Styring av AI i stor skala:Der integrasjon møter sikkerhet

Det er nå omtrent 4 år siden introduksjonen av generativ AI satte i gang en ny æra innenfor kunstig intelligens. Så mange som 9 av 10 organisasjoner sier de bruker AI på regelmessig basis. Samtidig svarer 2/3 at de er fortsatt i eksperimentering eller pilot-fase og har ikke begynt skalering av AI på tvers av organisasjonen. Dette er fra en spørreundersøkelser gjort av McKinsey.

Er dette året for AI i full produksjon?

I samme spørreundersøkelsene sier hele 80% av bedriftsledere at de forventer å sette AI i full produksjon i løpet av 2026. Anerkjente Gartner spådde dette for hele tre år siden: 2026 er året de aller fleste går fra pilot til produksjon.

Dette kommer naturligvis med risiko:

Lekkasje av sensitive data

En velkjent samarbeidsplattform lekket data fra private samtaler ved bruk av prompt-injeksjon.

Ukontrollerte handlinger

En bruker klarte å bestille en bil for 1 dollar via en forhandlers chatbot.

Eksploderende kostnader

Et logistikkselskap brukte 2,1 millioner dollar per måned på et AI-drevet forsyningskjedesystem. Etter optimalisering ble dette redusert til 187 000 dollar per måned.

Skygge-AI

Et elektronikkselskap brukte den offentlige versjonen av ChatGPT med konfidensielle data. Reservasjon mot bruk til trening var ikke deaktivert.

Hvordan skal vi håndterer risikoen som følger?

Det du trenger er en AI Gateway

AI Gateway er styringslaget for alle dine AI prosjekter som kobler sammen klient applikasjoner (Chatbots, Agenter, …) med AI applikasjoner (LLMs, Guardrails, Vektor DB, …)

I dette styringslaget skal du kunne styre koblinger til de mest populære LLM-modellene og Guard Rail-løsningene. Du skal kunne bygge MCP servere og AI Agenter som kan integreres med alle typer applikasjoner eller lage en full RAG arkitektur. Ikke minst skal du klare å ha oversikt og kontroll over bruk og kostnad.

Sentral oversikt og kostnadskontroll

Dashbord med en katalog over alle AI-ressurser og detaljert forbruk per bruker, team og applikasjon.

Verktøy for styring av AI-ressurser

Helhetlig løsning for å opprette og styre AI-ressurser som MCP-servere eller AI-agenter.

Sikkerhetspolicyer og IAM

Mulighet til å anvende selskapets sikkerhetspolicyer som autentisering, autorisering, lokale og interne retningslinjer, osv.

Det handler ikke bare om teknologi

Dette krever et sentralisert team som har ansvar for å forvalte selskapets AI-initiativ.

Hvorfor er dette viktig for deg?

For at du skal utnytte AI teknologien forsvarlig er dette helt nødvendig. Uten AI gateway risikerer du token-kostander som løper ut av kontroll, det er vanskeligere å kontrollere hvem som får tilgang til sensitiv informasjon, og det er vanskeligere å beskytte deg selv mot angrep.

Hva er løsningen?

Det finnes flere løsninger, noen bedre enn andre og noen mer teknisk enn andre. Det viktigste er at du får dekt de punktene jeg har skrevet om. Vår anbefalte løsning er LiteLLM. LiteLLM gir deg en enkel dashbord oversikt over integrasjoner, bruk og kostnader. I tillegg er det open source, noe som betyr at selve programvaren er helt gratis – gitt at du setter den opp selv på en egen server. Det er også mulighet for betalt Enterprice plan, som fungerer som et tradisjonelt SaaS produkt.

Det viktigste er å ha et team i ryggen, for SMBer betyr det gjerne en ekstern partner. Med en partner som er tilgjengelig med eksperthjelp som vet hvordan man skal sette opp trygg styring av AI i produksjon, kan du føle deg trygg i den AI bruk og utnytte alle fordelene av teknologien.

Vil du høre mer?

Book et uforpliktende møte, vi venter i spenning!

Marius Femsteinevik

marius@emisolutions.no+47 93083400

Kilder