Skip to main content

Contica öppnar kontor i Karlstad

Contica öppnar kontor i Karlstad

Contica öppnar kontor i Karlstad!

Vi är glada att meddela att Contica till hösten öppnar ett nytt kontor i Karlstad – vårt första utanför Göteborg. En viktig milstolpe för oss, och ett naturligt steg i vår utveckling.

Att etablera oss på en ny ort har varit ett strategiskt mål under en längre tid, och nu känner vi att timingen är helt rätt. Med rekryteringen av Ewelina och Jack, som båda utgår från Karlstad, har vi den lokala närvaro och kompetens som krävs för att bygga vidare på vårt erbjudande inom integrationsförvaltning.

“I Karlstad kommer Jack och Ewelina hjälpa till att bygga världens bästa tjänst inom integrationsförvaltning (ödmjukt mål :-)”
– Stefan Wånggren, VD på Contica

Vi ser fram emot att vara en del av Karlstads näringsliv, att skapa nya relationer och att fortsätta växa tillsammans med våra kunder och medarbetare.

Ett särskilt tack till WOKK STUDIO för hjälp med design av vårt nya kontor!

Välkommen att hälsa på oss i Karlstad i höst!

<>Stefan Wånggren

Continue reading

Security isn’t something you sprinkle on later. It’s baked into the design

Security isn’t something you sprinkle on later. It’s baked into the design

At this year’s Integrate conference, a clear theme emerged for anyone working with Azure Integration Services: security needs to be part of the platform design and not an afterthought

API Management – your hidden security layer

Several sessions showed how API Management can do more than just route traffic. Used right, it becomes a central part of your detection and prevention strategy. By analyzing traffic patterns and integrating with tools like Microsoft Fabric, you can uncover anomalies and spot fraud attempts early. That’s a powerful capability hiding in plain sight. 

Key Points:

  • Monitoring traffic patterns

  • Integration with Microsoft Fabric

  • Early fraud detection

Enterprise-scale security patterns & the AI Gateway

We also saw how large organizations approach API security at scale, layering policies for access control, identity validation, and traffic protection. And as AI-powered workloads become more common, APIM’s new AI Gateway capabilities are stepping in to help control the chaos. 

Shortcuts, costs – and the real price of insecurity

One session reminded us just how complex integration solutions can become over time. With every design choice, especially around security, there’s a tradeoff. Strong isolation and advanced controls sound great – until they double your cost or cripple your agility. Finding the right balance between cost and security isn’t just smart, it’s essential if you want your platform to be both safe and sustainable.

And perhaps the most relatable point came from the discussion around real-world integration projects: as services multiply and deadlines loom, shortcuts happen. Those shortcuts, like shared keys, overly broad permissions, or “temporary” public endpoints tend to stick around and come back to bite you.

💬 Biggest takeaway?

Security isn’t something you sprinkle on later. It’s baked into the design, the automation, and the defaults.
Get it right early or spend a lot more fixing it later.

<>Vill du prata mer säkerhet? Kontakta mig!

Continue reading

Integrate 2025: What you really need to explore now

Integrate 2025: What You Really Need to Explore Now

Contica’s CTO and Microsoft Azure MVP, Ahmed Bayoumy, shares his reflections from Integrate 2025. AI agents aren’t the future—they’re the new normal. This is your essential checklist for what to explore now to stay ahead in an increasingly intelligent integration landscape.

Integrate 2025: Your Essential Exploration Checklist 

Yes, everything is AI and AI agents now. And yes, we can’t ignore it anymore. 

The Reality Check 

After  Integrate 2025, one thing became crystal clear: There’s no way back from this. 

I know, I know, another “AI will change everything” article. But hear me out. This isn’t about hype anymore. Microsoft just showed us a world where AI agents are handling loan approvals, fixing production issues at 3 AM, and making business decisions that used to require human judgment. 

The most surprising part? These aren’t prototypes or far-future concepts. They’re shipping today. Whether you’re ready or not, the AI agent revolution is already here. The question isn’t “if” you should explore this technology, but “what exactly” you need to explore to stay relevant. 

Looking at below, I can see that a lot of businesses are running a few steps behind, and we need to reshape our thinking to simply keep up. Instead of rigid, rule-based integrations, we’re moving toward intelligent workflows that can reason through complex scenarios. 

We in phase 8 → AI Agents represent the next evolutionary step 

In this article, I thought of sharing my plan navigating this new reality your essential exploration checklist for the post-Integrate 2025 world. From Agent Loop in Logic Apps to MCP, hybrid deployments, and more these are the technologies you need to understand now. 

