จากนโยบายสู่ระบบอัตโนมัติ: วิธีที่เราสร้างกระบวนการทำงาน AI 230 แบบและเปลี่ยนแปลงองค์กรการตลาดใน 8 เดือน

ไม่มีที่ปรึกษา ไม่มี "สำนักงานการเปลี่ยนแปลง" แค่คำสั่งประจำสัปดาห์ ระบบที่พัฒนาขึ้นเอง และการมุ่งมั่นอย่างไม่ลดละในการเพิ่มอัตราส่วนของผลลัพธ์ต่อจำนวนพนักงาน

ทุกบริษัทต่างก็บอกว่า "กำลังทำ AI" แต่ส่วนใหญ่หมายถึงแค่มีคนในทีมเปิดแท็บ ChatGPT ไว้เท่านั้น นั่นคือการท่องเที่ยว AI ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริง

เมื่อแปดเดือนที่แล้ว องค์กรการตลาดของฉันที่ClickUpก็อยู่ในหมวดหมู่นั้น แน่นอนว่าผู้คนใช้ AI กันบ้างเป็นครั้งคราว สรุปเนื้อหา ร่างแรก บันทึกการประชุม แต่การใช้งานนั้นไม่สม่ำเสมอ ไม่สม่ำเสมอ และไม่มีโครงสร้างรองรับ ฉันไม่มีความสามารถในการมองเห็นสิ่งที่ผู้คนกำลังสร้าง ฉันไม่มีทางรู้ได้เลยว่าเรากำลังดีขึ้นจริงๆ หรือแค่ทำตามขั้นตอนของ AI เท่านั้น

วันนี้ เรามีเวิร์กโฟลว์ AI ที่จัดทำเป็นแคตตาล็อกแล้ว 230 รายการ ครอบคลุม 13 ทีม โดย 169 รายการอยู่ในขั้นตอนการใช้งานจริง เราเพิ่มการใช้งาน AI ขึ้น 20 เท่าในช่วงหกสัปดาห์แรกของการเปลี่ยนแปลง ทีม SEO ของเราลดจำนวนผู้ผลิตเนื้อหาจาก 75 คนเหลือเพียง 8 คน หนึ่งคนในทีมฝ่ายความต้องการของเราสามารถจัดการสัมมนาออนไลน์จากเดือนละหนึ่งครั้งเป็นหกครั้ง และตอนนี้ฉันสามารถเปิดมุมมองใน ClickUp เพียงหน้าเดียวและบอกคุณได้อย่างชัดเจนว่าทุกทีมและทุกคนอยู่ในจุดไหนของเส้นโค้งความพร้อมด้าน AI ควรสร้างอะไรต่อไป และเพราะเหตุใด

ต่อไปนี้คือคู่มือปฏิบัติการจริงทั้งหมด ห้าขั้นตอนหลัก ข้อผิดพลาดที่ผมเคยทำ ตัวเลขที่เกิดขึ้นจริง และตัวแทนกับกระบวนการทำงานเฉพาะที่กำลังขับเคลื่อนทุกอย่างอยู่ในปัจจุบัน หากคุณเป็นผู้นำทีมสร้างรายได้หรือทีมการตลาด และคุณจริงจังกับเรื่องนี้ โปรดนำไปใช้ได้เลย

ตัวชี้วัดเดียวที่ขับเคลื่อนทุกสิ่ง

ก่อนที่ผมจะเข้าสู่แต่ละขั้นตอน ผมอยากให้คุณเข้าใจตัวชี้วัดที่อยู่เบื้องหลังทุกการตัดสินใจของเรา นั่นคือ อัตราส่วนผลลัพธ์ต่อจำนวนพนักงานทุกขั้นตอนการทำงาน ทุกเอเจนต์ ทุกการปรับโครงสร้างที่เราทำ ล้วนผ่านการกรองด้วยคำถามง่ายๆ ว่า สิ่งนี้ช่วยให้เราทำงานได้มากขึ้นด้วยทีมงานเดิม หรือทำงานเท่าเดิมด้วยทรัพยากรที่น้อยลงหรือไม่? เราจำเป็นต้องเร่งการเติบโต หรือลดค่าใช้จ่าย (หรือทั้งสองอย่าง)!

