Intro
Hos copilotkursus.dk ser vi kunstig intelligens (AI) som en enorm mulighed for at gøre hverdagen lettere. Mange arbejdsopgaver kan optimeres, og nye løsninger kan opstå, men hvis vi kan ikke ignorere datasikkerhed og Microsoft Copilot. Særligt med teknologier som Microsoft Copilot, hvor AI griber ind i Office-dokumenter og M365-økoystemet, er det vigtigt, at brugen er både lovlig og forsvarlig.
Vi har mødt mange ledere og it-folk, der elsker AI’s potentiale, men som samtidig frygter at overtræde GDPR. De er i tvivl, om AI-løsninger kan slippe fortrolige oplysninger løs, eller om AI kan forstærke skævheder i data. Derfor har vi lavet en kæmpe gennemgang, som du nu sidder med. Vi håber, den vil hjælpe dig med at navigere i en verden, hvor databeskyttelse og nyskabelse skal gå hånd i hånd. Vi vil især fokusere på datasikkerhed og Microsoft Copilot, så du ser, hvordan AI og privatliv går hånd i hånd.
I denne tekst dykker vi dybt ned i datasikkerhed, etisk AI og regulativer som GDPR. Formålet er at give en helhedsforståelse af, hvordan du bedst beskytter privatlivet, respekterer love og samtidig udnytter AI’s kræfter. Måske er du projektleder i en mellemstor virksomhed. Eller du er en it-chef, der vil gøre dine systemer AI-parate. Eller du er i marketing og drømmer om at bruge AI til personaliserede kundemails. Uanset din baggrund tror vi, at du kan finde inspiration her. 
Baggrunden for AI og dens historie i relation til datasikkerhed
AI er ikke et nyt fænomen. Allerede i 1950’erne forsøgte forskere at lave computere, der kunne “tænke.” De var dog begrænset af datidens hardware. Skiftet indtraf, da regnekraften blev billig, og data eksploderede i volumen. Pludselig kunne man træne modeller på enorme datasæt. Og computere kunne forudsige eller generere tekst med en overraskende kvalitet.
Samtidig med AI-boomet kom en stigende bevidsthed om privatliv. Man har set eksempler, hvor firmaer opsnappede brugernes data, uden at brugerne var klar over det. Nogle firmaer brugte data til at skabe “profilering” af mennesker – til alt fra målrettede annoncer til politiske kampagner. Cambridge Analytica-skandalen i sin tid viste, at teknologisk udvikling kan gå i en uheldig retning, hvis ingen holder øje med etikken.
Da EU vedtog GDPR (Databeskyttelsesforordningen), fik vi en lov, der satte borgeren i centrum. Nu havde forbrugere ret til fx at få indsigt i data, at få slettet data og at blive oplyst om formålene bag databehandling. Samtidig fik man strenge krav om sikkerhed og ansvar. Det blev en game-changer for firmaer, der håndterede persondata. Og med AI’s indtog måtte man pludselig se på, om AI var foreneligt med GDPR.
Fra Early AI til Datasikkerhed og Microsoft Copilot
I dag står vi et sted, hvor AI er blevet hverdagskost i alt fra streaminganbefalinger til mailskrivning. Tænk på Microsoft Copilot. Det er en integreret AI-assistent, der kan hjælpe i Word, Excel, Outlook osv. Den kan generere udkast til tekster, lave hurtige analyser og opsummere mødenoter. Men for at gøre det har den brug for adgang til dine dokumenter, dine kalendere og dine samtaler. Det er her, datasikkerhed og compliance kommer ind i billedet.
Siden GDPR’s ikrafttræden er der kommet flere eksempler på, at EU-landenes tilsynsmyndigheder håndhæver reglerne aktivt. Der er uddelt store bøder til firmaer, der ikke havde styr på data. Samtidig forbereder EU en ny AI-lov (AI Act), der vil klassificere AI i forskellige risikogrupper og stille nye krav. Mens USA’s tilgang er mere fragmenteret, går EU vejen med strenge regler fra centralt hold. Summen af alt dette er, at man skal være strategisk, hvis man vil bruge AI teknologier.
