Team drunknar i information. Den genomsnittliga kunskapsarbetaren växlar mellan appar nästan 1 200 gånger om dagen.
Det innebär att man varje dag lägger nästan 50 minuter till 1,8 timmar på att leta efter svar i dokument, chattar och databaser.
Ser du problemet? Kritisk kunskap är fragmenterad över system som inte kommunicerar med varandra. Traditionell sökning kan inte koppla ihop punkterna. Den söker efter matchande ord och returnerar en lista med länkar.
Enter: Deep search. Den förstår avsikten bakom din fråga, kopplar samman relaterade begrepp i ditt arbete och ger tydliga, användbara svar.
Nedan visar vi vad djup sökning är, hur det förändrar sättet team hittar information och hur det hjälper dig att spendera mindre tid på att söka och mer tid på att driva arbetet framåt.
Vad är djup sökning?
Deep Search är en AI-driven sökmotor för företag som använder avancerade LLM-sökmotorer och stora språkmodeller för att förstå innebörden och avsikten bakom en fråga.
Den matchar inte bara nyckelord isolerat. Med hjälp av artificiell intelligens förstår den sammanhang, relationer och begrepp. Därefter hämtar den relevant information och viktiga insikter från anslutna datakällor, till exempel stora dokumentsamlingar.
För att förstå varför detta är viktigt är det bra att jämföra djup sökning med traditionell sökning baserad på nyckelord. Här är skillnaderna mellan dem:
| Funktion | Traditionell sökning med nyckelord | AI-driven djup sökning |
| Sökmetod | Matchar exakta nyckelord och fraser | Förstår sökintention, sammanhang och semantik |
| Resultat | En lista med länkar/filer där nyckelord förekommer | Sammanställer ett svar med citerade källor |
| Kontextförståelse | Låg. Sökningar behandlas isolerat. | Hög. Förstår projektet, personen och konversationens sammanhang. |
| Hantera tvetydigheter | Dåligt. ”Apple” kan vara en frukt eller ett företag. | Stark. Drar slutsatser om innebörden utifrån användarroll och senaste aktivitet. |
| Komplexitet i sökfrågor | Bäst för enkla, faktabaserade sökningar | Utmärkt för komplexa frågor med flera delar |
| Lärande | Ger samma resultat för samma sökfråga | Förbättras med användning och feedback |
Sökning på nyckelord fungerar bra om du vet exakt vad du letar efter, men djup sökning fungerar när du inte vet det. Denna skillnad finns eftersom de flesta arbetsfrågor inte är tydliga eller isolerade. De låter ungefär så här:
- ”Vad beslutades om detta projekt?”
- ”Varför ändrade vi tidsplanen?”
- ”Vad hindrar denna uppgift?”
- ”Har någon redan löst det här problemet?”
För att besvara dessa frågor krävs sammanhang, historik och tolkning – intelligent sökning. Semantisk förståelse möjliggör djupgående sökning för att koppla samman relaterade diskussioner, beslut och dokument, även om de inte använder exakt samma ord.
Det är det som gör det ”djupgående”.
Denna skillnad blir tydlig så fort du ställer en verklig arbetsfråga. När du frågar ”Hur går det med lanseringen av Atlas?” använder djup sökning stora språkmodeller för att förstå att:
- ”Atlas” är ett projektnamn, inte en kartbok.
- ”Status” avser sannolikt den aktuella fasen, hinder och nästa milstolpe.
- Svaret finns i olika uppgifter, tidslinjer, senaste kommentarer och måldokument.
Istället för att tvinga dig att söka igenom en mängd olika verktyg kopplar djupsökningen samman dessa signaler till ett enda användbart svar med hjälp av avancerad AI.
Hur Deep Search fungerar
Djup sökning förstår hur uppgifter, dokument, konversationer och beslut hänger ihop. I praktiken innebär det följande:
Bryt ner komplexa frågor
De flesta arbetsfrågor är komplexa. De innehåller flera mål, antaganden och dolda uppföljningsfrågor.
När du ställer en fråga som: ”Sammanfatta feedbacken från betatestet och vad vi prioriterar för V2”, behandlar djup sökning det inte som en enda sökning.
