ทุกบริษัทต้องจ่ายภาษีที่ซ่อนอยู่: เวลาที่สูญเสียไปกับการค้นหาคำตอบที่ควรจะได้ในทันที คุณมีข้อมูลหลายเทราไบต์ เอกสารนับไม่ถ้วน และไฟล์สำคัญเพียงไฟล์เดียวที่ทุกคนยืนยันว่ามีอยู่แต่ไม่มีใครหาเจอ ในขณะเดียวกัน ทีมของคุณก็เสียเวลาทั้งบ่ายไปกับการค้นหาข้อมูลที่ควรใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาทีในการค้นหา
แพลตฟอร์มการค้นหาสำหรับองค์กรที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์แก้ไขปัญหาการขยายตัวของการทำงานนี้โดยเข้าใจว่าผู้คนกำลังมองหาอะไร
นี่คือเหตุผลที่ Contextual AI เข้าใจ ธุรกิจของคุณทั้งหมด—ข้อมูลของคุณ, กระบวนการทำงาน, และเครื่องมือของคุณ. มันสามารถส่งมอบผลลัพธ์ที่ชาญฉลาดที่ทีมของคุณสามารถไว้วางใจได้จริงๆ.
นี่คือ 10 กรณีการใช้งาน AI สำหรับการค้นหาในองค์กรที่ใช้งานได้จริงและแก้ปัญหาได้จริง นอกจากนี้ เราจะดูว่าClickUpช่วยให้การจัดการความรู้ในองค์กรเป็นเรื่องง่ายได้อย่างไร 🌟
⭐ แม่แบบแนะนำ
เมื่อคำตอบกระจายอยู่ในอีเมล, เอกสาร, และตั๋ว, ลูกค้าต้องรอ.เทมเพลตฐานความรู้ของ ClickUpนำคู่มือเหล่านั้นมารวมไว้ในที่เดียว, เปลี่ยนการแก้ไขปัญหาซ้ำ ๆ และคำถามที่พบบ่อยให้กลายเป็นห้องสมุดที่ค้นหา, แชร์, และอัปเดตได้ง่าย.
ทำไม AI ถึงกำลังเปลี่ยนแปลงการค้นหาในองค์กร?
การค้นหาแบบดั้งเดิมในองค์กรให้ความรู้สึกเหมือนการตะโกนคำถามออกไปในความว่างเปล่า คุณพิมพ์ว่า 'รายงานงบประมาณ' แล้วก็ได้เอกสารสุ่ม 500 ฉบับที่มีคำเหล่านั้นอยู่
AI เปลี่ยนแปลงสิ่งนี้โดยสิ้นเชิง 🤖
ประโยชน์ของการค้นหาภายในองค์กรด้วยระบบปัญญาประดิษฐ์
- การตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น: ค้นหาข้อมูลที่คุณต้องการได้อย่างแม่นยำภายในไม่กี่วินาที แทนที่จะต้องเสียเวลาหลายชั่วโมงในการค้นหาผ่านโฟลเดอร์ต่าง ๆ หรือสอบถามเพื่อนร่วมงานว่าข้อมูลเก็บไว้ที่ไหน
- ลดงานซ้ำซ้อน: ค้นพบว่ามีคนสร้างงานนำเสนอที่คุณกำลังทำอยู่แล้ว ช่วยประหยัดเวลาหลายวันจากความพยายามที่ไม่จำเป็น
- การทำงานร่วมกันที่ดีขึ้น: เชื่อมต่อกับเพื่อนร่วมทีมที่กำลังทำงานในโครงการที่คล้ายกันซึ่งคุณไม่เคยรู้มาก่อน นำไปสู่การแบ่งปันทรัพยากรและผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
- เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน: ใช้เวลาของคุณไปกับการคิดและสร้างสรรค์แทนที่จะต้องสืบสวนข้อมูลในระบบของบริษัท
- การเพิ่มพูนการจดจำความรู้: บันทึกความเชี่ยวชาญของพนักงานที่มีประสบการณ์ก่อนที่พวกเขาจะเกษียณ ทำให้ข้อมูลเชิงลึกของพวกเขาสามารถค้นหาได้สำหรับทีมในอนาคต
🧠 ข้อเท็จจริงสนุกๆ: หนึ่งในระบบค้นหาข้อมูลสำหรับองค์กรที่เก่าแก่ที่สุดคือIBM STAIRSซึ่งพัฒนาขึ้นในช่วงทศวรรษ 1960 ระบบนี้ทำงานบนเครื่องเมนเฟรมและช่วยให้นักวิจัยสามารถค้นหาข้อมูลจากคลังเอกสารทางกฎหมายและเอกสารราชการขนาดใหญ่ได้ ก่อนที่ Google จะถือกำเนิดขึ้นเสียอีก
AI ช่วยปรับปรุงความแม่นยำของการค้นหาในองค์กรได้อย่างไร?
AI เข้าใจคำที่มีความหมายเหมือนกันและบริบทที่เครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมมองข้าม เมื่อมีคนค้นหาคำว่า'ตัวชี้วัดประสบการณ์ลูกค้า'AI จะรับรู้ได้ว่าสิ่งนี้เชื่อมโยงกับ 'คะแนนความพึงพอใจของลูกค้า' หรือ 'ข้อมูลประสบการณ์ผู้ใช้' ในเอกสารที่แตกต่างกัน
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องวิเคราะห์รูปแบบการค้นหาและพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง
เทคนิค AIเช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้เชิงลึก ช่วยให้สามารถสอบถามข้อมูลในรูปแบบการสนทนาได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถถามคำถามเช่น 'แคมเปญการตลาดใดที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดในช่วงเทศกาลวันหยุด?'
