Blogg
Roadmap for praktisk AI-styring
Kunstig intelligens har funnet veien inn i organisasjoner lenge før IT har hatt full oversikt over hvem som bruker hva og hvordan. Her får du en roadmap for praktisk AI-styring, med tre konkrete steg som gir kontroll, reduserer risiko og frigjør potensialet i AI: Discover, Detect, Protect.
AI har endret hvordan organisasjoner jobber. Endringen skjer ikke først og fremst gjennom store beslutninger fra ledelsen, men gjennom medarbeidernes nysgjerrighet og vilje til å jobbe smartere. Ansatte, utviklere og analytikere tar i bruk AI-verktøy for å jobbe raskere, mer effektivt og mer kreativt. Samtidig utvikles det egne AI-løsninger, integrasjoner og agentbaserte arbeidsflyter som automatiserer stadig flere beslutninger. I tillegg kommer alle AI-agentene som leverandører som Microsoft og Google bygger inn i sine skytjenester. Dette gir store muligheter, men også helt nye styringsutfordringer.
Velvilje som sikkerhetsrisiko
En stor del av dagens AI-bruk skjer utenfor etablerte IT- og sikkerhetsprosesser. Dette omtales ofte som Shadow AI. Det er som regel ikke resultat av bevisst regelbrudd, men et utslag av at teknologien har blitt enkel å ta i bruk før organisasjonen har rukket å etablere tydelige rammer.
For å styre AI på en bærekraftig måte trengs mer enn retningslinjer og policyer. Det kreves en teknisk og organisatorisk evne som bygger på tre gjensidig avhengige steg: discover, detect og protect.
Discover: Få innsikt i AI-bruken
Forstå bruken av AI i organisasjonen. Hvilke AI-tjenester brukes, av hvem og med hvilke data? Innsyn er nødvendig både i menneskelig bruk, som for eksempel gjennom nettleseren, og i automatisert bruk via API-er og AI-agenter. Logging og sporbarhet legger grunnlaget for langsiktig kontroll.
Detection: Identifiser risikoer i AI-bruken
Å se at AI brukes er ikke det samme som å forstå risikoen. Det handler om å vurdere når bruk av AI kan bli risikofylt, enten det gjelder innhold, beslutninger eller atferd. Kontekst er avgjørende: hvem bruker AI, i hvilken situasjon og med hvilke data? Kontinuerlig validering gir et solid grunnlag for å prioritere riktige tiltak.
Protection: Etabler guardrails for sikker AI
Bruk innsikt og risikoforståelse til å skape praktisk styring. Med sentrale, arkitekturelle guardrails kan AI brukes sikkert i stor skala. Dette innebærer blant annet beskyttelse i nettleseren for menneskelig bruk, samt styring gjennom nettverk, identitet og tilgangskontroll for automatisert bruk. Databeskyttelse og tilgangsstyring må integreres på en måte som ikke hemmer innovasjon.
Fra Shadow AI til styrt AI som skaper forretningsverdi
Til sammen utgjør discover, detect og protect et helhetlig rammeverk for AI-styring.
- Uten innsikt famler organisasjonen i blinde.
- Uten risikoforståelse risikerer man å beskytte feil områder.
- Uten sentrale guardrails mister man kontroll når AI-bruken skaleres.
Når alle tre stegene er på plass, kan AI flyttes fra skyggene til kontrollerte, ansvarlige rammer. Ikke gjennom forbud, men gjennom tydelig arkitektur, teknologi og ansvarsfordeling. Først da kan AI bli en reell strategisk fordel i stedet for en ukontrollert risiko.
Fra rammeverk til virkelighet
Å bygge evnen til å discover, detect og protect i praksis krever en sammenhengende arkitektur. Det handler ikke om ett enkelt verktøy, men flere tekniske lag som må fungere sammen.
For organisasjoner som vil ta dette fra teori til praksis, handler det ofte om å kombinere:
- nettverks- og tilgangsbasert beskyttelse for AI-trafikk og AI-tjenester
- nettleserbasert sikkerhet for menneskelig AI-bruk
- sentral analyse og logging for sporbarhet og oppfølging
- løpende validering av AI-relaterte risikoer
Mange organisasjoner bruker i dag plattformer fra Cisco og Palo Alto Networks for å etablere disse evnene, fra sikker tilgang og databeskyttelse til AI-spesifikk sikkerhet og guardrails. Splunk spiller ofte en sentral rolle i analyse, korrelasjon og langsiktig sporbarhet.
Det avgjørende er ikke hvilke plattformer som velges, men hvordan de settes sammen. Når disse teknologiene integreres i en helhetlig arkitektur, blir det mulig å styre AI-bruken konsekvent, selv når antall verktøy, modeller og agenter fortsetter å øke.
Data som drivkraft – Slik bygger du en plattform for AI og innovasjon
I denne videoen får du innsikt i hvordan du bygger en moderne dataplattform som er klar for AI, gir deg kontroll over kostnader og kapasitet, og gjør data til en strategisk drivkraft for innovasjon og…
Om forfatteren
Octavio Harén
CISO & Business Area Manager Cybersecurity, Conscia Sverige
Octavio Harén er CISO i Conscia Sverige og leder for forretningsområdet cybersikkerhet. Han har over ti års erfaring innen IT‑infrastruktur og cybersikkerhet, med en unik kombinasjon av dyp teknisk ekspertise og strategisk sikkerhetsforståelse. Som CCIE Security og CISSP har han bistått både offentlige og private organisasjoner med å styrke digital motstandskraft. Han kombinerer teknisk innsikt med forretningsforståelse for å hjelpe kunder å skape trygg innovasjon i en tid preget av AI og nye trusselbilde.
Relatert
