ในปี 2025 โลกได้ก้าวข้ามการใช้ ChatGPT เป็นคำพ้องความหมายของปัญญาประดิษฐ์ในที่สุด
เมื่อเราได้ทดลองใช้เครื่องมือ AI หลากหลายประเภท—ตั้งแต่ผู้เขียน AIและโปรแกรมสร้างภาพ ไปจนถึงการตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงินและการประยุกต์ใช้ AI ในยานยนต์ ปัญญาประดิษฐ์ค่อยๆ กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตการทำงานของเรา
ประมาณ78% ของบริษัททั่วโลกเริ่มใช้AI ในอย่างน้อยหนึ่งส่วนของงาน ตั้งแต่บริการลูกค้าไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูล—เพิ่มขึ้นจาก 55% เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา
องค์กรที่ใช้ AI ในการทำงานเห็นผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม รวมถึงการทำงานที่รวดเร็วขึ้นและคุณภาพที่ดีขึ้นในงานประจำ ด้วยเครื่องมือที่ชาญฉลาดขึ้น หลายคนรายงานว่าสามารถประหยัดเวลาได้อย่างน้อย40-60 นาทีทุกวัน
แน่นอนว่าไม่ใช่ทุก AI ที่ถูกสร้างขึ้นมาเหมือนกัน และการนำมาใช้เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอที่จะรับประกันผลลัพธ์เหล่านี้ได้ นั่นคือเหตุผลที่บทความนี้ได้แยกแยะเทรนด์ AI ที่ครองโลกในปี 2025 ออกมาให้คุณได้ทราบ ตั้งแต่ระบบที่ดำเนินการแทนคุณ ไปจนถึงวิธีที่ทีมสามารถเปลี่ยนความรู้ที่กระจัดกระจายให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถค้นหาได้
เราจะแบ่งปันวิธีที่คุณสามารถนำการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ไปปรับใช้กับงานของทีมคุณได้ทันที
มาเริ่มกันที่การเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่ที่สุดและมีผลกระทบมากที่สุดกันก่อน
1. ปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทนและปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์
ในปี 2025 ความเร็วของการเปลี่ยนแปลงของ AI ทำให้มันไม่ได้เป็นเพียงผู้ช่วยที่เฉื่อยชาอีกต่อไป แต่กลายเป็นผู้ร่วมงานที่กระตือรือร้น นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงอย่างพื้นฐานจาก AI ที่เพียงแค่ตอบสนองต่อคำสั่ง ไปสู่ AI ที่ทำเป้าหมายให้สำเร็จอย่างกระตือรือร้น
ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์
ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI)เป็นประเภทหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถสร้างเนื้อหาต้นฉบับได้ ซึ่งรวมถึงข้อความ, รูปภาพ, โค้ด, และสรุป ทั้งหมดนี้สร้างขึ้นจากแบบแผนที่มันได้เรียนรู้มาจากข้อมูลการฝึกอบรมปริมาณมหาศาล ในปีนี้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models หรือ LLMs)(ซึ่งเป็นกำลังขับเคลื่อนเครื่องมือสร้างเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์และแชทบอทเช่น ChatGPT, Claude, และ Gemini) ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ดีขึ้นอย่างมากในการเข้าใจบริบท, สร้างเนื้อหาที่มีความถูกต้องมากขึ้น, และทำงานกับข้อมูลหลายประเภทพร้อมกัน
แนวโน้มของ AI สร้างสรรค์ที่ครองตลาดในปี 2025
การพัฒนา AI เชิงสร้างสรรค์ที่สำคัญในปีนี้ ได้แก่:
- การสร้างแบบหลายรูปแบบ: AI สามารถจัดการกับข้อความ, รูปภาพ, และวิดีโอในกระบวนการทำงานที่รวมเป็นหนึ่งเดียว ทำให้คุณสามารถสร้างสรุปโครงการและภาพแนวคิดจากคำสั่งเดียวกันได้
- ผลลัพธ์ที่คำนึงถึงบริบท: โมเดลเข้าใจประวัติโครงการและความชอบของทีมคุณ ปรับแต่งคำตอบให้ตรงกับความต้องการเฉพาะของคุณ
- การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์: เครื่องมือสร้างเนื้อหาทำงานร่วมกับงานแก้ไขของมนุษย์ได้อย่างราบรื่น ช่วยให้คุณและ AI ร่วมกันสร้างเอกสารได้อย่างไร้รอยต่อ
- ลดอาการประสาทหลอน: เทคนิคการสร้างความเชื่อมโยงกับโลกความเป็นจริงที่ดีขึ้น เช่นการเสริมสร้างการดึงข้อมูล (RAG) ทำให้ผลลัพธ์ของ AI มีความน่าเชื่อถือและถูกต้องตามข้อเท็จจริงมากขึ้น
🧠 ข้อเท็จจริงสนุกๆ: ชัยชนะของ AI ที่ใหญ่ที่สุดในปี 2025 มาจากทีมที่ฝัง AI เข้ากับกระบวนการทำงานประจำวันของพวกเขาโดยตรง แทนที่จะมองว่าเป็นโครงการเสริม ด้วยClickUp Brain ซึ่งเป็น AI ที่ตระหนักถึงบริบทมากที่สุดในโลก ที่สร้างขึ้นโดยตรงใน ClickUp คุณได้รับการสนับสนุนสำหรับการสร้างข้อความและผลลัพธ์แบบหลายรูปแบบ ตรงภายในพื้นที่ทำงานของคุณ
