Sky, modell og orkestreringsrammeverk velges for å matche arbeidsflyten og det regulatoriske kravnivået, ikke valgt som standard. Dokumentert og revisjonsklart uansett hvilken kombinasjon som leveres.
Mesteparten av kvaliteten i et AI-oppdrag avgjøres før den første kodelinjen. Sky, modell og orkestreringsrammeverk matches mot arbeidsflyten, ikke antatt fra forrige prosjekt. Der vi legger arbeidet:
Sky
GCP, Azure eller AWS avhengig av kundens eksisterende tenant og regulatoriske kravnivå. Applikasjonshosting, vektorlagring og modellinferens kan hver rute gjennom forskjellige leverandører når arbeidsflyten krever det. Der eksponering mot US Cloud Act må elimineres, ruter vi gjennom europeisk datasuveren sky (Cleura, Nebul) i stedet.
Modell
Vi vil ikke deployere Claude der Gemini leser oppgaven bedre, eller ChatGPT der Claude leser den bedre. Valget tas mot arbeidsflytens faktiske krav (resonnementsdybde, latens, kostnad per inferens, multimodale behov, jurisdiksjon på inferens-endepunktet). Der det regulatoriske kravnivået krever det, deployerer vi en lokal open-weights-modell i kundens egen infrastruktur.
Agentisk orkestrering
LangGraph eller Pydantic AI for stateful multi-agent-flyt, med menneske-i-loopen-porter på konsekvensvurderte utdata. Valgt mot feilmoduset agenten må overleve (hallusinasjon, prompt injection, ukontrollert autonomi), ikke mot rammeverkets popularitet.
Arbeidsflyt-automatisering, OCR, computer vision, RAG
Ulike problemer, ulike verktøy. Dokumentforståelse velger en OCR-motor som matcher dokumentfamilien. Computer vision velger en modell som matcher den visuelle klassen. RAG velger en innhentings-form som matcher hvordan brukeren faktisk søker. Vi bruker verktøyene som passer, ikke verktøyene vi brukte i forrige prosjekt.
Den nøye analysen og utvalget som skjer før bygging er der mesteparten av kvaliteten ligger. Valget vi tar ved start bestemmer hva revisjonen ser ut som, hva compliance dere kan bevise, og hva driftskostnaden ender opp på.
Europeiske kunder, europeiske servere. Applikasjonshosting, vektorlagring og modellinferens ruter gjennom europeiske regioner som standard. Spesifikke leverandører avhenger av kundens eksisterende infrastruktur og arbeidsflyten: typiske oppsett bruker Railway (Amsterdam) eller kundens egen Azure / GCP / AWS-tenant for hosting, Neon Tech (Frankfurt) eller kundens eksisterende administrerte Postgres for vektorlagring, og Vertex AI på GCP europe-west1 / europe-west4 eller Bedrock på AWS EU-regioner for inferens.
Dette er et bevisst valg, ikke et tilfeldig resultat. Vi minimerer mengden personopplysninger som behandles, og holder data innenfor EU/EØS når det er mulig.
For kritisk infrastruktur som må forbli på europeisk jord, inkludert miljøer der eksponering mot US Cloud Act må elimineres, samarbeider vi med Cleura og Nebul om europeisk datasuveren sky. Begge er EU-eide og EU-drevne, bygget for å holde data innenfor europeisk jurisdiksjon ende-til-ende. Aktiveres for oppdrag der datasuverenitet er et kontraktsmessig eller regulatorisk krav, ikke standard for alle prosjekter.
Disse leverandørene kan prosessere data i kundeprosjekter. Hvilke som er aktive avhenger av stacken som er valgt for arbeidsflyten — kunder på Azure-tenant kjører et annet sett enn kunder på GCP, og inferens kan rute gjennom Vertex AI, Bedrock eller et hostet Anthropic-endepunkt avhengig av modell og regulatorisk kravnivå.
