Den ökande användningen av AI-agenter i yrkeslivet har också gjort riskerna med dem mer synliga. Medan nära tre fjärdedelar av företagen planerar att införa agentbaserad AI inom två år, visar Deloittes rapport ”State of AI 2026” att endast 21 % av dessa företag har en välutvecklad modell för styrning av AI-agenter. Utan adekvata säkerhetsåtgärder utgör AI-agenter en säkerhetsrisk för ditt företag. Om du vill använda AI-agenter på ett säkert sätt har vi lösningen för dig! I den här artikeln ska vi undersöka vad styrning av AI-agenter är och hur du kan använda AI-agenter på ett säkert sätt.

TL; DR

  • Styrning av AI-agenter är den strukturerade hanteringen och övervakningen av autonoma AI-system som fattar beslut och utför åtgärder på egen hand.

  • AI-agenter medför betydande säkerhetsrisker, bland annat attacker genom prompt-injektion, dataläckage, körningsrisker, bristfälliga åtkomstkontroller, sårbarheter i verktyg samt bristande övervakningsmöjligheter.

  • Traditionell AI-styrning fokuserar på resultatrelaterade risker, medan agentbaserad styrning hanterar åtgärdsrelaterade risker som kräver starkare tekniska skyddsåtgärder och kontroller.

  • Att bygga upp ett ramverk för styrning av agentbaserad AI innebär att man lägger grunden för styrningen, fastställer etiska principer, inför skyddsåtgärder och kontroller, säkerställer datastyrning och transparens, inrättar system för övervakning och revision, säkerställer efterlevnad av lagstiftning samt erbjuder utbildning för personalen.

  • TextCortex en reglerad AI-infrastruktur för företag med övervakningssystem, kontroller för regelefterlevnad och säkerhetsåtgärder som hjälper organisationer att implementera säkra AI-agenter som uppfyller gällande krav.

Vad är agentbaserad styrning/styrning av AI-agenter?

Styrning av AI-agenter avser den strukturerade hanteringen och övervakningen av autonoma AI-system, så kallade AI-agenter, som kan fatta beslut och utföra åtgärder på egen hand. Styrningen av AI-agenter består av säkerhetsprotokoll som har utvecklats för att säkerställa säkerheten och förhindra dataläckage i dessa system, vilka kan fatta beslut och vidta åtgärder på egen hand. AI-agenter har en risknivå som beror på vilken åtkomst och vilka behörigheter du beviljar dem.

Varför är styrning av AI-agenter viktigt?

Anledningen till att styrning av AI-agenter är viktig är deras ökande inflytande och användning inom företagen. Även om AI-agenter underlättar arbetsbördan för många företag tack vare sin förmåga att fatta egna beslut och utföra uppgifter, medför de också risker. Enligt en undersökning av UiPath bland företagsledare är säkerhetsbrister den största oron för 56 % av de organisationer som använder AI-agenter, medan styrningsrisker nämns av 34 %. För att eliminera dessa risker och vidta försiktighetsåtgärder mot attacker behöver du AI-agentstyrning.

Vilka risker finns det med AI-agenter?

Här är de vanligaste säkerhetsriskerna med AI-agenter:

• Prompt-injektionsattacker: Skadliga inmatningar som kapar agentens kommandon och får den att utföra obehöriga åtgärder

• Dataläckage och dataexfiltrering: Användare kan av misstag exponera känslig information för externa system eller verktyg som de interagerar med

• Utföranderisk / Obehöriga åtgärder: Eftersom agenter kan utföra åtgärder i den fysiska världen kan angripare utlösa skadliga automatiserade processer, såsom obehöriga transaktioner, radering av data eller systemändringar

• Bristfällig åtkomstkontroll: Användare kan få alltför omfattande behörigheter till verktyg, API:er eller känsliga system utan tillräckliga begränsningar

• Sårbarheter i verktyg/plugins: De externa verktyg som agenterna använder utsätter dem för klassiska programvaruhot som SQL-injektion och fjärrkörning av kod

• Modellförgiftning och manipulation: Angripare förvränger träningsdata eller modellens beteende för att få agenter att agera skadligt eller läcka information

• Identitets- och tokenstöld: Om inloggningsuppgifter läcker ut kan angripare utge sig för att vara agenter eller stjäla autentiseringstoken

• Agent-mot-agent-attacker: I system med flera agenter kan agenter som har komprometterats attackera andra agenter eller manipulera deras beteende

• Agenter med för omfattande behörigheter: Agenter som körs med behörigheter som överskrider deras avsedda användningsområde, vilket skapar en stor påverkan vid eventuella attacker

• Bristande överblick: Det är svårt att följa vad agenterna gör, vilket gör det svårt att upptäcka och hantera säkerhetsincidenter 

Vilka risker finns det med AI-agenter?