มันใช้บริบทของงานและเอกสารของคุณเพื่อปรับแต่งคำตอบให้เหมาะสม ร่วมมือกับการแก้ไขโดยมนุษย์ และอ้างอิงคำตอบจากข้อมูลในพื้นที่ทำงานเพื่อลดการเกิดภาพหลอน ผลลัพธ์คือ AI ที่ทำงานได้หลากหลายรูปแบบและกระบวนการทำงาน โดยไม่ต้องให้ทีมเปลี่ยนเครื่องมือหรืออธิบายบริบทซ้ำ
คุณสามารถกล่าวถึงมันได้ในความคิดเห็นของงานโดยการพิมพ์ @brain—เหมือนกับที่คุณทำกับเพื่อนร่วมงาน—เพื่อขอความช่วยเหลือในการทำงานของคุณ
เอเจนติก เอไอ
เอเจนติก AIหมายถึงระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถวางแผน ดำเนินการตามขั้นตอนหลายขั้นตอน และตัดสินใจเพื่อบรรลุเป้าหมายได้โดยไม่ต้องมีการกระตุ้นจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง ขณะที่ระบบปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) สร้างเนื้อหาเมื่อคุณร้องขอ เอเจนติก AI จะเป็นผู้ริเริ่มดำเนินการเอง โดยจะแยกเป้าหมายของคุณออกเป็นขั้นตอนย่อย ๆ และดำเนินการทั้งกระบวนการให้เสร็จสมบูรณ์ด้วยตนเอง
ลักษณะบางประการของปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทน ได้แก่:
- การมุ่งเน้นเป้าหมาย: มันเข้าใจวัตถุประสงค์ระดับสูงของคุณและทำงานย้อนกลับเพื่อสร้างแผนปฏิบัติการที่เป็นรูปธรรม
- การดำเนินการหลายขั้นตอน: สามารถทำงานที่ซับซ้อน เช่น การต้อนรับลูกค้าใหม่ ให้เสร็จสมบูรณ์ได้โดยไม่ต้องมีคำแนะนำทีละขั้นตอน
- การผสานเครื่องมือ: เชื่อมต่อกับระบบอื่น ๆ เพื่อรวบรวมข้อมูลและดำเนินการ เช่น ดึงข้อมูลจากสเปรดชีตเพื่ออัปเดตแดชบอร์ดโครงการ
- การแก้ไขตนเอง: สามารถระบุได้ว่าขั้นตอนใดในแผนที่ล้มเหลวและปรับแนวทางของมันอย่างอัตโนมัติเพื่อให้บรรลุเป้าหมายได้
แนวโน้มของปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทนที่ครองโลกในปี 2025
ในปี 2025 ทั้งสตาร์ทอัพในระยะเริ่มต้นและผู้เล่นรายใหญ่ในวงการเทคโนโลยีต่างผลักดันให้ปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทน (agentic AI) ถูกนำไปใช้ในทางปฏิบัติ:
- กลุ่มผู้ร่วมโครงการ Y Combinator ประจำฤดูใบไม้ผลิปี 2025 มีสตาร์ทอัพประมาณ 70 แห่งที่มุ่งเน้นระบบตัวแทน ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความเชื่อมั่นของนักลงทุนที่มีต่อระบบการทำงานอัตโนมัติ
- สตาร์ทอัพเฉพาะกลุ่ม: ผู้เล่นเฉพาะทางในด้านการดูแลสุขภาพ การเงิน และระบบอัตโนมัติสนับสนุน (เช่น Cognition AI, Hippocratic AI, Penciled, Regal. ai) แสดงให้เห็นถึงความเป็นอิสระในระดับตัวแทนข้ามอุตสาหกรรม
- นวัตกรรมแพลตฟอร์มกว้าง: บริษัทใหญ่เช่น AWS, Google, Microsoft, และ Salesforce ได้ผลักดันคุณสมบัติตัวแทนเข้าสู่เครื่องมือสำหรับองค์กร ตั้งแต่การจัดการกระบวนการทำงานอัตโนมัติไปจนถึงผู้ช่วยที่ตระหนักถึงบริบท
- การเข้าซื้อกิจการสตาร์ทอัพด้าน AI: ในโลกของซอฟต์แวร์การทำงาน แนวโน้มนี้ปรากฏให้เห็นในรูปแบบของการเข้าซื้อกิจการที่มีเป้าหมายเพื่อลดช่องว่างระหว่างการวางแผนและการดำเนินงาน ในเดือนธันวาคม 2025ClickUp ได้เข้าซื้อกิจการสตาร์ทอัพด้านการเขียนโค้ดด้วย AI ชื่อ Codegen เป้าหมายชัดเจน: เพื่อเร่งการพัฒนาClickUp Super Agents ตัวช่วยเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานเหมือนเพื่อนร่วมทีมมนุษย์ พวกเขาสามารถสร้างซอฟต์แวร์ ขับเคลื่อนงานให้ก้าวหน้า และดำเนินการต่างๆ โดยใช้บริบทจากงาน เอกสาร และการสนทนาของผู้ใช้ใน ClickUp ไม่ใช่แค่คำสั่งที่ถูกแยกออกมาเท่านั้น
ซูเปอร์เอเจนต์ไม่ได้เพียงแค่ทำงานอัตโนมัติเท่านั้น พวกเขาเข้าใจ จดจำ และดำเนินการโดยคำนึงถึงบริบท
ซูเปอร์เอเจนต์ไม่ได้เพียงแค่ทำงานอัตโนมัติเท่านั้น พวกเขาเข้าใจ จดจำ และดำเนินการโดยคำนึงถึงบริบท
🧠 เกร็ดความรู้: ซูเปอร์เอเจนต์ใน ClickUp มีทักษะมนุษย์มากกว่า 500 อย่าง!
คุณสามารถมอบหมายงานให้พวกเขา, @mention พวกเขาในความคิดเห็น, หรือให้พวกเขาอัปเดตงานและสรุปโดยไม่ต้องมีการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง. สิ่งนี้เปลี่ยนการประสานงานที่ซ้ำซากให้กลายเป็นงานเบื้องหลัง, ทำให้ทีมของคุณมีเวลาไปมุ่งเน้นกับการตัดสินใจที่มีคุณค่าสูงขึ้น.
