I takt med att LLM:er blir mer kraftfulla är det inte längre prompting som är det svåra. Kontexten blir begränsningen.
Kontextteknik innebär att man förser LLM:er (stora språkmodeller) med rätt information i rätt format.
Vad gör kontextteknik så svårt?
Du måste konstruera varje lager i stacken för att fånga upp kontexten och göra den tillgänglig. Om du skickar för lite kontext vet LLM:erna inte vad de ska göra. Skickar du för mycket kontext tar tokens slut. Så hur hittar du balansen?
Nedan delar vi med oss av allt du behöver veta om kontextteknik.
Vad är AI-kontextteknik?
AI-kontextteknik är processen att utforma och optimera instruktioner och relevant kontext för LLM:er och avancerade AI- och multimodala modeller så att de kan utföra sina uppgifter effektivt.
Det handlar om mer än att skriva promptar. Kontextteknik avgör:
- Vilken information ska visas?
- Var det kommer ifrån (minne, verktyg, databaser, dokument)
- Hur det är formaterat (scheman, sammanfattningar, begränsningar)
- När det injiceras i modellens resonemangsslinga
🌟 Syftet: Att optimera den information du tillhandahåller i LLM:s kontextfönster och filtrera bort störande information.
Hur förbättrar kontext AI-svaren?
Utan kontext förutsäger en LLM den statistiskt mest sannolika fortsättningen av texten. Å andra sidan förbättrar bra kontextteknik resultaten genom att:
- Ankring av resonemang: Modellen baserar sina svar på kända fakta istället för statistiska gissningar.
- Minska hallucinationer: Tydliga begränsningar och relevant data begränsar lösningsutrymmet.
- Förbättra konsistensen: Liknande indata ger liknande utdata eftersom kontextformen är stabil.
- Sänka kostnader och latens: Riktad kontext är bättre än att dumpa hela dokument eller historiker.
Sammanfattningsvis, med Shopifys VD Tobi Lutkes ord:
Jag gillar verkligen termen kontextteknik framför promptteknik. Den beskriver kärnkompetensen bättre: konsten att tillhandahålla all kontext för att uppgiften ska kunna lösas på ett trovärdigt sätt av LLM.
Jag gillar verkligen termen kontextteknik framför promptteknik. Den beskriver kärnkompetensen bättre: konsten att tillhandahålla all kontext för att uppgiften ska kunna lösas på ett trovärdigt sätt av LLM.
Kontextteknikens roll i AI-drivna arbetsflöden
I AI-drivna arbetsflöden är LLM inte fristående verktyg. De fungerar inom system som redan har data, regler och status.
Kontextteknik gör det möjligt för modellen att förstå var den befinner sig i arbetsflödet och vad den får göra härnäst.
När modellen är medveten om nuvarande tillstånd, tidigare åtgärder och saknade indata kan den rekommendera eller utföra rätt nästa steg istället för att generera generiska råd.
Det innebär också att man uttryckligen måste tillhandahålla affärslogik såsom godkännanderegler, efterlevnadsbegränsningar och eskaleringsvägar. När dessa ingår i kontexten förblir AI-besluten i linje med den operativa verkligheten.
Slutligen möjliggör kontextteknik flerstegs- och agentiska arbetsflöden genom att säkerställa smidiga överlämningar av status och beslut i varje steg.
Detta förhindrar att fel ackumuleras när arbetsflödena växer, vilket förbättrar kontextens effektivitet.
👀 Visste du att? 95 % av GenAI-implementeringarna i företag misslyckas, inte för att modellerna är svaga, utan för att organisationerna inte lyckas integrera AI i verkliga arbetsflöden.
Generiska AI-verktyg som ChatGPT fungerar bra för enskilda individer, men fungerar inte i större skala eftersom de inte lär sig av systemkontext, affärsregler eller förändrade förhållanden. Med andra ord är de flesta AI-misslyckanden integrations- och kontextmisslyckanden, inte modellmisslyckanden.
📮ClickUp Insight: 62 % av våra respondenter förlitar sig på konversationsbaserade AI-verktyg som ChatGPT och Claude. Deras välbekanta chatbot-gränssnitt och mångsidiga förmågor – att generera innehåll, analysera data och mycket mer – kan vara anledningen till att de är så populära inom olika roller och branscher. Men om en användare måste byta till en annan flik för att ställa en fråga till AI varje gång, ökar de associerade växlingskostnaderna och kostnaderna för att byta sammanhang med tiden. Men inte med ClickUp Brain. Det finns direkt i ditt arbetsutrymme, vet vad du arbetar med, kan förstå vanliga textprompter och ger dig svar som är mycket relevanta för dina uppgifter! Upplev en fördubbling av produktiviteten med ClickUp!
Hur fungerar kontextteknik?
Kontextteknik fungerar genom att gradvis forma informationen innan den når modellen.