Vi hos copilotkursus.dk har derfor lagt mærke til, at man i danske virksomheder har en del spørgsmål. Vi hører fx: “Kan man overhovedet bruge Copilot, hvis vores firma håndterer personfølsomme data? Hvilke risici er der? Er det compliance-venligt at lade AI foreslå mailindhold?” Vores svar er, at AI fint kan bruges, men at der skal en god portion omtanke til.
Med denne historiske udvikling for øje bliver datasikkerhed og Microsoft Copilot omdrejningspunktet for resten af artiklen.
Teknisk indsigt i AI, med fokus på beskyttelse af data
AI-systemer fungerer ofte ved at man føder dem data, hvorefter de lærer mønstre. Jo flere data, desto bedre mønstre. Men mere data kan også betyde større risiko, hvis systemet får adgang til alt for mange personlige oplysninger.
Hvad er en stor sprogmodel?
En stor sprogmodel, fx GPT-4, er trænet på enorme tekstmængder. Den lærer at forudsige næste ord baseret på konteksten. I Microsoft Copilot er der en integration af sådan en LLM, men i et M365-miljø. Det vil sige, at modellen ikke blot har generel viden, men også kan se dine dokumenter, hvis du har givet den lov. Det skaber en unik personalisering, men også en ny sårbarhed.
Sikkerhedsforanstaltninger
For at undgå, at Copilot eller en anden AI-model utilsigtet sender data til de forkerte, bruger man kryptering og rollebaseret adgang. Kort fortalt: Hvis du som bruger ikke har ret til at se en bestemt mappe, vil AI’en ikke kunne vise dig indhold fra den. Det er grundlæggende “zero trust.” Man stoler ikke på brugeren eller AI’en, medmindre der er en klar godkendelse.
Samtidig bør man have logning af interaktioner, så man kan se, hvem der har bedt AI’en om hvad, og hvilke data AI har tilgået. Disse logfiler er vigtige, hvis Datatilsynet en dag banker på og spørger, hvordan man beskytter privatliv i praksis.
Dataminimering
GDPR insisterer på, at man ikke indsamler flere data, end man har brug for. Det kan være svært, når AI ofte kværner store mængder data for at blive klog. Men man kan tage en bevidst tilgang: Har vi egentlig brug for at lade AI se alle mails fra de sidste 10 år? Eller kan systemet nøjes med at se de sidste to måneders korrespondance? Jo mere vi begrænser data, desto mindre bliver risikoen for misbrug.
Etiske principper for AI: Hvorfor er det nødvendigt?
Man kunne fristes til at sige: “Bare følg loven, og alt er godt.” Men loven er ofte en minimumsstandard. Etik handler om at gøre det rigtige, også hvor loven ikke specificerer alt i detaljer. Inden for AI taler man ofte om fairness, gennemsigtighed, robusthed og ansvarlighed.
Fairness
Hvis AI fortsætter eksisterende fordomme (fx at en bestemt gruppe sjældent får lån eller jobtilbud), skaber det en uretfærdig verden. Virksomheder bør aktivt modvirke bias ved at teste og justere modeller. Man kan fx analysere output på tværs af køn eller etnicitet for at se, om der er markante forskelle, der ikke er sagligt begrundet.
Gennemsigtighed
Mennesker, som bliver “ramt” af en AI-beslutning, skal kunne få en form for forklaring. Det gælder især ved automatiske afgørelser om fx ansættelse eller kreditvurdering. Enhver, der interagerer med en AI, bør vide, at det er en computer, og ikke en menneskelig kollega, de taler med.
Robusthed
Systemet skal være robust over for fejl og forsøg på manipulation. Tænk på en bruger, der med vilje fodrer AI med forkerte data for at få en bestemt konklusion. Man bør have mekanismer, der fanger den slags forsøg eller i det mindste registrerer dem.
Ansvarlighed
Her er datasikkerhed og Microsoft Copilot et godt eksempel, for netop i M365-rammen kræves en etisk tilgang til alle persondata. Hvis noget går galt, hvem kan man holde ansvarlig? Det nytter ikke, at folk i organisationen peger på AI som en selvstændig part. Det er altid mennesker, der har udviklet, konfigureret eller valgt at bruge modellen. Organisationen bør have en klar ansvarsfordeling, så man ved, hvem der evaluerer, retter og lukker AI-funktioner, hvis det er nødvendigt.
