Wie funktioniert die Steuerung von KI-Systemen in Unternehmen?

Die Steuerung von KI-Systemen erfolgt durch die Festlegung von Regeln, laufenden Prüfungen und operativen Grenzen, die sicherstellen, dass KI-Systeme sicher, in Übereinstimmung mit den gesetzlichen Bestimmungen und im Einklang mit den Geschäftszielen agieren, ohne schädliche Entscheidungen zu treffen oder vertrauliche Daten preiszugeben.

Was ändert sich, wenn KI aufhört, nur ein Chat-Tool zu sein und zu einem autonomen Agenten wird?

Bis vor Kurzem agierte künstliche Intelligenz reaktiv: Man gab einen Befehl, und sie generierte Text oder ein Bild. Mit der Entwicklung zu sogenannten KI-Agentenhaben diese Systeme die Autonomie erlangt, komplexe End-to-End-Aufgaben auszuführen, wie beispielsweise den Zugriff auf Systeme, die Analyse von Unternehmensdatenbanken und das Treffen operativer Entscheidungen ohne direkte menschliche Aufsicht.

Diese Umstellung erfordert eine stringente Governance-Struktur. Es geht nicht mehr nur darum, die Chat-Aktivitäten der Mitarbeiter zu überwachen, sondern auch darum, die Möglichkeiten intelligenter Automatisierung innerhalb der Cloud-Infrastruktur und der Kernsysteme Ihres Unternehmens zu kontrollieren.

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Die vier Säulen der KI-Agenten-Governance

Um die Steuerung autonomer Agenten effizient umzusetzen, basiert das Skyone Studio- Framework auf vier strukturellen Säulen:

1. Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)

KI-Agenten sollten wie Systembenutzer behandelt werden. Wenn ein Supportmitarbeiter keinen Zugriff auf die Finanzdatenbank hat, sollte auch der im Support tätige KI-Agent keinen Zugriff haben. Durch die Festlegung detaillierter Berechtigungen wird verhindert, dass KI auf vertrauliche Daten zugreift oder diese weitergibt.

2. Leitplanken (Sicherheitsgrenzen)

Leitplanken fungieren als Schienen für den KI-Agenten. Sie blockieren unangemessene Reaktionen, verhindern die Extraktion sensibler Daten und hindern das Modell daran, Aktionen außerhalb seines ursprünglichen Rahmens durchzuführen, wodurch das Risiko von Fehlfunktionen drastisch reduziert wird .

3. Rückverfolgbarkeit und Prüfung (Echtzeitprotokolle)

Jede Entscheidung des KI-Agenten muss nachvollziehbar sein. Integrierte Tools sollten die empfangene Eingabeaufforderung, die angewandte Logik, die konsultierten Datenquellen und die endgültige Aktion der KI protokollieren.

4. Semantische und Metriküberwachung

Es ist unerlässlich, die Qualität und die Einhaltung der Vorschriften durch die Agenten kontinuierlich zu bewerten, die Genauigkeitsraten zu messen und ethische oder betriebliche Abweichungen zu erkennen, bevor sie sich auf den Endkunden auswirken.

Wird eine übermäßige Kontrolle von KI nicht Innovation und Agilität in der IT ersticken?

Dies ist eine weit verbreitete Befürchtung unter Managern, doch die Realität am Markt zeigt das Gegenteil. Der Betrieb von KI-Systemen ohne entsprechende Steuerung schafft ein technisch und rechtlich risikoreiches Umfeld, in dem bereits der erste schwerwiegende Fehler oder eine Datenschutzverletzung gemäß dem brasilianischen Datenschutzgesetz (LGPD) den Geschäftsbetrieb vollständig lahmlegen kann.

Eine gut strukturierte Governance , die moderne Integrationsplattformen wie Skyone Studio nutzt , wirkt nicht als Barriere, sondern als sicherer Beschleuniger. Wenn Datenzugriffsgrenzen und Cloud-Sicherheitsperimeter klar automatisiert sind, erhält das Entwicklungsteam die volle Freiheit, neue Agenten zu erstellen und Prozesse zu automatisieren, ohne die Unternehmensinfrastruktur Sicherheitslücken aussetzen zu müssen.

Praxisbeispiel: Bearbeitung von Kostenerstattungsanträgen von Unternehmen

Vor der Regierungsführung

Ein KI-System wurde mit dem E-Mail-System und dem ERP-System verbunden, um Reisekostenabrechnungen zu automatisieren. Ohne Sicherheitsvorkehrungen oder spezifische Zugriffsbeschränkungen versendete ein Angreifer eine E-Mail mit Prompt-Injection- (die Anweisungen waren in der PDF-Quittung versteckt). Die KI akzeptierte einen betrügerischen Betrag über dem zulässigen Limit und veranlasste die Zahlung direkt auf das Konto des Antragstellers ohne menschliche Überprüfung.

