Chat med egne data, inden for jeres adgangsrettigheder
Chat med egne data betyder, at jeres folk spørger på dansk og får svar fra jeres egne systemer og dokumenter, med kilden vist. I behøver ikke træne jeres egen AI-model. I skal eje data, adgangsrettighederne og loggen, og de skal ligge i jeres egen cloud.
En intern ChatGPT kræver sjældent jeres egen model
Når en direktør beder om »vores egen ChatGPT«, mener hun sjældent en model. Hun mener et sted, hvor sælgeren kan spørge til leveringsbetingelserne, og hvor controlleren kan spørge til marginen på en varegruppe. Svaret skal komme fra jeres tal og ikke fra internettet. Leverandørerne sælger det som enterprise search eller privat ChatGPT, og begge ord dækker det samme.
Det kan bygges uden at træne noget. Sprogmodellen lejes og kan skiftes ud. Det, der gør svaret til jeres, ligger rundt om den. Hvilke data må den slå op i, hvem spørger, og hvad bliver skrevet ned? Det er den del, vi kalder virksomhedens hjerne.
| Del | Hvem ejer den | Hvad det betyder for jer |
|---|---|---|
| Sprogmodellen | Lejet, fx gennem Azure | Kan skiftes, når der kommer en bedre eller billigere |
| Søgeindekset over jeres dokumenter | I, i jeres Azure | Bestemmer, hvad hjernen kan finde |
| Forbindelsen til Business Central, Shopify og Fabric | I, i jeres repo | Tal slås op live i stedet for at blive kopieret ind i en prompt |
| Adgangsrettigheder | I, styret i Microsoft Entra ID | Svar efter, hvem der spørger |
| Loggen | I, med en navngiven ejer | I kan se hvert spørgsmål, hvert svar og hver kilde |
Hvad sker der, når controlleren chatter med egne data?
Teknikken hedder RAG: hjernen slår op først og svarer bagefter. LLM, RAG og MCP er forklaret i detaljer på deres egen side. Her er rækkefølgen.
Hvem spørger?
Controlleren er logget ind med sin almindelige Microsoft-konto. Hjernen ved, hvilke grupper hun er med i, før den søger.
Opslag i dokumenterne
Azure AI Search finder de afsnit i kontrakter, politikker og manualer, der passer på spørgsmålet. Den finder kun det, hun har ret til at se.
Opslag i systemerne
Spørger hun til tal, henter hjernen dem fra Business Central eller datalageret gennem en data gateway med læseadgang.
Svar med kilde
Modellen skriver svaret ud fra det, der blev fundet, og viser dokumentet eller tabellen. Finder den intet, siger den det.
Log
Spørgsmål, kilder og svar bliver skrevet ned. Ejeren kan se, hvad folk spørger om, og hvor hjernen manglede viden.
Azure AI Search er søgedelen af hjernen. Den læser jeres dokumenter ind i et indeks i jeres eget Azure-abonnement og søger både på ord og på betydning. Så finder »opsigelsesvarsel« også en kontrakt, hvor der står »kan bringes til ophør med seks måneders varsel«.
Hvem kan se hvad, når alle kan spørge?
Det er det første, økonomichefen spørger om, og det skal være besvaret, før den første bruger logger ind. Reglen er enkel: hjernen svarer efter de rettigheder, I allerede har. Lagermedarbejderen kan spørge til leveringstider, men får intet svar om lønninger, fordi hun heller ikke kan åbne den mappe i dag.
- Hvert dokument i indekset bærer de grupper, der må se det. Søgningen filtrerer på brugerens grupper, før modellen ser noget.
- Tal fra Business Central hentes med en konto, der kun har læseadgang til de tabeller, opgaven kræver.
- Persondata, der ikke skal bruges, kommer aldrig ind i indekset.
- Loggen viser, hvem der spurgte om hvad. Den har en ejer, der læser den.
Et forbehold: Azure AI Search kan tage rettighederne med fra SharePoint, men funktionen er i preview (november 2026). Ifølge Microsoft følger rettighederne på det enkelte dokument med ved hver indlæsning. Ændrer I en hel mappe eller et site, skal det synkroniseres for sig. Den rutine står i drifthåndbogen, med en ejer.
Kan den finde en klausul i en leverandørkontrakt?
Ja, og det er en af de opgaver, hvor gevinsten er nemmest at se. Kontrakterne ligger i en mappe, ingen har lyst til at åbne, og fristerne bliver opdaget, når de er overskredet.