เราไม่ได้ไล่ตามความแปลกใหม่ แต่เราไล่ตามอำนาจในการขับเคลื่อน และกรอบความคิดนี้มีความสำคัญ เพราะมันช่วยให้ทีมมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สร้างการเปลี่ยนแปลงให้กับธุรกิจจริง ๆ แทนที่จะสร้างแค่เดโมที่ดูเจ๋งแต่ไม่มีผลลัพธ์

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ในคู่มือเล่มนี้

นี่คือรายละเอียด:

ระยะที่ 1: ภารกิจวันศุกร์

ก้าวแรกที่เราทำในฤดูร้อนปี 2025 ไม่ได้หรูหราเลย ไม่มีเครื่องมือใหม่ ไม่มีข่าวประชาสัมพันธ์ใหญ่โต แค่คำสั่งยืน: ทุกสมาชิกในทีม ทุกสัปดาห์ ในช่องแชท ClickUpที่จัดไว้ ต้องส่งกรณีการใช้งาน AI ใหม่อย่างน้อยหนึ่งกรณี

อาจเป็นอะไรก็ได้ บางสิ่งที่ช่วยประหยัดเวลาได้ 30 วินาที บางสิ่งที่ช่วยประหยัดเวลาได้ 30 นาที

บาร์ถูกตั้งไว้ต่ำอย่างเจตนา เพราะเป้าหมายไม่ใช่การผลิตผลงานที่พลิกโฉมในวันแรก. เป้าหมายคือการให้ผู้คนเข้าสู่จังหวะของการใช้ AI อย่างแท้จริง.

นี่คือจุดที่การสร้างด้วย ClickUp มอบข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้างให้กับเรา ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อยู่ในเครื่องมือที่ทุกคนใช้งานทุกวันอยู่แล้ว ไม่จำเป็นต้องสลับบริบท ไม่จำเป็นต้องเข้าสู่ระบบแพลตฟอร์มอื่น คุณสามารถลองอะไรใหม่ ๆ และแชร์ผลลัพธ์ได้ทันทีในช่องแชทเดียวกันกับที่คำสั่งนั้นถูกกำหนดไว้ ความเสียดทานหรืออุปสรรคต่าง ๆ แทบจะไม่มีเลย

แต่การมีอำนาจเพียงอย่างเดียวเป็นเพียงเงื่อนไขพื้นฐานเท่านั้น นี่คือส่วนที่ผู้บริหารส่วนใหญ่ข้ามไป

ทุกคืนวันศุกร์และเช้าวันเสาร์ (ฉันอยู่ฝั่งตะวันออก ส่วนทีมส่วนใหญ่ของฉันอยู่ฝั่งตะวันตก) ฉันอ่านทุกสิ่งที่ส่งเข้ามา ทุกชิ้น ฉันแสดงความคิดเห็นในแต่ละชิ้นด้วยความคิด ข้อเสนอแนะ และกำลังใจ ฉันกล่าวขอบคุณ ฉันถามคำถามเพิ่มเติม ฉันแสดงให้เห็นว่านี่ไม่ใช่แค่การแสดง

หากทีมของคุณรู้สึกแม้เพียงวินาทีเดียวว่าคุณแค่ทำตามขั้นตอนในฐานะผู้นำ การทำงานทั้งหมดจะล้มเหลว พวกเขาต้องการเห็นว่าคุณใส่ใจและจริงจังกับสิ่งที่พวกเขากำลังค้นพบ

มันใช้เวลาของพวกเขาไปมาก และฉันต้องการให้พวกเขารู้ว่ามันไม่ใช่การทำงานที่ไร้สาระ มันคือสิ่งที่ผู้นำให้ความสำคัญและต้องการเข้าใจอย่างแท้จริง

เราดำเนินการนี้ประมาณหกสัปดาห์ แล้วก็มีบางอย่างเกิดขึ้น เราไม่จำเป็นต้องมีข้อบังคับอีกต่อไป ผู้คนติดใจแล้ว ความกดดันก็หายไป เพราะการใช้ AI ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงโลก เพียงแค่ทำให้คุณดีขึ้น 1% ทุกวันก็เพียงพอแล้ว

และปรากฏการณ์ฮาโลนั้นยิ่งใหญ่มาก ผู้คนเห็นสิ่งที่เพื่อนร่วมงานของพวกเขากำลังทำและเริ่มทำตาม คำกระตุ้นถูกนำมาใช้ซ้ำ ตัวแทนถูกแชร์การทดลองของคนหนึ่งกลายเป็นกระบวนการทำงานประจำวันของสิบคน นั่นคือจุดที่พลังที่แท้จริงอยู่

หลังจากหกสัปดาห์ ฉันเห็นตัวชี้วัดที่น่าสนับสนุน: การใช้งาน AI เพิ่มขึ้น 20 เท่าทั่วทั้งทีม

