Shadow AI-Agenten: Das übersehene Risiko in der KI-Governance
Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) bringt nicht nur Innovationen mit sich, sondern auch erhebliche Risiken, insbesondere im Bereich der Governance. Insbesondere die sogenannten Shadow AI-Agenten stellen eine Herausforderung dar, die oft übersehen wird.
Die Notwendigkeit von KI-spezifischer Governance
In der Vergangenheit wurden Cloud-Plattformen häufig ad hoc von verschiedenen Abteilungen ohne Einbeziehung der IT implementiert. Diese Dezentralisierung führte im Laufe der Zeit zu Sicherheitsverletzungen und Compliance-Lücken. Die Unternehmen mussten lernen, ihre Cloud-Infrastruktur angemessen zu steuern, um Innovationen nicht zu stoppen, sondern um sie nachhaltig zu gestalten. Ein ähnlicher Ansatz wird nun für KI-Agenten gefordert.
Es wird betont, dass Governance für diese neue Generation von Tools notwendig ist, um sicherzustellen, dass sie verantwortungsvoll eingesetzt werden und nachhaltigen Wert liefern. Es wird gewarnt, dass Geschwindigkeit nicht auf Kosten von Sicherheit oder Rechenschaftspflicht gehen sollte.
Transparenz in Schattenoperationen schaffen
Ein grundlegendes Prinzip zur Lösung des Problems besteht darin, dass Unternehmen verstehen müssen, welche KI-Agenten in ihrem Umfeld operieren. Dies klingt einfach, jedoch haben viele Organisationen kein systematisches Verfahren, um diese Systeme zu entdecken.
Unternehmen benötigen Werkzeuge, die automatisch KI-Anwendungen und -Agenten in der Umgebung entdecken, selbst solche, die von Geschäftsanwendern ohne formelle Genehmigung implementiert wurden. Schließlich kann man nicht steuern, was man nicht sehen kann.
Sobald Unternehmen ihre KI-Agenten erkennen können, müssen diese ordnungsgemäß katalogisiert werden. Die Agenten sollten registriert, nach Funktion kategorisiert und einem relevanten Eigentümer oder Geschäftsprozess zugeordnet werden. Der Umfang jedes Agenten – was er zugreifen, entscheiden oder auslösen kann – sollte klar definiert sein.
Risikoabschätzung
Die nächste Phase umfasst die Risikoabschätzung. Es müssen entscheidende Fragen gestellt werden: „Welche Daten verarbeitet der Agent? Greift er auf regulierte Systeme zu? Könnten seine Ausgaben finanzielle oder rechtliche Entscheidungen beeinflussen?“ Organisationen sollten eine gestaffelte Governance je nach Autonomie und potenziellem Geschäftseinfluss eines Agenten anwenden.
Verhinderung von Kettenreaktionen bei Agentenausfällen
Ein Aspekt, der besonders besorgniserregend ist, ist die Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten. Wenn ein Agent in einer Kette unvorhersehbar agiert, kann dies zu kaskadierenden Ausfällen in den Geschäftsprozessen führen. „Wenn ein Agent inkonsistent agiert, bricht die gesamte Wertschöpfungskette zusammen“, wird betont.
Die Überwachung einzelner Agenten basierend auf einem vordefinierten Satz von Kennzahlen ist daher über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg von entscheidender Bedeutung.
