วิธีที่ผมสร้างตัวแทนตัดสินใจด้วย AI ใน ClickUp เพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจแคมเปญที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ฉันได้ใช้กระบวนการทำงานแบบดั้งเดิมและการทำงานอัตโนมัติมากมายใน ClickUp พวกมันยอดเยี่ยมในการย้ายงานจาก A ไป B อัปเดตสถานะ หรือมอบหมายเจ้าของ แต่ในบางจุด ฉันตระหนักถึงสิ่งสำคัญ: การทำงานอัตโนมัติเหล่านั้นไม่ได้ คิด เกี่ยวกับแคมเปญของฉันเลย

ฉันต้องการระบบที่สามารถผสานการทำงานกับการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเข้าด้วยกัน และฉันก็ได้คำตอบนั้นจากตัวแทนการตัดสินใจด้วย AI ซึ่งฉันเรียกมันว่า Asset Library Manager

ในโพสต์นี้ ผมจะพาคุณไปดูขั้นตอนการสร้างเอเจนต์ตัดสินใจด้วย AIภายใน ClickUp (โดยใช้ClickUp Super Agents) และเหตุผลที่มันจำเป็นสำหรับธุรกิจของผม

เกี่ยวกับฉัน: ที่ปรึกษา ClickUp ที่ได้รับการยืนยันและผู้จัดการกระบวนการธุรกิจ

ในฐานะที่ปรึกษาที่ได้รับการยืนยันจาก ClickUp และผู้จัดการกระบวนการทางธุรกิจที่มีประสบการณ์มากกว่า 5 ปี ฉันได้ช่วยเหลือเอเจนซีและสตาร์ทอัพในการขยายธุรกิจผ่านระบบที่มีโครงสร้างและการดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ ฉันได้สร้างและบริหารกรอบการดำเนินงานให้กับบริษัทมากกว่า 40 แห่ง นำการเปลี่ยนแปลงให้กับทีมมากกว่า 115 ทีม และช่วยให้การดำเนินงานเติบโตถึง 16.4 เท่าพร้อมกับการปรับปรุงความเร็วและความสม่ำเสมอในการส่งมอบบริการในสภาพแวดล้อมที่มีลูกค้าหลายราย

ทำไมระบบอัตโนมัติแบบง่ายจึงไม่เพียงพอสำหรับแคมเปญของฉัน

ทรัพย์สินของฉันกระจัดกระจายอยู่ในหลายที่ ภารกิจของแคมเปญอยู่ในรายการต่าง ๆ และฉันยังคงเป็นคนตัดสินใจว่าทรัพย์สินแต่ละชิ้นควรไปที่ไหนต่อไป ทุกแคมเปญใหม่ ภูมิภาคใหม่ หรือช่องทางใหม่ หมายถึงการตัดสินใจด้วยมือมากขึ้น—และโอกาสที่จะเกิดการทำซ้ำ การพลาดโอกาส หรือช่องว่างในการมองเห็นก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย

นั่นคือตอนที่ฉันถามคำถามที่แตกต่างออกไป:

ถ้าฉันหยุดสร้างเวิร์กโฟลว์ แล้วเริ่มสร้างระบบอัจฉริยะใน ClickUp—ระบบที่สามารถตัดสินใจแทนฉันได้ล่ะ?

🦾 เพิ่งเริ่มใช้ ClickUp Super Agents?

ClickUp Super Agents คือตัวแทนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ทำงานภายในพื้นที่ทำงานของคุณเพื่อวิเคราะห์งาน ข้อมูล และกิจกรรมของคุณ—และดำเนินการตามบริบทนั้น คุณสามารถมอบบทบาทเฉพาะให้กับพวกเขา (เช่น การจัดลำดับความสำคัญของงาน การอัปเดตสถานะโครงการ หรือการส่งต่อทรัพยากร) และพวกเขาจะทำงานบนข้อมูลพื้นที่ทำงานแบบเรียลไทม์

อะไรที่ทำให้พวกเขาแตกต่าง?

