2026 vil se en eksplosjon av AI-agenter i bedrifter: Er vi forberedt på sikkerhetsrisikoene?

Bedrifter kappler om å adoptere AI-agenter, men de mangler infrastrukturen for å gjøre det trygt. Agenter er forskjellige fra AI-verktøy: de arbeider autonomt, har kontinuerlig tilgang til data og handler med maskinens hastighet uten behov for overvåking. Dette skaper helt nye risikoer som vi må forberede oss på.

Folk bruker allerede sine egne AI-agenter på jobben – uten nødvendigvis å fortelle sjefene. Hvordan sikrer vi at OpenClaw-roboter ikke sletter viktige filer? Tre av fire store bedrifter vil ha adoptert multi-agent-systemer innen utgangen av 2026, ifølge Gartner. Hvordan sikrer vi at hver av disse agentene ikke åpner opp dører for hackere å angripe oss på nye måter?

Den nåværende sikkerhetsinfrastrukturen er utformet for å håndtere kjente, menneske-påvirkede trusler. Dette tar ikke hensyn til rogue-agenter som manipulerer bedriftens kode uten at vi vet det. Eller for dårlige aktører som angriper oss via prompt-injeksjoner: instruksjoner skjult i kode eller promter som får AI til å, for eksempel, avsløre sensitive opplysninger eller kjøre skadelig kode.

Sannheten er at bedrifter er mer sultne enn de er forberedt på denne kommende bølgen. Bare 29% av organisasjonene “er fullstendig enige” om at de har trygge AI-beskyttelser på plass, ifølge en Microsoft-undersøkelse.

Bedriftsledere må gjøre flere ting.

1. Implementer AI-naturlig sikkerhetstiltak på bedriftsnivå.
2. Behandle AI-agenter med de samme sikkerhetstiltakene som mennesker.
3. Øk synligheten av hva disse agentene gjør.

Ved å utføre disse kontrollene, kan sikkerheten følge agentenes hastighet og muliggjøre innovasjon i stedet for å bremse den ned.

Opprett AI-naturlig sikkerhet

I februar gjorde en Meta-sikkerhetsforsker en overraskende innlegg på X: hennes OpenClaw-robot hadde begynt å slette hennes e-poster og ignorerte hennes ordrer om å stoppe. Da hun til slutt kunne avbryte prosessen manuelt, var skaden allerede skjedd.

Dette er et eksempel på den fantastiske hastigheten som rogue AI kan handle, og gjør menneske-avhengige kontroller utilstrekkelige. Sikkerheten må flytte like raskt som – og langs samme stier som – agentic AI.

Dette krever en fornyelse av bedriftens sikkerhetsinfrastruktur, ikke bare enkle oppgraderinger av eksisterende verktøy. Flere områder må være involvert i denne systemomfattende skiftet i verktøy.

Unngående hasteplasser som den til Meta-forskeren, krever AI-verktøy som oppdager anomalier i sanntid og reagerer automatisk. For eksempel kan overordnede agenter bli deployert for å gjennomgå høyt-impakt-handlinger utført av andre agenter. Agentic Threat Intelligence (ATI)-verktøy kan oppdage og handle automatisk i de tidlige stadiene av et potensielt angrep.

En annen viktig forebyggingsmekanisme er å sikre sikkerheten til den faktiske modellen som deployes på systemene dine. Plattformer som ProtectAI, TrojAI eller Aim Security kan teste for direkte farer som prompt-injeksjon, ved å bruke AI-verktøy til å rense kode før publisering.

Sikring av provenansen til dataene som AI-agenter er utsatt for, er også kritisk. Verktøy som Databricks Unity Catalog, Collibra eller Alation muliggjør at team kan styre data-bevegelse.

Vi kan også forhindre manipulering av våre AI-agenter ved å sikre de fysiske enhetene vi bruker til å deployere dem. Plattformer som CrowdStrike kan hjelpe med å unngå misbruk av AI-credensialer og oppdage abnormalt atferd.

