Data – Ikke AI – Er Nøglen

Kunstig intelligens er blevet så dybt integreret i virksomheder, at næsten alle operationer er blevet påvirket af teknologien på en eller anden måde. Og når vi ser på brugen af AI specifikt, ser vi, at organisationer dykker ned i nye former for AI for at innovere og iterere på eksisterende systemer. Faktisk fandt en ny undersøgelse af IT-ledere, at 98% allerede bruger agensbaseret AI til at orkestrere GenAI-brugstilfælde eller planlægger at gøre det i nær fremtid.

Midt i eksplosionen af AI-værktøjer og -teknologier, der er ankommet de seneste par år, bliver AI-agenter hurtigt en af de mest populære. Disse agenter hjælper organisationer med at gøre alt og mere – fra at forbedre kundeoplevelsen og -support til at automatisere interne processer eller optimere eksisterende GenAI-modeller, der allerede er i brug. Men at skala de mange fordele ved AI-agenter og AI i almindelighed på tværs af en hel virksomhed er ikke uden vanskeligheder.

Grunden til, at mange organisationer kæmper med AI og AI-agenter i særdeleshed, på tværs af skalaen, kommer ned til tillid, ikke teknologi. AI-agenter arbejder som udgangspunkt på tværs af mange systemer. Hvor disse systemer end er, er det mere end sandsynligt, at de afhænger af meget følsomme data – enten en enorm mængde kundedata, medicinsk information eller bank- og finansielle data. Dette er, hvor problemet ligger. At trække enorme mængder af data ind i en AI-model uden den rette dataintegritets- og sikkerhedsinfrastruktur efterlader virksomheder med en betydelig mængde risiko.

Uanset AI-modellens output er det kun værdifuldt, hvis data, der trænede det, kan tillides. Men det handler om langt mere end bare at sikre, at data er sikret. Især med AI-agenter er der en stor grad af autonomi involveret i, hvordan disse modeller opererer. At sikre, at de er udstyret med en forståelse for, hvem der skal have adgang til data, hvornår det skal adgangsnes, og hvordan, er afgørende for at opbygge tillid.

At overvinde dataintegritetskomplikationer er ikke umuligt, dog. Med de rette datapolitikker, metadatastyring, API’er og virksomhedsgrads autorisationsrammer på plads kan virksomhedens IT-ledere sikre, at data, der driver deres AI, er sikret og tillidværdigt.

Lad os tage en nærmere kig.

Navigering af Dataintegritet og Behov for AI på Skala

En af de bredere mål med at integrere AI-agenter i en virksomhed er at strømlinje arbejdsgange på tværs af operationer og systemer. Men at gøre dette uden nogen guardrails kunne utilsigtet eksponere følsomme data undervejs. I en tid, hvor datakrænkelser og skadelige angreb konstant udvikler sig, kunne enhver data, der bliver eksponeret eller adgangsnes af ikke-autoriserede brugere, betyde katastrofe – ikke kun for en AI-initiativ, men for hele virksomheden. Gennemsnitskosten for en datakrænkelse er over $4 millioner pr. 2025 ifølge IBM. AI-adopteringshastigheden accelererer hurtigt, ofte efterlader governance og sikkerhed i støvet, mens virksomhedsledere skubber for mere innovation, dybere indsigt og nye vækstmuligheder. Men selvom AI-adopteringshastigheden stiger, udvikler reguleringspolitikker og -krav sig for at holde trit og sikre, at data forbliver sikret.

Fra GDPR til CCPA og selv længevarende politikker som HIIPA, udgør reguleringskomplikationer en kompleks udfordring for at skala AI-agenter. AI-værktøjer, der kræver enorme mængder af data, inviterer, når de er uden kontrol, til en øget mængde risiko. Da AI-modeller når på tværs af alle disse interne systemer, flyttes og adgangsnes følsomme data ofte under processen. Når det kommer til data, lægger reguleringsmyndigheder verden over større vægt på at sikre privatliv, effektiv styring og robust sikkerhed.

Meget nyere politikker som DORA – en samling retningslinjer for at styre ICT-risiko for finansielle servicesvirksomheder, der opererer i EU – kræver utvetydigt ICT-incidentklassificering og rapportering, herunder dem, der påvirker fortrolighed, integritet eller tilgængelighed af data. Og selvom denne politik har en primær vægt på operationel robusthed, strækker implikationerne sig til AI-adopteringshastighed også. Da flere og flere AI-initiativer, herunder dem med AI-agenter, tapper ind i data på virksomhedsskala, stiger risikoen for ikke-autoriseret adgang. Skulle et AI-projekt resultere i tab eller eksponering af data, ville reguleringslove som disse hurtigt blive relevante.

Med så meget på spil er det vigtigt, at virksomhedsorganisationer ikke mister sigte på, hvor vigtigt sikkerhed, styring og dataadgang er.

Opbygning af Grundlaget til at Drive AI-Agenter

Virksomheder skal opbygge et grundlag, der er rodnet i effektiv styring, med faste guardrails og gennemførlige regler, der definerer, hvad agenter kan og ikke kan gøre. I hjertet af dette grundlag ligger datastyring – de overordnede politikker, standarder og strukturer, der styrer, hvordan data bruges ansvarligt på tværs af organisationen. Disse politikker sikrer, at agenter ikke overtræder deres roller, enten ved at adgangsne begrænsede datasæt eller initiere processer uden menneskelig oversigt.

Implementering af en robust datastyringspolitik skal starte med nogle nøglepunkter. Dette inkluderer ansvar og ejerskab, datakvalitet og konsistens, sikkerhed og privatliv, overholdelse og revision, samt gennemsigtighed og sporbarehed.

Med disse punkter som grundlag for styring får virksomhedsledere større kontrol over beslutningstagning, mere tillid til deres data og reduceret reguleringsrisiko, der udgøres af datasiloer. Dette opnås ved at udnytte funktioner som metadatastyring, dataklassificering og afstamning for at øge gennemsigtighed og indsigt i, hvem eller hvilke AI-værktøjer der kan adgangsne. Hver af disse mekanismer tillader virksomheder at spore, hvor data kommer fra, hvordan det flyttes, og hvordan det transformeres.

Teknologi Er Vigtig, Men Tillid Er Overordnet

Hver gang en ny AI-model eller innovation bryder igennem, stiger adopteringshastigheden. Men med enhver AI-initiativ opstår risici – om end ikke altid, hvor man måtte tro. De tekniske udfordringer, der ofte hindrer adoption af nye værktøjer, er ikke altid årsagen til langsommere AI-integration. Ofte handler det om data. Specifikt tillid til data og bekymringer omkring privatliv. Fordi AI bevæger sig så hurtigt, kan det nogle gange være en udfordring at sikre, at ting som adgangskontrol, datastyring, afstamning og overholdelse holder trit med den hastighed.

Styring er en vigtig del af tillid, men det kræver også effektive evalueringer. Især inden for agensbaseret AI er der stadig en stor lukke i standardiserede evalueringer, men de er afgørende for at bevise systemer, der opfører sig pålideligt og sikkert.

Uanset om du ønsker at optimere ydelsen af interne systemer, forbedre svindelforskning eller blot gøre kundeoplevelsen for kunder glattere, er de bedste AI-agenter og AI-initiativer i almindelighed bygget på et grundlag af tillid til data, privatliv og sikkerhed.