Os executivos conhecem a história: excessos de custos, SLAs não atendidos e qualidade inconsistente.

Apesar de sua promessa, a adoção tradicional de IA tem sido cara e ineficiente:

• fluxos de trabalho manuais: Alta confiança em operadores humanos para rotular, avaliar e fazer correções.
• baixa precisão do modelo: Conjuntos de dados mal marcados ou tendenciosos levam a atrasos e retrabalho.
• Silos de infraestrutura: sistemas desconectados aumentam os custos e desaceleram a integração.
• Gargalos do dimensionamento: Adicionar novos mercados ou domínios exige grandes despesas.

A IA da Agência ajuda a reverter a equação ao incorporar autonomia e organização em todos os fluxos de trabalho.

1. Tempo de chegada ao mercado mais rápido
2. Os fluxos de trabalho complexos foram reduzidos de semanas para dias.
3. Usuário de grande tecnologia: O tempo de lançamento no mercado passou de dias de dois dígitos para horas de dois dígitos.
4. Cumprimento do SLA baseado no cliente em 99%+.
5. Diminuição dos custos
6. Equipe de trabalho sob demanda = sem despesas gerais fixas.
7. Automação + coordenação = menos interações manuais.
8. Maior porcentagem de economia em todos os programas.
9. Maior qualidade (precisão de 98%+ vs. 95% (padrão do setor).
10. Redução de vieses por meio de uma rotulagem consensual e de grupos globais de avaliadores.
11. A validação contínua reduz erros de produção e reversões caras.

A IA da Agência não reduz apenas os custos atuais, ela aumenta a eficiência ao longo do tempo.

• Ciclos de aprendizagem: Os agentes ficam melhores com o feedback contínuo.
• Painel de preconceitos: Reduza o risco de reputação e as multas regulatórias.
• Dados resumidos: Reduz os custos de cobrança e, ao mesmo tempo, atende a casos extremos.
• Escalabilidade: A mesma pilha pode se expandir em todos os domínios (finanças, saúde, varejo) sem aumentos proporcionais de custo.

A Uber passou quase uma década desenvolvendo sistemas que priorizam a IA em escala global. Agora, as soluções de IA da Uber trazem para as empresas o mesmo lei de custo-benefício e qualidade.

• Equipe de suporte global (mais de 8,8 milhões): Oferece capacidade sob demanda escalável em mais de 200 idiomas e 30 domínios.
• Plataforma de coordenação uTaSK: Automatiza o gerenciamento do fluxo de trabalho com acompanhamento do SLA e validação de consentimento.
• Ferramenta de organização de dados do uLabel: Verificações prévias à rotulagem, conjuntos de dados dourados e controle de qualidade automatizado.
• Plataforma de teste uTest: Red-teaming, coleta de dados de preferências e redução de vieses em escala.
• Suporte completo ao ciclo de vida: coleta de dados → identificação → teste → avaliação → distribuição.

1. Reformule o ROI: "Não pergunte apenas ""quanto custa?""" ", pergunte ""quanto isso economiza?""" em tempo, retrabalho e risco.
2. Adote modelos de pagamento por desempenho: Os SLAs vinculados à qualidade e à taxa de entrega garantem responsabilidades.
3. Avalie a qualidade além da precisão: Inclua o acordo entre os analistas, a adesão ao SLA e as métricas de justiça.
4. Dimensione com responsabilidade: Transforme os pilotos em fluxos de trabalho globais usando baterias modulares.
5. Faça parcerias com operadoras comprovadas: Empresas como a Uber AI Solutions já superaram esses desafios em escala global.

Em 2026, a IA da Agentetic não se tratará apenas de modelos melhores, mas também de ganhos financeiros. Tempo de lançamento mais rápido, custos mais baixos e maior qualidade não são prioridades concorrentes; eles são entregues juntos quando a autonomia e a organização estão integradas.

Com as soluções de IA da Uber, as empresas não precisam escolher entre velocidade, economia ou escala. Eles recebem os três hoje mesmo.

Porque, na era da IA de Agente, a verdadeira inovação não está apenas nos algoritmos. Está nos resultados de negócios que elas entregam.