Bygg AI‑lösningar som använder er egen data, med full kontroll på säkerhet, juridik och affärsnytta.
Ett urval av våra kunder
Problemet vi löser
Många organisationer vill använda AI för analys, beslutsstöd och effektivisering men fastnar i pilotprojekt som aldrig når hela verksamheten. Ofta beror det inte på brist på ambition eller teknik, utan på att data är utspridd, ostrukturerad och svår att använda på ett säkert sätt.
Samtidigt finns en tydlig oro: vad händer med vår data, kan vi lita på svaren och hur säkerställer vi att vi följer GDPR, NIS2 och interna policys? När dessa frågor saknar tydliga svar blir resultatet låg adoption, låg tillit och utebliven affärsnytta.
Affingos utgångspunkt är enkel: AI måste byggas på rätt data, med rätt styrning annars skalar den inte. Låt oss bygga säker AI på egen data. Från pilot till produktion
Retrieval-Augmented Generation, eller RAG, är en arkitektur som gör det möjligt för AI att arbeta med er egen information; dokument, databaser och system utan att modellen tränas på datat.
I stället för att gissa eller generalisera hämtar AI:n relevant information i realtid från godkända datakällor och använder den som grund för sina svar. Det innebär att ni får AI-stöd som är faktabaserat, spårbart och anpassat till just er verksamhet.
Med RAG minskar risken för hallucinationer dramatiskt, samtidigt som ni får full kontroll över vilka källor som används och hur svaren tas fram.
När RAG sätts upp bearbetas er information i flera steg. Dokument och text extraheras först och delas upp i mindre delar. Dessa omvandlas till matematiska representationer, så kallade vektorer, som lagras i en särskild databas.
När en användare ställer en fråga översätts även den till en vektor. Systemet identifierar därefter vilka delar av er information som är mest relevanta för frågan och skickar endast dessa vidare till språkmodellen. Resultatet blir ett svar som bygger på just den information ni valt att göra tillgänglig, inget annat.
Det är detta som gör RAG till en trygg grund för AI i verksamhetskritiska sammanhang.
Säkerhet är inte ett tillägg i Affingos RAG-lösningar, det är en grundförutsättning. Arkitekturen är designad för organisationer med höga krav på informationssäkerhet, regelefterlevnad och intern kontroll.
All åtkomst styrs via roller och behörigheter, och kunddata används aldrig för att träna underliggande modeller. Det finns full transparens kring vilka datakällor som används, hur svar tas fram och vilka beslut AI:n faktiskt kan fatta.
Lösningarna är anpassade för att stödja GDPR, NIS2 och DPIA-processer, vilket gör det möjligt att arbeta strukturerat med AI även i regulatoriskt krävande miljöer.
Kom igång med AI
– en första analys från endast 29 000 SEK
Boka ett kostnadsfritt introduktions och demomöte
Tre varianter av RAG – vilken passar er?
| Lösning | Säkerhet | När passar den? |
|---|---|---|
| On‑prem RAG | Mycket hög | Känslig data, regulatoriska miljöer |
| Azure AI Foundry | Hög | Enterprise‑miljöer i Microsoft‑ekosystemet |
| Molnbaserad RAG (t.ex. RAGie) | Hög | Snabb start, låg förvaltning |
Vi hjälper er välja rätt. Ofta i kombination.
RAG lämpar sig särskilt väl i situationer där mycket information ska tolkas, jämföras eller göras tillgänglig för fler utan att tappa kontroll.
Det kan handla om interna kunskapsassistenter som svarar på frågor om policys, rutiner och avtal. Det kan också vara analys inom ekonomi och controlling, där AI ställer frågor direkt mot databaser och presenterar resultat med full spårbarhet.
Inom HR och juridik används RAG ofta för att tolka kollektivavtal och avtalstexter, medan upphandling och inköp kan använda tekniken för att analysera RFP:er och leverantörssvar. Även kundsupport och teknisk dokumentation är vanliga områden där RAG snabbt skapar värde.
När organisationer misslyckas med att skala AI finns det ofta ett mönster. Man börjar med teknik innan datagrunden är på plats, hoppar över styrning och hoppas att verktyg i sig ska skapa förändring.
Affingos erfarenhet visar att framgång kräver motsatsen: börja med datan, bygg in governance från dag ett och designa AI-stöd som faktiskt passar in i kärnprocesserna. Förändringsledning och utbildning är avgörande, liksom att mäta affärseffekt tidigt genom tydliga baslinjer och tester.
Affingo arbetar enligt en stegvis modell som gör det möjligt att skapa värde snabbt, utan att ta onödiga risker. Vi börjar där både verksamheten och tekniken är redo, ofta i repetitiva, regelstyrda processer med tydlig nytta.
Utgångspunkten är alltid samspelet mellan människa och AI, där agenten fungerar som ett jämbördigt stöd medan människan behåller ansvar för kvalitet och beslut. Governance, säkerhet och mätbarhet byggs in från start, vilket gör det möjligt att skala lösningen först när nyttan är verifierad.
Resultatet är en AI-resa som går från pilot till produktion utan silos och utan shadow AI.
Under hösten 2025 så genomförde vi en webbinarserie varav ”Säker AI på egen data” var en av ämnena. Nedan kan ni se två klipp från vår dragning och du får även tillgång till hela webbinaret om hur just ni kan få säker AI på egen data.
