Den snabba ökningen av artificiell intelligens inomnäringslivet känns ny, angelägen och ibland överväldigande. Men för många teknik- och säkerhetsledare finns det en stark känsla av déjà vu.De samtal som förs idag om AI-användningen påminner mycket om de samtal som fördes om molnanvändningen för mer än tio år sedan. Samma blandning av entusiasm, skepticism, oroför regleringar och kompetensbrist dyker upp igen, men med en annan teknik i centrum.

Varför AI-användningen känns bekant

När molnplattformar som Amazon Web Services och Microsoft Azure först gjorde sitt intåg på företagsmarknaden kämpade organisationerna med att balansera innovation med kontroll. Skugg-IT blomstrade, data rörde sig bortom traditionella gränser och säkerhetsteam ombads skydda miljöer som de inte hade designat. AI följer en liknande bana, men i högre hastighet och med högre insatser.

Att förstå denna parallell är avgörande och organisationer som drar lärdom av tidig molnanvändning har mycket bättre förutsättningar att använda AI på ett säkert och hållbart sätt och på ett sätt som ger verkligt affärsvärde.

Innovation går snabbare än styrning

Ett av de utmärkande dragen för den tidiga molnanvändningen var den hastighet med vilken affärsenheterna gick före den formella styrningen. Utvecklare startade upp arbetsbelastningar på några minuter. Marknadsföringsteamen använde SaaS-verktyg utan att rådfråga IT-avdelningen. Upphandlingsprocesserna släpade långt efter innovationen.

AI-användningen upprepar detta mönster nästan exakt. Team använder redan generativa AI-verktyg för att skriva innehåll, analysera data, generera kod och automatisera beslut. Många av dessa verktyg ligger utanför befintliga godkännandeprocesser, vilket skapar blinda fläckar kring datahantering, immateriella rättigheter och efterlevnad.

Precis som molntjänster tvingade organisationer att ompröva sina styrmodeller kräver AI en övergång från strikt kontroll till möjliggörande med tillsyn. Generella förbud tenderar att misslyckas, medan ett tillåtande införande utan skyddsräcken skapar långsiktiga risker. De organisationer som lyckas är de som definierar tydliga principer för acceptabel användning, datagränser och ansvarsskyldighet, och sedan låter innovation ske inom dessa gränser.

Säkerhetsmodellen måste utvecklas

Den tidiga molnanvändningen bröt mot många traditionella säkerhetsantaganden. Perimeterbaserade försvar var inte längre meningsfulla när data och arbetsbelastningar fanns utanför företagsnätverket. Identitet blev det nya kontrollplanet, och modeller med delat ansvar ersatte helägd infrastruktur.

AI innebär en liknande omvälvning. Modeller, uppmaningar, utbildningsdata och resultat blir alla en del av attackytan. Automatisering med övertro, dataläckage genom uppmaningar och manipulation av modeller är nu verkliga problem. Säkerhetsteamen kan inte bara lägga till AI på befintliga kontroller och hoppas på det bästa.

Det vi har lärt oss av molntjänsterna är att säkerhet måste ingå i strategin för införande av teknik redan från början. Det innebär att man måste förstå var AI-system används, vilka data de har tillgång till, hur resultaten valideras och hur missbruk upptäcks. Det innebär också att man måste acceptera att alla risker inte kan elimineras, men att de kan hanteras på ett intelligent sätt.

Kompetensbrister dyker upp i en ny form

Under molnets första tid kämpade många organisationer med att hitta personer med rätt blandning av infrastruktur-, säkerhets- och applikationsexpertis. Utbildningen släpade efter efterfrågan och externt stöd blev nödvändigt.

AI skapar en liknande kompetensutmaning. Datavetare, AI-ingenjörer, specialister på styrning och säkerhetspersonal som förstår AI-risker är alla en bristvara. Det är orealistiskt att förvänta sig att befintliga team ska kunna tillgodogöra sig detta över en natt.

Lärdomen från molntjänster är att kompetensuppbyggnad måste ske medvetet. Detta inkluderar riktad utbildning, realistiska rolldefinitioner och selektiv användning av managed services och partners. Organisationer som behandlar AI som ett rent teknikinköp misslyckas ofta med att förverkliga dess värde. De som investerar i människor och processer tillsammans med verktyg tenderar att mogna mycket snabbare.

Reglering följer införandet, inte tvärtom

Molnlösningar var till en början snabbare än regleringar, vilket skapade osäkerhet kring datalagring, integritet och ansvarsskyldighet. Med tiden kom ramverk och standarder ikapp och gav tydligare vägledning för organisationer.

AI är på samma väg. Regelverk håller på att växa fram, men de är fortfarande under utveckling och ojämna mellan olika regioner. Om man väntar på att regelverket ska bli helt klart innan man börjar använda AI kommer man sannolikt att hamna efter konkurrenterna som redan håller på att lära sig och anpassa sig.

Det mest effektiva tillvägagångssättet speglar framgångsrika molnstrategier. Bygg upp AI-program som är transparenta, granskningsbara och anpassade till befintliga riskhanteringsmetoder. Om styrningen är stark blir regeländringar en anpassning snarare än en kris.

Från experiment till operativt beroende

AI befinner sig för närvarande i en experimentell fas för många organisationer, men övergången till ett operativt beroende sker snabbt. Beslutsstöd, kundinteraktion, bedrägeridetektering och säkerhetsoperationer påverkas alla i allt högre grad av AI-drivna system.

Det är i den här övergången som riskerna koncentreras. I takt med att beroendet ökar får misslyckanden större konsekvenser. Erfarenheterna från molntjänsterna visar hur viktigt det är med motståndskraft, övervakning och beredskapsplanering. AI-system måste förstås, testas och styras som kärnkomponenter i verksamheten, inte som nya verktyg.

Vad detta innebär för din organisation

Likheten mellan AI och tidig molnanvändning är en vägledning för att gå vidare på ett mer intelligent sätt. Organisationer som har lärt sig av molnet har nu en spelbok.

Börja med att acceptera att AI-användningen är oundviklig. Gör det grundläggande rätt: säkerhetskontroller för identitet, data, webb och arbetsbelastning. Fokusera på synlighet snarare än begränsningar. Definiera styrning som möjliggör säker användning. Behandla säkerhet som ett designkrav, inte som en eftertanke. Investera i kompetens och se var extern expertis tillför mervärde. Slutligen, planera för att AI blir inbäddat i kritiska processer.

AI kommer, precis som molntjänster tidigare, att belöna organisationer som balanserar snabbhet med disciplin. De som upprepar tidigare misstag kommer att återupptäcka välbekanta problem i mycket större skala.

Om du vill utforska hur du kan införa AI på ett säkert och ansvarsfullt sätt och i linje med dina befintliga ramverk för risk och styrning, tala med våra specialister för att förstå vilka praktiska steg din organisation bör vidta nu.