Vedoucí pracovníci to znají: překračování nákladů, zmeškané smlouvy SLA a nekonzistentní kvalita.

Tradiční zavádění umělé inteligence bylo navzdory slibu nákladné a neefektivní:

• Ruční pracovní postupy: Při označování, hodnocení a opravách se hodně spoléháme na lidskou obsluhu.
• Nízká přesnost modelu: Špatně označené nebo neobjektivní datové sady vedou k přepracování a zpoždění.
• Sila infrastruktury: Odpojené systémy zvyšují náklady a zpomalují integraci.
• Problémy s škálováním: Přidávání nových trhů nebo domén vyžaduje obrovské náklady.

Umělá inteligence Agentic mění situaci tím, že do každého pracovního postupu začleňuje autonomii a orchestraci.

1. Rychlejší uvedení na trh
2. Složité pracovní postupy zkomprimované z týdnů na dny.
3. Velký technologický zákazník: Doba potřebná k uvedení na trh se zkrátila z dvouciferných dnů na dvojciferné počty hodin.
4. Dodržování smlouvy SLA ze strany klienta na víc než 99 %.
5. Nižší náklady
6. Pracovní síla na vyžádání = žádná fixní režie.
7. Automatizace + orchestrace = míň ručních zásahů.
8. Vyšší % úspora nákladů ve všech programech.
9. Vyšší kvalita (přesnost a víc než 98 % vs. 95% průmyslový standard).
10. Zmírňování předsudků pomocí konsenzuálního označování a globálních skupin hodnotitelů.
11. Průběžné ověřování omezuje produkční chyby a nákladná vrácení.

Agentická umělá inteligence nejenže snižuje dnešní náklady, ale v průběhu času zvyšuje efektivitu.

• Cykly učení: Díky neustálé zpětné vazbě se naši zástupci zlepšují.
• Řídicí panely zkreslení: Snižte riziko poškození dobré pověsti a regulační postihy.
• Syntetická data: Snižuje náklady na výběr a zároveň pokrývá obaly na okrajích.
• Škálovatelnost: Stejný balíček se dá rozšířit do různých domén (finance, zdravotnictví, maloobchod), aniž by se úměrně zvýšily náklady.

Uber už skoro deset let buduje systémy využívající umělou inteligenci v celosvětovém měřítku. Řešení Uberu pro umělou inteligenci odteď zavádějí do podniků stejnou DNA, jako je rychlost a kvalita.

• Celosvětová pracovní síla na koncertech (víc než 8,8 milionu výdělků): Poskytuje škálovatelnou kapacitu na vyžádání ve víc než 200 jazycích a ve víc než 30 doménách.
• Orchestrační platforma uTask: Automatizuje správu pracovních postupů díky sledování SLA a ověřování konsenzu.
• Nástroj pro správu dat uLabel: Předběžné kontroly, zlaté datové sady a automatické zajištění kvality.
• Testovací platforma uTest: Red-teaming, sběr dat o preferencích a omezování předsudků ve velkém měřítku.
• Komplexní podpora životního cyklu: Od sběru dat → označování → testování → hodnocení → nasazování.

1. Předělat návratnost investic: Neptej se, kolik to stojí? – Zeptej se „Co to ušetří?“ v čase, přepracování a riziko.
2. Využívejte modely placení za výkonnost: Dohody o úrovni služeb vázané na kvalitu a dodávky zajišťují odpovědnost.
3. Měření kvality, která není přesná: Uveďte dohody mezi anotátory, dodržování SLA a metriky férovosti.
4. Přizpůsob se zodpovědně: Rozšiřte pilotní projekty do globálních pracovních postupů pomocí modulárních sestav.
5. Partnerství s prověřenými operátory: Podniky jako Uber AI Solutions už tyhle problémy vyřešily v globálním měřítku.

V roce 2026 není Agentic AI jen o lepších modelech, ale i o lepší ekonomice. Rychlejší uvedení na trh, nižší náklady a vyšší kvalita nejsou konkurenčními prioritami. Když je integrovaná autonomie a orchestrace, dodávají se společně.

Díky Řešením Uberu pro umělou inteligenci se firmy nemusí rozhodovat mezi rychlostí, úsporami nebo rozsahem. Dnes dostanou všechny tři.

Protože ve věku Agentic AI nejsou skutečné inovace jenom v algoritmech. Je to v obchodních výsledcích, které přinášejí.