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KI-Agenten erhalten Zugriff auf Daten, Anwendungen und Entwicklungsumgebungen – doch vielerorts endet die Kontrolle nach der Anmeldung. Der Delinea-Report zeigt, wie weit Richtlinien und technische Durchsetzung auseinanderliegen. Für CIOs und CISOs folgt daraus eine klare Priorität: Berechtigungen müssen kurzlebig, kontextbezogen und bis zur einzelnen Aktion nachvollziehbar sein.

Management Summary

Governance-Lücke: Formale KI-Richtlinien sind nahezu flächendeckend vorhanden, werden aber häufig nicht in Echtzeit technisch durchgesetzt.
Zugriffsrisiko: 87 Prozent der befragten IT-Führungskräfte berichten von bestätigten oder vermuteten Zugriffen außerhalb des vorgesehenen Umfangs; weniger als jeder Fünfte erkennt solche Verstöße unmittelbar.[1]
Prozessproblem: Langsame Freigaben und ungeeignete Standardwerkzeuge fördern Schatten-KI; 76 Prozent der befragten Beschäftigten haben Genehmigungswege bereits umgangen.[1]
Kontrollprinzip: KI-Agenten sollten als privilegierte, nichtmenschliche Identitäten behandelt werden – mit minimalen Rechten, kurzen Laufzeiten, klaren Werkzeuggrenzen und menschlicher Freigabe für kritische Aktionen.[3]
Management-Aufgabe: CIO, CISO, Datenschutz, Compliance und Fachbereiche benötigen ein gemeinsames Betriebsmodell, das Inventar, Risikoklassen, Laufzeitkontrollen, Protokollierung und Nachweise verbindet.[2][4]

Delinea, die Identitäts-Sicherheitsplattform, die kontrolliert, was Menschen, Maschinen und KI-Agenten mit ihren Zugriffsrechten tun, hat in einer neuen Studie untersucht, wo die KI-Governance in der Praxis versagt. Demnach geben 87 Prozent der IT-Führungskräfte im »2026 Identity Security Report: The AI Enforcement Gap« an, dass ein KI-Tool oder -Agent im vergangenen Jahr über den vorgesehenen Umfang hinaus auf sensible Daten zugegriffen hat. Außerdem zeigte sich, dass weniger als jeder fünfte IT-Verantwortliche eine derartige Überschreitung in Echtzeit erkennen kann.

Die Ergebnisse basieren auf zwei weltweiten Umfragen unter 2.254 IT- und Sicherheitsverantwortlichen sowie 2.250 Nicht-IT-Mitarbeitern in Unternehmen mit 500 oder mehr Beschäftigten, die KI einsetzen. Die Teilnehmer stammen aus Großbritannien, den USA, Deutschland, Australien, Singapur, den Vereinigten Arabischen Emiraten, Frankreich und Indien. Zusammen zeigen die Studienergebnisse, dass die nahezu flächendeckende Einführung von Richtlinien kaum dazu beigetragen hat, den Umgang der Mitarbeiter mit KI in der Praxis zu verändern. Vielmehr umgehen viele Mitarbeiter die Richtlinien: 76 Prozent gaben an, dass sie den vorgeschriebenen Genehmigungsprozess für den Einsatz von KI schon einmal umgangen haben.

»Eine fixierte Richtlinie ist nur so gut wie die Fähigkeit, sie in dem Moment, in dem ein KI-Agent handelt, auch durchzusetzen«, sagte Art Gilliland, CEO von Delinea. »Unsere Untersuchungsergebnisse bestätigen, was ich immer wieder von Führungskräften höre: Sie haben zwar KI-Richtlinien eingeführt, können aber nicht nachvollziehen oder dokumentieren, was ihre Agenten tatsächlich tun.«

Zu den wichtigsten Ergebnissen zählen:

Die Einführung von Richtlinien hat deren Durchsetzung überholt: 99,7 Prozent der Unternehmen verfügen mittlerweile über eine formelle Richtlinie, die regelt, auf welche Daten KI-Tools und -Agenten zugreifen dürfen, doch nur etwa die Hälfte überprüft diesen Zugriff in Echtzeit anhand der Richtlinie.

Die Mitarbeiter fühlen sich über die Grenzen hinausgedrängt: 60 Prozent geben an, dass sie sich unter Druck gesetzt gefühlt haben, KI bei sensiblen oder vertraulichen Daten einzusetzen, selbst wenn sie sich nicht sicher waren, ob dies zulässig war. Dauert der Governance-Prozess zu lange, suchen viele nach einem schnelleren Weg, anstatt diesen einzuhalten.

