10 กรณีการใช้งานการค้นหาสำหรับองค์กรด้วย AI

ทุกบริษัทต้องจ่ายภาษีที่ซ่อนอยู่: เวลาที่สูญเสียไปกับการค้นหาคำตอบที่ควรจะได้ในทันที คุณมีข้อมูลหลายเทราไบต์ เอกสารนับไม่ถ้วน และไฟล์สำคัญเพียงไฟล์เดียวที่ทุกคนยืนยันว่ามีอยู่แต่ไม่มีใครหาเจอ ในขณะเดียวกัน ทีมของคุณก็เสียเวลาทั้งบ่ายไปกับการค้นหาข้อมูลที่ควรใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาทีในการค้นหา

แพลตฟอร์มการค้นหาสำหรับองค์กรที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์แก้ไขปัญหาการขยายตัวของการทำงานนี้โดยเข้าใจว่าผู้คนกำลังมองหาอะไร

นี่คือเหตุผลที่ Contextual AI เข้าใจ ธุรกิจของคุณทั้งหมด—ข้อมูลของคุณ, กระบวนการทำงาน, และเครื่องมือของคุณ. มันสามารถส่งมอบผลลัพธ์ที่ชาญฉลาดที่ทีมของคุณสามารถไว้วางใจได้จริงๆ.

นี่คือ 10 กรณีการใช้งาน AI สำหรับการค้นหาในองค์กรที่ใช้งานได้จริงและแก้ปัญหาได้จริง นอกจากนี้ เราจะดูว่าClickUpช่วยให้การจัดการความรู้ในองค์กรเป็นเรื่องง่ายได้อย่างไร 🌟

เมื่อคำตอบกระจายอยู่ในอีเมล, เอกสาร, และตั๋ว, ลูกค้าต้องรอ.เทมเพลตฐานความรู้ของ ClickUpนำคู่มือเหล่านั้นมารวมไว้ในที่เดียว, เปลี่ยนการแก้ไขปัญหาซ้ำ ๆ และคำถามที่พบบ่อยให้กลายเป็นห้องสมุดที่ค้นหา, แชร์, และอัปเดตได้ง่าย.

เปลี่ยนเทมเพลตฐานความรู้ ClickUp ให้เป็นคลังข้อมูลที่สามารถค้นหาได้

การค้นหาแบบดั้งเดิมในองค์กรให้ความรู้สึกเหมือนการตะโกนคำถามออกไปในความว่างเปล่า คุณพิมพ์ว่า 'รายงานงบประมาณ' แล้วก็ได้เอกสารสุ่ม 500 ฉบับที่มีคำเหล่านั้นอยู่

AI เปลี่ยนแปลงสิ่งนี้โดยสิ้นเชิง 🤖

  • 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

นี่คือการเปรียบเทียบอย่างรวดเร็วเพื่อดูว่าทั้งสองตัวเปรียบเทียบกันอย่างไร:

หมวดหมู่การค้นหาแบบดั้งเดิมการค้นหาข้อมูลสำหรับองค์กรด้วยปัญญาประดิษฐ์
วิธีการค้นหาการจับคู่ตามคำสำคัญจะค้นหาคำหรือวลีที่ตรงกันการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการทำความเข้าใจการค้นหาเชิงความหมายเพื่อเข้าใจเจตนา
คุณภาพของผลลัพธ์คืนรายการยาว ๆ ที่มักไม่เกี่ยวข้องให้ข้อมูลโดยตรงที่เกี่ยวข้องและปรับให้เหมาะสมกับคำถาม
ขอบเขตของข้อมูลจำกัดการใช้งานเพียงหนึ่งแพลตฟอร์มหรือระบบแยกเท่านั้นค้นหาข้อมูลจากเครื่องมือ แอปพลิเคชัน และฐานข้อมูลหลายแห่งพร้อมกัน
การรับรู้บริบทไม่มีความเข้าใจในความหมายหรือความสัมพันธ์จดจำคำที่มีความหมายเหมือนกัน แนวคิดที่เกี่ยวข้อง และบริบทที่อยู่เบื้องหลังการค้นหา
ความสามารถในการเรียนรู้คงที่; ผลลัพธ์ไม่ดีขึ้นเมื่อใช้งานเรียนรู้จากพฤติกรรมของผู้ใช้และปรับตัวตลอดเวลา
ความร่วมมือมีการสนับสนุนการทำงานเป็นทีมเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลยแชร์ความรู้, อัปเดตโครงการ, และเนื้อหาเฉพาะทีม
เวลาตอบช้าลง; ผู้ใช้กรองผลลัพธ์ด้วยตนเองเร็วขึ้น; ส่งมอบเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดไว้ด้านหน้า
ประสบการณ์ของผู้ใช้พื้นฐานและธุรกรรมส่วนบุคคล, สัมผัสได้, และมีปฏิสัมพันธ์
ผลกระทบทางธุรกิจเวลาที่เสียไป, ความรู้ที่กระจัดกระจาย, และประสิทธิภาพที่ลดลงการตัดสินใจที่มีข้อมูลครบถ้วน, เวลาค้นหาที่ลดลง, และประสิทธิภาพที่สูงขึ้น

