Fra 1 agent til 100: Slik implementerer du KI på en sikker måte i stor skala

Skalering av KI handler om mer enn bare å ta i bruk flere verktøy eller større KI-modeller. Lær hvordan organisasjoner bygger skalerbare KI-systemer med sterkere styring, sammenkoblet data og arkitekturen som trengs for å lansere og implementere KI-initiativ fra pilot til produksjon.

Når det gjelder KI-tiltak, forteller overskriftene ofte en dyster historie. MIT Sloan Management Review meldte nylig at 95% av pilotprosjekter innen generativ AI i bedrifter mislykkes. Samtidig, Gartners anslag at 40% av prosjekter innen agentbasert kunstig intelligens kan bli avlyst innen utgangen av 2027 på grunn av økende kostnader uten klar forretningsverdi, samt utilstrekkelige risikokontroller.

Men da Jitterbit undersøkte 1501 IT-beslutningstakere Blant de som hadde begynt å ta i bruk AI i virksomheten sin i USA, Storbritannia og Brasil, var det kun 2,5% av respondentene som rapporterte om prosjektfeil eller negativ avkastning på AI-prosjekter — 78% oppga faktisk at deres satsing på AI-automatisering allerede ga moderat til høy verdi.

Disse motstridende statistikkene tegner et bilde av det nåværende KI-landskapet som et slags Det vilde vesten – ja, fiasko er absolutt mulig for dem som kaster seg blindt ut i det, men bedrifter som planlegger fremover og legger til rette for rammeverket som trengs for å skalere KI effektivt, vil kunne skape reell verdi.

I denne blog-sesjonen skal vi se nærmere på hva som gjør det så vanskelig å skalere AI (spesielt på bedriftsnivå), og hvordan et AI-klar forretningsrammeverk ser ut.

Bruken av KI er økende

Organisasjoner beveger seg utover eksperimentering og integrerer AI-systemer direkte i forretningsdriften. AI-agenter støtter nå kundeservice, salg, finans, HR og forsyningskjedeprosesser, og bedrifter er ivrige etter å utnytte fordeler—vår undersøkelse av IT-lederne fant at den gjennomsnittlige respondenten for tiden implementerer 28 agenter. Innen utgangen av 2026 er det ventet at det gjennomsnittet vil være på 40 agenter; hele 43% økning i utbredelsen i løpet av bare ett år.

Ettersom organisasjoner skalerer kunstig intelligens, øker kompleksiteten raskt. Hvert nye KI-system introduserer flere databehandlingskrav, ekstra integrasjoner, et behov for menneskelige kontaktpunkter og økte ansvarsområder innen styring. KI-agenter begynner å samhandle med ERP-systemer, skybaserte tjenester, kundedata og automatiseringsprogramvare på tvers av virksomheten. Uten den rette arkitekturen på plass, kan skalering av KI skape operasjonell belastning i stedet for å levere forretningsverdi.

Utfordringer med å skalere KI

De fleste organisasjoner sliter ikke fordi AI-modellene er ineffektivt. De sliter fordi virksomhetssystemer aldri ble designet for å støtte storskala AI-operasjoner. En AI-applikasjon i testfasen kan ofte lykkes isolert sett, men å skalere AI på tvers av avdelinger er noe annet. Når AI-systemer samhandler med flere forretningsenheter, datakilder, sikkerhetskontrollpunkter og bedriftsarbeidsflyter, øker den operasjonelle kompleksiteten betraktelig.

1. Silobaserte data

AI-systemer er avhengige av tilgang til data av høy kvalitet. Når data befinner seg på tvers av frittstående forretningssystemer, blir AI-resultatene mindre pålitelige og vanskeligere å stole på. Mange organisasjoner administrerer fremdeles data på tvers av eldre applikasjoner og avdelingsverktøy som aldri var ment for å fungere sammen. Dataingeniørteam ender opp med å bruke mer tid på å administrere datapipeliner enn på å forbedre AI-modeller.

Dette skaper en alvorlig barriere for skalerbar adopsjon av KI. Nesten to tredjedeler av organisasjonene vi spurte, oppga integreringsutfordringer, inkludert integrasjon av eldre systemer og datasiloer, som store hindringer for helhetlig automatisering.

2. Komplekse styringskrav

AI-styring blir stadig mer kompleks etter hvert som organisasjoner tar i bruk flere AI-agenter, maskinlæringsmodeller og automatiserte arbeidsflyter. Risikoer knyttet til sikkerhet, styring og personvern var de viktigste hindringene som forhindret organisasjoner i å overføre AI-tiltak fra pilotfase til produksjonsfase, noe som ble nevnt av 38,5% av respondentene.

Når bedrifter vokser, endres utfordringene. Jitterbits undersøkelse viser at sikkerhet fortsatt er den største hindringen for de tre laveste inntektsnivåene, men store bedrifter står overfor en annen utfordring når det gjelder skalering. For disse organisasjonene synker sikkerhetshensynene til 28,9%, mens de rene kostnadene ved å drifte AI i stor bedriftsskala blir den største flaskehalsen, sitert av 37,81 TP175T av respondentene.

Det gjør ikke sikkerheten mindre viktig, men viser at utfordringene knyttet til KI-skalering utvikler seg i takt med modenheten. Større bedrifter kan ha sterkere sikkerhetsressurser på plass, men de møter også større krav til driftskostnader, avkastning (ROI) og målbar forretningsverdi.