สิ่งนี้สามารถทำได้เฉพาะในพื้นที่ทำงานแบบรวมศูนย์ที่ตัวแทน AI มีบริบทครบถ้วน ซึ่งช่วยขจัดความแตกแยกที่ทำให้เครื่องมือ AI แบบแยกส่วนมีประสิทธิภาพน้อยลง
🎥 ดูวิดีโอนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม:
AI เชิงสร้างสรรค์กับ AI เชิงปฏิบัติการ: เปรียบเทียบโดยสังเขป
| แง่มุม | ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ | เอเจนติก เอไอ |
|---|---|---|
| บทบาทหลัก | สร้างเนื้อหาตามคำขอ | ดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย |
| วิธีการทำงาน | ตอบสนองต่อคำแนะนำ | วางแผนและดำเนินการตามขั้นตอนด้วยตนเอง |
| ระดับความคิดริเริ่ม | ตอบสนองอย่างรวดเร็ว | เชิงรุก |
| ผลลัพธ์ทั่วไป | ข้อความ, รูปภาพ, โค้ด, สรุป | การทำงานที่เสร็จสมบูรณ์และการอัปเดตงาน |
| การมีส่วนร่วมของมนุษย์ | จำเป็นต้องใช้สำหรับทุกคำสั่ง | ต้องการเป็นหลักเพื่อเป็นแนวทางหรือการกำกับดูแล |
| เหมาะที่สุดสำหรับ | การเขียน, การระดมความคิด, การสรุป | การประสานงาน, การทำงานอัตโนมัติ, การติดตามผล |
2. ปัญญาประดิษฐ์ในหุ่นยนต์, การดูแลสุขภาพ, และยานพาหนะอัจฉริยะ
ปีนี้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นสิ่งที่จับต้องได้ ก้าวข้ามจากซอฟต์แวร์ไปสู่โลกกายภาพ หุ่นยนต์เริ่มรับคำสั่งด้วยเสียง อุปกรณ์สวมใส่เริ่มป้อนข้อมูลสดเข้าสู่การตัดสินใจด้านการดูแล รถยนต์ตัดสินใจด้วยตนเองมากขึ้น
เมื่อปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นสิ่งที่มีรูปร่าง ปัญหาที่ยากที่สุดก็เปลี่ยนจาก "โมเดลสามารถทำสิ่งนี้ได้หรือไม่?" เป็น "ทีมสามารถจัดการทุกสิ่งรอบๆ มันได้หรือไม่?" เป็นผลให้เราได้เห็นเครื่องมือการจัดการโครงการที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์มากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับทีมในด้านการดูแลสุขภาพ เทคโนโลยี และยานยนต์
🤖 หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ
โรงงานและคลังสินค้าได้กลายเป็นสถานที่ที่ชาญฉลาดมากขึ้นในปีนี้ ด้วยการเพิ่มขึ้นของหุ่นยนต์มนุษย์และหุ่นยนต์ร่วมมือ (โคบอท) ที่ทำงานร่วมกับทีมมนุษย์:
- ในญี่ปุ่นเซเว่น-อีเลฟเว่น ได้ร่วมมือกับเทเล็กซิสเซนซ์เพื่อพัฒนาหุ่นยนต์มนุษย์ที่มีเป้าหมายเพื่อแก้ไขปัญหาการขาดแคลนแรงงานในธุรกิจค้าปลีกและโลจิสติกส์
- ใน สภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม บริษัทอย่าง Accenture และ Schaeffler ได้เริ่มทดสอบฝูงหุ่นยนต์มนุษย์อเนกประสงค์ในโรงงานดิจิทัลจำลอง ซึ่งบ่งชี้ถึงโครงการนำร่องที่หุ่นยนต์จะช่วยในการตรวจสอบ การเคลื่อนย้าย และงานประจำบนพื้นโรงงานและคลังสินค้า
ด้วยการผสานรวมของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์และหุ่นยนต์ คุณสามารถควบคุมเครื่องจักรที่ซับซ้อนได้ด้วยคำสั่งภาษาธรรมชาติที่ง่ายและเป็นธรรมชาติ
ความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการวิจัยหุ่นยนต์ในปี 2025 คือการเกิดขึ้นของ โมเดล Vision-Language-Action (VLA) เช่นHelixและ Gemini Robotics โมเดลเหล่านี้ผสานการรับรู้ทางภาพเข้ากับความเข้าใจภาษา ทำให้หุ่นยนต์สามารถตีความ คำสั่งภาษาธรรมชาติ และ ดำเนินการตามคำสั่งนั้น ด้วยการเคลื่อนไหวที่ประสานกัน
💡 เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ: สำหรับทีมปฏิบัติการและทีมผลิตภัณฑ์ที่จัดการโครงการฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เหล่านี้ การประสานงานระหว่างฝ่ายวิศวกรรม การผลิต และโลจิสติกส์อาจกลายเป็นฝันร้ายได้ การพลาดกำหนดเวลาและการสื่อสารที่คลาดเคลื่อนนำไปสู่ความล่าช้าที่มีค่าใช้จ่ายสูง
บริหารโครงการที่ซับซ้อนตั้งแต่ต้นจนจบด้วย ClickUp ติดตามข้อมูลจำเพาะของฮาร์ดแวร์ จัดการการอนุมัติแบบสเตจ-เกต และสรุปเอกสารทางเทคนิคที่ซับซ้อนสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคด้วยClickUp สำหรับทีมผลิตภัณฑ์!
