Petter Schultz
0c6bcb7782
Etablerer 9-mappe-arbeidsstruktur basert på Forte sitt startklar-malverk (Salg/_mal/startklar-malverk/), kalibrert for Nivå 1 (avgrenset strategisk, 6-8 uker). Inkluderer skeletter for: - 1. Oppdrag og kontekst (oppdragsbeskrivelse, leveranser, rammer, interessenter, møtelogg, møtenotat-mal) - 2. Organisasjonsforståelse (struktur, roller, nøkkelpersoner) - 3. System- og datalandskap (SuperOffice, Business Central, nopCommerce — fylles ut i Fase A-B) - 4. Informasjonsarkitektur (begrepskatalog, masterdata-og-eierskap, Data Governance prinsipper) — kjernen for leveranse 03 og 07 - 5. Personvern og sikkerhet (GDPR, Privacy by Design) - 6. AI-rammeverk (operasjonelle prinsipper — ny for Standard, bygger på Forte AI Accelerator) - 7. Standardisering og handlingsplan (avvik, prioritering, tiltak) - 8. Kontinuerlig læring (intervjuguider, åpne spørsmål, funn) - 9. Leveranser (Executive Summary, sluttrapport, leveranseplan) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2.5 KiB
title, date, tags, refs, qa, version
| title | date | tags | refs | qa | version | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Human-in-the-loop — AI-agenter hos Standard Online | YYYY-MM-DD |
|
|
|
1 |
Human-in-the-loop
Prinsipp
Ikke alle AI-handlinger krever menneskelig godkjenning, men noen gjør det. Kategoriseringen reflekterer risiko, reversibilitet og regulatoriske krav (jf. GDPR art. 22 om automatiserte beslutninger).
Tre nivåer
Nivå 1 — Autonom
Agenten handler uten å varsle menneske. Loggene er etterspørrbar, men ingen aktiv kontroll.
Brukes når:
- Handlingen er lett reversibel
- Risiko ved feil er lav
- Volumet gjør manuell kontroll umulig (f.eks. innholdsklassifisering)
Eksempler: Kategorisering av e-post for ruting, generering av interne sammendrag, automatisk merking av produkter.
Nivå 2 — Varslende
Agenten handler, men varsler menneske som kan korrigere innen rimelig tid. Handling utføres ikke automatisk hvis konfidens er under en terskel.
Brukes når:
- Handlingen kan reverseres, men korrigering har en kostnad
- Risiko ved feil er moderat
- Modell-konfidens kan brukes som filter
Eksempler: Foreslå svar til kunde med menneskelig review før utsendelse, oppdatere kundedata med flagg for verifisering.
Nivå 3 — Godkjennende
Agenten foreslår, menneske godkjenner aktivt før handling utføres.
Brukes når:
- Handlingen er vanskelig/umulig å reversere
- Risiko ved feil er høy
- Regulatoriske krav (f.eks. GDPR art. 22 for beslutninger med rettsvirkning)
- Beslutningen har stor økonomisk konsekvens
Eksempler: Prising over en terskel, kredittsjekk-baserte avslag, automatiserte kommunikasjon med juridisk konsekvens.
Kategorisering per use case
Bygges ut for konkrete AI-initiativ hos Standard Online:
| Use case | Nivå | Begrunnelse | Konfidens-terskel for Nivå 2 |
|---|
GDPR art. 22
Automatiserte beslutninger med rettslige eller tilsvarende virkninger krever explicit consent eller annet grunnlag. Slike beslutninger må:
- Inneholde menneskelig vurdering på begjæring (rett til menneskelig inngripen)
- Være forklarbare (meningsfull informasjon om logikken)
- Kunne klages på
Disse use casene er alltid Nivå 3 og må DPIA-vurderes.
Åpne avklaringer
| Spørsmål | Status |
|---|---|
| Hvem fastsetter HITL-nivå per use case? | |
| Hvilke konfidens-terskler brukes? | |
| Hvem reviewer Nivå 2-handlinger som ikke blir korrigert? |
Klassifisering: Begrenset