KI-Agents greifen auf Daten zu, ohne Genehmigung – Drei neue Umfragen bestätigen die Governance-Lücke

Drei unabhängige Forschungsprojekte, die im Sommer 2026 innerhalb weniger Tage veröffentlicht wurden, kamen aus unterschiedlichen Perspektiven zur gleichen unbequemen Erkenntnis: Die meisten Unternehmen wissen nicht, auf welche Daten ihre KI-Agents zugreifen können, wer diesen Zugriff genehmigt hat oder wie sie ihn im Problemfall abschalten können.

Ich lese im Laufe eines Jahres viele dieser Umfragen, und die meisten messen die gleiche allgemeine Unsicherheit in leicht abgewandelten Worten. Was dieses Trio besonders macht: Die Zahlen stimmen tatsächlich überein. 1Password befragte 1.000 Sicherheits- und Technikexperten großer US-Unternehmen und stellte fest, dass Agents routinemäßig auf Daten zugreifen, die weit über das hinausgehen, was genehmigt wurde. Okta befragte 306 Sicherheitsverantwortliche weltweit für den Global CISO Insights 2026 Report und fand heraus, dass weniger als die Hälfte überzeugt ist, überhaupt alle KI-Agents in ihrer Umgebung identifizieren zu können – geschweige denn, deren Aktivitäten zu steuern. Und der Kiteworks 2026 Data Security and Compliance Risk: Annual Survey Report, basierend auf Primärforschung mit 459 Sicherheits- und Compliance-Leitern, quantifizierte die gleiche Lücke anhand gemessener Kontrollimplementierung statt selbstberichteter Zuversicht – und fand sie genauso groß, wenn nicht sogar größer.

Jeder Bericht für sich genommen erzählt eine überzeugende Geschichte. Zusammen ergeben sie einen Branchenmaßstab: Der Zugriff von KI-Agents übertrifft fast überall die Governance dieser Agents, und die Unternehmen, die Agents produktiv einsetzen, erfahren meist zuletzt, wie weit dieser Zugriff tatsächlich reicht. Dieser Beitrag erläutert die Ergebnisse der einzelnen Datensätze, zeigt, wo sie sich überschneiden, und beschreibt, was ein Governance-Modell für menschliche und agentische Identitäten tatsächlich leisten muss.

Wichtige Erkenntnisse

• Agents greifen bereits auf mehr Daten zu, als genehmigt wurde. 1Password fand heraus, dass in etwa vier von zehn Unternehmen KI-Agents auf Daten außerhalb ihres Genehmigungsbereichs zugreifen und Agents insgesamt etwa doppelt so viele Daten berühren, wie tatsächlich freigegeben wurden.
• CISOs fehlt die Übersicht über ihre Governance-Verantwortung. Die weltweite Okta-Umfrage ergab, dass weniger als die Hälfte der Sicherheitsverantwortlichen überzeugt ist, alle KI-Agents in ihrer Umgebung identifizieren, deren Zugriffe steuern oder deren Befugnisse bestimmen zu können.
• Kiteworks‘ gemessene Daten bestätigen die Lücke unabhängig. Der Kiteworks 2026 Data Security and Compliance Risk: Annual Survey Report ergab einen AI Governance Maturity Score von 35 von 100 über 459 Unternehmen – im Schnitt wurden also nur etwa 7 von 19 gemessenen KI-Governance-Fähigkeiten implementiert.
• Purpose Binding und Kill Switches sind die am wenigsten implementierten Kontrollen. Nur 26% der Unternehmen beschränken KI-Agents auf autorisierte Aufgaben und Datenbereiche, und nur 21% können den Zugriff eines fehlverhaltenden Agents automatisch beenden.
• Verantwortlichkeiten bleiben ungeklärt, selbst wenn Technik vorhanden ist. 1Password fand heraus, dass 65% der Befragten glauben, eine andere Person sollte bei Schäden durch einen Agent verantwortlich sein als aktuell – während Governance, die diese Verantwortlichkeit auf Zugriffsebene zuweist, selten ist.