Overblik over GDPR og andre EU-regler, inkl. AI Act
GDPR
GDPR stiller krav om lovgrundlag. Du må kun bruge persondata til AI, hvis du har samtykke, en legitim interesse eller en anden lovlig årsag. Du skal også have en oplysningspligt, så folk ved, at deres data bliver behandlet. Derudover er der dataminimering, datasikkerhed og formålsbegrænsning. Det er fundamentet for compliance i EU. 
AI Act
EU er ved at udvikle en ny AI-forordning, den såkaldte AI Act. Den vil inddele AI-systemer i fire kategorier ud fra risikoniveau:
- Uacceptabel risiko: Systemer der fx anvendes til masseovervågning, social scoring m.v. Forbudt.
- Høj risiko: Fx AI til ansættelsesbeslutninger eller kritisk infrastruktur. Skal leve op til stramme krav om gennemsigtighed, robusthed og dokumentation.
- Begrænset risiko: Fx chatbots, der skal oplyse brugerne om, at de taler med en maskine, men ellers ikke har store forpligtelser.
- Minimal risiko: Fx AI i computerspil eller spamfiltre. Næsten ingen krav.
AI Act supplerer GDPR ved at fokusere på selve AI-systemets kvalitet og potentielle skadevirkninger, uanset om de bruger persondata eller ej. For dem, der arbejder med Copilot, er det nok relevant at se, om ens brug falder i en “begrænset risiko”-zone. Høj risiko vil være tilfældet, hvis man lader Copilot vurdere fx ansættelseskandidater.
Microsoft Copilot: Praktisk eksempel på AI i M365
Copilot er en AI-assistent, der hjælper dig med opgaver i Office 365. Den kan fx læse en mailtråd og give dig en hurtig opsummering eller generere et Word-dokument ud fra stikord. Det sparer tid. Men systemet skal jo have adgang til dine mails og dokumenter for at skabe den form for assistance.
Hovedpointer
- Copilot kører på top af dine eksisterende M365-data.
- Brugeren skal have adgangsrettighed til et dokument, for at Copilot kan bruge det i svaret.
- Microsoft lover, at data ikke bruges til at træne den store, generelle model.
- Kryptering og ISO-standarder er implementeret, så sikkerheden er i orden, ifølge Microsoft.
Dét er ret betryggende, men det fritager ikke virksomheden fra at lave sine egne interne politikker. Fx bør man tage stilling til, om HR-afdelingen kan bruge Copilot til at opsummere personalefiler, eller om fortrolige dokumenter skal holdes helt ude af Copilot-sammenhæng.
Datahåndtering i Copilot: datasikkerhed og Microsoft Copilot i praksis
Når det handler om datasikkerhed og Microsoft Copilot, er det vigtigt at styre adgange og undgå at dele følsomme oplysninger i prompts. Hvordan kan man så styre, at Copilot ikke pludselig spytter en persons cpr-nummer ud i et chatfelt? Her er nogle forslag:
- DLP (Data Loss Prevention): Opsæt regler i M365, der opdager, hvis man forsøger at dele personnumre eller lignende i en prompt. Disse regler kan blokere eller advare brugeren.
- Brugeruddannelse: Fortæl medarbejderne, at de ikke bare må “kaste alt” i Copilot. Hvis en prompt inkluderer følsomme detaljer, kan det skabe udfordringer.
- Dokumentmærkning: Man kan mærke visse filer som “fortrolige,” og dermed lukke Copilot ude.
- Log og audits: Aktivér logning, så man kan se, hvem der har bedt Copilot om hvad. Hvis en bruger misbruger systemet, er det hurtigt at spore.
Dette sikrer, at Copilot forbliver et nyttigt værktøj, i stedet for at blive en sikkerhedsrisiko.
Hvordan man implementerer ansvarlig AI i virksomheder
Flere af disse strategier er direkte anvendelige, hvis I vil sikre datasikkerhed og Microsoft Copilot i jeres hverdag. Her kommer en række konkrete skridt, som vores erfaring viser, at mange overser:
- Lav en AI-politik: Beskriv, hvad AI må bruges til, og hvad der er no-go. Fx: “Vi bruger ikke AI til at behandle særligt følsomme oplysninger uden en DPIA.”
