AI öncelikli çalışmanın vaatleri basit görünüyor: daha hızlı kararlar, daha az iş yükü, daha akıllı işbirliği. Ancak çoğu takım için gerçeklik, vaatlerle hiç de aynı değil. AI olgunluk anketimiz, bilgi çalışanlarının yalnızca %12'sinin AI'yı iş akışlarına tam olarak entegre ettiğini ve %38'inin ise hiç kullanmadığını ortaya koyuyor. Hedefler ile uygulama arasındaki bu uçurum, bir yığın sorunudur.
Gerçekten AI öncelikli bir takım oluşturmak, tek tek araçların ötesinde düşünmek ve takımınızın her düzeyde, her ş Akışında nasıl çalıştığını destekleyen türden bir yığın olduğunu sormak anlamına gelir.
Bu blog yazısında, AI öncelikli takımlar için hangi AI yığını doğru olduğunu inceleyeceğiz. Ayrıca, ClickUp'ın, çalışma şeklinize göre tasarlanmış bir Converged AI Çalışma Alanı olarak bu tabloya nasıl uyduğunu da ele alacağız.
AI Teknoloji Yığını nedir?
AI teknoloji yığını, bir takımın AI'yı günlük işlerine entegre etmek için kullandığı araçlar, platformlar ve sistemlerin birleşimidir. Bunu, AI'nın kuruluşunuzda ne kadar iyi fonksiyon yapabileceğini belirleyen temel olarak düşünün.
Genellikle, takımınızın etkileşimde bulunduğu AI modelleri veya asistanları, işlerin yapıldığı platformlar ve hepsini birbirine bağlayan entegrasyonlar içerir.
Güçlü bir teknoloji yığını, görevlerin, konuşmaların ve kararların halihazırda gerçekleştiği bağlamda AI'yı kullanışlı hale getirir. Buna karşılık, zayıf bir teknoloji yığını, AI'yı insanların ayrı bir sekmede açmayı hatırlamaları gereken bağımsız bir araç olarak kenara iter.
🧠 İlginç Bilgi: AI'yı fütüristik bir kavram olarak görsek de, bu kavramın tarihi binlerce yıl öncesine dayanır. Yunan mitolojisinde, tanrı Hephaestus'un hareket etmesine yardımcı olmak için altın robotlar yaptığı söylenir.
Modern AI Teknoloji Yığınının Temel Katmanları
Modern bir AI teknoloji yığını, AI yaşam döngüsünün belirli bir aşamasını ele alan beş farklı katmana ayrılmıştır. Bu katmanlı mimariyi anlamak, eksiklikleri belirlemenize, gereksiz araçları önlemenize ve ölçeklenebilir bir sistem oluşturmanıza yardımcı olur.
Her katman diğerlerine bağımlıdır; bir katmandaki zayıflık tüm yığını zayıflatır.
Veri katmanı
Veri katmanı, yığınınızın temelidir. Her AI modeli için ham verinin alımını, depolamasını, dönüştürülmesini ve özellik mühendisliğini gerçekleştirir. Anahtar bileşenler arasında ham veriler için veri gölleri, yapılandırılmış veriler için veri ambarları ve yeniden kullanılabilir model girdileri için özellik depoları bulunur.
Sık karşılaşılan bir sorun, tutarsız biçimlere sahip silo haline getirilmiş veri kaynaklarının olmasıdır. Bu durum, deneylerin tekrarlanmasını veya üretim sorunlarının giderilmesini neredeyse imkansız hale getirir.
🧠 İlginç Bilgi: 1958 yılında John McCarthy, AI araştırmaları için en önemli dillerden biri haline gelen LISP programlama dilini geliştirdi. Bu dil, onlarca yıl boyunca anahtar bir araç olarak kaldı ve daha sonra sembolik AI işleri için tasarlanan dilleri etkiledi.
Modelleme katmanı
Burası, veri bilimcilerin ve makine öğrenimi mühendislerinin modelleri oluşturduğu, eğittiği ve doğruladığı yerdir. Modelleme katmanı, PyTorch veya TensorFlow gibi makine öğrenimi araçlarını, deney izleme araçlarını ve eğitilmiş modelleri sürümlemek ve depolamak için model kayıtlarını içerir.
AI öncelikli takımlar yüzlerce deney yapar ve uygun bir izleme sistemi olmadan, en iyi performans gösteren modelinizi kolayca kaybedebilir veya işleri iki kez yapabilirsiniz.
Altyapı katmanı
Altyapı katmanı, modelleri büyük ölçekte eğitmek ve sunmak için gerekli ham gücü sağlar. Buna GPU kümeleri gibi bulut hesaplama, Kubernetes ile konteyner düzenleme ve Airflow veya Kubeflow gibi ş akışı düzenleyicileri dahildir.
