Identitätslücken bei KI-Agents werden jetzt zum Audit-Problem

Rund vier von fünf Unternehmen setzen inzwischen KI-Agents produktiv ein, aber weniger als die Hälfte gibt an, auf die Frage eines Auditors vorbereitet zu sein, welche Zugriffsrechte diese Agents hatten. Das ist der unbequeme Kern des SailPoint Horizons of Identity Security 2026-2027 Reports und die Zahl, die ein CISO oder Chief Compliance Officer zweimal lesen sollte.

Der Bericht ist die fünfte jährliche Ausgabe einer Umfrage unter 340 Führungskräften aus den Bereichen Identity, IT, Cybersecurity und Risikomanagement in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Lateinamerika – alle aus Unternehmen mit mindestens 1.000 Mitarbeitenden. SailPoint verkauft Identity-Software, daher handelt es sich um eine herstellerfinanzierte Umfrage, deren Ergebnisse entsprechend einzuordnen sind. Die wichtigsten Erkenntnisse für alle, die sich gegenüber einer Aufsichtsbehörde verantworten müssen, sind nicht die schmeichelhaften – ein guter Grund, sie ernst zu nehmen.

Hier sind die beiden Zahlen, die alles andere einordnen: 79 Prozent der Befragten setzen KI-Agents produktiv ein. Zwei Prozent nutzen speziell entwickelte Tools zur Absicherung von Agent-Identitäten. SailPoint nennt das ein Missverhältnis von 40 zu 1 zwischen Ambition und Infrastruktur. Tatsächlich handelt es sich um ein Evidenzproblem, das nur auf einen Termin im Kalender wartet.

Dieser Beitrag betrachtet die SailPoint-Daten aus Sicht eines Assessors und zeigt anschließend, wie Governance auf der Datenebene – mit Kiteworks Compliant AI und der umfassenden sicheren Datenübertragung von Kiteworks – die Lücke schließt, die reine Identity-Tools offenlassen.

Wichtige Erkenntnisse

1. Einführung überholt Kontrolle.

79 Prozent der befragten Unternehmen setzen KI-Agents produktiv ein, aber nur 2 Prozent nutzen speziell entwickelte Tools zur Absicherung von Agent-Identitäten.

2. Vertrauen ist keine Evidenz.

57 Prozent der Führungskräfte sind zuversichtlich, regulatorische Anforderungen für KI zu erfüllen, aber nur 43 Prozent fühlen sich darauf vorbereitet, die spezifischen Nachweise zu liefern, die ein Auditor verlangt.

3. Agents sind eine zweite Identitätsklasse, die meisten Programme steuern nur die erste.

54 Prozent der Unternehmen befinden sich bei Agent-Identitäten auf der niedrigsten Reifegradstufe, bei menschlichen Identitäten sind es 23 Prozent.

4. Niemand übernimmt klar die Verantwortung.

Der CISO, CTO und CIO wurden jeweils von etwa einem Viertel der Befragten als wichtigste Entscheidungsträger genannt – das beschreibt ein Verantwortungs-Vakuum, kein Organigramm.

5. Evidenz ist Teil der Architektur, nicht ein nachträgliches Konstrukt.

Zugriffe von Menschen und Agents müssen unter einer Richtlinie, einer Identitätskette und einem Audit-Trail laufen, damit der Nachweis existiert, bevor jemand danach fragt.

Die 79-zu-2-Lücke ist ein Evidenzproblem

Beginnen wir mit den Zahlen im Hintergrund, denn sie zeigen, warum die eigentliche Lücke noch größer ist. 65 Prozent der Unternehmen haben Agents mehr als einem Viertel ihrer Belegschaft zur Verfügung gestellt. 62 Prozent setzen weiterhin auf Legacy-Technologien für mehr als ein Viertel ihres Identity- und Access-Managements. Nur 23 Prozent überwachen den Großteil ihrer Agent-Umgebung.

