KI-Sicherheitsrisiken: Gefahr durch autonome Agenten

Die neue Realität durch KI-Agenten

Unternehmen nutzen KI, um Prozesse zu optimieren, Support zu automatisieren und Entscheidungen datenbasiert zu treffen. Besonders spannend und gleichzeitig heikel wird es, wenn sogenannte KI-Agenten ins Spiel kommen. Das sind nicht bloß smarte Tools, die Vorschläge machen oder Texte generieren, sondern autonome Systeme, die selbstständig Aufgaben ausführen, auf Systeme zugreifen und Entscheidungen treffen. Sie handeln wie digitale Mitarbeiter, und genau das macht sie so wertvoll. Aber auch so gefährlich. 

Denn mit der wachsenden Autonomie dieser Systeme entstehen neue und oft unterschätze KI-Sicherheitsrisiken. Was passiert, wenn ein KI-Agent Zugriff auf sensible Kundendaten erhält, und diese falsch verarbeitet oder sogar nach außen gibt? Was, wenn er von außen manipuliert wird oder versehentlich Prozesse anstößt, die massive finanzielle oder datenschutzrechtliche Folgen haben? 

In einer Zeit, in der Unternehmen sich zunehmend auf automatisierte Prozesse verlassen, ist es essenziell ein Bewusstsein für die Sicherheitsrisiken durch autonome KI-Agenten in Unternehmen zu entwickeln. Denn wer mit hochintelligenten Systemen arbeitet, muss sich auch mit ihren potenziellen Schattenseiten auseinandersetzen, bevor es zu spät ist. 

In diesem Artikel werfen wir einen fundierten Blick auf die Gefahren, die von autonomen KI-Agenten ausgehen können, und zeigen auf, wie Unternehmen sich effektiv schützen können. Dabei geht es nicht um Panikmache, sondern um Aufklärung: Wer die Risiken kennt, kann verantwortungsvoll mit den Chancen umgehen.

Was sind KI-Agenten – und wie unterscheiden sie sich von klassischen KI-Tools?

Wenn von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen die Rede ist, denken viele zuerst an Tools wie ChatGPT, Copilot oder automatisierte Analyseprogramme. Diese Systeme liefern Vorschläge, analysieren Daten oder schreiben Texte, jedoch immer als Reaktion auf einen konkreten Nutzerbefehl. Sie haben kein eigenes Ziel, keinen Handlungsspielraum und keine Autonomie. Sie sind, ganz im klassischen Sinne, Werkzeuge. 

KI-Agenten hingegen gehen einen entscheidenden Schritt weiter. Sie arbeiten zielgerichtet, autonom und handeln selbstständig innerhalb definierter Rahmenbedingungen. Man gibt ihnen nicht bloß einen Prompt, man gibt ihnen ein Ziel. Ein KI-Agent kann zum Beispiel die Aufgabe erhalten, eingehende Supporttickets zu bearbeiten, neue Leads im CRM-System zu kategorisieren oder Bestellungen eigenständig abzuwickeln. Dafür greift er auf verschiedene Systeme zu, trifft Entscheidungen auf Basis von Daten, und lernt sogar aus seinen Erfolgen oder Fehlern. 

Klingt effizient? Ist es auch. Aber gerade diese Eigenständigkeit ist es, die neue KI-Sicherheitsrisiken mit sich bringt. Denn ein System, das Zugriff auf Schnittstellen, Datenbanken oder Kommunikationskanäle hat, wird schnell zur unüberschaubaren Blackbox, wenn es nicht richtig überwacht und kontrolliert wird. Ein KI-Agent kann, im Gegensatz zu klassischen Tools, also ein „digitaler Kollege“ mit Berechtigungen sein. Und wie bei menschlichen Kollegen stellt sich die Frage: Was darf er? Was weiß er? Und was tut er eigentlich gerade?