⌚️ การดูแลสุขภาพและอุปกรณ์สวมใส่
ในด้านการดูแลสุขภาพ AI ได้เร่งกระบวนการทุกอย่างตั้งแต่การค้นพบยาไปจนถึงแผนการรักษาที่ปรับให้เหมาะกับบุคคล อุปกรณ์สวมใส่และอุปกรณ์ติดตามสุขภาพเริ่มสร้างข้อมูลผู้ป่วยอย่างต่อเนื่อง ขณะที่โมเดล AI ช่วยระบุความเสี่ยง แนะนำการรักษา หรือเร่งกระบวนการวิจัย เป้าหมายไม่ใช่การแทนที่แพทย์ แต่เป็นการสนับสนุนการตัดสินใจที่ดีขึ้นและรวดเร็วยิ่งขึ้น
- อุปกรณ์สวมใส่ที่ชาญฉลาดกำลังถูกจับคู่กับอัลกอริทึมขั้นสูงเพื่อการตรวจจับโรคในระยะเริ่มต้น นักวิจัยได้สาธิตให้เห็นว่าแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่ (เช่น ECG ของ Apple Watch) สามารถคัดกรองภาวะหัวใจที่มีโครงสร้างผิดปกติได้ด้วยความแม่นยำสูง
- ผู้ผลิตอุปกรณ์สวมใส่ได้เปิดตัวอุปกรณ์ เช่นแหวนอัจฉริยะ Evie ที่มีแชทบอท AI ซึ่งได้รับการฝึกฝนจากแหล่งข้อมูลวารสารทางการแพทย์มากกว่า 100,000 ฉบับ โดยมีเป้าหมายในการให้คำแนะนำด้านสุขภาพที่อ้างอิงจากข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ แทนที่จะเป็นข้อมูลทั่วไป
💡 เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ: ทีมเทคโนโลยีด้านการดูแลสุขภาพต้องเผชิญกับการสร้างสมดุลที่ยากลำบาก: พวกเขาจำเป็นต้องสร้างนวัตกรรมอย่างรวดเร็วในขณะที่ต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวด เช่น HIPAA เครื่องมือโครงการแบบดั้งเดิมมักขาดความปลอดภัยและความยืดหยุ่นที่จำเป็นสำหรับงานที่มีความอ่อนไหวนี้
รักษาบันทึกที่ชัดเจนว่าใครเข้าถึงอะไรและเมื่อใด และจัดการโครงการอย่างปลอดภัยด้วยระบบควบคุมสิทธิ์และการติดตามการเปลี่ยนแปลงขั้นสูงของ ClickUp รับเอกสารที่คุณต้องการสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้วยบันทึกการตรวจสอบของ ClickUp ซึ่งให้ข้อมูลเหตุการณ์โดยละเอียดและติดตามทุกอย่างตั้งแต่การเข้าสู่ระบบของผู้ใช้ไปจนถึงการเปลี่ยนแปลงในฟิลด์ที่กำหนดเอง
ยานพาหนะอัตโนมัติ
ยานพาหนะอัตโนมัติและกึ่งอัตโนมัติยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องในปี 2025 โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม เช่น ทางหลวงและเขตนำร่องในเมือง
- Alphabet's Waymo ยังคงเป็นผู้นำในการให้บริการรถแท็กซี่ไร้คนขับ โดยขยายจำนวนรถในฝูงบินเป็นประมาณ 2,500 คัน และให้บริการผู้โดยสารแบบเสียค่าโดยสารหลายแสนเที่ยวต่อสัปดาห์ในหลายเมือง เช่น ซานฟรานซิสโก ฟีนิกซ์ และลอสแอนเจลิส ภายในสิ้นปี บริษัทได้ให้บริการมากกว่า14 ล้านเที่ยว ซึ่งมากกว่าสามเท่าของยอดรวมในปี 2024
- ผู้เล่นรายเล็กอย่าง Zoox และ Avride ก็ได้ขยายบริการในบางเมืองเช่นกัน ซึ่งบ่งชี้ว่านี่ไม่ใช่แค่เรื่องของ Waymo เท่านั้น แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นสู่เครือข่ายการเรียกรถอัตโนมัติ
- เทสลาเริ่มให้บริการโรโบแท็กซี่ในเมืองออสติน รัฐเท็กซัส ทดสอบการขับขี่โดยไม่มีคนขับบนถนนสาธารณะ
เบื้องหลังการทำงาน ระบบเหล่านี้อาศัยชั้นของปัญญาประดิษฐ์หลายชั้นที่ทำงานร่วมกัน พวกมันรับรู้โลก ทำนายพฤติกรรม วางแผนการกระทำ และดำเนินการตัดสินใจในเวลาจริง
3. การเพิ่มขึ้นของชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
🧠 ข้อเท็จจริงสนุกๆ: มีการประมาณว่า 90% ของข้อมูลทั้งหมดในโลกถูกสร้างขึ้นในช่วงสองปีที่ผ่านมาเพียงอย่างเดียว ในปี 2025 เพียงปีเดียว โลกคาดว่าจะสร้างข้อมูลถึง181 เซตตะไบต์ข้อมูลหนึ่งเซตตะไบต์ = 1,000 เอ็กซะไบต์ หรือ 1,000 ล้านเทระไบต์ หรือ 1 ล้านล้านกิกะไบต์!
