Steg 9 (R4): unified migrate-corpus.mjs --write over engineering/governance/ infrastructure/security. 327 filer mutert, verified=null, prosa byte-identisk (fra første ## seksjon), advisor urørt (0 endringer). To applier-fixes oppdaget under kjøring (TDD, RED→GREEN): - insertHeaderFields: anker faller nå tilbake når en meta-linje selv passerer 500B (2 filer pakket et avsnitt i **Status:** → Type/Source landet utenfor scan-vinduet, applierens post-write-assertion fanget + restaurerte). - normalizeStaleVerified: fjerner nå ALLE stale non-date **Verified:** i 500B-vinduet, inkl. stray body-dup rett under --- (9 mlops-genaiops-filer var ellers falskt "verified"/fresh, droppet fra worklist). Operatør-godkjent utvidelse av carve-out; kun stray metadata-linjer, aldri prosa. test-transform-criterion: precondition oppdatert til post-migrasjons-sannhet (fila bærer nå Source). Suite 728/728 grønn.
268 lines
20 KiB
Markdown
268 lines
20 KiB
Markdown
# EU AI Act — Microsoft-verktøy for Compliance
|
||
|
||
**Last updated:** 2026-02
|
||
**Status:** GA
|
||
**Category:** Responsible AI & Governance
|
||
**Type:** reference
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Innhold
|
||
|
||
- [Oversikt](#oversikt)
|
||
- [Hoved-matrise: AI Act-artikkel til Microsoft-verktøy](#hoved-matrise-ai-act-artikkel-til-microsoft-verktøy)
|
||
- [Verktøy-dyppdykk](#verktøy-dyppdykk)
|
||
- [Lisens-krav for AI Act Compliance-verktøy](#lisens-krav-for-ai-act-compliance-verktøy)
|
||
- [Implementeringsrekkefølge](#implementeringsrekkefølge)
|
||
- [For Cosmo](#for-cosmo)
|
||
|
||
## Oversikt
|
||
|
||
Microsoft-plattformen tilbyr en bred portefølje av verktøy som støtter etterlevelse av EU AI Act. Dette dokumentet gir en systematisk mapping fra AI Act-artikler til konkrete Microsoft-produkter og -tjenester, med implementeringsdetaljer, lisensinformasjon og anbefalt prioriteringsrekkefølge.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Hoved-matrise: AI Act-artikkel til Microsoft-verktøy
|
||
|
||
| AI Act-artikkel | Krav | Microsoft-verktøy | Implementeringsdetalj |
|
||
|---|---|---|---|
|
||
| **Art. 5** Forbudt praksis | Dokumentasjon av at systemet ikke faller inn under forbudte kategorier | Microsoft Purview Compliance Manager | Opprett tilpasset assessment med Art. 5-sjekkliste; dokumentér eksklusjonsgrunnlag |
|
||
| **Art. 9** Risikostyring | Kontinuerlig risikoidentifisering og -reduksjon | Azure AI Content Safety, Microsoft Foundry Evaluation | Sett opp automatisert evaluering i Prompt Flow; konfigurér Content Safety-filtre med terskler tilpasset risikonivå |
|
||
| **Art. 9** Risikostyring | Risikoregister og -prosess | Microsoft Purview Compliance Manager | Bruk innebygde risk assessments; knytt til Azure DevOps work items for sporbarhet |
|
||
| **Art. 10** Data governance | Treningsdata-kvalitetsdokumentasjon | Microsoft Purview Data Catalog, Azure ML Data Labeling | Registrér alle datasett i Purview med lineage-sporing; dokumentér pre-prosesseringssteg i Azure ML |
|
||
| **Art. 10** Data governance | Datakvalitetstiltak og bias-vurdering | Microsoft Foundry Evaluation, Responsible AI Dashboard | Kjør Responsible AI Dashboard i Azure ML for bias-analyse og fairness-måling per undergruppe |
|
||
| **Art. 11** Teknisk dokumentasjon | Fullstendig Annex IV-dokumentasjon | Azure ML Model Registry, Prompt Flow Tracing, Microsoft Foundry | Bruk Model Registry for automatisk modellkort-generering; eksportér Prompt Flow-traces til dokumentasjon |
|
||
| **Art. 11** Teknisk dokumentasjon | Versjonskontroll av AI-artefakter | Azure DevOps, GitHub, Azure ML Model Registry | Semantisk versjonering av modeller, prompts og konfigurasjoner; koble til change management-prosess |
|
||
| **Art. 12** Loggføring | Automatisk og uforanderlig loggføring | Azure Monitor, Application Insights, Log Analytics | Konfigurér 6-måneders retention (minimum per AI Act); bruk immutable storage for audit logs; alert ved logg-gap |
