Please enable Javascript
Skip to main content
ஏஜென்டிக் AI தொழில்நுட்ப அடுக்கு: 2026 ஆம் ஆண்டில் அளவிடப்பட்ட தத்தெடுப்புக்கு நிறுவனங்கள் என்ன தேவை
September 11, 2025

அறிமுகம்: Agentic AI ஆனது கருத்தாக்கத்திலிருந்து வரிசைப்படுத்தலுக்கு நகர்கிறது

2026 ஆம் ஆண்டில், Agentic AI என்பது வளர்ந்து வரும் பிரபலமான வார்த்தை அல்ல. நிலையான ஆட்டோமேஷனுக்கு அப்பால், பணிப்பாய்வுகளை ஒழுங்கமைக்கவும், சுய-குணப்படுத்தவும், நிகழ்நேரத்தில் முடிவுகளை எடுக்கக்கூடிய இலக்கை அடிப்படையாகக் கொண்ட, தகவமைப்பு அமைப்புகளுக்குச் செல்ல நிறுவனங்கள் இதை தீவிரமாகப் பயன்படுத்துகின்றன. ஆனால் வாக்குறுதி மிகப்பெரியது என்றாலும், தத்தெடுப்புக்கு LLM-ஐச் செருகுவதை விட அதிகம் தேவைப்படுகிறது. உலகளாவிய நிறுவனத்தில் அளவிடுதல் Agentic AI-க்கு ஒரு நோக்கத்துடன் கட்டமைக்கப்பட்ட தொழில்நுட்ப அடுக்கு தேவைப்படுகிறது - இது மாதிரிகள், ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன், தரவு குழாய்கள், சோதனை மற்றும் நிர்வாகத்தை ஒருங்கிணைக்கும் ஒன்று. இந்தக் கட்டுரை Agentic AI அடுக்கின் முக்கியமான கூறுகளையும், நிறுவனங்கள் அவற்றைச் செயல்படுத்த உதவும் வகையில் Uber AI Solutions எவ்வாறு தனித்துவமாக நிலைநிறுத்தப்பட்டுள்ளது என்பதையும் ஆராய்கிறது.

நிறுவனங்களுக்கு ஏன் Agentic AI-க்கான முழு தொழில்நுட்ப அடுக்கு தேவை

தனித்தனியாகச் செயல்படும் பாரம்பரிய AI மாடல்களைப் போலன்றி, Agentic AI:

  • தன்னாட்சி: முகவர்கள் குறைந்தபட்ச மேற்பார்வையுடன் சுயாதீனமாக செயல்படுகிறார்கள்.
  • ஒருங்கிணைக்கப்பட்டது: பல முகவர் அமைப்புகள் டொமைன்கள் முழுவதும் ஒத்துழைக்க வேண்டும்.
  • இலக்கை அடிப்படையாகக் கொண்டவை: வெளியீடுகள் வணிக நோக்கங்களுடன் ஒத்துப்போகின்றன, உள்ளீடுகள் மட்டுமல்ல.
  • மதிப்பிடப்பட்டது: சார்பு, பாதுகாப்பு மற்றும் துல்லியத்திற்காக அமைப்புகள் தொடர்ந்து கண்காணிக்கப்பட வேண்டும்.

இதை நிறுவன அளவில் வழங்குவது என்பது தொழில்நுட்பம், பணியாளர்கள் மற்றும் நிர்வாகத்தின் பல அடுக்குகளை ஒருங்கிணைப்பதாகும்.

