Agentic AI als Risikotreiber 2026: Was Management, Compliance und IT jetzt gemeinsam steuern müssen🧠🦾🤖🚀

2026 wird für Ethics & Compliance Management operativ anspruchsvoller – nicht, weil „noch ein Gesetz“ dazukommt, sondern weil KI immer schneller in reale Prozesse wandert (inkl. Agenten, die handeln statt nur antworten), während Regulatorik gleichzeitig pragmatisch nachjustiert wird, um Europas Wettbewerbsfähigkeit zu fördern. Der EU-Digital-Omnibus ist in der öffentlichen Kommunikation klar als Entlastungs- und Wachstumsimpuls gerahmt: weniger Overlap, „one-stop solutions“, niedrigere Compliance-Kosten – bei unveränderten Schutz-Zielen. Ob und wie gut das gelingt, wird sich in der praktischen Umsetzung zeigen.

Und in den USA drückt die Trump-Administration weiter aufs Gas – siehe die Executive Order vom 11.12.2025 „Ensuring a National Policy Framework for Artificial Intelligence“, mit dem Ziel der Einführung eines einheitlichen, möglichst wenig regulierten Bundesstandards für KI. The race is on!

Die Konsequenz für Management, Compliance und IT: 2026 ist nicht das Jahr des Abwartens, sondern das Jahr, in dem ihr ein belastbares Operating Model für KI-Entwicklung und -Einsatz braucht.

Was Agentic AI anders macht: Von der falschen Antwort zur falschen Aktion

Agentic AI bedeutet: KI-Systeme (Agenten) erledigen nicht nur „Antworten“, sondern führen Aufgabenketten aus – über Tools, Connectoren, Berechtigungen und Workflows. Der Agent plant (Teil-)Schritte, ruft Systeme auf, erstellt oder verändert Objekte (Dateien, Tickets, Einträge, E-Mails) und arbeitet dabei oft über mehrere Stationen hinweg.

Damit verschiebt sich das Risikoprofil fundamental.

Leitprinzip für 2026: KI produktiv nutzen – ohne die Steuerung abzugeben

Die Frage ist 2026 weniger „ob KI“, sondern wie KI kontrolliert eingesetzt wird. Der Anspruch könnte lauten: Statt auf maximale Tool-Nutzung zu setzen, fokussieren wir uns auf belastbare Ergebnisse im Rahmen klarer Leitlinien.

Die folgenden Grundsätze unterstützen dabei – ihre Reihenfolge ist nicht wertend, denn alle sind gleichermaßen relevant:

Governance bildet das Rückgrat für den verantwortungsvollen Einsatz agentischer KI

Gerade weil KI-Agenten Aufgaben selbstständig ausführen und Handlungen in Systemen anstoßen, ist eine klare Zuordnung von Verantwortung entscheidend. Eine eindeutige RACI-Logik zwischen Business, IT, Security und Compliance schafft Transparenz und verhindert Verantwortungsdiffusion. Verbindliche No-Go-Actions-Policies legen fest, welche Aktionen ohne menschliche Freigabe ausgeschlossen sind. Operativ wird diese Governance durch konsequentes Identity- und Access-Management nach dem Least-Privilege-Prinzip, kontrollierte Connector-Allowlists mit definierten Review-Triggern sowie eine konsistente Data-Governance mit klarer Datenklassifizierung abgesichert.

KI-gestützte Geschäftsprozesse eröffnen erhebliche Effizienzpotenziale, (Eis-)bergen gleichzeitig jedoch – insbesondere bei agentischen Systemen – relevante Risiken in den Bereichen Compliance und Sicherheit, die aktiv gesteuert werden müssen.

KI braucht Führung

(Agentische) KI-Systeme entfalten ihren Nutzen dann, wenn sie (wie ein neues Teammitglied) eingebunden sind und eigenständig innerhalb definierter Leitplanken agieren können. Sie benötigen einen klaren Auftrag, den nötigen Kontext und definierte Qualitätsmaßstäbe. Entscheidend sind risikobasierte Kontrollpunkte: Bei sensiblen Daten oder potenziell folgenreichen Schritten gilt Human-in-the-Loop mit expliziter Freigabe, inklusive nachvollziehbarer Protokollierung. So bleibt die KI schnell im Tagesgeschäft und die Organisation behält Steuerung, Rechenschaft und Kontrolle.

Erfolg am Outcome messen, nicht an „AI-first“-Aktivitäten

Wenn Organisationen „KI-Nutzung“ als KPI setzen, könnte das falsche Verhalten belohnt werden: mehr Automatisierung, mehr Experimente, mehr Risiko – ohne besseren Output. Sinnvoller ist, vorab zu definieren, welche Qualitäts-, Zeit- und Risikoziele eine Maßnahmen / ein Prozess erreichen soll, und KI dort einzusetzen, wo sie diese Ziele nachweisbar verbessert.

Gleichzeitig sollte ausreichend Experimentierraum und -zeit eingeräumt werden, um die KI-Kompetenzen kontinuierlich weiterzuentwickeln. Zwar werden die Tools immer benutzerfreundlicher, doch gleichzeitig gewinnt technisches Verständnis zunehmend an Bedeutung, um KI sicher und compliant nutzen zu können.