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Agentic AI, die nächste Evolutionsstufe der künstlichen Intelligenz, verspricht eine intelligente Automatisierung von Prozessen, indem sie selbstständig plant, entscheidet und handelt. Diese Vielseitigkeit und Selbstständigkeit bringen jedoch auch Herausforderungen mit sich, die Unternehmen vor der Einführung bewältigen müssen.

Eine klare Definition von Governance, Rollen und Verantwortlichkeiten ist entscheidend, um unkontrollierte Autonomien zu vermeiden. Sicherheitsrisiken durch neue Angriffsvektoren wie automatisiertes Phishing und Agent-Takeover müssen durch robuste Sicherheitsarchitekturen minimiert werden.

Datenqualität und Datenschutz sind essenziell, da Agenten auf Basis von Daten Entscheidungen treffen. Transparenz und Erklärbarkeit der Entscheidungen sind notwendig, damit Menschen die Empfehlungen der KI sinnvoll prüfen können. Unternehmen müssen ihre Betriebsorganisation und Kapazitäten ausbauen, um die neuen Systeme effektiv zu betreiben und zu überwachen. Interoperabilität und Integrationsstandards verhindern, dass Agenten zu Insellösungen werden.

Pilotprojekte und schrittweise Rollouts helfen, Vertrauen in die neuen Systeme aufzubauen und Automatisierungsquoten zu validieren. Rechtliche, regulatorische und Versicherungsfragen müssen vorab geklärt werden, um Haftungsrisiken zu minimieren. Schließlich ist es wichtig, die Mitarbeitenden frühzeitig einzubinden und Change Management aktiv zu gestalten, um Akzeptanz für die neuen KI-Kollegen zu schaffen.

Mit diesen Maßnahmen können Unternehmen die Einführung von Agentic AI erfolgreich gestalten und die Vorteile der intelligenten Automatisierung voll ausschöpfen.

Zentrale Herausforderungen vor der Einführung von KI‑Agenten

Governance, Rollen und Verantwortlichkeit klar definieren
- Fehlende OVO‑Regeln (Operate, Verify, Override) führen zu unkontrollierten Autonomien; verbindliche Richtlinien für Entscheidungsbefugnisse, Eskalationspfade und Haftung sind Voraussetzung für sicheren Betrieb.
Sicherheitsarchitektur und Angriffsoberfläche härten
- Agenten eröffnen neue Angriffsvektoren (Agent‑Takeover, automatisiertes Phishing); Authentifizierung, Least‑Privilege, Endpoint‑Härtung und spezialisierte Schutzmechanismen müssen vorab implementiert.
Data Governance, Datenschutz und Datenqualität sicherstellen
- Agenten treffen Entscheidungen basierend auf Daten. Sensible Datenmaskierung, Data‑Quality‑Gates, klare Datenzugriffsregeln und Compliance‑Kontrollen sind Pflicht, bevor Agenten produktiv handeln.
Transparenz, Erklärbarkeit und menschliche Überprüfbarkeit etablieren
- Verhaltenssteuernde Erklärungen, Konfidenzangaben und nachvollziehbare Entscheidungswege sind nötig, damit Menschen Empfehlungen prüfen, Overrides sinnvoll einsetzen und Blindspots vermeiden.
Betriebsorganisation und Kapazitäten ausbauen
- SRE/Platform‑Teams, Monitoring, Incident‑Response und Forensik‑Playbooks müssen skaliert werden; ohne ausreichende Betriebskapazität entsteht technische Schulden‑ und Sicherheitsrisiko.
Interoperabilität, Identitäts‑ und Integrationsstandards schaffen
- Agenten dürfen keine Insellösungen sein; zentrale Identity‑Federation, API‑Standards und Integrationsrichtlinien verhindern Fragmentierung und unerwünschte Prozessbrüche.
Staging, Pilotierung und kontrollierte Rollouts planen
- Stage‑Gate‑Pilotprojekte mit Metriken zur Joint‑Performance (Override Benefit Rate, Automation Utilization) sind nötig, um schrittweise Vertrauen und Automatisierungsquoten zu validieren.
Rechtliche, regulatorische und Versicherungsfragen klären
- Haftungsfragen bei autonomen Entscheidungen, regulatorische Einschränkungen und Deckungslücken in Policen müssen vorab bewertet und vertraglich abgesichert werden.
Mitarbeitende einbinden und Change Management betreiben
- Akzeptanz entsteht durch Schulungen, klare Arbeitsanweisungen bei Overrides und transparente Kommunikation über Kontrolle und Nutzen der Agenten.

