วิธีใช้ Amazon Q สำหรับการจัดการความรู้

ทีมมักประสบปัญหาความรู้ขององค์กรที่กระจัดกระจาย

ข้อมูลสำคัญสูญหายไปตามเครื่องมือที่เชื่อมต่อกันไม่ได้หลายสิบตัว ทำให้แทบเป็นไปไม่ได้ที่จะค้นหาคำตอบที่ถูกต้องได้อย่างรวดเร็ว

สิ่งนี้เกิดขึ้นส่วนใหญ่เพราะบริษัทส่วนใหญ่จัดการความรู้เหมือนกับตู้เอกสาร. กระบวนการของพวกเขาอาจเป็นระบบดิจิตอล แต่แนวทางยังคงฝังรากอยู่ในวิธีคิดแบบดั้งเดิมและอนาล็อก.

ข้อมูลถูกจัดระเบียบในทฤษฎี แต่ไม่เคยเชื่อมโยงกับงานที่ต้องทำจริง

คู่มือนี้จะแนะนำคุณในการตั้งค่า Amazon Q Business สำหรับการจัดการความรู้ในองค์กร ตั้งแต่การเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลของคุณไปจนถึงการกำหนดค่าความปลอดภัย รวมถึงวิธีการเชื่อมช่องว่างระหว่างการค้นหาคำตอบกับการดำเนินการ

Amazon Q Business คืออะไร?

Amazon Q Business คือผู้ช่วยอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย AI สร้างสรรค์ของ AWS ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสนทนาแบบศูนย์กลางสำหรับข้อมูลภายในบริษัทของคุณ คิดว่าเป็นเหมือนแถบค้นหาเดียวที่เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่มีอยู่ของคุณ ตั้งแต่เอกสารไปจนถึงข้อความแชท

สิ่งสำคัญคือต้องแยกแยะสิ่งนี้ออกจาก Amazon Q Developer ซึ่งเป็นเครื่องมือที่แยกต่างหากที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับงานการเขียนโค้ดและการพัฒนาซอฟต์แวร์

Amazon Q Business ถูกสร้างขึ้นโดยเฉพาะเพื่อความรู้ทั่วไปสำหรับองค์กรธุรกิจ โดยใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาและประมวลผล (RAG) ซึ่งหมายความว่าคำตอบของมันจะอ้างอิงจากเอกสารจริงของบริษัทคุณ ในขณะที่ป้องกันการให้ข้อมูลที่ผิดพลาดของ AI อย่างมีประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ ระบบที่คำนึงถึงการอนุญาตของมันยังเคารพการควบคุมการเข้าถึงที่คุณมีอยู่แล้ว หากพนักงานไม่สามารถเห็นไฟล์ในตำแหน่งเดิมได้ พวกเขาก็จะไม่สามารถเห็นไฟล์นั้นในผลการค้นหาของ Amazon Q ได้เช่นกัน

Amazon Q Business มุ่งเน้นที่ความสามารถหลักสามประการ:

การทำงานของ Amazon Q Business สำหรับการจัดการความรู้

การเข้าใจด้านเทคนิคช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าเครื่องมือสามารถแก้ไขปัญหาการกระจายตัวของความรู้ได้จริงหรือไม่ หรือเป็นเพียงแอปพลิเคชันอีกตัวที่เพิ่มจำนวนเครื่องมือที่ใช้งานอยู่

เนื่องจากบริษัทต่างๆใช้แอป SaaS แตกต่างกันถึง 101 แอปโดยเฉลี่ย การเพิ่มเครื่องมือใหม่อีกหนึ่งชิ้นจึงต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ Amazon Q ดำเนินการตามขั้นตอนที่ชัดเจนเพื่อเปลี่ยนข้อมูลที่กระจัดกระจายของคุณให้กลายเป็นความรู้ที่สามารถค้นหาได้ เริ่มต้นจากการนำเข้าข้อมูล จากนั้นเข้าสู่กระบวนการจัดทำดัชนี การค้นหาข้อมูล และสุดท้ายคือการสร้างคำตอบ

