Ett team experimenterar med ett AI-skrivverktyg för att spara tid på innehåll. Kort därefter provar någon en AI-bildgenerator. Senare läggs ytterligare ett verktyg till för att automatisera några repetitiva uppgifter.
Var för sig verkar dessa verktyg vara till hjälp. Men med tiden börjar konfigurationen kännas rörig.
Verktygen kommunicerar inte med varandra. Vissa gör liknande saker. Resultaten är utspridda över olika appar, och det är svårt att avgöra vad som faktiskt hjälper och vad som bara skapar störningar.
För team som är nya inom AI är detta kaos, även känt som AI-spridning, en vanlig första fas. Det är en del av inlärningskurvan.
Men vet du vad? Du behöver inte fler AI-verktyg, utan snarare rätt kombination som uppfyller ditt teams specifika behov och AI-mognadsnivå.
I den här bloggen visar vi dig hur du kan gå vidare från ad hoc-användning av AI och bygga en effektiv AI-teknikstack. En som faktiskt minskar det tunga arbetet för dig.
Utmaningen med att komma igång med AI
AI-drivna applikationer slår igenom på marknaden snabbare än någonsin tidigare.
Vem som helst kan bygga ett AI-verktyg med hjälp av ett fåtal API:er, förtränade modeller och molninfrastruktur. Varje verktyg lovar snabbare arbete, smartare beslut eller färre manuella steg.
Du har dussintals ramverk för maskininlärning, molnplattformar och datalagringsverktyg att välja mellan. Ju fler alternativ som finns, desto svårare blir det att fatta ett beslut.
Men det är inte allt. Den verkliga utmaningen börjar efter det:
- Migrering är riskabelt eftersom det lätt kan störa arbetet att flytta live-arbetsflöden och känslig data till AI-aktiverade system.
- Inlärningskurvan är obarmhärtig. Om verktygen känns obekväma eller påträngande slutar teamen att använda dem, oavsett hur kraftfulla de är.
- ROI förblir oklart, och ledarna är osäkra på hur framgång ser ut eller hur lång tid det tar att se resultat.
- Teknisk skuld smyger sig in när hastiga AI-val ökar komplexiteten i system som redan är överbelastade.
Tidig adoption är känsligt för team som är nya inom AI. Det du behöver är en enkel installation med hög användbarhet och sömlös integration.
Rätt AI-teknikstackar tillför den välbehövliga strukturen till hela AI-livscykeln, vilket gör övergången till AI mycket enklare.
Hur? Låt oss ta reda på det!
👀 Visste du att: Enligt ClickUps undersökning om AI-användning är 23 % av yrkesverksamma i princip ”AI-förlamade” – de vill använda tekniken men har ingen aning om var de ska börja eller hur de ska integrera den i sina dagliga arbetsuppgifter utan att göra saker och ting mer komplicerade.
Vad är en AI-stack?
En AI-stack är en sammankopplad uppsättning verktyg, tekniker, infrastruktur och ramverk som du använder för att driva AI-funktioner i hela ditt team eller din organisation.
Förstå lagren i en AI-stack
AI-teknikstackar byggs i lager. Du väljer rätt verktyg för att bilda varje lager, och tillsammans utgör dessa lager din AI-stack.
De tre kärnlagren är:
1. Dataskikt
AI lär sig av den information du ger den. Detta lager omfattar allt som AI kan lära sig av. Det säkerställer att ditt företags information är organiserad, ren och lätt att hitta för AI.
✅ Viktiga komponenter inkluderar:
- Dokument, databaser, verktyg, registersystem
- Verktyg för datarensning för att förbättra datakvaliteten
- Datalager, datalager och vektordatabaser för lagring av rådata
- Datapipelines för att extrahera och vidarebefordra data
- Dataversionskontrollsystem för att spåra ändringar i datasetet
2. Intelligenslager
Detta är den tänkande delen av din AI-teknikstack. Den bearbetar insamlad data för att erbjuda förutsägelser, sammanfattningar eller automatiserade beslut.
✅ Viktiga komponenter inkluderar:
- Datorseende
- Maskininlärningsramverk för modellutveckling
- Faktiska AI-modeller
- Inferensmotorer
- Naturlig språkbehandling (NLP)
- Prompting, resonemang och beslutslogik
3. Applikationslager
Applikationslagret kopplar AI till dina arbetsflöden så att teammedlemmarna faktiskt kan använda det för att få jobbet gjort.
✅ Viktiga komponenter inkluderar:
- Uppgifts- eller arbetsflödesspecifik logik
- Mekanismer för att samla in feedback för att förfina maskininlärningsmodeller
- Chatgränssnitt, copilots, inbyggda funktioner
- Slutanvändarapplikationer där AI-resultat genereras och granskas
🧠 Kul fakta: På 1770-talet byggde den schweiziske urmakaren Pierre Jacquet-Droz ”The Writer”, en mekanisk pojke bestående av 6 000 delar som kunde skriva valfria meningar på upp till 40 tecken. Den anses vara ett av de tidigaste exemplen på en dator.
