විධායකයින් කතාව දන්නවා: පිරිවැය ඉක්මවා යාම, SLAs මඟහැරීම සහ නොගැලපෙන ගුණාත්මකභාවය.

එහි පොරොන්දුව තිබියදීත්, සාම්ප්රදායික AI සම්මත මිල අධික හා අකාර්යක්ෂම වී ඇත:

• අතින් කරන වැඩ ප් රවාහ: ලේබල් කිරීම, ඇගයීම සහ නිවැරදි කිරීම් සඳහා මානව ක් රියාකරුවන් මත ඉහළ විශ්වාසය.
• අඩු ආදර්ශ නිරවද්යතාව: දුර්වල ලෙස ලේබල් කරන ලද හෝ පක්ෂග් රාහී දත්ත සමුදායන් නැවත වැඩ කිරීමට සහ ප් රමාද වීමට හේතු වේ.
• යටිතල පහසුකම් සිලෝස්: විසන්ධි කළ පද්ධති පිරිවැය වැඩි කරන අතර ඒකාබද්ධ කිරීම මන්දගාමී කරයි.
• පරිමාණ බාධක: නව වෙළඳපොලවල් හෝ වසම් එකතු කිරීම සඳහා දැවැන්ත ඕවර්හෙඩ් අවශ් ය වේ.

නියෝජිත AI සෑම කාර්ය ප් රවාහයකටම ස්වයං පාලනයක් සහ වාද් ය වෘන්දයක් කාවැද්දීමෙන් සමීකරණය පෙරළයි.

1. කඩිනම් කාලයට වෙළඳපොළට
2. සති සිට දින දක්වා සංකීර්ණ වැඩ ප් රවාහයන් සම්පීඩනය වේ.
3. විශාල තාක්ෂණික පාරිභෝගිකයා: වෙළඳපොළ වේලාවෙන් වේලාවට ඉලක්කම් දෙකේ සිට ඉලක්කම් දෙකේ වේලාවන් දක්වා අඩු කරන ලදී.
4. සේවාදායකයින් පදනම් කරගත් SLA අනුකූලතාව 99%+.
5. අඩු පිරිවැය
6. On-demand ශ් රම බලකාය = fixed overhead නැත.
7. ස්වයංක් රීයකරණය + වාද් ය වෘන්දය = අඩු අත්පොත මැදිහත්වීම්.
8. වැඩසටහන් හරහා ඉහළ % පිරිවැය ඉතුරුම්.
9. උසස් තත්ත්වයේ (98%+ නිරවද්යතාව එදිරිව. 95% කර්මාන්ත ප් රමිතිය).
10. සම්මුති ලේබල් කිරීම සහ ගෝලීය ඇගයීම් සංචිත හරහා නැඹුරුව අවම කිරීම.
11. අඛණ්ඩ වලංගු නිෂ්පාදන දෝෂ හා මිල අධික rollbacks අඩු කරයි.

Agentic AI අද පිරිවැය අඩු කරනවා පමණක් නොව — එය කාලයත් සමඟ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කරයි.

• ඉගෙනුම් ලූප්: අඛණ්ඩ ප් රතිපෝෂණය සමඟ නියෝජිතයින් වඩා හොඳ වේ.
• පක්ෂග් රාහී ඩෑෂ්බෝඩ: ප් රකට අවදානම් සහ නියාමන දඬුවම් අඩු කිරීම.
• කෘතිම දත්ත: අද්දර නඩු ආවරණය කරන අතරතුර එකතු කිරීමේ පිරිවැය අඩු කරයි.
• පරිමාණය: සමානුපාතික පිරිවැය වැඩිවීමකින් තොරව එකම තොගයට වසම් (මූල් ය, සෞඛ් ය සේවා, සිල්ලර) හරහා පුළුල් කළ හැකිය.