|
||
| **Art. 12** Loggføring | Sporbarhet av AI-beslutninger | Microsoft Foundry Prompt Flow Tracing | Aktiver trace-logging per forespørsel; logg input, output, versjon og bruker-ID |
|
||
| **Art. 13** Transparens | Publisering av bruksinstruksjoner | Microsoft Foundry Model Cards, SharePoint, Confluence | Generer modellkort automatisk fra Azure ML; publisér på intern portal med versjonskontroll |
|
||
| **Art. 13** Transparens | AI-merking i grensesnitt | Copilot Studio (custom messages), custom UI components | Konfigurér velkommen-melding i Copilot Studio; implementér Art. 50(1)-notis i UI-lag |
|
||
| **Art. 14** Menneskelig tilsyn | Human-in-the-loop i automatiserte flyter | Power Automate Approvals, Copilot Studio HITL | Konfigurér approval-actions i Power Automate; bruk Copilot Studio escalation til menneskelig agent |
|
||
| **Art. 14** Menneskelig tilsyn | Override-mekanisme for AI-beslutninger | Power Apps, custom portals | Bygg override-knapp i saksbehandlerflate; logg alle overrides i Azure Monitor |
|
||
| **Art. 15** Cybersikkerhet | Robusthet mot adversarial inputs | Azure AI Content Safety, Microsoft Defender for Cloud | Aktiver jailbreak-deteksjon i Content Safety; sett opp Defender CSPM for AI workloads |
|
||
| **Art. 15** Cybersikkerhet | Zero Trust-arkitektur | Microsoft Entra ID, Azure Key Vault, Azure Private Endpoint | Implementér Conditional Access; lagre API-nøkler i Key Vault; isolér AI-endepunkter via Private Endpoint |
|
||
| **Art. 15** Cybersikkerhet | Sårbarhetshåndtering | Microsoft Defender Vulnerability Management | Aktiver kontinuerlig sårbarhetsskanning; sett opp SLA for patch av kritiske funn |
|
||
| **Art. 17** Kvalitetsstyring | QMS-dokumentasjon og prosedyrer | Microsoft Purview Compliance Manager, SharePoint | Bruk Compliance Manager for policy-sporing; lagre prosedyredokumenter i SharePoint med godkjenningsflyt |
|
||
| **Art. 26** Deployer-krav | Driftsmonitorering og ytelsesmåling | Azure Monitor Workbooks, AI Foundry dashboards, Application Insights | Sett opp Azure Workbook med AI Act KPI-er (nøyaktighet, latens, hallusinasjonsrate, avvisningsrate) |
|
||
| **Art. 26** Deployer-krav | Drift-deteksjon og varsling | Azure ML Online Endpoint Monitoring, Azure Monitor Alerts | Konfigurér data-drift-monitor; sett opp alerting på ytelsesfall > definert terskel |
|
||
| **Art. 27** FRIA | Fundamental Rights Impact Assessment | Microsoft Priva, Purview Compliance Manager | Bruk Priva Subject Rights Requests for rettighetsanalyse; dokumentér FRIA i Compliance Manager |
|
||
| **Art. 43** Samsvarsvurdering | Dokumentasjon av intern samsvarsvurdering | Microsoft Purview Compliance Manager | Opprett AI Act-assessment; knytt til teknisk dokumentasjon og risikovurdering |
|
||
| **Art. 47** Samsvarserklæring | Signering og arkivering av EU-samsvarserklæring | Microsoft Purview, SharePoint med eSign | Arkivér samsvarserklæring med digital signatur; versjonskontroll og tilgangsstyring |
|
||
| **Art. 50** Transparens (AI-merking) | Automatisk AI-merking av generert innhold | Azure AI Content Safety watermarking, C2PA | Aktiver watermarking for DALL-E-genererte bilder; implementér C2PA-metadata i output-pipeline |
|
||
| **Art. 72** Alvorlige hendelser | Alvorlighetshendelses-rapportering til tilsyn | Azure Monitor Alerts, Microsoft Sentinel, ServiceNow | Konfigurér Sentinel-playbooks for automatisk hendelsesklassifisering; dokumentér rapporteringsrutine til Datatilsynet |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Verktøy-dyppdykk
|
||
|
||
### Microsoft Purview (Data Governance + Compliance Manager)
|
||
|
||
**Hva det gjør:** Microsoft Purview er en samlet plattform for data governance, informasjonsbeskyttelse og compliance-styring. Compliance Manager er en spesifikk modul for å bygge og spore compliance assessments mot regulatoriske rammeverk.
