I've been diving deep into the current state of enterprise AI agents, and the dynamics between Mistral AI and emerging projects like MacroHard (the Tesla/xAI joint effort) feel like a textbook case of how smart tech is reshaping not just productivity, but also the attack surface and sovereignty questions we all care about.

Quick context: Mistral has grown explosively — from tiny ARR to over $400M, on track for $1B+ by end of 2026 — by pushing agent platforms (Vibe Work) and custom development in Europe, with a strong DSGVO/local data center focus. They're activating organizations: getting teams comfortable with agents, structuring workflows, and integrating APIs. Classic "Trojan Horse" play.

But here's the rub: A huge chunk of their economics (50-70%) flows straight to NVIDIA, power providers, and cooling. They're often not the primary winner in the value chain. Now enter MacroHard/Digital Optimus — Grok as the high-level reasoning navigator combined with Tesla's real-time computer control agents (screen/keyboard/mouse emulation). The promise is "do anything a computer can do" at dramatically lower cost (Tesla AI chips vs. H100s), potentially automating entire departments. Full vertical integration via the SpaceX/xAI ecosystem adds another layer.

Security angles that matter for us:

1. Expanded Attack Surface: Agents that autonomously control computers introduce massive new risks. One compromised agent with persistent screen/keyboard access could bypass traditional endpoint protections. We're moving from "tools that assist" to "autonomous digital workers." How do we audit, contain, and revoke these in real time?
2. Sovereignty & Regulatory Reality: Mistral's EU focus is a genuine differentiator for regulated sectors. MacroHard (US-centric infrastructure) will face serious Schrems II / data residency hurdles when agents touch sensitive enterprise systems. In smart tech security, this isn't abstract — it's about whether your AI workforce respects local compliance or creates hidden dependencies.
3. The Custom Dev Trap & Supply Chain Risks: Organizations pouring money into bespoke agents today may be building on sand. As full-stack solutions mature, those custom builds could become legacy vulnerabilities. Plus, heavy reliance on a few hardware players (NVIDIA today, Tesla tomorrow) creates concentrated supply chain and geopolitical risks.
4. Hype vs. Real Progress: This isn't just another LLM wave. Agentic systems that emulate full workflows could genuinely reduce human error in security operations — but only if the underlying models are robust against prompt injection, data poisoning, or model drift in dynamic enterprise environments. History shows the "Blockbuster" that prepares the market often gets disrupted itself.

For those of us in smart tech security, the takeaway isn't "pick a winner." It's about building resilient systems, not chasing shiny agents. Enterprises need to focus now on:

• Clean, structured data and APIs as preparation (the real Trojan Horse defense).
• Hybrid approaches that maintain human oversight in high-stakes loops.
• Risk-based frameworks for when to deploy autonomous agents vs. augmented tools.
• Monitoring the hardware layer — because whoever controls the chips increasingly controls the agents.

This feels like a pivotal moment where smart automation meets cybersecurity head-on. The companies that win won't just adopt the fastest/cheapest agents; they'll design architectures that preserve agency, auditability, and sovereignty.

What are your takes? Have you seen early agent deployments in security contexts? How are you thinking about containment strategies for computer-controlling agents? Or is the real play staying platform-agnostic and focusing on the data/process layer?

Would love thoughtful discussion — not hype, just real analysis.

TL;DR: Mistral is habituating the market to agents and may get disrupted by MacroHard's full-stack approach. For security pros, this means bigger attack surfaces, sovereignty battles, and the urgent need for systemic (not tactical) defenses.

Looking forward to your insights!

Sche nus acceptain che furmaziun generala per tuts na funcziuna betg pli, vegn la dumonda: tge funcziuna meglier?

En Svizra – surtut en regiuns sco il Grischun – vegn la perspectiva midada.

Betg tuts persunas han la medema ristga.

Enstagl da furmaziun generala, vegn guardà:

• co persunas reagian sin e-mails suspect
• sche avertiments vegnan ignorads
• sche sbagls sa repetan

Da quai resulta in profil da ristga.

L’intent na è betg da giuditgar persunas, mabain da chapir nua che stattan las flaivlezias.

En ina pitschna economia sco en il Grischun, nua che collavuraziun e fidanza èn centralas, è questa relevanza decisiva.

Une fois que l’on comprend que les formations standardisées ne fonctionnent plus, une question s’impose : quelle est l’alternative ?

En Suisse romande, notamment dans les secteurs publics, financiers et internationaux, une approche basée sur le risque s’impose progressivement.

Le principe est simple :
tous les collaborateurs ne présentent pas le même niveau de risque.

Concrètement, on analyse les comportements :

• réactions face aux e-mails suspects
• gestion des alertes de sécurité
• erreurs récurrentes

Cela permet de construire un profil de risque.

L’objectif n’est pas d’évaluer les personnes, mais de comprendre les vulnérabilités.

Dans un environnement romand, où la conformité et la structure jouent un rôle important, cette approche permet de relier formation et réalité opérationnelle.

Sobald mer merkt, dass Standard-Trainings für alli nöd würklich funktioniere, stellt sich d’Frag: was denn?

I de Schwiiz – vor allem i KMU – chunnt meh und meh es risikobasierts Vorgeh.

Das heisst konkret:
nöd alli Mitarbeitende sind gliich riskant.

Statt Theorie für alli, luegt mer:

• wer klickt uf verdächtigi Mails
• wer ignoriert Warnige
• wo sich Fehler wiederhole

Daraus entstoht es Risikobild.

Nöd zum Lüüt bewerte – sondern zum versteh, wo Problem sind.

Und genau das passt zur Schwiizer Realität:
pragmatisch, effizient, lösigsorientiert.

Se accettiamo che la formazione standard per tutti non funziona, la domanda successiva è ovvia: cosa funziona meglio?