ไม่เหมือนกับระบบอัตโนมัติพื้นฐาน ซูเปอร์เอเจนต์ไม่ได้เพียงแค่ทำตามกฎเท่านั้น พวกเขา:

• เข้าใจบริบทข้ามงาน เอกสาร และความคิดเห็น
• ตัดสินใจ (ไม่ใช่แค่กระตุ้นการกระทำ)
• ปรับให้เหมาะสมตามการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการทำงานของคุณ

ลองนึกถึงพวกเขาว่าไม่ใช่แค่ระบบอัตโนมัติแบบ "ถ้า-แบบนี้-ก็-ทำแบบนั้น" แต่เป็นเหมือนเพื่อนร่วมทีม AI ที่ฝังอยู่ในระบบของคุณมากกว่า

การเปลี่ยนแปลงทัศนคติ: จากกระบวนการทำงานไปสู่ระบบอัจฉริยะ

ก่อนที่ฉันจะสร้างตัวแทน AIใน ClickUp ฉันจะถอยกลับมาและกำหนดระบบ

ไม่ใช่ระบบอัตโนมัติ แต่เป็นระบบ

สำหรับฉันแล้ว มันสรุปได้เป็นสามคำถาม:

ฉันต้องการให้ตัวแทนตัดสินใจด้วย AI ของฉันรับภาระทางจิตใจในการตัดสินใจเกี่ยวกับแคมเปญ

สำหรับผู้จัดการคลังสินทรัพย์ของฉัน นี่คือลักษณะที่ปรากฏ

1. วัตถุประสงค์: ปัญหาที่ตัวแทนการตัดสินใจของ AI นี้พยายามแก้ไขคืออะไร?

ฉันต้องการให้มีที่เดียวที่ทุกสินทรัพย์ของแคมเปญ—วิดีโอ, รูปภาพ, ข้อความ—อยู่:

นั่นคือว่า ฉันต้องการให้ตัวแทนของฉันเป็นผู้ตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดสรรสินทรัพย์ภายใน ClickUp ดังนั้นไม่มีอะไรหลุดรอดไป

2. ความสามารถของระบบ: ระบบของฉันสามารถรองรับการตัดสินใจด้วย AI ได้หรือไม่?

ตัวแทนการตัดสินใจของ AI จะมีความแข็งแกร่งเพียงเท่าที่ระบบที่มันอาศัยอยู่เท่านั้น นั่นคือเหตุผลที่การสร้างมันในที่ที่งาน เอกสาร ความสัมพันธ์ และข้อมูลแคมเปญของคุณอยู่ร่วมกันจึงเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล เมื่อตัวแทนสามารถมองเห็นภาพรวมทั้งหมด (สินทรัพย์ สถานที่ สถานะ ประวัติ)ในพื้นที่ทำงานดิจิทัลที่เชื่อมต่อกัน ตัวแทนจะตัดสินใจบนพื้นฐานของความเป็นจริง ไม่ใช่การคาดเดา

สำหรับฉันพื้นที่ทำงาน AI แบบรวมของ ClickUpคือสถานที่นั้น

ด้วย ClickUp แทนที่จะต้องเชื่อมต่อเครื่องมือ AI แยกส่วนที่แต่ละตัวมองเห็นเพียงส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานของคุณ คุณจะได้รับชั้นอัจฉริยะเพียงชั้นเดียวที่ทำงานร่วมกับทุกสิ่งที่ทีมของคุณทำจริง ผลลัพธ์คือคำแนะนำที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น ไม่ต้องสลับบริบทและตัดสินใจได้อย่างมีคุณภาพยิ่งขึ้นอย่างต่อเนื่อง เพราะหน่วยความจำของระบบและพื้นที่ทำงานของคุณเติบโตไปพร้อมกัน

ฉันออกแบบการตั้งค่า ClickUp ของฉันเพื่อให้ผู้จัดการคลังสินทรัพย์สามารถ:

หากรายการ, ฟิลด์ที่กำหนดเอง และความสัมพันธ์ของฉันไม่มั่นคง ตัวแทนก็จะล่าช้าหรือสร้างปัญหา ดังนั้นฉันจึงถือว่าการออกแบบระบบเป็นส่วนหนึ่งของตัวแทนเอง