สิ่งที่ควรนำมาจากเฟส 1

สร้างช่องทางสาธารณะ ทำให้การส่งผลงานมองเห็นได้ ตั้งมาตรฐานให้ต่ำเพื่อลดความกดดัน ดำเนินการในช่วงเวลาที่กำหนด 4-6 สัปดาห์ เพียงพอที่จะสร้างนิสัยแต่ไม่ยาวนานจนรู้สึกถาวร และที่สำคัญที่สุด: ผู้นำต้องมีส่วนร่วมอย่างเห็นได้ชัด แสดงความคิดเห็นในทุกผลงานที่ส่ง หากคุณไม่สามารถทำตามนี้ได้ อย่าเสียเวลาบังคับใช้กฎเกณฑ์นี้

เฟส 2: ซูเปอร์เอเจนต์เปลี่ยนทุกคนให้เป็นผู้สร้าง

ภายในฤดูใบไม้ร่วง ทีมงานเริ่มคิดในแง่ของปัญญาประดิษฐ์ พวกเขาได้ซึมซับพื้นฐานต่างๆ แล้ว: การสรุป การร่าง การวิจัย การจัดรูปแบบ และการวิเคราะห์แบบเบาๆ แต่ 80% ของสิ่งที่พวกเขาสร้างขึ้นยังคงเป็นการทำงานอัตโนมัติของงาน เป็นงานประเภท A ถึง B มีประโยชน์ และแน่นอนว่าช่วยปรับปรุงอัตราส่วนผลผลิตต่อจำนวนพนักงาน แต่ยังไม่ถึงขั้นเปลี่ยนแปลงเกมอย่างสิ้นเชิง

จากนั้น ClickUp ได้เปิดตัวSuper Agentsภายในองค์กร และทุกอย่างก็เปลี่ยนไป

แทนที่จะเย็บคำแนะนำเข้าด้วยกันด้วยตนเองและเชื่อมต่อระบบอัตโนมัติที่ง่าย ๆ เข้าด้วยกันเป็นสิ่งที่ซับซ้อนมากขึ้น ผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้ทางเทคนิคสามารถอธิบายขั้นตอนการทำงานหลายขั้นตอนในภาษาที่เข้าใจง่ายโดยใช้เครื่องมือสร้างตัวแทน และ ClickUp จะสร้าง Super Agent ให้ได้ การสร้างระบบอัตโนมัติที่แท้จริงกลายเป็นเรื่องง่ายเกือบจะไม่มีอุปสรรคเลย สำหรับทีมที่พร้อมจะคิดในแนวทางนี้อยู่แล้ว มันเหมือนกับการเติมน้ำมันลงบนกองไฟ

เราท้าทายทีมให้คิดให้ใหญ่ขึ้น ไม่ใช่แค่จาก A ไป B แต่จาก A ไป Z เราขอให้ทุกคนระบุขั้นตอนการทำงานที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนในโลกของพวกเขาที่กำลังกินเวลาและควรจะถูกทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ และเพราะเรารู้ว่าเราจะเปิดตัว Super Agents อย่างเป็นทางการในปลายเดือนธันวาคม ทุกคนจึงมีแรงจูงใจในตัว: งานของพวกเขาจะถูกนำเสนอ พวกเขาจะได้แสดงประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นของตัวเองให้โลกเห็น

ภายในต้นเดือนมกราคม เรามีห้องสมุดที่มี วิดีโอมากกว่า 150 รายการ เกี่ยวกับการสร้างทีมและการใช้ Super Agents ของเรา ผู้คนรู้สึกภาคภูมิใจในงานของพวกเขา พวกเขาวางตัวเองเป็นผู้เชี่ยวชาญในเรื่องนั้นๆ และทั้งหมดนี้สร้างวงจรที่ประสิทธิภาพภายในเพิ่มขึ้นกลายเป็นเนื้อหาการตลาดภายนอก

งานบางส่วนที่คุณทำเมื่อสัปดาห์ที่แล้วไม่เกี่ยวข้องอีกต่อไปและจำเป็นต้องยกเลิกเพื่อเปิดทางให้กับวิธีใหม่ที่ดีกว่า คุณไม่ควรยึดติดกับมันมากเกินไป

นี่คือสิ่งที่ทีมส่วนใหญ่ทำผิดพลาด พวกเขาสร้างสิ่งที่ใช้งานได้ แล้วจึงปกป้องมัน แต่ความเร็วของสิ่งเหล่านี้หมายความว่าคุณต้องพร้อมที่จะยกเลิกสิ่งต่างๆ อย่างต่อเนื่อง เราได้ยกเลิกการทำงานอัตโนมัติบางอย่างที่สร้างขึ้นในช่วงฤดูร้อนภายในไม่กี่เดือน เพราะเวอร์ชัน Super Agent นั้นดีกว่า นั่นไม่ใช่การสิ้นเปลือง แต่เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการตามธรรมชาติ

ระยะที่ 3: ห้องสมุด (ฉันน่าจะทำสิ่งนี้ให้เร็วกว่านี้)

โอเค, ช่วงเวลาที่ซื่อสัตย์.