Styrning av AI kontra styrning av AI-agenter 

Medan traditionell AI-styrning är utformad för att minska risker som rör resultatet, är agentbaserad styrning utformad för att minska risker som rör agerandet. Styrning av AI-agenter avser säkerheten hos agentbaserade verktyg som kan fatta beslut och agera självständigt. AI-styrning omfattar säkerheten kring modellernas träningsdata och resultat, medan styrning av AI-agenter omfattar modellens risker kopplade till automatisering och agerande. Till exempel medför traditionell AI endast risker kopplade till resultatet, medan agentbaserad AI medför risker såsom prompt-injektion och dataläckage. Vikten av denna distinktion understryks av en företagsanalys från 2025 som visade att mer än 80 % av företagen saknar en mogen AI-infrastruktur, inklusive övervakning, granskningsbarhet och kontrollmekanismer som krävs för att styra agentiska system i stor skala.

Styrning av AI kontra styrning av AI-agenter 

Hur skapar man ett ramverk för styrning av agentbaserad AI?

Ett styrningsramverk för agentbaserad AI avser styrningsmodeller, kontrollmekanismer, övervakningssystem och skyddsåtgärder som är särskilt utformade för AI-agenter. Låt oss steg för steg se hur man bygger ett sådant styrningsramverk.

1. Skapa en grund för styrningen

Först måste du fastställa ett tillämpningsområde som omfattar agenttyper, agenternas syften, autonominivå, affärsmål och agenternas behörighetsnivåer. På så sätt kan du skapa en styrningsstruktur för AI-agenter med tydliga roller och ansvarsfördelning. I detta skede kan du också kategorisera agenterna utifrån deras risknivåer.

2. Fastställa etiska principer

I detta skede måste du fastställa grundläggande styrningsprinciper såsom mänsklig övervakning, öppenhet och rättvisa. Du kan också skapa ett mått för riskbedömning baserat på graden av autonomi. För att minimera riskerna bör du skilja mellan uppgifter som kräver mänskligt godkännande och sådana som kräver att agenten fattar beslut och vidtar åtgärder.

3. Införa säkerhetsåtgärder och kontroller

Att integrera säkerhetsprinciper i AI-system innan de tas i drift är ett effektivt sätt att minska riskerna. Implementera viktiga tekniska säkerhetsåtgärder såsom beteendebegränsningar, nödstoppsknappar och säkerhetsbrytare. Testa därefter för att säkerställa att alla säkerhetsåtgärder fungerar.

4. Datastyrning och öppenhet

Du måste fastställa krav på datakvalitet, upptäckt av partiskhet och integritet för att säkerställa skyddet av personuppgifter. Detta är nödvändigt både för datasäkerheten och för att garantera tillförlitligheten hos de data som agenten kommer att använda, vilket minskar risken för skadliga data och dokument. Se dessutom till att skapa transparens så att du kan följa agentens interaktioner och processer medan användarna interagerar med eller observerar AI-agenten.

5. Övervakning och revision

Om du inte kan övervaka och spåra dina agenters rörelser har du ingen kontroll över dem och är utsatt för risker. Omfattningen av denna sårbarhet är betydande: säkerhetsforskning visar att 73 % av de AI-system som granskats i säkerhetsrevisioner uppvisade sårbarheter för promptinjektion, men dagens detekteringsmetoder upptäcker endast 23 % av de sofistikerade attackerna. Därför måste du inrätta ett övervakningssystem som gör det möjligt att observera agenters interaktioner, ageranden och misstänkt beteende. Dessutom är dokumentation av potentiell aktivitet det mest effektiva sättet att vidta försiktighetsåtgärder och förbättra säkerheten.

6. Efterlevnad av lagstiftning

Anpassa ditt styrningsramverk till gällande lagstiftning, såsom GDPR, EU:s AI-lag och branschspecifika regler, för att kunna implementera och använda dina AI-agenter på ett lagligt sätt. Detta säkerställer att du inte stöter på några juridiska problem i den region där du vill använda din AI-agent. Dessutom blir din agent säkrare om du ser till att den följer gällande lagstiftning.

