Bruk av AI har gått fra eksperimentering til distribusjon i hele bedriften. Den avgjørende faktoren som skiller vinnere fra etternølende i 2025 er ikke hastigheten – det er tillit.

Agentisk AI, med sin autonome, måldrevne natur, kan omforme bransjer på nytt. Men autonomi uten ansvar skaper risiko. Ledere må svare på Hvordan sikrer vi at disse systemene er nøyaktige, rettferdige, trygge og i tråd med verdiene våre?

Det er her styring, bekjempelse av skjevhet og rammeverk for ansvarlig AI kommer inn i bildet. Og det er her Uber AI Solutions hjelper bedrifter med å skalere Agentic AI på en ansvarlig måte.

Ledere vet at fart uten sikkerhetstiltak fører til eksponering. Tillitsrammer må utformes i fra dag én.

Etter hvert som systemene blir mer autonome, multipliseres risikoen:

• Bias-forsterkning: Ukontrollerte opplæringsdata skaper diskriminerende utfall.
• Hallusinasjoner: LLM-er genererer plausible, men unøyaktige resultater.
• Ugjennomsiktig begrunnelse: Bedrifter kan ikke handle ut fra det de ikke forstår.
• Sikkerhet og personvern: Sensitive opplysninger må forbli isolert og samsvare.

Bedrifter implementerer allerede strenge kvalitetsrammer for å sikre tillit:

• Avtale mellom kommentatorer (IAA): Enighet blant flere vurderingspersoner for å bekrefte kvalitet.
• Cohen's Kappa og Fleiss' Kappa: Statistiske mål som vurderer kommentarernes pålitelighet på tvers av evaluatorer.
• Gyldne datasett: Utvalgte bakkesannhetseksempler for referansemåling.
• Overholdelse av tjenestenivåavtale: Nøyaktighet og behandlingstid innbakt i driftskontrakter.

Disse kvalitetsmålingene skaper observerbare, repeterbare tillitssignaler som bedrifter kan stole på.

Bias er ikke bare en teknisk feil. det er en omdømme- og forskriftsrisiko.

Effektive strategier for risikoreduksjon inkluderer

• Red-teaming og kontradiktorisk testing: Stresstesting av AI mot partiske eller skadelige påminnelser.
• Konsensusmerking: Bruk av ulike vurderingspersoner på tvers av geografi, kjønn og bakgrunn for å redusere systemsk skjevhet.
• Tilbakemeldinger: Gjennomsiktige revisjoner forbedrer hele tiden systemets rettferdighet.
• Kontrollpaneler for skjevhet: Innsyn i sanntidsmodellbeslutninger og demografisk innvirkning.

Dette er et eksempel på: Ubers interne sikkerhetsmodeller flagget opp partiske avvisningsmønstre i sjåførerregistreringene. Ved å endre merking av data og innføre konsensusbasert evaluering ble partiskhet redusert og rettferdighet gjenopprettet.

Ansvarlig AI krever at man omgjør abstrakte verdier til konkret praksis:

• Rettferdighet: Ulike datakilder og evaluatorer.
• Ansvarlighet: Revisjonsspor, kontrollpanel for forklaring, overvåking av SLA.
• Åpenhet: Dokumentert modellavstamning, opprinnelse av datasett og beslutningsprosesser.
• Sikkerhet: Testing under ekstreme scenarioer, bias injection og red-teaming.
• Personvern: Sikker dataisolering og samsvarssertifiseringer.

Når bedrifter implementerer disse prinsippene, går Agentic AI over fra risikabel autonomi til klarert autonomi.

Uber har brukt nesten et tiår på å balansere autonomi og tillit i sin egen virksomhet: fra svindeldeteksjon i sanntid til systemer for AV-persepsjon. Nå bringer Uber AI Solutions denne operative håndboken til bedrifter.

Slik hjelper vi deg:

• Over 98 % kvalitetsstandarder sammenlignet med 95 % i bransjen.
• Global konsert + ekspertarbeidsstyrke: Over 8,8 millioner ansatte verden over tilbyr ulike evalueringsgrupper.
• uLabel-plattform: Automatisert forhåndsmerking, konsensusmodellering, gylden datasettvalidering.
• uTask-organisering: Sikrer sporbarhet på tvers av arbeidsflyter, med kontrollpanel for overvåking i sanntid.
• uTestevaluering: Red-teaming, innsamling av preferansedata og side-by-side sammenligninger for sikkerhetsvalidering.

• Gå gjennom AI-forsyningskjeden din – sørg for at datasett, kommentarer og evalueringspipelines er skjevhetssjekket.
• Bruk beregninger som betyr noe – ikke bare nøyaktighet, men også beregninger for rettferdighet, avtale mellom vurderere, overholdelse av tjenestenivåavtale og rettferdighet.
• Integrer HITL-tilsyn – «menneske-i-løkken»-modeller sørger for sikkerhet der den betyr mest.
• Partner deg med pålitelige leverandører – skalering av ansvarlig AI krever erfaring, global rekkevidde og domeneekspertise.

I 2025 har ikke bedrifter råd til å behandle tillit som en ettertanke. Det må være grunnlaget for bruk av Agentic AI.

Ved å bygge inn styring, begrensende tiltak og ansvarlig AI-praksis kan ledere distribuere systemer som ikke bare er kraftige, men også etiske, rettferdige og trygge.

Uber AI Solutions hjelper bedrifter med å operasjonalisere denne tilliten i global skala, og leverer autonomi med ansvar. Fordi i Agentic AI-tiden er tillit ikke valgfritt – det er den eneste veien videre.