अनेक दशकांपासून, ऑटोमेशन हा एंटरप्राइझच्या कार्यक्षमतेचा पाया राहिला आहे. रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (आरपीए), वर्कफ्लो स्क्रिप्ट्स आणि मशीन लर्निंग मॉडेल्समध्ये सुव्यवस्थित कार्य, कमी झालेल्या चुका आणि त्वरित परिणाम आहेत. परंतु 2025 मध्ये, कार्यक्षमता यापुढे पुरेशी नाही. एंटरप्रायझेशन्सना अशा प्रणालींची आवश्यकता असते जी केवळ कार्येच पार पाडत नाहीत तर तर्क, अनुकूल आणि स्व-निर्देशित देखील करतात.

एजंटिक एआयमध्ये प्रवेश करा - एंटरप्राइझ इंटेलिजन्सची पुढची लाट. पूर्वनिर्धारित मर्यादांमध्ये काम करणाऱ्या पारंपारिक एआयच्या विपरीत, एजंटिक एआय सिस्टम स्वायत्तता, ध्येय-आधारित वर्तन आणि अनुकूलता प्रदर्शित करतात, ज्यामुळे त्यांना कमीतकमी देखरेखीसह डायनॅमिक, वास्तविक-जगातील जटिलता हाताळता येते.

या लेखात एजंटिक एआय सर्व उद्योगांमधील वर्कफ्लोची पुनर्व्याख्या कशी देत आहे, आता ते का महत्त्वाचे आहे आणि Uber एआय सोल्युशन्स जागतिक स्तरावर या बदलाला कसे सामर्थ्यवान बनवत आहेत याची माहिती देते.

ऑटोमेशन नेहमीच वेग आणि स्केलबद्दल राहिले आहे. बॉट्स आणि एमएल मॉडेल्स वारंवार होणारी कार्ये पूर्ण करतात, परंतु वातावरण बदलते तेव्हा परिस्थितीशी जुळवून घेण्याची लवचिकता त्यांच्यात नसते.

एजंटिक एआय आणखी पुढे जाते:

1. कार्य विघटन आणि ऑर्केस्ट्रेशन: जटिल ध्येयांचे व्यवस्थापन करण्यायोग्य उपकार्यांमध्ये विभाजन करणे.
2. स्वयं-उपचार करण्याचे कार्यप्रवाह: अपयश शोधणे, दृष्टिकोन समायोजित करणे आणि स्वायत्तपणे पुनर्प्राप्त करणे.
3. ध्येय-आधारित वर्तन: एंटरप्राइझच्या उद्दिष्टांशी संरेखित केलेल्या कृतींना प्राधान्य देणे आणि त्यांचा क्रम लावणे.
4. मानवी कारभार: सूक्ष्म व्यवस्थापनाशिवाय देखरेख सुनिश्चित करणे.

ही उत्क्रांती केवळ तांत्रिक नाही - ती एंटरप्राइझच्या नवीन प्रतिमानचे प्रतिनिधित्व करते: वर्कफ्लो जे लवचिक, अनुकूली आणि स्व-निर्देशित आहेत.

1. स्वायत्तता: सिस्टम रेलिंगमध्ये स्वतंत्रपणे कार्य करतात, ज्यामुळे सतत मानवी देखरेखीची आवश्यकता कमी होते.
2. ऑर्केस्ट्रेशन: अनेक एजंट्स निकाल देण्यासाठी, एखाद्या एंटरप्राइझमधील विभागांप्रमाणेच, अखंडपणे समन्वय साधतात.
3. अभिप्राय लूप: सतत शिकल्याने कालांतराने चांगली कामगिरी सुनिश्चित होते.
4. स्केलेबिलिटी: एजंट्स क्षैतिज स्केल करू शकतात, डोमेन्स, भौगोलिक क्षेत्रे आणि डेटा प्रकारांमध्ये कार्ये आयोजित करू शकतात.
5. स्पष्टीकरण आणि विश्वास: रिअल-टाइम डॅशबोर्ड्स आणि मूल्यांकन फ्रेमवर्क्समुळे एजंटला निर्णय का घेतला हे एंटरप्राइझना कळते.

एजंटिक एआय कार्यक्षमतेपेक्षा जास्त डिलिव्हर करते - ते परिणाम देते:

1. मार्केटिंग करण्यासाठी जलद वेळ: ज्या वर्कफ्लोसाठी एकेकाळी दोन-अंकी दिवस लागत होते ते आता दोन-अंकी तासांपर्यंत कमी केले जातात.
2. कमी खर्च: मागणीनुसार ऑर्केस्ट्रेशन आणि कमी मॅन्युअल ओव्हरहेडद्वारे जास्त % बचत.
3. उच्च गुणवत्ता: 95% च्या उद्योग बेंचमार्कच्या तुलनेत >98% गुणवत्ता मानके.
4. व्यवसायातील लवचिकता: सेल्फ-हीलिंग सिस्टम अपटाइम आणि सातत्य सुनिश्चित करतात.

Uber ही दररोज 36 दशलक्ष ट्रिप्स देणारी केवळ एआय-फर्स्ट कंपनी नाही - ती आता उद्यमांना समान स्वायत्तता-एट-स्केल डीएनए आणत आहे.

ते कसे करावे ते येथे आहे:

1. uTask: संपादन-पुनरावलोकन लूप्स, एकमत मॉडेल्स आणि मूल्यांकन पाइपलाइन्स व्यवस्थापित करणारे वर्कफ्लो ऑर्केस्ट्रेशन प्लॅटफॉर्म.
2. uलेबल: मजकूर, ऑडिओ, व्हिडिओ, LiDAR आणि रडारवर अचूक भाष्ये सक्षम करणारे एआय-सक्षम डेटा लेबलिंग आणि क्युरेशन टूल.
3. uTest: अॅप आणि सिस्टम मूल्यांकनासाठी सेल्फ-हीलिंग ऑटोमेशनसह स्केल्ड चाचणी उपाय. जागतिक गिग कर्मचारी: जागतिक स्तरावर 8.8 दशलक्षपेक्षा अधिक कमाई करणारे वास्तविक जगातील डेटा संकलन आणि मॉडेल मूल्यांकन मोठ्या प्रमाणात करू शकतात.

• केवळ ऑटोमेशन नव्हे तर स्वायत्ततेची मागणी करणारे कार्यप्रवाह ओळखा.
• विश्वास आणि जबाबदारी सुनिश्चित करण्यासाठी प्रशासन चौकटी तयार करा.
• ऑर्केस्ट्रेशन, डेटा आणि मूल्यांकन साधने एकत्रित करणारे मॉड्यूलर टेक स्टॅक वापरा.
• वेग, गुणवत्ता आणि स्केलेबिलिटीसाठी Uber AI सोल्युशन्स सारख्या सिद्ध प्रदात्यांसह भागीदारी करा.

2025 हा एक महत्त्वाचा टप्पा आहे: एजंटिक एआय स्वीकारण्यासाठी ऑटोमेशनच्या पलीकडे वाटचाल करणारे उद्योग केवळ वर्कफ्लो ऑप्टिमाइझ करणार नाहीत - ते पूर्णपणे नवीन ऑपरेटिंग मॉडेल्स अनलॉक करतील.

स्वायत्तता यापुढे भविष्यवादी नाही. Uber AI सोल्युशन्सचा टेक स्टॅक, कर्मचारी संख्या आणि जागतिक पोहोच यामुळे एंटरप्रायझेस आज मोठ्या प्रमाणात जलद आणि उच्च-गुणवत्तेचे परिणाम साध्य करण्यासाठी एजंटिक एआय तैनात करू शकतात.