KI-Agenten versprechen Unternehmen mehr Tempo und Automatisierung, schaffen aber zugleich neue Sicherheitsrisiken. Entscheidend ist deshalb, nicht nur ihre Funktionen, sondern vor allem ihre Identitäten, Berechtigungen und Zugriffe konsequent zu steuern. Wer Identity Governance früh verankert, kann Innovation ermöglichen, ohne Kontrolle und Compliance aus der Hand zu geben.

Management Summary

Identity Governance wird zum zentralen Erfolgsfaktor für KI‑Agenten: Unternehmen setzen KI‑Agenten bereits breit ein, doch nur ein kleiner Teil verfügt über eine ausgereifte Strategie zur Verwaltung nicht‑menschlicher Identitäten.
Geschwindigkeit der Agenten überfordert klassische IAM‑Modelle: KI‑Agenten führen tausende Operationen pro Minute aus – menschliche Freigabeprozesse und statische Berechtigungen reichen nicht mehr aus.
Sicherheitsrisiken entstehen durch Identitätslücken, nicht durch KI‑Technologie: Langfristige Autorisierungen, Token‑Übergreifungen und rekursives Delegieren erzeugen Governance‑Risiken, die sich nur durch konsequente Identitätssteuerung schließen lassen.
Absicherung erfordert technische und organisatorische Leitplanken: Token‑Vaulting, Human‑in‑the‑Loop‑Autorisierung, feingranulare Berechtigungen und ein zentrales Agent‑Registry bilden die Basis für sichere KI‑Produktivsysteme.
Identität wird zur neuen Sicherheitsperipherie: In der KI‑Ära ersetzt Identity Security die klassische Firewall‑Logik – Unternehmen mit klarer Identitätsstrategie sichern sich Innovationsgeschwindigkeit und Compliance‑Stabilität.

Eine Mehrheit von 91 Prozent der Unternehmen setzen KI-Agenten bereits produktiv ein, doch lediglich zehn Prozent verfügen über eine ausgefeilte Strategie zur Verwaltung nicht-menschlicher Identitäten. Diese Zahlen gehen aus einer Befragung hervor, die wir im Jahr 2025 in Auftrag gegeben hatten. In der Diskrepanz dieser Werte liegt das zentrale Risiko der KI-Ära: nicht die Technologie selbst ist die Gefahr, sondern die Frage, worauf sie zugreifen darf, wie lange diese Zugriffe bestehen und wer die Ergebnisse einsehen kann.

Das Dilemma: Innovation gegen Sicherheit.

KI-Agenten sind keine passiven Chatbots mehr. Sie führen eigenständig mehrstufige Prozesse aus – vom IT-Support über den Kundenservice bis hin zur Softwareentwicklung. Ein einzelner Agent kann bis zu 6000 Operationen pro Minute ausführen. Klassische Identity-and-Access-Management-Modelle (IAM), die für menschliche Geschwindigkeit entworfen wurden, stoßen hier an ihre Grenzen.

IT-Verantwortliche aber müssen Innovation ermöglichen und gleichzeitig Sicherheitsrisiken minimieren. Die gute Nachricht: Diese beiden Anforderungen schließen sich nicht aus. Sie erfordern jedoch ein neues Sicherheitsverständnis, und dieses beginnt bei Identitäten.

Die Risiken lassen sich auf zentrale Muster zurückführen:

Überforderung in Freigabeprozessen:
Agenten arbeiten zu schnell für menschliche Freigabe-Workflows. Das verleitet Nutzer dazu, Anfragen zuzustimmen, ohne den vollen Umfang zu verstehen.
Langfristige Autorisierung:
Zugriffe bleiben weit über ihren eigentlichen Verwendungszweck hinaus aktiv.
Vertrauen über Domänen hinweg:
Tokens überschreiten Systemgrenzen ohne Überprüfung. Wird eine Autorisierung widerrufen, kommt das nicht in allen Domänen an.
Rekursives Delegieren:
Berechtigungen werden nicht angepasst, wenn Agenten Aufgaben an andere Agenten weiterleiten.
Irreversible Aktionen:
Agenten führen Aktionen aus, die sich nicht rückgängig machen lassen.

Diese Muster haben eines gemeinsam: Sie entstehen nicht durch Fehler im KI-System selbst, sondern durch Lücken in der Identity Governance.

Absicherung in zwei Schritten.

Produktionsreife KI-Agenten absichern:
Die Absicherung von Agenten auf Code- und Datenebene schafft die Grundlage für Identitäten, um KI-Agenten vom Pilotbetrieb in die Produktion zu überführen. Ein menschlicher Nutzer wird mithilfe von OIDC/OAuth 2.0 und robustem Session-Management sicher mit den Aktionen des Agenten verknüpft. Ergänzend ermöglicht der Token Exchange die sichere Überbrückung von Domänen, indem die Nutzeridentität direkt in jede Agentenaktion eingebunden wird.

Durch Token-Vaulting werden API-Zugangsdaten sicher gespeichert und verwaltet, sodass sie niemals im Agenten-Code, in Logs oder Konfigurationsdateien auftauchen. Die Integration von Agenten mit Drittanbieter-Tools erfolgt über die automatische Verwaltung von Access- und Refresh-Tokens. Feingranulare Berechtigungen auf Dokumenten- oder Datensatzebene stellen sicher, dass ein Agent ausschließlich auf Daten zugreifen kann, für die der anfragende Nutzer tatsächlich berechtigt ist.