- Forankr det hos ledelsen: Ledelsen bør anerkende, at AI og datasikkerhed ikke blot er en it-opgave. Det kræver ressourcer at sikre compliance og løbende overvågning.
- Skab et tværfagligt team: Det kan være en blanding af it, jura, HR og kommunikation. De skal definere retningslinjer for brug og lave awareness-træning.
- Design: Privacy by design: Tænk privatliv ind, allerede når du vælger model, leverandør og dataopsætning.
- Test for bias: Lav testdatasæt og se, om output differentierer urimeligt.
- Hav en “Plan B”: Hvis AI fejler, eller hvis kunder klager, hvad gør I så? Lav en quick response-procedure.
- Evaluer løbende: AI er dynamisk. Data kan ændre sig, og lovgivningen kan udvikle sig. Gør det til en fast rutine at tjekke, om alt stadig er i overensstemmelse med regler og interne politikker.
Organisatoriske strategier for AI-compliance
Man kan sagtens være fremme i skoene med AI, selvom man har en “compliance first”-attitude. Det kræver blot en vis struktur:
- Tydelig governance: Måske har man et “AI-udvalg,” der godkender nye AI-projekter og sikrer, at DPIA’er er udført.
- Standard processer: Hav en fast checkliste, der skal gennemgås, før et nyt AI-værktøj rulles ud.
- Kompetenceudvikling: Sikkerhedsteamet bør kende AI-risici. Samtidig skal forretningsudviklere forstå GDPR og AI-lovkrav.
- Klar ansvarlighed: Peg en person ud, der har beføjelser til at stoppe et projekt, hvis man opdager store datasikkerheds- eller biasproblemer.
- Samtykke og kommunikation: Ved forbrugervendte AI-løsninger, informér folk om, at AI bruges. Giv dem ret til at sige nej, hvis dataindsamlingen går for vidt.
Dette lyder måske bureaukratisk, men i praksis kan det give ro i maven. Man undgår klager, man undgår kløgtløse brud på privatliv og bevarer en sund AI-kultur.
Innovation kontra databeskyttelse: De klassiske dilemmaer
Nogle klager over, at GDPR kvæler innovation, fordi man skal dokumentere og anmode om samtykke. Men reelt er GDPR designet til at beskytte folks rettigheder og sikre, at teknologien ikke løber løbsk. Har man en god model for privacy by design, kan man faktisk innovere frit, fordi man allerede har bygget datasikkerheden ind. På den måde kommer AI-løsninger ud hurtigere og mere modent, i stedet for at man retter klager undervejs. 
Konfliktscenarier
- Virksomheder vil gerne suge mest mulig data for at “forfine” AI. GDPR siger: “Kun det nødvendige.” Så man må definere, hvad der er nødvendigt.
- Man vil gerne lave hurtige pilotprojekter. Men DPIA kan tage tid. Løsningen kan være at køre en “mini-DPIA” parallelt, så man tidligt spotter de store risici.
- Ledelsen vil have alt muligt i skyen, men it-personalet peger på regulatoriske usikkerheder. Her kræver det dialog. Man kan ofte finde en teknisk løsning, der er acceptabel, hvis man investerer i den rigtige arkitektur.
Datasikkerhed og Microsoft Copilot – muligheder for både fiasko og succes
Fiasko: Et større internationalt selskab lavede en AI-chatbot til at svare på kunderelaterede spørgsmål. De glemte at begrænse dataindsamling, så chatbotten fik adgang til hele CRM-systemet. Det viste sig, at brugere kunne spørge chatbotten til fortrolige sager, og chatbotten svarede friskt. En kæmpe brøler. De måtte lukke chatbotten og fik en sanktion fra tilsynsmyndigheden.
Succes: Et mellemstort firma implementerede Copilot i sin M365-løsning, men begrænsede Copilot til at arbejde med særlige mapper, der ikke rummede følsomme data. Samtidig kørte de workshops, hvor alle lærte at skrive “prompts,” der ikke blotser kundedata. De lavede endda en sektion i personalepolitikken, der forklarede, hvornår man måtte bruge Copilot. Efter 6 måneder meldte de om stor tidsbesparelse, næsten ingen klager om forkert dataadgang og generel tilfredshed. De havde endda Datatilsynet på besøg, som sagde god for setup’et.