Betrachtet man diese drei Zahlen zusammen, ergibt sich ein Muster, das nichts mit exotischen KI-Risiken zu tun hat. Agents verbreiten sich schneller im Unternehmen als die Infrastruktur, die sie identifiziert, abgrenzt und protokolliert. Niemand hat Governance bewusst übersprungen. Die Einführung verlief einfach im Tempo eines Piloten, der zum Programm wurde, während die Kontrollen im Tempo einer Ticket-Warteschlange blieben.

Die Tooling-Frage ist der Punkt, an dem Wahrnehmung und Realität auseinandergehen. In derselben Umfrage glauben 80 Prozent der Führungskräfte, dass die Lücke zwischen ihren aktuellen Tools und dem Bedarf moderat oder kleiner ist. Nur 15 Prozent können nicht-menschliche Zugriffe in Echtzeit bereitstellen. Beides kann nur zutreffen, wenn „moderat“ für den Befragten etwas völlig anderes bedeutet als für den Auditor.

Das ist die erste Lektion für alle, die sich gegenüber einer Aufsichtsbehörde verantworten müssen. Wenn ein Regulator oder Assessor nach einem Agent fragt, geht es nie nur um eine Richtlinie. Es geht darum, ob Sie für diesen spezifischen Agent einen Nachweis liefern können, wer ihn autorisiert hat, worauf er zugegriffen hat und unter welcher Regel. Eine Umfrageantwort reicht dafür nicht. Ein Log schon.

Agent-Identität ist fünf Jahre hinter der menschlichen Identität zurück

SailPoint bewertet Unternehmen auf einer fünfstufigen Reifeskala namens Horizons – von keinem formalen Programm (Horizon 1) bis zu einem selbstverwalteten Identity-Fabric (Horizon 5). Das aufschlussreichste Diagramm im Bericht trennt diese Bewertung nach menschlicher und nicht-menschlicher Identität – die beiden Kurven ähneln sich kaum.

Bei menschlichen Identitäten lag der Anteil der Unternehmen auf Horizon 1 zum Start der Studie 2022 bei 45 Prozent. Heute sind es noch 23 Prozent, und 67 Prozent haben Horizon 3 oder höher erreicht. Bei Agents liegen aktuell 54 Prozent auf Horizon 1 – schlechter als der Ausgangspunkt bei menschlichen Identitäten vor fünf Jahren.

SailPoint rechnet es vor: Wenn Agent-Identitäten dem gleichen Fünfjahrestrend wie menschliche Identitäten folgen, wird ein angemessener Reifegrad erst Anfang der 2030er Jahre erreicht. Da aber schon 79 Prozent der Unternehmen Agents einsetzen, folgert der Bericht, dass die fünfjährige menschliche Kurve zur einjährigen Agent-Kurve werden muss. Deutlicher formuliert: Wer wartet, bis Agent-Governance von selbst reift, betreibt regulierte Workflows für den Großteil eines Jahrzehnts auf einer unreifen Kontrolle.

Im Gesamtbild sieht es nicht besser aus: Rund 60 Prozent der Unternehmen verharren auf Horizons 1 und 2, weniger als 1 Prozent haben Horizon 5 erreicht. Horizon 1 hält sich in jeder Ausgabe der Umfrage bei etwa vier von zehn Unternehmen – das spricht für eine architektonische Grenze, nicht für mangelnden Einsatz. Programme, die für Mitarbeitende mit Joiner-, Mover- und Leaver-Prozessen sowie periodischen Zugriffsüberprüfungen gebaut wurden, stoßen an ihre Grenzen, wenn die Identität ein Prozess ist, der in Minuten startet, agiert und wieder verschwindet.

Vertrauensillusion verdeckt die Lücke bei der Bereitschaft

Jedes Unternehmen kennt das: ein grünes Dashboard, ein optimistisches Führungsteam und eine Kontrolle, die nie gegen die Frage eines Auditors getestet wurde. Das ist Vertrauensillusion, und die SailPoint-Daten belegen sie in drei Paaren.

