В 2024 и 2025 году тип генеративного ИИ (GenAI) был в центре внимания: текст, изображения и код можно создавать в больших объемах. Но по мере приближения 2026 года у руководителей возникнет вопрос: Как ИИ может перейти от создания контента к принятию бизнес-решений?

Ответ кроется в агентном ИИ — уровне, который трансформирует аналитические данные GenAI в автономные, адресные системы принятия решений. Совместное использование Агентного ИИ и GenAI позволяет предприятиям перейти от просто к альтернативным инструментам в сфере автоматизированного принятия решений.

• Генерационный ИИ = Созидание. Создает текст, изображения и рекомендации.
• Агентный ИИ = координация + действие. Оно планирует, разбивает на части цели и выполняет все рабочие процессы.
• Вместе они формируют воронку принятия решений: GenAI предоставляет варианты; Агент ИИ оценивает, выбирает и выполняет.

Этот баланс возможностей позволяет организациям переходить от быстрого реагирования на упреждающие стратегии.

Агентный ИИ предлагает следующие этапы организации:

• Декомпозиция задания — разбивка стратегической цели на подцели.
• Циклы обратной связи — оценка результатов GenAI на основе данных о предпочтениях, взаимном сравнении и маркировке на основе всеобщего согласия.
• Адаптивность в реальном времени — изменение курса при изменении исходных данных или ситуации.
• Сотрудничество между несколькими агентами — специализированные агенты для обоснования, оценки и выполнения заказов.

Представьте, что GenAI определяет «что», а агентный ИИ — «как» и «почему».

Для перехода на корпоративное приложение нужна многоядерная платформа, включающая:

• модели больших языков (LLM) для создания контента.
• Обучение с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF) для оптимизации предпочтений.
• Данные мультимодальных устройств (текст, аудио, видео, данные с сенсора).
• Платформа оценки: сопутствующие проверки, обнаружение предубеждений, оценка на основе всеобщего согласия.
• Объединенная команда Red Team для тестирования надежности и безопасности.

Благодаря этому решения будут не только интересными, но и точными, объяснимыми и надежными.

• Скорость: Решения, принимаемые в режиме реального времени, по сравнению с анализом в ручном режиме.
• Точность: Агенты постоянно уточнить показатели качества.
• Масштабируемость: Оркестрация несколькими агентами позволяет организациям одновременно обрабатывать тысячи рабочих процессов.
• Доверие: Благодаря прозрачной процедуре оценки снижаются уровень ложных представлений и предубеждений.

Решения Uber на основе ИИ предоставляют компаниям инфраструктуру, гибкие рабочие места и модели управления, необходимые для баланса GenAI с

Агент ИИ:

• Сбор данных и аннотаций более чем на 200 языках в более чем 30 доменах (финансах, медицине, STEM).
• Всесторонняя оценка модели с помощью параметрического сравнения, ранжирования предпочтений, эталонных наборов данных и многого другого.
• Такие платформы, как uLabel и uTask, позволяют координировать, курировать и контролировать рабочие процессы на основе ИИ.
• Сотрудники по всему миру (от 8,8 млн сотрудников) — различные системы обратной связи для предотвращения систематических предубеждений.

1. Не только предоставление контента: Спрашивайте, как ИИ может принимать решения, а не только черновики.
2. Инвестиции в уровень баланса: Убедитесь, что с помощью GenAI действует агентский надзор.
3. Примените недавнюю оценку Данные о предпочтениях, панели управления систематическими ошибками и соблюдение соглашения об уровне обслуживания не подлежат пересмотру.
4. Сотрудничайте с надежными поставщиками: Размещайте проверенные платформы и разноплановых сотрудников для масштабирования.

2024 год был периодом доказательства того, что ИИ может генерировать еду. В 2025 году компания Uber должна была масштабировать эти результаты еще больше. Платформа 2026 года ― это масштабы принятия решений на основе ИИ, которым можно доверять.

Сочетая в себе новые возможности GenAI с инициативами Агентного ИИ, предприятия могут создавать автономные, автономные и объяснимые системы принятия решений, которые приносят компании реальный доход.

И с решениями Uber на основе ИИ, предоставляющими данные, платформами и глобальным масштабом, предприятия могут уверенно осваивать этот новый уровень.