Det er essensielt å ha prinsipper som styrer dine interne operasjoner, samt hvordan du velger dine leverandører. Bruk eksisterende bransje-rammer for veiledning, som Google SAIF for å bygge en sikker arkitektur, AWS CAF-AI for AI-styring eller NIST AI RMF for overholdelse. OWASP Gen AI Security Project – et åpen kilde-initiativ for å mildne risikoene med AI – tilbyr relevante sikkerhetsveiledning for bedrifter som deployer AI.

Behandle AI med de samme begrensningene som mennesker

I fjor brukte en investor en Replit AI-agent til å kode – til på den niende dagen bestemte agenten seg for å slette kode fra en live-produksjonsdatabase, og påvirkte 1 200 bedrifter.

Fordi agenter kan handle autonomt, kan det å gi dem ubegrenset tilgang til et bredt spekter av dokumenter, data og API-er være katastrofalt. En årsak er at bedrifter ofte ikke tildeler dem en “identitet” på samme måte som vi ville for en menneskelig bruker, noe som betyr at de ikke kan spore, overvåke og styre deres tilgang til forskjellige områder.

Bedrifter kan handle ved å tildele identiteter til ikke-menneskelige brukere: identitets- og tilgangsstyring-leverandører kan nært styre hvilke områder agenter har tilgang til, hvor lenge og peke ut risikabelt atferd. Dette reduserer over-tilgang til områder agenten ikke trenger å være. Det begrenser også hva den kan gjøre i områdene hvor den opererer.

Tildeling av agent-identiteter reduserer også trusselen fra eksterne aktører.

Når en gruppe av forskere injiserte skadelige promter i en AI-applikasjon som håndterer juridiske kontrakter, kunne en bruker hente private data tilhørende en annen bruker. Det var åpenbart ingen sikker adskillelse av bruker-nivå-data, og autorisasjon til slike data ble gitt til AI selv når det ikke var relevant for scenariet.

Etablering av grenser for AI-“identiteter” betyr at de ikke vil ha ubegrenset “alltid-på”-tilgang. For eksempel vil agenter kreve autorisasjon for visse funksjoner, eller bli gitt lesetilgang i visse områder. Ved å gjøre dette, vil selv om en AI-agent blir hakket eller manipulert av en dårlig aktør, forblir impekten begrenset i stedet for katastrofalt.

Ledere bør også utdanne sine team om trusselen av agenter som opererer i hemmelighet. Risikoen er større når ansatte kobler “skygge”-AI-agenter til arbeidsplasser uten at ledelsen faktisk vet og gir ordentlig identifikasjon og sikkerhet. Videre skaper en Zero Standing Privileges (ZSP)-tilnærming en basislinje på 0-tilgang for enhver agent. Så hvis en ansatt kobler en ikke-godkjent skygge-agent, kommer den inn i en omgivelse hvor alle dørene er stengt.

Ha øye på din agent

Mens vi kjenner “AI-er en svart boks”-analogen, bør dens deployering i din bedrift være observert og overvåket.

For å påtvinge strenge sikkerhetspolitikk, må hver agent styres: de bør ha tydelig dokumentert eierskap, ansvar og kontroller så du kan nøyaktig spore deres stier. Du bør ha kontinuerlig telemetri – fjernovervåking – som sporer agent-atferd, og mata eksisterende sikkerhetsverktøy så de kan oppdage anomalier og utføre adaptiv tillitsscoring.

Lederne må ta denne nye sikkerhetsfrontieren alvorlig og sikre at forskjellige team er ansvarlige for deres bruk av AI-agenter. De kan opprette nye overholdelses-KPI-er, som “Antall datasett med verifisert provenans”, “% av AI-agenter med styrte identiteter” eller “AI-tillits-score”.

Dette er kritisk for forebygging, men det handler også om å være auditerbar – selv ikke-menneskelige ID-er må ha en audit-spor for at en organisasjon skal være overholdelig.

Vi forstår generelt hvordan mennesker oppfører seg og hva stier de tar innenfor arbeidsplasser. Men AI er en helt ny skapning. Det er mye vi ikke vet om hvordan den opererer. Noen bedrifter velger den korte løsningen med å blokkere AI fra kontoret – men det vil bare forsinke problemet eller få ansatte til å bruke skygge-AI. Forbered din sikkerhetsarkitektur proaktivt for agenter som allerede blir ubenyttbare.