ms-ai-architect/docs/eu-ai-act-integration-handover.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onboarding screenshots with outdated placeholder text are removed.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

17 KiB
Raw Blame History

EU AI Act Integration Handover til Claude Code

Dato: 2026-02-22
Formål: Legg til full EU AI Act-støtte i ms-ai-architect plugin
Prioritet: P1 Frister nærmer seg (2. august 2026: høyrisiko-krav trer i kraft)
Estimert arbeid: 812 timers Claude Code-arbeid fordelt på 10 steg


Kontekst

ms-ai-architect er en Claude Code-plugin for Microsoft AI-arkitektur i norsk offentlig sektor. Pluginen har allerede DPIA- og ROS-agenter. EU AI Act-støtte skal integreres som en overordnet regulatory layer som feeder inn i eksisterende arbeidsflyt.

Logisk sekvens (uforanderlig):

EU AI Act-klassifisering → DPIA (Art. 13/14 input) → ROS (dimensjon 6 input)

Eksisterende AI Act-kunnskap i pluginen:

  • skills/ms-ai-governance/references/responsible-ai/ai-act-compliance-guide.md
  • skills/ms-ai-governance/references/responsible-ai/ai-act-annex-iii-checklist.md

Disse er komplette og oppdaterte per feb 2026. Ikke overskriv dem.


Implementeringsrekkefølge

STEG 1: Opprett 7 nye KB-filer

Plassering: skills/ms-ai-governance/references/responsible-ai/

1a. ai-act-classification-methodology.md

Systematisk metodikk for klassifisering i fire steg:

  1. Forbudt praksis-sjekk (Annex II / Art. 5)
  2. Generell AI-modell (GPAI) er det en grunnmodell/frontier model?
  3. Høyrisiko-sjekk via Annex III (8 kategorier) og Annex I (produktsikkerhet)
  4. Begrenset/minimal risiko (default)

For hvert steg: beslutningspunkter, terskelverdier, eksempler fra offentlig sektor.
Inkluder: Annex III full liste på norsk med presiseringer for offentlig forvaltning.

1b. ai-act-provider-obligations.md

Forpliktelser for tilbydere (organisasjoner som utvikler/tilpasser AI-systemer):

  • Art. 9: Risk management system
  • Art. 10: Datakvalitetskrav
  • Art. 11: Teknisk dokumentasjon (Annex IV-format)
  • Art. 12: Logging og hendelsesregistrering
  • Art. 13: Transparens og informasjon til brukere
  • Art. 14: Menneskelig tilsyn (human oversight)
  • Art. 15: Nøyaktighet, robusthet, cybersikkerhet
  • Art. 1627: Kvalitetsstyring, samsvarsvurdering, CE-merking (relevant ved anskaffelse)

Offentlig kontekst: en typisk offentlig virksomhet er deployer, ikke provider. Men ved intern utvikling på topp av Azure AI/Copilot Studio: provider-rolle.

1c. ai-act-deployer-obligations.md

Forpliktelser for deployere (organisasjoner som tar i bruk AI-systemer):

  • Art. 26: Deployerens forpliktelser
    • Bruk i tråd med provider-instruksjoner
    • Menneskelig tilsyn (Art. 26(2))
    • Databehandlingsansvar ved trening på egne data
    • Logging (Art. 26(5) 6 måneder minimum)
    • Informasjon til berørte parter
    • FRIA-plikt for offentlig sektor (Art. 27)

Offentlig virksomhet som deployer: Copilot Studio-agenter, Azure AI Foundry-løsninger, M365 Copilot.

1d. ai-act-fria-template.md

Fundamental Rights Impact Assessment obligatorisk for offentlig sektor (Art. 27).

Mal med følgende seksjoner:

  1. Systembeskrivelse og formål
  2. Grunnleggende rettigheter som kan påvirkes (GDPR Art. 1-katalog)
  3. Berørte grupper (sårbare grupper, minoriteter, ansatte)
  4. Sannsynlighet og alvorlighetsgrad per rettighet
  5. Eksisterende beskyttelsestiltak
  6. Restrisiko og konklusjon
  7. Godkjenningsstatus og dato

Norsk kontekst: Datatilsynet veileder, Nkom koordinerer nasjonal håndhevelse.