Anatomin hos ett kontexttekniskt system omfattar:
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Preferenser, historik och personaliseringsdata
- T𝗼𝗼𝗹 u𝘀𝗲: API:er, kalkylatorer, sökmotorer – allt som LLM behöver för att få jobbet gjort.
- 𝗥𝗔𝗚 c𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁: Hämtad information från vektordatabaser som Weaviate
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗽𝘂𝘁: Den faktiska frågan eller uppgiften som ska utföras
- 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 r𝗲𝗮𝘀𝗼𝗻𝗶𝗻𝗴: LLM:s tankeprocess och beslutsprocess
- 𝗖𝗵𝗮𝘁 h𝗶𝘀𝘁𝗼𝗿𝘆: Tidigare interaktioner som ger kontinuitet
Fördelarna med kontextteknik i AI-system
Här är varför du behöver kontextteknik när du bygger AI-applikationer:
Mer exakta resultat
Att tillhandahålla beslutsrelevant kontext minskar tvetydigheten. Modellen resonerar inom kända fakta, begränsningar och tillstånd istället för att förlita sig på probabilistiska gissningar.
Konsekvent beteende i stor skala
Stabila kontextstrukturer ger repeterbara resultat. Liknande indata leder till liknande beslut – vilket är viktigt för produktionsarbetsflöden.
Minskade kostnader och latens
Riktad, komprimerad kontext undviker slöseri med tokens. Systemen svarar snabbare utan att behöva ladda hela historiker eller dokument upprepade gånger.
Säkrare automatisering
Kontext kodar affärsregler och behörigheter. Detta gör det möjligt för AI att agera utan att bryta mot policyer eller utlösa riskfyllda åtgärder.
Bättre arbetsflöden i flera steg
Rena kontextöverföringar bevarar tillståndet mellan stegen. Fel ackumuleras inte när arbetsflödena blir mer komplexa eller agensbaserade.
Enklare felsökning och iteration
Strukturerad kontext gör fel synliga. Du kan spåra fel till saknade, inaktuella eller felaktigt rankade indata istället för att skylla på modellen.
Starkare företagsanvändning
AI-system som respekterar arbetsflödets kontext känns tillförlitliga – en avgörande skillnad mellan pilotprojekt och verktyg för företagsomfattande implementering.
👀 Visste du att? Kontextmedveten AI påverkar produktiviteten direkt. En studie från Boston Consulting Group visade att kommunikationsteam ensamma kan återvinna 26–36 % av sin tid idag med generativ AI, och med omdesignade arbetsflöden och agenssystem som förstår kontext kan produktivitetsvinsterna stiga till 50 %.
AI-kontextteknik vs. promptteknik
Promptteknik: Be ChatGPT att skriva ett e-postmeddelande om en ny funktion. Du skriver instruktioner för en enda uppgift.
Kontextteknik: Du bygger en kundtjänstbot. Den måste komma ihåg tidigare ärenden, ha tillgång till användarkontouppgifter och spara konversationshistoriken.
Som AI-forskaren Andrej Karpathy förklarar:
Människor associerar uppmaningar med korta uppgiftsbeskrivningar som man ger en LLM i sin dagliga användning. I alla industriella LLM-appar är kontextteknik den känsliga konsten och vetenskapen att fylla kontextfönstret med precis rätt information för nästa steg.
Människor associerar uppmaningar med korta uppgiftsbeskrivningar som man ger en LLM i sin dagliga användning. I alla industriella LLM-appar är kontextteknik den känsliga konsten och vetenskapen att fylla kontextfönstret med precis rätt information för nästa steg.
+1 för ”kontextteknik” framför ”promptteknik”.
Människor associerar uppmaningar med korta uppgiftsbeskrivningar som du skulle ge en LLM i din dagliga användning. I alla industriella LLM-appar är kontextteknik den känsliga konsten och vetenskapen att fylla kontextfönstret... https://t.co/Ne65F6vFcf
— Andrej Karpathy (@karpathy) 25 juni 2025
+1 för ”kontextteknik” framför ”promptteknik”.
Människor associerar uppmaningar med korta uppgiftsbeskrivningar som du skulle ge en LLM i din dagliga användning. I alla industriella LLM-appar är kontextteknik den känsliga konsten och vetenskapen att fylla kontextfönstret... https://t.co/Ne65F6vFcf
— Andrej Karpathy (@karpathy) 25 juni 2025
| Tillvägagångssätt | Vad det fokuserar på | Bäst använd för |
| Promptteknik | Skapa instruktioner och utdataformat för modellen | Engångsuppgifter, innehållsgenerering, formatspecifika utdata |
| Kontextteknik | Tillhandahålla relevant data, status och begränsningar till modellen | Konversations-AI, dokumentanalysverktyg, kodningsassistenter |
| Båda tillsammans | Kombinera tydliga instruktioner med kontext på systemnivå | Produktions-AI-applikationer som kräver konsekvent och tillförlitlig prestanda |
De flesta applikationer använder en kombination av promptteknik och kontextteknik. Du behöver fortfarande välskrivna prompts i ditt kontexttekniksystem.