หากฉันสามารถทำสิ่งหนึ่งได้ใหม่ ฉันจะทำสิ่งนี้ ฉันจะเริ่มจัดระเบียบตั้งแต่วันแรก

นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นแทน. เก้าเดือนผ่านไป, เราได้ระบบการทำงานด้วย AI ทั่วทุกที่. ทุกทีมมีของตัวเอง. ทุกบุคคลมีตัวแทนที่พวกเขาชื่นชอบ. แต่ไม่มีใคร, รวมถึงฉัน, มีมุมมองที่ครอบคลุมถึงสิ่งที่แท้จริงมีอยู่ทั่วทั้งองค์กร. มันทรงพลังแต่ไม่สามารถมองเห็นได้.

ดังนั้นฉันจึงสร้างระบบคลังข้อมูลที่มีโครงสร้าง นี่คือช่วงเวลาที่การเปลี่ยนแปลงหยุดเป็นเพียงการสะสมความสำเร็จและเริ่มกลายเป็นระบบปฏิบัติการ ภายใน ClickUp ทุกเอเจนต์ AI ที่ใช้งานอยู่และทุกเวิร์กโฟลว์จะได้รับงานพร้อมฟิลด์ที่กำหนดเองซึ่งบันทึกทุกสิ่งที่สำคัญ:

มันทำงานอะไร? ระบุให้ชัดเจน ไม่ใช่ "ช่วยด้านการตลาด" ตัวแทนนี้รับผิดชอบงานหรือกระบวนการใดโดยเฉพาะ?

ผลกระทบคืออะไร? ประหยัดเวลา ประหยัดเงิน เพิ่มปริมาณงาน ตัวเลขจริง ไม่ใช่แค่ความรู้สึก

ใครเป็นเจ้าของ? ใครเป็นผู้สร้าง, ใครเป็นผู้ดูแลรักษา, และคุณควรติดต่อใครเมื่อมันเสีย?

มันทำงานบ่อยแค่ไหน? ทุกวัน? ทุกสัปดาห์? ตามความต้องการ? ต่อเนื่อง?

มันอาศัยอยู่ที่ไหน? ClickUp Super Agent, Cursor, Retool, Replit, Hex, Claude Code, AirOps เราใช้เครื่องมือมากมาย คอลัมน์ระบบจะติดตามทั้งหมด

ทีมไหน? และที่สำคัญ ระดับความพร้อมคืออะไร?

📌 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: เมื่อคุณมีเวิร์กโฟลว์หลายร้อยรายการข้ามทีม การค้นหาเวิร์กโฟลว์ที่เหมาะสมกลายเป็นปัญหาในตัวเองClickUp Enterprise Searchช่วยให้คุณค้นหาข้ามงาน เอกสาร ความคิดเห็น และเครื่องมือที่เชื่อมต่อได้โดยไม่ต้องพึ่งพาความรู้เฉพาะกลุ่มหรือใครก็ตามที่บังเอิญสร้างสิ่งนั้นขึ้นมาเป็นคนแรก

วันนี้ รายการนี้มีเวิร์กโฟลว์ 230 รายการ 169 รายการใช้งานอยู่ 40 รายการอยู่ในแผนงาน 17 รายการกำลังถูกสร้างและตรวจสอบอย่างจริงจัง ครอบคลุม 13 ทีมฟังก์ชันการทำงาน และเนื่องจากอยู่ใน ClickUp พร้อมฟิลด์ที่กำหนดเองจริง มุมมอง และตัวกรอง ฉันสามารถแบ่งข้อมูลได้ตามที่ต้องการ ไม่ว่าจะเป็นตามทีม ตามความสมบูรณ์ ตามผลกระทบ ตามระบบ หรือตามสถานะ นี่คือแผงควบคุมสำหรับการดำเนินงาน AI ทั้งหมดของเรา

230 กระบวนการทำงานด้วย AI ครอบคลุม 13 ทีม: ผลลัพธ์จริง

นี่คือที่ที่ฉันเก็บใบเสร็จไว้ ทั้งหมดนี้เป็นกระบวนการทำงานจริงที่กำลังใช้งานอยู่ในระบบจริงวันนี้ พร้อมตัวเลขผลกระทบจริงที่ดึงมาจากคลังข้อมูลโดยตรง

