Tips från experterna: Utvärdering av AI i iPaaS

Av Maneeza Malik, Direktör för produktmarknadsföring
Ursprungligen publicerad 6 augusti 2025

Användningen av artificiell intelligens – inklusive maskin- och djupinlärning, NLP (Natural Language Processing) och GenAI (Generative AI) – blir alltmer allmänt förekommande. I nästa generation av AI-driven iPaaS (Integrationsplattform som tjänst), används AI i allt större utsträckning för att automatisera en mängd olika repetitiva uppgifter, orkestrera komplexa arbetsflöden, ge rekommendationer, generera kod och dokumentation samt möjliggöra intelligent automatisering i stor skala.

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

Varför integration är nyckeln till AI-framgång

Gartners experter börjar med att beskriva farorna med att driftsätta den senaste “skinande nytt föremål”som inte helt tar itu med era utmaningar eller behov inom dataintegration, automatisering och orkestrering. Liksom all teknik, särskilt den som utvecklas så här snabbt, kommer AI med sin beskärda del av fördelar och risker. Detta inkluderar både graden av AI-mognad och beredskap inom er organisation, såväl som komplexiteten i den IT-miljö som er organisation verkar i.

En iPaaS-lösning som tillhandahåller ett enhetligt, flexibelt integrationslager hjälper AI-initiativ att lyckas genom att stärka styrningen, förbättra datanoggrannheten och möjliggöra sömlös skalbarhet.

Starkare styrning och säkerhet

Det är absolut nödvändigt att ni kartlägger alla nya AI-lösningar mot era affärs- och IT-behov, och gör er noggranna due diligence när ni utvärderar och väljer AI-verktyg och nya protokoll för att säkerställa att de både är brett implementerade och företagshärdade. Denna utvärdering bör sedan kombineras med en grundlig bedömning av de AI-skyddsräcken ni behöver från början för att uppfylla era krav på dataskydd, styrning, säkerhet och regelefterlevnad.

Förbättrad datanoggrannhet

Oavsett hur avancerade AI-modellerna är, är de bara så bra som den underliggande data de är tränade på. Dålig kvalitet eller felaktig data kan leda till bristfälliga resultat. Utan tydliga regler och omfattande skyddsräcken på plats kan även den mest avancerade AI:n fungera blint och påverka din verksamhet negativt.

Mer sömlös skalbarhet

Det är dock lika viktigt att säkerställa att AI-driven iPaaS klarar lackmustestet för skalbarhet, flexibilitet och sömlös integration. Till exempel bör det inkludera integration med stora språkmodeller (LLM) samt den uppsjö av applikationer, system, datakällor och API:er i en företagsmiljö, både lokalt och i molnet.

Hur AI-assistenter och agenter transformerar modern iPaaS

GenAI har i synnerhet varit banbrytande 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 frigör möjligheten att driftsätta Agent AI i stor skala. Att förstå djupet och omfattningen av vad dessa funktioner kan leverera och hur de fungerar tillsammans kommer att hjälpa dig att bedöma och prioritera hur du bäst kan utnyttja dem i din egen miljö.

Till exempel:

Utmaningar med AI-integration

AI-agenter och assistenter levererar endast värde när de kan verka över ett enhetligt integrationslager. Utan en solid integration riskerar AI att skapa silos, säkerhetsluckor eller ineffektivitet.

AI-agenters autonoma natur medför ytterligare utmaningar som företag måste vara redo för. Som rapporterats i 2025 Jitterbit Rapport om automatiseringsbenchmarking31 % av företagen planerar redan för agentbaserad AI. Detta bekräftas av resultat från Capgemini.¹ som rapporterade att 82 % av organisationerna planerar att använda AI-agenter senast 2027.

Det globala konsultföretaget varnar dock för att alla företag, oavsett storlek, bör etablera robusta skyddsåtgärder från början för att säkerställa full transparens och ansvarsskyldighet för alla agentledda beslut. Det noteras också att AI-agenter kräver rigorös styrning för att förhindra agentspridning och relaterade säkerhetsrisker, inklusive att säkert hantera den nära korrelationen mellan agenter och API:er.

Som vi har sett med tidigare AI-framsteg är kundtjänst bland de användningsområden som ligger i framkant för implementeringen av dessa kraftfulla nya tekniker. Gartner förutspår att agentbaserad AI autonomt kommer att utföra 80 % av kundtjänstuppgifterna och lösa problem utan mänsklig inblandning år 2029, vilket resulterar i betydande produktivitetsvinster och en minskning av driftskostnaderna med 30 %.².

Hur Jitterbit säkrar och demokratiserar AI-integration

Vi inser att varje företag har sina egna unika behov baserat på dess AI-beredskap och krav, och att vissa kanske vill använda en etappvis strategi för att utveckla med AI. Jitterbit Harmony Plattformen är utformad för att säkerställa att kunderna behåller kontrollen över sin AI-resa genom att låta företag av alla typer och storlekar bygga och hantera integrationer, arbetsflöden, applikationer och API:er med hjälp av AI-lågkod eller båda.

Denna flexibilitet omfattar även att ge både IT- och affärsanvändare möjligheter. Jitterbits AI-infunderade integrationsplattform kan användare utnyttja en uppsättning av Jitterbit AI-assistenter, agenter och funktioner efter behov för att skapa och modifiera integrationer, automatiseringar och mer – utan att kodning krävs. Och medan företag kan bygga sina egna anpassade AI-agenter i Jitterbit AI Studio om de vill, de som saknar tillgängliga tekniska resurser för att göra det kan utnyttja Jitterbit Agent AI Professional Services att designa och bygga skräddarsydda, specialbyggda agenter.

Men medan Jitterbit Harmony plattform är utformad för att maximera flexibiliteten, detta sker aldrig på bekostnad av säkerhet. Omfattande AI-ansvar, styrning, säkerhet och regelefterlevnad är själva kärnan. Detta engagemang återspeglas i vår övergripande, skiktade säkerhetsstrategi, som hjälper till att skydda dig på fysisk, logisk och organisatorisk nivå, men också i att utnyttja företagshärdade AI-metoder som Retrieval-Augmented Generation (RAG), som 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 Demo av AI-assistenten or Lär dig hur du förenklar onboarding av medarbetare med Jitterbit AI-agenter.