Buradaki temel zorluk, maliyet ve performans arasında denge kurmaktır. Aşırı kaynak ayırmak bütçenizi tüketirken, yetersiz kaynak ayırmak takımınızın yineleme hızını yavaşlatır.
Hizmet katmanı
Servis katmanı, modelinizin tahminlerini kullanıcılara veya diğer sistemlere sunan katmandır. Model servis çerçeveleri, API ağ geçitleri ve hem gerçek zamanlı hem de toplu çıkarım için araçlar içerir.
Ayrıca, hizmet sunmak tek seferlik bir kurulum değildir; kesintiye neden olmadan üretimdeki modelleri güvenli bir şekilde güncellemek için kanarya dağıtımları ve A/B testleri gibi mekanizmalara ihtiyacınız vardır.
🔍 Biliyor muydunuz? 1.200'den fazla profesyonelin katıldığı bir ankete göre, %95'i artık iş yerinde veya evde AI kullanıyor. Çoğu, tutarlı verimlilik artışları bildirdi ve %76'sı bu araçlar için kendi cebinden ödeme yapıyor.
İzleme ve geri bildirim katmanı
Bir model devreye girdiğinde, işi daha yeni başlamıştır.
İzleme katmanı, model performansını takip eder, veri sapmalarını algılar ve sorunlar ortaya çıktığında uyarılar verir. Ayrıca, kullanıcı düzeltmelerini veya yeni verileri sisteme geri yönlendiren geri bildirim kanalları da içerir, böylece modelleriniz zaman içinde sürekli olarak öğrenir ve gelişir.
AI öncelikli takımlara güç veren AI çerçeveleri ve araçları
Pazar AI araçlarıyla dolup taşıyor ve hangilerinin üretime hazır, hangilerinin sadece moda olduğunu anlamak neredeyse imkansız. Takımlar, düzinelerce seçeneği değerlendirmek için sayısız saat harcıyor ve genellikle uygun olmayan ve ileride teknik borç yaratacak bir araç seçiyor.
İşte günümüzün önde gelen AI öncelikli takımlarına güç veren bazı araçlar:
Veri ve özellik mühendisliği
- Apache Spark, yüksek hacimli, dağıtılmış veri kümeleriyle çalışan takımlar için büyük ölçekli veri işlemeyi gerçekleştirir.
- dbt, ham verileri analiz ve makine öğrenimi için hazır, temiz ve yapılandırılmış modellere dönüştürür.
- Feast ve Tecton, özellik depolarını yöneterek farklı modeller arasında özelliklerin paylaşımını ve yeniden kullanılmasını kolaylaştırır.
🧠 İlginç Bilgi: 1966 yılında, ABD hükümeti Rusçayı İngilizceye otomatik olarak çevirmek için bir AI projesini finanse etti. Neredeyse on yıllık işin ardından, sistem o kadar başarısız oldu ki finansman aniden kesildi. Bu tek olay, ilk büyük AI kışını tetikledi ve araştırmacılara dilin anlaşılmasının beklenenden çok daha zor olduğunu öğretti.
Model geliştirme
- PyTorch ve TensorFlow, büyük ölçekte derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için tercih edilen çerçevelerdir.
- Hugging Face Transformers, takımların belirli kullanım durumları için ince ayar yapabileceği önceden eğitilmiş NLP modellerinden oluşan bir kitaplık sunar.
- scikit-learn, sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi klasik makine öğrenimi görevleri için güvenilir bir seçim olmaya devam ediyor.
Deney izleme
- MLflow, takımların model geliştirme yaşam döngüsü boyunca deneyleri kaydetmelerine, karşılaştırmalarına ve yeniden üretmelerine olanak tanır.
- Weights & Biases, zaman içinde model performansını izlemek için zengin görselleştirme ve işbirliği özellikleri sunar.
- Neptune, ayrıntılı deney meta verilerine ve uzun vadeli deney geçmişine ihtiyaç duyan takımlar için geliştirilmiştir.
Orkestrasyon
- Apache Airflow, üretim ortamlarında karmaşık verileri ve makine öğrenimi süreçlerini planlamak ve yönetmek için yaygın olarak kullanılır.
- Kubeflow, Kubernetes üzerinde büyük ölçekli ML ş akışları çalıştıran takımlar için tasarlanmıştır.
- Prefect ve Dagster, daha iyi gözlemlenebilirlik ve hata yönetimi özellikleriyle daha modern ş akışı düzenleme yaklaşımları sunar.
🚀 ClickUp Avantajı: ClickUp Super Agents ile iş akışı düzenlemeyi rekabet avantajı haline getirin. Bunlar, çalışma alanınızda bulunan ve görevler, belgeler, sohbetler ve bağlı araçlar arasında karmaşık iş akışlarını gerçek bağlam ve özerklikle düzenleyen AI takım arkadaşlarıdır.