ระบบไม่ได้เพียงแค่อ่านเอกสารของคุณเท่านั้น แต่ยังแยกเอกสารออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ ที่สามารถจัดการได้ เรียกว่า "ชิ้นส่วน" (chunks) แต่ละชิ้นส่วนจะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ embedding ซึ่งเป็นตัวแทนเชิงตัวเลขของความหมายของมัน การทำเช่นนี้ช่วยให้เกิดการค้นหาแบบประสาท (neural search) ซึ่งระบบ AI สามารถค้นหาข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องทางแนวคิดได้ ไม่เพียงแต่การค้นหาคำหลักที่ตรงกันเท่านั้น

เมื่อคุณถามคำถาม นี่คือขั้นตอนที่ง่ายขึ้น:

กลไกการยึดโยงนี้เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง มันช่วยให้ AI "แสดงกระบวนการคิด" ซึ่งช่วยสร้างความไว้วางใจและหลีกเลี่ยง การคิดแบบกล่องดำ ที่เกิดขึ้นเมื่อคุณได้รับคำตอบแต่ไม่รู้ว่ามันมาจากไหนหรือเชื่อถือได้หรือไม่

วิธีเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลองค์กรของคุณกับ Amazon Q

ระบบการจัดการความรู้มีประสิทธิภาพเพียงใดขึ้นอยู่กับข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้เท่านั้น

บริษัทส่วนใหญ่มีข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ทุกที่ และแนวคิดของโครงการย้ายข้อมูลขนาดใหญ่ก็มักจะเป็นเรื่องที่เริ่มต้นไม่ได้ นี่คือจุดที่แนวทางแบบใช้คอนเนคเตอร์ของ Amazon Q มีประโยชน์

แทนที่จะบังคับให้คุณย้ายข้อมูลทั้งหมดของคุณไปยังระบบใหม่ Amazon Q Business ใช้ตัวเชื่อมต่อแบบเนทีฟมากกว่า 40 ตัวเพื่อจัดทำดัชนีเนื้อหาในที่ที่มันอยู่จริง ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมือที่มีอยู่ของคุณได้โดยไม่ต้องผ่านกระบวนการย้ายข้อมูลที่ยุ่งยาก

กุญแจสำคัญที่นี่คือการใช้กลยุทธ์ เริ่มต้นด้วยแหล่งข้อมูลที่มีค่าที่สุดของคุณแทนที่จะพยายามเชื่อมต่อทุกอย่างพร้อมกัน

แต่ละตัวเชื่อมต่อได้รับการออกแบบให้เคารพลำดับการควบคุมการเข้าถึง (ACLs) ของระบบต้นทาง เพื่อรักษาความปลอดภัยและสิทธิ์การเข้าถึงที่มีอยู่ของคุณไว้ นอกจากนี้ยังใช้ความสามารถในการซิงค์แบบ "delta sync" ซึ่งหมายความว่าหลังจากการสแกนเต็มรูปแบบครั้งแรกแล้ว จะประมวลผลเฉพาะเอกสารที่มีการเปลี่ยนแปลงหรืออัปเดตเท่านั้น ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร

ประเภทแหล่งข้อมูลที่รองรับ

Amazon Q Business เชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มมากมายที่ทีมของคุณใช้งานเป็นประจำอยู่แล้ว สำหรับระบบที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือระบบที่ไม่รองรับ คุณสามารถใช้ SDK ตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองเพื่อสร้างตัวเชื่อมต่อของคุณเองได้

กระบวนการนำเข้าข้อมูล

การเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลใหม่เป็นกระบวนการที่มีคำแนะนำ คุณจะเลือกตัวเชื่อมต่อและให้ข้อมูลการยืนยันตัวตนที่จำเป็น ซึ่งอาจเป็นคีย์ API หรือการเข้าสู่ระบบ OAuth จากนั้นระบบจะดำเนินการ "ซิงค์เต็มรูปแบบ" ในครั้งแรกเพื่อประมวลผลเอกสารทั้งหมดที่มีอยู่

หลังจากนั้น ระบบจะเปลี่ยนไปใช้ "การซิงค์แบบเพิ่มทีละน้อย" เพื่อรักษาดัชนีให้ทันสมัยโดยประมวลผลเฉพาะเนื้อหาใหม่หรือที่เปลี่ยนแปลงเท่านั้น

