Sådan risikovurderer I en AI-anvendelse, uden at I er eksperter

I artiklen 8 afsnit

1. Hvad er en risikovurdering af AI, og hvad er den ikke?
2. Fem spørgsmål, tre svar: sådan gør I det
3. Hvad viser svarene: lav, mellem eller høj risiko?
4. Et tænkt eksempel: AI til mødereferater
5. Hvornår skal en specialist med?
6. Hvad sker der, hvis I ikke gør noget?
7. Hvad kan I gøre nu?
8. Ofte stillede spørgsmål

Denne artikel handler om at vurdere én AI-anvendelse ad gangen. Hvordan I finder alle anvendelserne, står i overblik over jeres AI-brug. Hvilke anvendelser AI-forordningen kalder højrisiko, og hvad idriftsætteren skal, står i AI-forordningen og højrisiko. Datoerne står i AI-forordningens tidslinje, så de er ikke gentaget her.

Hvad er en risikovurdering af AI, og hvad er den ikke?

En risikovurdering af AI er en kort, skriftlig gennemgang af én bestemt brug af AI, så I kan beslutte, hvad der skal gælde for den. Den svarer på, hvad der kan gå galt, hvor galt det kan gå, og hvem der opdager det. Den er ikke en certificering, ikke en juridisk vurdering og ikke en vurdering af værktøjet i almindelighed.

Forskellen mellem værktøj og anvendelse er afgørende. En chatassistent, der omskriver et internt nyhedsbrev, og den samme chatassistent, der bliver bedt om at rangere ti ansøgere, er samme værktøj, men to meget forskellige anvendelser. Derfor vurderer I anvendelsen, ikke værktøjet. Et AI-register med system og anvendelse som to forskellige ting er forklaret i AI-register: hvad skal det indeholde?.

De fem spørgsmål nedenfor er min arbejdsmetode. De er ikke et lovkrav. Lovkravene, der kan ramme en anvendelse, kommer ind som svar på spørgsmålene, og dem kommer jeg til længere nede.

Fem spørgsmål, tre svar: sådan gør I det

Modellen "Fem spørgsmål, tre svar" går ud på, at I besvarer fem spørgsmål om anvendelsen og ender med én af tre handlinger. Spørgsmålene er stillet, så en person uden teknisk baggrund kan svare på dem.

1. Hvad skal AI bruges til, helt konkret? Skriv det i én sætning: "AI skal lave et udkast til svar på kundemails." Kan I ikke skrive sætningen, er anvendelsen ikke klar nok til at blive vurderet.
2. Hvilke data kommer ind? Gå efter oplysninger om navngivne personer (kunder, ansatte, ansøgere), fortrolige aftaler og forretningshemmeligheder. Find også ud af, hvor oplysningerne havner, og om leverandøren bruger dem til noget andet end at levere svaret.
3. Hvem påvirkes af resultatet? Bruges AI kun til at hjælpe en medarbejder med en tekst, eller bruges resultatet til at vurdere, sortere eller afgøre noget om en person? Det andet kræver langt mere omtanke.
4. Hvad sker der, hvis AI tager fejl? Tænk det værste, der realistisk kan ske. Bliver en sætning pinlig, eller får en kunde et forkert tilsagn, eller bliver en ansøger sorteret fra uden at vide hvorfor? Overvej også, hvor hurtigt I opdager fejlen, og om den kan rettes.
5. Hvem kontrollerer resultatet, og hvem ejer anvendelsen? Nævn ét navn. Hvis ingen læser resultatet, før det bruges, eller ingen ejer anvendelsen, er det et svar i sig selv. Roller pr. system står i Hvem ejer AI-systemet?.

Sæt jer sammen om spørgsmålene. De, der vil bruge værktøjet, kender formålet. Den, der kender datakilderne, kan svare på spørgsmål 2. Ejeren svarer på spørgsmål 5. Skriv svarene ned med dato. Det er hele vurderingen.

