KI-Agenten transparent und sicher steuern: Wie Unternehmen mit einem AI-Agent-Identity-Assessment die Basis legen

Sind Identitäten im Unternehmen ausreichend geschützt? Viele Unternehmen antworten mit einem euphorischen “Aber, ja!”. Doch häufig haben sie dabei vor allem menschliche Nutzer im Blick. Was sie übersehen: Maschinenidentitäten (Non-Human Identities , kurz NHI ) und zunehmend auch KI-Agenten entwickeln sich zu einer eigenen Klasse digitaler Identitäten – mit neuen Risiken für Zugriff, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit und somit die Unternehmenssicherheit als Ganzes. Ein AI-Agent-Identity-Assessment gibt Klarheit, wo Organisationen heute stehen – und das in wenigen Wochen.

Menschliche Identitäten vs. KI-Agenten

Sie sind längst in der Überzahl. Service Accounts, technische Konten, Workload-Identitäten und mit ihnen API-Keys und andere Secrets – die Liste nicht-menschlicher Identitäten ist lang. Mit KI-Agenten nimmt die Zahl weiter zu. Laut der “Agentic AI Survey 2026” von SAP LeanIX haben 98 Prozent der Unternehmen bereits AI-Agenten im Einsatz oder wollen diese in naher Zukunft integrieren.

Das Problem: 48 Prozent haben keine klaren Rollen oder Berechtigungen für KI-Agenten festgelegt. Ohne technische Leitplanken handeln KI-Agenten jedoch wie es ihnen passt – was nicht immer im Einklang mit Sicherheitsanforderungen stehen muss. Diese Herausforderung verstärkt sich noch durch die besonderen Eigenschaften der KI-Agenten. Denn sie entstehen dynamisch – meist in Sekundenschnelle –, fordern Berechtigungen zur Laufzeit an, rufen Werkzeuge und APIs eigenständig auf, delegieren Aufgaben untereinander und verketten Aktionen über mehrere Systeme hinweg.

Warum klassisches IAM an seine Grenzen stößt

Damit kann ein klassisches Identity and Access Management (IAM) nur bedingt mithalten. Denn dieses ist meist für stabile, langfristig bekannte menschliche Identitäten konzipiert worden. KI-Agenten, die situativ und kontextabhängig handeln und recht kurzlebig (ephemeral, wie man im Englischen sagt) sind, lassen sich hiermit nicht optimal steuern. Das ist aber nur die technische Schattenseite.

Auch aus organisatorischer Warte fordern KI-Agenten das IAM heraus. Schließlich wissen Unternehmen meist nicht vollständig, welche KI-Agenten existieren, wo sie genutzt werden, welche Systeme sie verbinden und welche Berechtigungen sie besitzen. Wer fachlich verantwortlich ist und technische Änderungen freigeben darf, bleibt ebenfalls ungeklärt. In der Konsequenz entstehen zu weitreichende Berechtigungen, Aktionen lassen sich nicht nachvollziehen und Lebenszyklen enden nicht geregelt.

Wo die Risiken lauern

Wo Governance fehlt, entsteht schnell ein Sicherheitsrisiko. Das liegt vor allem in der autonomen Arbeitsweise vieler KI-Agenten begründet. Wenn sie über zu weitreichende Berechtigungen verfügen, unkontrolliert auf APIs zugreifen oder Aktionen nicht sauber protokolliert werden, entstehen blinde Flecken in der Identity Security.

Besonders kritisch wird es, wenn KI-Agenten arbeiten, ohne einer menschlichen Kontrollinstanz zu unterliegen. Wichtig ist daher der Human-in-the-Loop-Ansatz. Mitarbeiter müssen dabei stets das letzte Wort haben, beispielsweise bei der Vergabe oder Änderung von Berechtigungen, beim Zugriff auf besonders sensible Daten, beim Löschen oder Übertragen größerer Datenmengen, bei Änderungen an produktiven Systemen, bei finanziellen Freigaben oder bei Entscheidungen mit Auswirkungen auf Kunden, Mitarbeiter oder Compliance.

AI-Agenten-Identity-Assessment: Der Weg zu kontrollierbaren Agentenidentitäten

Bevor jedoch Maßnahmen eingeleitet werden, sollten Unternehmen zuerst daran arbeiten, maximale Transparenz über ihren Bestand nicht-menschlicher Identitäten wie auch KI-Agenten zu erhalten. Erst daran anschließend lassen sich Governance-Lücken identifizieren und nächste Schritte einleiten. Dafür sind drei Phasen zu durchlaufen.

#1 Discovery

Am Anfang gilt es, eine ganze Fragen-Palette zu beantworten:

Welche nicht-menschlichen Identitäten existieren bereits?
Welche AI-Agenten, Copilots und Automatisierungen sind im Einsatz?
Welche Systeme, APIs und Datenquellen nutzen sie?
Wer ist fachlich und technisch verantwortlich?
Welche Berechtigungen sind wirklich erforderlich?
Wie werden Secrets verwaltet?
Wie werden Aktionen protokolliert?
Welche Operationen brauchen menschliche Freigabe?
Wie werden Agenten stillgelegt?
Welche Standards und Architekturansätze sollen künftig gelten?