กระบวนการประมวลผลเอกสารจะจัดการการดึงข้อความ การแบ่งข้อความ การสร้าง embeddings และการเพิ่มข้อมูลลงในดัชนี คุณจะได้รับการแจ้งเตือนหากกระบวนการนำเข้าข้อมูลล้มเหลวในส่วนใดส่วนหนึ่ง เพื่อให้คุณสามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็ว

การซิงค์การกำหนดเวลาที่ดีที่สุด

คุณจำเป็นต้องหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างความสดใหม่ของข้อมูลกับค่าใช้จ่าย การซิงค์ข้อมูลบ่อยขึ้นจะให้ข้อมูลที่ทันสมัยมากขึ้น แต่ก็ใช้ทรัพยากรมากขึ้นด้วย ซึ่งอาจทำให้ค่าใช้จ่าย AWS ของคุณเพิ่มขึ้น

คู่มือทีละขั้นตอนในการตั้งค่า Amazon Q Business

การเริ่มต้นใช้งานเครื่องมือ AI สำหรับองค์กรใหม่อาจรู้สึกท่วมท้น แต่การแบ่งขั้นตอนออกเป็นส่วนที่ชัดเจนและจัดการได้จะทำให้กระบวนการง่ายขึ้น

คุณจะต้องมีบัญชี AWS พร้อมสิทธิ์ IAM ที่เหมาะสมเพื่อเริ่มต้น การตั้งค่าพื้นฐานสามารถทำได้ภายในไม่กี่ชั่วโมง แต่การปรับใช้เต็มรูปแบบที่มีแหล่งข้อมูลหลายแหล่งอาจใช้เวลาหลายวัน

ขั้นตอนที่ 1: ลงชื่อเข้าใช้และสร้างแอปพลิเคชันของคุณ

ก่อนอื่น ให้ไปที่AWS Management Consoleและค้นหาบริการ Amazon Q Business ที่นี่ คุณจะสร้าง "แอปพลิเคชัน" ใหม่ แอปพลิเคชันนี้จะเป็นตัวบรรจุแหล่งข้อมูล ดัชนี และส่วนติดต่อเว็บของคุณ

เมื่อสร้างมันขึ้นมา คุณจะต้องตั้งชื่อที่ชัดเจนและเลือกภูมิภาค AWS ที่จะทำการปรับใช้ สิ่งนี้มีความสำคัญสำหรับข้อกำหนดด้านการจัดเก็บข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ขั้นตอนที่ 2: กำหนดค่า IAM Identity Center

Amazon Q Business ต้องการ AWS IAM Identity Center (ชื่อใหม่ของ AWS SSO) เพื่อจัดการการยืนยันตัวตนของผู้ใช้ นี่คือวิธีที่คุณควบคุมว่าใครสามารถเข้าถึงผู้ช่วย AI ของคุณได้

คุณมีตัวเลือกหลักสองทาง: สร้างแหล่งข้อมูลตัวตนใหม่ภายใน AWS หรือเชื่อมต่อเข้ากับผู้ให้บริการตัวตนที่มีอยู่แล้วซึ่งบริษัทของคุณใช้อยู่ เช่น Okta หรือ Azure AD

การจัดเตรียมสิทธิ์การใช้งานให้ผู้ใช้อย่างเหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อความปลอดภัย ทุกคนที่ต้องใช้ Amazon Q ต้องมีบัญชีใน Identity Center เพื่อให้สามารถจัดการสิทธิ์การเข้าถึงได้อย่างถูกต้อง

ขั้นตอนที่ 3: เชื่อมต่อและซิงค์แหล่งข้อมูล

ตอนนี้มาถึงส่วนที่สนุกแล้ว: การเชื่อมต่อข้อมูลของคุณ ในแอปพลิเคชัน Amazon Q ของคุณ ให้ไปที่ส่วนแหล่งข้อมูลและเริ่มเพิ่มตัวเชื่อมต่อ อินเทอร์เฟซจะแนะนำคุณตลอดกระบวนการยืนยันตัวตนสำหรับแต่ละตัวเชื่อมต่อ