สามารถกล่าวได้อย่างปลอดภัยว่าในปี 2025 บริษัทส่วนใหญ่ไม่ได้ขาดแคลนข้อมูลเลย ในความเป็นจริง พวกเขากำลังจมอยู่ในข้อมูลนั้น ปัญหาคือข้อมูลเหล่านั้นอยู่ที่ไหน ข้อมูลส่วนใหญ่ขององค์กรกระจัดกระจายอยู่ในเอกสาร อีเมล กระทู้แชท บันทึกการประชุม และไฟล์บันทึกเสียง ไม่ได้อยู่ในแถวและคอลัมน์ที่เป็นระเบียบ และไม่ได้อยู่ในที่เดียว
นี่กลายเป็นปัญหาจริงเมื่อทีมต่างๆ พยายามใช้ AI ในการทำงาน เครื่องมือ AI สามารถสร้างคำตอบได้อย่างรวดเร็ว แต่หากไม่มีข้อมูลที่ยุ่งเหยิงและไม่มีโครงสร้างเหล่านี้ คำตอบเหล่านั้นมักจะขาดบริบทหรือความถูกต้อง คุณอาจได้รับ คำตอบ หนึ่งคำตอบ แต่ไม่ใช่คำตอบที่ ถูกต้อง
ในขณะเดียวกัน ทีมต่างๆ ก็เริ่มลงทุนในเทคโนโลยีที่ทำให้ข้อมูลประเภทนี้สามารถใช้งานได้ เครื่องมือที่ช่วยให้สามารถค้นหาเชิงความหมายและดึงข้อมูลตามความหมายได้เติบโตเร็วที่สุดในบรรดาเทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI เป้าหมายเปลี่ยนจากการจัดเก็บข้อมูลไปสู่การ ค้นหา และ ใช้ ข้อมูลเมื่อจำเป็น ในปี 2025 AI สามารถทำให้ข้อมูลทั้งหมดนี้ค้นหาได้และนำไปใช้ได้จริงในระดับใหญ่
เทคโนโลยีที่ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้ประกอบด้วย:
- ฐานข้อมูลเวกเตอร์: ฐานข้อมูลเฉพาะทางเหล่านี้จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบของตัวแทนทางคณิตศาสตร์ ทำให้สามารถค้นหาตามความหมายและบริบทได้ ไม่ใช่เพียงแค่คำค้นหา—ตลาดนี้คาดว่าจะขยายตัวถึง7.34 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030
- การฝังแบบจำลอง: สิ่งเหล่านี้จะแปลงข้อความ รูปภาพ และเสียงของคุณให้เป็นเวกเตอร์ที่สามารถค้นหาได้ซึ่งฐานข้อมูลสามารถเข้าใจได้
- กราฟความรู้: กราฟเหล่านี้ทำหน้าที่เชื่อมโยงความสัมพันธ์ระหว่างแนวคิดและสิ่งต่าง ๆ ช่วยให้ AI เข้าใจว่างานของคุณเชื่อมโยงกันอย่างไร
- การเพิ่มประสิทธิภาพการสร้างเนื้อหาด้วยการค้นหา (RAG): เทคนิคนี้ผสานการค้นหาเข้ากับการสร้างเนื้อหาโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้ได้คำตอบที่ถูกต้องและมีพื้นฐานจากเอกสารจริงของคุณ
ปัญหาการขยายตัวของงาน
แนวโน้มนี้เผยให้เห็นปัญหาที่ใหญ่กว่า:การขยายตัวของงาน (Work Sprawl) ความรู้ถูกกระจายอยู่ในเครื่องมือที่เชื่อมต่อกันน้อยเกินไป ทำให้ทั้งคนและ AI มองเห็นภาพรวมได้ยาก
นั่นคือเหตุผลที่หลายทีมเริ่มหันมาใช้แพลตฟอร์มการทำงานที่รวม AI เข้าด้วยกันมากขึ้นเช่น ClickUp แพลตฟอร์มเหล่านี้เป็นสถานที่ที่งาน เอกสาร การแชท และไฟล์ต่างๆ อยู่ร่วมกันและสามารถค้นหาได้เป็นหนึ่งเดียว เมื่อข้อมูลเชื่อมโยงกัน AI จะมีประโยชน์มากขึ้น คำตอบมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น และทีมต่างๆ ใช้เวลาน้อยลงในการค้นหาและใช้เวลาทำงานมากขึ้น
📮 ClickUp Insight: มืออาชีพโดยเฉลี่ยใช้เวลา 30 นาทีขึ้นไปต่อวันในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับงาน—นั่นคือมากกว่า 120 ชั่วโมงต่อปีที่สูญเสียไปกับการค้นหาอีเมล, กระทู้ใน Slack และไฟล์ที่กระจัดกระจาย ผู้ช่วย AI อัจฉริยะที่ฝังอยู่ในพื้นที่ทำงานของคุณสามารถเปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ได้ เข้าสู่ ClickUp Brain มันมอบข้อมูลเชิงลึกและคำตอบทันทีโดยการดึงเอกสาร การสนทนา และรายละเอียดงานที่ถูกต้องขึ้นมาในเวลาเพียงไม่กี่วินาที—เพื่อให้คุณหยุดค้นหาและเริ่มทำงานได้ทันที 💫 ผลลัพธ์จริง: ทีมอย่าง QubicaAMF สามารถประหยัดเวลาได้มากกว่า 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์โดยใช้ ClickUp—นั่นคือมากกว่า 250 ชั่วโมงต่อปีต่อคน—ด้วยการกำจัดกระบวนการจัดการความรู้ที่ล้าสมัย ลองจินตนาการดูว่าทีมของคุณจะสามารถสร้างอะไรได้บ้างหากมีเวลาเพิ่มอีกหนึ่งสัปดาห์ในแต่ละไตรมาส!
