Miten tekoäly vaikuttaa integraatioihin

Tekoäly muuttaa nopeasti sitä, miten integraatioita suunnitellaan ja rakennetaan. Tässä artikkelissa tiivistämme keskeiset alueet, joita tekoäly muuttaa perustuen Digian integraatioarkkitehtien havaintoihin työssään. Käsittelemme agentteja, agenttiekosysteemejä, tekoälyn tietoturvaa ja tiimin osaamisen kehittämistä integraatioiden näkökulmasta.

Lue tiivistelmä (tekoälyn generoima, ihmisen tarkastama)

• AI nopeuttaa ja parantaa integraatiotyötä mm. suunnittelussa, kehityksessä, operoinnissa sekä hallinnan ja tietoturvan osalta.
• Agentit vaikuttavat integraatioihin: niistä on apua integraatioiden rakentamiseen, ja toisaalta agenttiekosysteemit vaativat toimiakseen integraatioita.
• Tekoälyosaaminen on kriittistä integraatiotyössä, ja tiimien tulisi ottaa nämä taidot roadmapille, elleivät ne jo ole siellä.

+

Katso myös tuore webinaarimme “AI in integrations”, jossa käymme monia tässä artikkelissa käsiteltyjä aiheita läpi syvällisemmin.

Tekoälyn vaikutukset integraatioihin – keskeiset alueet

Voisi perustellusti kysyä, onko enää aluetta, johon tekoäly ei vaikuttaisi. Integraatioiden näkökulmasta näemme kuitenkin tällä hetkellä erityisesti seuraavat:

Suunnittelu

• Integraatiomäärittelyjen laatiminen. Teemme arkkitehtuuripäätökset itse, mutta tekoäly voi antaa hyödyllisiä neuvoja niiden tueksi.
• Integraatioiden dokumentointi. Tekoäly voi auttaa esimerkiksi kaavioiden piirtämisessä tekstipohjaisilla kuvaustyökaluilla kuten Mermaidilla.
• Vanhan koodin ymmärtäminen. Erityisesti migraatioissa tekoäly voi olla erittäin hyödyllinen aiemman toteutuksen ymmärtämisessä.
  

Kehitys

• IDE-ympäristöjen tekoälytuki. Työkalut kuten GitHub Copilot, Claude, Cursor ja muut ottavat vähitellen hoitaakseen varsinaisen koodin kirjoittamisen, eikä kyse ole vain perinteisestä koodaamisesta. Useimmat iPaaS-toimittajat tarjoavat jo tekoälyavusteista työnkulkujen generointia, mäppäystä ja koodausapua.

Operointi

• Integraatioalustan, ITSM-järjestelmien ja valvontatyökalujen tekoälytuki. Ongelmatilanteissa tekoäly voi yhdistellä lokitietoja tavoilla, jotka veisivät ihmiseltä huomattavasti enemmän aikaa.

Hallinta ja tietoturva

• Vaatimustenmukaisuus, hallintamallit ja tietoturvavalvonta. Tekoäly voi auttaa valvomaan esimerkiksi GDPR-rikkomuksia tai suorittaa tietoturvatarkastuksia koodille tai infrastruktuurikoodille.

Miten agentit auttavat integraatioiden suunnittelussa ja toteutuksessa

Integraatiotyössä on tärkeää siirtyä pelkistä chat-käyttöliittymistä täysimittaisiin agentteihin.

Agenteilla voi olla muisti, ne voivat käyttää työkaluja, eikä niillä välttämättä ole lainkaan perinteistä käyttöliittymäpromptia. Ne voivat esimerkiksi kutsua rajapintoja, suorittaa koodia ja olla muiden sovellusten käytettävissä. Agentit voivat myös käynnistyä erilaisista tapahtumista käyttäjän syötteen sijaan.

Rakenteettoman datan, kuten dokumenttien, ymmärtämisessä agentit voivat laajentaa tietämystään hyödyntämällä Retrieval Augmented Generationia (RAG). Tämä on keskeinen osa moderneja tekoälyagentteja: se tarjoaa tavan jäsentää dokumenttipohjaista ja muuta ei-strukturoitua dataa agentin hyödynnettäväksi tietokannaksi.

Olemme tunnistaneet integraatiotyössä kolme erilaista agenttityyppiä:

1. Yleiskäyttöiset tekoälyagentit, kuten GitHub Copilot. Ne nostavat avoimen lähdekoodin integraatioalustojen hyödyn uudelle tasolle: suuri osa manuaalisesta työstä poistuu, mutta joustavuus säilyy.

2. Integraatioalustan assistentit. Monet modernit integraatioalustat ovat iPaaS-pohjaisia low-code-järjestelmiä, joissa integraatiologiikka voidaan kuvata esimerkiksi XML-, YAML- tai JSON-muodossa. Konfiguraatiot ovat kuitenkin usein hyvin toimittajakohtaisia, joten laadukkaiden määrittelyjen tuottaminen alustan ulkopuolella yleisellä kielimallilla on vaikeaa. Tällöin tarvitaan iPaaS-toimittajan tarjoamia spesifejä agentteja, kuten MuleSoft Vibes tai Boomi AI, jotka erikoistuvat kyseisten alustojen integraatioihin ja konfiguraatioihin.

