feat(ms-ai-architect): release v1.11.0 — design-system 100%-adoption + visual upgrade
Sesjon 3 av 3 — leverer Fase 7-9 av v1.11.0-planen. Fase 7 (Acme-rename på demo-state): - Rename "Acme AS" → "Acme Kommune" og "Demosystem" → "Acme Kunde-chatbot" konsistent på tvers av alle 17 fixtures. - build-demo-state.mjs: organization.name → "Acme Kommune", projects[0] → id "acme-kunde-chatbot" / name "Acme: Kunde-chatbot". - Re-bygd demo-state-v1-blokk i playground HTML. Fase 8 (Screenshots-regenerering): - 24 nye PNG-er under playground/screenshots/v1.11.0/ (12 surfaces × 2 tema, retina, fullPage). v1.10.0-mappen beholdt som historisk referanse. - tests/screenshot/run.mjs: OUT_DIR + kommentarer bumpet til v1.11.0. Fase 9 (Release: docs + versjonsbump): - plugin.json 1.10.1 → 1.11.0. - README.md (plugin): version-badge + Version History + screenshot-gallery refs + demo-data refs oppdatert. - CLAUDE.md (plugin): Playground-overskrift v3/v1.10.0 → v3/v1.11.0, Demo system-seksjon v1.10.1 → v1.11.0, screenshot-refs v1.10.0 → v1.11.0, "Inline CSS-kandidater" konvertert til "Design-system 100%-adoption" status. - Root README.md: ms-ai-architect-versjon 1.10.1 → 1.11.0, demo-tekst og Playground-tekst regenerert for v1.11.0, "271 PASS combined" → "278 PASS". Verifisering: - bash tests/run-e2e.sh --playground → 271/271 PASS (static + parsers). - bash tests/test-playground-migrations.sh → 7/7 PASS. - Total: 278/278 PASS, 0 FAIL. Refs: NEXT-SESSION-PROMPT.local.md (Sesjon 3 av 3, plan .claude/plans/jeg-skal-pr-ve-effervescent-token.md). Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
parent
3c0f0a0bab
commit
7ffaa82207
48 changed files with 87 additions and 84 deletions
|
|
@ -1,4 +1,4 @@
|
|||
# ADR-001 — Velg Azure AI Foundry som primær AI-plattform for Demosystem
|
||||
# ADR-001 — Velg Azure AI Foundry som primær AI-plattform for Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
Status: accepted
|
||||
Date: 2026-04-30
|
||||
|
|
@ -8,7 +8,7 @@ Informed: prosjekteierskap, AI-teamet
|
|||
|
||||
## Context and Problem Statement
|
||||
|
||||
Acme AS skal modernisere Demosystem fra on-prem OCR-løsning til skybasert AI-plattform. Plattformen må støtte custom modell-trening, audit-logging på inferens-nivå, real-time inferens (<100ms P95), og full compliance med EU AI Act + GDPR + sikkerhetsloven.
|
||||
Acme Kommune skal modernisere Acme Kunde-chatbot fra on-prem OCR-løsning til skybasert AI-plattform. Plattformen må støtte custom modell-trening, audit-logging på inferens-nivå, real-time inferens (<100ms P95), og full compliance med EU AI Act + GDPR + sikkerhetsloven.
|
||||
|
||||
## Decision Drivers
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# EU AI Act — Klassifisering: Demosystem
|
||||
# EU AI Act — Klassifisering: Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Beskrivelse: AI-system som identifiserer objekter som krever oppfølging via sensordata + objektregister
|
||||
|
||||
## Risikonivå
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Sammenligning — Azure AI Foundry vs Azure ML + AKS
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Sammenligningsdato: 2026-04-30
|
||||
|
||||
## Subjects
|
||||
|
|
@ -35,7 +35,7 @@ Azure AI Foundry vinner på time-to-prod, compliance-pakke, og driftbarhet. Azur
|
|||
|
||||
## Anbefaling
|
||||
|
||||
For Acme AS med begrenset KI-driftkapasitet anbefales Azure AI Foundry. For organisasjoner med dedikert MLOps-team kan Azure ML + AKS gi marginalt bedre kost-nytte.
|
||||
For Acme Kommune med begrenset KI-driftkapasitet anbefales Azure AI Foundry. For organisasjoner med dedikert MLOps-team kan Azure ML + AKS gi marginalt bedre kost-nytte.