Die Human-in-the-Loop-Autorisierung definiert klare Grenzen für Handlungsspielräume und löst Echtzeit-Warnungen aus, sobald ein Agent von seinem auto-risierten Pfad abweicht. So behält der Mensch stets die Kontrolle.

Alle Agenten über eine einheitliche Steuerungsebene verwalten:
Die einheitliche Steuerung beginnt mit der systematischen Erkennung von Agenten: Unverwaltete Lösungen, Service-Accounts, API-Keys und OAuth-Tokens werden über Cloud- und SaaS-Plattformen hinweg identifiziert. Dies gilt auch für sogenannte Schatten-KI, die Mitarbeiter ohne Wissen und Genehmigung der IT einsetzen. Auf dieser Grundlage können Nutzer die Risiken identifizieren und bewerten. Jeder Agent wird anschließend in einem zentralen Register als Identität angelegt, versehen mit einer eindeutigen Kennung, Risikoklassifizierung, Eigentümerzuordnung, Zweckdokumentation und verpflichtender menschlicher Verantwortlichkeit.

Die Zugangskontrolle definiert Berechtigungen auf Basis der Identität von Agenten, Kontext und Risikosignalen. Das Lifecycle Management automatisiert Onboarding, Zugriffsüberprüfungen sowie Zertifizierungen und gewährleistet lückenlose Audit-Trails für jede Agentenaktion.

Wird eine Bedrohung erkannt, widerruft ein universelles Logout umgehend alle aktiven Sessions und Tokens über sämtliche verbundenen Systeme hinweg. Verhaltensanalysen ermöglichen dabei eine automatisierte Eindämmung innerhalb von Sekunden.

Leitplanken für KI-Agenten.

Mit diesen fünf Maßnahmen können IT-Verantwortliche ihre KI-Agenten konform zur Compliance absichern:

Governance vor Deployment: Die Identity-Strategie muss vor dem Produktiveinsatz definiert werden – nicht danach.
Transparenz: Alle Agenten werden registriert, dokumentiert und überwacht. Das Agent Registry dient dabei als zentrale Informationsquelle.
Richtig dimensionierte Berechtigungen: Ein Customer-Service-Agent braucht nicht sämtliche Kundendaten, sondern nur die des jeweiligen Falls. Entscheidend sind das Least-Privilege-Prinzip sowie kontextbezogene Zugriffsregelungen.
Kontinuierliche Neubewertung: Credentials sollten automatisch rotieren, Berechtigungen regelmäßig überprüft werden.
Menschliche Kontrolle: Sensible Aktionen, wie Zahlungen, sollten out-of-band, etwa über ein separates Gerät, freigegeben werden, um Manipulationen auszuschließen.

Fazit: Sicherheitsperipherie ist Identität.

Die Firewall war die Sicherheitsperipherie des Internet-Zeitalters. In Zeiten von KI-Agenten wird Identitätsmanagement diese Rolle übernehmen.

Wenn sie richtig gestaltet wurde, dann sind Innovation und Sicherheit dabei kein Gegensatz. Unternehmen, die ihre Identitätsstrategie jetzt auf KI-Agenten ausrichten, können sicher voranschreiten und sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Wer dagegen zögert, der riskiert, den Anschluss zu verlieren oder gar durch Sicherheitsvorfälle ausgebremst zu werden.

Sven Kniest,
Vice President Central & Eastern Europe
bei Okta

Illustration: © Melitas | Dreamstime.com

FAQ

Warum brauchen KI‑Agenten überhaupt eigene Identitäten? Weil sie eigenständig handeln, Entscheidungen treffen und auf Systeme zugreifen. Ohne eindeutige Identität sind Berechtigungen, Verantwortlichkeiten und Audit‑Trails nicht kontrollierbar.

Was ist das größte Risiko beim Einsatz von KI‑Agenten? Nicht die KI selbst, sondern unkontrollierte Zugriffe: zu breite Berechtigungen, nicht rotierte Tokens, fehlende Transparenz über Agenten und Schatten‑KI.

Warum reichen klassische IAM‑Modelle nicht mehr aus? IAM wurde für menschliche Geschwindigkeit entwickelt. KI‑Agenten operieren in Millisekunden, delegieren Aufgaben und überschreiten Systemgrenzen – das sprengt traditionelle Freigabe‑ und Kontrollmechanismen.

Wie lässt sich die Kontrolle trotz Automatisierung behalten? Durch Human‑in‑the‑Loop‑Autorisierung, kontextbezogene Zugriffsregeln, automatische Token‑Rotation und ein universelles Logout bei Bedrohungen.

Was ist der wichtigste erste Schritt für Unternehmen? Eine Identity‑Strategie vor dem Deployment definieren: Agenten inventarisieren, registrieren, klassifizieren und mit klaren Verantwortlichkeiten versehen – bevor sie produktiv arbeiten.

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Saviynt stellt Identity-Plattform für KI-Agenten vor

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Neue Lösung ermöglicht Steuerung autonomer KI-Agenten über den gesamten Lebenszyklus – von der Erkennung bis zur Laufzeitkontrolle. Saviynt, Anbieter einer Identity-Security-Plattform, hat heute seine Lösung Saviynt Identity Security for AI vorgestellt. Die Lösung unterstützt Unternehmen dabei, autonome KI-Agenten vergleichbar mit menschlichen und maschinellen Identitäten zu verwalten: mit durchgehender Sichtbarkeit, Lifecycle-Governance und kontextbasierter Zugriffskontrolle in…