Så kommer agentisk AI förändra cyberhot och cyberförsvar under 2026

Agentisk AI var ett av de mest omtalade begreppen inom cybersäkerhet under 2025. Det handlar om AI-system som inte bara utför enskilda uppgifter utan också kan agera självständigt genom att samla in information, fatta beslut, anpassa sig efter omständigheter och genomföra kompletta sekvenser av åtgärder. Den förmågan skapar stora möjligheter – men också en helt ny generation av cyberhot.

Inför 2026 har säkerhetsexperter på Barracuda pekat ut ett antal trender som kommer att prägla året.

De ser framför sig en framtid där:

• En agentisk AI-operatör kan genomföra hela cyberattacker från början till slut, samla in det som behövs, skapa trovärdiga beten, testa olika vägar in och kontinuerligt justera taktiken efter hur försvaret reagerar. Försvarare kan räkna med angreppstyper som de inte sett tidigare och som kan vara svåra att förstå i efterhand.
  
  
• Agentisk AI analyserar stora datamängder i realtid för att hitta sårbarheter, vilket gör det möjligt för angripare att automatisera både identifiering och utnyttjande av svagheter.
  
  
• AI kan föra röst- och textdialoger med människor på en nivå som gör det mycket svårt att avgöra att det inte är en riktig person, vilket skapar helt nya möjligheter för social manipulation.
  
  
• Ledarskap inom cybersäkerhet kommer att handla om att leda både människor och AI-agenter, där chefer behöver integrera AI i sina team för att stärka produktivitet och beslutsfattande.

Tillsammans pekar detta på en utveckling där AI inte bara används som stöd, utan blir en aktiv aktör i både attacker och försvar.

Vad betyder agentisk AI för hotbildens utveckling 2026 och framåt?

Yaz Bekkar, principal consulting architect XDR, EMEA:
Under nästa år kommer attacker inte bara att ”använda AI” – AI kommer att fungera som en självständig aktör som gör egna val för att nå sitt mål. Redan nu kan AI automatisera delar av en attack, såsom informationsinsamling, nätfiske och enklare försvarsförsök. Under 2026 väntas system som själva planerar sina steg, lär sig av försvarets reaktioner och byter angreppsmetod i realtid.

Den agentiska AI-operatören hanterar hela förloppet – samlar fakta, utformar övertygande beten, testar en väg in, observerar hur försvaren reagerar och justerar taktik och timing tills den lyckas. Det kommer att upplevas som ett sammanhängande angreppsmönster där varje steg anpassas automatiskt och smälter in i normal aktivitet.

Försvarare bör vara beredda på nya typer av attacker och en ökning av angrepp som utnyttjar okända sårbarheter.

Yaz Bekkar

Eric Russo, director, SOC defensive security:
AI har utvecklats så snabbt att den redan kan föra avancerade samtal med människor, både via röst och text, på ett sätt som gör det mycket svårt att avgöra om det är en människa eller inte. Ett vardagligt exempel är hur Android-användare kan låta Googles AI svara på okända samtal, ställa frågor och bedöma om samtalet är legitimt.

Tekniken är imponerande, men i fel händer kan den förändra hur social manipulation genomförs. En agentisk AI kan till exempel föra ett övertygande samtal med en medarbetare på ekonomiavdelningen för att försöka komma över företagsbankuppgifter. Eller användas i mer komplexa scenarier, till exempel genom deepfake-baserad röst eller chatt för att lura en helpdesk att återställa multifaktorautentisering och därigenom öppna dörren till ett större intrång.

Jesus Cordero-Guzman, director, solution architects for application, network security and XDR, EMEA:
Självständiga AI-system är redan en realitet, och som hot kommer de att utvecklas snabbt. De kan analysera stora mängder data, identifiera svagheter i realtid och automatisera hur dessa exploateras. Under 2025 dök plattformar som Xanthorox upp – ett AI-system framtaget för cyberbrott. Därefter följde HexStrike och det ännu mer avancerade Venice.AI.

Agentisk AI kan användas för automatiserat nätfiske, kontinuerlig kartläggning av försvar och till och med för att ta sig förbi CAPTCHA-lösningar för att få otillåten åtkomst.

Hur kan organisationer försvara sig mot agentiska AI-baserade hot och skydda sina egna AI-system?

Yaz Bekkar:
Många organisationer kommer att ha svårt att upptäcka agentiska AI-angrepp eftersom de kan smälta in i den normala miljön. Det krävs försvar som bygger på beteendeanalys och AI som är anpassad efter den egna verksamheten, inte generiska verktyg med standardinställningar.

Ett effektivt försvar omfattar:

• en plattform som ger överblick över identiteter, enheter, SaaS-tjänster, moln, e-post och nätverk
• beteendeanalys som lär sig vad som är normalt och upptäcker avvikelser utan att vara beroende av signaturer
• mänsklig expertis som kontinuerligt följer, justerar och förbättrar skyddet

Jesus Cordero-Guzman:
Traditionella försvarsmetoder kommer att ha svårt att hålla jämna steg med hot som kan anpassa sig i realtid. Organisationer behöver investera i moderna lösningar där AI används för att upptäcka och svara på attacker, så att man möter hoten på samma nivå.

Vad bör organisationer göra för att skydda sina egna agentiska AI-lösningar?

Jesus Cordero-Guzman:
Ledarskap inom cybersäkerhet kommer i allt större utsträckning att handla om att leda AI-agenter lika mycket som människor. Den nya generationens chefer behöver förstå hur AI-agenter kan integreras i teamen och hur de ska styras för att stärka produktivitet och beslutsfattande. Det kommer att kräva ökad kompetens inom teknik, naturlig språkbehandling och dataanalys, så att AI-agenterna får den ”roll” och funktion som passar verksamhetens behov.

Detta är inte bara en operativ fråga utan också en etisk. Organisationer måste säkerställa att AI-agenter används ansvarsfullt och att de beslut som systemen fattar ligger i linje med verksamhetens värderingar och de normer som gäller i samhället. I takt med att AI fortsätter att utvecklas kommer även ledarskapets ansvar att förändras, särskilt när det gäller att navigera detta nya och snabbt skiftande landskap inom cybersäkerhet.

Jesus Cordero-Guzman

Hur kan agentisk AI stärka säkerheten?

Eric Russo:
Agentisk AI kommer att bli ett viktigt stöd för säkerhetscenter (SOC). Den kan avlasta stora delar av det rutinmässiga, reaktiva arbetet och frigöra tid för mer proaktiva uppgifter, såsom hotanalys och utveckling av nya detektionsmodeller.

En annan möjlighet är mer utvecklade maskininlärningsbaserade detektionssystem. Genom att etablera basnivåer för användarbeteende och nätverkstrafik och automatiskt identifiera avvikelser kan systemen hitta mer avancerade hot, samtidigt som antalet falsklarm minskar och analytiker inte överväldigas av felaktiga varningar.

Eric Russo