The “Must Explore” List:


1. Start with Agent Loop in Logic Apps

Agent Loop stands as logic apps bold answer to embedding AI decision-making directly into Logic Apps workflows. After the demonstrations at Integrate 2025, I’ve seen firsthand how this technology transforms integration patterns by adding intelligence to existing processes. 

What it is: AI agents that can reason through business processes instead of just following rules.

Why Agent Loop should be your first exploration: Because it already sits at the heart of your integration strategy. The brilliant thing about Agent Loop is you don’t need to change much, you’re already using Logic Apps for your business processes. Now you just add intelligence to them. 

The beauty of starting here: 

Leverage existing investments:  Your current Logic Apps workflows become smarter, not replaced 

Use familiar tools:  Same Visual Studio Code, same connectors, same deployment process 

Gradual transformation: Add Agent Loop to one step in an existing workflow, see the difference 

Immediate impact : Turn rigid if-then logic into intelligent reasoning without rebuilding everything  

The Critical Mindset Shift 

Agent Loop requires thinking differently about integration: 

From: “How do I integrate every possible scenario?” 

To: “How do I teach AI to reason about my business domain?” 

From: “My workflow must be 100% predictable” 

To: “My workflow should be intelligent and adaptive” 

From: “I control every decision point” 

To: “I govern the decision-making process” 

This isn’t about losing control, it’s about upgrading from manual control to intelligent governance. 

New Patterns for a New Era 

What caught my attention at Integrate 2025 were the agent orchestration patterns being demonstrated. These represent entirely new design approaches we need to consider. 

These patterns signal that we’re entering an exciting new era of integration design where intelligence is distributed throughout our business processes. 

📚 Key Resources: 


2. Model Context Protocol (MCP) – The New Standard

MCP functions as an open standard enabling AI models to interact seamlessly with external data sources and tools. Based on JSON-RPC 2.0 for messaging, MCP utilizes a client-host-server architecture that supports two primary transport methods: 

Remote MCP servers: Uses HTTP and Server-Sent Events (SSE) for network communication 

Local MCP servers: Employs standard input/output for same-machine communication 

The protocol addresses the traditional challenge of creating custom connectors for each new integration by providing a unified approach for connecting agents to both local and remote data sources

The simple explanation: As you expose more APIs as MCP servers (AI tools), you need a way to manage them all. API Center becomes your enterprise catalog where teams can: 

  • Discover what AI tools are available (“Oh, we already have a customer lookup tool!”) 
  • Govern who can use which tools (“Only finance team can access the billing APIs”) 
  • Track versions and ownership (“Marketing owns the campaign API, IT owns the infrastructure APIs”) 
  • Control access and permissions (“Junior agents can read data, senior agents can modify it”) 

Why you need this: Without a registry, you’ll end up with chaos – duplicate AI tools, security gaps, and teams building the same thing twice. API Center prevents the “wild west” of AI agent development. 

Real scenario: Developer wants to build an AI agent that checks inventory. Instead of building a new tool, they search API Center, find the existing inventory MCP server, and use it immediately. 

Why This Matters 

Every REST API you’ve built over the past decade can now: 
✅ Be used by AI agents 
✅ Without changes to logic 
✅ Exposed securely via Azure API Management (APIM) 
✅ Governed with API Center 

So instead of rewriting your systems for AI, you just wrap them with MCP and plug into the AI ecosystem. No rebuilding required , just expose it through MCP and AI agents can use it in natural language. 

📚 Key Resources: 

Expose your REST APIs as MCP servers: 

MCP Client Auth with APIM as your AI gateway: 

  • .NET: https://aka.ms/mcp-remote-apim-auth-dotnet 

API Center – Enterprise MCP registry: 


3. Logic apps Hybrid Deployment – Your Door to the Future

Now generally available (GA)!  

What it is: Running the full power of Logic Apps on your own infrastructure – and guess what? You get ALL the benefits: AI agents, automated testing, codeful workflows, and all 1,400+ connectors! 

The game-changer: This isn’t “hybrid lite” or “on-premises with limitations.” This is the complete Logic Apps platform running in your data center with every single capability: 

Agent Loop – AI agents making intelligent decisions on your infrastructure 

Automated unit testing – Full testing framework for production reliability 

Codeful workflows – Write code alongside visual design 

All 1,400+ connectors – Every SaaS integration you need 

Local data processing – Keep sensitive data on-premises 

Cloud management – Still manage everything through Azure portal 

Why this is your door to the future: You get tomorrow’s AI-powered integration platform running on today’s compliance-friendly infrastructure. No compromises, no “choose between cloud power and local control” – you get both. 

