Fra 1 agent til 100: Sådan implementerer du AI sikkert i stor skala

Skalering af kunstig intelligens handler om mere end blot at implementere flere værktøjer eller større AI-modeller. Læs om, hvordan organisationer opbygger skalerbare AI-systemer med stærkere governance, forbundne data og den arkitektur, der skal til for at lancere og udrulle AI-initiativer fra pilotprojekt til produktion.

Når det gælder kunstig intelligens-initiativer, fortæller overskrifterne ofte en dystre historie. MIT Sloan Management Review rapporterede for nylig at 95% af virksomheders pilotprojekter inden for generativ AI mislykkes. Samtidig, Gartner vurderer at 40% af projekter inden for agentbaseret kunstig intelligens kan blive aflyst inden udgangen af 2027 på grund af stigende omkostninger med uklar forretningsmæssig værdi samt utilstrækkelige risikokontrolforanstaltninger.

Men da Jitterbit adspurgte 1.501 IT-beslutningstagere Blandt de virksomheder, der var begyndt at anvende AI i deres forretning i USA, Storbritannien og Brasilien, var det kun 2,5% af de adspurgte, der rapporterede om mislykkede projekter eller et negativt afkast (ROI) fra AI-projekter — 78% angav tværtimod, at deres AI-automatiseringsindsats allerede skabte moderat til høj værdi.

Disse modstridende statistikker tegner et billede af det aktuelle AI-landskab som lidt af et Vilde Vesten – ja, fiasko er bestemt en mulighed for dem, der skynder sig blindt af sted, men virksomheder, der planlægger fremad og lægger de rammer, der skal til for effektivt at skalere AI, vil være i stand til at skabe reel værdi.

I denne blog skal vi se nærmere på, hvad der gør det så svært at skalere AI (især på virksomhedsniveau), og hvordan en forretningsramme, der er klar til AI, ser ud.

Brugen af AI er stigende

Organisationer bevæger sig væk fra eksperimenter og integrerer AI-systemer direkte i forretningsdriften. AI-agenter understøtter nu kundeservice, salgsprocesser, finans, HR og forsyningskædens arbejdsgange, og virksomheder er ivrige efter at drage fordels af fordelene –vores undersøgelse af IT-ledere fandt, at den gennemsnitlige respondent i øjeblikket implementerer 28 agenter. Ved udgangen af 2026 forventes det gennemsnit at være 40 agenter; intet mindre end 43% stigning i udbredelsen på bare et enkelt år.

Efterhånden som organisationer skalere AI, stiger kompleksiteten hurtigt. Hvert nyt AI-system introducerer flere databehandlingskrav, yderligere integrationer, et behov for menneskelige berøringspunkter og skærpede styringsansvaret. AI-agenter begyndte at interagere med ERP-systemer, skybaserede tjenester, kundedata og automatiseringssoftware på tværs af virksomheden. Uden den rette arkitektur på plads kan skalering af AI skabe operationel belastning i stedet for at levere forretningsværdi.

Udfordringer ved opskalering af AI

De fleste organisationer kæmper ikke, fordi AI-modeller er ineffektive. De kæmper, fordi virksomhedssystemer aldrig er blevet designet til at understøtte AI-operationer i stor skala. En AI-applikation på pilotstadiet kan ofte lykkes i isolation, men at skalere AI på tværs af afdelinger er noget andet. Når AI-systemer først interagerer med flere forretningsenheder, datakilder, sikkerhedskontrolpunkter og virksomhedsarbejdsgange, stiger den operationelle kompleksitet markant.

1. Isolerede data

AI-systemer afhænger af adgang til data af høj kvalitet. Når data findes på tværs af adskilte forretningssystemer, bliver AI-resultater mindre pålidelige og sværere at stole på. Mange organisationer administrerer stadig data på tværs af ældre applikationer og afdelingsspecifikke værktøjer, der aldrig var beregnet til at fungere sammen. Data engineering-teams ender med at bruge mere tid på at administrere datapipelines end på at forbedre AI-modeller.

Dette skaber en væsentlig barriere for den skalerbare udbredelse af kunstig intelligens. Næsten to tredjedele af de organisationer, vi spurgte, anførte integrationsproblemer, herunder integration af ældre systemer og datasiloer, som væsentlige hindringer for end-to-end automation.

2. Komplekse styringskrav

AI-styring bliver mere kompleks, i takt med at organisationer tager yderligere AI-agenter, maskinlæringsmodeller og automatiseringsworkflows i brug. Risici vedrørende sikkerhed, styring og databeskyttelse var de største hindringer, der forhindrede organisationer i at overføre AI-initiativer fra pilotfase til produktion, hvilket blev nævnt af 38,5% af respondenterne.

I takt med at virksomheder vokser, skifter udfordringerne karakter. Jitterbits undersøgelse viser, at sikkerhed fortsat er den største hindring for de tre nederste omsætningsniveauer, men store virksomheder står over for en anden udfordring i forbindelse med skalering. For disse organisationer falder sikkerhedsproblemerne til 28,9%, mens selve omkostningerne ved at drive AI i stor virksomhedsskala bliver den største flaskehals, nævnt af 37,81 TP175T af respondenterne.

Det gør ikke sikkerhed mindre vigtigt, men viser, at udfordringerne ved opskalering af kunstig intelligens udvikler sig i takt med modenheden. Større virksomheder har måske stærkere sikkerhedsressourcer på plads, men de står også over for større krav til driftsomkostninger, afkast af investeringen (ROI) og målbar forretningsværdi.

