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Data Governance und Leitlinien für agentische KI entwickeln
KI-Agenten erfordern ein sorgfältiges Datenmanagement. Dieser Leitfaden unterstützt Unternehmen bei der Einführung effektiver Praktiken für eine optimale Data Governance.
Für viele Unternehmen bedeutet die Einführung agentischer KI eine bedeutende Änderung ihrer IT-Architektur. Der Grund: Während andere KI-Systeme innerhalb definierter Parameter arbeiten, sind Agenten so konzipiert, dass sie autonom handeln.
Dieser Wandel stellt Governance-Teams vor ganz neue Herausforderungen. Beispielsweise werfen KI-Agenten komplexe Fragen hinsichtlich Verantwortlichkeit, Datenschutz und regulatorischer Angleichung auf – Themen, die in den aktuellen Governance- und Compliance-Frameworks oft nicht behandelt werden.
Im Gegensatz zu KI-Modellen, die auf Eingaben mit strukturierten Ausgaben reagieren, treffen Agenten Entscheidungen, ergreifen Maßnahmen und lernen aus den Ergebnissen – und das oft bei minimaler menschlicher Aufsicht. Sie kombinieren in der Regel mehrere KI-Fähigkeiten, darunter natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), Planung und Schlussfolgerungen.
Diese Autonomie der agentischen KI verstärkt die damit verbundenen Herausforderungen. Das betrifft insbesondere Anforderungen an Datenqualität, Sicherheitsrisiken, Offenlegung sensibler Daten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Um diesen Problemen zu begegnen, sollten Unternehmen die folgenden acht Data-Governance-Praktiken implementieren:
- Agentenberechtigungen und -grenzen
- Privacy by Design
- Datenaufbewahrung und Management des Lebenszyklus
- Transparenz und Erklärbarkeit
- Datenherkunft
- Compliance-Bewertungen
- Mitarbeiterschulungen
- Überwachung und kontinuierliche Verbesserung
Herausforderungen bei der Governance agentischer KI
Zu den wichtigsten Problembereichen bei der Governance von agentischer KI zählen Datenqualität, Sicherheitsrisiken, die Offenlegung sensibler Daten und regulatorische Compliance-Anforderungen.
Datenqualität
Um autonom zu arbeiten und Ziele zu erreichen sind KI-Agenten auf umfangreiche Daten angewiesen. Daher ist die Datenqualität für den Erfolg agentischer KI von entscheidender Bedeutung. Ungenaue, unvollständige oder verzerrte Datensätze erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass ein KI-Agent Fehler macht oder unzuverlässige Ergebnisse produziert.
Sicherheitsrisiken
Wie andere Formen der KI sind auch KI-Agenten anfällig für Cyberangriffe durch böswillige Akteure. Beispielsweise kann ein Prompt-Injection-Angriff einen KI-Agenten dahingehend manipulieren, bei der Ausführung einer Aufgabe falsche oder gefährliche Entscheidungen zu treffen. Böswillige Akteure könnten einen KI-Agenten auch dazu bringen, sensible Informationen preiszugeben.
Offenlegung sensibler Daten
KI-Agenten mit dialogorientierten oder interaktiven Aufgaben können durch ihre Antworten unbeabsichtigt sensible Informationen preisgeben - auch wenn sie die Daten nicht direkt weitergeben. Beispielsweise kann ein KI-Agent durch seine Empfehlungen oder Antworten Muster über geschützte Daten offenlegen.
Ein Problem ist auch die Aufteilung von Aufgaben in mehrere Teilaufgaben. Während die Aktionen eines Agenten für eine Teilaufgabe für sich genommen den Datenschutzrichtlinien entsprechen mögen, könnten diese Aktionen in Kombination mit anderen Aufgaben in einem Workflow die Identifizierung sensibler Informationen ermöglichen.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Ein weiterer wichtiger Aspekt bei agentischer KI sind Compliance-Richtlinien. Vorschriften wie die europäische DSGVO und der kalifornische CCPA stellen spezifische Anforderungen in Bezug auf Einwilligung, Zweckbindung und Datenminimierung.