Hur en stack skiljer sig från att använda fristående AI-verktyg
När du väljer fristående AI-verktyg bör du fråga dig: Vad gör det här verktyget?
Omedelbar hastighet och bekvämlighet prioriteras. Du föredrar en plug-and-play-lösning som löser ett enda problem just nu.
📌 Exempel: Du kopierar och klistrar in dina månatliga försäljningsdata, insikter och sammanfattningar i en AI-rapportgenerator för att snabbt skapa en professionell rapport.
När du bygger en AI-stack bör du fokusera på följande: Hur passar detta verktyg in i vårt arbetsflöde?
Målet är att investera i AI-lösningar som:
- Lös dina problem
- Är mycket kompatibla med varandra
- Integrera enkelt med dina befintliga system/arbetsflöden
- Stöd ditt team på lång sikt
📌 Exempel: Du konfigurerar ett system där dina interna försäljningsregister och projektanteckningar automatiskt flödar in i en AI-modell som har tränats på ditt varumärkes röst. Den modellen utarbetar rapporten och lägger den direkt i ditt teams delade mapp för granskning.
Varför team som är nya inom AI behöver en integrerad, modulär installation
Det är frestande att skaffa ett par AI-verktyg och driva din verksamhet med dem. Men om du vill att din AI ska kunna skalas upp tillsammans med ditt team är det oerhört viktigt att bygga en integrerad, modulär uppsättning.
Här är varför:
- Det är enkelt att byta verktyg: AI-landskapet är mycket föränderligt. Team måste uppgradera till bättre alternativ för att hänga med i nya trender. Med en modulär stack är det mycket enklare att lägga till eller ta bort ett AI-verktyg utan att störa arbetet.
- Lös fler problem med ett enda verktyg: Team som är nya inom AI köper ofta separata AI-applikationer för varje problem, vilket bara ökar den tekniska skulden. Genom att bygga ett centraliserat intelligenslager kan du driva alla dina verksamheter utan att behöva använda flera olika verktyg.
- Konsekvens mellan olika team: Eftersom fristående AI-verktyg inte kommunicerar med varandra tvingas olika team eller teammedlemmar att arbeta med inkonsekventa resultat. En integrerad installation löser detta genom att skapa en enda källa till sanning för alla.
📮 ClickUp Insight: Team med låg prestanda är fyra gånger mer benägna att jonglera med 15+ verktyg, medan team med hög prestanda upprätthåller effektiviteten genom att begränsa sin verktygslåda till 9 eller färre plattformar. Men vad sägs om att använda en enda plattform?
ClickUp är en app för allt som rör arbetet och samlar dina uppgifter, projekt, dokument, wikis, chattar och samtal på en enda plattform, komplett med AI-drivna arbetsflöden. Är du redo att arbeta smartare? ClickUp fungerar för alla team, gör arbetet synligt och låter dig fokusera på det som är viktigt medan AI sköter resten.
Exempel på enkla AI-stackar i daglig användning
Tycker du att AI-stackar är komplicerade? I praktiken är de mycket enklare och kräver inte avancerad teknik eller AI-utveckling från grunden.
Det viktiga är att välja rätt AI-appar och kombinera dem med rätt planering. Gör det, så är du redo att få verkligt värde från AI – med mindre förvirring, minimala störningar i arbetsflödet och lägre kostnader.
Nedan följer några enkla exempel på hur team använder AI-drivna verktyg i sitt dagliga arbete.
1. CRM + analys + skrivande AI
📌 Exempel: Du leder ett säljteam som hanterar hundratals aktiva leads. Istället för att be säljarna att manuellt skanna CRM-poster lägger du till AI-driven analys ovanpå ditt CRM-system för att spåra leads senaste beteende och köpsignaler.
När systemet identifierar en potentiell kund med hög köpintention vidarebefordrar det den informationen till ett AI-skrivverktyg. Verktyget skapar ett personligt uppföljningsmejl som säljaren snabbt granskar och skickar.
2. Projektledning + automatisering av möten + intelligent uppgiftsfördelning
📌 Exempel: Under ditt teams synkronisering lyssnar ett mötesverktyg, transkriberar konversationen och identifierar alla nämnda "att göra-uppgifter".
Den skickar automatiskt dessa åtgärdspunkter till ditt projektledningsverktyg. När mötet är slut är projektpanelen uppdaterad med alla nya uppgifter.
AI analyserar också automatiskt varje teammedlems arbetsbelastning och kompetens innan uppgifterna tilldelas och meddelas.
3. Intern chatt + sök-AI
📌 Exempel: Istället för att teammedlemmarna pingar varandra för att få kontext eller förlorade filer, lägger du in AI i företagets wiki och delade mappar. AI:n läser igenom allt – dina HR-policyer, tidigare projektplaner och tekniska guider.
Du kopplar sedan detta till din interna chattapp. När en teammedlem har en fråga skriver de in den i chatten, och AI hämtar informationen åt dem.