Agentic AI அடுக்கின் முக்கிய கூறுகள்

    • மல்டி ஏஜெண்ட் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன்: இலக்குகளை துணைப் பணிகளாகப் பிரித்தல் மற்றும் செயல்படுத்தலை வரிசைப்படுத்துதல்.
    • ரூட்டிங், பணிப்பாய்வு தர்க்கம் மற்றும் APIகளுடன் ஒருங்கிணைப்பதற்கான கருவிகள்.
    • எடுத்துக்காட்டு: நிலைமைகள் மாறும்போது நிகழ்நேரத்தில் டெலிவரி வழிகளை சரிசெய்யும் AI ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் அமைப்பு.
    • தன்னியக்க அமைப்புகளுக்கு காவலாளிகள் தேவை.
    • முக்கியமான வெளியீடுகளை (எ.கா. நிதி இடர் மதிப்பீடுகள், மருத்துவப் பரிந்துரைகள்) மனிதர்கள் சரிபார்க்கிறார்கள்.
    • ஹைப்ரிட் பணிப்பாய்வுகள் மேற்பார்வையுடன் சுயாட்சியைக் கலக்கின்றன.
    • பல மாதிரி சிறுகுறிப்பு: உரை, ஆடியோ, வீடியோ, LiDAR, ரேடார்.
    • விருப்பத்தேர்வுத் தரவுச் சேகரிப்பு, அருகருகே ஒப்பீடுகள் மற்றும் ஒருமித்த லேபிளிங்.
    • சார்புநிலை கண்டறிதல் மற்றும் கோல்டன் தரவுத்தொகுப்பு சரிபார்ப்பு.
    • மாதிரி மதிப்பீட்டு பைப்லைன்கள் (துல்லியத்தன்மை, வலிமை, சார்பு, SLA பின்பற்றுதல்).
    • ரெட்-டீமிங் மற்றும் எதிரி சோதனை.
    • விளக்கத்திற்கான டாஷ்போர்டுகளைத் தொடர்ந்து கண்காணித்தல்.
    • கிளவுட் நேட்டிவ் மற்றும் அளவிடுதல் அம்சத்திற்கு API-க்கு முன்னுரிமை.
    • நிறுவன அமைப்புகளில் (ERP, CRM, தரவுக் கிடங்குகள்) செருகும் திறன்.
    • பாதுகாப்பான தரவு தனிமைப்படுத்தல் மற்றும் இணக்கம்.

Agentic AI-இல் உயர்தரத் தரவின் பங்கு

Agentic AI-இன் முடிவெடுக்கும் திறன் அது பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மற்றும் மதிப்பீடு செய்யப்பட்ட தரவைப் போலவே வலுவானது. நிறுவனங்களுக்குத் தேவை:

  • பல டொமைன்களில் துல்லியமான, பெரிய அளவிலான லேபிளிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள்.
  • விளிம்பு நிலைகளுக்கான செயற்கைத் தரவு மற்றும் உருவகப்படுத்துதல்கள்.
  • நிதி, சுகாதாரம் மற்றும் சில்லறை வணிகம் போன்ற துறைகளில் டொமைன் நிபுணத்துவம்.

இந்த அடித்தளம் இல்லாமல், தன்னாட்சி முகவர்கள் நிறுவன தர துல்லியம் மற்றும் நம்பிக்கைத் தரநிலைகளைப் பூர்த்தி செய்யத் தவறிவிடுவார்கள்.

ஸ்டேக்கின் பொருளாதாரம்: வேகம், செலவு மற்றும் தரம்

சரியான அடுக்கை உருவாக்குவது முப்பரிமாணங்களில் பலனைத் தரும்:

  • வேகம்: இரட்டை இலக்க நாட்களில் இருந்து இரட்டை இலக்க நேரமாக சந்தைக்குச் செல்லும் நேரத்தைக் குறைத்தல்.
  • செலவு: ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன், ஆட்டோமேஷன் மற்றும் பணியாளர் மேம்படுத்தல் மூலம் அதிக % சேமிப்பு.
  • தரம்: 98%+ துல்லியம் மற்றும் தொழில்துறை 95% தரநிலை.