8 Strategien für die Datenverwaltung bei agentenbasierter KI
Um diese Bedenken und Unwägbarkeiten auszuräumen, sollte agentische KI folgende Punkte berücksichtigen: Agentenberechtigungen, Datenschutzmaßnahmen, regelmäßige Bewertungen und kontinuierliche Überwachung.
1. Berechtigungen und Grenzen für Agenten
Eine effektive Governance für agentische KI beginnt mit klaren Richtlinien für das, was ein Agent tun und was er nicht tun darf:
- Legen Sie fest, welche Daten jeder Agent verwenden darf.
- Definieren Sie, welche Maßnahmen Agenten selbstständig ergreifen dürfen – und wann sie eine Entscheidung zur Überprüfung weiterleiten müssen.
- Implementieren Sie technische Kontrollen zur Durchsetzung von Richtlinien – zum Beispiel Rahmen für kontextsensitive Berechtigungen, die die Zugriffsebenen je nach Aufgabe, Benutzer oder Szenario anpassen.
- Katalogisieren, klassifizieren und kennzeichnen Sie sensible Daten. Machen Sie Governance-Richtlinien nach Möglichkeit maschinenlesbar, damit Agenten sie in ihre Entscheidungsfindung einbeziehen können.
Führen Sie einen abgestuften Autonomieansatz ein: Dabei beginnen Agenten mit begrenzten Berechtigungen und erhalten mehr Autonomie, wenn sich ihre Zuverlässigkeit durch Audits und Bewertungen bewährt hat. Dies ähnelt der Einarbeitung neuer Mitarbeiter mit schrittweise erweiterten Zugriffsrechten.
2. Datenschutz integrieren
Unternehmen sollten bei agentischer KI Privacy by Design berücksichtigen. Beschränken Sie die Datenerfassung auf das Notwendige, implementieren Sie strenge Datenschutzmaßnahmen und richten Sie Mechanismen für das Einwilligungsmanagement ein.
Erwägen Sie zusätzlich zu den Richtlinien technische Strategien wie Differential Privacy, die es Agenten ermöglichen, aus Daten zu lernen, ohne die Privatsphäre des Einzelnen zu gefährden.
Differential Privacy fügt Daten oder Abfragen sorgfältig kalibrierte Störsignale hinzu. Damit ist es statistisch unmöglich, festzustellen, ob Informationen zu bestimmten Personen im Datensatz enthalten sind. Trotz der hinzugefügten Störsignale bleiben die Daten für Analysen und Lernprozesse nutzbar.
Auf diese Weise können KI-Agenten wertvolle Muster und Erkenntnisse aus sensiblen Daten – wie Gesundheitsakten oder Finanzinformationen – extrahieren, ohne individuelle Datenpunkte tatsächlich offenzulegen.
3. Richtlinien zur Datenaufbewahrung und zum Lebenszyklusmanagement
KI-Agenten generieren große Datenmengen. Unternehmen benötigen deshalb Richtlinien zur Datenaufbewahrung und zum Lebenszyklusmanagement. In diesen wird festgelegt, welche von den Agenten generierten Daten sie wie lange und zu welchem Zweck aufbewahren. Richtlinien dieser Art sind für die Einhaltung von Vorschriften wie dem Grundsatz der Speicherbegrenzung der DSGVO unerlässlich.
Automatisieren Sie diese Aufbewahrungsrichtlinien nach Möglichkeit und programmieren Sie Agenten so, dass sie angemessene Aufbewahrungsregeln und Löschpläne für die von ihnen generierten oder verarbeiteten Daten durchsetzen.
4. Transparenz und Erklärbarkeit
Transparenz ist für eine ausgewogene Governance unerlässlich. Benutzern sollte klar sein, wann sie mit einem Agenten interagieren, welche Daten der Agent sammelt und wie das Unternehmen diese Daten verwendet.
