KI-Agenten können Aufgaben nicht nur unterstützen, sondern zunehmend selbstständig Entscheidungen treffen. Damit verschiebt sich die Kontrolle von einzelnen Prozessschritten hin zu Ergebnissen und definierten Grenzen. IFS nennt fünf Fragen, die Unternehmen vor dem produktiven Einsatz beantworten sollten. Im Mittelpunkt stehen Verantwortlichkeiten, Erfolgskontrolle und menschliche Eingriffsmöglichkeiten.

KI-Agenten können in Unternehmensprozessen einen deutlich größeren Handlungsspielraum erhalten als klassische Copiloten. Statt lediglich einzelne Arbeitsschritte zu unterstützen, verfolgen sie vorgegebene Ziele und entscheiden eigenständig über den Weg dorthin. Beispiele reichen von der automatisierten Prüfung eingehender Bestellungen bis zur Einholung und zum Vergleich von Lieferantenangeboten.

Mit dieser Autonomie verändert sich zugleich die Art der Kontrolle. Klassische Prozesse basieren häufig auf festgelegten Abläufen und Freigabe-Workflows. Beim Einsatz von KI-Agenten rückt dagegen stärker das Ergebnis in den Mittelpunkt: Unternehmen müssen definieren, welche Resultate akzeptabel sind, innerhalb welcher Grenzen ein Agent handeln darf und wann ein Mensch eingreifen muss.

Dafür braucht es nach Einschätzung von IFS einen klaren Governance-Rahmen. Fünf Fragen sollen IT-Entscheidern dabei helfen, Verantwortlichkeiten und Kontrollmechanismen vor dem produktiven Einsatz festzulegen.

1. Auswahl des passenden Agenten regeln

Nicht jede Aufgabe eignet sich gleichermaßen für die Bearbeitung durch einen KI-Agenten. Umgekehrt ist auch nicht jeder Agent für jeden Anwendungsfall geeignet. Unternehmen sollten deshalb zunächst festlegen, wer über den Einsatz entscheidet und welche Kriterien dabei gelten.

Eine Rolle spielen beispielsweise die möglichen Auswirkungen einer Fehlentscheidung und die Frage, wie eindeutig sich eine Aufgabe durch nachvollziehbare Regeln beschreiben lässt. Je höher das Risiko und je größer der Handlungsspielraum, desto wichtiger wird eine klar geregelte Auswahl.

2. Verantwortung für die Einarbeitung festlegen

Autonomie sollte nicht unmittelbar mit dem ersten produktiven Einsatz beginnen. IFS geht von einer Einarbeitungsphase von zwei bis drei Monaten aus, in der Vertrauen in die Arbeitsweise des Agenten aufgebaut werden kann.

Während dieser Zeit braucht es eindeutig benannte Verantwortliche. Sie überprüfen die Ergebnisse, geben Feedback und sorgen dafür, dass erwünschtes Verhalten gestärkt und unerwünschtes Verhalten korrigiert wird. Damit wird die Einführung eines Agenten nicht nur zu einer technischen, sondern auch zu einer organisatorischen Aufgabe.

3. Fortschritt anhand von Kennzahlen bewerten

Ein dauerhaft unbeobachteter Betrieb liefert keine ausreichende Grundlage, um einem Agenten zusätzliche Entscheidungsfreiheit einzuräumen. Stattdessen sollten Unternehmen seine Entwicklung anhand messbarer Kriterien verfolgen.

Zu den möglichen Kennzahlen gehören die Häufigkeit menschlicher Korrekturen, berechtigter Eskalationen und korrekt getroffener Entscheidungen. Bleiben solche Werte über einen längeren Zeitraum stabil, kann dies eine Grundlage dafür sein, den Entscheidungsspielraum schrittweise zu erweitern.

4. Grenzen für menschliche Freigaben definieren

Nicht jede Entscheidung sollte einem KI-Agenten vollständig überlassen werden. Eine Risikobewertung der einzelnen Prozessschritte kann festlegen, bei welchen Vorgängen eine menschliche Freigabe grundsätzlich erforderlich bleibt.

Solche Grenzen lassen sich beispielsweise anhand des Auftragsvolumens, der Reichweite einer Entscheidung oder rechtlicher Anforderungen ziehen. Human-in-the-Loop wird damit zum festen Bestandteil des Governance-Modells: Der Mensch greift nicht erst bei einem Fehler ein, sondern behält bei zuvor definierten Entscheidungen bewusst die Kontrolle.

5. Eskalationswege für Ausnahmefälle bestimmen

Auch ein KI-Agent benötigt einen klaren Ansprechpartner, wenn ein Fall außerhalb seines vorgesehenen Entscheidungsrahmens liegt. Unternehmen sollten deshalb bereits vor dem Einsatz bestimmen, wohin unklare oder nicht eindeutig lösbare Vorgänge eskaliert werden.

Fehlt ein solcher Eskalationsweg, besteht das Risiko, dass Fälle unbearbeitet bleiben oder der Agent Entscheidungen trifft, für die ihm keine Verantwortung übertragen wurde. Definierte Zuständigkeiten sind deshalb ein wesentlicher Bestandteil des Betriebsmodells.

Die Governance entscheidet damit nicht nur darüber, welche Grenzen für KI-Agenten gelten. Sie schafft zugleich die Voraussetzungen dafür, ihren Handlungsspielraum auf Basis beobachtbarer Ergebnisse kontrolliert auszubauen.

„Ein Governance-Rahmen für KI-Agenten ist kein Regelwerk, das Vertrauen ersetzt. Er ist die Voraussetzung dafür, dass Vertrauen überhaupt wachsen kann“, unterstreicht Sören Michl, Vice President AI Adoption bei IFS. „Wer diese fünf Fragen vorab beantwortet, steuert die Geschwindigkeit der Autonomie bewusst und überlässt sie nicht dem Zufall. Genau das entscheidet am Ende darüber, wie viel Verantwortung ein Unternehmen seinen KI-Agenten guten Gewissens übertragen kann.”