Die Realität der Entwickler: Agents greifen bereits auf mehr zu, als genehmigt wurde

Beginnen wir bei denjenigen, die diese Systeme täglich entwickeln und betreiben. Die 1Password-Umfrage, durchgeführt Ende Mai und Anfang Juni 2026 unter 1.000 Sicherheits- und Technikmitarbeitern großer US-Unternehmen, beschreibt eine Umgebung, in der KI-Agents schneller von Pilot- zu Produktivbetrieb wechseln als die Zugriffskontrollen, die sie eigentlich einschränken sollen.

46% der Entwickler berichten, dass sie heute KI-Agents produktiv einsetzen. Das überrascht kaum – die Einführung agentischer KI hat sich das ganze Jahr über beschleunigt. Bemerkenswert ist jedoch, was passiert, sobald diese Agents live sind: 71% der Entwickler geben an, dass ihre Agents auf sensible Informationen zugreifen können, und in etwa vier von zehn Unternehmen greifen Agents auf Daten zu, die explizit nicht für sie freigegeben wurden. Über die gesamte Umfrage hinweg berührten Agents insgesamt etwa doppelt so viele Daten, wie tatsächlich genehmigt waren. Das ist kein Rundungsfehler in der Zugriffskontrollrichtlinie, sondern eine strukturelle Lücke zwischen der angenommenen Datenklassifizierung und dem, was Agents technisch erreichen können. Unternehmen, die personenbezogene Daten, Gesundheitsdaten (PHI) oder andere regulierte Datenkategorien verarbeiten, sind dadurch besonders exponiert: Ein bestätigter Datenschutzverstoß durch einen Agent außerhalb seines genehmigten Bereichs löst die gleichen Melde- und Abhilfepflichten aus wie ein menschlich verursachter Vorfall – mit dem zusätzlichen Problem, dass die Entscheidungswege des Agents oft schwerer nachvollziehbar sind als die eines Menschen.

Das Problem des fortbestehenden Zugriffs verschärft die Lage. 40% der Entwickler geben an, dass sie Agents dauerhaften Zugriff auf Systeme und Geheimnisse gewähren, der auch nach Abschluss der Aufgabe bestehen bleibt. In einer gut gesteuerten Umgebung sollte der Zugriff eines Agents mit Abschluss der Aufgabe enden – so wie ein Besucherausweis nach Projektende deaktiviert wird. Stattdessen behalten Agents häufig dauerhaft Zugangsdaten, was das Risiko bei Kompromittierung, Prompt Injection oder fehlerhafter Tool-Integration erheblich vergrößert. Datenminimierung auf Agent-Zugriffsebene – also jedem Agent nur Zugriff auf die für die jeweilige Aufgabe erforderlichen Datenquellen zu geben und diesen Zugriff nach Abschluss automatisch zu entziehen – ist der operative Mechanismus, der die von 1Password bei 40% der Entwickler gemessene Lücke beim fortbestehenden Zugriff schließt.

Auch dieses Risiko ist nicht nur theoretisch. 47% der Entwickler berichteten, dass ein Agent nach Anweisungen handelte, die in einer Webseite, einem Dokument, einer E-Mail oder einem Tool-Ausgabe versteckt waren – das agentische Pendant zum Phishing-Klick, nur dass der Agent die Anweisung nicht hinterfragt wie ein geschulter Mitarbeiter. Und 33% der Entwickler, die mit Agents arbeiten, gaben an, dass ihr Unternehmen bereits eine Sicherheitsverletzung oder einen Vorfall erlebt hat, der auf überprivilegierte nicht-menschliche Identitäten zurückzuführen ist.

