與獨立運作的傳統 AI 模型不同,Agentic AI 具有以下優點:

• 自主: 客戶服務員獨立行事, 無需受任何監督。
• 統籌: 多代理系統必須跨網域進行協作。
• 以目標為導向: 輸出要符合業務目標, 而不僅僅是輸入。
• 已評估: 必須持續監察系統的偏差、安全性和準確性。

要在企業範圍內實現此目標, 就需要整合技術、員工和管理的多個層面。

根據其訓練和評估數據所依據的數據, 人工智能的決策能力至高無上。企業需要:

• 跨多個領域的準確、大規模已標記數據集。
• 針對極端情況的綜合數據和模擬。
• 擁有金融、醫療保健和零售等領域的專業知識。

沒有這個基礎, 自動駕駛客戶服務員便無法達到企業級的準確度和信任標準。

建立合適的堆疊可從三個方面獲得回報:

• 速度: 將產品上市時間從兩位數的天數縮短至時數。
• 費用: 透過統籌安排、自動化和人力資源優化, 節省更多費用。
• 質素: 準確度為 98% 以上, 而業界標準則為 95%。

Uber AI 方案為企業提供成熟可靠的點對點技術:

• u任務: 工作流程編排平台, 用於管理編輯-審查循環、一致意見模型和實時監控。
• u標籤: 先進的註釋和管理工具, 提供標籤前檢查、黃金數據集驗證和一致建模功能。
• u測試: 使用自動化 QA、對抗性測試和人工監督來測試模型和 App。
• 全球零工勞動力 (收入超過 880 萬): 透過超過 30 個網域, 以超過 200 種語言收集和評估實際數據。
• 管治架構: 內置管理中心、服務水平協議追踪和偏見審查功能。

• 評估準備情況: 找出需要自主性 (不只是自動化) 的工作流程。
• 地圖堆疊要求: 定義業務流程、數據和監管層。
• 從測試開始: 以低風險但高影響的工作流程部署客戶服務員。
• 負責任地擴大規模: 使用註釋者間協議、服務水平協議依從性和公平性管理中心等管控指標擴大覆蓋範圍。 與專家合作: 與 Uber AI 解決方案等供應商合作, 在全球範圍內拓展業務, 使用成熟的平台, 並實現快速部署。

智能 AI 並非「即插即用」功能, 要在企業規模上運作, 就需要有統籌、管理、數據管道和評估系統等多重基礎。

Uber AI 解決方案集技術、員工和管治於一身, 一直在提供這方面的服務, 協助企業以更快、更便宜和更優質的方式從Agentic AI 獲得成果。

因為到 2026 年, 獲獎者將不會只部署 AI。他們會在適當的情況下, 以負責任的方式擴大規模。