Hovedpunkter Key Points
- Shadow AI skjer når ansatte bruker AI-verktøy uten godkjenning
- Dette skaper risiko for GDPR-brudd og datalekkasjer
- Ledelsen har juridisk ansvar for ukontrollert AI-bruk
- Kartlegging og policy er første steg mot kontroll
- Sikre alternativer reduserer risikoen betydelig
- Shadow AI occurs when employees use AI tools without approval
- This creates risks for GDPR violations and data breaches
- Management has legal responsibility for uncontrolled AI use
- Mapping and policy are first steps toward control
- Secure alternatives significantly reduce risk
Det skjulte AI-problemet
The Hidden AI Problem
Kunstig intelligens har gått fra å være eksperimentelt til å bli en integrert del av arbeidshverdagen – ofte uten at ledelsen vet om det. Ansatte bruker verktøy som ChatGPT, Copilot, Claude og Gemini til å effektivisere alt fra e-post og rapportskriving til strategiarbeid og kundedialog. Men hva skjer når disse verktøyene brukes uten godkjenning, kontroll eller datasikkerhet?
Artificial intelligence has gone from being experimental to becoming an integrated part of daily work – often without management knowing about it. Employees use tools like ChatGPT, Copilot, Claude and Gemini to streamline everything from email and report writing to strategic work and customer dialogue. But what happens when these tools are used without approval, control or data security?
Dette fenomenet kalles Shadow AI – og det er i ferd med å bli en av de største digitale risikofaktorene norske virksomheter står overfor.
This phenomenon is called Shadow AI – and it is becoming one of the biggest digital risk factors Norwegian businesses face.
Hva er Shadow AI?
What is Shadow AI?
Shadow AI beskriver bruk av AI-verktøy uten at det er forankret i virksomhetens IT- og sikkerhetspolicy. Det skjer ofte med gode intensjoner – ansatte ønsker å jobbe smartere og raskere. Men det åpner for en rekke risikoer:
Shadow AI describes the use of AI tools without being anchored in the company's IT and security policy. It often happens with good intentions – employees want to work smarter and faster. But it opens up a range of risks:
Deling av sensitiv informasjon
Sharing of sensitive information
med eksterne AI-plattformer
with external AI platforms
Brudd på GDPR
GDPR violations
og internasjonale lover om databehandling
and international data processing laws
Mangel på sporbarhet
Lack of traceability
og dokumentasjon
and documentation
Dårlig versjonskontroll
Poor version control
på AI-generert innhold
of AI-generated content
Derfor bør ledelsen bry seg – nå
Why Leadership Should Care – Now
Selv om teknologien er ny, er ansvaret gammelt: Ledelsen har et juridisk og etisk ansvar for hvordan virksomheten behandler data. Shadow AI skaper et "digitalt hull" i kontrollsystemene – der personopplysninger, forretningshemmeligheter og strategiske vurderinger potensielt lekker ut.
While the technology is new, the responsibility is old: Management has a legal and ethical responsibility for how the business processes data. Shadow AI creates a "digital hole" in control systems – where personal data, trade secrets and strategic assessments potentially leak out.
Hvis informasjon mates inn i åpne AI-modeller uten databehandleravtale eller sporbarhet, kan det føre til:
If information is fed into open AI models without data processing agreements or traceability, it can lead to:
GDPR-brudd
GDPR violations
med potensielt millionbeløp i bøter
with potentially millions in fines
Tapt konkurransefortrinn
Lost competitive advantage
hvis intern kunnskap lekker
if internal knowledge leaks
Manglende tillit
Loss of trust
fra kunder, eiere og ansatte
from customers, owners and employees
Hva kan virksomheten gjøre?
What Can Companies Do?
Kartlegg bruk av AI internt
Map Internal AI Usage
Start med å forstå hvilke AI-verktøy som faktisk brukes i organisasjonen – og av hvem. Dette kan gjøres anonymt for å skape tillit.
Start by understanding which AI tools are actually used in the organization – and by whom. This can be done anonymously to build trust.