Perfect for: Financial services, healthcare, manufacturing, government – anyone who needs the future but can’t compromise on where their data lives. 

📚 Key Resources: 

When to explore this: 

  • You have data residency requirements 
  • You need to process data locally (manufacturing, IoT) 
  • You’re migrating from BizTalk Server 
  • You have intermittent connectivity issues 
  • Compliance requires on-premises processing 

Your evaluation process: 

  • Assess your Kubernetes maturity (you’ll need Arc-enabled clusters) 
  • Identify pilot workloads (start with non-critical processes) 
  • Plan your local architecture  

Pro tip: Don’t go hybrid just because you can. Go hybrid because you have a specific business need that cloud-only can’t meet.


4. Rules Engine – AI with Guardrails

What it is: Deterministic business rules that constrain AI agent decisions.

📚 Key Resources: 

Critical for: 

  • Financial services (regulatory compliance) 
  • Healthcare (safety protocols) 
  • Manufacturing (quality standards) 
  • Any business with strict governance requirements 

Your implementation approach: 

  • Document existing business rules (the ones humans follow today) 
  • Identify rule conflicts (what happens when rules contradict?) 
  • Start with simple rules (approval limits, routing logic) 
  • Test with AI agents (ensure they respect the boundaries) 
  • Monitor rule effectiveness (are they too restrictive or too loose?) 

Remember: Rules aren’t about limiting AI they’re about ensuring AI operates within your business policies. 


5. Logic Apps Testing Framework – Making It Production-Ready

What it is: Proper unit testing for your Logic Apps and AI agent workflows – because if AI agents are making business decisions, you better test them thoroughly. 

Why this is absolutely critical: Before this framework, testing Logic Apps meant manually clicking through workflows and hoping for the best. Now you can write automated tests that verify your workflows work correctly every time. 

The features: 

  • Mock external systems – Test without hitting real Salesforce, SAP, or databases 
  • Test AI reasoning – Verify agents make correct decisions for specific scenarios 
  • Visual Studio Code integration – Write and run tests right in your development environment 
  • CI/CD pipeline support – Automatic testing before production deployment 
  • Simulate different scenarios – Test edge cases and error conditions safely 

Why you can’t skip this: AI agents will make thousands of decisions without human oversight. Would you deploy code that transfers money without testing? Then don’t deploy AI agents that approve loans, process returns, or handle customer data without proper testing. 

The bottom line: This framework is what separates experimental AI projects from production-ready business solutions. It’s the difference between “cool demo” and “trusted system.” 

📚 Key Resources: 

Your testing strategy: 

  • Start with simple workflows (test inputs and expected outputs) 
  • Mock external dependencies (don’t hit real systems during tests) 
  • Test AI agent decisions (verify reasoning and compliance) 
  • Automate testing in CI/CD (no manual testing for production deployments) 
  • Monitor in production (testing doesn’t end at deployment) 

Non-negotiable: If you’re putting AI agents in charge of business decisions, you need automated testing. Period.


The skills we need now

For Developers: 

  • Learn prompt engineering and AI reasoning patterns 
  • Understand Model Context Protocol implementation 
  • Master hybrid workflow design (visual + code) 
  • Practice AI agent testing and debugging 

For Architects: 

  • Design AI-first integration patterns 
  • Plan governance for autonomous systems 
  • Evaluate security implications of AI agents 
  • Create standards for MCP server development 

For Business Analysts: 

  • Identify processes suitable for AI decision-making 
  • Learn to design AI agent workflows 
  • Understand the boundaries between human and AI judgment 
  • Practice writing business rules for AI systems 

For Operations Teams: 

  • Monitor AI agent performance and decisions 
  • Understand when to override AI recommendations 
  • Design escalation paths for complex scenarios 
  • Learn to work alongside AI operational tools 

 

💡 The Mindset Shift Required 

From Programming to Training 

You’re not just writing code anymore, you’re teaching AI how to think about your business problems. 

From Deterministic to Probabilistic 

Your workflows won’t always do exactly the same thing with the same inputs, and that’s not a bug, it’s a feature. 

From Control to Governance 

You can’t control every AI decision, but you can set the boundaries and monitor the outcomes. 