Die vielleicht aufschlussreichste Erkenntnis der gesamten Umfrage betrifft die Verantwortlichkeit, nicht den Zugriff. Gefragt, wer verantwortlich sein sollte, wenn ein Agent Schaden verursacht, sagten 65% der Befragten, dass jemand anderes als aktuell die Verantwortung tragen sollte. Nur 5% meinten, der Agent selbst sollte verantwortlich sein. Diejenigen, die am nächsten an diesen Systemen arbeiten, wissen also bereits, dass das aktuelle Verantwortungsmodell nicht zur Realität passt – sie sind sich nur noch nicht einig, wo die Verantwortung liegen sollte. Diese Lücke zwischen aktueller und gewünschter Verantwortlichkeit ist aus meiner Sicht die eigentliche Überschrift der 1Password-Daten – aussagekräftiger als die Zugriffszahlen, denn sie lässt sich nicht allein durch zusätzliche Tools schließen. Zugriffskontrollen, die protokolliert und einer bestimmten Richtlinie sowie einem bestimmten Genehmiger zugeordnet sind, geben Unternehmen zumindest die Faktenbasis, um die Verantwortungsfrage sachlich zu klären. Ein dokumentierter Incident-Response-Plan, der Verantwortlichkeiten für Agent-Vorfälle im Voraus festlegt – wer einen Prompt-Injection-Vorfall untersucht, wer Agent-Zugangsdaten entzieht, wer den Datenumfang für Meldepflichten bewertet – wandelt die von 1Password dokumentierte Unklarheit in eine geübte, vorab definierte Reaktionskette um.

Die Sicht aus dem Vorstand: CISOs fehlt die Übersicht über ihre Governance-Verantwortung

Wechselt man von den Entwicklern zu den Führungskräften, die für die Risiken dieser Agents verantwortlich sind, wird das Bild nicht besser – es ändert nur die Perspektive.

Oktas Global CISO Insights 2026 Report befragte 306 Sicherheitsverantwortliche weltweit und stellte fest, dass sich 81% wegen zu weitreichender KI-Zugriffe sorgen. Das ist eine deutliche Mehrheit. Noch bemerkenswerter ist, wie wenige sich in der Lage sehen, diese Sorge zu adressieren: Nur 47% sind überzeugt, alle KI-Agents in ihrer Umgebung identifizieren zu können, nur 46% glauben, deren Zugriffe steuern zu können, und nur 45% sind überzeugt, bestimmen zu können, was ein einzelner Agent tatsächlich tun darf. In keiner der grundlegenden Dimensionen operationaler Transparenz liegt der Wert über 50%. Das CISO Dashboard liefert die Echtzeit-Transparenz über alle KI-vermittelten Datenzugriffe, die diese operative Blindstelle schließt – und gibt Sicherheitsverantwortlichen das einheitliche, kontinuierlich aktualisierte Agenten-Inventar, das laut Okta-Daten in mehr als der Hälfte der Unternehmen fehlt.

Vor diesem Hintergrund überrascht es nicht, dass KI-bezogene Bedrohungen die Liste der größten Sorgen dominieren: KI-gestütztes Phishing (61%), böswillige KI-Agents (49%) und Deepfake-basierte Authentifizierungsumgehungen (54%) zählen zu den Top-Themen. Für die Verantwortlichen in der Unternehmenssicherheit sind das keine abstrakten Zukunftsrisiken, sondern aktuelle operative Herausforderungen – und die von Okta gemessene Transparenzlücke erschwert deren Erkennung und Eindämmung erheblich.

Der Bericht zeigt zudem ein Governance-Kulturproblem, das unter der Technik liegt. Nur 31% der Sicherheitsleiter weltweit – und nur 12% in den USA – sagen, dass sie mit Geschäftsleitung und Vorstand vollständig abgestimmt sind, welches KI-Risiko das Unternehmen akzeptieren will. Diese Lücke liegt oberhalb der Technologie. Diejenigen, die das KI-Risiko festlegen, und diejenigen, die die Sicherheitsmaßnahmen umsetzen, arbeiten meist mit unterschiedlichen Risikodefinitionen – und niemand hat sie bislang abgeglichen. Eine formale Risikoanalyse, die KI-Agenten-Datenzugriffe in geschäftlichen Begriffen quantifiziert – also abbildet, welche regulierten Datenkategorien welcher Agent unter welchen Bedingungen erreichen kann und wie der Zugriff widerrufen werden kann – verschafft Sicherheitsverantwortlichen die Faktenbasis, um die von Okta dokumentierte Abstimmungslücke mit dem Vorstand zu schließen.

