Oavsett om du vet om det eller inte finns det ett AI-verktyg för alla tänkbara uppgifter.
AI kan åtminstone hjälpa dig att skapa de verktyg du behöver för att få jobbet gjort.
För bra för att vara sant? Det trodde jag också. Med detta i åtanke har jag utforskat 15 olika AI-plattformar för att hjälpa dig att hitta den som bäst passar dina behov.
Oavsett om du bara vill utforska AI-verktyg eller lösa ett specifikt problem hittar du rätt lösning här. 😉
Låt oss ta en titt!
Vad ska du leta efter i en AI-plattform?
När jag testade AI-plattformar upptäckte jag att det inte är så enkelt att välja en. Jag var tvungen att ta hänsyn till flera aspekter för att matcha plattformens AI-funktioner med mina mål och se om jag kunde utnyttja dess fulla potential.
Här är sammanfattningen:
- Var tydlig med vilken typ av maskininlärningsalgoritm AI-plattformen använder. Det kan vara övervakad, halvövervakad, oövervakad eller förstärkt. Detta avgör hur din ML-modell utvecklas.
- Se till att AI-plattformen kan minska den manuella arbetsbelastningen för dig eller dina anställda beroende på användningsfallet.
- Se till att maskininlärningsalgoritmerna ger resultat som är läsbara för människor.
- Tänk på hur lång tid det tar för en ML-algoritm att lära sig dina arbetsmönster och processer. Det är den tid det tar att producera korrekta resultat.
- Kontrollera hur lång tid det tar att integrera AI-plattformen med dina system och implementera den – om ditt företag har råd med driftstoppet.
💡 Proffstips: Utforska dessa användningsfall för AI-plattformar för att hitta urvalskriterier för den plattform som bäst passar dina behov.
De 15 bästa AI-plattformarna
Jag har testat 15 av de mest populära AI-baserade uppgiftsplattformarna som finns idag och sammanställt en lista över deras bästa funktioner, begränsningar, priser och recensioner. Här kommer den:
1. ClickUp (Bäst för AI-automatisering, databehandling och projektledning)
ClickUp är en mångsidig projektledningsplattform som kombinerar kraften i dokument, chattar, AI och mål i ett centraliserat digitalt utrymme.
ClickUp Brain, plattformens inbyggda AI-funktion, är den mest effektiva arbets-AI jag har testat hittills. Det är världens första neurala nätverk som kopplar samman dina uppgifter, dokument, teammedlemmar och företagets kunskapsbas genom AI.
Det gör det möjligt för användare som jag att skapa anpassade arbetsflöden, automatisera repetitiva uppgifter och effektivisera arbetsprocesser. Genom att ställa in triggers och regler kan jag automatisera åtgärder som att skicka aviseringar, tilldela uppgifter, uppdatera status och mycket mer.
Detta sparar inte bara tid utan minskar också risken för mänskliga fel och säkerställer att uppgifterna utförs på ett konsekvent sätt. Med ClickUp Brain kan du omvandla din projektledning från manuell till automatiserad, vilket ökar produktiviteten.
Behöver du en uppdatering om projektstatus eller dokumentation? Fråga bara AI:n! Med sina AI Knowledge Manager-funktioner kan ClickUp Brain hämta data åt dig från var som helst på arbetsplatsen. Dessutom behöver jag inte längre oroa mig för att skriva e-postmeddelanden eller skapa projektdokumentation från grunden, eftersom AI-skrivaren gör jobbet åt mig!
Från AI-driven sökning till heltäckande projektledning – ClickUp Brain erbjuder alla mina favoritfunktioner i ett snyggt paket. 🎁
ClickUps bästa funktioner
- Använd Brain för att få översikt över åtgärder i ClickUp Tasks och organisera din arbetsbelastning.
- Automatisera dina uppgifter, stand-ups, åtgärdspunkter och framstegsuppdateringar med ClickUp Automation.
- Samarbeta med ditt team för att effektivt brainstorma och implementera idéer med hjälp av ClickUp Whiteboards.
- Sammanfatta chattrådar och text från ClickUp Docs, såsom mötesanteckningar, wikis, artiklar etc.
- Transkribera röstanteckningar och videoklipp som skapats med ClickUp Clips
- Anpassa dina arbetsflöden och förenkla dem genom över 1 000 integrationer med verktyg som Slack, Google Drive, GitHub, Dropbox och många fler.
