Illustration af konceptet. Navnene på skyerne er eksempler på kompatible skymodeller; CLARYEL er uafhængig af deres udbydere.
Hvorfor din egen kunstige intelligens skal blive grundlaget for din digitale uafhængighed, og cloud-modeller en udvidelse af dine muligheder.
Kunstig intelligens ændrer hurtigt, hvordan vi arbejder, driver virksomheder, behandler dokumenter, søger efter information og træffer beslutninger.
Indtil for nylig kom adgangen til intelligente systemer på dette niveau hovedsageligt gennem store teknologivirksomheder. I dag er der to komplette tilgange: cloud AI-tjenester og lokale systemer, der kan installeres på din egen computer.
Så et naturligt spørgsmål opstår: hvilken skal du vælge? Brug de førende cloud-modeller, eller køb din egen AI-computer, der bliver hjemme eller på kontoret?
Vores svar: du behøver ikke at vælge mellem dem. Den rigtige arkitektur for fremtiden er din egen lokale intelligens, der, når det er nødvendigt, sikkert bruger mulighederne i flere eksterne intelligente systemer.
Hos CLARYEL kalder vi denne tilgang kombineret, eller multi-intelligens, kunstig intelligens.
I denne arkitektur forbliver det lokale system centrum for kontrol, dokumentlagring, arbejde med personlige data og daglige opgaver. Cloud-modeller er forbundet som ekstra intelligente ressourcer, når deres evner virkelig er nødvendige.
Dette lader dig kombinere digital uafhængighed med adgang til de mest avancerede resultater fra den globale AI-industri.
Hvorfor lokal kunstig intelligens?
1. Hvorfor kunstig intelligens ikke længere kun er en chatbot
Mange mennesker mødte kunstig intelligens først gennem en almindelig chat: Stil et spørgsmål, få et svar, bed det om at skrive et brev eller oversæt en tekst.
Men de reelle muligheder for moderne teknologi er meget bredere. Kunstig intelligens kan blive en fast digital assistent, der kender strukturen i din virksomhed, arbejder med de dokumenter, den må bruge, hjælper medarbejdere, analyserer information og udfører praktiske opgaver.
Det kan for eksempel:
Find de kontrakter, fakturaer, breve og andre dokumenter, du har brug for.
Analysere finansielle indikatorer og forretningsprocesser.
Sammenlign oplysninger fra flere kilder.
Udarbejde kommercielle tilbud og erhvervskorrespondance.
Hjælp til regnskabsbilag og datatjek.
Proces teknisk dokumentation.
Oversæt mellem forskellige sprog.
Hjælp til programmering og automatisering af arbejdsgange.
Analysere leverandørtilbud.
Opdag uoverensstemmelser, duplikerede poster og mistænkelige transaktioner.
Arbejd med virksomhedens interne vidensbase.
Hjælp ledelsen med at forberede beslutninger baseret på den tilgængelige information.
Tjen medarbejderne gennem en enkelt tekst- eller talegrænseflade.
Overvåge tilladte automatiserede operationer.
Jo bredere kunstig intelligens bruges, jo mere information modtager den om din aktivitet. Spørgsmålet er ikke længere kun, hvor smart modellen er. Et vigtigere spørgsmål opstår:
Hvem kontrollerer den information, din kunstige intelligens arbejder med?
Hvem ejer dokumenterne? Hvor er arbejdshistorikken gemt? Hvem fastsætter adgangsreglerne? Hvem bestemmer, hvilke oplysninger der må sendes til eksterne tjenester? Efter vores mening skal en seriøs intelligent infrastruktur starte med disse spørgsmål.
2. Lokal kunstig intelligens: grundlaget for digital uafhængighed
Lokal kunstig intelligens er et system, hvor AI-modellerne, deres arbejdsmiljø og de nødvendige data hostes på hardware under din kontrol: en almindelig personlig computer, en specialiseret arbejdsstation eller en mere kraftfuld maskine. Princippet forbliver det samme.
Dine dokumenter behandles på din hardware. Dine interne vidensbaser sidder i din infrastruktur. Du bestemmer selv, hvem der får adgang og under hvilke betingelser. For en virksomhed er dette ikke kun en teknisk detalje; det er et grundlæggende princip for, hvordan information håndteres.
Fortrolighed af dine dokumenter
Enhver virksomhed opbevarer oplysninger, der ikke er beregnet til fri omsætning: kontrakter, kommercielle vilkår, interne beregninger, økonomiske dokumenter, kundedata, forretningskorrespondance, udviklingsplaner, tekniske løsninger og anden værdifuld information. Et lokalt system lader dig behandle sådanne dokumenter uden nødvendigvis at videregive deres indhold til eksterne AI-udbydere. Med en korrekt konfigureret infrastruktur kan behandlingen endda foregå uden internetforbindelse. Virksomheden bestemmer, hvilke data det intelligente system kan få adgang til, hvor det opbevares, hvor længe det opbevares, og hvornår det slettes.