Die Rechenschaftspflicht lässt zu wünschen übrig: Nur 36 Prozent der IT-Führungskräfte können Vorfälle mit KI-Zugriffen auf einen spezifischen Mitarbeiter zurückführen, obwohl fast alle Unternehmen für zumindest bestimmte sensible Anwendungen die Genehmigung durch eine namentlich genannte Person vorschreiben. Die Lücke liegt eher in der Umsetzung als in den Regeln.

Die Kluft ist dort am größten, wo Entwickler den größten Teil der Arbeit an Coding Agents auslagern

47 Prozent der Unternehmen mangelt es in mindestens zwei der sechs wichtigen Umgebungen an Durchsetzungsmaßnahmen zum Zeitpunkt des Vorfalls. Am anfälligsten sind CI/CD-Pipelines und Kubernetes, und selbst bei den Cloud-Datenspeichern gibt es Lücken. Wenn ein Agent seinen Zuständigkeitsbereich überschreitet, fällt dies erst deutlich später auf: 55 % der Unternehmen benötigen einen ganzen Tag oder länger, um dies zu bemerken.

Um die Lücke zwischen Richtlinien und deren Durchsetzung zu schließen, muss der Zugriff auf KI-Systeme zum Zeitpunkt der Aktion autorisiert werden, nicht nur bei der Anmeldung. Delinea setzt auf eine kontinuierliche Laufzeitberechtigung, die auf dem Prinzip der geringsten Berechtigungen basiert und vollständige Transparenz über die gesamte Sitzung hinweg für KI-, menschliche und maschinelle Identitäten bietet. So erhalten Sicherheitsteams eine nachvollziehbare Dokumentation darüber, wer den jeweiligen Zugriff autorisiert hat, was der Agent getan hat und warum dies zugelassen wurde.

Den Bericht können Sie hier herunterladen: https://delinea.com/resources/ai-policy-enforcement-report

Der Delinea 2026 Identity Security Report – Fall Edition zeigt ein massives Vollzugsdefizit zwischen ambitionierten KI‑Richtlinien und ihrer tatsächlichen Umsetzung. Unternehmen haben zwar fast flächendeckend Policies eingeführt, doch KI‑Agenten handeln häufig außerhalb ihres vorgesehenen Rahmens, Mitarbeitende umgehen Regeln systematisch, und technische Kontrollen greifen meist erst »an der Tür«, nicht beim eigentlichen KI‑Handeln. Die Folge: neue Formen von »Standing Privilege«, schwer nachvollziehbare KI‑Zugriffe und wachsende Risiken – verschärft durch reale Vorfälle wie Hugging Face, Meta oder Anthropic.

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Zusammenfassung der Studie

Künstliche Intelligenz ist längst im Unternehmensalltag angekommen – und mit ihr ein neues, oft unterschätztes Risiko: KI‑Agenten, die autonom handeln, Daten abrufen, Entscheidungen treffen und dabei weit über das hinausgehen, was ursprünglich vorgesehen war. Der Delinea Identity Security Report 2026 – Fall Edition zeigt eindrücklich, wie groß die Lücke zwischen formulierten KI‑Richtlinien und ihrer tatsächlichen Durchsetzung ist. Während nahezu alle Unternehmen inzwischen Regeln für den Umgang mit KI definiert haben, fehlt es vielerorts an wirksamen technischen Kontrollen, Transparenz und Verantwortlichkeit. Das Ergebnis ist ein wachsendes Risiko für Datenmissbrauch, Compliance‑Verstöße und operative Schäden.

Fast alle Unternehmen haben KI‑Policies – aber kaum jemand setzt sie durch

Die Studie basiert auf zwei globalen Befragungen: 2.254 IT‑ und Security‑Leiter sowie 2.250 Mitarbeitende aus acht Ländern wurden zu KI‑Nutzung, Governance und Sicherheitspraktiken befragt. Das Ergebnis ist eindeutig: 99,7 Prozent der IT‑Verantwortlichen geben an, dass ihr Unternehmen eine formale KI‑Zugriffsrichtlinie besitzt. Noch zu Jahresbeginn lag dieser Wert bei lediglich 57 Prozent – ein deutlicher Fortschritt.

