ktg-plugin-marketplace/plugins/ms-ai-architect/playground/test-fixtures/migrate.md
Kjell Tore Guttormsen fc48d01f1e feat(ms-ai-architect): renderer batch C (econ + docs 8) + structural test asserts [skip-docs]
Sesjon 5 av v1.10.0-løpet (8 av 17 renderers wrapped med renderPageShell).
Nå alle 17 renderers bruker felles grunnskjelett (page__eyebrow + h1 + verdict).

Renderers wrapped:
- C.1 renderCost: eyebrow=KOSTNAD, key-stats utvidet med DOMINERENDE-komponent
- C.2 renderLicense: eyebrow=LISENS, scenario-card-grid per kandidat-lisens,
  TOPP-LISENS key-stat
- C.3 renderMigrate: eyebrow=MIGRASJON, E2 mat-ladder erstatter aiact-timeline,
  E4 cycle-ribbon ved aktiv fase
- C.4 renderAdr: eyebrow=ADR, D4 critique-card per beslutningsseksjon, ADR-status
  → verdict-pille (accepted/proposed/rejected/deprecated)
- C.5 renderSummary: eyebrow=SAMMENDRAG, E8 read-more for lange rationale
- C.6 renderPoc: eyebrow=POC, E2 mat-ladder + B5 traffic-light per success-kriterie,
  pocVerdict styrer verdict-pille
- C.7 renderUtredning: eyebrow=UTREDNING, A4 screen-tabs (Bakgrunn/Funn/Konklusjon/
  Anbefaling) + E8 read-more på lange seksjoner
- C.8 renderCompare: eyebrow=SAMMENLIGN, D1 scenario-cards-grid per kandidat,
  parseComparison.winner styrer vinner-pille + VINNER key-stat

Parser-utvidelser (R15 forward-compat — eksisterende fixtures uendret):
- parsePhasedPlan: phases[].status (planned/active/done), currentPhaseIndex,
  pocVerdict (kun ved POC-Verdict-linje)
- parseComparison: optional winner-felt fra "## Vinner: <id>"-linje

Topic 2 strategi A i handlePasteImport: sentralisert _consumer-tildeling
(result.data._consumer ||= cmd.id), respekterer parser-spesifikk verdi
(parseMatrixRisk → 'ros').

Fixture-updates: migrate/poc med Status: per fase + POC-Verdict, compare med
"## Vinner:"-linje.

Test-asserts (tests/test-playground-v3.sh +18 PASS, totalt 201/201):
- 25e SC8 per-renderer for batch C (8 renderers)
- 25f Step 12 must_contain (mat-ladder, screen-tabs, _consumer)
- 25g Felles grunnskjelett: alle 17 renderers bruker renderPageShell
- 25h Tier 3-bruk: kanban i conformity/review, mat-ladder i migrate/poc
- 25i Onboarding field-distribution (4 strukturerte, 14 fritekst)

Verifisert: 201/201 statiske, 70/70 parser-fixtures, 7/7 migrations PASS.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-05-04 07:52:52 +02:00

2.5 KiB

Migrasjonsplan — Demosystem

System: Demosystem (Acme AS) Fra: On-prem OCR + manuell klassifisering Til: Azure AI Foundry + saksbehandler-co-pilot

Faser

Fase 1 — Foundry-fundament (uker 1-6)

Varighet: 6 uker Status: done

Milepæler:

  • Hub + projects opprettet i West Europe
  • Network isolation: Private Endpoints + Vnet integration
  • Identity: Entra ID-integrasjon med PIM
  • Logging: OpenTelemetry → Sentinel pipeline

Suksesskriterier:

  • Pilot OCR-modell deployert med <100ms latency P95
  • Audit-logg fanger 100% av inferences
  • Sikkerhetsarkitekt godkjenner foundation-design

Fase 2 — Modell-trening og baseline (uker 7-14)

Varighet: 8 uker Status: done

Milepæler:

  • Treningsdata kuratert (200k norske objekt-ID, stratifisert)
  • Custom modell trent på Azure ML
  • Baseline-nøyaktighet etablert (mål: ≥96% F1)
  • Bias-evaluering på utenlandske registre fullført

Suksesskriterier:

  • F1 ≥ 96% overall, ≥ 92% per objekter-segment
  • Drift-deteksjon kalibrert med terskel
  • ROS-revisjon godkjent

Fase 3 — saksbehandler-co-pilot (uker 15-22)

Varighet: 8 uker Status: active

Milepæler:

  • Forklaringsmodell (GPT-4 Turbo) integrert via Foundry
  • saksbehandler-UI bygget (Copilot Studio + Power Platform)
  • Workflow: AI flagger → saksbehandler reviewer → klar for sanksjon
  • Brukertest med 12 saksbehandler fra ulike regioner

Suksesskriterier:

  • Saksbehandlingstid -40% vs baseline
  • saksbehandler-tillit >7/10 i post-pilot survey
  • Ingen kritiske UX-feil

Fase 4 — Compliance og produksjonssetting (uker 23-28)

Varighet: 6 uker Status: planned

Milepæler:

  • FRIA gjennomført og godkjent
  • Conformity assessment ferdigstilt per Annex VI
  • DPIA oppdatert med nye operasjonelle data
  • Produksjonssetting til 3 piloter (Oslo, Bergen, Trondheim)

Suksesskriterier:

  • Personvernombud signerer DPIA
  • Ingen open critical-funn fra arkitekturgjennomgang
  • Stabil 99.9% uptime i 30 dager pilot

Risiko

Risiko Sannsynlighet Konsekvens Tiltak
Custom modell underyter mot 96% mål medium high Backup-strategi: bruk Azure AI Vision OCR som fallback
saksbehandler-motstand mot AI medium medium Tidlig involvering; transparent forklaring; opt-out på enkelt-saker
FRIA blokkerer fase 4 low high Pre-FRIA-kjøring i fase 2 for tidlig varsling
Cost-overrun ved skalering medium medium Reserved capacity-binding etter fase 3

Total varighet

28 uker (~7 måneder). Avhengighet: Foundry-fundament må være ferdig før modell-trening starter.