Hantera riskerna med artificiella intelligensagenter
Vad är en AI-agent?
En artificiell intelligensagent, dvs. AI-agent, är en virtuell robot i ett informationssystem som är baserad på artificiell intelligens och språkmodeller och som självständigt utför sina uppgifter.
AI-agenterna ses som ett betydande steg mot automatisering av olika, även krävande, uppgifter på ett sätt som hittills inte har varit möjligt.
En AI-agent kan till exempel
sköta kundservice
kontrollera uppgifter
boka biljetter
identifiera datasäkerhetshot och bedrägeriförsök
inleda processer
regelbundet hämta och sammanställa information från internet eller lokalt informationsmaterial.
Användningen av agenter särskilt för kodning har snabbt blivit vanligare. Det kan förändra arbetet inom branschen och de arbetsrelaterade kraven avsevärt under de närmaste åren.
Det finns många olika användningsändamål för AI-agenter och de kan i princip öka obegränsat.
AI-agenterna består av chatbotar som baserar sig på språkmodeller, men i stället för att diskutera och svara på frågor utför de funktioner. Agenten ”kan” inte själv boka biljetten, men kan skriva rätt kodsnutt eller kommando som diskuterar med biljettsystemets programmeringsgränssnitt.
Språkmodellerna är en komponent i AI-agenterna – annars skulle människan inte kunna kommunicera med agenten. Agenterna skiljer sig från chatbotarna genom att de har förmåga att självständigt utföra uppgifter.
Uppdaterad: 21.4.2026
Vad är agentisk artificiell intelligens?
Med agentisk artificiell intelligens (Agentisk AI) avses oftast databehandlingssystem där AI-agenter specialiserade på sina egna uppgifter tillsammans, som ett team, utför arbetsflöden eller processer i flera steg.
Agentisk artificiell intelligens kan också innebära en AI-agent som fungerar helt självständigt, men i den här guiden hänvisar termen uttryckligen till agentteam.
Tyngdpunkten i ett sådant team ligger på att uppnå målet eller resultatet snarare än på hur målet uppnås.
Agentteamen inom agentisk artificiell intelligens fungerar med mycket få anvisningar från människor. Helt självständig verksamhet är dock fortfarande sällsynt och omfattar, åtminstone tills vidare, betydande sårbarheter.
Det är bra att komma ihåg att agentisk AI i allmänhet är dyrare och långsammare än en traditionell AI-förfrågan. Detta beror på att agenten kan göra tiotals interna anrop till språkmodellen i samband med en enda uppgift. Det är viktigt att beakta detta när olika lösningar övervägs strategiskt.
AI-agenternas förmåga att utföra uppgifter i flera steg grundar sig ofta på så kallat iterativt resonemang. Till skillnad från en vanlig språkmodell som ger ett svar åt gången ”tänker” agenten i cykler:
planerar nästa steg utför nästa steg utvärderar resultatet korrigerar sin verksamhet så att det slutgiltiga målet uppnås.
För att en AI-agent ska kunna utföra uppgifter i flera steg behöver den ett minne:
Korttidsminne: förmåga att upprätthålla uppgiftens kontext under processen.
Långtidsminne: förmåga att utnyttja tidigare information eller externa databaser, ofta med hjälp av RAG-teknik.
I företag och den offentliga sektorn består kundfallen vanligtvis av flera steg och innehåller olika material och skeden. Särskilt på den offentliga sidan kräver fallen också kontroller av lagenligheten. Möjligheten att med agentisk artificiell intelligens automatisera hela krävande processer har lett till förhoppningar om en betydande ökning av effektiviteten och produktiviteten.
Team som består av AI-agenter kan i princip utföra mycket krävande och komplicerade processer. Ett system för agentisk AI kan åtminstone i teorin sköta till exempel organiseringen av ett större musikevenemang med flera olika skeden, såsom
att välja och bjuda in artister
avtalsförhandlingar
arvodesförfaranden
val och bokning av konsertlokaler
biljettförsäljning.
Agenternas verksamhet som team eller flockar sker dock inte av sig själv, utan teamen måste "orkestreras". Detta innebär skapande av interoperabilitet mellan teamets agenter. Varje agent i teamet har en egen uppgift.
Agenternas verksamhet i förhållande till varandra måste definieras noggrant
i fråga om processcykelns faser: vad som händer på vilka ställen
i fråga om gränssnitten mellan agenterna: vilken information agenterna utbyter sinsemellan och inom vilket protokoll.
Uppdaterad: 21.4.2026
Informationssäkerhet vid användning av agentisk artificiell intelligens
AI-agenterna är tills vidare förknippade med betydande sårbarheter och öppna frågor med som gäller ansvarsfullhet och riskhantering. Detta fördröjer i synnerhet ett mer omfattande ibruktagande av agentisk artificiell intelligens och agentteam.
I synnerhet inom den offentliga sektorn framhävs frågor om informationssäkerhet och dataskydd samt lagenlighet vid användning av artificiell intelligens.