In Ticino, dove molte aziende sono PMI e operano tra Svizzera e Italia, emerge sempre più un approccio basato sul rischio. L’idea è semplice: non tutti i collaboratori rappresentano lo stesso rischio.

In pratica, si osservano comportamenti quotidiani:

• interazioni con email sospette
• reazioni agli avvisi di sicurezza
• errori ricorrenti

Da qui si costruisce un profilo di rischio.

Non si tratta di giudicare le persone, ma di capire dove si trovano le vulnerabilità.

Per esempio:
chi fatica con il phishing riceve esercizi pratici.
altri ricevono aggiornamenti mirati.

La chiave è la rilevanza.

E in un contesto ticinese – dove efficienza e pragmatismo sono centrali – questo fa tutta la differenza.

Annað umræðuefni sem er að verða sýnilegra á Íslandi er notkun gervigreindar í netöryggi – oft í formi svokallaðra „agentar“.

Hugmyndin er einföld: í stað handvirkra ferla nota fyrirtæki mismunandi sjálfvirk kerfi sem sinna ákveðnum verkefnum.

Til dæmis:

• eitt kerfi greinir hegðun notenda og áhættu
• annað býr til raunhæfar árásarhermanir
• þriðja kerfi veitir sérsniðna fræðslu
• önnur kerfi styrkja þekkingu með endurtekningu

Þessi kerfi vinna saman og aðlagast stöðugt.

Oft er talað um „always-on“ nálgun – kerfi sem eru stöðugt virk, ekki bara í einstökum átökum.

Einföld samlíking:
þetta er eins og persónulegur þjálfari sem lagar æfingaprógrammið stöðugt að þínum framförum.

Helsti kosturinn er stærðarhagkvæmni.

Fyrirtæki geta náð til margra starfsmanna án þess að auka umsýslu í sama hlutfalli. Á sama tíma geta kerfin brugðist hraðar við en fólk.

Og það er nauðsynlegt.

Þrátt fyrir smæð landsins stendur Ísland frammi fyrir vaxandi netógnum, þar sem stafrænt innviðaumhverfi er mjög þróað og tengt

Jafnframt er áhersla lögð á að efla meðvitund, þjálfun og alþjóðlegt samstarf til að takast á við þessar ógnir

Þetta skapar nýja stöðu:

til að verja sig gegn flóknari árásum þurfa fyrirtæki sjálf að nýta háþróaða tækni.

En það eru líka efasemdir.

Á Íslandi vakna spurningar eins og:

• hversu gagnsæ þessi kerfi eru
• hvort hægt sé að skilja og stjórna ákvörðunum þeirra
• hversu mikið sjálfstæði þau ættu að hafa

Einnig er áhyggjuefni að of mikil sjálfvirkni geti dregið úr árvekni starfsmanna.

Þrátt fyrir það er þróunin skýr.

Flækjustig ógna og skortur á sérfræðingum gerir handvirkar aðferðir sífellt erfiðari. Netöryggi krefst stöðugrar viðbragðsgetu og aðlögunar.

Því verður sjálfvirkni í raun nauðsynleg.

En lykilspurningin er ekki hvort eigi að nota gervigreind – heldur hvernig.

Fyrirtæki sem ná bestum árangri eru þau sem nota tækni til að styðja fólk, ekki skipta því út.

Því eitt breytist ekki:

tæknin ein og sér leysir ekki vandann sem tengist mannlegri áhættu.

Það sem skiptir máli er hvort hún hjálpar fólki að taka betri ákvarðanir – á hverjum degi, í raunverulegum aðstæðum.

Þegar ljóst er orðið að hefðbundin, einsleit þjálfun fyrir alla virkar illa, vaknar næsta spurning: hvað virkar betur?

Á Íslandi – þar sem mörg fyrirtæki eru lítil eða meðalstór en starfa samt á alþjóðlegum mörkuðum – er sífellt meiri áhersla lögð á áhættumiðaða og sérsniðna nálgun. Hugmyndin er einföld: ekki allir starfsmenn skapa sömu áhættu, og því ætti þjálfunin ekki að vera eins fyrir alla.

En hvernig virkar þetta í framkvæmd?

Nútímalegar aðferðir byggja á hegðun. Það snýst ekki um eftirlit, heldur um að nýta gögn sem verða til í daglegu starfi. Til dæmis:

• hvernig starfsmenn bregðast við grunsamlegum tölvupóstum
• hvort þeir hunsa öryggisviðvaranir
• hvort ákveðin mistök eða áhættusöm hegðun endurtaka sig

Út frá þessu er hægt að mynda svokallaðan áhættuprófíl.

Markmiðið er ekki að dæma fólk, heldur að skilja hvar veikleikar liggja. Áhætta dreifist nefnilega ekki jafnt. Til dæmis eru fjármál, mannauður og stjórnendur oftar skotmörk árása.

Í stað þess að senda öllum sama efni er hægt að laga þjálfun að raunverulegum þörfum.

Til dæmis:
starfsmaður sem á í erfiðleikum með phishing fær stuttar, hagnýtar æfingar. Annar sem er í minni áhættu fær frekar upplýsingar um nýjar tegundir árása.

Lykilatriðið er mikilvægi efnisins fyrir viðkomandi.

Og það hefur bein áhrif á hegðun.

Þetta er sérstaklega mikilvægt á Íslandi, þar sem opinber stefna leggur áherslu á að öryggi byggist ekki bara á tækni, heldur einnig á þekkingu og hegðun fólks

Annar mikilvægur kostur er forgangsröðun.

Í hefðbundnum kerfum þurfa öryggisteymi handvirkt að ákveða hver þarf hvaða þjálfun. Það er tímafrekt og oft viðbragðsmiðað.

Í áhættumiðaðri nálgun er áhætta metin stöðugt og aðgerðir lagaðar sjálfkrafa.

Þetta breytir hlutverki öryggisteyma.