นอกจากนี้เครื่องมือค้นหาด้วย AIยังเข้าใจเจตนาเบื้องหลังคำถามของคุณและแสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากหลายระบบ นอกจากนี้ยังรู้ถึงแผนกและระดับความปลอดภัยของคุณ โดยแสดงข้อมูลที่คุณสามารถเข้าถึงและใช้ได้สำหรับบทบาทเฉพาะของคุณ
การค้นหาความรู้และความเชี่ยวชาญที่องค์กรมีร่วมกันและการได้รับบริบทที่ครบถ้วนของโครงการต่างๆกลายเป็นเรื่องง่าย เป็นธรรมชาติ และเข้าถึงได้อย่างไม่น่าเชื่อ
การค้นหาข้อมูลองค์กรด้วย AI เทียบกับการค้นหาแบบดั้งเดิม
นี่คือการเปรียบเทียบอย่างรวดเร็วเพื่อดูว่าทั้งสองตัวเปรียบเทียบกันอย่างไร:
| หมวดหมู่ | การค้นหาแบบดั้งเดิม | การค้นหาข้อมูลสำหรับองค์กรด้วยปัญญาประดิษฐ์ |
| วิธีการค้นหา | การจับคู่ตามคำสำคัญจะค้นหาคำหรือวลีที่ตรงกัน | การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการทำความเข้าใจการค้นหาเชิงความหมายเพื่อเข้าใจเจตนา |
| คุณภาพของผลลัพธ์ | คืนรายการยาว ๆ ที่มักไม่เกี่ยวข้อง | ให้ข้อมูลโดยตรงที่เกี่ยวข้องและปรับให้เหมาะสมกับคำถาม |
| ขอบเขตของข้อมูล | จำกัดการใช้งานเพียงหนึ่งแพลตฟอร์มหรือระบบแยกเท่านั้น | ค้นหาข้อมูลจากเครื่องมือ แอปพลิเคชัน และฐานข้อมูลหลายแห่งพร้อมกัน |
| การรับรู้บริบท | ไม่มีความเข้าใจในความหมายหรือความสัมพันธ์ | จดจำคำที่มีความหมายเหมือนกัน แนวคิดที่เกี่ยวข้อง และบริบทที่อยู่เบื้องหลังการค้นหา |
| ความสามารถในการเรียนรู้ | คงที่; ผลลัพธ์ไม่ดีขึ้นเมื่อใช้งาน | เรียนรู้จากพฤติกรรมของผู้ใช้และปรับตัวตลอดเวลา |
| ความร่วมมือ | มีการสนับสนุนการทำงานเป็นทีมเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย | แชร์ความรู้, อัปเดตโครงการ, และเนื้อหาเฉพาะทีม |
| เวลาตอบ | ช้าลง; ผู้ใช้กรองผลลัพธ์ด้วยตนเอง | เร็วขึ้น; ส่งมอบเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดไว้ด้านหน้า |
| ประสบการณ์ของผู้ใช้ | พื้นฐานและธุรกรรม | ส่วนบุคคล, สัมผัสได้, และมีปฏิสัมพันธ์ |
| ผลกระทบทางธุรกิจ | เวลาที่เสียไป, ความรู้ที่กระจัดกระจาย, และประสิทธิภาพที่ลดลง | การตัดสินใจที่มีข้อมูลครบถ้วน, เวลาค้นหาที่ลดลง, และประสิทธิภาพที่สูงขึ้น |
🧠 ข้อเท็จจริงสนุกๆ: การค้นหาภายในองค์กรถูกนำไปใช้ในสถานที่ที่ไม่คาดคิดด้วยเช่นกัน BBC ได้สร้างระบบภายในเพื่อช่วยให้นักข่าวสามารถค้นหาบทสัมภาษณ์และเนื้อหาการออกอากาศย้อนหลังหลายสิบปีได้ทันทีช่วยเร่งกระบวนการผลิตข่าวให้รวดเร็วขึ้น
กรณีการใช้งานที่สำคัญของระบบค้นหาด้วยปัญญาประดิษฐ์สำหรับองค์กร
ซอฟต์แวร์ค้นหาข้อมูลองค์กรด้วยAI เปลี่ยนแปลงวิธีที่ทีมเข้าถึงข้อมูลในทุกแผนก
การประยุกต์ใช้งานจริงเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าองค์กรต่างๆ แก้ไขปัญหาจริงและปรับปรุงกระบวนการทำงานประจำวันได้อย่างไรผ่านความสามารถในการค้นหาที่ชาญฉลาด🧑💻
1. ความเป็นเลิศในการบริการลูกค้า

🚩 ปัญหา: เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าของคุณกำลังจัดการกับหน้าจอสามจอในขณะที่ลูกค้าที่ไม่พอใจกำลังอธิบายปัญหาของพวกเขาเป็นครั้งที่สอง เจ้าหน้าที่ทราบดีว่าคำตอบมีอยู่ในระบบที่ไหนสักแห่ง แต่การค้นหาคำตอบนั้นหมายถึงการคลิกผ่านคู่มือผลิตภัณฑ์ เอกสารนโยบาย และบันทึกกรณีที่ผ่านมา ในขณะที่ลูกค้าต้องรอสายอยู่
✅ วิธีแก้ไข: การค้นหาภายในองค์กรด้วย AI เปลี่ยนแปลงพลวัตนี้ ตัวแทนจะได้รับบริบทของลูกค้าอย่างครบถ้วนทันที:
- ประวัติการโต้ตอบครบถ้วน: การโทรครั้งก่อน, การสนทนาทางแชท, และการแลกเปลี่ยนอีเมลจะปรากฏในมุมมองเดียว
- การจับคู่ปัญหาตามบริบท: กรณีที่เคยแก้ไขแล้วที่คล้ายกันจะปรากฏขึ้นโดยอัตโนมัติตามคำอธิบายปัญหา
- คำแนะนำทรัพยากรอัจฉริยะ: นโยบาย ขั้นตอน และระดับการอนุญาตที่เกี่ยวข้องจะปรากฏโดยไม่ต้องค้นหาด้วยตนเอง
- การมองเห็นข้ามแผนก: บันทึกการสนับสนุนทางเทคนิค การปรับการเรียกเก็บเงิน และการแก้ไขบัญชีเชื่อมต่ออย่างราบรื่น
การค้นหาแบบดั้งเดิมจะปฏิบัติต่อทุกคำค้นหาเหมือนการค้นหาฐานข้อมูลทั่วไป แต่การค้นหาด้วย AI จะเข้าใจบริบทและความเร่งด่วนที่การบริการลูกค้ามีความต้องการ
📌 ตัวอย่าง: ทีมบริการลูกค้าของแพลตฟอร์มจองโรงแรม (Booking.com) สามารถใช้การค้นหาด้วย AI เพื่อเข้าถึงการสื่อสารกับเจ้าของที่พัก รายละเอียดการจอง และแนวทางแก้ไขปัญหาที่ผ่านมาได้ทันที เมื่อมีผู้เข้าพักแจ้งปัญหาเกี่ยวกับที่พักตัวแทน AI จะค้นหาข้อกำหนดของเจ้าของที่พักที่เกี่ยวข้อง กรณีแก้ไขปัญหาที่คล้ายคลึงกัน และแนวทางชดเชยที่เหมาะสมได้ภายในไม่กี่วินาที