Beim Tooling sagen 80 Prozent, die Lücke sei klein, aber nur 15 Prozent können das entscheidende Kriterium erfüllen. Bei der Strategie sehen 88 Prozent Identität als organisatorischen Fokus, aber nur 41 Prozent haben eine explizit auf die KI-Roadmap abgestimmte Strategie für nicht-menschliche Identitäten. Bei der Regulierung äußern 57 Prozent Zuversicht, die Anforderungen zu erfüllen, aber nur 43 Prozent fühlen sich sehr gut vorbereitet, im Audit evidenzbasiert zu antworten.

Das dritte Paar verdient besondere Aufmerksamkeit, weil es als einziges direkt auf die Uhr des Regulators einzahlt. Vertrauen in die Erfüllung von Anforderungen ist eine Meinung. Evidenz im Audit ist ein Artefakt. 14 Prozentpunkte Unterschied sind der Abstand zwischen „Wir glauben, konform zu sein“ und „Hier ist der Nachweis“.

SailPoint betont, dass dies kein Kompetenzproblem ist. Die Unternehmen, die menschliche Identitäten gut steuern, sind dieselben, die Mühe haben, vergleichbare Kontrollen auf Maschinen und Agents auszuweiten. Ein CISO einer großen Bildungseinrichtung beschreibt das so: Bei der Überprüfung der Administrationskonsole einer Enterprise-KI-Plattform waren noch etwa 30 Lizenzen auf Accounts vergeben, die längst hätten offboarded werden müssen – weil das Deaktivieren der Primäridentität nicht das Lifecycle-Management aller nachgelagerten KI-Berechtigungen auslöste.

Dreißig verwaiste Berechtigungen sind eine kleine Zahl – aber genau die Art von Befund, die ein sauberes Audit in ein geprüftes verwandelt.

Auditoren prüfen alles

Der Audit-Druck kommt von beiden Seiten. Laut Bericht beziehen 69 Prozent der Unternehmen KI-Agents bereits in ihre Identity-Audits ein, und 81 Prozent erwarten, dass ihr Compliance- und Audit-Aufwand in den nächsten 12 bis 24 Monaten steigt. Die Auditoren schauen bereits hin – und das Volumen wird zunehmen.

Ein CISO aus dem SailPoint-Beirat bringt die Konsequenz treffend auf den Punkt: „KI macht auch die Auditoren übermenschlich“, sagt er. „Statt aus Kostengründen zehn Stichproben zu ziehen, können sie alles prüfen und jeden Fehler finden …“ Wenn das die Richtung der Prüfungen ist, reicht eine Kontrolle, die im Durchschnitt funktioniert, aber bei der zehntausendsten Transaktion versagt, nicht mehr aus.

Und was beschäftigt die Führungskräfte am meisten? In der Umfrage nannten nur 4 Prozent Compliance und regulatorische Risiken als größte Sorge bei KI-Agents. Datenabfluss und -exponierung führten mit 35 Prozent, gefolgt von zu weitreichenden Berechtigungen mit 30 Prozent. Bei den Investitionstreibern wählten 56 Prozent die Reduzierung des Risikos unbefugter Zugriffe oder Datenpannen, 44 Prozent das Erfüllen regulatorischer und Audit-Anforderungen.

Das ist kein Zeichen von Sorglosigkeit gegenüber Compliance, sondern eine falsche Reihenfolge. Auch das CISO-Panel betont die Lücke zwischen den 69 Prozent, die Agent-Identitäten auditieren, und den rund 10 Prozent, die sich extrem gut vorbereitet fühlen. Das sind zwei verschiedene Standards – und der zweite ist der, den der Regulator anlegt.

Hier der Punkt, der für Compliance-Verantwortliche entscheidend ist: Regulatoren regulieren Daten, nicht Modelle. HIPAA, CMMC, PCI DSS, SEC und SOX stellen Anforderungen an Zugriffskontrolle, Audit-Trails und Verschlüsselung für regulierte Daten – egal, ob ein Mensch oder ein Agent darauf zugreift. Liest ein Agent eine Patientenakte, ist das ein HIPAA-Ereignis. Holt ein Agent CUI in einen Prompt, betrifft das Ihr CMMC 2.0 Compliance-Programm. Keine dieser Vorgaben macht eine Ausnahme für Software.

