ایگزیکٹوز اس کہانی کو جانتے ہیں: لاگت میں اضافے، چھوٹے SLAs اور غیر مطابقت پذیر معیار۔

اس کے وعدے کے باوجود، روایتی AI اپنانا مہنگا اور غیر موثر رہا ہے:

• مینوئل ورک فلوز: لیبلنگ، تشخیص اور اصلاحات کے لیے انسانی آپریٹرز پر زیادہ انحصار ۔
• کم ماڈل کی درستگی: ناقص لیبل والے یا متعصب ڈیٹا سیٹس دوبارہ کام کرنے اور تاخیر کا باعث بنتے ہیں ۔
• انفراسٹرکچر سیلوز: منقطع سسٹمز اخراجات میں اضافہ کرتے ہیں اور انضمام کی رفتار کم کرتے ہیں۔
• پیمائش کی رکاوٹیں: نئی مارکیٹس یا ڈومینز شامل کرنے کے لیے بڑے پیمانے پر اوور ہیڈ کی ضرورت ہوتی ہے۔

ایجنٹ AI ہر ورک فلو میں خودمختاری اور آرکسٹریشن کو سرایت کرکے مساوات کو پلٹاتا ہے ۔

1. زیادہ وقت سے مارکیٹ تک
2. پیچیدہ کام کے بہاؤ کو ہفتوں سے دنوں تک کمپریس کیا جاتا ہے ۔
3. بڑا ٹیک کسٹمر: وقت سے مارکیٹ دو ہندسوں کے دنوں سے کم ہو کر دو ہندسوں کے اوقات میں آ گئی ہے ۔
4. 99%+ پر کلائنٹ پر مبنی SLA کی پابندی۔
5. کم اخراجات
6. بر مطالبہ افرادی قوت = کوئی مقررہ اوور ہیڈ نہیں ۔
7. آٹومیشن + آرکیسٹریشن = کم دستی مداخلتیں ۔
8. پروگراموں میں زیادہ % لاگت کی بچت ۔
9. اعلی کوالٹی (98%+ درستگی بمقابلہ 95% صنعت کا معیار )۔
10. متفقہ لیبلنگ اور عالمی تشخیص کنندہ پولز کے ذریعے تعصب کو کم کرنا ۔
11. مسلسل توثیق پیداوار کی غلطیوں اور مہنگے رول بیک کو کم کرتی ہے ۔

ایجنٹ AI صرف آج کے اخراجات میں کمی نہیں کرتا ہے — یہ وقت کے ساتھ کارکردگی کو یکجا کرتا ہے ۔

• لرننگ لوپس: مسلسل تاثرات کے ساتھ ایجنٹس بہتر ہو جاتے ہیں ۔
• تعصب ڈیش بورڈز: شہرت کے خطرے اور ریگولیٹری جرمانے کو کم کریں۔
• مصنوعی ڈیٹا: کنارے کے معاملات کو ڈھکنے کے دوران جمع کرنے کے اخراجات میں کمی کرتا ہے ۔
• پیمائش کی اہلیت: متناسب لاگت میں اضافے کے بغیر ایک ہی اسٹیک پورے ڈومینز (فنانس، ہیلتھ کیئر، ریٹیل) میں پھیل سکتا ہے ۔

Uber نے عالمی سطح پر AI-first سسٹمز بنانے میں تقریباً ایک دہائی صرف کی ہے۔ اب، Uber AI Solutions انٹرپرائزز کے لیے ایک ہی رفتار کے معیار کا ڈی این اے لاتا ہے ۔

• عالمی GIG افرادی قوت (8.8M + کمانے والے): 200+ زبانوں اور 30+ ڈومینز میں قابل بر مطالبہ دستیابی فراہم کرتا ہے ۔
• uTask آرکیسٹریشن پلیٹ فارم: SLA ٹریکنگ اور اتفاق رائے کی توثیق کے ساتھ ورک فلو مینجمنٹ کو خودکار بناتا ہے ۔
• uLabel ڈیٹا کیوریشن ٹول: لیبلنگ سے پہلے کی جانچیں، سنہری ڈیٹا سیٹس، اور خودکار معیار کی ضمانت ۔
• uTest ٹیسٹنگ پلیٹ فارم: ریڈ ٹیمنگ، ترجیحی ڈیٹا اکٹھا کرنا، اور بڑے پیمانے پر تعصب کو کم کرنا ۔
• اینڈ ٹو اینڈ لائف سائیکل سپورٹ: ڈیٹا اکٹھا کرنے ← لیبلنگ ← ٹیسٹنگ ← تشخیص ← تعیناتی سے۔

1. ROI کو ری فریم کریں: صرف یہ نہ پوچھیں کہ "اس کی قیمت کیا ہے ؟" — وقت، دوبارہ کام اور خطرے میں" اس سے کیا بچتا ہے ؟" پوچھیں ۔
2. کارکردگی کے لیے ادائیگی کے ماڈلز اپنائیں: معیار اور تبدیلی سے وابستہ SLAs احتساب کو یقینی بناتے ہیں ۔
3. درستگی سے بالاتر معیار کی پیمائش کریں: بین تشریح کنندہ کا معاہدہ، SLA کی تعمیل اور انصاف کے میٹرکس شامل کریں۔
4. ذمہ داری سے اسکیل کریں: ماڈیولر اسٹیک کا استعمال کرتے ہوئے پائلٹس کو عالمی ورک فلوز میں وسعت دیں ۔
5. ثابت شدہ آپریٹرز کے ساتھ پارٹنر: Uber AI Solutions جیسی انٹرپرائزز پہلے ہی عالمی سطح پر ان چیلنجز کو حل کر چکی ہیں ۔

2026 میں، Agentic AI صرف بہتر ماڈلز کے بارے میں نہیں ہے بلکہ یہ بہتر معاشیات کے بارے میں ہے۔ مارکیٹ سے زیادہ تیز وقت، کم لاگتیں اور اعلی معیار مسابقتی ترجیحات نہیں ہیں؛ جب خود مختاری اور آرکیسٹریشن شامل ہوں تو انہیں ایک ساتھ ڈیلیور کیا جاتا ہے۔

Uber AI سلوشنز کے ساتھ، انٹرپرائزز کو رفتار، بچت یا پیمانے میں سے کسی ایک کا انتخاب کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ انہیں تینوں ملتے ہیں — آج ۔

کیونکہ Agentic AI کے دور میں، اصل جدت صرف الگورتھم میں نہیں ہے۔ یہ ان کاروباری نتائج میں ہے جو وہ ڈیلیور کریں گے ۔