Abbiamo accennato all'effetto di un arretrato IT sulla produttività aziendale. Ma c'è una chiave per affrontare questo arretrato: il self-service o citizen development. L'intelligenza artificiale generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) offrono un percorso verso il self-service gestito, consentendo agli sviluppatori cittadini di creare integrazioni attraverso un'interfaccia conversazionale simile a ChatGPT.
Tuttavia, l'aumento dello sviluppo dei cittadini richiede controlli IT adeguati. Un modello operativo efficace richiede un centro di eccellenza in cui l'IT possa stabilire politiche globali per l'integrazione, mentre le linee di business (LoB) possono definire politiche a livello di reparto o di unità aziendale. Le linee guida dovrebbero incoraggiare l'integrazione dei cittadini tra le applicazioni e le fonti di dati, per le quali gli utenti hanno il permesso di accesso.
Nell'ultimo decennio, l'integrazione di dati e applicazioni è stata notevolmente semplificata grazie ad approcci low-code/no-code, connettori precostituiti per le applicazioni di uso comune e modelli per i casi d'uso tipici.
SnapLogic ha fatto un ulteriore passo avanti unificando l'integrazione di applicazioni e dati in un'unica piattaforma, con la possibilità di sfruttare l'intelligenza artificiale generativa per i casi d'uso dell'integrazione. Diamo un'occhiata.
Webinar on-demand: "IA generativa: accelerare le integrazioni di produzione".
IA generativa per l'integrazione
L'intelligenza artificiale generativa offre ai clienti il potenziale per accelerare ulteriormente l'integrazione, estendendo la capacità di integrazione dei cittadini a tutta l'azienda. Prevediamo che l'IA generativa possa favorire l'integrazione di dati e applicazioni nelle seguenti aree:
1. Creare prototipi di integrazione
Proprio come ChatGPT può aiutare a ideare un post sul blog, prodotti come SnapGPT di SnapLogic possono aiutare gli utenti a creare una pipeline o un flusso di lavoro iniziale per l'integrazione.
2. Identificare modelli accurati per i casi d'uso
La maggior parte dei fornitori di integrazione offre modelli o schemi. L'intelligenza artificiale generativa può individuare più efficacemente i modelli migliori per casi d'uso specifici.
3. Generare dati campione per i test
I creatori di integrazionispesso creano faticosamente dati di esempio per testare le integrazioni. L'intelligenza artificiale generativa è in grado di produrre dati sintetici realistici a questo scopo.
4. Creare espressioni per la trasformazione dei dati
Gli strumenti di integrazione differiscono nel linguaggio di espressione, il che può essere scoraggiante per i cittadini sviluppatori. Gen AI può tradurre le intenzioni degli utenti in espressioni completamente formate, semplificando il processo.
5. Generare query SQL accurate per l'estrazione dei dati.
Gli utenti avanzati si affidano spesso all'SQL per estrarre dati dai database. La creazione e il debug delle query SQL possono richiedere tempo e denaro. Gen AI può aiutare a formulare query accurate in base alle intenzioni dell'utente.
6. Semplificare le mappature dei dati
Applicazioni diverse hanno spesso strutture di dati diverse, rendendo la mappatura un compito impegnativo. L'intelligenza artificiale generativa può semplificare questo processo suggerendo in modo intelligente le mappature in base ai metadati disponibili.
7. Integrazioni di documenti
L'intelligenza artificiale generativa può generare automaticamente una documentazione chiara e concisa per le integrazioni, facilitando la comprensione e la manutenzione da parte dei colleghi.
8. Fornire un aiuto più pertinente
L'intelligenza artificiale generativa può offrire un'assistenza più contestuale, guidando gli utenti attraverso il processo di integrazione con un supporto personalizzato.
9. Creare connettori alle applicazioni
In genere i fornitori forniscono connettori precostituiti per le applicazioni più diffuse. L'integrazione generativa può consentire agli utenti di generare nuovi connettori su richiesta, ampliando ulteriormente le possibilità di integrazione e rispondendo a esigenze più specifiche.
Self-service gestito, su scala
SnapGPT ha permesso a diversi clienti SnapLogic di implementare il self-service gestito su scala, compresi quelli che hanno già registrato oltre 2.000 utenti in provisioning.
L'integrazione generativa promette di trasformare il panorama dell'integrazione per le organizzazioni di tutti i settori, consentendo un'integrazione dei cittadini più rapida ed efficiente e aiutando l'IT a smaltire il sempre crescente arretrato di integrazione.
Siete pronti a velocizzare l'integrazione di dati e applicazioni con l'intelligenza artificiale generativa? Prenotate una demo di SnapGPT per scoprire come.