Zwei falsche Extreme: Agents blockieren oder einfach freigeben

Angesichts dieser Risiken greifen Unternehmen zu zwei Strategien – beide scheitern.

Die erste: Blockieren. Agent-Einführungen stoppen, bis die Governance aufholt. Das Problem: Das Business ist längst weiter. 62 Prozent der Unternehmen berichten laut Umfrage von deutlichen Produktivitätsgewinnen durch die Absicherung nicht-menschlicher Identitäten, 46 Prozent von sichererer und schnellerer KI-Einführung. Ein genereller Stopp beseitigt das Risiko nicht – er verlagert die Nutzung in Schatten-IT, wo niemand hinschaut.

Die zweite: Freigeben. Teams machen lassen, auf die Schutzmechanismen des Modellanbieters vertrauen und die Kontrollen später nachziehen. Das führt zu den 30 verwaisten Lizenzen – und letztlich zum Audit-Befund.

Die meisten Unternehmen bewegen sich laut Umfrage zwischen diesen Extremen: 49 Prozent geben an, Geschwindigkeit und Governance gleichermaßen auszubalancieren, 38 Prozent tendieren zu mehr Sicherheit, 13 Prozent zu mehr Tempo. SailPoint urteilt über die 49 Prozent hart, aber treffend: Eine behauptete Balance ohne die Fähigkeit, sie umzusetzen, ist keine Strategie – sondern ein Aufschub im Gewand eines Kompromisses.

Der entscheidende Faktor liegt darunter: Kann jede Agent-Aktion an regulierten Daten einer Identität zugeordnet, einem menschlichen Autorisierer zugewiesen, gegen eine Richtlinie geprüft und revisionssicher protokolliert werden? Unternehmen, die das bejahen können, agieren im gewünschten Tempo. Wer das nicht kann, steht vor der Wahl zwischen Stillstand und Risiko – beides ist keine Kontrolle.

Niemand übernimmt das Agent-Problem

Verantwortlichkeit ist vielleicht der unbequemste Aspekt der Daten. Bei der Frage nach dem wichtigsten Entscheidungsträger für Agent-Identity-Security nannten 26 Prozent den CISO, 25 Prozent den CTO, 24 Prozent den CIO. Drei Führungskräfte mit nur zwei Prozentpunkten Abstand – das ist kein Konsens, sondern ein Vakuum mit drei Anwärtern.

Hier ist Vorsicht geboten, wie bei jeder Verantwortungszuteilung aus einer einzelnen Herstellerumfrage. Es handelt sich um eine 2026er-Umfrage mit 340 Teilnehmenden, kein Branchenstandard – darauf würde ich kein Organigramm aufbauen. Aber die Unklarheit ist selbst die Erkenntnis: Wenn Ihr Unternehmen nicht in einem Satz benennen kann, wer dem Vorstand antwortet, wenn ein Agent etwas liest, das er nicht sollte, sind Sie Teil der Statistik.

Die stärkste praktische Antwort stammt aus dem Gesundheitswesen. Eric Burnett, verantwortlich für Identity und Access Management am University of Chicago Medical Center, sagt: Jeder Agent braucht einen menschlichen Owner, der sein Verhalten überwacht und die Aktivitäten einer Person zuordnet – gestützt auf einen klaren Blueprint der erreichbaren Daten und Infrastruktur. Das ist der richtige Ansatz und gilt weit über Krankenhäuser hinaus: Agents sind keine eigenständigen Akteure ohne menschliche Verantwortung. Sie handeln im Auftrag von Menschen – und die Governance muss diese Kette lückenlos halten.