💡 เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ: จัดระเบียบสิทธิ์การเข้าถึงอย่างรอบคอบ การค้นหาจะไร้ประโยชน์หากเปิดเผยข้อมูลลับ แต่ก็จะไร้ประโยชน์เช่นกันหากผู้คนเห็นผลลัพธ์ 'การเข้าถึงถูกปฏิเสธ' อย่างไม่มีที่สิ้นสุด ทำงานร่วมกับฝ่ายไอทีเพื่อสร้างสมดุลระหว่างความสามารถในการมองเห็นและความปลอดภัยของข้อมูลในระดับการจัดทำดัชนี
2. การวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

🚩 ปัญหา: ทีมการเงินต้องเผชิญกับแรงกดดันจากกำหนดเวลาที่แทบเป็นไปไม่ได้ในทุกเดือน ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบต้องการความแม่นยำอย่างสมบูรณ์แบบ ในขณะที่ผู้บริหารต้องการรายงานเมื่อวานนี้ นักวิเคราะห์ใช้เวลาหลายชั่วโมงในการค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูลการปฏิบัติตามกฎระเบียบและสเปรดชีตงบประมาณ ทั้งที่ควรกำลังให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าแก่ผู้นำ
✅ วิธีแก้ไข: เครื่องมือค้นหาสำหรับองค์กรเข้าใจความสัมพันธ์ทางการเงินและการเชื่อมโยงด้านกฎระเบียบ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาการทำงานด้วยตนเองได้หลายชั่วโมง:
- การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบบูรณาการ: การจัดสรรงบประมาณ, ค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นจริง, และคำอธิบายจากแผนกต่างๆ เชื่อมโยงโดยอัตโนมัติ
- การรับรู้ตัวกระตุ้นด้านกฎระเบียบ: คำค้นหาบางประเภทจะแสดงข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและกำหนดเวลาการยื่นเอกสารที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ
- การระบุแนวโน้มทางประวัติศาสตร์: ข้อมูลภายในและหมายเหตุอธิบายจากช่วงเวลาที่ผ่านมาปรากฏควบคู่กับตัวเลขปัจจุบัน
- บริบทข้ามสายงาน: การสนทนาทางอีเมล, กระบวนการอนุมัติ, และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เชื่อมโยงกับข้อมูลทางการเงิน
มุมมองที่ครอบคลุมนี้ช่วยป้องกันช่วงเวลาที่น่าอับอายเมื่อผู้บริหารถามคำถามติดตามที่เปิดเผยบริบทที่ขาดหายไปในระหว่างการนำเสนอคณะกรรมการ
📌 ตัวอย่าง: ทีมการเงินในร้านค้าปลีก (เช่น Walmart) สามารถใช้ความสามารถในการค้นหาด้วย AI ขั้นสูงเพื่อค้นหาคำอธิบายความแตกต่างของงบประมาณในกระบวนการดำเนินงานค้าปลีกขนาดใหญ่ของพวกเขาได้ ในทางกลับกัน เมื่อเตรียมการประชุมกับนักลงทุน นักวิเคราะห์สามารถค้นหาข้อมูลประสิทธิภาพของร้านค้าเฉพาะเจาะจงและพบรายงานของผู้จัดการภูมิภาค การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน และการวิเคราะห์แนวโน้มตามฤดูกาลที่อธิบายความผันผวนของรายได้ได้ทันที
📖 อ่านเพิ่มเติม: วิธีใช้ AI สำหรับการหางาน: เครื่องมือและเคล็ดลับ
3. การค้นหาภายในองค์กรด้วย Google AI

🚩 ปัญหา: ระบบค้นหาส่วนใหญ่ปฏิบัติต่อบริษัทเหมือนฐานข้อมูลทั่วไป แต่ Google Cloud Search เข้าใจว่าบทบาทที่แตกต่างกันต้องการข้อมูลที่แตกต่างกันจากคำค้นหาเดียวกัน
✅ วิธีแก้ไข: ระบบวิจัยองค์กรที่ใช้ AI ที่ดีจะปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบขององค์กรและสไตล์การทำงานของแต่ละบุคคล:
- การกรองผลลัพธ์ตามบทบาท: ทีมการตลาดจะเห็นสินทรัพย์สร้างสรรค์ ในขณะที่ทีมการเงินจะเห็นข้อมูลงบประมาณสำหรับการค้นหาเดียวกัน
- ข้อมูลเชิงลึกข้ามแพลตฟอร์ม: การสนทนาใน Gmail เอกสารใน Drive และกิจกรรมในปฏิทินเชื่อมต่อกันอย่างไร้รอยต่อ
- อัลกอริทึมการเรียนรู้: ผลการค้นหาจะดีขึ้นตามพฤติกรรมของผู้ใช้และรูปแบบการค้นหาข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ
- การรับรู้สิทธิ์การใช้งาน: ผลลัพธ์จะเคารพการควบคุมการเข้าถึงขณะแนะนำผู้ติดต่อที่เกี่ยวข้องสำหรับข้อมูลที่ถูกจำกัด
การเรียนรู้ของเครื่องของ Google ระบุความสัมพันธ์ของข้อมูลที่มนุษย์มองข้าม สร้างความฉลาดของโครงการที่ครอบคลุมซึ่งการค้นหาแบบดั้งเดิมไม่สามารถทำได้
📌 ตัวอย่าง: สำหรับ Shop Global บริษัทอีคอมเมิร์ซรายใหญ่ของประเทศไทยภายใต้กลุ่มบริษัท Saha Group, Google Cloud ช่วยให้ลูกค้าสามารถค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น 'แสดงสินค้าสไตล์เก๋สำหรับงานปาร์ตี้สละโสด' และให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำภายใน 1-2 นาที โซลูชันนี้รองรับการค้นหาทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ และประสบความสำเร็จในการรองรับผู้เข้าชม 150,000 คนในงาน Saha Group Fair '25
🔍 คุณรู้หรือไม่? เมื่อGoogle เปิดตัว Search Applianceในปี 2002 มันมีลักษณะเหมือนตู้เย็นขนาดเล็กสีเหลืองสดใสที่ตั้งอยู่ในห้องเซิร์ฟเวอร์ของสำนักงาน มันช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถค้นหาข้อมูลภายในเครือข่ายส่วนตัวของตนได้เหมือนกับ Google จนกระทั่งถูกยกเลิกในปี 2018
