Udbredelsen af kunstig intelligens er gået fra eksperimentering til implementering i hele virksomheden. Men den afgørende faktor, der vil adskille vindere fra efternøler i 2025, er ikke hurtighed – det er tillid.

Agentic AI har med sin selvstændige, målstyrede natur mulighed for radikalt at omforme brancher. Men selvstændighed uden ansvarlighed skaber risici. Lederne skal svare: Hvordan sikrer vi, at disse systemer er nøjagtige, retfærdige, sikre og i overensstemmelse med vores værdier?

Det er her, ledelse, begrænsning af skævheder og rammer for ansvarlig AI kommer i spil. Og det er her, Uber AI Solutions hjælper virksomheder med at skalere Agentic AI ansvarligt.

Ledere ved, at hastighed uden sikkerhedsforanstaltninger fører til eksponering. Tillidsrammer skal udformes i fra dag ét.

Efterhånden som systemerne bliver mere selvkørende, stiger risiciene:

• Bias-forstærkning: Ukontrollerede træningsdata skaber diskriminerende resultater.
• Hallucinationer: LLM'er genererer plausible, men unøjagtige resultater.
• Uigennemsigtigt ræsonnement: Virksomheder kan ikke reagere på det, de ikke forstår.
• Sikkerhed og beskyttelse af personlige oplysninger: Følsomme data skal forblive isolerede og overholde kravene.

Virksomheder indfører allerede strenge kvalitetsrammer for at sikre tillid:

• Aftale mellem annotatorer (IAA): Enighed blandt flere vurderingspersoner om at validere kvaliteten.
• Cohens Kappa og Fleiss' Kappa: Statistiske mål, der vurderer annoteringers pålidelighed på tværs af evaluatorer.
• Gyldne datasæt: Udvalgte eksempler på grundlæggende sandhed til benchmarking.
• Overholdelse af SLA: Nøjagtighed og ekspeditionstid indbygget i driftskontrakter.

Disse kvalitetsmålinger skaber observerbare, gentagelige tillidssignaler, som virksomheder kan stole på.

Bias er ikke kun en teknisk fejl; det er en risiko for omdømme og lovgivning.

Effektive afværgestrategier omfatter:

• Red-teaming og modstridende tests: Stresstestning af AI i forhold til partiske eller skadelige tilskyndelser.
• Konsensusmærkning: Brug af forskellige vurderingspersoner på tværs af geografi, køn og baggrunde for at reducere systemisk bias.
• Feedbackloops: Human-in-the-loop-revisioner forbedrer løbende systemets retfærdighed.
• Kontrolpaneler for skævheder: Overblik over modelbeslutninger og demografiske konsekvenser i realtid.

Eksempel: Ubers interne sikkerhedsmodeller markerede partiske afvisningsmønstre i forbindelse med chaufførtilmeldinger. Ved at ændre mærkningen af data og indføre konsensusbaseret evaluering blev bias reduceret, og retfærdigheden blev genoprettet.

Ansvarlig AI kræver, at abstrakte værdier omsættes til konkret praksis:

• Retfærdighed: Forskellige datakilder og evaluatorer.
• Ansvarlighed: Revisionsspor, dashboards for forklaring, overvågning af SLA.
• Gennemsigtighed: Dokumenteret modelafstamning, datasæts oprindelse og beslutningsprocesser.
• Sikkerhed: Test under ekstreme scenarier, bias-injection og red-teaming.
• Beskyttelse af personlige oplysninger: Sikker dataisolering og certificeringer for overholdelse.

Når virksomheder implementerer disse principper, skifter Agentic AI fra risikabel autonomi til pålidelig autonomi.

Uber har brugt næsten ti år på at skabe balance mellem selvstændighed og tillid inden for sine egne aktiviteter: fra registrering af svindel i realtid til systemer til AV-opfattelse. Nu giver Uber AI Solutions denne operationelle håndbog til virksomheder.

Sådan hjælper vi dig:

• 98 %+ kvalitetsstandarder i forhold til branchens 95 %.
• Global koncert + eksperter: Mere end 8,8 millioner indtægtsmodtagere globalt tilbyder forskellige evalueringspuljer.
• uLabel-platform: Automatiseret præ-mærkning, konsensusmodellering, validering af gylden datasæt.
• uTask-tildeling: Sikrer sporbarhed på tværs af arbejdsgange med dashboards til overvågning i realtid.
• uTest-evaluering: Red-teaming, indsamling af præferencedata og side om side sammenligninger til sikkerhedsvalidering.

• Gennemgå din AI-forsyningskæde – sørg for, at datasæt, anmærkninger og evalueringspipelines er bias-tjekket.
• Vedtag målinger, der betyder noget – ikke kun nøjagtighed, men aftaler mellem vurderere, overholdelse af SLA og målinger for retfærdighed.
• Integrer HITL-tilsyn – mennesker, der er i løkken, sikrer sikkerhed, hvor det betyder mest.
• Partner med pålidelige udbydere – skalering af ansvarlig AI kræver erfaring, global rækkevidde og domæneekspertise.

I 2025 har virksomheder ikke råd til at behandle tillid som en bagtanke. Det skal være grundlaget for brug af Agentic AI.

Ved at integrere ledelse, begrænsning af skævheder og ansvarlig AI-praksis kan ledere implementere systemer, der ikke kun er effektive, men også etiske, retfærdige og sikre.

Uber AI Solutions hjælper virksomheder med at operationalisere denne tillid på globalt plan og leverer selvstændighed med ansvarlighed. For i Agentic AI's tidsalder er tillid ikke valgfrit – det er den eneste vej frem.