Nach der Zusammenarbeit mit Skyone Studio

Derselbe Agent arbeitet integriert über Skyone Studio (iPaaS). Gemäß den Richtlinien muss jede Erstattung über 500,00 R$ manuell von einem Vorgesetzten genehmigt werden (Autorisierungsfilter). Darüber hinaus werden alle CNPJ-Validierungen auf den Belegen in den Audit-Logs protokolliert. Versucht die KI, auf die Gehaltsabrechnungsdaten des Unternehmens zuzugreifen, um Informationen abzugleichen, blockiert das System die Anfrage aufgrund der strengen IAM-Richtlinien in der Cloud umgehend und verhindert so den Betrugsversuch.

Welche Risiken birgt der Betrieb von KI-Agenten ohne Governance?

Zu den Hauptrisiken gehören das Durchsickern vertraulicher Informationen (Kundendaten oder Geschäftsgeheimnisse), schwerwiegende Verstöße gegen das LGPD (brasilianisches Datenschutzgesetz), die Ausführung fehlerhafter Finanztransaktionen aufgrund von Modellirrtümern und der Verlust der Kontrolle darüber, welche Unternehmensdaten indexiert und zum Trainieren öffentlicher Modelle Dritter verwendet werden.

Wie können wir sicherstellen, dass KI nicht gegen Compliance-Vorschriften und das LGPD (brasilianisches Datenschutzgesetz) verstößt?

Die Einhaltung der Vorschriften wird durch Anonymisierung und Maskierung sensibler Daten sichergestellt, bevor die Informationen den KI-Agenten erreichen. Dabei werden sichere private Cloud-Verbindungen (wie die Autosky-) genutzt und die von den Modellen aufgerufenen Datenspeicher streng kontrolliert, um zu gewährleisten, dass keine personenbezogenen Daten ohne rechtlichen Zweck offengelegt werden.

Welche Rolle spielt iPaaS bei der Steuerung von KI-Agenten?

iPaaS (Integration Platform as a Service) fungiert als Kontroll- und Sicherheitsebene. Es standardisiert den Informationsfluss zwischen den bestehenden Systemen, Datenbanken und KI-Modellen des Unternehmens. Über iPaaS werden Sicherheitsfilter, Protokollprüfung und Datenbarrieren konfiguriert, um unbefugten Zugriff durch autonome Systeme zu verhindern.

Häufig gestellte Fragen 

Was sind Leitplanken in der künstlichen Intelligenz?

Schutzmechanismen sind Softwaresysteme, die als periphere Filter um das KI-Modell fungieren. Sie analysieren sowohl die eingehenden Daten (Eingaben) als auch die generierten Antworten (Ausgaben), um sicherzustellen, dass die Interaktion strengen Regeln in Bezug auf Sicherheit, Tonfall, Datenschutz und sachliche Richtigkeit entspricht.

Können KI-Agenten Unternehmensdaten dauerhaft speichern?

Werden öffentliche Cloud-Modelle ohne unternehmensinterne Datenschutzvereinbarungen genutzt, können die gesendeten Daten tatsächlich zur Schulung zukünftiger KI-Versionen gespeichert werden. Daher erfordert die Datenverwaltung den Einsatz von Unternehmens-APIs oder privaten Instanzen, bei denen die Anbieter vertraglich die Löschung oder Nichtverwendung der übermittelten Daten garantieren.

Was versteht man unter „prompt injection“ und wie kann die Regierungsführung dem entgegenwirken?

Prompt Injection ist ein Cyberangriff, bei dem ein Benutzer das Verhalten eines KI-Agenten manipuliert, indem er schädliche Anweisungen als normale Daten tarnt. Governance-Maßnahmen verhindern dies, indem sie den Systembefehlskanal strikt vom Benutzerdatenkanal trennen und semantische Filter anwenden, die verhaltensabweichende Befehle identifizieren.

Wie lassen sich Entscheidungen eines autonomen Systems überprüfen?

Die Prüfung erfolgt durch die zentrale Speicherung strukturierter Protokolle. Jedes Mal, wenn ein Agent eine Aktion ausführt, protokolliert die Governance-Plattform den Entscheidungsbaum des Modells, die verwendeten Kontextvariablen und die generierte Antwort. Dies ermöglicht die historische Rekonstruktion jeder durchgeführten Operation.

Worin besteht der Unterschied zwischen Daten-Governance und KI-Governance?

Data Governance konzentriert sich auf die Qualität, Integrität, Verfügbarkeit und Sicherheit der von einem Unternehmen gespeicherten Informationen. AI Governance konzentriert sich darauf, wie mathematische Modelle und automatisierte Systeme diese Daten nutzen, und bewertet deren Verhalten, Ethik, Transparenz und autonome Aktionen.

Vergleichstabelle: Integrations- und Governance-Ansätze

Verfasst von Skyone