Skillnaden är att dessa uppmaningar fungerar med noggrant hanterad bakgrundsinformation. Du behöver inte börja om från början varje gång.
📮 ClickUp Insight: Mer än hälften av respondenterna skriver i tre eller fler verktyg dagligen och kämpar mot ” AI-spridning ” och splittrade arbetsflöden.
Även om det kan kännas produktivt och hektiskt, går ditt sammanhang helt enkelt förlorat mellan olika appar, för att inte tala om den energi som går åt till att skriva. Brain MAX samlar allt på ett ställe: tala en gång, så hamnar dina uppdateringar, uppgifter och anteckningar precis där de hör hemma i ClickUp. Inget mer växlande, inget mer kaos – bara smidig, centraliserad produktivitet.
Tillämpningar av AI-kontextteknik
De viktigaste områdena där AI-kontextteknik redan implementeras är 👇
Kundsupport och automatisering av helpdesk
De flesta chatbots behandlar varje meddelande som nytt, vilket tvingar användarna att upprepa sig om och om igen.
Med kontextteknik kan AI referera till användarhistorik, tidigare interaktioner, köphistorik och produktdokumentation. På så sätt svarar den som en teamkamrat som redan känner till problemet.
📌 Exempel från verkligheten: Coda supportteam hanterar tekniska produktfrågor som kräver förståelse av tidigare meddelanden och hänvisningar till produktdokumentation. För att skala upp supporten använder de Intercom Fin. Fin läser dokumentation och tidigare konversationer innan den svarar, vilket hjälper till att lösa 50–70 % av kundernas frågor självständigt samtidigt som CSAT-värdet hålls högt.
AI-skrivande och assistenter för produktivitet på arbetsplatsen
AI-skrivverktyg ger bara mervärde när de förstår vad du arbetar med, varför det är viktigt och vad som redan finns. Utan den kontexten sparar de tid vid utkastet, men kräver fortfarande omfattande omskrivningar och manuell justering.
Det är här kontextteknik-AI förändrar resultaten. Genom att grunda AI i uppgiftsstatus, dokument, tidigare beslut och teamkonventioner går skrivassistenterna från generisk kopieringsgenerering till arbetsflödesmedvetet stöd.
📌 Exempel från verkligheten: ClickUp Brain, ClickUps egen AI, tillämpar kontextteknik på arbetsplatsnivå. Istället för att be användarna att klistra in bakgrundsinformation i promptar hämtar den kontext direkt från uppgifter, dokument, kommentarer, prioriteringar och tidslinjer.
En viktig förmåga är kontextuell beslutsfattande. Den utvärderar pågående projekt tillsammans med teamets kapacitet och tidigare prestationer för att få fram användbara insikter.
För det första kan Brain upptäcka överbelastning, förseningar och flaskhalsar. Förutom att sammanfatta problemet rekommenderar det också konkreta justeringar – i form av omfördelning av uppgifter, uppdatering av tidsplaner och omfördelning av prioriteringar.
Eftersom dessa beslut baseras på ett live-arbetsplatskontext kan resultatet användas omedelbart. Det finns inget behov av att upprepa bakgrunden, förklara prioriteringar eller manuellt anpassa rekommendationerna till verkligheten.
Team som använder ClickUp Brain rapporterar 2,26 gånger högre fullständiga integrationsgrader och de lägsta AI-frustrationspoängen (27,1 %).
Försäljning och CRM-intelligens
Försäljningsflöden omfattar e-post, möten, CRM-system och kalkylblad. Utan kontext kan AI inte förstå affärsmomentum eller köparens avsikter.
Kontextteknik ger AI insyn i köparnas konversationer, tidslinjer, kommunikationston och tidigare engagemang. Detta hjälper till att få fram insikter, upptäcka avstannade affärer och föreslå rätt nästa åtgärd.
📌 Exempel från verkligheten: Microsofts eget säljteam använder Copilot for Sales, som hämtar kontext från Outlook, Teams-samtal, CRM-uppdateringar och anteckningar för att ta fram rätt insikter och utarbeta uppföljningar. Interna team såg en ökning med 20 % i vunna affärer och en ökning med 9,4 % i intäkter per säljare, vilket visar hur kontextdriven AI förstärker prestandan.
AI-assistenter inom hälso- och sjukvård och klinisk verksamhet
Medicinska beslut baseras på patientens sjukdomshistoria, laboratorierapporter, recept och läkaranteckningar, men denna information finns ofta i separata system. Detta leder till att läkare förlorar mycket tid på att mata in data på nytt och riskerar att förbise viktiga detaljer. Ibland lägger de nästan 40 % av sin tid på administrativt arbete.