1e. ai-act-conformity-assessment.md

Samsvarsvurdering for høyrisiko-systemer:

  • Intern (Art. 43(2)): Selvvurdering mot harmoniserte standarder → EU-deklarasjon
  • Ekstern (Art. 43(1)): Krav til notifisert organ (visse Annex III-kategorier)
  • Teknisk dokumentasjon (Annex IV) komplett sjekkliste
  • EU-deklarasjon om samsvar mal
  • Registrering i EU-databasen (Art. 49, plikt for offentlig sektor)

1f. ai-act-transparency-notices.md

Mal for transparensnotiser per Art. 13 og 52:

  • Art. 13: Informasjon til brukere av høyrisiko-systemer
    • Formål og funksjonalitet
    • Nøyaktighet og begrensninger
    • Menneskelig tilsyn
    • Kontaktinformasjon
  • Art. 52(1): Notis til brukere av samtalesystemer (chatbots)
  • Art. 52(3): Deepfake-merking
  • Art. 50: GPAI-modeller krav til maskinlesbar metadata

Eksempler: Chatbot på virksomhetens nettsted, AI i saksbehandling.

1g. ai-act-microsoft-tools-mapping.md

Kartlegging av Microsoft-verktøy mot AI Act-krav:

  • Purview Compliance Manager: AI Act assessment template, kontroller, improvement actions
  • Azure AI Foundry / AI Reports: Teknisk dokumentasjon, evaluering, monitoring
  • Priva: FRIA-støtte, personvernvurdering, data mapping
  • Entra Agent ID: Agentidentitet og sporbarhet (Art. 12 logging)
  • Azure Policy + Defender for Cloud: Teknisk kontroll og compliance-bevis
  • Microsoft Copilot Studio: Innebygde transparens-features, human handoff

STEG 2: Opprett ai-act-assessor agent

Fil: agents/ai-act-assessor.md

name: ai-act-assessor
description: EU AI Act-klassifisering og compliance-vurdering for AI-systemer i norsk offentlig sektor
model: claude-sonnet-4-5
tools:
  - Read
  - Glob
  - Grep
  - WebSearch
  - mcp__microsoft-learn__microsoft_docs_search
  - mcp__microsoft-learn__microsoft_docs_fetch

Triggers: "AI Act", "høyrisiko", "Annex III", "samsvarsvurdering", "conformity assessment", "FRIA", "transparensnotis", "risikoklassifisering"

Arbeidsflyt:

  1. Les inn systemdokumentasjon fra bruker (navn, formål, brukere, teknologi)
  2. Kjør klassifiseringssjekk: Forbudt → GPAI → Høyrisiko (Annex III) → Begrenset/Minimal
  3. Fastslå rolle (provider/deployer/begge)
  4. List konkrete forpliktelser basert på klassifisering og rolle
  5. Lag tiltaksplan med prioritet og frist
  6. Anbefal neste steg: DPIA (hvis persondata), ROS (alltid for høyrisiko)

Output-format:

# EU AI Act Vurdering: [Systemnavn]

## Risikoklassifisering
**Klasse:** [Forbudt / Høyrisiko / Begrenset / Minimal]
**Hjemmel:** Annex III, kategori X  [beskrivelse]

## Rolle
**Virksomheten som:** [Provider / Deployer / Begge]

## Forpliktelser
### Umiddelbart (innen 2026-08-02)
...

### Kortfristet (innen 2027-08-02)
...

## Tiltaksplan
| Tiltak | Hjemmel | Ansvar | Frist | Status |
|--------|---------|--------|-------|--------|
...

## Anbefalte neste steg
- [ ] Kjør /architect:dpia  AI Act Art. 13/14 er nå input
- [ ] Kjør /architect:ros  AI Act-krav i dimensjon 6 (juridisk/regulatorisk)
- [ ] [Evt. /architect:frimpact for offentlig sektor]

