Private AI

Vad är Private AI?

Private AI är ett förhållningssätt där artificiell intelligens (AI), särskilt stora språkmodeller (LLMs) och generativ AI, implementeras och körs i en helt kontrollerad och isolerad IT-miljö, istället för på en publik, delad molnplattform. Målet med Private AI är att ge en organisation fullständig kontroll över sina data, sina AI-modeller och sin infrastruktur. Man kan likna det vid att ha en egen, internt anställd expert (Private AI) istället för att anlita en extern konsult som arbetar med flera andra klienter samtidigt (Public AI).

Varför Private AI är viktigt

Publika AI-tjänster från de stora molnleverantörerna är oerhört kraftfulla, men för många organisationer medför de betydande risker kring datasäkerhet och integritet. När man skickar känslig företagsdata till en publik AI-tjänst finns det alltid en risk att datan kan användas för att träna leverantörens framtida modeller eller exponeras oavsiktligt. Private AI är viktigt eftersom det eliminerar denna risk. Det säkerställer att all proprietär och känslig information – som kunddata, produktutvecklingsplaner eller finansiell information – stannar inom organisationens egna, säkra väggar.

Hur fungerar Private AI i praktiken?

En Private AI-lösning kan implementeras på flera sätt, men den bygger alltid på en isolerad infrastruktur. Processen involverar vanligtvis:

• Dedikerad infrastruktur: AI-modellerna körs på servrar som är helt dedikerade till organisationen. Detta kan vara i ett eget datacenter (on-premise) eller i en isolerad, privat molnmiljö hos en betrodd partner.
• Anpassade och finjusterade modeller: Ofta utgår man från en kraftfull open source-modell som sedan "finjusteras" genom att tränas ytterligare på organisationens egen, specifika data. Detta skapar en skräddarsydd AI som är expert på just den organisationens verksamhet, terminologi och processer.
• Strikt datakontroll: All data som används för att interagera med och träna AI-modellen stannar inom den privata miljön. Ingenting delas med externa parter, vilket garanterar fullständig datasuveränitet.
• Säker integration: AI-tjänsten integreras säkert med organisationens befintliga system, som CRM- eller ERP-system, för att kunna automatisera processer och hämta relevant information utan att exponera den externt.

Fördelar med Private AI

Att implementera en Private AI-strategi ger flera unika och avgörande fördelar:

1. Maximal datasäkerhet och integritet: Garanterar att känslig och proprietär data aldrig lämnar organisationens kontrollerade miljö.
2. Fullständig kontroll och anpassning: Ger möjlighet att finjustera och skräddarsy AI-modeller för specifika behov, vilket leder till högre relevans och precision.
3. Regelefterlevnad: Förenklar efterlevnaden av strikta regelverk som GDPR, eftersom man har full kontroll över var och hur data behandlas.
4. Förutsägbar prestanda och kostnad: Den dedikerade infrastrukturen ger en mer förutsägbar prestanda och kan i längden ge en mer förutsägbar kostnadsbild jämfört med konsumtionsbaserade publika tjänster.

Private AI: Intelligent innovation på era villkor

Private AI är den strategiska vägen framåt för organisationer som vill utnyttja den transformativa kraften i generativ AI utan att kompromissa med säkerhet och kontroll. Det handlar om att bygga intelligenta lösningar som är helt anpassade efter den egna verksamheten och som skyddar den mest värdefulla tillgången – företagets unika data. Private AI möjliggör innovation, men på organisationens egna, säkra villkor.

Vanliga frågor om Private AI

Är Private AI mindre kraftfullt än de stora publika AI-modellerna?

Inte nödvändigtvis för ett specifikt syfte. Även om de allra största publika modellerna har en bredare allmän kunskap, kan en mindre, finjusterad privat AI-modell vara betydligt mer exakt och effektiv för en organisations specifika uppgifter, eftersom den är tränad på just den relevanta datan.

Krävs det enorma resurser för att bygga en Private AI?

Det kräver mer resurser än att bara använda en publik API, men det har blivit allt mer tillgängligt. Framsteg inom open source-modeller och effektivare hårdvara har gjort det möjligt även för medelstora företag att implementera kraftfulla Private AI-lösningar, ofta i samarbete med en kunnig IT-partner.

Vad är "finjustering" (fine-tuning)?

Finjustering är processen där man tar en redan tränad, generell AI-modell och tränar den ytterligare på en mindre, specifik datamängd (t.ex. ett företags interna dokument). Detta gör att modellen blir en expert inom just det området och kan ge mer relevanta och korrekta svar.

Kan man kombinera Private AI och Public AI?

Ja, absolut. Många organisationer väljer en hybridstrategi. De kan använda publika AI-tjänster för mindre känsliga och mer generella uppgifter (som att skriva ett utkast till ett blogginlägg), medan de använder Private AI för att hantera känslig företagsdata och automatisera interna processer.

Viktiga punkter att ta med sig:

• Private AI innebär att AI-modeller körs i en isolerad och kontrollerad miljö, antingen lokalt eller i ett privat moln.
• Huvudsyftet är att garantera fullständig kontroll över data, säkerhet och integritet, vilket eliminerar riskerna med publika AI-tjänster.
• Lösningen möjliggör djup anpassning genom att finjustera AI-modeller på organisationens egen data för högre precision.
• De främsta fördelarna är maximal datasäkerhet, förenklad regelefterlevnad och skräddarsydda AI-funktioner.
• Det är en strategisk approach för organisationer som vill innovera med AI utan att kompromissa med kontrollen över sin mest känsliga information.