Tips fra ekspertene: Evaluering av AI i iPaaS

Av Maneeza Malik, Direktør for produktmarkedsføring
Opprinnelig publisert 6. august 2025

Bruken av kunstig intelligens – inkludert maskin- og dyplæring, NLP (natural language processing) og GenAI (generativ AI) – blir allestedsnærværende. I neste generasjon av AI-drevet iPaaS (Integrasjonsplattform som en tjeneste), brukes AI i økende grad til å automatisere et bredt spekter av repeterende oppgaver, orkestrere komplekse arbeidsflyter, komme med anbefalinger, generere kode og dokumentasjon, og muliggjøre intelligent automatisering i stor skala.

Men selv om AI har enorm kapasitet til å forenkle og effektivisere drift, kan den også skape nye komplikasjoner hvis den ikke håndteres med riktig tankesett. I en fersk studie fra Gartner®, Hvordan kombinere AI og integrasjon for å levere forretningsverdiGartner forklarer hvorfor AI bør sees på som både et verktøy for å levere integrasjon og et endepunkt som krever integrering.

Hvorfor integrasjon er nøkkelen til suksess med kunstig intelligens

Gartners eksperter starter med å skissere farene ved å distribuere den nyeste «skinnende nytt objekt«som ikke fullt ut adresserer dine utfordringer eller behov innen dataintegrasjon, automatisering og orkestrering. Som all teknologi, spesielt en som utvikler seg så raskt, kommer AI med sin andel av fordeler og risikoer. Dette inkluderer både nivået av AI-modenhet og -beredskap i organisasjonen din, samt kompleksiteten i IT-miljøet der organisasjonen din opererer.»

En iPaaS-løsning som tilbyr et enhetlig, fleksibelt integrasjonslag, hjelper AI-initiativer med å lykkes ved å styrke styringen, forbedre datanøyaktigheten og muliggjøre sømløs skalerbarhet.

Sterkere styring og sikkerhet

Det er viktig at du kartlegger enhver ny AI-løsning mot dine forretnings- og IT-behov, og gjør skikkelig due diligence når du evaluerer og velger AI-verktøy og nye protokoller for å sikre at de både er bredt tatt i bruk og bedriftsherdede. Denne evalueringen bør deretter kombineres med en grundig vurdering av AI-beskyttelsene du trenger fra starten av for å oppfylle dine krav til personvern, styring, sikkerhet og samsvar med regelverk.

Forbedret datanøyaktighet

Uansett hvor avanserte AI-modellene er, er de bare så gode som de underliggende dataene de er trent på. Dårlig kvalitet eller feilaktige data kan føre til feilaktige resultater. Uten klare regler og omfattende sikkerhetstiltak på plass, kan selv den mest avanserte AI-en operere i blinde og påvirke virksomheten din negativt.

Mer sømløs skalerbarhet

Det er imidlertid like viktig å sørge for at AI-drevet iPaaS består lakmustesten for skalerbarhet, fleksibilitet og sømløs integrasjon. For eksempel bør det inkludere integrasjon med store språkmodeller (LLM-er) samt mengden applikasjoner, systemer, datakilder og API-er i et bedriftsmiljø, både lokalt og i skyen.

Hvordan AI-assistenter og -agenter transformerer moderne iPaaS

Spesielt GenAI har vært banebrytende for bedrifter, og har gitt opphav til en ny generasjon av moderne, AI-drevet iPaaS. Disse kraftige plattformene utnytter i økende grad AI-assistenter og -agenter, og frigjør muligheten til å distribuere Agentisk AI i stor skala. Å forstå dybden og omfanget av hva disse funksjonene kan levere og hvordan de fungerer sammen, vil ytterligere hjelpe deg med å vurdere og prioritere hvordan du best kan utnytte dem i ditt eget miljø.

For eksempel:

Utfordringer med AI-integrasjon

AI-agenter og -assistenter leverer bare verdi når de kan operere på tvers av et enhetlig integrasjonslag. Uten solid integrasjon risikerer AI å skape siloer, sikkerhetshull eller ineffektivitet.

Den autonome naturen til AI-agenter introduserer ytterligere utfordringer som bedrifter må være forberedt på. Som rapportert i Jitterbit Automation Benchmark-rapport for 202531 % av bedriftene planlegger allerede for agentisk AI. Dette bekreftes av funn fra Capgemini.¹ som rapporterte at 82 % av organisasjonene planlegger å bruke AI-agenter innen 2027.

Det globale konsulentfirmaet advarer imidlertid om at alle bedrifter, uavhengig av størrelse, bør etablere robuste sikkerhetstiltak fra starten av for å sikre full åpenhet og ansvarlighet for alle agentstyrte beslutninger. Det bemerker også at AI-agenter krever streng styring for å forhindre agentspredning og relaterte sikkerhetsrisikoer, inkludert sikker håndtering av den tette korrelasjonen mellom agenter og API-er.

Som vi har sett med tidligere fremskritt innen AI, er kundeservice blant bruksområdene som er i forkant av implementeringen av disse kraftige nye teknologiene. Gartner spår at agentisk AI vil utføre 80 % av kundeserviceoppgavene autonomt og løse problemer uten menneskelig inngripen innen 2029, noe som resulterer i betydelige produktivitetsøkninger og en reduksjon på 30 % i driftskostnader.².

Hvordan Jitterbit sikrer og demokratiserer AI-integrasjon

Vi erkjenner at hver bedrift vil ha sine egne unike behov basert på sin AI-beredskap og krav, og at noen kanskje vil ha en faseinndelt tilnærming til utvikling med AI. Harmony Plattformen er utviklet for å sikre at kundene beholder kontrollen over sin AI-reise ved å la bedrifter av alle typer og størrelser bygge og administrere integrasjoner, arbeidsflyter, applikasjoner og API-er ved å bruke AI-lavkode eller begge deler.

Denne fleksibiliteten strekker seg til å styrke både IT- og forretningsbrukere. Med Jitterbits AI-infunderte integrasjonsplattform kan brukere utnytte en rekke Jitterbit AI-assistenter, agenter og funksjoner etter behov for å opprette og endre integrasjoner, automatiseringer og mer – uten behov for koding. Og mens bedrifter kan bygge sine egne tilpassede AI-agenter i Jitterbit AI Studio hvis de ønsker det, kan de som mangler tilgjengelige tekniske ressurser til å gjøre det, utnytte det. Jitterbit Agentic AI Professional Services å designe og bygge skreddersydde, spesialbygde agenter.

Men mens Jitterbit Harmony Plattform er utviklet for å maksimere fleksibilitet, og dette går aldri på bekostning av sikkerhet. Omfattende AI-ansvarlighet, styring, sikkerhet og samsvar med regelverk er selve kjernen. Denne forpliktelsen gjenspeiles i vår overordnede lagdelte sikkerhetstilnærming, som bidrar til å beskytte deg på fysisk, logisk og organisatorisk nivå, men også i å utnytte bedriftsherdede AI-tilnærminger som Retrieval-Augmented Generation (RAG), som forbedrer AI-modeller ved å begrense responser til verifiserte datakilder.

Hvis du er klar til å se Jitterbit AI i aksjon, sjekk ut Jitterbit App Builder Demo av AI-assistent or Lær hvordan du forenkler onboarding av ansatte med Jitterbit AI Agents.