Økt produktivitet med smartere AI-integrasjon i skyen

Når du allerede jobber i AWS – hvorfor Bedrock gir mening.

Mange av våre kunder har allerede infrastrukturen sin i AWS – med tjenester som S3, RDS, DynamoDB, Lambda og API Gateway som sentrale byggesteiner. Når man har bygget opp et stabilt og sikkert miljø i skyen, er det naturlig å spørre: Hvordan kan vi bruke AI uten å bryte ut av det vi har bygget?

Her kommer Amazon Bedrock inn som et interessant svar:

• Du får direkte tilgang til flere foundation models (Claude, OpenAI, Jurassic, Llama, Titan…) uten å gå via tredjepartsleverandører.

• Du slipper å drifte, trene eller oppdatere modellene selv – alt skjer som en administrert tjeneste.

• Du kan bruke eksisterende sikkerhetsoppsett (IAM, VPC, CloudWatch) og holde deg innenfor din compliance-policy.

• Du får fleksibilitet i valg av modell, og kan teste ulike leverandører med samme API-grensesnitt.

Dette betyr at overgangen fra idé til prototype blir kortere, og risikoen for teknisk gjeld blir mindre.

Hva kan du faktisk gjøre med generativ AI?

På fagdagen diskuterte vi mange spennende scenarioer – og kanskje viktigst: hvordan AI kan løse faktiske oppgaver i hverdagen. Her er noen eksempler som går igjen i både offentlig og privat sektor:

Dokumentanalyse og oppsummering:

Store dokumentmengder kan oppsummeres automatisk for raskere beslutningsstøtte. For eksempel saksmapper, møtereferater eller teknisk dokumentasjon. AI kan trekke ut hovedpunkter, foreslå neste steg eller generere sammendrag.

Chatassistenter og intern søkefunksjon:

Tenk deg en intern chatbot som forstår egne rutiner, retningslinjer og dokumenter – og kan gi ansatte raske og presise svar. Dette kan kombineres med Retrieval-Augmented Generation (RAG) for å hente kontekst fra egne datasett.

Kodeassistanse og dokumentasjon:

Utviklere kan få hjelp til å skrive boilerplate-kode, testeformuleringer, eller forklare eldre funksjoner. Dette gjør onboarding enklere og forbedrer dokumentasjonsnivået i teamet.

Strukturering av fritekstdata:

Enten det er meldinger, skjemaer eller e-post, kan AI brukes til å hente ut og strukturere informasjon automatisk – og deretter sende det videre til backend-tjenester for videre behandling.

Hva gjør Bedrock relevant i vår sammenheng?

Det handler ikke nødvendigvis om at Bedrock er unikt – men om at det passer godt inn der vi allerede er. Hos JPro jobber vi i team som ofte har hele verdikjeden i AWS, og som trenger løsninger som:

• Er raske å ta i bruk uten tung ops-drift

• Tilpasser seg sikkerhetskrav og databehandlingsrutiner

• Kan skaleres ved behov, uten store endringer i arkitekturen

Det er her Bedrock gir verdi som integrert del av skyplattformen. Vi kan eksperimentere og implementere løsninger raskt – og samtidig holde kontrollen på hvor data flyter, hvem som har tilgang, og hvordan det logges.

Bedrock er bare ett alternativ blant mange – men for team som allerede er tungt investert i AWS, gir det mening å utforske hvordan det kan gi verdi gjennom sømløs integrasjon og raskere eksperimentering.

Vi utforsker – sammen med kundene.

Vi har lenge kjørt interne løsninger med utstrakt bruk av generativ AI. Nå tar vi med oss denne kunnskapen og jobber tett med flere kunder for blant annet å

• effektivisere informasjonstilgang for ansatte,

• automatisere manuelle prosesser i backend-systemer,

• bygge verktøy som forstår og tilpasser seg interne datastrukturer.

Fellesnevneren? Behov for fleksible og sikre løsninger – som kan utvikles i takt med organisasjonen.

Hva tar vi med oss videre?

Fagdagen om Bedrock ga oss ikke bare teknisk innsikt, men også en viktig påminnelse:
Det handler ikke om hvilken AI du bruker, men hvordan og hvorfor du bruker den.

Hos JPro ser vi på generativ AI som et verktøy – ikke et mål. Og vi tror at de beste løsningene vil komme der hvor teknologien  styrker menneskelig arbeid, effektiviserer utviklingsløp og skaper verdi gjennom innsikt.

Alternativer.

Det fins flere gode alternativer til AWS Bedrock for de som ikke kjører i AWS eller av andre grunner ønsker å utforske lignende modellagnostiske løsninger hos andre leverandører. Vi har ikke hatt workshops med disse enda, men det er noe vi kontinuerlig vurderer basert på kunders behov og tilbakemeldinger.

Alternativer tilknyttet andre store skyleverandører:

• Google Cloud Platform (GCP) - Vertex AI
• Microsoft Azure - Azure AI Studio (inkl. Azure OpenAI Service)
• IBM - WatsonX AI
• Oracle Cloud Infrastructure (OCI) - OCI Generative AI

Det fins dessverre få Europeiske alternativ som tilbyr tilsvarende fleksibilitet med tanke på modellutvalg som de store Amerikanske. Det nærmeste alternativet er:

• Mistral AI (Frankrike) - La Plateforme