KI-Agenten greifen auf Unternehmensdaten zu wie Mitarbeiter – nur schneller, automatisiert und mit deutlich mehr Rechten. Doch was passiert, wenn ein Agent außer Kontrolle gerät? Sven Kniest von Okta erklärt, wie Identity-Management die neue Identitätsklasse absichert – und warum KI-Governance über Erfolg oder Scheitern der Digitalisierung entscheidet.
Für diejenigen, die Okta noch nicht kennen: Was macht Okta genau?
Sven Kniest: Wir sind der größte unabhängige Anbieter von Identity-Plattformen. Wir verbinden jeden mit jeder Technologie. Da wir weltweit über 20.000 Kunden haben, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass jeder eine Plattform nutzt, die Okta für Zugriffskontrolle und Zugriffsmanagement einsetzt.
Sie haben eigene Umfragen durchgeführt. Die jüngste zeigt: 86 Prozent der Befragten sehen KI-Agenten-Workflows als relevant an. Welche Schlüsse ziehen Sie daraus?
Sven Kniest: In der Studie haben wir 150 Unternehmen befragt und dabei ein Sicherheitsparadoxon festgestellt: Auf der einen Seite sagen 86 Prozent der Entscheider, dass KI geschäftskritisch sei und sie die Nutzung von KI mit hoher Priorität vorantreiben wollen. Aber gleichzeitig geben 69 Prozent zu, dass sie aktiv die Einführung abbremsen. 83 Prozent von ihnen fürchten unkontrollierten Datenabfluss. Wir dürfen nicht vergessen, dass ein LLM in gewisser Weise auch eine Ausführungsumgebung ist, die sich entsprechend beeinflussen lässt. Eine KI lässt sich viel einfacher manipulieren als ein User per Phishing. Zeitgleich äußern 80 Prozent die Sorge, dass KI-Agenten zu viele Berechtigungen haben und dadurch unkontrolliert Aktionen durchführen könnten. Ein KI-Agent kann mehr Aktionen pro Minute durchführen als jeder noch so produktive Mensch.
Ich habe Zahlen mitgebracht, die verdeutlichen, welche Rolle das Thema der Zugriffskontrolle spielt. Nehmen wir ein Unternehmen mit 10.000 Mitarbeitern. Jeder nutzt ungefähr zehnmal die KI. Das Unternehmen hat mittlerweile für verschiedenste Funktionen KI-Agenten an den Start gebracht – nehmen wir an, dass es sich um ungefähr 1.000 Agenten handelt. Jeder dieser Agenten kann für Abfragen im Schnitt bis zu 57 Werkzeuge oder Zugriffe nutzen. Wenn Sie eine E-Mail schicken oder eine Abfrage beim Salesforce-System machen, dann hängen bei allen Aktionen im Schnitt 57 Tools dahinter. Wenn wir das hochrechnen – 10.000 User, 1.000 Agenten, 57 Applikationen pro Task –, dann kommen wir auf die absurde Zahl von 5,8 Milliarden Access-Entscheidungen, die pro Tag zu treffen sind.
Eine immense Zahl. Was bedeutet das?
Sven Kniest: Die Konzepte, die erforderlich sind, um in einer solchen Welt KI überhaupt sicher zu betreiben und die Ängste der Entscheider aus der Studie zu adressieren, erfordern einen Paradigmenwechsel. Es braucht ein dediziertes Security-Konzept und vor allem eine KI-Governance. KI-Agenten gehören zu den spannendsten Threat-Vektoren. Die Threat-Actors suchen sich die Ziele, die am effektivsten sind. KI-Agenten und KI-Plattformen – insbesondere Large Language Models – zählen zu den Hauptzielen, die ironischerweise auch von KI selbst angegriffen werden.
Governance-Konzepte: Vier Säulen der Sicherheit
Das klingt unbeherrschbar. Sie haben aber eine positive Botschaft?