3. Integraatioprosessi agenttina. Mielenkiintoinen ajatusleikki on ajatella integraatiovirtoja itsessään agentteina. Tästä on jo esimerkkejä, kuten Microsoft Logic Apps Agent Loop. Perinteisten determinististen integraatiovirtojen sijaan voidaan rakentaa agenttipohjaisia virtoja, jotka voivat olla kehotepohjaisia tai autonomisia. Tämä on vielä kehittyvä alue.

Toisin päin ajateltuna: miten integraatiot tukevat agentteja?

Agentteja rakennetaan parhaillaan moniin tarkoituksiin, ja meitä integraatioammattilaisia pyydetään usein tukemaan tällaisia agentteja.

Tässä tapauksessa agentit eivät auta varsinaisessa integraatiotyössä, vaan päinvastoin: agentit tarvitsevat integraatioita toimiakseen.

Integraatiot voivat auttaa seuraavilla tavoilla:

Agenttien työkalutuki. Agentit voivat ja usein niiden pitää kutsua muita työkaluja. Miten nämä työkalut tuodaan agenttien käyttöön? Integraatioalusta tai API-hallintaratkaisu voi toimia tapana julkaista nämä työkalut agenttien käytettäväksi uudelleenkäytettävällä tavalla.

Datan syöttö agenteille. Integraatiot voivat auttaa myös agenttien tarvitseman datan syötössä. Kyse voi olla ulkoisesta datasta, johon ei pääse käsiksi reaaliaikaisilla API-kutsuilla, tai esimerkiksi dokumenteista ja wiki-sivuista, jotka syötetään aiemmin mainittuun RAGiin. Tämä on tyypillistä integraatiotyötä, joka voidaan toteuttaa integraatioalustan avulla ilman räätälöityjä ratkaisuja.

Agentit eri ekosysteemeissä. Agentteja rakennetaan eri ekosysteemeihin, kuten Amazon Bedrockiin, Google Gemini Enterpriseen ja Salesforce Agentforceen. On helppo päätyä tilanteeseen, jossa käytössä on useita agentteja useilla eri alustoilla. Eikä kyse ole vain yksittäisistä agenteista: ne käyttävät muita työkaluja ja kutsuvat muita agentteja saman ekosysteemin sisällä tai sen ulkopuolella.

Kun toimitaan yhden ekosysteemin sisällä, agenttien keskinäiseen kutsumiseen on yleensä hyvät työkalut. Mutta ennemmin tai myöhemmin tarvitaan todennäköisesti kutsuja ekosysteemien välillä. Tähän ei välttämättä ole standardoitua tapaa, eikä se ole kaikkien toimijoiden intresseissäkään. Tässä vaiheessa kannattaa tutustua nouseviin standardeihin, kuten MCP (Model Context Protocol) työkalujen kutsumista varten ja A2A (Agent-to-Agent Protocol) agenttien väliseen kommunikointiin.

Tämä vie meidät agenttien hallintaan. Kuten APIen kohdalla, myös agenteissa on tärkeää varmistaa turvallinen toteutus eri ympäristöissä. Agentteja halutaan valvoa, ja usein tarvitaan myös agenttikatalogi, jotta tiedetään, mitä on rakennettu ja mitä voi hyödyntää uudelleen. Monet modernit API-hallintaratkaisut sisältävät jo AI gateway -tyyppisiä ominaisuuksia, kuten MCP-tuen tai LLM-tokenien käytön seurannan, mutta kaikki eivät vielä kata laajempaa agenttihallintaa.

Tekoälyn tietoturva integraatioita rakennettaessa

Tekoälyn käyttö herättää monia huolia, kuten:

• Onko datamme turvassa tekoälyä käytettäessä?
• Miten varmistamme tekoälyn turvallisen käytön?
• Onko tekoälyn tuottama koodi turvallista immateriaalioikeuksien (IPR) näkökulmasta?
• Miten hallitaan kielimallien ei-determinististä luonnetta?

Edellä oleviin kysymyksiin on olemassa erinomaisia resursseja, jotka menevät paljon tätä artikkelia syvemmälle. Tässä haluamme nostaa esiin kaksi tietoturvanäkökulmaa, jotka liittyvät erityisesti integraatioihin:

Huoli tekoälyagenttien API-käytöstä. Jos agentit käyttävät rajapintoja, miten varmistetaan turvallinen käyttö? Suosittelemme ratkaisemaan tämän samaan tapaan kuin muidenkin työkalujen API-käytön. Hyvä API-hallintaratkaisu tukee tätä tehokkaasti. Roolipohjainen käyttöoikeuksien hallinta on olennaista. Sensitiivinen data tulee suodattaa tai maskata. API-yhdyskäytävän policy-säännöt voivat myös auttaa liikenteen rajoittamisessa.