🧠 ข้อเท็จจริงสนุกๆ: การค้นหาภายในองค์กรถูกนำไปใช้ในสถานที่ที่ไม่คาดคิดด้วยเช่นกัน BBC ได้สร้างระบบภายในเพื่อช่วยให้นักข่าวสามารถค้นหาบทสัมภาษณ์และเนื้อหาการออกอากาศย้อนหลังหลายสิบปีได้ทันทีช่วยเร่งกระบวนการผลิตข่าวให้รวดเร็วขึ้น

กรณีการใช้งานที่สำคัญของระบบค้นหาด้วยปัญญาประดิษฐ์สำหรับองค์กร

ซอฟต์แวร์ค้นหาข้อมูลองค์กรด้วยAI เปลี่ยนแปลงวิธีที่ทีมเข้าถึงข้อมูลในทุกแผนก

การประยุกต์ใช้งานจริงเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าองค์กรต่างๆ แก้ไขปัญหาจริงและปรับปรุงกระบวนการทำงานประจำวันได้อย่างไรผ่านความสามารถในการค้นหาที่ชาญฉลาด🧑‍💻

1. ความเป็นเลิศในการบริการลูกค้า

กรณีการใช้งานการค้นหาขององค์กรด้วย AI ของ Airbnb
ผ่านทางAirbnb

🚩 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

ClickUp Brain สำหรับกรณีการใช้งานการค้นหา AI สำหรับการเงินในองค์กร
ขอความช่วยเหลือจาก ClickUp Brain เพื่ออธิบายความแตกต่างของงบประมาณในกระบวนการปฏิบัติการค้าปลีก

🚩 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

3. การค้นหาภายในองค์กรด้วย Google AI

กรณีการใช้งานการค้นหาขององค์กรด้วยปัญญาประดิษฐ์แบบดึงข้อมูลเสริมการสร้าง (RAG) ร่วมกับ Google Search
ผ่านทางGoogle Cloud

🚩 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

กรณีการใช้งานการค้นหาองค์กรด้วย AI ของ LexisNexis สำหรับด้านกฎหมาย
ผ่านทางLexisNexis

🚩 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

ClickUp Brain การค้นหาองค์กร รูปภาพเด่น
ClickUp Brain การค้นหาองค์กร รูปภาพเด่น

🚩 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

ClickUp Brain: เครื่องมือ AI สร้างสรรค์สำหรับผลลัพธ์การค้นหาที่เกี่ยวข้อง
รับรายละเอียดการขายและการอัปเดตทันทีด้วย ClickUp Brain

🚩 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

ย้อนกลับขั้นตอนการแก้ไขปัญหาสำหรับปัญหาไอทีที่เกิดขึ้นซ้ำด้วย ClickUp Brain

🚩 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

ClickUp Enterprise Search พร้อมเครื่องมือการทำงานร่วมกันสำหรับการค้นหาด้วยคำสำคัญ
รับผลลัพธ์จากแอปที่เชื่อมต่อและอื่นๆ ด้วย ClickUp Enterprise Search

🚩 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

ClickUp Brain สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงทั่วทั้งระบบองค์กร
ขับเคลื่อนโครงการไปข้างหน้าด้วยการอัปเดตทันทีจาก ClickUp Brain

🚩 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

กรณีการใช้งานการค้นหาขององค์กรด้วย AI ด้วย Consensus สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
ผ่านฉันทามติ

🚩 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

การค้นหาด้วย AI สำหรับองค์กรทำงานได้ดีที่สุดเมื่อเชื่อมโยงโดยตรงกับงานประจำวันเอกสารผลิตภัณฑ์ และการสนทนา