📚 Läs mer: Hur AI förändrar professionella tjänster
Hur man väljer rätt AI-stack för nybörjare (steg för steg)
Så här väljer du rätt stack för en framgångsrik AI-implementering:
Steg 1: Definiera dina behov
Börja med att titta på hur ditt team arbetar idag.
Använder ditt team främst AI för enskilda uppgifter som att skriva utkast till innehåll, sammanfatta anteckningar eller brainstorma idéer? I så fall kan några fristående AI-verktyg kännas tillräckliga i början.
Men om AI börjar påverka delade arbetsflöden – statusuppdateringar, uppgiftskapande, rapportering eller intern dokumentation – kommer du snabbt att stöta på problem. Att kopiera och klistra in sammanhang, förklara arbetet på nytt och spåra resultat mellan olika verktyg blir en daglig börda.
Fundera sedan över var AI kan spara tid.
Om målet är snabbhet i engångsuppgifter kan en lättviktig installation fungera.
Men om du vill att AI ska minska behovet av samordning, uppföljning och manuella uppdateringar i teamet behöver du verktyg som kan integreras direkt i dina befintliga arbetsflöden.
Slutligen, fundera på implementeringen.
Om AI kräver att ditt team lär sig nya gränssnitt eller byter verktyg hela tiden kommer användningen att minska. För team som är nya inom AI integreras rätt stack i de verktyg som ditt team använder dagligen.
👀 Visste du att: Ordet ”robot” kommer från en tjeckisk pjäs från 1920 med titeln Rossumovi Univerzální Roboti (R. U. R. ) av Karel Čapek. ”Roboti” härstammar från ”robota”, som betyder tvångsarbete eller slitgöra.
I pjäsen är robotarna egentligen bioingenjörsutvecklade själlösa varelser med människoliknande kött och blod. De gör så småningom uppror och utplånar hela mänskligheten.
Steg 2: Gruppera, sortera och prioritera problemområden
Varför måste du organisera dina problemområden och AI-mål innan du väljer verktyg?
Låt oss säga att marknadsföringsteamet behöver hjälp med att skriva reklamtexter. Säljteamet behöver hjälp med att skriva säljargument.
Om båda teamen köper separata AI-skrivverktyg har du fördubblat dina kostnader utan att lösa något nytt problem.
För att undvika detta, kom ihåg: gruppera inte problemområden efter team eller avdelningar. Gruppera dem efter vilken typ av AI-funktion som krävs.
| AI-kapacitet | Vad den täcker | Vanliga exempel |
| AI-generering | Skapa eller omvandla innehåll | Sammanfatta långa dokument, skriva om interna uppdateringar, skapa mötesagendor och skapa bilder |
| AI-analys | Tolka data och identifiera mönster | Analysera trender i kundbeteende, flagga underpresterande kampanjer och upptäcka inkonsekvenser i data |
| AI-routing och automatisering | Flytta arbete utan manuell samordning | Omvandla mötespunkter till uppgifter, vidarebefordra godkännanden, kategorisera inkommande arbete och uppdatera uppgiftsstatusar |
Ta sedan en funktion i taget och utvärdera varje problem med hjälp av två frågor:
- Hur ofta uppstår detta problem?
- Hur mycket tid och arbete kräver det när det sker?
Problem som uppstår dagligen och hindrar framsteg bör prioriteras. Det är dessa funktioner som din AI-stack inte kan kompromissa med.
Behandla dessa problem med stor inverkan som dina pilotfall.
Steg 3: Välj dina AI-verktyg
När du väljer rätt verktyg för din moderna AI-stack bör du sträva efter att bygga ett sammanhängande ekosystem, inte bara hitta rätt funktioner för att lösa problem.
Några viktiga saker att tänka på när du väljer AI-verktyg:
- Inbyggda integrationer och API:er: Prioritera verktyg med inbyggda integrationer för dina befintliga system (t.ex. ditt CRM). Om ett verktyg inte har en inbyggd anslutning måste det ha en robust API. Detta säkerställer att du kan använda bryggverktyg som Zapier eller Make för att automatisera dataflödet.
- Mindre är mer: Leta efter plattformar som löser flera relaterade problem på en gång – till exempel ett AI-verktyg som hanterar transkription av möten, sammanfattning och uppgiftsfördelning på en gång. Detta förhindrar överlappning och minskar abonnemangsavgifterna.
- Minimal inlärningskurva: Eftersom ditt team är nytt inom AI bör du undvika verktyg som kräver snabb teknik eller komplex kodning.
- Säker datainfrastruktur: Sök efter en företagsanpassad sekretess för att dina data ska krypteras.
- Modulär skalbarhet: Välj verktyg som låter dig börja med en enda licens eller ett litet pilotprojekt och sedan skala upp för att hantera en massiv ökning av data eller användare senare.
Steg 4: Koppla samman AI-arbetsflöden med enhetlig orkestrering
Vad händer när du hanterar för många AI-verktyg?
Verktygsspridning dränerar din produktivitet, budget och fokus. Innan du vet ordet av leder det till arbetsspridning, där filer, uppdateringar och beslut sprids över appar, trådar och inkorgar.
