Die rasante Einführung autonomer KI-Systeme überfordert die IT-Landschaften deutscher Konzerne. Während die Technologie im Eiltempo in die Produktion geht, bleiben Sicherheit und Integration auf der Strecke – eine gefährliche Lücke, die Milliardeninvestitionen gefährdet.
81 Prozent der IT-Teams testen oder nutzen bereits KI-Agenten aktiv, wie der neue State of AI Agent Security 2026 Report des API-Spezialisten Gravitee zeigt. Eine parallel veröffentlichte Salesforce-Studie bestätigt den Trend: Im Schnitt setzt jedes Unternehmen bereits zwölf verschiedene KI-Agenten ein. Innerhalb der nächsten zwei Jahre soll diese Zahl um 67 Prozent explodieren.
Doch der Boom offenbart ein fundamentales Problem. Die Hälfte aller Agenten arbeitet laut Salesforce-Report in völliger Isolation. Sie können weder Daten teilen noch Handlungen koordinieren. „Die Agenten sind wie brillante Einzelkämpfer, die in verschiedenen Abteilungen sitzen, aber keine gemeinsame Sprache sprechen“, beschreibt ein IT-Berater das Dilemma. Hinzu kommen altbekannte IT-Hürden: 96 Prozent der Unternehmen klagen über Datensilos, nur 27 Prozent ihrer Anwendungen sind überhaupt integriert.
Viele Unternehmen übersehen die Pflichten der EU-KI-Verordnung – genau das schafft die Governance-Lücke, die hier als Shadow AI beschrieben wird. Die Verordnung verlangt Kennzeichnung, Risikobewertung und umfassende Dokumentation für KI-Systeme; ohne diese Nachweise drohen Bußgelder und operative Risiken. Unser kostenloser Umsetzungsleitfaden erklärt praxisnah, wie Sie KI-Agenten rechtssicher klassifizieren, notwendige Nachweise erstellen und Compliance in Ihren Orchestrierungsprozessen verankern. KI-Verordnung-Leitfaden gratis herunterladen
Der Wettlauf um die Orchestrierung
Als Antwort auf das Integrations-Chaos entsteht ein neuer Software-Markt: Plattformen zur Orchestrierung von KI-Agenten. Diese Systeme sollen die spezialisierten Helfer koordinieren, ihre Kommunikation steuern und komplexe Arbeitsabläufe überwachen.
Die Bewegung in diesem Segment ist spürbar. Der Supply-Chain-Softwareanbieter Kinaxis brachte diese Woche seine Maestro Agent Studio-Plattform an den Start. Sie soll Teams beim Aufbau unternehmenseigener Agenten für operative Entscheidungen unterstützen. Parallel vollzieht der europäische Technologieanbieter Ibexa eine strategische Kehrtwende. Fünf seiner Marketing-Tech-Marken werden unter einer digitalen Erlebnisplattform vereint, gesteuert von einer neuen KI-Orchestrierungsschicht.
Die Cloud-Giganten Microsoft, Google und AWS rüsten ihre Ökosysteme ebenfalls massiv nach. Ihr Fokus liegt darauf, Kunden beim Aufbau und Management ganzer Flotten autonomer Agenten zu unterstützen. Die Kernaufgabe: den Sprung von einfachen Bots für Einzelaufgaben zu vernetzten Systemen zu schaffen, die mehrstufige Prozesse – von der Softwareentwicklung bis zur Lieferkettensteuerung – autonom handhaben.
Sicherheitslücke „Shadow AI“ wird zur Systemgefahr
Das Tempo der Einführung hat ein gefährliches Vakuum bei Sicherheit und Kontrolle gerissen. Der Gravitee-Report schlägt Alarm: 88 Prozent der Organisationen bestätigen oder verdächtigen Sicherheitsvorfälle mit KI-Agenten im vergangenen Jahr. Geschätzt 1,5 Millionen Agenten operieren aktuell ohne angemessene Aufsicht – ein Phänomen, das als „Shadow AI“ bezeichnet wird.
Besorgniserregend ist die Governance-Lücke: Nur 14,4 Prozent der KI-Agenten gehen mit vollständiger Freigabe der IT-Sicherheitsabteilungen live. Experten warnen, dass traditionelle Sicherheitsmodelle für die neue Realität ungeeignet sind. „Diese Agenten sind nicht deterministisch. Sie treffen eigenständige Entscheidungen auf Basis sich ändernder Daten“, erklärt eine Cybersicherheitsexpertin. Notwendig seien völlig neue Ansätze für Identitätsmanagement, Berechtigungen und Protokollierung. Fehlen diese Rahmenwerke, drohen Datenlecks, fehlerhafte Automatisierungen und der Kontrollverlust über Kernprozesse.
Von der Sprache zur Tat: LAMs treiben die Revolution
Die neue Autonomie-Welle wird von einem technologischen Paradigmenwechsel angetrieben: vom Large Language Model (LLM) zum Large Action Model (LAM). Während LLMs wie ChatGPT hervorragend Texte verstehen und generieren, sind LAMs darauf ausgelegt, Absichten in konkrete, ausführbare Handlungen zu übersetzen.
Sie sind die operative Schnittstelle, die einen KI-Agenten befähigt, sich in Systeme einzuloggen, Daten zu vergleichen oder Transaktionen durchzuführen. Diese Evolution ist entscheidend für komplexe Workflows. Eine Rechnungsprüfung oder Softwaretests erfordern eine geplante Abfolge von Aktionen über verschiedene Anwendungen hinweg. Der Markt für diese agentische KI soll bis 2030 von 7,8 auf über 52 Milliarden Euro wachsen – getrieben von leistungsfähigeren LAMs.
Analyse: Die Beta-Phase ist vorbei
Das Jahr 2025 galt als Experimentierphase. Eine Gartner-Studie zeigte damals: 75 Prozent der Firmen testeten Agenten, aber nur 15 Prozent setzten vollautonome Systeme ein. Anfang 2026 ist die Branche nun in eine neue Ära eingetreten. KI-Agenten wandern aus isolierten Pilotprojekten in die Kernprozesse.
Die größten Hindernisse sind heute nicht mehr die Fähigkeiten der KI-Modelle selbst, sondern die mangelnde Bereitschaft der Unternehmens-IT. Es herrscht ein Spannungsfeld zwischen dem bottom-up Drang einzelner Abteilungen, schnell Lösungen einzuführen, und der top-down Notwendigkeit, eine sichere, integrierte Infrastruktur zu schaffen.
Unternehmen, die diese Lücke nicht schließen, riskieren „agentische Schulden“: Eine wuchernde Landschaft isolierter, unkontrollierter Agenten schafft mehr Komplexität als Nutzen. Die Gewinner dieser Transformation werden jene sein, die agentische KI nicht als Sammlung einzelner Tools, sondern als systemischen Wandel begreifen – und ihr technologisches Fundament entsprechend neu errichten.
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