Viele Benutzer und Regulierer erwarten auch Erklärbarkeit. Das bedeutet, dass ein Unternehmen in der Lage sein muss, zu erklären, warum ein Agent bestimmte Entscheidungen getroffen hat. KI-Entwickler entwerfen deshalb KI-Modelle zunehmend unter Berücksichtigung der Interpretierbarkeit – was bedeutet, dass Menschen die inneren Abläufe des Modells verstehen können. Interpretierbarkeit verspricht eine besser kontrollierte KI, auch wenn dies zu Lasten der Leistung geht.
5. Datenherkunft
IT-Teams benötigen eine umfassende Strategie für Datenherkunft und Metadaten. Die Datenherkunft bezieht sich auf die Herkunft und Verwendung der Daten, sodass diese während ihres gesamten Lebenszyklus nachverfolgt werden können. Teams sollten Metadaten zu jeder Aktion eines Agenten protokollieren – zusammen mit detaillierten Informationen darüber, auf welche Daten der Agent zugegriffen hat, wie die Daten transformiert wurden und welche Aktionen der Agent durchgeführt hat. Dies unterstützt die Fehlerbehebung und ermöglicht einen detaillierten Prüfpfad.
6. Compliance-Bewertungen
Führen Sie regelmäßige Compliance-Bewertungen durch, die das Verhalten der Agenten evaluieren. Um der Dynamik der agentischen KI und ihren besonderen Risiken Rechnung zu tragen, müssen Teams wahrscheinlich traditionelle Datenschutz-Folgenabschätzungen anpassen.
Audit-Trails belegen die Compliance. Beispielsweise müssen Unternehmen gemäß dem Rechenschaftsprinzip der DSGVO die Compliance nachweisen – und nicht nur behaupten. Wenn ein Agent eine Entscheidung trifft, in die eine Person mit entsprechenden Daten involviert ist, muss das Unternehmen wissen, wie und warum der Agent diese Entscheidung getroffen hat.
Systemarchitekten müssen bei der Entwicklung von agentischer KI auch die gesetzlichen Anforderungen berücksichtigen. Dies kann die direkte Einbettung von Compliance-Logik in das Framework der Entscheidungsfindung eines Agenten beinhalten.
7. Mitarbeiterschulung
Schulen Sie Mitarbeiter, die mit agentischer KI arbeiten, bezüglich der Datenschutzanforderungen. Überprüfen Sie, ob potenzielle Compliance-Probleme im Verhalten von Agenten erkannt werden.
8. Überwachung und kontinuierliche Verbesserung
Um die Compliance auch bei Weiterentwicklung agentischer KI-Systeme aufrechtzuerhalten, implementieren Sie Observability-Frameworks: Dashboards, Warnmeldungen und Überwachungssysteme, die das Verhalten von Agenten verfolgen und potenzielle Governance-Probleme in Echtzeit melden.
Trotz aller Bemühungen kann es vorkommen, dass ein Agent gegen Governance-Richtlinien verstößt. In solchen Fällen benötigen Unternehmen klare Verfahren zur Reaktion auf solche Vorfälle. Dazu gehören beispielsweise Protokolle zur Untersuchung potenzieller Verstöße, zur Benachrichtigung der betroffenen Parteien und zur Ergreifung von Korrekturmaßnahmen.
Zusammenfassung
Agentische KI, die autonom handelt, bringt neue Herausforderungen für die Data Governance in Unternehmen mit sich. Besondere Risiken bestehen bei der Datenqualität, Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften. Um dem zu begegnen, sollten Firmen Data-Governance-Praktiken wie die Definition von Agentenberechtigungen, Datenschutz, Transparenz und kontinuierliche Überwachung implementieren.
Best Practices im Bereich Data Governance
Die erfolgreichsten Unternehmen betrachten Data Governance nicht als Einschränkung, sondern als Wegbereiter für eine verantwortungsvolle Entwicklung. Die folgende Tabelle mit Empfehlungen bildet die Grundlage für die Data Governance im Bereich der agentischen KI.