AI-kontextteknik kopplar samman dessa datapunkter. Den stöder kliniker med korrekta sammanfattningar, utkast till dokumentation, lyfter fram relevant historik och visar potentiella risker eller nästa steg.
📌 Exempel från verkligheten: Atrium Health använder Nuance DAX Copilot, utvecklat i samarbete med Microsoft, för att automatiskt dokumentera kliniska besök med hjälp av tidigare journaler och samtal i realtid. Som ett resultat sparade läkarna 30–40 minuter om dagen på dokumentation, medan en studie över 12 medicinska specialiteter rapporterade högre effektivitet och tillfredsställelse hos vårdgivarna utan att patienternas säkerhet äventyrades.
HR- och rekryteringsassistenter
Rekryteringsbeslut beror på kontext, såsom kompetens, feedback från intervjuer, rollpassning och tidigare anställningsdata. AI-kontextteknik gör det möjligt att analysera CV, arbetsbeskrivningar, intervjutranskriptioner och historiska mönster för att snabbare identifiera starka matchningar.
📌 Exempel från verkligheten: Företagsteamen på Micron använder Eightfold AI, en talangplattform som analyserar CV, rollkrav, interna karriärvägar och tidigare anställningsresultat för att förutsäga lämplighet för ett jobb. Plattformen utvärderar kandidater baserat på kompetens och potential. Resultatet? De har utökat sin talangpool och anställer åtta fler kandidater per månad med ett litet rekryteringsteam.
Verktyg och plattformar som stöder kontextteknik
Vilka verktyg hjälper dig att implementera kontextteknik i stor skala?
1. LangChain (bäst för att sammanställa kontext programmatiskt)
LangChain är ett öppet källkodsramverk för att bygga AI-system där kontext måste sammanställas, uppdateras och dirigeras programmatiskt.
AI-agentverktyget hjälper utvecklare att koppla LLM:er till verktyg, datakällor, minne och kontrollogik istället för att förlita sig på statiska uppmaningar.
Core LangChain hanterar kedjning och hämtning, medan LangGraph möjliggör tillståndsbaserade, grafbaserade arbetsflöden för komplexa, flerstegsresonemang.
DeepAgents bygger på denna grund för att stödja långvariga, autonoma agenter med planering, underagenter och bestående kontext.
Tillsammans gör dessa komponenter LangChain till ett kontrollskikt för kontextteknik, som bestämmer när kontexten hämtas, hur den utvecklas och var den flödar genom agentiska arbetsflöden.
LangChains bästa funktioner
- Övervaka exekveringen med observabilitetsverktyg för att spåra modellanrop, latens, fel och kontextflöde från början till slut för felsökning och prestandainformation.
- Utvärdera modellens beteende systematiskt med hjälp av inbyggda testramverk som mäter korrekthet, jämför resultat och validerar förändringar mot riktmärken.
- Implementera arbetsflöden i stor skala med hanterade miljöer som stöder versionshantering, utrullningskontroll och produktionsklar exekvering av kedjor och agenter.
LangChains begränsningar
- Verktyget har en brant inlärningskurva för nybörjare, och dokumentationen, som uppdateras varannan dag, gör det överväldigande.
Priser för LangChain
- Utvecklare: Gratis
- Plus: 39 $/användare/månad
- Företag: Anpassad prissättning
LangChain-betyg och recensioner
- G2: 4,7/5 (över 30 recensioner)
- Capterra: Otillräckligt med betyg och recensioner
Vad säger verkliga användare om LangChain?
Enligt en användare på Reddit:
Efter att ha testat några olika metoder har jag kommit fram till att jag föredrar att använda standardverktygsanrop med langgraph-arbetsflöden. Så jag paketerar de deterministiska arbetsflödena som agenter som huvud-LLM anropar som verktyg. På så sätt ger huvud-LLM en genuin dynamisk användarupplevelse och överlämnar bara till ett arbetsflöde som gör grovjobbet och sedan levererar resultatet tillbaka till huvud-LLM.
Efter att ha testat några olika metoder har jag kommit fram till att jag föredrar att använda standardverktygsanrop med langgraph-arbetsflöden. Så jag paketerar de deterministiska arbetsflödena som agenter som huvud-LLM anropar som verktyg. På så sätt ger huvud-LLM en genuin dynamisk användarupplevelse och överlämnar bara till ett arbetsflöde som gör grovjobbet och sedan levererar resultatet tillbaka till huvud-LLM.
2. OpenAI API (Contextual AI API tillhandahåller strukturerad kontext, verktygsanrop och kontroller på systemnivå)
OpenAI API är ett allmänt gränssnitt för åtkomst till avancerade generativa AI-modeller som driver ett brett spektrum av applikationer.
Utvecklare använder det för att integrera språkförståelse och språkgenerering i produkter. Det stöder också sammanfattning, översättning, kodassistans och resonemang.