| Leverandør | Bruksområde | Standard region | DPA-status | Lenker |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic | Claude API for kundeprodukter, Claude Team for intern utvikling og operasjon. Per Anthropics ToS brukes ikke data til å trene modellene i begge tilfeller. | EU/US per oppsett | Integrert i Anthropics ToS. For Eid-prosjekter avtaler kunden direkte med Anthropic. | |
| OpenAI | Kun i AI Pitch-analysator (Whisper-transkripsjon). Anthropic er primærvalg ellers, men har ingen voice-modell. | EU når mulig | Signert Nordic AI DPA | |
| Railway | Hosting og PaaS for kundeprosjekter. | Amsterdam (EU-West) som standard | Signert Nordic AI DPA | |
| Neon Tech | Postgres og pgvector for vektordatabaser og applikasjonsdata. | Frankfurt (AWS eu-central-1) | Regulert under Databricks DPA, ref Neon §3.4 | |
| Google Cloud Platform | Avhengig av prosjekt og klient. Kun aktiv der det er valgt for løsningen. | europe-west1 (Belgia) som standard; andre EU-regioner per prosjekt | Per kundeoppsett | |
| Microsoft (M365 / SharePoint / Azure) | Avhengig av prosjekt og klient. Vanlig for integrasjon med eksisterende kundeoppsett. | Konfigurerbar, europeiske regioner førstevalg | Per kundeoppsett |
Vi har signerte versjoner av flere DPA-er. Disse gjøres tilgjengelige på forespørsel via e-post.
Modellene bygger på samme komponenter, men eierskap, drift og DPA-relasjoner skiller seg fundamentalt.
| Dimensjon | Eid | Leid |
|---|---|---|
| Eierskap av infrastruktur | Kunden | Nordic AI |
| Tenant-modell | Single-tenant i kundens miljø | Per-vertikal, isolert per kunde |
| DPA-er med tredjeparter | Kunden signerer direkte (Nordic AI guider) | Nordic AI er hovedavtale, kunden underdatabehandler |
| Oppgraderinger | Kundens timing | Nordic AI rullerer ut |
| Tilpasning | Full | Innenfor vertikal-rammeverket |
| Datalokasjon | Kundens valg | EU som standard, kan tilpasses |
Eid
Kunden
Leid
Nordic AI
Eid
Single-tenant i kundens miljø
Leid
Per-vertikal, isolert per kunde
Eid
Kunden signerer direkte (Nordic AI guider)
Leid
Nordic AI er hovedavtale, kunden underdatabehandler
Eid
Kundens timing
Leid
Nordic AI rullerer ut
Eid
Full
Leid
Innenfor vertikal-rammeverket
Eid
Kundens valg
Leid
EU som standard, kan tilpasses
Standardoppsettet vårt møter kravene for de fleste prosjekter. For spesielt sensitive personopplysninger eller forretningsdata har vi to eskaleringsnivåer som tilpasses Eid-leveranser.
Anthropic via kundens egen sky-tenant
Anthropic er tilgjengelig som administrert tjeneste i AWS Bedrock, Google Vertex AI og Azure. Vi ruter modellanrop gjennom kundens egen tenant, valgt etter eksisterende tech-stack, slik at både prosessering og audit-spor holdes innenfor kundens perimeter.
Lokale modeller on-prem
Ved særlig høye krav, eller eksplisitt on-prem-forespørsel, setter vi opp lokale åpne modeller i kundens infrastruktur. Dette er en premium-leveranse på Eid-modellen, priset som et utvidet Own-prosjekt.
I Eid-prosjekter bistår Nordic AI kunden med å sette opp direkte databehandleravtaler med relevante tredjeparter. Vi leverer en oversikt over hvilke leverandører som vil prosessere personopplysninger i kundens oppsett, peker på riktig DPA-mal, og koordinerer med kundens juridiske ressurs.
Selve juridiske arbeidet, vurdering og signering, gjøres av kundens egen jurist. Vi er teknisk koordinator, ikke juridisk rådgiver.
Vi hjelper typisk med å sette opp DPA-er hos:
Vi er ikke jurister og leverer ikke juridisk rådgivning. Kundens egen juridiske ressurs vurderer og signerer avtalene.
SLA-rammene er tydelig forskjellige. Konkrete tall settes i kontrakt etter scope.
Eid
Kundens egen infrastruktur har sin egen oppetid. Railway, GCP, Microsoft og andre publiserer egne SLA-er. På toppen leverer Nordic AI en support-SLA med responstid og incident-håndtering, satt etter scope.
Leid
Nordic AI gir én samlet SLA som dekker oppetid på plattformen og responstid på support. Verna er den første live lease-løsningen med konkrete SLA-vilkår tilgjengelig for pilotkunder.
Tiltakene tilpasses prosjektets risikonivå og kundens krav, men fundamentene er konsistente.
Vi svarer detaljert på tekniske og compliance-relaterte spørsmål, inkludert spørsmål om signerte DPA-er, datalokasjon og leverandørsetup.
Send oss en e-post