|
||||
|
||||
## Kontekst
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Samsvarsvurdering (Art. 43) — Demosystem
|
||||
# Samsvarsvurdering (Art. 43) — Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Vurderingsprosedyre: Annex VI (intern kontroll)
|
||||
|
||||
## Sjekkliste
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Kostnadsestimat — Demosystem
|
||||
# Kostnadsestimat — Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Periode: 12 måneder fra produksjonssetting
|
||||
Valuta: NOK
|
||||
|
||||
|
|
@ -35,7 +35,7 @@ Valuta: NOK
|
|||
|
||||
## Kostnadsdrivere
|
||||
|
||||
- Datavolum: ~12 millioner Demosystem-deteksjoner/mnd
|
||||
- Datavolum: ~12 millioner Acme Kunde-chatbot-deteksjoner/mnd
|
||||
- Forklaring-prompt-tokens: ~250 tokens per flagged hendelse
|
||||
- Reservert kapasitet for 99.9% SLA
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# DPIA / PVK — Demosystem
|
||||
# DPIA / PVK — Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Metodikk: Datatilsynets veileder + ISO/IEC 29134
|
||||
|
||||
## Risikomatrise (5×5)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# FRIA (Fundamental Rights Impact Assessment) — Demosystem
|
||||
# FRIA (Fundamental Rights Impact Assessment) — Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Hjemmel: EU AI Act Art. 27 (obligatorisk for offentlig sektor)
|
||||
|
||||
## Vurderte rettigheter
|
||||
|
|
@ -11,7 +11,7 @@ Hjemmel: EU AI Act Art. 27 (obligatorisk for offentlig sektor)
|
|||
| Rett til frihet og sikkerhet | 1 | Ingen frihetsberøvelse direkte fra AI; politi/domstol er reell beslutter |
|
||||
| Respekt for privatliv | 4 | Massiv overvåking via veikameraer — kompenseres med strenge oppbevaringsregler (90 dager), formålsbegrensning, og minimering av kobling til objektregister |
|
||||
| Personvern | 4 | DPIA gjennomført; Datatilsynet konsultert; rettslig grunnlag i interne retningslinjer §13 — likevel høy impact pga skala |
|
||||
| Ikke-diskriminering | 3 | Algoritmisk bias-testing på objekt-ID fra utenlandske registre (lavere Demosystem-nøyaktighet) — kvartalsvis review |
|
||||
| Ikke-diskriminering | 3 | Algoritmisk bias-testing på objekt-ID fra utenlandske registre (lavere Acme Kunde-chatbot-nøyaktighet) — kvartalsvis review |
|
||||
| Ytringsfrihet og informasjonsfrihet | 0 | Ikke berørt |
|
||||
| Forsamlingsfrihet | 0 | Ikke berørt |
|
||||
| Religionsfrihet | 0 | Ikke berørt |
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Lisens-kapabilitetsmatrise — Demosystem
|
||||
# Lisens-kapabilitetsmatrise — Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Vurderingsdato: 2026-04-30
|
||||
|
||||
## Matrise
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Migrasjonsplan — Demosystem
|
||||
# Migrasjonsplan — Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Fra: On-prem OCR + manuell klassifisering
|
||||
Til: Azure AI Foundry + saksbehandler-co-pilot
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# POC-plan — Demosystem
|
||||
# POC-plan — Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
POC-mål: Validere at Azure AI Foundry kan dekke OCR + forklaring + audit innen tids- og kostbudsjett
|
||||
|
||||
## Faser
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# EU AI Act — Krav for høyrisiko provider+deployer
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Klassifisering: høy risiko, rolle Provider+Deployer
|
||||
|
||||
## Krav
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Arkitekturgjennomgang — Demosystem
|
||||
# Arkitekturgjennomgang — Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Vurderingsdato: 2026-04-30
|
||||
Reviewers: AI-arkitekt, sikkerhetsarkitekt, Datatilsynet
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# ROS-analyse — Demosystem
|
||||
# ROS-analyse — Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Metodikk: NS 5814 / ISO 31000 + AI-trusselbibliotek
|
||||
|
||||
## Risikomatrise (5×5)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Sikkerhetsvurdering 6×5 — Demosystem
|
||||
# Sikkerhetsvurdering 6×5 — Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Rammeverk: NSM Grunnprinsipper + Microsoft Cloud Security + EU AI Act Art. 15
|
||||
|
||||
## Score per dimensjon
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||
# Beslutningsnotat — Demosystem
|
||||
# Beslutningsnotat — Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
System: Demosystem (Acme AS)
|
||||
System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune)
|
||||
Dato: 2026-04-30
|
||||
Til: Direktør for Digital og IT
|
||||
Fra: AI-teamet
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,14 +1,14 @@
|
|||
# Transparensnotis — Demosystem
|
||||
# Transparensnotis — Acme Kunde-chatbot
|
||||
|
||||
Tittel: Informasjon om automatisert operasjonell analyse (Art. 13 og Art. 50)
|
||||
|
||||
## Hva systemet gjør
|
||||
|
||||
Acme AS bruker et AI-system som leser av objekt-ID (Demosystem — automatisert klassifisering) fra sensordata langs produksjonsmiljøet. Systemet identifiserer objekter som har overtrådt terskelverdi gjennom å beregne gjennomsnittlig respons mellom to datapunkt.
