AI-teknologi kan være et afgørende konkurrenceparameter, når virksomheder ønsker at effektivisere processer og udnytte data mere intelligent. Men med de potentielle gevinster følger også et øget ansvar for at sikre, at AI anvendes forsvarligt. Copilot Agents, en udvidelse af Microsoft Copilot, tilbyder her en unik kombination af styring, sporbarhed og kontrol, som gør dem til et afgørende værktøj i arbejdet med governance og compliance.

I denne artikel forklarer vi, hvordan Copilot Agents kan hjælpe med at overholde interne og eksterne regler, undgå brud på datasikkerhed og fremme en mere gennemsigtig anvendelse af AI.

Vil du sikre ansvarlig brug af AI i din organisation?
Kontakt Blue Dock – vi hjælper jer med at udvikle og implementere Copilot Agents med fokus på governance og compliance.

Hvad gør Copilot Agents særligt egnede til governance?

Kopieret eller standardiseret AI vs. skræddersyet agent

De fleste virksomheder har hørt om AI-chatbots eller generiske sprogmodeller, som kan producere tekst og svar på kommando. Men Copilot Agents er ikke blot endnu en chatbot. De er skræddersyede agenter, som:

1. Bygger på Microsoft Copilot Studio: Virksomheden kan selv definere agentens “viden”, adfærd og grænser.

2. Integrerer i Microsoft 365: De følger de samme sikkerhedsmekanismer og adgangsstyringer, du allerede har konfigureret.

3. Er gennemsigtige: Man kan logge alle agentens handlinger og interaktioner, hvilket er afgørende for dokumentation og ansvarlighed.

Denne kombination af dyb integration og konfigurerbarhed gør Copilot Agents ideelle til at understøtte governance, hvor man har brug for nøjagtig kontrol over, hvem der må se hvilke data, og hvordan AI kan handle på tværs af systemer.

1. Kontrolleret adgang til data

Hvorfor adgangsstyring er afgørende

En af de største risici ved AI-løsninger er, at de kan få adgang til følsomme eller forretningskritiske data uden tilstrækkelig kontrol. Hvis en AI-model utilsigtet får adgang til persondata eller fortrolige dokumenter, risikerer man et brud på GDPR, brancheloven eller interne retningslinjer. Det kan føre til store bøder, tab af kundetillid og reputationsskader.

Hvordan Copilot Agents adresserer problemet

1. Rollestyring: Copilot Agents opretter man med bestemte “roller” eller “scope.” Hvis en agent fx kun skal arbejde med HR-data, konfigureres den til udelukkende at tilgå de SharePoint-lister, Teams-kanaler og dokumenter, der relaterer sig til HR.

2. Integration med Azure AD: Microsoft Copilot Studio lader dig binde agentens muligheder til eksisterende sikkerhedsgrupper i Azure Active Directory. Herved følger AI’en de samme rettighedsregler, som dine medarbejdere.

3. Dataklassifikation: I Microsoft 365 kan du klassificere dokumenter og e-mails efter sensitivitet. Hvis et dokument er markeret “Confidential,” vil en Copilot Agent uden de rette rettigheder ikke kunne åbne eller læse det.

Eksempel: En agent til kundeforespørgsler

Forestil dig en kundeservice-agent, der hjælper med at besvare “hvornår har jeg sidst købt produkt X?” eller “er min garanti stadig aktiv?”. Hvis agenten har adgang til CRM-data, er det kritisk at sikre, at den ikke kan tilgå andre kunders data eller se finansielle rapporter, som ikke er relevante for support. Med Copilot Agents definérer du, hvilke tabeller i CRM-systemet agenten må bruge, og hvilke kolonner den kan læse. Derved begrænses risikoen for, at private kundeoplysninger videregives utilsigtet.

2. Dokumenterede handlinger og sporbarhed

Hvorfor logning og revision er vigtigt

Når en AI overtager dele af jeres processer, er det vigtigt at kunne bevise over for interne og eksterne interessenter (auditører, datatilsyn, compliance-afdelinger osv.), hvad AI har gjort og hvornår. Hvis en agent har taget en beslutning, godkendt et dokument eller genereret en rapport, skal det kunne spores for at sikre ansvarlighed og undgå misbrug.

Copilot Agents: Indbygget mulighed for logning

1. Audit trail: Microsoft 365 har allerede en avanceret audit-funktion, der registrerer handlinger som filoprettelse, sletning, redigering osv. Copilot Agents kan gøre brug af den samme infrastruktur, så hver forespørgsel og hvert output fra agenten kan logges.

2. Overvågning af interaktioner: Alt efter konfiguration kan du gemme tekstsamtaler mellem brugere og agent, så man kan efterse, hvilke svar AI’en gav, og hvilke data den trak på.

3. Tilsyn og gennemgang: Ved en compliance-audit kan du fremvise logfiler, der tydeligt viser, at AI’en fulgte virksomhedens retningslinjer og kun brugte de kilder, den måtte bruge.