From Reactive to Proactive 

AI agents don’t just respond to events, they anticipate needs and take preventive action. 

🎯 Your Next Steps (Start Tomorrow) 

  1. Pick ONE thing from this list (don’t try to do everything at once) 
  2. Set up a development environment (Logic Apps Standard + VS Code) 
  3. Find a simple business process to experiment with (something low-risk but real) 
  4. Document your learning (you’ll need to teach others) 
  5. Plan for organizational change (this affects more than just Integrations) 

The Truth About Where We Are 

Integrate 2025 wasn’t just a product announcement, it was a declaration that the age of “dumb” automation is over. Microsoft just showed us that AI agents can reason, decide, and act autonomously within business processes. 

You can resist this change, but you can’t stop it. Your competitors are already exploring these capabilities. Your customers are already expecting this level of intelligent automation. 

The choice isn’t whether to adopt AI agents, it’s whether you’ll lead the transformation or be forced to catch up later. 

The exploration list above isn’t optional. It’s your roadmap to staying relevant in a world where intelligence is becoming the default expectation for every business process. 

Start exploring. Start today. The future doesn’t wait for anyone to be ready. 

<>Want to know more? Contact me know!

Continue reading

Agentic Loop – När drag-and-drop möter intelligens

Insikter från Integrate 2025 – när Agentic Loop möter verkligheten

Vad händer när AI-agenter flyttar in i Logic Apps och utmanar vårt sätt att tänka integration?
Håkan Åkerblom skriver sina insikter från Integrate 2025 med konkreta reflektioner om drag-and-drop, determinism – och varför framtiden kanske faktiskt är här nu.

Agentisk AI för dig som gillar drag-and-drop

I veckan var jag och några kollegor på ”Integrate 2025”, en integrationsmässa i London. Här kommer några insikter därifrån:

1. Det är utmattande att lyssna på föreläsningar hela dagen.
Fler mässor borde varva med workshops eller andra publikaktiverande aktiviteter. (Denna insikt får jag dock varje gång jag är på mässa).

2. AI-agenter är i ropet.
Alla vi som är det minsta intresserade av AI-agenter vet såklart redan detta, men det blir alltid lite tydligare när man får diskutera ämnet med andra tekniknördar under ett par intensiva dagar.

”Agent” är ett vitt begrepp som innefattar någon slags entitet som uppfattar sin omgivning och tar beslut därefter.

I den vidaste bemärkelsen kan en termostat sägas uppfylla beskrivningen, men när man pratar om AI-agenter brukar man oftast hänvisa till språkmodeller som har tillgång till olika verktyg och själv tar beslut för när och hur dessa ska användas.

En av mässans stora snackisar var att AI-agenter implementerats i low-code/no-code-verktyget Logic Apps, som används flitigt inom integration.

En av förtjänsterna med Logic Apps är att flöden man skapar blir väldigt visuella på ett sätt som inte kodblock blir. Om man föredrar att arbeta med kod framför drag-and-drop så kan man såklart göra det – men just när det gäller agenter tror jag det finns ett värde i att få koden presenterad visuellt.

Det blir tydligt:

  • vilka verktyg din agent har i verktygslådan

  • vilka flöden din agent kan trigga

  • hur hierarkin ser ut i ett nätverk med flera olika agenter

3. Inom integration gillar man determinism. AI är dock till sin design icke-deterministisk.

Determinism betyder här att man förväntar sig att om inputen är densamma, så är outputen också densamma.

Den absoluta majoriteten av AI-modeller är dock till sin natur icke-deterministiska – så varför i hela fridens namn skulle man vilja blanda in AI i integration?

Som jag ser det finns det tre tydliga tillfällen:

a. Agenten som startmotor:
Låt en agent starta ett specifikt deterministiskt flöde beroende på input. Lägg in vägräcken (direktöversättning av guardrails) för tillfällen då agenten skulle välja fel.

b. Agenten som räddningsplanka:
Aktivera endast agenten om ditt deterministiska flöde misslyckas. Istället för att flödet bara avbryts – ge agenten en chans att försöka lösa problemet, föreslå sin lösning till sin överordnade människa, och om denne godkänner (t.ex. via en knapptryckning i Teams – funktionaliteten finns inbyggd i Logic Apps) – låt agenten köra sin lösning.

c. Agenten som problemlösare:
Använd agenter när en deterministisk lösning är omöjlig eller opraktisk. Om ett problem är för komplext för att lösa inom rimlig tid – låt en agent prova att lösa det åt dig. Men: håll en människa “in the loop” som kan granska agentens lösningsförslag innan du sätter tilltro till den.