API:et stöder chatt, inbäddningar, funktionsanrop, moderering och multimodala inmatningar, vilket möjliggör strukturerade interaktioner med modeller. OpenAI är väl lämpat för snabb prototyputveckling, eftersom det hanterar autentisering, skalning och versionering.
Användarvänligheten beror på hur API:et abstraherar komplexa modellbeteenden till enkla, tillförlitliga slutpunkter.
OpenAI API:s bästa funktioner
- Generera kontextmedvetna utdata över text, kod och multimodala indata för naturliga språkuppgifter och resonemang.
- Skapa rika inbäddningar för att driva semantisk sökning, klustring och vektorbaserade återvinningsarbetsflöden.
- Använd funktioner och verktyg genom strukturerade anrop som låter modeller interagera med externa system och tjänster.
Begränsningar i OpenAI API
- Inget inbyggt långtidsminne. API:et är som standard stateless.
Priser för OpenAI API
GPT-5. 2
- Input: 1 750 dollar / 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,175 dollar/1 miljon tokens
- Resultat: 14 000 dollar / 1 miljon tokens
GPT-5. 2 Pro
- Input: 21,00 $ / 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: Ej tillgänglig
- Resultat: 168,00 dollar/1 miljon tokens
GPT-5 Mini
- Input: 0,250 dollar/1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,025 dollar/1 miljon tokens
- Resultat: 2 000 dollar / 1 miljon tokens
OpenAI API-betyg och recensioner
- G2: Inte tillräckligt med recensioner
- Capterra: Inte tillräckligt med recensioner
Vad säger verkliga användare om OpenAI API?
Enligt en användare på Reddit:
OpenAI:s API:er är precis som alla andra, så ur ett tekniskt perspektiv bör det inte finnas någon inlärningskurva. Alla slutpunkter, parametrar och exempel på svar är väl dokumenterade. Om du har grundläggande utvecklingserfarenhet bör du inte behöva någon kurs. Jag håller med om punkten ovan om att lära sig Python. Python-biblioteken har all relevant information för att göra livet enklare. Det finns också Node-bibliotek om du vill hålla dig till JS. Den största inlärningskurvan kommer att vara hur man använder dem strategiskt. Spendera lite tid på att testa systemmeddelanden, användaruppmaningar och parametrar i Playground innan du försöker bygga det med kod. (Jag är ganska säker på att du kan få exempelkod från Playground när du hittar något som fungerar. )
OpenAI:s API:er är precis som alla andra, så ur ett tekniskt perspektiv bör det inte finnas någon inlärningskurva. Alla slutpunkter, parametrar och exempel på svar är väl dokumenterade. Om du har grundläggande utvecklingserfarenhet bör du inte behöva någon kurs. Jag håller med om punkten ovan om att lära sig Python. Python-biblioteken har all relevant information för att göra livet enklare. Det finns också Node-bibliotek om du vill hålla dig till JS. Den största inlärningskurvan kommer att vara hur man använder dem strategiskt. Spendera lite tid på att testa systemmeddelanden, användaruppmaningar och parametrar i Playground innan du försöker bygga det med kod. (Jag är ganska säker på att du kan få exempelkod från Playground när du hittar något som fungerar. )
3. LlamaIndex (bäst för system för generering av förstärkt återvinning)
LlamaIndex är ett öppet dataramverk som är utformat för att göra extern data tillgänglig och användbar för stora språkmodeller.
Det tillhandahåller kopplingar, index och sökgränssnitt som omvandlar strukturerade och ostrukturerade data till representationer som LLM:er kan resonera över på ett effektivt sätt.
Du kan bygga RAG-system utan djupgående anpassad infrastruktur. Det abstraherar hämtning, vektorisering och relevansrankning.
Det används vanligtvis för användningsfall som semantisk sökning, sammanfattning och frågesvar, baserat på verkliga data.
LlamaIndex bästa funktioner
- Indexera heterogena datakällor i sökbara strukturer som LLM:er kan söka i effektivt.
- Hämta kontext strategiskt med hjälp av vektorsökning och frågeplanering för precis bevisinjektion.
- Komprimera och sammanfatta kontexten för att hålla resonemanget effektivt och relevant.
Priser för LlamaIndex
- Gratis
- Startpris: 50 $/månad
- Fördel: 500 dollar/månad
- Företag: Anpassad prissättning
LlamaIndex-betyg och recensioner
- G2: Inte tillräckligt med recensioner
- Capterra: Inte tillräckligt med recensioner
Vad säger verkliga användare om LlamaIndex?
En användare delar med sig på Reddit:
Ärligt talat tycker jag att de flesta av dessa genAi-ramverk som langchain och llamaindex inte är så bra och gör koden mer komplicerad. Det är bättre att använda vanlig python.