💡 เคล็ดลับมืออาชีพ: คุณสามารถค้นหาอะไรก็ได้ ทุกที่ ด้วยฟีเจอร์ AI Enterprise Search ของ ClickUp รวมการค้นหาเนื้อหาทั้งหมดของคุณใน ClickUpไม่ว่าจะเป็นเอกสาร ความคิดเห็น งาน และแชท รวมถึงดึงผลลัพธ์จากแอปที่เชื่อมต่ออย่าง Figma และ GitHub ได้อีกด้วย
4. ข้อมูลสังเคราะห์
ข้อมูลสังเคราะห์คือข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นโดยมนุษย์เพื่อเลียนแบบรูปแบบของข้อมูลในโลกจริง โดยไม่ประกอบด้วยรายละเอียดที่ละเอียดอ่อนหรือเป็นส่วนตัวใดๆ เป็นโซลูชันที่ทรงพลังสำหรับการฝึกฝนโมเดล AIเมื่อข้อมูลจริงมีอยู่น้อยหรือได้รับการคุ้มครองตามกฎระเบียบความเป็นส่วนตัว เช่น GDPR
- ในปี 2025 คุณภาพของข้อมูลสังเคราะห์ได้พัฒนาขึ้นอย่างมาก ส่งผลให้มีการนำไปใช้ในกรณีที่มีความสำคัญต่อภารกิจอย่างกว้างขวางตั้งแต่การสร้างสถานการณ์เฉพาะสำหรับยานยนต์ไร้คนขับ ไปจนถึงการเสริมชุดข้อมูลภาพทางการแพทย์โดยไม่เสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย
- สัญญาณตลาดสะท้อนการเปลี่ยนแปลงนี้เช่นกัน ในปี 2025 ตลาดข้อมูลสังเคราะห์ระดับโลกมีมูลค่าประมาณ 486 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยคาดว่าจะมีการเติบโตอย่างแข็งแกร่งในปีต่อๆ ไป
5. ฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์
ความก้าวหน้าอันน่าทึ่งของปัญญาประดิษฐ์ในปี 2025 เกิดจากการปฏิวัติด้านฮาร์ดแวร์
- ตลาดสำหรับชิป AI ซึ่งรวมถึง GPU, NPU และซิลิคอนที่ออกแบบเฉพาะ เติบโตอย่างรวดเร็ว โดยประมาณการว่าจะมีมูลค่าประมาณ 203 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025เนื่องจากความต้องการในการประมวลผลงาน AI ที่เพิ่มขึ้น
- NVIDIA ได้เปิดเผยสถาปัตยกรรม GPU ใหม่ซึ่งออกแบบมาเพื่อเร่งความเร็วทั้งการฝึกอบรมแบบจำลองและการอนุมานข้อมูลในศูนย์ข้อมูล ในขณะเดียวกันAMD ได้เปิดตัวระบบ AI ขนาดแร็คที่สร้างขึ้นเพื่อรองรับแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่สูงขึ้นและการปรับขนาดที่ง่ายขึ้นสำหรับการใช้งานขนาดใหญ่
ผู้ให้บริการคลาวด์ก็มีบทบาทสำคัญเช่นกัน
- ที่งาน re:Invent 2025AWS ได้ประกาศชิปและเครื่องมือแบบกำหนดเองใหม่เพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถรันโมเดล AI ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- บริษัท Tsavorite Scalable Intelligence รายงานยอดสั่งจองล่วงหน้าสำหรับชิป AI ยืดหยุ่นได้มากกว่า 100 ล้านดอลลาร์ ซึ่งออกแบบมาเพื่อรองรับงานหลากหลายประเภท
ความก้าวหน้าเหล่านี้ร่วมกันทำให้โมเดล AI ที่ใหญ่ขึ้นและเร็วขึ้นมีราคาที่จับต้องได้และใช้งานได้จริงมากขึ้น ขับเคลื่อนทุกสิ่งตั้งแต่ระบบอัตโนมัติไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลในองค์กรประจำวัน
6. การกำกับดูแล AI, จริยธรรม, และการกำกับดูแล
เมื่อปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีพลังมากขึ้น ความจำเป็นในการกำกับดูแลและควบคุม AIก็กลายเป็นเรื่องเร่งด่วน ในปีนี้ได้เห็นการนำมาใช้ของกรอบการทำงานที่สำคัญ เช่น พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป (ซึ่งจะมีผลบังคับใช้ในเดือนกุมภาพันธ์ปี 2025) และกฎระเบียบที่กำลังเกิดขึ้นในสหรัฐอเมริกา ทั้งหมดมุ่งเน้นไปที่การประกันว่า AI จะถูกพัฒนาและนำไปใช้อย่างรับผิดชอบ
ประเด็นสำคัญของการกำกับดูแลปัญญาประดิษฐ์ประกอบด้วย:
- การจำแนกความเสี่ยง: การจัดประเภทระบบปัญญาประดิษฐ์ตามระดับความรุนแรงที่อาจเกิดขึ้น
- ข้อกำหนดด้านความโปร่งใส: การบันทึกวิธีการที่ระบบ AI ใช้ในการตัดสินใจ
- การตรวจสอบอคติ: การทดสอบผลลัพธ์ของ AI อย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าไม่ก่อให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรมหรือเลือกปฏิบัติ
- การกำกับดูแลโดยมนุษย์: การรักษาระดับการควบคุมที่เหมาะสมโดยมนุษย์ต่อการตัดสินใจของ AI ที่มีความเสี่ยงสูง
สำหรับทีมที่นำ AI ไปใช้ ภูมิทัศน์ใหม่นี้สร้างความท้าทายที่สำคัญ คุณต้องเผชิญกับข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เพิ่มขึ้นและความรับผิดชอบที่ไม่ชัดเจน ใครเป็นผู้รับผิดชอบเมื่อ AI ทำผิดพลาด? คุณจะบันทึกกระบวนการตัดสินใจของ AI สำหรับผู้ตรวจสอบได้อย่างไร?