4. การปฏิบัติตามกฎระเบียบและการวิจัยทางกฎหมาย

🚩 ปัญหา: การวิจัยทางกฎหมายแบบดั้งเดิมหมายถึงผู้ช่วยทนายความต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการอ่านคำพิพากษาและตัวอย่างสัญญาหลายร้อยฉบับ ขณะที่หุ้นส่วนเรียกเก็บเงินจากลูกค้าเป็นจำนวนหลายพันบาทสำหรับการวิจัยที่ AI สามารถทำได้ในเวลาเพียงไม่กี่นาทีด้วยความแม่นยำ
✅ วิธีแก้ไข: การค้นหาด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่ชาญฉลาดเข้าใจว่า:
- การรับรู้รูปแบบของบรรทัดฐาน: กรณีคล้ายคลึงกันและคำตัดสินที่เกี่ยวข้องปรากฏขึ้นตามหลักกฎหมายมากกว่าการจับคู่คำสำคัญ
- การเชื่อมโยงความสัมพันธ์ของข้อสัญญา: การค้นหาสัญญาเข้าใจลำดับชั้น การอ้างอิงไขว้ และข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ
- ข้อมูลเชิงลึกทางเขตอำนาจศาล: ผลลัพธ์รวมถึงการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องในระบบกฎหมายและศาลที่แตกต่างกัน
- การบูรณาการความรู้ภายใน: ความเชี่ยวชาญของบริษัท ข้อโต้แย้งที่ผ่านมา และกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จเชื่อมโยงกับการวิจัยทางกฎหมายภายนอก
📌 ตัวอย่าง: เมื่อสำนักงานกฎหมายจัดการการเจรจาควบรวมกิจการที่ซับซ้อน ทนายความจำเป็นต้องอ้างอิงโครงสร้างข้อตกลงที่คล้ายคลึงกัน บรรทัดฐานด้านกฎระเบียบ และความเชี่ยวชาญภายในองค์กรได้อย่างรวดเร็ว การค้นหาด้วย AI ช่วยให้พวกเขาค้นหาข้อกำหนดในสัญญาที่เกี่ยวข้องจากธุรกรรมที่ผ่านมา ข้อกำหนดในการยื่นต่อสำนักงาน ก.ล.ต. และเพื่อนร่วมงานที่เคยทำงานในข้อตกลงที่คล้ายคลึงกันในหลากหลายสาขาการปฏิบัติงาน
5. การจัดการความรู้ด้านทรัพยากรบุคคล

🚩 ปัญหา: แผนกทรัพยากรบุคคลต้องตอบคำถามซ้ำๆ ในแต่ละวัน ในขณะที่พนักงานยังคงประสบปัญหาในการค้นหาข้อมูลนโยบายพื้นฐานที่ซ่อนอยู่ในเอกสารที่ซับซ้อน การอัปเดตที่สำคัญมักสูญหายไปในอีเมลประกาศที่ไม่มีใครอ่าน ส่งผลให้เกิดความไม่พอใจในหมู่พนักงานทุกคนที่เกี่ยวข้อง
✅ วิธีแก้ไข:เครื่องมือค้นหาภายในที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้มั่นใจได้ถึง:
- พนักงานถามคำถามในลักษณะการสนทนาแทนที่จะเดาว่านโยบายถูกต้อง
- คำตอบสะท้อนถึงสถานการณ์ส่วนบุคคลของพนักงานแต่ละคน, ระยะเวลาการทำงาน, สถานที่ทำงาน, และการเลือกสวัสดิการ
- การเปลี่ยนแปลงล่าสุดและการชี้แจงปรากฏอยู่เคียงข้างข้อมูลนโยบายมาตรฐาน
📌 ตัวอย่าง: บริษัทข้ามชาติขนาดใหญ่ประสบปัญหาพนักงานถามคำถามเกี่ยวกับนโยบายเดิมซ้ำๆ ด้วยฐานความรู้ที่ขับเคลื่อนด้วย AIอย่าง ClickUp พนักงานสามารถถามคำถามเชิงสนทนา เช่น 'ฉันสามารถทำงานจากระยะไกลขณะเดินทางไปต่างประเทศได้หรือไม่?' และได้รับคำตอบเฉพาะบุคคลตามระดับงาน นโยบายของแผนก และกฎหมายแรงงานท้องถิ่น
6. ข้อมูลเชิงลึกด้านการขายและการจัดการลูกค้าเป้าหมาย

🚩 ปัญหา: ตัวแทนขายต้องจัดการกับการวิจัยลูกค้าเป้าหมาย, ข้อมูลเชิงลึกของคู่แข่ง, และประวัติความสัมพันธ์ในขณะที่พยายามปิดการขายภายใต้แรงกดดัน ตัวแทนขายที่ดีที่สุดจะพัฒนาความรู้เกี่ยวกับบัญชีลูกค้าอย่างละเอียดเหมือนสารานุกรม แต่ความเชี่ยวชาญนี้ไม่สามารถถ่ายทอดไปยังสมาชิกใหม่ของทีมที่เริ่มต้นจากศูนย์ได้
✅ วิธีแก้ไข: การค้นหาด้วย AI ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกด้านการขายเข้าถึงได้ทั่วทั้งทีม:
- ประวัติความสัมพันธ์ที่สมบูรณ์, ตำแหน่งทางการแข่งขัน, และกลยุทธ์การปิดการขายที่ประสบความสำเร็จจากบัญชีที่คล้ายกัน
- ทรัพยากรที่เกี่ยวข้องจะปรากฏขึ้นตามตำแหน่งของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าในวงจรการขาย
- การพัฒนาล่าสุด การเปลี่ยนแปลงราคา และการชนะ/แพ้ในการแข่งขันปรากฏขึ้นโดยอัตโนมัติ
- สมาชิกทีมที่มีประสบการณ์บัญชีที่เกี่ยวข้องและรูปแบบการทำธุรกรรมที่ประสบความสำเร็จ
📌 ตัวอย่าง: ทีมขายซอฟต์แวร์องค์กรมักสูญเสียดีลเนื่องจากขาดบริบทของลูกค้าอย่างครบถ้วนระหว่างการเจรจา AI ช่วยค้นหาข้อมูลให้ตัวแทนเข้าถึงการติดต่อกับลูกค้าในอดีตการวิเคราะห์คู่แข่ง และกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จจากบัญชีที่คล้ายกันได้อย่างรวดเร็ว ก่อนการประชุมขายที่สำคัญ
7. การสนับสนุนด้านไอทีและการแก้ไขปัญหา

🚩 ปัญหา: ทีมสนับสนุนด้านไอทีต้องเผชิญกับแรงกดดันที่ไม่เหมือนใคร ซึ่งทุกปัญหาทางเทคนิคดูเหมือนจะเร่งด่วน ในขณะที่การแก้ไขต้องอาศัยการวินิจฉัยอย่างแม่นยำ ช่างเทคนิคต้องค้นหาข้อมูลจากเอกสาร คิวเก่า และบันทึกของระบบ ในขณะที่พนักงานที่หงุดหงิดรอการแก้ไข