อะไรเป็นแหล่งพลังงานของระบบนี้ใน ClickUp

ใช้ ClickUp Chatเพื่อรวบรวมและแชร์กรณีการใช้งานในที่สาธารณะใช้ ClickUp Tasks+ Custom Fields เพื่อจัดหมวดหมู่เวิร์กโฟลว์, ความเป็นเจ้าของ, ผลกระทบ, ระบบ, และระดับความพร้อมใช้ ClickUp Dashboardsและ Views เพื่อติดตามไลบรารีข้ามทีมใช้ ClickUp AutomationsและSuper Agentsเพื่อทำงานเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติใช้ ClickUp BrainและBrain MAXเพื่อวิเคราะห์ไลบรารี, ค้นหาช่องว่าง, และกำหนดทิศทางของแผนงาน

ระยะที่ 4: เราใช้ AI เพื่อประเมินผล AI ของเราเอง

นี่คือจุดที่มันเริ่มซับซ้อนขึ้นไปอีก และพูดตามตรง นี่คือจุดที่ทุกอย่างเริ่มรู้สึกเหมือนเป็นระบบจริง ๆ แทนที่จะเป็นเพียงการรวบรวมโครงการต่าง ๆ เข้าด้วยกัน

เมื่อได้ทำการจัดหมวดหมู่เวิร์กโฟลว์ทั้งหมด 230 รายการใน ClickUp ด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้างเรียบร้อยแล้ว ฉันได้ชี้ClickUp Brainไปยังรายการทั้งหมดและขอให้มันประเมินองค์กร ทีมใดที่ก้าวหน้าไปไกลที่สุด? ทีมใดที่ยังอยู่ในระดับ "AI Assisted" เป็นส่วนใหญ่? ช่องว่างระหว่างทีมเป็นอย่างไร? เราควรสร้างอะไรต่อไป?

ข้อค้นพบที่สำคัญที่สุดนั้นไม่น่าแปลกใจแต่มีความสำคัญ: ทีมส่วนใหญ่สร้างระบบการทำงานแบบแยกส่วน ผู้คนทำให้งานของตนเองเป็นอัตโนมัติ จากนั้นพวกเขาก็เชื่อมต่อระบบอัตโนมัติเหล่านั้นเข้าด้วยกันเพื่อใช้ในระดับทีม แต่กระบวนการทำงานหยุดลงที่ขอบเขตของทีม ทีมปฏิบัติการเป็นข้อยกเว้น เพราะพวกเขาทำงานข้ามสายงานโดยธรรมชาติ ดังนั้นเจ้าหน้าที่ของพวกเขาจึงครอบคลุมหลายทีมโดยธรรมชาติ

แต่คนอื่นล่ะ? ทำงานแยกส่วน

เพียงความเข้าใจนั้นก็คุ้มค่ากับการทำทั้งหมดแล้ว เพราะมันแสดงให้ฉันเห็นอย่างชัดเจนว่าคลื่นแห่งคุณค่าถัดไปอยู่ที่ไหน: ในพื้นที่ระหว่างทีมการเชื่อมโยงข้ามสายงาน การทำงานที่เชื่อมต่อความต้องการกับเหตุการณ์ภาคสนามกับชุมชนกับเนื้อหา สิ่งเหล่านี้ไม่ได้เกิดขึ้นเองตามธรรมชาติ แต่ต้องได้รับการออกแบบ

เป็นครั้งแรกที่ฉันมีความรู้สึกที่แท้จริงว่ามีอะไรอยู่บ้างทั่วทั้งองค์กรของฉันจากมุมมองของความพร้อมด้าน AI และอะไรคือสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป และทำไม ฉันสามารถจัดลำดับความสำคัญ จัดสรรทรัพยากร จัดหาบุคลากร สร้างแผนงานได้ มันเป็นโปรแกรมที่แท้จริงแล้ว

⚠️ ความพร้อมของ AI คือสิ่งที่แยกการใช้ประโยชน์ออกจากเสียงรบกวน

กระบวนการทำงานที่ดีเพียงไม่กี่อย่างอาจดูเหมือนความก้าวหน้า แต่ระบบที่แท้จริงนั้นแตกต่างออกไป