Örneğin, Super Agents ile yeni müşterileri otomatik olarak sisteme dahil edebilirsiniz. Super Agents şunları yapabilir:
- Çalışma alanınızı yeni müşteri kayıtları için tarayın
- ClickUp'ta doğru proje şablonlarını oluşturun
- Rol ve SLA'ya göre doğru takım üyelerine oryantasyon görevleri atayın.
- Müşterinin sektörüne özel bir hoş geldiniz e-posta oluşturun
- Takım sohbetinizde bir özet paylaşın.
Tüm bunlar planlandığı gibi çalışır ve her adımı birinin takip etmesine gerek kalmadan istisnalara uyum sağlar.
ClickUp'ta ilk Süper Ajanınızı nasıl oluşturacağınız aşağıda açıklanmıştır:
Model sunumu
- TensorFlow Serving ve TorchServe, derin öğrenme modellerini ölçeklenebilir, düşük gecikmeli API'ler olarak dağıtmak için özel olarak tasarlanmıştır.
- Seldon Core, farklı çerçevelerde birden fazla modeli yöneten takımlar için esnek bir hizmet katmanı sağlar.
- BentoML, modellerin paketlenmesini ve dağıtımını basitleştirerek geliştirme aşamasından üretim aşamasına geçişi kolaylaştırır.
İzleme
- Evidently AI, Arize ve WhyLabs, model sapmasını ve veri kalitesi sorunlarını tespit ederek, üretimde model performansı düşmeye başladığında uyarı verir.
- Prometheus ve Grafana, sistem düzeyinde gözlemlenebilirlik sağlayarak takımlara model performansının yanı sıra altyapı sağlığı hakkında da görünürlük sunar.
🚀 ClickUp Avantajı: ClickUp Gösterge Panelleri ile hedefleri, iş yükünü, geliri, döngü süresini ve teslimat riskini tek bir yerden izleyen canlı bir komuta merkezi oluşturun. Ardından, AI Kartlarını katmanlayarak otomatik olarak içgörüler ortaya çıkarın, anormallikleri işaretleyin ve sorunlar büyümeden bir sonraki adımları önerin.
Şunları ekleyebilirsiniz:
- AI StandUp Kartı: Seçilen bir dönem içinde seçilen görev ve projelerden son faaliyetleri özetleyin.
- AI Takım StandUp Kartı: Her takımın üzerinde çalıştığı projeleri görmek için çok kişili veya çok takımlı etkinlik özetlerini alın.
- AI Özet Kartı: Liderler için, neyin yolunda gittiğini ve neye dikkat edilmesi gerektiğini vurgulayan kısa bir durum özeti oluşturun.
- AI Proje Güncelleme Kartı: Belirli bir alan, klasör veya liste için otomatik olarak üst düzey bir ilerleme raporu oluşturun.
- AI Brain Kart: Kendi komutunuzu özelleştirerek size özel içgörüler elde edin veya özel raporlama görevleri gerçekleştirin.
Büyük dil modelleri (LLM'ler)
- OpenAI ChatGPT, kurumsal takımlar arasında içerik oluşturma, kodlama yardımı ve akıl yürütme görevleri için yaygın olarak kullanılmaktadır.
- Anthropic Claude, uzun ve karmaşık belgeleri ve incelikli talimatları işleyerek araştırma ağırlıklı ş akışları için ideal bir seçimdir.
- Google Gemini, takımların tek bir arayüzde metin, görüntü ve veriler üzerinde iş yapmasına olanak tanıyan çok modlu özellikler sunar.
🚀 ClickUp Avantajı: Çoğu takım, birbirinden bağımsız AI araçlarıyla boğuşuyor: biri yazmak için, biri not almak için, biri raporlama için ve biri otomasyon için. Bağlam kayboluyor ve güvenlik bir soru işareti haline geliyor.
ClickUp Brain MAX, işinize entegre edilmiş tek bir AI süper uygulamada her şeyi bir araya getirir.
Takımınız, görevleri, belgeleri, sohbetleri, gösterge panellerini ve ş akışlarını gerçek bağlamda anlayan tek bir AI sistemi elde eder. Projelerle ilgili soruları yanıtlayabilir, canlı verilerden içerik oluşturabilir, eylem planları oluşturabilir, güncellemeleri özetleyebilir ve AI Sprawl olmadan sonraki adımları tetikleyebilir. Ayrıca, görevleriniz için ChatGPT, Claude ve Gemini arasında sorunsuz bir şekilde geçiş yapabilirsiniz.