KB-routing:

  • Primary: skills/ms-ai-governance/references/responsible-ai/ (alle 7 nye filer + eksisterende 2)
  • Secondary: skills/ms-ai-governance/ (øvrige governance-filer)

STEG 3: Opprett 5 nye commands

3a. commands/architect-classify.md

name: architect:classify
description: Klassifiser AI-system mot EU AI Act (Annex II/III), tildel risikonivå

Prompt-struktur:

  1. Be bruker om: systemnavn, formål, målgrupper, teknologi, sektortilhørighet
  2. Kjør ai-act-assessor agent
  3. Output: Klassifiseringsrapport med risikonivå og umiddelbare forpliktelser

3b. commands/architect-requirements.md

name: architect:requirements
description: Hent konkrete AI Act-krav basert på risikonivå og sektortilhørighet

Bruker oppgir: risikonivå, rolle (provider/deployer), sektor
Output: Prioritert kravliste med artikkelreferanser og Microsoft-verktøy-mapping

3c. commands/architect-transparency.md

name: architect:transparency
description: Generer Art. 13/52 transparensnotis for AI-system

Input: Systembeskrivelse, brukergrupper, risikoklasse
Output: Ferdig transparensnotis på norsk/bokmål, klar for publisering

3d. commands/architect-frimpact.md

name: architect:frimpact
description: Fundamental Rights Impact Assessment (Art. 27)  obligatorisk for offentlig sektor

Workflow: Strukturert intervju → FRIA-rapport med risikovurdering per rettighet
Merk: Skal normalt kjøres ETTER /architect:classify bekrefter høyrisiko

3e. commands/architect-conformity.md

name: architect:conformity
description: Samsvarsvurdering (Art. 43) for høyrisiko AI-systemer  sjekkliste og EU-deklarasjon

Output: Annex IV teknisk dokumentasjon sjekkliste + mal for EU-samsvarserklæring


STEG 4: Oppdater eksisterende agenter

4a. agents/dpia-agent.md

Legg til i agent-instruksjonene:

Hvis AI Act-klassifisering er utført (sjekk om bruker har output fra /architect:classify):
- Integrer Art. 13 (transparens) og Art. 14 (menneskelig tilsyn) som eksplisitte DPIA-tiltak
- Referér AI Act-klassifisering i DPIA-rapporten under "Tilknyttede rammeverk"
- Høyrisiko-klassifisering skjerper terskelen for "høy risiko" i DPIA-forstand

Hvis AI Act-klassifisering IKKE er utført:
- Spør om systemet er vurdert mot AI Act (kan være relevant)
- Fortsett DPIA uavhengig  de er separate rettslige krav

4b. agents/ros-analysis-agent.md

I dimensjon 6 (Juridisk og regulatorisk risiko), legg til:

EU AI Act  spesifikke trusler:
- T6.4: Feilklassifisering av AI-system (feil risikonivå → manglende compliance)
- T6.5: Manglende teknisk dokumentasjon (Art. 11/Annex IV)
- T6.6: Utilstrekkelig logging og hendelsesregistrering (Art. 12/26)
- T6.7: Manglende FRIA for offentlig sektor (Art. 27)
- T6.8: Overskridelse av compliance-frister (2026-08-02, 2027-08-02)
- T6.9: Ulovlig AI-praksis iht. Art. 5 (forbud)

Sanksjonsnivåer (skjerper alvorlighetsgrad):
- Art. 5-brudd: Inntil 35 MEUR eller 7% av global omsetning
- Høyrisiko-brudd: Inntil 15 MEUR eller 3%
- Øvrige brudd: Inntil 7.5 MEUR eller 1%

4c. agents/architecture-review-agent.md

Legg til i review-sjekklisten:

EU AI Act Conformity Check (kjøres automatisk hvis systemet er AI-basert):
□ Er systemet klassifisert mot Annex III?
□ Er virksomhetens rolle (provider/deployer) avklart?
□ Er teknisk dokumentasjon (Annex IV) påbegynt?
□ Er Art. 14 menneskelig tilsyn implementert i arkitekturen?
□ Er logging (Art. 12/26) designet inn  ikke ettermontering?
□ Er FRIA planlagt (offentlig sektor, høyrisiko)?
□ Er transparensnotis (Art. 13) planlagt for brukergrensesnitt?