4. Föreläsares powerpoints har blivit snyggare – men mindre användbara.
Jag såg många AI-genererade presentationer. Jättesnygga! Men hjälpte de till att få fram budskapet? Nja.

Som gammal lärare kommer jag fortsätta göra mina fula presentationer själv – tack så mycket.


Hur som helst – AI-agenter har stor potential att radikalt förändra vårt IT-landskap och vår arbetsmarknad. (Jag vet att det har sagts länge – men den här gången kan det faktiskt vara på riktigt.)

👉 Vill du diskutera mer om AI-agenter och hur de kan implementeras i ditt affärsflöde? Hör av dig till mig på hakan.akerblom@contica.se

<>Vill du prata om hur AI kan förbättra era arbetsprocesser? Kontakta mig!

Continue reading

Från Notepad till AI

Från Notepad till AI – Stefan reflekterar över framtidens smarta system

Vad händer när tekniken går från att vara ett verktyg till att bli en tänkande kollega? Vår vd reflekterar över sin egen utvecklarresa – från första intranätet i Notepad till dagens AI-drivna integrationer.

En gång för länge sen… med Notepad och MS Access

Mitt första utvecklingsprojekt i jobbsammanhang var när jag hösten 2003 byggde ett intranät åt min dåvarande arbetsgivare. Jag var anställd i kundtjänst och kundtjänstade telefonabonnemang, dagarna kändes som en enda lång älgvandring. Men så vips dök en möjlighet upp. Jag hörde platschefen i korridoren säga:

”Vi skulle behöva någon form av nyhetskanal.”

Tre lögner senare:

  1. Det här kan jag

  2. Jag har gjort det förut

  3. Det tar tre månader

…så började jag bygga.

Mitt verktyg var Notepad och språken HTML, ASP och JavaScript. Databasen var MS Access. Det var ungefär som att skruva ihop Ikea-möbler med en tandborste, MEN jag var singel och dygnet hade 24 timmar, så någon gång under senhösten var jag klar.

Jag kunde koden utantill. Varenda hakparentes, varenda krullparentes. På Microsoft Build i Seattle såg jag en tjej prompta en liknande lösning på 2 minuter.

AI-agenter: mer än bara snabbhet

Microsofts satsning på AI-agenter handlar inte bara om att göra saker snabbare, det handlar om att tänka nytt.

Tänk dig en liten, outtröttlig assistent som jobbar dygnet runt och gör precis det du lärt den, med hjälp av smarta prompts.

Agent Loop – integration med intelligens

Inom systemintegration har det här tagit form i något som kallas Agent Loop, ett sätt att koppla in generativa modeller som GPT, Claude, Groq eller Gemini direkt i integrationsflödena.

Till skillnad från traditionella, deterministiska system som alltid ger samma svar på samma input, har de generativa modellerna en förmåga att tänka till, resonera och föreslå lösningar. Det öppnar upp helt nya möjligheter för hur vi bygger smarta, självlärande integrationer.

Superanalytikern i fickan

Tänk dig att du jobbar på marknadsavdelningen och vill förstå hur dina kunder egentligen uppfattar ert senaste erbjudande eller kampanjbudskap.

Problemet? Informationen finns utspridd överallt, i supportärenden, formulär, CRM-system och annat, ofta i ostrukturerad form.

Här kommer den generativa modellen in som din smarta analystolk. Den går igenom stora mängder text, hittar mönster och drar slutsatser, som att ha en superanalytiker som snabbt kan säga:

“Så här verkar dina kunder resonera.”

Plötsligt får du en tydligare helhetsbild, utan att behöva läsa igenom tusentals datapunkter själv.

Framtiden är här – och den vill jobba

Det är lätt att bli nostalgisk över tiden då man satt med Notepad och tandborstade fram lösningar sent in på natten. Men ännu lättare är det att bli nyfiken på vad vi kan åstadkomma idag, och i morgon, när tekniken hjälper oss tänka, förstå och agera smartare än någonsin.

Nu handlar det inte om om vi ska använda AI i vår vardag, utan hur vi gör det på bästa sätt.

Framtiden knackar inte längre på dörren.
Den har klivit in, och den är redo att börja jobba.

