2024 మరియు 2025లో, జనరేటివ్ AI (GenAI) టెక్స్ట్, చిత్రాలు మరియు కోడ్ను స్కేల్ వద్ద రూపొందించడం ద్వారా దృష్టిని ఆకర్షించింది. కానీ మేము 2026లోకి వెళుతున్నప్పుడు, ఎగ్జిక్యూటివ్లు పదునైన ప్రశ్న అడుగుతున్నారు: కంటెంట్ను సృష్టించడం నుండి డ్రైవింగ్ వ్యాపార నిర్ణయాల వరకు AI ఎలా మారగలదు?

సమాధానం Agentic AIలో ఉంది — GenAI యొక్క సృజనాత్మక అవుట్పుట్లను స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన, లక్ష్యంతో నడిచే నిర్ణయాధికార వ్యవస్థలుగా మార్చే పొర. కలిసి జత చేసినప్పుడు, Agentic AI మరియు GenAI సంస్థలు నిష్క్రియ సాధనాలను దాటి అనుకూల, నిర్ణయం తీసుకునే ఇంజిన్లలోకి వెళ్లడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.

• ఉత్పాదక AI = సృష్టి. ఇది టెక్స్ట్, చిత్రాలు మరియు సిఫార్సులను రూపొందిస్తుంది.
• ఏజెంట్ AI = ఆర్కెస్ట్రేషన్ + యాక్షన్. ఇది వర్క్ఫ్లోలలో లక్ష్యాలను ప్లాన్ చేస్తుంది, విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది మరియు అమలు చేస్తుంది.
• కలిసి, వారు నిర్ణయ పైప్లైన్లను ఏర్పరుస్తారు: GenAI ఎంపికలను అందిస్తుంది; Agentic AI మూల్యాంకనం చేస్తుంది, ఎంపిక చేస్తుంది మరియు అమలు చేస్తుంది.

ఈ సామర్థ్యాల వివాహం రియాక్టివ్ అవుట్పుట్ల నుండి క్రియాశీలక వ్యూహాల వైపుకు వెళ్లడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది.

Agentic AI GenAI లో లేని ఆర్కెస్ట్రేషన్ లేయర్లను పరిచయం చేసింది:

• టాస్క్ డీకంపోజిషన్ — వ్యూహాత్మక లక్ష్యాన్ని ఉప లక్ష్యాలుగా విభజించడం.
• ఫీడ్బ్యాక్ లూప్లు — ప్రాధాన్యత డేటా, ప్రక్క ప్రక్క పోలికలు మరియు ఏకాభిప్రాయ లేబులింగ్ ద్వారా GenAI అవుట్పుట్లను మూల్యాంకనం చేయడం.
• రియల్-టైమ్ అనుకూలత — ఇన్పుట్లు లేదా సందర్భాలు మారినప్పుడు కోర్సును మార్చడం.
• బహుళ-ఏజెంట్ సహకారం — తార్కికం, మూల్యాంకనం మరియు అమలు కోసం ప్రత్యేక ఏజెంట్లు.

"GenAI ""ఏమి""ని ఉత్పత్తి చేస్తుందో ఆలోచించండి, అయితే Agentic AI ""ఎలా"" మరియు ""ఎందుకు"" అని నిర్ణయిస్తుంది."

ఎంటర్ప్రైజ్ స్వీకరణకు వీటిని అనుసంధానించే స్టాక్డ్ ఆర్కిటెక్చర్ అవసరం:

• కంటెంట్ ఉత్పత్తి కోసం పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు).
• ప్రాధాన్యత ఆప్టిమైజేషన్ కోసం హ్యూమన్ ఫీడ్బ్యాక్ (RLHF)తో రీఇన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్.
• మల్టీ-మోడల్ డేటా (టెక్స్ట్, ఆడియో, వీడియో, సెన్సార్ డేటా).
• మూల్యాంకనం ఫ్రేమ్వర్క్లు: ప్రక్క ప్రక్క సమీక్షలు, పక్షపాత గుర్తింపు, ఏకాభిప్రాయ లేబులింగ్.
• పటిష్టత మరియు భద్రతా పరీక్ష కోసం రెడ్-టీమ్.

