AI behöver handlingsutrymme. Inte fria händer.

Traditionella applikationer gör i huvudsak det någon har programmerat dem att göra. AI-agenter fungerar annorlunda. De kan resonera, välja verktyg, kombinera information och utföra en serie handlingar för att nå ett mål. Det gör dem användbara men det gör också frågan om kontroll betydligt viktigare. En agent som arbetar åt en ekonomichef behöver inte automatiskt få göra allt ekonomichefen själv får göra. En agent som får läsa ett avtal behöver inte få skicka det vidare. Och en agent som får genomföra ett köp för 5 000 kronor behöver inte få genomföra ett på 500 000. AI behöver gränser som följer med hela vägen till handlingen.

När AI-agenter börjar arbeta i företagets system behöver organisationen kunna kontrollera vilka handlingar de får utföra. Problemet är att befintliga säkerhetsregler sällan är utformade för AI-agenter som självständigt använder flera applikationer, API:er och datakällor. FREDAD AI Guardrails gör det möjligt att definiera och tillämpa gemensamma säkerhetsregler för AI-agenters handlingar. Reglerna tar hänsyn till vad agenten försöker göra, på vems uppdrag och under vilka förutsättningar. Beslutet fattas när handlingen ska utföras.

Vi använder gärna AI för att förstå, analysera och föreslå regler. Men vi låter inte en språkmodell bestämma om en handling ska tillåtas. Det beslutet fattas av en separat, deterministisk beslutsmotor utifrån de regler organisationen har satt upp. Det är en viktig skillnad.

En AI-agent ska inte behöva permanenta rättigheter bara för att den ibland behöver göra något. Istället kan agenten få ett begränsat mandat för en viss uppgift, under en viss tid och med tydliga villkor. Mandatet kan begränsas. Det kan inte utökas av agenten själv. För känsliga handlingar kan ytterligare verifiering eller mänskligt godkännande krävas. Och godkännandet gäller den faktiska handlingen – inte ett generellt ”okej” som kan användas igen till något annat.

När AI-agenter får tillgång till fler system och mer information behöver säkerhetsregler kunna förändras utan att nya risker uppstår. En felaktig regel kan ge en agent för stort handlingsutrymme, stoppa en viktig process eller exponera information som borde vara skyddad. Därför kan förändringar testas mot historiska beslut och köras parallellt med befintliga regler innan de aktiveras. Ni kan se skillnaden mellan vad ni tror att en förändring kommer att innebära och hur den faktiskt påverkar agenternas möjligheter att agera. Sedan kan förändringen införas stegvis och rullas tillbaka om något går fel. Ingen förändring ska behöva nå produktion på ren förhoppning.

Att sätta gränser för vad AI får göra är en sak. Att kunna visa att gränserna faktiskt respekterades är en annan. Varje beslut kan skapa ett spår som visar vilken handling agenten begärde, vilket beslut som fattades, varför det fattades och vilka regler som tillämpades. Det gör det möjligt att i efterhand förstå vad som faktiskt hände. Inte bara vad som borde ha hänt. Det är relevant både när något går fel och när revisorer, kunder eller tillsyn vill förstå hur organisationen kontrollerar sin AI-användning.

AI-agenter behöver inte ett helt separat säkerhetssystem. FREDAD AI Guardrails kan använda information från företagets befintliga identitets- och säkerhetslösningar för att kontrollera vilka handlingar AI-agenter får utföra. Det handlar inte om att ersätta de system som redan hanterar användare och identiteter, utan om att säkerställa att AI-agenter agerar inom de gränser organisationen har bestämt. För varje handling behöver vi kunna svara på sex frågor:

1. 01Vilken AI-agent agerar?
2. 02På vems uppdrag?
3. 03Vad försöker den göra?
4. 04Vilken information vill den använda?
5. 05Under vilka förutsätt­ningar får handlingen utföras? 
6. 06Ska vi tillåta det?

Att införa bättre kontroll över AI-agenter ska inte kräva att hela IT-miljön byggs om. Vi börjar med att kartlägga vilka system, verktyg och datakällor AI-agenterna behöver använda och vilka säkerhetsregler som ska gälla för deras handlingar. Därefter modellerar vi reglerna och testar dem mot verkliga användningsfall. När resultatet är känt kan kontrollen införas stegvis, utan att befintliga system behöver ersättas. Ingen stor omställningsdag.

1. 01Kartlägg
2. 02Modellera
3. 03Testa
4. 04Inför
5. 05Följ upp

AI-agenter är inte ett framtidsproblem. De börjar redan få tillgång till data, API, SaaS-tjänster och verksamhetsprocesser. Ju mer de får göra, desto viktigare blir det att kunna svara på tre enkla frågor:

1. 01Vad får de göra?
2. 02Vad gjorde de?
3. 03Kan vi bevisa det?

FREDAD AI Guardrails är byggt för att ge organisationen de svaren. AI behöver handlingsutrymme, men handlingsutrymme behöver gränser.