Och kostnaden är enorm – uppskattningsvis 2,5 biljoner dollar i globala produktivitetsförluster varje år.
När din AI-stack är igång behöver du ett enda orkestreringslager för att koppla samman allt – verktyg, arbetsflöden och team.
Detta orkestreringslager fungerar som ett registersystem för:
- Arbete pågår
- AI-genererade resultat
- Ägarskap och ansvar
- Synlighet mellan team
ClickUp blir det samordnande lagret. Världens första konvergerade AI-arbetsyta kopplar samman appar och arbetsflöden till en enhetlig plattform.
Vad betyder det egentligen för dig? Titta på den här videon för att ta reda på det 👇
Steg 5: Implementera stacken och utbilda ditt team
När din AI-stack är klar kan du rulla ut den i etapper för att säkerställa en smidig implementering och minimera riskerna.
Börja med arbetsflöden som ger omedelbart värde, såsom att sammanfatta uppdateringar, utarbeta rutinmässigt innehåll eller vidarebefordra repetitiva förfrågningar. Förfina dessa arbetsflöden innan du expanderar ytterligare.
Om ditt team är litet, implementera stacken i ett enda projekt först.
Använd tidiga framgångar för att bygga förtroende och få med dig intressenterna, och skala sedan upp AI-användningen gradvis i alla team.
💡 Proffstips: Använd ClickUp Automations för att hantera repetitiva samordningsuppgifter så att ditt team kan fokusera på meningsfullt arbete.
Ställ in enkla triggers som ändringar av uppgiftsstatus, påminnelser om förfallodatum eller justeringar av prioritet som automatiskt uppdaterar uppgiftsfält, skickar aviseringar eller skapar uppföljningar.
Du kan till exempel automatisera statusövergångar när en deluppgift är klar, meddela intressenter när en viktig milstolpe nås eller automatiskt tilldela uppgifter baserat på arbetsbelastningsregler.
Om du är nybörjare inom automatisering har vi gjort den här videon åt dig 👇
Steg 6: Övervaka, mät och justera din teknikstack
Att övervaka AI-stacken innebär två saker:
- Utvärdera arbetsflödets prestanda: Jämför före- och efter-baslinjer för den exakta process du testat. Titta på mått som tid för att slutföra en uppgift, antal manuella steg, granskningscykler, omarbetningsfrekvens och hantering av undantag.
- Mäta stackens tillförlitlighet: Kontrollera om integrationerna fungerar konsekvent och om automatiseringarna triggas vid rätt tidpunkt. Övervaka modellens prestanda för att förstå och mildra ”modellavvikelser” – där AI-resultaten försämras över tid.
Kom också ihåg att uppföljning av framsteg är en kontinuerlig process.
📮 ClickUp Insight: Mer än hälften av de tillfrågade skriver i tre eller fler verktyg dagligen och kämpar med ” app sprawl ” och splittrade arbetsflöden.
Det kan kännas produktivt och hektiskt, men i själva verket går din kontext förlorad mellan olika appar, för att inte tala om den energi som går åt till att skriva. BrainGPT samlar allt på ett ställe: säg det 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.
Exempel på AI-stackar för team som är nya inom AI
Nedan följer en fullständig översikt över en AI-teknikstack som är byggd för nybörjare. Vi har handplockat verktyg som ger dig mest valuta för pengarna samtidigt som de är enkla att använda.
Använd detta som inspiration för din teknikstack och anpassa den efter dina önskemål.
1. Data, rapportering och analyslager
Detta lager är grunden för teknikstacken. Det hjälper till att samla in information från din webbplats, annonser och CRM så att alla andra AI-verktyg i din stack kan arbeta med samma högkvalitativa data.
Den innehåller verktyg för kvalitativ datainsamling, inmatning, lagring, validering, analys och övergripande hantering.
Airbyte
Airbyte är en öppen källkodsplattform för dataintegration. Den hjälper till att flytta data från hundratals olika källor – som dina Facebook-annonser, Shopify-butik eller Stripe-konto – till ett centralt lager.
Viktiga funktioner
- Tre sätt att integrera: utvecklingskit utan kod, med lite kod och språkspecifika anslutningar
- Koppla ihop dina favoritverktyg och till och med äldre appar på mindre än 10 minuter.
- Integreras med stora dataplattformar, inklusive Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Postgres, Pinecone, Weaviate, etc.
Prissättning
- Anpassad prissättning
Google BigQuery
Google BigQuery är ett serverlöst datalager som kan hantera enorma mängder data och köra komplexa sökningar (frågor) på några sekunder. Det har inbyggda funktioner som gör att du kan köra AI-modeller direkt på dina lagrade data.
Viktiga funktioner
- Snabb sökning i stora datamängder
- Ansluter till Google Sheets, Dataflow, Spark, Hadoop och andra verktyg
- Mycket kostnadseffektivt, eftersom du betalar separat för det du lagrar och det du söker efter.
Prissättning
- Anpassad prissättning
Stora förväntningar
Great Expectations är en AI-driven lösning som säkerställer att endast högkvalitativa data flödar genom dina pipelines. Om det till exempel finns ett negativt pris eller en saknad e-postadress varnar den dig innan de felaktiga/ofullständiga uppgifterna når dina AI-modeller.
