2024 m. ir 2025 m. generatyvus dirbtinis intelektas („GenAI“) atkreipė dėmesį į svarbiausius įspūdžius – dideliu mastu generavo tekstą, vaizdus ir kodą. Tačiau žvelgiant į 2026 m., vadovai užduoda griežtesnį klausimą: Kaip AI gali pereiti nuo turinio kūrimo prie verslo sprendimų priėmimo?

Atsakymas slaugo „Agent“ dirbtiniu intelektu – lygmeniu, kuris „GenAI“ kūrybinius rezultatus paverčia autonominėmis, tikslo skatinamomis sprendimų priėmimo sistemomis. Susiejus „Agentic AI“ ir „GenAI“ suteikia įmonėms galimybę pereiti prie pasyvių įrankių ir prisitaikyti prie sprendimų priėmimo variklius.

• Generatyvus DI = kūrimas. Joje generuojami tekstai, vaizdai ir rekomendacijos.
• Agent AI = koordinavimas + veiksmas. Ji planuoja, išskaido tikslus ir vykdo visose darbo eigose.
• Jie kartu sudaro sprendimų srautus: „GenAI“ suteikia parinktis; atstovas AI įvertina, atrenka ir įvykdo.

Ši galimybių suvestinė leidžia įmonėms pereiti nuo reaktyvių rezultatų prie aktyvių strategijų.

„Agent“ dirbtinis intelektas pristato organizavimo lygmenis, kurių trūksta „GenAI“:

• Užduoties išskaidymas – strateginio tikslo suskirstymas į tarpinius tikslus.
• Atsiliepimų ciklas – „GenAI“ rezultatų įvertinimas naudojant pageidavimų duomenis, lygmenį šalia kito ir žymint sutarimą.
• Pritaikymas realiuoju laiku – kurso keitimas, kai keičiasi informacija arba kontekstas.
• Kelių agentų bendradarbiavimas – specializuoti agentai, kurie rūpinasi pagrindimu, įvertinimu ir vykdymu.

„GenAI“ sugeneruoja „kas“, o „Agently AI“ nustato kaip ir kodėl.

Norint pritaikyti įmonėms, reikalinga platforma, kurioje būtų integruota:

• Didelių kalbų modeliai (LLM), skirti turiniui generuoti.
• Mokymosi stiprinimas naudojant žmonių atsiliepimus (RLHF) nuostatų optimizavimui.
• daugiarūšiai duomenys (tekstas, garsas, vaizdo įrašas, jutiklių duomenys).
• Vertinimo sistemos: išsamios peržiūros, šališkumo aptikimas, sutarimo žymėjimas.
• Raudonoji komanda atlieka patikimumo ir saugumo patikrinimus.

Šis derinys užtikrina, kad sprendimai būtų ne tik kūrybingai, bet ir tikslūs, paaiškinami ir patikimi.

• Greitis: Sprendimai, priimti realiuoju laiku, palyginus su neautomatine analize.
• Tikslumas: Atstovai nuolat tobulina rezultatus naudodami kokybės rodiklius.
• Mokėjimas: Kelių agentų organizavimas suteikia galimybę įmonėms vienu metu atlikti tūkstančius darbo eigų.
• Pasitikėjimas: Skaidrios vertinimo sistemos sumažina Haliucinacijas ir šališkumą.

„Uber“ AI sprendimai suteikia infrastruktūrą, sunkumus ir valdymo modelius, kuriuos įmonėms reikia susieti su „GenAI“

agentas DI:

• Duomenų rinkimas ir anotavimas daugiau nei 200 kalbų ir daugiau nei 30 domenų (finansų, medicinos, STEM).
• modelių įvertinimas mastu – išsamus palyginimas, pageidavimų įvertinimas, „Gold“ duomenų rinkiniai ir dar daugiau.
• Tokios platformos kaip „uLabel“ ir „uTask“ – suteikia galimybę organizuoti, kuruoti ir valdyti AI darbo eigas.
• Pasaulinė darbo jėga (dirba daugiau nei 8,8 mln. pajamų) – užtikrinami įvairūs atsiliepimai, siekiant sumažinti sisteminį šališkumą.

1. Ne tik turinio rezultatai: Paklauskite, kaip AI gali priimti sprendimus, ne tik juodraščius.
2. investuokite į organizavimo lygmenis: Užtikrinkite, kad „GenAI“ būtų susieta su atstovų priežiūra.
3. Taikykite nuolatinį vertinimą: Nuostatų duomenys, šališkumo kelionių suvestinės ir PLS laikymasis yra draudžiami.
4. Bendradarbiaukite su patikimais tiekėjais: Naudokite patikrintas platformas ir įvairius darbuotojus, kad pasiektumėte mastą.

2024 m. buvo siekiama įrodyti, kad DI gali generuoti. 2025 m. buvo siekiama padidinti šiuos rezultatus. 2026 m. – tai patikimų DI sprendimų priėmimas.

Derindamos „GenAI“ kūrybines galias su „Agent“ dirbtinio intelekto organizavimu, įmonės gali sukurti prisitaikančias, autonomines ir paaiškinamas sprendimų sistemas, kurios lemia realius verslo rezultatus.

Be to, naudodamos „Uber“ AI sprendimus, kurie teikia duomenis, platformas ir pasaulinį mastu, įmonės gali užtikrintai žengti į šią naujovę.