Uvod: Agentska umjetna inteligencija kreće se od koncepta do implementacije
U 2026. agentska AI više nije samo popularna riječ u nastajanju. Poduzeća ga aktivno primjenjuju kako bi nadišla statičnu automatizaciju u prilagodljive sustave koji su vođeni ciljevima i koji mogu organizirati tijekove rada, samoizliječiti se i donositi odluke u stvarnom vremenu. No, iako je obećanje golemo, za usvajanje je potrebno više od pukog uključivanja sveučilišnog studija za učenje u sustavu. Za proširenje agentske umjetne inteligencije u globalnom poduzeću potreban je namjenski izgrađen tehnološki skup – onaj koji integrira modele, orkestraciju, sustave podataka, testiranje i upravljanje. Ovaj članak istražuje ključne komponente paketa agentske umjetne inteligencije i kako je tvrtka Uber AI Solutions jedinstveno pozicionirana kako bi pomogla tvrtkama da ih operacionaliziraju.
Zašto je tvrtkama potreban kompletan tehnički paket za agentsku umjetnu inteligenciju
Za razliku od tradicionalnih modela umjetne inteligencije koji djeluju izolirano, agentska AI jest:
- autonomno: Agenti djeluju neovisno o tome uz minimalan nadzor.
- Koordinirano: Sustavi s više agenata moraju surađivati u različitim domenama.
- Vođena ciljem: Rezultati su usklađeni s poslovnim ciljevima, a ne samo ulazi.
- Procijenjeno: Sustavi se moraju kontinuirano nadzirati u pogledu pristranosti, sigurnosti i točnosti.
Pružanje toga na razini poduzeća znači integraciju više slojeva tehnologije, radne snage i upravljanja.
Osnovne komponente paketa agentske AI
- 1. Sloj orkestracije
- Orkestracija s više agenata: raščlamba ciljeva u podzadatke i redoslijed izvršenja.
- Alati za usmjeravanje, logiku tijeka rada i integraciju s API-jima.
- Primjer: Sustav orkestracije AI koji prilagođava rute dostave u stvarnom vremenu kako se uvjeti promijene.
- 2. Upravljanje sustavom „ljudi u petlji” (HITL).
- Autonomni sustavi zahtijevaju zaštitne ograde.
- Ljudi provjeravaju ključne rezultate (npr. procjene financijskog rizika, liječničke preporuke).
- Hibridni tijekovi rada spajaju autonomiju s nadzorom.
- 3. Cijevi za podatke i procjenu
- Multimodalne napomene: tekst, audiozapis, videozapis, LiDAR, radar.
- Prikupljanje podataka o preferencijama, usporedne usporedbe i označavanje konsenzusom.
- Otkrivanje pristranosti i zlatna provjera valjanosti skupa podataka.
- 4. Testiranje i provjera valjanosti
- Planovi za evaluaciju modela (točnost, robusnost, pristranost, pridržavanje SLA-a).
- Red-teaming i suparničko testiranje.
- Neprekidno praćenje nadzornih ploča radi lakšeg objašnjenja.
- 5. Infrastruktura i integracija
- Izvorno za oblak i prvotno prilagođeno API-ju za skalabilnost.
- Mogućnost uključivanja u poslovne sustave (ERP, CRM, skladišta podataka).
- Sigurna izolacija podataka i usklađenost.
Uloga visokokvalitetnih podataka u agentskoj umjetnoj inteligenciji
Snaga agentske umjetne inteligencije u donošenju odluka jaka je onoliko koliko su podaci na temelju koje se obučava i na temelju kojih se evaluira. Poduzeća trebaju:
- Točni, opsežni označeni skupovi podataka u više domena.
- Sintetički podaci i simulacije za rubne slučajeve.
- Stručnost iz domene u područjima kao što su financije, zdravstvena zaštita i maloprodaja.
Bez tih temelja autonomni agenti ne mogu ispuniti standarde točnosti i povjerenja na razini tvrtke.
Ekonomija sustava: Brzina, cijena i kvaliteta
Izrada odgovarajućeg sustava isplati se u tri dimenzije:
- Brzina: Smanjenje vremena dolaska na tržište s dvoznamenkastih na dvoznamenkaste sate.
- Trošak: Veće uštede od % zahvaljujući orkestraciji, automatizaciji i optimizaciji radne snage.
- Kvaliteta: Točnost od preko 98 % u odnosu na standard od 95 % u industriji.
Uberova rješenja umjetne inteligencije: Dostava paketa agentske umjetne inteligencije
Uberova rješenja umjetne inteligencije tvrtkama pružaju provjerenu sveobuhvatnu ponudu:
- uTask: Platforma za usklađivanje tijeka rada kojom se upravlja petljama za uređivanje i pregled, modeli konsenzusa i praćenje u stvarnom vremenu.
- uLabel: Napredni alat za napomene i odabir s provjerama prije označavanja, zlatnom provjerom valjanosti skupova podataka i konsenzusnim modeliranjem.
- uTest: Testiranje modela i aplikacija uz automatizirano osiguranje kvalitete, suparničarsko testiranje i ljudski nadzor.
- Globalna radna snaga za nastupe (8,8 milijuna radnika koji zarađuju): Prikupljanje i procjena podataka u stvarnom svijetu na više od 200 jezika, u više od 30 domena.
- Okviri upravljanja: Ugrađene su nadzorne ploče, praćenje SLA-a i revizije pristranosti.
Koraci za poduzeća za uvođenje sustava agentske umjetne inteligencije u 2026
- Procijeni spremnost: Prepoznaj tijekove rada koji zahtijevaju autonomiju (ne samo automatizaciju).
- Zahtjevi za hrpu karata: Definiraj slojeve orkestracije, podataka i upravljanja.
- Započni s pilotima: Rasporedi agente u tijekove rada s niskim rizikom, ali velikim utjecajem.
- Odgovorno skaliraj: Proširi pokrivenost mjernim podacima upravljanja kao što su sporazum među komentarima, pridržavanje SLA-a i nadzorne ploče pravednosti. Partneri sa stručnjacima: Iskoristi pružatelje usluga kao što su Uberova rješenja umjetne inteligencije za globalne razmjere, provjerene platforme i brzu implementaciju.
Zaključak: Agentskoj umjetnoj inteligenciji potreban je pravi skup
Agentska AI nije značajka „priključi i koristi”. To zahtijeva složene temelje od orkestracije, upravljanja, dovoda podataka i sustava evaluacije kako bi funkcionirao na razini tvrtke.
Uberova rješenja umjetne inteligencije kombiniraju tehnologiju, radnu snagu i upravljanje kako bi danas isporučila ovaj niz – pomažući tvrtkama da ostvare brže, jeftinije i kvalitetnije rezultate agentove AI.
Budući da u 2026. pobjednici neće implementirati samo umjetnu inteligenciju. Odgovorno će ga prilagoditi s odgovarajućim snopom.
Industry solutions
Djelatnosti
Vodiči