Check Points “2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” advarer om at bedriftssikkerhet faller bak AI-adoptsjonen

Kunstig intelligens-adoptsjon akselererer raskere enn bedriftssikkerhetsteam kan tilpasse seg, ifølge den nye “2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” fra Check Point og Cybersecurity Insiders. Rapporten hevder at det største problemet bedriftene står overfor, er ikke lenger om de skal adoptere AI, men om sikkerhetsarkitekturen kan håndtere skalaen, hastigheten og autonomien som AI-systemer nå introduserer i produksjonsmiljøer.

Funndene tyder på at mange bedrifter går inn i en farlig overgangsperiode. AI-assistenter, copiloter, autonome agenter og maskin-drevne arbeidsflyter blir raskt integrert i forretningsoperasjoner, men kontrollene rundt dem er fremdeles fragmentert. Tradisjonelle sikkerhetsarkitekturer ble designet rundt forutsigbar menneskelig atferd, stabile applikasjoner og tydelig definerte nettverks grenser. AI-systemer endrer alle tre samtidig.

AI har allerede flyttet inn i produksjon

En av de tydeligste funnene i rapporten er at AI-eksperimenteringen i stor grad er over. Rundt 70% av bedriftene som ble spurte, sa at de allerede kjører Generative AI-arbeidslast i produksjonsmiljøer, mens 64% rapporterte å ha AI-agenter i pilot- eller produksjonsutgaver.

Dette skiftet er viktig fordi AI-agenter ikke lenger er begrenset til å generere tekst eller sammenfatte informasjon. De blir stadig oftere koblet til bedriftsapplikasjoner, API-er, interne databaser og operasjonelle systemer. I noen tilfeller har bedriftene sogar gitt disse systemene privilegert tilgang til kritiske systemer.

Rapporten påpeker at 12% av bedriftene allerede har gitt AI-agenter privilegert tilgang til kritiske systemer. Dette skaper et helt annet type sikkerhetsproblem. Sikkerhetsteamene er ikke lenger bare ansvarlige for å håndtere ansattes interaksjoner med AI-verktøy som ChatGPT eller Gemini. De er nå tvunget til å styre autonome systemer som kan utføre handlinger i live-miljøer.

Ifølge rapporten sa 83% av respondentene at å sikre Generative AI-applikasjoner er hardest enn å beskytte tradisjonelle programvare-miljøer.

Sikkerhets hendelser er allerede utbredt

Undersøkelsesresultatene tyder på at AI-relaterte sikkerhetsproblemer ikke lenger er teoretiske. Mer enn halvparten av bedriftene som ble spurte, rapporterte minst en bekreftet AI-relatert sikkerhets hendelse, mens en annen 24% mistenkte hendelser, men manglet tilstrekkelig visibilitet til å bekrefte dem.

Dette betyr at 78% av bedriftene enten vet at de har opplevd AI-relaterte sikkerhetsproblemer eller kan ikke med sikkerhet utelukke dem.

Typene av hendelser varierer bredt. Noen involverer uautorisert ansatt bruk av eksterne AI-verktøy, ofte omtalt som “skygge-AI”. Andre involverer sensitiv datalekkasje gjennom AI-systemer eller AI-genererte phishing- og deepfake-angrep.

Rapporten påpeker at AI-trafikk stadig ligner lovlige bedriftsaktiviteter, noe som gjør det mye harder å oppdage. API-kall, modellforespørsler og utgående forbindelser til AI-tjenester kan se normale ut på nettverkslaget, med mindre inspeksjonssystemene er i stand til å analysere atferden til interaksjonen selv.

Dette skaper en situasjon der skadelig aktivitet kan blande seg inn i lovlige AI-bruksmønster.

51-punkts AI-sikkerhetsgap

Kanskje det mest slående statistikket i rapporten er det som forskerne beskriver som et “51-punkts beredskapsgap”.

Mens 77% av bedriftene sa at de har endret sin overordnede sikkerhetsstrategi som svar på AI-adoptsjon, trodde bare 26% at deres nåværende sikkerhetsarkitektur faktisk er forberedt til å håndtere AI-drevne arbeidslast uten større redesign.

Rapporten argumenterer for at denne disconnecten forklarer hvorfor bedriftene fortsatt opplever policyfeil, styringsgap og visibilitetsproblemer, til tross for økt investering og ledelsesoppmerksomhet.

I mange miljøer flytter AI-arbeidslast mellom skytjenester, SaaS-applikasjoner, privat infrastruktur, API-er og fjernendepunkter. Eksisterende sikkerhetskontroller taper ofte konsistens ved disse grensene.

Forskerne argumenterer for at bedriftene stadig oftere trenger samordnede sikkerhetsarkitekturer som kan anvende konsistente politikker på tvers av hybride miljøer, i stedet for å stole på frakoblete verktøy som opererer uavhengig.

Visibilitet inn i AI-aktivitet er ekstremt begrenset

Rapporten understreker gjentatte ganger at mange bedrifter fortsatt mangler grunnleggende visibilitet inn i sine AI-miljøer.

Bare 5% av respondentene sa at de har full visibilitet inn i hvilke AI-verktøy ansatte bruker, hvordan disse verktøyene aksesseres og hvor sensitiv data flyter når den kommer inn i AI-systemer.

En lignende prosent sa at de kan pålitelig skille lovlige AI-aktivitet fra mistenkelig eller uautorisert atferd.

