{"id":82280,"date":"2026-08-05T00:58:05","date_gmt":"2026-08-05T07:58:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.igrafx.com\/blog\/ki-agenten-haben-kein-modellproblem-sie-haben-ein-verantwortlichkeitsproblem\/"},"modified":"2026-08-05T07:35:02","modified_gmt":"2026-08-05T14:35:02","slug":"ki-agenten-haben-kein-modellproblem-sie-haben-ein-verantwortlichkeitsproblem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.igrafx.com\/de\/blog\/ki-agenten-haben-kein-modellproblem-sie-haben-ein-verantwortlichkeitsproblem\/","title":{"rendered":"KI-Agenten haben kein Modellproblem. Sie haben ein Verantwortlichkeitsproblem."},"content":{"rendered":"\t\t
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Ich habe das vergangene Jahr damit verbracht, an Gespr\u00e4chen \u00fcber den Einsatz von KI mit Banken, Versicherern, Systemintegratoren und digital-nativen Herausforderern teilzunehmen. Praktisch jede Art von Unternehmen, die man nennen kann, und mit allen habe ich eine Version dieses Gespr\u00e4chs gef\u00fchrt. Es l\u00e4uft meist gleich ab. Jemand, der die KI-Governance verantwortet, erkl\u00e4rt uns, was die Agenten bereits im produktiven Einsatz tun. Die Anwesenden nicken. Und dann, irgendwann mittendrin, sieht man, wie der Raum still erkennt, dass niemand darin eine eigentlich recht einfache Frage tats\u00e4chlich beantworten kann: Wenn dieses System morgen etwas falsch macht, wer ist daf\u00fcr verantwortlich, und gegen welche Regel wurde versto\u00dfen? <\/span><\/p>

Diese Frage, nicht die Leistungsf\u00e4higkeit des Modells, wird dar\u00fcber entscheiden, wie viele der aktuellen KI-Agenten-Programme tats\u00e4chlich \u00fcberleben. Gartner prognostiziert, dass mehr als 40\u202f% der agentischen KI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden, und die genannten Gr\u00fcnde lauten nicht \u201edie Technologie hat nicht funktioniert\u201c. Es sind steigende Kosten, unklarer gesch\u00e4ftlicher Nutzen und unzureichende Risikokontrollen. Der dritte Grund ist derjenige, den niemand auf die Kickoff-Folie schreiben m\u00f6chte. <\/span><\/p>

Wir haben begonnen, das fehlende Element eine Agentische Prozessgrundlage<\/a> zu nennen. Das ist nicht das, was die Branche derzeit als KI-Governance verkauft, denn der Gro\u00dfteil dieses Angebots dreht sich noch immer um Dokumentation, und Dokumentation war nie wirklich das Problem. <\/span><\/p>

Alle geben denselben Rat, und er ist nicht ganz richtig<\/b> <\/span><\/h2>

Nimmt man an gen\u00fcgend solcher Gespr\u00e4che teil, h\u00f6rt man immer wieder dieselbe Empfehlung: Prozesse abbilden, Arbeitsabl\u00e4ufe dokumentieren, der KI mehr Kontext geben. Nichts davon ist grunds\u00e4tzlich falsch. Es reicht nur nicht aus, und die L\u00fccke zeigt sich erst, wenn sie bereits zum Problem geworden ist. <\/span><\/p>

Eine Prozessabbildung zeigt, was in einem Arbeitsablauf geschieht. Sie sagt nicht, was dabei schiefgehen k\u00f6nnte, wessen Aufgabe es ist, das zu verhindern, oder welche Vorschrift die betreffende Kontrolle eigentlich erf\u00fcllen soll. Ich habe gute Engineering-Teams erlebt, die wundersch\u00f6n detaillierte Prozessdiagramme erstellt haben (der Art, die man stolz einem Vorstand zeigen w\u00fcrde), und die einem Agenten dann genau diesen Prozess \u00fcbergeben haben, ohne die geringste Ahnung, welcher Schritt eine zweite Unterschrift ben\u00f6tigte oder welcher Dollarbetrag eine routinem\u00e4\u00dfige Transaktion zu etwas Meldepflichtigem machte. Das Diagramm war korrekt. Es war nur nicht darauf ausgelegt, die entscheidende Frage zu beantworten. <\/span><\/p>

