Kann man Agentic AI vertrauen? Nur mit Sichtbarkeit und voller Kontrolle.
Die nächste Evolutionsstufe der Künstlichen Intelligenz hat begonnen: Mit Agentic AI – oder agentischer KI – treten Systeme auf den Plan, die nicht nur Befehle ausführen, sondern eigenständig handeln. Doch mit wachsender Autonomie wächst das Risiko eines möglichen Kontrollverlusts. Dagegen hilft nur eins: Sichtbarkeit.
Zusammenfassung (TL; DR):
- Damit agentische Systeme autonom handeln und planen können, greifen sie auf Large-Language-Modelle (LLMs) zurück und kombinieren diese Informationen zusätzlich mit internen und externen Datenquellen wie Unternehmens- und Webanwendungen sowie Datenbanken.
- Die Anwendungsmöglichkeiten solcher Systeme reichen quer durch die Branchenlandschaft.
- Damit der Fortschritt nicht zum Blindflug wird, braucht Autonomie vor allem eines: Sichtbarkeit.
Agentic AI schafft ein neues Paradigma – eines, das die Art und Weise, wie wir über Automatisierung denken, grundlegend verändert. Dabei handelt es sich um eine neue Generation intelligenter Systeme, die sich im Gegensatz zu klassischen Chatbots nicht nur auf vordefinierte Eingaben beschränken. Vielmehr sind agentische Systeme darauf ausgelegt, eigenständig Ziele zu definieren und dafür selbst Strategien zu entwickeln, um diese zu erreichen – all das ganz ohne das Zutun ihrer menschlichen Kollegen. Durch permanentes Lernen aus Echtzeit- und Verlaufsdaten optimieren sie ihr Vorgehen kontinuierlich.
Damit agentische Systeme autonom handeln und planen können, greifen sie auf Large-Language-Modelle (LLMs) zurück und kombinieren diese Informationen zusätzlich mit internen und externen Datenquellen wie Unternehmens- und Webanwendungen sowie Datenbanken. Durch diese Verknüpfung können KI-Agenten eigenständig Aufgaben strukturieren, priorisieren und in logische Teilaufgaben zerlegen. Manche davon führen sie selbst direkt aus, andere übergeben sie an spezialisierte Sub-Agenten.
Somit unterscheiden sich agentische Systeme grundlegend von herkömmlichen Automatisierungssystemen, die einer Regellogik folgen. Trotzdem kommt diese neue, intelligent und autonom handelnde Generation der KI nicht ohne Risiko aus. Denn wer nicht nachvollziehen kann, wie Entscheidungen entstehen, läuft Gefahr, die Verantwortung aus der Hand zu geben. Genau hier kommt Transparenz – und insbesondere Netzwerksichtbarkeit – ins Spiel.
Intelligente Autonomie in der Praxis
Die Anwendungsmöglichkeiten solcher Systeme reichen quer durch die Branchenlandschaft. Im Gesundheitswesen könnten sie beispielsweise klinische Daten analysieren und individuelle Behandlungspläne vorschlagen, in der Logistik Engpässe vorhersagen und Lieferketten optimieren sowie im Finanzwesen verdächtige Transaktionen erkennen und potenziell betrügerische Aktivitäten effizient aufdecken. Das Ergebnis sind Prozesse, die nicht nur schneller, sondern auch präziser und adaptiver werden.
Besonders relevant wird Agentic AI dort, wo Datenströme komplex, Bedrohungen dynamisch und Reaktionszeiten entscheidend sind. Im Bereich der Cybersicherheit könnte ein agentischer Ansatz die Sicherheitsarchitektur grundlegend verändern – zum Beispiel, indem das KI-System die Threat Detection und Incident Response effizient unterstützt. KI-Agenten analysieren kontinuierlich den Netzwerkverkehr, erkennen verdächtige Muster und Abweichungen, vergleichen diese mit vergangenen Vorfällen, ziehen eigene Schlussfolgerungen und passen ihre Erkennungslogik fortlaufend an. Bei Angriffen können sie so in Sekunden handeln und Sofortmaßnahmen, wie die Isolierung betroffener Endpunkte oder die Beendigung verdächtiger Prozesse, eigenständig initiieren. Da sie dafür nicht auf die Anweisungen des menschlichen Teams warten müssen, sinkt die Zeit zwischen Erkennung und Reaktion drastisch.
Auch bei der Flut täglicher Sicherheitsalarme schafft agentische KI Abhilfe. Statt Sicherheitsteams mit unzähligen Warnungen zu überhäufen, filtert sie automatisch Fehlalarme heraus, bewertet Risiken nach Priorität und übergibt nur kritische Fälle an Menschen. Das entlastet Analysten und stärkt gleichzeitig die Qualität der Abwehr.
Sichtbarkeit als Voraussetzung für Kontrolle
Gartner prognostiziert, dass bis 2028 rund ein Drittel aller Unternehmensanwendungen auf agentische KI aufbauen wird. Allerdings stellt Autonomie in Verbindung mit KI-Systemen ohne Transparenz ein großes Risiko dar. Damit der Fortschritt nicht zum Blindflug wird, braucht Autonomie vor allem eines: Sichtbarkeit. Denn agentische Systeme brauchen umfangreichen Kontext, um zuverlässig, regelkonform und nachvollziehbar agieren zu können. Dieser Kontext entsteht nur durch vollständige Einsicht in alle relevanten Datenbewegungen innerhalb des gesamten Netzwerks. Viele Unternehmen verfügen jedoch bislang nur über einschränkte Monitoring-Ansätze, die Teilaspekte erfassen, aber keine End-to-End-Sicht ermöglichen.
Hier setzt Deep Observability an. Dieser Ansatz erweitert herkömmliche Überwachungsmethoden, indem er Metriken, Logs, Events und Traces zentral sammelt und mit Netzwerk-Telemetriedaten verknüpft. So entsteht ein umfassendes Bild aller Kommunikations- und Datenflüsse bis hinunter auf Netzwerkebene – inklusive verschlüsseltem oder lateralem Traffic. Diese tiefgehende Sicht ist essenziell, um autonome Systeme sicher zu steuern und ihr Verhalten nachvollziehen zu können.
Folglich schafft Deep Observability drei entscheidende Mehrwerte gleichzeitig: Sie erhöht das Vertrauen in autonome Entscheidungen, verbessert die Datenqualität und ermöglicht schnellere, automatisierte Reaktionen auf Vorfälle. Darüber hinaus hilft sie, Compliance-Verstöße zu vermeiden und Risiken frühzeitig zu erkennen. Mit anderen Worten: Sie verwandelt Unsicherheit in Handlungsfähigkeit.
Agentic AI als Werkzeug und Partner
Deep Observability ist damit weit mehr als ein technisches Feature. Sie ist die Voraussetzung dafür, dass Agentic AI verantwortungsvoll arbeiten kann. Nur wer bis auf die Netzwerkebene durchdringt, versteht, auf welcher Datengrundlage autonome Systeme agieren, und ihnen alle notwendigen Informationen und Kontexte liefert, kann sie kontrollieren, optimieren und im Ernstfall eingreifen. Erst dann wird Agentic AI zum vertrauenswürdigen Mitarbeiter, der 24/7 zur Verfügung steht und ohne menschliches Zutun die Arbeit zuverlässig erledigt.