Welche Probleme könnte es bei einem zu frühen Einsatz von KI-Agenten in Unternehmen geben?

Der frühe Einsatz von KI-Agenten in Unternehmen kann zu verschiedenen Problemen führen. Governance-Lücken können unkontrollierte Entscheidungen zur Folge haben, da klare Richtlinien für Autonomie, Verantwortlichkeit und Eskalation fehlen. Sicherheitsrisiken entstehen durch neue Angriffsflächen, da Agenten Ziel für spezifische Phishing- und Takeover-Angriffe werden können. Die Organisation kann überlastet werden, da die Teams nicht für das Betreiben, Überwachen und Pflegen agentischer Systeme skaliert sind. Datenqualitäts- und Datenschutzprobleme können auftreten, wenn Agenten Entscheidungen auf Basis unbereinigter, unvollständiger oder sensibler Daten treffen. Fehlende Transparenz und Erklärbarkeit führen zu Blindspots für Entscheider, die Empfehlungen nicht sinnvoll prüfen oder hinterfragen können. Interoperabilitäts- und Integrationsprobleme können entstehen, wenn früh eingesetzte Agenten Insellösungen erzeugen, die sich schwer in bestehende Prozesse integrieren lassen. Kumulatives operationales Risiko ergibt sich aus fehlenden Monitoring- und Forensik-Mechanismen, die die Erkennung, Isolation und Wiederherstellung bei Fehlverhalten erschweren.

Konkrete negative Folgen in der Praxis umfassen Produktivitätsverluste, finanzielle Risiken, rechtliche und Compliance-Risiken sowie Vertrauensverlust bei Kunden und Mitarbeitenden. Um diesen Problemen entgegenzuwirken, sollten Unternehmen Governance, Sicherheitsarchitektur, Data-Governance und Betriebskapazitäten ausbauen sowie schrittweise Einführungen mit Piloten durchführen.

Hauptprobleme beim zu frühen Einsatz von KI‑Agenten

Governance‑Lücken führen zu unkontrollierten Entscheidungen, weil klar definierte Richtlinien für Autonomie, Verantwortlichkeit und Eskalation fehlen.
Sicherheitsrisiken durch neue Angriffsflächen: Agenten können Ziel für spezifische Phishing‑ und Takeover‑Angriffe werden, die Kontrolle über Konten und Automatisierungen ermöglichen.
Überlastung der Organisation: Management‑Komplexität und Betriebskosten steigen, weil Teams nicht für das Betreiben, Überwachen und Pflegen agentischer Systeme skaliert sind.
Datenqualitäts‑ und Datenschutzprobleme: Agenten treffen Entscheidungen auf Basis unbereinigter, unvollständiger oder sensibler Daten, was rechtliche und reputative Folgen haben kann.
Fehlende Transparenz und Erklärbarkeit: Ohne verhaltenssteuernde Erklärungen entstehen Blindspots für Entscheider, die Empfehlungen nicht sinnvoll prüfen oder hinterfragen können.
Interoperabilitäts‑ und Integrationsprobleme: Früh eingesetzte Agenten können Insellösungen erzeugen, die sich schwer in bestehende Prozesse, Identity‑ und Access‑Management integrieren lassen.
Kumulatives Operationales Risiko: Fehlende Monitoring‑ und Forensik‑Mechanismen erschweren Erkennung, Isolation und Wiederherstellung bei Fehlverhalten oder Kompromittierung.

Konkrete negative Folgen in der Praxis

Produktivitätsverluste durch falsche oder unkontrollierte Automatisierungen, die manuelle Nacharbeiten und Reputationsschäden nach sich ziehen.
Finanzielle Risiken durch fehlerhafte Transaktionen oder automatisierte Entscheidungen mit finanziellen Auswirkungen.
Rechtliche und Compliance‑Risiken bei Verstößen gegen Datenschutz‑ und Regulierungsanforderungen.
Vertrauensverlust bei Kunden und Mitarbeitenden, wenn Agenten unvorhersehbar handeln oder persönliche Daten missbrauchen.

