คำสัญญาของงานที่เน้น AI เป็นอันดับแรกฟังดูตรงไปตรงมา: การตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น งานที่ซ้ำซากน้อยลง การทำงานร่วมกันที่ชาญฉลาดขึ้น แต่สำหรับทีมส่วนใหญ่ ความเป็นจริงกลับไม่เหมือนกับที่โฆษณาไว้เลย การสำรวจความพร้อมด้าน AI ของเราพบว่า มีเพียง 12% ของพนักงานสายงานความรู้เท่านั้นที่นำ AI มาผสานเข้ากับกระบวนการทำงานได้อย่างสมบูรณ์ และ 38% ยังไม่ได้ใช้งานเลย ช่องว่างระหว่างความทะเยอทะยานกับการลงมือทำนี้เป็นปัญหาที่ซับซ้อนหลายชั้น
การสร้างทีมที่ให้ความสำคัญกับ AI อย่างแท้จริงหมายถึงการคิดให้ไกลกว่าเครื่องมือแต่ละชิ้น และถามว่ามีระบบเทคโนโลยีใดที่สนับสนุนวิธีการทำงานของทีมคุณในทุกระดับ และในทุกขั้นตอนการทำงาน
ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะพาคุณไปดูว่า AI stack แบบใดที่เหมาะกับทีมที่เน้น AI เป็นหลัก นอกจากนี้ เราจะพิจารณาว่าClickUpเข้ากับภาพรวมนั้นได้อย่างไรในฐานะConverged AI Workspaceที่สร้างขึ้นเพื่อวิธีการทำงานของคุณโดยเฉพาะ
อะไรคือ AI Tech Stack?
เทคโนโลยี AI คือการรวมเครื่องมือ แพลตฟอร์ม และระบบต่าง ๆ ที่ทีมใช้เพื่อผสาน AI เข้ากับงานประจำวันของพวกเขา คิดถึงมันเหมือนกับฐานรากที่กำหนดว่า AI จะสามารถทำงานได้ดีเพียงใดภายในองค์กรของคุณ
โดยทั่วไปจะรวมถึงโมเดลหรือผู้ช่วย AI ที่ทีมของคุณมีปฏิสัมพันธ์ด้วย แพลตฟอร์มที่ใช้ในการทำงาน และการผสานรวมที่เชื่อมต่อทุกอย่างเข้าด้วยกัน
เทคโนโลยีที่แข็งแกร่งทำให้ AI มีประโยชน์ในบริบทที่เหมาะสม ซึ่งงาน การสนทนา และการตัดสินใจต่าง ๆ กำลังเกิดขึ้นอยู่แล้ว ในทางตรงกันข้าม เทคโนโลยีที่อ่อนแอจะทำให้ AI กลายเป็นเพียงเครื่องมือที่แยกออกมาอยู่ข้าง ๆ ที่ผู้คนต้องคอยนึกถึงและเปิดใช้งานในแท็บแยกต่างหาก
🧠 เกร็ดความรู้: แม้ว่าเราจะมองว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสิ่งล้ำยุคแห่งอนาคต แต่แนวคิดนี้มีอายุยาวนานนับพันปีแล้ว ในตำนานเทพเจ้ากรีกมีเรื่องเล่าว่าเทพเฮเฟสตัสได้สร้างหุ่นยนต์ทองคำขึ้นมาเพื่อช่วยเคลื่อนย้ายสิ่งของ
ชั้นแกนกลางของเทคโนโลยี AI สมัยใหม่
เทคโนโลยี AI สมัยใหม่ถูกจัดระเบียบเป็นห้าชั้นที่แตกต่างกัน โดยแต่ละชั้นจะรับผิดชอบในขั้นตอนเฉพาะของวงจรชีวิตของ AI การเข้าใจสถาปัตยกรรมแบบชั้นนี้ช่วยให้คุณระบุช่องว่าง หลีกเลี่ยงการใช้เครื่องมือซ้ำซ้อน และสร้างระบบที่สามารถขยายขนาดได้
แต่ละชั้นขึ้นอยู่กับชั้นอื่น ๆ; ความอ่อนแอในชั้นหนึ่งจะทำลายทั้งระบบ
ชั้นข้อมูล
ชั้นข้อมูลเป็นรากฐานของระบบของคุณ ชั้นนี้รับผิดชอบการนำเข้า, การจัดเก็บ, การเปลี่ยนแปลง, และการสร้างคุณสมบัติของวัตถุดิบสำหรับแบบจำลอง AI ทุกแบบ องค์ประกอบหลักประกอบด้วยบึงข้อมูลสำหรับข้อมูลดิบ, คลังข้อมูลสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง, และคลังคุณสมบัติสำหรับข้อมูลนำเข้าที่สามารถนำกลับมาใช้ได้ของแบบจำลอง
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยคือการมีแหล่งข้อมูลที่แยกจากกันโดยมีรูปแบบที่ไม่สอดคล้องกัน ซึ่งทำให้แทบเป็นไปไม่ได้ที่จะทำซ้ำการทดลองหรือแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นในกระบวนการผลิต
🧠 เกร็ดความรู้: ในปี 1958 จอห์น แม็กคาร์ธีได้พัฒนาภาษา LISP ซึ่งเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ต่อมาได้กลายเป็นหนึ่งในภาษาที่สำคัญที่สุดสำหรับการวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ภาษา LISP ยังคงเป็นเครื่องมือหลักมาหลายทศวรรษและได้มีอิทธิพลต่อภาษาที่พัฒนาขึ้นในภายหลังสำหรับการทำงานด้านปัญญาประดิษฐ์เชิงสัญลักษณ์
เลเยอร์การจำลอง
นี่คือที่ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML ของคุณสร้าง ฝึกฝน และตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล ชั้นการจำลองแบบประกอบด้วยเครื่องมือ MLเช่น PyTorch หรือ TensorFlow, เครื่องมือติดตามการทดลอง และทะเบียนโมเดลเพื่อจัดเก็บและควบคุมเวอร์ชันของโมเดลที่ฝึกฝนแล้ว
ทีมที่ให้ความสำคัญกับ AI เป็นอันดับแรกดำเนินการทดลองหลายร้อยครั้ง และหากไม่มีการติดตามที่เหมาะสม คุณอาจสูญเสียโมเดลที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดหรือทำงานซ้ำได้อย่างง่ายดาย
ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน
ชั้นโครงสร้างพื้นฐานให้พลังดิบในการฝึกและให้บริการโมเดลในระดับใหญ่ ซึ่งรวมถึงการประมวลผลบนคลาวด์ เช่น คลัสเตอร์ GPU การจัดการคอนเทนเนอร์ด้วย Kubernetes และตัวจัดการเวิร์กโฟลว์อย่าง Airflow หรือ Kubeflow