Uber ගෝලීය පරිමාණයෙන් AI-පළමු පද්ධති ගොඩනැගීම සඳහා දශකයකට ආසන්න කාලයක් ගත කර ඇත. දැන්, Uber AI විසඳුම් ව් යවසායන් සඳහා එකම පිරිවැය-වේගී ගුණාත්මක ඩීඑන්ඒ ගෙන එයි.

• ගෝලීය ගිග් ශ් රම බලකාය (8.8M + උපයන්නන්): 200+ භාෂා සහ 30+ වසම් හරහා පරිමාණය කළ හැකි, ඉල්ලුම අනුව ධාරිතාව සපයයි.
• uTask වාදක ප්ලැට්ෆෝමය: SLA නිරීක්ෂණය සහ සම්මුති වලංගුකරණය සමඟ කාර්ය ප් රවාහ කළමනාකරණය ස්වයංක් රීය කරයි.
• uLabel දත්ත සැකසුම් මෙවලම: පෙර ලේබල් කිරීමේ චෙක්පත්, රන් දත්ත කට්ටල සහ ස්වයංක් රීය තත්ත්ව සහතිකකරණය.
• uTest පරීක්ෂණ වේදිකාව: Red-teaming, preference data collection, and bias minigation at scale.
• END සිට END දක්වා ජීවන චක් රය සඳහා සහය: දත්ත එකතු → කිරීමේ ලේබල් කිරීමේ → පරීක්ෂණ → ඇගයීම් → යෙදවීමෙන්.

1. නැවත සකසන්න ROI: "එය වියදම් කරන්නේ කුමක් ද?" — "එය ඉතිරි කරන්නේ කුමක් ද?" කාලය, නැවත වැඩ කිරීම සහ අවදානම ගැන විමසන්න.
2. ගෙවීම් සඳහා කාර්ය සාධන මාදිලි අනුගමනය කරන්න: ගුණාත්මකභාවය සහ හැරවීම සමඟ බැඳී ඇති SLAs වගවීම සහතික කරයි.
3. නිරවද්යතාවයෙන් ඔබ්බට ගුණාත්මකභාවය මැනීම: Inter-annotator ගිවිසුම, SLA අනුකූලතාව සහ සාධාරණත්ව ප් රමිතික ඇතුළත් වේ.
4. වගකීමෙන් පරිමාණය කරන්න: මොඩියුලර් අට්ටි භාවිතා කරමින් ගෝලීය වැඩ ප්රවාහයන් බවට ගුවන් නියමුවන් පුළුල් කරන්න.
5. ඔප්පු කළ ක් රියාකරුවන් සමඟ හවුල්කරු වන්න: Uber AI Solutions වැනි ව් යවසායන් දැනටමත් ගෝලීය පරිමාණයෙන් මෙම අභියෝග විසඳී ඇත.

2026 දී, නියෝජිත AI යනු වඩා හොඳ ආකෘති ගැන පමණක් නොවේ — එය වඩා හොඳ ආර්ථිකයක් ගැන ය. වේගයෙන් කාලයෙන් කාලයට වෙළඳපොළට, අඩු පිරිවැය සහ ඉහළ ගුණාත්මකභාවය තරඟකාරී ප් රමුඛතා නොවේ; ස්වයං පාලනයක් සහ වාද් ය වෘන්දයක් ගොඩනඟන විට ඒවා එකට ලබා දෙනු ලැබේ.

Uber AI විසඳුම් සමඟින්, ව් යවසායකයින්ට වේගය, ඉතුරුම් හෝ පරිමාණය අතර තෝරා ගැනීමට අවශ් ය නොවේ. තුන්දෙනාම අද — තුන්දෙනාම අද

මක්නිසාද යත් නියෝජිත AI යුගයේ සැබෑ නවෝත්පාදනය ඇල්ගොරිතමවල පමණක් නොවේ. එය ඔවුන් බෙදාහරින්න ව්යාපාර ප්රතිඵල තුළ ය.