การเริ่มต้นด้วยชุดข้อมูลขนาดเล็กสำหรับการทดสอบเป็นแนวทางที่ดี—ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์ SharePoint หนึ่งเว็บไซต์หรือช่อง Slack หนึ่งช่อง วิธีนี้จะช่วยให้คุณตรวจสอบได้ว่าเนื้อหาถูกจัดทำดัชนีอย่างถูกต้องก่อนที่จะนำไปใช้กับทั้งบริษัท คุณสามารถติดตามความคืบหน้าของการซิงค์ได้โดยตรงจากคอนโซล

ขั้นตอนที่ 4: ปรับแต่งและปรับใช้ประสบการณ์เว็บ

Amazon Q Business มาพร้อมกับเว็บอินเทอร์เฟซที่พร้อมใช้งานซึ่งคุณสามารถปรับแต่งให้ตรงกับแบรนด์ของบริษัทของคุณได้ คุณสามารถเพิ่มโลโก้ เปลี่ยนสี และเขียนข้อความต้อนรับเพื่อแนะนำผู้ใช้เกี่ยวกับประเภทของคำถามที่พวกเขาสามารถถามได้

เมื่อคุณพอใจกับรูปลักษณ์และความรู้สึกแล้ว คุณสามารถปรับใช้ประสบการณ์เว็บและแชร์ URL กับทีมของคุณได้ สำหรับประสบการณ์ที่ผสานรวมมากขึ้น คุณยังสามารถใช้ API เพื่อฝังอินเทอร์เฟซแชท Amazon Q ลงในแอปพลิเคชันอื่น ๆ ที่ทีมของคุณใช้ทุกวันได้โดยตรง

🎥ดูการถ่ายทอดความรู้แบบบูรณาการที่ทำให้กระบวนการทำงานราบรื่นและลดการสลับบริบทได้อย่างไร!

Amazon Q ความปลอดภัยทางธุรกิจและมาตรการป้องกัน

การนำเครื่องมือ AI มาใช้ในองค์กรเป็นไปไม่ได้หากไม่ผ่านการตรวจสอบด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด การมอบข้อมูลของบริษัทให้กับ AI อาจเป็นประเด็นที่น่ากังวลอย่างมาก แต่ Amazon Q ได้รับการออกแบบโดยมีระบบความปลอดภัยฝังอยู่ในสถาปัตยกรรมหลัก

คุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่สำคัญที่สุดคือการค้นหาที่ตระหนักถึงสิทธิ์การเข้าถึง ระบบจะเคารพลำดับการควบคุมการเข้าถึง (ACLs) จากระบบต้นทางของคุณโดยอัตโนมัติ ซึ่งหมายความว่าคำตอบของ AI จะประกอบด้วยเนื้อหาที่ผู้ใช้ได้รับอนุญาตให้ดูเท่านั้น

คุณยังสามารถกำหนดขอบเขตเพื่อควบคุมพฤติกรรมของ AI ได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น คุณสามารถป้องกันไม่ให้ AI พูดถึงหัวข้อที่ละเอียดอ่อน หรือกำหนดให้ต้องอ้างอิงแหล่งที่มาสำหรับทุกคำตอบ

นี่คือคุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่สำคัญโดยสรุป:

การควบคุมเหล่านี้ช่วยให้คุณมั่นใจในการเปิดตัวเครื่องมือ AI ที่ทรงพลังโดยไม่สร้างความเสี่ยงด้านความปลอดภัยใหม่

ข้อได้เปรียบของ ClickUp: ClickUp BrainGPTนำการค้นหา, บริบท, และการกระทำมาไว้ในชั้น AI เดียวที่ครอบคลุมทุกส่วนของพื้นที่ทำงานของคุณ

แทนที่จะทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยแยกต่างหาก BrainGPT ทำงานโดยตรงบนงานของคุณ, เอกสาร, แชท, ปฏิทิน, และสิ่งที่สำคัญที่สุด คุณสามารถค้นหาข้อมูล, ถามคำถาม, ทำความเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น, และเปลี่ยนคำตอบเป็นงาน, การอัปเดต, หรือการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการทำงานได้ทันทีโดยไม่ต้องออกจากโฟลว์ของคุณ