Priorisierte Gegenmaßnahmen vor breiter Einführung

Governance, Rollen und OVO‑Regeln (Operate Verify Override) verbindlich definieren und einführen.
Sicherheitsarchitektur erweitern: EDR/XDR, Agent‑Hardening, Authentifizierung und spezifische Phishing‑Schutzmaßnahmen für Agenten bereitstellen.
Data‑Governance und Data‑Quality Gates implementieren; sensible Datenmaskierung und Zugriffskontrollen durchsetzen.
Explainability‑Layer im UI: Knappes, handlungsorientiertes Warum der Empfehlung plus Konfidenz und typische Fehlermodi anzeigen.
Betriebskapazitäten aufbauen: SRE/Platform‑Teams, Monitoring, Alerting, Forensik‑Playbooks und Incident‑Response üben.
Interoperabilität sicherstellen: Open Protokolle, zentrale Identity‑Federation und API‑Standards verwenden.
Stage‑Gate‑Rollout mit Piloten: schrittweise Einführung, Metriken zur Joint‑Performance und kontrollierte Automatisierungsquote messen.

Metriken zur Überwachung und Steuerung

Override Benefit Rate und False Override Rate zur Bewertung menschlicher Eingriffe.
Automation Utilization und Time to Remediation zur Messung Effizienz und Resilienz.
Anzahl sicherheitsrelevanter Vorfälle, Latenz bis zur Isolation und Forensik‑Reifegrad als Risikokontrollen.

Kurzempfehlung für Entscheider

Starte mit klar geregelten, eng begrenzten Piloten, investiere parallel in Governance, Security und Datenqualität und messe Joint‑Performance statt nur reine Automatisierungsquote.

Albert Absmeier & KI

Von der Planung zur Umsetzung: So gelingt die Implementierung von Agentic AI

Agentic AI ist die nächste Evolutionsstufe von KI und geht weit über Chat-Funktionen und Textgenerierung hinaus. Weil sie eigenständig plant und handelt, kann sie komplexe Aufgaben übernehmen, was hohe Erwartungen weckt. Doch die Umsetzung ist anspruchsvoll und kann ein Unternehmen leicht überfordern. Experten für das KI-Zeitalter nennen die wichtigsten Faktoren für eine erfolgreiche Implementierung und Einführung.

Der Hype um Agentic AI ist enorm, versprechen agentenbasierte KI-Systeme doch eine intelligente Automatisierung von Prozessen. Sie benötigen keine detaillierten Anweisungen und folgen keinen vorgegebenen Abläufen, sondern verfolgen selbstständig ein Ziel – etwa die Beantwortung einer Kundenanfrage oder die Optimierung von Warenbeständen. Wie sie dieses Ziel erreichen, bestimmen die KI-Systeme selbst: Sie planen, entscheiden und handeln autonom und liefern wie menschliche Mitarbeiter ein fertiges Arbeitsergebnis ab.

Diese Vielseitigkeit und Selbstständigkeit von Agentic AI geht allerdings mit einer gewissen Komplexität einher, weshalb Unternehmen die Einführung nicht überstürzt angehen sollten. Nach Erfahrung von Dell Technologies gibt es einige Aspekte zu berücksichtigen, um den Erfolg von Agentic-AI-Projekten nicht zu gefährden:

Change Management aktiv gestalten:

Wenn Agentic AI die Aufgaben von Mitarbeitern übernimmt, verändern sich deren Tätigkeiten. Unternehmen müssen das frühzeitig ansprechen, um Sorgen und Ängste auszuräumen und die Akzeptanz für die neuen KI-Kollegen zu steigern. Zudem benötigen Mitarbeiter klare Richtlinien zum Umgang mit agentenbasierter KI sowie Schulungen, in denen sie erste Erfahrungen sammeln und neue Kompetenzen aufbauen können.

Geeignete Use Cases finden:

Einsatzbereiche für Agentic AI gibt es viele, doch nicht alle eignen sich für den Einstieg. Unternehmen sollten die Prioritäten bei Use Cases setzen, in denen die Automatisierung einen großen Nutzen bringt und sich mit überschaubarem Aufwand umsetzen lässt. Das bedeutet auch, dass Skills und technische Ressourcen für Systemintegrationen, Datenaufbereitung, Modelltrainings und die Pflege der Anwendungen größtenteils schon vorhanden sind.

Auf spezialisierte Agenten setzen:

Statt einen Alleskönner zu entwickeln, sollten sich Unternehmen auf spezialisierte KI-Systeme für verschiedene Aufgaben konzentrieren. Diese lassen sich nicht nur leichter umsetzen, sondern liefern oft auch bessere Ergebnisse, weil die dahinterstehenden KI-Modelle für die jeweiligen Use Cases optimiert sind. Später lassen sich die einzelnen Agenten zu einem Multi-Agenten-System verbinden.

