subestimando a complexidade da integração | As ferramentas são avaliadas isoladamente, sem considerar como elas se conectam à pilha mais ampla. | Mapeie todo o seu ecossistema de dados e fluxo de trabalho antes de se comprometer com qualquer nova ferramenta. |
| Otimização para recursos em vez de adequação | As equipes buscam a ferramenta mais impressionante tecnicamente, em vez daquela que se adapta ao seu fluxo de trabalho. | Priorize ferramentas que se integram perfeitamente à forma como sua equipe já trabalha. |
| Ignorando o monitoramento | Os modelos são implantados, mas nunca são monitorados quanto a desvios ou degradação ao longo do tempo. | Incorpore o monitoramento à sua pilha desde o primeiro dia, não como uma ideia tardia. |
| Ignorando a adoção | A pilha foi criada para engenheiros, mas nunca foi projetada para uso por equipes mais amplas. | Escolha ferramentas com interfaces acessíveis e invista na integração para que a adoção se espalhe além dos usuários técnicos. |
📮 ClickUp Insight: equipes de baixo desempenho são 4 vezes mais propensas a usar mais de 15 ferramentas, enquanto equipes de alto desempenho mantêm a eficiência limitando seu kit de ferramentas a 9 ou menos plataformas. Mas que tal usar uma única plataforma?
Como um aplicativo completo para o trabalho, o ClickUp reúne suas tarefas, projetos, documentos, wikis, bate-papos e chamadas em uma única plataforma, com fluxos de trabalho alimentados por IA.
Pronto para trabalhar de forma mais inteligente? O ClickUp funciona para todas as equipes, torna o trabalho visível e permite que você se concentre no que é importante, enquanto a IA cuida do resto.
Exemplos reais de pilhas de IA de empresas líderes
Pode ser difícil visualizar como todas essas camadas e ferramentas se encaixam sem vê-las em ação. Embora os detalhes estejam sempre em evolução, observar as arquiteturas de empresas conhecidas que priorizam a IA revela padrões e prioridades comuns. Aqui estão alguns exemplos:
- Spotify: A gigante do streaming de música usa um repositório de recursos baseado no Feast, o TensorFlow para seus modelos de recomendação e o Kubeflow para orquestração de pipeline. Sua principal ideia foi investir pesadamente na reutilização de recursos, permitindo que diferentes equipes criassem modelos sem precisar refazer as mesmas entradas de dados.
- Uber: para gerenciar o aprendizado de máquina em escala, a Uber criou sua própria plataforma interna chamada Michelangelo. Ela padroniza o ciclo de vida completo do aprendizado de máquina, permitindo que centenas de engenheiros criem e implantem modelos usando um conjunto consistente de fluxos de trabalho.
- Airbnb: Sua plataforma Bighead combina estreitamente a experimentação de ML com métricas de negócios. Ela enfatiza o rastreamento de experimentos e a integração de testes A/B, garantindo que cada modelo seja medido por seu impacto no produto.
- Netflix: pioneira em recomendações em grande escala, a Netflix usa o Metaflow para orquestração de fluxo de trabalho e criou uma infraestrutura de serviço personalizada otimizada para desempenho. Eles priorizaram a experiência do desenvolvedor, facilitando para os cientistas de dados colocarem suas ideias em produção.
🔍 Você sabia? Desde o final de 2022, o custo para executar uma IA no nível do GPT-3.5 caiu mais de 280 vezes. Para equipes que já estão desenvolvendo com IA, isso significa que agora é possível fazer por centavos o que custava uma pequena fortuna há apenas dois anos.
Como o ClickUp substitui sua pilha de tecnologia de IA
O ClickUp reúne execução, inteligência e automação em um único espaço de trabalho conectado para que as equipes que priorizam a IA dediquem mais tempo à entrega e menos tempo à integração de ferramentas.
As equipes reduzem a dispersão de SaaS porque o trabalho, as decisões e a assistência de IA estão reunidos em um único sistema. A mudança de contexto também diminui, pois todas as ações acontecem onde o trabalho já existe.
