För organisationer som utarbetar en AI-strategi för hela företaget är det avgörande att se bortom gränssnittet. Ledare måste förstå skillnaden mellan en AI-modell, den applikation som omger den och de agenter som kan vidta åtgärder på modellens vägnar.
AI för företag innebär användning av artificiell intelligens inom en organisation för att förbättra beslutsfattandet, automatisera processer, stödja medarbetare, betjäna kunder eller skapa nya produkter och tjänster.
Detta kan omfatta välbekanta applikationer såsom generativa AI-assistenter och arbetsplatskopiloter, liksom mer sofistikerade system som är integrerade i interna data, applikationer och affärsflöden. I allt högre grad omfattar det även AI-agenter som kan utföra flerstegsuppgifter med begränsad mänsklig inblandning.
Tekniken må vara kraftfull, men en framgångsrik implementering kräver mer än att bara välja en populär AI-plattform. Organisationer måste ta hänsyn till de data som används, den modell som tillhandahåller intelligensen, den applikation som styr interaktionen, de system som den ansluts till samt de säkerhetskontroller som reglerar vad den får göra.
Artificiell intelligens, maskininlärning och neurala nätverk har funnits i årtionden.
Tidigare arkitekturer för neurala nätverk kunde känna igen mönster men hade ofta svårt att bearbeta långa informationssekvenser på ett effektivt sätt. Transformers introducerade en mekanism som kallas självuppmärksamhet, vilket gör det möjligt för en modell att utvärdera relevansen hos olika element i en indata när den genererar en utdata.
Detta gjorde det möjligt att träna modeller mer effektivt på extremt stora datamängder. Det gjorde det också möjligt för modellerna att behålla mer sammanhang, identifiera komplexa relationer och tillämpa mönster som lärts in inom ett område på uppgifter inom ett annat.
Transformer-arkitekturen lade grunden för stora språkmodeller (LLM) och de generativa AI-applikationer som nu införs i företag. Resultatet har blivit en övergång från relativt smala AI-system till plattformar som kan generera innehåll, analysera information, bistå vid beslut och stödja alltmer komplexa arbetsflöden.
AI-modeller förstår inte ord, bilder eller ljud på samma sätt som människor gör. De bearbetar numeriska representationer av information.
Text som matas in i en LLM delas upp i enheter som kallas tokens. Dessa tokens omvandlas till numeriska representationer som gör det möjligt för modellen att identifiera mönster och samband mellan dem. Under träningen kopplas tokens som regelbundet förekommer i liknande sammanhang samman inom ett flerdimensionellt matematiskt utrymme.
Till exempel kommer orden ”katt” och ”hund” sannolikt att representeras närmare varandra än ”katt” och ”bil”. Även om ”katt” och ”bil” ser liknande ut när de skrivs, diskuteras katter och hundar oftare i jämförbara sammanhang som rör djur, husdjur, utfodring och beteende.
Multimodal AI tillämpar liknande principer på andra former av information, däribland bilder, ljud och video. Visuella egenskaper, ljud och språk kan omvandlas till kompatibla numeriska representationer, vilket gör det möjligt för en modell att koppla ihop ett foto av en katt med det skrivna ordet ”katt”.
Detta gör det möjligt för AI-applikationer att beskriva bilder, tolka tal och besvara frågor om video. Modellen känner dock fortfarande bara igen och återger mönster. Den upplever eller förstår inte världen på samma sätt som en människa gör.
AI-modellen är den underliggande motorn som tar emot indata och genererar utdata. AI-applikationen tillhandahåller gränssnittet, lagrar relevant information, hanterar åtkomst, kopplar modellen till andra system och bestämmer hur utdata presenteras eller används.
En enkel analogi är att tänka sig modellen som hjärnan och applikationen som kroppen. Modellen tillhandahåller den underliggande funktionen, medan applikationen gör det möjligt för den funktionen att interagera med användare, information och digitala system.
