Som dansk OpenAI-partner hjælper vi jer med at tage OpenAI's services i brug med klare rammer for data, sikkerhed og drift.
Som en del af OpenAI Partner Network hjælper vi virksomheder med at udvikle, implementere og skalere AI-løsninger på en ansvarlig og effektiv måde.
Partnerskabet bygger videre på vores arbejde med cloud og AI: udrulning af AI-agenter, træning af medarbejdere og integration til eksisterende systemer. Vi bringer erfaring med dataresidens, datasuverænitet og drift ind i samarbejdet, også når I arbejder i en reguleret branche.
For jer betyder det en dansk samarbejdspartner, der kan forbinde mulighederne i OpenAI med jeres konkrete opgaver og krav.
AI skal frigøre tid, løfte kvaliteten og give medarbejderne et bedre grundlag at arbejde ud fra. Vi tager udgangspunkt i jeres arbejdsopgaver og hjælper jer med at vælge, afprøve og indføre de løsninger, der passer til jer.
Brug ChatGPT til sparring, viden og indhold. Med Work kan filer og kontekst blive til dokumenter, analyser og præsentationer, som medarbejderne kan gennemgå og arbejde videre med.
Vi hjælper med valg af løsning, opsætning, træning og fælles retningslinjer for brugen.
Brug AI-agenter til at forstå kode, udvikle funktioner, rette fejl og køre tests.
Vi hjælper med at få Codex ind i jeres udviklingsarbejde med afgrænsede rettigheder, kontrollerede kørselsmiljøer og review af ændringer.
Forbind AI med de data og værktøjer, der indgår i jeres arbejdsprocesser.
Vi udvikler integrationer og AI-agenter med OpenAI's modeller og API og hjælper med at sætte rammer for, hvad agenterne må læse og gøre.
For virksomheder med høje krav til sikkerhed og dokumentation er det afgørende at vide, hvor data behandles, hvem der har adgang, og hvordan AI passer ind i de eksisterende krav.
Vi bringer erfaring fra cloud-arkitektur, dataresidens og datasuverænitet ind i arbejdet. Sammen afklarer vi muligheder og begrænsninger, før løsningen sættes i drift.
En god demonstration er begyndelsen. Vi hjælper jer med at afprøve værdien, begrænse risici og aftale, hvad der skal være på plads, før løsningen får adgang til jeres daglige arbejde.
Vi afgrænser en relevant arbejdsopgave og aftaler succeskriterier for kvalitet, tidsforbrug og omkostninger. Forretningen og IT får et fælles udgangspunkt og en tydelig ejer.
Vi kortlægger data, vælger løsning og begrænser adgangen til det nødvendige. Test og produktion holdes adskilt, og vi aftaler, hvilke handlinger der kræver menneskelig godkendelse.
Vi tester med repræsentative eksempler, fejlscenarier og forsøg på at manipulere agenten. Vi måler kvalitet, svartid og omkostninger, før løsningen får et større ansvar.
Vi etablerer kontrol af input og output, godkendelser og håndtering af fejl. Medarbejderne trænes i både muligheder og begrænsninger, og vi aftaler kriterierne for at gå i drift.
Vi begynder med en kontrolleret udrulning, klare driftsansvar og en plan for at stoppe eller rulle tilbage. Overvågning og forbrugsgrænser tilpasses opgaven.
Vi følger kvalitet, brug og omkostninger og gentager test ved ændringer i modeller, instruktioner og integrationer. Nye opgaver og flere rettigheder kommer til, når resultaterne understøtter det.
Tilgangen er inspireret af OpenAI's vejledning om overgangen til produktion og sikkerhed i AI-agenter og tilpasses jeres organisation.
Når AI skal arbejde tæt på kode, interne værktøjer og data, er infrastrukturen en del af løsningen. Vi hjælper med at etablere og drive de miljøer, hvor agenter kan udføre opgaver med adgang til det, de har brug for.
OpenAI’s Agents API kan forbindes til et miljø, I selv driver, eksempelvis en container eller en virtuel maskine. Her kan agenten arbejde med filer, køre kommandoer og bruge lokale værktøjer.