Integrationen sorgfältig planen:

Agentic AI arbeitet nicht als eigenständiges System, sondern muss nahtlos in bestehende Workflows, Datenquellen, Plattformen und Infrastrukturen integriert werden. Bei der Entscheidung, welche agentenbasierten Systeme sie umsetzen, müssen Unternehmen das berücksichtigen. Unter Umständen ist eine Anpassung von Abläufen, die Migration von Daten oder die Entwicklung neuer Schnittstellen notwendig.

Infrastrukturen rechtzeitig modernisieren:

Agentenbasierte KI ist auf leistungsfähige und skalierbare Infrastrukturen angewiesen, die genau zum Use Case passen. Kommt es auf Echtzeitentscheidungen an, ist eine Datenverarbeitung direkt vor Ort unumgänglich – es werden spezielle Edge-Systeme benötigt. In anderen Fällen reichen KI-Systeme in zentralen Rechenzentren oder, abhängig von der Art der Daten und möglichen Schwankungen beim Computing-Bedarf, auch Cloud-Infrastrukturen.

Auf hochwertige Daten achten:

Mehr noch als klassische KI ist Agentic AI von hochwertigen Daten abhängig – schließlich kontrolliert kein Mensch mehr die einzelnen Arbeitsschritte und Entscheidungen. Falsche, unfaire oder vorurteilsbehaftete Ergebnisse können daher nicht schnell korrigiert werden und weitreichende Auswirkungen haben. Entsprechend wichtig sind eine sorgfältige Datenauswahl und ein modernes Datenmanagement, das bei der Pflege, Aufbereitung und Bereitstellung von Daten unterstützt.

Umfassende Governance sicherstellen:

Security- und Compliance-Maßnahmen stellen sicher, dass Agentic AI verantwortungsvoll agiert und nicht missbraucht wird. Die KI sollte beispielsweise nur auf Daten zugreifen können, die sie tatsächlich für ihre Arbeit benötigt, und so gestaltet sein, dass ihre Entscheidungen verständlich und nachvollziehbar sind. Sowohl die Funktionsweise des KI-Systems als auch seine Tätigkeiten sollten dokumentiert werden. Darüber hinaus definieren Guardrails die Aufgaben und Funktionen von Agentic AI, damit sie keine unbeabsichtigten beziehungsweise schädlichen Aktionen ausführt.

Den Menschen als Kontrollinstanz nicht vergessen:

Auch wenn der Mensch der KI keine detaillierten Anweisungen geben muss und nicht mehr jeden einzelnen ihrer Schritte überwacht, bleibt er dennoch nicht außen vor. Aus dem »Human in the Loop« wird der »Human on the Loop«, der bei Bedarf eingreift, um Fehler zu korrigieren – ganz so, wie er bei einem autonomen Fahrzeug jederzeit das Steuer übernehmen kann.

Mit Agentic AI wird KI vom nützlichen Werkzeug zum selbstständig handelnden Akteur im Unternehmen. Damit verschafft sie Mitarbeitern viele Freiräume für Aufgaben, bei denen es auf Kreativität, Empathie und menschliches Urteilsvermögen ankommt. Wie bei jeder neuen Technologie ist die Einführung allerdings kein Selbstläufer und es gibt einige Aspekte, auf die Unternehmen achten sollten. Auf technischer Seite kommt es vor allem auf hochwertige Daten, leistungsfähige Infrastrukturen und KI-Governance an, auf menschlicher Seite stehen das Change Management und die Auswahl geeigneter Use Cases im Mittelpunkt.

Dell-Blog: https://www.delltechnologies.com/de-de/blog/

558 Artikel zu „KI-Agenten“

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Drei zentrale Risiken bei KI-Agenten

16. Oktober 2025

KI-Agenten (engl. »AI agents«) erobern die Arbeitswelt, doch der Hype birgt auch Gefahren. Während Unternehmen weltweit auf diese Technologie setzen, zeigt sich: Schnelligkeit geht oft zu Lasten der Sicherheit. Nach einer aktuellen IBM-Studie sehen Unternehmen KI-Agenten nicht länger als Experiment, sondern als unverzichtbaren Bestandteil ihrer digitalen Transformation [1]. Führungskräfte erwarten bis 2025 einen achtfachen Anstieg…