AI dnes proniká do firem rychleji než jakákoli jiná technologie poslední dekády. Vytváří aplikační kód, píše texty, analyzuje data, shrnuje schůzky a zrychluje každodenní práci. Vedení vidí vyšší produktivitu, zaměstnanci méně rutiny.
Jenže to je pouze viditelná část změny.
Pod povrchem se odehrává něco zásadnějšího – roste riziko úniku citlivých dat, zneužití identit a rychlých, automatizovaných útoků. AI pracuje s identitami, oprávněními a daty přesně v takové kvalitě, v jaké je máte nastavené.
A co je zásadní, AI zesiluje i schopnosti útočníků. Pokud nejsou přístupy, data a logy pod kontrolou, vzniká prostor pro rychlé, automatizované a obtížně detekovatelné útoky.
Když má uživatel příliš mnoho přístupů, má je i AI
Zapomenuté role, historicky přidávaná oprávnění, dokumenty sdílené „pro všechny“ — AI to všechno projde a použije. Přesně tak, jak to ve firmě je. Bez korekcí. Bez limitů.
Tohle není problém umělé inteligence. To je problém řízení identit a přístupů.
AI jen násobí realitu. Je-li v přístupech nepořádek, AI ho nezlepší — jen otevře ve větším měřítku. Produktivita letí nahoru, ale riziko datových úniků a zneužití identit letí spolu s ní.
Proto dnes není hlavní otázkou „jak nasadit AI“, ale „máme přístupy i chování AI pod skutečným dohledem?“. AI, agenty i automatizované workflow je nutné aktivně monitorovat, auditovat jejich rozhodování a mít kontrolu nad tím, ke kterým datům a zdrojům přistupují.
Kvalita bezpečnosti stojí na kvalitě dat
Zatímco v produktivitě je problémem nadbytek oprávnění, v bezpečnosti je častým problémem opak – nedostatek kvalitních, propojených dat.
Bez centrálního logování, bez dlouhodobé retence, bez korelace identity, endpointu, e-mailu a síťových událostí bude vyšetřování případného bezpečnostního incidentu přimomínat skládání puzzle s chybějícími dílky. Časová osa bude neúplná. Příčina incidentu zůstane domněnkou. Rozhodnutí budou stát na slabých základech.
Zde narážíme na jeden z klíčových bezpečnostních trendů roku 2026:
log management a auditovatelnost (nejen) AI systémů.
Log management jako základ moderní bezpečnosti
Robustní log management přestává být „nice to have“. Stává se centrální nervovou soustavou bezpečnostního prostředí.
Centralizací logů to ale nekončí. Pokročilé SIEM / SOAR platformy umožňují ingestovat a korelovat data z identity, endpointů, e-mailových služeb, aplikací, síťových prvků. Nad takto konzolidovanými logy je možné:
- vyhodnocovat anomální chování uživatelů,
- chápat průběh útoku v celém jeho kontextu napříč více systémy,
- klasifikovat incident dle MITRE ATT&CK,
- automatizovat reakci,
- a třeba i využít AI k dramatickému zrychlení investigace.
SOC potřebuje kvalitní data, která mu dodá SIEM. Teprve nad nimi může bezpečnostní analytik dělat skutečnou analýzu business dopadu a učinit odpovídající rozhodnutí.
AI nenahrazuje SOC analytika. Potřebuje ho.
Využití AI při analýze incidentů dokáže celý proces výrazně zrychlit a zároveň automatizovat prvotní obranné kroky – od okamžité detekce a upozornění na útok až po omezení jeho dopadu. Zatím ale stále potřebuje člověka, který:
- zná prostředí, ví které systémy jsou kritické,
- chápe reálné fungování firemních procesů,
- má odpovědnost a dokáže rozhodnout s ohledem na dopady.
Bez lidského kontextu zůstává AI pouhým nástrojem, který navrhuje možnosti. Teprve analytik z nich udělá správné rozhodnutí.
SecuRadar: když SIEM není jen licence, ale řízený model
Mnoho organizací si pořídí SIEM řešení a očekává, že tím vyřešily bezpečnost. Samotná licence však nezajišťuje korelaci, správně nastavené detekce ani nepřetržitý dohled.
Rozhodující je:
- jak jsou data napojena,
- jak jsou nastaveny detekční scénáře,
- jak probíhá klasifikace incidentů,
- jak rychle je incident eskalován,
- kdo jej skutečně vyšetřuje.
SecuRadar představuje model, kde SIEM není izolovaný nástroj, ale součást řízené bezpečnostní služby. Je postaven nad technologiemi Microsoft Defender XDR / Sentinel, automaticky pracuje s logy z Microsoft 365, ale zároveň umožňuje integraci dalších datových zdrojů.Zahrnuje dlouhodobou retenci logů, reporting a pokročilou detekci anomálií, klasifikaci incidentů dle MITRE ATT&CK framework a jasně definované SLA reakce.
V praxi to znamená, že organizace získává:
- centralizovanou viditelnost napříč aplikacemi, identitou, endpointy i sítí,
- kvalitní datový základ pro analytiku,
- kontinuální dohled,
- a procesy pro řešení incidentů.
A teprve v takovém prostředí začíná Security Copilot přinášet skutečnou hodnotu. Protože pracuje nad kvalitními, strukturovanými a korelovanými daty.
Co by měla firma skutečně řešit v roce 2026
Hlavní otázka není:
„Jaký nový AI nástroj nasadíme?“
Správná otázka zní:
Máme AI pod kontrolou?
Víme, jaké přístupy se reálně používají? Co se v našem prostředí děje?
Máme kvalitní SIEM jako datovou páteř?
Máme SOC, technologie a analytiky, kteří dokážou správně reagovat v případě bezpečnostního incidentu?