Produkter som ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude och Gemini är kompletta applikationer. Var och en kombinerar en eller flera AI-modeller med ett användargränssnitt, datalagring, åtkomstkontroller, säkerhetspolicyer, integrationer och ytterligare programvarukomponenter.
Samma underliggande modell kan användas i många olika applikationer, bland annat:
Att förstå denna åtskillnad hjälper organisationer att fatta bättre strategiska och säkerhetsmässiga beslut. Att driftsätta en AI-chattbot är inte detsamma som att på ett säkert sätt integrera en AI-modell i interna system. Varje användningsfall medför olika krav när det gäller identitet, dataskydd, åtkomst, övervakning och styrning.
När en anställd använder en AI-applikation är modellen bara en del av den större teknikstacken. Applikationen kan samla in användarinformation, spara konversationer, ansluta till databaser, anropa externa API:er och få åtkomst till affärssystem.
Detta innebär att säkerheten för en AI-tjänst inom ett företag beror på mycket mer än själva modellen. Organisationer måste förstå:
En AI-applikation är fortfarande en applikation. Den har infrastruktur, gränssnitt, datalager, beroenden och åtkomstbehörigheter som angripare kan försöka utnyttja. Befintliga principer för applikationssäkerhet, molnsäkerhet, identitetssäkerhet och dataskydd är fortfarande avgörande.
AI medför nya angreppsvägar och operativa risker, men det innebär inte att behovet av etablerade säkerhetskontroller försvinner.
Varje modell har en gräns för hur mycket information den kan bearbeta samtidigt. Detta kallas dess kontextfönster. Både den information som tillförs modellen och det svar den genererar förbrukar en del av denna kapacitet.
När en konversation blir längre kan en applikation behöva ta bort, komprimera eller sammanfatta tidigare information. Detta förklarar varför AI-assistenter ibland verkar glömma instruktioner eller motsäga tidigare angivna detaljer.
Begränsningarna i kontextfönstret har viktiga konsekvenser för AI i företagsmiljöer. Om kritiska instruktioner, säkerhetskrav eller affärsregler tas bort från kontexten kan kvaliteten och säkerheten i resultatet försämras. Organisationer bör inte utgå från att ett AI-system på ett tillförlitligt sätt kommer att behålla varje instruktion under hela en komplex eller utdragen process.
AI fungerar bäst när den tillämpas på ett tydligt definierat problem och förses med relevant och tillförlitligt sammanhang.
Tidiga demonstrationer av AI-kodningsverktyg gav imponerande resultat utifrån relativt korta instruktioner. Detta ledde till utbredda förutsägelser om att AI snabbt skulle ersätta mjukvaruutvecklare. När organisationer försökte sig på mer komplexa projekt blev dock begränsningarna tydligare.
AI-genererad kod kan innehålla sårbarheter, hänvisa till mjukvarukomponenter som inte existerar, avslöja inloggningsuppgifter eller införa logiska fel som döljs bakom tekniskt övertygande syntax. En agent kan också ändra delar av en applikation som den inte fått instruktioner om att ändra eller ta bort en felaktig säkerhetskontroll istället för att lösa det underliggande problemet.
Liknande risker förekommer inom andra områden. AI-genererade rapporter kan innehålla trovärdiga men felaktiga påståenden, medan genererade bilder kan innehålla fysiska inkonsekvenser som är uppenbara för en kunnig granskare.
Dessa resultat påverkas av flera faktorer, bland annat:
Ju viktigare uppgiften är, desto större är behovet av tillförlitliga data, tydligt definierade gränser och välgrundad mänsklig övervakning.
En AI-agent är ett mjukvarusystem som använder en AI-modell för att uppnå ett mål, fatta beslut och utföra åtgärder i anslutna verktyg eller system.
