Skrivet 27 okt. 2026 14:30:01 av itm8 SE
En medarbetare får en idé och bygger en AI-agent som förenklar jobbet. Snart börjar fler använda den. Men vem har egentligen koll på vilken information agenten använder och vad som händer om något går fel?
I veckans AI-kontoret pratar vi om en utmaning som blir allt viktigare när företag börjar bygga egna AI-lösningar: hur behåller man kontrollen utan att bromsa alla bra idéer?
Lyssna på veckans avsnitt av AI-kontoret
Mikael får besök av Nicolas, lösningsarkitekt på itm8, som arbetar med bland annat Copilot och AI-agenter. Tillsammans pratar de om vad som händer när AI-experiment ska bli en del av verksamheten, vilka fallgropar som finns i Copilot Studio och vad IT behöver ha på plats.
När en smart AI-idé blir hela företagets ansvar
Det har blivit betydligt enklare att bygga egna AI-agenter. Med verktyg som Microsoft Copilot och Copilot Studio kan medarbetare snabbt testa idéer och skapa lösningar som förenklar deras arbete.
Det finns dock en viktig skillnad mellan att bygga något som fungerar för en person och något som hela verksamheten ska kunna lita på.
Tänk dig att en medarbetare skapar en agent som hjälper till att hantera information. Till en början används den bara av personen som byggt den. Efter ett tag upptäcker kollegorna hur användbar den är och börjar använda den också. Plötsligt har en personlig lösning blivit viktig för en hel avdelning.
Men här gäller det att inte ha för bråttom. När AI-agenter ska användas i affärskritiska processer behöver man ha kontroll över bland annat datakvalitet, behörigheter och vem som ansvarar för lösningen. Annars riskerar bra idéer att fastna som experiment, i stället för att skapa värde på riktigt.
Microsoft Copilot löser inte säkerheten automatiskt
Säkerheten är väl redan löst när man jobbar i MS-vertyg, eller? Nja, riktigt så enkelt är det inte.
Nicolas förklarar att den som börjar skapa en agent i Copilot Studio ofta hamnar i en standardmiljö, en så kallad default environment, om IT inte har konfigurerat något annat.
Den fungerar bra för att testa idéer. Problemet uppstår när lösningen ska användas av fler. Då behöver företaget kunna skilja mellan utveckling, test och produktion, styra vilken information agenten får använda och veta vem som ansvarar för den.
Det betyder inte att medarbetarna ska sluta experimentera. Tvärtom handlar det om att ge dem rätt förutsättningar från början.
Nicolas berättar om en AI-agent som byggts för att hjälpa till med upphandlingar. Agenten läser underlag, jämför krav med interna kunskapskällor och tar fram ett första förslag på lösning och prissättning.
Arbete som tidigare kunde ta dagar kan med lösningen göras på minuter.
Agenten byggdes i Copilot Studio och Azure OpenAI, med kontrollerad åtkomst till företagets information. Det är ett konkret exempel på vad som blir möjligt när snabb utveckling kombineras med genomtänkt säkerhet.
Så får ni kontroll över de AI-agenter som redan finns
Vad gör man då om medarbetarna redan har börjat bygga egna agenter?
Nicolas råd är att börja med en inventering, inte med att stänga ner allt.
I Power Platform Admin Center kan IT undersöka vilka appar och agenter som finns i företagets standardmiljö. Vilka använder dem? Vilken information har de tillgång till?
Nästa steg är att se över reglerna för hur data får delas. Med så kallade DLP-policyer (Data Loss Prevention) kan företaget begränsa vilka tjänster som får utbyta information.
Sedan behövs en tydlig väg för hur lovande idéer kan utvecklas vidare i kontrollerade miljöer, med rätt säkerhet och ansvarsfördelning.
Det behöver inte vara ett stort och komplicerat ramverk. Som Nicolas förklarar handlar det snarare om tydliga spelregler som gör det möjligt att fortsätta utveckla nya lösningar.
Målet är inte att stoppa innovationen, utan att se till att den går att använda på riktigt.
Vanliga frågor om AI-agenter i Copilot Studio
-
1. Vad är skillnaden mellan Microsoft Copilot och Copilot Studio?
Microsoft Copilot kan användas för att få hjälp med exempelvis information och arbetsuppgifter. I Copilot Studio kan man bygga egna AI-agenter som arbetar med företagets information och processer.
När en agent ska användas av fler behöver man också tänka på hur den ska hanteras, säkras och underhållas över tid. -
2. Vad är en standardmiljö i Copilot Studio?
En standardmiljö, eller default environment, är den miljö där nya lösningar ofta hamnar om IT inte har konfigurerat andra alternativ.
Den kan fungera bra för prototyper, men är inte automatiskt anpassad för lösningar som ska användas i produktion. Därför behöver IT ha kontroll över vilka agenter som byggs där och hur de används. -
3. Behöver företag ett ramverk för AI-agenter?
Ja, men det behöver inte vara omfattande. Det viktiga är att ha tydliga regler för data, behörigheter och ansvar.
Ett flexibelt ramverk gör det möjligt för medarbetare att fortsätta testa idéer, samtidigt som IT kan säkerställa att lösningar som ska användas bredare får rätt förutsättningar.
Prenumerera på AI-podden
Hur får man AI att fungera i verksamheten, även när idéerna börjar bli fler och lösningarna mer avancerade?
Prenumerera på AI-kontoret för fler samtal om hur företag kan använda AI i praktiken, vilka utmaningar som dyker upp och hur man tar sig vidare.
Ska vi prata?
Fyll i formuläret så hör vi av oss.