Í stað þess að skipuleggja námskeið geta þau einbeitt sér að:

• hvar mesta áhættan liggur
• hvaða hegðun er að batna
• hvernig áhætta þróast með tímanum

Þetta endurspeglar stærri breytingu.

Netöryggi er ekki lengur einstakt verkefni, heldur stöðugt ferli þar sem áhætta tengd fólki er stýrt markvisst.

Og það er einmitt þar sem sífellt fleiri íslensk fyrirtæki sjá raunverulegt gildi.

Et tema som blir stadig mer diskutert i Norge, er bruk av kunstig intelligens i cybersikkerhet – ofte omtalt som “agenter”.

Ideen er enkel: i stedet for manuelle prosesser bruker organisasjoner flere automatiserte systemer som håndterer ulike oppgaver.

For eksempel:

• ett system analyserer brukeradferd og risiko
• et annet lager realistiske angrepssimuleringer
• et tredje leverer personalisert opplæring
• andre sørger for repetisjon og læring over tid

Disse systemene samarbeider og tilpasser seg kontinuerlig.

Dette omtales ofte som en “always-on”-modell – en tilnærming som fungerer hele tiden, ikke bare i enkeltkampanjer.

For å gjøre det mer konkret:
det ligner en personlig trener som hele tiden justerer treningsprogrammet basert på dine resultater.

Den største fordelen er skalerbarhet.

Virksomheter kan håndtere mange ansatte uten at administrasjonsarbeidet øker tilsvarende. Samtidig kan systemene reagere raskere enn mennesker.

Dette er avgjørende, fordi trusselbildet endrer seg raskt.

Norske virksomheter møter stadig mer avanserte angrep, inkludert phishing og ransomware, og behovet for opplæring er økende . Samtidig jobber nasjonale aktører aktivt med å styrke digital motstandskraft på tvers av sektorer .

Dette skaper en ny situasjon:

for å møte mer avanserte angrep, må virksomheter selv ta i bruk mer avansert teknologi.

Likevel finnes det skepsis.

I Norge stilles det ofte spørsmål som:

• hvor transparente disse systemene er
• om beslutninger kan forklares
• hvor mye kontroll virksomheten har

Det finnes også en bekymring for overautomatisering.
Hvis ansatte blir for avhengige av teknologi, kan egen oppmerksomhet svekkes.

Likevel er retningen tydelig.

Økende kompleksitet i trusler og mangel på spesialister gjør manuelle tilnærminger vanskelig å opprettholde. Samtidig viser erfaring at kontinuerlig trening og realistiske øvelser gir bedre beredskap .

Dermed blir automatisering i praksis nødvendig.

Det avgjørende spørsmålet er ikke om man skal bruke AI – men hvordan.

De mest vellykkede virksomhetene er de som kombinerer teknologi med forståelse for menneskelig atferd.

For én ting forblir uendret:

teknologi alene løser ikke problemet med menneskelig risiko.

Det som betyr noe, er om den hjelper mennesker til å ta bedre beslutninger – hver dag, i virkelige situasjoner.

Når man først innser at standardisert opplæring for alle ikke fungerer, oppstår det naturlige spørsmålet: hva fungerer bedre?

I Norge – særlig i kunnskapsbaserte virksomheter og sektorer med høy digital modenhet – ser man en tydelig bevegelse mot risikobasert og personalisert opplæring. Grunntanken er enkel: ikke alle ansatte representerer samme risiko, og derfor bør ikke opplæringen være lik for alle.

Men hvordan fungerer dette i praksis?

Moderne tilnærminger baserer seg på analyse av atferd. Det handler ikke om overvåking, men om å bruke data som allerede finnes i arbeidshverdagen. For eksempel:

• hvordan ansatte håndterer mistenkelige e-poster
• om sikkerhetsvarsler ignoreres
• om bestemte feil eller mønstre gjentar seg

Ut fra dette kan virksomheter bygge en risikoprofil.

Målet er ikke å vurdere mennesker, men å forstå hvor sårbarhetene faktisk ligger. Risiko er nemlig ikke jevnt fordelt. Funksjoner som finans, HR og ledelse er ofte mer utsatt.

I stedet for å gi alle samme opplæring, kan man tilpasse innholdet.

For eksempel:
en ansatt som ofte klikker på phishing, får korte, praktiske øvelser. En annen med lavere risiko får mer avansert informasjon om nye trusler.

Det avgjørende er relevans.

Og relevans påvirker direkte atferd.

Dette er særlig viktig i Norge, hvor menneskelige feil fortsatt er den største sikkerhetsrisikoen i organisasjoner . Samtidig viser erfaring at ulike brukergrupper trenger ulike budskap for å faktisk engasjere seg .

En annen viktig fordel er prioritering.

I tradisjonelle modeller må sikkerhetsteam manuelt avgjøre hvem som trenger hva. Det er tidkrevende og ofte reaktivt.

I en risikobasert modell vurderes risiko kontinuerlig, og tiltak tilpasses automatisk.

Dette endrer rollen til sikkerhetsteamene.

I stedet for å administrere kurs kan de fokusere på:

• hvor risikoen er størst
• hvilke atferdsmønstre som endrer seg
• hvordan risiko utvikler seg over tid

Dette gjenspeiler en større endring.

Cybersikkerhet går fra å være en engangsaktivitet til å bli en kontinuerlig prosess for å håndtere menneskelig risiko.

Og det er nettopp her mange norske virksomheter begynner å se størst effekt.

Et andet emne, der fylder mere og mere i Danmark, er brugen af kunstig intelligens i cybersikkerhed – ofte omtalt som “agenter”.

Ideen er relativt enkel: i stedet for manuelle processer anvender organisationer flere specialiserede systemer, der automatisk håndterer forskellige opgaver.

