Skal du sende regnskapet ditt til ChatGPT? La oss snakke om det...

Det er mandag morgen. Kaffen er fersk, inbox-en er skremmende full, og du har en haug med regnskapstall som må analyseres innen lunsj. Så husker du: "Vent litt – kan ikke ChatGPT gjøre dette på to minutter?"

Og jo da, det kan den absolutt. Men bør du?

Når bekvemmelighet møter virkeligheten

La meg male deg et scenario: Du kopierer selskapets Q3-tall, markedsanalyser og kanskje noen kundedata inn i ChatGPT eller Claude. Du får en fantastisk oppsummering på sekunder. Sjefen blir imponert. Alt er fryd og gammen.

Inntil jurist-Hanne fra compliance banker på døren din med en lei mine og et GDPR-hefte.

Elefanten i serverskapet

Her er realiteten: Når du limer inn data i ChatGPT, Claude eller andre kommersielle LLM-tjenester, sender du dataene til noen andres servere. OpenAI sine servere er i USA. Anthropic (som lager Claude) sine også. Og selv om de har fancy databeskyttelsesavtaler og sier at de ikke trener på business-data fra betalende kunder, så er spørsmålet: Stoler du på det nok til å satse selskapet på det?

GDPR er ikke bare tullete byråkrati

Ja, jeg vet – GDPR kan virke som et byråkratisk mareritt designet av folk som aldri har åpnet Excel. Men reglene eksisterer av en grunn:

• Personopplysninger må behandles lovlig og forsvarlig
• Du må kunne dokumentere hvor dataene befinner seg
• Hvis noe går galt, kan bøtene være opptil 4% av global omsetning

Den analyse-en du kjørte med kundedata i ChatGPT? Den kan potensielt koste selskapet millioner hvis noe går skeis.

Men er det virkelig så farlig da?

La meg være ærlig: Risikoen avhenger av hva du faktisk deler.

Grønt lys 🟢

• Anonymiserte trendanalyser
• Generelle markedsdata uten kundeinformasjon
• Offentlig tilgjengelig informasjon
• Interne prosessbeskrivelser uten sensitive detaljer

Gult lys 🟡

• Aggregerte salgstall uten kundedetaljer
• Interne strategidokumenter
• Budsjettdata på overordnet nivå

Rødt lys 🔴

• Kundenavn, kontaktinfo eller transaksjonsdata
• Detaljerte regnskapstall med identifiserbare selskaper
• Interne strategier som kan skade konkurranseevnen
• Ansattdata
• Alt som kan knyttes til individuelle personer

Løsningen: Egen LLM eller ikke?

Her kommer vi til kjernen av saken. Bør bedrifter investere i egne LLM-løsninger for interne data?

Argumentet FOR egen løsning:

Full kontroll

• Dataene dine forlater aldri dine egne servere
• Du bestemmer selv hvor dataene lagres (Norge, anyone?)
• Ingen tredjeparter involvert

GDPR-vennlig

• Mye enklere å dokumentere databehandling
• Du slipper å inngå komplekse databehandleravtaler
• Redusert risiko for databrud

Skreddersydd

• Kan trenes på dine data og prosesser
• Forstår bedriftens terminologi og kontekst
• Kan integreres direkte i eksisterende systemer

Argumentet MOT egen løsning:

Kostnad

• Dyre GPU-servere eller skyhostingkostnader
• Trenger kompetanse til å drifte det
• Lisensiering av LLM-modeller

Kvalitet

• Kommersielle tjenester (GPT-5, Claude 4) er mye bedre enn det du kan kjøre selv
• Open source-modeller som Llama eller Mixtral er bra, men ikke i nærheten av toppmodellene
• Mindre modeller gir mer hallusinasjoner og dårligere resonering

Vedlikehold

• Modeller må oppdateres
• Sikkerhet må håndteres
• Noen må "eie" dette

Midtveien: Hybridmodellen

Her er løsningen de fleste bedrifter ender opp med:

1. Bruk eksterne tjenester (ChatGPT, Claude) for generell produktivitet uten sensitive data
2. Invester i lokal/egen LLM for arbeid med kundeinformasjon og sensitive bedriftsdata
3. Ha klare retningslinjer for hva som er lov å dele hvor

Det er som å ha både et bibliotek og en safe – noen ting kan være åpent tilgjengelig, andre må låses inn.

Praktiske råd for bedriften din:

1. Lag en policy

Skriv ned (helst i prose uten bullet points, men her er det faktisk greit) hva ansatte kan og ikke kan dele. Inkluder eksempler. Gjør det lett å forstå.

2. Vurder risiko

Ikke alle bedrifter trenger samme sikkerhetsnivå. En restaurant har andre behov enn et advokatfirm eller et rådgivningsselskap.

3. Utforsk alternativer

• Azure OpenAI gir deg GPT-5 i Microsoft sitt skymiljø med bedre datasikkerhet
• AWS Bedrock tilbyr Claude og andre modeller i Amazon-skyen med strengere kontroll
• Privat hosting av open source-modeller for sensitive data

4. Tren de ansatte

Den beste sikkerheten er bevisste medarbeidere som forstår hvorfor reglene eksisterer.

Konklusjonen (den kjedelige sannheten)

Det er ikke ett riktig svar her. Det kommer an på:

• Hva slags data bedriften din behandler
• Hvor stor risiko du er villig til å ta
• Hvilket budsjett du har
• Hvor teknisk moden organisasjonen er

Men én ting er sikkert: Å bare banke inn sensitive bedriftsdata i ChatGPT uten å tenke seg om? Det er som å legge ut nøklene til kontoret på Facebook. Sannsynligvis går det fint. Men når det først smeller, så smeller det ordentlig.

Så min anbefaling? Start med å kartlegge hva slags data dere faktisk har, hva dere trenger LLM-er til, og bygg en strategi derfra. Det er ikke sexy, men det er smart.

Og kanskje – bare kanskje – får jurist-Hanne en bedre dag.