Ärligt talat tycker jag att de flesta av dessa genAi-ramverk som langchain och llamaindex inte är så bra och gör koden mer komplicerad. Det är bättre att använda vanlig python.
4. ClickUp BrainGPT (Bäst som AI-assistent i din arbetsmiljö)
De flesta verktyg i denna lista hjälper dig med specifika delar av kontextteknik. De sammanställer uppmaningar, hämtar data eller koordinerar arbetsflöden.
ClickUp Brain har en annan approach. Som världens första konvergerade AI-arbetsyta samlar ClickUp dina projekt, uppgifter, dokument och kommunikation på en enda plattform, med en kontextmedveten AI inbyggd.
Så här gör du 👇
Arbeta med AI som förstår dig och ditt arbete
ClickUp Brain förstår kontexten i ditt arbete.
Det hämtar kontext från dina ClickUp-uppgifter, dokument, kommentarer, beroenden, statusar, tidslinjer och ägarskap. Du behöver inte klistra in bakgrundsinformationen eller förklara projektets historia varje gång du ställer en fråga baserad på arbetsytans data.
📌 Till exempel när en chef frågar: ”Vad är det som bromsar kampanjen för tredje kvartalet?” Den skannar arbetsytan och visar konkreta hinder som:
- Otilldelade uppgifter
- Väntar på godkännande
- Fastnade recensioner
- Beroenden som väntar på tillgångar
Du får en blockeringsrapport som visar åtgärdsägare och tidspåverkan.
AI-skrivande som redan är anpassat till utförandet
ClickUp Brain fungerar som en AI-skrivassistent, men med en avgörande skillnad: den skriver med medvetenhet om vad teamet bygger.
När en produktchef eller marknadsförare utformar lanseringsmeddelanden i ett ClickUp Doc kan Brain:
- Definiera värdeerbjudanden med hjälp av befintlig produktkontext
- Skräddarsy meddelanden för olika målgrupper
- Skriv om innehållet så att det matchar tonen, tydligheten eller positioneringsmålen.
Ännu viktigare är att skrivandet förblir kopplat till uppgifter, tidsplaner och godkännanden. Det finns ingen koppling mellan dokumentationen och arbetet. Detta sparar mycket tid eftersom innehållet inte behöver tolkas om senare.
💡 Proffstips: Välj mellan flera AI-modeller från ChatGPT-, Claude- och Gemini-familjerna direkt i ClickUp Brain!
- Använd en snabb, lättviktig modell för att sammanfatta mötesanteckningar inom en uppgift.
- Byt till en mer resonemangsbaserad modell när du analyserar kampanjresultat i dokument, uppgifter och dashboards.
Det verkligt effektiva draget? Kombinera modellvalet med ClickUps sammankopplade kontext – uppgifter, kommentarer, dokument och anpassade fält – så att modellen inte bara är ”smart”, utan också fungerar i din faktiska arbetsmiljö.
Kontextuell automatisering av uppgifter som minskar manuella omkostnader
Med AI-drivna uppgifter omvandlar ClickUp kontext till handling. De viktigaste funktionerna är:
- Omvandlar diskussioner från ClickUp Chat till uppgifter
- Generera deluppgifter och uppgiftsbeskrivningar från en befintlig uppgiftstitel baserat på omfattningen.
- Föreslå nästa steg när arbetet går i stå
- Automatisera rutinuppdateringar med hjälp av det verkliga projektets status
Så här kan du använda AI-driven uppgiftsautomatisering i ClickUp för att minska det tunga arbetet 👇
Eftersom automatiseringen drivs av livekontext spenderar teamen mindre tid på att översätta avsikter till struktur. Arbetet fortskrider utan ständig manuell inblandning.
Låt AI-agenterna göra grovjobbet
ClickUp Super Agents utökar ClickUps kontextuella AI från enstaka frågor till autonom, flerstegsutförande.
Istället för att vänta på specifika uppmaningar agerar dessa AI-agenter för automatisering å dina vägnar inom arbetsytan och arbetar igenom uppgifter, regler och resultat baserat på det sammanhang och de mål du definierar.
Vad skiljer dem från vanliga agenter:
- Proaktiv uppgiftsutförande: Agenter tolkar arbetsytans kontext – uppgifter, beroenden, tidslinjer – och utför sekvenser som att uppdatera status, skapa deluppgifter eller meddela ägare utan manuell styrning.
- Målinriktade arbetsflöden: Du definierar ett övergripande mål (t.ex. ”Lös blockeringar i Q3-kampanjen”) och agenten planerar, hämtar kontext och utför åtgärder som driver arbetet framåt.
- Bestående kontext och minne: Agenterna behåller sitt tillstånd genom alla steg, vilket gör att de kan resonera om vad som redan har gjorts och vad som återstår, vilket förbättrar noggrannheten och minskar överflödigt arbete.
