fix(playground): align the demo project description with its reports

The demo project card now describes the system the 17 demo reports are about: a citizen chatbot that pre-assesses applications for municipal housing allowance (bostøtte) from uploaded attachments. It previously described a building-permit (byggesak) chatbot that no report mentions.

Six fixtures (classify, requirements, conformity, review, adr, summary) are set equal to the corrected text already inlined in the demo block: the Annex III deadline 2027-12-02 and the 2026-08-02 transparency label, instead of 2027-08-02. Chose syncing the fixtures to the block over editing the block by hand, because the block is build output and a rebuild from the old fixtures would have put the wrong deadlines back in the demo.

Rebuilt the demo state and regenerated the 24 screenshots once with tests/screenshot/run.mjs; MANIFEST.json matches the new demo state.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

2026-09-23 15:06:19 +02:00

2.1 KiB

Raw Permalink Blame History

ADR-001 — Velg Azure AI Foundry som primær AI-plattform for Acme Kunde-chatbot

Status: accepted Date: 2026-04-30 Deciders: AI-arkitekt, sikkerhetsarkitekt, seksjonsleder Consulted: Datatilsynet, juridisk rådgiver, Drift Informed: prosjekteierskap, AI-teamet

Context and Problem Statement

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

Compliance med EU AI Act høyrisiko-krav (Art. 9-15)
Norsk dataresidens-krav
Customer-managed keys og Private Endpoints
Custom modell-trening kapabilitet
Total cost of ownership over 3 år
Driftbarhet for AI-teamet

Considered Options

Azure AI Foundry — Enterprise AI-plattform med full compliance-pakke
Azure ML + AKS — Mer kontroll, men høyere driftskost
AWS SageMaker — Konkurransedyktig, men mangler norske compliance-sertifiseringer
On-prem GPU-cluster — Maks kontroll, men krever betydelig CapEx og driftskompetanse

Decision Outcome

Chosen option: Azure AI Foundry, fordi det balanserer compliance, driftbarhet, og fleksibilitet best for vår bemanning og tidsramme.

Consequences

Good: full compliance-pakke for leverandøren, raskere time-to-prod, integrert med eksisterende Entra ID
Good: customer-managed keys og Customer Lockbox tilgjengelig
Bad: lock-in til Azure, men mitigert via standardiserte modell-formater (ONNX) og data-portabilitet
Bad: høyere månedlig kostnad enn ren Azure ML — kompenseres ved redusert egen-drift

Validation

Beslutning evalueres etter 12 måneder mot KPI-er:

Saksbehandlingstid (mål: -40%)
Modell-nøyaktighet (mål: ≥96% F1)
Total cost (mål: ≤ NOK 1.7M/år)
Compliance-status (mål: 100% av krav dekket innen 2027-12-02)

More Information

Compare-rapport: see compare-foundry-vs-aml.md
Cost-analyse: see cost-tco-3year.md
Security-vurdering: see security-foundry-baseline.md

2.1 KiB Raw Permalink Blame History