STEG 5: Oppdater CLAUDE.md

Gjør følgende endringer i CLAUDE.md:

A. Legg til i innledningsavsnittet (etter "Tilbyr strukturert arkitekturveiledning..."):

## Regulatorisk arbeidsflyt

Alltid i denne rekkefølgen:
1. **EU AI Act-klassifisering** (`/architect:classify`)  fastslår risikonivå og forpliktelser
2. **DPIA** (`/architect:dpia`)  hvis systemet behandler persondata; AI Act Art. 13/14 er input
3. **ROS-analyse** (`/architect:ros`)  alltid for høyrisiko-systemer; AI Act dimensjon 6 er input

Grunnen: AI Act-klassifisering påvirker omfanget av både DPIA og ROS.

B. Oppdater kommandotabellen legg til 5 nye kommandoer:

Kommando Beskrivelse
/architect:classify EU AI Act-klassifisering: Fastslå risikonivå (forbudt/høyrisiko/begrenset/minimal)
/architect:requirements Hent konkrete AI Act-krav basert på risikonivå og rolle
/architect:transparency Generer Art. 13/52 transparensnotis på norsk
/architect:frimpact Fundamental Rights Impact Assessment (obligatorisk offentlig sektor)
/architect:conformity Samsvarsvurdering (Art. 43) sjekkliste og EU-samsvarserklæring

C. Oppdater agenttabellen legg til ny agent:

Agent Formål Modell
ai-act-assessor EU AI Act-klassifisering og compliance-vurdering sonnet

D. Oppdater skills-tabellen ms-ai-governance: 71 → 78 referansefiler

E. Legg til seksjon "Viktige frister" nederst i CLAUDE.md:

## Viktige frister (EU AI Act)

| Dato | Krav |
|------|------|
| 2026-02-02 | Forbudt AI-praksis (Art. 5) i kraft |
| 2026-08-02 | GPAI-modell-krav i kraft |
| 2027-08-02 | Høyrisiko-krav (Annex III) i kraft |
| 2030-08-02 | Overgangsperiode for eksisterende systemer utløper |

Tilsynsmyndighet Norge: Nkom (koordinerende), Datatilsynet (personvern), sektorspesifikke myndigheter.

STEG 6: Oppdater hooks

6a. hooks/session-start-context.mjs

Legg til AI Act-fristsjekk i SessionStart-hook:

// AI Act deadline warning
const today = new Date();
const deadline1 = new Date('2026-08-02');
const daysToDeadline1 = Math.ceil((deadline1 - today) / (1000 * 60 * 60 * 24));

if (daysToDeadline1 > 0 && daysToDeadline1 <= 180) {
  console.log(`⚠️ EU AI Act: ${daysToDeadline1} dager til høyrisiko-krav (2026-08-02)`);
}

6b. hooks/stop-assessment-reminder.mjs

Legg til i Stop-hook (assessment reminder):

// Sjekk om AI Act-vurdering bør kjøres
const aiActKeywords = ['AI-system', 'agent', 'copilot', 'modell', 'prediksjon', 'automatisering'];
const hasAiContext = aiActKeywords.some(kw => conversationContext.includes(kw));
if (hasAiContext && !conversationContext.includes('AI Act')) {
  console.log('💡 Tips: Vurdere /architect:classify for EU AI Act-klassifisering?');
}

STEG 7: Oppdater playground

Fil: playground/azure-ai-playground.html

I steg 3 (Konfigurer) legg til ny seksjon "Regulatory Compliance":

<div class="compliance-section">
  <h4>EU AI Act</h4>
  <label>
    <input type="checkbox" id="ai-act-classify"> 
    Klassifiser mot Annex III (kjør /architect:classify)
  </label>
  <label>
    <input type="checkbox" id="ai-act-fria"> 
    FRIA obligatorisk (offentlig sektor + høyrisiko)
  </label>
  <label>
    <input type="checkbox" id="ai-act-transparency"> 
    Transparensnotis (Art. 13/52)
  </label>
</div>