Uber AI தீர்வுகள்: Agentic AI ஸ்டேக்கை டெலிவரி செய்கிறது

Uber AI சொல்யூஷன்ஸ் நிறுவனங்களுக்கு நிரூபிக்கப்பட்ட எண்ட்-டு-எண்ட் ஸ்டேக்கை வழங்குகிறது:

  • uTask: திருத்த-மதிப்பாய்வு வளையங்கள், ஒருமித்த மாதிரிகள் மற்றும் நிகழ்நேர கண்காணிப்பு ஆகியவற்றை நிர்வகிக்கும் பணிப்பாய்வு ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் தளம்.
  • uLabel: முன்கூட்டிய லேபிளிங் சரிபார்ப்புகள், கோல்டன் தரவுத்தொகுப்பு சரிபார்ப்பு மற்றும் ஒருமித்த மாதிரியாக்கம் கொண்ட மேம்பட்ட சிறுகுறிப்பு மற்றும் க்யூரேஷன் கருவி.
  • uTest: தானியங்கு QA, எதிரி சோதனை மற்றும் மனித மேற்பார்வையுடன் மாதிரி மற்றும் பயன்பாட்டுச் சோதனை.
  • உலகளாவிய கிக் பணியாளர்கள் (8.8 மில்லியன்+ சம்பாதிப்பவர்கள்): 30+ டொமைன்களில் 200+ மொழிகளில் நிஜ உலகத் தரவுச் சேகரிப்பு மற்றும் மதிப்பீடு.
  • நிர்வாகக் கட்டமைப்புகள்: டாஷ்போர்டுகள், SLA கண்காணிப்பு மற்றும் சார்பு தணிக்கைகள் ஆகியவை உள்ளமைக்கப்பட்டன.

2026 ஆம் ஆண்டில் நிறுவனங்கள் ஏஜென்டிக் AI ஸ்டேக்கை ஏற்றுக்கொள்வதற்கான படிகள்

  • தயார்நிலையை மதிப்பிடுங்கள்: தன்னாட்சி தேவைப்படும் பணிப்பாய்வுகளைக் கண்டறியவும் (ஆட்டோமேஷன் மட்டுமல்ல).
  • வரைபட அடுக்கு தேவைகள்: ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன், தரவு மற்றும் ஆளுகை அடுக்குகளை வரையறுக்கவும்.
  • விமானிகளுடன் தொடங்குங்கள்: குறைந்த ஆபத்துள்ள ஆனால் அதிக தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் பணிப்பாய்வுகளில் முகவர்களைப் பயன்படுத்துங்கள்.
  • பொறுப்புடன் அளவிடவும்: சிறுகுறிப்பு ஒப்பந்தம், SLA பின்பற்றுதல் மற்றும் நியாயமான டாஷ்போர்டுகள் போன்ற நிர்வாக அளவீடுகள் மூலம் கவரேஜை விரிவுபடுத்துங்கள். நிபுணர்களுடன் பார்ட்னர்: உலகளாவிய அளவிலான, நிரூபிக்கப்பட்ட தளங்கள் மற்றும் விரைவான வரிசைப்படுத்தலுக்கு Uber AI Solutions போன்ற வழங்குநர்களைப் பயன்படுத்துங்கள்.

முடிவு: Agentic AI-க்கு சரியான ஸ்டேக் தேவை

Agentic AI என்பது “பிளக் அண்ட் ப்ளே” அம்சம் அல்ல. நிறுவன அளவில் செயல்பட, ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன், ஆளுகை, தரவுக் குழாய்கள் மற்றும் மதிப்பீட்டு அமைப்புகள் ஆகியவற்றின் அடுக்கப்பட்ட அடித்தளம் தேவை.

Uber AI Solutions தொழில்நுட்பம், பணியாளர்கள் மற்றும் நிர்வாகத்தை ஒருங்கிணைத்து இன்று இந்த அடுக்கை வழங்க உதவுகிறது - Agentic AI இலிருந்து விரைவான, மலிவான மற்றும் உயர்தர விளைவுகளைத் திறக்க நிறுவனங்களுக்கு உதவுகிறது.

ஏனெனில் 2026 ஆம் ஆண்டில், வெற்றியாளர்கள் AI-ஐ மட்டும் பயன்படுத்த மாட்டார்கள். அவர்கள் அதை பொறுப்புடன், சரியான இடத்தில் அடுக்கி வைப்பார்கள்.