Hvad viser svarene: lav, mellem eller høj risiko?

Svarene lander i én af tre handlinger: brug anvendelsen som den er, brug den med en regel, eller få en specialist til at kigge på den. Tabellen viser tommelfingerreglen. Eksemplerne er tænkte, og grænserne er min anbefaling og ikke en lovtekst.

Er I i tvivl mellem to niveauer, så vælg det højeste. Det er billigere at bede om en ekstra vurdering end at fortryde en anvendelse, der allerede er i brug.

Et tænkt eksempel: AI til mødereferater

Eksemplet tager ikke en time. Det tager ti minutter, fordi svarene ligger lige for. Det er pointen: Det meste tid går på at få svarene skrevet ned, ikke på at finde dem. Spørgsmålet om leverandørens brug af data hører til i ChatGPT og GDPR, som gennemgår, hvad man typisk skal spørge om.

Hvornår skal en specialist med?

En specialist bør med, når anvendelsen vurderer personer, når den behandler følsomme oplysninger i stort omfang, eller når I ikke selv kan svare på spørgsmål 3 og 4. Tre regelsæt kan komme i spil, og de hjælper med at forklare, hvorfor netop disse anvendelser står øverst.

• AI-forordningen, bilag III. Bilaget nævner bl.a. AI til rekruttering og udvælgelse af personer, til beslutninger om arbejdsvilkår, forfremmelse og afskedigelse og til at overvåge og vurdere medarbejdere. Det nævner også AI til at vurdere privatpersoners kreditværdighed og til risikovurdering og prisfastsættelse af livs- og sygeforsikring (AI-forordningen bilag III, Europa-Kommissionen). Hører en anvendelse til et af områderne, bliver den som udgangspunkt anset for højrisiko, medmindre en af undtagelserne i artikel 6, stk. 3, gælder. Et system, der profilerer personer, er altid højrisiko (AI-forordningen artikel 6, Europa-Kommissionen).
• AI-forordningen, idriftsætterens pligter. Bruger I et højrisiko-system, skal I bl.a. bruge det efter udbyderens brugsanvisning, give personer med den nødvendige kompetence og myndighed ansvaret for det menneskelige tilsyn og informere medarbejdere og berørte personer (AI-forordningen artikel 26, Europa-Kommissionen). Digitaliseringsstyrelsen beskriver de samme hovedpunkter på dansk (Digitaliseringsstyrelsen om højrisiko-AI-systemer).
• Databeskyttelsesreglerne. Er der sandsynligvis høj risiko for de personer, hvis oplysninger indgår, skal den dataansvarlige lave en konsekvensanalyse, før behandlingen starter (GDPR artikel 35). Det er virksomheden som dataansvarlig, der har ansvaret, og databehandleren skal hjælpe. Datatilsynet har skabeloner og en liste over behandlinger, der altid kræver en konsekvensanalyse (Datatilsynet om konsekvensanalyse).

Her stopper en risikovurdering uden for specialistens verden. Om en konkret anvendelse falder ind under reglerne, afhænger af de nærmere omstændigheder. Det er den afklaring, jeg mener, I skal have hjælp til, når svarene i tabellen lander i "høj". Hvem I kan spørge, og om det skal være en jurist, en leverandør eller en rådgiver, står i Hvem hjælper os med hvad vi må med AI?.

Hvad sker der, hvis I ikke gør noget?