Otomasyon ve ş akışı araçları
- Zapier, mühendislik desteği gerektirmeden uygulamaları birbirine bağlar ve otomatik otomasyon akışlarını tetikler.
- Make, karmaşık, çok adımlı ş akışı mantığına ihtiyaç duyan takımlar için daha esnek otomasyon sunar.
- n8n, teknik takımlara ş akışlarının nasıl oluşturulacağı ve barındırılacağı konusunda tam kontrol sağlayan açık kaynaklı bir otomasyon aracıdır.
AI destekli verimlilik platformları
- ClickUp, görevleri, belgeleri, sohbeti ve AI'yı tek bir çalışma alanında bir araya getirir, böylece takımlar işlerini yapmak için sürekli olarak araçlar arasında geçiş yapmak zorunda kalmazlar.
- Notion AI, Notion'un mevcut belgelerine ve veritabanı yapısına yazma ve özetleme yetenekleri ekler.
- Microsoft Copilot, Microsoft 365 paketine entegre edilmiştir ve Word, Excel ve Teams'de yoğun olarak çalışan takımlar için kullanışlıdır.
Bilgi yönetimi ve AI arama
- Glean, şirketin bağlı uygulamalarından bilgi toplar ve kurumsal arama aracılığıyla talep üzerine bu bilgileri gösterir.
- Guru, takımların organizasyon genelinde doğru ve erişilebilir bir merkezi bilgi tabanı oluşturmasına ve sürdürmesine yardımcı olur.
🚀 ClickUp Avantajı: Takımlar bilgi yönetimi hakkında konuşurken, sorun kararlar alınırken doğru bilgilerin ortaya çıkmamasıdır.
ClickUp Belge, takımların iş akışı içinde bilgileri yakalamasına ve güncellemesine olanak tanıyarak bu sorunu kaynağında çözüyor.
Ops, canlı bir tedarikçi onboarding sırasında satın alma kontrol listesini ayarlar. Finans, aynı belgeye doğrudan yeni onay sınırları ekler ve bunu çalışan göreve bağlar. Hukuk, inceleme sırasında bir yorumda bir istisnayı açıklığa kavuşturur. Belge, iş ile birlikte geliştiği için sürecin bugün nasıl işlediğini yansıtır.
Bu, eski bilgilerin sorununu çözer. Ancak yeni bir sorun da yaratır.
Bilgi, belgeler, görevler ve yorumlar arasında yayıldığında, zorluk doğru cevabı hızlı bir şekilde bulmak olur. ClickUp Kurumsal Arama bu katmanı yönetir.
Birisi 10 milyon doların üzerindeki sözleşmeler için tedarikçi onaylarının nasıl işlediğini sorduğunda, Enterprise Search belgenin en son sürümünü, bağlantılı onay görevini ve hukuk departmanının onayladığı yorumu getirir. Kimse hiçbir şeyin nerede olduğunu veya hangi aracı kontrol edeceğini hatırlamak zorunda kalmaz.
Takımınız için Doğru AI Yığını Nasıl Seçilir?
Katmanları biliyorsunuz ve araçları gördünüz, ancak seçim yapamıyorsunuz. Net bir karar verme çerçevesi olmadan, takımlar genellikle popüler olan araçları seçerler veya analiz felci yaşayarak hiçbir seçim yapamazlar.
Evrensel olarak "en iyi" yığın diye bir şey yoktur; doğru yığın, hedeflerinize, kısıtlamalarınıza ve takımınızın olgunluk düzeyine bağlıdır. Doğru kararı vermek için şunları yapabilirsiniz:
İş hedeflerinizle başlayın
Herhangi bir aracı değerlendirmeden önce, AI'nın kuruluşunuz için yapılacaklarını netleştirin. Takımlar, yanlış sorunları çözen etkileyici araçlarla sonuçlanır. Bu adımı atlayan takımlar, yanlış sorunları çözen etkileyici araçlarla sonuçlanır.
Hedefinizi netleştirdikten sonra, önceliklerinizi bu hedefe göre belirleyin:
- Düşük gecikmeli çıkarım en önemli faktörse, hizmet altyapısı ve uç dağıtım araçları öncelikli olmalıdır.
- Hızlı deneme öncelikliyse, esnek hesaplama ve güçlü deneme izleme sistemleri vazgeçilmezdir.
- Düzenlemelere tabi bir sektörde faaliyet gösteriyorsanız, veri kökeni, denetlenebilirlik ve şirket içi dağıtım seçenekleri ön planda olmalıdır.
- Hedef iç verimlilikse, ClickUp gibi yerleşik AI'ya sahip birleşik bir Çalışma Alanı, birbirinden bağımsız çözümlerin bir araya getirilmesinden daha fazla değer sağlayacaktır.