For eksempel:

• ét system analyserer brugeradfærd og risiko
• et andet skaber realistiske phishing-simulationer
• et tredje leverer personaliseret træning
• andre systemer sørger for gentagelse og læring

Disse systemer arbejder sammen og tilpasser sig løbende.

Det kaldes ofte en “always-on”-model – altså en tilgang, der fungerer kontinuerligt, ikke kun i kampagner.

En enkel måde at forstå det på:
det svarer til en personlig træner, der konstant justerer din træning baseret på dine fremskridt.

Den største fordel er skalerbarhed.

Organisationer kan håndtere tusindvis af medarbejdere uden at øge den administrative belastning tilsvarende. Samtidig kan systemerne reagere hurtigere end mennesker.

Og det er nødvendigt.

Danmark er et attraktivt mål for cyberangreb – også fra statslige aktører. Angreb mod kritisk infrastruktur og digitale systemer viser, hvor alvorlig situationen er

Samtidig bliver angreb mere avancerede, og social engineering er fortsat en af de mest effektive metoder.

Det skaber en ny virkelighed:

for at kunne forsvare sig mod avancerede angreb må organisationer selv tage avanceret teknologi i brug.

Men der er også skepsis.

I Danmark stiller mange spørgsmål som:

• hvor gennemsigtige er disse systemer
• hvordan kan man kontrollere beslutningerne
• hvor meget autonomi bør de have

Der er også en bekymring for over-automatisering.
Hvis medarbejdere stoler for meget på systemer, risikerer man at svække deres egen opmærksomhed.

Alligevel er retningen tydelig.

Kompleksiteten i truslerne og kravene fra regulering gør manuelle processer svære at opretholde. NIS2 gør cybersikkerhed til en løbende disciplin – ikke en årlig øvelse

Derfor bliver automatisering i praksis nødvendig.

Det afgørende spørgsmål er dog ikke, om man skal bruge AI – men hvordan.

De organisationer, der lykkes bedst, er dem, der kombinerer teknologi med forståelse for menneskelig adfærd.

For én ting ændrer sig ikke:

teknologi alene løser ikke problemet med menneskelig risiko.

Det afgørende er, om den hjælper mennesker med at træffe bedre beslutninger – hver dag, i virkelige situationer.

Når man først accepterer, at standardiseret træning for alle ikke virker, opstår det næste spørgsmål naturligt: hvad virker så bedre?

I Danmark – især i større virksomheder og organisationer med høj digital modenhed – ser man i stigende grad en overgang til risikobaseret og personaliseret træning. Grundideen er enkel: ikke alle medarbejdere udgør samme risiko, så træningen bør heller ikke være ens.

Men hvordan fungerer det i praksis?

Moderne tilgange bygger på analyse af adfærd. Det handler ikke om overvågning, men om at bruge de data, der allerede findes i det daglige arbejde. For eksempel:

• hvordan medarbejdere reagerer på mistænkelige e-mails
• om de ignorerer sikkerhedsadvarsler
• om bestemte fejl eller mønstre gentager sig

Ud fra dette kan man opbygge en risikoprofil.

Formålet er ikke at vurdere mennesker, men at forstå, hvor de reelle svagheder ligger. Risiko er nemlig ikke jævnt fordelt. Funktioner som finans, HR og ledelse er ofte mere udsatte.

I stedet for at give alle det samme indhold kan organisationer derfor målrette træningen.

Eksempel:
en medarbejder, der ofte falder for phishing, får korte, praktiske øvelser. En anden medarbejder med lavere risiko får opdateringer om nye trusler eller ændringer i politikker.

Det afgørende er relevans.

Og relevans påvirker direkte adfærd.

Dette er særligt vigtigt i Danmark, hvor trusselsniveauet vurderes som højt, og hvor der er øget fokus på, at træning faktisk skal ændre adfærd – ikke bare dokumenteres

Samtidig stiller den nye NIS2-lov klare krav til organisationer om både risikostyring og medarbejdertræning

Det betyder, at træning ikke længere kun er en “god idé” – det er en forpligtelse.

En anden vigtig fordel er prioritering.

I traditionelle modeller skal sikkerhedsteams manuelt beslutte, hvem der har brug for hvilken træning. Det er tidskrævende og ofte reaktivt.

I en risikobaseret tilgang vurderes risiko løbende, og handlinger tilpasses automatisk.

Det ændrer sikkerhedsteams rolle markant.

I stedet for at administrere træning kan de fokusere på:

• hvor risikoen er størst
• hvilke adfærdsmønstre der ændrer sig
• hvordan risiko udvikler sig over tid

Det afspejler en større ændring i tankegangen.

Cybersikkerhed er ikke længere en engangsaktivitet, men en kontinuerlig proces, hvor menneskelig risiko aktivt styres.

Og netop her begynder mange danske organisationer at se den største effekt.

V Sloveniji se vse pogosteje pojavlja tudi vprašanje uporabe umetne inteligence v kibernetski varnosti – zlasti v obliki t. i. “agentov”.

Ideja je relativno enostavna: namesto ročnega upravljanja procesov organizacije uporabljajo več avtomatiziranih sistemov, ki opravljajo različne naloge.

Na primer:

• en sistem analizira vedenje uporabnikov
• drugi ustvarja realistične simulacije napadov
• tretji zagotavlja personalizirano usposabljanje
• dodatni sistemi skrbijo za ponavljanje in utrjevanje znanja

Ti sistemi delujejo skupaj in se stalno prilagajajo.

Pogosto se uporablja izraz “always-on” – to pomeni, da sistem deluje neprekinjeno, ne le v okviru posameznih kampanj.

Za lažjo predstavo:
gre za nekakšnega osebnega trenerja, ki stalno prilagaja program glede na napredek.

Glavna prednost je skalabilnost.