3. Høje driftsomkostninger

AI-skalering lægger et reelt pres på infrastrukturen. Efterhånden som AI-applikationer behandler større datasæt og understøtter flere brugere, har organisationer brug for systemer, der kan håndtere tungere arbejdsbelastninger uden at drive omkostningerne ud af kontrol. I stor skala har teams brug for infrastruktur, der kan udvide sig i takt med efterspørgslen, samtidig med at AI-ydeevnen holdes stabil og omkostningerne forudsigelige. Uden en koordineret indsats kan AI-omkostninger stige hurtigere end den forretningsmæssige værdi, de skaber.

Skabelse af en ramme til succesfuld skalering af AI

Organisationer, der med succes opskalerer kunstig intelligens, behandler det som en operationel transformation i stedet for en række isolerede AI-projekter. En vellykket AI-skaleringsstrategi kræver forbundne systemer med modenhed i governance og samarbejde på tværs af tekniske og forretningsmæssige teams.

Start med systemintegration

AI-agenter er kun så nyttige som de systemer og data, de har adgang til. Før organisationer skalerer AI, har de brug for en forbundet arkitektur, der giver AI-systemer sikker adgang til virksomhedsdata og de arbejdsgange, de forventes at understøtte.

Systemintegration gør det muligt ved at samle kernesystemer i stedet for at tvinge teams til at administrere enkeltstående forbindelser for hvert nyt AI-initiativ. Uden dette fundament tilføjer hver ny agent endnu en afbrudt arbejdsgang, som driftsteams skal vedligeholde.

Definer klare mål

Skalering af kunstig intelligens bør understøtte specifikke forretningsmål. Organisationer går ofte i stå, når AI-initiativer forbliver adskilt fra operationelle mål eller nøgletal.

I stedet for at implementere AI bredt uden retning fokuserer succesfulde virksomheder på målbare resultater knyttet til effektive og omkostningskontrollerede forretningsgange samt positive kundeoplevelser. Denne afstemning hjælper organisationer med at prioritere de AI-applikationer, der skaber den stærkeste forretningsværdi.

Prioriter styring og ansvarlighed

AI-governance er ikke noget, organisationer kan eftermontere senere. Efterhånden som AI-systemer udvider sig på tværs af forretningsdrift, bliver styringskontroller fundamentale for skalerbar AI-implementering. Teams har brug for indblik i dataadgang, AI-outputs og systemaktivitet, før AI-initiativer rykker ind i produktionsmiljøer.

Dette bliver særlig vigtigt, når autonome AI-agenter får adgang til følsomme data og kritiske forretningsprocesser. Organisationer har brug for klar menneskelig overvågning med stærke adgangskontroller og overvågning af kørselsaktivitet, i takt med at AI-systemer opererer på tværs af virksomheden.

Favn om en menneskecentreret AI-strategi

Skalering af AI kræver, at organisationer tænker arbejdsgange og ansvarsområder igennem igen sideløbende med selve teknologien. Gartner forudsiger, at inden 2027, vil halvdelen af de virksomheder, der ikke har en omfattende, menneskecentreret AI-strategi, miste top-AI-talent til konkurrenter, der prioriterer medarbejderaktivering over grundlæggende implementering.

AI-skalerbarheid afhænger mindst lige så meget af mennesker som af infrastruktur. Organisationer har brug for datavidenskabsteam, AI-ekspertise, driftsteam og forretningsbrugere, der arbejder sammen om at administrere AI-systemer over tid.

Kravle, gå, løbe (i den rækkefølge)

Organisationer behøver ikke at opbygge alle AI-funktioner helt fra grunden. Præfabrikerede AI-agenter og low-code-automatiseringsplatforme hjælper virksomheder med at accelerere AI-udviklingen og samtidig reducere den operationelle kompleksitet. Når først holdene har etableret styringskontrol og integrationsstandarder, kan de udvide til mere avancerede maskinlæringsmodeller og skræddersyede AI-applikationer. Denne iterative proces gør det muligt for organisationer at skalere AI mere sikkert og samtidig mindske den tekniske gæld.

At imødekomme disse skaleringskrav kræver mere end isolerede værktøjer eller engangs-AI-projekter; det kræver et forbundet, styret fundament, der kan understøtte vækst på tværs af hele virksomheden.

Sådan muliggør Jitterbit en sikker og skalerbar AI-implementering

For at skalere AI med succes og maksimal effekt har organisationer brug for forbundne systemer. Jitterbit Harmony er en forenet integrations-, orkestrerings- og automatiseringsplatform, der er designet med henblik på virksomheders sikkerheds- og skalerbarhedsbehov.

Med Jitterbit kan organisationer:

• Forbind AI-agenter til virksomhedssystemer og automatiseringsarbejdsgange
• Accelerér AI-udvikling ved hjælp af præ-bygnings AI-agenter og low-code-værktøjer
• Håndter adgang til data og styringskontroller på en central platform
• Overvåg AI-output og køretidsaktivitet i realtid
• Byg dine egne AI-agenter ved hjælp af Agentbaseret AI Professional Services

For at lære mere, Kontakt en Jitterbit AI-ekspert, eller planlæg en demo af den AI-kompatible Harmony-platform.