Dette skaper betydelige operative blindsoner. Browser-baserte AI-assistenter kan etterlate lite endpoint-bevis, mens API-baserte AI-interaksjoner kan bypass tradisjonelle SaaS-oppdagelsessystemer fullstendig. AI-agenter som opererer under tjenekontoer kan også være umulige å skille fra normalt automatisert systematferd.

Uten AI-spesifikke telemetri og overvåking, prøver mange bedrifter i praksis å sikre miljøer de ikke fullt ut kan observere.

Eksisterende infrastruktur var ikke bygget for AI-trafikk

Rapporten argumenterer også for at AI fundamentalt endrer bedrifts-trafikk-mønster.

Bedriftene rapporterte dramatiske økninger i API-drevet trafikk, kommunikasjonsstrømmer mellom brukere og AI-systemer, øst-vest-trafikk inne i datacenter og utgående forespørsler til eksterne AI-tjenester.

Disse skiftene belaster eksisterende infrastruktursikkerhetstverktøy.

Bare 24% av bedriftene sa at deres nettverkssikkerhetstverktøy kan fullstendig inspisere AI-trafikk uten å degradere ytelsen. Samtidig rapporterte 67% fragmenterte sikkerhetspolitikker på tvers av hybride miljøer.

Forskerne argumenterer for at tradisjonelle arkitekturer bygget rundt forutsigbare brukersesjoner og stabile applikasjonsstrømmer, nå er tvunget til å styre dynamiske, API-tyngde, tjenestemedierte interaksjoner som skjer på tvers av flere miljø samtidig.

Rapporten peker også på en økende migrering av AI-arbeidslast tilbake til private datacenter og hybride infrastrukturer. Rundt 29% av bedriftene sa at de allerede flytter AI-arbeidslast inn i private eller lokale miljøer, mens en annen 49% vurderte det.

Dette trendet er delvis drevet av regulatoriske bekymringer, ytelseskrav og ønsket om å plassere AI-beregning nærmere sensitiv bedriftsdata.

WAF og tradisjonelle sikkerhetskontroller sliter

En annen stor tema i rapporten er den økende mismatchen mellom AI-applikasjoner og tradisjonelle web-sikkerhetstverktøy.

Bare 22% av respondentene sa at deres Web Application Firewall (WAF) eller WAAP-løsninger er effektive i å oppdage GenAI-spesifikke angrep som prompt-injeksjon. Samtidig rapporterte 71% økte falske positiver siden de adopterte Generative AI-arbeidslast.

Tradisjonell WAF-logikk ble designet rundt forutsigbar nettlesertrafikk, kjente signaturer og strukturerte forespørsler. AI-systemer genererer lange promter, strømmende svar, modell-spesifikke API-interaksjoner og autonome tjeneste-til-tjeneste-kommunikasjon som ofte faller utenfor disse antagelsene.

Runtime-beskyttelse er fortsatt umoden.

Bare 17% av bedriftene sa at de har bredt deployert runtime-kontroller som kan inspisere og håndheve politikker på LLM-innganger og utganger i sanntid. Mer enn halvparten rapporterte å ha ingen formell sikkerhetstestprosess for GenAI-applikasjoner eller bare å stole på ad-hoc testing.

Rapporten advarer om at mange bedrifter deployer AI-funksjonalitet i produksjonsmiljøer raskere enn de kan ordentlig validere sikkerheten.

Ansattene fortsetter å bypass AI-begrensninger

Selv når bedriftene implementerer kontroller, arbeider ansatte ofte rundt dem.

Ifølge undersøkelsen sa 42% av bedriftene at ansatte bypasser AI-sikkerhetskontroller når disse kontrollene skaper friksjon eller sakte ned produktiviteten.

Dette atferden omfatter å bruke personlige AI-kontoer eller å aksessere nettleser-baserte verktøy utenfor godkjente bedriftsmiljøer.

Rapporten argumenterer for at dette reflekterer en dypere arkitektonisk problem. Sikkerhetspolitikker som forstyrer arbeidsflyter, feiler ofte fordi ansatte prioriterer hastighet og brukervennlighet over overholdelse.

Forskerne foreslår at bedriftene må gjøre godkjent AI-tilgang enklere og mer sømløs enn uautorisert alternativer hvis de håper å redusere skygge-AI-bruk.

En skiftning mot samordnede AI-sikkerhetsarkitekturer

Gjennom hele rapporten returnerer Check Point og Cybersecurity Insiders gjentatte ganger til ideen om at AI-sikkerhet ikke kan løses gjennom isolerte punktprodukt.

I stedet argumenterer rapporten for at bedriftene gradvis beveger seg mot bredere “hybride mesh”-sikkerhetsarkitekturer som kan anvende sentralisert politikk-gjennomføring på tvers av sky-infrastruktur, datacenter, SaaS-plattformer, endepunkter og AI-arbeidslast samtidig.

Ifølge undersøkelsen regner 86% av bedriftene nå samordnet sikkerhetsstyring på tvers av datacenter, sky og kant-miljøer som kritisk for AI-arbeidslast.

Rapporten konkluderer med at AI eksponerer svakheter som allerede eksisterte i fragmenterte bedriftssikkerhetsmodeller. Utfordringen er ikke lenger bare å oppdage trusler etter at de skjer. Det handler om å bygge forebyggende arkitekturer som kan operere med samme hastighet og skala som moderne AI-systemer.

Som “2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” gjør klart, har mange bedrifter allerede omfavnet AI operasjonelt, men deres sikkerhetsgrunnlag er fortsatt i ferd med å holde pace.