Die Branchendaten zeigen, warum das Gesundheitswesen besonders betroffen ist: 68 Prozent der Healthcare-Unternehmen liegen auf Horizons 1 und 2, verglichen mit 47 Prozent in der Technologie und 54 Prozent in Finanzdienstleistungen. Die Sektoren mit den sensibelsten Daten haben nicht die ausgereiftesten Kontrollen.

Wo Identity Governance endet und Data Governance beginnt

Identity Governance und Data Governance beantworten unterschiedliche Fragen – ein Audit braucht beide Antworten. Identity Governance zeigt, welche Agents existieren, wem sie gehören, welche Berechtigungen sie haben und wann diese enden. Das ist die Basis, und der SailPoint-Fahrplan hat recht: Discovery und Ownership kommen zuerst. 64 Prozent der Unternehmen steuern neue Maschinen- und Agent-Identitäten bereits über ihre zentralen Identity-Plattformen – ein sinnvoller Startpunkt.

Was Identity Governance nicht beantwortet: Was geschah beim Zugriff? Welcher Datensatz wurde gelesen? Welche Richtlinie erlaubte es? Wurden die Daten während der Übertragung und im ruhenden Zustand verschlüsselt? Wo ist das unveränderliche Log? Das sind Fragen auf Datenebene – und genau die stellt der Prüfer nach der Berechtigungsprüfung.

Genau diese Lücke schließt Kiteworks Compliant AI. Es steuert Agent-Interaktionen auf der Datenebene – unabhängig vom Modell, Prompt oder Agent-Framework – und jede Interaktion durchläuft vier Kontrollpunkte: Der Agent wird über OAuth 2.0 authentifiziert und mit dem menschlichen Autorisierer verknüpft. Die Anfrage wird in Echtzeit unter attributbasierter Zugriffskontrolle gegen die Agent-Identität, die Datenklassifizierung und den Kontext geprüft. Die Daten werden mit FIPS 140-3-validierter Verschlüsselung während der Übertragung und im ruhenden Zustand geschützt. Jede Interaktion wird mit vollständiger Attribution in einen manipulationssicheren Audit-Trail geschrieben und in Echtzeit an ein SIEM gestreamt.

Wichtig ist, was dieses Design tut – und was nicht. Es behandelt Agents nicht als autonome Akteure außerhalb der Kontrolle. Menschliche Anwender und Agents unterliegen derselben Governance-Schicht, demselben Data Policy Engine und demselben Audit-Log über E-Mail, Filesharing, SFTP, Managed File Transfer und Formulare hinweg. Es funktioniert mit jeder MCP-kompatiblen KI-Plattform über den Kiteworks Secure MCP Server – die Kontrolle folgt den Daten, nicht dem Tool der Woche.

Für Unternehmen mit staatlichen Anforderungen ist auch die Compliance-Position der Plattform entscheidend. Kiteworks listet FedRAMP High als in Bearbeitung und hält seit 2017 die FedRAMP Moderate Authorization sowie die FIPS 140-3-Validierung. Das sind Compliance- und Evidenznachweise – die Sprache, die ein CCO oder Assessor spricht, nicht nur Detektionsversprechen.

Mit wachsender Reife steigt die Evidenz – mit Einschränkungen

Die ermutigendste Erkenntnis des Berichts: Audit-Bereitschaft ist keine feste Größe. Sie wächst mit der Reife – und das deutlich. In der Umfrage bezeichnen sich 18 Prozent der Unternehmen auf Horizons 1 und 2 als sehr gut vorbereitet für ein KI-bezogenes Audit. Auf Horizon 3 sind es 67 Prozent, bei Horizon 4 und 5 sogar 73 Prozent.

SailPoint bildet zudem einen Governance-Index aus vier Messgrößen, der von 21 Prozent auf Horizon 1 auf 88 Prozent auf Horizon 4 steigt. Zwei Einschränkungen: Die Antworten sind Selbstauskünfte, und SailPoint selbst spricht von Korrelation, nicht Kausalität. Die Gruppe auf Horizon 4 und 5 ist mit 44 Befragten zudem klein – die Top-Werte sind also Richtwerte.