3. Høye driftskostnader

AI-skalering setter et sterkt press på infrastrukturen. Etter hvert som AI-applikasjoner behandler større datamengder og støtter flere brukere, trenger organisasjoner systemer som kan håndtere tyngre arbeidsmengder uten at kostnadene løper løpsk. I stor skala trenger team infrastruktur som kan utvides i takt med etterspørselen, samtidig som AI-ytelsen holdes stabil og kostnadene forutsigbare. Uten en koordinert tilnærming kan AI-kostnadene stige raskere enn forretningsverdien de skaper.

Skape et rammeverk for vellykket skalering av KI

Organisasjoner som lykkes med å skalere KI, behandler det som en operasjonell transformasjon i stedet for en serie isolerte KI-prosjekter. En vellykket strategi for KI-skalering krever sammenkoblede systemer medmoden styring og samarbeid på tvers av tekniske og forretningsmessige team.

Start med systemintegrasjon

AI-agenter er bare så nyttige som systemene og dataene de har tilgang til. Før organisasjoner skalerer AI, trenger de en tilkoblet arkitektur som gir AI-systemer sikker tilgang til bedriftsdata og arbeidsflytene de er ment å støtte.

Systemintegrasjon gjører dette mulig ved å samle kjernesystemer i stedet for å tvinge team til å administrere enkeltilkoblinger for hvert nye KI-initiativ. Uten dette fundamentet vil hver nye agent legge til enda en frakoblet arbeidsflyt som driftsteamene må vedlikeholde.

Definer klare mål

Skalering av kunstig intelligens bør støtte spesifikke forretningsmål. Organisasjoner stagnerer ofte når KI-initiativer forblir frakoblet operasjonelle mål eller nøkkelindikatorer for ytelse.

I stedet for å implementere KI bredt uten retning, fokuserer suksessfulle selskaper på målbare resultater knyttet til effektiv og kostnadskontrollert forretningsdrift, samt positive kundeopplevelser. Denne samordningen hjelper organisasjoner med å prioritere de KI-applikasjonene som skaper størst forretningsverdi.

Prioriter styring og ansvarskrevende prinsipper

KI-styring er ikke noe organisasjoner kan ettermontere senere. Etter hvert som KI-systemer utvides på tvers av forretningsdriften, blir styringskontroller avgjørende for skalerbar KI-adopsjon. Team trenger innsyn i datatilgang, KI-utdata og systemaktivitet før KI-initiativene flyttes til produksjonsmiljøer.

Dette blir spesielt viktig ettersom autonome KI-agenter får tilgang til sensitiv data og kritiske forretningsprosesser. Organisasjoner trenger tydelig menneskelig tilsyn med sterk tilgangsstyring og overvåking av kjøretidsaktivitet når KI-systemer opererer på tvers av virksomheten.

Omfavn en menneskesentrert KI-strategi

Skalering av kunstig intelligens krever at organisasjoner tenker nytt om arbeidsflyter og ansvarsområder i tillegg til selve teknologien. Gartner spår at innen 2027, vil halve av bedriftene uten en helhetlig, menneskesentrert KI-strategi miste topptalenter innen KI til konkurrenter som prioriterer opplæring av arbeidsstyrken fremfor grunnleggende adopsjon.

Skalerbarheten til KI avhenger like mye av mennesker som av infrastruktur. Organisasjoner trenger datavitenskapsteam, KI-ekspertise, driftsteam og forretningsbrukere som jobber sammen for å administrere KI-systemer over tid.

Krype, gå, løpe (i den rekkefølgen)

Organisasjoner trenger ikke å bygge hver eneste KI-funksjon fra bunnen av. Ferdigbygde KI-agenter og Low-code-automatiseringsplattformer hjelper bedrifter med å akselerere KI-utviklingen samtidig som de reduserer den operasjonelle kompleksiteten. Når teamene først har etablert styringskontroller og integrasjonsstandarder, kan de utvide til mer avanserte maskinlæringsmodeller og tilpassede KI-applikasjoner. Denne iterative prosessen gjør det mulig for organisasjoner å skalere KI på en tryggere måte samtidig som den tekniske gjelden reduseres.

Å møte disse skaleringskravene krever mer enn isolerte verktøy eller enkeltstående KI-prosjekter; det krever et sammenkoblet, styrt fundament som kan støtte vekst i hele foretaket.

Hvordan Jitterbit muliggjør sikker og skalerbar AI-implementering

For å skalere KI med suksess og maksimal effekt trenger organisasjoner sammenkoblede systemer. Jitterbit Harmony er en helhetlig integrerings-, orchestrerings- og automatiseringsplattform som er utformet med tanke på virksomheters behov for sikkerhet og skalering.

Med Jitterbit kan organisasjoner:

• Koble KI-agenter til bedriftssystemer og automatiseringstakinger
• Akselerer AI-utviklingen ved hjelp av ferdigbygde AI-agenter og low-code-verktøy
• Administrer datatilgang og styringskontroller i en sentralisert plattform
• Overvåk KI-utdata og kjøretidsaktivitet i sanntid
• Bygg egendefinerte KI-agenter ved hjelp av Agentbasert AI Professional Services

For å vite mer, Ta kontakt med en Jitterbit AI-ekspert, eller planlegg en demo av den AI-kompatible Harmony-plattformen.