Anthropic, amerykański startup specjalizujący się w sztucznej inteligencji, niedawno zaprezentował znaczące ulepszenie “Trybu Badawczego” swojego asystenta AI, Claude’a. To ulepszenie umożliwia systemowi ciągłą pracę przez maksymalnie 45 minut, prowadząc dogłębne poszukiwania danych i kompilując obszerne raporty. Nowa funkcja rozszerza również wsparcie dla integracji usług firm trzecich, co dodatkowo zwiększa jego praktyczność i użyteczność.
To ulepszenie umożliwia Claude’owi, po aktywowaniu przez użytkownika przycisku “Research”, podzielenie złożonych zapytań na wiele podzadań. Następnie eksploruje setki wewnętrznych i zewnętrznych źródeł, aby wygenerować raport wraz z cytatami źródeł. Funkcjonalność ta jest podobna do usługi Deep Research Google’a, uruchomionej pod koniec 2023 roku, oraz funkcji “Deep Search” ChatGPT OpenAI.
Rozszerzenie możliwości badawczych z zastrzeżeniem dokładności
Według Anthropic, większość raportów badawczych jest ukończona w ciągu 5 do 15 minut. Jednak w przypadku szczególnie złożonych zapytań, Claude może teraz wydłużyć czas wyszukiwania do maksymalnie 45 minut. To wydłużenie jest szczególnie korzystne w przypadku tematów, które wymagają integracji znacznej ilości danych.
Wstępne testy przeprowadzone przez zewnętrzne media ujawniły, że te narzędzia AI mogą rzeczywiście szybko organizować wartościowe źródła danych. Ta zdolność może znacząco skrócić czas spędzony na ręcznym wyszukiwaniu. Należy jednak zachować ostrożność ze względu na potencjalne “fabrykowanie przez AI”. Niektóre raporty mogą zawierać pozornie autentyczne cytaty lub źródła danych, które w rzeczywistości nie istnieją. Problem ten pozostaje powszechny we wszystkich dużych modelach językowych, a przypadki zsyntetyzowanych odniesień zaobserwowano nawet w wersji Claude 3.7 Sonnet.
Na przykład, gdy Claude został zapytany: "Kto wynalazł gry wideo?", wygenerował szczegółowy i bogaty historycznie raport w około 13 minut. Jakość raportu była porównywalna, a w niektórych przypadkach nawet przewyższała jakość wielu komercyjnie dostępnych książek o historii gier wideo. Jednak raport zawierał cytat przypisywany Williamowi Higinbothamowi, który wydawał się być złożony z dwóch różnych źródeł. Co więcej, źródła te nie zostały wymienione na liście cytowań.
Ulepszone możliwości integracji
Oprócz ulepszonych możliwości badawczych, Anthropic ogłosił również rozszerzenie funkcji “Integrations” Claude’a. To rozszerzenie umożliwia Claude’owi bezpośrednie łączenie się z szerszą gamą aplikacji. Funkcjonalność ta jest podobna do koncepcji wtyczek w ChatGPT. Obecnie obsługuje 10 usług, w tym Atlassian (Jira, Confluence), Zapier, Cloudflare, Intercom, Asana, Square, Sentry, PayPal, Linear i Plaid. Planowane są przyszłe partnerstwa ze Stripe, GitLab i innymi firmami.
Na przykład, dzięki integracji z Zapier, Claude może automatycznie pobierać dane sprzedażowe z HubSpot lub przygotowywać podsumowania spotkań na podstawie wydarzeń w kalendarzu. Łącząc się z narzędziami Atlassian, może ułatwić współpracę w zarządzaniu procesami rozwoju produktu, automatycznie tworzyć zadania lub generować dokumenty Wiki.
Zarówno funkcje Research, jak i Integrations są obecnie dostępne do testowania w planach Max, Team i Enterprise. Oczekuje się, że użytkownicy Pro uzyskają dostęp do tych funkcji wkrótce. Ponadto, funkcja wyszukiwania w sieci Claude’a została w pełni rozszerzona na wszystkich użytkowników płatnych planów na całym świecie.