เนื่องจาก BrainGPT ได้รับการขับเคลื่อนโดย ClickUp's Enterprise Search และบริบทของเวิร์กสเปซอย่างสมบูรณ์ จึงสามารถเข้าใจได้ว่างานเชื่อมโยงกันอย่างไร อะไรที่กำลังดำเนินการอยู่ และอะไรที่ต้องให้ความสนใจต่อไป

ผลลัพธ์คือประสบการณ์ AI ที่รวมเป็นหนึ่งเดียว ซึ่งการค้นหาจะนำไปสู่การดำเนินการโดยตรง และปัญญาประดิษฐ์จะทำงานอยู่ภายในงานนั้นเอง ไม่ใช่เพียงอยู่เคียงข้าง

ข้อจำกัดของการใช้ Amazon Q สำหรับการจัดการความรู้ในองค์กร

ไม่มีเครื่องมือใดที่สมบูรณ์แบบ และสิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจข้อจำกัดของ Amazon Q Business ก่อนที่จะตัดสินใจใช้งาน การตระหนักถึงข้อแลกเปลี่ยนจะช่วยให้คุณตั้งความคาดหวังที่เป็นจริงและหลีกเลี่ยงความประหลาดใจที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

ปัจจัยที่สำคัญที่สุดคือการผสานรวมอย่างลึกซึ้งกับระบบนิเวศของ AWS หากบริษัทของคุณได้ลงทุนใน AWS อย่างมากแล้ว นี่คือการผสานที่เหมาะอย่างยิ่ง

สำหรับทีมที่ไม่คุ้นเคยกับบริการของ AWS จะมีเส้นทางการเรียนรู้ที่ชันในการตั้งค่าสิ่งต่างๆ เช่น บทบาท IAM และVPC—โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีเพียง 7% เท่านั้นที่ได้ขยายการใช้งาน AIทั่วทั้งองค์กร แม้ว่าจะมีการนำไปใช้อย่างแพร่หลายก็ตาม

นี่คือข้อจำกัดสำคัญที่ควรพิจารณา:

ประเด็นสุดท้ายคือประเด็นที่สำคัญที่สุด การค้นหาความรู้เพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ปัญหาพื้นฐานของกระบวนการทำงานที่ไม่เชื่อมโยงกันได้ การค้นหาคำตอบเป็นเพียงก้าวแรกเท่านั้น คุณยังต้องนำคำตอบนั้นไปปฏิบัติให้เกิดผล

ClickUp ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการความรู้ในองค์กรอย่างไร

คุณรู้อยู่แล้วว่ารู้สึกอย่างไร คุณพบคำตอบที่ต้องการ แล้วต้องย้ายมันไปยังเครื่องมืออื่นด้วยตนเอง

จากผลการค้นหาไปยังเอกสาร จากเอกสารไปยังงานที่ต้องทำ จากงานที่ต้องทำไปยังข้อความแชทที่อธิบายสิ่งที่เพิ่งเกิดขึ้น ในระหว่างการแข่งขันผลัดนั้น บางสิ่งบางอย่างก็หลุดหายไป สิ่งที่เริ่มต้นด้วยความชัดเจนกลับกลายเป็นงานที่ต้องประสานงาน

นี่คือความล้มเหลวของกระบวนการทำงานที่เกิดจากการแตกแยก ทุกการส่งต่อทำให้เกิดการเสียดสี การทำซ้ำ และความเสี่ยงที่ความรู้จะถูกแยกออกจากกิจกรรม

ทำไมเวิร์กสเปซ AI แบบรวมศูนย์จึงเปลี่ยนสมการ

พื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์ไม่ใช่แค่ "เครื่องมืออีกหนึ่งชิ้น" แต่เป็นสภาพแวดล้อมเดียวที่ปลอดภัย ซึ่งโครงการ เอกสาร การสนทนา และการวิเคราะห์ข้อมูลอยู่ร่วมกันตามการออกแบบ เมื่อทุกอย่างอยู่ร่วมกัน ความรู้ไม่จำเป็นต้องถูกถ่ายโอนอีกต่อไป มันสามารถเคลื่อนที่ไปตามกระบวนการทำงานได้อย่างเป็นธรรมชาติ