Sven Kniest: Absolut. Die Konzepte existieren. Wir haben eine Blaupause entwickelt, die unabhängig von der Okta-Technologie zeigt, wie Sie sicher ein Agentic Enterprise realisieren. Im Prinzip adressieren wir vier Themen. Erstens: Wir sollten keine Shadow-IT-Connections haben – diese Schatten-KI darf es nicht geben. Was Sie nicht sehen, lässt sich auch nicht managen. Punkt zwei: Überprivilegierte Zugriffe müssen komplett unterbunden werden. Standing Privileges sind im Kontext von KI, LLM oder MCP tabu. Dann sollten Sie sicherstellen, dass Agenten und Aktionen einer Person zugeordnet sind, sich die Rechte daraus ableiten und vor allem eine vollständige Auditierbarkeit gewährleistet ist. Im Umkehrschluss bedeutet dies: Wenn etwas bei der KI aus dem Ruder läuft – wir haben genug Beispiele gesehen, wo ganze Datenbanken gelöscht wurden –, brauchen Sie einen Killswitch. Also diese Möglichkeit zu sagen: Wir unnterbrechen jetzt alle Rechte und nehmen der KI die Möglichkeit, Aktionen durchzuführen. Das ist ein elementarer Knopf, der Vertrauen in die Technologie sicherstellt.
Identity-Plattform: KI-Agenten als eigenständige Identitäten
Sie sichern jetzt auch KI-Agenten. Wie funktioniert das – und wie passt das zum Identitätsmanagement?
Sven Kniest: Ein KI-Agent ist eine neue und sehr spezielle Identitätsklasse. Manchmal landet das Thema KI in der Non-Human-Identities-Schublade. Doch ein statischer Service-Account weist nicht die Komplexität eines KI-Agenten auf, der auf alles im Unternehmen zugreifen kann. Die Grundprinzipien von Identity-Management sind auf den sicheren Betrieb von KI anzuwenden. Wir wollen den Unternehmen dabei helfen, drei essenzielle Fragen zu beantworten: Wo sind meine Agenten? Das ist das Thema Sichtbarkeit und Inventarisierung. Womit lassen sie sich verbinden? Welche Schnittstellen und welchen Datenzugriff gibt es? Und: Über welche Fähigkeiten verfügen sie? Welche Berechtigungen, welchen Handlungsspielraum haben die Agenten?
Dabei betrachten wir KI-Agenten als First-Class-Identities. In dem Blueprint geht es darum, dass jeder Agent eine eigene Identität erhält. Es gibt ein zentrales Verzeichnis, in dem alle Identitäten gespeichert sind. Dann lässt sich eine klare Ownership definieren, ergänzt durch Governance und ein Rechtemodell. Das ist ein sehr bedeutender erster Schritt: alle KI-Agenten lückenlos erkennen und Schatten-KI durch geeignete Discovery-Möglichkeiten verhindern. Es gibt verschiedene Werkzeuge und Perimeter, ob Browser oder Netzwerkmanagement-Werkzeuge. Diese Technologien liefern relevante Signale, um zu erkennen, wo eventuell unbekannte KI zum Einsatz kommt.
Blueprint: Vier Disziplinen für sichere KI
Okta for AI – Blaupause für agentische Unternehmen. Was ist neu, wann ist das Ganze verfügbar und welches Angebot machen Sie?
Sven Kniest: Diesen Blueprint for the agentic enterprise haben wir Ende März 2026 vorgestellt, er ist bereits verfügbar. Er zeigt technologieunabhängig, wie Unternehmen sichere KI-Infrastrukturen aufbauen. Dabei kommen alle Identity-Management-Disziplinen zusammen: Privileged-Access-Management, Governance und Lifecycle-Management. Wenn wir das in verschiedene Disziplinen packen, sind es vier Schritte. Erstens das ganze Thema Discovery – nicht nur mit Okta, sondern auch mit anderen Technologien. Signals und Kontext sind die Essenz moderner Security-Konzepte: die Fähigkeit, alle Signale in Echtzeit auszuwerten und ihnen Kontext zu geben, bevor Entscheidungen getroffen werden. Dann haben wir noch das Thema Onboarding: Agenten erhalten Owner und werden in ein Directory aufgenommen. Ein Lifecycle-Management regelt Anfrage, Genehmigung und Zertifizierung. Als kritisch erweist sich dabei das De-Provisioning: Wenn Mitarbeiter das Unternehmen verlassen, bleiben ihre KI-Agenten oft unkontrolliert aktiv.