Continue reading

Agentic Logic Apps: A Potential Black Swan Moment in System Integration

Agentic AI – A Potential Black Swan Moment in System Integration

What happens when integrations are no longer hardcoded step by step—but instead guided by AI that understands goals, rules, and context?
In this article, I share my hands-on experience with Microsoft’s new Agentic Logic Apps—and why I believe we’re entering a new paradigm.

Agentic Logic Apps: A Potential Black Swan Moment in System Integration

What Is a Black Swan Event?

In history, a Black Swan event refers to something unexpected and highly impactful—an innovation that breaks away from conventional norms and forces a complete shift in thinking.

“We already have horses,” they said. “Let’s just focus on improving them.”

When automobiles were first introduced, many resisted. But over time, the car didn’t just replace the horse—it redefined how society moved, built infrastructure, and interacted with the world.

That kind of shift is what I believe is beginning to happen in the integration landscape.


What Does “Agentic” Mean?

To grasp agentic AI, it helps to contrast it with what we’re used to.

Traditional AI tools—like ChatGPT, GitHub Copilot, or other LLM-based apps—generate content, suggest code, and assist with documentation. But they rely on human input to act. They are passive.

We’ve improved workflows by embedding these models into pipelines. But they haven’t fundamentally changed how we build integrations.

That changes now.


Introducing Agentic Logic Apps

Agentic Logic Apps allow you to build workflows with built-in intelligence. Instead of following a strict, predefined script, they include an AI agent that:

  • Understands your goals

  • Decides how to achieve them

  • Uses the tools you define

Think of it like adding a smart assistant to your integration team—someone who reads your business process, knows your rules, and acts independently based on your intent.

Smart orchestration replaces static workflows.

You don’t hardcode everything. You define goals and give the agent the right tools—it figures out the rest.

You’re still in control:

  • You define available tools

  • You decide when humans should step in

  • You control how far the agent can go

As confidence grows, you can gradually hand over more responsibility.


Getting Started: Setting Up an Agentic Workflow

Important: Before diving into setup, let’s clarify one key term: tool. In this context, a tool is any predefined action the agent can use like calling an API, running a function, or triggering another workflow.

Step 1: Set up your Azure AI Foundry project

his is where you define your agent’s capabilities and access to models.

Follow the official instructions here: Create an Azure AI Foundry project in Azure AI Foundry portal – Microsoft Learn

Once the project is ready, open Azure AI Foundry Studio.

Step 2: Create model endpoints

Go to “My Assets” and create model endpoints. This is important, you’ll later connect these models to your Agentic Logic App to enable reasoning and decision-making.

Step 3: Create the Agentic Logic App

1. In Logic Apps Standard, select the new Agent option when creating your workflow.

2. Set up your trigger (as you would in a regular Logic App).

Define your goal using natural language. This is the most critical step. Be clear with your instructions and include any restrictions or steps the agent should follow.


3. Add your tools it can be any reusable logic blocks.

    • When creating a tool, describe its purpose so the agent can understand when to use it.
    • Define the tool’s parameters to indicate what kind of input it expects. This can include dynamic data or plain English instructions the model can interpret both.

When creating a tool its also critical to provide a description of its purpose so the agent can understand.

You should also provide a parameter to this tool, to define what kind of input data you will use.

Here there a magic can also happened as you can just define parameters not only from your data but also as instruction in plain English and the agent will understand and do the rest.



Now you are all set. This is just the beginning but it’s a promising one!

Next Steps for Success: Change your mindset

  1. Identify human bottlenecks: Look for manual steps in your processes that could benefit from AI assistance.
  2. Practice prompt engineering: Write clear, concise prompts to guide the AI effectively.
  3. Get feedback and improve: Test your integrations, gather feedback, and refine your workflows.

This is a legitimate Black Swan event for system integration. Why?

  1. Engineers will stop writing code: Endless logic code will be replaced. The agents handles translation and orchestration. Developers must shift focus from code to process. Business logic becomes the new core skill.
  2. Conversation replaces documentation: In near furure Instead of reading through hours of documentation, you’ll simply instruct the AI “Connect to my Azure SQL database and extract the sales data from last quarter.”
  3. Integration becomes composable: Once your tools and services are exposed, combining them becomes effortless. The whole becomes greater than the sum of its parts.

What This Means For Developers

Your focus must change, focus on business logic: We need to fully focus on what matters (solving business problems) instead of fighting with incompatible APIs

The Future Is Already Here

Agentic integration might sound like the distant future, but they’re happening right now.

Welcome to the black swan event. The water’s fine.  jump in!

Want to know more?