✅ วิธีแก้ไข: คุณสมบัติของเครื่องมือค้นหาอินทราเน็ต AIได้แก่:
- คำแนะนำเฉพาะการตั้งค่า: ขั้นตอนการแก้ไขปัญหาจะปรากฏขึ้นตามการตั้งค่าฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่แน่นอน
- การเรียนรู้รูปแบบจากการแก้ไข: การแก้ไขที่ประสบความสำเร็จจะได้รับการให้น้ำหนักสูงขึ้น ในขณะที่การแก้ไขที่ล้มเหลวจะถูกลดความสำคัญลงโดยอัตโนมัติ
- การวิเคราะห์หาสาเหตุที่แท้จริง: ระบบเชื่อมโยงเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้อง, ความพึ่งพา, และปัญหาต้นทางที่อาจก่อให้เกิดปัญหา
- การผสานรวมกับผู้ขาย: ข้อมูลติดต่อ, ข้อมูลการรับประกัน, และคำแนะนำจากผู้ผลิตปรากฏอยู่เคียงข้างเอกสารกระบวนการภายใน
📌 ตัวอย่าง: เมื่อพนักงานรายงานปัญหาซอฟต์แวร์ล่มหรือปัญหาการเชื่อมต่อเครือข่าย เจ้าหน้าที่ฝ่ายไอทีสามารถค้นหาข้อความแสดงข้อผิดพลาดเฉพาะได้ พวกเขาจะพบขั้นตอนการแก้ไขปัญหาที่ใช้ได้ผลสำหรับสถานการณ์ที่เหมือนกัน การอัปเดตซอฟต์แวร์ล่าสุดที่อาจขัดแย้ง และเอกสารสนับสนุนจากผู้จำหน่ายทันที
8. การจัดการสินทรัพย์ทางการตลาด

🚩 ปัญหา: ทีมการตลาดสร้างสินทรัพย์หลายพันรายการที่กระจัดกระจายอยู่ทั่วแพลตฟอร์ม, โฟลเดอร์, และไดร์ฟของทีม การค้นหาภาพ, คลิปวิดีโอ, หรือเทมเพลตแคมเปญที่เหมาะสมทำให้ประสิทธิภาพการสร้างสรรค์ลดลงเมื่อทีมต้องสร้างงานที่มีอยู่แล้วขึ้นมาใหม่แทนที่จะค้นหาให้เจอ
✅ วิธีแก้ไข: การค้นหาด้วย AI ทำให้ทรัพย์สินทางการตลาดสามารถค้นพบได้อย่างแท้จริงผ่าน:
- การจดจำเนื้อหาทางสายตา: รูปภาพและวิดีโอสามารถค้นหาได้ผ่านการวิเคราะห์ของ AI ที่ตรวจสอบองค์ประกอบทางสายตาและส่วนประกอบของแบรนด์
- การผสานรวมประสิทธิภาพ: สินทรัพย์ที่มีประสิทธิภาพสูงจะปรากฏอย่างเด่นชัดตามตัวชี้วัดการมีส่วนร่วมและความสำเร็จของแคมเปญ
- การเรียนรู้รูปแบบการใช้งาน: การผสมผสานที่สร้างสรรค์ที่ประสบความสำเร็จและความชอบตามฤดูกาลมีอิทธิพลต่อคำแนะนำในการค้นหา
📌 ตัวอย่าง: แบรนด์ระดับโลกอย่าง Nike สร้างสื่อแคมเปญนับพันรายการในหลากหลายภูมิภาคและหมวดหมู่กีฬา
ทีมการตลาดสามารถค้นหาธีมภาพหรือเนื้อหาเกี่ยวกับนักกีฬาที่ต้องการได้ และค้นหาภาพความละเอียดสูง, คลิปวิดีโอ, และเอกสารที่สอดคล้องกับแบรนด์จากแคมเปญที่ประสบความสำเร็จในอดีตได้ โดยไม่ต้องสร้างเนื้อหาขึ้นมาใหม่
📮 ClickUp Insight: 28% ของพนักงานชอบเก็บความคิดไว้กับตัวเองหรือไม่รู้สึกปลอดภัยที่จะแสดงความคิดเห็นในที่ประชุม แต่ไม่ใช่ทุกความคิดที่ยอดเยี่ยมจะถูกแบ่งปันออกมาในที่ประชุม—บางครั้ง ความคิดที่ชาญฉลาดจริงๆ อาจซ่อนอยู่ในความคิดเห็นของงานหรือไฟล์ที่ถูกลืม
ลองนึกภาพสมาชิกในทีมคนหนึ่งเสนอแนะการปรับปรุงกระบวนการอย่างเงียบๆ ในความคิดเห็นเมื่อหลายเดือนก่อน หรือแบ่งปันวิธีแก้ปัญหาที่ไม่เหมือนใครในเอกสารที่ไม่เคยถูกนำไปหารือในที่ประชุม
ด้วย ClickUp Brain's Enterprise Search คุณสามารถดึงผลงานเหล่านี้ขึ้นมาได้ทันที—ไม่ว่าจะอยู่ที่ใดในพื้นที่ทำงานของคุณก็ตาม นี่หมายความว่าทุกความคิด ไม่ว่าจะพูดหรือเขียนไว้ สามารถเข้าถึงและนำไปปฏิบัติได้—ทำให้ทีมของคุณไม่พลาดความคิดที่ดีที่สุดของพวกเขาเลย
9. การจัดการโครงการและการทำงานร่วมกัน

🚩 ปัญหา: ข้อมูลโครงการมักกระจัดกระจายอยู่ในหลายช่องทาง เช่น อีเมล, ข้อความแชท, เอกสารที่แชร์ และเครื่องมือจัดการโครงการ ส่งผลให้สมาชิกในทีมเสียเวลาในการรวบรวมข้อมูลการตัดสินใจและค้นหาบริบทที่กระจัดกระจายอยู่ในพื้นที่ทำงานดิจิทัลของตน
✅ วิธีแก้ไข: การค้นหาด้วย AI เชื่อมโยงการสนทนาของโครงการทั้งหมดโดยไม่คำนึงถึงว่าเกิดขึ้นที่ไหน:
- การสร้างบริบทตามลำดับเวลา: การตัดสินใจ การอภิปราย และการเปลี่ยนแปลงปรากฏตามลำดับเวลาบนแพลตฟอร์มต่างๆ
- การระบุความเชี่ยวชาญ: สมาชิกทีมที่เคยแก้ไขปัญหาที่คล้ายกันและกรณีศึกษาภายในที่เกี่ยวข้องจะปรากฏขึ้นโดยอัตโนมัติ
- การเก็บรักษาเหตุผลในการตัดสินใจ: บันทึกการประชุม, การอนุมัติทางอีเมล, และการหารือไม่เป็นทางการเชื่อมโยงกับการตัดสินใจอย่างเป็นทางการของโครงการ
- การเรียนรู้ข้ามโครงการ: แนวทางที่ประสบความสำเร็จและข้อผิดพลาดที่พบบ่อยจากโครงการที่คล้ายคลึงกันเป็นข้อมูลสำหรับงานปัจจุบัน
📌 ตัวอย่าง: ทีมวิศวกรรมในบริษัทต่าง ๆ (เช่น Tesla) ทำงานในโครงการพัฒนารถยนต์ที่ซับซ้อน โดยมีข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ในอีเมล เอกสารออกแบบ และบันทึกการประชุม
ผู้จัดการโครงการสามารถค้นหาการตัดสินใจทางเทคนิคเฉพาะและพบประวัติการอภิปรายทั้งหมด เหตุผลในการอนุมัติ และการเลือกทางวิศวกรรมที่เกี่ยวข้องในทุกช่องทางการสื่อสาร
