הקדמה: AI Agentic עובר משלב הרעיון לפריסה
בשנת 2026, AI Agentic כבר לא רק מילת באז חדשה. ארגונים פורסים אותו באופן פעיל כדי לעבור מעבר לאוטומציה סטטית ולהתעמק במערכות מותאמת יעדים שיכולות לארגן תהליכי עבודה, לרפא את עצמם ולקבל החלטות בזמן אמת. אבל בעוד שההבטחה היא עצומה, אימוץ דורש יותר מסתם חיבור של LLM לחשמל. קנה המידה של בינה מלאכותית פעילה ברחבי ארגון גלובלי דורש מחסנית טכנולוגית מותאמת אישית – כזו שמשלבת מודלים, תזמורות, קווי נתונים, בדיקות וניהול. מאמר זה בוחן את הרכיבים הקריטיים של מחסנית הבינה המלאכותית של Agentic וכיצד Uber פתרונות בינה מלאכותית ממוקמת באופן ייחודי כדי לעזור לארגונים להפעיל אותם.
למה ארגונים צריכים סטימת טכנולוגיה מלאה עבור AI Agentic
בניגוד לדגמי AI מסורתיים שפועלים בנפרד, AI Agentic הוא:
- אוטונומיים: סוכנים פועלים באופן עצמאי תוך פיקוח מינימלי.
- בתיאום: מערכות מרובות סוכנים חייבות לשתף פעולה בין התחומים.
- ממוקד יעדים: התפוקות מתאימים ליעדים העסקיים, ולא רק לתשומות.
- מוערך: יש לעקוב באופן רציף אחר הטיות, בטיחות ודיוק במערכות.
מתן שירות זה בקנה מידה ארגוני פירושו שילוב של מספר רבדים של טכנולוגיה, כוח עבודה וממשל.
רכיבי הליבה של סטימת הבינה המלאכותית של Agentic
- 1. שכבת התזמורת
- תזמור רב סוכנים: פירוק יעדים לתת-משימות וקביעת רצף הביצוע.
- כלים לניתוב, להיגיון של תהליכי העבודה ולאינטגרציה עם ממשקי API.
- דוגמה: מערכת תזמור בינה מלאכותית המתאימה את מסלולי המשלוחים בזמן אמת בהתאם לשינוי התנאים.
- 2. ממשל של Human-in-the-Loop (HITL).
- מערכות אוטונומיות דורשות מעקות בטיחות.
- בני אדם מאמתים פלטים קריטיים (למשל, הערכות סיכונים פיננסיים, המלצות רפואיות).
- תהליכי עבודה היברידיים משלבים אוטונומיה עם פיקוח.
- 3. קווי צינור לנתונים והערכה
- הערות רב-מודאליות: טקסט, שמע, וידאו, LiDAR, רדאר.
- איסוף נתוני העדפות, השוואות זו לצד זו ותיוג קונצנזוס.
- זיהוי הטיה ואימות מערכי נתונים מוזהבים.
- 4. בדיקה ואימות
- צינורות הערכת מודלים (דיוק, חוסן, הטיה, עמידה ב-SLA).
- בדיקות אדורסריות ושיתוף פעולה.
- ניטור רציף של לוחות מחוונים למתן הסבר.
- 5. תשתיות ואינטגרציה
- התאמה אישית בענן ו-API ליכולת מדרגית.
- יכולת התחברות למערכות ארגוניות (ERP, CRM, מחסני נתונים).
- בידוד ותאימות מאובטחים של נתונים.
התפקיד של נתונים איכותיים בבינה מלאכותית של Agentic
כוח קבלת ההחלטות של בינה מלאכותית של סוכנות חזקה בדיוק כמו הנתונים שהיא עוברת הכשרה ומעריכה לפיהם. ארגונים צריכים:
- מערכי נתונים מדויקים ובקנה מידה גדול עם תיוג בתחומים מרובים.
- נתונים סינתטיים והדמיות למקרי קצה.
- מומחיות בתחום בתחומים כמו פיננסים, שירותי בריאות וקמעונאות.
ללא בסיס זה, סוכנים אוטונומיים לא מצליחים לעמוד בסטנדרטים של דיוק ואמון ברמה ארגונית.
הכלכלה של המחסנית: מהירות, עלות ואיכות
בניית המחסנית הנכונה משתלמת בשלושה ממדים:
- מהירות: צמצום זמן היציאה לשוק מימים דו-ספרתיים לשעות דו-ספרתיות.
- עלות: חיסכון גבוה יותר ב-% בזכות תזמור, אוטומציה וייעול כוח העבודה.
- איכות: דיוק של מעל 98% לעומת 95% בתקן בענף.
פתרונות הבינה המלאכותית של Uber: מסירת מחסנית הבינה המלאכותית של Agentic
Uber AI Solutions מספקת לארגונים מחסנית מוכחת מקצה לקצה:
- uTask: פלטפורמת תזמור תהליכי העבודה שמנהלת לולאות עריכה-בדיקה, מודלים של קונצנזוס וניטור בזמן אמת.
- uLabel: כלי ביאורים ואיסוף מתקדם עם בדיקות טרום תיוג, אימות נתונים מוזהבים ומודלים קונצנזוס.
- uTest: בדיקת מודלים ואפליקציות עם איכות אבטחה אוטומטית, בדיקות יריבות ופיקוח אנושי.
- כוח עבודה גלובלי של הופעות (8.8 מיליון ומעלה): איסוף והערכה של נתונים בעולם האמיתי ביותר מ-200 שפות, ביותר מ-30 תחומים.
- מסגרות ממשל: לוחות מחוונים, מעקב אחר הסכם הסכם וביקורות מוטות מובנות.
שלבים לארגונים לאמץ את סטימת הבינה המלאכותית של נציגים בשנת 2026
- להעריך את המוכנות: זיהוי תהליכי עבודה שדורשים אוטונומיה (לא רק אוטומציה).
- דרישות ערימת מפות: להגדיר שכבות תזמור, נתונים וממשל.
- להתחיל עם פיילוטים: לפרוס סוכנים בתהליכי עבודה בסיכון נמוך אך בעלי השפעה גבוהה.
- שינוי קנה מידה אחראי: להרחיב את הכיסוי באמצעות מדדי משילות כמו הסכם בין מערים, עמידה ב-SLA ולוחות מחוונים להגינות. שיתוף פעולה עם מומחים: למנף ספקים כמו Uber AI Solutions כדי לספק קנה מידה גלובלי, פלטפורמות מוכחות ופריסה מהירה.
מסקנה: הבינה המלאכותית של Agentic צריכה את המחסנית הנכונה
בינה מלאכותית של נציגים אינה אפשרות 'חבר-הפעל'. כדי לעבוד בקנה מידה ארגוני, נדרש בסיס של תזמור, ממשל, קווי נתונים ומערכות הערכה.
פתרונות הבינה המלאכותית של Uber משלבים טכנולוגיה, כוח עבודה וממשל כדי לספק את המאגר הזה היום – כדי לעזור לארגונים להשיג תוצאות מהירות, זולות ואיכותיות יותר מבינה מלאכותית של Agentic.
כי בשנת 2026, המנצחים לא רק יפרסו בינה מלאכותית. הם ישדרגו אותו באופן אחראי, עם המחסנית הנכונה במקום.
פתרונות לתעשייה
תעשיות
מדריכים