|
||
|
||
**Mapping til AI Act:**
|
||
- **Compliance Manager:** Oppretting og sporing av AI Act-assessments, inkludert Annex III-klassifisering, Art. 9-risikoregister, og Art. 17-QMS-dokumentasjon
|
||
- **Data Catalog:** Lineage-sporing av treningsdata (Art. 10), katalogisering av datasett med kvalitetsmetrikker
|
||
- **Information Protection:** Klassifisering og beskyttelse av sensitiv AI-dokumentasjon
|
||
|
||
**Praktisk bruk:** Start med å opprette et tilpasset assessment i Compliance Manager basert på EU AI Act-malen (tilgjengelig fra Microsoft). Knytt hvert kontrolltiltak til ansvarlig person og dokumentér bevis fortløpende.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Azure AI Content Safety
|
||
|
||
**Hva det gjør:** En administrert tjeneste for å analysere og filtrere AI-generert og brukergenerert innhold for skadelig innhold, prompt injection, jailbreak-forsøk, og politikkbrudd.
|
||
|
||
**Mapping til AI Act:**
|
||
- **Art. 9:** Kontinuerlig risikomitigering via innholdsfiltre (vold, hatefullt innhold, seksuelt innhold, selvskade)
|
||
- **Art. 15:** Robusthet mot adversarial inputs — Prompt Shield blokkerer jailbreak og indirect prompt injection
|
||
- **Art. 50:** Watermarking av AI-generert bildeinnhold (C2PA-standard)
|
||
|
||
**Konfigurasjon for offentlig sektor:**
|
||
- Sett severity-terskler lavt for borgermøtende systemer (kategori 2 av 6 i stedet for standard 4)
|
||
- Aktiver Groundedness detection for RAG-systemer — reduserer hallusinasjonsrisiko (Art. 9)
|
||
- Aktiver Protected Material detection for å unngå opphavsrettsproblemmer
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Microsoft Foundry (Prompt Flow, Evaluation, Model Catalog)
|
||
|
||
**Hva det gjør:** Microsoft Foundry er en ende-til-ende plattform for utvikling, evaluering og deployering av generative AI-løsninger. Prompt Flow gir visuell orkestrering av LLM-pipeliner med innebygd tracing. Evaluation muliggjør systematisk vurdering av modellkvalitet.
|
||
|
||
**Mapping til AI Act:**
|
||
- **Prompt Flow Tracing:** Art. 12-loggføring — full sporbarhet av input, output og mellomliggende steg per forespørsel
|
||
- **Evaluation:** Art. 9 og Art. 15 — automatisert testing av nøyaktighet, robusthet, groundedness, relevans og coherence
|
||
- **Model Catalog:** Art. 11 — dokumentasjon av modellversjon, kapabiliteter og begrensninger via standardiserte modellkort
|
||
- **Responsible AI Dashboard:** Art. 10 — bias-analyse, fairness-måling, forklarbarhet per undergruppe
|
||
|
||
**Praktisk bruk:** Sett opp en automatisert evalueringspipeline som kjøres ved hver modell- eller prompt-endring. Bruk Prompt Flow Tracing med 6-måneders retention i Log Analytics for å oppfylle Art. 12-krav.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Microsoft Priva
|
||
|
||
**Hva det gjør:** Microsoft Priva er en personvernhåndteringsplattform som hjelper organisasjoner med å forstå dataflyt av personopplysninger, håndtere rettighetsanmodninger og redusere personvernrisiko.
|
||
|
||
**Mapping til AI Act:**
|
||
- **Art. 27 FRIA:** Fundamental Rights Impact Assessment — Priva Privacy Risk Management identifiserer risikoer for individers rettigheter knyttet til AI-behandling
|
||
- **GDPR Art. 35 DPIA:** Priva støtter DPIA-prosessen og dokumenterer behandlingsaktiviteter
|
||
- **Subject Rights Requests:** Håndtering av innsyn, sletting og korrigeringsanmodninger fra borgere som er berørt av AI-beslutninger
|
||
|
||
**Viktig:** FRIA (Art. 27) er et krav spesifikt for offentlige myndigheter som deployer høyrisiko-AI-systemer. Priva gir et strukturert rammeverk, men FRIA må tilpasses AI Act-konteksten og kombineres med Compliance Manager for helhetlig dokumentasjon.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Microsoft Entra ID
|
||
|
||
**Hva det gjør:** Microsofts identitets- og tilgangsplattform som håndterer autentisering, autorisasjon, Conditional Access og identitetsstyring.
