Uber использует OpenAI, чтобы помочь людям зарабатывать умнее и бронировать быстрее06.05.2026 00:00

Каждый день миллионы людей полагаются на Uber, чтобы заказывать поездки, еду, отправлять посылки и гибко зарабатывать. За каждым касанием экрана скрывается сложная экосистема в реальном времени, зависящая от трафика, погоды, прибытия рейсов в аэропорты, местных мероприятий и спроса. Uber работает в огромном масштабе: 40 миллионов поездок в день, 10 миллионов водителей и курьеров в 15 000 городах более чем 70 стран. У каждого города своя специфика работы, правила и поведение пассажиров, что требует от системы постоянной адаптации в глобальном масштабе.

Uber уже давно использует машинное обучение для поддержки своего сервиса. Теперь же, благодаря большим языковым моделям и передовым моделям OpenAI, Uber может быстрее анализировать сложные сигналы, давать оперативные разговорные ответы и обеспечивать голосовое управление внутри приложения.

Партнерство между Uber и OpenAI помогает компании создавать продукты на базе искусственного интеллекта, которые упрощают возможности заработка для водителей и курьеров и снижают уровень сложностей для пассажиров. Используя модели OpenAI, Uber выпускает оптимизированные продукты и сервисы быстрее, чем когда-либо.

Для водителей гибкость — одно из главных преимуществ Uber. Кто-то водит машину полный день, кто-то — только по выходным, а кто-то совмещает подработку с учебой или основной работой. Эта гибкость также означает, что водители постоянно оценивают варианты и задают вопросы: Где мне лучше встать прямо сейчас? Стоит ли ехать в аэропорт? Стоит ли переключиться с поездок на доставку в обеденное время? Почему сегодня мой заработок выглядит иначе?

Чтобы помочь ответить на эти вопросы, в Uber разработали Uber Assistant — ИИ-помощника, созданного для помощи водителям на всех этапах их работы на платформе: от регистрации и первых поездок до ежедневной оптимизации заработка.

«Мы хотим помочь водителям принимать более взвешенные решения, предоставляя им сводную информацию о рынке и аналитику в реальном времени», — говорит Дхармин Парих (Dharmin Parikh), директор по управлению продуктами в Uber.

Ассистент подсказывает водителям, где и когда выгоднее зарабатывать, преобразуя сложные данные (например, тенденции заработка и тепловые карты спроса) в простые и практичные рекомендации по выбору локации. Затем водители могут задавать уточняющие вопросы на обычном языке, получать индивидуальные ответы и легко ориентироваться в приложении.

Цель Uber — снизить когнитивную нагрузку, то есть усилия, необходимые для интерпретации сложных данных рынка во время поиска заработка.

Это оказалось особенно полезным для новых водителей. В Uber выяснили, что использование ИИ для обобщения и понятной подачи реальных данных компании позволяет ускорить адаптацию, помогая новичкам осваивать рабочие процессы и динамику рынка гораздо быстрее, чем с помощью метода проб и ошибок.

Хотя изначально предполагалось, что Uber Assistant будет полезен преимущественно новичкам, опытными водителями он также востребован — они регулярно возвращаются, чтобы задать уточняющие вопросы и оптимизировать свое время на платформе, что подтверждает статус продукта как долгосрочного инструмента, а не просто средства для онбординга.

«Ассистент помогает водителям быстро освоиться, избавляя их от необходимости совершать несколько сотен поездок, чтобы понять принципы работы платформы», — отмечает Парих.

Для Uber точность, безопасность, надежность и скорость являются главным приоритетом при внедрении любой ИИ-системы, результаты работы которой будут взаимодействовать с водителями и курьерами. К числу критически важных факторов относятся соответствие ответов правилам сервиса и задержка (латентность), укладывающаяся в стандарты, ожидаемые от мобильного приложения в реальном времени.

Именно поэтому Uber спроектировал Uber Assistant на основе трех ключевых принципов: безопасности, доверия и низкой задержки.

Инженерные команды Uber создали мультиагентную архитектуру, которая направляет каждый запрос пользователя в наиболее подходящую специализированную систему. Например, вопросы о заработке обрабатываются иначе, чем вопросы по онбордингу, а рекомендации по рынку требуют совершенно иного уровня логики, чем транзакционные действия.

Эта архитектура позволяет Uber перенаправлять каждую задачу модели, которая лучше всего подходит для ее конкретных операционных потребностей, гарантируя, что каждый запрос обрабатывается с учетом главных приоритетов.