Die von Okta gefundenen operativen Details stimmen eng mit den Entwicklerdaten von 1Password überein. Nur eines von vier Unternehmen wendet die gleichen Identity-Lifecycle-Richtlinien auf KI-Agents an wie auf menschliche Anwender – drei von vier tun das nicht und verwalten Agent-Identitäten über einen separaten, meist weniger strengen Prozess. 21% nutzen für ihre Agents geteilte Zugangsdaten oder Service-Accounts mit weitreichenden Berechtigungen – genau das Muster, das bei Kompromittierung eines Agents den Schaden auf alle erreichbaren Systeme ausweitet. Und 20% überlassen das Agent-Management einzelnen Teams auf Ad-hoc-Basis, ohne einheitliche, unternehmensweite Richtlinie für die Vergabe, Überprüfung oder Entziehung von Agent-Zugriffen. Programme zum Management von Lieferkettenrisiken, die diese Governance-Lücke auch auf von Drittanbietern bereitgestellte KI-Agents ausdehnen – also nicht nur auf selbst eingesetzte Agents – schließen die Identitätsoberfläche, die durch Ad-hoc-Management entsteht.

Kiteworks‘ eigene Daten bestätigen dies – mit gemessenen Kontrollen statt gefühlter Sicherheit

Beide oben genannten Umfragen basieren auf Selbstauskünften: Wie sicher fühlt sich ein CISO, wie bewusst ist einem Entwickler, worauf sein Agent zugegriffen hat. Das sind wertvolle Daten, aber Wahrnehmung und tatsächliche Umsetzung stimmen nicht immer überein. Der Kiteworks 2026 Data Security and Compliance Risk: Annual Survey Report wurde gezielt entwickelt, um diese Lücke zu schließen – mit binären, überprüfbaren Daten zur Kontrollimplementierung von 459 Sicherheits- und Compliance-Profis aus Unternehmen mit mindestens 1.000 Mitarbeitern, aus 10 Branchen und drei Weltregionen.

Die Umfrage führt zwei zusammengesetzte Kennzahlen ein. Der Data Security Maturity Score (DSMS) misst 11 allgemeine Datensicherheitskontrollen – Verschlüsselung, Managed File Transfer, SIEM-Integration, Kill Switches und mehr – und ergab einen Mittelwert von 39 von 100, also weniger als die Hälfte der gemessenen Sicherheitskontrollen pro Unternehmen. Der AI Governance Maturity Score (AIGMS) misst 19 KI-spezifische Data-Governance-Fähigkeiten und ergab einen Mittelwert von 35 von 100 – rund 7 von 19 Fähigkeiten implementiert. Ein dritter Wert, der Data Security and Compliance Readiness Index (DSCRI), multipliziert beide Werte, um den Verstärkungseffekt schwacher Governance auf mittlerer Sicherheit abzubilden: Der Mittelwert lag bei nur 16,2 von 100.

Die Folgen dieser Lücke sind nicht hypothetisch – sie wurden von den Befragten für die 12 Monate vor der Umfrage berichtet. 80% aller Befragten erlebten mindestens einen Sicherheitsvorfall – allgemein oder KI-spezifisch – in den letzten 12 Monaten. 63% mussten eine Compliance-Folge bewältigen – etwa eine Audit-Feststellung, einen geforderten Maßnahmenplan, eine Vorstandseskalation, eine Vertragsstrafe oder eine formelle Untersuchung durch Aufsichtsbehörden. Und 65% entdeckten, dass Mitarbeiter nicht genehmigte KI-Tools mit Unternehmensdaten nutzten – eine Schatten-KI-Rate, die die von Okta und 1Password gemessenen Transparenzlücken aus anderer Perspektive bestätigt.

Besonders wertvoll ist die Kiteworks-Datentiefe im Vergleich zu den anderen beiden Berichten durch die Granularität: Sie zeigt genau, welche Kontrollen fehlen – und damit, welche Lücken 1Password und Okta jeweils aus ihrer Perspektive beschreiben.

Wo die Lücke tatsächlich liegt: Purpose Binding, Kill Switches und Audit-Trails

Keine der im Kiteworks-Report gemessenen KI-Kontrollen ist in mehr als 33% der Unternehmen implementiert. Das muss man klar sagen: Kein einziger technischer Mechanismus zur Begrenzung der Möglichkeiten eines KI-Agents ist in mehr als einem Drittel der Unternehmen im Einsatz.

