Als Agenten-KI Beim Übergang von experimentellen Pilotprojekten zur unternehmensweiten Implementierung stehen Organisationen vor einer grundlegenden Herausforderung: Wie man autonome Systeme steuert, die über Daten, Modelle, Arbeitsabläufe und Drittanbieter-Ökosysteme hinweg argumentieren, handeln und Entscheidungen treffen.
Nach Angaben von Gartner, “Bis Ende 2026 werden 40 Prozent der Unternehmensanwendungen mit aufgabenspezifischen KI-Agenten integriert sein, gegenüber weniger als 51 Prozent heute.” Dieser Wandel verspricht deutliche Produktivitäts- und Kollaborationssteigerungen – birgt aber auch neue Risiken. Viele Unternehmen versuchen, agentenbasierte KI mit Kontrollmechanismen zu steuern, die für statische Anwendungen konzipiert sind. Dadurch entstehen Schwachstellen in Bezug auf Datennutzung, Verantwortlichkeit und Compliance.
Um agentenbasierte KI sicher zu skalieren, müssen Governance, Datenschutz und Sicherheit von Richtliniendokumenten in die Praxis umgesetzt werden. operative Realität.
Das Governance-Gebot für agentenbasierte KI
Agentische KI-Systeme arbeiten zunehmend autonom und interagieren häufig in Echtzeit mit sensiblen oder regulierten Daten. Dies wirft kritische Fragen hinsichtlich der rechtmäßigen Datennutzung, der Einwilligung, der Verantwortlichkeit und der Einhaltung von Vorschriften auf. GDPR, CCPA/CPRA, Indiens Gesetz zum Schutz digitaler personenbezogener Daten (DPDP), und neu entstehende KI-spezifische Gesetze.
Um die Steuerung agentenbasierter KI in die Praxis umzusetzen, benötigen Unternehmen Fähigkeiten, die weit über traditionelle Kontrollmechanismen hinausgehen:
- Vollständige Datentransparenz und Datenherkunft um zu verstehen, welche Daten KI-Agenten antreiben, woher sie stammen und wie sie zwischen Modellen und Anbietern fließen.
- Einwilligungs- und richtlinienbewusste KI-Pipelines die Nutzungsbeschränkungen dynamisch zum richtigen Zeitpunkt und während der Modellausführung durchsetzen
- Automatisierte Compliance-Abläufe, einschließlich DSAR-Erfüllung über unstrukturierte Daten, Vektordatenbanken und Modellspeicher hinweg
- Kontinuierliche Überwachung von Risiken, Abweichungen und Verzerrungen um Fehlkonfigurationen zu erkennen, unbefugter Zugriff, und schädliche Folgen, bevor sie eskalieren
Governance muss von Anfang an in den Lebenszyklus der KI integriert werden – und darf nicht erst nach der Implementierung hinzugefügt werden.
Cognizant & BigID: Verantwortungsvolle KI vom Prinzip zur Praxis
Cognizant und BigID gehen diese Herausforderung aus komplementären Blickwinkeln an – gemeinsam überbrücken sie die Lücke zwischen Absicht der KI-Governance und Echtzeit-Durchsetzung.
Cognizants Rahmenwerk für verantwortungsvolle KI-Vertrauenswürdigkeit Sie deckt den gesamten KI-Lebenszyklus ab, von Governance und Risikobewertung über Lösungsdesign bis hin zur Überwachung nach der Implementierung. Unterstützt wird sie durch eine modulare Vertrauensplattform, die Erklärbarkeit, Tests und agentenbasierte Überwachung ermöglicht. Cognizant ist der erste globale IT-Dienstleister, der für die KI-Zertifizierung akkreditiert wurde. ISO/IEC 42001:2023, der internationale Standard für KI-Managementsysteme.
Der Ansatz von Cognizant betont Folgendes:
- Auditfähige Unternehmensführung ausgerichtet an ISO-, NIST- und OECD-Standards
- von Menschen geleitete Aufsicht, einschließlich Eskalationsprotokollen, Red-Teaming und Notfallplänen
- Ethische Risikobewertungen um potenzielle Schäden und unbeabsichtigte Folgen vor dem Start zu bewerten
- Funktionsübergreifende Engagementmodelle die Akteure aus den Bereichen Recht, Datenschutz, Risikomanagement, Datenwissenschaft und Wirtschaft zusammenbringen
Während Cognizant definiert, wie KI reguliert werden sollte, liefert BigID die Datensichtbarkeits- und Kontrollschicht Erforderlich, um Governance in großem Umfang umsetzbar zu machen.
BigIDs datenzentrierte Governance für agentenbasierte KI
BigID bietet Organisationen die Entdeckung und die Durchsetzung, die sie benötigen, um KI zu regulieren – von der Verwaltung Schatten-KI zur Sicherung von Trainingsdatenpipelines und zur Gewährleistung einer verantwortungsvollen Nutzung.
Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
Sichere und vertrauenswürdige KI-Eingaben
- KI-Datenbereinigung um sensible Daten zu redigieren, zu tokenisieren oder zu ersetzen, bevor sie in KI-Pipelines gelangen.
- KI-Datenkennzeichnung und Vertrauen Daten nach Sensibilität, Einwilligung, Herkunft und Richtlinienstatus klassifizieren und validieren
KI-Nutzung steuern
- Sofortiger Schutz um sensible Daten während KI-Interaktionen zu erkennen und zu schwärzen, ohne die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen
- Mitarbeiter und Agentenzugriffskontrollen um Leitplanken für den Datenzugriff von Kopiloten, Agenten und LLMs durchzusetzen
KI-Risiken erkennen und managen
- Shadow AI Discovery identifiziert nicht autorisierte Modelle, Agenten, Copiloten und Tools und verfolgt die sensiblen Daten, mit denen sie in Berührung kommen.
- AI Security Posture Management (SPM) zur Überwachung von Konfigurationsrisiken, Anomalien und Datenexposition in KI-Systemen
Governance im großen Maßstab durchsetzen
- Automatisierte KI-Risikobewertungen ausgerichtet auf NIST AI RMF, ISO 42001, und interne Richtlinien
- Abhilfe- und Durchsetzungsmaßnahmen um den Zugriff einzuschränken, Daten neu zu kennzeichnen, die Nutzung zu blockieren oder erneute Schulungsabläufe auszulösen
- WatchTower für KI und Daten um kontinuierliche Transparenz, Warnmeldungen und integrierte Sanierungsmaßnahmen über KI-Pipelines hinweg
Indem BigID die KI-Governance im realen Datenkontext verankert, schlägt es eine Brücke zwischen Sicherheit, Datenschutz, Compliance und Governance – und führt Organisationen über die reine Transparenz hinaus zu … verfolgbare Kontrolle.
Verantwortungsvolle KI in der Praxis: Wichtigste Erkenntnisse von Cognizant und BigID
Um zu untersuchen, wie diese Prinzipien in der Praxis umgesetzt werden, Cognizant und BigID kürzlich als Partner für das Webinar Verantwortungsvolle KI in der Praxis: Automatisierung von Datenschutz, Compliance und Vertrauen. Die Diskussion beleuchtete mehrere Themen, mit denen sich Unternehmen bei der Weiterentwicklung von Initiativen zur Entwicklung agentenbasierter KI auseinandersetzen:
- Verantwortungsvolle AI beginnt mit klaren Prinzipien—Fairness, Transparenz, Verantwortlichkeit, Sicherheit und nutzerzentriertes Design müssen die Entwicklung und Messung von KI-Systemen prägen.
- Compliance muss von Anfang an integriert sein, nicht nachträglich aufgesetzt., mit direkt in den KI- und Softwareentwicklungszyklus integrierten Steuerungselementen
- Automatisierung ermöglicht sowohl Geschwindigkeit als auch Vertrauen, Dies ermöglicht es Organisationen, schnell Innovationen voranzutreiben und gleichzeitig Governance und Datenschutz zu gewährleisten.
- Funktionsübergreifende Verantwortung ist unerlässlich., mit KI-Gremien, die Technologie-, Datenschutz-, Rechts-, Risiko- und Geschäftsteams umfassen
- Transparenz schafft dauerhaftes Vertrauen, unterstützt durch messbare Ergebnisse und gemeinsame Verantwortung
Aufbau einer vertrauenswürdigen KI-Zukunft
Agentenbasierte KI birgt enormes Potenzial – aber nur, wenn Vertrauen von Grund auf darauf aufgebaut ist. Cognizant und BigID bieten gemeinsam eine leistungsstarke Kombination aus Governance-Rahmenwerke, Automatisierung des Datenschutzes und kontinuierliche datengestützte Überwachung um Unternehmen dabei zu helfen, KI verantwortungsvoll einzusetzen.
Mit der zunehmenden Integration von KI-Systemen in zentrale Geschäftsprozesse wird Vertrauen zum entscheidenden Faktor für eine breite Akzeptanz. Unternehmen, die Vertrauen operationalisieren – von der Datenverwaltung und der Durchsetzung von Einwilligungen bis hin zur Modellüberwachung und Fehlerbehebung – minimieren nicht nur rechtliche, ethische und Sicherheitsrisiken, sondern erzielen auch schnellere Innovationen, einen höheren ROI und zuverlässigere KI-Ergebnisse.
Im Zeitalter der agentenbasierten KI ist Vertrauen kein erstrebenswertes Ziel mehr. Es ist operative Praxis – und unerlässlich.
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