Zagłębianie się w implikacje ulepszeń Claude’a
Implikacje ulepszonego “Trybu Badawczego AI” Claude’a i rozszerzonych możliwości integracji są dalekosiężne, wpływając na różne sektory i role zawodowe. Od usprawnienia procesów badawczych po zwiększenie produktywności i umożliwienie głębszych spostrzeżeń, te ulepszenia mogą zmienić sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z AI i wykorzystujemy je.
Transformacja metodologii badawczych
Możliwość prowadzenia przez Claude’a dogłębnych poszukiwań danych przez maksymalnie 45 minut znacząco zmienia tradycyjne metodologie badawcze. Naukowcy, analitycy i akademicy mogą teraz wykorzystywać Claude’a do efektywnego gromadzenia i syntezy informacji z wielu źródeł. Zdolność AI do dzielenia złożonych zapytań na podzadania i generowania obszernych raportów z cytatami usprawnia proces badawczy, oszczędzając cenny czas i zasoby.
Ta zdolność jest szczególnie korzystna w przypadku projektów, które wymagają szerokiej integracji danych lub eksploracji niszowych tematów. Claude może przesiewać ogromne ilości informacji, identyfikując odpowiednie źródła i wydobywając kluczowe spostrzeżenia, przyspieszając w ten sposób harmonogram badań i potencjalnie odkrywając wcześniej przeoczone powiązania.
Zwiększenie produktywności w różnych branżach
Rozszerzone możliwości integracji Claude’a mogą zwiększyć produktywność w szerokim zakresie branż. Dzięki płynnemu łączeniu się z różnymi aplikacjami i usługami, Claude może automatyzować zadania, usprawniać przepływy pracy i dostarczać w czasie rzeczywistym spostrzeżenia.
Na przykład, w domenie sprzedaży i marketingu, Claude może integrować się z platformami CRM, takimi jak HubSpot, aby automatycznie pobierać dane sprzedażowe, analizować zachowania klientów i generować spersonalizowane kampanie marketingowe. W przestrzeni zarządzania projektami, integracja z narzędziami takimi jak Asana i Jira umożliwia Claude’owi ułatwienie tworzenia zadań, śledzenie postępów i dostarczanie aktualizacji w czasie rzeczywistym, poprawiając współpracę i efektywność zespołu.
Ponadto, zdolność Claude’a do integracji z platformami komunikacyjnymi, takimi jak Intercom, umożliwia firmom zapewnienie natychmiastowej obsługi klienta, odpowiadanie na zapytania i skuteczniejsze rozwiązywanie problemów. Może to prowadzić do poprawy satysfakcji i lojalności klientów.
Umożliwienie głębszych spostrzeżeń i podejmowania decyzji opartych na danych
Ulepszone możliwości badawcze i funkcje integracji Claude’a umożliwiają użytkownikom uzyskanie głębszych spostrzeżeń z danych i podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Analizując ogromne ilości informacji i identyfikując wzorce i trendy, Claude może dostarczyć wartościowe spostrzeżenia, które byłyby trudne lub czasochłonne do odkrycia ręcznie.
W sektorze finansowym Claude może analizować dane rynkowe, artykuły prasowe i wskaźniki ekonomiczne, aby identyfikować możliwości inwestycyjne i oceniać ryzyko. W branży opieki zdrowotnej może analizować dane pacjentów, artykuły naukowe i badania kliniczne, aby poprawić diagnozę, planowanie leczenia i odkrywanie leków.
Zdolność do wydobywania spostrzeżeń z danych umożliwia organizacjom podejmowanie decyzji opartych na danych, co prowadzi do poprawy wyników i przewagi konkurencyjnej.
Rozwiązywanie problemów i rozważania
Chociaż ulepszenia Claude’a oferują liczne korzyści, ważne jest, aby uznać wyzwania i rozważania związane z tymi postępami.
