I 2024 og 2025 tok Generative AI (GenAI) oppmerksomhet ved å produsere tekst, bilder og kode i stor skala. Men når vi går inn i 2026, stiller ledere et skarpere spørsmål: Hvordan kan AI gå fra å skape innhold til å ta forretningsmessige beslutninger?

Svaret ligger i Agentic AI – et lag som forvandler GenAIs kreative resultater til autonome, måldrevne beslutningssystemer. Når de kombineres, gjør Agentic AI og GenAI det mulig for bedrifter å bevege seg fra passive verktøy til tilpasningsdyktige beslutningsprosesser.

• Generativ AI = Oppretting. Den genererer tekst, bilder og anbefalinger.
• Agentisk AI = Orkestrering + Action. Den planlegger, dekomponerer mål og utfører på tvers av arbeidsflyter.
• Sammen utgjør de beslutningsrutiner: GenAI tilbyr alternativer; Agentisk AI evaluerer, velger og kjører.

Denne kombinasjonen av evner gjør at virksomheter kan gå fra reaktive resultater til proaktive strategier.

Agentic AI introduserer organisasjonslag som GenAI mangler:

• Oppgavedekomponering – del et strategisk mål inn i delmål.
• Tilbakemeldingssløyfer – evaluering av GenAI-utdata via preferansedata, side-ved-side-sammenligninger og konsensusmerking.
• Mulighet for tilpasning i sanntid – kursen endres når innspill eller kontekster endres.
• Samarbeid med flere agenter – spesialiserte medarbeidere for resonnement, evaluering og utførelse.

Tenk på GenAI som å generere «hva», mens Agentic AI bestemmer «hvordan» og «hvorfor».

Bedriftsbruk krever en stablet arkitektur som integrerer:

• Store språkmodeller (LLM) for innholdsgenerering.
• Forsterkning av læring med menneskelig tilbakemelding (RLHF) for optimalisering av preferanser.
• Multimodale data (tekst, lyd, video, sensordata).
• Rammer for evaluering: side ved side gjennomganger, påvisning av skjevhet, konsensusmerking.
• Red-teaming for robusthets- og sikkerhetstesting.

Denne kombinasjonen sikrer at beslutningene ikke bare er kreative, men nøyaktige, forklarbare og pålitelige.

• Hastighet: Avgjørelser tatt i sanntid kontra dager med manuell analyse.
• Nøyaktighet: Agenter finjusterer kontinuerlig resultatene med kvalitetsmålinger.
• Skalerbarhet: Orkestrering av flere agenter gjør at bedrifter kan håndtere tusenvis av arbeidsflyter samtidig.
• Tillit: Gjennomsiktige evalueringsrammer reduserer hallusinasjoner og skjevhet.

Uber AI Solutions gir infrastrukturen, arbeidsstokken og styringsmodellene bedrifter trenger for å koble GenAI til

Agentisk AI:

• Datainnsamling og kommentarer på tvers av 200+ språk og 30+ domener (økonomi, medisin, STEM).
• Modellevaluering i stor skala – sammenligninger side om side, preferanserangeringer, gylne datasett og mye mer.
• Plattformer som uLabel og uTask – som muliggjør organisering, kurering og styring av AI-arbeidsflyter.
• Global arbeidsstyrke (8,8 millioner+ inntjenere) – sikrer mangfoldige tilbakemeldingssløyfer for å redusere systemisk skjevhet.

1. Gå lenger enn å skrive ut innhold: Spør hvordan AI kan ta beslutninger, ikke bare utkast.
2. Invester i organisasjonslag: Sørg for at GenAI er koblet med representantskap for tilsyn.
3. Vedta kontinuerlig evaluering: Preferansedata, kontrollpaneler for skjevhet og overholdelse av SLA er ikke omsettelige.
4. Partnerskap med pålitelige leverandører: Implementer velprøvde plattformer og mangfoldig arbeidsstyrke i stor skala.

2024 handlet om å bevise at AI kunne generere. 2025 handlet om å skalere disse resultatene. 2026 handler om pålitelig AI-beslutninger i stor skala.

Ved å kombinere GenAIs kreative kraft med Agentic AIs organisasjon kan bedrifter oppnå tilpasningsdyktige, autonome og forklarbare beslutningssystemer som fremmer reelle forretningsresultater.

Og med Uber AI Solutions – som leverer data, plattformer og global skala – kan bedrifter trygt inn i denne neste grensen.