Hver gang noen laster opp driftsdata til en chattjeneste for å få en rapport, sendes dataene til en ekstern aktør. Er det lurt – og hva er alternativet?
Driftsdata er bedriftens hukommelse: år med alarmmønstre, oppskrifter, nedetid – og det operatøren på nattskiftet vet, men som ingen har skrevet ned. Den hukommelsen bør dere eie selv. Derfor anbefaler vi en AI-agent integrert i egen dataplattform, i stedet for at hver ansatt velger sin egen eksterne tjeneste.
Det gir mer enn sikkerhet. En agent som er koblet rett på alle datakildene kan lage rapporter og analyser på tvers av hele anlegget – ikke bare av det utsnittet noen rakk å lime inn i ChatGPT eller Claude.
Slik legger vi det opp for mange av kundene våre:
– Sikker infrastruktur i bunnen
OT og styringssystemer legges i et eget, segmentert nett etter IEC 62443. Med NIS2 på vei inn i norsk lov blir dette et krav for flere tusen virksomheter – men det er uansett den digitale grunnmuren dere trenger: ryddig nett og kontroll på dataflyten.
– Én dataplattform, i Norge
Maskiner, sensorer, forretningssystemer og eksterne kilder samles i BRE Cloud. Alt lagres og prosesseres i et ISO 27001-sertifisert datasenter i Norge. Dataene er strukturerte og klare til bruk.
– Kontrollert tilgang for AI
Via BRE MCP ser agenten nøyaktig det dere bestemmer. Kun egne data – ikke internett, ikke andres. Modellen velger dere selv.
Mange er godt tjent med Claude, ChatGPT eller Copilot – vi bruker dem selv, og hjelper gjerne til. Men for en del bedrifter skal ikke dataene ut av bygget. Da setter vi opp lokal AI: en språkmodell på egen maskinvare, hos dere eller hos oss i Norge, med samme tilgang gjennom BRE MCP. Samme spørsmål, samme rapporter – ingen data ut.
Fordi MCP-laget er det samme, kan dere bytte modell senere uten å bygge om noe annet.
Resultatet er likt uansett: du spør anlegget ditt på vanlig norsk og får svar basert på egne data. Diakonhjemmet sykehus samler 200 millioner målepunkter daglig og ber om en månedsrapport med prognose for batteribytte. Den er klar på noen minutter, med graf og tiltaksliste.
Tre spørsmål alle bør stille før neste AI-verktøy kobles på:
→ Hvor havner dataene – og tåler svaret et NIS2-tilsyn?
→ Hva får modellen faktisk se?
→ Kan jeg bytte modell uten å bytte alt annet?
Lurer dere på hvordan lokal AI kan se ut hos dere? Vi kommer gjerne innom for en kaffe og en titt på anlegget – eller tar en prat på Teams.