3. บทบาทของตัวแทน: ผู้ดำเนินการ ไม่ใช่แค่ผู้ส่งของ

ในที่สุด ฉันได้กำหนดบทบาทของตัวแทน

ระบบส่วนใหญ่ถูกออกแบบไว้เช่นนี้: หาก X เกิดขึ้น → ทำ Y

นั่นคือสิ่งที่เราเรียกว่าระบบอัตโนมัติแบบง่าย

สิ่งที่ฉันต้องการคือสิ่งที่แตกต่างออกไป ตัวแทนการตัดสินใจด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถประเมินบริบทและใช้มันในการตัดสินใจในแบบเดียวกับที่มนุษย์ทำ

ผู้จัดการคลังสินทรัพย์ของฉันมีหน้าที่รับผิดชอบ:

เมื่อสามส่วนนั้นชัดเจนแล้ว ทุกอย่างก็กลายเป็นเรื่องง่ายขึ้น ผมไม่ได้แค่สร้างระบบอัตโนมัติที่ฉลาดอีกต่อไป ผมกำลังสร้างสิ่งที่ผมเรียกว่า Beyond Super Agent—ตัวแทนที่เข้าใจจุดประสงค์ ทำงานภายในระบบที่มีความสามารถ และมีบทบาทที่ชัดเจน

วิธีที่ผมสร้างโครงสร้างคำสั่งเพื่อทำให้ตัวแทนตัดสินใจด้วย AI น่าเชื่อถือ: 5 เสาหลักของคำสั่งของผม

เมื่อระบบพร้อมแล้ว ฉันก็ย้ายไปยังส่วนที่ผู้คนส่วนใหญ่กระโดดไปทำเป็นอันดับแรก: คำสั่ง

แต่แทนที่จะเขียนคำแนะนำยาว ๆ หนึ่งข้อ ฉันได้แยกมันออกเป็นห้าส่วนที่ชัดเจน ซึ่งทำให้ ตัวแทนตัดสินใจของ AI ง่ายต่อการควบคุม ทดสอบ และปรับปรุง

นี่คือเสาหลักของคำสั่ง AIที่เป็นตัวกำหนดคุณภาพของการตัดสินใจที่ตัวแทนของฉันทำ:

1. การกำหนดบทบาท: ตัวแทนนี้ เป็น ใคร?

ฉันไม่ได้แค่บอกตัวแทนว่าต้องทำอะไร—ฉันบอกมันว่าควรเป็นใคร

📌 สำหรับผู้จัดการคลังสินทรัพย์ ฉันขอให้มันทำหน้าที่เป็น:

"เจ้าของเอเจนซี่ที่มีประสบการณ์และสถาปนิกด้านการดำเนินงาน บริหารจัดการลูกค้าหลายราย"

บรรทัดเดียวนั้นเปลี่ยนทุกอย่าง ตอนนี้ เมื่อตัวแทนตอบกลับ พวกเขาจะตอบกลับผ่านมุมมองของคนที่:

2. บริบทและขอบเขต: ห้องที่มันกำลังดำเนินการอยู่คือห้องอะไร?

ต่อไป, ฉันจะกำหนด บริบทและขอบเขต ให้ชัดเจนที่สุดเท่าที่จะทำได้:

นี่บอกให้ตัวแทนทราบว่า ผนังของห้องอยู่ที่ไหน เพื่อไม่ให้เดินไปในส่วนที่ไม่ถูกต้องของพื้นที่ทำงานของฉัน

3. ตรรกะการตัดสินใจ: ควรตัดสินใจเมื่อใดและอย่างไร?

จากนั้นฉันจะอธิบาย ตรรกะการตัดสินใจ อย่างละเอียด แทนที่จะบอกตัวแทนว่าต้องทำอะไร ฉันได้กำหนดวิธีการที่มันควรคิดแทน

ฉันระบุ:

ด้วยวิธีนี้ ตัวแทนจะไม่หยุดเพียงแค่การสร้างไอเดียเท่านั้น มันรู้ว่า เมื่อไหร่ที่ควรลงมือทำ และการตัดสินใจที่ดีควรเป็นอย่างไร

4. ข้อมูลนำเข้า: ข้อมูลใดที่เชื่อถือได้?