📊 Infotabelle: KI-Tools vs. KI-Agenten

Die zunehmende Verbreitung dieser Agenten bringt Unternehmen also in eine neue Verantwortung. Sie müssen lernen, mit einer neuen Form digitaler Identität umzugehen. Der Umgang mit diesen Identitäten unterscheidet sich grundlegend vom traditionellen Benutzer-Management, und genau darin liegt das Potenzial für Sicherheitsrisiken durch autonome KI-Agenten in Unternehmen, die bisher oft unterschätzt werden.

Welche Sicherheitsrisiken entstehen durch KI-Agenten?

Autonome KI-Agenten sind leistungsstark, aber wie bei jeder neuen Technologie birgt ihr Einsatz auch erhebliche Risiken. Unternehmen, die diese digitalen Assistenten ohne klare Regeln und Schutzmaßnahmen einsetzen, laufen Gefahr, unkontrollierbare Prozesse zu starten, vertrauliche Daten offenzulegen oder sogar ihre IT-Infrastruktur zu gefährden. Die folgenden KI-Sicherheitsrisiken sind besonders relevant: 

Missbrauch von Zugangsdaten 

Damit ein KI-Agent auf Systeme zugreifen kann, benötigt er Authentifizierung, etwa API-Schlüssel, Tokens oder sogar Zugang zu Benutzerkonten. Werde diese fest eingebettet, schlecht gesichert oder mehrfach verwendet, können sie leicht in falsche Hände geraten. Ein kompromittierter Agent kann dadurch enorme Schäden anrichten, etwa Daten löschen, manipulieren oder unberechtigt weiterleiten. 

Besonders kritisch: Diese digitalen Identitäten sind oft schwer nachvollziehbar und tauchen nicht in klassischen Benutzerliste auf, was eine Überwachung erschwert. 

Shadow IT durch versteckte Agenten

In vielen Teams entstehen neue KI-Agenten durch individuelle Initiativen, etwa weil ein Mitarbeiter ein praktisches Script entwickelt, das automatisch Bestellungen weiterleitet oder interne Anfragen bearbeitet. Diese Agenten werden oft nicht offiziell registriert oder dokumentiert. Das Ergebnis ist klassische Shadow IT: Systeme, die außerhalb des Radars der IT-Sicherheit operiere, und ein ideales Einfallstor für Angriffe bieten. 

Fehlentscheidungen durch falsche Daten oder Kontexte 

KI-Agenten treffen Entscheidungen auf Basis von Daten, doch wenn diese Daten unvollständig, veraltet oder irreführend sind, können auf die Aktionen des Agenten schädlich sein. Ein Vertriebsagent könnte etwas alte Kundendaten verwenden, um unpassende Angebote zu versenden, oder ein Support-Agent könnte ein Problem falsch eskalieren, mit echten geschäftlichen Folgen. 

Wichtig: Anders als klassische Programme sind Agenten adaptiv, sie verhalten sich nicht immer gleich. Fehlverhalten ist daher schwerer vorherzusagen und zu testen. 

Externe Manipulation durch Prompt Injection oder API Hijacking 

Sobald KI-Systeme auf externe Datenquellen wie E-Mails, Webseiten oder Nutzereingaben zugreifen, steigt das Risiko gezielter Manipulation. Angreifer können solche Eingabe bewusst so gestalten, dass der Agent zu schädlichen Handlungen verleitet wird, etwa dem Überschreiben von Konfigurationsdateien, dem Offenlegen vertraulicher Informationen oder dem Deaktivieren sicherheitsrelevanter Funktionen. Diese Form der sogenannten Prompt Injection gilt als besonders tückisch, da sie sich mit minimalem Aufwand umsetzen lässt und häufig unentdeckt bleibt. 

Datenschutzverstöße durch unerlaubten Zugriff 

Viele Agenten arbeiten mit personenbezogenen Daten: Kundennamen, Adressen, Gesprächsverläufe. Wenn diese Daten ohne Zweckbindung oder rechtliche Grundlage verarbeitet werden, oder gar in andere Systeme wandern, drohen schwerwiegende Verstöße gegen Datenschutzvorgaben wie die DSGVO. Anders als bei menschlichen Mitarbeitern fehlt Agenten das „Bauchgefühl“, welche Informationen schützenswert ist, sie handeln streng regelbasiert und ohne Kontextbewussten. 

