AI-boomen kräver mer än innovation
AI har gått från att vara ett stöd i vardagen till att bli något som kan analysera, fatta beslut och utföra uppgifter mer självständigt. Det öppnar upp stora möjligheter, men gör också att kraven på datahantering, styrning, säkerhet och kostnadskontroll blir ännu viktigare redan från början.
I allt fler branscher etableras AI‑agenter som digitala kollegor, med förmåga att planera, analysera och genomföra uppgifter från start till mål. Över en tredjedel av landets företag använder redan AI i sin verksamhet, investeringarna ökar kraftigt och 90 % av Sveriges kommuner har minst ett aktivt AI‑initiativ i drift.
Sverige har som mål att positionera sig bland världens ledande AI nationer, samtidigt som tekniken ska användas på ett säkert och samhällsnyttigt sätt. – Utdrag från Sveriges regerings nya nationella AI-strategi, 20 februari 2026.
Ordvalen säkert och samhällsnyttigt är väl avvägt. De organisationer som lyckas genomföra detta teknikskifte på ett säkert och välgenomtänkt sätt har mycket att vinna. De undviker onödiga affärsrisker och bibehåller god kostnadskontroll.
Några av fallgroparna som kan uppstå är följande:
AI som tränas på fel data kan bli ett regulatoriskt problem
De flesta organisationer har ännu inte insett hur känsligt det är vilken data en AI‑modell tränas på. Om en modell – eller en AI‑agent byggd ovanpå modellen – oavsiktligt tränas på data som bryter mot exempelvis GDPR, Cybersäkerhetslagen eller andra interna säkerhetsföreskrifter, kan konsekvenserna bli stora. Modellen kan behöva förstöras.
Det här är inte som traditionell IT där man kan radera en tabell eller backa en förändring. En AI‑modell som absorberat förbjuden eller känslig information kan bära med sig den i sina viktade samband, även om den inte uttryckligen lagrar den i klartext.
Resultatet?
Förlorade investeringskostnader
Stopp i verksamhetskritiska tjänster
Det handlar alltså inte bara om att bygga en AI‑lösning – utan att bygga den rätt från första början. Detta understryker än mer vikten av traditionellt Informationssäkerhetsarbete där korrekt klassificering av information som används vid träning av AI, samt användning av AI blir avgörande för att säkerställa compliance mot regelverk.
AI‑agenter måste styras, annars driver de egna beteenden
En vanlig LLM har förmåga att hitta mönster i träningsdata som människor inte kan upptäcka. Det innebär att en modell kan börja identifiera eller deducera känsliga uppgifter utan att dessa uttryckligen ingått i datamängden. Det är denna typ av emergent beteenden som gör AI‑agenter särskilt svåra att kontrollera. Risken finns att de utför arbetsuppgifter som de aldrig var avsedda för, om de inte styrs genom teknisk design, regelverk och löpande uppföljning.
Att säkerställa att en AI‑agent inte bryter mot NIS2, GDPR eller andra säkerhetskrav är därför både ett tekniskt och organisatoriskt arbete.
Det kräver:
korrekt datahantering, spårbarhet och klassificering
kontrollerad modellträning på klassificerad data i isolerade miljöer
validering av beteenden över tid
robusta governance‑strukturer och dokumentationsrutiner
Moln, on‑prem eller hybridmiljöer? Ditt val spelar roll
I dag finns ett stort utbud av lösningar för att bygga och köra AI‑modeller: publika molnmodeller, privata instanser, open source, on‑prem‑lösningar och helt isolerade träningsmiljöer. Det gör arkitekturvalet till en central säkerhetsfråga.
Fel val kan innebära att verksamheten:
exponerar data i miljöer som inte uppfyller regulatoriska krav
riskerar att låsas in i teknik där man inte kan verifiera dataspår
En förlorad kostnadskontroll då en AI-agent kan behöva en specifik beräkningskapacitet och/eller datamängd att processa för att uppnå sitt syfte/sin kvalité, och därmed driva oväntat stora kostnader. Speciellt avgörande gällande AI-implementationer i molnlösningar idag. Det finns även osäkerhet i vad AI kommer kosta i framtiden, när stora investeringar ska hämtas hem av AI-bolagen.
Rätt val kan däremot minimera kostnader, förbättra säkerheten och skapa en skalbar AI‑strategi som håller över tid.
Vi på XLENT Cyber Security stöttar genom hela AI‑resan
Vi arbetar med organisationer som vill implementera AI på ett säkert, effektivt och kostnadskontrollerat sätt. Vi säkerställer att våra kunder utvecklar sina AI-satsningar som gör dem robusta inför kommande regelverk och säkerhetskrav, idag och framöver.
Har ni frågor eller behöver stöd eller hjälp att navigera i detta? Tveka inte att kontakta Robin Spinelli Scala, affärsutvecklingsansvarig på XLENT Cyber Security.
Kontakt
