DeepSeek

DeepSeek er en AI-udvikler fra Hangzhou og en række sprogmodeller, som blev kendt efter en model i januar 2025, der matchede amerikanske modeller og blev udgivet med åbne vægte under en MIT-lignende licens. Vægtene kan hentes og køres lokalt, men de officielle apps og chatløsninger sender ofte brugerinteraktioner til tjenester i Kina, hvilket har fået flere europæiske datamyndigheder til at reagere.

Sådan virker DeepSeek i praksis

DeepSeek lever i to lag. Det ene er selve modellen, de åbne vægte, som du kan downloade og køre på jeres egne servere eller pc. Det svarer til at få en motor i et værksted: motoren kan monteres i jeres bil, og så bestemmer I, hvad den må trække, og hvor den må køre.

Det andet lag er producentens app og cloud-chat, hvor input, logs og metadata ofte sendes tilbage til virksomhedens servere i Kina. Det svarer til en bil med en fabriksinstalleret telemetri, der sender kørselsdata hjem til producenten, uden at I nødvendigvis har fuld indsigt i, hvad de indsamler.

Når medarbejdere prøver DeepSeek: åben model eller kinesisk app?

Medarbejdere lokkes af, at DeepSeek virker godt og er gratis i appudgaven. I praksis skal du skelne: den åbne model er teknisk set 'open source-AI', og den kan være acceptabel at køre lokalt hvis I har styr på infrastruktur og adgangskontrol. Appen og chatten, derimod, kan være svær at forsvare, når det handler om kundeoplysninger, persondata eller interne fortrolige filer.

Som leder handler det om at sætte en simpel regel: må medarbejdere bruge modellen i cloud-apps til kundedata? Hvis svaret er nej, skal I blokere appen eller give en lokal variant, som I kontrollerer. Du kan godt bruge open source-modellen til test og udvikling, men vær klar på at drift og governance kræver en beslutning.

Eksempel: DeepSeek hos en dansk IT-chef

IT-chefen i en mellemstor rådgivervirksomhed får en mail en tirsdag morgen: to konsulenter har downloadet DeepSeek-appen og brugt den til at rette udkast med kundens økonomiske tal. Det er midt i måneden og flere rådgivninger skal afleveres inden fem dage. IT-chefen finder ud af, at den lokale testserver allerede kører en åben vægt af DeepSeek, men app-logs viser, at sensibel tekst også er sendt via chatappen til en tjeneste i Kina. Problemet er, at politikken for tredjepartsapps ikke var opdateret, og der mangler klare retningslinjer for, hvad medarbejdere må kopiere ind i en chat.

Det tager IT-chefen en halv dag at inddæmme adgangene, og to dage at få en midlertidig lokal model sat op korrekt på en testserver, så de kan kontrollere dataflow. Konkret modstand kom fra et par medarbejdere, der ville have hurtig hjælp til deadlines, og fra en manglende procedure for at anmelde tredjepartsbrug. Resultatet var, at arbejdet kunne fortsætte på en kontrolleret server, men indsatsen kostede arbejdstid og et krav om tydelige retningslinjer for næste gang.

DeepSeek er ikke det samme som ChatGPT eller Ollama

DeepSeek er en modeludvikler og udgiver af åbne vægte; ChatGPT er en kommerciel chatservice fra OpenAI. Du kan hente DeepSeeks vægte og køre dem lokalt, hvor ChatGPT normalt bruges via en cloudtjeneste. Ollama er et eksempel på et værktøj, der hjælper med at køre åbne modeller lokalt; det er ikke en model i sig selv, men et miljø, hvor modeller kan hostes og kontrolleres.

Forvirring opstår, når folk ser en elegant chatflade og antager, at data bliver i jeres netværk. Det er ikke sikkert. Læs altid, hvor appen sender logs hen, og om I har adgang til koden eller kun til en lukket tjeneste.

Sådan kommer du i gang med DeepSeek

1. Beslut hvor modellen må køre: lokalt på en isoleret server eller i en kontrolleret cloud, ikke i en tredjepartsapp, hvis I har fortrolige data.
2. Hent kun de åbne vægte og kør en test i et lukket miljø, så I kan måle performance og se, hvilke data der bliver logget.
3. Lav en simpel acceptpolitik: hvad må medarbejdere paste i en chat, og hvilke data er forbudt.
4. Brug et værktøj som Ollama eller en lignende lokal host for at gøre driften håndterbar, og dokumenter hvem der har adgang.
5. Træn grundlæggende procedurer for medarbejdere, så gratis apps ikke bliver en genvej til at lække kundemateriale.

Hvad du skal være opmærksom på

DeepSeeks åbenhed betyder, at I kan køre modellen selv, men app- og chatlagets dataflow kan udgøre en juridisk risiko. Flere europæiske datamyndigheder har grebet ind over for løsninger, der sender persondata uden passende sikkerhed. Reglerne ændrer sig, tjek altid de nationale krav hos Datatilsynet.

En kort analogi: at installere en åben model, men bruge en lukket app, er som at sætte en kraftig motor i bilen men lade sælgerens telemetri sende jeres data hjem til fabrikken. Det er praktisk, men ikke altid forsvarligt. DeepSeek er kraftfuld, men den løser ikke governance eller jeres ansvar for kundedata, og det skal I sige højt til organisationen.

Når medarbejderne selv skal kunne bruge DeepSeek og ikke bare kende ordet, sker det hurtigst på en AI-workshop. Vil I have DeepSeek sat i drift på jeres egen maskine, er det dét, AI Hero Sidekick er bygget til.