10. ข้อมูลข่าวกรองด้านการวิจัยและพัฒนา

🚩 ปัญหา: ทีมวิจัยและพัฒนาต้องจัดการกับเอกสารทางวิทยาศาสตร์จำนวนมาก ฐานข้อมูลสิทธิบัตร และการวิจัยภายในองค์กร ในขณะที่ต้องแข่งขันกับการพัฒนาของคู่แข่ง การพลาดงานวิจัยที่เกี่ยวข้องหรือการมองข้ามข้อมูลเชิงลึกของคู่แข่งอาจทำให้การลงทุนในการวิจัยหลายปีและค่าใช้จ่ายในการพัฒนาหลายล้านต้องสูญเปล่า
✅ วิธีแก้ไข: ในที่นี้เครื่องมือค้นหา LLMเข้าใจว่า:
- งานวิจัยจากหลากหลายสาขาที่มีความท้าทายหรือวิธีการที่คล้ายคลึงกันจะปรากฏขึ้นโดยอัตโนมัติ
- การยื่นจดสิทธิบัตร, การตีพิมพ์ทางวิชาการ, และการพัฒนาในอุตสาหกรรมปรากฏควบคู่ไปกับการวิจัยภายใน
- แนวทางทดลองที่ประสบความสำเร็จและเทคนิคการวิจัยจากโครงการก่อนหน้าให้ข้อมูลเชิงลึกแก่โครงการใหม่
- ความเชี่ยวชาญภายในองค์กรและโอกาสในการเป็นพันธมิตรภายนอกจะปรากฏให้เห็นผ่านการวิเคราะห์ความทับซ้อนของการวิจัย
📌 ตัวอย่าง: บริษัทเภสัชกรรม (เช่น Johnson & Johnson) มีนักวิจัยจำนวนมากที่ทำงานเกี่ยวกับเป้าหมายโมเลกุลที่คล้ายกันในหลากหลายสาขาการรักษา
นักวิทยาศาสตร์สามารถค้นหาสารประกอบเฉพาะหรือระเบียบวิธีการวิจัย และค้นพบโครงการภายในที่เกี่ยวข้อง วรรณกรรมที่ตีพิมพ์ และโอกาสในการร่วมมือที่อาจพลาดไปได้
ClickUp สนับสนุนการค้นหา AI สำหรับองค์กรอย่างไร
การค้นหาด้วย AI สำหรับองค์กรทำงานได้ดีที่สุดเมื่อเชื่อมโยงโดยตรงกับงานประจำวันเอกสารผลิตภัณฑ์ และการสนทนา
ClickUp วางชั้นการค้นหาด้วย AI ครอบคลุมทุกมุมของงาน ทำให้ทีมในหลากหลายอุตสาหกรรมสามารถค้นหาคำตอบและดำเนินการได้โดยไม่ต้องออกจากพื้นที่ทำงานของตน กล่าวโดยสรุป มันขจัดงานที่ไม่จำเป็นโดยการรวมงานทั้งหมดของคุณไว้ในแพลตฟอร์มเดียว
มาดูให้ใกล้ขึ้นกันเถอะ! 👀
ค้นหาทุกซอกทุกมุมของงาน

ClickUp Enterprise Searchเชื่อมต่อกับงาน เอกสาร ความคิดเห็น และแอปต่างๆ เช่น Google Drive, Jira, Figma และ GitHubฟีเจอร์ Connected Searchช่วยให้คุณสามารถค้นหาไฟล์ การสนทนา และการอัปเดตโปรเจกต์จากทุกเครื่องมือเหล่านี้ได้แบบเรียลไทม์โดยตรงจาก ClickUp ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถค้นหาตั๋ว Jira ออกแบบ Figma หรือเอกสาร Google Drive ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องออกจากพื้นที่ทำงานของคุณเลย
ตัวอย่าง: เจ้าหน้าที่ฝ่ายกำกับดูแลการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการดูแลสุขภาพที่กำลังเตรียมตัวสำหรับการตรวจสอบภายใน สามารถค้นหา 'บันทึกการฝึกอบรม HIPAA' และแสดงการยืนยันนโยบายที่ลงนามแล้วที่เก็บไว้ในClickUp Docs ตั๋ว Jira ที่เกี่ยวข้องกับการอัปเดตระบบ และความคิดเห็นในภารกิจจากฝ่าย IT ได้ทันที
ผลลัพธ์ทั้งหมดจะปรากฏรวมกันภายใน ClickUp โดยเชื่อมโยงกลับไปยังแหล่งที่มา 🔗
รับคำตอบที่สมบูรณ์และตรงตามบริบทสำหรับคำถามของคุณ
ClickUp Brainไม่เพียงแค่จับคู่คำสำคัญ แต่ยังสรุปเนื้อหาจากทั่วทั้งพื้นที่ทำงาน
✅ ลองใช้คำสั่งนี้: สรุปอุปสรรคสำหรับการเปิดตัวไตรมาสที่ 4 ในงานวิศวกรรม การออกแบบ และการตลาด

ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์ที่กำลังดำเนินการเปิดตัว SaaS สามารถถามว่า 'อะไรกำลังขัดขวางการปล่อยเวอร์ชัน Q4?' ClickUp Brain จะตอบกลับด้วยสรุปงานออกแบบที่ค้างอยู่ การแก้ไขข้อบกพร่องที่รอดำเนินการใน GitHub และข้อความแคมเปญที่ยังไม่ได้รับการอนุมัติใน Docs ผู้จัดการจะเข้าร่วมการประชุมเปิดตัวโดยทราบถึงอุปสรรคที่แน่ชัดอยู่แล้ว
วิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนจากหลายแหล่ง
ด้วย Brain Max คุณสามารถบอกลา การแพร่กระจายของ AI ได้
ClickUp Brain MAXเป็นโปรแกรมเสริมบนเดสก์ท็อปที่รวมโมเดล AI และแหล่งข้อมูลหลายแหล่งไว้ในที่เดียว แทนที่จะต้องสลับไปมาระหว่าง ChatGPT, Gemini, Claude และไดรฟ์หรือตั๋วต่างๆ ทีมงานสามารถรันคำสั่งแบบยาวได้โดยตรงภายใน ClickUp
✅ ลองใช้คำสั่งนี้: วิเคราะห์ข้อร้องเรียนเกี่ยวกับการจัดส่งล่าช้าจากเอกสาร, ปัญหาใน Jira และแบบฟอร์มข้อเสนอแนะใน Google Drive จัดทำรายการหัวข้อที่เกิดซ้ำตามความถี่

ตัวอย่างเช่น ผู้นำการดำเนินงานอีคอมเมิร์ซสามารถถามว่า 'แสดงแนวโน้มการร้องเรียนของลูกค้าเกี่ยวกับการจัดส่งล่าช้าในช่วงสามเดือนที่ผ่านมาให้ฉันดู'
Brain MAX ค้นหาเอกสารที่มีบันทึกตั๋ว, ปัญหาใน Jira ที่ยื่นโดยฝ่ายโลจิสติกส์และแบบฟอร์ม ClickUpที่มีข้อเสนอแนะ จากนั้นเน้นสาเหตุที่เกิดขึ้นซ้ำ เช่น การติดขัดในคลังสินค้าและความล่าช้าของผู้ขนส่ง ตัวช่วยนี้จะขจัดปัญหา AI ที่กระจายตัวมากเกินไป โดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มีโครงสร้างในจุดที่ทีมงานทำงานอยู่แล้ว
