Introduzione: L'intelligenza artificiale di Agentic passa dall'ideazione alla distribuzione
Nel 2026, Agentic AI non è più solo una parola d'ordine emergente. Le aziende lo stanno implementando attivamente per andare oltre l'automazione statica e passare a sistemi adattivi e orientati agli obiettivi in grado di orchestrare flussi di lavoro, auto-correggere e prendere decisioni in tempo reale. Ma mentre la promessa è enorme, l'adozione richiede molto più del semplice collegamento di un LLM. La scalabilità dell'IA di Agentic in un'azienda globale richiede uno stack tecnologico mirato, che integri modelli, orchestrazione, pipeline di dati, test e governance. Questo articolo esamina i componenti critici dello stack di intelligenza artificiale di Agentic e il modo in cui le soluzioni di intelligenza artificiale di Uber sono posizionate in modo esclusivo per aiutare le aziende a renderle operative.
Perché le aziende hanno bisogno di uno stack tecnologico completo per l'intelligenza artificiale
A differenza dei modelli di intelligenza artificiale tradizionali che operano in isolamento, l'IA agentica è:
- Autonomo: Gli agenti agiscono in modo indipendente con una supervisione minima.
- Coordinato: I sistemi multi-agente devono collaborare tra i domini.
- In base agli obiettivi: Gli output sono in linea con gli obiettivi aziendali, non solo con gli input.
- Valutato: I sistemi devono essere costantemente monitorati per verificarne la distorsione, la sicurezza e l'accuratezza.
Offrire tutto ciò su scala aziendale significa integrare più livelli di tecnologia, forza lavoro e governance.
Componenti principali dello stack di intelligenza artificiale di Agentic
- 1. Livello di orchestrazione
- Orchestrazione multi-agente: suddivisione degli obiettivi in attività secondarie e sequenza di esecuzione.
- Strumenti per il routing, la logica del flusso di lavoro e l'integrazione con le API.
- Esempio: Un sistema di orchestrazione basato sull'intelligenza artificiale che adatta i percorsi di consegna in tempo reale al variare delle condizioni.
- 2. Governance HITL (Human-in-the-Loop).
- I sistemi autonomi richiedono guardrail.
- Le persone convalidano i risultati critici (ad es. valutazioni del rischio finanziario, raccomandazioni mediche).
- I flussi di lavoro ibridi uniscono autonomia e supervisione.
- 3. Pipeline di dati e valutazione
- Annotazione multimodale: testo, audio, video, LiDAR, radar.
- Raccolta dei dati delle preferenze, confronti affiancati ed etichettatura del consenso.
- Rilevamento delle distorsioni e convalida del set di dati Golden.
- 4. Test e convalida
- Pipeline di valutazione del modello (accuratezza, solidità, bias, rispetto dello SLA).
- Red-teaming e test contraddittori.
- Dashboard di monitoraggio continuo per maggiore chiarezza.
- 5. Infrastrutture e integrazione
- Cloud-native e API first per la scalabilità.
- Possibilità di integrazione nei sistemi aziendali (ERP, CRM, data warehouse).
- Proteggi l'isolamento e la conformità dei dati.
Il ruolo dei dati di alta qualità nell'IA di Agentic
Il potere decisionale di Agentic AI è tanto forte quanto i dati su cui viene formato e valutato. Le aziende hanno bisogno di:
- Set di dati etichettati su larga scala e accurati in più domini.
- Dati sintetici e simulazioni per casi limite.
- Competenze in settori quali finanza, assistenza sanitaria e vendita al dettaglio.
Senza questa base, gli agenti autonomi non riescono a soddisfare gli standard di accuratezza e affidabilità di livello aziendale.
L'economia della pila: Velocità, costi e qualità
Costruire lo stack giusto è vantaggioso in tre dimensioni:
- Velocità: Riduzione del time-to-market da giorni a due cifre a ore a due cifre.
- Costo: % di risparmi più elevati grazie all'orchestrazione, all'automazione e all'ottimizzazione della forza lavoro.
- Qualità: Precisione superiore al 98% rispetto allo standard del settore del 95%.
Soluzioni di intelligenza artificiale di Uber: Fornire lo stack di intelligenza artificiale di Agentic
Uber AI Solutions offre alle aziende uno stack end-to-end comprovato:
- uTask: Piattaforma di orchestrazione del flusso di lavoro che gestisce cicli di revisione delle modifiche, modelli di consenso e monitoraggio in tempo reale.
- Etichetta u: Strumento avanzato di annotazione e correzione con controlli pre-etichettatura, convalida del set di dati di riferimento e modellazione del consenso.
- uTest: Test di modelli e applicazioni con controllo qualità automatizzato, test contraddittori e supervisione umana.
- Forza lavoro globale (oltre 8,8 milioni di lavoratori): Raccolta e valutazione di dati reali in oltre 200 lingue, in oltre 30 domini.
- Quadri di governance: Pannello di controllo, monitoraggio degli SLA e controlli delle distorsioni integrati.
Passaggi per le aziende per adottare lo Stack di intelligenza artificiale di Agentic nel 2026
- Valutare la disponibilità: Identifica i flussi di lavoro che richiedono autonomia (non solo automazione).
- Requisiti dello stack di mappe: Definisci i livelli di orchestrazione, dati e governance.
- Inizia con i piloti: Distribuisci gli agenti in flussi di lavoro a basso rischio ma ad alto impatto.
- Scala responsabilmente: Espandi la copertura con metriche di governance come l'accordo tra annotatori, il rispetto degli SLA e i pannelli di controllo dell'equità. Collabora con esperti: Sfrutta fornitori come le soluzioni di intelligenza artificiale di Uber per scalare a livello globale, piattaforme comprovate e una rapida implementazione.
Conclusione: L'IA di Agentic ha bisogno dello stack giusto
L'intelligenza artificiale di Agentic non è una funzionalità "plug-and-play". Per funzionare su scala aziendale, è necessaria una base di orchestrazione, governance, pipeline di dati e sistemi di valutazione.
Le soluzioni di intelligenza artificiale di Uber combinano tecnologia, forza lavoro e governance per offrire questo servizio oggi stesso, aiutando le aziende a ottenere risultati più rapidi, economici e di qualità superiore grazie all'intelligenza artificiale di Agentic.
Perché nel 2026 i vincitori non si limiteranno a implementare l'IA. Lo ridimensionerà in modo responsabile, con lo stack giusto.
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