Check Points “2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” varnar för att företags säkerhet halkar efter AI-användningen

Artificiell intelligens (AI) antas i allt snabbare takt än vad företags säkerhetsteam kan anpassa sig till, enligt den nya rapporten “2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” från Check Point och Cybersecurity Insiders. Rapporten hävdar att den största utmaningen för organisationer inte längre är om de antar AI, utan om deras säkerhetsarkitektur kan hantera den skala, hastighet och autonomi som AI-system nu introducerar i produktionsmiljöer.

Rapportens slutsatser tyder på att många företag går in i en farlig övergångsperiod. AI-assistenter, copiloter, autonoma agenter och maskinbaserade arbetsflöden integreras snabbt i affärsverksamheten, men kontrollerna kring dem förblir fragmenterade. Traditionella säkerhetsarkitekturerna utformades kring förutsägbar mänskligt beteende, stabila applikationer och tydligt definierade nätverksgränser. AI-system förändrar alla tre samtidigt.

AI har redan flyttat in i produktion

En av de tydligaste slutsatserna i rapporten är att AI-experimenten i stort sett är över. Cirka 70% av de tillfrågade organisationerna sa att de redan kör Generative AI-arbetsbelastningar i produktionsmiljöer, medan 64% rapporterade att de har AI-agenter i pilot- eller produktionsdistributioner.

Den här förändringen är viktig eftersom AI-agenter inte längre är begränsade till att generera text eller sammanfatta information. Alltmer kopplas de till företagsapplikationer, API:er, interna databaser och operativa system. I vissa fall ger organisationer till och med dessa systemer privilegierad åtkomst till kärninfrastruktur.

Rapporten påpekar att 12% av organisationerna redan har gett AI-agenter privilegierad åtkomst till kritiska system. Det skapar ett helt annat slags cybersäkerhetsproblem. Säkerhetsteam måste inte längre bara hantera anställdas interaktioner med AI-verktyg som ChatGPT eller Gemini. De tvingas nu att styra autonoma system som kan vidta åtgärder i live-miljöer.

Enligt rapporten sa 83% av respondenterna att det är svårare att säkra Generative AI-applikationer än att skydda traditionella programvarumiljöer.

Säkerhetsincidenter är redan utbredda

Enkätresultaten tyder på att AI-relaterade säkerhetsproblem inte längre är teoretiska. Mer än hälften av de tillfrågade organisationerna rapporterade minst en bekräftad AI-relaterad säkerhetsincident, medan ytterligare 24% misstänkte incidenter men saknade tillräcklig insyn för att bekräfta dem.

Det betyder att 78% av organisationerna antingen vet att de har upplevt AI-relaterade säkerhetsproblem eller inte kan med säkerhet utesluta dem.

Incidenttyperna varierar kraftigt. Vissa involverar obehörig användning av externa AI-verktyg, ofta kallad skugg-AI. Andra involverar känslig dataläckage genom AI-system eller AI-genererade phishing- och deepfake-attacker.

Rapporten betonar att AI-trafik alltmer liknar legitim företagsaktivitet, vilket gör det svårare att upptäcka. API-anrop, modellbegäranden och utgående anslutningar till AI-tjänster kan se normala ut på nätverkslagret såvida inte inspektionssystem kan analysera beteendet hos interaktionen i sig.

Detta skapar en miljö där skadlig aktivitet kan smälta in i legitima AI-användningsmönster.

Den 51-punkters AI-säkerhetsgapet

Kanske den mest slående statistiken i rapporten är det som forskarna beskriver som ett “51-punkters beredskapsgap”.

Medan 77% av organisationerna sa att de har ändrat sin övergripande säkerhetsstrategi till följd av AI-användning, trodde endast 26% att deras nuvarande säkerhetsarkitektur faktiskt är redo att stödja AI-drivna arbetsbelastningar utan större omkonstruktion.

Rapporten hävdar att denna diskrepans förklarar varför organisationer fortsätter att uppleva policyfel, styrningsgap och synlighetsproblem trots ökad investering och chefsuppmärksamhet.

I många miljöer flyttar AI-arbetsbelastningar mellan molntjänster, SaaS-applikationer, privat infrastruktur, API:er och fjärrslutpunkter. Befintliga säkerhetskontroller förlorar ofta konsekvens vid dessa gränser.

Forskarna hävdar att organisationer alltmer behöver enhetliga säkerhetsarkitektur som kan tillämpa konsekventa principer över hybridmiljöer snarare än att förlita sig på frånkopplade verktyg som fungerar oberoende.

Insyn i AI-aktivitet förblir extremt begränsad

Rapporten betonar upprepade gånger att många organisationer fortfarande saknar grundläggande insyn i sina AI-miljöer.

Endast 5% av respondenterna sa att de har full insyn i vilka AI-verktyg anställda använder, hur dessa verktyg används och var känslig data flödar när den kommer in i AI-system.

En liknande procent sa att de kan tillförlitligt skilja mellan legitim AI-aktivitet och misstänkt eller obehörigt beteende.

Detta skapar betydande operativa blindfläckar. Webbläsarbaserade AI-assistenter kan lämna lite slutpunktsbevis, medan API-baserade AI-interaktioner kan kringgå traditionella SaaS-upptäcktsystem helt. AI-agenter som fungerar under tjänstekonton kan också se oskiljbara ut från normalt automatiskt systembeteende.