Viktiga funktioner
- Realtidsövervakning av datahälsa för omedelbar upptäckt av avvikelser
- Levereras med inbyggda verktyg för dataobservabilitet
- Använder AI för att automatiskt generera tester och validera datakvaliteten
Prissättning
- Anpassad prissättning
🚀 ClickUp-fördel: BigQuery lagrar data, Airbyte flyttar den och Great Expectations validerar den, men du behöver fortfarande ett verktyg för att analysera och visualisera resultaten.
ClickUp Dashboards omvandlar råa realtidsdata till lättförståeliga insikter för alla i ditt företag.
Anpassa din instrumentpanel genom att ordna flera kort (cirkeldiagram, diagram, stapeldiagram osv.) för att spåra arbete, tid, intäkter, sprintar och teamets prestanda i en vy.
Med AI Cards kan du automatiskt sammanfatta arbete, upptäcka flaskhalsar och generera narrativa statusrapporter med hjälp av samma underliggande data.
Denna kombination av drag-and-drop-anpassning + AI-kort hjälper dig att skapa färdiga dashboards med diagram, KPI:er och automatiserade sammanfattningar på ett och samma ställe.
2. Kreativt innehållslager
AI kan inte ersätta kreativitet. Men det kan minska den tid som läggs på första utkast, revideringar och omarbetningar.
Med detta i åtanke ska vi utforska viktiga AI-verktyg för innehållsskapande:
Jasper
AI-plattformen för automatisering av innehåll, Jasper, förenar ditt varumärkes röst, kopplar samman dina arbetsflöden och automatiserar ditt innehålls livscykel genom intelligenta innehållspipelines.
Viktiga funktioner
- Jasper är varumärkesmedvetet, vilket innebär att det använder djupinlärningsmodeller för att förstå ditt företags specifika ton, stil och produktkunskap.
- Integreras med Surfer SEO och Semrush för att SEO-optimera ditt innehåll
- Stöder skapande av innehåll på över 30 språk
Prissättning
- Från 69 $/månad per användare
Canva Magic Studio
Canva Magic Studio är en allt-i-ett-designsvit för AI. Den förenklar komplexa uppgifter som fotoredigering, layoutdesign och videoproduktion till åtgärder som kan utföras med ett enda klick.
Viktiga funktioner
- Genererar redigerbara designmallar som passar ditt varumärke för inlägg på sociala medier, presentationer, affischer etc. , utifrån enkla textuppmaningar.
- Omvandlar rådata till visuellt tilltalande diagram med ditt varumärke
- Stöder professionell massdesign och redigering
Prissättning
- Gratis
- Betalda abonnemang börjar på 15 dollar/månad per användare.
HeyGen
Använd AI-videoplattformen HeyGen för att producera professionella videor, även från bara ett manus. Den automatiserar processen och sparar dig timmar av produktionstid. Skapa högkvalitativa videor med voiceover, bilder och en AI-avatar.
Viktiga funktioner
- Klonera din egen röst och ditt utseende för att skapa en digital avatar för dina videor.
- Förvandla ett enda foto eller en bild till en talande video med exakt läppsynkronisering
- Översätt dina videor automatiskt till över 175 språk och dialekter
Prissättning
- Gratis
- Betalda abonnemang börjar på 29 $/månad per användare.
🚀 ClickUp-fördel: Letar du efter ett allt-i-ett-verktyg för AI-innehållsgenerering som integreras med dina uppgifter, dokument och hela arbetsytan?
Prova ClickUp Brain. Oavsett om du skriver ett projektunderlag i ett dokument, designar en bild eller skriver en uppgiftsbeskrivning, räcker det med ett enda klick för att få det gjort.
Med Brain kan du:
- Förfina befintlig text för tydlighet, ton, grammatik och struktur
- Identifiera uppgifter som behöver åtgärdas baserat på dina befintliga data
- Skapa innehållsbeskrivningar, artiklar, tekniska dokument, SOP:er, produktbeskrivningar, annonstexter, bildtexter för sociala medier, introduktionsguider, utbildningsmanualer etc. på några sekunder.
3. Marknadsföring och försäljningsstöd
Om du leder ett marknadsförings- eller säljteam bör dina AI-initiativ fokusera på hyperpersonalisering, automatisering av schemaläggning och outreach samt beteendeanalys. Exakt vad verktygen i detta lager täcker:
ActiveCampaign
ActiveCampaign hanterar marknadsföringsstrategi och genomförande över flera kanaler. Det använder AI för att samordna hela kundresan, hantera marknadsföringskampanjer från början till slut, bygga målgruppssegment och personalisera meddelanden.
Viktiga funktioner
- Genererar kompletta kampanjer, med text och bilder, från enkla textprompter.
- Beteendebaserad automatisering av e-post och meddelanden
- Stöder omnikanalautomatisering (WhatsApp, sms, e-post, webbplats etc.)