Contant me, Ahmed, CTO of Contica and Azure MVP.

<>Ahmed Bayoumy

Continue reading

New Strategic Partnership: Contica & DevScope

Contica + DevScope: A Strategic Partnership for Smarter Integration and Data-Driven Growth

Contica enters a new strategic partnership with Portuguese integration experts DevScope – combining forces to deliver world-class integration solutions, and to strengthen our capabilities in business intelligence and AI.

Contica has entered into a partnership with DevScope to further strengthen our delivery of advanced integration services. This collaboration brings together two leading integration teams, led by Microsoft MVPs Ahmed Bayoumy (CTO, Contica) and Sandro Pereira (Head of Enterprise Integration, DevScope), who will now work closely together – both in customer projects and through cross-organizational collaboration.

The partnership enhances not only our ability to deliver seamless system integration – including BizTalk-to-Azure Integration Services migrations – but also expands our offering within business intelligence and AI. DevScope’s broad experience in these areas complements Contica’s proven data-driven delivery model and helps us create even more value for our customers.

With knowledge-sharing at the core and innovation as a driving force, this collaboration is built to deliver future-proof solutions that turn business data into business value.

Stay tuned – several new initiatives and offerings will be announced soon.

<>Stefan Wånggren

Continue reading

Ace Aviator of the Month – Calle Andersson

Calle Andersson utsedd till “Ace Aviator of the Month”

Att bygga integrationslösningar med säkerhet i fokus har aldrig varit viktigare – och få personer kombinerar nyfikenhet, kunskap och delningsvilja som Calle Andersson.

Nu uppmärksammas han av Microsofts Logic Apps-community globalt, som månadens “Ace Aviator” i maj 2025.

Säkerhet är inte längre en teknisk detalj i slutet av ett projekt. Det är ett fundament som måste byggas in från start – särskilt när det gäller integrationslösningar där data flödar mellan system, verksamheter och molntjänster. Därför är vi på Contica både stolta och glada över att Calle Andersson, Head of Security – Integration & Cloud, nu har blivit utsedd till Ace Aviator of the Month av Microsofts Logic Apps Aviators-program.

Utmärkelsen delas ut till personer som gör ett betydelsefullt bidrag till communityn kring Logic Apps – Microsofts plattform för integration och automatisering. I maj 2025 föll valet på Calle, bland annat för hans starka engagemang i att sprida kunskap om hur man bygger säkra, hållbara och välstrukturerade lösningar i molnet.

“Secure by design” är mer än en slogan för Calle – det är ett förhållningssätt. Med sin pedagogiska förmåga, tekniska skärpa och passion för att dela med sig av erfarenheter, har han blivit en viktig röst i communityn för säker integration.

Hos oss på Contica är vi förstås inte förvånade. Vi ser varje dag hur Calle arbetar nära både kollegor och kunder för att omsätta säkerhetsprinciper till konkret, fungerande teknik. Och vi är särskilt glada över att han inte bara gör detta inom våra väggar – utan också för hela Azure Logic Apps-communityt globalt.

KONTAKTA OSS

Continue reading

Så sparade en kund miljoner med vår leveransmodell

Så sparade en kund miljoner med vår leveransmodell

Många företag betalar onödigt mycket för konsulttjänster som inte matchar deras verkliga behov. På Contica jobbar vi annorlunda – vi levererar rätt kompetens i rätt tid och mängd. Det sparar våra kunder stora pengar. Nyligen räknade vi på besparingen för en av våra kunder.

Leverans som följer verkligt behov snarare än en fast bokning

Traditionella konsultupplägg bygger ofta på antagandet att kompetensbehovet är linjärt över tid. Vi förstår. Det blir en enkel beställning. Men i praktiken är vi nog alla övertygade om att i verkligheten så varierar behoven över tid. Ibland behövs en arkitekt, ibland en eller flera utvecklare, ibland en som är expert på cybersäkerhet och ibland en som är bäst på infrastruktur. I vissa fall har en person flera färdigheter men vi har alla sett konsultförfrågningar där man ganska enkelt kan svara – all denna kompetens finns inte i en person.

Vår modell på Contica utgår från det faktiska behovet i varje stund. Vi skalar upp eller ner och säkerställer att du alltid får rätt kompetens i rätt mängd, precis när du behöver det – varken mer eller mindre.