ความท้าทายหลักที่นี่คือการสร้างสมดุลระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพ การจัดสรรทรัพยากรมากเกินไปจะทำให้งบประมาณของคุณหมดไป ในขณะที่การจัดสรรทรัพยากรน้อยเกินไปจะทำให้ความเร็วในการทำงานของทีมคุณช้าลง
ชั้นให้บริการ
ชั้นการให้บริการคือส่วนที่นำการคาดการณ์ของโมเดลของคุณไปส่งมอบให้กับผู้ใช้หรือระบบอื่น ๆ ชั้นนี้ประกอบด้วยเฟรมเวิร์กสำหรับการให้บริการโมเดล, เกตเวย์ API และเครื่องมือสำหรับการอนุมานทั้งแบบเรียลไทม์และแบบแบทช์
นอกจากนี้ การให้บริการไม่ใช่การตั้งค่าเพียงครั้งเดียว คุณต้องมีกลไกเช่น การปรับใช้แบบแคนนารีและการทดสอบ A/Bเพื่ออัปเดตโมเดลในระบบผลิตได้อย่างปลอดภัยโดยไม่ทำให้เกิดการหยุดชะงัก
🔍 คุณรู้หรือไม่? การสำรวจผู้เชี่ยวชาญกว่า 1,200 คนเผยว่า95% ใช้ AI ทั้งในที่ทำงานและที่บ้านในปัจจุบันส่วนใหญ่รายงานว่ามีการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างต่อเนื่อง และ 76% ยังจ่ายเงินสำหรับเครื่องมือเหล่านี้ด้วยตนเอง
ชั้นการติดตามและให้ข้อเสนอแนะ
เมื่อโมเดลถูกใช้งานจริง งานของมันเพิ่งเริ่มต้นเท่านั้น
ชั้นการติดตามตรวจสอบจะติดตามประสิทธิภาพของแบบจำลอง ตรวจจับการเบี่ยงเบนของข้อมูล และแจ้งเตือนเมื่อเกิดปัญหา นอกจากนี้ยังมีเส้นทางการป้อนข้อมูลย้อนกลับที่นำการแก้ไขจากผู้ใช้หรือข้อมูลใหม่กลับเข้าสู่ระบบ ช่วยให้แบบจำลองของคุณสามารถเรียนรู้และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตลอดเวลา
กรอบการทำงานและเครื่องมือ AI ที่ขับเคลื่อนทีมที่เน้น AI เป็นอันดับแรก
ตลาดเต็มไปด้วยเครื่องมือ AI มากมายจนแทบจะเป็นไปไม่ได้ที่จะแยกแยะว่าเครื่องมือใดพร้อมใช้งานจริงและเครื่องมือใดเป็นเพียงกระแส hype เท่านั้น ทีมต่างๆ สูญเสียเวลาไปอย่างมากมายในการประเมินตัวเลือกนับสิบๆ ตัวเลือก และมักจะเลือกใช้เครื่องมือที่ไม่เหมาะสมและก่อให้เกิดหนี้ทางเทคนิคในภายหลัง
นี่คือเครื่องมือบางส่วนที่ขับเคลื่อนทีมชั้นนำในยุค AI เป็นอันดับแรกในปัจจุบัน:
การวิศวกรรมข้อมูลและคุณลักษณะ
- Apache Spark จัดการการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับทีมที่ทำงานกับชุดข้อมูลที่มีปริมาณมากและกระจายอยู่
- dbt เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นโมเดลที่สะอาดและมีโครงสร้าง พร้อมสำหรับการวิเคราะห์และการเรียนรู้ของเครื่อง
- Feast และ Tecton จัดการฟีเจอร์สโตร์ ทำให้ง่ายต่อการแชร์และนำฟีเจอร์กลับมาใช้ซ้ำระหว่างโมเดลต่างๆ
🧠 เกร็ดความรู้: ในปี 1966 รัฐบาลสหรัฐอเมริกาได้ให้ทุนสนับสนุนโครงการปัญญาประดิษฐ์เพื่อแปลภาษารัสเซียเป็นภาษาอังกฤษโดยอัตโนมัติ หลังจากทำงานมาเกือบสิบปี ระบบกลับล้มเหลวอย่างหนักจนต้องยุติการสนับสนุนเงินทุนอย่างกะทันหัน เหตุการณ์ครั้งนี้เป็นจุดเริ่มต้นของ"ยุคมืดปัญญาประดิษฐ์" ครั้งแรกและสอนให้นักวิจัยเข้าใจว่าการเข้าใจภาษาเป็นเรื่องยากกว่าที่คาดไว้มาก
การพัฒนาแบบจำลอง
- PyTorch และ TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมสำหรับการสร้างและฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในระดับขนาดใหญ่
- Hugging Face Transformers ให้บริการไลบรารีของโมเดล NLP ที่ได้รับการฝึกฝนไว้ล่วงหน้า ซึ่งทีมสามารถปรับแต่งให้เหมาะสมกับกรณีการใช้งานเฉพาะได้
- scikit-learn ยังคงเป็นตัวเลือกที่เชื่อถือได้สำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก เช่น การจำแนกประเภท การถดถอย และการจัดกลุ่ม
การติดตามการทดลอง
- MLflow ช่วยให้ทีมสามารถบันทึก เปรียบเทียบ และทำซ้ำการทดลองตลอดวงจรการพัฒนาโมเดลได้
- น้ำหนักและอคติ นำเสนอการแสดงผลข้อมูลที่สมบูรณ์และฟีเจอร์การทำงานร่วมกันสำหรับการติดตามประสิทธิภาพของโมเดลตลอดเวลา
- เนปจูน ถูกสร้างขึ้นสำหรับทีมที่ต้องการข้อมูลเมตาของการทดลองที่ละเอียดและประวัติการทดลองระยะยาว
การประสานงาน
- Apache Airflow เป็นที่นิยมอย่างแพร่หลายสำหรับการจัดตารางเวลาและจัดการกระบวนการข้อมูลและ ML ที่ซับซ้อนในสภาพแวดล้อมการผลิต
- Kubeflow ถูกออกแบบมาสำหรับทีมที่ทำงานกับเวิร์กโฟลว์ ML บน Kubernetes ในระดับขนาดใหญ่
- Prefect และ Dagster นำเสนอวิธีการจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ทันสมัยยิ่งขึ้น พร้อมการมองเห็นที่ดีขึ้นและการจัดการข้อผิดพลาดที่ฝังมาในตัว
🚀 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: เปลี่ยนการจัดการเวิร์กโฟลว์ให้เป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันด้วยClickUp Super Agents ซึ่งเป็นเพื่อนร่วมทีม AI ที่ทำงานอยู่ในพื้นที่ทำงานของคุณและจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนข้ามงาน เอกสาร แชท และเครื่องมือที่เชื่อมต่อด้วยบริบทและความเป็นอิสระที่แท้จริง
