En 2024 et 2025, l'IA générative (intelligence artificielle générative) a attiré l'attention en fournissant du texte, des images et du code à grande échelle. Mais à l'approche de 2026, les dirigeants pose une question plus pointue : Comment l'IA peut-elle passer de la création de contenu à la prise de décisions commerciales?

La réponse réside dans l'IA agentique, une couche qui transforme les résultats créatifs de GenAI en systèmes de prise de décision autonomes et axés sur les objectifs. Lorsqu'elles sont jumelées, l'IA agentique et l'intelligence artificielle générative permettent aux entreprises d'aller au-delà des outils Passifs pour se tourner vers des outils adaptatifs et de prise de décision.

• IA générative = création. Il génère du texte, des images et des recommandations.
• IA agentique = Orchestration + Action. Il planifie, décompose les objectifs et s'exécute dans tous les flux de travail.
• Ensemble, ils forment un bassin de décision : GenAI fournit des options; L'IA agentique évalue, sélectionne et s'exécute.

Ce mariage de capacités permet aux entreprises de passer de résultats réactifs à des stratégies proactives.

L'IA active introduit des couches d'orchestration qui manquent à GenAI :

• Décomposition des tâches : diviser un objectif stratégique en sous-objectifs.
• Passes de commentaires : évaluation des résultats de GenAI à l'aide des données de préférence, de comparaisons et d'étiquetage consensuel.
• Adaptabilité en temps réel : changer de cap quand les intrants ou le contexte changent.
• Collaboration entre plusieurs agents : des agents spécialisés pour le raisonnement, l'évaluation et l'exécution.

Considérez l'intelligence artificielle générative comme générant le « quoi », tandis que l'IA agentique détermine le « comment » et le « pourquoi ».

L'adoption par l'entreprise nécessite une structures d'entreprise qui intègre :

• Grands modèles de langage (LLM) pour la génération de contenu.
• Renouvelez l'apprentissage avec des commentaires humains (RLci) pour l'optimisation des préférences.
• Données multimodales (texte, audio, vidéo, données de capteurs).
• Cadres d'évaluation : examens examinés, détection des préjugés, étiquetage consensuel.
• Faire une équipe rouge pour les tests de fiabilité et de sécurité.

Cette combinaison garantit que les décisions ne sont pas seulement créatives, mais aussi exactes, explicables et fiables.

• Vitesse : Des décisions prises en temps réel par rapport à jours d'analyse manuelle.
• Exactitude Les agents améliorent continuellement les résultats à l'aide d'indicateurs de qualité.
• Échelle : L'orchestration multi-agents permet aux entreprises de gérer des milliers de flux de travail simultanément.
• Confiance : Les cadres d'évaluation transparents réduisent les papilles et les préjugés.

Uber IA Solutions fournit l'infrastructure, les employés de tâches et les modèles de gouvernance dont les entreprises ont besoin pour associer GenAI à

IA agentique :

• Collecte de données et annotation dans plus de 200 langues et plus de 30 domaines (financiers, médicaux, STEM).
• Évaluation de modèles à grande échelle : comparaisons latérales, classements de préférence, ensembles de données incontournables et bien plus encore.
• Des plateformes comme uLabel et uTask pour permettre l'orchestration, la organisation et la gouvernance des flux de travail de l'IA.
• Effectif mondial (8,8 millions d'entrepreneurs) : en assurant une diversité de rétroactions pour réduire les préjugés systémiques.

1. Allez au-delà des résultats de contenu : Demandez comment l'IA peut prendre des décisions, pas seulement des Restos.
2. Investissez dans les niveaux d'orchestration : Assurez-vous que GenAI est jumelé à une surveillance agentique.
3. Adoptez l'évaluation continue : Les données sur les préférences, les tableaux de bord de préjugés et le respect de l'approche SLA ne sont pas négociables.
4. Faites équipe avec des fournisseurs de confiance : Déployez des plateformes éprouvées et des employés diversifiés pour vous déployer à grande échelle.

En 2024, il s'agissait de prouver que l'IA pourrait être générative. 2025 portait sur la mise à l'échelle de ces résultats. 2026 porte sur la prise de décisions fiables en matière d'IA à grande échelle.

En combinant le pouvoir créatif de GenAI et l'orchestration de l'IA agentique, les entreprises peuvent mettre en place des systèmes de décision adaptatifs, autonomes et explicables qui génèrent des résultats commerciaux réels.

Et avec Uber IA Solutions, qui fournit des données, des plateformes et une envergure mondiale, les entreprises peuvent franchir cette nouvelle étape en toute confiance.