Begränsningar för ClickUp
- ClickUp Brain är en del av ClickUp-ekosystemet och finns inte tillgängligt som ett fristående verktyg.
ClickUp-priser
ClickUp-betyg och recensioner
- G2: 4,7/5 (över 9 000 recensioner)
- Capterra: 4,6/5 (över 4 000 recensioner)
2. OpenAI ChatGPT (Bäst för kundsupport och interna processer)
OpenAI:s ChatGPT är mest känt inom AI-branschen för sina snabba generativa funktioner. Jag har använt detta verktyg för att få hjälp med att skriva, använda AI och maskininlärning, komma på idéer, brainstorma och andra uppgifter som denna generativa AI är utformad för.
En funktion som jag tyckte var riktigt intressant i ChatGPT var röstkonversationsalternativet som finns i mobilappen. Genom att sätta på dig hörlurarna och trycka på hörlursikonen i appen kan du "prata" med ChatGPT!
OpenAI ChatGPT:s bästa funktioner
- Utforska idéer, skriv och redigera innehåll enkelt
- Översätt text till olika språk
- Generera kod och felsök fel
- Analysera dina data med ChatGPT för att snabbare upptäcka mönster och trender.
Begränsningar för OpenAI ChatGPT
- ChatGPT är tränat på stora språkmodeller och är därför inte fritt från partiskhet. Detta kan påverka dina resultat.
- Denna AI är rent generativ och kan endast utföra begränsade uppgifter.
Priser för OpenAI ChatGPT
- Gratis
- Plus: 20 $/månad per användare
- Team: 30 $/månad per användare
- Företag: Kontakta säljavdelningen
OpenAI ChatGPT-betyg och recensioner
- G2: 4,7/5 (583 recensioner)
- Capterra: 4,6/5 (57 recensioner)
3. DataRobot (bäst för att bygga och implementera prediktiva modeller)
DataRobot är en prisbelönt AI-plattform för att bygga datavetenskapliga och maskininlärningsprodukter. Jag testade den för att bygga en prediktiv analysmodell eftersom den är specialiserad på generativ och prediktiv AI för företag. Data Robot har ett guidat arbetsflöde som hjälper icke-tekniska användare som mig genom hela modellbyggnadsprocessen.
Det här verktyget är praktiskt när jag vill skapa anpassade AI-applikationer som integreras sömlöst med mina system och andra applikationer. Plattformen gör det enkelt för mig att ansluta, automatisera och optimera mina affärsprocesser genom enkla integrationer.
DataRobots bästa funktioner
- Utforskar och testar olika algoritmer och hyperparametrar för att hitta den modell som fungerar bäst för din specifika uppgift.
- Automatiserar manuella steg i modellbyggandet, vilket minskar den tid och ansträngning som krävs.
- Erbjuder funktioner som hjälper dig att förstå hur dina modeller gör förutsägelser, vilket förbättrar transparensen och förtroendet.
Begränsningar för DataRobot
- DataRobot kräver mycket beräkningsresurser, vilket kan göra systemen långsammare.
- Det finns begränsningar för datamängdens storlek, som är begränsad till 100 GB för alla kombinationer och 11 GB per datamängd – jag tyckte att detta var begränsande för större projekt.
Priser för DataRobot
- Anpassad prissättning
DataRobot-betyg och recensioner
- G2: 4,4/5 (över 20 recensioner)
- Capterra: N/A (mindre än 20 recensioner)
4. TensorFlow (bäst lämpad för NLP-applikationer)
TensorFlow är en heltäckande plattform för artificiell intelligens. Mitt team testade den för att skapa ML-modeller som kan köras i alla miljöer. TensorFlow är särskilt användbart för att noggrant analysera relationsdata med hjälp av sina grafiska neurala nätverk.
Tack vare sin analytiska kraft är TensorFlow idealisk för avancerade forskningsapplikationer. Många organisationer använder TensorFlow för att bygga rekommendationssystem (tänk på Netflix filmrekommendationer) med hjälp av förstärkningsinlärningsmodeller för att öka kundnöjdheten med sina plattformar.
TensorFlows bästa funktioner
- Bygg och träna komplexa neurala nätverk enkelt med ett högnivå-API som heter Keras.
- Övervaka och analysera träningsprocessen för maskininlärningsmodeller med hjälp av visualiseringsverktyget TensorBoard.