|
||||
Acme Kommune bruker et AI-system som leser av objekt-ID (Acme Kunde-chatbot — automatisert klassifisering) fra sensordata langs produksjonsmiljøet. Systemet identifiserer objekter som har overtrådt terskelverdi gjennom å beregne gjennomsnittlig respons mellom to datapunkt.
|
||||
|
||||
## Hvilke data som behandles
|
||||
|
||||
Behandlede data inkluderer objekt-ID, tidsstempel, datapunkt, objektklasse og oppslag i Acme AS objektregister. Personlig identifiserbar informasjon kobles ikke til oppføring uten saksbehandler eksplisitte godkjenning.
|
||||
Behandlede data inkluderer objekt-ID, tidsstempel, datapunkt, objektklasse og oppslag i Acme Kommune objektregister. Personlig identifiserbar informasjon kobles ikke til oppføring uten saksbehandler eksplisitte godkjenning.
|
||||
|
||||
## Hvordan beslutninger tas
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,8 +1,8 @@
|
|||
# AI-arkitekturutredning — Demosystem for Acme AS
|
||||
# AI-arkitekturutredning — Acme Kunde-chatbot for Acme Kommune
|
||||
|
||||
## 1. Bakgrunn og formål
|
||||
|
||||
Acme AS har siden 2018 driftet en on-prem Demosystem-løsning for operasjonell analyse på tvers av leverandørens tjenesteportefølje. Løsningen er basert på et OCR-bibliotek fra 2017 og leveres som et lukket system uten mulighet for retrening eller forbedring av modell. Saksbehandlingen er manuell og tar i snitt 14 minutter per sak. Et internt AI-team utreder modernisering til en skybasert AI-plattform som støtter custom modell-trening, audit-logging på inferens-nivå, og saksbehandler-co-pilot.
|
||||
Acme Kommune har siden 2018 driftet en on-prem Acme Kunde-chatbot-løsning for operasjonell analyse på tvers av leverandørens tjenesteportefølje. Løsningen er basert på et OCR-bibliotek fra 2017 og leveres som et lukket system uten mulighet for retrening eller forbedring av modell. Saksbehandlingen er manuell og tar i snitt 14 minutter per sak. Et internt AI-team utreder modernisering til en skybasert AI-plattform som støtter custom modell-trening, audit-logging på inferens-nivå, og saksbehandler-co-pilot.
|
||||
|
||||
## 2. Mandat
|
||||
|
||||
|
|
@ -17,7 +17,7 @@ Utredningen skal:
|
|||
|
||||
Utredningen kombinerer:
|
||||
- Kvalitativ analyse av compliance-krav per relevante lover og forskrifter
|
||||
- Kvantitativ TCO-analyse basert på 12 millioner Demosystem-deteksjoner/mnd
|
||||
- Kvantitativ TCO-analyse basert på 12 millioner Acme Kunde-chatbot-deteksjoner/mnd
|
||||
- Risikoanalyse per NS 5814 og DPIA per Datatilsynets veileder
|
||||
- Markedsundersøkelse av tilgjengelige plattformer fra Azure, AWS og GCP
|
||||
|
||||
|
|
@ -25,7 +25,7 @@ Utredningen kombinerer:
|
|||
|
||||
### 4.1 Compliance
|
||||
|
||||
EU AI Act klassifiserer systemet som høyrisiko (Annex III, punkt 6 — rettshåndhevelse). Acme AS er Provider og Deployer, hvilket trigger alle krav i Art. 9-15 + Art. 27 (FRIA) + Art. 49 (registrering).
|
||||
EU AI Act klassifiserer systemet som høyrisiko (Annex III, punkt 6 — rettshåndhevelse). Acme Kommune er Provider og Deployer, hvilket trigger alle krav i Art. 9-15 + Art. 27 (FRIA) + Art. 49 (registrering).
|
||||
|
||||
### 4.2 Teknologivalg
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Add table
Add a link
Reference in a new issue