Organisationen ska ha tydliga förfaranden och anvisningar för användningen av AI-agenter. Dessa riktlinjer är beroende av om agenten eller agentteamet används
endast i organisationens egen slutna miljö
eller har anslutits till externa tjänster, material och kanske till andra organisationers agenter.
Uppdaterad: 21.4.2026
När ökar riskerna med agentisk artificiell intelligens?
En enskild AI-agent som en enskild kunskapsarbetare använder för en enskild uppgift är inte en betydande informationssäkerhets- eller integritetsrisk om det informationsmaterial som agenten använder inte innehåller
personuppgifter
konfidentiell eller sekretessbelagd information
affärshemligheter.
Om agenten endast arbetar med organisationens egna material och system är riskerna fortfarande mycket små. Naturligtvis måste organisationens informationssäkerhet även i sådana fall vara på en god nivå.
Situationen förändras avsevärt och riskerna ökar när AI-agenten har behörighet att agera utanför organisationen. Riskerna ökar särskilt om det är fråga om ett agentteam inom agentisk artificiell intelligens som har getts behörighet att skicka, ta emot och använda information utanför organisationen.
Identifierade risker med AI-agenter är till exempel:
Användning av felaktig information: En AI-agent kan hämta och använda felaktigt, snedvridet eller helt vilseledande material. På grund av den generativa artificiella intelligensen förekommer sådant material i allt högre grad på nätet. Detta kan leda till oavsiktliga systemfel och svårigheter för organisationen och dess kunder.
Det är svårt att administrera datakommunikationen: Agentteamets datakommunikation med andra parters agenter är sårbar, eftersom det är svårt att övervaka och hantera datakommunikation som går via flera olika gränssnitt. Detta leder till att ”angreppsytorna” utvidgas och därmed till en ökad risk för kränkningar av och informationssäkerheten och dataintrång samt cyberattacker.
Agenterna kringgår reglerna för att nå sina mål: I sin strävan att utföra en uppgift kan systemen för agentisk artificiell intelligens kringgå eller till och med ändra de regler som en människa fastställt, om agenternas befogenheter inte har definierats tillräckligt strikt.
Den ansvariga instansen blir oklar: Eftersom den agentiska artificiella intelligensen är baserad på system som fungerar självständigt och automatiserat, faller ansvaret för eventuella olägenheter och skador som agenterna orsakar till fullo på systemens administratörer. Däremellan finns det ingen aktör med rättskapacitet som skulle kunna åläggas ansvaret.
Dåliga data förorenar i stor omfattning: Data av dålig kvalitet i en av agenterna i ett team eller nätverk kan förvränga och förorena hela agentteamets verksamhet.
Uppdaterad: 21.4.2026
Hur kan man hantera riskerna med AI-agenter?
I kritiska processer bör human-in-the-loop-modellen användas. I denna modell förbereder AI-agenten arbetet, men en människa ger det slutliga godkännandet innan agenten får utföra arbetet. Detta är ett centralt sätt att hantera riskerna.
Det är viktigt att säkerställa kompetensnivån hos dem som arbetar med AI-agenter till exempel genom tilläggsutbildning. Agentverksamhet är inget för amatörer, oavsett om det är fråga om 007-agenter eller AI-agenter, och priset för ett misstag kan vara högt.
Det är bra att inrätta en isolerad testmiljö, dvs. en ”agentsandlåda”, där man kan lära sig att använda agenter, i synnerhet agentisk AI, och får göra fel.
Ta det säkra före det osäkra vid övergången till produktionsanvändning. Ge agenterna endast de nödvändigaste rättigheterna i början och begränsa deras arbete till uppgifter där de inte kommer åt att behandla och dela riskfylld information. När organisationens kompetens ökar kan rättigheterna gradvis utvidgas.
Precis som i all användning av artificiell intelligens har systemens träningsdata en kritisk roll. Om agenterna har tränats med data av dålig kvalitet eller om de kan använda sådana data, är följderna oundvikligen negativa. Kvalitetskontrollen av data är A och O även när det gäller agenter.
Agenternas resultat ska följas upp och utvärderas aktivt och korrigeringar ska göras vid behov, precis som i alla system för artificiell intelligens. Det ska också finnas aktuell och lämplig utrustning för uppföljningen.
AI-agenterna är inte bara en fråga för IT- och säkerhetsenheterna. Ansvarsfrågor som gäller agenternas verksamhet berör också organisationens jurister. Organisationens ledning ska för sin del definiera agenternas roll i organisationens strategi.
När organisationen utarbetar spelregler för AI-agenter och i vidare bemärkelse agentisk artificiell intelligens, måste personalen som arbetar med agenterna göras delaktiga. Håll även i övrigt personalen väl informerad. Alla bör förstå och godkänna reglerna som gäller agenter och de anvisningar som härleds från reglerna.
Om detta inte görs finns det en risk för "skuggverksamhet". Med detta avses att enskilda personer eller enheter i organisationen agerar enligt egna regler, vilket kan medföra oförutsedda risker.