Zu wertvollen und praxisnahen Antworten gelangen Unternehmen am besten, indem sie IT- und Security-Verantwortliche ebenso wie Fachabteilungen befragen. Selbst wenn einzelne Aspekte in einem strategischen Paper festgehalten wurden, heißt dies nämlich noch nicht, dass sie auch in der täglichen Arbeit umgesetzt wurden. Auswertungen aus Verzeichnisdiensten, Cloud-IAM und Secrets-Management bringen ebenso Licht ins Dunkle.

#2 Gap-Analyse

Für die Gap-Analyse, die die Abweichung zwischen dem Ist- und dem Sollzustand beleuchtet, sollten sich Organisationen an sechs Dimensionen orientieren.

Inventar und Ownership: Welche nicht-menschlichen Identitäten und KI-Agenten existieren bereits? Wo werden sie eingesetzt? Und ist für jede Identität ein fachlich verantwortlicher Owner benannt?
Lebenszyklus: Gibt es klare Prozesse für Anlage, Änderung, Betrieb und Stilllegung von Agentenidentitäten? Wird regelmäßig geprüft, ob Agenten, Konten, Tokens oder Secrets noch benötigt werden?
Least Privilege und Berechtigungsumfang: Haben KI-Agenten nur die Rechte, die sie für ihre jeweilige Aufgabe tatsächlich benötigen? Werden Berechtigungen zeitlich, fachlich und kontextbezogen begrenzt?
Authentisierung und Secrets-Hygiene: Wie authentisieren sich Agenten gegenüber Systemen, Tools und APIs? Werden API-Keys, Tokens und Secrets sicher gespeichert, regelmäßig rotiert und bei Bedarf entzogen?
Protokollierung und Nachvollziehbarkeit von Agentenaktionen: Lässt sich nachvollziehen, welcher Agent welche Aktion ausgeführt hat, mit welchem Zugriff, in welchem Kontext und auf welcher Datengrundlage?
Human-in-the-Loop-Kontrollen: Bei welchen Aktionen dürfen KI-Agenten autonom handeln – und wo müssen Menschen das letzte Wort behalten? Das betrifft etwa privilegierte Zugriffe, sensible Daten, Systemänderungen oder Compliance-relevante Entscheidungen.

Experten, die ein solches Governance-Modell für Agentenidentitäten bereits ausgearbeitet haben, können den Analyseaufwand reduzieren und Unternehmen schneller zu einer belastbaren Bewertung führen.

#3 Referenzarchitektur und Roadmap

Mit diesen Informationen im Gepäck lässt sich eine Zielarchitektur für nicht-menschliche und KI-Agenten-Identitäten erarbeiten. Wichtig ist hierbei, dass Verantwortliche offene Standards, wie OAuth 2, Token Exchange, feingranulare Autorisierung, MCP- und A2A-Absicherung wie auch Delegationsmodelle einbeziehen. Da KI-Agenten über System- und Herstellergrenzen hinweg handeln, bilden offenen Standards ein optimales gemeinsames Sicherheitsfundament.

ℹ️ Experten ins Boot holen

Was auf dem Blatt logisch klingt, kann in der Praxis – gerade neben dem Tagesgeschäft – eine Hürde darstellen. Daher lässt sich das AI-Agenten-Identity-Assessment häufig effizienter mit Experten umsetzen. Unser umbrella.associates-Team veranschlagt dafür eine Laufzeit von drei bis vier Wochen: eine Woche für Phase 1, eine Woche für Phase 2 und ein bis zwei Wochen für Phase 3.

Der Hauptvorteil: Governance-Modelle liegen bereits detailliert vor und die Roadmap strickt sich mit Expertenhand deutlich schneller und meist auch zielführender. Am Ende erhalten Unternehmen:

eine Auflistung des Inventars nicht-menschlicher Identitäten und KI-Agenten inklusive Klassifizierung und Ownership-Status,

eine Risiko-Heatmap, die die festgestellten Governance-Lücken entlang der sechs Bewertungsdimensionen aufzeigt,

ein Policy-Gerüst für einen sicheren Lebenszyklus von Agentenidentitäten (Anlage, Betrieb, Stilllegung), das sich in das eigene Regelwerk übertragen lässt, *eine Referenzarchitektur, die Integrationsempfehlungen für die bestehende IAM-Landschaft enthält, und

eine Roadmap ebenso wie eine Managementpräsentation, die priorisierte Umsetzungsschritte für die nächsten 12 bis 18 Monate aufzeigen.

IAM ganzheitlich denken!

Nicht-menschliche und KI-Agenten-Identitäten sind Unternehmens-Usus. Doch im Identity and Access Management sind sie meist nicht ausreichend verankert, was erhebliche Sicherheitsrisiken mit sich bringt. Daher sind Organisationen gefragt, eine Bestandsaufnahme zu starten, um Transparenz und Klarheit über eingesetzte Identitäten zu erlangen und diese im nächsten Schritt ausreichend absichern zu können.

In Ihrem Identity and Access Management spielen nicht-menschliche Identitäten und KI-Agenten allenfalls eine Nebenrolle? Das können wir gemeinsam ändern und mehr Sicherheit in Ihr Unternehmen bringen!

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