Prissättning
- Från 15 USD/månad per användare (faktureras årligen)
Apollo. io
Apollo.io är en B2B-plattform för säljinformation och engagemang som kombinerar en enorm, verifierad databas med över 275 miljoner kontakter med automatiserade verktyg för kundkontakt. Det är det perfekta primära gränssnittet för alla prospekteringsgrupper.
Viktiga funktioner
- Intentsignaler för att flagga företag som aktivt undersöker din lösning
- Samlar självständigt in information om företag och kontakter för att generera personliga samtalsämnen.
- Genererar varumärkesmedvetna e-postmeddelanden, svar och ämnesrader
Prissättning
- Gratis
- Betalda abonnemang börjar på 59 $/månad per användare.
4. Kundsupport och servicelager
Att integrera AI i ditt CX-lager innebär att gå från reaktiv felsökning till proaktiv service. Målet är att lösa enkla förfrågningar direkt med hjälp av bots, samtidigt som mänskliga representanter får den nödvändiga kontexten för att hantera komplexa, känslomässigt laddade situationer.
Följande två verktyg lägger grunden för detta lager:
Intercom
Intercom hanterar kundkommunikation i realtid via chatt, meddelanden i appar och supportinkorgar. Dess AI-funktioner hjälper till att sortera förfrågningar, föreslå svar och lösa vanliga frågor innan de når en mänsklig agent.
Viktiga funktioner
- En GPT-4-driven bot för förstahandsstöd
- Kontextuella kundprofiler med konversationshistorik
- Enhetlig inkorg för chatt, e-post och meddelanden i appen
Prissättning
- Från 39 $/månad per användare
Gong
Gong fungerar som öron och ögon för ditt eftermarknadsteam. Det spelar in, transkriberar och analyserar varje kundinteraktion (samtal, e-postmeddelanden och möten) för att identifiera mönster, risker och möjligheter som mänskliga representanter ofta missar.
Viktiga funktioner
- AI-driven analys av kundernas åsikter och ämnen
- Mät metodernas användning i fält, zooma ut för att se samlade teamtrender och zooma in för att se mönster på individnivå.
- Insikter om agenters prestanda och coachningsmöjligheter
Prissättning
- Anpassad prissättning
5. Arbetsflödesorkestreringslager
Det är en sak att köpa och implementera system, och en annan att bygga AI-drivna arbetsflöden för den dagliga verksamheten. Det är inte konstigt att detta är det mest skrämmande steget för team som är nya inom AI.
ClickUp sänker denna barriär med kodfri, nybörjarvänlig automatisering av arbetsflöden. Det erbjuder inbyggda, intuitiva verktyg för att börja i liten skala – till exempel automatisering av uppdateringar av uppgiftsstatus – och snabbt skala upp till att bygga helt autonoma AI-agenter som hanterar hela projekt åt dig.
Låt oss utforska dess möjligheter som en kontextuell AI-agent för ditt team:
Kontextuell AI som förstår ditt arbete
ClickUp BrainGPT är din alltid aktiva AI-assistent på skrivbordet som förstår ditt arbete, dina uppgifter, dokument, chattar, projekt, roadmaps och team. Allt finns inuti och är kopplat till din ClickUp-arbetsyta.
BrainGPT, den kontextuella AI:n, förstår sammanhanget i ditt arbete. Eftersom den är direkt integrerad i dina arbetsflöden kan den svara på:
- Vilket arbete pågår just nu?
- Vem äger vad?
- Vad är försenat, blockerat eller väntar på input?
- Hur uppgifter och dokument relaterar till varandra
📌 Exempel: Tänk dig en projektledare som kommer till jobbet mitt i veckan efter en dag fylld av telefonsamtal. Istället för att leta efter uppdateringar i chattar och dokument frågar hen BrainGPT: Vad är den aktuella statusen för lanseringen av webbplatsen?
BrainGPT hämtar kontext direkt från arbetsytan och svarar med en kortfattad sammanfattning:
- Hemsidans design är godkänd och redo för utveckling.
- Kopieringsuppdateringar granskas och tilldelas innehållsansvarig.
- QA är blockerad, väntar på slutliga tillgångar
- Två uppgifter är försenade och tilldelade samma ägare
Därefter kan BrainGPT också sammanfatta hinder och skapa en kort statusuppdatering för intressenterna.
En AI-assistent som eliminerar AI-spridning
AI-spridningen börjar oftast med goda intentioner. Ett verktyg för att skriva. Ett annat för möten. Ett tredje för sökning. Snart jonglerar ditt team med flera AI-appar, var och en med sitt eget gränssnitt, sina egna priser och sin egen inlärningskurva.
I stället för att förenkla arbetet skapar AI friktion.
Så här minskar BrainGPT AI-spridningen:
- Tillgång till flera AI-modeller på ett ställe: Med ClickUp Brain GPT kan team få tillgång till flera ledande AI-modeller från ett enda gränssnitt, utan att behöva byta verktyg eller hantera separata prenumerationer.
- En app för arbete och AI: ClickUp integrerar AI direkt i uppgifter, dokument, chattar och projekt. Det innebär att AI-resultat automatiskt kopplas till utförandet – utan kopiering och klistring, utan förlorad kontext och utan extra verktyg.
