與孤立運作的傳統 AI 模型不同, Agentic AI 具有以下優點:

• 自動駕駛: 客服人員獨立行事, 幾乎不受監督。
• 協調: 多代理系統必須跨域協作。
• 目標導向: 輸出與業務目標保持一致, 而不僅僅是輸入。
• 評估結果: 必須持續監控系統的偏見、安全性和準確性。

若要在企業範圍內提供此服務, 就需要整合技術、員工和治理的多個層面。

Agentic AI 的決策能力取決於訓練和評估的資料。企業需要:

• 跨多個領域的準確、大規模標記數據集。
• 針對極端案例的綜合資料和模擬。
• 金融、醫療保健和零售等領域的專業知識。

沒有這個基礎, 自主客服人員就無法達到企業級的準確度和信任度標準。

建立正確的堆疊可從三個方面獲得回報:

• 速度: 將產品上市時間從兩位數的天數縮短至時數。
• 費用: 透過協調、自動化和勞動力優化, 節省更多費用。
• 品質: 準確度高達 98% 以上, 而業界標準則高達 95%。

Uber AI 解決方案為企業提供行之有效的端到端技術棧:

• u任務: 管理編輯-審核循環、共識模型和即時監控的工作流程編排平台。
• u標籤: 先進的註解和管理工具, 具備標記前檢查、最佳資料集驗證和一致性建模功能。
• uTest: 使用自動化 QA、對抗性測試和人工監督進行模型和 App 測試。
• 全球零工勞動力 (費用所得者超過 880 萬): 收集和評估實際資料, 提供超過 200 種語言的服務, 涵蓋 30 多個網域。
• 治理架構: 內建控制台、服務等級協議追踪和偏見稽核功能。

• 評估準備情況: 辨別需要自主 (不只是自動化) 的工作流程。
• 地圖堆疊要求: 定義業務流程、資料和管理層級。
• 從試點開始: 在低風險但高影響力的工作流程中部署客服人員。
• 負責任地擴大規模: 使用管理指標 (例如註解者間協議、服務等級協議遵循度和公平性控制台) 擴大涵蓋範圍。 與專家合作: 善用 Uber AI 解決方案等供應商的優勢, 拓展全球業務規模、提供久經考驗的平台, 並實現快速部署。

Agentic AI 並非「即插即用」功能。這需要由編排、管理、資料管道和評估系統等多方面的配合, 才能在企業規模上發揮作用。

Uber AI 解決方案將技術、勞動力和治理結合在一起, 提供當今的這種堆棧, 幫助企業從 Agentic AI 中獲得更快、更便宜、更高品質的成果。

因為在 2026 年, 優勝者將不只是部署 AI。他們會負責地擴展規模, 並提供正確的堆棧。