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถรับลูกค้าใหม่ได้โดยอัตโนมัติด้วย Super Agents ซึ่งสามารถ:
- สแกนพื้นที่ทำงานของคุณเพื่อค้นหาข้อมูลลูกค้าใหม่
- สร้างเทมเพลตโครงการที่เหมาะสมใน ClickUp
- มอบหมายงานการปฐมนิเทศให้กับสมาชิกทีมที่เหมาะสมตามบทบาทและ SLA
- สร้างอีเมลต้อนรับที่ปรับให้เหมาะกับอุตสาหกรรมของลูกค้า
- แชร์สรุปในแชททีมของคุณ
ทั้งหมดนี้ทำงานตามกำหนดเวลาและปรับตัวกับข้อยกเว้นได้โดยไม่ต้องมีใครคอยดูแลทุกขั้นตอน
นี่คือวิธีการสร้าง Super Agent ตัวแรกของคุณใน ClickUp:
การให้บริการแบบจำลอง
- TensorFlow Serving และ TorchServe ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในรูปแบบ API ที่ปรับขนาดได้และมี latency ต่ำ
- เซลดอน คอร์ มอบชั้นการให้บริการที่ยืดหยุ่นสำหรับทีมที่จัดการโมเดลหลายตัวในกรอบการทำงานที่แตกต่างกัน
- BentoML ช่วยให้การบรรจุและการปรับใช้โมเดลง่ายขึ้น ทำให้การย้ายจากขั้นตอนการพัฒนาไปสู่การผลิตเป็นเรื่องง่าย
การติดตามตรวจสอบ
- เห็นได้ชัดว่า AI, Arize และ WhyLabs ตรวจจับการเบี่ยงเบนของโมเดลและปัญหาคุณภาพข้อมูล โดยแจ้งเตือนเมื่อประสิทธิภาพของโมเดลเริ่มลดลงในสภาพแวดล้อมการผลิต
- Prometheus และ Grafana มอบความสามารถในการสังเกตการณ์ในระดับระบบ ให้ทีมสามารถมองเห็นสุขภาพของโครงสร้างพื้นฐานควบคู่ไปกับประสิทธิภาพของโมเดล
🚀 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: สร้างศูนย์บัญชาการแบบเรียลไทม์ที่ติดตามเป้าหมาย, ปริมาณงาน, รายได้, ระยะเวลาของวงจร, และความเสี่ยงในการส่งมอบได้ในที่เดียวด้วยClickUp Dashboards จากนั้นเพิ่ม AI Cards เพื่อแสดงข้อมูลเชิงลึก, แจ้งเตือนความผิดปกติ, และแนะนำขั้นตอนถัดไปโดยอัตโนมัติ ก่อนที่ปัญหาจะลุกลาม
คุณสามารถเพิ่ม:
- การ์ดสรุปด้วย AI: สรุปกิจกรรมล่าสุดจากงานและโครงการที่เลือกในช่วงเวลาที่กำหนด
- การ์ดสรุปการประชุมทีม AI: รับสรุปกิจกรรมสำหรับหลายบุคคลหรือหลายทีมเพื่อดูว่าแต่ละกลุ่มกำลังทำงานอะไรอยู่
- บัตรสรุปสำหรับผู้บริหารโดย AI: สร้างภาพรวมสถานะที่กระชับสำหรับผู้นำ โดยเน้นสิ่งที่ดำเนินการได้ตามแผน + สิ่งที่ต้องให้ความสนใจ
- บัตรอัปเดตโครงการ AI: สร้างรายงานความคืบหน้าในระดับสูงโดยอัตโนมัติสำหรับพื้นที่ โฟลเดอร์ หรือรายการเฉพาะ
- บัตรสมอง AI: ปรับแต่งคำสั่งของคุณเองเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่ตรงกับความต้องการหรือดำเนินการรายงานเฉพาะตามความต้องการ
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs)
- OpenAI ChatGPT ถูกใช้อย่างแพร่หลายสำหรับการสร้างเนื้อหา, การช่วยเหลือการเขียนโค้ด, และงานที่ต้องใช้การคิดวิเคราะห์ในทีมองค์กร
- Anthropic Claude จัดการเอกสารยาวและซับซ้อน รวมถึงคำแนะนำที่มีความละเอียดอ่อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับกระบวนการทำงานที่ต้องใช้การวิจัยอย่างเข้มข้น
- Google Gemini มอบความสามารถแบบหลายรูปแบบ ช่วยให้ทีมสามารถทำงานข้ามข้อความ รูปภาพ และข้อมูลได้ในอินเทอร์เฟซเดียว
🚀 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: ทีมส่วนใหญ่กำลังจมอยู่กับเครื่องมือ AI ที่ไม่เชื่อมต่อกัน: เครื่องมือหนึ่งสำหรับการเขียน, อีกเครื่องสำหรับการบันทึก, อีกเครื่องสำหรับการรายงาน, และอีกเครื่องสำหรับการทำงานอัตโนมัติ ข้อมูลบริบทสูญหาย และความปลอดภัยกลายเป็นเครื่องหมายคำถาม
ClickUp Brain MAXรวมทุกสิ่งไว้ในแอป AI ซูเปอร์แอปเดียวที่รวมเข้ากับการทำงานของคุณ
ทีมของคุณจะได้รับระบบ AI เดียวที่เข้าใจงาน เอกสาร แชท แดชบอร์ด และเวิร์กโฟลว์ในบริบทจริง มันสามารถตอบคำถามเกี่ยวกับโครงการ สร้างเนื้อหาจากข้อมูลสด สร้างแผนปฏิบัติการ สรุปการอัปเดต และกระตุ้นขั้นตอนถัดไปโดยไม่ต้องมีAI ที่ซับซ้อนเกินไป คุณยังสามารถสลับใช้งานระหว่าง ChatGPT, Claude และ Gemini ได้อย่างราบรื่นสำหรับงานของคุณ
เครื่องมืออัตโนมัติและระบบการทำงานแบบอัตโนมัติ
- Zapier เชื่อมต่อแอปและกระตุ้นการทำงานอัตโนมัติโดยไม่ต้องใช้การสนับสนุนด้านวิศวกรรม
- Make มอบระบบอัตโนมัติที่ยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับทีมที่ต้องการตรรกะการทำงานแบบหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน
- n8n เป็นเครื่องมืออัตโนมัติแบบโอเพนซอร์สที่มอบอำนาจให้ทีมเทคนิคสามารถควบคุมได้อย่างเต็มที่ในการสร้างและโฮสต์เวิร์กโฟลว์ตามที่ต้องการ
