Hvem er det relevant for?
Til IT- og udviklingsteams, der skal afprøve eller drive AI for flere brugere med tydelige krav til adgang, dataområde og forbrug.
Hvad skal løses?
Når en AI-løsning skal bruges stabilt af flere teams, bliver drift, adgang, omkostninger og dataområde lige så vigtige som modellen.
Sådan kan vi gribe det an
Vælg arkitektur ud fra datakrav, eksisterende platform og forventet belastning. Design for skalerbarhed uden at låse jer unødigt til en leverandør.
Konkrete anvendelser
Eksemplerne er muligheder, ikke dokumenterede leverancer eller garanterede resultater.
Afprøv en intern videnassistent i et afgrænset cloudmiljø.
Adskil testmiljø og produktion med styrede adgange.
Overvåg forbrug, fejl og modelkvalitet i en pilot.
Integrationer og data
Cloudmodeller kan kobles til datakilder gennem kontrollerede tjenester og API’er; konkret region, leverandør og databehandlerforhold kræver jeres godkendelse.
Grænser og ansvar
Cloud er ikke automatisk GDPR-kompatibel. Dataflow, leverandøraftaler, retention, adgang og budget skal undersøges for hvert projekt.
Fra afklaring til pilot
- 01
Afdæk data, region og sikkerhedskrav.
- 02
Sammenlign platforme og estimer driftsomkostning.
- 03
Byg en afgrænset pilot med adgangsstyring.
- 04
Test drift, omkostninger og exit-plan før opskalering.
Ofte stillede spørgsmål
Skal vores data bruges til at træne en model?
Ikke som standard. Den valgte leverandørs vilkår og jeres aftale skal gennemgås, før person- eller forretningsdata anvendes.
Kan løsningen flyttes senere?
Flytbarhed afhænger af valgte tjenester. Det bør være et arkitekturkrav fra start, hvis det er vigtigt for jer.
Produkt og relaterede løsninger
Se den tekniske kapabilitet bag scenariet: Cloud AI som produktområde →
Har I et konkret forløb i tankerne? Beskriv det i en gratis indledende analyse →