Vi hjælper med miljøer, afhængigheder og isolering pr. bruger eller opgave. Forbindelsen til OpenAI etableres udgående fra miljøet.
Vi sætter Codex CLI og SDK ind i de arbejdsgange, hvor I udvikler, tester og vedligeholder software. Med afgrænsede fil- og netværksrettigheder kan agenten arbejde i et defineret arbejdsrum.
Det kan være lokal udvikling, automatiserede testforløb eller interne udviklerværktøjer med review før ændringer tages i brug.
MCP forbinder AI med værktøjer og kontekst. Vi bygger og konfigurerer forbindelser til eksempelvis intern dokumentation, udviklingsværktøjer og forretningssystemer.
I Agents API kan MCP-forbindelser udgå fra jeres eget miljø og nå servere på et privat netværk. Vi afgrænser værktøjer, adgang og de data, der returneres.
Vi planlægger adskillelse mellem opgaver, tilladte netværksdestinationer og særskilte nøgler til agentens kørselsmiljø. Følsomme adgange kan formidles gennem en kontrolleret mellemkomponent.
Opstart, overvågning, oprydning og tilbagekaldelse af adgang indgår i driftsmodellen, så ejerskabet er klart gennem hele forløbet.
Læs OpenAI Docs om self-hosted sandboxes, Codex-sandboxing, MCP-forbindelser og sikkerhed i kørselsmiljøet.
OpenAI udvikler også open source-værktøjer og modeller med åbne vægte. Det giver jer mulighed for at integrere teknologien i egne arbejdsgange og vælge lokal drift, når opgaven kræver det.
Codex CLI og Codex SDK har offentlig kildekode. CLI'en bringer AI ind i terminalen, mens SDK'et gør det muligt at indbygge Codex i egne værktøjer og automatiserede udviklingsforløb.
Vi hjælper med integration og tilpasning, så Codex kan indgå i jeres egne værktøjer og udviklingsprocesser.
gpt-oss-120b og gpt-oss-20b er modeller med åbne vægte, som kan køres og tilpasses på egen infrastruktur. De to størrelser giver mulighed for at vælge en model, der passer til jeres opgaver og infrastruktur.
Lokal drift giver jer mulighed for at styre, hvor modellen kører, og hvordan data behandles. Vi hjælper med at vælge og tilpasse løsningen til jeres behov.
En specialiseret model til at finde og maskere personoplysninger i tekst. Den kan køre lokalt og indgå i eksempelvis dokumentbehandling, indeksering og logning.
Vi hjælper med at afprøve modellen på jeres data og sprog og integrere filtreringen i de arbejdsgange, hvor I håndterer personoplysninger.
OpenAI har også gpt-oss-safeguard-120b og gpt-oss-safeguard-20b. De er specialiseret i at vurdere tekst mod en beskrevet sikkerhedspolitik.
De kan indgå i kontrol af indhold og agenters input eller output. Vi hjælper med at definere politikker og teste, hvor modellerne kan understøtte jeres kontrol og review.
Tag en indledende dialog med os om jeres opgaver, ambitioner og krav. Så finder vi sammen et relevant sted at starte.
Fra den første idé til valg af teknologi og rammerne for data og drift.
I får en dansk samarbejdspartner, der hjælper med at omsætte OpenAI’s muligheder til konkrete løsninger. Vi bidrager med rådgivning, implementering, træning og drift med udgangspunkt i jeres opgaver og krav. Partnerskabet bygger videre på vores praktiske erfaring med cloud og AI.
Det afhænger af opgaven. ChatGPT er et udgangspunkt for medarbejdernes arbejde med viden, indhold og analyser. Codex er rettet mod softwareudvikling. API’et er relevant, når AI skal indbygges i egne systemer eller automatiserede arbejdsgange. Vi hjælper med at vælge og kombinere løsningerne.
Nej. Mange opgaver i ChatGPT kan løses gennem almindelig dialog og arbejde med filer. Det vigtigste er at beskrive opgaven tydeligt og vurdere resultatet. Integrationer og specialbyggede agenter kræver tekniske kompetencer, som vi kan hjælpe med.
