与单独运作的传统人工智能模型不同, 智能体人工智能:

• 自主: 客服代表独立行事, 很少受到监督。
• 协调: 多智能体系统必须跨域协作。
• 目标驱动: 产出与业务目标相一致, 而不仅仅是投入。
• 已评估: 必须持续监控系统的偏差、安全性和准确性。

要在企业范围内实现这一目标, 就需要整合多个技术、劳动力和治理层面。

人工智能代理的决策能力取决于其训练和评估所依据的数据。企业需要:

• 跨多个领域的准确大型带标签数据集。
• 极端情况的综合数据和模拟。
• 金融、医疗保健和零售等领域的专业知识。

如果没有这个基础, 自主客服代表就无法达到企业级的准确性和信任标准。

打造合适的技术栈可在三个方面带来回报:

• 速度: 将产品上市时间从两位数的天数缩短为两位数的小时数。
• 费用: 通过流程协调、自动化和劳动力优化, 节省 % 的费用。
• 质量: 准确度超过 98%, 而行业标准准确度为 95%。

优步人工智能解决方案为企业提供可靠的端到端技术栈:

• u 任务: 工作流程编排平台, 可管理编辑-审核循环、共识模型和实时监控。
• u 标签: 高级注释和管理工具, 包含预标记检查、黄金数据集验证和共识建模。
• 测试: 通过自动质量保证、对抗性测试和人工监督进行模型和应用测试。
• 全球零工工作者(超过 880 万人): 以 200 多种语言跨 30 多个领域的实际数据收集和评估。
• 治理框架: 内置管理面板、服务级别协议 (LA) 跟踪和偏见审核功能。

• 评估准备情况: 确定需要自主化(不仅仅是自动化)的工作流程。
• 全栈地图要求: 定义业务流程、数据和治理层面。
• 先从试点开始: 在低风险但高影响力的工作流程中部署客服代表。
• 以负责任的方式扩大规模: 利用治理指标(如标注者间一致性、服务级别协议(服务级别协议)遵守情况和公平性管理面板)扩大覆盖范围。 与专家合作: 利用优步人工智能解决方案等提供商的服务, 在全球范围内探索可靠的平台, 并快速部署。

gentic AI 不是“即插即用”功能。它需要一个多方面的基础, 包括协调、治理、数据渠道和评估系统, 以便在企业范围内发挥作用。

优步人工智能解决方案将技术、劳动力和治理相结合, 以提供这一技术栈, 帮助企业更快、更低成本地充分利用gentic AI, 获得更高质量的成果。

因为到 2026 年, 成功者将不仅仅会部署人工智能。他们将以负责任的方式扩展业务, 并选择合适的技术栈。