open/ms-ai-architect
1
0
Fork 0
Code Issues Releases 4 Activity
ms-ai-architect/playground/test-fixtures/migrate.md
Kjell Tore Guttormsen 544934dc57
 refactor(examples): replace sector-specific example material with generic, fictitious examples 
Reference files, test fixtures, the playground demo project and one design
document now use generic, fictitious examples (buildings, energy, water,
grants, municipal services). The playground demo (17 fixtures plus the
embedded demo state) tells one consistent story: a municipal customer
chatbot that pre-screens housing-benefit applications, classified under
Annex III point 5(a). The embedded demo copies were edited in place rather
than regenerated, because they already carry newer AI Act dates than the
fixture files.

Legal text is unchanged. Test semantics are unchanged. Four dark-theme
onboarding screenshots with outdated placeholder text are removed.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-23 14:03:53 +02:00

2.6 KiB
Raw Blame History

Migrasjonsplan — Acme Kunde-chatbot

System: Acme Kunde-chatbot (Acme Kommune) 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 anonymiserte vedlegg, stratifisert på dokumenttype og språk)
  • Custom modell trent på Azure ML
  • Baseline-nøyaktighet etablert (mål: ≥96% F1)
  • Bias-evaluering på henvendelser og vedlegg på andre språk fullført

Suksesskriterier:

  • F1 ≥ 96% overall, ≥ 92% per dokumenttype
  • 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 vedtak
  • Brukertest med 12 saksbehandlere fra ulike tjenesteområder

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 i 3 pilotbydeler

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.