Tips van experts: AI evalueren in iPaaS

Door Maneeza Malik, Directeur Productmarketing
Oorspronkelijk gepubliceerd op 6 augustus 2025

Het gebruik van kunstmatige intelligentie – inclusief machine learning en deep learning, NLP (Natural Language Processing) en GenAI (Generative AI) – wordt steeds algemener. In de volgende generatie AI-gestuurde iPaaS (Integratieplatform als een service) wordt AI steeds vaker gebruikt om een breed scala aan repetitieve taken te automatiseren, complexe workflows te orkestreren, aanbevelingen te doen, code en documentatie te genereren en intelligente automatisering op grote schaal mogelijk te maken.

Maar hoewel AI een enorm vermogen heeft om processen te vereenvoudigen en te stroomlijnen, kan het ook nieuwe complicaties veroorzaken als het niet met de juiste mindset wordt benaderd. In een recent onderzoek van Gartner®, Hoe AI en integratie te combineren om bedrijfswaarde te creërenGartner legt uit waarom AI gezien moet worden als een hulpmiddel bij het leveren van integratie, maar ook als een eindpunt dat geïntegreerd moet worden.

Waarom integratie de sleutel is tot AI-succes

De experts van Gartner beginnen met het schetsen van de gevaren van de implementatie van de nieuwste “glimmend nieuw object"die niet volledig inspeelt op uw uitdagingen of behoeften op het gebied van data-integratie, automatisering en orkestratie. Zoals elke technologie, en met name een technologie die zich zo snel ontwikkelt, brengt AI zowel voordelen als risico's met zich mee. Dit omvat zowel de mate van AI-volwassenheid en -gereedheid binnen uw organisatie als de complexiteit van de IT-omgeving waarin uw organisatie opereert.

Een iPaaS-oplossing die een uniforme, flexibele integratielaag biedt, draagt ​​bij aan het succes van AI-initiatieven door het versterken van de governance, het verbeteren van de datanauwkeurigheid en het mogelijk maken van naadloze schaalbaarheid.

Sterker bestuur en veiligheid

Het is essentieel dat u elke nieuwe AI-oplossing afstemt op uw bedrijfs- en IT-behoeften en dat u de nodige zorgvuldigheid betracht bij het evalueren en selecteren van AI-tools en opkomende protocollen om ervoor te zorgen dat ze breed worden toegepast en bedrijfsbestendig zijn. Deze evaluatie moet vervolgens worden gecombineerd met een grondige beoordeling van de AI-beveiligingsmaatregelen die u vanaf het begin nodig hebt om te voldoen aan uw vereisten op het gebied van dataprivacy, governance, beveiliging en naleving van wet- en regelgeving.

Verbeterde gegevensnauwkeurigheid

Ongeacht hoe geavanceerd de AI-modellen zijn, ze zijn slechts zo goed als de onderliggende data waarop ze zijn getraind. Slechte kwaliteit of onjuiste data kan leiden tot onvolledige resultaten. Zonder duidelijke regels en uitgebreide waarborgen kan zelfs de meest geavanceerde AI blindelings opereren en uw bedrijf negatief beïnvloeden.

Meer naadloze schaalbaarheid

Het is echter net zo cruciaal om ervoor te zorgen dat AI-gestuurde iPaaS de lakmoesproef van schaalbaarheid, flexibiliteit en naadloze integratie doorstaat. Het moet bijvoorbeeld integratie met Large Language Models (LLM's) omvatten, evenals de overvloed aan applicaties, systemen, gegevensbronnen en API's in de bedrijfsomgeving, zowel on-premises als in de cloud.

Hoe AI-assistenten en -agenten moderne iPaaS transformeren

Met name GenAI heeft een gamechanger voor bedrijven betekend en heeft geleid tot een nieuwe generatie moderne, AI-gestuurde iPaaS. Deze krachtige platformen maken steeds vaker gebruik van AI-assistenten en -agenten, waardoor de mogelijkheid tot implementatie wordt ontsloten. Agentische AI Op schaal. Inzicht in de diepgang en reikwijdte van wat deze mogelijkheden kunnen bieden en hoe ze samenwerken, helpt u verder bij het beoordelen en prioriteren van hoe u ze het beste in uw eigen omgeving kunt benutten.