Im Protect-Bereich stehen Agent Authentication und Authorization im Fokus. Wie nutzen wir entsprechende Policys, um sicherzustellen, dass die Zugriffe gewissen Regeln unterliegen? Zwischen der KI, dem LLM und den Unternehmensressourcen, den Applikationen, ist eine Schicht eingeführt worden – der Model-Context-Protocol-Server. Das ähnelt dem Frontend, wo Sie der KI sagen: Geh zu dem MCP-Server, der weiß, welche Tools du nutzt. Die KI guckt nach und sagt: Lieber MCP-Server, auf was kann ich alles zugreifen? Der MCP-Server sagt: Wir haben Slack, wir haben Google Drive, wir haben Salesforce – such es dir aus!
Hier setzt ein neues Sicherheitskonzept an. Hardcoded Credentials zum MCP-Server würden einen unkontrollierbaren Superuser erschaffen. Der Blast Radius eines ungesicherten MCP-Servers mit Static Credentials wäre enorm. Deswegen spielt das Thema Cross-App-Access eine zentrale Rolle. Dabei geht es um die Möglichkeit, Credentials, die für eine konkrete KI-Tätigkeit zeitlich begrenzt ausgestellt werden, zwischen Applikationen auszutauschen. Deswegen hat Okta dieses Cross-App-Access-Protokoll vorangetrieben. Dann das Thema Governance: Wenn eine KI eine kritische Tätigkeit durchführt – ich meine jetzt nicht das Lesen einer Datei, sondern das Ausführen einer Aktion –, dann …
Wie die zuvor erwähnte gelöschte Datenbank?
Sven Kniest: Genau. Bei diesen kritischen Aktionen brauchen Sie Human in the Loop, also Rückfrage beim Verantwortlichen: Darf ich das, ja oder nein? Jemand muss wirklich aktiv sagen: Ja, möchte ich. Das ist ein elementarer Schritt aus Sicht der Governance. Wenn sich KI im Unternehmen allerdings weiter ausbreitet und wir über Hunderte oder Tausende von Aktionen täglich reden, wird der Mensch selbst zum limitierenden Faktor. Dann stellt sich die Frage, ob wir KI nutzen, um Human-in-the-Loop-Entscheidungen zu unterstützen – ein Thema, das uns in den nächsten Jahren beschäftigen wird. Die Grundüberzeugung von Okta – und unser Existenzzweck – ist es, jeden sicher mit jeder Technologie zu verbinden. Wir sind komplett agnostisch, was die eingesetzten Plattformen und Tools betrifft. Das unterscheidet uns von einem Plattformanbieter, der es nur als Teil seiner Plattform betreibt. Gerade im KI-Kontext spielt das eine noch bedeutendere Rolle. Es gibt Third-Party-Agents wie Copilot oder Gemini, Plattform-Agents und Custom-Agents. Der Blueprint lässt sich technologisch auf alle KI-Technologien anwenden – das ist zentral.
Praxisbeispiele: Identity-Security-Posture-Management
Sie haben es theoretisch beschrieben – gibt es möglicherweise ein Kundenbeispiel, wie so etwas in der Praxis schon läuft?
