Privat, etterlevelseskompatibel AI – deployet i ditt miljø, under din kontroll.

Varighet: 3–6+ uker (typisk)

For regulerte og datasensitive organisasjoner (finans, helse, jus, offentlig sektor) som ønsker AI-kapabilitet, men ikke kan sende data til offentlige SaaS-modeller eller USA-hostede tjenester.

Mange organisasjoner står overfor reelle begrensninger: krav til datalagringslokalitet, EU AI Act-etterlevelse (høyrisikobestemmelsene trer i full kraft 2. august 2026), og risikoen ved å sende sensitive data gjennom USA-kontrollert infrastruktur der CLOUD Act gjelder uavhengig av serverlokasjon.

Dette er ikke «installer en LLM og håp» – vi leverer et komplett, produksjonsklart oppsett: modell/kjøretid, sikkerhetsgrunnlinje, gjenfinningslag, overvåking og et første reelt bruksområde.

Typiske bruksområder

Intern kunnskapsassistent med kildehenvisninger (policyer, prosedyrer, teknisk dokumentasjon)
Sikker dokumentbehandling (oppsummeringer, klassifisering, uttrekk)
Støtte for saksbehandling – forhåndsscoring, utkast, neste-steg-forslag (f.eks. AML-alarmtriage, skaderuting)
Etterlevelseskompatibelt søk på tvers av interne repositorier
Kontrollert automatisering med menneske i loopen

Validert i praksis

Validert på 1 000 reelle produksjonsdokumenter i en regulert norsk bransje. En 9-milliarders parameter open-source-modell matchet verdens beste kommersielle API (Anthropic Claude Opus) innenfor 1,6 prosentpoeng – før noen finjustering, til omtrent 1/300 av inferenskostnaden. Med domenespesifikk finjustering forbedres modellen utover hva ethvert generelt API kan oppnå på din spesifikke oppgave.

Den akkumulerende fordelen

Når du bruker et sky-API, lærer modellen ingenting av bruken din. Med en uavhengig modell blir hver ekspertkorreksjon til treningsdata. Etter 6–12 måneder har du ikke bare en billigere AI – du har en modell som utkonkurrerer ethvert generelt API på din spesifikke arbeidsflyt. Og du eier hver del av den.

Engasjementsstruktur

Fase 1 – Diagnostisk revisjon (2 uker)

Benchmark av 5–8 open-source-modeller på kundens faktiske data. Leveranse: harde tall på nøyaktighet, latens og kostnad sammenlignet med nåværende tilnærming.

Fase 2 – Migrering og optimalisering (6–8 uker)

Deploy av modell på uavhengig infrastruktur, bygging av valideringslag, integrasjon med eksisterende systemer, validering av nøyaktighet.

Fase 3 – Administrert forbedring (løpende)

Kvartalsvis retrening basert på produksjonskorreksioner, nøyaktighets-/driftovervåking, infrastrukturforvaltning, etterlevelsesdokumentasjon.

Dette er IKKE

En generisk AI-strategiworkshop
En ChatGPT-wrapper uten datakontroller
Et løfte om 100 % nøyaktighet

Hvem det passer for

Regulerte/datasensitive organisasjoner (finans, helse, jus, offentlig sektor)
Virksomheter med strenge krav til datalagringslokalitet og etterlevelse
Team som trenger AI-kapabilitet med sikkerhet og revisjonsevne som førsteprioritet

Hva skjer etterpå?

Utvid til flere arbeidsflyter med Interne AI-verktøy, eller produktifiser til et kundevendt initiativ med MVP Enterprise.

Uavhengig AI og administrerte modeller