Tips från experterna: Utvärdering av AI i iPaaS

Av Maneeza Malik, Chef för produktmarknadsföring
Ursprungligen publicerad den 6 augusti 2025

Användningen av artificiell intelligens – inklusive maskininlärning och djupinlärning, NLP (Natural Language Processing) och GenAI (Generative AI) – blir allt vanligare. I nästa generation av AI-driven iPaaS (Integrationsplattform som en tjänst), används AI i ökad utsträckning för att automatisera ett brett spektrum av repetitiva uppgifter, orkestrera komplexa arbetsflöden, komma med rekommendationer, generera kod och dokumentation samt möjliggöra intelligent automatisering i stor skala.

Men även om AI har en enorm kapacitet att förenkla och effektivisera verksamheten kan det också skapa nya komplikationer om man inte närmar sig det med rätt inställning. I en nyligen genomförd studie av Gartner®, Hur man kombinerar AI och integration för att leverera affärsvärde, Gartner förklarar varför AI bör ses både som ett verktyg för att underlätta leveransen av integration och som en slutpunkt som kräver integrering.

Varför integration är nyckeln till AI-framgång

Gartners experter börjar med att beskriva farorna med att implementera det senaste “skinande ny leksak”det löser inte helt dina utmaningar eller behov när det gäller dataintegration, automation och orkestrering. Liksom alla tekniker, särskilt en som utvecklas så här snabbt, kommer AI med sin del av fördelar och risker. Detta inkluderar både nivån av AI-mognad och beredskap inom din organisation, samt komplexiteten i den IT-miljö där din organisation verkar.

En iPaaS-lösning som erbjuder ett enhetligt och flexibelt integrationslager bidrar till att AI-initiativ lyckas genom att stärka styrningen, förbättra datakvaliteten och möjliggöra smidig skalbarhet.

Starkare styrning och säkerhet

Det är absolut nödvändigt att du kartlägger alla nya AI-lösningar mot dina affärs- och IT-behov, och gör en ordentlig granskning vid utvärdering och val av AI-verktyg och nya protokoll för att säkerställa att de både är brett implementerade och företagssäkra. Denna utvärdering bör sedan kombineras med en noggrann bedömning av de AI-skyddsåtgärder som du kommer att behöva från början för att uppfylla kraven på datasekretess, styrning, säkerhet och regelverkst efterlevnad.

Förbättrad datanoggrannhet

Oavsett hur avancerade AI-modellerna är, är de inte bättre än den underliggande data de tränas på. Dålig kvalitet eller felaktig data kan leda till bristfälliga resultat. Utan tydliga regler och omfattande skyddsåtgärder på plats kan även den mest avancerade AI arbeta i blindo och påverka din verksamhet negativt.

Mer sömlös skalbarhet

Det är dock lika viktigt att se till att den AI-drivna iPaaS klarar testet när det gäller skalbarhet, flexibilitet och smidig integration. Den bör till exempel kunna integreras med stora språkmodeller (LLM) samt med den stora mängden applikationer, system, datakällor och API:er i ett företags miljö, både lokalt och i molnet.

Hur AI-assistenter och -agenter förändrar dagens iPaaS

Särskilt GenAI har varit en banbrytande faktor för företag och har gett upphov till en ny generation av moderna, AI-drivna iPaaS. Dessa kraftfulla plattformar utnyttjar i allt högre grad AI-assistenter och -agenter, vilket öppnar upp möjligheten att implementera Agentic AI i stor skala. Att förstå djupet och omfattningen av vad dessa funktioner kan åstadkomma och hur de fungerar tillsammans kommer dessutom att hjälpa dig att utvärdera och prioritera hur du bäst kan utnyttja dem i din egen miljö.

Till exempel:

Utmaningar med AI-integrering

AI-agenter och assistenter tillför värde endast när de kan arbeta över ett enhetligt integrationslager. Utan en gedigen integration riskerar AI att skapa silor, säkerhetsluckor eller ineffektivitet.

Den autonoma naturen hos AI-agenter introducerar ytterligare utmaningar som företag måste vara redo för. Som rapporterats i 2025 Jitterbit Automation Benchmark Report, 31% av företagen planerar redan för agentbaserad AI. Detta bekräftas av resultaten från Capgemini¹ enligt vilken 82% av organisationerna planerar att utnyttja AI-agenter senast 2027.

Det globala konsultföretaget varnar dock för att alla företag, oavsett storlek, bör upprätta robusta skyddsåtgärder från början för att säkerställa fullständig transparens och ansvarsutkrävande för alla agentstyrda beslut. Det påpekar också att AI-agenter kräver strikt styrning för att förhindra okontrollerad spridning av agenter och därmed sammanhängande säkerhetsrisker, inklusive att på ett säkert sätt hantera den starka kopplingen mellan agenter och API:er.

Precis som vi har sett vid tidigare framsteg inom AI är kundservice ett av de användningsområden som ligger i framkant när det gäller att införa dessa kraftfulla nya tekniker. Gartner förutspår att agentbaserad AI år 2029 kommer att utföra 80% kundtjänstuppgifter och lösa problem självständigt utan mänsklig inblandning, vilket kommer att leda till betydande produktivitetsvinster och en minskning av driftskostnaderna med 30%.².

Hur Jitterbit säkrar och demokratiserar AI-integrering

Vi är medvetna om att varje företag har sina egna unika behov beroende på sin AI-mognad och sina krav, och att vissa kanske vill välja en stegvis strategi för AI-utveckling. Jitterbit Harmony-plattformen är utformad för att säkerställa att kunderna behåller kontrollen över sin AI-resa genom att göra det möjligt för företag av alla typer och storlekar att bygga och hantera integrationer, arbetsflöden, applikationer och API:er med hjälp av valfri AI-low-code-lösning eller en kombination av båda.

Denna flexibilitet innebär att både IT-användare och användare inom affärsområdena får ökade möjligheter. Med Jitterbits AI-baserade integrationsplattform kan användarna utnyttja en uppsättning Jitterbit AI-assistenter, agenter och funktioner efter behov för att skapa och anpassa integrationer, automatiseringar och mycket mer – helt utan kodning. Och även om företag kan bygga sina egna anpassade AI-agenter i Jitterbit AI Studio om de så önskar, kan de som saknar tillgängliga tekniska resurser för att göra detta utnyttja Jitterbit Agentic AI Professional Services att designa och bygga anpassade, ändamålsenliga agenter.

Men medan Jitterbit Harmony-plattformen är utformad för att maximera flexibiliteten, vilket aldrig sker på bekostnad av säkerheten. Omfattande ansvarsskydd, styrning, säkerhet och regelefterlevnad för AI är själva kärnan. Detta åtagande återspeglas i vår övergripande skiktade säkerhetsapproach, som hjälper till att skydda dig på fysisk, logisk och organisatorisk nivå, men också i utnyttjandet av företagssäkrade AI-metoder som Retrieval-Augmented Generation (RAG), vilket förbättrar AI-modeller genom att begränsa svar till verifierade datakällor.

Om du är redo att se Jitterbit AI i aktion, kolla in Jitterbit App Builder AI Assistant-demo eller Lär dig hur du kan förenkla introduktionen av nya medarbetare med Jitterbit AI Agents.