Welche Einschränkungen weisen aktuelle agentenbasierte KI-Governance-Plattformen auf?

Die meisten agentenbasierten KI-Governance-Plattformen lösen das falsche Problem. Sie beobachten lediglich oberflächlich, was Agenten sagen und tun.

Die eigentliche Gefährdung liegt jedoch eine Ebene tiefer: in den sensiblen Daten, mit denen Agenten in Berührung kommen, den Berechtigungen, die sie anhäufen, und den Identitäten, die niemand damit in Verbindung gebracht hat. 

Wenn Sie Tools zur Steuerung von KI-Agenten evaluieren, liegt Ihre regulatorische Verantwortung tatsächlich auf dieser Datenebene. Dieser Artikel behandelt die Grenzen von KI-Systemen, die zur Schaffung von Governance-Rahmen verwendet werden im Detail und enthüllt die ideale Lösung, die Ihnen hilft, diese zu überwinden.

Zusammenfassung der Einschränkungen bei der Steuerung agentenbasierter KI-Systeme

Aktuelle Agenten KI-Governance Plattformen überprüfen Eingabeaufforderungen, Modellverhalten und Orchestrierungsprotokolle, zeigen aber nicht, wie sensible Daten offengelegt werden, wie Agentenberechtigungen verteilt sind, woher Trainingsdaten stammen oder wie Identitäten verwaltet werden.

Diese Lücken in der Datenschicht begründen eine direkte regulatorische Haftung gemäß dem Europäischen Gesetz über künstliche Intelligenz (EU-KI-Gesetz), National Institute of Standards and Technology Artificial Intelligence Risk Management Framework (NIST AI RMF) und Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), und sie werden von den meisten heute auf dem Markt befindlichen Tools weiterhin nicht berücksichtigt.

Die Voraussetzungen für die Herausforderung der Datenschicht schaffen

Bevor wir auf konkrete Einschränkungen eingehen, ist es wichtig zu verstehen, warum diese Lücken überhaupt relevant sind. Die meisten Tools zur Steuerung von KI-Agenten konzentrieren sich auf oberflächliche Beobachtbarkeit: Eingabeaufforderungen, Modellausgaben und Workflow-Protokolle. Diese Funktionen sind zwar nützlich, decken aber nicht die Ebene ab, auf der das tatsächliche regulatorische Risiko besteht.

Die sensiblen Daten, auf die Agenten zugreifen, die Berechtigungen, die sie in Cloud- und SaaS-Umgebungen sammeln, und die mit diesen Aktionen verknüpften Identitäten. Ohne diese tiefergehende Überwachungsebene können Unternehmen grundlegende Compliance-Fragen nicht beantworten, wodurch Lücken entstehen, die bei Audits ausgenutzt oder zu Sanktionen führen können.

Die Governance-Lücke von Agentic Systems, über die niemand spricht

Das eigentliche Risiko liegt nicht in den Aussagen eines Agenten. Es liegt vielmehr darin, welche Daten er liest, welche Berechtigungen er besitzt und ob sich eine bestimmte Entscheidung auf eine bestimmte Identität und den Dateneigentümer zurückführen lässt. Eine sofortige Überwachung liefert diese Informationen nicht. Auch Orchestrierungsprotokolle geben darüber keine Auskunft. Genau diese Lücke schließt dieser Artikel.

Was aktuelle agentische KI-Governance-Plattformen tatsächlich abdecken

Die meisten Tools zur Steuerung von KI-Agenten konzentrieren sich auf drei Bereiche: die Überwachung von Prompt-Injection, die Beobachtung des Modellverhaltens und die Erfassung von Orchestrierungsprotokollen. Diese Funktionen sind von großem Wert, da die Erkennung von Prompt-Injection, die Überwachung von Halluzinationsmustern und die Protokollierung von Workflow-Fehlern allesamt wichtig sind.

Doch all diese Funktionen arbeiten oberhalb der Datenebene. Sie zeigen, was ein Automatisierungsagent in Bezug auf Eingaben und Ausgaben getan hat, aber sie geben nicht preis:   

• Auf welche Daten der Agent zugegriffen hat
• Ob diese Daten geschützte Gesundheitsinformationen (PHI), Zahlungskartendaten (PCI) oder andere sensible Inhalte enthielten
• Ob der Agent die Berechtigung zum Zugriff darauf hatte

Die übliche Tool-Architektur geht davon aus, dass das Hauptrisiko in einer fehlerhaften Modellantwort liegt. Agentische KI hat sich jedoch deutlich weiterentwickelt. Autonome Agenten lesen nun Dateien, rufen APIs auf, fragen Datenbanken ab und ändern Datensätze in unternehmensweiten Systemen. Die meisten Governance-Plattformen hinken hinterher, was uns zu unserem nächsten Thema führt. 