- Enterprise Search över hela din arbetsyta: Istället för att manuellt söka igenom mappar, chattar och enheter låter Brain GPT team ställa frågor på vanligt språk och hämta svar från uppgifter, dokument och anslutna verktyg.
- Talk to Text för snabbare uppdateringar: För snabba idéer, anteckningar eller uppdateringar av uppgifter låter Talk-to-Text teammedlemmarna tala naturligt istället för att skriva ner allt.
- AI Notetaker omvandlar konversationer till handling: AI Notetaker fångar upp diskussioner, sammanfattar viktiga punkter och omvandlar åtgärdspunkter direkt till uppgifter – så att arbetet fortskrider utan manuella uppföljningar.
Här är vad du kan göra med AI Notetaker 👇
Tillsammans ersätter dessa funktioner en lapptäcke av AI-verktyg med ett enda, kontextuellt AI-lager. För team som är nya inom AI är det denna konsolidering som gör att den tidiga implementeringen blir hållbar.
AI-drivna agenter som gör grovjobbet
För anpassade, flerstegs- eller komplexa automatiseringar av affärsprocesser har du ClickUp Super Agents.
Superagenter är AI-drivna agenter som är utformade för att hantera komplexa, heltäckande arbetsflöden utan ständig mänsklig övervakning. Istället för att utlösa en enda åtgärd kan de observera arbetet, tolka sammanhanget och vidta en rad åtgärder baserat på fördefinierade mål.
Eftersom Super Agents finns i ClickUp, arbetar de med full kännedom om dina uppgifter, dokument, statusar, ägare och deadlines.
📌 Exempel: Superagenter kommer till sin rätt när arbetsflöden spänner över flera verktyg eller steg och kan upprepas mellan olika team. Användningsfall inkluderar:
| Användningsfall | Vad Super Agent gör |
| Kreativa briefs | Skissa kreativa briefs med hjälp av sammanhang från uppgifter eller chattkonversationer och föreslå genomförbara förbättringar. |
| Funktionsöversikt | Omvandlar råa funktionsförfrågningar till strukturerade briefs med omfattning, antaganden och viktiga krav |
| Uppföljningsmejl | Omvandlar mötesanteckningar från AI Notetaker till koncisa, kundklara uppföljningsmejl med beslut, ansvariga och deadlines. |
| Eskalering av problem | Håller en centraliserad eskaleringssammanfattning Dokument länkat till varje uppgift |
| Arbetsbeskrivningar | Genererar fullständiga arbetsbeskrivningar med hjälp av uppgiftsdetaljer och relevant webbkontext |
| SharePoint-sökning | Sök direkt i SharePoint från ClickUp för att svara på frågor som publicerats i en chattkanal. |
Koppla samman olika verktyg genom ClickUp-integrationer
Anslut din AI-teknikstack till över 1000 centrala affärsverktyg som Google Sheets, Gitlab, Figma, Intercom, HubSpot, Twilio osv. med hjälp av ClickUp Integrations.
Välj bara det verktyg du vill ha och aktivera det för att snabbt konfigurera det. Du kan också konfigurera anpassade integrationer med hjälp av API:er för att komplettera din teknikstack.
Spara tid med färdiga mallar
Men vet du vad som verkligen gör ClickUp AI nybörjarvänligt?
Färdiga mallar för allt – arbetsflöden, automatiseringar, innehållskalendrar, visionstavlor, marknadsföringskampanjer, konkurrentanalyser, flottans förvaltning, projektledning och mycket mer.
Varje mall erbjuder en utgångspunkt. Du kan till exempel använda en mall för innehållsproduktion och sedan enkelt anpassa AI-agenterna i den efter dina unika behov.
Detta eliminerar den ”tomma tillstånds”-ångest som ofta hindrar AI-implementering i nya team.
Du kan inte bara välja från ClickUps omfattande mallbibliotek, utan också skapa och spara anpassade mallar för framtida bruk.
Vanliga misstag som team gör när de inför AI
Här är fyra vanliga utmaningar vid införandet av AI och praktiska lösningar för att åtgärda dem:
| Vanliga fallgropar | Varför detta händer | Lösningar ✅ |
| Automatisera trasiga processer | Team antar att AI kommer att "rensa upp" ineffektiva arbetsflöden. De matar in ofullständiga eller inkonsekventa data, vilket leder till opålitliga resultat och förstärker befintliga fel. | Stabilisera först arbetsflödet för smidiga maskininlärningsoperationer. Använd AI för att eliminera friktion från en tydlig process, inte för att kompensera för en trasig process. |
| Köpa AI-verktyg för hype | Nya AI-verktyg lovar breda möjligheter och snabba vinster, vilket skapar press att införa dem tidigt. | Utvärdera verktyg utifrån integrationskvalitet, datatillgång, operativ anpassning och leverantörens starka meritlista. |
| Överinvestering i förskott | Utvärdera verktyg baserat på integrationskvalitet, datatillgång och operativ passform. | Börja med begränsad data, en liten användargrupp och ett eller två arbetsflöden. Utöka först efter att arbetsflödets prestanda och modellens noggrannhet har mätts. |
| Förutsatt att alla AI-verktyg är ”lätta” att använda | Team antar att ”AI är enkelt” och kämpar sedan med inkonsekvent användning och dålig acceptans. | För att förbättra teamets expertis inom AI-verktyg, ge dem en handbok. Skapa ett bibliotek med beprövade AI-prompts, genomför korta tutorials och ha AI-experter som underlättar införandet. |
Fördelarna med en nybörjarvänlig AI-stack
Här är fem viktiga fördelar med att börja med en nybörjarvänlig AI-stack:
- Du behöver inte vara tekniskt kunnig: Även personer utan teknisk bakgrund kan enkelt bygga en professionell AI-teknikstack med hjälp av kodfria verktyg och automatisering. Du behöver inte lära dig koda eller anlita en dyr utvecklare.
