Blogg

Från Shadow AI till styrd innovation

AI har redan tagit sig in i våra organisationer. Frågan är inte längre om vi ska använda AI, utan hur vi ska säkra den. För de som väntar med att ta tag i säkerhetsfrågorna riskerar att möta incidenter redan idag, inte imorgon.

AI förändrar riskbilden

Traditionell IT-säkerhet byggdes ofta som en eftertanke. Man kunde skala snabbt, ta genvägar och komma undan med det. Men med AI är förändras spelplanen. Risken skalar exponentiellt, och när något går fel är skadeomfånget fundamentalt större.

AI rör sig snabbare än våra säkerhetsramverk, snabbare än våra policys och snabbare än de flesta riskmodeller är designade för. Organisationer som behandlar AI-säkerhet som ett framtidsproblem kommer att möta dagens incidenter.

AI är dessutom mer beroende av tredjepartskomponenter än tidigare teknologier. Modeller, datakällor, verktyg och integrationer kommer ofta från externa leverantörer. Vilket innebär att delar av din attackyta ligger utanför din direkta kontroll.

Tre sätt AI används idag

AI används på tre huvudsakliga sätt:

Som verktyg använder medarbetare AI-tjänster. Till exempel ChatGPT, Claude eller Gemini för att chatta, sammanfatta dokument, skriva kod eller skapa bilder och videor.

Som system integrerar organisationer AI i sina egna applikationer, med egna data och modeller som medarbetare kan använda.

Som aktör, eller AI-agenter, handlar det om AI med minne, planeringsförmåga och tillgång till verktyg för att utföra uppgifter autonomt. Det är här den verkliga förändringen sker.

Nya risker kräver nya lösningar

AI introducerar risker vi inte är vana vid. Prompt-injektioner, dataläckage, verktygsexploatering och kapade agenter är bara några exempel. Attackytan är inte längre bara filer, paket eller slutpunkter. Nu handlar det om promptar, verktygsanrop och modellutdata.

Traditionella säkerhetslösningar räcker inte till. När vi lägger till modeller och agenter i tech-stacken uppstår nya säkerhetsrisker som måste adresseras. Hur spårar vi vad AI egentligen gör? Hur skyddar vi leveranskedjan? Vad stoppar en agent som agerar fel? Och vem har ansvaret?

Shadow AI, det osynliga hotet

AI sprids snabbt i organisationer, inte för att medarbetare vill gå förbi IT, utan för att det fungerar. Men när AI används utanför alla styrningsstrukturer förlorar vi inte bara synlighet, vi ökar aktivt risken genom att blunda för dem.

Ett tillverkningsföretag trodde att de använde åtta AI-verktyg. Verkligheten var 341. Ett detaljhandelsföretag trodde sig ha 14 AI-applikationer, i själva verket var det 230. Gapet mellan vad ledningen tror och vad som faktiskt händer är enormt.

Du kan inte skydda det du inte ser.

Vägen framåt i tre steg. 

Lösningen är inte att blockera AI eller acceptera riskerna. Det finns en tydlig väg framåt, och den börjar med tre steg: Discover, Detect och Protect.

Discover hur AI används i organisationen. Du kan inte skydda det du inte ser. Här kan verktyg som DNS-lager, webproxy, dedikerade webbläsare, brandväggar och SIEM-system ge snabb synlighet.

Detect sårbarheter proaktivt innan de blir incidenter. Använd AI Red Teaming för att aktivt testa dina AI-system med metoder som prompt injection, jailbreaking och system prompt leakage. Dessa tester bör mappas mot etablerade ramverk som OWASP, Mitre och NIST.

Protect genom att kontrollera och säkra AI i realtid. Traditionell säkerhet som brandväggar, DNS-skydd och applikationsfiltrering är fortfarande viktiga. Men de är byggda för att kontrollera trafik, inte beteende.

För att uppnå kontroll över hur AI faktiskt används krävs en ny kontrollpunkt: AI-gatewayen. När varje interaktion passerar genom en AI-gateway kan du inspektera, styra och säkra beteendet.

Det innebär att du kan blockera, övervaka eller tillåta specifik användning, tillämpa semantisk inspektion av vad som faktiskt kommuniceras samt genomdriva policys i realtid. Det är här AI-säkerhet blir operativ, inte bara en policy, faktisk kontroll över hur AI används i organisationen.

Detta är inte enskilda verktyg, utan ett angreppssätt. En resa där varje steg bygger på det förra. Du börjar med att skapa synlighet, går vidare till att förstå riskerna och avslutar med att ta kontroll. Men gör du det i fel ordning blir det ineffektivt. Gör du det rätt skapar du en hållbar grund för säker AI-användning

Blogg

12. februari 2026

Roadmap mot praktisk AI-styrning 

Läs

Central kontroll och Enterprise Guardrails

Målet är att skapa Enterprise Guardrails, en enhetlig säkerhetsnivå för hela organisationen. Istället för att förlita sig på individuella leverantörers säkerhetslösningar bör organisationer sträva efter en centraliserad kontroll över all AI-användning.

Bygg förtroende, inte restriktioner

Säkerhet bör inte ses som ett hinder för AI-användning, utan som en förutsättning för trygg och effektiv användning och innovation med AI. När du har synlighet, upptäcker sårbarheter och styr varje interaktion kan AI skapa värde och bygga förtroende. Då kan du börja säga ja till AI med förtroende, istället för nej av rädsla.

AI är här för att stanna. Frågan är om din organisation är redo att säkra den.

Om författaren