🔍 Biliyor muydunuz? Dünyanın çoğu hala AI'yı test ederken, AI öncelikli takımlar resmi olarak deneme dönemini tamamladı. Üst düzey kuruluşlardaki AI deneylerinin %40'ından fazlası zaten tam ölçekli üretime geçmiştir.
Zaten sahip olduğunuz sistemlerle ne kadar iyi entegrasyon sağladığını değerlendirin.
AI yığınınız tek başına var olamaz. Mevcut veri ambarınız, CI/CD boru hatlarınız ve iş uygulamalarınızla sorunsuz bir şekilde bağlantı kurması gerekir. Herhangi bir araca karar vermeden önce şunu sorun:
- Özel konektörler gerektirmeden bulut sağlayıcınızı destekliyor mu?
- Veri hacminiz ve takım boyutunuz arttıkça ölçeklenebilir mi?
- Zaman içinde entegrasyonları sürdürmek için ne kadar mühendislik çabası gerekecek?
- Ekibinizin günlük olarak kullandığı araçlarla uyumlu mu?
Biraz daha az özelliklere sahip ancak güçlü bir birlikte çalışabilirliğe sahip bir araç, entegrasyon sorunları yaratan en iyi seçeneklerden neredeyse her zaman daha iyi performans gösterir.
Maliyet, güvenlik ve takım kapasitesi arasında denge kurun
Her yığın kararı gerçek ödünleşmeleri içerir ve bunlardan üçü takımları hazırlıksız yakalamaya meyillidir:
- Maliyet: Büyük modellerin eğitimi için bulut bilişim, kullanım ölçeği büyüdükçe hızla pahalı hale gelebilir. Maliyet izlemeyi sonradan düşünmek yerine, baştan itibaren entegre edin.
- Güvenlik: Yığınınız hassas verileri işleyecektir, bu nedenle karar vermeden önce şifreleme standartlarını, erişim kontrollerini ve uyumluluk sertifikalarını değerlendirin.
- Takım yeteneği: Takımınızda kimse onu kullanmayı bilmiyorsa, en iyi araç bile işe yaramaz. Hızlanma süresi, mevcut belgeler ve sağlayıcının sağladığı sürekli destek türü konusunda gerçekçi olun.
Tek tek araçlar değil, katmanlar halinde düşünün.
En etkili AI yığınları, verilerin alımından izlemeye kadar temiz bir akışla aktığı ve her katmanın bir sonraki katmanla iletişim halinde olduğu katmanlı sistemlerdir. Yeni bir aracı değerlendirirken şu soruları sorun:
- Çevresindeki katmanları güçlendiriyor mu yoksa karmaşıklığı artırıyor mu?
- Takımınızda bu yığın katmanının açık bir sahibi var mı?
- Aşağı akışta her şeyi bozmadan değiştirilebilir mi?
- Tek bir doğru kaynak mı yoksa başka bir silo mu yaratıyor?
🔍 Biliyor muydunuz? Şu anda şirketlerin %88'i AI kullanıyor olsa da, yalnızca %6'sı "yüksek performanslı" olarak değerlendiriliyor. Bu takımlar, AI'ya yatırılan her dolar için 10,30 doların üzerinde getiri elde ediyor, bu da ortalamanın neredeyse üç katı.
Yaygın AI Yığını Hataları ve Bunları Önleme Yöntemleri
Kaynakları bol olan takımlar bile bu konuda hata yapabilir. İşte en yaygın AI yığını hataları ve bunun yerine yapılacaklar:
| Hata | Neden böyle oluyor? | Bunu nasıl önleyebilirsiniz? |
| Doğrulamadan önce oluşturma | Takımlar, kullanım senaryosunun gerçekten değer sağladığını doğrulamadan karmaşık altyapıya atılıyorlar. | Odaklanmış bir pilot projeyle başlayın, etkisini doğrulayın, ardından yığını kanıtlanmış kullanım örnekleri etrafında ölçeklendirin. |
| Veri kalitesini göz ardı etmek | Takımlar modellere büyük yatırımlar yapar, ancak bu modellere beslenen verilerin kalitesini ihmal eder. | Model geliştirmeye yatırım yapmadan önce veri altyapısını birinci öncelik olarak ele alın. |
| Entegrasyon karmaşıklığını hafife almak | Araçlar, daha geniş yığına nasıl bağlantı kurdukları dikkate alınmadan ayrı ayrı değerlendirilir. | Yeni bir araca commit yapmadan önce tüm veri ve ş akışı ekosistemini haritalandırın. |
| Uygunluktan çok özellikler için optimizasyon | Takımlar, ş akışlarına uygun olan araçtan ziyade teknik açıdan en etkileyici aracı tercih ederler. | Takımın mevcut iş şekline sorunsuz bir şekilde entegre olan araçlara öncelik verin. |
| İzlemeyi atlama | Modeller dağıtılır, ancak zaman içinde sapma veya bozulma açısından asla izlenmez. | İzlemeyi sonradan eklemek yerine, ilk günden itibaren yığınınıza dahil edin. |
| Benimsemeyi göz ardı etmek | Yığın, mühendisler için oluşturulmuştur, ancak daha geniş bir takımın kullanımı için tasarlanmamıştır. | Erişilebilir arayüzlere sahip araçları seçin ve benimsenmenin teknik kullanıcıların ötesine yayılması için onboarding'e yatırım yapın. |
📮 ClickUp Insight: Düşük performanslı takımlar 15'ten fazla aracı kullanma olasılığı 4 kat daha yüksektir, yüksek performanslı takımlar ise araç setlerini 9 veya daha az platformla sınırlayarak verimliliğini korur. Peki, tek bir platform kullanmaya ne dersiniz?
