人工智能的经济效益: 更快的上市时间、更低的成本、更高的质量
September 11, 2025
简介: 2025 年人工智能的新投资回报率公式
AI 已不再处于试点阶段。到 2026 年, 企业将在运营、客户互动和产品创新方面扩展系统。但规模化也带来了一个棘手的问题: 投资回报率是多少?
现在请使用Agentic AI。这是一个目标驱动的自主系统, 不仅可以实现自动化, 还可以更快地将产品推向市场, 降低成本, 并提供更高质量的输出。对于决策者来说, 代理人工智能不仅是一次技术转变, 而且是一次变革。这是商业模式的升级。
本文将探讨智能代理人工智能 (Agentic AI) 的经济效益, 以及优步人工智能解决方案如何帮助企业大规模实现可衡量的回报。
传统人工智能的成本驱动因素
高管们都知道这种情况:成本超支、未达到服务级别协议 (LA) 以及质量参差不齐。
尽管前景乐观, 但传统的人工智能采用成本高昂, 而且效率低下:
- 手动工作流程: 高度依赖人工操作员进行标记、评估和更正。
- 模型准确度低: 标记不当或存在偏见的数据集会导致返工和延误。
- 基础设施孤岛: 独立的系统会增加成本并延缓整合。
- 拓展业务的痛点: 添加新的市场或领域需要大量的开销。
人工智能如何重塑经济效益
AI 代理则打破了常规, 将自主和协调功能嵌入到每个工作流程中。
- 更快地将产品推向市场
- 复杂的工作流程从数周压缩为数天。
- 科技大客户: 产品上市时间从两位数的天数缩短为两位数的小时数。
- 基于客户的 Uber Eats 优食服务水平 (LA) 遵守率达到 99% 以上。
- 降低成本
- 按需劳动力 = 没有固定管理费用。
- 自动化 + 协调 = 减少人工干预。
- 各个方案的成本节省率更高。
- 更高的质量(准确度高于 98%, 95% 的行业标准)。
- 通过共识标签和全球评估人库消除偏见。
- 持续验证可减少生产错误和成本高昂的回退。
倍数: 经济效益为何会随着时间推移而改善
如今, AI 代理不仅能降低成本, 还能长期提高效率。
- 学习循环: 客服代表通过持续反馈获得更好的体验。
- 偏见管理面板: 降低声誉风险和监管处罚。
- 综合数据: 降低催收成本, 同时应对特殊情况。
- 可扩展性: 相同的技术栈可以跨领域(金融、医疗保健、零售)扩展, 而无需成比例增加成本。
优步人工智能解决方案: 代理人工智能背后的经济引擎
近十年来, 优步一直在全球范围内打造人工智能优先的系统。现在, 优步人工智能解决方案为企业带来同样成本效益、速度和质量的理念。
- 全球零工工作者(超过 880 万人): 针对 200 多种语言和 30 多种域名, 提供可按需扩展的容量。
- uTask 业务流程平台: 通过 Uber Eats 优食服务提供商 (LA) 跟踪和共识验证功能, 实现工作流程管理自动化。
- u标签数据管理工具: 预先标记检查、黄金数据集和自动质量保证。
- u Test 测试平台: 红队处理、偏好数据收集, 以及大规模消除偏见。
- 端到端生命周期支持: 从数据收集→标记→测试→评估→部署。
高管在 2026 年实现价值的方法
- 重构投资回报率: 不要只问“价格是多少?” — 问“这能节省哪些费用?”及时、返工和风险。
- 采用按效果付费的模式: 与质量和周转率相关联的服务级别协议可确保问责制。
- 除了准确度之外, 还要衡量质量: 包括注释者间协议、服务级别协议(服务级别协议)遵守情况和公平性指标。
- 以负责任的方式扩大规模: 使用模块组合, 将试点项目推广到全球工作流程。
- 与经过验证的运营商合作: 优步人工智能解决方案等企业已在全球范围内解决这些挑战。
总之: 更智能的经济学, 更智能的人工智能
到 2026 年,Agentic AI 不仅能带来更好的模型, 还能带来更好的经济效益。更快的上市时间、更低的成本和更高的质量并不是相互竞争的优先事项;当员工具备自主性和协调性时, 它们就会同时交付。
通过优步人工智能解决方案, 企业无需在速度、费用和规模之间做出选择。这一切在今天他们都能实现。
在智能体人工智能时代, 真正的创新不仅仅在于算法。关键在于他们能取得多少业务成果。
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