Från ingen AI till säker AI
Inför AI utan kapitlet om dataläckan.
Vår beprövade process kombinerar privata modeller, säker styrning och praktiskt förändringsstöd—så att organisationen kan skapa AI-värde utan att först göra ett dyrt integritetsmisstag.
Ingen AI
Inga modeller. Ingen risk. Ingen hävstång.
Företagshemligheter i publik AI
Klistra in data. Tappa kontroll. Riskera en läcka.
Hoppa över det farliga stegetPrivata modeller + säker proxy
Data stannar inne. Användbara svar kommer ut.
Säker AI i skala
Trygg användning i team och arbetsflöden.
Från ingen AI till säker AI
Er kortaste väg till säker AI
Efterträna öppna modeller på er data, kör dem lokalt och styr varje fråga genom ett säkert policylager.
Ingen AI Privata modeller + säker proxy Säker AI i skala 01
En ingång för varje AI-fråga
Varje användare och användningsfall styrs, inspekteras och hanteras konsekvent. Känslig kontext stannar i er miljö medan godkänt publikt arbete kan använda externa verktyg.
02
Eftertränad för er verksamhet
Vi anpassar öppna modeller till ert språk, era arbetsflöden och er kunskap och utvärderar dem sedan mot arbetet de faktiskt ska utföra.
- Er data, er modell
- Byggd för ert arbetssätt
- Behåll full kontroll
- Förbättra kontinuerligt
En beprövad process
Kartlägg. Skydda. Skala.
Kartlägg
Kartlägg data, risk, användningsfall och beredskap.
Skydda
Efterträna modeller och inför styrning, kontroller och policy.
Skala
Bredda användningen med utvärdering, utbildning och mätbar effekt.
Modellens intervjuprocess
Innan en modell börjar arbeta måste den klara intervjun.
En modell kan vara tekniskt kompetent och ändå vara fel för er organisation. Vi omvandlar er etik, era värderingar och reputationskänsliga gränser till ett repeterbart acceptanstest för varje modell ni tar i bruk.
Vår beprövade frågebank anpassas till era värderingar, policyer, marknad och verkliga gränsfall.
Modeller som inte når den överenskomna tröskeln åtgärdas, begränsas eller avvisas innan de når medarbetarna.
Nya modeller, större versioner och väsentliga konfigurationsändringar bedöms innan de godkänns.
Lär känna era värderingar
Intervjua ledare och översätt affärsetik, kultur och reputationsgränser till testbara förväntningar.
Bygg intervjun
Välj och anpassa frågor ur vår bank med 100 etikfrågor, inklusive realistiska stresstester och gränsfall.
Intervjua modellen
Bedöm svar, vägran att utföra olämpliga uppgifter och konsekvens mot en överenskommen bedömningsmodell.
Godkänn—eller avstå
Endast modeller som når tröskeln tas i bruk. Resultatet blir styrningsunderlag för framtida omtester.
Samma tjänst, ur en annan vinkel
Välj den berättelse som passar bäst för de personer ni behöver få med er.
Prata med oss
Er kortaste väg till säker AI
Boka en arbetsworkshopVanliga frågor
En kort och praktisk FAQ
Det juridiska svaret beror alltid på data, syfte och användningsområde. De här frågorna hjälper oss att börja i rätt ände.
Varför kan vi inte bara lita på att vår AI-leverantör inte lagrar data?
Ett starkt leverantörsåtagande är värdefullt, men ”används inte för träning” är bara en del av bilden. Organisationen behöver fortfarande förstå var en fråga behandlas, hur länge loggar och säkerhetskopior finns kvar, vilka underbiträden som får åtkomst, om data lämnar EES samt hur radering, incidenter och revision hanteras. Enligt GDPR är den personuppgiftsansvarige fortsatt ansvarig och ska välja biträden som ger tillräckliga garantier. En lokal modell och policyproxy minskar onödig exponering, men ersätter inte styrning.
Finns det verkligen juridiska risker med att behandla personuppgifter med AI i Europa?
Ja. Att mata in, analysera, lagra eller överföra personuppgifter genom ett AI-system är fortfarande personuppgiftsbehandling. GDPR är teknikneutralt, så ni kan behöva rättslig grund, tydligt ändamål och transparens, dataminimering, lämplig säkerhet och regler för lagring. Känsliga personuppgifter och användning med hög risk kan kräva ytterligare skydd eller en konsekvensbedömning. EU:s AI-förordning kan medföra fler skyldigheter beroende på systemet och användningen. Risken går att hantera—men den behöver byggas bort från början.
Blir vi automatiskt regelefterlevande om modellen körs lokalt?
Nej. Lokal drift kan ge bättre kontroll över åtkomst, dataplacering, lagring och spårbarhet. Ni behöver fortfarande ett definierat ändamål, rätt behörigheter, utvärdering av modell och data, användarstöd, loggning, incidentprocesser och tydligt ansvar. Vi behandlar teknik och arbetssätt som ett sammanhängande program.
Kan medarbetare fortfarande använda godkända externa AI-verktyg?
Ja. Proxyn kan behålla ett enkelt arbetsflöde och samtidigt tillämpa policy på varje fråga. Offentliga, icke-känsliga frågor kan skickas till godkända externa verktyg. Intern information och personuppgifter kan styras till en privat modell eller blockeras. Policyn är er och beslutet kan loggas.
Kan en intervju med 100 frågor garantera att modellen aldrig orsakar skada?
Nej. Inget enskilt test kan garantera hur en modell beter sig i varje situation. Intervjun skapar en mätbar driftsättningsgrind som utgår från era värderingar, synliggör viktiga riskbeteenden innan medarbetarna möter dem och dokumenterar varför modellen godkändes. Vi upprepar testet för nya modeller, större versioner och väsentliga konfigurationsändringar och kombinerar det med säker styrning, övervakning och löpande utvärdering.
Allmän information, inte juridisk rådgivning. Involvera ert dataskyddsombud eller juridiska ombud i det specifika användningsfallet.