Den bryter ner frågan i dess underliggande komponenter, hittar sedan relevanta källor och extraherar den mest meningsfulla informationen med hjälp av avancerad AI:
- Hitta alla relevanta feedbackdokument, undersökningsresultat och kommentarer märkta med ”beta”.
- Identifiera gemensamma teman, åsikter och förbättringsförslag.
- Korsreferera med V2-produktens roadmap och sprintplaner.
- Sammanfatta de två till en sammanfattning av ”vad vi har hört” och ”vad vi gör”.
Detta sparar tid som du annars skulle lägga på manuell sökning, även om du har ett organiserat dokumenthanteringsflöde på plats.
💡 Proffstips: Var specifik i dina sökfrågor. Istället för ”projektuppdateringar” kan du fråga ”vilka hinder rapporterade designteamet den här veckan?”. Mer kontext ger bättre resultat.
📮 Det som bromsar teamen är inte arbetet, utan den ändlösa sökningen
Anställda lägger nästan 30 % av sin arbetsdag på att söka i olika verktyg. Se hur ClickUp BrainGPT:s Enterprise Search samlar information från uppgifter, dokument, kommentarer och appar på ett och samma ställe, så att teamen kan komma igång med arbetet snabbare.
Samla svar från olika källor
Arbetsmiljön finns sällan på ett enda ställe. Ett enda beslut kan vara uppdelat mellan ett dokument, en uppgiftskommentar, en mötesreferat och ett uppföljningsmeddelande i chatten.
Traditionell sökning hittar varje del separat och lämnar det åt dig att koppla ihop punkterna.
Deep Search gör det åt dig. Den hämtar relevant information från alla anslutna källor: dokument, uppgifter, chattar, e-postmeddelanden och till och med länkade Google Drive- eller OneDrive-filer.
Och det listar inte bara dessa källor. Det läser dem, identifierar de viktigaste punkterna och väver samman dem till ett enda, sammanhängande svar skrivet i tydligt språk, med hänvisningar till det ursprungliga innehållet för verifiering. Se ett sammanhängande arbetsflöde i praktiken här. 👇🏼
🔔 Vänlig påminnelse: Djup sökning fungerar bara så bra som dina data. Föråldrade dokument, dubbletter och rörig organisation ger röriga resultat. Regelbundna innehållsgranskningar och korrekt konfigurerad kunskapshanteringsprogramvara gör sökningen användbar.
Vad du kan använda Deep Search till
Djupgående sökverktyg som Enterprise AI Search fungerar bäst när svaret du söker inte finns i en enda fil utan är vävt in i hela ditt teams arbete.
Några användningsfall för djup sökning inkluderar 👇
1. Introduktion av nyanställda
De första veckorna i en ny roll känns ofta som en informationslavin. Du behöver inte ge de nyanställda en lång lista med länkar och hoppas att de själva kan koppla ihop punkterna.
De kan ställa enkla forskningsfrågor.
📌 Exempel: Vilka är våra bästa metoder för att genomföra ett kickoff-möte med en kund?
Djup sökning konsoliderar den godkända mötesmallen, lyfter fram senaste framgångsrika kickoff-exempel och lyfter fram råd från tidigare diskussioner om vad som har fungerat bra.
🏅 Resultat? Nya teammedlemmar kommer igång snabbare eftersom de lär sig av verkliga resultat, inte föråldrade mappar eller andrahandsförklaringar.
👀 Visste du att? När kunskap främst finns i konversationer istället för i dokumentation tenderar organisationer att upprepa samma beslut var 12 till 18 månader när teamen byts ut.
2. Förberedelser inför granskningar
Prestationsutvärderingar kan ibland förvandlas till minnestester. Chefer försöker rekonstruera månader av arbete utifrån spridda anteckningar, halvminnesbilder av framgångar och den dokumentation som råkar finnas till hands.
Djup sökning förändrar det. En chef kan ställa frågor som:
- Vilka var denna persons viktigaste bidrag under förra kvartalet?
- Vilka projekt ledde eller avblockerade de?
- Vilken feedback fick de i olika uppgifter och diskussioner?