💡 คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ: สร้างกระบวนการทำงานด้านการกำกับดูแล AI ของคุณโดยตรงใน ClickUp เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการจัดการความเสี่ยง สร้างคลังข้อมูลกลางของระบบ AI ทั้งหมด ติดตามงานที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามข้อกำหนด จัดการการประเมินความเสี่ยง และรักษาเส้นทางการตรวจสอบที่สมบูรณ์—ทั้งหมดใน ClickUp ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเฉพาะบุคลากรที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงโมเดลหรือข้อมูล AI ที่มีความอ่อนไหวได้ด้วยระบบควบคุมการอนุญาตของ ClickUp รับความโปร่งใสอย่างเต็มที่เกี่ยวกับข้อมูลที่ AI ของคุณเข้าถึง เนื่องจาก ClickUp Brain ทำงานบนข้อมูลของคุณภายในพื้นที่ทำงานที่ปลอดภัยของคุณ
7. ปัญญาประดิษฐ์และความปลอดภัยทางไซเบอร์
ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้พิสูจน์ให้เห็นว่าเป็นดาบสองคมในปี 2025 ในด้านหนึ่ง มันได้เสริมสร้างการป้องกันผ่านการตรวจจับภัยคุกคามที่รวดเร็วขึ้นและการตอบสนองต่อเหตุการณ์โดยอัตโนมัติ ในอีกด้านหนึ่ง มันได้มอบวิธีการใหม่ให้กับผู้โจมตีในการขยายความเสียหาย
- อีเมลฟิชชิ่งที่สร้างโดย AI กลายเป็นเรื่องยากที่จะสังเกตเห็น
- ดีปเฟคมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น
- การโจมตีที่เคยใช้เวลาหลายวันในการวางแผนสามารถดำเนินการได้ภายในไม่กี่นาที
แน่นอนว่าองค์กรต่างๆ ได้ตอบสนอง การศึกษาอุตสาหกรรมในปี 2025 พบว่า68% ของบริษัทลงทุนในระบบป้องกันที่ใช้ AI เช่น ระบบตรวจจับและตอบสนองการหลอกลวงอัตโนมัติ เพื่อรับมือกับภัยคุกคามเหล่านี้
💡 เคล็ดลับมืออาชีพ: สร้างความเท่าเทียมให้กับทีมปฏิบัติการด้านความปลอดภัยของคุณด้วย ClickUp จัดการกระบวนการตอบสนองต่อเหตุการณ์ทั้งหมดในที่เดียวและเรียกใช้แผนตอบสนองโดยอัตโนมัติทันทีเมื่อตรวจพบภัยคุกคามด้วยClickUp Automations ติดตามตัวชี้วัดภัยคุกคามที่สำคัญแบบเรียลไทม์ และช่วยให้ผู้วิเคราะห์สรุปรายงานเหตุการณ์และข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามได้อย่างรวดเร็วด้วย ClickUp Dashboards และ ClickUp Brain
วิธีใช้ประโยชน์จากแนวโน้ม AI ในกระบวนการทำงานของคุณ
ทีมส่วนใหญ่ทราบดีว่า AI มีความสำคัญ. สิ่งที่ยากกว่าคือการรู้ว่าจะผสานมันเข้ากับงานของคุณอย่างไรโดยไม่เสียเวลาและเงินไปเปล่า ๆ. การนำมาใช้โดยไม่มีแผนมักนำไปสู่ความสับสน, การมีเครื่องมือมากเกินไป, และผลลัพธ์ที่น่าผิดหวัง.
กุญแจสำคัญสู่การเปลี่ยนแปลงด้วย AIที่ประสบความสำเร็จคือการเริ่มต้นจากสิ่งเล็ก ๆ และสร้างแรงผลักดันอย่างต่อเนื่อง แทนที่จะพยายามทำทุกอย่างพร้อมกัน ให้มุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้งานที่มีผลกระทบสูงและมีความเสี่ยงต่ำ ซึ่งสามารถสร้างคุณค่าได้ทันที รวบรวมงานของคุณให้อยู่ในแพลตฟอร์มที่น้อยลงและเชื่อมโยงกันมากขึ้น เพื่อให้ AI ของคุณมีบริบทที่จำเป็นในการช่วยเหลือได้อย่างแท้จริง
นี่คือขั้นตอนที่สามารถทำได้ในวันนี้:
- ตรวจสอบชุดเครื่องมือของคุณ: ระบุจุดที่เครื่องมือที่แยกจากกันกำลังสร้างข้อมูลที่แยกส่วน
- รวมบริบท: ย้ายงานของคุณไปยังแพลตฟอร์มเดียวที่รวมศูนย์ เพื่อให้ AI ของคุณสามารถมองเห็นภาพรวมทั้งหมดได้
- เริ่มต้นด้วยการสรุป: การใช้ AI เพื่อสรุปเอกสารยาวหรือบันทึกการประชุมเป็นจุดเริ่มต้นที่มีความเสี่ยงต่ำแต่มีคุณค่าสูง
- การใช้งาน AI ในเอกสาร: บันทึกอย่างง่ายว่าทีมของคุณใช้ AI ที่ไหนและอย่างไร เพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับความต้องการด้านการกำกับดูแลในอนาคต
ขั้นตอนเหล่านี้ช่วยให้ทีมสร้างความมั่นใจในการใช้ AI พร้อมหลีกเลี่ยงความซับซ้อนที่ไม่จำเป็น
ทำไมการขยายตัวของปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นปัญหาในปี 2025
เมื่อการนำ AI มาใช้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว หลายบริษัทเลือกที่จะขยายกว้างแทนที่จะเจาะลึก เครื่องมือใหม่ถูกเพิ่มเข้ามาอย่างรวดเร็ว มักไม่มีการกำหนดผู้รับผิดชอบหรือกลยุทธ์ที่ชัดเจน ผลลัพธ์คือAI Sprawl: การสะสมของเครื่องมือ โมเดล และแพลตฟอร์ม AI ที่ไม่เชื่อมโยงกัน ซึ่งกระจายอยู่ทั่วทั้งทีม
ในตอนแรก สิ่งนี้รู้สึกเหมือนเป็นนวัตกรรมใหม่ แต่เมื่อเวลาผ่านไป มันกลับกลายเป็นเรื่องที่เหนื่อยล้า
จากการสำรวจของ ClickUp ในปี 2025 ที่มีผู้เข้าร่วมกว่า 1,000 คนซึ่งเป็นพนักงานที่มีความรู้พบว่าแม้ว่าบริษัทต่างๆ จะลงทุนในเครื่องมือ AI หลายสิบรายการ แต่พนักงานส่วนใหญ่ใช้เพียง หนึ่งถึงสี่ เท่านั้น เกือบครึ่งหนึ่งของทีมได้ละทิ้งเครื่องมือ AI ที่พวกเขาเคยนำมาใช้ภายในปีที่ผ่านมา ผู้ตอบแบบสอบถามหลายคนกล่าวว่าพวกเขารู้สึกเฉยๆ หรือแม้กระทั่งโล่งใจหากเครื่องมือหลายตัวถูกลบออกไป