İş için her şeyi içeren bir uygulama olan ClickUp, görevlerinizi, projelerinizi, belgelerinizi, wiki'lerinizi, sohbetlerinizi ve aramalarınızı tek bir platformda bir araya getirir ve AI destekli ş akışlarıyla tamamlar.
Daha akıllı çalışmaya hazır mısınız? ClickUp her takım için çalışır, işin görünürlüğünü sağlar ve AI geri kalanı hallederken sizin önemli olan şeylere odaklanmanızı sağlar.
Önde gelen şirketlerden gerçek hayattan AI yığını örnekleri
Tüm bu katmanların ve araçların nasıl bir araya geldiğini, bunları iş başında görmeden hayal etmek zor olabilir. Ayrıntılar sürekli olarak gelişse de, tanınmış AI öncelikli şirketlerin mimarilerine bakıldığında ortak kalıplar ve öncelikler ortaya çıkmaktadır. İşte bazı örnekler:
- Spotify: Müzik akışı devi, Feast tabanlı bir özellik deposu, öneri modelleri için TensorFlow ve boru hattı düzenlemesi için Kubeflow kullanıyor. Anahtar içgörülerinden biri, özelliklerin yeniden kullanımına yapılan büyük yatırımdı. Bu sayede farklı takımlar, aynı veri girdilerini yeniden tasarlamadan modeller oluşturabildi.
- Uber: ML'yi büyük ölçekte yönetmek için Uber, Michelangelo adlı kendi iç platformunu oluşturdu. Bu platform, uçtan uca ML yaşam döngüsünü standartlaştırarak yüzlerce mühendisin tutarlı bir ş Akışı seti kullanarak modeller oluşturmasını ve dağıtmasını sağlıyor.
- Airbnb: Bighead platformu, ML deneylerini iş metrikleriyle sıkı bir şekilde birleştirir. Deney izleme ve A/B testi entegrasyonlarına önem vererek, her modelin ürün üzerindeki etkisine göre ölçülmesini sağlar.
- Netflix: Büyük ölçekli önerilerde öncü olan Netflix, ş akışı düzenlemesi için Metaflow kullanıyor ve performans için optimize edilmiş özel hizmet altyapısı oluşturdu. Geliştirici deneyimini önceliklendirerek, veri bilimcilerin fikirlerini üretime geçirmelerini kolaylaştırdı.
🔍 Biliyor muydunuz? 2022'nin sonlarından bu yana, GPT-3. 5 seviyesinde bir AI'yı çalıştırmanın maliyeti 280 kattan fazla düştü. Halihazırda AI ile geliştirme yapan takımlar için bu, iki yıl önce küçük bir servete mal olan şeyi artık birkaç kuruşa yapabileceğiniz anlamına geliyor.
ClickUp, AI Teknoloji Yığınınızı Nasıl Değiştiriyor?
ClickUp, yürütme, zeka ve otomasyonu tek bir bağlantılı Çalışma Alanı'na getirir, böylece AI öncelikli takımlar araçları bir araya getirmek yerine ürünlerini piyasaya sürmeye daha fazla zaman ayırabilir.
Takımlar, işler, kararlar ve AI yardımı tek bir sistemde yer aldığı için SaaS yayılmasını azaltır. Her eylem, işin zaten var olduğu yerde gerçekleştiği için bağlam değiştirme de azalır.
ClickUp'ın AI teknoloji yığınınızı nasıl değiştirdiğine daha yakından bakalım. 👀
İşleri daha hızlı oluşturun ve ilerletin
ClickUp Brain, gerçek uygulamayı anlamadan içerik üreten dağınık AI araçlarının yerini alır. Çalışma Alanı'nda canlı görevleri, belgeleri, yorumları, alanları ve geçmişi okuyarak Bağlamsal AI sunar.