|
||
|
||
**Mapping til AI Act:**
|
||
- **Art. 14 og Art. 15:** Sikker identitetsstyring sikrer at kun autoriserte brukere (Art. 14) og systemer (Art. 15) har tilgang til AI-systemer og treningsdata
|
||
- **Conditional Access:** Implementerer policyer som kun tillater tilgang fra godkjente enheter og nettverk — reduserer angrepsflate (Art. 15)
|
||
- **Privileged Identity Management (PIM):** Just-in-time-tilgang for administratorer til AI-infrastruktur — reduserer risiko for utilsiktet endring
|
||
- **Audit Logs:** Detaljert loggføring av alle påloggings- og tilgangshendelser — støtter Art. 12-krav
|
||
|
||
**Konfigurasjon for AI Act:** Sett opp dedikerte app-registreringer for AI-systemer med minste-privilegium-tilgang. Aktiver PIM for tilgang til Microsoft Foundry og Azure ML. Konfigurér Conditional Access til å kreve MFA og compliant device for alle AI-administrasjonsoppgaver.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Azure Policy
|
||
|
||
**Hva det gjør:** Azure Policy er et rule-based compliance-verktøy som kontinuerlig evaluerer Azure-ressurser mot definerte policyer og kan håndheve konfigurasjonsregler automatisk.
|
||
|
||
**Mapping til AI Act:**
|
||
- **Art. 9 og Art. 17:** Håndhevelse av sikkerhetspolicyer på tvers av AI-infrastruktur (f.eks. "Azure OpenAI-ressurser skal alltid bruke Private Endpoint", "Logging skal alltid være aktivert")
|
||
- **Art. 10:** Håndhevelse av policy for data residency — sikrer at treningsdata og AI-behandling skjer innenfor godkjent geografi (f.eks. EU)
|
||
- **Art. 15:** Automatisk remediering av feilkonfigurerte ressurser — f.eks. automatisk aktivering av diagnostics-logging
|
||
|
||
**Anbefalte innebygde policyer for AI Act:**
|
||
- `Azure AI Services resources should use customer-managed keys`
|
||
- `Azure Machine Learning workspaces should use private link`
|
||
- `Diagnostic logs in Azure AI Services should be enabled`
|
||
- `[Preview] Azure OpenAI should disable public network access`
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Azure Monitor + Application Insights
|
||
|
||
**Hva det gjør:** Azure Monitor er Microsofts overvåkingsplattform for infrastruktur og applikasjoner. Application Insights er en APM-tjeneste (Application Performance Monitoring) innebygd i Monitor som gir detaljert telemetri fra applikasjoner.
|
||
|
||
**Mapping til AI Act:**
|
||
- **Art. 12:** Uforanderlig loggføring av AI-systemets drift — all input/output, latens, feilhendelser. Bruk Immutable Storage for compliance-kritiske logger.
|
||
- **Art. 26:** Driftsmonitorering — Custom Workbooks for AI Act KPI-er: nøyaktighetsrate, hallusinasjonsrate, bruker-avvisningsrate, HITL-aktiveringsrate
|
||
- **Art. 9:** Varsling ved ytelsesfall (data-drift, accuracy degradation) via Alert Rules
|
||
|
||
**Konfigurasjon for Art. 12:** Sett minimum 6 måneders retention i Log Analytics Workspace. For saker der AI-systemet er involvert i juridisk bindende beslutninger (forvaltningsvedtak), anbefales 5 år (forvaltningsloven § 11b og arkivlovgivningen).
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Power Automate (for HITL-workflows)
|
||
|
||
**Hva det gjør:** Power Automate er en low-code-plattform for automatisering av forretningsprosesser. Approval-connector muliggjør strukturerte godkjennings-workflows med full loggføring.
|
||
|
||
**Mapping til AI Act:**
|
||
- **Art. 14:** Human-in-the-loop — Approval-actions krever menneskelig godkjenning før AI-generert output iverksettes. Loggfører hvem som godkjente, når og med hvilke kommentarer.