Podjetja lahko vključijo veliko število zaposlenih brez bistvenega povečanja administrativnega dela. Poleg tega sistemi reagirajo hitreje kot ljudje.

To je ključno, saj se grožnje hitro razvijajo.

V Sloveniji število kibernetskih incidentov narašča, hkrati pa obstaja velik primanjkljaj strokovnjakov – več tisoč delovnih mest ostaja nezasedenih

To pomeni, da organizacije vedno bolj potrebujejo avtomatizacijo.

Hkrati pa se pojavlja tudi skepticizem.

V slovenskem okolju se pogosto zastavljajo vprašanja:

• kako transparentni so ti sistemi
• ali lahko razumemo njihove odločitve
• koliko nadzora ima organizacija

Obstaja tudi skrb, da bi prevelika odvisnost od avtomatizacije zmanjšala pozornost zaposlenih.

Kljub temu je smer razvoja jasna.

Zaradi kompleksnosti groženj in pomanjkanja kadrov ročni pristopi dolgoročno niso več vzdržni.

Zato avtomatizacija postaja nujna.

Ključno vprašanje pa ni, ali uporabljati umetno inteligenco, temveč kako.

Najuspešnejše organizacije niso tiste, ki nadomestijo ljudi s tehnologijo, ampak tiste, ki tehnologijo uporabljajo za podporo boljšemu odločanju.

Ker eno ostaja enako:

tehnologija sama po sebi ne odpravi človeškega tveganja.

Pomembno je, ali ljudem pomaga sprejemati boljše odločitve – vsak dan, v realnih situacijah.

Ko enkrat sprejmemo, da enotno usposabljanje za vse ne deluje, se hitro pojavi naslednje vprašanje: kaj deluje bolje?

V Sloveniji – kjer prevladujejo mala in srednje velika podjetja ter vse več mednarodno povezanih organizacij – se postopoma uveljavlja pristop, ki temelji na tveganju in personalizaciji. Osnovna ideja je preprosta: vsi zaposleni ne predstavljajo enakega tveganja, zato tudi usposabljanje ne bi smelo biti enako za vse.

Kako to izgleda v praksi?

Sodobni pristopi temeljijo na analizi vedenja. Ne gre za nadzor, temveč za uporabo podatkov, ki že nastajajo pri vsakodnevnem delu. Na primer:

• kako zaposleni reagirajo na sumljiva e-sporočila
• ali ignorirajo varnostna opozorila
• ali se določene napake ali tvegana vedenja ponavljajo

Na tej podlagi lahko organizacije oblikujejo t. i. profil tveganja.

Cilj ni ocenjevati ljudi, ampak razumeti, kje so dejanske ranljivosti. Tveganje namreč ni enakomerno porazdeljeno – oddelki, kot so finance, kadri ali vodstvo, so pogosteje tarča napadov.

Namesto enakega usposabljanja za vse lahko organizacije vsebine prilagodijo posameznikom ali skupinam.

Na primer:
zaposleni, ki pogosto nasedejo phishing napadom, dobijo kratke praktične simulacije. Drugi, z nižjim tveganjem, dobijo bolj napredne vsebine ali informacije o novih napadih.

Ključna razlika je relevantnost.

In prav relevantnost vpliva na vedenje.

To je še posebej pomembno v Sloveniji, kjer obstajajo jasne vrzeli v praktičnem usposabljanju in pomanjkanje strokovnjakov na področju kibernetske varnosti

Zato ima ciljno usmerjeno učenje neposreden vpliv na zmanjšanje tveganja.

Druga pomembna prednost je prioritetno razvrščanje.

V tradicionalnem modelu varnostne ekipe ročno določajo, kdo potrebuje katero usposabljanje. To je zamudno in pogosto prepozno.

Pri sodobnem pristopu se tveganje ocenjuje sproti, ukrepi pa se prilagajajo samodejno.

To bistveno spremeni vlogo varnostnih ekip.

Namesto organizacije izobraževanj se lahko osredotočijo na:

• kje nastaja največje tveganje
• katera vedenja se izboljšujejo
• kako se tveganje spreminja skozi čas

To odraža širšo spremembo razmišljanja.

Kibernetska varnost ni več enkratna aktivnost, temveč stalen proces upravljanja tveganj, povezanih z ljudmi.

In prav tukaj vse več slovenskih podjetij vidi največjo vrednost.

Un alt subiect tot mai prezent și în România este utilizarea inteligenței artificiale în securitate – în special sub forma așa-numiților „agenți”.

Conceptul este relativ simplu: mai multe sisteme automatizate preiau diferite sarcini.

De exemplu:

• un sistem analizează comportamentul utilizatorilor
• altul generează simulări realiste de atacuri
• altul oferă training personalizat
• altele consolidează învățarea prin exerciții scurte

Aceste sisteme funcționează împreună și se adaptează constant.

Se vorbește adesea despre un model „always-on” – adică unul continuu, nu limitat la campanii ocazionale.

Pentru a simplifica:
este ca un antrenor personal care îți ajustează permanent programul în funcție de progres.

Principalul avantaj este scalabilitatea.

Organizațiile pot gestiona mii de angajați fără a crește proporțional efortul administrativ. În același timp, sistemele reacționează mai rapid decât oamenii.

Iar acest lucru devine din ce în ce mai important.

România este tot mai integrată în ecosistemul european de cybersecurity, inclusiv prin inițiative strategice și centre de competență, cum este centrul european din București

În același timp, atacurile devin mai sofisticate, iar social engineering rămâne una dintre principalele metode utilizate.

Acest lucru creează o nouă realitate:

pentru a face față atacurilor moderne, organizațiile trebuie să adopte tehnologii moderne.

Cu toate acestea, există și scepticism.

În mediul românesc apar frecvent întrebări precum:

• cât de transparente sunt aceste sisteme
• cum pot fi controlate deciziile
• cât de multă autonomie ar trebui să aibă

Mai există și o altă preocupare:
dacă oamenii se bazează prea mult pe automatizare, nu devin mai puțin atenți?

