Det illustrerar Samsungs grundidé: AI-stödet ska finnas nära den plats där informationen först samlas in, i stället för att läggas till först när materialet når en central administration.

Samtidigt är det viktigt att inte dra för stora slutsatser. RapidCase är fortfarande ett proof of concept, alltså ett koncepttest. Det visar vad arbetsflödet kan möjliggöra – inte att tekniken redan används i stor skala inom all samhällssäkerhet.

Knox ger IT-avdelningen kontroll

För organisationer som hanterar känsliga uppgifter räcker det inte med att en AI-funktion finns. Det måste också gå att bestämma hur funktionen får behandla data.

Samsungs Knox Service Plugin låter administratörer begränsa Galaxy AI-funktioner som är beroende av molnbearbetning eller stänga av Galaxy AI-funktioner helt, i linje med organisationens egna policyer.

Det ger fler alternativ än ett enkelt val mellan AI på eller av. IT-avdelningen kan bedöma vilka funktioner som är acceptabla, vilka som kräver internetanslutning och vilka som inte ska vara tillgängliga på hanterade enheter. Samsung beskriver också Galaxy AI för större företag som konfigurerbar av IT-administratörer så att användningen kan anpassas till företagets regler.

För säkerhetsansvariga är den praktiska poängen att AI-policyn kan byggas in i enhetshanteringen. Användningen behöver då inte enbart avgöras av varje enskild medarbetare.

Lokal bearbetning kan minska beroendet av molnet

Galaxy AI använder en kombination av lokal bearbetning på enheten och molnbaserade tjänster. Samsungs företagsdokumentation innehåller samtidigt verktyg för att begränsa funktioner som kräver molnet.

För verksamheter där informationen är särskilt känslig, eller där uppkopplingen inte alltid är stabil, är skillnaden viktig. Uppgifter som kan behandlas lokalt behöver inte följa samma dataflöde som funktioner som kräver en extern tjänst.

Det betyder inte att alla Galaxy AI-funktioner körs lokalt och inte heller att organisationen kan hoppa över sin egen dataskyddsgranskning. Däremot kan IT-team bedöma funktionerna utifrån var och hur de behandlar data och tillämpa olika regler för olika användningsområden.

Enheten är en del av hela AI-systemet

I fältmiljöer är mobilen inte bara ett neutralt skal för programvara. Insatspersonal kan behöva arbeta långt från ett skrivbord, dokumentera händelser i realtid och fortsätta fungera under krävande förhållanden.

Därför kopplar Samsung samman AI-arbetsflödet med Galaxy-hårdvara, enhetsadministration och ett ekosystem av företagslösningar. Vid visningen Milipol TechX 2026 i Singapore presenterade Samsung Singapore RapidCase tillsammans med bland andra HTX, Viasat, Versaterm, Airbus och HeadwallVR. Demonstrationerna omfattade bland annat mobil teknik för insatspersonal, kontroll av enheter och fordonsflottor, bevisflöden och uppslukande ledningscentralslösningar.

Ekosystemet är centralt. En säker enhet räcker inte för att slutföra ett operativt arbetsflöde. Uppkoppling, dokumentation, kommunikation, utbildning och verktyg för ledningscentraler måste fungera tillsammans om AI ska bli användbar utanför kontoret.

Edge-AI handlar också om utbildning och välmående

HTX:s arbete med Fortifyedge visar på ett annat användningsområde nära verksamhetens frontlinje. Plattformen använder virtuella tränare, anpassningsbara träningssystem och realistiska AI-avatarer för simulerad mixed reality-träning med användare inom Home Team. HTX beskriver också ett koncept som kan köras på en smartklocka med sensorer för fysiologiska och beteendemässiga data från personalen.

Det breddar bilden av edge-AI. Tekniken kan användas både för att förbereda personal och följa upp arbetsmiljö och välmående – inte bara för att omedelbart bearbeta information från en insats.

Samtidigt är detta särskilt känsliga användningsområden. Data om individers kroppsliga reaktioner och beteenden kräver tydliga regler för bland annat samtycke, åtkomst och lagringstid.

Vad modellen betyder för företag och myndigheter

Samarbetet mellan Samsung och HTX pekar mot en praktisk checklista för organisationer som utvärderar AI i verksamhetskritiska miljöer:

• Välj rätt plats för bearbetningen. Identifiera vilka uppgifter som kan behandlas på enheten och vilka som kräver molntjänster.
• Gör reglerna möjliga att genomdriva. Använd enhetshantering för att begränsa eller stänga av funktioner som inte uppfyller organisationens krav.
• Utgå från arbetsflödet på fältet. Samla in och bearbeta information där arbetet sker, i stället för att lägga till AI först när materialet nått huvudkontoret.
• Se koncepttester som riktning, inte som storskalig drift. RapidCase visar ett möjligt arbetsflöde men presenteras inte som en generell produktionsutrullning.
• Välj specialistpartners med omsorg. Uppkoppling, bevis- och informationshantering, utbildning samt ledningscentralsverktyg kan avgöra om en AI-utrustad enhet blir ett verkligt operativt stöd.

Samsungs positionering handlar därmed om en hanterad AI-plattform i kanten av organisationen. Galaxy-enheten är slutpunkten, Knox står för policykontrollerna, lokal bearbetning kan minska molnberoendet när det är lämpligt och partnerföretag bidrar med verksamhetsspecifika arbetsflöden.

Den mest intressanta poängen är därför inte att all känslig verksamhet plötsligt är redo för automatisering. Snarare visar modellen hur organisationer kan införa AI stegvis – med beslut om databehandling, åtkomst och styrning inbyggda redan från början.