En vanlig chatbot svarar främst på en inmatad fråga. En AI-agent kan tolka en begäran, skapa en plan, hämta information, anropa API:er, uppdatera poster, kommunicera med andra system och utvärdera om uppgiften har slutförts.
Detta gör att agenter potentiellt kan revolutionera automatiseringen av affärsprocesser. Det gör dem också betydligt mer kraftfulla – och potentiellt farligare – än en fristående generativ AI-assistent.
Risken förknippad med en AI-agent beror i hög grad på vad den har tillgång till och vad den har behörighet att göra. En agent som är ansluten till offentlig information utgör en annan risk än en som kan komma åt kundregister, ändra molnkonfigurationer, godkänna betalningar eller distribuera programvara.
Generativ AI och AI-agenter kan hjälpa organisationer att automatisera komplexa processer, förbättra produktiviteten och skapa nya tjänster. För att uppnå dessa fördelar krävs dock en realistisk förståelse för hur tekniken fungerar och var dess begränsningar ligger.
Modellen, applikationen, data, infrastrukturen och anslutna system måste utvärderas som en sammanhängande miljö. Säkerhetsteam behöver insyn i hur information rör sig genom den miljön, vilka identiteter som har åtkomst till den och vilka åtgärder ett AI-system har tillstånd att utföra.
Integrity360 hjälper organisationer att utvärdera och hantera cybersäkerhetsriskerna kring införandet av AI. Genom att sammanföra expertis inom cyberrisk och säkerhetsgaranti, identitetssäkerhet, moln- och applikationssäkerhet, dataskydd, penetrationstestning, incidenthantering och hanterad säkerhet hjälper vi företag att införa AI inom ett kontrollerat och robust säkerhetsramverk.
Oavsett om en organisation utvärderar ett användningsfall för AI, implementerar arbetsplatsassistenter eller ansluter autonoma agenter till kritiska system måste säkerheten vara inbyggd i processen redan från början.
Planerar ni att införa AI i er organisation? Kontakta Integrity360 för att utvärdera er beredskap för AI-säkerhet, skydda känsliga data och bygga upp de kontroller som krävs för en säker och ansvarsfull införande.
Vad är AI-säkerhet för företag?
AI-säkerhet i företag handlar om att skydda de modeller, applikationer, data, identiteter, infrastruktur och integrationer som ingår i en organisations användning av artificiell intelligens. Det kombinerar etablerade cybersäkerhetskontroller med åtgärder utformade för AI-specifika hot och operativa risker.
Vad är skillnaden mellan en AI-modell och en AI-applikation?
En AI-modell bearbetar indata och genererar utdata. En AI-applikation tillhandahåller gränssnittet, lagrar sammanhang, hanterar användare och kopplar modellen till data, verktyg och affärssystem.
Är stora språkmodeller intelligenta?
Stora språkmodeller kan generera sofistikerade svar genom att känna igen mönster och förutsäga lämpliga sekvenser av token. De har inte mänskligt medvetande, förståelse eller omdöme, och deras utdata kan vara felaktig.
Vad är en AI-agent?
En AI-agent är ett mjukvarusystem som använder en AI-modell för att planera och utföra uppgifter i anslutna verktyg eller applikationer. Till skillnad från en konventionell chattbot kan den ha behörighet att hämta information, uppdatera system eller initiera åtgärder.
Vilka är de största säkerhetsriskerna med AI?
De största riskerna är bland annat läckage av känslig data, för omfattande behörigheter för agenter, promptinjektion, osäkra API:er, sårbar AI-genererad kod, svaga identitetskontroller, intrång från tredje part samt otillräcklig övervakning eller mänsklig tillsyn.
Hur kan företag använda AI på ett säkert sätt?
Företag bör börja med definierade användningsfall, etablera styrning, klassificera och skydda data, tillämpa principen om minsta möjliga behörighet, säkra integrationer, övervaka AI-aktivitet och kräva mänskligt godkännande för åtgärder med stor påverkan.