- Det betalar sig nästan omedelbart: Eftersom du inte behöver lägga tusentals kronor på installationsavgifter täcker den tid du sparar under de första veckorna vanligtvis kostnaden för verktygen.
- Du kan börja i liten skala och utöka senare: Du behöver inte fixa hela verksamheten på en gång. Börja med att automatisera projektledningen. När det fungerar kan du koppla in ett verktyg för att automatisera kundsupporten.
- Ditt team kommer faktiskt att använda den: Istället för att känna sig hotade av komplex teknik ser medarbetarna dessa verktyg som användbara uppgraderingar av deras dagliga arbetsflöde. Detta leder till högre tillfredsställelse och mycket mindre ”förändringsmotstånd”.
- Du är inte "fast" med ett enda verktyg: Om ett bättre verktyg kommer ut nästa månad är det enkelt att byta ut det gamla med en nybörjarstack. Du är inte bunden till ett treårigt kontrakt för ett verktyg som snart kan vara föråldrat.
Bygg din AI-stack på några minuter med ClickUp
Vi bevittnar den snabbaste tekniska utvecklingen i historien, och även om det är naturligt att känna sig överväldigad, har du inte råd att vänta.
ClickUp ger dig en flygande start och hjälper dig att införa AI utan inlärningskurva.
ClickUp erbjuder den perfekta produktionsmiljön utan kodning för att bygga anpassade AI-stackar. Du kan integrera alla dina appar, ställa in komplexa automatiseringar, analysera realtidsstatistik och generera kreativa tillgångar på några minuter.
Viktigast av allt är att ClickUps kontextuella AI fungerar som limmet som håller ihop hela din stack utan krångel.
Så, vad väntar du på? Registrera dig för ClickUp idag!
Vanliga frågor (FAQ)
En AI-stack är en strategiskt planerad kombination av AI-verktyg för att automatisera och förbättra affärsverksamheten. Den består vanligtvis av tre lager: data (för lagring och bearbetning av data innan den matas in i AI-verktygen), intelligens (innehåller alla dina AI-modeller och intelligensinfrastruktur) och applikation (dessa är de verktyg du använder för att få tillgång till AI). För nybörjare fokuserar stacken på användarvänliga verktyg utan kodning som löser omedelbara flaskhalsar utan att kräva djup teknisk expertis eller anpassad kodning.
Börja med att kartlägga befintliga processer för att identifiera de viktigaste flaskhalsarna. Detta hjälper dig att förstå vilka AI-mål du behöver följa för din stack. Gruppera sedan dessa problem för att definiera de specifika funktioner du behöver, till exempel sammanfattning eller dataextraktion. Välj välrenommerade leverantörer, konfigurera programvaran efter ditt arbetsflöde och genomför teamutbildning. Slutligen, övervaka prestandan genom regelbundna granskningar för att säkerställa att stacken förblir tillförlitlig.
De "bästa" verktygen för små team prioriterar hög mångsidighet, lågt underhållsbehov och kostnadseffektivitet. De bör ha flera funktioner för att förhindra att verktygen sprider sig. De bästa valen är ClickUp för allt-i-ett-projektinformation och automatisering, ActiveCampaign för marknadsföring, Intercom för kundsupport och Jasper för skrivande.
ClickUp förenklar införandet av AI genom att tillhandahålla en enhetlig, kodfri miljö där intelligens är integrerad från början. Funktioner som ClickUp BrainGPT erbjuder omedelbara svar från ditt företags kunskapsbas, medan kodfria automatiseringar hanterar datainmatning och statusuppdateringar automatiskt. Det eliminerar växlingskostnaden genom att teamen får tillgång till flera elit-LLM:er – som GPT och Claude – direkt i sina befintliga uppgifter och dokument.
Mät framgången genom att jämföra prestandabaserade referensvärden före och efter. Viktiga mätvärden är bland annat tiden det tar att slutföra specifika uppgifter, en minskning av manuella steg och förbättrade omarbetningsgrader. Spåra dessutom avkastningen på investeringen genom att beräkna sparade timmar i förhållande till verktygskostnaderna.