Eksempel: Håndtering af interne retningslinjer

En mellemstor finansvirksomhed vil sikre, at alle kundeoplysninger håndteres korrekt i henhold til MiFID II-krav. De opretter en Copilot Agent til at håndtere kundens investeringsspørgsmål. Agenten logges, hver gang den slår investorprofiler op og svarer kunder. Hvis en compliance-audit kræver dokumentation for, hvad der blev kommunikeret, kan ledelsen trække “revision logs” med alle agentens handlinger og vise, at ingen følsomme data blev udleveret til den forkerte kunde, og at procedurer for rådgivning blev fulgt.

3. Understøttelse af politikker og processer

Fra dokumenter til praksis

Mange virksomheder har en kvalitetshåndbog, retningslinjer for datahåndtering og adskillige interne politikker. Det er dog en udfordring at sikre, at medarbejderne altid følger disse politikker i praksis. Med en AI-løsning er det endnu mere komplekst: hvordan sikrer vi, at AI’en også respekterer reglerne?

Copilot Agents integrerer politikker i adfærden

• Internt “knowledge base”: Du kan inkludere virksomhedens politikker som en del af agentens grundlag. Hvis en medarbejder spørger, “Hvornår må jeg dele data med en ekstern partner?” vil agenten henvise til de relevante policy-afsnit.

• Regelbaserede handlinger: Agenter kan konfigureres med “hvis-så”-regler, der ligner dem i Power Automate, men med AI-kontekst. Fx “Hvis en bruger beder om at sende en fil klassificeret som ‘fortrolig’ til en ekstern mail, skal agenten kræve en ledelsesgodkendelse eller advare om risiko.”

• Kontinuerlig opdatering: Ændres en politik, opdateres den i agentens “vidensdatabase.” Agentens fremtidige svar og handlinger følger automatisk den nye version.

Eksempel: Healthcare-kompliance (HIPAA/GDPR)

Tænk på en sundhedsklinik, der håndterer patientdata. De har strenge regler for, hvornår data må deles, selv internt. En Copilot Agent, der hjælper med planlægning af konsultationer, skal vide, hvornår den ikke må udlevere visse helbredsoplysninger. Disse regler kan “bygges ind” i agentens konfigurationsfiler, så den aldrig bryder HIPAA (i USA) eller GDPR (i EU). Skulle den få en forespørgsel, der kræver mere end standardadgang, nægter den eller eskalerer til en ledende medarbejder.

4. Reduceret risiko for menneskelige fejl

Hvor mennesker møder maskiner

Selvom medarbejdere uddannes i datasikkerhed og kvalitet, er der altid en risiko for, at travlhed, stress eller manglende viden fører til fejl. Måske kopierer en medarbejder en fil til et åbent share, eller glemmer at slette personlige oplysninger, før et dokument sendes videre. Disse fejl kan være dyre, især under lovkrav som GDPR eller Sarbanes-Oxley.

Hvordan Copilot Agents mindsker fejl

1. Ensartede procedurer: Når en agent udfører en opgave – fx at sende en rapport til kunden – sker det efter samme formel hver gang, baseret på en regel. Den glemmer ikke at slette følsomme data eller at maskere kundens kreditkortnummer.

2. Valideringer: Agenten kan aktivt tjekke, om de data, den håndterer, er fuldstændige og klassificerede korrekt. Er et felt tomt? Mangler der en signatur? Den stopper og beder om afklaring.

3. Automatiseret kontrol: En agent kan med jævne mellemrum “scanne” visse biblioteker for at sikre, at ingen filer er delt med eksterne mailadresser. Får den øje på noget, kontakter den en compliance-ansvarlig.

Eksempel: Dokumentrevision i en større koncern

En global koncern med mange afdelinger oplever ofte, at medarbejdere arbejder på tidligere versioner af retningslinjer, eller ved en fejl deler fortrolige forhandlingsdokumenter med forkerte parter. Ved at lade en Copilot Agent håndtere versionskontrol i SharePoint og opsætte automatiske tjek, minimeres den menneskelige faktor i fordeling af filer. Samtidig får ledelsen besked, hvis nogen forsøger at dele en fil, der er klassificeret “Restricted,” med eksterne kontaktpersoner.

Sæt governance og compliance først – også med AI

Hvorfor governance ikke er en eftertanke

Man fristes måske til at sige: “Lad os først eksperimentere med Copilot Agents, og så bekymrer vi os om compliance bagefter.” Men governance og compliance bør integreres fra starten, da det ofte er mere besværligt at “tilføje” sikkerhed og procedurer, når en AI-løsning allerede er i brug. Samtidig mindsker du risikoen for brud på regler og tab af tillid.

Sådan kommer du i gang med ansvarlig AI

1. Definér formål og rammer: Hvad skal agenten præcist gøre, og hvilke data må den tilgå? Hvilke lovgivninger og standarder (ISO, GDPR etc.) er relevante?

2. Konfigurer agenten i Microsoft Copilot Studio: Her angiver du, hvilke SharePoint-lister, Teams-kanaler og databaser den må tilgå. Samtidig opretter du de politiker og godkendelsesflows, der sikrer ansvarlig brug.

3. Audit og log: Aktiver logning af alle agentens interaktioner og handlinger. Sørg for at have en rutine for, hvem der gennemgår logfiler, og hvordan overtrædelser af politikker håndteres.