Gør I ingenting, bliver værktøjer brugt til noget, ingen har vurderet. Det opdages typisk først, når en kunde spørger, eller en fejl dukker op. Problemerne er mere jordnære end dramatiske:

• Ingen kender svarene. En kunde spørger, hvad der sker med oplysningerne, når I bruger AI, og ingen kan svare uden at lede.
• Anvendelsen vokser stille og roligt. Noget, der startede som hjælp til overskrifter, bliver brugt til kundemails og siden til at vurdere tilbud. Ingen spørger, om vurderingen stadig passer. Se Skal I vurdere jeres AI-værktøj igen?.
• Viden sidder i ét hoved. Er det kun den, der satte værktøjet op, der ved, hvorfor det blev godkendt, forsvinder svaret med den person.
• En fejl er dyrere, fordi den er uforberedt. Ingen ved, hvem der skal kontaktes, og hvem der har ansvaret. Se skjult AI-brug for, hvor tit det sker, uden at ledelsen ved det.

Hvad kan I gøre nu?

De fleste kan gennemføre vurderingen selv. Et enkelt forløb kan se sådan ud:

1. Vælg tre anvendelser, som er i brug eller på vej: den mest brugte, den, der berører flest data, og den, I er mest usikre på.
2. Besvar de fem spørgsmål for hver af dem, og sæt dem i tabellen: lav, mellem eller høj.
3. Skriv en regel for hver anvendelse i "mellem": hvad må ikke indsættes, hvem læser resultatet, og hvem ejer det.
4. Send de "høje" videre til den, der kan vurdere dem, og stop dem som fast praksis, indtil det er afklaret.
5. Skriv det ned: anvendelse, formål, data, ejer, svar, dato og handling. En risikovurdering, der ikke er skrevet ned, kan ikke genbruges om et år.

Det sidste punkt er det, der gør vurderingen brugbar. Det kan stå i et regneark. Vil I have formål, ejer, data og beslutning samlet pr. anvendelse, er det den retning, jeg bygger SPOR i. SPOR er under udvikling. Vil I have besked, når det er klar, kan I få besked, når SPOR er klar. Vurderingen er stadig jeres egen, og et regneark virker fint, indtil I har mange anvendelser.

Jeg er ikke jurist. Er I i tvivl om en konkret juridisk vurdering, så tal med en advokat med erfaring i AI-forordningen og databeskyttelse.

Kort sagt: En risikovurdering er fem spørgsmål, stillet til én anvendelse ad gangen, og tre mulige svar. Start med de tre anvendelser, I har mest brug for at få styr på, og tag derefter AI-tjekket for at se, hvor resten af jeres AI-brug står.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er en risikovurdering af AI i praksis?

En risikovurdering af AI er en skriftlig gennemgang af én konkret anvendelse: hvad AI bruges til, hvilke data der indgår, hvem resultatet påvirker, hvad der sker ved en fejl, og hvem der kontrollerer det. Resultatet er en beslutning: brug det som det er, brug det med en regel, eller få en specialist til at kigge på det.

Hvor lang tid tager det, og hvem skal med?

For en enkel anvendelse er en times arbejde et realistisk bud. Det kræver, at den, der vil bruge værktøjet, og den, der kender datakilderne, sidder med. Er anvendelsen kompliceret, eller handler den om at vurdere personer, skal vurderingen ikke presses ind i en time.

Hvornår er en anvendelse højrisiko efter AI-forordningen?

En anvendelse er højrisiko, hvis den hører under et af de områder, der er listet i bilag III, fx AI til rekruttering og styring af medarbejdere eller til kreditvurdering af privatpersoner. Systemer, der profilerer personer, er altid højrisiko. Det er formålet, der afgør det, ikke hvilket værktøj det er.

Hvornår skal der laves en konsekvensanalyse efter GDPR?

Den dataansvarlige skal lave en konsekvensanalyse, før behandlingen starter, hvis den sandsynligvis indebærer en høj risiko for personers rettigheder og frihedsrettigheder (artikel 35). Det er typisk tilfældet ved en systematisk og omfattende vurdering af personer baseret på automatisk behandling, hvor afgørelser får betydelig virkning for dem. Er I i tvivl, så få en specialist til at vurdere det.

Artiklen er generel vejledning og ikke juridisk rådgivning. Udgivet 6. oktober 2026. Opdateret 6. oktober 2026.