นั่นคือจุดที่ ClickUp โดดเด่นเหนือใคร แทนที่จะเพิ่ม AI เข้าไปกับการค้นหาหรือซ้อนผู้ช่วยอีกคนไว้บนเครื่องมือที่มีอยู่แล้ว ClickUp ช่วยให้คุณสร้างกระบวนการถ่ายโอนความรู้ที่สามารถปรับขนาดได้ภายในระบบเดียวที่งานเกิดขึ้นอยู่แล้ว คำถาม คำตอบ การตัดสินใจ และบริบทของคุณจะยังคงเชื่อมโยงกับการดำเนินการที่มันมีผลอยู่

ความรู้เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานที่มีชีวิตชีวา

ในการตั้งค่าแบบดั้งเดิม การค้นหาข้อมูลเป็นเพียงขั้นตอนแรกเท่านั้น คุณค้นหาในเครื่องมือหนึ่ง คัดลอกคำตอบ วางลงในระบบการจัดการโครงการของคุณ สร้างงาน แล้วแจ้งเตือนทีมของคุณในแชท แต่ละขั้นตอนเพิ่มการล่าช้าและเพิ่มโอกาสที่บางสิ่งจะสูญหายหรือเข้าใจผิด

ภายใน ClickUp วงจรจะยุบตัวลง คุณถามคำถามโดยใช้ ClickUp Brain รับคำตอบพร้อมบริบทของพื้นที่ทำงานทั้งหมด และเปลี่ยนคำตอบนั้นเป็นงาน ความคิดเห็น หรือการอัปเดตเอกสารได้ทันทีโดยไม่ต้องออกจากหน้าจอ คำตอบไม่ได้เดินทาง มันเปลี่ยนแปลง

เอกสารที่เชื่อมโยงกันและไม่ล้าสมัย

ClickUp เอกสารทำงานควบคู่ไปกับงานที่สนับสนุน โดยเชื่อมโยงโดยตรงกับงานและโครงการ เมื่อแผนเปลี่ยนแปลง การอัปเดตจะเกิดขึ้นทันทีในที่เดิม ไม่ใช่ในระบบคู่ขนาน

เนื่องจากเอกสารมีความตระหนักถึงการกระทำ คุณสามารถแปลงข้อความให้เป็นงานใน ClickUp หรือแม้กระทั่งเชื่อมโยงกับงานที่เกี่ยวข้องได้ทันทีที่มีการตัดสินใจ ความรู้และการดำเนินการจะสอดคล้องกันอยู่เสมอ ซึ่งเป็นจุดที่ทีมส่วนใหญ่ล้มเหลว

ปัญญาประดิษฐ์ที่ตระหนักถึงบริบท เชื่อมต่อทุกพื้นที่ทำงานของคุณ

ClickUp Brain ไม่เพียงแค่เข้าใจสิ่งที่คุณถาม แต่ยังเข้าใจว่าคำถามนั้นอยู่ในบริบทใดของงานคุณ

เนื่องจาก Brain ถูกฝังอยู่โดยตรงในพื้นที่ทำงาน จึงสามารถมองเห็นงานของคุณ ลำดับความสำคัญ กำหนดเวลา เจ้าของงาน และปฏิทินได้ มันสามารถเห็นได้ว่าอะไรที่ต้องทำวันนี้ อะไรที่เลยกำหนดแล้ว อะไรที่ถูกขัดขวาง และการกระจายงานระหว่างคนและเวลาเป็นอย่างไร นั่นหมายความว่าคำตอบที่คุณได้รับนั้นตั้งอยู่บนพื้นฐานของสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นจริงในขณะนี้

เมื่อคุณขอสรุป คุณจะได้รับภาพรวมที่ถูกกำหนดโดยสถานะของงาน กิจกรรมล่าสุด และภาระงานที่กำลังจะเกิดขึ้น

