Die Herausforderungen und Chancen der Governance von KI-Agenten in Unternehmen

Die fortschreitende Integration künstlicher Intelligenz in Unternehmensprozesse markiert einen fundamentalen Wandel in der Art und Weise, wie Aufgaben erledigt und Entscheidungen getroffen werden. Insbesondere KI-Agenten, die in der Lage sind, autonom zu handeln und komplexe Aufgaben selbstständig auszuführen, transformieren Geschäftsbereiche von der Finanzbuchhaltung bis zur Produktentwicklung. Ihr Potenzial zur Effizienzsteigerung ist immens, doch mit dieser Autonomie gehen auch erhebliche Herausforderungen einher, insbesondere im Bereich der Zugriffsrechte und Governance.

Die wachsende Autonomie von KI-Agenten und ihre Implikationen

KI-Agenten sind nicht länger passive Werkzeuge, die lediglich auf menschliche Anweisungen reagieren. Sie entwickeln sich zu proaktiven Systemen, die in der Lage sind, ihre Umgebung wahrzunehmen, Informationen zu analysieren, Pläne zu erstellen und eigenständig Aktionen auszuführen. Beispiele hierfür reichen von der automatisierten Bearbeitung von Kundenanfragen im Support über die Lead-Qualifizierung im Marketing bis hin zur Steuerung kritischer Infrastrukturen oder Finanzprozesse. Diese Entwicklung führt dazu, dass Führungskräfte zunehmend bereit sind, KI-Agenten auch sensible Aufgaben anzuvertrauen, die zuvor ausschließlich menschlicher Expertise vorbehalten waren.

Eine Studie von Boomi unter 300 Führungskräften aus Wirtschaft und Technologie verdeutlicht die Tragweite dieser Entwicklung: Fast drei Viertel (73 Prozent) der Befragten gehen davon aus, dass KI-Agenten die größte Veränderung für ihr Unternehmen in den letzten fünf Jahren darstellen werden. Gleichzeitig zeigt die Studie eine besorgniserregende Lücke: Nur zwei Prozent der derzeit eingesetzten KI-Agenten unterliegen einer vollständigen und konsistenten Governance. Dies bedeutet, dass 98 Prozent der KI-Agenten keine oder unzureichende Governance-Regeln besitzen, was ein erhebliches Risiko für Unternehmen darstellt.

Warum Governance für KI-Agenten unerlässlich ist

Die unkontrollierte Autonomie von KI-Agenten birgt vielfältige Risiken. Ohne klare Governance-Strukturen können sie zu unkalkulierbaren Sicherheitslücken, Compliance-Verstößen und Reputationsschäden führen. Dies liegt daran, dass KI-Agenten oft Zugriff auf sensible Daten und Systeme haben und in der Lage sind, Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuführen, deren Auswirkungen ohne entsprechende Kontrolle schwerwiegend sein können. Ein Mangel an Governance kann dazu führen, dass Führungskräfte und IT-Teams den Überblick über die Nutzung sensibler Daten durch KI-Agenten verlieren, was potenzielle Verstöße gegen Sicherheits- oder Compliance-Vorschriften nach sich zieht.

Die aktuellen Standards für die Governance von KI-Agenten sind in vielen Unternehmen unzureichend. Weniger als ein Drittel der Unternehmen verfügt über ein Governance-Framework für KI-Agenten, und nur ein geringer Prozentsatz bietet regelmäßige Schulungen zum verantwortungsvollen Umgang mit dieser Technologie an. Zudem sind noch weniger Unternehmen auf spezifische Prozesse wie die Bewertung von Bias oder die Planung von Maßnahmen bei Ausfällen vorbereitet.

Fünf zentrale Handlungsfelder für vertrauenswürdige KI-Agenten

Um KI-Agenten sicher und verantwortungsvoll in Unternehmen zu integrieren, sind fünf zentrale Handlungsfelder von Bedeutung:

• Regulatorische Klarheit von Anfang an: Mit dem EU AI Act und ähnlichen Regelwerken ist es unerlässlich, frühzeitig eine Risikoeinordnung und Dokumentation vorzunehmen, um spätere Blockaden zu vermeiden.
• Kontrollierter Datenzugriff statt unkontrollierter Intelligenz: KI-Agenten benötigen Kontext, aber keinen unbegrenzten Zugriff. Datenqualität, Berechtigungen und eine klare Governance definieren, ob ein Agent hilfreich oder riskant wird.
• Verbindliche Verantwortlichkeiten: Autonomie ersetzt nicht die Verantwortlichkeit. Es bedarf klar definierter Rollen, Entscheidungsbefugnisse und Eskalationsmechanismen, die organisatorisch verankert sind.
• Nachvollziehbarkeit durch Audit- und Runtime-Logging: Transparenz ist die Grundlage für Vertrauen und Compliance. Auditierbare Prozesse und eine kontinuierliche Protokollierung des Agentenverhaltens sind Voraussetzung für Kontrolle und Nachvollziehbarkeit.
• Regelmäßige Überprüfung statt einmaliger Freigabe: Da KI-Agenten ihr Verhalten durch neue Daten und Kontexte ändern können, ist eine regelmäßige Rezertifizierung und Überprüfung ihres Verhaltens unerlässlich.

Identitätsmanagement und Zero Trust für KI-Agenten

Die sichere Steuerung von KI-Agenten erfordert ein umfassendes Identitätsmanagement, das sowohl menschliche als auch nicht-menschliche Identitäten – also die KI-Agenten selbst – konsistent verwaltet. Da KI-Agenten eigenständig auf Daten, Anwendungen und Systeme zugreifen, müssen Unternehmen nicht nur klassische Benutzerkonten, sondern auch diese neuen Identitäten absichern und kontrollieren. Ein effektives Identitätsmanagement ist somit ein entscheidendes Kriterium, um die Potenziale von KI zu nutzen, ohne unkalkulierbare Risiken in Bezug auf Compliance, Datenschutz und Ethik einzugehen.

Das Prinzip des Zero Trust gewinnt in diesem Kontext zunehmend an Bedeutung. Zero Trust bedeutet, keinem Akteur – sei es Mensch oder KI-Agent – per se zu vertrauen, sondern jede Zugriffsanfrage zu überprüfen und nur die minimal notwendigen Berechtigungen zu gewähren (Prinzip der geringsten Privilegien). Für KI-Agenten bedeutet dies, dass ihre Identität und ihre Zugriffsrechte dynamisch und kontextabhängig gesteuert werden müssen.

Technologien zur Sicherung von KI-Agenten-Identitäten

• Identity Security Fabric: Ein umfassender Ansatz, der sämtliche Identitäten, Zugriffsrechte und Ressourcen zentral orchestriert. Dies umfasst Governance, Zugriffskontrolle, Bedrohungsschutz und das Management privilegierter Zugänge.
• Offene Standards und Protokolle: Neue Protokolle wie „Cross App Access“ ermöglichen es, Zugriffsrechte für KI-Agenten genauso granular zu steuern wie für menschliche Nutzer, unabhängig von der jeweiligen Anwendung oder Plattform.
• Delegierung über Token-Austausch (RFC 8693): Dieses Verfahren ermöglicht es einem KI-Agenten, im Namen eines Benutzers oder eines anderen Agenten zu handeln, wobei die Beziehung zwischen dem ursprünglichen Subjekt und der handelnden Partei durch ein Delegierungstoken abgebildet wird.
• Policy Engines (z.B. Open Policy Agent – OPA): Diese Systeme erlauben die Definition flexibler Regeln in einer deklarativen Sprache, um Aktionen, Bereiche und Ressourcenzugriffe in Echtzeit zu kontrollieren und sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Aufgaben innerhalb der vorgesehenen Grenzen bleiben.
• Just-In-Time (JIT) und Just-Enough-Access (JEA): Diese Prinzipien gewährleisten, dass Berechtigungen nur bei Bedarf und nur für die erforderliche Dauer gewährt werden, wodurch Risiken minimiert und das Prinzip der geringsten Privilegien dynamisch umgesetzt wird.

Rechtliche Herausforderungen und Compliance

Der Einsatz von KI-Agenten im Unternehmen bringt auch eine Reihe rechtlicher Herausforderungen mit sich. Insbesondere die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und der geplante EU AI Act stellen hohe Anforderungen an Unternehmen.

Datenschutz und Transparenz

Da KI-Agenten häufig personenbezogene Daten verarbeiten, müssen Unternehmen die Vorgaben der DSGVO einhalten. Dies umfasst:

• Rechtsgrundlage für die Datenverarbeitung: Für jede Verarbeitung personenbezogener Daten muss eine Rechtsgrundlage gemäß Artikel 6 DSGVO vorliegen (z.B. Einwilligung, Vertragserfüllung, berechtigtes Interesse).
• Transparenzpflichten: Betroffene Personen müssen proaktiv darüber informiert werden, dass sie mit einer KI interagieren und wie ihre Daten verarbeitet werden. Dies beinhaltet Erklärungen zur Funktionsweise und zur automatisierten Entscheidungsfindung.
• Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA): Wenn KI-Agenten ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen darstellen, ist eine DSFA nach Artikel 35 DSGVO zwingend erforderlich. Dies gilt insbesondere bei automatisierten Entscheidungen mit rechtlicher Wirkung, Profiling oder der systematischen Verarbeitung personenbezogener Daten.
• Artikel 22 DSGVO: Dieser Artikel schützt Betroffene vor Entscheidungen, die ausschließlich auf automatisierter Verarbeitung beruhen und rechtliche Wirkung entfalten. In sensiblen Bereichen ist daher menschliches Eingreifen und die Möglichkeit der Anfechtung solcher Entscheidungen zu gewährleisten.

Haftung bei Fehlern von KI-Agenten

Eine zentrale Frage ist die Haftung, wenn ein KI-Agent Fehler macht, die zu Schäden führen. Da KI-Systeme keine eigene Rechtspersönlichkeit besitzen, kann die KI selbst nicht haftbar gemacht werden. Die Verantwortung verbleibt in der Regel beim Unternehmen, das den KI-Agenten einsetzt. Eine Haftung des Herstellers kommt in Betracht, wenn Systemfehler, technische Mängel oder unzureichende Sicherheitsmaßnahmen zum Versagen des Tools führen. Zudem kann eine gemeinsame Haftung entstehen, wenn das Unternehmen den KI-Agenten ohne ausreichende Kontrolle und Monitoring einsetzt.

Zur Minimierung von Haftungsrisiken sollten Unternehmen:

• Klare Verantwortlichkeiten für Steuerung und Überwachung der KI-Agenten definieren.
• Die Rechtsgrundlage für die Datenverarbeitung prüfen und gegebenenfalls Einwilligungen einholen.
• Die Eingabe unnötiger personenbezogener Daten vermeiden, da die Löschung in komplexen KI-Systemen schwierig sein kann.
• Die Nutzung dokumentieren, inklusive Nutzungsprotokollen und technischer Dokumentation.
• Bei Auftragsverarbeitung einen AV-Vertrag mit dem Anbieter abschließen.
• Angemessene technische und organisatorische Maßnahmen (TOMs) zur Datensicherheit implementieren.
• Mitarbeiter in Sachen KI-Kompetenz schulen.

Fazit: Balance zwischen Innovation und Kontrolle

KI-Agenten bieten Unternehmen ein enormes Potenzial zur Transformation und Effizienzsteigerung. Ihre Fähigkeit zur autonomen Entscheidungsfindung und Prozessautomatisierung kann Wettbewerbsvorteile schaffen. Gleichzeitig erfordert der Einsatz dieser fortschrittlichen Technologien eine sorgfältige Abwägung von Chancen und Risiken. Eine robuste Governance, ein umfassendes Identitätsmanagement und die konsequente Anwendung von Zero Trust-Prinzipien sind unerlässlich, um die Sicherheit, Compliance und Nachvollziehbarkeit von KI-Agenten zu gewährleisten.

Unternehmen, die frühzeitig in die Etablierung klarer Strukturen, Prozesse und technologischer Schutzmechanismen investieren, schaffen die notwendige Grundlage, um KI-Agenten nicht nur sicher einzusetzen, sondern auch nachhaltig zu skalieren. Ohne diese Vorkehrungen besteht die Gefahr, dass KI-Agenten von einem strategischen Vermögenswert zu einem unkalkulierbaren Risiko werden.

Bibliography

- Boomi. (2025, November 6). Wer kontrolliert eigentlich die KI-Agenten? IAVCWORLD. - Cortina Consult. (2026, January 23). KI-Agenten im Datenschutz. - CyberArk. (2025, November 5). Zero Trust für KI-Agenten: Delegation, Identitäts- und Zugriffskontrolle. All About Security. - e3mag.com. (2026, January 19). Wer kontrolliert eigentlich KI-Agenten? - e-recht24.de. (2025, July 1). KI-Agenten & rechtliche Herausforderungen. - Mittelstand Heute. (2026, February 5). Warum KI-Agenten ohne Governance zum Risiko werden. - netzpalaver.de. (2025, November 6). Wer kontrolliert eigentlich KI-Agenten? - Okta. (2026, February 5). Wie kontrollieren Sie die Identity eines KI-Agenten – und warum ist das wichtig? - SailPoint. (2025, October 30). Agent Identity Security: Kontrolle über KI-Identitäten sichern. - t3n Redaktion. (2026, February 7). KI-Agenten sicher steuern: Warum Identitätsmanagement entscheidend ist.