Beslutningsmatrix for private AI-afvikling
Brug dette til at vælge en afviklingsmønster baseret på dataens følsomhed og operativ kapacitet.
Dataklassifikation
| Dataklasse | Eksempler | Standard AI-grænse |
|---|---|---|
| Offentlig | Publikerede sider, offentlige dokumenter | Godkendt SaaS |
| Intern | Interne noter, anonymiserede eksempler | Enterprise SaaS |
| Konfidentiel | Kundeoplysninger, kontrakter, kildekode, finansiering | Enterprise SaaS med kontrol / VPC / selvafviklet |
| Restriktiv | Sundhed, rettighedsskyld, HR-undersøgelser, legitimationsoplysninger, regulerede oplysninger | Juridisk/sikkerhedsrevisjon; ofte lokal/VPC/ingen AI |
Mønster sammenligning
| Mønster | Privatlivsbeskyttelse | Kapabilitet | Omkostning | Ops-burden | Bedste tilpasning |
|---|---|---|---|---|---|
| Forbruger SaaS | Lav | Høj | Lav | Lav | Offentlig/personlig arbejde |
| Enterprise SaaS | Middel | Høj | Middel | Lav | Normal virksomhedsarbejde |
| VPC/privat sky | Høj | Middel/høj | Høj | Middel | Konfidentielle arbejdsgange |
| Selvafviklet inferens | meget høj | Middel/variabel | Variabel | Høj | Restriktivt/kundetilpasset/skalering |
| Lokalt udstyr model | meget høj | Lægere | Lav/middel | Lav/middel | Sensitive opgaver |
Beslutningsspørgsmål
- Hvad for data kommer ind i modellen?
- Hvad er effekten af outputtet?
- Hvad kvalitet kræves?
- Hvad latens kræves?
- Hvem opererer det?
- Hvilken beviser har kunder eller reguleringer brug for?
- Hvad er reserveløsningen, hvis den private model ikke er god nok?
Ruting regel
| Brugen | Data | Output effekt | Valgt grænse | Ejer |
|---|---|---|---|---|
| Draft / anbefaling / handling / beslutning |