7. Utbildning och kompetensutveckling

Att utbilda alla dina medarbetare i de AI-agenter som ni kommer att använda är det bästa sättet att förebygga säkerhetsbrister orsakade av mänskliga fel. Detta är viktigare än någonsin: Deloittes undersökning ”2026 State of AI”, som omfattade 3 235 globala ledare, visade att kompetensbristen inom AI är det största hindret för att integrera AI i befintliga arbetsflöden, och utbildning angavs som det främsta sättet för företag att anpassa sina talangstrategier. Att etablera återkopplingsloopar som fångar upp insikter ur ett operativt perspektiv hjälper dig att kontinuerligt förbättra styrningen av AI-agenterna. Att planera in regelbundna granskningar är fördelaktigt för att samla in regelbunden och konsekvent feedback och insikter.

TextCortex: En reglerad AI-infrastruktur för företag

Om du behöver en AI-infrastruktur för företag som erbjuder styrning av AI-agenter och regelefterlevnad, med övervakningssystem, efterlevnads- och säkerhetsriktlinjer, TextCortex lösningen för dig. TextCortex en AI-plattform som gör det möjligt för dig att använda AI-agenter och andra AI-funktioner på ett säkert sätt.

TextCortex Funktioner

Med TextCortex kan du skapa AI-agenter för dina specifika uppgifter. För att säkerställa att dina AI-agenter fungerar effektivt kan du även skapa modulära uppsättningar av promptar som kallas ”skills”. Du kan till exempel lägga till en ”skill” till din AI-agent som analyserar dina kundsupportärenden och sammanställer samma problem i en lista.

Du kan använda våra kunskapsbaser för att ge dina AI-agenter tillgång till dina interna data. Kunskapsbaser är system där du kan ladda upp dina interna dokument eller ansluta till databaser som Slack, Google Drive och Notion. Du kan lägga till de kunskapsbaser du skapar som minne till din AI-agent.

TextCortex – Säkerhet och trygghet

TextCortex olika säkerhetsåtgärder för att skydda användarnas känsliga data. Du kan ta del av alla TextCortex säkerhetsprogram och information via den här länken. TextCortex första säkerhetslösningar för AI inom företagssektorn är företagets efterlevnad och certifieringar. Förutom efterlevnad av bestämmelserna i EU:s AI-lag och GDPR TextCortex certifieringar enligt SOC 2 Typ I, SOC 2 Typ II och ISO 27001.

Riktlinjer

TextCortex riktlinjer inom fyra olika områden för att ge användarna en trygg och säker AI-upplevelse:

  1. Applikationssäkerhet
  2. Datasäkerhet och integritet
  3. Infrastruktursäkerhet
  4. Säkerhetsverksamhet

Kontroller som övervakas kontinuerligt

Innan du implementerar TextCortex din verksamhet bör du veta att det gör det möjligt att kontinuerligt övervaka ett brett spektrum av kontrollfunktioner. Med TextCortex kan du övervaka kontrollfunktioner inom följande områden:

  • Användningsområden
  • Data
  • Människor
  • Affärsprocess
  • IT-infrastruktur
  • Fysisk säkerhet
  • Molninfrastruktur
  • Identitets- och åtkomstkontroll
  • Integritet
  • Kunder
  • Övervakning
  • Produktleveransprocessen
  • Leverantörer

Vanliga frågor och svar

Vad är styrning av AI-agenter?

Styrning av AI-agenter omfattar de riktlinjer, ramverk och kontrollmekanismer som reglerar hur autonoma AI-agenter fungerar inom ett företag – inklusive åtkomstkontroller, revisionsspår och åtgärder för regelefterlevnad. Det säkerställer att agenterna fungerar på ett säkert sätt och står under centraliserad IT-övervakning.

Varför är styrningen av AI-agenter avgörande för företag?

Utan styrning medför osäkra AI-ramverk betydande säkerhetsrisker – sårbarheter för promptinjektion, dataläckage och över 135 000 instanser som är exponerade mot internet. Kaspersky har kallat detta ”2026 års största insiderhot”.

Vilka är de viktigaste komponenterna i ett ramverk för styrning av AI-agenter?

En effektiv styrning kräver identitets- och autentiseringskontroller, riktlinjer för datahantering, omfattande revisionsspår, kompetensbedömning av tredje part samt isolering under körning för att förhindra den ”dödliga triaden” av AI-risker.

Hur skiljer sig styrningen av AI-agenter från traditionell IT-styrning?

Till skillnad från statiska applikationer fattar AI-agenter självständiga beslut och anpassar sitt beteende dynamiskt, vilket kräver kontinuerlig övervakning snarare än engångsgranskningar av säkerheten. Styrningen måste ta hänsyn till specifika risker som promptinjektion och dynamisk kompetensutveckling.

Hur TextCortex styrningen av AI-agenter?

TextCortex GDPR-kompatibel hosting, förhindrar att data används för modellträning, tillhandahåller centraliserade styrningspaneler med revisionsspår och eliminerar riskerna med hantering API .