Die L\u00fccke ist also nicht Transparenz, jedenfalls nicht in dem Sinne, den die meisten Menschen damit meinen. Es ist, genauer gesagt, Risiko- und Compliance-Kontext. Und fast niemand, mit dem ich spreche, baut das absichtlich auf. Die meisten Unternehmen stolpern erst hinein, wenn \u00fcberhaupt, nachdem bereits etwas schiefgelaufen ist. <\/span><\/p>

Ich habe dies unter zwei verschiedenen Bezeichnungen angepriesen geh\u00f6rt, und beide verdienen es, genannt zu werden, weil keine f\u00fcr sich allein zum Ziel f\u00fchrt. <\/span><\/p>

Prozessintelligenz, die Mining<\/a>– und Analyseseite dieses Marktes, zeigt, was in einem Arbeitsablauf tats\u00e4chlich geschehen ist: wo die Engp\u00e4sse liegen, wo sich Ausnahmen h\u00e4ufen, wie lange Dinge wirklich dauern, wenn man das abzieht, was die Dokumentation behauptet. Das ist zweifellos n\u00fctzlich, und ich stelle das nicht infrage. Aber es ist eine Beschreibung von Verhalten, keine Zuweisung von Verantwortung. Es sagt einem, dass der Prozess bei Schritt vier langsam ist. Es sagt einem nicht, wer f\u00fcr Schritt vier verantwortlich sein soll oder was ausf\u00e4llt, wenn dieser Schritt \u00fcbersprungen wird. <\/span><\/p>

Und Prozesskontext, das neuere Angebot, dasjenige, das ich selbst verwendet habe, bedeutet in der Regel nur, dass der Agent vor dem Handeln mehr Informationen \u00fcber den Prozess erh\u00e4lt. Das klingt nach Fortschritt, bis man bemerkt, dass diese Informationen immer noch nicht sagen, wer f\u00fcr den dritten Freigabeschritt verantwortlich ist, an welche Kontrolle er gebunden ist oder was passiert, wenn er falsch ausgef\u00fchrt wird. <\/span><\/p>

Beide verschaffen ein intelligenteres Bild des Prozesses. Keines von beiden liefert f\u00fcr sich allein eine geregelte Antwort darauf, wer verantwortlich ist und was ausf\u00e4llt. Das ist die eigentliche L\u00fccke, und sie ist enger und weniger glanzvoll, als es beide Bezeichnungen vermuten lassen. <\/span><\/p>

Wie man es auch nennt, es muss auf derselben Ebene arbeiten wie der Agent. Die meisten Governance-Tools f\u00fcr Unternehmen sehen nur die Spitze der Prozesshierarchie, nicht den darin vergrabenen Schritt, an dem der Agent handelt. <\/span><\/p>

Die vier Ebenen einer Agentischen Prozessgrundlage<\/b> <\/span><\/h2>

Beobachtet man gen\u00fcgend solcher Einf\u00fchrungen, zeichnet sich ein Muster ab. Unternehmen, die das richtig machen, bauen in der Regel vier Dinge auf, in dieser Reihenfolge. Das sind die vier Ebenen einer Agentischen Prozessgrundlage: <\/span><\/p>

Transparenz<\/a><\/b>. Transparenz \u00fcber Risiken und Kontrollen. Wo das Risiko in einem Prozess liegt und wer daf\u00fcr verantwortlich ist. <\/span><\/p>

Priorisierung<\/a><\/b>. Risikoadjustierte Priorisierung. Wohin ein Agent \u00fcberhaupt zuerst gelenkt werden sollte, simuliert unter realen Risiko- und Kontrollbedingungen, bevor irgendetwas in die Produktion gelangt. <\/span><\/p>