Sven Kniest: Die meisten Kunden stehen am Anfang dieser Reise. Sie wollen fragmentierte Landschaften konsolidieren und beginnen mit Identity-Security-Posture-Management. Im ersten Schritt geht es um Discovery – welche Identitäten existieren überhaupt? Viele wenden sich jetzt auch dem Thema Non-Human-Identities, also Service-Accounts, zu und stellen sich die Frage: Welche Identitäten habe ich auf den kritischen Plattformen und wie sind sie abgesichert? Dann stellen sie fest: Für einen relevanten Service-Account bei Salesforce existiert ein hardcoded Passwort, auf das zehn verschiedene User zugreifen. Dann wissen sie, dass sie ein Problem haben. Diese Critical Capability des Posture-Managements – die Identifikation von Risiken und die Schaffung von Transparenz – ist ein Schritt im Reifegradmodell. Je verteilter und möglicherweise älter ihre Infrastruktur ist und je höher Ihre Compliance-Anforderungen sind, desto eher rückt das Thema in den Fokus – weil der Druck entsprechend steigt.
Paradigmenwechsel: Neue Qualität im Identity-Management
Würden Sie sagen, wir sind jetzt an einem Punkt, wie wir ihn vorher noch nicht hatten? Erleben wir eine völlig neue Qualität im Identitätsmanagement?
Sven Kniest: Absolut. Konzepte wie Single-Sign-On, Privileged Access oder Just-in-Time-Provisioning gibt es bereits. Trotzdem sind 80 Prozent aller Breaches identitätsbasiert. Viele Unternehmen haben diese Konzepte nicht konsequent umgesetzt. Wenn wir das jetzt zusammenführen, dann müssen sich alle Unternehmen diesen Aufgaben zwingend stellen. Wenn Sie diese Disziplinen nicht umsetzen im Kontext dieser Identitätsklasse, lässt sich KI nicht sicher betreiben. Das wird unweigerlich dazu führen, dass Unternehmen angesichts dieses Paradoxons erkennen: Das Risiko eines außer Kontrolle geratenen KI-Agenten ist elementar. Unternehmen müssen wissen, wo sie KI einsetzen, was diese KI tut und wie sie diese reglementieren und auditieren. Fehlt diese Kontrolle, lässt sich KI nicht sicher betreiben. Das Risiko ist zu groß.
Ausblick: Vier Prinzipien für maximales Vertrauen
Ich will mit Ihnen abschließend noch mal in die Glaskugel gucken. Ihr Chef und Mitgründer von Okta, Todd McKinnon, hat kürzlich gesagt: KI-Agenten sind ein mächtiger neuer Identitätstyp, und wir beginnen erst jetzt damit, ihre Möglichkeiten auszuschöpfen. Frage an Sie, Sven: Wo steht Okta in einem Jahr?
Sven Kniest: Was Todd sagt, tragen alle Entscheider in der Industrie mit. Wir stehen erst am Anfang der Reise. Die Anwendungsfälle nehmen zu – und vor allen Dingen wird der Anteil der Technologie, der auf KI basiert, stark wachsen.
Wenn wir die Gelegenheit haben, uns in einem Jahr wieder zu treffen …
Sven Kniest: Dann hoffe ich, dass wir aufzeigen, dass die angesprochenen Sorgen nicht unbegründet, aber beherrschbar geworden sind. Dass wir einen Beitrag dazu leisten, dass die Unternehmen diese drei Fragen beantworten können. Ich würde mich freuen, wenn Unternehmen vier Prinzipien umsetzen: Zero Standing Privileges bedeutet, dass KI-Agenten keine dauerhaften Rechte haben, sondern nur für die jeweilige Aufgabe eine zeitlich begrenzte Berechtigung erhalten. Dann das Micro Least Privilege: Wenn die KI über MCP zum Beispiel ein Ticket liest, darf sie niemals die Rechte besitzen, auch den Datensatz zu löschen. Außerdem braucht es einen Human-in-the-Loop-Ansatz. Für maximales Vertrauen sorgt darüber hinaus eine lückenlose Auditierbarkeit, um den Nachweis zu erbringen, dass KI verantwortungsbewusst zum Einsatz kommt.
Das ausführliche Interview mit Sven Kniest können Sie hier hören.
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