Bir ürün yöneticisinin A/B deneyi yaptığını ve sonuçları uygulamaya hazır hale getirmesi gerektiğini varsayalım. ClickUp Brain'i şu amaçlarla kullanabilirler:
- Deney sonuçlarını, bağlantılı hataları ve önceki kararları kullanarak bir PRD oluşturun.
- PRD ve kabul kriterlerine dayalı olarak mühendislik için görev açıklamalarını otomatik olarak yazın.
- Sprint sonuçlarını özetleyin ve planlama sırasında çözülmemiş bağımlılıkları ortaya çıkarın.
- Mevcut görev durumu ve sahiplik kullanarak ş Akışı sorularını yanıtlayın.
📌 Şu komutu deneyin: Son sprintin sonuçlarını kullanarak ödeme deneyi için bir PRD oluşturun ve gerekli mühendislik görevlerini bağlayın.
AI ş akışlarını koordine edin
İş bir kez başladıktan sonra, ş akışı otomasyonu onu devam ettirir.
ClickUp Otomasyonları, gerçek yürütme etkinliklerine bağlı tetikleyici tabanlı iş akışlarını yönetir. Örneğin, bir makine öğrenimi takımı yeni bir deneyi üretim izlemeye aktarır.
- Datadog uyarısı tetiklendiğinde, otomasyon bir hata görevi oluşturur ve nöbetçi mühendisi atar.
- Düzeltme birleştirildiğinde, otomasyon görevi QA'ya yönlendirir ve durumu "Test Ediliyor" olarak günceller.
- QA onayladığında, bir otomasyon sürüm sahiplerini atar ve durumu "Dağıtılmaya hazır" olarak günceller.
- Dağıtım tamamlandığında, otomasyon sonuçları yayınlar ve döngüyü kapatır.
Takımlar, Çalışma Alanı içindeki görünür kuralları kullanarak modelin yeniden eğitilmesini, doğrulanmasını ve dağıtımını yönetir.
Gerçek hayattan bir kullanıcı, ClickUp'ı uygulama için kullanma deneyimini paylaşıyor:
ClickUp son derece esnektir ve takımlar arasında tek bir yürütme sistemi olarak iyi çalışır. GobbleCube'de, GTM, CSM, ürün, otomasyon ve iç operasyonları tek bir yerden yönetmek için kullanıyoruz. En büyük gücü, her şeyin özelleştirilebilir olmasıdır. Özel Alanlar, görev hiyerarşileri, bağımlılıklar, otomasyonlar ve görünümler, bizi katı bir yapıya zorlamak yerine gerçek iş akışlarımızı modellememizi sağlar. Düzgün bir şekilde kurulduğunda, birden fazla aracın yerini alır ve manuel koordinasyonu büyük ölçüde azaltır.
ClickUp son derece esnektir ve takımlar arasında tek bir yürütme sistemi olarak iyi çalışır. GobbleCube'de, GTM, CSM, ürün, otomasyon ve iç operasyonları tek bir yerden yönetmek için kullanıyoruz. En büyük gücü, her şeyin özelleştirilebilir olmasıdır. Özel Alanlar, görev hiyerarşileri, bağımlılıklar, otomasyonlar ve görünümler, bizi katı bir yapıya zorlamak yerine gerçek iş akışlarımızı modellememizi sağlar. Düzgün bir şekilde kurulduğunda, birden fazla aracın yerini alır ve manuel koordinasyonu büyük ölçüde azaltır. *
Toplantı kararlarını anında kaydedin
Toplantılar genellikle belgelerden daha fazla karar verir. ClickUp AI Notetaker, bu kararların işe dönüşmesini sağlar.
Haftalık model incelemesinde performans sorunları ortaya çıktığını varsayalım. AI Notetaker toplantıyı kaydeder, kısa bir özet oluşturur ve eylem öğelerini çıkarır. Bunları ilgili projeye bağlı ClickUp görevlerine dönüştürebilirsiniz.
Sahipler görevleri anında alır ve gelecekteki işler, transkriptleri aramaya gerek kalmadan orijinal karara kadar izlenebilir.
Tüm araçlarda sinyalleri merkezileştirin
AI teknoloji yığınını değiştirmek, mevcut sistemleri terk etmeyi gerektirmez. ClickUp Entegrasyonları, sinyalleri tek bir yürütme katmanına çeker.
Örneğin, şunları yapabilirsiniz:
- GitHub sorunlarını, sürüm dönüm noktalarına bağlı ClickUp görevlerine senkronize edin.
- Datadog uyarılarından veya deney platformlarından ş akışlarını tetikleyici olarak kullanın
- Deney sonuçlarını doğrudan inceleme görevlerine ekleyin
Takımlar tek bir Çalışma Alanından çalışırken, araçlar yapılandırılmış verileri aktif işlere aktarır.
