Flere løsninger giver flere afhængigheder
En enkelt pilot kan styres lokalt. Når flere teams bygger, køber eller forbinder AI, bliver ejerskab, adgang og fælles kontrol hurtigt et organisationsansvar.
Et framework bygget op om seks elementer
Vores AI governance framework består af seks elementer. Her gennemgår vi, hvordan I skaber overblik over jeres agenter, styrer adgangen til data og værktøjer og følger løsningerne i drift. I kan også læse om de valg, der følger med at bygge og drive egne agenter i cloud.
Hvorfor er AI governance vigtigt?
AI kan handle på organisationens vegne
AI-applikationer og agenter kan læse data, bruge værktøjer og påvirke processer. Der skal være klare grænser for, hvad de må gøre, og hvornår et menneske skal godkende.
Kontrol skal virke i drift
Politikker gør ingen forskel alene. De skal kunne håndhæves, spores og testes i de systemer, hvor AI faktisk kører.
- 01
Governance & Protection Layer
Dette lag fastlægger ansvar og politikker for brug af AI, forebyggelse af misbrug og styring af tokenforbrug. Et fælles agent registry fungerer som et katalog over organisationens agenter og MCP-servere, der forbinder AI med værktøjer og data. Her kan teams finde og genbruge godkendte løsninger og se, hvem der ejer dem. Sammen med gatewayen danner kataloget grundlag for at styre, hvem der må bruge hvad.
- 02
Users, Copilots & Apps
Det er her, medarbejdere og kunder møder jeres AI-løsninger, for eksempel i en copilot eller en kundevendt app. I frameworket forbindes disse løsninger til den fælles Agent Gateway. Det giver dem én vej til de agenter og værktøjer, som den enkelte bruger har adgang til.
- 03
Agent Gateway
Agent Gateway er det fælles integrationslag mellem jeres AI-løsninger og de agenter, modeller og værktøjer, de bruger. Når hver app kobles direkte til systemer og databaser, skal hvert team selv bygge forbindelser og adgangskontrol. Gatewayen samler kontrollen med denne trafik ét sted. Her kan I kontrollere brugernes og agenternes adgang, sende forespørgsler til den rette tjeneste og håndhæve fælles forbrugsgrænser. De tilknyttede systemer håndhæver fortsat deres egne rettigheder.
- 04
Agent Runtime
Agent Runtime handler om, hvordan I kører de agenter, I selv bygger og driver i cloud. Her tager I stilling til, hvor samtaler og sessioner gemmes, om agenten skal huske noget på tværs af samtaler, og hvor længe oplysningerne må gemmes. I vælger også, hvordan agenten bruger og skifter mellem modeller, og hvilke handlinger der kræver menneskelig godkendelse.
- 05
Tools & Integrations
Værktøjer og integrationer gør det muligt for agenter at hente data og udføre opgaver i jeres systemer, for eksempel slå en kunde op eller oprette en sag. Forbindelserne kan bygges som MCP-servere eller andre godkendte integrationer. De registreres i det fælles katalog og tilgås gennem gatewayen, så I har overblik over, hvilke værktøjer hver agent og bruger må benytte. For hver forbindelse skal I afgrænse, hvilke data den må læse, og hvilke handlinger den må udføre.
- 06
Observability & Monitoring
Det nederste lag gør løsningerne synlige i drift. Logs, målinger og evalueringer skal vise, hvad løsningerne svarer, hvilke handlinger de udfører, hvad de koster, og hvor kvaliteten eller sikkerheden ændrer sig.
Spørgsmål om frameworket
Virker frameworket på tværs af cloudplatforme?
Ja. Frameworket beskriver ansvar og kontroller uden at kræve bestemte cloudprodukter. Den konkrete implementering kan bruge jeres nuværende platforme og værktøjer.
Gør frameworket konkret i jeres organisation
Vi kan hjælpe jer med at omsætte governance til klare beslutninger, tekniske kontroller og en plan, der passer til jeres nuværende AI-adoption.