Artificiell intelligens förändrar hur vi arbetar, kommunicerar och skapar. Från smarta hemsidesverktyg till intelligenta assistenter som hjälper oss att skriva, redigera och automatisera vardagliga uppgifter – AI har snabbt blivit en självklar del av det digitala landskapet. Samtidigt växer en avgörande fråga i takt med tekniken: ”Är min data säker med AI?”
Det är en fullt rimlig fråga, men svaret är sällan ett enkelt ja eller nej. AI i sig är varken säker eller osäker – det avgörs av hur systemen är byggda, hur data hanteras och vilka val som görs av både leverantörer och användare. För företag och organisationer handlar frågan därför mindre om om man ska använda AI, och mer om hur man gör det på ett ansvarsfullt sätt.
Varför data är AI:s största styrka – och största risk
AI-system bygger på data. Maskininlärningsmodeller är tränade för att identifiera mönster, samband och sannolikheter i stora mängder information. Ju bättre och mer relevant data, desto bättre resultat.
Samtidigt innebär detta ett grundläggande dilemma:
- AI behöver data för att fungera och utvecklas
- Dataexponering ökar risken för intrång, läckor och integritetsproblem
Till skillnad från traditionell mjukvara, där reglerna är tydligt programmerade, är AI formad av den information den blivit matad med. Om känsliga uppgifter blir hanterade på fel sätt kan konsekvenserna bli långvariga – ibland permanenta – eftersom spår av data kan påverka modellens beteende även efteråt.
Det är därför datasäkerhet och AI är så tätt sammankopplade.
Ett förändrat hotlandskap i AI‑eran
AI förändrar inte bara hur vi arbetar – den förändrar även säkerhetslandskapet.
Större och mer koncentrerade datamängder
Många AI-lösningar bygger på att samla data från flera källor i centrala system. Dessa datamängder kan innehålla personuppgifter, kundinformation, affärshemligheter och beteendedata, vilket gör dem särskilt attraktiva mål för attacker.
Datapåverkan och manipulation
Det är möjligt att påverka AI-system genom så kallad data poisoning, där man för in felaktig eller manipulerad information i tränings- eller inmatningsdata. Syftet kan vara att försämra kvaliteten, snedvrida resultat eller skapa oväntade beteenden. Eftersom AI lär sig statistiskt kan dessa attacker vara svåra att upptäcka.
Dataläckage via modeller
Även när rådata är skyddad finns det risker. Genom avancerade frågetekniker kan det ibland gå att dra slutsatser om vilken data som har tränat en modell, vilket gör det svårt att garantera anonymitet.
Tredjeparts- och leverantörsrisker
Många AI‑lösningar bygger på externa API:er, molntjänster eller förtränade modeller. Det innebär att data blir behandlad i flera led, ibland i olika länder och under olika regelverk.
Att förstå dessa risker är första steget mot att hantera dem.
Vad innebär det egentligen att “lita på AI”?
Att lita på AI handlar inte om att blint tro på tekniken, utan om transparens, kontroll och ansvar.
En AI-lösning som går att lita på kännetecknas ofta av att:
- Det är tydligt vilken data de samlar in och varför
- Det finns kontroll över var och hur data lagras och behandlas
- Leverantören kan redogöra för sina säkerhets- och integritetsprinciper
- Data inte används för andra ändamål än de avsedda
När ett AI-verktyg saknar delar av detta kan AI-användningen snabbt bli en risk – både juridiskt och förtroendemässigt.
Så kan du minska riskerna med AI
Oavsett om du är företagare, utvecklare eller beslutsfattare finns det några konkreta tips på hur du kan minska riskerna vid AI-användning.
1. Dela inte mer data än nödvändigt
Undvik att mata in personuppgifter, kunddata eller konfidentiell information i AI-verktyg som saknar tydliga garantier kring lagring och användning.
2. Granska leverantörer och villkor
Ta reda på var data behandlas, om den används för träning och vilka underleverantörer som är involverade. Otydliga villkor är en varningssignal.
3. Separera test och produktion
Använd anonymiserad eller syntetisk data vid testning och utvärdering av AI-lösningar.
4. Inför interna riktlinjer
Tydliga policys för hur medarbetare får använda AI inom organisationen minskar risken för misstag, till exempel genom att förhindra att någon matar in känslig information i publika tjänster.
5. Tänk långsiktigt
AI är inte en engångstjänst. Du måste följa upp säkerhet, efterlevnad och dataskydd kontinuerligt i takt med att verktyg och regelverk förändras.
Varför datasäkerhet är viktigare än någonsin
Digital utveckling går ofta snabbare än lagstiftning och praxis. Samtidigt blir gränserna mellan privat och offentligt, lokalt och globalt, snabbt utsuddat.
Varje gång någon matar in information i ett AI-system sker en handling av tillit. För företag handlar det om kundernas förtroende. För leverantörer handlar det om ansvar.
Datasäkerhet i AI är därför inte bara en teknisk fråga – den är avgörande för långsiktig trovärdighet och hållbar innovation.
Hur vi arbetar med AI på ett ansvarsfullt sätt
Vi använder AI som ett verktyg för att arbeta smartare och skapa bättre produkter – men alltid med tydliga gränser.
I vårt dagliga arbete innebär det bland annat att:
- Vi aldrig matar in kunddata i publika AI-tjänster
- Vi använder AI som stöd, inte som ersättning för mänskligt omdöme
- Säkerhet och dataskydd är en del av varje beslut kring användningen och implementeringen av nya AI-verktyg
I våra produkter använder vi flera olika AI-tekniker och lösningar, men med samma grundprinciper:
- De behandlar endast nödvändig data
- Vi väger in dataskydd och efterlevnad redan i designfasen
- Vi granskar AI-funktioner ur både ett säkerhets- och integritetsperspektiv
Det gör att du kan dra nytta av AI:s möjligheter utan att behöva kompromissa med kontroll eller förtroende.