Utan AI-specifik telemetri och övervakning försöker många organisationer i princip att säkra miljöer som de inte fullständigt kan observera.

Befintlig infrastruktur var inte byggd för AI-trafik

Rapporten hävdar också att AI i grunden förändrar företags trafikmönster.

Organisationer rapporterade dramatiska ökningar av API-driven trafik, kommunikationsflöden mellan användare och AI-system, öst-västtrafik inom datacenter och utgående förfrågningar till externa AI-tjänster.

De här förändringarna belastar befintliga infrastruktursäkerhetsverktyg.

Endast 24% av organisationerna sa att deras nätverkssäkerhetsverktyg kan fullständigt inspektera AI-trafik utan att försämra prestandan. Samtidigt rapporterade 67% fragmenterade säkerhetsprinciper över hybridmiljöer.

Forskarna hävdar att traditionella arkitekturer byggda kring förutsägbara användarsessioner och stabila applikationsflöden nu tvingas styra dynamiska, API-tunga, tjänstemedierade interaktioner som sker över flera miljöer samtidigt.

Rapporten pekar också på en växande migration av AI-arbetsbelastningar tillbaka till privata datacenter och hybridinfrastruktur. Cirka 29% av organisationerna sa att de redan flyttar AI-arbetsbelastningar till privata eller lokala miljöer, medan ytterligare 49% överväger det.

Den här trenden drivs delvis av regulatoriska problem, prestandakrav och önskan att placera AI-beräkning närmare känslig företagsdata.

WAF och traditionella säkerhetskontroller kämpar

Ett annat stort tema i rapporten är den växande obalansen mellan AI-applikationer och traditionella webbsäkerhetsverktyg.

Endast 22% av respondenterna sa att deras Web Application Firewall (WAF) eller WAAP-lösningar är effektiva för att upptäcka GenAI-specifika attacker som promptinjektion. Samtidigt rapporterade 71% ökade falska positiva resultat sedan de antog Generative AI-arbetsbelastningar.

Traditionell WAF-logik utformades kring förutsägbar webbtrafik, kända signaturer och strukturerade förfrågningar. AI-system genererar långa prompter, strömmande svar, modellspecifika API-interaktioner och autonoma tjänst-till-tjänst-kommunikation som ofta faller utanför dessa antaganden.

Körningsskydd förblir outvecklat.

Endast 17% av organisationerna sa att de har bredt distribuerat körningskontroller som kan inspektera och tillämpa principer för LLM-in- och utdata i realtid. Mer än hälften rapporterade att de saknar en formell säkerhetstestprocess för GenAI-applikationer eller enbart förlitar sig på ad hoc-testning.

Rapporten varnar för att många organisationer distribuerar AI-funktionalitet till produktionsmiljöer snabbare än de kan ordentligt validera dess säkerhet.

Anställda fortsätter att kringgå AI-restriktioner

Även när organisationer implementerar kontroller kringgår anställda ofta dem.

Enligt enkäten sa 42% av organisationerna att arbetare kringgår AI-säkerhetskontroller när dessa kontroller skapar friktion eller bromsar produktivitet.

Detta beteende sträcker sig från att använda personliga AI-konton till att komma åt webbaserade verktyg utanför godkända företagsmiljöer.

Rapporten hävdar att detta reflekterar ett djupare arkitekturproblem. Säkerhetsprinciper som stör arbetsflöden misslyckas ofta eftersom anställda prioriterar hastighet och användbarhet över regelefterlevnad.

Forskarna föreslår att organisationer måste göra godkänd AI-åtkomst lättare och mer sömlös än obehörig åtkomst om de vill minska skugg-AI-användning.

En skiftning mot enhetliga AI-säkerhetsarkitektur

Genom hela rapporten återkommer Check Point och Cybersecurity Insiders upprepade gånger till idén att AI-säkerhet inte kan lösas genom isolerade punktprodukter.

Istället hävdar rapporten att organisationer gradvis flyttar mot bredare “hybrid mesh”-säkerhetsarkitektur som kan tillämpa centraliserad principenlig styrning över molninfrastruktur, datacenter, SaaS-plattformar, slutpunkter och AI-arbetsbelastningar samtidigt.

Enligt enkäten anser 86% av organisationerna att enhetlig säkerhetsstyrning över datacenter, moln och edge-miljöer är avgörande för AI-arbetsbelastningar.

Rapporten slutsats är att AI exponerar svagheter som redan fanns inom fragmenterade företagssäkerhetsmodeller. Utmaningen är inte längre bara att upptäcka hot efter att de inträffar. Det handlar om att bygga förebyggande arkitektur som kan fungera i samma hastighet och skala som moderna AI-system.

Som “2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” gör klart, har många företag redan antagit AI operationellt, men deras säkerhetsgrunder är fortfarande på efterkälken. De bygger förebyggande arkitektur som kan fungera i samma hastighet och skala som moderna AI-system. As the “2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” makes clear, many enterprises have already embraced AI operationally, but their security foundations are still catching up. It is building prevention-first architectures capable of operating at the same speed and scale as modern AI systems.