|
||
- **Art. 12:** Audit trail for alle godkjenningsbeslutninger — eksporteres til Dataverse eller SharePoint
|
||
- **Art. 26:** Override-sporing — loggfør når saksbehandler avviser eller redigerer AI-utkast, med årsak
|
||
|
||
**Praktisk implementering:** Bygg en Power Automate-flyt der AI-systemet (f.eks. via Azure Logic Apps eller direkte fra Copilot Studio) sender vedtaksutkast til Approval-steg. Saksbehandler mottar e-post eller Teams-notifikasjon, gjennomgår utkastet og godkjenner/avviser. Logg alle beslutninger i Azure Monitor.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Lisens-krav for AI Act Compliance-verktøy
|
||
|
||
| Verktøy | Minimum lisens | Anbefalt for offentlig sektor | Merknad |
|
||
|---------|---------------|-------------------------------|---------|
|
||
| Microsoft Purview Compliance Manager | Microsoft 365 E3 / E5 | M365 E5 Compliance | E3 gir grunnleggende assessment; E5 gir avanserte rapporter og Priva |
|
||
| Microsoft Priva | Microsoft Priva add-on (~50 NOK/bruker/mnd) | Inkludert i M365 E5 Compliance | Priva Privacy Risk Management krever separat lisens eller E5 |
|
||
| Azure AI Content Safety | Pay-as-you-go (Azure consumption) | Dedikert Azure-abonnement | Prising per 1000 tekst-tegn / per bilde; budsjettér ut fra volum |
|
||
| Microsoft Foundry (Evaluation) | Pay-as-you-go | Dedikert Azure-abonnement | Evalueringsoperasjoner faktureres per run; Prompt Flow er gratis å kjøre |
|
||
| Azure ML (Responsible AI Dashboard) | Azure ML compute-kostnader | Dedikert Azure-abonnement | Selve Dashboard-funksjonen er gratis; compute for kjøring av analyser faktureres |
|
||
| Azure Monitor + Log Analytics | Inkludert i Azure | Utvidet retention tilkommer | 90 dager gratis retention; 6 måneder (AI Act-krav) koster ca. 3,5 NOK/GB/mnd ekstra |
|
||
| Microsoft Entra ID (PIM, Conditional Access) | Entra ID P2 | Inkludert i M365 E5 / EMS E5 | P1 gir Conditional Access; P2 kreves for PIM og Identity Protection |
|
||
| Azure Policy | Gratis | Gratis | Ingen lisenskostnad; compute for remediering faktureres |
|
||
| Power Automate (Approvals) | Power Automate Standard (~200 NOK/bruker/mnd) | Per-user plan anbefales | Inkludert i M365 E3/E5 for grunnleggende flows; avanserte konnektorer krever premium |
|
||
| Microsoft Defender for Cloud | Inkludert (grunnleggende) / Defender CSPM (betalt) | Defender CSPM Plan 2 | AI Workload Protection er i preview — sjekk Microsofts prissider for oppdatert info |
|
||
|
||
**Kostnadsestimat for en typisk norsk offentlig virksomhet (500 brukere, ett høyrisiko-AI-system):**
|
||
- M365 E5 Compliance (inkl. Purview + Priva): ca. 2 500 NOK/bruker/år → 1 250 000 NOK/år
|
||
- Azure-tjenester (Content Safety, Monitor, AI Foundry): ca. 150 000–400 000 NOK/år avhengig av volum
|
||
- Power Automate Standard: ca. 2 500 NOK/bruker/år (kun HITL-brukere, typisk 50–100) → 125 000–250 000 NOK/år
|
||
- **Totalt: ca. 1,5–2 MNOK/år for full AI Act compliance-stack**
|
||
|
||
*Merk: Mange norske offentlige virksomheter har allerede M365 E3/E5 — marginalkosten for AI Act-compliance er da lavere.*
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Implementeringsrekkefølge
|
||
|
||
Anbefalt sekvens basert på AI Act-ikrafttredelsesdatoer og risikoprioritering:
|
||
|
||
### Fase 1: Umiddelbart (Q1 2026) — Klassifisering og grunnleggende kontroller
|
||
|
||
**Prioritet:** Forstå eksponering og implementér grunnleggende sikkerhetskontroller
|
||
|
||
1. **Purview Compliance Manager:** Opprett AI Act-assessment, klassifisér alle AI-systemer mot Annex III
|
||
2. **Entra ID Conditional Access + PIM:** Sikre tilgang til AI-infrastruktur (Art. 15 baseline)
|
||
3. **Azure Monitor logging:** Aktiver og konfigurér 6-måneders retention for alle AI-systemer (Art. 12)