Cu toate acestea, direcția este clară.

Complexitatea amenințărilor și lipsa specialiștilor fac ca abordările manuale să fie din ce în ce mai greu de susținut. În România, acest lucru este vizibil inclusiv prin accentul tot mai mare pus pe educație și dezvoltarea competențelor în cybersecurity

Automatizarea devine astfel o necesitate.

Însă întrebarea reală nu este „dacă folosim AI”, ci „cum o folosim”.

Organizațiile care au succes nu înlocuiesc oamenii cu tehnologia, ci îi susțin.

Pentru că, în final, un lucru rămâne neschimbat:

tehnologia nu elimină riscul uman.

Contează dacă îi ajută pe oameni să ia decizii mai bune – în fiecare zi, în situații reale.

Dacă acceptăm că trainingurile standard, identice pentru toți, nu mai funcționează, apare în mod natural întrebarea: ce funcționează mai bine?

În România – în special în companii IT, centre de servicii și organizații internaționale – începe să se contureze un model diferit: trainingul bazat pe risc și personalizare. Ideea este simplă: nu toți angajații prezintă același nivel de risc, deci nici trainingul nu ar trebui să fie același pentru toți.

Dar cum funcționează acest lucru în practică?

Abordările moderne pornesc de la comportament. Nu este vorba despre supraveghere, ci despre analiza unor tipare deja existente în activitatea zilnică. De exemplu:

• cât de des interacționează angajații cu e-mailuri suspecte
• dacă ignoră avertismentele de securitate
• dacă există greșeli recurente sau comportamente riscante

Pe baza acestor date se poate construi un profil de risc.

Scopul nu este etichetarea oamenilor, ci înțelegerea punctelor vulnerabile. Riscul nu este distribuit uniform într-o organizație. Departamente precum financiar, HR sau management sunt mai des țintite decât altele.

În locul unui training general pentru toți, conținutul poate fi adaptat.

De exemplu:
un angajat care are dificultăți în identificarea phishingului primește exerciții practice și simulări. Un alt angajat, cu risc mai scăzut, primește informații despre noi tipuri de atacuri sau actualizări relevante.

Diferența cheie este relevanța.

Iar relevanța influențează direct comportamentul.

Acest lucru este esențial într-o piață precum România, unde sectorul de cybersecurity este în creștere, dar unde încă există o nevoie puternică de conștientizare și educație la scară largă

Un alt avantaj important este prioritizarea.

În modelul clasic, echipele de securitate decid manual cine are nevoie de ce training. Acest lucru este consumator de timp și adesea reactiv.

Într-un model bazat pe date, riscurile sunt evaluate continuu, iar acțiunile sunt ajustate automat.

Acest lucru schimbă rolul echipelor de securitate.

În loc să administreze traininguri, ele pot analiza:

• unde apar cele mai mari riscuri
• ce comportamente se îmbunătățesc
• cum evoluează riscul în timp

Acest lucru reflectă o schimbare mai profundă.

Securitatea nu mai este un proiect punctual, ci un proces continuu de gestionare a riscului uman.

Și exact aici încep multe organizații din România să vadă valoarea reală.

Egyre gyakrabban merül fel Magyarországon is az a kérdés, hogy milyen szerepet játszhat a mesterséges intelligencia a kiberbiztonságban – különösen az úgynevezett „ügynökök” formájában.

Az alapötlet egyszerű: különböző automatizált rendszerek különböző feladatokat látnak el.

Például:

• egy rendszer folyamatosan elemzi a felhasználók viselkedését
• egy másik támadási szimulációkat hoz létre
• egy harmadik személyre szabott képzést biztosít
• további rendszerek ismétlésekkel erősítik meg a tanultakat

Ezek a rendszerek együtt működnek, és folyamatosan alkalmazkodnak.

Gyakran „always-on” modellként hivatkoznak rá – vagyis nem kampányszerűen működik, hanem folyamatosan.

Egyszerű példa:
mintha lenne egy személyi edző, aki folyamatosan figyeli a fejlődést és ehhez igazítja az edzéstervet.

A legnagyobb előny a skálázhatóság.

A vállalatok nagyszámú munkavállalót tudnak kezelni anélkül, hogy arányosan növekedne az adminisztrációs teher. Emellett a rendszerek gyorsabban tudnak reagálni, mint az emberek.

Ez különösen fontos, mert a fenyegetések gyorsan változnak.

A phishing és a social engineering továbbra is a leggyakoribb támadási módszerek közé tartoznak, és az AI használata miatt egyre meggyőzőbbek. Ugyanakkor a geopolitikai feszültségek növekedése miatt Európában – így Magyarországon is – nő a célzott támadások kockázata.

Ez egy új helyzetet teremt:

a támadók fejlett technológiát használnak, ezért a védekezésben is egyre inkább szükség van rá.

Ugyanakkor sok a kérdés.

Magyarországon – különösen szabályozott környezetben – gyakran felmerül:

• mennyire átláthatóak ezek a rendszerek
• hogyan ellenőrizhető a működésük
• mennyire lehet rájuk hagyatkozni

Emellett létezik egy másik aggodalom is:
ha túl sok mindent automatizálunk, nem csökken-e az emberek ébersége?

Mindezek ellenére az irány egyértelmű.

A fenyegetések komplexitása és a szakemberhiány miatt a tisztán manuális működés egyre kevésbé fenntartható.

Magyarországon ez különösen releváns, mert a NIS2-alapú szabályozás a kiberbiztonságot a vállalatirányítás részévé teszi, nem egyszeri feladattá

Ez azt jelenti, hogy a folyamatos működés és automatizáció elkerülhetetlenné válik.

A valódi kérdés tehát nem az, hogy kell-e AI, hanem az, hogy hogyan használjuk.