Ograniczenie ryzyka fabrykacji przez AI
Jak zauważył Anthropic i zademonstrowały zewnętrzne testy, modele AI, takie jak Claude, mogą czasami “fabrykować” informacje, generując pozornie autentyczne cytaty lub źródła danych, które w rzeczywistości nie istnieją. Jest to krytyczna kwestia, którą należy rozwiązać, aby zapewnić dokładność i niezawodność raportów generowanych przez AI.
Aby złagodzić to ryzyko, użytkownicy powinni krytycznie oceniać informacje dostarczane przez Claude’a, weryfikując źródła i porównując dane z innymi wiarygodnymi źródłami. Programiści powinni również kontynuować ulepszanie dokładności i zdolności sprawdzania faktów modeli AI, zmniejszając prawdopodobieństwo fabrykacji.
Zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych
Integracja Claude’a z różnymi aplikacjami i usługami rodzi obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych. Niezwykle ważne jest zapewnienie ochrony wrażliwych danych i poszanowania prywatności użytkowników.
Organizacje powinny dokładnie przejrzeć zasady prywatności danych Anthropic i wszelkich usług firm trzecich zintegrowanych z Claude’em. Powinny również wdrożyć odpowiednie środki bezpieczeństwa, aby chronić dane przed nieautoryzowanym dostępem i naruszeniami.
Promowanie odpowiedzialnego rozwoju i wdrażania AI
W miarę postępu technologii AI ważne jest promowanie odpowiedzialnych praktyk rozwoju i wdrażania. Obejmuje to rozwiązywanie problemów etycznych, ograniczanie uprzedzeń i zapewnienie, że AI jest wykorzystywana dla dobra społeczeństwa.
Programiści powinni dążyć do tworzenia modeli AI, które są uczciwe, przejrzyste i odpowiedzialne. Powinni również angażować się w otwarty dialog z zainteresowanymi stronami, aby rozwiać obawy i zapewnić, że AI jest wykorzystywana w sposób odpowiedzialny i etyczny.
Przyszłość badań i produktywności opartych na AI
Ulepszony “Tryb Badawczy AI” Claude’a i rozszerzone możliwości integracji stanowią znaczący krok naprzód w ewolucji badań i produktywności opartych na AI. W miarę postępu technologii AI możemy spodziewać się pojawienia się jeszcze potężniejszych i wszechstronnych narzędzi.
W przyszłości modele AI mogą być w stanie wykonywać jeszcze bardziej złożone zadania badawcze, analizować większe zbiory danych i dostarczać bardziej spersonalizowane spostrzeżenia. Mogą również płynnie integrować się z szerszą gamą aplikacji i usług, stając się integralną częścią naszej codziennej pracy.
Potencjał AI do transformacji badań i produktywności jest ogromny. Wykorzystując te postępy i rozwiązując związane z nimi wyzwania, możemy odblokować nowe poziomy efektywności, innowacji i wiedzy.
Konkretne przykłady możliwości integracji Claude’a
Aby dodatkowo zilustrować potencjał możliwości integracji Claude’a, przyjrzyjmy się kilku konkretnym przykładom:
Integracja z narzędziami Atlassian (Jira i Confluence)
- Automatyczne tworzenie zadań: Claude może automatycznie tworzyć zadania w Jira na podstawie podsumowań spotkań, wątków e-mail lub wymagań projektu. Eliminuje to potrzebę ręcznego wprowadzania zadań i zapewnia, że wszystkie elementy akcji są przechwytywane i śledzone.
- Współpraca nad dokumentacją: Claude może generować dokumenty Wiki w Confluence na podstawie wyników badań, planów projektów lub notatek ze spotkań. Promuje to współpracę i zapewnia, że wszyscy członkowie zespołu mają dostęp do najnowszych informacji.