I eksport-formater (steg 5) legg til AI Act-output alternativ:

  • "AI Act Assessment Report (Markdown)"
  • "Conformity Assessment Record (JSON)"

STEG 8: Opprett tester

8a. tests/fixtures/ai-act/fixture.md

Test-case: Fiktivt AI-system hos Acme Kommune

# Test-system: Energiprognoseagent
Formål: Predikere energiforbruk i kommunale formålsbygg ved hjelp av historisk og sanntids-data
Teknologi: Azure Machine Learning, python-modell, REST API
Brukere: Interne energirådgivere, ingen direkte borgerinteraksjon
Data: Måledata fra energimålere og bygningssensorer (ingen persondata)
Sektor: Energi og eiendom

Forventet output: Klassifisert som "Begrenset/Minimal" (ikke Annex III, ikke direkte borgerimpakt)

8b. tests/fixtures/ai-act/fixture-high-risk.md

Test-case: Høyrisiko-system

# Test-system: AutomatiskSaksbehandler
Formål: Automatisk vurdering av søknader om tilskudd
Teknologi: Azure OpenAI GPT-4, Copilot Studio
Brukere: Borgere sender søknad, AI gir innstilling til saksbehandler
Data: Persondata, inntektsopplysninger
Sektor: Offentlig forvaltning

Forventet output: Høyrisiko (Annex III, kategori 5: offentlige tjenester og ytelser)

8c. tests/test-ai-act-output.sh

#!/bin/bash
# Test EU AI Act assessment output quality

echo "=== AI Act Output Test ==="

# Test 1: Klassifisering minimal risiko
echo "Test 1: Minimal risiko-klassifisering..."
# [implementer test]

# Test 2: Klassifisering høyrisiko
echo "Test 2: Høyrisiko-klassifisering..."
# [implementer test]

# Test 3: FRIA-trigger ved høyrisiko + offentlig sektor
echo "Test 3: FRIA-trigger..."
# [implementer test]

echo "=== Done ==="

8d. Oppdater tests/run-e2e.sh

Legg til AI Act test-suite som del av end-to-end:

echo "Running AI Act assessment suite..."
bash tests/test-ai-act-output.sh

STEG 9: Kjør validate-plugin.sh

cd <plugin-root>
bash tests/validate-plugin.sh

Forventede advarsler (akseptable):

  • Nye commands mangler i CLAUDE.md kommandotabell INNTIL steg 5 er fullført

STEG 10: Kjør run-e2e.sh

bash tests/run-e2e.sh

Verifiser at alle eksisterende tester fortsatt passerer.


Kritiske hensyn

  1. Sekvens er uforanderlig: AI Act → DPIA → ROS. Aldri omgå dette.

  2. En offentlig virksomhet er typisk deployer, ikke provider. Men ved intern utvikling (Copilot Studio-agenter bygget internt): provider-rolle. Agenten skal avklare dette eksplisitt.

  3. FRIA er obligatorisk for offentlig sektor ved høyrisiko-systemer. Ikke valgfritt.

  4. Fristen 2026-08-02 er 162 dager unna (per 2026-02-22). Virksomheten må ha klassifisert alle høyrisiko-systemer og ha GPAI-compliance på plass innen da.

  5. Ikke overskriv eksisterende KB-filer: ai-act-compliance-guide.md og ai-act-annex-iii-checklist.md er komplette. Referer til dem, ikke erstatt dem.

  6. ms-ai-governance skills skal oppgraderes: Oppdater manifest/teller fra 71 til 78 referansefiler etter at 7 nye filer er opprettet.

  7. Norsk språk: All output til sluttbrukere skal være på norsk/bokmål. Interne agent-instruksjoner kan være på engelsk.


Referanser


Handover opprettet: 2026-02-22 av Claude Sonnet 4.6 i Claude.ai Desktop
Plugin-versjon: Se CHANGELOG.md