Außer Frage steht, dass sich der Einsatz von Agenten lohnt. Entscheidend ist jedoch, ob ein Unternehmen dabei selbst bestimmt, wie es mit seinen Agenten arbeitet. Peter de Lorenzi, Executive Director Horizontals, Platforms & Services der adesso SE und Experte für Digitale Souveränität ordnet ein, worauf es beim Aufbau souveräner Agentensysteme ankommt.
1. Digitale Souveränität bekommt eine neue Dimension
Lange wurde Digitale Souveränität vor allem über Datenstandorte und Zugriffsrechte verhandelt. Durch die jüngsten Entwicklungen bei führenden KI-Modellen in den USA und China kommt eine zweite Ebene hinzu: Der Zugang zum Modell selbst wird zur politischen Variable. Ein Rechenzentrum in Frankfurt oder Berlin wirkt dabei schnell sicherer, als es tatsächlich ist. Am Ende ist entscheidend, wer über den Zugriff auf das Modell bestimmt. Genau dort zeigt sich, wie viel Kontrolle über die eigene Wertschöpfung ein Unternehmen behält, oft ohne es im Moment der Entscheidung zu bemerken.
2. Entscheidung, wer für den Agenten geradesteht
Ein Agent, der Systeme aufruft oder Prozesse anstößt, handelt im Namen des Unternehmens. Richtlinien allein regeln das nicht. Es braucht Rollen- und Berechtigungskonzepte, die zeigen, welcher Agent mit welcher Befugnis gehandelt hat und wer auch Monate später dafür geradesteht. Nur mit dieser Zuordnung kann ein Unternehmen im Zweifel eingreifen und korrigieren. Fehlt sie, bleibt die Verantwortung von der Logik des Agenten abhängig, ganz gleich, wie gut diese im Einzelfall funktioniert.
3. Kürzere Zyklen erfordern häufigere Bewertung
In der Softwareentwicklung zeigt sich das Muster am deutlichsten. Wenn Agenten Entwürfe, Tests und Dokumentation vorbereiten, verkürzen sich ganze Entwicklungszyklen oft von Wochen auf wenige Tage. Die Aufgabe, jeden Vorschlag zu bewerten, verschwindet dadurch allerdings nicht, sondern taktet sich nur enger. Genau diese Bewertungsfähigkeit ist der eigentliche Engpass. Wer über längere Zeit nur noch Vorschläge freigibt, statt Lösungen selbst zu durchdringen, verliert schleichend die Fähigkeit zur Einschätzung, ob ein Ergebnis wirklich tragfähig ist oder nur überzeugend wirkt. Ausgerechnet dann verlässt er sich auf die Einschätzung des Agenten, wenn es kritisch wird.
4. Wahlfreiheit muss von Anfang an mitgeplant werden
Multi-Modell-Fähigkeit lässt sich kaum nachrüsten, wenn ein Anbieter den Zugang plötzlich einschränkt. Sie muss daher von Beginn an in die Architektur integriert werden, etwa über Abstraktionsschichten, die Agenten unabhängig vom konkreten Modell orchestrieren. Abhängigkeit entsteht dabei selten mit einem einzelnen, klar erkennbaren Schritt. Sie wächst über Prompts, die auf ein bestimmtes Modell zugeschnitten sind, oder über Workflows, die nur auf einer einzigen Plattform laufen. Im Architekturdiagramm bleibt diese Entwicklung unsichtbar. Sobald sich die Bedingungen ändern, wird sie jedoch sehr real.
5. Governance macht Skalierung erst möglich
Auf den ersten Blick wirken klare Berechtigungskonzepte, definierte Freigabeprozesse für kritische Aktionen und nachvollziehbare Protokollierung wie zusätzlicher Aufwand. Tatsächlich entscheiden sie darüber, ob Unternehmen Agenten in wirklich kritischen Prozessen einsetzen können. Dabei ist eine klare Einstufung wichtig: Nicht jeder Anwendungsfall braucht dieselbe Kontrolltiefe, aber jeder muss bewusst eingeordnet werden, bevor ein Agent produktiv wird. Nur so kann ein Unternehmen im Ernstfall eingreifen, korrigieren oder stoppen.