สิ่งที่ได้เรียนรู้คือ: การมี AI มากขึ้นไม่ได้หมายความว่าจะทำงานได้ดีขึ้นโดยอัตโนมัติ
การเปลี่ยนแปลงจากการขยายตัวของ AI ไปสู่การรวมตัวของ AI
ประสบการณ์เหล่านี้ผลักดันให้ทีมต่างๆ ต้องทบทวนแนวทางของตนใหม่ แทนที่จะเพิ่มเครื่องมือมากขึ้น องค์กรหลายแห่งเริ่มรวม AI เข้ากับแพลตฟอร์มที่มีการทำงานอยู่แล้วAI ที่อิงตามบริบทกลายเป็นแนวทางหลัก
การเปลี่ยนแปลงนี้ถือเป็นการก้าวไปสู่พื้นที่ทำงาน AI แบบบูรณาการ: สภาพแวดล้อมที่งาน เอกสาร การสนทนา และข้อมูลต่าง ๆ อยู่ร่วมกัน และ AI ถูกฝังอยู่ในกระบวนการทำงานประจำวันโดยตรง แทนที่จะถูกวางซ้อนอยู่ด้านบน
และ ClickUp คือการสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงนั้น
แทนที่จะนำเสนอ AI เป็นส่วนเสริมแยกต่างหาก มันฝัง AI ลงไปในเวิร์กสเปซโดยตรง ซึ่งเป็นที่ที่ทีมวางแผน ทำงานร่วมกัน และดำเนินการ
| ความท้าทาย | แนวทางแบบดั้งเดิม | พื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์ (ClickUp) |
|---|---|---|
| การสร้างเนื้อหา | เครื่องมือเขียน AI แยกต่างหาก | ClickUp Brain สร้างขึ้นในบริบท |
| บันทึกการประชุม | แอปถอดเสียงแบบสแตนด์อโลน | ผู้ช่วยจดบันทึก AI สร้างงานโดยอัตโนมัติ |
| การค้นหาความรู้ | การค้นหาเครื่องมือหลายรายการ | การค้นหา AI สำหรับองค์กรครอบคลุมทุกงาน |
| การอัตโนมัติของงาน | การตั้งค่าด้วยตนเองข้ามเครื่องมือ | ระบบอัตโนมัติภาษาธรรมชาติ + ซูเปอร์เอเย่นต์ในที่เดียว |
ด้วย ClickUp ทีมงานสามารถเข้าถึงทั้ง AI เชิงสร้างสรรค์และ AI เชิงปฏิบัติการ ได้ในที่เดียว
- ClickUp Brain สร้างเนื้อหา สรุปงาน และตอบคำถาม ในขณะที่ Super Agents อัตโนมัติการดำเนินการ ในงานและโครงการต่างๆ
- การค้นหาด้วย AI สำหรับองค์กรแสดงข้อมูล จากเอกสาร งาน ความคิดเห็น และเครื่องมือที่ผสานรวม เช่น Google Drive และ Figma พร้อมด้วยการควบคุมระดับองค์กรที่รองรับความปลอดภัยและการกำกับดูแล
แนวทางนี้แตกต่างอย่างพื้นฐานจากการใช้เครื่องมือ AI แยกกัน มันให้บริบทที่ AI ต้องการเพื่อที่จะเป็นประโยชน์อย่างแท้จริง และทำให้ทีมมีระบบที่ต้องจัดการน้อยลง
ด้วย ClickUp คุณจะได้รับระบบเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างครบถ้วนในที่เดียว พร้อมฟีเจอร์ต่างๆ เช่นAI Notetakerสำหรับการประชุม,ClickUp Talk to Textสำหรับคำสั่งเสียง และการเข้าถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายตัว รวมถึงโมเดลล่าสุดจาก Claude, Gemini และ ChatGPT
สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรสำหรับอนาคตของการทำงาน
อนาคตของการทำงานไม่ได้เกี่ยวกับการแทนที่มนุษย์ด้วย AI แต่เป็นการเสริมศักยภาพของมนุษย์และทำให้งานที่น่าเบื่อหน่ายซึ่งขัดขวางนวัตกรรมเป็นไปโดยอัตโนมัติ
ทีมที่ยอมรับการใช้พื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์ ซึ่ง มนุษย์และตัวแทน AI ทำงานร่วมกัน ด้วยบริบทที่ครบถ้วนสมบูรณ์ จะสามารถแซงหน้าทีมที่ยังคงใช้เครื่องมือที่แยกจากกันหลายสิบอย่างได้อย่างมาก
นั่นคือวิธีที่ทีมสามารถ ก้าวข้ามปัญหาการขยายตัวของการทำงาน, การขยายตัวของบริบท, และการขยายตัวของ AI และเริ่มได้รับคุณค่าที่แท้จริงจาก AI
ลองใช้ ClickUp ฟรีเพื่อสัมผัสประสบการณ์นี้ด้วยตัวคุณเอง
คำถามที่พบบ่อย (FAQs)
ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) สร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ข้อความหรือภาพ เมื่อคุณร้องขอ ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทน (Agency AI) สามารถวางแผนและดำเนินการงานหลายขั้นตอนด้วยตนเองเพื่อบรรลุเป้าหมายได้โดยไม่ต้องอาศัยคำสั่ง
สำหรับผู้จัดการโครงการ แนวโน้มที่มีผลกระทบมากที่สุดคือ AI แบบเอเจนต์สำหรับการทำงานประสานงานอัตโนมัติ การค้นหาข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อการค้นหาข้อมูลอย่างรวดเร็ว และเครื่องมือการกำกับดูแล AI เพื่อการนำไปใช้อย่างรับผิดชอบ
คุณสามารถเริ่มต้นได้ด้วยการใช้คุณสมบัติของ AI ที่ได้ถูกติดตั้งไว้ในเครื่องมือที่คุณใช้ทุกวันอยู่แล้ว เช่น ClickUp Brain ให้ความสำคัญกับคุณสมบัติที่ฟรีหรือรวมอยู่ในแพ็กเกจสำหรับงานเช่นการสรุปเอกสาร ก่อนที่คุณจะลงทุนในเครื่องมือ AI ที่มีความเฉพาะทางและทำงานแบบสแตนด์อโลน
มองไปข้างหน้า คาดว่าจะได้เห็น AI แบบตัวแทนมีความสามารถมากขึ้น การประมวลผล AI เกิดขึ้นบนอุปกรณ์ปลายทางมากขึ้นแทนที่จะเป็นบนคลาวด์ และกรอบการกำกับดูแลใหม่ ๆ ยังคงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง