エグゼクティブは、コストの超過、SLA の遵守、一貫性のない品質というストーリーを把握しています。

将来を期待されていたにもかかわらず、従来の AI の導入は費用がかかり、非効率的でした。

• 手動ワークフロー: ラベル付け、評価、修正を人間のオペレーターに大きく依存します。
• モデルの精度が低い: 不適切にラベル付けされたデータやバイアスのあるデータセットは、再調査や遅延につながります。
• インフラストラクチャのサイロ: 分断されたシステムは、コストを増加させ、統合の速度を低下させます。
• スケーラブルなボトルネック: 新しい市場またはドメインを追加するには、多大な経費が必要です。

エージェント AI は、すべてのワークフローに自律性とオーケストレーションを組み込むことで、方程式を覆します。

1. より迅速なサービス提供
2. 複雑なワークフローを数週間から数日に短縮しました。
3. 大手テクノロジー企業の顧客: 営業開始までの時間が 2 桁の日から 2 桁の時間に短縮されました。
4. クライアントベースの SLA 遵守率が 99% 以上。
5. コスト削減
6. オンデマンドの従業員であるため、固定経費はかかりません。
7. 自動化とオーケストレーションで、手動での介入を減らすことができます。
8. すべてのプログラム全体で高い % のコスト削減。
9. より高い品質 (正確性が 98% 以上) 95% の業界標準)。
10. 合意によるラベリングとグローバル評価者プールを通じたバイアスの軽減。
11. 継続的に検証することで、本番環境でのエラーや、コストのかかるロールバックを減らすことができます。

エージェント AI は現在のコストを削減するだけでなく、時間の経過とともに効率を高めます。

• 学習ループ: 継続的なフィードバックにより、エージェントはより良いサービスを提供できます。
• バイアスに関するダッシュボード: 評判に関するリスクと規制当局へのペナルティを軽減します。
• 総合データ: 端のケースに対応しながら、収集のコストを削減します。
• スケーラビリティ: 同じスタッフは、部分的なコストを増加させることなく、他のドメイン(金融、ヘルスケア、小売)に拡大することができます。

Uber は、10 年近くをかけて世界規模で AI ファーストなシステムを構築してきました。今回の Uber AI ソリューションは、企業に同様のコスト、スピード、品質の高い技術を提供します。

• グローバルのギグワーカー(880 万人以上の稼働者): 200 を超える言語と 30 を超えるドメインにまたがる、スケーラブルでオンデマンドのキャパシティを提供します。
• uTask オーケストレーションプラットフォーム: SLA の追跡と合意の検証により、ワークフロー管理を自動化します。
• uLabel データ厳選ツール: ラベルの事前チェック、ゴールドデータセット、自動品質保証。
• uTest テスト用プラットフォーム: レッドチーム分け、嗜好に関するデータの収集、大規模なバイアス軽減。
• エンドツーエンドのライフサイクルサポート: データの収集→ラベリング→テスト→評価→展開。

1. 広告費用対効果の再構築: 「費用はいくらですか」という質問だけはしないでください。 — 「それによって何が節約できるのか?」と尋ねる時間、手戻り、リスクにおいて、
2. 成果報酬型のモデルを採用する: 品質と所要時間が関連付けられた SLA(サービス品質保証)によって、説明責任が確保されます。
3. 正確性を超えて品質を測定する: アノテーター間の合意、SLA 遵守、公正性指標が含まれます。
4. 責任を持って規模を拡大する: モジュール型の積み重ねを使用して、試験運用をグローバル ワークフローに展開します。
5. 実績のある事業者との提携: Uber AI ソリューションのような企業は、これらの課題を世界規模ですでに解決しています。

2026 年、エージェント AI はモデルの精度だけでなく、経済性の向上も実現します。市場に出るまでの時間の短縮、低コスト、より品質の高いことは、競合する優先事項ではありません。自律性とオーケストレーションが組み込まれている場合、それらが連携して提供されます。

Uber AI ソリューションを利用する場合、スピード、節約、規模のいずれかを選択する必要はありません。その 3 つが、今日から手に入ります。

エージェント AI の時代では、真のイノベーションはアルゴリズムだけではないためです。それは、提供するビジネスの成果にあります。