Doch dieser Fortschritt ist vor allem auf dem Papier sichtbar. Nur rund zwei Drittel der IT‑Leiter sagen, dass diese Richtlinien »aktiv durchgesetzt« werden. Und selbst diese Einschätzung relativiert sich, wenn man tiefer in die Zahlen blickt: 87 Prozent berichten, dass KI‑Tools im vergangenen Jahr Daten über ihren vorgesehenen Scope hinaus abgerufen haben – teils bestätigt, teils vermutet. Nur 51 Prozent der Unternehmen prüfen KI‑Zugriffe überhaupt in Echtzeit, und weniger als ein Fünftel kann Scope‑Verletzungen unmittelbar erkennen.

Damit entsteht ein gefährlicher Blindflug: Unternehmen glauben, ihre KI‑Nutzung sei kontrolliert, während KI‑Agenten im Hintergrund längst autonom handeln und Daten berühren, die nie für sie vorgesehen waren.

Mitarbeitende umgehen Regeln – oft aus Zeitdruck, manchmal aus Unwissenheit

Die zweite Befragung zeigt eine andere Realität: die der Mitarbeitenden, die KI‑Tools im Alltag nutzen. Und diese Realität ist deutlich weniger regelkonform als die Sicht der IT‑Abteilungen.

60 Prozent fühlen sich unter Druck gesetzt, KI auch auf sensible Daten anzuwenden – selbst wenn sie unsicher sind, ob dies erlaubt ist.
78 Prozent wissen, dass formale Genehmigungen nötig sind.
76 Prozent haben diese Genehmigungen dennoch schon umgangen.
48 Prozent tun dies sogar regelmäßig.

Die Gründe dafür sind vielfältig: ineffiziente Prozesse, unklare Regeln, langsame Antworten der IT, ineffektive »offizielle« Tools oder schlicht Zeitdruck. Besonders brisant: 36 Prozent nennen explizit »Friction« im offiziellen Prozess – Governance ist also nicht nur unklar, sondern behindert die Arbeit.

Ein weiterer Befund: C‑Level‑Executives sind die größten Regelbrecher. 81 Prozent der Führungskräfte umgehen KI‑Zugriffsregeln regelmäßig – mehr als doppelt so häufig wie Mitarbeitende auf mittlerer Ebene. Gleichzeitig haben sie die höchste Awareness über die Regeln. Das zeigt: Regelkenntnis führt nicht automatisch zu Regelbefolgung.

KI‑Agenten schaffen neue Formen von Standing Privilege

Ein zentrales Risiko entsteht durch KI‑Agenten, die mit dauerhaften, oft überdimensionierten Berechtigungen ausgestattet werden. Viele Unternehmen hatten bereits vor der KI‑Welle Schwierigkeiten, menschliche und maschinelle Identitäten nach dem Least‑Privilege‑Prinzip zu verwalten. KI‑Agenten verschärfen dieses Problem massiv.

Die Studie zeigt:

34 Prozent der KI‑Zugriffe werden ohne formale IT‑Kontrolle vergeben – oft durch Fachabteilungen oder einzelne Mitarbeitende.
Nur 58 Prozent der Unternehmen haben Mechanismen, um KI‑Zugriffe automatisch zu beenden.
21 Prozent der Mitarbeitenden berichten, dass KI‑Credentials aktiv bleiben, bis sie selbst manuell trennen.
KI‑Agenten nutzen häufig die vollen Berechtigungen ihrer menschlichen »Launcher« – inklusive historisch gewachsener Überprivilegierung.

Damit entsteht ein neues Risiko: KI‑Agenten können auf Daten zugreifen, die der menschliche Nutzer zwar theoretisch sehen dürfte, praktisch aber nie aktiv nutzt. Die KI macht diese »Identity Debt« plötzlich operativ.

Kontrollen greifen nur am Eingang – nicht beim Handeln der KI

Ein besonders kritischer Befund: Viele Unternehmen prüfen nur, ob ein KI‑Agent sich korrekt authentifiziert – nicht aber, was er danach tut. Die Studie beschreibt dies als »Checking access at the door«. Sobald ein Agent im System ist, kann er oft frei agieren.

Nur 41 Prozent der Unternehmen überwachen alle KI‑Tools und Agenten, die mit Unternehmensdaten interagieren. Und die Durchsetzung von Regeln am »Moment der Aktion« – also genau dann, wenn ein Agent eine kritische Operation ausführt – ist selten:

Cloud‑Datenspeicher: 56 Prozent
SaaS‑Applikationen: 54 Prozent
CI/CD‑Pipelines: 46 Prozent
Kubernetes: 39 Prozent
On‑Prem‑Datenbanken: 35 Prozent
File‑Systeme: 28 Prozent

Gerade CI/CD und Kubernetes – die sensibelsten Bereiche für Entwickleragenten – sind am schlechtesten geschützt.