Fremtidsperspektiver: hvordan datasikkerhed og Microsoft Copilot spiller sammen
Fremover vil datasikkerhed og Microsoft Copilot formentlig udvikle sig sammen, i takt med at lovgivningen bliver tydeligere. AI vil kun få mere indflydelse. Med Cloud Computing og 5G bliver realtidsløsninger mulige i større skala. Microsoft Copilot vil helt sikkert få endnu flere features, og EU’s AI Act vil definere nye rammer for, hvordan man må bruge og teste AI. For virksomheder betyder det: Man kan ikke sidde på hænderne. Man må udvikle en robust AI-strategi, der favner alt fra datasikkerhed til etiske overvejelser.
Praktisk tjekliste
- Omfavn “privacy by design”: Lad ikke datasikkerhed være en eftertanke.
- Definér AI-roller: Hvem i organisationen har ret til at opdatere AI-løsningen, hvem har ret til at slukke for den, hvis problemer opstår?
- Opdatér løbende: Både software og interne retningslinjer. Loven udvikler sig.
- Kommunikér til brugerne: Både internt og eksternt. Folk vil vide, at de interagerer med en AI, og at deres data er i trygge hænder.
- Overvåg output: Tjek for bias eller “uheldige” mønstre. Hvis AI begynder at opføre sig skævt, justér.
Table: Kort oversigt over de 5 mest kritiske datasikkerhedsinitiativer
| Initiativ | Formål | Hvem driver det? | Frekvens / Tidshorisont |
| DLP-regler i M365 | Hindre følsomme data i at lække | IT-sikkerhedsteam | Løbende justering |
| Månedlig prompt-audit | Tjekke, hvilke prompts der bruges | AI Compliance Manager | 1 x pr. måned |
| DPIA for nye AI-projekter | Opdage risici tidligt | Juridisk afdeling | Før projektstart |
| Loggennemgang | Se om adgange er korrekte | IT + ledelse | Hver kvartal |
| Workshop i AI-etik | Uddanne medarbejdere | HR + AI ansvarlig | 2 x årligt |
Disse initiativer er vores bud på, hvordan man strukturerer en AI-sikkerhedskultur uden at kvæle innovation. Nogle mener, det er meget administrativt. Men i praksis giver det en rygrad, så man ikke pludselig løber ind i store problemer.
Afrunding og refleksion
Datasikkerhed, etik og GDPR ved AI og Microsoft Copilot er ikke et “quick fix.” Det kræver en helhedsindsats, hvor mennesker, teknologi og politikker spiller sammen. Hos copilotkursus.dk har vi set, at organisationer, der tager disse forhold alvorligt fra starten, opnår bedre resultater med AI. De får færre sager om datasvigt, mindre modstand fra medarbejdere og større kundetillid.
Samtidig er brugen af AI – særligt i M365-universet – en unik chance for at løfte produktiviteten. Man kan spare tid på trivielle opgaver, generere bedre dokumenter og få smartere analyser. Men man bør altid huske, at AI er et værktøj. Beslutningsansvaret skal ligge hos mennesker, og datasikkerhed skal være en integreret del af arbejdsgangene.
For at opsummere:
- Overhold GDPR’s principper (lovlighed, dataminimering, oplysningspligt).
- Sørg for retfærdighed og gennemsigtighed i AI.
- Kig på Copilots opsætning, så brugere ikke ser data, de ikke bør se.
- Undgå, at data forlader “sikre” rammer, med mindre du har tilladelse.
- Skab en intern AI-kultur, der favner både innovation og privatlivsbeskyttelse.
Vi tror, at netop denne balance – mellem teknisk fremsyn og etisk omtanke – vil definere fremtidens succes med AI. Og hvis man står på en solid compliance-platform, er det lettere at skalere nye AI-projekter. Man slipper for bekymringer om lovbrud, og man viser kunder og partnere, at man kan håndtere teknologien ansvarligt.