Для легкой классификации и быстрых ответов Uber использует более быстрые модели nano/mini. Для более сложных задач компания задействует более крупные модели рассуждения (reasoning models).

Uber также разработала AI Guard — внутренний уровень контроля, который помогает проверять подсказки (промпты) и ответы в целях безопасности и конфиденциальности, соблюдать правила, снижать количество галлюцинаций и поддерживать согласованность взаимодействия.

Когда водители получают точные и полезные рекомендации, они возвращаются. Они задают новые вопросы. Они взаимодействуют с системой снова и снова. И они проводят на платформе больше времени с пользой.

«Если пользователи не доверяют системе, вы быстро их потеряете, — говорит Парих. — Но когда они видят ценность, они возвращаются».

Uber также применяет OpenAI Realtime API для одного из следующих крупных технологических сдвигов в интерфейсах — голоса.

Ввод текста в приложение может быть эффективен для простых запросов. Однако многие транспортные и коммерческие задачи гораздо сложнее.

Путешественник может сказать: «У меня пять чемоданов и еще пять человек с собой. Мне нужна хорошая машина до аэропорта. Что вы посоветуете?» Пожилой человек или пассажир с нарушениями зрения может предпочесть говорить вслух, а не прокликивать меню.

Новые голосовые возможности Uber призваны сделать такие моменты максимально простыми. Пользователи могут нажать значок микрофона в поисковой строке «Куда?» в приложении Uber и запросить поездку с помощью обычной речи. Система использует Realtime API и другие передовые модели для интерпретации намерений, задействует сохраненные адреса и контекст клиента, а также выдает рекомендации, синхронизируя голосовые и визуальные ответы внутри приложения.

Это может означать предложение тарифа UberXL для поездок с большим количеством багажа или распознавание сохраненных мест, таких как «дом».

«Голос снимает барьер пошагового выполнения задач, — говорит Парих. — Вы можете выразить свои намерения целиком и естественным образом, а система организует результат».

Голос также расширяет доступность и открывает новые рабочие процессы во всей экосистеме Uber. Для водителей это позволяет взаимодействовать с приложением без помощи рук. Для пассажиров это снижает нагрузку, обеспечивая более быстрое и простое взаимодействие.

«Голос устраняет барьер многократных нажатий, потому что вы можете сказать сразу о нескольких вещах, — отмечает Видьясагар. — Это открывает возможность соединить различные части экосистемы воедино».

По мере стремительного развития возможностей языковых моделей Uber также изменил подход к работе команд.

Инженеры по всей компании работают с подсказками (промптами), системами поиска (retrieval systems), конвейерами оценки и фреймворками оркестрации. Продуктовые, юридические, операционные и дизайнерские команды теснее сотрудничают для определения границ правил, тестирования результатов и улучшения пользовательского опыта.

Вместо того чтобы инновациями занималась одна небольшая централизованная команда по ИИ, элементы интеллекта теперь внедряются по всей компании.

«Этим больше не занимается какая-то одна узкоспециализированная группа, — говорит Видьясагар. — Теперь свой вклад могут вносить многие команды, поскольку барьеры для разработки снизились».

Этот сдвиг ускоряет эксперименты и порождает новые идеи во всей экосистеме Uber.

«Каждая поездка, каждый выезд — это последовательность событий, и понимание и обработка этих нюансов — это то, что дают нам языковые модели, — говорит Видьясагар. — Это дает нам огромное количество информации о том, куда нам следует двигаться дальше, и этот прорыв — в имеющихся у нас масштабах — невероятно мощен».

Uber Assistant теперь запущен в рамках экспериментального развертывания среди сети водителей в США, в то время как компания продолжает тестировать и совершенствовать этот сервис:

• Сотни тысяч водителей в США теперь имеют доступ к бета-версии Uber Assistant
• Улучшается поддержка водителей на ранних этапах работы, помогая новичкам лучше выбирать локации для получения большего числа заказов
• Высокий уровень повторного вовлечения: пользователи возвращаются после успешного взаимодействия с системой
• Более эффективное использование времени на платформе благодаря интеллектуальной рыночной аналитике
• Более быстрые циклы итерации продуктов за счет специализации моделей и непрерывных систем оценки

От помощи новому водителю в совершении его первой поездки до консультирования опытного водителя, ищущего лучшие возможности для заработка, Uber использует модели OpenAI, чтобы сделать работу более продуктивной, поездки — более плавными, а повседневную логистику — более человечной.

«Для инженера OpenAI просто открывает возможность решать эти задачи совершенно новыми и уникальными способами», — говорит Видьясагар.