Kartleggingsmetoder:
Mapping Methods:
- Anonyme spørreundersøkelser
- Nettverkstrafikk-analyse
- Workshops med avdelingsledere
- Audit av brukerkontoer
- Anonymous surveys
- Network traffic analysis
- Workshops with department heads
- User account audits
Lag en AI-policy – raskt
Create an AI Policy – Quickly
Definer hva som er tillatt og ikke. Skal man få bruke ChatGPT? Hvilke typer data kan deles? Hva med kundedialoger eller regnskap?
Define what is allowed and what is not. Should employees be allowed to use ChatGPT? What types of data can be shared? What about customer dialogues or accounting?
Tillatt Allowed
- ✓ Generell skriving og redigering
- ✓ Offentlig tilgjengelig informasjon
- ✓ Anonymiserte eksempler
- ✓ General writing and editing
- ✓ Publicly available information
- ✓ Anonymized examples
Forbudt Forbidden
- ✗ Personopplysninger
- ✗ Finansiell informasjon
- ✗ Kundedata
- ✗ Forretningshemmeligheter
- ✗ Personal information
- ✗ Financial information
- ✗ Customer data
- ✗ Trade secrets
Gi ansatte sikre alternativer
Provide Employees with Secure Alternatives
Forbud fungerer dårlig alene. Tilby sikre AI-løsninger, f.eks. Microsoft Copilot med databeskyttelse aktivert, eller lukkede AI-miljøer som kan revideres.
Prohibitions work poorly alone. Offer secure AI solutions, e.g. Microsoft Copilot with data protection enabled, or closed AI environments that can be audited.
Microsoft Copilot for Business
Integrert med Microsoft 365, full databeskyttelse
Integrated with Microsoft 365, full data protection
Private AI-instanser
Private AI Instances
Dedikerte servere med full kontroll
Dedicated servers with full control
Auditerte løsninger
Audited Solutions
Med logging og compliance-rapporter
With logging and compliance reports
Involver IT- og sikkerhetsavdelingen
Involve IT and Security Departments
AI-sikkerhet er ikke et isolert tema. Det må sees i sammenheng med Zero Trust, tilgangskontroll, dataklassifisering og compliance.
AI security is not an isolated topic. It must be seen in context with Zero Trust, access control, data classification and compliance.
Tren ansatte i sikker AI-bruk
Train Employees in Safe AI Use
Gi opplæring i hva som er trygt og hva som ikke er det. Mange ansatte vet rett og slett ikke at de utsetter virksomheten for risiko.
Provide training on what is safe and what is not. Many employees simply don't know they are exposing the business to risk.
Oppsummering
Summary
Shadow AI er ikke et fremtidsproblem – det skjer her og nå. Virksomheter som ikke tar grep, overlater avgjørelser om datasikkerhet til tilfeldigheter og enkeltansattes vurderingsevne. Ved å anerkjenne problemet, kartlegge bruken og tilby sikre rammer, kan ledelsen snu Shadow AI fra trussel til styrke.
Shadow AI is not a future problem – it's happening here and now. Companies that don't take action leave data security decisions to chance and individual employees' judgment. By acknowledging the problem, mapping usage and providing secure frameworks, management can turn Shadow AI from threat to strength.
Trussel
Threat
Ukontrollert AI-bruk
Uncontrolled AI use
Styrke
Strength
Kontrollert innovasjon
Controlled innovation
Trenger du hjelp med AI-sikkerhet? Need help with AI security?
AONO hjelper bedrifter i Bergen-området med å kartlegge AI-bruk, utarbeide policyer og implementere sikre AI-løsninger som gir innovasjon uten å ofre sikkerhet.
AONO helps businesses in the Bergen area map AI usage, develop policies and implement secure AI solutions that provide innovation without sacrificing security.
Emneord Topics
Del artikkelen Share article
Relaterte artikler Related Articles
Utforsk flere temaer innen IT og teknologi
Explore more topics in IT and technology