การค้นหาภายในองค์กรที่ทำงานเป็นชั้นคำสั่งในตัว

ในเครื่องมือส่วนใหญ่ การค้นหาเป็นเพียงการกระทำแบบรับข้อมูล คุณค้นหาสิ่งที่คุณต้องการ จากนั้นจึงตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไป แต่ ClickUp Enterprise Search เป็นส่วนประกอบที่ทำงานเชิงรุก แถบคำสั่ง AI ที่คุณใช้เพื่อค้นหาข้อมูลยังสามารถให้คุณดำเนินการได้อีกด้วย

จากหน้าจอคำสั่งเดียว คุณสามารถค้นหาข้ามงาน เอกสาร ความคิดเห็น กระทู้แชท และแอปของบุคคลที่สามที่เชื่อมต่ออยู่ จากนั้นเปลี่ยนสิ่งที่คุณพบให้กลายเป็นงานได้ทันที สร้างงาน อัปเดตสถานะ เปิดเอกสาร กระโดดเข้าสู่การสนทนา หรือเรียกใช้เวิร์กโฟลว์โดยไม่ต้องสลับบริบท

แทนที่จะหยุดงานเพื่อค้นหาบริบท ทีมจะใช้การค้นหาเพื่อตอบคำถามและดำเนินการต่อไปในขั้นตอนเดียว ผลลัพธ์คือมีทางตันน้อยลง การตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น และใช้เวลาน้อยลงมากในการตรวจสอบว่าคุณกำลังดูแหล่งข้อมูลที่ถูกต้องหรือไม่

รักษาความรู้ให้เป็นปัจจุบันในเอกสาร งาน และแชท

ความรู้ไม่ค่อยเสื่อมคลายเพราะผู้คนลืมบันทึกไว้ แต่มันเสื่อมคลายเพราะการสนทนาเกิดขึ้นที่อื่น

ClickUp แก้ไขปัญหานี้ด้วยการเชื่อมต่อ ClickUp Chat เข้ากับเวิร์กโฟลว์อย่างแน่นหนา แชทจะถูกฝังไว้โดยตรงข้างๆ งานที่เกี่ยวข้อง ข้อความสามารถเชื่อมโยงกับงาน อ้างอิงในเอกสาร และกลับมาดูได้อีกครั้งผ่านการค้นหาโดยคงบริบทไว้อย่างครบถ้วน

เมื่อการทำงานมีการพัฒนา ทีมสามารถอัปเดตเอกสารร่วมกันใน Docs ได้ทันที หารือเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงใน Chat และติดตามการตัดสินใจผ่านความคิดเห็นและประวัติเวอร์ชัน ทั้งหมดนี้อยู่ในระบบเดียวกัน ไม่จำเป็นต้องมี "ขั้นตอนการจัดทำเอกสาร" แยกต่างหากหรือการสปรินต์ทำความสะอาดเพื่อฟื้นฟูความถูกต้อง

เนื่องจากบทสนทนา การตัดสินใจ และการดำเนินการต่างเกิดขึ้นพร้อมกัน แหล่งข้อมูลหลักของคุณจึงเป็นปัจจุบันโดยอัตโนมัติ ไม่ใช่เพราะมีใครสักคนดูแลอย่างสมบูรณ์แบบ แต่เพราะมันพัฒนาไปตามธรรมชาติในขณะที่งานดำเนินไป

ClickUp's Super Agents เปลี่ยน พื้นที่ทำงานของคุณให้กลายเป็นสภาพแวดล้อมที่ตอบคำถามก่อนที่ปัญหาจะเกิดขึ้น

แทนที่จะรอคำสั่ง Super Agents จะทำงานอย่างต่อเนื่องข้ามงาน เอกสาร แชท และไทม์ไลน์ พวกเขาตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง ตรวจจับงานที่หยุดชะงัก เปิดเผยความเสี่ยง และให้คำตอบตามบริบทโดยอิงจากสัญญาณในพื้นที่ทำงานจริง เช่น กำหนดเวลาที่พลาดไป ลำดับความสำคัญที่ขัดแย้ง หรือคำถามที่ยังไม่ได้รับคำตอบ