Vamos dar uma olhada mais de perto em como o ClickUp substitui sua pilha de tecnologia de IA. 👀
Crie e avance no trabalho mais rapidamente
O ClickUp Brain substitui ferramentas de IA dispersas que geram conteúdo sem compreender a execução real. Ele lê tarefas, documentos, comentários, campos e histórico em tempo real em todo o espaço de trabalho para oferecer IA contextual.
Suponha que um gerente de produto realize um experimento A/B e precise converter os resultados em trabalho pronto para execução. Ele pode usar o ClickUp Brain para:
- Gere um PRD usando resultados de experimentos, bugs vinculados e decisões anteriores.
- Escreva automaticamente descrições de tarefas para engenharia com base no PRD e nos critérios de aceitação.
- Resuma os resultados do sprint e identifique dependências não resolvidas durante o planejamento.
- Responda a perguntas sobre o fluxo de trabalho usando o estado atual da tarefa e a propriedade
📌 Experimente este prompt: Crie um PRD para o experimento de checkout usando os resultados do último sprint e vincule as tarefas de engenharia necessárias.
Orquestre fluxos de trabalho de IA
Uma vez que o trabalho existe, a automação do fluxo de trabalho mantém-no em movimento.
As automações do ClickUp lidam com fluxos de trabalho baseados em gatilhos vinculados a eventos de execução reais. Por exemplo, uma equipe de aprendizado de máquina envia um novo experimento para monitoramento de produção.
- Quando um alerta do Datadog é acionado, uma automação cria uma tarefa de bug e atribui o engenheiro de plantão.
- Quando a correção é incorporada, uma automação encaminha a tarefa para o controle de qualidade e atualiza o status para “Em teste”.
- Quando o controle de qualidade aprova, uma automação atribui proprietários de lançamento e atualiza o status para “Pronto para implantar”.
- Quando a implantação é concluída, uma automação publica os resultados e fecha o ciclo.
As equipes gerenciam o retreinamento, a validação e a implantação de modelos usando regras visíveis dentro do espaço de trabalho.
Um usuário real compartilha sua experiência usando o ClickUp para execução:
O ClickUp é extremamente flexível e funciona bem como um sistema de execução único entre equipes. Na GobbleCube, nós o usamos para gerenciar GTM, CSM, produtos, automação e operações internas em um só lugar. O maior ponto forte é a personalização de tudo. Campos personalizados, hierarquias de tarefas, dependências, automações e visualizações nos permitem modelar nossos fluxos de trabalho reais, em vez de nos forçar a uma estrutura rígida. Uma vez configurado corretamente, ele substitui várias ferramentas e reduz muito a coordenação manual.
O ClickUp é extremamente flexível e funciona bem como um sistema de execução único entre equipes. Na GobbleCube, nós o usamos para gerenciar GTM, CSM, produtos, automação e operações internas em um só lugar. O maior ponto forte é a personalização de tudo. Campos personalizados, hierarquias de tarefas, dependências, automações e visualizações nos permitem modelar nossos fluxos de trabalho reais, em vez de nos forçar a uma estrutura rígida. Uma vez configurado corretamente, ele substitui várias ferramentas e reduz muito a coordenação manual.
Registre as decisões das reuniões instantaneamente
As reuniões muitas vezes decidem mais do que os documentos. O ClickUp AI Notetaker garante que essas decisões se traduzam em trabalho.
Digamos que uma revisão semanal do modelo revele problemas de desempenho. O AI Notetaker grava a reunião, gera um resumo conciso e extrai itens de ação. Você pode convertê-los em tarefas do ClickUp vinculadas ao projeto relevante.
Os proprietários recebem atribuições imediatamente, e o trabalho futuro remete à decisão original sem a necessidade de pesquisar transcrições.
Centralize os sinais em todas as ferramentas
Substituir uma pilha de tecnologia de IA não requer abandonar os sistemas existentes. As integrações do ClickUp reúnem sinais em uma única camada de execução.
Por exemplo, você pode:
- Sincronize as questões do GitHub com as tarefas do ClickUp vinculadas aos marcos de lançamento.