ทุกการตัดสินใจมีคุณภาพเพียงเท่าข้อมูลที่อยู่เบื้องหลัง ดังนั้นฉันจึงเชื่อมต่อตัวแทนของฉันกับชั้นข้อมูลที่จำเป็น:

ฉันระบุไว้อย่างชัดเจนในคำแนะนำ: นี่คือข้อมูลนำเข้าที่คุณควรใช้เมื่อคุณตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไป

5. ผลลัพธ์: ฉันคาดหวังการดำเนินการและรูปแบบใดบ้าง?

สุดท้ายนี้ ข้าพเจ้าขอให้นิยาม ผลลัพธ์:

เมื่อองค์ประกอบทั้งห้านี้ถูกจัดวางอย่างเหมาะสม—บทบาท, บริบท, ตรรกะการตัดสินใจ, ข้อมูลนำเข้า, และผลลัพธ์—โซลูชันมักจะสอดคล้องอย่างใกล้ชิดกับปัญหาที่แท้จริงที่ฉันพยายามแก้ไข

🎥 นี่คือคำอธิบายสั้น ๆ หากคุณต้องการลองสร้าง Super Agent ของคุณเอง:

วิธีการทำงานจริงของตัวแทนตัดสินใจ AI ของฉัน หรือที่รู้จักกันในชื่อ ผู้จัดการคลังสินทรัพย์ ภายใน ClickUp

เมื่อมีรากฐานที่มั่นคงแล้ว ฉันได้เชื่อมต่อเอเจนต์เข้ากับพื้นที่ทำงาน ClickUp ของฉันเพื่อให้สามารถทำงานได้สองวิธีหลัก

ตัวเลือกที่ 1: การทริกเกอร์ด้วยตนเองจากคลังสินทรัพย์

โหมดแรกนั้นง่ายและตรงไปตรงมา

เพียงแค่นี้ก็ช่วยลดงานเดินสายด้วยมือไปได้มากแล้ว แต่พลังที่แท้จริงมาจากโหมดที่สอง

ตัวเลือกที่ 2: การตัดสินใจตามตารางเวลา

โหมดที่สองคือระบบจะกลายเป็น "เหนือกว่าซูเปอร์เอเจนต์" อย่างแท้จริง

ที่นี่ ตัวแทนใช้ ผลลัพธ์ทั้งหมดจากคลังสินทรัพย์ เพื่อตัดสินใจด้วยตนเอง:

📌 จากตรงนั้น, มันสามารถตัดสินใจได้เช่น:

"สำหรับสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์นี้ที่ได้ไปอิสลามาบัดมาแล้วและยังเป็นวิดีโอการฟื้นฟูอยู่ ให้ส่งภาพการฟื้นฟูหรือภาพการเคลื่อนย้ายไปแทน"

แทนที่ฉันจะต้องคอยตรวจสอบตลอดเวลาว่าสินทรัพย์ได้ถูกนำไปใช้ที่ไหนแล้วและควรทำอะไรต่อไป ตัวแทนจะดูข้อมูลและตัดสินใจแทน

ทำไมฉันถึงใช้ ClickUp Chat เพื่อทำงานร่วมกับตัวแทน AI ของฉัน

ใน ClickUp ตัวแทนสามารถทำงานข้ามพื้นที่ทำงานทั้งหมดของคุณได้ คุณสามารถเรียกใช้งานพวกเขาผ่าน การทำงานอัตโนมัติในรายการ, โฟลเดอร์, และพื้นที่ (ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงสถานะ, งานใหม่, การอัปเดตฟิลด์), มอบหมายงานให้พวกเขาโดยตรงใน งาน, @mention พวกเขาใน ความคิดเห็นของงานและเอกสาร หรือโต้ตอบกับพวกเขาในClickUp Chatผ่าน DMs และ @mentions