Beskyttelse af medarbejderes personlige oplysninger
Medarbejderdata kræver særlig omhyggelig håndtering. Lønninger, ansættelseskontrakter, personlige kontakter, HR-dokumenter og andre personlige oplysninger bør ikke videregives til eksterne tjenester uden kontrol. Et lokalt intelligent system kan hjælpe HR, ledelse og regnskab ved at behandle sådanne oplysninger i en kontrolleret infrastruktur. Adgang til data skal følge den enkelte medarbejders rettigheder: kunstig intelligens må ikke blive et værktøj, der giver nogen bruger adgang til alle virksomhedsoplysninger.
Beskyttelse af kundeoplysninger
Kunder overlader ikke kun penge til en virksomhed, men også deres oplysninger: afhængigt af virksomheden, kontaktoplysninger, ordrehistorik, betalingsoplysninger, projekter, forretningsdokumenter og optegnelser over deres forretninger med virksomheden. Lokal kunstig intelligens gør det muligt at opbygge en proces, hvor disse data primært håndteres inde i virksomheden. Det styrker tilliden og giver virksomheden mere plads til at styre selve behandlingen.
Beskyttelse af forretningshemmeligheder
For mange virksomheder er det mest værdifulde aktiv ikke computere. Det er akkumuleret viden: produktionsprocesser, interne instruktioner, unikke løsninger, prisstrategier, omkostningsberegninger, kunderelationer, forskning og udvikling. Et lokalt system lader dig bruge kunstig intelligens på denne viden uden at gøre afsendelse af information til eksterne tjenester til et obligatorisk trin i hver operation.
Kontrol over din AIs historie og hukommelse
Med brug kan et intelligent system opbygge brugbar kontekst: dine præferencer, virksomhedens detaljer, strukturen af dokumenter, arbejdsregler og resultaterne af tidligere opgaver. Disse informationer bliver efterhånden en vigtig del af din digitale infrastruktur. Vi anser det for væsentligt, at virksomheden kan holde denne kontekst internt, administrere opbevaringsperioder, lave backups og flytte information mellem kompatible softwareløsninger. Din egen intelligens burde fungere for dig, ikke gøre dig afhængig af en enkelt ekstern udbyder.
Forudsigelige omkostninger
En anden vigtig fordel ved dit eget intelligente system er en anderledes omkostningsmodel. Med cloud-grænseflader arbejder du normalt inden for vilkårene for den valgte plan. Når eksterne modeller bruges programmatisk gennem en API, kan omkostningerne afhænge af antallet af behandlede tokens, den valgte model, kontekststørrelsen, yderligere værktøjer og andre parametre. Når en virksomhed begynder at automatisere aktivt, kan antallet af anmodninger vokse meget hurtigt.
Din egen lokale intelligens fungerer anderledes. Du køber computerhardwaren og bruger modellerne installeret på den inden for de tilgængelige hardwareressourcer. En lokal model sender ingen regning fra en cloud-udbyder for hvert token, der behandles. Du kan analysere dokumenter igen, eksperimentere med anmodninger, køre kontroller, bygge interne automatiseringer og bruge modellen så meget som hardwaren tillader.
Det betyder selvfølgelig ikke, at der ikke er nogen omkostninger overhovedet. Dit eget system bruger elektricitet, har brug for vedligeholdelse, og dets ydeevne og tilgængelig hukommelse er begrænset af hardwaren. Men du opnår den største fordel: forudsigelighed og direkte kontrol over din egen computerinfrastruktur. I stedet for kun at være afhængig af, hvor meget fjernkapacitet du bruger, får virksomheden sin egen computerkraft til mange opgaver, hvilket er særligt interessant for regelmæssigt gentagne operationer.
Arbejder uafhængigt af cloud-udbyderen
En lokal arkitektur giver en anden vigtig mulighed: at udføre kerneopgaver, selv når en ekstern intelligent service ikke er tilgængelig. Med den rigtige opsætning kan lokale modeller fungere uden internet. Det har betydning for organisationer, der har brug for stabilt arbejde med dokumenter, intern søgning og viden hver dag.
Dit eget system lader dig også vælge kompatible modeller, ændre dem, evaluere nye versioner og bygge automatiseringer omkring din egen infrastruktur. Virksomheden behøver ikke at binde alt sit interne arbejde til én service for altid. Flere lokale modeller kan bruges til forskellige opgaver: en til hverdagssamtale, en anden til dokumentanalyse, en tredje til programmering, en fjerde til specialiserede operationer. Resultatet er ikke bare et installeret program, men din egen intelligente infrastruktur.
Fordelene ved et lokalt system vokser over tid
At købe din egen intelligente computer er ikke nødvendigvis en engangsbeslutning med faste muligheder. Modeller og software bliver ved med at udvikle sig. Du kan installere nye kompatible modeller, forbedre søgeværktøjer, tilføje stemmegrænseflader, forbinde virksomhedens vidensbaser og forfine arbejdsgange.
Hvor hardwaredesignet tillader det, kan du tilføje hukommelse, installere mere lagerplads, opgradere det grafiske undersystem eller flytte til et mere kraftfuldt system. Den indledende investering kan være det første udviklingstrin: Med udgangspunkt i en lille lokal konfiguration bygger virksomheden gradvist sin egen intelligente infrastruktur i henhold til reelle behov og det tilgængelige budget.