- Acione fluxos de trabalho a partir de alertas do Datadog ou experimente plataformas
- Anexe os resultados dos experimentos diretamente às tarefas de revisão.
As equipes operam a partir de um único espaço de trabalho, enquanto as ferramentas alimentam dados estruturados no trabalho ativo.
Aja mais rapidamente com a produtividade voltada para a voz
A velocidade é importante quando as ideias surgem no meio do trabalho. O ClickUp Talk to Text no Brain MAX permite produtividade com prioridade para a voz e permite que você trabalhe quatro vezes mais rápido.
Suponha que um engenheiro líder termine a depuração e queira registrar o contexto rapidamente. Ele dita uma atualização, o Brain MAX a transcreve e estrutura o conteúdo, para que você possa atualizar a tarefa instantaneamente.
A entrada de voz elimina o atrito e acelera a execução em todo o planejamento e entrega.
Assista a este vídeo para entender como funciona este assistente de voz para texto:
Nunca mais perca uma ideia brilhante: use este assistente de voz para texto
🔍 Você sabia? Embora 62% das pessoas achem que os agentes de IA estão supervalorizados atualmente, o principal motivo para isso é a falta de contexto. Cerca de 30% dos usuários ficam frustrados com “adivinhos confiantes” que parecem certos, mas erram os fatos porque não estão integrados ao espaço de trabalho real da equipe.
Arquitetura para impulso com o ClickUp
A criação de uma equipe que prioriza a IA começa com a intenção. Cada camada da sua pilha, desde dados e modelos até monitoramento e automação, molda a rapidez com que sua equipe pode agir e a confiança com que pode escalar. Quando essas camadas se conectam de forma clara, a IA se torna parte integrante da execução, em vez de ficar à margem.
O ClickUp coloca essa camada de execução em foco. Com Tarefas, Documentos, Agentes de IA, Automações, Pesquisa Empresarial e ClickUp Brain reunidos em um único Espaço de Trabalho Convergente, suas iniciativas de IA permanecem ligadas ao trabalho real. As experiências se conectam à entrega. O monitoramento se conecta à propriedade. As decisões se conectam ao contexto documentado.
As equipes podem orquestrar fluxos de trabalho, revelar insights, capturar conhecimento e levar os projetos adiante em um único ambiente projetado para escalabilidade. A IA se torna parte das operações diárias, auxiliando no planejamento, envio, revisão e otimização sem perder o contexto ao longo do caminho.
Consolide seu trabalho de IA no ClickUp e crie uma pilha projetada para o modo como sua equipe opera. Inscreva-se no ClickUp hoje mesmo!
Perguntas frequentes (FAQ)
1. Qual é a diferença entre uma pilha de tecnologia de IA e uma pilha de tecnologia de aprendizado de máquina?
Uma pilha de tecnologia de IA é uma categoria ampla que inclui aprendizado de máquina, IA generativa e outras abordagens. Por outro lado, uma pilha de tecnologia de aprendizado de máquina refere-se especificamente a ferramentas para treinar e implantar modelos de ML, embora os termos sejam frequentemente usados de forma intercambiável.
2. Como as equipes não técnicas trabalham com uma pilha de tecnologia de IA?
Equipes não técnicas interagem com resultados de IA, como painéis, e fornecem feedback que melhora os modelos. Um espaço de trabalho unificado como o ClickUp oferece visibilidade do status do projeto sem a necessidade de navegar pela complexa orquestração do fluxo de trabalho da infraestrutura de ML.
3. As empresas que priorizam a IA devem desenvolver ou adquirir os componentes de sua pilha de IA?
A maioria das empresas que priorizam a IA usa uma abordagem híbrida. Elas compram serviços gerenciados para infraestrutura de commodities e criam ferramentas personalizadas apenas quando elas geram uma vantagem competitiva exclusiva.
4. O que acontece quando sua pilha de IA não se integra às suas ferramentas de gerenciamento de projetos?
Você cria duas fontes de verdade para o desenvolvimento de modelos e o status do projeto, o que leva a falhas de comunicação e atrasos. O espaço de trabalho convergente do ClickUp garante que o progresso técnico e as tarefas do projeto permaneçam sincronizados.