Agentenbasierte KI verändert Arbeitsprozesse tiefgreifend und weckt hohe Erwartungen an Effizienz und Automatisierung. Gleichzeitig entstehen neue Risiken, wenn Projekte ohne klare Zieldefinition, Rollenmodelle und Kontrollmechanismen starten. Der Beitrag macht deutlich, dass fehlende Struktur zu steigenden Kosten, unklaren Ergebnissen und wachsenden Sicherheitslücken führt. Er zeigt auf, wie klare Verantwortlichkeiten, begrenzte Zugriffsrechte und verbindliche Governance den Unterschied machen – und warum nachhaltige KI-Nutzung nur mit strategischer Ordnung gelingt.
KI-Agenten verändern Arbeitsprozesse grundlegend, denn Unternehmen verbinden damit die Hoffnung auf effizientere Abläufe, präzisere Entscheidungen und sinkende Kosten. Aktuelle Studien zeigen, dass agentenbasierte Verfahren zum festen Bestandteil der digitalen Transformation werden. Vielerorts gilt die Technologie als zentraler Faktor für Wertschöpfung. Parallel wächst jedoch die Erkenntnis, dass dieser Fortschritt neue Angriffspunkte schafft und bestehende Schwachstellen verstärken kann.
Eine Untersuchung von Palo Alto Networks macht deutlich, dass die grössten Herausforderungen nicht aus technischen Defiziten entstehen. Vielmehr fehlt es häufig an Strukturen, die Ziele, Verantwortlichkeiten und Kontrollpunkte definieren. Zahlreiche Initiativen starten, ohne dass feststeht, welchen konkreten Nutzen KI-Agenten generieren sollen. Das stellt die ursprünglichen Erwartungen auf eine harte Probe: Budgets steigen, Ergebnisse bleiben hinter den Prognosen zurück und operative Risiken nehmen zu.
Zieldefinitionen geben Projekten Richtung und Stabilität
Probleme entstehen vor allem dort, wo strategische Orientierung fehlt. Ohne klar beschriebenen Zweck verlieren Teams den Bezug zum erwarteten Ergebnis. Fortschritte sind schwer einzuordnen und Abweichungen bleiben unentdeckt. Erst wenn der beabsichtigte Nutzen von Beginn an definiert ist, lassen sich Architekturen entwickeln, die jede Handlung eines Agenten nachvollziehbar dokumentieren. Indem jedem KI-Agenten eine eindeutig definierte Rolle zugewiesen wird, wird verhindert, dass automatisierte Abläufe versehentlich auf sensible Unternehmensbereiche zugreifen. So bleibt jederzeit nachvollziehbar, wer was tut, und Risiken werden frühzeitig erkannt.
Ausserdem lassen sich gezielte Kontrollmechanismen aufbauen, wenn von Anfang an klar festgelegt wird, welches Ergebnis ein Projekt mit KI-Agenten erreichen soll. Projekte mit klaren Zielen bleiben auf Kurs und können bei Bedarf nachjustiert werden. Unerwünschte Entwicklungen werden hingegen schneller sichtbar. Anpassungen sind dann planbar und Verantwortlichkeiten bleiben eindeutig.
Klare Berechtigungen sichern automatisierte Abläufe ab
Ein zweiter wesentlicher Risikobereich ergibt sich aus unkontrollierten Zugriffsrechten. In vielen Projekten erhalten Agenten weitreichende Berechtigungen, die über ihren tatsächlichen Aufgabenbereich hinausgehen. Diese Praxis erleichtert zwar die schnelle Implementierung, schafft jedoch ein Gefahrenpotenzial, das sich in komplexen IT-Umgebungen kaum überblicken lässt. Besonders kritisch wird es, wenn Automatisierungen tief in operative Systeme eingreifen, ohne dass Begrenzungen definiert wurden.
Sicherheit entsteht erst, wenn Agenten wie vollständige digitale Identitäten behandelt werden. Ihre Rollen benötigen präzise definierte Grenzen, innerhalb derer jede Aktion nachvollziehbar bleibt. Kurzlebige Zugangsdaten, getrennte Verantwortlichkeiten und kontinuierliche Überwachung erzeugen ein Sicherheitsniveau, das Manipulationen erschwert. Auf dieser Basis behalten Unternehmen auch in dynamischen Cloud- und SaaS-Umgebungen die Kontrolle über automatisierte Abläufe.
Governance schafft Ordnung, Transparenz und Verbindlichkeit
Ein dritter Risikofaktor betrifft fehlende Governance-Strukturen. In vielen Organisationen wird agentenbasierte KI als reines IT-Thema betrachtet. Recht und Compliance werden erst spät eingebunden. Dadurch entstehen vielfach intransparente Parallelstrukturen, die sich nur schwer auf übergeordnete Ziele ausrichten lassen.
Demgegenüber legt ein strukturierter Governance-Rahmen Verantwortlichkeiten fest, definiert Entscheidungswege und schafft eine regelmässige Rückkopplung an das Management. Als funktionsübergreifendes Gremium kann ein Governance Council klare Entscheidungsrechte besitzen, regelmässig an den Vorstand berichten und verbindliche Standards setzen. Unternehmen, die solche Abstimmungsprozesse früh verankern, erhöhen die Transparenz ihrer KI-Initiativen und steigern die langfristige Tragfähigkeit automatisierter Systeme.
Sicherheit entsteht durch Struktur, nicht durch Geschwindigkeit
Der Blick auf aktuelle Entwicklungen zeigt, dass der Erfolg von KI-Agenten weniger von technischen Fähigkeiten abhängt als vom Zusammenspiel aus klaren Zielen, Berechtigungssteuerung und Governance. Ohne diese Elemente entwickeln sich Risiken in Netzwerk-, Cloud- und SaaS-Umgebungen weiter und beeinträchtigen sowohl operative als auch strategische Prozesse. Die Folge: Projekte verlieren ihre Ausrichtung oder enden vorzeitig, weil grundlegende Strukturen fehlen.
Wenn frühzeitig definiert wird, welchen Zweck KI-Agenten erfüllen sollen, welche Grenzen gelten und welche Kontrollinstanzen notwendig sind, entsteht ein Gleichgewicht aus Innovation und Sicherheit. Das ermöglicht den verantwortungsbewussten Betrieb automatisierter Systeme und stärkt die digitale Transformation.