For os betyder dette mere end at prøve at overtale enhver kunde til at købe den dyreste hardware med det samme. Start med det, du virkelig har brug for i dag. Udvid systemet, efterhånden som dine opgaver vokser.
Hvorfor cloud kunstig intelligens også er nødvendig
Efter alle disse fordele ved lokale systemer opstår et andet spørgsmål: Hvis din egen intelligens byder på så meget, hvorfor så overhovedet bruge cloud-modeller? Svaret er enkelt: I dag er skysystemer et ekstremt kraftfuldt og nyttigt værktøj, og vi er overbeviste om, at det ville være uklogt at opgive deres muligheder.
Adgang til grænseforskning
Bag de førende cloud-modeller står store forskerhold, betydelige computerressourcer og enorme investeringer. Deres udviklere bygger intelligente systemer, der bliver ved med at skubbe grænserne for tilgængelig teknologi. En cloud-tjenestebruger nyder godt af dette arbejde uden selv at skulle skabe og træne så store modeller.
Høj intelligent ydeevne
Avancerede cloud-modeller kan løse komplekse opgaver, der kræver flertrinsanalyse, programmering, utraditionelle løsninger og behandling af store mængder information. De er især nyttige, når en opgave går ud over mulighederne for den installerede lokale model. Store udbydere tilbyder adgang til computerinfrastruktur, som ikke ville give nogen økonomisk mening for en lille virksomhed at bygge på egen hånd.
Lav adgangsbarriere
For at starte med cloud AI behøver du normalt ikke specialiseret hardware: det er nok at oprette en konto og vælge en passende måde at bruge den på. Nogle udbydere tilbyder gratis planer til begrænset brug og relativt billige starterabonnementer. Med et lille antal anmodninger kan betalte grænseflader og programmatiske forbindelser være meget økonomiske. Bare husk, at en gratis chat og gratis programmatisk adgang ikke er det samme: Tilgængelighed, grænser og vilkår for brug afhænger af den specifikke tjeneste, regionen og den valgte plan.
Hurtig adgang til nye muligheder
Cloud-platforme opdaterer løbende deres modeller og tilbyder nye værktøjer: rigere behandling af tekst, billeder, programkode, dokumenter og andre former for information. Nogle gange er det nok at vælge en anden model eller aktivere et nyt værktøj til at få funktioner, der plejede at kræve kompleks teknisk opsætning.
Praktiske brugergrænseflader
Store udbydere investerer massivt ikke kun i modelkvalitet, men også i brugervenlighed. Stemmesamtale, filupload, dokumentanalyse, byggeprogrammer, projektarbejde og andre funktioner samles i grænseflader designet til et bredt publikum. Derfor er cloud-intelligens ofte et praktisk værktøj til hurtigt at løse hverdagens opgaver.
Økonomisk udvidelse af muligheder
Hvis det lokale system ikke kan håndtere en specifik kompleks opgave, kan en cloud-model udføre yderligere analyser. Der er ingen grund til at købe meget mere kraftfuld hardware til en opgave, der dukker op et par gange om måneden: du kan bruge fjerncomputerressourcer, præcis når du har brug for dem. Dette er en af de vigtigste økonomiske ideer i den hybride tilgang.
Adgang til flere tankegange
Forskellige udviklere bruger deres egne træningsmetoder, arkitekturer, evalueringssystemer og tilgange til at bygge modeller. Som følge heraf kan forskellige modeller gribe den samme opgave forskelligt an: En tilbyder en god struktur for svaret, en anden bemærker en ekstra omstændighed, en tredje finder en alternativ løsning. For komplekse opgaver skaber dette værdifulde yderligere muligheder.
Nøglepunktet: Fordelene ved cloud-intelligens er så betydelige, at et fornuftigt lokalt system burde kunne bruge dem.
Hvordan de arbejder sammen
Hvorfor vi foreslår at kombinere frem for at vælge
Lokale og cloud-arkitekturer tilbyder forskellige, men komplementære fordele. Det lokale system giver din egen computerbase, kontrol af information, evnen til at arbejde selvstændigt og forudsigelige omkostninger til intern behandling. Cloud-modeller giver adgang til de avancerede muligheder hos verdens største udviklere uden selv at skulle købe sammenlignelig computerkraft.
Så hvorfor ikke kombinere dem i ét system? Det er den tilgang, vi anser for mest lovende. Lokal intelligens bliver brugerens hovedassistent; eksterne modeller bliver ekstra værktøjer, som den kan bruge, når det er nødvendigt. Brugeren taler primært til sit eget lokale system uden konstant at skifte mellem tjenester, kopiere samtaler fra et vindue til et andet og alene bestemme, hvilke dokumenter der må uploades hvor. En velbygget arkitektur organiserer arbejdet centralt.
Dig
CLARYEL Lokal AI
Din datapolitik
Håndteres lokalt
Tilladt ekstern anmodning (filtreret)
Resultater kombineret lokalt
Svar
Konceptuelt diagram, forenklet. Det faktiske flow afhænger af konfigurationen og de regler, du angiver.