Trotzdem ist die Richtung eindeutig: Unternehmen, die Discovery automatisieren, Lebenszyklen standardisieren und Richtlinien konsequent durchsetzen, erzeugen als Nebenprodukt einen kontinuierlichen Audit-Trail – und machen aus dem Audit einen Nachweis statt einer Hauruck-Aktion. Das gilt auch jenseits der Compliance: Bei Unternehmen auf Horizon 4 und 5 berichten 80 Prozent von deutlichen Produktivitätsgewinnen und 77 Prozent von sichererer, schnellerer KI-Einführung – gegenüber 47 Prozent bzw. 26 Prozent auf den unteren Stufen.

Für CISOs, die um Budgets kämpfen, ist das entscheidend: Governance, die Evidenz liefert, beseitigt auch den Freigabestau, der KI-Projekte bremst. Compliance wird zum Grund, warum das Programm skalieren kann – nicht zum Bremsklotz.

Fünf Schritte, bevor der Auditor fragt

Zählen Sie Ihre Agents. SailPoint fand heraus, dass 29 Prozent der Unternehmen nur eingeschränkte oder gar keine Transparenz über nicht-menschliche Identitäten haben – Discovery ist laut Bericht der Startpunkt jedes Programms. Katalogisieren Sie alle Service-Accounts, API-Tokens, Skripte und autonomen Agents und ordnen Sie jedem einen namentlichen Owner und einen dokumentierten geschäftlichen Zweck zu. SailPoints Empfehlung: Widerstehen Sie der Versuchung, dynamische Autorisierung einzuführen, bevor die Basis-Discovery abgeschlossen ist.

Benennen Sie die Führungskraft, die für Agent-Verhalten verantwortlich ist. Wenn die Antwort heute „kommt darauf an, wen man fragt“ lautet, haben Sie Ihren ersten Audit-Befund gefunden. Schreiben Sie den Namen auf, geben Sie der Rolle ein Mandat und setzen Sie Agent-Governance auf die Agenda des Gremiums, das bereits Datenschutz– und Sicherheitsrisiken prüft.

Binden Sie jeden Agent an die Person, die ihn autorisiert hat. Ein Agent ohne nachvollziehbaren menschlichen Autorisierer ist ein nicht zuordenbarer Zugriffspfad – und der ist am schwersten zu verteidigen. Erzwingen Sie diese Bindung auf der Datenebene, unabhängig davon, welches Modell oder Framework der Agent nutzt.

Machen Sie einen Evidenz-Drill mit einem Agent. Wählen Sie einen Live-Workflow, der regulierte Daten berührt, und fordern Sie Ihr Team auf, innerhalb weniger Tage den Nachweis zu liefern, worauf der Agent zugegriffen hat, unter welcher Richtlinie und mit welcher Verschlüsselung. Dauert das Wochen, schlägt die Uhr des Regulators Ihren Prozess. Ein CISO Dashboard, das Agent- und Human-Aktivitäten zusammenführt, verkürzt diesen Drill erheblich.

Streamen Sie die Evidenz dorthin, wo Ihr Security-Team arbeitet. Ein Audit-Log, das isoliert in einer Konsole liegt, ist ein Nachweis. Ein Audit-Log, das Ihr Detection- und Response-Workflow nutzt, ist eine Kontrolle. Binden Sie Agent-Aktivitäten in die Systeme ein, die Ihre Analysten ohnehin überwachen – so taucht ein fehlverhaltender Agent im selben Queue auf wie ein auffälliger User.

Für all das müssen Sie Ihr Identity-Programm nicht neu aufbauen. SailPoint sagt dasselbe: Die unmittelbare Priorität ist, die Governance-Prinzipien, die bereits die menschliche Belegschaft schützen, auf nicht-menschliche Identitäten im gesamten Unternehmen auszuweiten. Die Unternehmen, die das dieses Jahr umsetzen, beantworten die Frage des Auditors in Tagen. Die anderen lesen davon im Findings Letter.

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