Bijvoorbeeld:

Uitdagingen op het gebied van AI-integratie

AI-agenten en -assistenten leveren alleen waarde wanneer ze via een uniforme integratielaag kunnen werken. Zonder solide integratie riskeert AI silo's, beveiligingslekken of inefficiënties te creëren.

Het autonome karakter van AI-agenten brengt extra uitdagingen met zich mee waar bedrijven op voorbereid moeten zijn. Zoals gerapporteerd in de Jitterbit Automation Benchmarkrapport 202531% van de ondernemingen maakt al plannen voor agentische AI. Dit wordt bevestigd door bevindingen van Capgemini.¹ waaruit bleek dat 82% van de organisaties van plan is om tegen 2027 gebruik te maken van AI-agents.

Het wereldwijde adviesbureau waarschuwt echter wel dat elke onderneming, ongeacht haar omvang, vanaf het begin robuuste waarborgen moet inbouwen om volledige transparantie en verantwoording voor alle door agenten geleide beslissingen te garanderen. Het merkt ook op dat AI-agents een strikte governance vereisen om wildgroei en de daarmee samenhangende beveiligingsrisico's te voorkomen, inclusief het veilig beheren van de nauwe correlatie tussen agents en API's.

Zoals we hebben gezien bij eerdere AI-ontwikkelingen, is klantenservice een van de use cases die vooroplopen bij de implementatie van deze krachtige nieuwe technologieën. Gartner voorspelt dat agentische AI in 80 2029% van de klantenservicetaken autonoom zal uitvoeren en problemen zal oplossen zonder menselijke tussenkomst. Dit zal resulteren in aanzienlijke productiviteitswinst en een verlaging van 30% van de operationele kosten.².

Hoe Jitterbit AI-integratie beveiligt en democratiseert

We erkennen dat elke onderneming zijn eigen unieke behoeften heeft, afhankelijk van de AI-gereedheid en -vereisten, en dat sommige ondernemingen wellicht een gefaseerde aanpak willen volgen voor de ontwikkeling met AI. De Jitterbit Harmony platform is ontworpen om ervoor te zorgen dat klanten de controle over hun AI-traject behouden door bedrijven van alle soorten en maten de mogelijkheid te bieden om integraties, workflows, applicaties en API's te bouwen en beheren met behulp van hun keuze voor AI low-code of beide.

Deze flexibiliteit strekt zich uit tot het versterken van zowel IT- als line-of-business-gebruikers. Met Jitterbits AI-geïntegreerde integratieplatform kunnen gebruikers naar behoefte een reeks Jitterbit AI-assistenten, -agenten en -functies gebruiken om integraties, automatiseringen en meer te creëren en aan te passen – zonder dat er codering nodig is. En hoewel bedrijven desgewenst hun eigen AI-agenten kunnen bouwen in Jitterbit AI Studio, kunnen degenen die daartoe niet over de beschikbare technische middelen beschikken, gebruikmaken van Jitterbit Agentic AI Professional Services om op maat gemaakte, speciaal ontworpen agenten te ontwerpen en bouwen.

Maar terwijl de Jitterbit Harmony Platform is ontworpen om flexibiliteit te maximaliseren, maar dit gaat nooit ten koste van de beveiliging. Uitgebreide AI-verantwoording, governance, beveiliging en naleving van regelgeving vormen de kern. Deze toewijding komt tot uiting in onze algehele gelaagde beveiligingsaanpak, die u beschermt op fysiek, logisch en organisatorisch niveau, maar ook in het benutten van enterprise-geharde AI-benaderingen zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG), dat AI-modellen verbetert door reacties te beperken tot geverifieerde gegevensbronnen.

Voor meer informatie over hoe Gartner aanbeveelt om te werken aan integratievereisten die voortvloeien uit AI-initiatieven – inclusief waardevolle inzichten voor het evalueren van AI-mogelijkheden in iPaaS – kunt u uw gratis exemplaar van het Gartner-rapport aanvragen. Hoe AI en integratie te combineren om bedrijfswaarde te creëren.

Of, als je klaar bent om Jitterbit AI in actie te zien, bekijk dan de Jitterbit App Builder AI-assistent demo or Leer hoe u het onboardingproces van medewerkers kunt vereenvoudigen met Jitterbit AI Agents.