Wie können wir agentische KI-Systeme steuern, um Schäden zu verhindern?
Keines der sieben großen bewerteten KI-Unternehmen – einschließlich OpenAI, Google DeepMind und Anthropic – erhielt in der Kategorie „Existenzsicherungsplanung“ eine bessere Note als D. Selbst moderne Ansätze wie der NIST AI Risk Management Framework basieren weiterhin auf menschlicher Aufsicht, die autonome Agenten möglicherweise umgehen können.
Traditionelle Ansätze scheitern an autonomen Systemen
Die traditionelle KI-Governance behandelt agentische Systeme als verbesserte Chatbots anstatt als autonome Entscheidungsträger. Die KI-Compliance-Rahmen wurden um vorhersehbare Arbeitsabläufe und ständige menschliche Aufsicht herum entwickelt.
Jeder Punkt autonomer Entscheidungen schafft potenzielle Fehlerquellen, die sich über die Systemoperationen kumulieren können. Der NIST AI RMF bietet grundlegende Funktionen, die Organisationen helfen, KI-Risiken durch kontinuierliche Prozesse zu managen.
Identität wird zur Hauptsteuerungsebene
Wenn KI-Systeme über organisatorische Grenzen hinweg operieren, wird die identitätsbasierte KI-Sicherheit zur primären Steuerungsebene. Die Zero Trust-Architektur ist unerlässlich, da autonome Agenten unvorhersehbar handeln und auf mehrere Systeme zugreifen können.
Eine kontinuierliche Überprüfung der Identität, Anfragen und Aktionen jedes Agenten verhindert unbefugten Zugriff und kaskadierende Sicherheitsfehler. Unternehmen müssen die Compliance autonomer Agenten ermöglichen, ohne die Sicherheit zu gefährden.
Dreistufige Rahmenwerke bieten skalierbare Aufsicht
Führende Governance-Experten befürworten geschichtete Ansätze, die mit den Risikostufen skalieren. Organisationen können einen dreistufigen Rahmen von Schutzvorrichtungen verwenden, der mit dem Risiko und dem potenziellen Einfluss des Anwendungsfalls skaliert.
Ein Chatbot, der Einzelhandelsfragen beantwortet, benötigt möglicherweise nur minimale Schutzvorrichtungen wie Benutzerhaftungsausschlüsse und grundlegende Überwachung. Ein Agent für Bankstreitigkeiten erfordert jedoch umfassende Tests, detaillierte Protokollierung und Echtzeitüberwachung.
Echtzeitintervention übertrifft nachträgliche Audits
Agentische Systeme verlangen kontinuierliche Überwachung und sofortige Interventionsmöglichkeiten. Die Überwachung von KI-Systemen ist entscheidend, wenn Systeme autonom operieren, um agentische Halluzinationen zu erkennen.
Zukunftsorientierte Organisationen implementieren „eingebettete Compliance“, indem sie regulatorische Anforderungen direkt in das Systemdesign integrieren. Dazu gehören Echtzeitüberwachung, automatisierte Compliance-Prüfungen und umfassende Prüfpfade.
Regulatorische Rahmenbedingungen kommen nicht mit
Aktuelle Vorschriften befassen sich unzureichend mit autonomen KI-Systemen und schaffen Governance-Lücken. Das EU AI Act verlangt von hochriskanten KI-Systemen, dass sie eine effektive menschliche Aufsicht ermöglichen.
Allerdings entwickeln sich die Vorschriften weiterhin, wobei Experten anmerken, dass keine spezifisch auf agentische KI eingeht. Die Definition klarer Standards für „effektive“ Aufsicht und die Testkonformität bleibt herausfordernd.
Implementierung zeigt weit verbreitete Unvorbereitetheit
95 % der Führungskräfte gaben an, dass ihre Organisationen in den letzten zwei Jahren negative Folgen aus dem Einsatz von Unternehmens-KI erfahren haben. 86 % der Führungskräfte, die über agentische KI informiert sind, glauben, dass die Technologie zusätzliche Risiken und Compliance-Herausforderungen mit sich bringt.
Organisationen müssen jetzt robuste Feedback- und Reaktionssysteme einführen, während noch Zeit bleibt, die KI-Implementierung zu gestalten. Derzeit sind nur etwa 2 % der an führenden Maschinenlernveranstaltungen veröffentlichten Arbeiten sicherheitsrelevant.
Die Frage ist nicht, ob agentische KI die Geschäftsabläufe transformieren wird, sondern ob die Führungskräfte diese Transformation durch effektive Aufsicht leiten werden. Governance-Lösungen werden von der Entwicklung der Fähigkeiten deutlich übertroffen.
