2024 और 2025 में, Generative AI (GenAI) ने बड़े पैमाने पर टेक्स्ट, इमेज और कोड बनाकर लोगों की नज़रों में छा गए। लेकिन जैसे-जैसे हम 2026 में आगे बढ़ रहे हैं, अधिकारी एक तीखा सवाल पूछ रहे हैं: सामग्री बनाने से लेकर व्यावसायिक निर्णय लेने तक AI कैसे आगे बढ़ सकता है?

इसका जवाब एजेंटिक एआई में है - एक ऐसी परत जो जेनएआई के क्रिएटिव आउटपुट को ऑटोनॉमस, लक्ष्य-चालित निर्णय लेने वाली प्रणालियों में बदल देती है। जब एक साथ जोड़ा जाता है, तो एजेंटिक एआई और जेनएआई उद्यमों को निष्क्रिय टूल से आगे बढ़कर अनुकूली, निर्णय लेने वाले इंजन में ले जाने में सक्षम बनाते हैं।

• जनरेटिव एआई = क्रिएशन। यह टेक्स्ट, इमेज और सुझाव जनरेट करता है।
• एजेंटिक एआई = ऑर्केस्ट्रेशन + एक्शन। यह योजना बनाता है, लक्ष्यों को डिकंपोज़ करता है और सभी वर्कफ़्लोज़ पर अमल करता है।
• साथ में, वे निर्णय पाइपलाइन बनाते हैं: GenAI विकल्प प्रदान करता है; Agentic AI मूल्यांकन करता है, चयन करता है और निष्पादित करता है।

क्षमताओं का यह मेल उद्यमों को प्रतिक्रियाशील आउटपुट से सक्रिय रणनीतियों की ओर बढ़ने की अनुमति देता है।

एजेंटिक AI ने ऐसे ऑर्केस्ट्रेशन लेयर पेश किए हैं जिनमें GenAI की कमी है:

• टास्क डीकंपोजिशन — रणनीतिक लक्ष्य को उप-लक्ष्यों में तोड़ना।
• फ़ीडबैक लूप — वरीयता डेटा, साथ-साथ तुलना और आम सहमति लेबलिंग के ज़रिए जेनएआई आउटपुट का मूल्यांकन करना।
• रीयल-टाइम अनुकूलन क्षमता — इनपुट या संदर्भ बदलने पर कोर्स बदलना।
• मल्टी-एजेंट सहयोग — तर्क, मूल्यांकन और निष्पादन के लिए विशेष एजेंट।

GenAI को “क्या” जनरेट करने के रूप में सोचें, जबकि एजेंटिक AI “कैसे” और “क्यों” निर्धारित करता है।

एंटरप्राइज एडॉप्शन के लिए एक स्टैक्ड आर्किटेक्चर की आवश्यकता होती है जो निम्नलिखित को एकीकृत करता है:

• सामग्री बनाने के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)।
• प्रेफ़रेंस ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग विद ह्यूमन फ़ीडबैक (RLHF)।
• मल्टी-मोडल डेटा (टेक्स्ट, ऑडियो, वीडियो, सेंसर डेटा)।
• मूल्यांकन फ़्रेमवर्क: साथ-साथ समीक्षाएँ, पूर्वाग्रह का पता लगाना, आम सहमति लेबलिंग।
• मजबूती और सुरक्षा परीक्षण के लिए रेड-टीमिंग।

यह संयोजन सुनिश्चित करता है कि निर्णय न केवल रचनात्मक हों, बल्कि सटीक, समझाने योग्य और विश्वसनीय हों।

• गति: वास्तविक समय बनाम मैन्युअल विश्लेषण के दिनों में लिए गए फ़ैसले।
• सटीकता: एजेंट क्वालिटी मेट्रिक के ज़रिए आउटपुट को लगातार बेहतर बनाते हैं।
• मापनीयता: मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन उद्यमों को एक साथ हज़ारों वर्कफ़्लो को संभालने में सक्षम बनाता है।
• भरोसा करें: पारदर्शी मूल्यांकन ढाँचे मतिभ्रम और पूर्वाग्रह को कम करते हैं।

Uber AI Solutions बुनियादी ढाँचा, गिग वर्कफोर्स और गवर्नेंस मॉडल प्रदान करता है, जो उद्यमों को GenAI के साथ पेयर करने की ज़रूरत होती है

एजेंट एआई:

• 200+ भाषाओं और 30+ डोमेन (वित्त, चिकित्सा, एसटीईएम) में डेटा संग्रह और एनोटेशन।
• पैमाने पर मॉडल का मूल्यांकन — साथ-साथ तुलना, वरीयता रैंकिंग, गोल्डन डेटासेट और भी बहुत कुछ।
• uLabel और uTask जैसे प्लैटफ़ॉर्म — AI वर्कफ़्लोज़ के ऑर्केस्ट्रेशन, क्यूरेशन और गवर्नेंस को सक्षम करते हैं।
• वैश्विक कार्यबल (8.8M+ कमाने वाले) — प्रणालीगत पूर्वाग्रह को कम करने के लिए विविध फ़ीडबैक लूप सुनिश्चित करना।

1. सामग्री आउटपुट से आगे बढ़ें: पूछें कि सिर्फ़ ड्राफ़्ट ही नहीं, AI कैसे फ़ैसले ले सकता है।
2. ऑर्केस्ट्रेशन परतों में निवेश करें: पक्का करें कि GenAI को एजेंट की निगरानी के साथ जोड़ा गया है।
3. निरंतर मूल्यांकन अपनाएँ: वरीयता डेटा, पूर्वाग्रह डैशबोर्ड और एसएलए अनुपालन पर कोई समझौता नहीं किया जा सकता है।
4. भरोसेमंद प्रदाताओं के साथ पार्टनरशिप करें :- स्केल के लिए प्रमाणित प्लैटफ़ॉर्म और अलग-अलग तरह के वर्कफोर्स का इस्तेमाल करें।

2024 यह साबित करने वाला था कि AI जनरेट कर सकता है। 2025 उन आउटपुट को बढ़ाने के बारे में था। 2026 बड़े पैमाने पर भरोसेमंद AI निर्णय लेने के बारे में है।

GenAI की रचनात्मक शक्ति को Agentic AI के ऑर्केस्ट्रेशन के साथ जोड़कर, उद्यम वास्तविक व्यावसायिक परिणामों को चलाने वाले अनुकूली, स्वायत्त और समझाने योग्य निर्णय प्रणाली प्राप्त कर सकते हैं।

और Uber AI सॉल्यूशंस के साथ — डेटा, प्लैटफ़ॉर्म और वैश्विक स्तर पर पहुँचाने वाले — उद्यम इस अगली सीमा में आत्मविश्वास से आगे बढ़ सकते हैं।