- Optimera TensorFlow-grafer för snabbare körning på olika hårdvara med XLA-kompilatorn.
Begränsningar för TensorFlow
- Plattformen är relativt svårare att lära sig jämfört med andra verktyg.
- Du behöver kraftfullare GPU:er eller TPU:er för att arbeta med TensorFlow, eftersom det är mycket resurskrävande.
Priser för TensorFlow
- TensorFlow är öppen källkod och gratis att ladda ner och installera.
Betyg och recensioner av TensorFlow
- G2: 4,5/5 (över 60 recensioner)
- Capterra: 4,6/5 (över 100 recensioner)
5. Microsoft Azure (bäst för AI-drivna affärslösningar)
Microsoft Azure är en molnbaserad databehandlingsplattform, och AI är en viktig del av den. Jag tyckte att den var till stor hjälp för att utveckla AI-baserade affärslösningar (som chattbottar och virtuella assistenter), eftersom den är en skalbar och flexibel plattform och erbjuder ett brett utbud av verktyg.
Sammantaget är det en utmärkt allroundplattform med en samling AI-funktioner. Du kan använda dess öppna och multimodala modeller för innovation, utnyttja RAG (Retrieval Augmented Generation) för kontextuell utveckling av AI-bot-interaktioner och använda LLM:er för att bättre hantera din AI-livscykel.
Microsoft Azures bästa funktioner
- Bygg, träna och distribuera maskininlärningsmodeller med Azure Machine Learning.
- Använd inbyggda AI-modeller för färdiga uppgifter som datorseende, taligenkänning och mycket mer, som Azure Cognitive Services tillhandahåller.
- Bygg och distribuera chatbots med Azure Bot Service
- Analysera big data enkelt med Azure Data Lake Analytics
Begränsningar för Microsoft Azure
- MS Azure är en utmärkt AI-plattform, men är beroende av Microsofts ekosystem.
- Vissa Azure AI-tjänster är regionsspecifika, vilket kan påverka globala affärsverksamheter.
Priser för Microsoft Azure
- Anpassad prissättning
Betyg och recensioner för Microsoft Azure
- G2: 4,4/5 (över 2 000 recensioner)
- Capterra: 4,6/5 (över 1 500 recensioner)
6. Google Cloud AI (bäst för att integrera AI i befintliga appar)
Google Cloud AI är en molnbaserad AI-plattform för maskininlärning, som jag har använt för att hämta förtränade AI-modeller för uppgifter som bildigenkänning och NLP. Den är särskilt sofistikerad när den kopplas ihop med Vertex AI, eftersom den eliminerar den tekniska konfigurationen av AI-användningen.
Det här verktyget passar perfekt för dig som snabbt vill sammanfatta stora dokument eller skapa en chattapp som drivs av RAG. Jag har också provat det för att implementera bildbehandlingspipelines som stöds av förkonfigurerade AI/ML-moduler.
Google Cloud AI:s bästa funktioner
- Använd AutoML, en svit av AI-verktyg, för att bygga anpassade maskininlärningsmodeller med minimal kodning.
- Utnyttja Dialogflow för att bygga konversationsgränssnitt som chattbottar.
- Använd Vision AI, en uppsättning API:er, för bild- och videoanalys, ansiktsigenkänning etc.
- Förstå och bearbeta mänskligt språk för sentimentanalys med hjälp av NLP-verktyg för att
Begränsningar för Google Cloud AI
- Användarna upplever leverantörsberoendet som begränsande, eftersom det låser in dem i Googles system och gör det svårt att migrera.
Priser för Google Cloud AI
- Anpassad prissättning
Betyg och recensioner av Google Cloud AI
- G2: N/A (mindre än 20 recensioner)
- Capterra: N/A (mindre än 20 recensioner)
7. Vertex AI (bäst för bedrägeridetektering och prediktivt underhåll)
Vertex AI är en hanterad maskininlärningsplattform från Google Cloud. Jag använder den för att bygga, distribuera och skala mina ML-modeller. Verktyget integreras smidigt i mina system när jag använder Google Cloud Services.
Vertex AI har nyligen förbättrats med Googles Gemini-modeller, vilket utökar dess kapacitet ytterligare med generativa uppgifter. Som ny kund får du 300 dollar i gratis krediter som gör att du kan prova Vertex AI helt fritt. Du kan använda dessa krediter var som helst på Google Cloud-produkter.