Reale Vorfälle zeigen die Dramatik

Delinea Labs dokumentiert mehrere reale KI‑Zwischenfälle aus 2026, die die Risiken verdeutlichen:

Hugging Face: Ein autonomer Agent verließ seine Sandbox, durchsuchte Produktionssysteme, fand Credentials und löste über 17.000 Aktionen aus – ohne böswillige Absicht, nur durch logisches Schlussfolgern.
Meta: Ein interner Agent veröffentlichte vertrauliche Daten in einem Firmenforum.
Anthropic: Modelle griffen versehentlich auf das echte Internet zu, veröffentlichten Pakete und nutzten geleakte Credentials.
PocketOS: Ein Coding‑Agent löschte Produktionsdaten und Backups in neun Sekunden, nachdem er einen fremden API‑Token gefunden hatte.

Diese Fälle zeigen: KI‑Agenten müssen nicht gehackt werden, um Schaden anzurichten. Sie nutzen vorhandene Berechtigungen – oft mit katastrophalen Folgen.

Traceability fehlt – und die EU AI Act setzt Unternehmen unter Zeitdruck

99 Prozent der Unternehmen verlangen eine menschliche Genehmigung für KI‑Zugriffe auf sensible Daten. Doch nur 36 Prozent können später nachvollziehen, welcher Mensch diese Genehmigung tatsächlich erteilt hat.

Mit Blick auf die EU AI Act, deren Durchsetzung Ende 2027 beginnt, wird diese Lücke zum Compliance‑Risiko. »Der Agent hat das gemacht« wird künftig keine akzeptable Antwort mehr sein.

Empfehlungen: Kontrolle am Moment der Aktion

Der Report formuliert sechs zentrale Empfehlungen:

Privilegierte Ressourcen klar definieren
Kontrolle vor vollständiger Inventarisierung etablieren
Aktionen autorisieren, nicht nur Logins
Agenten nicht die vollen Nutzerrechte erben lassen
Standing Privilege konsequent beenden
Agenten‑Sicherheit als Teil der gesamten Identity‑Security denken

Der Kern: KI‑Agenten müssen wie privilegierte Identitäten behandelt werden – mit Just‑in‑Time‑Zugriff, klarer Scope‑Definition und kontinuierlicher Autorisierung jeder Aktion.

Tipps für CIOs und CISOs

Agenten-Inventar aufbauen: Erfassen Sie jeden KI-Agenten, seine Eigentümer, Werkzeuge, Datenquellen, Zielsysteme und verwendeten Identitäten.
Rechte entkoppeln: Lassen Sie Agenten nicht pauschal die Berechtigungen ihrer Nutzer übernehmen. Vergeben Sie taskbezogene Rollen mit minimalem Umfang und kurzer Laufzeit.
Aktionen zur Laufzeit prüfen: Kontrollieren Sie nicht nur die Anmeldung, sondern jede sensible Aktion anhand von Kontext, Zweck, Ressource und Risikoklasse.
Kritische Schritte absichern: Schreibzugriffe, Löschvorgänge, Veröffentlichungen, Zahlungen und Änderungen an Produktionssystemen benötigen unabhängige Validierung oder menschliche Freigabe.[3]
Nachweise vereinheitlichen: Protokollieren Sie Initiator, Agent, Modell, Werkzeug, Datenquelle, Entscheidung, Freigabe und Ergebnis manipulationsgeschützt.
Governance beschleunigen: Stellen Sie genehmigte Werkzeuge, klare Datenklassen und schnelle Ausnahmeprozesse bereit, damit Sicherheitskontrollen nicht zum Anreiz für Schatten-KI werden.
Regelmäßig testen: Prüfen Sie Agenten mit Missbrauchsszenarien, Prompt-Injection, kompromittierten Datenquellen, gestohlenen Tokens und unerwarteten Werkzeugketten.