แพลตฟอร์มเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานด้วยปัญญาประดิษฐ์
- ClickUp รวมงาน เอกสาร แชท และ AI ไว้ในที่ทำงานเดียว เพื่อให้ทีมไม่ต้องสลับเครื่องมือบ่อยๆ เพื่อทำงานให้เสร็จ
- Notion AI เพิ่มความสามารถในการเขียนและสรุปข้อมูลบนเอกสารและโครงสร้างฐานข้อมูลที่มีอยู่ของ Notion
- Microsoft Copilot ถูกฝังอยู่ในชุดโปรแกรม Microsoft 365 มีประโยชน์สำหรับทีมที่ทำงานกับ Word, Excel และ Teams เป็นประจำอยู่แล้ว
การจัดการความรู้และการค้นหาด้วยปัญญาประดิษฐ์
- Glean ดึงข้อมูลจากแอปพลิเคชันที่เชื่อมต่อกันทั่วทั้งองค์กรและนำเสนอข้อมูลตามความต้องการผ่านการค้นหาภายในองค์กร
- กูรู ช่วยให้ทีมสร้างและรักษาฐานความรู้กลางที่แม่นยำและเข้าถึงได้ทั่วทั้งองค์กร
🚀 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: เมื่อทีมพูดถึงการจัดการความรู้ ปัญหาคือข้อมูลที่ถูกต้องไม่ปรากฏขึ้นเมื่อมีการตัดสินใจ
ClickUp Docsแก้ไขปัญหานี้ที่ต้นตอโดยให้ทีมสามารถบันทึกและอัปเดตความรู้ได้ภายในกระบวนการทำงาน
หากฝ่ายปฏิบัติการปรับรายการตรวจสอบการจัดซื้อจัดจ้างระหว่างการรับสมัครผู้ขายใหม่ ฝ่ายการเงินเพิ่มขีดจำกัดการอนุมัติใหม่โดยตรงในเอกสารเดียวกันและเชื่อมโยงกับงานที่กำลังดำเนินการอยู่ ฝ่ายกฎหมายชี้แจงข้อยกเว้นในความคิดเห็นระหว่างการตรวจสอบ เอกสารจะสะท้อนถึงวิธีการทำงานของกระบวนการในปัจจุบัน เนื่องจากมีการพัฒนาควบคู่ไปกับการทำงาน
นั่นแก้ปัญหาความรู้ล้าสมัยได้ แต่ก็สร้างปัญหาใหม่ขึ้นมา
เมื่อความรู้ถูกจัดเก็บไว้ในเอกสาร, งาน, และความคิดเห็น, ความท้าทายคือการค้นหาคำตอบที่ถูกต้องอย่างรวดเร็ว.ClickUp Enterprise Searchจัดการกับชั้นนี้.
เมื่อมีผู้สอบถามเกี่ยวกับกระบวนการอนุมัติผู้ขายสำหรับสัญญาที่มีมูลค่าเกิน 10 ล้านดอลลาร์ ระบบ Enterprise Search จะดึงเอกสารเวอร์ชันล่าสุด งานอนุมัติที่เชื่อมโยงอยู่ และความคิดเห็นที่ฝ่ายกฎหมายได้ลงนามอนุมัติแล้วขึ้นมาให้โดยอัตโนมัติ ทุกคนไม่จำเป็นต้องจดจำว่าข้อมูลแต่ละส่วนเก็บไว้ที่ไหนหรือต้องตรวจสอบในเครื่องมือใด
วิธีเลือก AI Stack ที่เหมาะสมสำหรับทีมของคุณ
คุณรู้จักชั้นต่าง ๆ และคุณเคยเห็นเครื่องมือแล้ว แต่คุณกลับรู้สึกติดขัดเพราะมีตัวเลือกมากเกินไป หากไม่มีกรอบการตัดสินใจที่ชัดเจน ทีมมักจะเลือกเครื่องมือตามความนิยมหรือติดอยู่กับการวิเคราะห์จนไม่สามารถตัดสินใจได้เลย
ไม่มีสแต็กที่ดีที่สุดแบบสากล; สแต็กที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับเป้าหมาย ข้อจำกัด และความพร้อมของทีมคุณ นี่คือวิธีที่จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง:
เริ่มต้นด้วยวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณ
ก่อนที่จะประเมินเครื่องมือใด ๆ ให้ระบุให้ชัดเจนว่า AI ควรจะทำอะไรให้กับองค์กรของคุณ ทีมที่ข้ามขั้นตอนนี้ไปมักจะจบลงด้วยเครื่องมือที่น่าทึ่งแต่แก้ปัญหาผิดจุด
เมื่อคุณมีความชัดเจนในเป้าหมายแล้ว ให้เป้าหมายนั้นเป็นตัวขับเคลื่อนลำดับความสำคัญของคุณ:
- หากการอนุมานที่มีความหน่วงต่ำเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โครงสร้างพื้นฐานการให้บริการและเครื่องมือสำหรับการติดตั้งที่ขอบเครือข่ายควรได้รับความสำคัญเป็นอันดับแรก
- หากการทดลองอย่างรวดเร็วเป็นสิ่งสำคัญที่สุด ระบบการคำนวณที่ยืดหยุ่นและระบบการติดตามการทดลองที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งที่ไม่สามารถต่อรองได้
- หากคุณดำเนินงานในอุตสาหกรรมที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล ความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับของข้อมูล การตรวจสอบได้ และตัวเลือกการติดตั้งภายในองค์กรจำเป็นต้องได้รับความสำคัญสูงสุด
- หากเป้าหมายคือประสิทธิภาพภายใน การทำงานร่วมกันในพื้นที่เดียวที่มี AI ในตัว เช่น ClickUp จะสร้างคุณค่าได้มากกว่าการรวมโซลูชันเฉพาะจุดที่ไม่เชื่อมโยงกัน
🔍 คุณรู้หรือไม่? ในขณะที่ส่วนใหญ่ของโลกยังคงทดสอบ AI ทีมงานที่เน้น AI เป็นอันดับแรกได้ผ่านช่วงทดลองใช้งานอย่างเป็นทางการแล้วมากกว่า 40% ของการทดลองใช้ AIในองค์กรชั้นนำได้ถูกนำไปใช้ในกระบวนการผลิตเต็มรูปแบบแล้ว
ประเมินว่ามันผสานรวมกับสิ่งที่คุณมีอยู่แล้วได้ดีเพียงใด
ระบบ AI ของคุณจะไม่ทำงานแยกตัวอยู่โดดเดี่ยว มันจำเป็นต้องเชื่อมต่ออย่างราบรื่นกับคลังข้อมูลที่มีอยู่, สายงาน CI/CD, และแอปพลิเคชันทางธุรกิจของคุณ ก่อนที่จะตัดสินใจใช้เครื่องมือใด ๆ ให้ถามตัวเองว่า:
- มันรองรับผู้ให้บริการคลาวด์ของคุณโดยไม่ต้องใช้ตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองหรือไม่?
