Agentic AI: Compliance und Regulierung – Was Sie Wissen Sollten
Die weitverbreitete Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) durch Unternehmen hat zahlreiche Vorteile mit sich gebracht, jedoch auch einige Nachteile.
Laut einem Bericht von Infosys aus August 2025 gaben 95 % der Führungskräfte an, dass ihre Organisationen in den letzten zwei Jahren negative Folgen durch den Einsatz von Enterprise AI erfahren haben. Ein direkter finanzieller Verlust war die häufigste Folge, die in 77 % der Fälle berichtet wurde.
Diese Zahlen könnten sich weiter verschlechtern, da Unternehmen beginnen, agentic AI einzuführen. 86 % der Führungskräfte, die mit agentic AI vertraut sind, glauben, dass diese Technologie zusätzliche Risiken und Compliance-Herausforderungen für ihr Geschäft mit sich bringt.
Was ist agentic AI?
Der Begriff agentic AI bezieht sich auf KI-Systeme, die in der Lage sind, unabhängige Entscheidungen zu treffen und ihr Verhalten autonom anzupassen, um ein spezifisches Ziel zu erreichen. Im Gegensatz zu traditionellen Automatisierungswerkzeugen, die einer starren, festgelegten Reihe von Anweisungen folgen, nutzen agentic AI-Systeme gelernte Muster und Beziehungen, um in Echtzeit zu argumentieren und ihre Handlungen anzupassen.
Warum agentic AI neue Compliance-Strategien benötigt
Die Fähigkeit von agentic AI, Entscheidungen zu treffen und eigenständig zu handeln, führt zu erhöhten Risiken, was Experten und Compliance-Beauftragte dazu veranlasst, Führungskräfte dazu zu raten, von Anfang an die notwendigen Kontrollen in die Systeme einzubauen.
Die Komplexität von agentic AI erfordert neue Compliance-Strategien. Die Risiken umfassen den Zugriff auf sensible Daten ohne angemessene Sicherheitsvorkehrungen sowie mögliche AI Halluzinationen und die Verwendung von voreingenommenen oder fehlerhaften Informationen zur Entscheidungsfindung.
Risikomanagement und Implementierung von Kontrollen für agentic AI
Um die Risiken, die mit der Nutzung von agentic AI verbunden sind, zu adressieren, sollten Unternehmen die folgenden Schritte in Betracht ziehen:
- Verstehen und Bewerten des Anwendungsfalls: Arbeiten Sie mit einem funktionsübergreifenden Team, um den Anwendungsfall zu verstehen und die spezifischen Risiken zu bewerten.
- Identifizieren Sie wichtige Stakeholder: Bestimmen Sie sowohl den Technologieentwickler als auch den Geschäftsinhaber, um Verantwortlichkeit sicherzustellen.
- Identifizieren Sie die Daten: Bestimmen Sie die Daten, auf die das KI-System während seines Betriebs zugreift, und bewerten Sie deren Sensibilität.
Entwicklung von Compliance-Rahmenwerken für agentic AI
Die Sicherstellung der Compliance von KI-Agenten fällt unter das Konzept von verantwortlicher KI. Es gibt mehrere Rahmenwerke, die Organisationen nutzen können, um sicherzustellen, dass sie verantwortliche KI entwickeln:
- EU AI Act: Fördert sichere und transparente KI durch Risikokategorisierungen und klare Regeln.
- G7 Verhaltenskodex für KI: Bietet freiwillige Richtlinien zur Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher KI-Systeme.
- NIST AI Risk Management Framework: Hilft Organisationen, vertrauenswürdige KI zu entwerfen und zu implementieren.
Regulatorische Trends in der agentic AI
Die Regulierung von agentic AI entwickelt sich weiter. Führungskräfte sehen verantwortliche KI-Praktiken als positiv für das Unternehmenswachstum. Die meisten befragten Führungskräfte begrüßten neue KI-Vorschriften, da diese Klarheit und Vertrauen schaffen.
Vorbereitung auf die Compliance von AI-Agenten
Auch in einem sich entwickelnden regulatorischen Umfeld können Unternehmen die folgenden Schritte unternehmen:
- Stellen Sie sicher, dass ihre Compliance-Programme an die Geschäftsstrategie angepasst sind.
- Identifizieren Sie die Handlungen an allen Schichten und Punkten im Workflow.
- Führen Sie Audits von KI-Agenten durch, um die Einhaltung der Vorschriften zu überprüfen.
- Trainieren Sie Mitarbeiter zu verantwortlicher KI.
- Vermeiden Sie es, sich zu früh auf agentische KI-Systeme zu verlassen.
Mit der richtigen Vorbereitung können Unternehmen sicherstellen, dass sie den Herausforderungen von agentic AI gewachsen sind und die Vorteile dieser Technologie nutzen können.