Haavoittuvuudet tekoälyn käytössä integraatioissa. Miten estetään haavoittuvuuksien syntyminen, kun tekoälyä käytetään koodin generointiin? Tekoälyn tuottamaa koodia tulee kohdella samalla tavalla kuin tuntemattoman kehittäjän kirjoittamaa koodia: se on tarkastettava ja testattava huolellisesti ja varmistettava, että syötteet validoidaan ja parametrit puhdistetaan. Lisäksi LLM-käytössä tulee hyödyntää ohjaus- ja rajoitusmekanismeja, jotta tekoäly toimii tarkoitetulla tavalla eikä tuota virheellisiä tai haitallisia tuloksia. Sekä automaattinen että ihmisen tekemä tarkastus ovat tärkeitä. Tulevaisuudessa tekoälyagentit voivat myös auttaa integraatioratkaisujen katselmoinnissa.

Tekoälyosaaminen integraatioissa ja suositukset tiimeille

Gartnerin mukaan tekoälyosaaminen ei ole vielä integraatioarkkitehtien tai -kehittäjien ydintaitoja, vaan niin sanottuja nousevia taitoja. Näemme kuitenkin niiden siirtyvän pian lähemmäs ydintä.

Integraatiotiimien kannattaa ottaa nämä taidot mukaan roadmapille, jos niin ei ole vielä tehty.

Suositukset tiimeille, jotka ovat vasta tekoälymatkansa alussa:

1. Tekoälyn perusteet.Integraatioarkkitehtien ja -kehittäjien on hyödyllistä ymmärtää kokonaiskuva ja oma rooli siinä. Jos LLM:t, RAGit tai muut tässä käsitellyt aiheet eivät ole tuttuja, kannattaa etsiä kursseja ja oppimateriaaleja.

2. Promptauksen osaaminen. Kyky hioa prompteja ja tarjota riittävä konteksti on erittäin tärkeää. Jatkuvasti kehittyvä tiimin yhteinen promptikirjasto on keskeinen osa tekoälyn tehokasta hyödyntämistä.

3. Integraatioalustan tekoälyominaisuudet. Mikä on pääasiallinen moderni integraatioalustasi ja mitä tekoälytyökaluja se tarjoaa? Kaikki tässä esitellyt ominaisuudet eivät ole saatavilla kaikille teknologioille. Selvitä toimittajasi tekoälyroadmap ja arvioi sen sopivuus omiin tarpeisiisi.

4. IDE:n tekoälyavustaja. Todennäköisesti ensimmäinen askel on ottaa käyttöön tekoälyavusteinen koodiapuri integraatioiden rakentamiseen, vaikka käyttäisit low-code-ympäristöä. Ota se päivittäiseen käyttöön ja jaa opit kollegoiden kanssa.

Suositukset edistyneemmille tiimeille:

1. Opiskele räätälöityjä tekoälyavustajia ja agentteja sekä niiden käyttötapauksia omalla alustallasi.

2. Luo oma tekoälyavustaja, esimerkiksi kokeilumielessä yksinkertainen junamatka-avustaja, jolta voit kysellä vastauksia.

3. Integroi RAG tiedonhakuun, kuten junien aikatauluihin.

4. Luo MCP-palvelin olemassa olevan API:n päälle tekemään konkreettisia toimintoja, kuten suunniteltujen junamatkojen vieminen kalenteriin.

Meidän mielestämme työkaluja oppii parhaiten rakentamalla omia, pieniä käyttötapauksia. Kun työkalut tulevat tutuiksi, on helpompi nähdä, mihin kaikkeen ne taipuvat. Sitten voit käyttää ihmisen supervoimaa eli luovuutta parhaiden käyttökohteiden keksimiseen omassa organisaatiossasi.

Agenttikokeiluihin sopivia työkaluja ovat esimerkiksi Copilot Studio, Google Gemini Enterprise sekä iPaaS-kohtaiset ratkaisut.

Yhteenveto: miten edetä tekoälyn kanssa integraatioissa

Lopuksi vielä yhteenvetona suosituksemme seuraaviksi askeliksi.

Integraatiot tekoälypalveluille:

• Varmista tekoälytyökaluille laadukas data rakentamalla vahva integraatioalusta.
• Huolehdi, että API-hallintaratkaisusi tukee skaalautuvuutta ja tietoturvaa tekoälypohjaisia integraatioita varten.

Tekoälyllä tehostettu integraatiotyö:

• Hyödynnä iPaaS-alustojen tekoälyavustajia päivittäisessä työssä.
• Toteuta pieniä pilotteja ja mittaa vaikutuksia.

• Rakenna suojakaiteet ja tietoturva mukaan alusta alkaen.

Tiimin tekoälyosaaminen:

• Opiskele tekoälyä ja kokeile integraatioalustasi nykyisiä tekoälyominaisuuksia.
• Suunnittele tekoälyn käyttö yhdeksi resurssiksi projekteissasi.

Haluatko tietää lisää?

Tutustu integraatiopalveluihimme ja ota yhteyttä – autamme rakentamaan muutoskykyisiä arkkitehtuureita.

Katso myös webinaarimme:

• AI in integrations (englanniksi)