- มันสามารถปรับขนาดได้เมื่อปริมาณข้อมูลและขนาดทีมของคุณเพิ่มขึ้นหรือไม่?
- จะต้องใช้ความพยายามทางวิศวกรรมมากเพียงใดในการรักษาการผสานรวมให้คงอยู่ตลอดเวลา?
- มันทำงานร่วมกับเครื่องมือที่ทีมของคุณใช้เป็นประจำอยู่แล้วได้ดีหรือไม่?
เครื่องมือที่มีคุณสมบัติน้อยกว่าเล็กน้อย แต่มีความสามารถในการทำงานร่วมกันได้ดี จะให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าเกือบทุกครั้งเมื่อเทียบกับตัวเลือกที่ดีที่สุดในประเภทเดียวกัน แต่สร้างปัญหาในการผสานรวม
สมดุลระหว่างต้นทุน ความปลอดภัย และความสามารถของทีม
ทุกการตัดสินใจในการจัดลำดับงานเกี่ยวข้องกับการแลกเปลี่ยนที่แท้จริง และสามข้อที่มักจะทำให้ทีมไม่ทันตั้งตัว:
- ค่าใช้จ่าย: การประมวลผลบนคลาวด์สำหรับการฝึกโมเดลขนาดใหญ่สามารถมีค่าใช้จ่ายสูงได้อย่างรวดเร็วเมื่อการใช้งานเพิ่มขึ้น ควรสร้างการตรวจสอบต้นทุนตั้งแต่เริ่มต้นแทนที่จะมองว่าเป็นเรื่องรอง
- ความปลอดภัย: สแต็กของคุณจะจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ดังนั้นให้ประเมินมาตรฐานการเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึง และการรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนดก่อนที่คุณจะดำเนินการ
- ความสามารถของทีม: เครื่องมือที่ดีที่สุดก็ไร้ประโยชน์หากไม่มีใครในทีมของคุณรู้วิธีใช้งาน จงประเมินเวลาในการเรียนรู้ระบบ เอกสารประกอบที่มีอยู่ และประเภทของการสนับสนุนต่อเนื่องที่ผู้ขายมอบให้อย่างสมเหตุสมผล
คิดเป็นชั้น ไม่ใช่เครื่องมือแต่ละชิ้น
ระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดคือระบบแบบชั้นที่ข้อมูลไหลเวียนอย่างสะอาดตั้งแต่การรับข้อมูลผ่านไปจนถึงการตรวจสอบ โดยแต่ละชั้นสามารถสื่อสารกับชั้นต่อไปได้ เมื่อประเมินเครื่องมือใหม่ ให้ถามตัวเองว่า:
- มันทำให้ชั้นรอบๆ แข็งแรงขึ้นหรือเพิ่มความซับซ้อน?
- มีเจ้าของที่ชัดเจนในทีมของคุณสำหรับชั้นนี้ของสแต็กหรือไม่?
- สามารถเปลี่ยนได้หรือไม่โดยไม่ทำให้ทุกอย่างที่อยู่ถัดไปเสียหาย?
- มันสร้างแหล่งข้อมูลเดียวที่เป็นความจริงหรือสร้างไซโลอีกอันหนึ่ง?
🔍 คุณรู้หรือไม่? ในขณะที่88% ของบริษัทใช้AI แล้ว แต่มีเพียง 6% ขององค์กรเท่านั้นที่ถูกจัดว่าเป็น 'ผู้ที่มีประสิทธิภาพสูง' ทีมเหล่านี้สามารถสร้างผลตอบแทนได้มากกว่า 10.30 ดอลลาร์สำหรับทุก 1 ดอลลาร์ที่ลงทุนใน AI ซึ่งเกือบสามเท่าของค่าเฉลี่ย
ข้อผิดพลาดทั่วไปในชุดเครื่องมือ AI และวิธีหลีกเลี่ยง
แม้แต่ทีมที่มีทรัพยากรดีก็อาจทำผิดพลาดในเรื่องนี้ได้ นี่คือข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวกับ AI stack และวิธีแก้ไข:
| ข้อผิดพลาด | ทำไมมันถึงเกิดขึ้น | วิธีหลีกเลี่ยง |
| สร้างก่อนที่จะตรวจสอบ | ทีมต่างๆ เริ่มดำเนินการกับโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อนก่อนที่จะยืนยันว่ากรณีการใช้งานนั้นสร้างคุณค่าได้จริง | เริ่มต้นด้วยการทดลองนำร่องที่มุ่งเน้นเป้าหมาย ตรวจสอบผลกระทบ แล้วขยายระบบโดยรอบกรณีการใช้งานที่พิสูจน์แล้ว |
| การละเลยคุณภาพของข้อมูล | ทีมลงทุนอย่างมากในโมเดล แต่ละเลยคุณภาพของข้อมูลที่ป้อนเข้าไป | ให้ความสำคัญกับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลเป็นลำดับแรกก่อนที่จะลงทุนในการพัฒนาแบบจำลอง |
| การประเมินความซับซ้อนของการบูรณาการต่ำเกินไป | เครื่องมือถูกประเมินแยกกันโดยไม่พิจารณาว่าเชื่อมโยงกับระบบโดยรวมอย่างไร | วางแผนระบบข้อมูลและกระบวนการทำงานของคุณทั้งหมดก่อนตัดสินใจใช้เครื่องมือใหม่ใด ๆ |
| การปรับให้เหมาะสมกับคุณลักษณะมากกว่าการปรับให้พอดี | ทีมต่างๆ ไล่ตามเครื่องมือที่น่าประทับใจทางเทคนิคมากที่สุด แทนที่จะเป็นเครื่องมือที่เหมาะกับกระบวนการทำงานของพวกเขา | ให้ความสำคัญกับเครื่องมือที่สามารถผสานการทำงานได้อย่างราบรื่นกับวิธีการทำงานของทีมคุณในปัจจุบัน |
| การข้ามการตรวจสอบ | แบบจำลองถูกนำไปใช้งานแต่ไม่เคยติดตามการเปลี่ยนแปลงหรือการเสื่อมประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป | สร้างการตรวจสอบเข้าไปในโครงสร้างของคุณตั้งแต่วันแรก ไม่ใช่เป็นสิ่งที่คิดถึงในภายหลัง |
| การละเว้นการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม | สแตกถูกสร้างขึ้นสำหรับวิศวกร แต่ไม่เคยถูกออกแบบมาเพื่อให้ทีมที่กว้างขึ้นใช้ | เลือกเครื่องมือที่มีอินเทอร์เฟซที่เข้าถึงได้ง่ายและลงทุนในการฝึกอบรมเพื่อให้การใช้งานแพร่หลายไปยังผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค |
📮 ClickUp Insight: ทีมที่มีประสิทธิภาพต่ำมีแนวโน้มที่จะใช้เครื่องมือมากกว่า 15 ชิ้นถึง 4 เท่า ในขณะที่ทีมที่มีประสิทธิภาพสูงยังคงรักษาประสิทธิภาพโดยการจำกัดเครื่องมือของพวกเขาไว้ที่ 9 แพลตฟอร์มหรือน้อยกว่า แต่การใช้แพลตฟอร์มเดียวล่ะ?
