Doorgaan naar hoofdinhoud
11 september 2025
De Agentic AI Tech-stack: Wat bedrijven nodig hebben voor adoptie op schaal in 2026

Inleiding: AI van AI gaat van concept naar implementatie

In 2026 is AI van AI niet meer alleen een opkomend modewoord. Bedrijven zetten het actief in om verder te gaan dan statische automatisering naar doelgerichte, aanpasbare systemen die workflows kunnen orkestreren, zichzelf kunnen herstellen en in realtime beslissingen kunnen nemen. Maar hoewel de belofte enorm is, is er meer nodig dan alleen een LLM aansluiten. Het schalen van AI in een wereldwijde onderneming vereist een speciaal gebouwde tech-stack - een die modellen, orkestratie, gegevenspijplijnen, tests en governance integreert. Dit artikel onderzoekt de kritieke componenten van de AI-stack van Agentic en hoe Uber AI-oplossingen uniek gepositioneerd is om bedrijven te helpen deze te implementeren.

Waarom bedrijven een volledige technologie-stack nodig hebben voor AI

In tegenstelling tot traditionele AI-modellen die geïsoleerd werken, is AI van AI:

  • Autonoom: Medewerkers handelen onafhankelijk met minimaal overzicht.
  • Gecoördineerd: Systemen met meerdere medewerkers moeten samenwerken tussen domeinen.
  • Doelgericht: De resultaten zijn afgestemd op de bedrijfsdoelen, niet alleen op de input.
  • Beoordeeld: Systemen moeten voortdurend worden gecontroleerd op vertekening, veiligheid en nauwkeurigheid.

Om dit op ondernemingsniveau te kunnen bieden, moeten meerdere lagen van technologie, personeelsbestand en governance worden geïntegreerd.

Kernonderdelen van de Agentic AI-stack

    • Orkestratie met meerdere medewerkers: doelen opsplitsen in subtaken en uitvoeringsvolgorde.
    • Tools voor routing, workflowlogica en integratie met API's.
    • Voorbeeld: Een AI-orkestratiesysteem dat bezorgroutes in realtime aanpast aan veranderende omstandigheden.
    • Autonome systemen vereisen vangrails.
    • Mensen valideren kritieke resultaten (bijv. financiële risicobeoordelingen, medische aanbevelingen).
    • Hybride workflows combineren autonomie met overzicht.
    • Multimodale annotatie: tekst, audio, video, LiDAR, radar.
    • Verzameling van voorkeursgegevens, vergelijkingen en consensuslabels.
    • Biasdetectie en validatie van gouden datasets.
    • Modelevaluatiepijplijnen (nauwkeurigheid, robuustheid, vooringenomenheid, naleving van SLA's).
    • Red-teaming en testen op tegenspraak.
    • Dashboards die doorlopend worden gecontroleerd voor uitleg.
    • Cloudeigen en API-first voor schaalbaarheid.
    • Mogelijkheid om aan te sluiten op bedrijfssystemen (ERP, CRM, datawarehouses).
    • Veilige gegevensisolatie en naleving.

De rol van hoogwaardige gegevens in AI van agenten

De beslissingsbevoegdheid van Agentic AI is alleen zo sterk als de gegevens waarop het is getraind en geëvalueerd. Bedrijven hebben het volgende nodig:

  • Nauwkeurige, grote gelabelde datasets voor meerdere domeinen.
  • Synthetische gegevens en simulaties voor randgevallen.
  • Domeinexpertise op gebieden zoals financiën, gezondheidszorg en detailhandel.

Zonder deze basis voldoen autonome medewerkers niet aan de nauwkeurigheids- en vertrouwensnormen van bedrijven.

De voordelen van de stapel: Snelheid, kosten en kwaliteit

Het bouwen van de juiste stapel loont op drie manieren:

  • Snelheid: De time-to-market wordt verkort van dagen met dubbele cijfers naar uren met dubbele cijfers.
  • Kosten: Meer besparingen door orkestratie, automatisering en optimalisatie van het personeelsbestand.
  • Kwaliteit: Nauwkeurigheid van 98%+ ten opzichte van de industriestandaard van 95%.

AI-oplossingen van Uber: Het leveren van de Agentic AI-stack

Uber AI-oplossingen bieden bedrijven een bewezen end-to-end-stack:

  • uTaak: Workflow-orkestratieplatform voor beheer van bewerkingsbeoordelingslussen, consensusmodellen en realtime monitoring.
  • uLabel: Geavanceerde annotatie- en beheertool met pre-labelingcontroles, gouden datasetvalidatie en consensusmodellering.
  • uTest: Testen van modellen en applicaties met geautomatiseerde kwaliteitscontrole, testen op tegenspraak en menselijk toezicht.
  • Wereldwijd gig-personeelsbestand (meer dan 8,8 miljoen verdieners): Verzameling en evaluatie van gegevens in de praktijk in meer dan 200 talen, in meer dan 30 domeinen.
  • Bestuurskaders: Dashboards, SLA-tracking en vooringenomenheidsaudits ingebouwd.

Stappen voor bedrijven om de AI-stack van agenten te implementeren in 2026

  • Gereedheid beoordelen: Identificeer workflows die autonomie vereisen (niet alleen automatisering).
  • Vereisten voor de kaartstapel: Definieer orkestratie-, gegevens- en governancelagen.
  • Begin met pilots: Zet medewerkers in voor workflows met een laag risico en veel impact.
  • Schaal verantwoord: Breid de dekking uit met governancestatistieken zoals overeenkomsten tussen annotatoren, naleving van SLA's en eerlijkheidsdashboards. Werk samen met experts: Maak gebruik van providers zoals AI-oplossingen van Uber voor wereldwijde schaal, bewezen platforms en snelle implementatie.

conclusie: AI van agenten heeft de juiste stack nodig

Agentic AI is geen 'plug-and-play'-functie. Het vereist een gestapelde basis van orkestratie, governance, gegevenspijplijnen en evaluatiesystemen om op ondernemingsschaal te werken.

Uber AI-oplossingen combineert technologie, personeelsbestand en governance om deze stapel vandaag te leveren - waardoor bedrijven snellere, goedkopere en hoogwaardigere resultaten van AI van AI kunnen ontsluiten.

Want in 2026 zetten de winnaars niet alleen AI in. Ze schalen het op verantwoorde wijze, met de juiste stapel op zijn plaats.