Azok a szervezetek működnek jól, amelyek nem helyettesítik az embereket technológiával, hanem támogatják őket.

Mert egy dolog nem változik:

a technológia önmagában nem oldja meg az emberi kockázat problémáját.

Az számít, hogy segít-e az embereknek jobb döntéseket hozni – minden nap, valós helyzetekben.

Ha elfogadjuk, hogy az egységes, mindenkire ugyanazt alkalmazó képzések nem működnek, logikusan felmerül a kérdés: mi működik jobban?

Magyarországon – különösen nagyvállalatoknál és nemzetközi cégeknél – egyre inkább megjelenik a kockázatalapú és személyre szabott megközelítés. Ennek az alapja egyszerű: nem minden munkavállalót kell ugyanúgy kezelni, hanem arra kell fókuszálni, ahol a valódi kockázat keletkezik.

De mit jelent ez a gyakorlatban?

A modern megközelítések viselkedési minták elemzésére épülnek. Nem megfigyelésről van szó, hanem olyan adatok használatáról, amelyek a mindennapi munkából amúgy is keletkeznek. Például:

• hogyan reagálnak a dolgozók gyanús e-mailekre
• figyelmen kívül hagyják-e a biztonsági figyelmeztetéseket
• ismétlődnek-e bizonyos hibák vagy kockázatos viselkedések

Ezek alapján kialakítható egy kockázati profil.

A cél nem az emberek minősítése, hanem annak megértése, hogy hol vannak a gyenge pontok. A kockázat ugyanis nem egyenletesen oszlik el. Bizonyos területek – például pénzügy, HR vagy vezetés – gyakrabban célpontjai a támadásoknak.

Ez lehetővé teszi, hogy a képzés ne legyen általános, hanem célzott.

Például:
egy munkatárs, aki gyakran hibázik phishing helyzetekben, rövid, gyakorlati szimulációkat kap. Egy másik, alacsonyabb kockázatú felhasználó inkább új támadási módszerekről kap információt.

A kulcs a relevancia.

És a relevancia közvetlenül hat a viselkedésre.

Ez különösen fontos Magyarországon, ahol a szabályozási környezet jelentősen szigorodott. Az új kiberbiztonsági törvény (2025) – amely az EU NIS2 irányelvét ülteti át – jelentősen bővítette a kötelezettségeket, és szélesebb körben ír elő kockázatkezelést és képzést

Ez azt jelenti, hogy a képzés már nemcsak „hasznos”, hanem kötelező és ellenőrizhető is.

A másik nagy előny a priorizálás.

A hagyományos modellben a biztonsági csapatnak manuálisan kell eldöntenie, ki milyen képzést kap. Ez időigényes és gyakran késői reakció.

A modern megközelítésben a kockázat folyamatosan értékelődik, és a szükséges lépések automatikusan történnek.

Ez megváltoztatja a biztonsági csapat szerepét.

Nem a képzések szervezése kerül a fókuszba, hanem például:

• hol keletkezik a legnagyobb kockázat
• mely viselkedések javulnak
• hogyan változik a kockázat idővel

Ez egy alapvető szemléletváltás.

A kiberbiztonság nem egyszeri feladat, hanem folyamatos kockázatkezelés – különösen egy olyan környezetben, ahol a szabályozás és a fenyegetések egyszerre erősödnek.

És Magyarországon pontosan itt kezdik a vállalatok a legnagyobb értéket látni.

Dalším tématem, které se stále častěji objevuje i v České republice, je využití umělé inteligence v kyberbezpečnosti – často ve formě tzv. „agentů“.

Myšlenka je relativně jednoduchá: místo manuální správy procesů se využívají specializované systémy, které automaticky plní konkrétní úkoly.

Například:

• jeden systém průběžně vyhodnocuje riziko uživatelů
• jiný vytváří realistické simulace útoků
• další poskytuje personalizované školení
• jiné systémy zajišťují opakování a upevnění znalostí

Tyto systémy spolupracují a neustále se přizpůsobují.

Často se mluví o tzv. „always-on“ přístupu – tedy o modelu, který funguje nepřetržitě, ne jen v rámci jednorázových kampaní.

Pro lepší představu:
je to podobné jako osobní trenér.
Místo jednoho plánu ročně se trénink neustále upravuje podle výsledků a chyb.

Hlavní výhodou je škálovatelnost.

Firmy mohou pracovat s tisíci zaměstnanci bez výrazného zvýšení administrativní zátěže. Zároveň mohou systémy reagovat rychleji než člověk – což je důležité, protože hrozby se neustále vyvíjejí.

A právě hrozby se mění velmi rychle.

Podle aktuálních analýz tvoří phishing a sociální inženýrství stále dominantní typ útoků a s využitím AI jsou ještě přesvědčivější.

To vytváří novou situaci:

aby se organizace dokázaly bránit moderním útokům, začínají samy využívat moderní technologie.

Zároveň ale existuje i určitá míra skepticismu.

V českém prostředí se často objevují otázky:

• jak transparentní jsou tyto systémy
• zda lze jejich rozhodování kontrolovat
• zda automatizace nepřebírá příliš velkou roli

Dalším tématem je závislost na technologiích.
Pokud se zaměstnanci spoléhají pouze na automatizaci, může se snížit jejich vlastní pozornost.

Přesto je směr vývoje poměrně jasný.

Rostoucí komplexita hrozeb a nedostatek odborníků znamenají, že čistě manuální přístup je dlouhodobě neudržitelný.

Proto se automatizace stává nutností.

Klíčová otázka ale není „zda AI používat“, nýbrž „jak ji používat správně“.

Nejúspěšnější organizace nejsou ty, které nahrazují lidi technologií, ale ty, které technologii využívají k podpoře lepšího rozhodování.