ในฐานะแอปครบวงจรสำหรับการทำงาน ClickUp นำงาน โครงการ เอกสาร วิกิ การแชท และการโทรของคุณมารวมไว้ในแพลตฟอร์มเดียว พร้อมด้วยเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
พร้อมทำงานอย่างชาญฉลาดขึ้นหรือไม่? ClickUp ทำงานได้กับทุกทีม ทำให้งานของคุณมองเห็นได้ และให้คุณมุ่งเน้นกับสิ่งที่สำคัญ ขณะที่ AI จัดการกับส่วนที่เหลือ
ตัวอย่างสแต็ก AI ในโลกจริงจากบริษัทชั้นนำ
อาจเป็นเรื่องยากที่จะจินตนาการว่าชั้นและเครื่องมือทั้งหมดเหล่านี้จะรวมกันอย่างไรหากไม่ได้เห็นการทำงานจริง แม้ว่ารายละเอียดจะเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ แต่การดูสถาปัตยกรรมของบริษัทที่เน้น AI เป็นหลักที่มีชื่อเสียงจะเผยให้เห็นรูปแบบและความสำคัญที่เหมือนกัน นี่คือตัวอย่างบางส่วน:
- Spotify: ยักษ์ใหญ่แห่งวงการสตรีมมิ่งเพลงใช้ฟีเจอร์สโตร์ที่พัฒนาบน Feast, TensorFlow สำหรับโมเดลแนะนำ และ Kubeflow สำหรับการจัดการกระบวนการข้อมูล (pipeline orchestration) แนวคิดสำคัญของพวกเขาคือการลงทุนอย่างหนักในการนำฟีเจอร์กลับมาใช้ซ้ำ ช่วยให้แต่ละทีมพัฒนาโมเดลโดยไม่ต้องออกแบบข้อมูลอินพุตใหม่ซ้ำซ้อน
- Uber: เพื่อจัดการ ML ในระดับใหญ่ Uber ได้สร้างแพลตฟอร์มภายในของตัวเองชื่อว่าMichelangelo ซึ่งมาตรฐานกระบวนการทำงานของ ML ตั้งแต่ต้นจนจบ ทำให้วิศวกรหลายร้อยคนสามารถสร้างและPLOY แบบจำลองได้โดยใช้ชุดของขั้นตอนการทำงานที่สม่ำเสมอ
- Airbnb:แพลตฟอร์ม Bigheadของพวกเขามีการเชื่อมโยงการทดลองใช้ ML กับตัวชี้วัดทางธุรกิจอย่างแน่นหนา โดยเน้นที่การติดตามการทดลองและการผสานรวมการทดสอบ A/B เพื่อให้มั่นใจว่าทุกโมเดลได้รับการวัดผลจากผลกระทบที่มีต่อผลิตภัณฑ์
- Netflix: ผู้บุกเบิกในด้านการแนะนำในระดับใหญ่ Netflix ใช้Metaflowสำหรับการจัดการเวิร์กโฟลว์ และได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานการให้บริการที่ปรับแต่งเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด พวกเขาให้ความสำคัญกับประสบการณ์ของนักพัฒนา ทำให้ง่ายขึ้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการนำแนวคิดของพวกเขาไปสู่การผลิต
🔍 คุณรู้หรือไม่? ตั้งแต่ปลายปี 2022 เป็นต้นมา ค่าใช้จ่ายในการใช้งาน AI ระดับ GPT-3.5 ลดลงมากกว่า 280 เท่า สำหรับทีมที่กำลังพัฒนาด้วย AI อยู่แล้ว นั่นหมายความว่าคุณสามารถทำสิ่งต่าง ๆ ได้ในราคาเพียงเศษเสี้ยวของที่เคยต้องใช้เงินจำนวนมากเมื่อสองปีก่อน
ClickUp แทนที่เทคโนโลยี AI ของคุณได้อย่างไร
ClickUp นำการดำเนินงาน, ความฉลาด, และการอัตโนมัติมาไว้ในที่ทำงานที่เชื่อมต่อกันเพียงแห่งเดียวเพื่อให้ทีมที่ให้ความสำคัญกับ AI สามารถใช้เวลาในการส่งมอบมากขึ้นแทนที่จะเสียเวลาในการเชื่อมต่อเครื่องมือต่าง ๆ เข้าด้วยกัน
ทีมลดการขยายตัวของ SaaSเพราะการทำงาน การตัดสินใจ และความช่วยเหลือจาก AI อยู่ในระบบเดียวการสลับบริบทก็ลดลงเช่นกัน เพราะทุกการกระทำเกิดขึ้นในที่ที่งานมีอยู่แล้ว
มาดูกันให้ละเอียดว่า ClickUp สามารถแทนที่เทคโนโลยี AI ของคุณได้อย่างไร 👀
สร้างและเคลื่อนย้ายงานได้เร็วขึ้น
ClickUp Brainแทนที่เครื่องมือ AI ที่กระจัดกระจายซึ่งสร้างเนื้อหาโดยไม่เข้าใจการดำเนินการจริง มันอ่านงานสด เอกสาร ความคิดเห็น ฟิลด์ และประวัติการทำงานทั่วทั้งพื้นที่ทำงานเพื่อนำเสนอAI ที่เข้าใจบริบท
สมมติว่าผู้จัดการผลิตภัณฑ์ทำการทดลองแบบ A/B และต้องการแปลงผลลัพธ์ให้กลายเป็นงานที่พร้อมดำเนินการ พวกเขาสามารถใช้ ClickUp Brain เพื่อ:
- สร้างเอกสาร PRD โดยใช้ผลการทดลอง, ข้อบกพร่องที่เชื่อมโยง, และการตัดสินใจก่อนหน้านี้
- เขียนคำอธิบายงานโดยอัตโนมัติสำหรับงานด้านวิศวกรรมโดยอิงจาก PRD และเกณฑ์การยอมรับ
- สรุปผลลัพธ์ของสปรินต์และเปิดเผยการพึ่งพาที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขในระหว่างการวางแผน
- ตอบคำถามเกี่ยวกับขั้นตอนการทำงานโดยใช้สถานะงานปัจจุบันและผู้รับผิดชอบ