Kontext<\/a><\/b>. Risikokontext zur Laufzeit. Die spezifischen Risiken, Kontrollen und verantwortlichen Eigent\u00fcmer, die an den genauen Schritt gebunden sind, den ein Agent gerade ausf\u00fchren will, bereitgestellt in dem Moment, in dem er ihn ausf\u00fchrt. <\/span><\/p>

Optimierung<\/a><\/b>. Konformit\u00e4t mit der genehmigten Basislinie, sodass Abweichungen als Abweichung erkannt werden, statt als Pr\u00fcfungsfeststellung. <\/span><\/p>

Die Reihenfolge ist entscheidend, denn jede Ebene baut auf der vorherigen auf. Man kann eine Priorit\u00e4tenliste nicht risikoadjustieren, ohne ein Risikoregister, an dem man sich orientiert. Man kann einem Agenten keinen Laufzeitkontext geben, den man nie schriftlich festgehalten hat. Und man kann Konformit\u00e4t nicht pr\u00fcfen, ohne eine genehmigte Basislinie, an der man sich orientiert. Eine Ebene zu \u00fcberspringen, untergr\u00e4bt still jede folgende Ebene. Das sind vier unterschiedliche, aufeinanderfolgende F\u00e4higkeiten, nicht vier Arten, dasselbe zu beschreiben. <\/span><\/p>

Transparenz <\/b>ist die erste, und sie bedeutet, einen Ort zu haben, an dem man tats\u00e4chlich nachschlagen kann, wo das Risiko liegt und wer daf\u00fcr verantwortlich ist. Kein Diagramm, sondern eher etwas wie ein Risikoregister mit zugeordneten Namen. Die meisten Unternehmen verf\u00fcgen bereits \u00fcber diese Informationen. Sie sind nur \u00fcber Tabellen, Pr\u00fcfungsordner und den Kopf der einen Person verstreut, die seit f\u00fcnfzehn Jahren dabei ist und sich erinnert, warum eine bestimmte Kontrolle existiert. Nichts davon kann ein Agent abfragen, bevor er handelt, was faktisch bedeutet, dass nichts davon irgendetwas sch\u00fctzt. Es lohnt sich, klar zu sagen, wie weit die meisten Unternehmen hier zur\u00fcckliegen: Die State-of-AI-Umfrage von McKinsey aus November 2025, die fast 2\u202f000 Organisationen umfasste, ergab, dass nur 23\u202f% Agenten in auch nur einer einzigen Gesch\u00e4ftsfunktion skalierten, w\u00e4hrend weitere 39\u202f% noch experimentierten. Das sind sehr viele Unternehmen, die Agenten in Prozesse einsetzen, deren Risikoprofil nirgendwo festgehalten wurde, wo ein Agent es finden k\u00f6nnte. <\/span><\/p>

Priorisierung <\/b>kommt an zweiter Stelle: Disziplin dar\u00fcber, wohin man einen Agenten \u00fcberhaupt zuerst lenkt. Das sollte kein Popularit\u00e4tswettbewerb um den Prozess sein, der am einfachsten zu automatisieren erscheint. Es sollte bedeuten, tats\u00e4chlich zu simulieren, wie sich der Agent innerhalb dieses Prozesses verhalten w\u00fcrde, unter seinen realen Risiko- und Kontrollbedingungen, bevor irgendetwas davon die Produktion ber\u00fchrt. Ich sehe immer wieder Teams, die das \u00fcberspringen und direkt zu dem greifen, was am sichtbarsten ist, statt zu dem, was tats\u00e4chlich z\u00e4hlt, und dann taucht das, wof\u00fcr sie nicht simuliert haben (ein Ausnahmepfad, den niemand markiert hatte, ein regulatorischer Schwellenwert, drei Schritte tiefer verborgen), nach dem Go-live auf, zum denkbar ung\u00fcnstigsten Zeitpunkt, um es zu entdecken. <\/span><\/p>

