Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur Analysewerkzeug oder Automatisierungshelfer. Immer häufiger trifft sie Entscheidungen, agiert eigenständig – und greift auf sensible Unternehmensdaten zu. Was früher ausschließlich menschlichen Mitarbeitenden vorbehalten war, leisten heute auch KI-Systeme. Die Folge: Unternehmen müssen diese Systeme verwalten wie eigene Nutzer – mit Rollen, Rechten und Zugriffskontrollen. Wir beleuchten, was das für Governance, Sicherheit und Management bedeutet.

Vom Werkzeug zum Akteur

In modernen IT-Infrastrukturen ist KI überall präsent – ob als Chatbot im Kundenservice, als Entscheidungsmodul in der Kreditvergabe oder als autonomer Agent in Lieferketten-Managementsystemen. Viele dieser Systeme handeln nach vordefinierten Regeln, andere lernen dazu – manche treffen Entscheidungen mit direkter Auswirkung auf Kundinnen und Kunden, Finanzen oder interne Prozesse.
Damit stellt sich eine neue Herausforderung: Wie kontrolliert man eine KI, die Zugriff auf Daten, Schnittstellen oder Systeme hat – möglicherweise sogar rund um die Uhr? Die Antwort vieler IT-Abteilungen: Indem man KI-Systeme wie Benutzerinnen und Benutzer behandelt – inklusive Zugangskontrollen, Rollenmanagement, Audit-Funktionalität und Sicherheitsprotokollen.

IAM für Maschinen: Neue Anforderungen

Traditionelle IAM-Systeme (Identity and Access Management) waren darauf ausgelegt, menschliche Identitäten zu verwalten: Mitarbeitende, Administratorinnen und Administrator, Dienstleistende. Nun kommen KI-Instanzen hinzu – und benötigen eigene Rollenprofile:

• Welche Daten darf die KI einsehen?
• Welche Systeme darf sie steuern?
• Wie wird nachvollziehbar gemacht, was sie getan hat – und wann?

Diese Fragen betreffen nicht nur technische Details, sondern auch strategische Governance. Denn wer einer KI weitreichende Rechte gibt, muss auch Verantwortung und Kontrolle definieren.

Sicherheitsrisiken nicht unterschätzen

Ein KI-System mit unklaren Rechten oder ungenügend abgesicherten Zugriffen kann zu einem erheblichen Risiko werden. Beispiele:

• Eine KI mit Schreibrechten auf Produktionsdaten, die fehlerhaft „lernt“ – und Prozesse durcheinanderbringt.
• Ein autonomer Agent, der in mehreren Systemen gleichzeitig aktiv ist – aber nicht sauber dokumentiert oder überwacht wird.
• Ein Ex-Mitarbeiter, der Zugriff auf ein KI-Modell hatte – das noch mit alten Authentifizierungen arbeitet.

Fehlkonfigurationen, unklare Zuständigkeiten und fehlende Audits können nicht nur zu Sicherheitslücken, sondern auch zu Compliance-Verstößen führen – insbesondere in regulierten Branchen.

Governance und Verantwortung: Wer kontrolliert die KI?

Mit der Zuweisung einer digitalen Identität an KI-Systeme stellt sich automatisch die Frage nach Governance:

• Wer definiert die Rechte?
• Wer überprüft regelmäßig, ob sie noch angemessen sind?
• Wie werden Handlungen dokumentiert und im Ernstfall rückverfolgt?

Moderne IAM-Systeme müssen diese Fragen technisch umsetzen – etwa durch rollenbasierte Zugriffssysteme, automatisierte Auditfunktionen, Limitierung kritischer Rechte und klare Protokollierung. Auf organisatorischer Ebene braucht es jedoch auch interdisziplinäre Teams, die technische, juristische und ethische Fragestellungen gemeinsam klären.

Ausblick: Identitäten im Wandel

Die Vorstellung, dass digitale Identität ausschließlich menschlichen Nutzerinnen und Nutzer vorbehalten ist, war lange selbstverständlich. Doch mit dem Einzug autonom agierender KI-Systeme in zentrale Geschäftsprozesse verschiebt sich dieses Bild grundlegend. Systeme, die Daten analysieren, Entscheidungen vorbereiten oder eigenständig Prozesse auslösen, agieren faktisch als Akteure im digitalen Raum – mit Zugriff auf Informationen, Schnittstellen und Systeme, die früher ausschließlich menschlicher Kontrolle unterlagen.

Diese Entwicklung zwingt Unternehmen dazu, den Begriff von Identität neu zu definieren: Nicht mehr nur Menschen, sondern auch Maschinen – insbesondere lernfähige und interagierende KI-Systeme – müssen als eigenständige, auditierbare Identitäten geführt werden. Das bringt tiefgreifende Veränderungen mit sich:

• Rechte und Rollen müssen maschinengerecht definiert werden – z. B. zeitlich begrenzt, kontextabhängig und nachvollziehbar.
• Audit-Protokolle müssen so gestaltet sein, dass sie maschinelle Aktivitäten klar voneinander abgrenzen und rückverfolgbar machen.
• Verantwortlichkeiten müssen bei den Menschen liegen, die KI-Systeme konfigurieren, trainieren und freigeben – nicht bei der KI selbst.

IAM wird damit zur strategischen Komponente der digitalen Unternehmensarchitektur. Es geht nicht mehr nur um Zugriffsschutz, sondern um Transparenz, Steuerbarkeit und Vertrauen – auch und gerade in KI-getriebene Prozesse.

Strategische Weichenstellung für KI-getriebene Organisationen

Künstliche Intelligenz wird zum integralen Bestandteil moderner Organisationen – nicht nur als technisches Werkzeug, sondern als digitaler Akteur mit operativer Relevanz. Wer KI einsetzt, um Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu automatisieren oder Kundenerlebnisse zu gestalten, muss diese Systeme auch wie echte Systemteilnehmer behandeln – mit klar definierten Rechten, Verantwortlichkeiten und Kontrollmechanismen.

Unternehmen, die diesen Wandel ernst nehmen, sind gefordert: Sie müssen ihre IAM-Systeme so weiterentwickeln, dass sie nicht nur Menschen, sondern auch Maschinen verwalten können – sicher, transparent und nachvollziehbar.
Das erfordert nicht nur technische Anpassungen, sondern auch eine neue Form von Governance, in der Ethik, Recht, IT und Fachbereiche eng zusammenarbeiten.

Denn eines ist klar: Je mehr Verantwortung Maschinen übernehmen, desto klarer muss geregelt sein, wer für was verantwortlich ist – und wer den Überblick behält. Identity Management im Zeitalter der KI ist damit kein Nebenschauplatz, sondern ein strategischer Hebel für Vertrauen, Sicherheit und Zukunftsfähigkeit.