Kommuner i Norge står overfor et omfattende krav til risikovurderinger innen både personvern og IKT-sikkerhet. De skal vurdere risiko for tjenestene de utfører, for systemer de benytter eller anskaffer, og gjennomføre DPIA der det er påkrevd. Med 357 kommuner som alle må gjøre dette hver for seg, blir belastningen enorm. I praksis er det ikke gjennomførbart på en effektiv måte, og det tar verdifulle ressurser fra selve tjenesteproduksjonen.
Med moderne teknologi finnes det nå bedre løsninger. Kunstig intelligens gjør det mulig å automatisere risikovurderinger basert på kommunens faktiske status innen personvern og IKT-sikkerhet. Jeg har erfaring både som programvareutvikler, rådgiver og personvernombud for kommuner, og har gjennom disse rollene sett utfordringene fra alle sider – både de tekniske, organisatoriske og praktiske. De siste årene har jeg sett hvordan KI åpner helt nye muligheter. Dersom vi har tilgang til riktig informasjon – hvilke farer som finnes, hvilke barrierer som skal hindre eller redusere konsekvenser, og hvor det finnes sårbarheter – kan selve risikovurderingen oppdateres automatisk.
Når barrierer legges til, fjernes eller svekkes, oppdateres risikoen kontinuerlig. Resultatet er et levende styringssystem hvor risikoen til enhver tid er oppdatert, og hvor oppmerksomheten rettes mot det som betyr noe: Er barrierene gode nok? Hvor er hullene? Hvilke tiltak gir størst effekt?
Dette betyr ikke at manuelle prosesser mister verdi. Tvert imot har selve prosessen med å diskutere og vurdere risiko stor betydning. Den skaper eierskap, forståelse og innsikt som KI ikke kan erstatte. Men erfaringen er tydelig: De fleste kommuner rekker ikke å gjennomføre så mange risikovurderinger som regelverket forutsetter. Prosessene er tidkrevende, ressurskrevende, og ofte blir de enten forsinket eller svært forenklet.
Derfor handler automatisering om å frigjøre tid til det som faktisk reduserer risikoen. I dag brukes enorme ressurser på å finne ut hvordan risikovurderingene skal gjøres og på å gjennomføre dem – prosesser som er svært tidkrevende. Dersom grunnarbeidet automatiseres, kan fagpersoner i stedet bruke tiden sin på det som gir effekt: å iverksette tiltak som styrker sikkerheten, lukker avvik og forbedrer barrierene.
Samtidig står kommunene overfor mange av de samme utfordringene. Tilgangsstyring, logging, opplæring, leverandøroppfølging og etterlevelse av GDPR, NSM, Normen og NIS2 er like relevant på tvers av landet. Risikobildet er i stor grad felles. Når utfordringene er like, kan også store deler av risikovurderingen standardiseres, gjenbrukes og automatiseres – og bare justeres for lokale forhold der det faktisk er nødvendig.
Dette gir et viktig skifte: fra statiske øyeblikksbilder til kontinuerlig risikostyring. I stedet for å gjøre én vurdering i året som raskt blir utdatert, kan styringssystemet bevege seg i en kontinuerlig sløyfe: evaluering → risiko → tiltak → oppdatert status. Resultatet er ikke bare bedre treffsikkerhet, men også dramatisk redusert ressursbruk og en ledelse som til enhver tid har oversikt over hvor kommunen står.
Automatiserte risikovurderinger gir mer presise og oppdaterte analyser, samtidig som ansatte kan bruke energien på det som faktisk gir verdi: å styrke barrierer, prioritere riktige tiltak og redusere reell risiko for kommunen. Jeg er overbevist om at dette er den eneste bærekraftige veien videre. Kommuner og virksomheter bør bruke KI til å løfte risikostyring fra tunge manuelle prosesser til en kombinasjon av automatisering og målrettet faglig innsats.
Kommuner i Norge står overfor et omfattende krav til risikovurderinger innen både personvern og IKT-sikkerhet. De skal vurdere risiko for tjenestene de utfører, for systemer de benytter eller anskaffer, og gjennomføre DPIA der det er påkrevd. Med 357 kommuner som alle må gjøre dette hver for seg, blir belastningen enorm. I praksis er det ikke gjennomførbart på en effektiv måte, og det tar verdifulle ressurser fra selve tjenesteproduksjonen.
Med moderne teknologi finnes det nå bedre løsninger. Kunstig intelligens gjør det mulig å automatisere risikovurderinger basert på kommunens faktiske status innen personvern og IKT-sikkerhet. Jeg har erfaring både som programvareutvikler, rådgiver og personvernombud for kommuner, og har gjennom disse rollene sett utfordringene fra alle sider – både de tekniske, organisatoriske og praktiske. De siste årene har jeg sett hvordan KI åpner helt nye muligheter. Dersom vi har tilgang til riktig informasjon – hvilke farer som finnes, hvilke barrierer som skal hindre eller redusere konsekvenser, og hvor det finnes sårbarheter – kan selve risikovurderingen oppdateres automatisk.
Når barrierer legges til, fjernes eller svekkes, oppdateres risikoen kontinuerlig. Resultatet er et levende styringssystem hvor risikoen til enhver tid er oppdatert, og hvor oppmerksomheten rettes mot det som betyr noe: Er barrierene gode nok? Hvor er hullene? Hvilke tiltak gir størst effekt?
Dette betyr ikke at manuelle prosesser mister verdi. Tvert imot har selve prosessen med å diskutere og vurdere risiko stor betydning. Den skaper eierskap, forståelse og innsikt som KI ikke kan erstatte. Men erfaringen er tydelig: De fleste kommuner rekker ikke å gjennomføre så mange risikovurderinger som regelverket forutsetter. Prosessene er tidkrevende, ressurskrevende, og ofte blir de enten forsinket eller svært forenklet.
Derfor handler automatisering om å frigjøre tid til det som faktisk reduserer risikoen. I dag brukes enorme ressurser på å finne ut hvordan risikovurderingene skal gjøres og på å gjennomføre dem – prosesser som er svært tidkrevende. Dersom grunnarbeidet automatiseres, kan fagpersoner i stedet bruke tiden sin på det som gir effekt: å iverksette tiltak som styrker sikkerheten, lukker avvik og forbedrer barrierene.
Samtidig står kommunene overfor mange av de samme utfordringene. Tilgangsstyring, logging, opplæring, leverandøroppfølging og etterlevelse av GDPR, NSM, Normen og NIS2 er like relevant på tvers av landet. Risikobildet er i stor grad felles. Når utfordringene er like, kan også store deler av risikovurderingen standardiseres, gjenbrukes og automatiseres – og bare justeres for lokale forhold der det faktisk er nødvendig.
Dette gir et viktig skifte: fra statiske øyeblikksbilder til kontinuerlig risikostyring. I stedet for å gjøre én vurdering i året som raskt blir utdatert, kan styringssystemet bevege seg i en kontinuerlig sløyfe: evaluering → risiko → tiltak → oppdatert status. Resultatet er ikke bare bedre treffsikkerhet, men også dramatisk redusert ressursbruk og en ledelse som til enhver tid har oversikt over hvor kommunen står.
Automatiserte risikovurderinger gir mer presise og oppdaterte analyser, samtidig som ansatte kan bruke energien på det som faktisk gir verdi: å styrke barrierer, prioritere riktige tiltak og redusere reell risiko for kommunen. Jeg er overbevist om at dette er den eneste bærekraftige veien videre. Kommuner og virksomheter bør bruke KI til å løfte risikostyring fra tunge manuelle prosesser til en kombinasjon av automatisering og målrettet faglig innsats.