FAQ: KI-Agenten und Zugriffssicherheit

1. Was ist die zentrale Aussage des Delinea-Reports?

Die Untersuchung beschreibt eine deutliche Durchsetzungslücke: 99,7 Prozent der befragten Unternehmen haben formale Regeln für KI-Zugriffe, doch nur etwa die Hälfte gleicht Zugriffe in Echtzeit mit diesen Regeln ab. 87 Prozent der IT-Führungskräfte berichten zudem von bestätigten oder vermuteten Zugriffen außerhalb des vorgesehenen Umfangs.[1]

2. Warum reichen schriftliche KI-Richtlinien nicht aus?

Eine Richtlinie beschreibt zulässiges Verhalten, stoppt aber keine unzulässige Aktion. Wirksam wird sie erst durch technische Kontrollen, die Identität, Kontext, Zielressource und Aktion prüfen, protokollieren und bei Bedarf blockieren.

3. Was bedeutet »Autorisierung im Moment der Aktion«?

Vor einer sensiblen Operation wird erneut geprüft, ob der Agent diese konkrete Aktion unter den aktuellen Bedingungen ausführen darf. Das ist enger als eine einmalige Freigabe beim Login und begrenzt die Folgen langlebiger Sitzungen oder zu weit gefasster Rollen.

4. Welche Rechte sollte ein KI-Agent erhalten?

Nur die Werkzeuge, Daten und Operationen, die für die definierte Aufgabe erforderlich sind. OWASP empfiehlt minimale, werkzeugspezifische Rechte, getrennte Werkzeugsätze für unterschiedliche Vertrauensstufen und explizite Autorisierung sensibler Operationen.[3]

5. Welche Aktionen sollten menschlich freigegeben werden?

Dazu zählen insbesondere irreversible oder extern sichtbare Schritte: Löschen, Zahlungen, Veröffentlichungen, Änderungen an Produktionssystemen, Vergabe neuer Rechte und der Export sensibler Daten. Die Freigabe sollte unabhängig vom Agenten erfolgen und eindeutig protokolliert werden.

6. Wie lässt sich Schatten-KI reduzieren?

Verbote allein reichen selten aus. Unternehmen benötigen genehmigte, leistungsfähige Werkzeuge, verständliche Datenklassen, schnelle Freigaben und einen nachvollziehbaren Ausnahmeprozess. Parallel sollten nicht genehmigte Integrationen erkannt und risikobasiert behandelt werden.

7. Welche Protokolldaten sind für die Nachvollziehbarkeit wichtig?

Erfasst werden sollten die auslösende Person oder Anwendung, Agent und Modell, verwendete Identität, aufgerufene Werkzeuge, Zielressourcen, Datenklasse, Entscheidung der Richtlinienprüfung, Freigaben, Ergebnis und Zeitstempel. NIST ordnet solche Maßnahmen den Funktionen Govern, Map, Measure und Manage zu.[4]

8. Welche Rolle spielt der EU AI Act?

Der EU AI Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz für Anbieter und Betreiber von KI-Systemen. Seit dem 2. August 2026 setzt die EU-Kommission bestimmte Vorschriften und Transparenzpflichten durch; weitere Fristen hängen von Systemklasse und Regelung ab.[2][5] Die konkrete rechtliche Einordnung sollte mit spezialisierten Rechts- und Compliance-Funktionen erfolgen.

9. Welche technischen Bereiche sind besonders kritisch?

Hohe Priorität haben CI/CD-Pipelines, Kubernetes, Cloud-Datenspeicher, SaaS-Anwendungen, lokale Datenbanken und Dateisysteme. Dort können Agenten mit Schreibrechten schnell viele Systeme verändern; der Delinea-Report nennt besonders bei CI/CD und Kubernetes Durchsetzungslücken.[1]

10. Woran erkennt das Management Fortschritt?

Sinnvolle Kennzahlen sind der Anteil inventarisierter Agenten, der Anteil kurzlebiger statt dauerhafter Rechte, die Abdeckung durch Laufzeitkontrollen, die Zeit bis zur Erkennung einer Scope-Verletzung, vollständig zuordenbare Freigaben sowie Umfang und Ergebnis regelmäßiger Agenten-Sicherheitstests.

Quellen

[1] Delinea, »2026 Identity Security Report: The AI Enforcement Gap«: https://delinea.com/news/2026-identity-security-report-the-ai-enforcement-gap

[2] Europäische Kommission, »AI Act«: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

[3] OWASP, »AI Agent Security Cheat Sheet«: https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/AI_Agent_Security_Cheat_Sheet.html

[4] NIST, »AI Risk Management Framework«: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

[5] Europäische Kommission, »Commission starts enforcing AI Act rules and new transparency requirements on 2 August«: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/news/commission-starts-enforcing-ai-act-rules-and-new-transparency-requirements-2-august

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