แต่ แชทคือที่ที่ฉันใช้เวลาอยู่กับเอเย่นต์มากที่สุด และมีเหตุผลสำหรับเรื่องนี้

ภายในแชทของ Asset Library Manager ของฉัน ฉันมีเป้าหมายสองประการ:

แชทให้ฉันมีอินเทอร์เฟซการสนทนาแบบเรียลไทม์เกือบเหมือนมีเพื่อนร่วมงานอยู่ใกล้ ๆ ฉันสามารถใช้มันเพื่อ:

มันคือความแตกต่างระหว่างการยื่นคำร้องกับการมีการสนทนาไปมา

สำหรับตัวแทนเช่นผู้จัดการคลังสินทรัพย์ ที่การตัดสินใจแต่ละอย่างเชื่อมโยงกันและบริบทมีความสำคัญ การสนทนาแบบวนซ้ำเช่นนี้คือสิ่งที่ทำให้ระบบทั้งหมดทำงานได้อย่างราบรื่น

เมื่อตัวแทนแสดงอาการงอแง

เมื่อเวลาผ่านไป ฉันสังเกตเห็นสิ่งที่น่าสนใจ: หากคำสั่งของฉันไม่ชัดเจน ตัวแทนจะแสดงอาการ "งอแง" เล็กน้อย ไม่ใช่เพราะมันเสีย—แต่เพราะ คำสั่งของฉันไม่ได้เตรียมมันให้พร้อมสำหรับความสำเร็จ

นั่นคือเวลาที่ฉันมักจะกลับไปสู่เสาหลักห้าประการเสมอ:

เมื่อสิ่งเหล่านั้นพร้อมแล้ว การสนทนาก็จะกลายเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพอย่างไม่น่าเชื่อ

ทดสอบความทนทานของระบบด้วยข้อความง่าย ๆ หนึ่งข้อความ

หนึ่งในช่วงเวลาที่ฉันชื่นชอบที่สุดกับตัวแทนคนนี้คือการรัน การทดสอบความเครียดเต็มรูปแบบ โดยใช้คำสั่งแชทเพียงคำสั่งเดียว

📌 ฉันบอกกับเจ้าหน้าที่ว่า:

"ฉันต้องการทำการทดสอบความเครียด (Stress Test) โดยให้ระบบทำงานอัตโนมัติด้วยการสุ่มเลือกตำแหน่งต่าง ๆ และสร้างงานแคมเปญตามลำดับขั้นตอน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้ข้ามขั้นตอนใด ๆ และไม่มีงานซ้ำกัน หากมีข้อสงสัยหรือต้องการสอบถามเพิ่มเติม กรุณาแจ้งก่อนเริ่มการทดสอบ"

🌟 นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้น:

ในการสนทนาครั้งหนึ่ง ใช้เวลา 15–30 ขั้นตอน และฉันก็เข้าใจอย่างชัดเจนว่าระบบของฉันอาจเกิดปัญหาตรงไหนเมื่อเราขยายขนาด

ผลลัพธ์คืออะไร? ฉันตระหนักว่าการตั้งค่าของฉันมั่นคงได้ถึงประมาณ 50 แห่ง แต่หากฉันพยายามกระโดดไปถึง 100+ ระบบอาจจะมีปัญหา ข้อมูลเชิงลึกนี้ไม่ได้มาจากแดชบอร์ด แต่ได้จากการคุยกับเอเย่นต์ของฉัน

การใช้ตัวแทนเป็นคู่ค้าในการรายงาน

👉🏼 ฉันยังใช้แชทเพื่อถามคำถามง่าย ๆ แต่ทรงพลัง เช่น:

👉🏼 ตัวแทนตอบกลับด้วยรายการสินทรัพย์, ที่ที่มันถูกส่งไป, และลิงก์กลับไปยัง ClickUp. จากนั้นฉันยกระดับมัน:

"ให้ฉันสรุปข้อมูลภายใน 24 ชั่วโมง และแนะนำ 10 สถานที่ที่ดีที่สุดที่ควรกระจายสินทรัพย์เหล่านี้ต่อไป พร้อมเหตุผลที่ชัดเจนสำหรับแต่ละคำแนะนำ"