Kontext <\/b>kommt an dritter Stelle, und er ist es, der einen Agenten tats\u00e4chlich vor \u00c4rger bewahrt, sobald er live ist: ihm die spezifischen Risiken, Kontrollen und verantwortlichen Eigent\u00fcmer zu geben, die an den genauen Schritt gebunden sind, den er gerade ausf\u00fchren will, genau in dem Moment, in dem er ihn ausf\u00fchrt, und nicht ein gr\u00f6\u00dferes Dokument, das er selbst interpretieren muss. Die eigentliche Antwort, bereits ausgearbeitet. Hier liegt auch die tats\u00e4chliche Sorge der Menschen, die diese Programme leiten. Die KPMG-Umfrage Global AI Pulse aus dem Fr\u00fchjahr 2026, die mehr als 2\u202f100 leitende F\u00fchrungskr\u00e4fte in 20 L\u00e4ndern erfasste, ergab, dass fast drei von vier Personen einigerma\u00dfen oder sehr besorgt \u00fcber Datensicherheit, Datenschutz und Risiko sind. Das ist die am h\u00f6chsten eingestufte Sorge der gesamten Umfrage, noch vor Kosten, noch vor Talenten, noch vor fast allem anderen, wor\u00fcber Menschen offen sprechen. Ich erinnere mich an ein Gespr\u00e4ch mit dem internen KI-Team einer digital-nativen Bank, das dies selbst manuell aufgebaut hatte, weil ihnen niemand eine Version davon angeboten hatte. Als ich fragte, warum sie nicht einfach auf einen Anbieter gewartet h\u00e4tten, blieb mir die Antwort im Ged\u00e4chtnis: Niemand sonst schien das eigentliche Problem zu l\u00f6sen, das nie \u201edem Agenten mehr Informationen geben\u201c war. Es war \u201eihm die richtige Information geben, mit einem Namen daran\u201c. <\/span><\/p>

Optimierung <\/b>kommt an vierter Stelle: im Nachhinein pr\u00fcfen, ob das, was tats\u00e4chlich geschehen ist, mit dem \u00fcbereinstimmt, was geschehen sollte. Konformit\u00e4t, mit anderen Worten. Die Ausf\u00fchrung mit der genehmigten Risikobasislinie vergleichen und Abweichungen erkennen, bevor sie zu einer Pr\u00fcfungsfeststellung werden, statt danach. Ich hatte vor Kurzem ein Gespr\u00e4ch mit jemandem aus einer wesentlich \u00e4lteren Institution, der Art mit einem internen Standardhandbuch von \u00fcber hundert Seiten, der beschrieb, jeden Monat echte Stunden damit zu verbringen, neue Prozessarbeit manuell mit diesem Handbuch abzugleichen. Dann bat diese Person, fast hoffnungsvoll, als Erste dabei zu sein, falls das jemals automatisiert w\u00fcrde. Diese Bitte sagt einiges aus. Wenn die erfahrensten Compliance-Mitarbeiter sich freiwillig melden, um etwas zu testen, das es noch gar nicht gibt, ist das kein Nice-to-have irgendwo auf einer Roadmap. Das ist ein R\u00fcckstand, um den sich noch niemand gek\u00fcmmert hat. <\/span><\/p>

Selbst die kl\u00fcgsten Teams tappen in diese Falle<\/b> <\/span><\/h2>

Das ist der Teil, der mich ein wenig \u00fcberrascht hat, ehrlich gesagt. Der Fehler, dem ich am h\u00e4ufigsten begegne, kommt nicht von Unternehmen, die hinterherhinken. Er kommt von den fortschrittlichsten Teams im Raum, denen, die gleichzeitig f\u00fcnf oder sechs KI-Initiativen jonglieren und fest davon \u00fcberzeugt sind, Governance bereits gel\u00f6st zu haben, weil sie Dokumentation gel\u00f6st haben. <\/span><\/p>