Vertex AI:s bästa funktioner
- Automatisera skapandet och träningen av ML-modeller på tabelldata med AutoML Tables.
- Uppnå enkel integration med andra Google-tjänster som Dataflo och Cloud Storage med hjälp av MLOps-integrationer.
- Hantera modellprestanda, driftdetektering och omskolning med hjälp av lättillgängliga, dedikerade verktyg.
Begränsningar för Vertex AI
- Modellens tolkningsbarhet är inte transparent, vilket gör det svårt att förstå beslutsprocessen för ML-modeller.
- Vertex AI är en del av Google-franchisen, så det är beroende av Googles ekosystem.
Priser för Vertex AI
- Anpassad prissättning
Vertex AI-betyg och recensioner
- G2: 4,3/5 (430+ recensioner)
- Capterra: N/A (mindre än 20 recensioner)
8. H2O. ai (Bäst för lokal distribution)
H2O. ai är en praktisk, öppen källkodsbaserad, distribuerad plattform för maskininlärning som är idealisk för hantering av big data. Den har hjälpt mig att skapa applikationer som bildigenkänning och bedrägeridetektering genom olika algoritmer (som djupinlärning och gradientförstärkning).
Med den senaste versionen av Danube3-4B utnyttjar plattformen en träningsbas med 6 miljoner tokens, vilket hjälper dig att uppnå en enastående noggrannhet på 80 % (på ett 10-skotts HellaSwag-benchmark). Denna uppdatering syftar till att demokratisera NLP-funktioner för allmänheten.
H2O. ai bästa funktioner
- Skalera effektivt över flera maskiner med hjälp av distribuerad maskininlärning.
- Använd snabbare bearbetning och snabba algoritmer med in-memory computing.
- Automatisera hanteringen av saknade värden, skapa interaktionstermer och mycket mer med automatisk feature engineering.
H2O. ai-begränsningar
- H2O.ai är relativt enkelt att använda, men det kan vara svårt att arbeta med komplexa modeller på denna plattform.
- Plattformen skapar komplexitet med skalning av större datamängder
H2O. ai-prissättning
- Anpassad prissättning
H2O. ai betyg och recensioner
- G2: 4,5/5 (över 20 recensioner)
- Capterra: N/A
9. IBM Watson Assistant (bäst för självbetjäningskundsupport)
IBM Watson Assistant är en konversationsbaserad AI-plattform som du kan använda för att bygga genAI-assistenter specifikt för kundernas självbetjäningsstationer. Den kan hjälpa dig att utforma naturliga och smidiga chattbottar för interna applikationer och kundsupport.
Konversationsbyggaren har ett dra-och-släpp-gränssnitt, vilket jag anser vara avgörande för att definiera användarvänligheten för alla AI-plattformar. Dessutom gör det faktum att denna plattform är förstärkt med RAG den mycket mer exakt och effektiv.
IBM Watson Assistants bästa funktioner
- Använd färdiga LLM, NLP, NLU (se denna AI-ordlista för att förstå dessa termer) och Intelligent Context Gathering för att förbättra den kontextuella förståelsen av konversationer.
- Utnyttja RAG för korrekta och uppdaterade konversationer
- Anpassa modellträning som gör det möjligt för ditt företag att använda sina egna träningsdata på IBM Watson Assistant-modeller.
Begränsningar för IBM Watson Assistant
- Prestandan hos assistenten som skapats med hjälp av denna plattform påverkas avsevärt av kvaliteten på träningsdata.
Priser för IBM Watson Assistant
- Anpassad prissättning
IBM Watson Assistant – betyg och recensioner
- G2: 4,4/5 (över 300 recensioner)
- Capterra: N/A (mindre än 20 recensioner)
10. Amazon Sagemaker (bäst för skalning av stora modeller)
Amazon Sagemaker är en AI-plattform med helt hanterad molninfrastruktur, arbetsflöden och verktyg som underlättar ditt arbete. Den har hjälpt mig att bygga, träna och enkelt distribuera ML-modeller för en rad olika användningsfall, såsom bedrägeridetektering och förstärkt inlärning.
Det jag gillar mest med Amazon Sagemaker är att det ger stöd för styrningskrav som förenklar åtkomstkontroller och ökar transparensen i dina ML-projekt. Detta verktyg är mycket praktiskt för att bygga egna grundmodeller och finjustera dem.