ఈ కలయిక నిర్ణయాలు సృజనాత్మకంగా మాత్రమే కాకుండా, ఖచ్చితమైనవి, వివరించదగినవి మరియు నమ్మదగినవిగా ఉంటాయి.

• వేగం: నిజ సమయంలో తీసుకున్న నిర్ణయాలు వర్సెస్ రోజుల మాన్యువల్ విశ్లేషణ.
• ఖచ్చితత్వం: ఏజెంట్లు నాణ్యమైన కొలమానాలతో అవుట్పుట్లను నిరంతరం మెరుగుపరుస్తారు.
• స్కేలబిలిటీ: మల్టీ-ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ ఒకేసారి వేలాది వర్క్ఫ్లోలను నిర్వహించడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది.
• నమ్మకం: పారదర్శక మూల్యాంకన ఫ్రేమ్వర్క్లు భ్రాంతులు మరియు పక్షపాతాన్ని తగ్గిస్తాయి.

Uber AI సొల్యూషన్స్ సంస్థలకు GenAIని తో జత చేయడానికి అవసరమైన మౌలిక సదుపాయాలు, గిగ్ వర్క్ఫోర్స్ మరియు గవర్నెన్స్ మోడల్లను అందిస్తుంది

ఏజెంట్ AI:

• 200+ భాషలు మరియు 30+ డొమైన్లలో (ఫైనాన్స్, మెడికల్, STEM) డేటా సేకరణ & ఉల్లేఖన.
• స్కేల్ వద్ద మోడల్ మూల్యాంకనం — పక్కపక్కనే పోలికలు, ప్రాధాన్యత ర్యాంకింగ్లు, గోల్డెన్ డేటాసెట్లు మరియు మరెన్నో.
• uLabel మరియు uTask వంటి ప్లాట్ఫారమ్లు — AI వర్క్ఫ్లోల ఆర్కెస్ట్రేషన్, క్యూరేషన్ మరియు గవర్నెన్స్ను ప్రారంభిస్తాయి.
• గ్లోబల్ వర్క్ఫోర్స్ (8.8M+ సంపాదనపరులు) — దైహిక పక్షపాతాన్ని తగ్గించడానికి విభిన్న ఫీడ్బ్యాక్ లూప్లను నిర్ధారించడం.

1. కంటెంట్ అవుట్పుట్లకు మించి వెళ్లండి: డ్రాఫ్ట్లను మాత్రమే కాకుండా, AI ఎలా నిర్ణయాలు తీసుకోగలదో అడగండి.
2. ఆర్కెస్ట్రేషన్ లేయర్లలో పెట్టుబడి పెట్టండి: GenAI ఏజెంట్ పర్యవేక్షణతో జత చేయబడిందని నిర్ధారించుకోండి.
3. నిరంతర మూల్యాంకనాన్ని స్వీకరించండి: ప్రాధాన్యత డేటా, బయాస్ డ్యాష్బోర్డ్లు మరియు SLA కట్టుబడి ఉండటం వంటివి చర్చించలేనివి.
4. విశ్వసనీయ ప్రొవైడర్లతో భాగస్వామి: స్కేల్ కోసం నిరూపితమైన ప్లాట్ఫారమ్లు మరియు విభిన్న ఉద్యోగులను మోహరించండి.

2024 అనేది AI ఉత్పత్తి చేయగలదని నిరూపించడానికి సంబంధించినది. 2025 ఆ అవుట్పుట్లను స్కేలింగ్ చేయడానికి సంబంధించినది. 2026 అనేది స్కేల్ వద్ద విశ్వసనీయమైన AI నిర్ణయం తీసుకోవడానికి సంబంధించినది.

Agentic AI యొక్క ఆర్కెస్ట్రేషన్తో GenAI యొక్క సృజనాత్మక శక్తిని కలపడం ద్వారా, సంస్థలు వాస్తవ వ్యాపార ఫలితాలను నడిపించే అనుకూల, స్వయంప్రతిపత్తి మరియు వివరించదగిన నిర్ణయ వ్యవస్థలను సాధించగలవు.

మరియు Uber AI సొల్యూషన్స్తో — డెలివరీ డేటా, ప్లాట్ఫారమ్లు మరియు గ్లోబల్ స్కేల్ — ఎంటర్ప్రైజెస్ ఈ తదుపరి సరిహద్దులోకి నమ్మకంగా వెళ్లవచ్చు.