ขณะนี้ตัวแทนกำลังใช้:

...เพื่อแนะนำอย่างชัดเจนว่าฉันควรไปที่ไหนต่อไป—และ ทำไม

👉🏼 หากฉันต้องการเจาะลึกมากขึ้น ฉันสามารถถามคำถามติดตามผลเช่น:

ตัวแทนใช้ข้อมูลและตรรกะเดียวกันเพื่อให้คำตอบที่ตรงประเด็นแก่ฉัน

จากตัวแทนการตัดสินใจอัจฉริยะหนึ่งเดียว สู่ระบบขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ขยายขนาดได้

ณ จุดนี้ ผู้จัดการคลังสินทรัพย์ของฉันได้กลายเป็นชั้นการตัดสินใจด้วย AI ที่แข็งแกร่งบนพื้นที่ทำงาน ClickUp ของฉันแล้ว

ก่อนหน้านี้ ฉันเป็นอยู่ตลอดเวลา:

ขณะนี้ ตัวแทนการตัดสินใจของระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นผู้รับผิดชอบกระบวนการนี้

ผมยังคงเป็นผู้ตัดสินใจในท้ายที่สุดเมื่อจำเป็น แต่ผมไม่ได้เริ่มต้นจากศูนย์อีกต่อไป และการเปลี่ยนแปลงนี้กำลังกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น

ตามรายงานของMcKinsey & Company บริษัทต่างๆ กำลังเห็นผลกระทบที่วัดได้มากที่สุดจาก AI ในด้านต่างๆ เช่น การตลาด การขาย และกลยุทธ์—ซึ่งการตัดสินใจมีบทบาทสำคัญ

ขั้นตอนต่อไป: วิธีสร้างตัวแทนตัดสินใจ AI ของคุณเองใน ClickUp

หากคุณกำลังจัดการสินทรัพย์ในหลายสถานที่ หลายช่องทาง หรือหลายลูกค้า คุณไม่จำเป็นต้องใช้ชีวิตอยู่กับสเปรดชีตและการจัดเส้นทางด้วยมืออีกต่อไป

เริ่มต้นด้วยการถาม:

จากนั้นออกแบบตัวแทนคนแรกของคุณโดยอิงจากคำตอบเหล่านั้น

สุดท้าย ใช้เวลาในการแชท—ถามคำถาม, ทดสอบความเครียด, และให้ตัวแทนแสดงให้คุณเห็นว่าระบบของคุณต้องการการเติบโตในส่วนใด

นั่นคือวิธีที่คุณก้าวข้ามการทำงานอัตโนมัติและเริ่มสร้างระบบอัจฉริยะใน ClickUp ที่ทำงานแทนคุณได้อย่างแท้จริง

จากการทดลอง AI สู่การตัดสินใจด้วย AI จริง

หากคุณต้องการทำให้การตัดสินใจเป็นอัตโนมัติด้วย AI นี่คือคำแนะนำที่แข็งแกร่งที่สุดของฉัน:

หยุดคิด:

❌ "AI จะช่วยให้ฉันทำสิ่งนี้ได้เร็วขึ้นได้อย่างไร?"

และเริ่มคิด:

✅ "AI ควรตัดสินใจแทนฉันในเรื่องใดบ้าง?"

ทีมส่วนใหญ่ยังอยู่ในระยะแรก พวกเขากำลังทดลอง ทดสอบเครื่องมือ และทำให้งานเล็กๆ เป็นอัตโนมัติ

แต่พลังที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อคุณนำเอเจนต์ตัดสินใจ AI เข้าไปในระบบที่มีโครงสร้างรองรับอยู่แล้ว

นั่นคือเมื่อ:

นั่นคือเหตุผลว่าทำไมสิ่งนี้จึงทำงานได้ภายใน ClickUp

เนื่องจากทุกสิ่ง—งาน ข้อมูล และบริบท—อยู่ในที่เดียว ตัวแทนตัดสินใจ AI ของคุณ จึงสามารถเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นได้จริง และที่สำคัญกว่านั้น มันสามารถดำเนินการตามนั้นได้