ClickUp วางชั้นการค้นหาด้วย AI ครอบคลุมทุกมุมของงาน ทำให้ทีมในหลากหลายอุตสาหกรรมสามารถค้นหาคำตอบและดำเนินการได้โดยไม่ต้องออกจากพื้นที่ทำงานของตน กล่าวโดยสรุป มันขจัดงานที่ไม่จำเป็นโดยการรวมงานทั้งหมดของคุณไว้ในแพลตฟอร์มเดียว

มาดูให้ใกล้ขึ้นกันเถอะ! 👀

ค้นหาทุกซอกทุกมุมของงาน

ClickUp Brain สำหรับการค้นหาองค์กร
ใช้ ClickUp Enterprise Search เพื่อดึงผลลัพธ์จากเอกสาร งาน และแอปที่เชื่อมต่อกัน

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

ClickUp Brain: สร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าด้วยความเกี่ยวข้องในการค้นหา
ขอให้ ClickUp Brain สรุปอุปสรรคที่ขัดขวางการทำงานจากทีมต่างๆ ในคำตอบเดียว

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

ClickUp Brain MAX: ขจัดปัญหาการขยายตัวของ AI อย่างไร้ทิศทาง พร้อมปกป้องข้อมูลสำคัญ
รวมโมเดล AI และแหล่งข้อมูลให้เป็นหนึ่งเดียวด้วย ClickUp Brain MAX

ตัวอย่างเช่น ผู้นำการดำเนินงานอีคอมเมิร์ซสามารถถามว่า 'แสดงแนวโน้มการร้องเรียนของลูกค้าเกี่ยวกับการจัดส่งล่าช้าในช่วงสามเดือนที่ผ่านมาให้ฉันดู'

Brain MAX ค้นหาเอกสารที่มีบันทึกตั๋ว, ปัญหาใน Jira ที่ยื่นโดยฝ่ายโลจิสติกส์และแบบฟอร์ม ClickUpที่มีข้อเสนอแนะ จากนั้นเน้นสาเหตุที่เกิดขึ้นซ้ำ เช่น การติดขัดในคลังสินค้าและความล่าช้าของผู้ขนส่ง ตัวช่วยนี้จะขจัดปัญหา AI ที่กระจายตัวมากเกินไป โดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มีโครงสร้างในจุดที่ทีมงานทำงานอยู่แล้ว

ค้นหาผ่านการพูด

ClickUp พูดเป็นข้อความ: เข้าถึงข้อมูลของคุณได้ทันที
สอบถามข้อสงสัยและรับการอัปเดตทันทีขณะเดินทางด้วย ClickUp Talk to Text

การแปลงเสียงเป็นข้อความใน ClickUpทำให้การค้นหาเป็นไปแบบไม่ต้องใช้มือ นี่คือวิธีการ:

ตัวอย่าง: ผู้อำนวยการฝ่ายขายภาคสนามที่เดินทางระหว่างเยี่ยมลูกค้าสามารถพูดว่า 'แสดงให้ฉันเห็นบัญชีองค์กรใดที่ย้ายเข้าสู่ขั้นตอนการทำสัญญาในเดือนนี้' และได้รับการอัปเดตแบบเรียลไทม์ภายใน ClickUp ผลลัพธ์จะรวมถึงงานจากขั้นตอนในกระบวนการขาย บันทึกจากการโทรกับลูกค้า และข้อเสนอที่เชื่อมโยงจาก Google Drive

ชมวิดีโอนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม:

💡 เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ: กระตุ้นให้ทีมปฏิบัติต่อการค้นหาเสมือนเป็นหน่วยความจำร่วมกัน ฝึกให้พวกเขาเพิ่มแท็ก อัปเดตหัวข้อ และร่วมสร้างคำถามที่พบบ่อย เพื่อให้ระบบพัฒนาอย่างต่อเนื่อง การค้นหาจะฉลาดได้เท่ากับข้อมูลที่ป้อนเข้าไปเท่านั้น

รักษาความรู้ของลูกค้าให้ถูกต้องและเข้าถึงได้

จัดระเบียบคู่มือลูกค้าให้เป็นศูนย์กลางที่สามารถค้นหาได้ด้วยเทมเพลตฐานความรู้ ClickUp

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

สร้างคลังกระบวนการภายในโดยใช้เทมเพลต ClickUp Wiki เพื่อให้ทีมเข้าถึงได้อย่างรวดเร็ว

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

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

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! 📋