Amazon Sagemakers bästa funktioner
- Använd verktyg utan kod (för icke-professionella) och IDE:er (för datavetare) för att arbeta enkelt oavsett expertis.
- Förbättra granskbarheten och transparensen med MLOps-metoder och deras standardisering.
- Bygg grundläggande modeller från grunden för ytterligare intäktskällor
Begränsningar för Amazon Sagemaker
- Även med en pay-as-you-go-modell kan kostnaderna snabbt eskalera för storskaliga projekt.
Priser för Amazon Sagemaker
- Anpassad prissättning
Betyg och recensioner för Amazon Sagemaker
- G2: 4,2/5 (över 30 recensioner)
- Capterra: N/A (mindre än 20 recensioner)
11. PyTorch (bäst för FoU och datorseende)
PyTorch är ett ramverk som du kan använda för att bygga djupinlärningsmodeller för applikationer som NLP. Jag har framgångsrikt använt det för att skapa bildigenkänningsappar och generativa modeller med hjälp av dynamiska beräkningsgrafer.
Som en produktionsklar plattform låter den dig enkelt växla mellan omedelbar exekvering (Eager-läge) och kompilerad exekvering (Graph-läge) med hjälp av TorchScript, vilket jag tycker är ganska effektivt. Dessutom använder plattformen en torch-distribuerad backend för att skala och optimera den distribuerade träningen och prestandan.
PyTorchs bästa funktioner
- Gör ändringar i nätverksstrukturen direkt med hjälp av Dynamic Computational Graph.
- Snabba upp LLM-träningen med hjälp av det kraftfulla GPU-stödet i PyTorch.
- Utnyttja ett rikt bibliotek med färdiga moduler för djupinlärning för att bygga lösningar.
- Få tillgång till enkel support genom en stark community och omfattande dokumentation.
Begränsningar för PyTorch
- Den dynamiska beräkningsgrafen har en ineffektiv minneshantering.
- Det har en brantare inlärningskurva och det tar tid att förstå och använda.
Priser för PyTorch
- Anpassad prissättning
PyTorch-betyg och recensioner
- G2: 4,6/5 (21 recensioner)
- Capterra: N/A
12. Keras (bäst för snabb prototyputveckling)
Keras är ett högnivå-API som jag har använt för att utveckla appar baserade på NLP och generativa modeller. Det har hjälpt mig att enkelt skapa prototyper tack vare sitt enkla gränssnitt.
Keras fokuserar på felsökningshastighet, underhållsbarhet, distribuerbarhet och kodens elegans.
Jag gillar att min kodbas är relativt mindre när jag arbetar med Keras – det förbättrar läsbarheten och underlättar mina iterationer. Dessutom gör dess XLA-kompileringar att modellerna körs snabbare med JAX och TensorFlow, och de är lättare att distribuera på olika ytor.
Keras bästa funktioner
- Påskynda utvecklingsprocessen med hjälp av förtränade modeller som VGG, ResNet och InceptionNet.
- Integrera med populära bildbibliotek som TensorBoard med hjälp av visualiseringsverktyg.
- Kör det modulära ramverket ovanpå olika deep learning-motorer som Theano.
Keras begränsningar
- Backend-ramverken påverkar Keras kapacitet avsevärt och importerar backend-problem till utdata.
- Användare säger att det kan skapa problem för utvecklingen av anpassade arkitekturer.
Keras prissättning
- Plattformen är en öppen källkods-AI och är gratis att ladda ner och installera.
Keras betyg och recensioner
- G2: 4,6/5 (över 60 recensioner)
- Capterra: 4,6/5 (över 40 recensioner)
13. SAP Hana Cloud (bäst för bearbetning av stora datamängder)
SAP Hana Cloud är ett databashanteringssystem som har hjälpt mig att bygga och lansera dataapplikationer i stor skala. Jag har använt det för realtidsdataanalys, bedrägeridetektering, prediktiv analys och realtidsrapportering.
Detta multimodala DBMS (databashanteringssystem) erbjuder en obegränsad databas för alla typer av arbetsbelastningar. Du kan använda det för att bygga intelligenta appar som kan utnyttja generativ AI och kontextmedvetenhet.
SAP Hana Clouds bästa funktioner
- Uppnå effektiv utforskning och analys av data med hjälp av den intelligenta funktionen för dataupptäckt.