Hvordan lokal intelligens kan nå skyen mere sikkert
Forestil dig, at du stiller din intelligente assistent et spørgsmål. Det lokale system modtager anmodningen og bestemmer, hvilke data der er nødvendige for at udføre den. Hvis opgaven kan løses med egne ressourcer, gøres den lokalt. Hvis det er nyttigt at involvere en ekstern model, anvender systemet de regler for dataoverførsel, som er fastsat af brugeren.
Sådanne regler kan omfatte klassificering af dokumenter, udelukkelse af visse typer oplysninger, fjernelse af personlige data, udskiftning af navne og identifikatorer med pladsholdere, reduktion af den sendte kontekst og bede brugeren om yderligere godkendelse.
Ét indgangspunkt i stedet for mange separate tjenester
Normalt åbner en bruger en tjeneste, stiller et spørgsmål, flytter derefter til en anden, gentager anmodningen og sammenligner svarene. Dette virker, men det bliver ubelejligt, efterhånden som antallet af opgaver vokser.
Vi foreslår en anden tilgang: brugeren henvender sig til deres egen lokale intelligens. Systemet kender de tilgængelige værktøjer og kan vælge en passende måde at udføre opgaven på efter de fastsatte regler. For eksempel: en lokal model for dagligdagens interne opgaver; en kraftfuld ekstern model, efter den nødvendige behandling af anmodningen, til kompleks analyse; en anden model til en ekstra kontrol; og endelig samler det lokale system svarene og opbevarer det nødvendige i din egen videnbase.
Brugeren får således fordelene ved flere modeller gennem ét administreret arbejdsmiljø. Dette er især værdifuldt for virksomheder, hvor kunstig intelligens gradvist deltager i flere og flere arbejdsgange.
Seks scenarier
Hvert scenarie viser det samme mønster: hvad der gøres lokalt, hvad der kan gå til skyen, hvis det er nødvendigt, og resultatet.
Ansættelseskontrakt
Opgave
Få en uafhængig analyse af ordlyden af en ansættelseskontrakt indeholdende medarbejderens navn, hjemmeadresse, ID-data, løn og specifikke vilkår.
Lokalt
Det lokale system analyserer først selve dokumentet og beholder originalen.
Sky, hvis nødvendigt
En anmodning anonymiseret så vidt muligt: "Analyser en standardansættelseskontraktklausul for klarhed, fuldstændighed og mulige juridiske spørgsmål, og angiv, hvad der skal kontrolleres i henhold til italiensk arbejdslov." Ingen navn, adresse eller identifikationsdata er nødvendige.
Resultat
Det lokale system matcher anbefalingerne med det originale dokument, som forbliver i din infrastruktur.
Kundedokumenter
Opgave
Besvar et spørgsmål om en kundes fil: ordrer, betalinger, korrespondance.
Lokalt
Søgning, resumé og svar udføres på den lokale vidensbase inden for brugerens adgangsrettigheder.
Sky, hvis nødvendigt
Normalt ikke nødvendigt. Hvis der opstår et generelt spørgsmål (f.eks. om en dokumenttype), sendes kun det generelle spørgsmål uden klientdata.
Resultat
Kundens oplysninger håndteres inde i virksomheden.
Kommercielle tilbud
Opgave
Sammenlign flere leverandørers vilkår.
Lokalt
Det lokale system indsamler data fra dokumenterne og udtrækker karakteristika, priser og vilkår.
Sky, hvis nødvendigt
Idéer til den sammenlignende analyse, uden lederes personlige data, interne dokumentnumre eller kommercielle detaljer, er ikke nødvendige for denne anmodning.
Resultat
En struktureret sammenligning udarbejdet lokalt, beriget med eksterne forslag.
Teknisk problem
Opgave
En medarbejder beskriver en udstyrsfejl.
Lokalt
Lokal efterretning har den interne tekniske dokumentation og servicehistorik og udtrækker kun udstyrets egenskaber, symptomer og tekniske sammenhænge.
Sky, hvis nødvendigt
En ekstern model foreslår diagnostiske muligheder.
Resultat
Det lokale system matcher forslagene med din faktiske konfiguration og interne instruktioner.
Finansielle data
Opgave
Forklar afvigelser i interne økonomiske tal.
Lokalt
Beregninger, sammenligninger og forklaringer foretages lokalt på dine regnskabsbilag.
Sky, hvis nødvendigt
Kun hvis det er nyttigt: et generelt metodologisk spørgsmål, uden beløb, navne eller firma-id. De mest følsomme data kan indstilles til aldrig at forlade det lokale system.
Resultat
Tallene forbliver i huset; du modtager en forklaring, du kan kontrollere i forhold til kildedokumenterne.
Beslutning med flere modeller
Opgave
Forbered en væsentlig investeringsbeslutning.
Lokalt
Det lokale system opbevarer kildedataene og udarbejder filtrerede oversigter.