📌 ลองใช้ข้อความนี้: สร้างเอกสาร PRD สำหรับการทดลองเช็คเอาต์โดยใช้ผลลัพธ์จากการสปรินต์ครั้งล่าสุด และเชื่อมโยงงานด้านวิศวกรรมที่จำเป็น
ประสานงานกระบวนการทำงานของ AI
เมื่อการทำงานเกิดขึ้นแล้วระบบการทำงานอัตโนมัติจะช่วยให้ทุกอย่างดำเนินต่อไป
ClickUp Automationsจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ทำงานตามเงื่อนไขซึ่งเชื่อมโยงกับเหตุการณ์การดำเนินการจริง ตัวอย่างเช่น ทีมแมชชีนเลิร์นนิงจะส่งการทดลองใหม่ไปยังระบบตรวจสอบการผลิต
- เมื่อมีการแจ้งเตือนจาก Datadog ระบบอัตโนมัติจะสร้างงานบั๊กและมอบหมายให้กับวิศวกรที่อยู่ในเวร
- เมื่อการแก้ไขถูกรวมเข้าแล้ว ระบบอัตโนมัติจะส่งงานไปยังฝ่าย QA และอัปเดตสถานะเป็น 'กำลังทดสอบ'
- เมื่อ QA อนุมัติ ระบบอัตโนมัติจะกำหนดเจ้าของการปล่อยและอัปเดตสถานะเป็น 'พร้อมสำหรับการปรับใช้'
- เมื่อการปรับใช้เสร็จสมบูรณ์ ระบบอัตโนมัติจะโพสต์ผลลัพธ์และปิดวงจร
ทีมจัดการการฝึกอบรมโมเดลใหม่, การตรวจสอบความถูกต้อง, และการPLOYMENT โดยใช้กฎที่มองเห็นได้ภายในเวิร์กสเปซ
ผู้ใช้จริงแบ่งปันประสบการณ์การใช้ClickUp สำหรับการดำเนินงาน:
ClickUp มีความยืดหยุ่นสูงมากและทำงานได้ดีในฐานะระบบปฏิบัติการเดียวสำหรับทุกทีม ที่ GobbleCube เราใช้ ClickUp ในการบริหารจัดการ GTM, CSM, ผลิตภัณฑ์, ระบบอัตโนมัติ และการดำเนินงานภายในทั้งหมดไว้ในที่เดียว จุดแข็งที่สุดคือความสามารถในการปรับแต่งทุกอย่างได้ตามต้องการ ฟิลด์ที่กำหนดเอง, ลำดับชั้นของงาน, การพึ่งพา, การทำงานอัตโนมัติ, และมุมมองต่างๆ ช่วยให้เราสามารถจำลองกระบวนการทำงานจริงของธุรกิจของเราได้ แทนที่จะบังคับให้เราต้องใช้โครงสร้างที่ตายตัว เมื่อตั้งค่าอย่างถูกต้องแล้ว มันสามารถแทนที่เครื่องมือหลายอย่างและลดการประสานงานด้วยมือได้มาก
ClickUp มีความยืดหยุ่นสูงมากและทำงานได้ดีในฐานะระบบปฏิบัติการเดียวสำหรับทุกทีม ที่ GobbleCube เราใช้ ClickUp เพื่อจัดการ GTM, CSM, ผลิตภัณฑ์, ระบบอัตโนมัติ และการดำเนินงานภายในทั้งหมดในที่เดียว จุดแข็งที่สุดคือความสามารถในการปรับแต่งทุกอย่างได้ตามต้องการ ฟิลด์ที่กำหนดเอง, ลำดับชั้นของงาน, การพึ่งพา, ระบบอัตโนมัติ, และมุมมองต่างๆ ช่วยให้เราสามารถจำลองกระบวนการทำงานจริงของธุรกิจของเราได้ แทนที่จะบังคับให้เราต้องเข้ากับโครงสร้างที่ตายตัว เมื่อตั้งค่าอย่างถูกต้องแล้ว มันสามารถแทนที่เครื่องมือหลายอย่างและลดการประสานงานด้วยมือได้มาก
บันทึกการตัดสินใจในการประชุมทันที
การประชุมมักตัดสินใจมากกว่าเอกสารClickUp AI Notetakerช่วยให้การตัดสินใจเหล่านั้นกลายเป็นงานจริง
สมมติว่าการทบทวนโมเดลรายสัปดาห์พบปัญหาด้านประสิทธิภาพ AI Notetaker จะบันทึกการประชุม สร้างสรุปที่กระชับ และดึงรายการที่ต้องดำเนินการออกมา คุณสามารถแปลงรายการเหล่านี้เป็นงานใน ClickUpที่เชื่อมโยงกับโครงการที่เกี่ยวข้องได้
เจ้าของได้รับมอบหมายงานทันที และงานในอนาคตสามารถย้อนกลับไปยังการตัดสินใจเดิมได้โดยไม่ต้องค้นหาบันทึกการสนทนา
รวมสัญญาณจากทุกเครื่องมือไว้ในที่เดียว
การเปลี่ยนเทคโนโลยี AI ไม่จำเป็นต้องละทิ้งระบบเดิมที่มีอยู่ClickUp Integrationsจะดึงข้อมูลและสัญญาณต่าง ๆ มารวมไว้ในชั้นการดำเนินการเดียว
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถ:
- ซิงค์ปัญหาใน GitHub เข้ากับงานใน ClickUp ที่เชื่อมโยงกับหมุดหมายการปล่อยเวอร์ชัน
- เรียกใช้เวิร์กโฟลว์จากคำเตือนของ Datadog หรือแพลตฟอร์มการทดลอง
- แนบผลการทดลองไปยังงานตรวจสอบโดยตรง
ทีมทำงานจากพื้นที่ทำงานเดียว ขณะที่เครื่องมือป้อนข้อมูลที่มีโครงสร้างเข้าสู่การทำงานที่ใช้งานอยู่
ทำงานได้เร็วขึ้นด้วยประสิทธิภาพที่เน้นเสียงเป็นสำคัญ
ความเร็วมีความสำคัญเมื่อไอเดียเกิดขึ้นระหว่างการทำงานClickUp Talk to Textใน Brain MAX ช่วยให้การทำงานด้วยเสียงเป็นอันดับแรก และให้คุณทำงานได้เร็วขึ้นถึง 4 เท่า
สมมติว่าวิศวกรหลักเสร็จสิ้นการแก้ไขข้อบกพร่องและต้องการบันทึกบริบทอย่างรวดเร็ว พวกเขาจะบอกเล่าการอัปเดต Brain MAX จะถอดเสียงและจัดโครงสร้างเนื้อหา เพื่อให้คุณสามารถอัปเดตงานได้ทันที