Man h\u00f6rt eine Version davon: Warum sollte ich all das brauchen, wenn ich einfach ein Allzweckmodell bitten kann, mir aus einer einfachen Beschreibung ein Prozessdiagramm zu zeichnen? Ein berechtigter Einwand, der aber am Kern vorbeigeht. Fragt man dasselbe Modell, wer den dritten Freigabeschritt verantwortet oder welche Version einer Kontrolle an dem Tag tats\u00e4chlich in Kraft war, an dem eine Entscheidung getroffen wurde, hat es keine Antwort. Ein Abbild eines Prozesses ist nicht dasselbe wie ein geregelter Nachweis dar\u00fcber, wer daf\u00fcr verantwortlich ist. Monatelang bemerkt niemand den Unterschied. Dann stellt ein Regulator oder ein interner Pr\u00fcfer die Frage direkt, und pl\u00f6tzlich ist das die einzige Sache, die im Raum noch z\u00e4hlt. <\/span><\/p>

Was ein wenig ironisch ist: Die Teams, die am ehesten annehmen, dass dies bereits geregelt ist, sind meist diejenigen mit dem gr\u00f6\u00dften Risiko, wenn es nicht so ist. Sich sicher bei seinem KI-Stack zu f\u00fchlen und tats\u00e4chlich Rechenschaft dar\u00fcber ablegen zu k\u00f6nnen, was er tut, sind zwei verschiedene Dinge, und ich glaube nicht, dass genug Menschen, die diese Programme leiten, diesen Unterschied bereits erkannt haben. <\/span><\/p>

Wohin sich das entwickelt<\/b> <\/span><\/h2>

Wenn ich wetten m\u00fcsste, w\u00fcrde ich sagen, dass sich das Gespr\u00e4ch \u00fcber KI-Governance im n\u00e4chsten Jahr ziemlich deutlich verschiebt, weg von \u201ehaben wir eine Strategie\u201c hin zu \u201ewer zeichnet verantwortlich, wenn der Agent einen Fehler macht\u201c. Ich denke, es wandert von einer in einem Compliance-Deck vergrabenen Folie zu etwas, das Pr\u00fcfungsaussch\u00fcsse routinem\u00e4\u00dfig hinterfragen, ungef\u00e4hr so, wie es die Cybersicherheit vor etwa einem Jahrzehnt getan hat. Vorst\u00e4nde haben nicht angefangen, nach der Reaktion auf Sicherheitsverletzungen zu fragen, weil CISOs bessere Folien erstellt haben. Sie haben angefangen zu fragen, weil eine Handvoll sehr \u00f6ffentlicher Vorf\u00e4lle es r\u00fccksichtslos erscheinen lie\u00df, nicht zu fragen. Ich denke, KI-Verantwortlichkeit befindet sich auf demselben Weg, nur schneller, weil der Einf\u00fchrungszyklus schneller ist. <\/span><\/p>

Unternehmen, die diese vier Ebenen jetzt aufbauen, bevor ein Vorstandsmitglied oder ein Regulator sie dazu zwingt, werden das n\u00e4chste Jahr damit verbringen, zu liefern. Diejenigen, die warten, werden es damit verbringen, zu erkl\u00e4ren, nachdem bereits etwas passiert ist, warum ein Modell, das genau wie vorgesehen funktioniert hat, eine Entscheidung getroffen hat, die niemand wirklich verteidigen kann. <\/span><\/p>

Ich denke immer noch an diese Governance-Verantwortliche, mitten im Satz, wie sie beobachtete, dass ihr eigenes Team erkannte, dass niemand sagen konnte, wer verantwortlich w\u00e4re, wenn ihr Agent den n\u00e4chsten Fall falsch entscheidet. Das wird dieses Jahr in sehr viel mehr R\u00e4umen passieren. Die Unternehmen, die bereits eine Antwort haben, werden es gar nicht bemerken. Alle anderen werden auf die harte Tour herausfinden, dass die n\u00e4chsten KI-Ausf\u00e4lle keine Modellausf\u00e4lle sein werden. Es werden Verantwortlichkeitsausf\u00e4lle im Gewand eines Modells sein. <\/span><\/p>