Use Case: Der vertrauensvolle KI-Agent, der zu viel verschickt  

Ein fiktives mittelständisches Softwareunternehmen mit rund 150 Mitarbeitern möchte den Vertriebsprozess effizienter gestalten. Die Entscheidung fällt auf den Einsatz eines autonomen KI-Agenten, der potenzielle Kundenanfragen automatisch beantworten, passende Angebote zusammenstellen und weiterführende Informationen anhängen soll. Die Idee: Der KI-Agent analysiert den Inhalt einer E-Mail, erkennt den Produktbedarf, wählt die passenden Broschüren aus dem Intranet aus und schickt ein personalisiertes Angebot, alles ohne manuelle Prüfung. 

Anfangs funktioniert das System reibungslos. Die Reaktionszeiten verbessern sich, die Leads fühlen sich ernst genommen, und der Vertrieb freut sich über mehr Zeit für Verhandlungen. Doch dann geschieht ein folgenschwerer Vorfall. 

Ein Interessent stellt in einer E-Mail eine sehr offene Anfrage: „Könnten Sie mir bitte ein paar Beispiele für erfolgreich umgesetzte Projekte in meiner Branche schicken?“ Der KI-Agent interpretiert die Anfrage korrekt, sucht im internen Laufwerk nach ähnlichen Projekte, und wird fündig. Er hängt nicht nur die freigegebene Broschüre mit anonymisierten Success-Stories an, sondern auch einen detaillierten Projektbericht eines aktuellen Großkunden, in dem sensible Daten, Budgetzahlen und Ansprechpartner genannt sind. Das Dokument war nicht klassifiziert oder durch Zugriffsberechtigungen geschützt, sondern lag offen in einem Ordner, auf den der KI-Agent vollständigen Zugriff hatte. 

Der Interessent reagiert irritiert, weist auf das Dokument hin, und schickt es aus Compliance-Gründen direkt an die Rechtsabteilung seines Unternehmens. Innerhalb von 24 Stunden wird der Vorfall öffentlich gemacht. Der betroffene Großkunde, ein Konzern mit strenger Geheimhaltungsvereinbarung, verlangt sofortige Klärung und droht mit Vertragskündigung. 

Die interne Aufarbeitung zeigt: 

• Der KI-Agent war nicht ausreichend eingegrenzt in seinen Zugriffsrechten 
• Es gab kein Login, das genau zeigen konnte, warum der Agent dieses Dokument gewählt hatte
• Die Mitarbeitenden waren nicht geschult, wie mit solchen Systemen umzugehen ist oder welche Risiken existieren. 
• Eine klassische IT-Sicherheitsprüfung hatte der Agent nicht berücksichtigt, er galt als „intelligenter Helfer“, nicht als eigener Akteur. 

Was lernen wir daraus? Dieser Use Case zeigt exemplarisch, wie Sicherheitsrisiken durch autonome KI-Agenten in Unternehmen schnell real werden können, besonders wenn Prozesse zu schnell automatisiert werden, ohne begleitende Schutzmechanismen. Der KI-Agent tat technisch nichts „Falsches“, er erfüllte seinen Auftrag. Doch ohne Kontextverständnis, Zugriffsbeschränkung und menschliche Kontrolle wird aus Effizienz schnell ein massives KI-Sicherheitsrisiko.

Wie können Unternehmen diese Risiken minimieren

Die gute Nachricht: Unternehmen sind den Risiken durch KI-Agenten nicht schutzlos ausgeliefert. Wer sich mit den spezifischen KI-Sicherheitsrisiken auseinandersetzen und proaktive Maßnahmen ergreift, kann das Potenzial autonomer Systeme nutzen, ohne dabei die Kontrolle zu verlieren. Entscheidend ist, KI-Agenten nicht wie Werkzeuge, sondern wie digitale Mitarbeitende zu behandeln: Sie brauchen klare Aufgaben, geregelte Rechte und regelmäßige Überwachung. 