เนื่องจาก Super Agents ทำงานภายในพื้นที่ทำงานแบบรวมศูนย์เดียวกัน ข้อมูลเชิงลึกของพวกเขาจึงมีพื้นฐานอยู่บนบริบทจริงเสมอ พวกเขาไม่ได้เพียงแค่แจ้งปัญหาเท่านั้น แต่ยังอธิบาย เหตุผล ว่าทำไมสิ่งนั้นจึงสำคัญ และสามารถดำเนินการโดยอัตโนมัติ ตั้งแต่การอัปเดตงานไปจนถึงการแจ้งเตือนเจ้าของที่เหมาะสม

นี่คือสิ่งที่ทำให้ AI รู้สึกเหมือนไม่มีตัวตนและมีประโยชน์ในเวลาเดียวกัน คำตอบปรากฏขึ้นในกระแสการทำงาน ตรงเวลาที่ต้องการพอดี โดยไม่ต้องมีเครื่องมืออื่นมาจัดการหรือไม่ต้องถามคำถามเพิ่มเติม

ยกระดับการค้นหาของคุณด้วย ClickUp

การจัดการความรู้ขององค์กรที่ประสบความสำเร็จต้องการมากกว่าแค่เครื่องมือค้นหาที่ทรงพลัง มันต้องการระบบที่เชื่อมโยงความรู้โดยตรงกับกระบวนการทำงานของทีมคุณ

เมื่อประเมินโซลูชัน ให้เริ่มต้นด้วยแหล่งข้อมูลที่มีมูลค่าสูงสุดของคุณ และขยายออกไปอย่างค่อยเป็นค่อยไป จำไว้ว่าอนาคตของการทำงานต้องการโซลูชันที่สามารถเปลี่ยนคำตอบให้กลายเป็นรายการที่ต้องดำเนินการได้โดยไม่สูญเสียแรงขับเคลื่อน

Amazon Q Business เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับองค์กรที่ได้ลงทุนอย่างลึกซึ้งในระบบนิเวศของ AWS อยู่แล้ว และมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาการค้นหาขององค์กรเป็นหลัก

อย่างไรก็ตาม สำหรับทีมที่ต้องการก้าวไปไกลกว่าการค้นหาและสร้างระบบการจัดการความรู้และการทำงานที่เชื่อมโยงกันอย่างแท้จริง จำเป็นต้องมีแนวทางที่แตกต่างออกไป

ดูว่าพื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์สามารถเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพของทีมคุณได้อย่างไรเริ่มต้นฟรีกับ ClickUp ✨

คำถามที่พบบ่อย

Amazon Q Business ได้รับการออกแบบมาเพื่อการจัดการความรู้ทั่วไปในองค์กร เพื่อช่วยเหลือพนักงานทุกคน ในขณะที่ Amazon Q Developer เป็นเครื่องมือเฉพาะทางสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ช่วยในการเขียนโค้ด การแก้ไขข้อผิดพลาด และสถาปัตยกรรม AWS

Amazon Q Business เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง แต่ไม่มีตัวเชื่อมต่อแบบเนทีฟสำหรับ ClickUp. ClickUp มีคุณสมบัติ AI ในตัวของตัวเองชื่อว่า ClickUp Brain ซึ่งผสานรวมอย่างสมบูรณ์กับคุณสมบัติการจัดการโครงการและฐานความรู้ของมัน.

Amazon Q Business มีสองระดับการสมัครสมาชิกหลัก ได้แก่ Amazon Q Business Lite และ Pro โดยมีราคาตามแบบรายผู้ใช้ต่อเดือน ค่าใช้จ่ายยังรวมถึงค่าบริการสำหรับ 'หน่วยดัชนี' ตามปริมาณข้อมูลที่คุณจัดเก็บ ดังนั้นคุณควรตรวจสอบหน้าอัตราค่าบริการอย่างเป็นทางการของ AWS สำหรับอัตราปัจจุบัน

ข้อจำกัดหลัก ได้แก่ การพึ่งพาอย่างหนักต่อระบบนิเวศของ AWS, ความต้องการความเชี่ยวชาญด้าน AWS สำหรับการตั้งค่า, การมุ่งเน้นไปที่การค้นหาเป็นหลักแทนที่จะเป็นกระบวนการทำงานแบบบูรณาการ, และช่องว่างที่อาจเกิดขึ้นในตัวเชื่อมต่อแบบเนทีฟสำหรับเครื่องมือบางประเภทขององค์กร