Ses öncelikli verimliliğiyle daha hızlı hareket edin
İşin ortasında fikirler ortaya çıktığında hız önemlidir. Brain MAX'taki ClickUp Talk to Text, ses öncelikli verimliliği mümkün kılar ve 4 kat daha hızlı çalışmanıza olanak tanır.
Bir baş mühendisin hata ayıklamayı bitirip bağlamı hızlı bir şekilde kaydetmek istediğini varsayalım. Güncellemeyi dikte eder, Brain MAX bunu yazıya döker ve içeriği yapılandırır, böylece görevinizi anında güncelleyebilirsiniz.
Sesli giriş, sürtünmeyi ortadan kaldırır ve planlama ve teslimat süreçlerinde uygulamayı hızlandırır.
Bu ses-metin asistanının nasıl işlediğini anlamak için bu videoyu izleyin:
Bir daha asla parlak bir fikri kaçırmayın: Bu ses-metin asistanını kullanın
🔍 Biliyor muydunuz? İnsanların %62'si AI ajanlarının şu anda aşırı abartıldığını düşünse de, bunun en büyük nedeni bağlam eksikliğidir. Kullanıcıların yaklaşık %30'u, kesin gibi görünen ancak takımın gerçek Çalışma Alanına entegrasyonları olmadığı için gerçekleri yanlış anlayan "kendinden emin tahminciler"den rahatsızlık duymaktadır.
ClickUp ile Momentum için Mimari Tasarım
AI öncelikli bir takım oluşturmak, niyetle başlar. Verilerden modellere, izlemeden otomasyona kadar yığınınızın her katmanı, takımınızın ne kadar hızlı hareket edebileceğini ve ne kadar güvenle ölçeklenebileceğini şekillendirir. Bu katmanlar temiz bir şekilde birbirine bağlandığında, AI kenarda durmak yerine uygulamaya entegre olur.
ClickUp, bu uygulama katmanını odak noktasına getirir. Görevler, Belgeler, AI Ajanları, Otomasyonlar, Kurumsal Arama ve ClickUp Brain'in tek bir Birleştirilmiş Çalışma Alanında bulunması sayesinde, AI girişimleriniz gerçek işlerle bağlantılı kalır. Deneyler, teslimatla bağlantılıdır. İzleme, sahiplikle bağlantılıdır. Kararlar, belgelenmiş bağlamla bağlantılıdır.
Takımlar, ölçeklendirme için tasarlanmış tek bir ortamda ş akışlarını düzenleyebilir, içgörüler elde edebilir, bilgiyi yakalayabilir ve projeleri ilerletebilir. AI, günlük operasyonların bir parçası haline gelir ve süreç boyunca bağlamı kaybetmeden planlama, sevkiyat, inceleme ve optimizasyonu destekler.
AI işlerinizi ClickUp'ta birleştirin ve takımınızın çalışma şekline uygun bir yığın oluşturun. ClickUp'a bugün kaydolun!
Sık Sorulan Sorular (SSS)
1. AI teknoloji yığını ile makine öğrenimi teknoloji yığını arasındaki fark nedir?
AI teknoloji yığını, makine öğrenimi, üretken AI ve diğer yaklaşımları içeren geniş bir kategoridir. Öte yandan, makine öğrenimi teknoloji yığını, terimler genellikle birbirinin yerine kullanılmasına rağmen, özellikle ML modellerini eğitmek ve dağıtmak için kullanılan araçları ifade eder.
2. Teknik olmayan takımlar AI teknoloji yığınıyla nasıl iş yapar?
Teknik olmayan takımlar, gösterge panelleri gibi AI çıktılarıyla etkileşime girer ve modelleri iyileştiren geri bildirimler sağlar. ClickUp gibi birleşik bir çalışma alanı, ML altyapısının karmaşık ş Akışı düzenlemesini yönetmeye gerek kalmadan proje durumuna görünürlük sağlar.
3. AI öncelikli şirketler AI yığın bileşenlerini kendileri mi geliştirmeli yoksa satın mı almalı?
Çoğu AI öncelikli şirket, hibrit bir yaklaşım kullanır. Emtia altyapısı için yönetilen hizmetler satın alırlar ve yalnızca benzersiz bir rekabet avantajı yarattıkları durumlarda özel araçlar geliştirirler.
4. AI yığınınız proje yönetimi araçlarınızla entegre olmadığında ne olur?
Model geliştirme ve proje durumu için iki farklı bilgi kaynağı oluşturursunuz, bu da iletişim sorunlarına ve gecikmelere yol açar. ClickUp'ın birleştirilmiş Çalışma Alanı, teknik ilerleme ve proje görevlerinin senkronize kalmasını sağlar.