การประเมินความพร้อมของ AI ด้วย ClickUp AI Maturity Assessment ช่วยให้คุณเข้าใจว่าทีมของคุณอยู่ในระดับใดในปัจจุบัน และสิ่งที่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงก่อนที่ AI จะเริ่มสร้างผลลัพธ์แบบทวีคูณทั่วทั้งองค์กร

👉 ทำแบบประเมินและดูว่าฟลายวีลของคุณอยู่ในระดับใด

👉 ทำแบบประเมิน

ระยะที่ 5: แผนที่นำทาง, แผนการโค้ช, และ DNA ใหม่

การประเมินความพร้อมให้สองสิ่งที่เปลี่ยนแปลงวิธีการจัดการทีมของเราในอนาคต

แรก:แผนที่ทางเดินของ AI ที่แท้จริง ตามช่องว่างที่ Brain ระบุไว้ ตอนนี้เราได้รวบรวมเวิร์กโฟลว์ไว้ 40 รายการในสถานะ "แผนที่ทางเดิน" ในรายการ ClickUp เดียวกัน ฉันสามารถเห็นได้ว่าอะไรกำลังถูกสร้างขึ้น ใครเป็นผู้รับผิดชอบ และเหตุผลเบื้องหลังมัน การประสานงานข้ามแผนกได้รับการจัดลำดับความสำคัญ ช่องว่างระหว่างความต้องการและชุมชนมีตัวแทนที่รับผิดชอบโดยเฉพาะ

ช่องว่างระหว่าง PMM และงานภาคสนามได้รับการแก้ไขแล้ว เป็นครั้งแรกที่การเปลี่ยนแปลงด้วย AI ของเรามีการจัดการโครงการที่แท้จริงอยู่เบื้องหลัง การจัดลำดับความสำคัญ การจัดสรรทรัพยากร ความรับผิดชอบ คุณรู้ไหม สิ่งที่เปลี่ยนแนวคิดดีๆ ให้กลายเป็นผลลัพธ์ที่แท้จริง

สอง: แผนการสอนแบบเฉพาะบุคคล ทุกคนในทีม รวมถึงตัวฉันเอง จะได้รับแผนการสอนเพื่อปิดช่องว่างทักษะ AI ของตนเอง พวกเขาแข็งแกร่งในด้านใด? พวกเขาต้องพัฒนาในด้านใด? กระบวนการทำงานใดที่พวกเขาควรแก้ไขต่อไป? และผู้ที่ก้าวหน้าไปแล้วจะกลายเป็นผู้ให้คำปรึกษาแก่ผู้ที่กำลังเริ่มต้นขึ้น นี่คือการใช้ความสามารถของมนุษย์ที่ได้รับการขับเคลื่อนโดยการประเมินด้วย AI

เรายังเปลี่ยนคนที่เราจ้างด้วย ตลอดการเดินทางครั้งนี้ เราตั้งใจที่จะเพิ่มคนที่เป็นผู้สร้างที่เน้น AI เป็นอันดับแรกเข้ามาในทีม ไม่ใช่แค่ผู้ที่ชื่นชอบเท่านั้น คนที่เข้าใจระบบตัวแทนที่ซับซ้อน คิดในแง่ของกระบวนการทำงานแทนที่จะเป็นงานเฉพาะ สามารถสร้างบางสิ่งและสอนคนอื่นสามคนให้ขยายมันได้ พวกเขาคือ DNA ใหม่ขององค์กร และเป็นพลังเสริมให้กับทุกคนรอบข้าง

นี่คือวิธีที่เราจะดำเนินการต่อไปเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและทำลายสถิติอัตราส่วนผลผลิตต่อจำนวนพนักงาน

🚀 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: เมื่อ AI เริ่มแพร่กระจายไปทั่วทีม ปัญหาที่แท้จริงไม่ใช่การเข้าถึง แต่เป็นการแยกส่วนClickUp Brain MAXช่วยแก้ปัญหานี้โดยให้ผู้คนมีชั้น AI เดียวบนเดสก์ท็อปที่ครอบคลุมงานทั้งหมดของพวกเขา พร้อมการค้นหาที่เชื่อมต่อ โมเดลหลายแบบ และฟีเจอร์ Talk to Textในตัว ลดการสลับเครื่องมือ ลดการถามว่า "มันอยู่ที่ไหนอีกครั้งนะ?"

