ఎగ్జిక్యూటివ్లకు కథనం తెలుసు: ఖర్చు అధికంగా ఉండటం, మిస్ అయిన SLAలు మరియు అస్థిరమైన నాణ్యత.

వాగ్దానం చేసినప్పటికీ, సాంప్రదాయ AI స్వీకరణ ఖరీదైనది మరియు అసమర్థమైనది:

• మాన్యువల్ వర్క్ఫ్లోలు: లేబులింగ్, మూల్యాంకనం మరియు దిద్దుబాట్ల కోసం హ్యూమన్ ఆపరేటర్లపై అధిక ఆధారపడటం.
• తక్కువ మోడల్ ఖచ్చితత్వం: పేలవంగా లేబుల్ చేయబడిన లేదా పక్షపాత డేటాసెట్లు తిరిగి పని చేయడానికి మరియు ఆలస్యాలకు దారితీస్తాయి.
• మౌలిక సదుపాయాల గోతులు: డిస్కనెక్ట్ చేయబడిన సిస్టమ్లు ఖర్చులను పెంచుతాయి మరియు ఇంటిగ్రేషన్ను నెమ్మదిస్తాయి.
• స్కేలింగ్ అడ్డంకులు: కొత్త మార్కెట్లు లేదా డొమైన్లను జోడించడానికి భారీ ఓవర్ హెడ్ అవసరం.

ప్రతి వర్క్ఫ్లో స్వయంప్రతిపత్తి మరియు ఆర్కెస్ట్రేషన్ను పొందుపరచడం ద్వారా Agentic AI సమీకరణాన్ని తిప్పికొడుతుంది.

1. మార్కెట్ నుండి వేగవంతమైన సమయం
2. సంక్లిష్టమైన వర్క్ఫ్లోలు వారాల నుండి రోజుల వరకు కుదించబడతాయి.
3. పెద్ద టెక్ కస్టమర్: టైమ్-టు-మార్కెట్ రెండంకెల రోజుల నుండి రెండంకెల గంటలకు తగ్గించబడింది.
4. 99%+ వద్ద క్లయింట్ ఆధారిత SLA కట్టుబడి ఉంది.
5. తక్కువ ఖర్చులు
6. ఆన్-డిమాండ్ వర్క్ఫోర్స్ = స్థిరమైన ఓవర్ హెడ్ లేదు.
7. ఆటోమేషన్ + ఆర్కెస్ట్రేషన్ = తక్కువ మాన్యువల్ జోక్యాలు.
8. ప్రోగ్రామ్లలో అధిక % ఖర్చు ఆదా.
9. అధిక నాణ్యత (98%+ ఖచ్చితత్వం వర్సెస్. 95% పరిశ్రమ ప్రమాణం).
10. ఏకాభిప్రాయ లేబులింగ్ మరియు గ్లోబల్ ఎవాల్యుయేటర్ పూల్స్ ద్వారా పక్షపాతం తగ్గించడం.
11. నిరంతర ధృవీకరణ ఉత్పత్తి లోపాలను మరియు ఖరీదైన రోల్బ్యాక్లను తగ్గిస్తుంది.

Agentic AI నేటి ఖర్చులను మాత్రమే తగ్గించదు — ఇది కాలక్రమేణా సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది.

• లెర్నింగ్ లూప్లు: నిరంతర ఫీడ్బ్యాక్తో ఏజెంట్లు మెరుగ్గా ఉంటారు.
• బయాస్ డాష్బోర్డ్లు: ప్రతిష్టాత్మక ప్రమాదం మరియు నియంత్రణ జరిమానాలను తగ్గించండి.
• సింథటిక్ డేటా: ఎడ్జ్ కేసులను కవర్ చేసేటప్పుడు సేకరణ ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది.
• స్కేలబిలిటీ: దామాషా ఖర్చు పెరగకుండా డొమైన్లలో (ఫైనాన్స్, హెల్త్కేర్, రిటైల్) ఒకే స్టాక్ విస్తరించవచ్చు.

Uber ప్రపంచ స్థాయిలో AI-ఫస్ట్ సిస్టమ్లను రూపొందించడానికి దాదాపు ఒక దశాబ్దం పాటు గడిపింది. ఇప్పుడు, Uber AI సొల్యూషన్స్ సంస్థలకు అదే ఖర్చు-వేగం-నాణ్యత DNAని అందిస్తుంది.

• గ్లోబల్ గిగ్ వర్క్ఫోర్స్ (8.8M+ సంపాదించేవారు): 200+ భాషలు మరియు 30+ డొమైన్లలో స్కేలబుల్, ఆన్-డిమాండ్ సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది.
• uTask ఆర్కెస్ట్రేషన్ ప్లాట్ఫామ్: SLA ట్రాకింగ్ మరియు ఏకాభిప్రాయ ధృవీకరణతో వర్క్ఫ్లో నిర్వహణను ఆటోమేట్ చేస్తుంది.
• uLabel డేటా క్యూరేషన్ సాధనం: ప్రీ-లేబులింగ్ తనిఖీలు, గోల్డెన్ డేటాసెట్లు మరియు ఆటోమేటెడ్ నాణ్యత హామీ.
• uTest టెస్టింగ్ ప్లాట్ఫారమ్: రెడ్-టీమింగ్, ప్రాధాన్యత డేటా సేకరణ మరియు స్కేల్ వద్ద పక్షపాతం తగ్గించడం.
• ఎండ్-టు-ఎండ్ లైఫ్సైకిల్ సపోర్ట్: డేటా సేకరణ నుండి → లేబులింగ్ → పరీక్ష → మూల్యాంకనం → విస్తరణ.

1. ROIని రీఫ్రేమ్ చేయండి: “దీని ధర ఎంత?” అని అడగవద్దు. — “ఇది ఏమి ఆదా చేస్తుంది?” అని అడగండి సమయం, తిరిగి పని చేయడం మరియు ప్రమాదంలో.
2. పనితీరు కోసం చెల్లింపు నమూనాలను స్వీకరించండి: నాణ్యత మరియు టర్న్అరౌండ్తో ముడిపడి ఉన్న SLAలు జవాబుదారీతనాన్ని నిర్ధారిస్తాయి.
3. ఖచ్చితత్వానికి మించి నాణ్యతను కొలవండి: అంతర్-ఉల్లేఖన ఒప్పందం, SLA కట్టుబడి మరియు సరసమైన కొలమానాలను చేర్చండి.
4. బాధ్యతాయుతంగా స్కేల్ చేయండి: మాడ్యులర్ స్టాక్లను ఉపయోగించి పైలట్లను గ్లోబల్ వర్క్ఫ్లోలుగా విస్తరించండి.
5. నిరూపితమైన ఆపరేటర్లతో భాగస్వామి: Uber AI సొల్యూషన్స్ వంటి సంస్థలు ఇప్పటికే ప్రపంచ స్థాయిలో ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించాయి.

2026లో, Agentic AI కేవలం మెరుగైన మోడళ్ల గురించి మాత్రమే కాదు — ఇది మెరుగైన ఆర్థిక శాస్త్రానికి సంబంధించినది. మార్కెట్కి వేగవంతమైన సమయం, తక్కువ ఖర్చులు మరియు అధిక నాణ్యత పోటీ ప్రాధాన్యతలు కావు; స్వయంప్రతిపత్తి మరియు ఆర్కెస్ట్రేషన్ నిర్మించబడినప్పుడు అవి కలిసి డెలివరీ చేయబడతాయి.

Uber AI సొల్యూషన్స్తో, సంస్థలు వేగం, పొదుపులు లేదా స్కేల్ మధ్య ఎంచుకోవలసిన అవసరం లేదు. వారు ఈ మూడింటిని పొందుతారు — ఈ రోజు.

ఎందుకంటే Agentic AI యుగంలో, నిజమైన ఆవిష్కరణ కేవలం అల్గారిథమ్లలో మాత్రమే కాదు. ఇది వారు అందించే వ్యాపార ఫలితాలలో ఉంది.