Suggerimenti degli esperti: valutazione dell'intelligenza artificiale in iPaaS

Di Maneeza Malik, Direttore Marketing Prodotto
Pubblicato originariamente il 6 agosto 2025

L'uso dell'intelligenza artificiale, inclusi apprendimento automatico e profondo, NLP (elaborazione del linguaggio naturale) e GenAI (intelligenza artificiale generativa), sta diventando onnipresente. Nella prossima generazione di iPaaS basati sull'intelligenza artificiale (Piattaforma di integrazione come servizio), l'intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata per automatizzare un'ampia gamma di attività ripetitive, orchestrare flussi di lavoro complessi, formulare raccomandazioni, generare codice e documentazione e abilitare l'automazione intelligente su larga scala.

Ma se da un lato l'intelligenza artificiale ha un'enorme capacità di semplificare e snellire le operazioni, dall'altro può anche creare nuove complicazioni se non viene affrontata con la giusta mentalità. In un recente studio di Gartner®, Come combinare intelligenza artificiale e integrazione per generare valore aziendaleGartner spiega perché l'intelligenza artificiale dovrebbe essere vista sia come uno strumento che aiuta a realizzare l'integrazione, sia come un endpoint che richiede integrazione.

Perché l'integrazione è la chiave per il successo dell'intelligenza artificiale

Gli esperti di Gartner iniziano delineando i pericoli dell'implementazione delle ultime "nuovo oggetto scintillante" che non affronta appieno le sfide o le esigenze di integrazione, automazione e orchestrazione dei dati. Come ogni tecnologia, in particolare una in rapida evoluzione, l'IA presenta i suoi vantaggi e rischi. Ciò include sia il livello di maturità e preparazione dell'IA all'interno della vostra organizzazione, sia la complessità dell'ambiente IT in cui opera.

Una soluzione iPaaS che fornisce un livello di integrazione unificato e flessibile contribuisce al successo delle iniziative di intelligenza artificiale rafforzando la governance, migliorando l'accuratezza dei dati e consentendo una scalabilità senza interruzioni.

Governance e sicurezza più forti

È fondamentale mappare qualsiasi nuova soluzione di intelligenza artificiale in base alle esigenze aziendali e IT, e svolgere la dovuta diligenza nella valutazione e nella selezione di strumenti di intelligenza artificiale e protocolli emergenti, per garantire che siano ampiamente adottati e consolidati a livello aziendale. Questa valutazione dovrebbe poi essere abbinata a un'analisi approfondita delle misure di sicurezza di cui avrete bisogno fin dall'inizio per soddisfare i requisiti di privacy dei dati, governance, sicurezza e conformità normativa.

Precisione dei dati migliorata

Indipendentemente da quanto siano avanzati i modelli di intelligenza artificiale, la loro efficacia dipende dai dati su cui vengono addestrati. Dati di scarsa qualità o errati possono portare a risultati errati. Senza regole chiare e misure di sicurezza complete, anche l'intelligenza artificiale più avanzata può operare alla cieca e avere un impatto negativo sul business.

Scalabilità più fluida

Tuttavia, è altrettanto fondamentale garantire che un'iPaaS basata sull'intelligenza artificiale superi i requisiti di scalabilità, flessibilità e integrazione fluida. Ad esempio, dovrebbe includere l'integrazione con i Large Language Model (LLM) e con la pletora di applicazioni, sistemi, fonti dati e API presenti nell'ambiente aziendale, sia on-premise che nel cloud.

Come gli assistenti e gli agenti AI stanno trasformando l'iPaaS moderno

In particolare, la GenAI ha rappresentato un punto di svolta per le aziende e ha dato vita a una nuova generazione di iPaaS moderni basati sull'intelligenza artificiale. Queste potenti piattaforme sfruttano sempre più assistenti e agenti di intelligenza artificiale, sbloccando la possibilità di implementare IA agentica su larga scala. Comprendere la profondità e la portata di ciò che queste capacità possono offrire e come funzionano in tandem ti aiuterà ulteriormente a valutare e stabilire le priorità per sfruttarle al meglio nel tuo ambiente.

