Så gör du rätt riskanalyser för AI och GDPR – och undviker fallgroparna

Svaret stavas riskanalyser. Genom att förstå och hantera riskerna på ett strukturerat sätt kan du inte bara undvika regulatoriska problem, utan också bygga förtroende och konkurrensfördelar.

Varför riskanalyser är avgörande i AI och GDPR

GDPR infördes 2018 som ett stort steg för integritetsskyddet i Europa. Men sju år senare diskuteras redan förenklingar och omtolkningar. Utmaningen ligger inte i syftet – de flesta är överens om att personuppgifter måste skyddas – utan i komplexiteten.

Detta blir särskilt tydligt när AI är inblandat. Här ställs ytterligare ett lager av krav på att organisationer förstår sina behandlingar och konsekvenser.

DPIA – mer än en juridisk skyldighet

Ett av de mest centrala verktygen i GDPR är konsekvensbedömning för dataskydd (DPIA).

• DPIA hjälper organisationer att systematiskt analysera, identifiera och minska dataskyddsrisker.

• Kravet gäller när behandling sannolikt innebär hög risk för individers rättigheter, exempelvis vid AI i rekrytering, hälsa eller offentlig förvaltning.

Men en DPIA är mer än en check i en juridisk ruta – det är en karta över vad du gör, varför du gör det och hur det påverkar människor.

AI-förordningens riskanalyser – likheter och skillnader

Med den kommande AI-förordningen införs krav på riskanalyser för så kallade ”högrisk-system”. Fokus ligger på:

• säkerhet

• transparens

• mänsklig kontroll.

Även om regelverken är separata ställer både GDPR och AI-förordningen samma grundfrågor:

• Vem påverkas av systemet?

• Vad kan gå fel?

• Är skyddsåtgärderna tillräckliga?

Ett smart steg är att samordna dessa analyser. Då minskar du dubbelarbete och får en helhetsbild av både dataskydd och mänskliga rättigheter.

Så kommer du igång – praktiska tips

Fullständig efterlevnad är i praktiken omöjlig, särskilt i en tid av snabb teknisk utveckling. Men tillsynsmyndigheter tittar ofta på viljan att försöka och graden av dokumentation.

Börja här:

• Gör en DPIA innan du lanserar ett AI-system.

• Dokumentera dina resonemang och beslut.

• Inför rimliga tekniska och organisatoriska skyddsåtgärder.

• Visa att du har identifierat och förstått riskerna.

Exempel: Ett företag som använder AI för rekrytering kan med hjälp av en DPIA identifiera risk för diskriminering – och vidta åtgärder innan systemet införs.

AI som verktyg för riskidentifiering

Ironiskt nog kan AI själv vara en värdefull sparringpartner i riskanalys. Genom att bearbeta stora mängder data kan AI hjälpa till att upptäcka risker som annars är svåra att förutse. Det ersätter inte mänskligt omdöme, men kan förfina och utmana det.

Riskanalyser ur ett människorättsperspektiv

I grunden handlar både DPIA och AI-riskbedömningar om mer än juridik. De handlar om människors liv och rättigheter:

• Vem riskerar att exkluderas?

• Vem blir profilerad?

Att svara på dessa frågor är både god etik och god riskhantering – och ligger i linje med andan i GDPR och AI-förordningen: tekniken ska tjäna människan, inte tvärtom.

Sammanfattning: riskhantering som konkurrensfördel

Riskanalyser kan upplevas som byråkratiska, men de är också bland de bästa verktyg vi har för att styra teknisk innovation i rätt riktning. De skapar tydlighet, stärker förtroende och gör organisationen mer motståndskraftig inför regulatoriska granskningar.

Att förstå sina risker är inte bara en skyldighet – det är en konkurrensfördel.

Vanliga frågor (FAQ)

Vad är skillnaden mellan en DPIA och en AI-riskanalys?

En DPIA regleras av GDPR och fokuserar på skyddet av personuppgifter. En AI-riskanalys enligt AI-förordningen handlar om säkerhet, transparens och mänsklig kontroll i högrisk-AI-system.

När måste jag göra en DPIA för AI?

Om AI-systemet innebär hög risk för individers rättigheter, exempelvis inom rekrytering, hälsa eller offentlig förvaltning.

Vill du veta mer?

Vill du veta hur din organisation kan samordna GDPR och AI-riskanalyser? Kontakta Fondia – vi hjälper dig att omsätta juridiken i praktisk nytta och skapa hållbara AI-lösningar.