Systemet sammanställer signaler från uppgifter, kommentarer, projektuppdateringar och dokumentation för att presentera en välgrundad sammanfattning av effekterna.
🏅 Resultat: Recensionerna blir mer rättvisa, mer evidensbaserade och betydligt mindre beroende av nyhetsvärde.
👀 Visste du att? Vetenskaplig forskning om informationshämtning visar att människor omformulerar samma sökfråga flera gånger eftersom de inte vet hur de ska ställa den på ett ”korrekt” sätt. System som tolkar avsikten minskar detta fram och tillbaka.
3. Projektrevisioner
Anta att du ska skriva en omfattande rapport sex månader efter produktlanseringen. Problemet är att ingen minns varför viktiga beslut fattades.
Det är troligt att luckor uppstår när revisioner baseras på minnet. Djupgående sökning fyller dessa luckor genom att rekonstruera projektets beslutsprocess över tidslinjer, beroenden och konversationer.
Revisorer och projektledare kan ställa frågor som:
- Var ändrades omfattningen och vem godkände det?
- Vilka beroenden orsakade förseningar eller omarbetningar?
- Vilka risker identifierades men åtgärdades aldrig?
Djup sökning hämtar bevis från uppgiftshistorik, statusändringar, kommentarer och stöddokument för att visa hur projektet faktiskt utvecklades, inte bara hur det sammanfattades.
🏅 Resultat: Projektgranskningar går från efterhandsförklaringar till evidensbaserade insikter som teamen kan använda för att förbättra framtida leveranser.
💟 Bonus: Om du vill utforska andra sökprogram för företag har vi gjort grovjobbet åt dig 👇
4. Hitta tidigare beslut och sammanhang
Team minns ofta vad som beslutades men glömmer varför. När frågor dyker upp igen månader senare är sammanhanget begravt i mötesanteckningar, kommentarer och sidokonversationer.
Med djup sökning kan du fråga:
- Varför valde vi denna metod?
- Vilka alternativ diskuterades?
- Vem godkände det slutgiltiga beslutet?
På så sätt får du en samlad bild av beslutsprocessen.
🏅 Resultat: Team och forskningsanalytiker går framåt med självförtroende tack vare uppdaterad information.
👀 Visste du att? En studie från Forrester visade att anställda lägger upp till 30 % av sin arbetsvecka på att söka efter information. Djup sökning åtgärdar direkt denna produktivitetsförlust.
Djup sökning kontra djup forskning
Djup sökning förväxlas ofta med djup forskning.
Visst, båda bygger på AI, men de löser väldigt olika problem. De viktigaste skillnaderna är 👇
| Aspekt | Djup sökning | Djupgående forskning |
| Mål | Hämta information från dina anslutna appar och dokument och få en tydlig bild av vad som redan är känt. | Utforska ett ämne på djupet och ta fram nya idéer, strategier eller planer baserade på både dina data och externa sammanhang. |
| Primär fråga | ”Vilken information har vi redan om X?” | ”Vad ska vi göra åt X?” eller ”Vilka är konsekvenserna av X?” |
| Användarens tankesätt | Du vill ha ett specifikt svar eller en sammanfattning av dina kända data | Du vill bilda dig en åsikt, planera nästa steg eller komma på nya tillvägagångssätt |
| Exempel | ”Vilka var de tre huvudsakliga orsakerna till kundbortfallet under förra kvartalet, enligt våra rapporter?” | ”Baserat på marknadstrender och våra kundbortfallsdata, vilka nya strategier för kundbehållning bör vi testa nästa kvartal?” |
| Resultat | Ett direkt svar som pekar på faktiska dokument, anteckningar eller rapporter och visar exakt var informationen kommer ifrån. | En skriftlig sammanfattning, lista med idéer eller plan som kombinerar interna data med extern kontext och föreslår nästa åtgärder. |
| Informationsomfattning | Begränsat till din arbetsyta och länkade appar som Salesforce. | Använder dina interna data samt bredare AI-kunskap och offentlig information för att föreslå nya möjligheter. |
| Används för | Komma igång med ett projektHitta dokumenterade processerSamla bevis för rapporterSvara på en sakfråga om tidigare arbete | Brainstorma kampanjidéer Utarbeta delar av en strategisk plan Generera hypoteser för testning Hitta nya marknadsmöjligheter |
Kort sagt, en djupgående sökning ger dig det du redan vet, så att du inte slösar tid på att leta efter fakta. Djupgående forskning hjälper dig att ta reda på vad du ska göra härnäst med hjälp av både dina data och onlinekällor.