Agenten wie digitale Identitäten behandeln

Ein häufig unterschätzter Punkt: KI-Agenten sind keine passiven Tools, sondern aktive digitale Entitäten. Sie sollten deshalb wie menschliche Benutzer behandelt werden, mit individuell zugewiesenen Zugriffsrechten, Rollen, und Verantwortlichkeiten. Was das bedeutet in der Praxis: 

• Jeder Agent bekommt eine eindeutige Kennung. 
• Zugriffe auf Systeme werde strikt begrenzt (“Least Privilege”). 
• Berechtigungen werden regelmäßig überprüft und bei Bedarf widerrufen. 
• Agenten dürfen nicht “alles”, sondern nur das, was nötig ist. 

Verhalten dokumentieren und transparent machen 

Ein kritischer Sicherheitsfaktor ist die Nachvollziehbarkeit. Unternehmen sollten jedes Verhalten eines Agenten systematisch erfassen, sei es das Versenden einer E-Mail, der Zugriff auf eine Datei oder eine interne Entscheidung. Konkret heißt das: 

• Lückenloses Login aller Aktionen eines Agenten. 
• Speicherung von Entscheidungsgrundlagen (z.B. welche Daten zur Handlung geführt haben). 
• Audit-Funktionen, um auf Vorfälle schnell reagieren zu können. 
• Protokolle nicht nur maschinenlesbar, sondern auch für menschliche Auswertung aufbereitet. 

Diese Transparenz ist essenziell, um KI-Sicherheitsrisiken nicht nur zu erkennen, sondern auch im Nachhinein zu analysieren und daraus zu lernen. 

Agenten in kontrollierte Umgebung “einsperren”

Ein KI-Agent sollte niemals unbeaufsichtigt “im gesamten Netzwerk herumlaufen” dürfen. Deshalb ist es sinnvoll, ihn in eine sichere, isolierte Umgebung zu integrieren, ähnlich wie bei Software-Sandboxen oder Containerlösungen. Was heißt das konkret? 

• Ein Agent für den Vertrieb hat nur Zugriff auf CRM und Marketingmaterialien, nicht auf Kundendaten aus dem Support.
• Daten, die verarbeitet werden, sind explizit freigegeben und vorstrukturiert. 
• Aktionen mit kritischem Risiko (z:b: Versand, Löschung, Eskalation) erfordern Freigabe durch einen menschlichen Mitarbeitenden (“Human-in-the-Loop”).

Zugriffe und Berechtigungen zeitlich begrenzen 

Viele Agenten arbeiten dauerhaft mit denselben Zugangsdaten, ein enormes Risiko. Besser ist ein Konzept, bei dem temporäre Zugriffstoken verwendet werden, die sich regelmäßig erneuern und nur bei Bedarf aktiviert werden. Vorteile: 

• Selbst wenn ein Token kompromittiert wird, ist sein Nutzen stark eingeschränkt. 
• Ein Agent verliert automatisch den Zugriff, wenn er nicht mehr aktiv ist. 
• Angriffsflächen durch “verwaiste” Agenten (z.B. nach einem Projekt) werden reduziert.

Klare Verantwortlichkeiten festlegen 

Jeder KI-Agent braucht einen menschlichen Owner, also eine Person oder ein Team, das für ihn verantwortlich ist. Nur so kann sichergestellt werden, dass regelmäßige Überprüfungen stattfinden, Updates installiert und neue Risiken erkannt werden. Konkrete Umsetzung: 

• Verantwortlichkeit dokumentieren (z.B. in einem internen Agenten-Register). 
• Pflicht zur halbjährlichen Sicherheitsprüfung.
• Schulung der verantwortlichen Personen zu KI-spezifischen Sicherheitsfragen.

Mitarbeitende sensibilisieren, auch ohne technische Rollen 

Nicht nur Entwickler oder Admins müssen Bescheid wissen, auch Nutzer:innen in Marketing, Vertrieb, HR oder Einkauf setzen zunehmend KI-Agenten ein. Unwissenheit ist einer der größten Risikofaktoren. Empfohlene Maßnahmen: 

• Interne Schulungen zur sicheren Nutzung von KI.
• Leitlinien (“Dos & Don’ts”) beim Einsatz autonomer Systeme.
• Klar definierter Prozess zur Freigabe neuer Agenten (z.B. über IT-Sicherheitsbeauftragte).