- Śledzenie postępów: Claude może śledzić postępy zadań i projektów w Jira i Confluence, dostarczając aktualizacje w czasie rzeczywistym i identyfikując potencjalne wąskie gardła. Umożliwia to menedżerom projektów proaktywne rozwiązywanie problemów i utrzymywanie projektów na właściwym torze.
Integracja z Zapier
- Automatyczny transfer danych: Claude może zautomatyzować transfer danych między różnymi aplikacjami za pomocą Zapier. Na przykład, może automatycznie dodawać nowych potencjalnych klientów z kampanii marketingowej do systemu CRM lub tworzyć wydarzenia w kalendarzu na podstawie rezerwacji sprzedaży.
- Dostosowane przepływy pracy: Claude może tworzyć dostosowane przepływy pracy za pomocą Zapier, aby zautomatyzować złożone zadania. Na przykład, może automatycznie wysyłać powiadomienia e-mail po zakończeniu zadania lub generować raporty na podstawie danych z wielu źródeł.
- Wzbogacanie danych: Claude może wzbogacać dane z różnych źródeł za pomocą Zapier. Na przykład, może automatycznie dodawać profile w mediach społecznościowych do rekordów klientów lub pobierać informacje kontaktowe z publicznych baz danych.
Integracja z Cloudflare
- Wykrywanie zagrożeń: Claude może analizować dane o ruchu na stronie internetowej z Cloudflare, aby identyfikować potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa i luki w zabezpieczeniach. Umożliwia to firmom proaktywną ochronę swoich stron internetowych przed atakami.
- Optymalizacja wydajności: Claude może analizować dane o wydajności strony internetowej z Cloudflare, aby identyfikować obszary wymagające poprawy. Umożliwia to firmom optymalizację swoich stron internetowych pod kątem szybkości i komfortu użytkowania.
- Dostarczanie treści: Claude może korzystać z sieci dostarczania treści (CDN) Cloudflare, aby zapewnić szybkie i efektywne dostarczanie treści strony internetowej użytkownikom na całym świecie.
Integracja z Intercom
- Automatyczna obsługa klienta: Claude może automatyzować interakcje z obsługą klienta za pomocą Intercom. Na przykład, może odpowiadać na często zadawane pytania, udzielać pomocy w rozwiązywaniu problemów i kierować zapytania do odpowiednich agentów wsparcia.
- Spersonalizowane doświadczenia klienta: Claude może personalizować doświadczenia klienta za pomocą Intercom, dostarczając dostosowane rekomendacje, ukierunkowane wiadomości i proaktywne wsparcie.
- Analiza opinii klientów: Claude może analizować opinie klientów z Intercom, aby identyfikować obszary wymagające poprawy w produktach i usługach.
Poruszanie się po zmieniającym się krajobrazie AI
W miarę jak technologia AI rozwija się w szybkim tempie, niezbędne jest bycie na bieżąco i dostosowywanie się do zmieniającego się krajobrazu. Obejmuje to:
- Ciągłe uczenie się: Bycie na bieżąco z najnowszymi trendami, badaniami i postępami w dziedzinie AI poprzez publikacje branżowe, konferencje i zasoby online.
- Eksperymentowanie: Eksplorowanie nowych narzędzi i technologii AI w celu identyfikacji możliwości innowacji i ulepszeń.
- Współpraca: Angażowanie się z ekspertami, naukowcami i programistami AI w celu dzielenia się wiedzą i współpracy nad projektami.
- Względy etyczne: Pamiętanie o etycznych implikacjach AI i zapewnienie, że AI jest wykorzystywana w sposób odpowiedzialny i dla dobra społeczeństwa.
Przyjmując proaktywne i adaptacyjne podejście, osoby i organizacje mogą skutecznie poruszać się po zmieniającym się krajobrazie AI i wykorzystywać moc AI do osiągania swoich celów. Niedawne ulepszenia Claude’a stanowią wgląd w przyszłość badań i produktywności opartych na AI, torując drogę dla jeszcze bardziej transformacyjnych postępów w nadchodzących latach.