|
||
4. **Azure AI Content Safety:** Aktiver for alle borgermøtende AI-tjenester (Art. 9 baseline)
|
||
|
||
**Mål:** Oversikt over compliance-gap og grunnleggende sikkerhet på plass
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Fase 2: Q2 2026 — Dokumentasjon og risikostyring
|
||
|
||
**Prioritet:** Oppfylle Art. 9, 10, 11 og 13-krav i god tid før høyrisiko-fristen (2. des 2027, provisorisk — utsatt fra aug 2026 via Omnibus)
|
||
|
||
5. **Microsoft Foundry Evaluation:** Konfigurér automatisert evalueringspipeline (Art. 9 + Art. 11)
|
||
6. **Responsible AI Dashboard:** Kjør bias- og fairness-analyse (Art. 10)
|
||
7. **Purview Data Catalog:** Katalogisér treningsdata og aktivér lineage-sporing (Art. 10)
|
||
8. **Teknisk dokumentasjon (Annex IV):** Skriv alle 9 elementer — bruk Azure ML Model Registry som grunnlag
|
||
9. **Bruksinstruksjoner (Art. 13):** Publisér for alle høyrisiko-systemer
|
||
|
||
**Mål:** Teknisk dokumentasjon komplett, evalueringspipeline operativ
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Fase 3: Q3 2026 (FØR 2. august 2026) — Samsvarsvurdering og registrering
|
||
|
||
**Prioritet:** Formell compliance klar til ikrafttredelsesdato
|
||
|
||
10. **Power Automate HITL-flows:** Implementér godkjennings-workflows for alle høyrisiko-AI-systemer (Art. 14)
|
||
11. **Microsoft Priva FRIA:** Gjennomfør Fundamental Rights Impact Assessment (Art. 27)
|
||
12. **EU-samsvarserklæring:** Utarbeid og signer (Art. 47)
|
||
13. **EU-database registrering:** Registrér alle høyrisiko-systemer (Art. 71)
|
||
14. **CE-merking:** Påfør i dokumentasjon og UI (Art. 48)
|
||
|
||
**Mål:** CE-merking og registrering fullført før 2. august 2026
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Fase 4: Q4 2026 og løpende — Kontinuerlig compliance
|
||
|
||
**Prioritet:** Opprettholde og forbedre compliance over tid
|
||
|
||
15. **Azure Monitor Workbooks:** Bygg AI Act compliance-dashboard med KPI-er (Art. 26)
|
||
16. **Azure Policy:** Implementér policy-håndhevelse for konfigurasjonskontroll
|
||
17. **Microsoft Sentinel:** Konfigurér playbooks for alvorlig-hendelse-rapportering (Art. 72)
|
||
18. **Kvartalsvis evaluering:** Systematisk gjennomgang av nøyaktighetsmetrikker og risikovurdering
|
||
|
||
**Mål:** Robust løpende compliance-program med automatisert monitorering
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## For Cosmo
|
||
|
||
Bruk dette dokumentet når:
|
||
|
||
1. **Kunden spør "hvilke Microsoft-verktøy trenger vi for AI Act?"** — Start med hoved-matrisen og filtrer basert på hvilke artikler som er relevante for kundens system. For de fleste offentlige virksomheter er Art. 9, 10, 11, 12, 13, 14 og 15 de viktigste.
|
||
|
||
2. **Kunden spør om kostnader for AI Act compliance** — Bruk lisens-seksjonen og kostnadsestimatet som utgangspunkt. Juster for volum og eksisterende lisenser (mange har allerede M365 E3/E5).
|
||
|
||
3. **Kunden trenger en plan** — Bruk implementeringsrekkefølgen direkte. Påpek at 2. august 2026 er den kritiske datoen for samsvarsvurdering og CE-merking.
|
||
|
||
4. **Kunden spør om et spesifikt verktøy** — Bruk verktøy-dyppdykk-seksjonen for detaljert informasjon med praktiske konfigurasjonsråd.
|
||
|
||
5. **Kunden allerede har Azure/M365 og vil minimere tilleggskostnader** — Pek på at Azure Monitor, Azure Policy, Entra ID P1/P2 og grunnleggende Purview er inkludert eller billig. Den største kostnaden er typisk M365 E5 Compliance-oppgradering og Azure AI Content Safety (volumavhengig).
|
||
|
||
Vær konkret om at ingen enkelt Microsoft-verktøy gir full AI Act-compliance alene — det er kombinasjonen av verktøy, prosedyrer og dokumentasjon som skaper etterlevelse. Verktøyene er enablers, ikke svar i seg selv.
|