Det illustrerar Samsungs grundidé: AI-stödet ska finnas nära den plats där informationen först samlas in, i stället för att läggas till först när materialet når en central administration.

Samtidigt är det viktigt att inte dra för stora slutsatser. RapidCase är fortfarande ett proof of concept, alltså ett koncepttest. Det visar vad arbetsflödet kan möjliggöra – inte att tekniken redan används i stor skala inom all samhällssäkerhet.

Knox ger IT-avdelningen kontroll

För organisationer som hanterar känsliga uppgifter räcker det inte med att en AI-funktion finns. Det måste också gå att bestämma hur funktionen får behandla data.

Samsungs Knox Service Plugin låter administratörer begränsa Galaxy AI-funktioner som är beroende av molnbearbetning eller stänga av Galaxy AI-funktioner helt, i linje med organisationens egna policyer.

Det ger fler alternativ än ett enkelt val mellan AI på eller av. IT-avdelningen kan bedöma vilka funktioner som är acceptabla, vilka som kräver internetanslutning och vilka som inte ska vara tillgängliga på hanterade enheter. Samsung beskriver också Galaxy AI för större företag som konfigurerbar av IT-administratörer så att användningen kan anpassas till företagets regler.

För säkerhetsansvariga är den praktiska poängen att AI-policyn kan byggas in i enhetshanteringen. Användningen behöver då inte enbart avgöras av varje enskild medarbetare.

Lokal bearbetning kan minska beroendet av molnet

Galaxy AI använder en kombination av lokal bearbetning på enheten och molnbaserade tjänster. Samsungs företagsdokumentation innehåller samtidigt verktyg för att begränsa funktioner som kräver molnet.

För verksamheter där informationen är särskilt känslig, eller där uppkopplingen inte alltid är stabil, är skillnaden viktig. Uppgifter som kan behandlas lokalt behöver inte följa samma dataflöde som funktioner som kräver en extern tjänst.

Det betyder inte att alla Galaxy AI-funktioner körs lokalt och inte heller att organisationen kan hoppa över sin egen dataskyddsgranskning. Däremot kan IT-team bedöma funktionerna utifrån var och hur de behandlar data och tillämpa olika regler för olika användningsområden.

Enheten är en del av hela AI-systemet

I fältmiljöer är mobilen inte bara ett neutralt skal för programvara. Insatspersonal kan behöva arbeta långt från ett skrivbord, dokumentera händelser i realtid och fortsätta fungera under krävande förhållanden.

Därför kopplar Samsung samman AI-arbetsflödet med Galaxy-hårdvara, enhetsadministration och ett ekosystem av företagslösningar. Vid visningen Milipol TechX 2026 i Singapore presenterade Samsung Singapore RapidCase tillsammans med bland andra HTX, Viasat, Versaterm, Airbus och HeadwallVR. Demonstrationerna omfattade bland annat mobil teknik för insatspersonal, kontroll av enheter och fordonsflottor, bevisflöden och uppslukande ledningscentralslösningar.

Ekosystemet är centralt. En säker enhet räcker inte för att slutföra ett operativt arbetsflöde. Uppkoppling, dokumentation, kommunikation, utbildning och verktyg för ledningscentraler måste fungera tillsammans om AI ska bli användbar utanför kontoret.

Edge-AI handlar också om utbildning och välmående

HTX:s arbete med Fortifyedge visar på ett annat användningsområde nära verksamhetens frontlinje. Plattformen använder virtuella tränare, anpassningsbara träningssystem och realistiska AI-avatarer för simulerad mixed reality-träning med användare inom Home Team. HTX beskriver också ett koncept som kan köras på en smartklocka med sensorer för fysiologiska och beteendemässiga data från personalen.

Det breddar bilden av edge-AI. Tekniken kan användas både för att förbereda personal och följa upp arbetsmiljö och välmående – inte bara för att omedelbart bearbeta information från en insats.

Samtidigt är detta särskilt känsliga användningsområden. Data om individers kroppsliga reaktioner och beteenden kräver tydliga regler för bland annat samtycke, åtkomst och lagringstid.

Vad modellen betyder för företag och myndigheter

Samarbetet mellan Samsung och HTX pekar mot en praktisk checklista för organisationer som utvärderar AI i verksamhetskritiska miljöer:

• Välj rätt plats för bearbetningen. Identifiera vilka uppgifter som kan behandlas på enheten och vilka som kräver molntjänster.
• Gör reglerna möjliga att genomdriva. Använd enhetshantering för att begränsa eller stänga av funktioner som inte uppfyller organisationens krav.
• Utgå från arbetsflödet på fältet. Samla in och bearbeta information där arbetet sker, i stället för att lägga till AI först när materialet nått huvudkontoret.
• Se koncepttester som riktning, inte som storskalig drift. RapidCase visar ett möjligt arbetsflöde men presenteras inte som en generell produktionsutrullning.
• Välj specialistpartners med omsorg. Uppkoppling, bevis- och informationshantering, utbildning samt ledningscentralsverktyg kan avgöra om en AI-utrustad enhet blir ett verkligt operativt stöd.

Samsungs positionering handlar därmed om en hanterad AI-plattform i kanten av organisationen. Galaxy-enheten är slutpunkten, Knox står för policykontrollerna, lokal bearbetning kan minska molnberoendet när det är lämpligt och partnerföretag bidrar med verksamhetsspecifika arbetsflöden.

Den mest intressanta poängen är därför inte att all känslig verksamhet plötsligt är redo för automatisering. Snarare visar modellen hur organisationer kan införa AI stegvis – med beslut om databehandling, åtkomst och styrning inbyggda redan från början.