📮 ClickUp Insight: Mer än hälften av de tillfrågade skriver i tre eller fler verktyg dagligen och kämpar med ” app sprawl ” och spridda 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.
Hur man använder djup sökning i ClickUp
Nu när du har sett vad djup sökning kan göra är nästa fråga: hur använder du det i ditt arbetsflöde?
Du kan inte bara slå på och av den. Den fungerar bäst när den är en del av de verktyg som ditt team redan använder. Där projekt, dokument, konversationer och mål samlas.
Enter: ClickUp, världens första konvergerade AI-arbetsyta.
Den lägger AI-sökning över alla delar av arbetet och hjälper dig att hitta svar och agera på dem utan att lämna arbetsytan. Den eliminerar onödigt arbete genom att samla allt ditt arbete under en enda plattform.
Nedan visar vi dig hur 👀
Sök i varje hörn av arbetsplatsen
ClickUps Enterprise Search är utformat för att hitta svar från allt som ditt team arbetar med.
Den söker igenom:
- ClickUp-tillgångar och objekt, inklusive uppgifter, dokument, whiteboards, instrumentpaneler, chatt, utrymmen, mappar, listor och bilagor
- Tredjepartsintegrationsobjekt, såsom dokument, webbkällor, kalkylblad, presentationer, PDF-filer och mappar från anslutna verktyg som du använder i vardagen.
Vad som indexeras beror på åtkomst. Om användaren som konfigurerar en anslutning kan se data i ett anslutet verktyg och det är en objekt typ som stöds, blir den sökbar. Detta säkerställer att resultaten förblir korrekta, behörighetsmedvetna och relevanta.
Så här underlättar det ditt liv. 😎
Eftersom allt ditt arbete redan finns i ClickUp erbjuder Enterprise Search djupgående sökning och realtidsöversikt över hela ditt arbetsområde.
Så här använder du det 👇
- Öppna ClickUp AI i ClickUp-verktygsfältet.
- I modellens söksektion väljer du Deep Search (Djup sökning).
- Skriv din komplexa fråga på naturligt språk och tryck på Enter.
Därefter kan du också vidta följande åtgärder 👇
- Kopiera: Kopiera texten för att klistra in den manuellt på en annan plats. Du kan också kopiera valfri del av den genererade texten manuellt.
- Skapa en uppgift: Skapa en uppgift från svaret
- Skapa ett dokument: Skapa ett Doc- eller PDF-dokument från svaret
- Försök igen: Detta val genererar ett något annorlunda svar.
- Gilla eller ogilla: Rösta upp eller ner svaret för att hjälpa oss att förbättra ClickUp AI.
Få kontextrika svar på dina frågor
ClickUp Brain har utvecklats för att eliminera AI-spridning genom att integrera intelligens direkt i dina arbetsflöden.
Denna kontextuella AI förstår ditt arbete, dina verktyg, dina företagsdata och din kontext.
Så när du frågar BrainGPT, "Vad hindrar detta projekt?", får du svar på vad som hindrar projektet i form av verkliga uppgifter, relevant data, beroenden och ansvariga personer.
Analysera komplexa data från flera källor
Brain förenar flera externa AI-modeller och datakällor och fungerar som ett samordningslager.
Du behöver inte hoppa mellan ChatGPT, Claude, Gemini och olika enheter för att få tillgång till olika funktioner. Den hämtar rätt modell för uppgiften och baserar varje svar på data i din arbetsyta.
Sök med röstkommandon
Att skriva är inte alltid det snabbaste sättet att söka, särskilt när idéer dyker upp mitt i ett möte eller när man granskar arbete.
