---
id: SI_004
model: google/gemma-4-26b-a4b-it
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: avhengighet
  05_handling: vent
  01_perspektiv: økonomisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_004
**Seeds:** økonomisk | kortsiktig | avhengighet | mulighet | vent

Analysen identifiserer en kritisk mismatch mellom ambisjon og infrastruktur. Implementering av agentisk KI i et deterministisk miljø er en **økonomisk** risiko som kan eskalere eksponentielt ved systemsvikt.

**Arkitektur og sikkerhetsmekanismer**
Dere må gå bort fra RBAC til en **ABAC (Attribute-Based Access Control)**-modell styrt av en sentralisert policy-motor (f.eks. OPA - Open Policy Agent). Siden IAM-plattformen er mangelfull, må dere bygge en "Policy Proxy" mellom agenten og de eldre fagsystemene. 
*   **Sandboxing:** Ikke implementer agenter direkte i produksjonsmiljøet. Bruk isolerte containere med streng *egress filtering*.
*   **Rate-limiting:** Sett harde grenser på antall API-kall per minutt for å hindre "looping-kaos" som kan krasje eldre fagsystemer.

**Tekniske blindsoner og undervurderte risikoer**
Den største faren er **avhengighet** av usikre integrasjoner. Eldre systemer forventer forutsigbare input; agenters probabilistiske natur vil skape "støy" som fragmentert logging ikke kan fange opp. En uforutsett beslutning kan utløse en kjedereaksjon i datakilder som ikke har rollback-kapasitet. Dette er en **kortsiktig** gevinst som kan føre til langvarig operasjonell lammelse.

**Kontrollmodell: "Human-in-the-loop" vs. "Human-on-the-loop"**
Mainstream foreslår full autonomi for effektivitet. Mitt perspektiv er en streng **vent**-strategi: Implementer en "Shadow Mode" i 6 måneder hvor agenten kun *foreslår* handlinger uten å utføre dem. Dette transformerer risiko til en **mulighet** for å trene policy-motoren uten faktiske tap.

**Kritiske risikoer som ignoreres:**
1.  **State-drift:** Agenten endrer data i system A, men system B (som er eldre) forstår ikke endringen, noe som skaper inkonsistente datastatuser.
2.  **Credential Exhaustion:** Automatisert nøkkelrotasjon for agenter er ekstremt komplekst når systemene ikke støtter moderne protokoller.

**Neste steg:**
1.  **Etabler en "Policy Proxy":** Utvikle et mellomlag som validerer agentens forespørsler mot et sett med uforanderlige regler (f.eks. "Aldri endre felt X i system Y uten menneskelig godkjenning").
2.  **Shadow Pilot:** Start piloten utelukkende i "observe-only" modus for å kartlegge logg-fragmentering.
3.  **Kostnadsanalyse av feil:** Beregn den økonomiske kostnaden ved en fullstendig rollback av datakorrupsjon i de eldste fagsystemene før første API-nøkkel tildeles agenten.