Purpose Binding – die Kontrolle, die einen KI-Agenten auf die genehmigte Aufgabe und den genehmigten Datenbereich beschränkt – ist nur bei 26% der Unternehmen implementiert. 74% schränken ihre Agents technisch überhaupt nicht auf autorisierte Aufgaben und Bereiche ein. Genau diese Kontrolle würde das von 1Password gemessene Muster verhindern, dass Agents auf Daten außerhalb der Genehmigung zugreifen; ohne sie ist der effektive Zugriff eines Agents nur durch seine technischen Möglichkeiten begrenzt, nicht durch menschliche Freigaben. Zugriffskontrollen auf Inhaltsebene – bei denen jede Agent-Anfrage gleichzeitig nach Inhaltssensitivität, Agentenrolle und Aufgaben-Kontext bewertet wird – sind die technische Umsetzung von Purpose Binding, die den genehmigten Bereich zur Laufzeit erzwingt statt nur zu dokumentieren.

Die KI-Kill-Switch-Funktion – ein zentraler Kontrollpunkt, um den Zugriff eines fehlverhaltenden Agents systemübergreifend zu beenden – ist nur bei 21% der Unternehmen im Einsatz. 79% haben keine automatisierte Möglichkeit, einen Agent nach einem Vorfall schnell und zuverlässig zu sperren. Diese Lücke ist direkt relevant für das von 1Password dokumentierte Prompt-Injection-Szenario, bei dem 47% der Entwickler berichteten, dass ein Agent nach versteckten Anweisungen in externen Inhalten handelte: Die Abweichung zu erkennen ist nur die halbe Miete, wenn es keine schnelle, verlässliche Möglichkeit gibt, den Zugriff zu entziehen.

Human-in-the-Loop-Prüfung vor KI-Zugriff auf besonders risikoreiche Daten ist bei 30% der Unternehmen implementiert. KI-spezifische DLP-Richtlinien, die technisch verhindern, dass sensible Daten in nicht genehmigte KI-Tools gelangen, sind bei 28% im Einsatz. KI-Zugriffsprotokolle, die an eine SIEM-Plattform weitergeleitet werden – Mindestvoraussetzung zur Erkennung anomalen Agentenverhaltens – gibt es bei nur 33% der Unternehmen. Einen vollständigen KI-Audit-Trail – also die Antwort auf die Frage „Was hat dieser Agent wann berührt?“ – zu erstellen, ist noch schwieriger: Nur 27% schaffen das innerhalb eines Werktages, nur 17% innerhalb einer Stunde. Die Hälfte der Unternehmen kann diesen Nachweis nicht einmal an einem Tag erbringen.

Jede dieser Zahlen entspricht direkt einer Lücke, die die anderen beiden Umfragen aus anderer Perspektive beschreiben. Oktas Feststellung, dass nur 46% der CISOs überzeugt sind, Agenten-Zugriffe steuern zu können, spiegelt Kiteworks‘ Messung, dass nur 26% Purpose Binding technisch durchsetzen. 1Passwords Befund, dass 40% der Entwickler Agents dauerhaften Zugriff gewähren, ist das Praxis-Symptom der 79%-Lücke bei Kill Switches. Es handelt sich nicht um drei verschiedene Probleme, sondern um die gleiche Grundlücke, dreifach gemessen und mit ähnlicher Größenordnung. Unternehmen mit Compliance-Pflichten – etwa nach HIPAA, DSGVO oder CMMC – sollten diese Kontroll-Implementierungsquoten als Branchen-Benchmark betrachten: Die 26%-Quote bei Purpose Binding bedeutet, dass 74% der Wettbewerber KI-Agents betreiben, die von Aufsichtsbehörden nach denselben Zugriffskontrollstandards bewertet werden wie menschliche Nutzer – ohne die technischen Kontrollen, die diese Standards nachweisbar machen.