Med ClickUps Talk to Text kan du göra sökningar och ställa frågor med din röst utan att bryta ditt arbetsflöde.
Du kan tala naturligt, och BrainGPT omvandlar din inmatning till en kontextmedveten sökfråga som söker igenom uppgifter, dokument, konversationer och anslutna data.
💡 Proffstips: Uppmuntra teamen att behandla sökningen som ett gemensamt minne. Lär dem att lägga till taggar, uppdatera titlar och bidra med vanliga frågor så att systemet fortsätter att förbättras. Sökningen är bara så smart som de personer som matar in information i den.
🚀 ClickUp-fördel: ClickUp Super Agents tar djupgående sökning ett steg längre – från att hitta svar till att vidta åtgärder.
Superagenter kan:
- Övervaka din arbetsplats kontinuerligt
- Upptäck mönster, risker eller saknad information
- Aktivera flerstegsåtgärder baserat på vad de hittar
Exempel: En superagent kan övervaka fastnade projekt, saknade godkännanden eller olösta hinder och sedan automatiskt lyfta fram dem eller vidta fördefinierade åtgärder.
Titta på den här videon för att lära dig mer om Super Agents 👇
Bästa praxis för djup sökning för team
För att få ut mesta möjliga värde av Enterprise AI Search, följ dessa bästa praxis ⭐
1. Fokusera på rätt frågor
Djup sökning är mest effektivt i stora arbetsutrymmen med mycket data och för komplexa sökningar i flera steg. Om du behöver en enskild fil eller har en enkel, platsspecifik fråga, går det snabbare att använda standard-AI-prompten eller ett platsfilter.
Kom ihåg att djupgående sökningar fungerar bäst när beslut, uppdateringar och resultat dokumenteras där arbetet faktiskt utförs. Ju tydligare ditt dokumentationssystem är, desto mer exakta blir dina svar.
2. Ställ naturliga frågor
Formulera din sökning på samma sätt som du skulle fråga en kollega som känner till arbetet.
❌ Skriv in ”Q3 budget”
✅ Prova ”Vilka var de tre skälen till omfördelningen av budgeten för marknadsföringsteamet under tredje kvartalet?”
Ju mer kontext du tillhandahåller, desto bättre blir svaret.
3. Följ upp
När djupsökningen föreslår uppföljningsfrågor, använd dem. De hjälper dig att förfina din sökning utan att behöva börja om från början, så att du kan gräva djupare och få en fullständig bild.
4. Verifiera och agera
Kontrollera källorna som djup sökningen hittar för att säkerställa att de är relevanta och korrekta. Agera sedan på insikterna genom att skapa en uppgift, starta ett dokument eller göra en anteckning.
5. Ange undantag
Om det finns information du inte behöver kan du be Deep Search att ignorera den.
📌 Exempel: ”Uteslut marknadsföringsuppgifter” eller ”Källdata från 2023 till 2025” gör att dina sökresultat förblir relevanta.
6. Nämn utdataformatet
Om du behöver en lista, sammanfattning eller prioriterad ordning, be om det. Det kan till exempel vara något i stil med: ”Lista de fem största riskerna i projektet, rangordnade efter allvarlighetsgrad.” Det sparar tid och gör det enklare att agera utifrån sökresultaten.
7. Sammanfatta långt innehåll
Om resultaten innehåller långa dokument eller trådar kan du be ClickUp BrainGPT att sammanfatta dem. Detta sparar tid, säkerställer att inga viktiga detaljer missas och hjälper dig att fokusera på ditt arbete istället för att läsa allt själv.
🔔 Vänlig påminnelse: Du behöver inte alltid göra en fullständig, djupgående sökning i hela ditt arbetsområde.
ClickUp låter dig använda AI var som helst – direkt i en uppgift, ett dokument, en kommentar eller ett utrymme – när din fråga är kopplad till ett specifikt arbete. Denna platsbaserade AI kopplar automatiskt frågan till det objekt du tittar på, så att svaren förblir fokuserade och snabbare.
Använd detta när:
- Du granskar en uppgift och vill ha information om dess historik eller hinder.