- Analysera komplexa nätverksrelationer med hjälp av grafbearbetningsfunktioner
- Förutse framtida affärstrender, identifiera mönster och mycket mer med hjälp av prediktiv analys.
Begränsningar för SAP Hana Cloud
- SAP Hana Cloud kan vara dyrt när det gäller storskaliga implementationer.
- Leverantörsberoendet kan vara ganska starkt på denna plattform, vilket gör migrering svårt.
Priser för SAP Hana Cloud
- Anpassad prissättning
SAP Hana Cloud-betyg och recensioner
- G2: 4,3/5 (över 500 recensioner)
- Capterra: 4,5/5 (över 40 recensioner)
14. Alteryx Intelligence Suite (Bäst för datapreparering och sammanfogning)
Alteryx Intelligence Suite är en kraftfull plattform för dataanalys som kombinerar funktioner för datapreparering, sammanfogning och ML. Jag har använt dess AI-lösningar för att skapa prediktiva modeller, analysera stora datamängder och få användbara insikter.
Detta verktyg är särskilt praktiskt för att extrahera data från PDF-filer och bilder med hjälp av Google Tesseract OCR. Faktum är att när jag arbetade med ostrukturerade eller semistrukturerade data kunde Alteryx enkelt extrahera dem utan att jag behövde koda något.
Alteryx Intelligence Suites bästa funktioner
- Använd AutoML för att bygga prediktiva applikationer med minimal manuell inblandning.
- Skapa appar för objektdetektering, bildklassificering, OCR och mycket mer med hjälp av datorseende.
- Använd prediktiv analys för prognoser, klassificering, regression och mycket mer.
Begränsningar för Alteryx Intelligence Suite
- Denna plattform kräver omfattande beräkningsresurser för stora datamängder.
- Användarna stod inför integrationsutmaningar som krävde teknisk expertis med komplexa infrastrukturer.
Priser för Alteryx Intelligence Suite
- Anpassad prissättning
Betyg och recensioner av Alteryx Intelligence Suite
- G2: N/A
- Capterra: N/A
15. Claude (Bäst för generativa uppgifter)
Claude är en stor modell för naturlig språkbehandling som kan generera text av mänsklig kvalitet, skriva kreativt innehåll och översätta text. Den har hjälpt mig att skriva e-postmeddelanden och svara på frågor.
Denna modell har tränats med hjälp av Constitutional AI för att göra den säker, mer exakt och trygg. Det bästa är att den låter mig skapa ett teamkonto när jag vill samarbeta i projekt. Dessutom kan jag lägga till mina egna resurser, kunskaper eller artiklar till Claudes forskning eller bakgrundsarbete för att ge resultaten mer djup.
Claudes bästa funktioner
- Utför sofistikerade resonemangsuppgifter som går utöver mönsterigenkänning
- Koda i olika programmeringsspråk med hjälp av kodgenereringsfunktioner.
- Analysera alla data i foton, text, grafer och mer med hjälp av bildanalys.
Claude-begränsningar
- Det beror i hög grad på träningsdata, som kan innehålla felaktigheter i resultatet.
Priser för Claude
- Gratis
- Pro: 20 $/månad per användare
- Team: 25 $/månad per användare
Claude-betyg och recensioner
- G2: 4,7/5 (23 recensioner)
- Capterra: N/A (mindre än 20 recensioner)
Inför AI i arbetslivet med ClickUp
Arbetsplatser inom organisationer har utvecklats dramatiskt. Där anställda tidigare alltid bar med sig anteckningsblock och penna, följer nu en AI-assistent med dem överallt för att registrera och ta nödvändiga anteckningar, generera insikter, skapa anpassade appar och automatiskt schemalägga möten.
I den här bloggen har jag delat med mig av 15 AI-verktyg som hjälper dig att täcka alla interna affärsfunktioner. Med dessa kunde jag utföra en rad olika uppgifter, från automatisering av AI-arbetsflöden till generering av innehåll.
Men som en allroundlösning rekommenderar jag ClickUp Brain. Den kopplar verkligen samman olika aspekter av min arbetsplats och minskar ledtiderna för att utföra uppgifter. Om du försöker skapa smidiga arbetsflöden bör ClickUp stå högst upp på din lista.
Gör ClickUp till ditt verktyg för produktivitetsförbättring redan idag – registrera dig gratis.