Per esempio:

Sfide di integrazione dell'intelligenza artificiale

Gli agenti e gli assistenti di intelligenza artificiale offrono valore solo quando possono operare su un livello di integrazione unificato. Senza una solida integrazione, l'intelligenza artificiale rischia di creare silos, lacune di sicurezza o inefficienze.

La natura autonoma degli agenti di intelligenza artificiale introduce ulteriori sfide a cui le aziende devono essere pronte. Come riportato nel Rapporto di riferimento sull'automazione Jitterbit del 2025Il 31% delle aziende sta già pianificando l'adozione dell'intelligenza artificiale agentica. Ciò è confermato dai risultati di Capgemini¹ che ha riportato che l'82% delle organizzazioni prevede di sfruttare gli agenti di intelligenza artificiale entro il 2027.

Tuttavia, la società di consulenza globale avverte che ogni azienda, indipendentemente dalle sue dimensioni, dovrebbe adottare fin dall'inizio solide misure di sicurezza per garantire la piena trasparenza e responsabilità per qualsiasi decisione presa dagli agenti. Sottolinea inoltre che gli agenti di intelligenza artificiale richiedono una governance rigorosa per prevenirne la proliferazione e i relativi rischi per la sicurezza, inclusa la gestione sicura della stretta correlazione tra agenti e API.

Come abbiamo visto con i precedenti progressi dell'intelligenza artificiale, il servizio clienti è tra i casi d'uso in prima linea nell'implementazione di queste nuove e potenti tecnologie. Gartner prevede che l'intelligenza artificiale agentica eseguirà autonomamente l'80% delle attività di assistenza clienti e risolverà i problemi senza intervento umano entro il 2029, con conseguenti significativi aumenti di produttività e una riduzione del 30% dei costi operativi.².

Come Jitterbit sta proteggendo e democratizzando l'integrazione dell'intelligenza artificiale

Riconosciamo che ogni azienda avrà le proprie esigenze specifiche in base alla propria preparazione e ai requisiti di intelligenza artificiale e che alcune potrebbero voler adottare un approccio graduale allo sviluppo con l'intelligenza artificiale. Jitterbit Harmony La piattaforma è progettata per garantire che i clienti mantengano il controllo sul loro percorso di intelligenza artificiale, consentendo alle aziende di tutti i tipi e dimensioni di creare e gestire integrazioni, flussi di lavoro, applicazioni e API utilizzando l'intelligenza artificiale low-code di loro scelta o entrambe.

Questa flessibilità si estende sia agli utenti IT che a quelli delle linee di business. Con la piattaforma di integrazione basata sull'intelligenza artificiale di Jitterbit, gli utenti possono sfruttare una suite di assistenti, agenti e funzionalità di Jitterbit AI in base alle proprie esigenze per creare e modificare integrazioni, automazioni e altro ancora, senza bisogno di scrivere codice. E mentre le aziende possono creare i propri agenti di intelligenza artificiale personalizzati in Jitterbit AI Studio, se lo desiderano, coloro che non dispongono di risorse tecniche per farlo possono sfruttare Jitterbit Agentic AI Professional Services per progettare e costruire agenti personalizzati e specifici.

Ma mentre il jitterbit Harmony Piattaforma è progettato per massimizzare la flessibilità, senza mai compromettere la sicurezza. La responsabilità, la governance, la sicurezza e la conformità normativa dell'IA sono al centro dell'attenzione. Questo impegno si riflette nel nostro approccio globale alla sicurezza a più livelli, che contribuisce a proteggervi a livello fisico, logico e organizzativo, ma anche sfruttando approcci di IA consolidati a livello aziendale come il Retrieval-Augmented Generation (RAG), che migliora i modelli di IA limitando le risposte alle fonti di dati verificate.

Se sei pronto a vedere Jitterbit AI in azione, dai un'occhiata a jitterbit App Builder Demo dell'assistente AI or Scopri come semplificare l'inserimento dei dipendenti con Jitterbit AI Agents.