Tips fra ekspertene: Evaluering av AI i iPaaS

Av Maneeza Malik, Produktsjef Markedsføring
Opprinnelig utgitt 6. august 2025

Bruken av kunstig intelligens — inkludert maskinlæring og dyp læring, NLP (Natural Language Processing) og GenAI (Generative AI) — blir allestedsnærværende. I neste generasjon av AI-drevet iPaaS (Integrasjonsplattform-som-en-tjeneste), AI blir stadig mer brukt til å automatisere et bredt spekter av repeterende oppgaver, orkestrere komplekse arbeidsflyter, gi anbefalinger, generere kode og dokumentasjon, og muliggjøre intelligent automatisering i stor skala.

Men mens KI har en enorm kapasitet til å forenkle og effektivisere drift, kan den også skape nye komplikasjoner hvis den ikke blir møtt med riktig tankesett. I en nylig studie fra Gartner®, Hvordan kombinere AI og integrasjon for å levere forretningsverdi, Gartner forklarer hvorfor AI bør sees på som både et verktøy for å hjelpe med integrasjon og et endepunkt som krever integrasjon.

Hvorfor Integrasjon er Nøkkelen til AI-suksess

Gartners eksperter begynner med å skissere farene ved å ta i bruk den nyeste “skinnende ny gjenstand” som ikke fullt ut adresserer dine utfordringer eller behov for dataintegrasjon, automatisering og orkestrering. Som all teknologi, spesielt en som utvikler seg så raskt, kommer AI med sin del av fordeler og risikoer. Dette inkluderer både nivået av AI-modenhet og beredskap innenfor din organisasjon, samt kompleksiteten i IT-miljøet som din organisasjon opererer i.

En iPaaS-løsning som tilbyr et enhetlig, fleksibelt integrasjonslag bidrar til at AI-initiativer lykkes ved å styrke styring, forbedre datanøyaktighet og muliggjøre sømløs skalerbarhet.

Sterkere styring og sikkerhet

Det er avgjørende at du kartlegger enhver ny AI-løsning mot dine forretningsmessige og IT-messige behov, og at du utfører tilbørlig aktsomhet når du evaluerer og velger AI-verktøy og nye protokoller for å sikre at de er både bredt adoptert og tilpasset virksomheter. Denne evalueringen bør deretter kobles sammen med en grundig vurdering av de AI-sikkerhetstiltakene du trenger fra starten av for å oppfylle dine krav til personvern, styring, sikkerhet og regulatorisk etterlevelse.

Forbedret datanøyaktighet

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

Mer sømløs skalerbarhet

Det er imidlertid like kritisk å sikre at AI-drevet iPaaS består skalerbarhets-, fleksibilitets- og sømløs integrasjonstestene. For eksempel bør det inkludere integrasjon med store språkmodeller (LLM) så vel som mangfoldet av applikasjoner, systemer, datakilder og API-er i en bedrifts miljø, enten lokalt eller i skyen.

Hvordan KI-assistenter og agenter transformerer moderne iPaaS

GenAI har spesielt vært en gamechanger for bedrifter, og har gitt opphav til en ny generasjon moderne, AI-drevet iPaaS. Disse kraftige plattformene utnytter i økende grad AI-assistenter og agenter, og låser opp muligheten til å distribuere Agentic AI i stor skala. Å forstå dybden og omfanget av hva disse mulighetene kan levere og hvordan de fungerer i samspill, 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 verdi kun 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 2025 Jitterbit automatiseringsrapport, 31% bedrifter planlegger allerede for agentbasert AI. Dette bekreftes av funn fra Capgemini¹ som rapporterte at 82% av organisasjonene planlegger å ta i bruk AI-agenter innen 2027.

Selskapet for global rådgivning advarer imidlertid om at enhver virksomhet, uavhengig av størrelse, bør etablere robuste sikkerhetstiltak fra starten av for å sikre full åpenhet og ansvarlighet for alle agentledede beslutninger. Det bemerkes også at AI-agenter krever streng styring for å forhindre agentspredning og tilhørende sikkerhetsrisikoer, inkludert sikker administrasjon av den tette korrelasjonen mellom agenter og API-er.

Som vi har sett ved tidligere fremskritt innen kunstig intelligens, er kundeservice blant de bruksområdene som ligger i forkant når det gjelder implementering av disse kraftfulle nye teknologiene. Gartner spår at agentbasert AI innen 2029 vil utføre 80% kundeserviceoppgaver og løse problemer autonomt uten menneskelig inngripen, noe som vil føre til betydelige produktivitetsgevinster og en reduksjon på 30% i driftskostnadene².

Hvordan Jitterbit sikrer og demokratiserer AI-integrasjon

Vi er klar over at hver bedrift har sine egne, unike behov avhengig av hvor langt de har kommet i AI-arbeidet og hvilke krav de stiller, og at noen kanskje ønsker å gå frem trinnvis i utviklingen med AI. Jitterbit Harmony-plattformen er utviklet for å sikre at kundene beholder kontrollen over sin AI-reise ved å gi bedrifter av alle typer og størrelser muligheten til å bygge og administrere integrasjoner, arbeidsflyter, applikasjoner og API-er ved hjelp av enten AI-basert low-code, eller begge deler.

Denne fleksibiliteten gir både IT-brukere og brukere i forretningsenhetene større handlefrihet. Med Jitterbits AI-baserte integrasjonsplattform kan brukerne utnytte en rekke Jitterbit AI-assistenter, -agenter og -funksjoner etter behov for å opprette og endre integrasjoner, automatiseringer og mer – uten at det kreves programmering. Og selv om bedrifter kan utvikle sine egne tilpassede AI-agenter i Jitterbit AI Studio hvis de ønsker det, kan de som ikke har tilstrekkelige tekniske ressurser til å gjøre dette, utnytte Jitterbit Agentic AI Professional Services å designe og bygge skreddersydde, spesialbygde agenter.

Men mens Jitterbit Harmony-plattformen er designet for å maksimere fleksibilitet, men dette går aldri på bekostning av sikkerhet. Omfattende AI-ansvarlighet, styring, sikkerhet og regulatorisk samsvar er helt sentralt. Denne forpliktelsen gjenspeiles i vår generelle lagdelte sikkerhetstilnærming, som bidrar til å beskytte deg på fysiske, logiske og organisatoriske nivåer, men også i utnyttelsen av bedrifts-hærdede AI-tilnærminger som Retrieval-Augmented Generation (RAG), som forbedrer AI-modeller ved å begrense svar til verifiserte datakilder.

Hvis du er klar til å se Jitterbit AI i aksjon, kan du ta en titt på Jitterbit App Builder AI-assistent – demo eller Lær hvordan du kan forenkle innkjøringen av nye medarbeidere med Jitterbit AI Agents.