การป้อนข้อมูลด้วยเสียงช่วยลดความยุ่งยากและเร่งการดำเนินการในทุกขั้นตอนของการวางแผนและการส่งมอบ
ชมวิดีโอนี้เพื่อเข้าใจว่าผู้ช่วยเสียงเป็นข้อความนี้ทำงานอย่างไร:
อย่าปล่อยให้ไอเดียดีๆ หลุดลอยไปอีกเลย: ใช้ผู้ช่วยแปลงเสียงเป็นข้อความนี้
🔍 คุณรู้หรือไม่? ในขณะที่62% ของผู้คนรู้สึกว่าตัวแทนAI ในปัจจุบันถูกพูดถึงเกินจริง เหตุผลหลักก็คือการขาดบริบทที่เหมาะสม ประมาณ 30% ของผู้ใช้รู้สึกหงุดหงิดกับ 'การคาดเดาอย่างมั่นใจ' ที่ฟังดูมั่นใจ แต่กลับให้ข้อมูลผิดเพราะไม่ได้ถูกผสานเข้ากับพื้นที่ทำงานจริงของทีม
สถาปนิกสำหรับโมเมนตัมด้วย ClickUp
การสร้างทีมที่เน้น AI เป็นอันดับแรกเริ่มต้นด้วยความตั้งใจ ทุกชั้นของระบบของคุณ ตั้งแต่ข้อมูลและโมเดลไปจนถึงการตรวจสอบและการอัตโนมัติ ล้วนมีอิทธิพลต่อความเร็วที่ทีมของคุณสามารถดำเนินการได้และความมั่นใจในการขยายตัว เมื่อชั้นเหล่านี้เชื่อมต่อกันอย่างสะอาด AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินการแทนที่จะอยู่เฉยๆ อยู่ข้างสนาม
ClickUp นำชั้นการดำเนินการนั้นมาสู่จุดสนใจ ด้วยฟีเจอร์งาน เอกสาร ตัวแทน AI การทำงานอัตโนมัติ การค้นหาสำหรับองค์กร และ ClickUp Brain ที่รวมอยู่ในพื้นที่ทำงานแบบบูรณาการเดียว โครงการ AI ของคุณจึงเชื่อมโยงกับงานจริง การทดลองเชื่อมต่อกับการส่งมอบ การติดตามเชื่อมต่อกับความเป็นเจ้าของ การตัดสินใจเชื่อมต่อกับบริบทที่บันทึกไว้
ทีมสามารถจัดการกระบวนการทำงาน, เปิดเผยข้อมูลเชิงลึก, บันทึกความรู้, และขับเคลื่อนโครงการให้ก้าวหน้าภายในสภาพแวดล้อมเดียวที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการขยายตัว. AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานประจำวัน, สนับสนุนการวางแผน, การจัดส่ง, การตรวจสอบ, และการปรับปรุงให้ดีที่สุดโดยไม่สูญเสียบริบทในระหว่างทาง.
รวมการทำงานด้าน AI ของคุณไว้ใน ClickUp และสร้างชุดเครื่องมือที่ออกแบบมาโดยเฉพาะให้เหมาะกับวิธีการทำงานของทีมคุณสมัครใช้ ClickUpวันนี้!
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
1. อะไรคือความแตกต่างระหว่าง AI tech stack กับ machine learning tech stack?
เทคโนโลยี AI เป็นหมวดหมู่กว้างที่รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning), ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (generative AI) และแนวทางอื่น ๆ ในทางกลับกัน เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning tech stack) หมายถึงเครื่องมือเฉพาะสำหรับการฝึกอบรมและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง แม้ว่าจะมีการใช้คำเหล่านี้แทนกันบ่อยครั้งก็ตาม
2. ทีมที่ไม่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคทำงานร่วมกับเทคโนโลยี AI อย่างไร?
ทีมที่ไม่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคสามารถโต้ตอบกับผลลัพธ์ของ AI เช่น แดชบอร์ด และให้ข้อเสนอแนะเพื่อปรับปรุงโมเดลได้ พื้นที่ทำงานแบบรวมศูนย์ เช่น ClickUp ช่วยให้พวกเขาเห็นสถานะของโครงการได้โดยไม่ต้องนำทางผ่านกระบวนการทำงานที่ซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐาน ML
3. บริษัทที่ให้ความสำคัญกับ AI ควรสร้างหรือซื้อส่วนประกอบของระบบ AI ของตนเอง?
บริษัทส่วนใหญ่ที่เน้น AI เป็นอันดับแรกใช้แนวทางแบบผสมผสาน พวกเขาซื้อบริการที่มีการจัดการสำหรับโครงสร้างพื้นฐานทั่วไป และสร้างเครื่องมือที่กำหนดเองเฉพาะในจุดที่สร้างข้อได้เปรียบทางการแข่งขันที่ไม่เหมือนใครเท่านั้น
4. จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อชุดเครื่องมือ AI ของคุณไม่สามารถผสานรวมกับเครื่องมือการจัดการโครงการของคุณได้?
คุณสร้างแหล่งข้อมูลความจริงสองแหล่งสำหรับการพัฒนาแบบจำลองและสถานะโครงการ ซึ่งนำไปสู่การสื่อสารที่ผิดพลาดและความล่าช้า ClickUp's converged workspace ช่วยให้ความคืบหน้าทางเทคนิคและงานโครงการอยู่ในความสอดคล้องกัน