Sky, hvis nødvendigt
En model analyserer den tekniske del, en anden evaluerer de økonomiske antagelser, en tredje ser efter alternative scenarier og svage punkter.
Resultat
Det lokale system kombinerer resultaterne og hjælper med at forberede spørgsmålene, der skal verificeres, før de beslutter sig.
Hvad er tilgængeligt nu, hvad er konfigureret, hvad er under udvikling
Vi adskiller klart, hvad du kan bruge i dag, fra det, der er sat op for dig, og hvad der er en udviklingsretning.
Tilgængelig nuDine dokumenter, interne vidensbase og AI-behandling forbliver på CLARYEL-computeren på dit kontor.
Tilgængelig nuEksterne modeller kun gennem et filter: personlige data og forretningshemmeligheder fjernes, mens betydningen af anmodningen bevares.
KonfigurerbarViser dig den filtrerede anmodning og sender den først efter din bekræftelse, når det er nødvendigt.
KonfigurerbarRegler om, hvilke informationskategorier der aldrig må forlade det lokale system.
KonfigurerbarArbejd uden internetforbindelse til opgaver, der varetages af de lokale modeller.
UdviklingsretningFlere skymodeller tjekker hinanden, hvor det lokale system sammenligner og fusionerer deres svar.
UdviklingsretningAutomatisk valg af den bedst egnede skymodel til hver opgave inden for de budgetter, du sætter.
Lokal lagring gælder for dokumenter, videnbasen og AI-behandling. Andre tjenester, du bruger (f.eks. e-mail eller din hjemmeside) beholder deres egne vilkår.
Du behøver ikke altid de dyreste modeller
Økonomien ved kombineret intelligens hviler på en fornuftig opgavefordeling. Der er ingen grund til at sende enhver simpel anmodning til den dyreste eksterne model. At forklare et dokument, finde en post, udarbejde et kort brev eller simpel databehandling kan foretages lokalt. En mere kompleks opgave kan bruge en økonomisk ekstern model, og kun når ekstra nøjagtighed, analysedybde eller computerkraft retfærdiggør omkostningerne, bør de mest avancerede muligheder bruges.
Der kan sættes forskellige budgetter for forskellige opgaver og brugere. Hvis virksomheden bruger programmatiske forbindelser, er det tilrådeligt at sætte forbrugsgrænser, advarsler, når tærsklerne er nået og et forbud mod ukontrollerede automatiske anmodninger. Adgangsregler for skymodeller bør ikke kun tage højde for deres omkostninger, men også om de specifikke oplysninger kan overføres. Dette hjælper med at holde brugen af kunstig intelligens økonomisk overskuelig.
Et cloud-abonnement og en programmatisk forbindelse er forskellige ting
Cloud-udbydere tilbyder normalt flere måder at bruge deres tjenester på. Et almindeligt chatabonnement giver adgang til brugergrænsefladen og funktionerne i en given plan. En programmatisk grænseflade, eller API, lader dig integrere modellen direkte i applikationer og automatiserede processer. Det er forskellige kommercielle produkter.
Et betalt chatabonnement betyder ikke altid, at anmodninger via den programmatiske grænseflade allerede er inkluderet. Integrationsvilkår, priser, grænser og brugsregler skal kontrolleres særskilt. Virksomheder kan have adgang til virksomhedsplaner med yderligere indstillinger for sikkerhed, datastyring og administration. Hos CLARYEL mener vi, at tilslutningsmetoden skal vælges ud fra den reelle opgave, lovkrav og budget, ikke kun ud fra en plans popularitet.
CLARYEL-støtteplaner dækker CLARYEL-systemet; abonnementer eller programmatisk adgang til cloud-modeller købes separat fra deres udbydere.Supportplaner
Privatliv og datakontrol
Din egen kunstige intelligens og europæisk lovgivning
For europæiske virksomheder er databeskyttelse særligt relevant. Den Europæiske Union anvender den generelle databeskyttelsesforordning, GDPR, forordning (EU) 2016/679. Den regulerer behandlingen af personoplysninger og stiller krav om lovlighed, gennemsigtighed, dataminimering, sikkerhed og ansvarlighed.
Brug af ekstern kunstig intelligens med personlige data kan kræve kontrol af flere punkter:
Et passende retsgrundlag for behandlingen.
Kompatibilitet af brugen af data med de oprindelige, erklærede formål.
Rollerne for de involverede parter i behandlingen og de nødvendige kontraktlige arrangementer.
Betingelserne for opbevaring og sletning af oplysninger.
Om der er behov for sikkerhedsforanstaltninger til internationale dataoverførsler.
En vurdering af tekniske og organisatoriske sikkerhedsforanstaltninger.
Hvor det er påkrævet, en konsekvensanalyse for databeskyttelse.
En lokal arkitektur gør det muligt at reducere mængden af personlige oplysninger videregivet til tredjeparter og at forenkle nogle kontrolprocesser. Men det er vigtigt at forstå, at installation af en lokal computer ikke i sig selv gør dig GDPR-kompatibel. Virksomheden skal stadig overholde loven, adskille medarbejderes adgang korrekt, sikre sikkerhed, respektere opbevaringsperioder og have det nødvendige juridiske grundlag for behandlingen. Et lokalt system er et værktøj til at reducere visse risici, ikke en fritagelse for juridisk ansvar.