- Integration med arbetsverktyg: De interagerar med ClickUp Tasks, Docs och kommentarer samt anslutna verktyg och samordnar mellan system för att slutföra arbetsflöden istället för att föreslå åtgärder utan kontext.
📚 Läs mer: Vad är modellbaserade reflexagenter?
ClickUps bästa funktioner
- Få AI till din dator och anslutna appar med ClickUp Brain MAX: Sök i hela ditt arbetsområde, transkribera tal till text, växla mellan de bästa AI-modellerna och vidta åtgärder på uppgifter, dokument och chattar utan att bryta ditt arbetsflöde.
- Hitta svar direkt med Enterprise Search : Sök i uppgifter, dokument, kommentarer, filer och anslutna verktyg så att viktig kontext aldrig begravs eller isoleras.
- Fånga idéer snabbt med Talk to Text : Diktatera anteckningar, planer eller uppdateringar och omvandla tal till strukturerat arbete utan att tappa fokus eller förlora momentum.
- Minska manuellt arbete med ClickUp Dashboards : Trigga uppdateringar av uppgifter, tilldelningar och uppföljningar automatiskt baserat på verkliga arbetsplatskontexter och statusförändringar.
- Håll diskussionerna praktiska med ClickUp Chat: Diskutera beslut, feedback och godkännanden direkt tillsammans med uppgifterna så att konversationerna förblir kopplade till utförandet.
- Ersätt möten med SyncUps: Dela asynkrona uppdateringar, få AI-genererade sammanfattningar och håll teamen samordnade utan återkommande samtal.
- Samordna team med Teams Hub: Se teamets aktivitet, ägarskap, prioriteringar och kapacitet på ett ställe för att upptäcka risker och omfördela arbetet i tid.
- Planera din dag med ClickUp Calendar: Få AI-assisterade dagliga planer baserade på deadlines, prioriteringar och arbetsbelastning, så att ditt personliga fokus stämmer överens med teamets mål.
Begränsningar i ClickUp
- Dess funktionsuppsättning och anpassningsalternativ kan överväldiga nya användare.
ClickUp-prissättning
ClickUp-betyg och recensioner
- G2: 4,7/5 (10 585+ recensioner)
- Capterra: 4,6/5 (över 4 500 recensioner)
Vad säger verkliga användare om ClickUp AI?
En ClickUp-användare delar också med sig av sina erfarenheter på G2:
ClickUp Brain MAX har varit ett fantastiskt tillskott till mitt arbetsflöde. Det sätt på vilket det kombinerar flera LLM:er i en plattform gör svaren snabbare och mer tillförlitliga, och tal-till-text-funktionen i plattformen sparar enormt mycket tid. Jag uppskattar också säkerheten på företagsnivå, som ger mig sinnesro när jag hanterar känslig information. […] Det som sticker ut mest är hur det hjälper mig att skära igenom bruset och tänka klarare – oavsett om jag sammanfattar möten, skriver utkast till innehåll eller brainstormar nya idéer. Det känns som att ha en allt-i-ett-AI-assistent som anpassar sig efter vad jag än behöver.
ClickUp Brain MAX har varit ett fantastiskt tillskott till mitt arbetsflöde. Det sätt på vilket det kombinerar flera LLM:er i en plattform gör svaren snabbare och mer tillförlitliga, och tal-till-text-funktionen i plattformen sparar enormt mycket tid. Jag uppskattar också säkerheten på företagsnivå, som ger mig sinnesro när jag hanterar känslig information. […] Det som sticker ut mest är hur det hjälper mig att skära igenom bruset och tänka klarare – oavsett om jag sammanfattar möten, skriver utkast till innehåll eller brainstormar nya idéer. Det känns som att ha en allt-i-ett-AI-assistent som anpassar sig efter vad jag än behöver.
Utmaningar och överväganden när man arbetar med AI-kontextteknik
Här är de viktigaste utmaningarna du måste vara medveten om. Kontexten kan spåra ur, även när modellen stöder 1 miljon tokenkontextfönster. Här är de viktigaste utmaningarna du måste vara medveten om 👇
Kontextförgiftning
Om en hallucination eller felaktig slutsats smyger sig in i kontexten och refereras till upprepade gånger, behandlar modellen den som fakta. Denna förgiftade kontext kan låsa arbetsflöden i ogiltiga antaganden som kvarstår över tid och försämrar kvaliteten på resultatet.
Kontextdistraktion
Större kontexter är lockande, men när kontexten blir för stor börjar modellerna fokusera för mycket på ackumulerad historik och underutnyttja det de lärt sig under träningen. Detta kan leda till att AI:n fastnar i tidigare detaljer istället för att syntetisera nästa bästa steg.
👀 Visste du att? En studie från Databricks visade att modellnoggrannheten för Llama 3. 1 405B började sjunka vid cirka 32 000 tokens, långt innan kontextfönstret var fullt. Mindre modeller försämrades ännu tidigare.