KI-Governance etablieren und nicht nur ad hoc reagieren 

Langfristig brauchen Unternehmen ein übergeordnetes Governance-Modell das den Einsatz von KI-Agenten strategisch begleitet. Das umfasst technische Standards, ethische Richtlinien, Risikoanalysen und interne Freigabeprozesse. Wichtige Elemente: 

• Dokumentation aller eingesetzten Agenten und ihrer Funktionen. 
• Risikobewertungen vor Inbetriebnahme. 
• Maßnahmenkatalog für den Fall von Fehlverhalten oder Sicherheitsvorfällen. 
• Integration in bestehende Compliance- und Datenschutzprozesse 

 Ausblick: Die Zukunft von KI-Sicherheit

Die Entwicklung autonomer KI-Agenten schreitet in atemberaubendem Tempo voran. Was heute noch als technologische Pionierleistung gilt, könnte morgen längst zum Standard gehören. Gleichzeitig wachsen die Anforderungen an Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Kontrolle. Denn mit jeder zusätzlichen Fähigkeit, die ein KI-Agent übernimmt, steigen auch die potenziellen Auswirkungen eines Fehlverhaltens. KI-Sicherheitsrisiken werden damit zu einem dauerhaften Begleiter, und zu einem zentralen Thema strategischer Unternehmensführung. 

Viele Unternehmen befinden sich derzeit in einer Übergangsphase. Erste KI-Projekte sind erfolgreich implementiert worden, oft initiiert von einzelnen Abteilungen oder engagierten Teams. Doch der Einsatz erfolgt häufig noch ohne übergreifende Struktur, ohne verbindliche Standards und ohne langfristige Planung. Was fehlt, ist eine ganzheitliche Herangehensweise: eine Governance-Strategie, die technische, rechtliche und organisatorische Aspekte miteinander verbindet. Nur so lassen sich die Sicherheitsrisiken durch autonome KI-Agenten in Unternehmen langfristig beherrschbar machen. 

Diese Entwicklung wird nicht nur durch unternehmensinterne Anforderungen getrieben, sondern zunehmend auch durch regulatorische Vorgaben. Der EU AI Act etwa macht deutlich, dass KI-Systeme nicht mehr als bloße Werkzeuge betrachtet werden dürfen, sondern als eigenständige Technologien mit hohem Risiko- und Einflusspotenzial. In Zukunft wird es nicht mehr ausreichen, auf Sicherheitsvorfälle zu reagieren. Unternehmen werden nachweisen müssen, dass die Risiken systematisch identifizieren, bewerten und minimieren. Transparenz, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit werden zur Pflicht, und nicht zur Kür. 

Doch KI-Sicherheit ist mehr als eine Frage der Technik oder der Gesetzgebung. Sie wird zu Kulturfrage. Unternehmen, die bereit sind, Verantwortung zu übernehmen und offen mit Risiken umzugehen, werden jene sein, die am besten mit den Herausforderungen der KI-Zukunft umgeben können. Das erfordert ein neues Denken: Sicherheit darf nicht länger als isolierte Aufgabe einzelner Fachabteilungen gesehen werden. Sie muss in der DNA der Organisation verankert sein, als Selbstverständnis und als gemeinsames Ziel. 

Wer Sicherheit mit Weitblick gestaltet, schafft Vertrauen, bei Kunden, Partnern und Mitarbeitenden. Und wer Vertrauen schafft, legt den Grundstein für nachhaltige Innovation. Denn eines ist sicher: Autonome KI-Agenten werden unsere Arbeitswelt weiter verändern. Die Frage ist nicht mehr, ob sie kommen, sondern wie gut wir darauf vorbereitet sind. Unternehmen, die sich schon heute mit KI-Sicherheitsrisiken beschäftigen und entsprechende Strukturen aufbauen, verwandeln Unsicherheit in Stärke, und Technologie in einen echten Wettbewerbsvorteil.