Virksomheder, der opererer i Italien, skal også tage hensyn til de gældende nationale regler og kravene fra den italienske databeskyttelsesmyndighed, Garante per la protezione dei dati personali. Specifikke krav til visse anvendelser af kunstig intelligens er fastsat af den europæiske AI-lov. Vi mener, at en ansvarlig virksomhed bør overveje disse spørgsmål fra starten, ikke efter en hændelse.
Oplysningerne i dette afsnit er generelt referencemateriale og erstatter ikke juridisk rådgivning.
En meget vigtig afklaring om databeskyttelse
Intet automatisk filtreringssystem bør betragtes som fuldstændigt fejlfrit. Fjernelse af et for- og efternavn betyder ikke altid, at en person ikke kan identificeres ud fra de resterende detaljer. Under visse betingelser er pseudonymiserede data stadig personoplysninger i henhold til GDPR.
Derfor er der behov for en flerlagstilgang: teknisk filtrering, restriktioner for overførsel af visse kategorier af information, konteksttjek og brugerbekræftelse, hvor det er nødvendigt. For de mest følsomme data kan den rigtige løsning være et fuldstændigt forbud mod at sende dem til eksterne modeller.
En lokal arkitektur gør en sådan tilgang mulig, men det endelige sikkerhedsniveau afhænger af kvaliteten af softwaren, indstillingerne og de organisatoriske procedurer. Vores princip: Kontroller først informationen, og vælg derefter det intelligente værktøj.
Hvad skal forblive under din kontrol
Et lokalt intelligent system bør gøre mere end at behandle anmodninger alene. Ideelt set bør ejeren kontrollere:
Hoveddokumentarkivet og den interne videnbase.
Historien om interne arbejdsgange.
Medarbejdernes adgangsrettigheder.
Reglerne for håndtering af personlige og fortrolige oplysninger.
Tilladelser til at forbinde eksterne tjenester.
Politikker for afsendelse af anmodninger til cloud-modeller.
Adgang til nøgler og indstillinger for eksterne integrationer.
Sikkerhedskopiering og datagendannelse.
Tilladelser til intelligente agenters handlinger.
Hvordan oplysninger opbevares, overføres og slettes.
Det er også vigtigt at udelukke situationer, hvor en ekstern model kan få fuld adgang til intern lagring alene eller udføre kritiske operationer uden de tilsigtede begrænsninger. Output fra eksterne modeller bør behandles som resultatet af en analyse, ikke som ubetinget tilladelse til at handle. Sletning af dokumenter, ændring af regnskaber, overførsel af fortrolige oplysninger og andre følsomme handlinger bør følge etablerede regler og de nødvendige bekræftelser. Dette gør kunstig intelligens ikke kun nyttig, men også overskuelig.
Juridisk og teknisk ansvar
CLARYEL hjælper med at reducere risici; den lover ikke absolut sikkerhed, fejlfrie modeller eller automatisk overholdelse af loven.
Filteret for eksterne anmodninger reducerer de sendte data; det lover ikke 100 % anonymisering.
Ansvaret for lovlig behandling, retsgrundlag, adgangsrettigheder og opbevaringsperioder forbliver hos den virksomhed, der bruger systemet.
Skyudbydernes vilkår, priser og datapolitikker kan ændres; kontrollere dem, før du tilslutter en ekstern tjeneste.
Indholdet på denne side er generel information, ikke juridisk rådgivning. I specifikke tilfælde skal du kontakte en kvalificeret fagmand.
Fremtiden er multi-intelligens: er flere modeller bedre end én?
Vi mener, at den mest lovende retning er flere uafhængige intelligente modeller, der arbejder sammen. Årsagen er enkel: Selv den mest avancerede model kan lave en fejl, gå glip af et vigtigt faktum, vælge en uheldig formulering eller overse en alternativ tilgang. Til komplekse opgaver er det nyttigt at få flere uafhængige vurderinger.
Model 1: løsning
Foreslår en løsning på opgaven.
Model 2: tjek
Kontrollerer den foreslåede løsning, ser efter mulige fejl og manglende omstændigheder.
Model 3: alternativer
Ser på spørgsmålet fra en anden side, foreslår alternativer eller tjekker antagelserne.
Det lokale system sammenligner derefter resultaterne, identificerer modsigelser og danner det endelige svar.
Forskellige modeller kan supplere hinanden: en er stærkere til at programmere, en anden til analytisk skrivning, en tredje til at finde alternative løsninger. Med en velopbygget proces hjælper adskillige uafhængige vurderinger med at afsløre modsætninger, udvide rækken af faktorer, der tages i betragtning og give et mere indholdsmæssigt resultat.
At arbejde med flere modeller garanterer dog ikke rigtigheden. Flere modeller kan gentage den samme fejl. De kan også stole på utilstrækkelige, forældede eller fejlfortolkede kildedata. I kritiske situationer er verifikation mod primære dokumenter, objektive data og, hvor det kræves, nødvendigt med en passende kvalificeret person.