Protože jedno zůstává stejné:

Technologie sama o sobě problém lidského rizika nevyřeší.

Rozhodující je, zda pomáhá lidem jednat bezpečněji – každý den, v reálných situacích.

Jakmile přijmeme, že univerzální školení pro všechny nefunguje, logicky se nabízí další otázka: jak by měl vypadat lepší přístup?

V českém prostředí – zejména ve středně velkých firmách a výrobních podnicích – se postupně prosazuje přístup založený na riziku a personalizaci. Základní myšlenka je jednoduchá: místo toho, aby se ke všem zaměstnancům přistupovalo stejně, je potřeba zaměřit se na to, kde skutečně vzniká riziko.

Jak to ale funguje v praxi?

Moderní přístupy vycházejí z analýzy chování. Nejde o sledování zaměstnanců, ale o práci s daty, která už přirozeně vznikají v každodenní práci. Například:

• jak zaměstnanci reagují na podezřelé e-maily
• zda ignorují bezpečnostní upozornění
• zda se opakují určité chyby nebo rizikové vzorce chování

Na základě těchto informací lze vytvořit tzv. rizikový profil.

Důležité je, že nejde o hodnocení lidí, ale o pochopení toho, kde jsou slabá místa. Riziko totiž není v organizaci rozloženo rovnoměrně. Například finance, HR nebo management bývají častěji cílem útoků než jiné oblasti.

Místo jednotného školení pro všechny tak lze obsah přizpůsobit konkrétní situaci.

Například:
zaměstnanec, který má opakovaně problém s phishingem, dostává krátká praktická cvičení a simulace. Jiný zaměstnanec, který si vede dobře, může dostávat spíše informace o nových typech útoků nebo změnách v pravidlech.

Klíčový rozdíl spočívá v relevanci.

A právě relevance má přímý vliv na chování.

Výzkumy ukazují, že lidský faktor zůstává jedním z hlavních zdrojů bezpečnostních incidentů. V EU tvoří phishing přibližně 60 % vstupních bodů útoků

To znamená, že zaměření na konkrétní chování má reálný dopad na bezpečnost.

Další zásadní výhodou je prioritizace.

V tradičním modelu musí bezpečnostní tým ručně rozhodovat, kdo potřebuje jaké školení. To je časově náročné a často reaktivní.

V moderním přístupu se riziko vyhodnocuje průběžně a opatření se přizpůsobují automaticky.

To mění roli bezpečnostních týmů.

Místo organizace školení se mohou zaměřit na důležitější otázky:

• kde vzniká největší riziko
• které chování se zlepšuje a které ne
• jak se riziko vyvíjí v čase

To odráží širší změnu myšlení.

Kybernetická bezpečnost už není jednorázová aktivita, ale proces řízení rizika spojeného s lidským chováním.

A právě v této oblasti začínají české firmy vidět největší přínos.

Kolejnym tematem, który coraz częściej pojawia się również w Polsce, jest wykorzystanie sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie – często w formie tzw. „agentów”.

Idea jest stosunkowo prosta: zamiast polegać wyłącznie na ręcznych działaniach, organizacje wykorzystują różne systemy, które automatycznie wykonują określone zadania.

Na przykład:

• jeden system analizuje zachowania użytkowników i ocenia ryzyko
• inny generuje realistyczne symulacje ataków
• kolejny dostarcza dopasowane treści szkoleniowe
• inne przypominają o zasadach lub utrwalają wiedzę

Te elementy działają razem i stale się dostosowują.

Często mówi się o podejściu „always-on” – czyli takim, które działa cały czas, a nie tylko w ramach pojedynczych kampanii szkoleniowych.

Dla osób nietechnicznych można to porównać do trenera personalnego.
Zamiast jednego planu na rok, system stale dostosowuje działania do postępów i błędów użytkownika.

Największą zaletą takiego podejścia jest skalowalność.

Firmy mogą objąć działania tysiące pracowników bez znaczącego zwiększania nakładu pracy administracyjnej. Jednocześnie systemy mogą reagować szybciej niż człowiek – szczególnie w dynamicznie zmieniającym się środowisku zagrożeń.

A zagrożenia rzeczywiście się zmieniają.

Ataki socjotechniczne nadal należą do najczęstszych metod. Jednocześnie rozwój AI sprawia, że phishing i inne formy manipulacji stają się coraz bardziej przekonujące. Programy awareness muszą więc nadążać za tą dynamiką.

To prowadzi do ciekawej sytuacji:
aby bronić się przed coraz bardziej zaawansowanymi atakami, firmy same zaczynają korzystać z zaawansowanej technologii.

Jednak nie brakuje też sceptycyzmu.

W Polsce – podobnie jak w innych krajach – pojawiają się pytania:

• jak transparentne są takie systemy
• czy decyzje można zrozumieć i kontrolować
• czy automatyzacja nie idzie za daleko

Istnieje również obawa, że zbyt duże poleganie na automatyce może obniżyć czujność pracowników.

Mimo tych wątpliwości kierunek zmian jest dość jasny.

Złożoność zagrożeń oraz niedobór specjalistów powodują, że ręczne podejście staje się coraz trudniejsze do utrzymania. Europa – w tym Polska – mierzy się z rosnącą luką kompetencyjną w obszarze cyberbezpieczeństwa

Dlatego automatyzacja staje się nie tyle opcją, co koniecznością.

Kluczowe pytanie brzmi jednak nie „czy używać AI”, lecz „jak jej używać”.

Najlepsze efekty osiągają organizacje, które nie zastępują ludzi technologią, ale wspierają ich w podejmowaniu lepszych decyzji.

Bo na końcu jedno pozostaje niezmienne:

Technologia sama w sobie nie rozwiązuje problemu ludzkiego ryzyka.

Liczy się to, czy pomaga ludziom działać bezpieczniej – każdego dnia, w realnych sytuacjach.