Hur vi sparade miljoner till en av våra kunder

För bara några dagar sedan gjorde vi en uträkning för en av våra kunder. Genom att använda vår behovsstyrda leveransmodell istället för att boka fasta konsulter enligt ett traditionellt upplägg, hade kunden sparat flera miljoner kronor i konsultkostnader.

Och detta är inte unikt. Vi kan ofta ganska enkelt visa på de stora besparingar våra kunder gör genom att slippa binda upp sig till resurser som inte alltid behövs – och genom att få tillgång till exakt den kompetens som behövs i varje fas av projektet.


Värdestyrd leverans ger maximalt resultat

Vår leveransmodell bygger på värdestyrning, inte resursbokning. Det innebär:

  • Du får rätt expertis när du verkligen behöver den

  • Du betalar bara för den faktiska insatsen, inte för tomgång

  • Du slipper risken att boka resurser som inte matchar det faktiska behovet

  • Din verksamhet blir mer flexibel och kostnadseffektiv

Ingen konsult kan kunna allt. Genom vår modell får du istället tillgång till ett helt team av specialister som tillsammans täcker alla dina behov – utan att du behöver betala för onödig tid eller fel kompetens.


Vill du också se hur mycket du kan spara?

Vi hjälper gärna fler företag att räkna på sin potentiella besparing.
Kontakta oss så tar vi fram en beräkning baserat på ditt behov – och visar hur vår modell kan skapa stort värde för din verksamhet.

KONTAKTA OSS

Continue reading

Så utbildar vi oss i AI – Från prompt engineering till Azure

Så utbildar vi oss i AI – från prompt engineering till Azure

Hur bygger man AI-kunskap som verkligen fastnar – och samtidigt blickar framåt? På Contica har vi testat ett nytt upplägg med föreläsningar, quiz och intern nyfikenhet som drivkraft. Vi har djupdykt i prompt engineering, språkförståelse och Azure – men kanske mest spännande just nu är vår fascination för AI-agenter

Ett steg närmare att förstå AI:s svarta låda

“Tre föreläsningar och tre quiz – sex tillfällen att få AI att fastna i vardagen.”

I ett försök att öka transparensen i den svarta lådan som är AI har vi på Contica genomfört en intern utbildning i tre delar. Varje föreläsning följdes av ett kort quiz för att stärka lärandet.

Syftet? Att skapa kontinuitet, nyfikenhet och en vana att integrera AI-tänk i det dagliga arbetet.

📌 Ps. Missade du vårt tidigare inlägg om AI som svart låda? Läs det här: www.contica.se/blogg/ai-svart-lada


Del 1: Prompt Engineering – instruktioner som gör skillnad

“Det är lätt att fnysa åt titeln ‘prompt engineer’ – men grunden är viktigare än man tror.”

Att skriva effektiva prompter till en LLM (Large Language Model) kan vara både en konst och en vetenskap. Vi utforskade allt från enkla tekniker till mer avancerade koncept som RAG (Retrieval Augmented Generation).

Oavsett ambitionsnivå är prompt engineering ett grundläggande verktyg för dig som vill förstå och använda AI i praktiken.


Del 2: Word Embeddings – vad händer egentligen under huven?

“Word Embeddings är bryggan mellan mänskligt språk och matematik.”

Vi valde att fördjupa oss i tekniken bakom hur AI-modeller tolkar språk – och kom fram till att Word Embeddings är centrala för att förstå hur AI “tänker”.

Genom att koppla ord till vektorer i ett flerdimensionellt rum kan en AI-modell, trots att den bara räknar med siffror, faktiskt förstå mänskligt språk.


Del 3: AI i Azure – verktyg med potential och variation

“Azure är en föränderlig värld – förståelse för verktygen gör skillnad.”

Eftersom vi på Contica arbetar i Azure, fördjupade vi oss i vad Microsofts plattform erbjuder inom AI – från enkla API:er till mer kraftfulla modeller i samarbete med OpenAI.

Vi diskuterade:

  • Vilka verktyg som är mest användbara just nu

  • Hur mycket man själv behöver förstå bakom kulisserna

  • När det är läge att välja vilken lösning


Vill du veta mer – eller utforska framtiden tillsammans med oss?

Är du också nyfiken på AI – vare sig det handlar om prompt engineering, modellförståelse eller hur tekniken fungerar i Azure?

Just nu är vi särskilt fascinerade av AI-agenter – intelligenta system som inte bara förstår vad du vill, utan också tar reda på hur det ska göras. Vi tror att de kan spela en avgörande roll i nästa generations integrationer.

<>Håkan Åkerblom

Continue reading