Hauptbeschränkungen agentenbasierter KI-Governance-Plattformen

Diese Einschränkungen lassen sich in fünf verschiedene Kategorien einteilen, die jeweils ein direktes Risiko im Rahmen der regulatorischen Rahmenbedingungen darstellen:

1. Keine Transparenz hinsichtlich der Offenlegung sensibler Daten – Agenten greifen auf regulierte Daten zu, ohne dass diese verfolgt oder klassifiziert werden.
2. Nicht geprüfte Agentenberechtigungen – Zugriffsrechte sammeln sich unbemerkt in Cloud-, SaaS- und On-Premise-Umgebungen an.
3. Herkunft fehlender Trainingsdaten – Die Governance-Teams können nicht bestätigen, ob die Daten, die den KI-Modellen zugeführt werden, rechtmäßig erhoben oder ordnungsgemäß klassifiziert wurden.
4. Keine Identitätskorrelation – Aktionen werden protokolliert, ohne dass sie mit verantwortlichen Personen oder Dateneigentümern in Verbindung gebracht werden.
5. Schatten-KI-Agenten – Agenten, die außerhalb der IT-Aufsicht eingesetzt werden, sind für die meisten Governance-Plattformen unsichtbar.

Nachfolgend werden diese fünf Einschränkungen genauer betrachtet: 

Die Lücke in der Datentransparenz

Die Offenlegung sensibler Daten liegt vor, wenn ein Mitarbeiter ohne entsprechende Richtlinien auf regulierte oder vertrauliche Daten zugreift oder diese übermittelt. Aktuelle Plattformen können nicht nachverfolgen, ob ein Mitarbeiter während eines RAG-Workflows eine Datei mit geschützten Gesundheitsdaten (PHI) gelesen, PCI-Daten in den Kontext gesetzt oder Geschäftsgeheimnisse über eine API offengelegt hat. Ohne diese Transparenz können die zuständigen Teams das Verhalten prüfen, ohne zu wissen, was auf dem Spiel stand. 

Agentenberechtigungs-Ausbreitung

Agenten sammeln im Laufe der Zeit systemübergreifend Zugriffsrechte an, die oft ihren operativen Zuständigkeitsbereich überschreiten. Die meisten Tools können nicht abbilden, welche Agenten Zugriff auf sensible Daten haben, schädliche Berechtigungskombinationen identifizieren oder Abweichungen von den ursprünglichen Berechtigungen erkennen. Dies führt zu einer unsichtbaren Gefährdung. Gesetz zur Übertragbarkeit und Rechenschaftspflicht von Krankenversicherungen (HIPAA), DSGVO und CCPA.

Herkunft der Trainingsdaten

Die Herkunft von Trainingsdaten verfolgt, woher die Daten stammen, wie sie erhoben wurden, ob sie rechtmäßig beschafft wurden und welche sensiblen Inhalte sie enthalten – von der Datenerfassung bis zur Datenverarbeitung. Artikel 10 des EU-Gesetzes zur künstlichen Intelligenz (EU AI Act) und das NIST AI RMF fordern dies. Die meisten Governance-Plattformen ignorieren dies jedoch, sodass Teams nicht überprüfen können, ob KI-Systeme ordnungsgemäß klassifizierte oder mit Einwilligung erstellte Daten verwenden. Dies stellt eine direkte Compliance-Lücke dar.

Identitätskorrelation

Aktuelle Tools verknüpfen Agentenaktionen selten mit menschlichen Identitäten oder Dateneigentümern. In Workflows mit mehreren Agenten wird die Verantwortlichkeit noch schwieriger herzustellen. Die Identitätskorrelation schließt diese Lücke, indem sie jeden Datenzugriff mit der verantwortlichen Person und dem Dateneigentümer verbindet und so Rückverfolgbarkeit und Compliance gemäß DSGVO und anderen Governance-Rahmenwerken gewährleistet.