Ja, gennem de tilgængelige forbindelser eller en tilpasset integration. Vi afklarer først, hvilke data AI skal bruge, og hvilke handlinger den må udføre. Adgang, rettigheder og godkendelser indgår i løsningen fra starten.
Vælg en konkret opgave med en tydelig ejer og et resultat, I kan måle. Vi hjælper med at afklare data og krav, afprøve løsningen i et afgrænset forløb og træne de første brugere. Erfaringerne afgør, hvordan I går videre.
Den samlede pris afhænger af abonnementer eller API-forbrug, integrationer, træning og drift. Ved lokal modeldrift indgår også hardware og vedligeholdelse. Vi hjælper med at opstille et budget og følge omkostningerne i forhold til den værdi, løsningen skaber.
Vi aftaler succeskriterier og tester med eksempler fra jeres egne opgaver, også de svære tilfælde. Resultaterne vurderes af de relevante medarbejdere. I drift følger vi fejl og kvalitet og gentager test, når modeller, instruktioner eller integrationer ændres.
Ja. Vi kan afgrænse adgangen til systemer og værktøjer og indbygge menneskelig godkendelse før udvalgte handlinger. Rettigheder håndhæves i systemerne og integrationerne og understøttes af instruktioner, test og opfølgning. Læs også OpenAI’s vejledning om agentsikkerhed.
Som udgangspunkt bruger OpenAI ikke data sendt til API’et til at træne eller forbedre modeller, medmindre I aktivt vælger at dele data til det formål. Opbevaring er et særskilt spørgsmål og afhænger af funktioner og datakontroller. Vi gennemgår de relevante indstillinger og vilkår med jer. Se OpenAI’s datakontroller.
Der findes muligheder for regional lagring og behandling i OpenAI’s API, afhængigt af adgang, model og funktion. Lagring og behandling skal afklares hver for sig, og tilknyttede tjenester kan have egne vilkår. Vi gennemgår den samlede løsning mod jeres krav. Se OpenAI’s vejledning om dataplacering.
Open source betyder her adgang til værktøjernes kildekode, som for Codex CLI og SDK. Open weights betyder adgang til modellernes trænede vægte, som for gpt-oss. Det åbner for tilpasning og egne driftsmiljøer. Vi afklarer licens og modenhed for den konkrete løsning.
Ikke automatisk. CLI og SDK er værktøjer; en tilknyttet cloudmodel kører fortsat hos sin udbyder. Modeller med åbne vægte, eksempelvis gpt-oss, kan køres på egen infrastruktur med en passende opsætning. Ved lokal drift planlægger vi kapacitet, vedligeholdelse, sikkerhed og driftsansvar. gpt-oss-120b kræver mere kapacitet end gpt-oss-20b.
Privacy Filter kan hjælpe med at finde og maskere personoplysninger og indgå som ét lag i databeskyttelsen. Modellen er udgivet som preview og kan både overse oplysninger og maskere for meget. Den skal testes på jeres data og sprog og giver ikke i sig selv garanti for anonymisering eller compliance. Se OpenAI’s beskrivelse og begrænsninger.
En self-hosted sandbox placerer kørselsmiljøet hos jer. I den beskrevne Agents API-løsning styrer OpenAI agentforløbet, og miljøet udveksler kommandoer og resultater med OpenAI. Det betyder, at indhold fra filer og værktøjer kan indgå i modelbehandlingen. Vi afklarer dataflow og vilkår særskilt fra placeringen af infrastrukturen. Lokal modeldrift med åbne vægte er en anden arkitektur.
Ikke hvis MCP-forbindelsen udgår fra et miljø, der allerede kan nå dem. Agents API understøtter forbindelser fra sessionens miljø via HTTP eller en lokal proces. En forbindelse, der i stedet udgår fra OpenAI’s tjeneste, kræver et endpoint, tjenesten kan nå. Adgang til serveren og hvilke data der returneres, skal stadig styres. Vi vælger forbindelsesformen efter jeres netværk og krav.
Har I et spørgsmål om jeres egen situation? Tag en dialog med os.