ค้นหาผ่านการพูด

การแปลงเสียงเป็นข้อความใน ClickUpทำให้การค้นหาเป็นไปแบบไม่ต้องใช้มือ นี่คือวิธีการ:
ตัวอย่าง: ผู้อำนวยการฝ่ายขายภาคสนามที่เดินทางระหว่างเยี่ยมลูกค้าสามารถพูดว่า 'แสดงให้ฉันเห็นบัญชีองค์กรใดที่ย้ายเข้าสู่ขั้นตอนการทำสัญญาในเดือนนี้' และได้รับการอัปเดตแบบเรียลไทม์ภายใน ClickUp ผลลัพธ์จะรวมถึงงานจากขั้นตอนในกระบวนการขาย บันทึกจากการโทรกับลูกค้า และข้อเสนอที่เชื่อมโยงจาก Google Drive
ชมวิดีโอนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม:
💡 เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ: กระตุ้นให้ทีมปฏิบัติต่อการค้นหาเสมือนเป็นหน่วยความจำร่วมกัน ฝึกให้พวกเขาเพิ่มแท็ก อัปเดตหัวข้อ และร่วมสร้างคำถามที่พบบ่อย เพื่อให้ระบบพัฒนาอย่างต่อเนื่อง การค้นหาจะฉลาดได้เท่ากับข้อมูลที่ป้อนเข้าไปเท่านั้น
รักษาความรู้ของลูกค้าให้ถูกต้องและเข้าถึงได้
เทมเพลตฐานความรู้ ClickUpจัดระเบียบคำถามที่พบบ่อย คู่มือการแก้ไขปัญหา และการแนะนำฟีเจอร์ต่างๆ ไว้ในศูนย์กลางที่สามารถค้นหาได้
ทีมสนับสนุน FinTech สามารถบันทึกคู่มือโดยละเอียดเกี่ยวกับการตั้งค่าบัญชี การตรวจสอบความปลอดภัย และการแก้ไขข้อผิดพลาดได้ ในระหว่างการสนทนาสนับสนุน ตัวแทนสามารถพิมพ์ 'การรีเซ็ตการยืนยันตัวตนสองขั้นตอน' ลงใน Enterprise Search และแสดงคู่มือโดยตรงจากเทมเพลตได้
พวกเขาแบ่งปันขั้นตอนทันที ลดเวลาการตอบสนอง และเพิ่มความไว้วางใจของลูกค้าด้วยAI ในระบบจัดการความรู้ขององค์กร
ผู้ใช้ ClickUpแบ่งปัน:
ClickUp เป็นโซลูชันแบบครบวงจรที่ตรงตามเป้าหมายอย่างแท้จริง ซึ่งเราสามารถจัดการทุกแง่มุมของกิจกรรมทางธุรกิจของเราได้ รวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น โครงการออกแบบเว็บไซต์ ลูกค้าด้านการปรับแต่งเว็บไซต์ให้ติดอันดับในเครื่องมือค้นหา การจัดการโซเชียลมีเดีย และการจัดการธุรกิจสำหรับบริษัทที่เกี่ยวข้องอีกสองแห่ง
ClickUp เป็นโซลูชันครบวงจรที่ตรงตามเป้าหมายอย่างแท้จริง ซึ่งเราสามารถจัดการทุกแง่มุมของกิจกรรมทางธุรกิจของเราได้ รวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น โครงการออกแบบเว็บไซต์ ลูกค้าด้านการปรับแต่งเว็บไซต์ให้ติดอันดับในเครื่องมือค้นหา การจัดการโซเชียลมีเดีย และการจัดการธุรกิจสำหรับบริษัทที่เกี่ยวข้องอีกสองแห่ง
สร้างแหล่งอ้างอิงภายในที่สามารถขยายขนาดได้
เทมเพลตวิกิของ ClickUpจัดเก็บนโยบายและกระบวนการภายในไว้ในที่เดียว และพัฒนาไปพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงของการดำเนินงาน เมื่อผู้นำปรับปรุงมาตรฐานความปลอดภัยหรือโอนความรับผิดชอบไปยังแผนกใหม่ วิกิจะสะท้อนการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นทันที
ในบริษัทการผลิต เจ้าหน้าที่ความปลอดภัยที่กำลังค้นหา 'แบบตรวจสอบอุปกรณ์' จะได้รับขั้นตอนล่าสุดทีละขั้นตอน งานที่เชื่อมโยงสำหรับแต่ละรอบการตรวจสอบ และข้อมูลติดต่อของเจ้าของงาน พนักงานใหม่สามารถปรับตัวได้เร็วขึ้นเพราะการค้นหาขององค์กรสามารถส่งมอบนโยบายหรือขั้นตอนการทำงานที่พวกเขาต้องการได้โดยไม่ต้องขอความช่วยเหลือจากเพื่อนร่วมงาน
🧠 ข้อเท็จจริงสนุกๆ: ในช่วงทศวรรษ 1970 ระบบค้นหาข้อมูลขององค์กรถูกสร้างขึ้นบนไมโครฟิล์มและระบบไฮบริดเมนเฟรม ทำให้เจ้าหน้าที่รัฐบาลสามารถค้นหาฟิล์มม้วนต่างๆ โดยใช้ดัชนีคอมพิวเตอร์ แม้ว่าจะช้ามากแต่ก็ถือเป็นการปฏิวัติในยุคนั้น
ความท้าทายทั่วไปในการค้นหาข้อมูลในองค์กรด้วย AI และวิธีแก้ไข
การค้นหาข้อมูลขององค์กรด้วย AI สามารถเปลี่ยนแปลงการเข้าถึงความรู้ได้ แต่ก็นำมาซึ่งความท้าทายที่องค์กรต้องจัดการอย่างรอบคอบ
⚠️ ความท้าทาย #1: การปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
โซลูชันการค้นหาสำหรับองค์กรมักเข้าถึงไฟล์ ข้อความ และบันทึกโครงการทุกประเภท ซึ่งเพิ่มความเสี่ยงในการเปิดเผยข้อมูลที่เป็นความลับ ตัวอย่างเช่น ทีมกฎหมายไม่ต้องการให้ร่างสัญญาปรากฏในผลการค้นหาทั่วไป
🟢 วิธีแก้ไข: การแก้ไขอยู่ที่การควบคุมการเข้าถึงที่เข้มงวดและมาตรฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนด
บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องมีสิทธิ์การเข้าถึงตามบทบาท การเข้ารหัส และบันทึกการตรวจสอบเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ClickUp รองรับสิ่งนี้ผ่านการปฏิบัติตามมาตรฐาน SOC 2 การกำหนดสิทธิ์ที่ละเอียด และการยืนยันตัวตนแบบสองขั้นตอน มอบรากฐานที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นสำหรับองค์กรในการค้นพบข้อมูลด้วย AI
