Vilka är de viktigaste AI-modellerna och vad används de till?

Summering

• Lär känna de viktigaste AI-modellerna: Begreppet artificiell intelligens omfattar flera centrala modeller, nämligen prediktiv AI, Deep Learning, generativ AI eller ”Gen AI” samt agentisk AI. Var och en har sina specifika roller och användningsområden.
• AI-modellernas utveckling och utmaningar: Införandet av autonoma agenter förändrar riskhanteringen, särskilt inom cybersäkerhet, där varje agent blir en identitet som behöver styras och hanteras. Denna utveckling skapar möjligheter till ökad automatisering, men medför också nya risker, såsom dataläckor och skadliga attacker. Ju större autonomi ni ger ert system, desto större kan påverkan bli på verksamheten och företagets anseende vid en eventuell attack.
• Behovet av styrning: Den snabba utvecklingen av dessa modeller kräver en rigorös styrning för att säkerställa ansvar, etik och digital säkerhet, förebygga missbruk och bygga förtroende för användningen av AI inom organisationer.

Olika AI-modeller – en tydlig vision

Artificiell intelligens är inte längre bara ett tekniskt verktyg. Den har blivit en strategisk drivkraft för förändring. På bara arton månader har AI tagit ett avgörande kliv framåt från verktyg som bygger på promptar till autonoma agenter. Denna utveckling förändrar riskhanteringen i grunden, särskilt inom cybersäkerhet. Varje AI-agent som tas i drift blir en icke-mänsklig identitet som måste hanteras och styras, och varje anslutning utgör en potentiell angreppspunkt.
Men AI är inte en enda, odelbar resurs. Därför är det avgörande att förstå de viktigaste AI-modellerna och hur de kan användas.

1 / Prediktiv AI

Prediktiv AI använder algoritmer för att analysera historiska data och förutsäga framtida händelser. Tekniken spelar en viktig roll inom riskhantering, prediktivt underhåll och avvikelsedetektering. Inom cybersäkerhet hjälper den till att förutse cyberattacker och systemfel innan de inträffar.

Exempel: Automatisk identifiering av misstänkta beteenden eller förutsägelse av systemfel.

2 / Deep Learning

Deep Learning eller djupa neurala nätverk, är en del av AI som bygger på neurala nätverk med flera lager. Tekniken gör det möjligt för AI att lära sig från stora mängder data för att identifiera mönster, klassificera information och ge förslag.

Djupinlärning är en grundläggande teknik bakom många moderna AI-modeller och används bland annat inom datorseende, taligenkänning och automatisk översättning.

Exempel: Automatisk identifiering av sårbarheter eller ansiktsigenkänning.

3 / Generativ AI eller GenAI

Generativ AI, särskilt genom stora eller små språkmodeller (LLM och SLM), kan skapa innehåll i form av text, bilder och videor. Modellerna genererar sammanhängande och kontextanpassade svar, men är vanligtvis beroende av tydliga och välformulerade instruktioner.

De spelar en viktig roll inom bland annat innehållsskapande, översättning och sammanställning av information.

Exempel: OpenAI:s ChatGPT, som används i lösningar som Orange Live Intelligence.

4 / Agentic AI

Med agentbaserad AI utvecklas ett verktyg som svarar på skriftliga eller muntliga instruktioner,  i princip en ”superversion av Google”  till en resurs som kan resonera och agera självständigt.

Detta innebär ett stort steg i AI-utvecklingen. AI-agenter kan planera, utföra uppgifter i flera steg, använda verktyg och fatta beslut med allt större grad av självständighet.

Med hjälp av resonemangsmodeller får de tillgång till allt större kontextfönster och kan samverka med andra system via standardiserade protokoll, såsom MCP (Model Context Protocol).

En välfungerande AI-styrning för att säkra er affärsmodell

Den snabba utvecklingen av AI-modeller, från djupinlärning och generativ AI till agentbaserad AI, förändrar företagslandskapet i grunden. Samtidigt som utvecklingen skapar nya möjligheter till effektivisering och automatisering medför den också nya cybersäkerhetsrisker, exempelvis dataläckor och missbruk av AI-modeller.

I takt med att AI blir alltmer autonom väcks också frågor om mänskligt ansvar och etik, särskilt när något går fel eller vid cyberattacker.

Utan en tydlig och välfungerande styrning kan AI-agenter utnyttjas i skadliga syften och äventyra säkerheten, verksamheten och organisationens anseende. Cybersäkerhet måste därför vara en central del i arbetet med att kontrollera dessa tekniker och förverkliga deras potential inom en ram som bygger på tillit.

Vill du förstå skillnaderna mellan de olika AI-modellerna? Ta en titt på vår infografik nedan!