Vi ser multi-intelligens ikke som en magisk måde at eliminere fejl på, men som et værktøj til at forbedre kvaliteten af analyse og organisere yderligere verifikation. Det kan være særligt værdifuldt til udarbejdelse af tekniske løsninger, programmering, analyse af komplekse kontrakter, sammenligning af kommercielle tilbud, strategisk planlægning og forskning. Til virkelig vigtige opgaver er det bedre at kunne konsultere flere uafhængige intelligente systemer end at være afhængig af et enkelt svar.
Vores syn på fremtiden for kunstig intelligens
Vi tror på, at det, der betyder mere og mere, ikke er adgang til en enkelt model, men muligheden for at kombinere flere systemer til én administreret infrastruktur. Lokal kunstig intelligens vil kende konteksten for din virksomhed, bruge tilladte informationskilder og hjælpe med at organisere arbejdsgange. Cloud-modeller vil give yderligere muligheder til komplekse opgaver. Forskellige intelligente systemer vil være i stand til at analysere et problem uafhængigt, kontrollere foreslåede løsninger og supplere hinandens resultater, mens brugeren primært interagerer med deres egen intelligente assistent.
I den ideelle arkitektur er det vigtigste ikke udbyderen af en bestemt model, men ejeren af det intelligente system og deres opgaver. Cloud-tjenester kan ændres, modeller sammenlignes og de bedst egnede værktøjer vælges. Kunstig intelligens holder op med at være en tjeneste, der er fuldstændig afhængig af én fjernudbyder og bliver din egen infrastruktur, som du kan udvikle.
Lokal efterretning giver kontrol. Cloud-intelligens udvider mulighederne. Multi-intelligens kombinerer dem i ét system.
Vælg din CLARYEL æske
Har du brug for at købe en kraftfuld lokal computer med det samme?
Nej. Vi mener, at du skal tage udgangspunkt i reelle opgaver og kundens budget. Ikke alle små virksomheder har brug for dyr computerinfrastruktur fra dag ét. Lokal intelligens kan introduceres trin for trin.
I starten er et system, der giver grundlæggende dokumentbehandling, intelligent søgning, arbejde med intern viden og kerneforespørgsler nok. Særligt komplekse opgaver kan sendes til eksterne modeller efter passende datafiltrering. Når arbejdsbyrden vokser, kan du overveje at opgradere din egen hardware. Så virksomheden skal ikke vælge mellem en overkommelig første løsning og muligheden for fremtidig vækst.
Tre niveauer af lokal intelligens med CLARYEL
CLARYEL tilbyder flere niveauer af lokale AI-computere til forskellige behov og budgetter. Aktuelle specifikationer, priser, konfigurationer og købsbetingelser er offentliggjort i CLARYEL-kataloget.
Niveau 1: en overkommelig start
999 € inkl. moms
For virksomheder og professionelle, der ønsker deres egen lokale intelligens uden en stor initial investering. Det lader dig starte med lokale modeller, arbejde med dokumenter, organisere søgning på tværs af interne oplysninger og bruge kernefunktionerne i en intelligent assistent. Det kan kombineres med overkommelige cloud-tjenester til opgaver, der kræver ekstra muligheder: en fornuftig måde at begynde på uden at vente på budgettet for den øverste konfiguration.
For virksomheder, der har brug for en mere moderne computerplatform, nye komponenter, mere plads til at vokse og arbejde af flere medarbejdere. Den kan blive den centrale lokale AI-computer på kontoret til intern søgning, dokumentbehandling, intelligente agenter og workflowautomatisering. Ydeevnen kan senere øges inden for hardwarens grænser, eller du kan flytte til et højere niveau.
Niveau 3: kraftfuld lokal intelligent infrastruktur
fra 7.000 € inkl. moms
Til mere krævende arbejdsbelastninger: organisationer, der har brug for mere computerkraft, mere seriøst flerbrugerarbejde eller specialiserede opgaver. Konfigurationen er valgt efter specifikke krav. Systemer på forskellige niveauer kan bruges sammen inden for en arkitektur.
Vi anbefaler at behandle adoption som en sekvens af stadier.
Fase 1. Din egen lokale intelligens
Virksomheden installerer et lokalt system og begynder at bruge det til kernearbejdsgange. Brugere, adgangsrettigheder og dokumentkategorier er defineret. Din egen vidensbase skabes, og brugerne vænner sig til at henvende sig til den intelligente assistent i deres daglige arbejde.
Trin 2. Tilslutning af overkommelige eksterne modeller
Når der opstår opgaver, der kræver ekstra intelligente muligheder, forbindes passende cloud-tjenester: økonomiske planer, tilgængelige gratis muligheder eller programmatiske forbindelser med et kontrolleret budget. Udbyderens vilkår for kommerciel brug og databehandling skal tages i betragtning. Det lokale system forbliver ansvarligt for at dirigere anmodninger og anvende dine regler for håndtering af oplysninger.