⚠️ ความท้าทายที่ 2: การรักษาความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์
เครื่องมือ AI สามารถสรุปได้อย่างรวดเร็ว แต่หากดึงข้อมูลจากเอกสารที่ล้าสมัย ทีมงานจะสูญเสียความเชื่อมั่นในผลลัพธ์ ผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมไม่ต้องการให้บันทึกการประชุมสปรินต์เก่าๆ มีอิทธิพลต่อลำดับความสำคัญในปัจจุบัน
🟢 วิธีแก้ไข: การเชื่อมโยงการค้นหาเข้ากับเอกสารที่มีชีวิตและกระบวนการทำงานที่ใช้งานอยู่จะช่วยหลีกเลี่ยงปัญหานี้ แทนที่จะทำการค้นหาไฟล์ที่อัปโหลดแบบคงที่ ผลลัพธ์จะยังคงเชื่อมโยงกับโครงการปัจจุบันอยู่เสมอ ใน ClickUp การค้นหาจะเชื่อมโยงโดยตรงกับงานและเอกสาร ดังนั้นการอัปเดตล่าสุดจะปรากฏขึ้นเป็นอันดับแรกเสมอ
⚠️ ความท้าทาย #3: การจัดการกับภาษาเฉพาะทาง
โมเดล AI ทั่วไปมักประสบปัญหาในการเข้าใจคำย่อและคำศัพท์เฉพาะทาง ในด้านการดูแลสุขภาพ ตัวอย่างเช่น 'RA' อาจหมายถึงโรคข้ออักเสบรูมาตอยด์หรือฝ่ายกำกับดูแล ขึ้นอยู่กับบริบท
🟢 วิธีแก้ไข: องค์กรมักฝึกอบรมโมเดลที่กำหนดเองหรือจัดเตรียมอภิธานศัพท์ที่สะท้อนภาษาภายใน การจับคู่ AI กับเอกสารอ้างอิงที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว เช่น วิกิของบริษัทหรือฐานความรู้ ช่วยให้ผลลัพธ์สอดคล้องกับวิธีการทำงานจริงของทีม
⚠️ ความท้าทายที่ 4: การส่งเสริมการยอมรับในหมู่พนักงาน
แม้การค้นหาด้วย AI ที่ล้ำหน้าที่สุดก็ไร้ประโยชน์หากรู้สึกเหมือนเป็นแพลตฟอร์มอื่น พนักงานไม่ต้องการออกจากเครื่องมือที่ใช้ทุกวันเพื่อค้นหาคำตอบ
🟢 วิธีแก้ไข: วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดคือการฝังการค้นหาด้วย AI ลงในระบบหลักที่ใช้งานอยู่แล้ว เช่น ระบบจัดการงาน เครื่องมือเอกสาร หรือศูนย์กลางการสื่อสาร ด้วยวิธีนี้ การนำไปใช้จะเกิดขึ้นอย่างเป็นธรรมชาติเพราะการค้นหาอยู่ภายในกระบวนการทำงานที่มีอยู่แล้ว
📖 อ่านเพิ่มเติม: การค้นหาด้วยระบบประสาท: วิธีที่ AI กำลังปฏิวัติการค้นคืนข้อมูล
แนวโน้มในอนาคตของการค้นหาในองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI
คลื่นลูกใหม่ของการค้นหาAIในที่ทำงานจะมุ่งเน้นไปที่ความแม่นยำ การผสานรวม และการโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติ นี่คือแนวโน้มบางประการที่ควรจับตามอง:
- การปรับแต่งตามบทบาท: หมายความว่าคำค้นหาเดียวกันจะให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับผู้ถาม นักวิเคราะห์การเงินและหัวหน้าฝ่ายการตลาดสามารถพิมพ์ 'Q4 forecast' และได้รับผลลัพธ์ที่ปรับให้เหมาะสมกับหน้าที่ของตน
- การประสานงานแบบหลายโมเดล: แทนที่จะพึ่งพาผู้ให้บริการ AI รายเดียว การค้นหาขององค์กรจะรวมจุดแข็งจากหลายโมเดลเข้าด้วยกัน: การให้เหตุผลจากโมเดลหนึ่ง การสรุปจากอีกโมเดล และการเข้าใจภาษาจากโมเดลที่สาม
- การป้อนข้อมูลด้วยเสียงและการสนทนา: ทีมขายอาจขอข้อมูลอัปเดตบัญชีขณะเดินทาง และหัวหน้าโครงการอาจบันทึกโน้ตการประชุมด้วยวาจา ซึ่งจะถูกป้อนเข้าสู่ระบบค้นหาโดยตรง
ตัวอย่างเช่น ทีมที่ใช้ ClickUp Talk to Text เขียนได้มากขึ้น 400% โดยไม่ต้องพิมพ์ และประหยัดเวลาได้ถึง 1 ชั่วโมงต่อวัน การเปลี่ยนแปลงนี้มุ่งสู่การเข้าถึงความรู้อย่างไร้รอยต่อและปลอดภัย ไม่ว่าจะทำงานที่ไหนก็ตาม
📖 อ่านเพิ่มเติม: วิธีใช้ ClickUp AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการทำงาน
จากการค้นหาสู่การลงมือทำด้วย ClickUp
การค้นหาภายในองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังพัฒนาให้ฉลาดขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่คุณค่าที่แท้จริงจะปรากฏเมื่อผลลัพธ์ช่วยให้งานก้าวหน้า ทีมงานต้องการคำตอบที่ปลอดภัย ข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็ว และเครื่องมือที่เข้ากับวิธีการทำงานร่วมกันที่มีอยู่แล้ว
ClickUp ทำให้การเชื่อมต่อนั้นมีชีวิตชีวา
การค้นหาภายในองค์กรจะแสดงงานและเอกสารที่ใช้งานอยู่จริง ทำให้ผลลัพธ์สะท้อนถึงโครงการปัจจุบันแทนที่จะเป็นไฟล์ที่ถูกลืม ClickUp Brain และ Brain MAX ช่วยให้ผู้นำและทีมดึงความหมายจากความรู้ที่กระจัดกระจายได้โดยไม่ต้องสลับไปมาระหว่างแอปต่างๆ
การแปลงข้อความเป็นคำพูดก้าวไปอีกขั้นหนึ่ง โดยเปลี่ยนความคิดอย่างรวดเร็วและการอัปเดตภาคสนามให้กลายเป็นบันทึกที่สามารถค้นหาได้ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาให้กับทีมได้หลายชั่วโมงทุกสัปดาห์ เพิ่มทรัพยากรที่มีโครงสร้างผ่านเทมเพลต และ AI จะเริ่มพูดภาษาเดียวกับองค์กรของคุณ
ทำไมต้องรอ?สมัครใช้ ClickUpวันนี้เลย! 📋