Schatten-KI-Agenten

Schatten-KI Bezeichnet unbefugte oder nicht autorisierte Akteure, die außerhalb der IT-Aufsicht agieren, häufig in Entwickler-Sandboxes, SaaS-Anwendungen oder internen Systemen. Diese Akteure greifen auf sensible Daten zu, sammeln Berechtigungen und schaffen Compliance-Risiken, die von den meisten Governance-Plattformen nicht erkannt werden.

Wie BigID die Governance-Lücke der Datenschicht schließt

Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement für KI bei BigID (AI TRiSMDas Framework regelt die Datenschicht, die von aktuellen Plattformen unberücksichtigt bleibt:

• Erkennt automatisch KI-Modelle, Agenten, Datensätze, Vektordatenbanken, Eingabeaufforderungen und KI von Drittanbietern, einschließlich Schatten-KI, aus über 200 Quellen.
• Verknüpft jedes Modell und jeden Agenten mit den von ihm verbrauchten Daten und den verantwortlichen Identitäten.
• Verfolgt den Datenfluss von der Datenerfassung über das Training bis hin zur Inferenz, um die Prüfbarkeit gemäß NIST AI RMF und EU AI Act zu unterstützen.
• Gewährleistet den Zugriff nach dem Prinzip der minimalen Berechtigungen, indem übermäßige Agentenberechtigungen in Cloud-, SaaS- und On-Premise-Systemen identifiziert werden.
• Erkennt Schatten-KI-Agenten, bevor diese zu Compliance-Risiken führen.

Diese Funktion schließt genau die Lücken, die die meisten aktuellen Governance-Plattformen aufweisen. Möchten Sie mehr über unsere KI- und Daten-Governance-Lösungen erfahren? Kontaktieren Sie noch heute unser Team..

Häufig gestellte Fragen zu Agentic AI Governance-Plattformen

Warum können die derzeitigen KI-Governance-Tools den Zugriff von Agenten auf sensible Daten nicht nachverfolgen?

Die meisten arbeiten auf der Eingabe- und Ausgabeschicht, nicht auf der Datenschicht. Die Nachverfolgung des Zugriffs auf sensible Daten erfordert Erkennungs- und Klassifizierungsfunktionen, die den meisten Plattformen fehlen.

Wie birgt die unkontrollierte Ausbreitung von Agentenberechtigungen ein Compliance-Risiko?

Agenten sammeln im Laufe der Zeit Zugriffsrechte an, die oft ihren betrieblichen Bedarf übersteigen. Wenn diese Berechtigungen auf regulierte Datenspeicher zugreifen, unterliegen diese den Bestimmungen von HIPAA, DSGVO und CCPA.

Was bedeutet Herkunft der Trainingsdaten im Kontext der KI-Governance?

Es erfasst Herkunft, Erhebungsmethode, Klassifizierungsstatus und sensible Inhalte der Daten, die zum Trainieren oder Optimieren von KI-Modellen verwendet werden. Artikel 10 des EU-KI-Gesetzes schreibt dies für Systeme mit hohem Risiko vor.

Wie können Organisationen Schatten-KI-Agenten aufspüren?

Eine aktive Erkennung in Cloud-Umgebungen, SaaS-Tools und Entwickler-Sandboxes ist erforderlich. Plattformen wie BigID scannen automatisch nach nicht autorisierten Modellen und verknüpfen diese mit den abgerufenen Daten und den verantwortlichen Personen.

Autor

Lonnie Ross

Leiter für Digital Experience-Marketing

Lonnie ist Digital Experience Marketing Lead bei BigID und bringt über ein Jahrzehnt SEO- und Digitalmarketing-Expertise für B2C- und B2B-Unternehmen in den Bereichen SaaS und E-Commerce mit. Durch seine Tätigkeit sowohl im Technologiebereich als auch auf Agenturebene verbindet Lonnie fundierte Kenntnisse in Suchstrategie, UX und Content-Entwicklung mit einer Leidenschaft für die sich entwickelnde Landschaft des Datenschutzes. Von der Ausrichtung von Inhalten auf die Suchabsicht bis hin zur Schärfung der Markenstimme sorgt Lonnie dafür, dass Unternehmen sich nicht nur im wettbewerbsintensiven SaaS-Markt abheben, sondern auch durch ihre Vordenkerrolle bei kritischen Themen wie Compliance, Datenrisiken und verantwortungsvoller Innovation Vertrauen aufbauen.