I 2024 og 2025 fangede Generative AI (GenAI) rampelyset ved at producere tekst, billeder og kode i skala. Men når vi bevæger os ind i 2026, stiller ledere et mere skarpt spørgsmål: Hvordan kan AI bevæge sig fra at skabe indhold til at drive forretningsbeslutninger?

Svaret ligger i Agentic AI – et lag, der forvandler GenAIs kreative output til selvstændige, målstyrede beslutningssystemer. Når de kombineres, giver Agentic AI og GenAI virksomheder mulighed for at bevæge sig fra passive værktøjer til tilpasningsdygtige beslutningsprocesser.

• Generativ AI = Oprettelse. Den genererer tekst, billeder og anbefalinger.
• Agentic AI = Orkestering + Action. Den planlægger, opdeler mål og udfører på tværs af arbejdsgange.
• Sammen udgør de beslutningspipelines: GenAI tilbyder muligheder; Agentic AI evaluerer, udvælger og udfører.

Denne kombination af kompetencer giver virksomheder mulighed for at gå fra reaktive output til proaktive strategier.

Agentic AI introducerer orkestreringslag, som GenAI mangler:

• Opgavenedbrydning – opdeling af et strategisk mål i delmål.
• Feedback-loops – evaluering af GenAI-output via præferencedata, sammenligninger side om side og konsensusmærkning.
• Tilpasningsmuligheder i realtid – skifter kurs, når input eller kontekster ændrer sig.
• Samarbejde med flere agenter – specialiserede medarbejdere til ræsonnement, evaluering og udførelse.

"Tænk på GenAI som at generere ""hvad"", mens Agentic AI bestemmer ""hvordan"" og ""hvorfor""."

Ibrugtagning til virksomheder kræver en stablet arkitektur, der integrerer:

• Store sprogmodeller (LLM'er) til indholdsgenerering.
• Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) til præferenceoptimering.
• Multimodale data (tekst, lyd, video, sensordata).
• Evalueringsrammer: side om side gennemgange, påvisning af bias, konsensusmærkning.
• Red-teaming for robustheds- og sikkerhedstests.

Denne kombination sikrer, at beslutninger ikke kun er kreative, men præcise, kan forklares og pålidelige.

• Hastighed: Beslutninger truffet i realtid i forhold til dage med manuel analyse.
• Nøjagtighed: Medarbejdere forbedrer løbende output med kvalitetsmålinger.
• Skalerbarhed: Orchestrering af flere agenter gør det muligt for virksomheder at håndtere tusindvis af arbejdsgange på samme tid.
• Tillid: Gennemsigtige evalueringsrammer reducerer hallucinationer og bias.

Uber AI Solutions leverer den infrastruktur, arbejdsstyrke og ledelsesmodeller, som virksomheder har brug for at kombinere GenAI med

Agentic AI:

• Dataindsamling og kommentarer på tværs af 200 sprog og mere end 30 domæner (økonomi, medicinsk, STEM).
• Modelevaluering i stor skala – sammenligninger side om side, præferencerangeringer, gyldne datasæt og meget mere.
• Platforme som uLabel og uTask – der muliggør orkestrering, kuration og styring af AI-workflows.
• Global arbejdsstyrke (over 8,8 millioner indtægtsmodtagere) – sikrer forskellige feedback-sløjfer for at reducere systemisk skævhed.

1. Gå videre end indholdsoutput: Spørg, hvordan AI kan træffe beslutninger, ikke kun udkast.
2. Invester i orkestreringsniveauer: Sørg for, at GenAI er parret med agenturets tilsyn.
3. Vedtag løbende evaluering: Præferencedata, bias-dashboards og overholdelse af SLA er ikke til forhandling.
4. Partnerskab med pålidelige udbydere: Implementer gennemprøvede platforme og mangfoldig arbejdsstyrke i skala.

2024 handlede om at bevise, at AI kunne skabe. 2025 handlede om at skalere disse output. 2026 handler om pålidelig AI-beslutningstagning i stor skala.

Ved at kombinere GenAI's kreative kraft med Agentic AI's orkestrering kan virksomheder opnå tilpasningsdygtige, selvstændige og forklarlige beslutningssystemer, der skaber reelle forretningsresultater.

Og med Uber AI Solutions – der leverer data, platforme og global skala – kan virksomheder bevæge sig trygt ind på denne næste front.