I dirigenti conoscono la storia: superamento dei costi, SLA mancati e qualità incoerente.

Nonostante ciò, l'adozione dell'IA tradizionale è stata costosa e inefficiente:

• Flussi di lavoro manuali: Elevata dipendenza da operatori umani per l'etichettatura, la valutazione e le correzioni.
• Precisione del modello bassa: I set di dati etichettati in modo errato o distorti comportano rielaborazioni e ritardi.
• Silos infrastrutturali: I sistemi disconnessi aumentano i costi e rallentano l'integrazione.
• Colli di bottiglia relativi al ridimensionamento: L'aggiunta di nuovi mercati o domini richiede ingenti spese generali.

L'intelligenza artificiale di Agentic ribalta l'equazione integrando autonomia e orchestrazione in ogni flusso di lavoro.

1. Time-to-market più rapido
2. Flussi di lavoro complessi ridotti da settimane a giorni.
3. Grande cliente tecnologico: Time-to-market ridotto da giorni a due cifre a ore a due cifre.
4. Adesione allo SLA in base al cliente pari a oltre il 99%.
5. Riduzione dei costi
6. Forza lavoro on-demand = nessun sovraccarico fisso.
7. Automazione + orchestrazione = meno interventi manuali.
8. % di risparmi sui costi più elevati per tutti i programmi.
9. Qualità superiore (precisione superiore al 98% rispetto a 95% standard del settore).
10. Attenuazione delle distorsioni grazie all'etichettatura consensuale e ai pool di valutatori globali.
11. La convalida continua riduce gli errori di produzione e i costosi rollback.

L'intelligenza artificiale di Agentic non si limita a ridurre i costi di oggi, ma aumenta l'efficienza nel tempo.

• Ciclo di apprendimento: Grazie al feedback continuo, gli agenti migliorano.
• Dashboard di bias: Riduci il rischio reputazionale e le sanzioni normative.
• Dati sintetici: Riduce i costi di riscossione e copre i casi limite.
• Scalabilità: Lo stesso stack può espandersi in tutti i domini (finanza, sanità, vendita al dettaglio) senza aumenti proporzionali dei costi.

Uber ha dedicato quasi un decennio alla creazione di sistemi di intelligenza artificiale su scala globale. Ora, le soluzioni di intelligenza artificiale di Uber offrono alle aziende lo stesso DNA di rapporto qualità-prezzo.

• Forza lavoro globale (oltre 8,8 milioni di lavoratori): Offre capacità on-demand scalabili in oltre 200 lingue e oltre 30 domini.
• Piattaforma di orchestrazione uTask: Automatizza la gestione del flusso di lavoro con il monitoraggio dello SLA e la convalida del consenso.
• Strumento per la cura dei dati di uLabel: Controlli pre-etichettatura, set di dati importanti e controllo qualità automatizzato.
• uTest piattaforma di test: Red-teaming, raccolta di dati sulle preferenze e mitigazione delle distorsioni su vasta scala.
• Assistenza completa per il ciclo di vita: Dalla raccolta dei dati → etichettatura → test → valutazione → implementazione.

1. Riformula il ROI: Non limitarti a chiedere "quanto costa?" - chiedi ""Cosa risparmia?"" in tempo, rielaborazioni e rischi.
2. Adotta modelli di pagamento in base alle prestazioni: Gli SLA legati alla qualità e ai tempi di risposta garantiscono la responsabilità.
3. Misura la qualità oltre la precisione: Includi l'accordo tra annotatori, il rispetto dello SLA e le metriche di equità.
4. Scala responsabilmente: Espandi i progetti pilota in flussi di lavoro globali utilizzando gli stack modulari.
5. Collabora con operatori affermati: Aziende come Uber AI Solutions hanno già risolto queste sfide su scala globale.

Nel 2026, l'intelligenza artificiale di Agentic non riguarda solo modelli migliori, ma anche aspetti economici migliori. Time-to-market più rapido, costi inferiori e qualità superiore non sono priorità in competizione; vengono consegnati insieme quando l'autonomia e l'orchestrazione sono integrate.

Con le soluzioni di intelligenza artificiale di Uber, le aziende non devono scegliere tra velocità, risparmio o scalabilità. Riceveranno tutti e tre oggi.

Perché nell'era dell'IA di Agentic, la vera innovazione non è solo negli algoritmi. È nei risultati di business che offrono.