Modeller förlorar ofta sin resonemangskvalitet långt innan de "tar slut" på kontext, vilket gör kontexturval och komprimering mer värdefullt än den råa kontextstorleken.
Kontextförvirring
Irrelevant eller svag information i kontexten konkurrerar om uppmärksamheten med kritiska data. När modellen känner sig tvungen att använda varje kontext-token blir besluten förvirrade och noggrannheten försämras – även om det tekniskt sett finns ”mer” information.
Kontextkollision
När information ackumuleras kan nya fakta eller verktygsbeskrivningar motsäga tidigare innehåll. När det finns motstridiga sammanhang har modellerna svårt att förena konkurrerande signaler, vilket leder till inkonsekventa eller osammanhängande resultat.
Verktygsöverbelastning och urvalsproblem
När för många verktygsdefinitioner inkluderas i kontexten, ofiltrerade, kan modellen anropa irrelevanta verktyg eller prioritera suboptimala sådana. Selektiv laddning av endast relevanta verktyg minskar förvirringen och förbättrar beslutskvaliteten.
Teknisk komplexitet och underhåll
Effektiv kontextstyrning kräver kontinuerlig gallring, sammanfattning, avlastning och karantän av kontext. Systemen måste bestämma när historiken ska komprimeras och när ny information ska hämtas, vilket kräver en genomtänkt infrastruktur snarare än ad hoc-trick.
Disciplin när det gäller tokenbudgeten
Varje token påverkar beteendet; större kontextfönster garanterar inte bättre resultat. Du måste behandla kontext som en hanterad resurs och väga relevans och aktualitet mot tokenkostnad och modellens uppmärksamhetsbudget.
⚠️ Statistikvarning: Nästan 60 % av de anställda erkänner att de använder icke auktoriserade offentliga AI-verktyg på jobbet och ofta klistrar in känslig företagsinformation i plattformar utan någon övervakning.
Och det blir ännu värre: 63 % av organisationerna har inga AI-styrningspolicyer för att övervaka, begränsa eller ens upptäcka denna skugg-AI-användning.
Resultatet? Dina data läcker eftersom ingen övervakar hur AI används.
Framtiden för kontextteknik
Detta markerar övergången från experiment till skala. Kontext kommer inte längre att hanteras av människor utan genereras och hanteras av kod. Det kommer att vara en funktion av systemets egen struktur.
Vi sammanfattar detta med hjälp av den utmärkta artikeln av Serge Liatko på OpenAI:s utvecklarcommunity som utgångspunkt:
Kontextteknik utvecklas till arbetsflödesarkitektur
Kontextteknik kommer i allt högre grad att ersättas av automatiserad arbetsflödesarkitektur. Uppgiften kommer inte att begränsas till att mata in rätt tokens.
Effektiv kontextteknik innebär att man samordnar hela sekvenser av resonemang, verktyg och dataflöden som automatiskt anpassar sig efter förändrade behov.
Det innebär att man måste bygga dynamiska system som själv hanterar rätt kontext inom holistiska arbetsflöden.
Automatiserad orkestrering ersätter manuell promptning
Nästa utmaning är AI som organiserar sig själv. Den kommer att koppla samman hämtning, verktyg, minne och affärslogik utan att människor behöver skapa varje prompt eller kontextpaket manuellt. Istället för att uttryckligen tillhandahålla varje enskild datadel kommer systemen att dra slutsatser om vilken kontext som är relevant och hantera den automatiskt baserat på mål och historik.
🧠 Detta sker redan med ClickUp Super Agents. De är omgivande och alltid aktiva AI-teammates, vilket hjälper dem att förstå och utföra arbete precis som människor gör. De förbättras kontinuerligt från tidigare interaktioner med hjälp av ett rikt minne – inlärningspreferenser, senaste åtgärder och projekthistorik – och kan proaktivt vidta åtgärder, eskalera problem eller ta fram insikter utan att vänta på en uppmaning.
End-to-end-automatisering blir den verkliga produktivitetsfaktorn
I takt med att kontexttekniken utvecklas kommer produktivitetsvinster från automatiserade arbetsflöden. LLMs fungerar som agenter, samordnar verktyg, övervakar status och utför flerstegslogik utan att användaren behöver detaljstyra.
Du behöver inte ange saknad kontext manuellt. Systemet kommer att sammanställa kontexten för att stödja långtidsminne och resonemang.
Unified Context gör att AI fungerar bättre
AI:s noggrannhet försämras när kontexten fragmenteras mellan verktyg, arbetsflöden och människor. När informationen är spridd tvingas modellerna gissa.
Konvergerade AI-arbetsytor som ClickUp är utmärkta på detta – de förenar arbete, data och AI i din kontextstrategi.
Är du redo att prova? Registrera dig gratis på ClickUp.