Agents steuern wie Menschen: Governance für alle Identitäten

Viele Unternehmen reagieren auf solche Daten mit dem Reflex, KI-Agent-Governance als neues, separates Feld zu behandeln – mit eigenen Richtlinien, Tools und Verantwortlichkeiten speziell für nicht-menschliche Identitäten. Ich habe genug Präsentationen für eine „neue KI-Governance-Schicht“ gesehen, um diesem Ansatz skeptisch zu begegnen – und die Daten bestätigen diese Skepsis: Dieser Reflex ist verständlich, aber auch Teil des Problems. Oktas Befund, dass nur eines von vier Unternehmen die gleichen Identity-Lifecycle-Richtlinien auf Agents wie auf Menschen anwendet, ist kein Hinweis darauf, dass Agents eigene Regeln brauchen. Es zeigt vielmehr, dass die bestehenden Regeln noch nicht auf alle Identitäten angewendet werden.

Jede der fehlenden Kontrollen, die diese Daten sichtbar machen – Purpose Binding, Kill Switches, Audit-Trails innerhalb einer Stunde, konsequentes RBAC und ABAC, zero trust am Zugriffspunkt – sind Kontrollen, die reife Unternehmen längst für menschliche Nutzer sensibler Inhalte einsetzen. Die von 1Password, Okta und Kiteworks gemessene Lücke besteht nicht darin, dass KI-Agents kein Governance-Modell hätten. Sie besteht darin, dass das für Menschen entwickelte Modell technisch und konsequent auf alle Identitäten – menschlich oder agentisch – ausgeweitet werden muss, die mit sensiblen Daten arbeiten. Data-Governance-Frameworks, die KI-Agenten-Identitäten von der Provisionierung bis zum Abschluss der Aufgabe und Ablauf der Zugangsdaten als gesteuerte Klasse behandeln – und denselben Lebenszyklusregeln wie menschliche Konten unterwerfen – schließen die von Okta bei drei von vier Unternehmen gemessene Identity-Lifecycle-Lücke.

Das ist das Prinzip hinter der Kiteworks Control Plane: eine gesteuerte Umgebung, in der jede Zugriffsanfrage – egal ob von einer Person, einer Anwendung oder einem KI-Agent – nach derselben attributbasierten Zugriffskontrollrichtlinie bewertet, im selben Audit-Trail protokolliert und mit demselben Widerrufsmechanismus versehen wird. Wenn ein KI-Agent über den Secure MCP Server verbindet, wird sein Zugriff auf gesteuerte Inhalte pro Anfrage festgelegt – nicht dauerhaft und nach Abschluss der Aufgabe offen gelassen. Das adressiert direkt das von 1Password bei 40% der Entwickler gemessene Muster des fortbestehenden Zugriffs. Kiteworks Compliant AI erzwingt Purpose Binding und Datenminimierung auf Richtlinienebene, sodass der effektive Zugriff eines Agents dem tatsächlich genehmigten Umfang entspricht – und nicht dem, was technisch möglich ist. Genau diese Kontrolle fehlt laut Kiteworks-Report bei 74% der Unternehmen.

All das ersetzt nicht die bestehende Identity- und Access-Management-Infrastruktur eines Unternehmens und löst auch nicht die von 1Password-Befragten angesprochene Verantwortungsfrage – das bleibt eine organisatorische Entscheidung, keine technische. Was eine gesteuerte, sichere Datenbewegungsplattform jedoch bietet, ist der Nachweis: ein einziges, zuordenbares, revisionssicheres Protokoll darüber, was jede Identität – menschlich oder agentisch – tatsächlich mit sensiblen Inhalten gemacht hat, in Minuten verfügbar statt erst nach Tagen. Dieses Protokoll ermöglicht es Unternehmen auch, die von Okta gestellte Frage zur Vorstandsausrichtung erstmals mit Fakten statt Schätzungen zu beantworten – weil das vom Vorstand genehmigte Risiko und der tatsächlich gewährte Zugriff erstmals in denselben Begriffen beschrieben werden können. Das CISO Dashboard stellt diesen einheitlichen Zugriffsdatensatz für Agents und Menschen in Echtzeit bereit und gibt Sicherheitsverantwortlichen das kontinuierlich aktualisierte Datenbild, das die Vorstandsdiskussion auf aktuelle Fakten statt auf veraltete Umfragewerte stützt.

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