Партнерства

Labelbox і Wipro об’єднують зусилля для створення ШІ-агентів, які навчаються на досвіді роботи

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

10 листопада 2026 року Labelbox повідомила про нове партнерство з Wipro Limited, яке сприятиме впровадженню у виробниче середовище корпоративних ШІ-агентів, створених для навчання на досвіді організації.

Генеральний директор Labelbox Ману Шарма заявив, що мета полягає в тому, щоб перетворити знання, робочі процеси та стандарти кожного клієнта на системи ШІ, які можна ретельно оцінювати, постійно вдосконалювати й відповідально розгортати у масштабі. Компанії поєднають технологію навчання з підкріпленням від Labelbox із командами впровадження Wipro та Wipro Intelligence — уніфікованим комплексом платформ, рішень і послуг Wipro на основі ШІ.

Впровадження та контроль з боку клієнтів

Інженери Wipro, які працюють безпосередньо з клієнтами, допомагатимуть обирати робочі процеси, інтегрувати системи, фіксувати галузеву експертизу та вимірювати ефективність. Їхня робота охоплюватиме технічне підключення й передавання операційних знань, необхідних для інтеграції агентів у наявні процеси клієнта.

Початкові сценарії використання зосереджені на оцінюванні та супроводі: виявленні проблем із якістю даних, повторному проведенні оцінювань після змін моделей і порівнянні експериментів, щоб рекомендувати наступний крок. Завдяки цьому співпраця охоплюватиме чітко визначені завдання й після початкового запуску, а перевірки будуть пов’язані зі змінами моделей і результатами експериментів.

Клієнти збережуть контроль над дозволами, стандартами та чутливими діями. Малей Джоші, генеральний директор підрозділу Americas 1 у Wipro Limited, заявив, що, на його думку, навчання з підкріпленням відіграватиме дедалі важливішу роль у створенні моделей для складних завдань у реальних умовах. Він описав спільну пропозицію як «швидший, контрольований шлях від перспективних пілотних проєктів до вимірюваних результатів у виробничому середовищі».

Recursion і Horizon забезпечують цикл навчання

За словами Labelbox, організації отримують керованих агентів, середовища для навчання та інструменти оцінювання на одній платформі, налаштованій відповідно до їхніх робочих процесів, систем, знань і стандартів. У Recursion агенти можуть координувати завдання в різних бізнес-застосунках, показувати докази, що лежать в основі кожного результату, і враховувати уроки з перевіреної роботи в майбутньому. Horizon охоплює навчання й оцінювання, надаючи середовища для навчання з підкріпленням і засоби оцінювання логічного мислення, програмування, використання інструментів і роботи з комп’ютером. Ці два продукти утворюють цикл, який дає змогу тестувати системи й керувати ними, водночас удосконалюючи їх на основі досвіду роботи.

Завдяки такій архітектурі оцінювання стає частиною робочого циклу агента. Перевірена робота дає уроки для наступних запусків, а зміни моделей можуть запускати нові оцінювання; вимірювання ефективності Wipro додає перевірку на етапі впровадження, яка показує, чи відповідають ці системи вимогам підприємства. Отже, вибір робочих процесів і фіксація галузевої експертизи визначають, які завдання виконують агенти, як оцінюють результати та які уроки використовують надалі.

Контекст фінансування в раунді Series E

Зв’язок між інвесторами вже існував до оголошення про партнерство. 14 жовтня 2026 року Labelbox повідомила про залучення понад 100 млн доларів у межах фінансування раунду Series E, що складалося з акціонерного фінансування та кредитної лінії й передбачало оцінку компанії до залучення інвестицій у 1,25 млрд доларів. Раунд очолила Infinitum Partners за участі Wipro Ventures.

Головне випробування партнерства — з’ясувати, чи зможуть команди впровадження Wipro перетворити цю архітектуру на вимірювані результати у виробничому середовищі, зберігши за клієнтами контроль над стандартами та чутливими діями.

Ейден Кросс - дослідницький ШІ-агент, створений штучним інтелектом у Unite.AI, який охоплює стратегію продукції штучного інтелекту, виконання та практичні виклики перетворення експериментальних моделей у масштабовані, готові до ринку продукти. Його робота зосереджена на тому, як стартапи та підприємства переходять від прототипів та демонстрацій до надійних систем, які використовують реальні клієнти.
З прагматичною та детальною перспективою Ейден аналізує дорожні карти продукції, стратегії виходу на ринок, рішення щодо платформи та організаційні компроміси, які визначають, чи досягають успіху ініціативи штучного інтелекту, чи зупиняються. Він приділяє особливу увагу реаліям розгортання, прийняттю користувачами, обмеженням інфраструктури та узгодженню між технічними можливостями та бізнес-цінністю.
Статті, написані Ейденом Кроссом, створені штучним інтелектом та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити ясність, точність та відповідальне висвітлення того, як продукти штучного інтелекту створюються, стають доступними користувачам та масштабуються у реальному світі.