- Du befinner dig i ett dokument och behöver förtydliganden eller en sammanfattning
- Du vill ha insikter relaterade till ett projekt, inte hela arbetsytan.
Djup sökning hjälper till med upptäckter över flera arbetsytor. Platsbaserad AI är bättre när sammanhanget redan är tydligt och du bara behöver svar.
Begränsningar för djup sökning att beakta
Här är några begränsningar för djup sökning som du bör vara medveten om:
1. Rätt åtkomstbehörigheter
ClickUp Enterprise AI Search ser bara det som den har behörighet att se. Privata mappar, utrymmen eller anslutna appar visas inte om du inte ger åtkomst. Detta håller dina data säkra, men det innebär att vissa svar kanske inte visas om de finns i begränsade områden.
2. Datakvalitet
Djup sökning fungerar endast med filer och mappar som är organiserade. Det innebär att den inte kan läsa tyst data, det vill säga information i icke-anslutna verktyg, lokala filer eller konversationer. Uppgifter utan titel, vaga dokument eller beslut som är dolda i chattar gör det också svårare för djup sökning att koppla ihop punkterna.
3. Mänskligt omdöme krävs
Djup sökning utför en sökning i kunskapsbasen, visar källor och föreslår kopplingar, men fattar inga beslut. Du och ditt team ansvarar fortfarande för att tolka resultaten och agera utifrån dem.
4. Frågeomfång och prestanda
Komplexa sökningar kan ta längre tid eftersom djup sökning skannar på djupet. Att sammanfatta allt om din varumärkesidentitet tar längre tid än att gå igenom veckans prioriteringar för ett team. För snabba sökningar kan standardsökning eller AI-chatt vara det snabbare alternativet.
5. Källverifiering
AI kan ibland generera trovärdig men felaktig information. ClickUp Deep Search minskar denna risk genom att basera svaren på din arbetsplats och visa källänkar. Kontrollera dock alltid dessa källor för att säkerställa att informationen är korrekt.
Framtiden för djup sökning
Djup sökning förändrar redan hur team hämtar information, men detta är bara början. Här är vart det är på väg:
1. Bli mer förutseende och kontextmedveten
Deep Search förstår din roll, dina uppgifter, din kalender och projektets fas. Den hittar relevanta dokument, påminner dig om tidigare beslut och flaggar potentiella konflikter innan de blir problem.
2. Automatisera sökandet efter svar och rapportering
Du kan automatiskt generera en projektbeskrivning baserad på tidigare liknande arbete eller få en veckovis statusrapport baserad på uppdateringar av uppgifter, chattkommentarer och dokumentändringar, allt med en enda kommando.
3. Utlösa åtgärder, inte bara svar
Djup sökning kan börja föreslå åtgärder, inte bara visa de mest relevanta resultaten. Den kan till exempel flagga en försenad kundgodkännande, erbjuda att skicka en påminnelse, justera tidsplanen och meddela teamet med ett enda klick.
4. Anpassa kunskapen för varje roll
I stället för en generisk sökfält lär sig djupsökningen dina och ditt teams mönster för att tillhandahålla kunskap som bara du skulle finna viktig. Om du till exempel är marknadsförare kan det uppmärksamma dig på nya kampanjresultat.
5. Koppla samman arbete mellan plattformar och team
Djup sökning fungerar på flera plattformar och auktoriserade arbetsytor, vilket gör det enklare att hitta rätt information oavsett var den finns.
Hitta svaren som döljer sig i ditt arbete med ClickUp Deep Search
Att hitta information på jobbet behöver inte bromsa dig.
Förlorad produktivitet och försenade beslut är bieffekter av information som är instängd i silos och spridd i olika sammanhang.
ClickUps Enterprise Search förstår sammanhang, komplexa uppgifter och hur kunskap flödar genom verkligt arbete. Istället för att tvinga teamen att leta igenom mappar, chattar och instrumentpaneler, visar den svar baserade på uppgifter, dokument, konversationer och anslutna verktyg.
Om du vill sluta söka igenom ditt arbete och istället börja fråga det vad du behöver veta, registrera dig gratis på ClickUp. Hitta svaren som redan finns gömda i ditt arbete.