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Daniel Hughes leitet den Vertrieb f\u00fcr Nordamerika und Japan bei iGrafx, wo er mit Banken, Versicherern und Technologieunternehmen an KI-Agenten-Risiko und Prozess-Governance arbeitet.<\/i> <\/span><\/p>

H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/strong><\/span><\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n \n \n Was ist eine Agentische Prozessgrundlage?<\/span>\n\n \n
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Eine Agentische Prozessgrundlage ist die Risiko- und Compliance-Ebene, die ein KI-Agent ben\u00f6tigt, bevor ihm zugetraut werden kann, innerhalb eines geregelten Prozesses zu handeln. Sie besteht aus vier aufeinanderfolgenden Ebenen: Transparenz, Priorisierung, Kontext und Optimierung. Gemeinsam legen sie fest, wo das Risiko liegt und wer es verantwortet, wohin ein Agent \u00fcberhaupt zuerst gelenkt werden sollte, was der Agent im Moment des Handelns wissen muss, und ob das Geschehene mit dem Genehmigten \u00fcbereinstimmt. <\/p>\n <\/div>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n\n \n

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\n \n \n Warum werden agentische KI-Projekte eingestellt?<\/span>\n\n \n
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Gartner prognostiziert, dass mehr als 40\u202f% der agentischen KI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden, mit Verweis auf steigende Kosten, unklaren gesch\u00e4ftlichen Nutzen und unzureichende Risikokontrollen. Der dritte Grund ist derjenige, der Programme still zum Erliegen bringt. Ein Team, das nicht sagen kann, wer verantwortlich ist, wenn ein Agent etwas falsch macht, wird nicht die Erlaubnis erhalten, diesen Agenten auf einen wirklich wichtigen Prozess anzusetzen, sodass das Programm nie \u00fcber die Pilotphase hinauskommt. <\/p>\n <\/div>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n\n \n

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\n \n \n Wer ist verantwortlich, wenn ein KI-Agent einen Fehler macht?<\/span>\n\n \n
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Die Verantwortlichkeit muss zugewiesen werden, bevor der Agent handelt, nicht erst im Nachhinein gekl\u00e4rt werden. In den meisten Organisationen ist das nicht der Fall. Der Risikoverantwortliche f\u00fcr einen bestimmten Prozessschritt existiert irgendwo in einer Tabelle, einem Pr\u00fcfungsordner oder im Ged\u00e4chtnis einer einzelnen Person, von denen keines ein Agent abfragen kann, bevor er handelt. Den verantwortlichen Eigent\u00fcmer f\u00fcr jeden Schritt zu benennen und diesen Eintrag zur Laufzeit verf\u00fcgbar zu machen, ist das, was aus der Entscheidung eines Agenten eine Entscheidung macht, die die Organisation gegen\u00fcber einem Regulator oder einem internen Pr\u00fcfer verteidigen kann. <\/p>\n <\/div>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n\n \n

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\n \n \n Wie unterscheidet sich eine Agentische Prozessgrundlage von Prozessintelligenz?<\/span>\n\n \n
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Prozessintelligenz zeigt, was in einem Arbeitsablauf tats\u00e4chlich geschehen ist: wo sich Engp\u00e4sse bilden, wo sich Ausnahmen h\u00e4ufen, und wie lange Schritte wirklich dauern, wenn man das abzieht, was die Dokumentation behauptet. Das ist eine Beschreibung von Verhalten. Eine Agentische Prozessgrundlage erg\u00e4nzt dies um die Zuweisung von Verantwortlichkeit, das hei\u00dft, welches Risiko f\u00fcr einen bestimmten Schritt gilt, welche Kontrolle ihn regelt, und wer f\u00fcr das Ergebnis verantwortlich ist. Prozessintelligenz sagt, dass ein Schritt langsam ist. Eine Agentische Prozessgrundlage sagt, wer verantwortlich ist, wenn er \u00fcbersprungen wird. <\/p>\n <\/div>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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