數十年來, 自動化一直是提高企業效率的基石。機器人流程自動化 (RPA)、工作流程腳本和機器學習模型可簡化任務、減少錯誤並加速取得成果。但到了 2025 年, 光有效率已經遠遠不夠了。企業需要的系統不僅能執行任務, 還能推理、適應和自我指導。

加入 Agentic AI, 成為下一波企業智慧的代名詞。傳統 AI 需要在預先設定的限制內運作, 而 Agentic AI 系統則展現出自主性、目標導向行為和適應能力, 讓系統能夠處理動態的現實複雜情況, 並儘可能減少監督。

本文將探討 Agentic AI 如何重新定義各行各業的工作流程、它現在的重要性, 以及 Uber AI 解決方案如何在全球推動這一轉變。

自動化一直與速度和規模有關。機器人和機器學習模型會執行重複性任務, 但缺乏適應環境變化的彈性。

Agentic AI 更進了一步:

1. 任務分解與協調: 將復雜的目標分解成可管理的子任務。
2. 自我修復工作流程: 偵測故障、調整方法並自行恢復。
3. 目標導向的行為: 根據企業目標確定行動的優先順序和順序。
4. 人為參與的管控: 確保監督沒有微觀管理。

這種演變不僅僅是技術層面的, 它代表了一種新的企業範式:工作流程彈性、適應能力強且自主。

1. 自主權: 系統在防護欄內獨立運作, 減少持續人為監控的需要。
2. 編排: 多位客服人員可以無縫協調, 就像企業中的部門一樣, 以交付成果。
3. 意見回饋循環: 持續學習可確保隨著時間的推移取得更好的績效。
4. 可擴展性: 客服人員可以橫向擴展, 跨領域、跨地區和跨資料類型協調任務。
5. 可解釋性和信任度: 即時控制台和評估架構可確保企業了解客服人員做出決定的原因。

Agentic AI 提供的不只是效率, 還能帶來以下成果:

1. 縮短產品上市時間: 原本需要兩位數的工作流程, 現在可以將工作時數縮短到兩位數。
2. 降低成本: 透過即時編排和減少的人工開銷, 節省更多費用。
3. 更高的品質:品質標準高於 95%, 而業界標準則為 95%。
4. 業務彈性: 自我修復系統可確保系統正常運作和連續性。

Uber 不僅是一家 AI 優先的公司, 每天處理 3,600 萬趟行程, 現在也為企業帶來同樣大規模的自動駕駛基因。

方法如下:

1. u任務: 管理編輯-審查循環、共識模型和評估管道的工作流程編排平台。
2. u標籤: AI 支援的資料標記和管理工具, 可跨文字、音訊、影片、LiDAR 和雷達提供準確的註解。
3. uTest: 擴展的測試解決方案, 具有自我修復的自動化功能, 適用於 App 和系統評估。 全球工作勞動力: 全球超過 880 萬費用所得者啟用了大規模的實際資料收集和模型評估功能。

• 識別需要自主的工作流程, 而不僅僅是自動化。
• 建立管理架構, 確保信任與責任感。
• 採用結合編排、資料和評估工具的模組化技術堆疊。
• 與 Uber AI 解決方案等久經考驗的供應商合作, 提供速度、品質和可擴展性。

2025 年是一個轉折點:超越自動化的企業, 採用 Agentic AI 不僅能優化工作流程, 還能解鎖全新的營運模式。

自主不再是未來派。借助 Uber AI 解決方案的技術堆疊、員工隊伍和全球影響力, 企業現在可以部署 Agentic AI, 以更快、更快地大規模取得更高品質的成果。