คู่มือปฏิบัติการแบบย่อ

หากคุณกำลังอ่านนี้และคิดว่า 'เราต้องทำสิ่งนี้' นี่คือเวอร์ชันที่คุณสามารถพิมพ์ออกมาและติดไว้ที่หน้าจอของคุณได้

เริ่มต้นด้วยพันธกิจ ไม่ใช่แพลตฟอร์ม เทคโนโลยีไม่สำคัญหากทีมของคุณไม่คุ้นเคยกับการใช้ AI เป็นอันดับแรก ช่องสาธารณะ ส่งผลงานทุกสัปดาห์ เกณฑ์ต่ำ 6 สัปดาห์ มีส่วนร่วมโดยตรงกับทุกคน

ไขความกระจ่าง แล้วปล่อยให้มันแพร่กระจาย การเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่ที่สุดไม่ได้อยู่ที่ขั้นตอนการทำงานใดขั้นตอนหนึ่ง แต่เป็นช่วงเวลาที่ผู้คนตระหนักว่า AI ไม่จำเป็นต้องปฏิวัติวงการจึงจะมีคุณค่า แบ่งปันทุกอย่างอย่างเปิดเผยเพื่อให้แนวคิดต่างๆ ถูกนำไปใช้ซ้ำ

เมื่อมีเครื่องมือที่ดีกว่าเข้ามา ให้ยกระดับมาตรฐานขึ้น ซูเปอร์เอเจนต์ได้ทำให้ระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนเข้าถึงได้สำหรับคนที่ไม่มีความรู้ทางเทคนิค จับตาดูจุดเปลี่ยนสำคัญเหล่านี้ในชุดเครื่องมือของคุณเอง และใช้มันเพื่อผลักดันทีมให้ก้าวไปข้างหน้า

ฆ่าสิ่งที่คุณรักอยู่เสมอ บางส่วนของระบบอัตโนมัติในฤดูร้อนของเราถูกยกเลิกภายในไม่กี่เดือน ดี นั่นหมายความว่าเรากำลังปรับปรุงได้เร็วกว่าที่เราจะผูกพันกับมัน

จัดหมวดหมู่ทุกอย่าง. เร็วกว่าที่คุณคิดว่าคุณต้องการ. หากฉันสามารถทำสิ่งหนึ่งได้ใหม่ ฉันจะเริ่มทำระบบบัญชีรายการอย่างเป็นระบบตั้งแต่วันแรก. ห้องสมุดไม่ใช่เอกสาร. มันคือรากฐานสำหรับการประเมินผลที่ขับเคลื่อนด้วย AI, การวางแผนเส้นทาง, และการให้คำปรึกษา. หากไม่มีมัน คุณก็เหมือนบินโดยไม่เห็นทาง.

ให้ AI ทำงานกับตัวเอง เมื่อเวิร์กโฟลว์ของคุณอยู่ในระบบที่มีโครงสร้างแล้ว ให้ AI อ่านข้ามกระบวนการเหล่านั้นและให้การประเมินระดับความสมบูรณ์ AI จะค้นหาช่องว่างระหว่างแผนกและรูปแบบการทำงานที่แยกส่วนได้เร็วกว่าการวิเคราะห์ของมนุษย์ทุกวิธี

จ้างผู้สร้าง คุณต้องการคนไม่กี่คนที่เป็นผู้ดำเนินการที่ให้ความสำคัญกับ AI เป็นอันดับแรกอย่างแท้จริง พวกเขาไม่ได้สร้างเพียงเพื่อตัวเองเท่านั้น พวกเขาสอน ให้คำปรึกษา และยกระดับมาตรฐานให้กับทุกคนรอบข้าง

บริหารจัดการเหมือนเป็นผลิตภัณฑ์ แผนงาน. งานค้าง. ลำดับความสำคัญของการทำงาน. การมองเห็น. ความสนใจจากผู้นำ. หากการเปลี่ยนแปลงด้วย AI ของคุณเป็นเพียงโครงการเสริม มันก็จะยังคงเป็นโครงการเสริมต่อไป

🎥 หากคุณต้องการมุมมองที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงด้วย AI เมื่อถูกนำไปใช้กับงานจริง วิดีโอนี้จะเป็นคู่มือที่มีประโยชน์สำหรับคู่มือการใช้งานข้างต้น

สิ่งที่ทำให้สิ่งนี้สำเร็จจริง ๆ

หากคุณแยกการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดออกมาเป็นสิ่งที่ทำให้มันทำงานได้จริง ๆ แล้ว มันจะกลับมาเป็นรูปแบบง่าย ๆ ไม่กี่อย่าง:

สิ่งนี้จะนำไปสู่อะไร

เมื่อเก้าเดือนที่แล้ว AI เป็นสิ่งที่ทีมของเราใช้เมื่อพวกเขาจำได้เท่านั้น วันนี้ เรามีเวิร์กโฟลว์ที่จัดหมวดหมู่แล้ว 230 รายการ กรอบความพร้อมสามระดับ แผนงานที่จัดลำดับความสำคัญ แผนการโค้ชเฉพาะบุคคลสำหรับสมาชิกทุกคนในทีม และระบบที่พัฒนาขึ้นทุกสัปดาห์

เราเริ่มต้นจากการทดลองที่กระจัดกระจายไปสู่การออกแบบที่มีโครงสร้าง จากตัวแทนที่ทำงานแยกส่วนไปสู่ระบบที่ทำงานข้ามสายงาน จากรายงานที่ต้องทำด้วยมือไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูลแบบอัตโนมัติในกระบวนการ และเราทำทั้งหมดนี้ด้วยเครื่องมือที่เรามีอยู่แล้ว บุคลากรที่เรามีอยู่แล้ว และความมุ่งมั่นที่จะมองการพัฒนาความพร้อมด้าน AI เป็นโครงการจริง ไม่ใช่แค่เป้าหมายที่ตั้งไว้

อัตราส่วนระหว่างผลลัพธ์ต่อจำนวนบุคลากรคือตัวชี้วัดใหม่ของสมรรถนะการแข่งขันของทีม ทีมที่สร้างระบบที่แท้จริงไว้เบื้องหลัง แทนที่จะหยุดอยู่แค่ความกระตือรือร้น คือทีมที่จะเป็นผู้ชนะ

เรามาเร็วไปหน่อย และฉันรู้สึกดีเกี่ยวกับทิศทางที่เรากำลังมุ่งไป

หากทีมของคุณต้องการทำเช่นเดียวกัน ClickUp ให้ระบบแก่คุณเพื่อสร้าง, ติดตาม, และขยายมัน

คำถามที่พบบ่อย

ทีมการตลาดของ ClickUp ใช้เวลานานเท่าไรในการสร้างระบบปฏิบัติการ AI ของตนเอง?

ทีมการตลาดของ ClickUp ได้สร้างระบบปฏิบัติการ AI ที่มีโครงสร้างของตนเองขึ้นมาภายในระยะเวลาประมาณเก้าเดือน โดยเริ่มต้นจากข้อกำหนดการใช้งานรายสัปดาห์ที่เรียบง่าย ก่อนจะพัฒนาเป็นคลังเวิร์กโฟลว์ที่ติดตามได้จำนวน 230 รายการ ครอบคลุม 13 ทีม

ตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุดในการเปลี่ยนแปลงด้วย AI คืออะไร?

สำหรับทีมนี้ อัตราส่วนของผลลัพธ์ต่อจำนวนพนักงานเป็นเกณฑ์วัดหลัก ทุกขั้นตอนการทำงานและตัวแทนได้รับการประเมินว่าสามารถเพิ่มผลลัพธ์ด้วยทีมเดิมหรือรักษาผลลัพธ์ไว้ได้ด้วยทรัพยากรที่น้อยลง

ทำไม ClickUp ถึงจัดหมวดหมู่ทุกเวิร์กโฟลว์ AI ไว้ในระบบเดียว?

การมีรายการที่จัดโครงสร้างอย่างเป็นระบบช่วยให้สามารถติดตามผลกระทบ ความเป็นเจ้าของ ระดับความพร้อม และช่องว่างต่าง ๆ ทั่วทั้งองค์กรได้ หากขาดการมองเห็นเช่นนี้ การนำ AI มาใช้จะยังคงมีพลังแต่ไม่ปรากฏให้เห็น

อะไรที่ทำให้การนำ AI มาใช้จริง ๆ ติดอยู่ในทีม?

ปัจจัยที่สำคัญที่สุดคือการมีส่วนร่วมของผู้นำที่มองเห็นได้, นิสัยประจำสัปดาห์ที่มีความเสียดทานต่ำ, การแบ่งปันกรณีการใช้งานในที่สาธารณะ, และเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคสามารถสร้างกระบวนการทำงานที่มีประโยชน์ภายในระบบที่พวกเขาใช้อยู่แล้ว

ClickUp ใช้ AI อย่างไรในการปรับปรุงการเปลี่ยนแปลง AI ของตนเอง?

เมื่อเวิร์กโฟลว์ถูกจัดหมวดหมู่ใน ClickUp แล้ว ทีมงานได้ใช้ ClickUp Brain เพื่อประเมินความพร้อมของ AI ในแต่ละทีม ระบุช่องว่าง จัดลำดับความสำคัญของโอกาสในแผนงาน และกำหนดแผนการโค้ชสำหรับแต่ละบุคคล