Eksempel med opdigtede tal.
Hjernen beslutter intet. Den finder afsnittet og fristen, og indkøberen læser selv klausulen, før hun ringer. En påmindelse 90 dage før hver frist er et job for en lille agent, der henter sin viden fra samme hjerne.
Skal I træne jeres egen AI-model?
Næsten aldrig. En model, I træner på jeres dokumenter, ved det, den vidste den dag, I trænede den. Den kan ikke vise, hvor svaret kommer fra, og den kan ikke glemme en fil, som kun direktionen måtte se. Opslag løser dem.
| Situation | Opslag i jeres data (RAG) | Egen trænet model |
|---|---|---|
| Ny prisliste i dag | Med i svaret, så snart den er læst ind | Med efter næste træning |
| Kilde på svaret | Ja, afsnit og dokument | Nej |
| Rettigheder pr. bruger | Ja, filtreret før svaret | Nej, modellen husker alt, den har set |
| Skift til en bedre model | Skift og test | Træn forfra |
| Hvem kan drive det | Jeres team, efter overdragelsen | En leverandør med specialister |
Træning giver mening i få tilfælde, fx når en model skal lære et helt bestemt format eller fagsprog. Det kommer bagefter, hvis det overhovedet kommer.
Hvornår en intern chatbot er spild af penge
- Når ingen ved, hvad folk ville spørge om. Tæl de spørgsmål, der i dag ender i en mail til økonomi eller indkøb. Er der under 20 om ugen, så vent.
- Når dokumenterne modsiger hinanden. Tre versioner af udlægspolitikken giver tre svar. Ryd op først.
- Når Copilot allerede dækker behovet. Handler spørgsmålene om jeres egne mails, møder og filer, svarer Microsoft 365 Copilot allerede på dem.
- Når det skal være et prestigeprojekt. En portal med logo og lanceringsmøde, men uden en ejer, står ubrugt efter tre måneder.
Start med spørgsmålene, I allerede får hver uge
Vi bygger hjernen sammen med jeres team, i jeres egen Azure, og I får koden, indekset og loggen. Der er ingen licens pr. bruger hos os, og ingen sort boks.
Første møde
Gratis. Vi hører, hvem der spørger om hvad i dag, og hvilke systemer og mapper svarene ligger i.
Afklaring
Vi samler de spørgsmål, der koster mest tid, og ser på data og rettigheder. I får en business case og en fast pris, aftalt før vi går i gang.
Første løsning
Hjernen svarer på de første spørgsmål med kilde, efter jeres rettigheder og med en navngiven ejer.
I overtager
Jeres team læser nye dokumenter ind, ændrer instruktioner og følger loggen uden os.
Kan vi få vores egen ChatGPT, der kender vores data?
Ja. Den bygges ved at lade en lejet sprogmodel slå op i jeres dokumenter og systemer, før den svarer. Data, indeks, rettigheder og log ligger i jeres egen cloud. Svaret viser altid, hvilket dokument eller hvilken tabel det kommer fra.
Skal vi træne vores egen AI-model?
Næsten aldrig. En trænet model kan ikke vise sin kilde, bliver forældet ved hver ny prisliste og kan ikke skelne mellem, hvem der spørger. Opslag i jeres data giver friske svar med kilde og efter rettigheder, og modellen kan skiftes, når der kommer en bedre.
Hvem kan se hvad, når alle kan spørge?
Hjernen svarer efter de rettigheder, I allerede har i Microsoft Entra ID og jeres systemer. Søgningen filtrerer på brugerens grupper, før modellen ser noget, så lagermedarbejderen får intet svar om lønninger. Alle spørgsmål og svar bliver logget, og loggen har en ejer hos jer.
Kan den finde en klausul i en leverandørkontrakt?
Ja. Azure AI Search finder klausuler på betydning og ikke kun på ord, så »opsigelsesvarsel« også rammer »kan bringes til ophør«. Hjernen viser afsnittet og fristen, og indkøberen læser selv klausulen, før hun handler.
Forlader vores data EU, når vi chatter med egne data?
Det afhænger af, hvor indekset og modellen står. Vi bygger i jeres eget Azure-abonnement og vælger europæiske regioner. Tjek altid den valgte models databehandling hos Microsoft, før I sætter persondata i spil.
Hvor forsvinder jeres timer?
Tag den opgave med, der stjæler flest. Så siger vi ærligt, om agenter kan tage den, og hvad det kræver af jer.