Trin 3. Udbygning af din egen computerbase
Efterhånden som forbruget vokser, bliver det klart, hvilke operationer der er billigere og mere bekvemme at køre lokalt. Virksomheden kan øge systemets ydeevne, tilføje nye modeller og udvide interne automatiseringer. Akkumulerede dokumenter og viden forbliver en del af din egen infrastruktur.
Fase 4. Professionel multi-model arkitektur
Et kraftfuldt lokalt system og flere eksterne modeller, der hver især er forbundet til passende opgaver: analyse, programmering, dokumentgenerering, at finde alternative løsninger og krydstjekke resultater. Lokal efterretning bliver den centrale koordinator for alt arbejdet.
Dette er ikke et obligatorisk slutpunkt for hver bruger. Men for organisationer, der bruger kunstig intelligens intensivt, kan det være en naturlig udviklingsretning.
Hvorfor store og små virksomheder har brug for den samme filosofi
Størrelsen af en virksomhed påvirker den nødvendige computerkraft, men ikke behovet for at kontrollere information. Et lille revisionsfirma kan have fortrolige data fra snesevis af kunder. En advokatpraksis arbejder med dokumenter og forhold, der kræver særlig omhu. En ingeniørvirksomhed beholder sine egne tekniske løsninger. En handelsvirksomhed opbevarer data om kunder, leverandører, priser og indkøb. En producent akkumulerer produktionsdokumentation og intern viden.
Selv en lille virksomhed kan have information, der er langt mere værd end den computerhardware, den bruger. Derfor skal din egen lokale efterretningstjeneste ikke kun ses som et værktøj for store virksomheder. Vi mener, at kontrolleret intelligent infrastruktur bør blive tilgængelig for virksomheder i alle størrelser.
Hvorfor CLARYEL tager denne tilgang
Hos CLARYEL ser vi ikke kunstig intelligens som et separat program, som brugeren åbner et par gange om dagen. Vores mål er at gøre det til en del af virksomhedens daglige arbejde. Derfor tilbyder vi vores egne lokale computere med forberedt software og plads til videreudvikling.
Kernebearbejdning og arbejde med virksomhedsviden kan foregå på kundens hardware. Når der er behov for ekstra intelligens, kan eksterne modeller forbindes gennem de planlagte kontrol- og filtreringsmekanismer. Brugeren kan udvikle systemet trin for trin, udvide rækken af opgaver og forbinde nye intelligente værktøjer.
Vi lover ikke absolut sikkerhed, fejlfrie modeller eller automatisk overholdelse af loven. Vores opgave er at tilbyde en arkitektur, hvor kontrol af information, teknisk sikkerhed og den praktiske nytte af kunstig intelligens tænkes sammen.
Hvor skal man starte i dag
Du behøver ikke vente på budgettet for den mest kraftfulde lokale computer. Du behøver ikke købe mange dyre cloud-abonnementer. Og du behøver ikke at forsøge at automatisere hele virksomheden fra starten.
Start med at analysere virkelige opgaver. Hvilke dokumenter bruges hver dag? Hvilke operationer tager for lang tid? Hvilke oplysninger bør ikke videregives til tredjepartstjenester uden behov? Hvilke opgaver kan udføres lokalt? Hvornår er det nyttigt at tilslutte mere kraftfulde eksterne modeller?
Så kan du vælge en passende konfiguration. For en lille virksomhed kan entry level være et praktisk udgangspunkt. Et kontor i vækst foretrækker måske et moderne system med plads til at udvide. Virksomheder med en høj computerbelastning kan have brug for en tilpasset konfiguration. Du behøver ikke starte med maksimalt forbrug. Du skal starte med den rigtige arkitektur.
Konklusion: din kunstige intelligens bør tilhøre din digitale infrastruktur
Vi er overbeviste om, at din egen lokale intelligens er det strategisk rigtige fundament for virksomheder, der ønsker at bruge kunstig intelligens aktivt og samtidig bevare kontrollen over deres information. Cloud-modeller åbner op for exceptionelle muligheder, og der er ingen grund til at opgive dem. Tværtimod bør de bruges fornuftigt, økonomisk og inden for fastlagte regler for håndtering af oplysninger.
Den mest lovende tilgang er at kombinere begge dele. Dit eget lokale system bliver det intelligente centrum for din virksomhed. Cloud-modeller udvider dens muligheder. Flere uafhængige modeller hjælper med at udforske komplekse spørgsmål dybere og kontrollere beslutninger yderligere. Dokumenter, adgangsrettigheder og informationsstyring forbliver under din kontrol.
Fremtiden tilhører multi-intelligens: lokal intelligens + cloud-modeller + et administreret system. CLARYEL er din egen kunstige intelligens, der kan bruge hele den intelligente verdens muligheder.
Start med din egen AI. Udvid med verdens bedste.
Dine data. Din infrastruktur. Dit valg af intelligens.
Priser, funktioner, dataopbevaringspolitikker og udbydervilkår kan ændre sig. Før du tilslutter en ekstern tjeneste, skal du kontrollere de aktuelle vilkår, og om de gælder for din specifikke brug.