4. Skaler op: Start med én agent, fx til HR eller IT-support, og evaluer erfaringerne. Derefter kan du udbrede konceptet til kundeservice, salg, jura osv.

Bemærk: Sørg for at opdatere jeres databeskyttelsespolitikker internt, så medarbejdere ved, at AI kan logge interaktioner. Der skal være åbenhed omkring, at man bruger en agent, og at data behandles i henhold til virksomhedens retningslinjer.

Copilot Agents som strategisk værktøj til governance

Udover compliance: Forretningsfordele

Når governance og compliance er på plads, opnår man mere end blot at opfylde lovkrav. Med Copilot Agents kan I opnå:

• Øget effektivitet: Agenten reducerer manuelle fejl, automatiserer dokumenthåndtering og besvarer 24/7 på rutinespørgsmål.

• Tryghed: Med en gennemarbejdet sikkerhedsstyring ved ledelsen, at AI overholder dataansvar.

• Bedre risikostyring: Logfiler og sporbarhed muliggør intern audit, så fejl fanges og rettes hurtigt.

• Klar kommunikation: Medarbejderne forstår bedre, hvad der sker, når AI bruges i deres daglige arbejdsgange.

Eksempel: Finansvirksomhed med en agent

Tænk på en mellemstor bank, der har streng regulering. De opretter en “Copilot Agent for Loan Processing.” Agenten henter ansøgningsdata i CRM, tjekker kreditgrænser i et eksternt system og udfører KYC (Know Your Customer)-kontrol via SharePoint-lagre. Hver handling logges, og de har opsat “compliance checkpoints,” så agenten ved, hvornår en sag kræver menneskelig godkendelse. Resultatet er en hurtigere og mere præcis låneproces, uden at bankens compliancekrav kompromitteres.

4 grunde til at Copilot Agents styrker governance og compliance

Vi har nu gennemgået de områder, hvor Copilot Agents utvivlsomt løfter governance og compliance. Lad os opsummere de 4 grunde:

1. Kontrolleret adgang til data

   • Agenten får kun adgang til de data, den specifikt er tilladt. Dermed minimeres risikoen for utilsigtet datadeling.

2. Dokumenterede handlinger og sporbarhed

   • Alle interaktioner kan logges. Virksomheden har et bevis for, at AI handlede inden for rammerne af politikkerne.

3. Understøttelse af politikker og processer

   • Retningslinjer og procedurer kan kodes direkte ind i agentens adfærd. AI kan automatisk håndhæve compliance.

4. Reduceret risiko for menneskelige fejl

   • Agenter gør kun, hvad reglerne siger. De glemmer ikke at gemme en fil forsvarligt eller at fjerne persondata, før en rapport sendes.

Sådan hjælper Blue Dock med ansvarlig AI

Blue Dock har erfaring i at udvikle og implementere Copilot Agents på en måde, der sætter governance og compliance i højsædet. Vores proces omfatter:

1. Behovsanalyse: Vi kigger på, hvilke områder i din forretning der har størst gevinst af AI.

2. Governance-strategi: Sammen med din it- og compliance-afdeling definerer vi, hvilke politikker og sikkerhedsforskrifter agenten skal følge.

3. Opsætning i Copilot Studio: Vi konfigurerer agenten, så den kun har adgang til relevante data, samt sætter logning og audit.

4. Træning af medarbejdere: Vi giver workshops og e-læring, så brugerne ved, hvordan de interagerer med agenten sikkert.

5. Løbende optimering: AI-løsninger er dynamiske; vi hjælper med at justere parametre, så agenten altid overholder seneste retningslinjer.

Mål: En AI-løsning, der er både effektiv og ansvarlig – uden at gå på kompromis med databeskyttelse eller interne standarder.

Konklusion

Når virksomheder implementerer AI, følger der ansvar med. Copilot Agents giver ikke kun mulighed for automatisering og effektivisering – de kan også styrke governance og compliance, når de bruges rigtigt. Med detaljerede indstillinger for adgangsstyring, logning, procesintegration og automatiseret politik-håndhævelse bliver Copilot Agents en vigtig brik i jeres datasikkerhed og risikostyring.

Frem for at se governance som en bremseklods for AI-projekter kan man med Copilot Agents integrere governance fra starten og skabe et mere modent og robust AI-miljø. Det betyder:

• Tryghed for ledelse og compliance-ansvarlige, der ved, at systemet overholder politikker og lovgivning.

• Effektivitet for medarbejdere, der kan stole på, at agenten kun bruger relevante data.

• En mere fleksibel og fremtidsklar organisation, fordi AI ikke ses som et eksperiment, men som en kontrolleret og integreret del af den digitale strategi.

Vil du vide mere om, hvordan Copilot Agents kan understøtte jeres governance- og compliance-strategi? Kontakt Blue Dock  i dag – vi er jeres partner i ansvarlig AI. Gennem en veldefineret proces hjælper vi med at opbygge og implementere Copilot Agents, der opererer inden for sikre og gennemskuelige rammer, og som skaber reel værdi for forretningen.