Identität ist der Torwächter für agentische KI

Lori Mac VittieDistinguished Engineer und Chief Evangelist | F5

Erkenntnisse aus dem Bericht „State of Application Strategy 2026“

Agentische KI hat die Schwelle von der Theorie zur Erwartung überschritten.

Laut unserem kürzlich veröffentlichten Bericht zum Stand der Anwendungsstrategie 2026 bereiten sich 98 % der Unternehmen aktiv darauf vor. Sie experimentieren nicht. Sie bereiten sich vor. Das ist ein wichtiges Signal. Unternehmen diskutieren nicht darüber, ob KI handeln wird. Sie gehen davon aus, dass sie es tun wird, und versuchen herauszufinden, wie sie mit den Folgen leben können.

Und diese Konsequenzen betreffen die Architektur.

Unternehmen führen Inferenz weiterhin lokal aus

Eines der aufschlussreicheren Signale ist, wo die Inferenz tatsächlich ausgeführt wird.

Rund 78 % der Unternehmen betreiben KI-Inferenz bereits selbst. Nur 36 % setzen hauptsächlich auf öffentlich zugängliche KI-Dienste, und lediglich 8 % nutzen ausschließlich öffentliche Dienste, ohne KI-Inferenz selbst zu betreiben.

Diese Verteilung ist von Bedeutung.

Das zeigt, dass Unternehmen die Kontrolle nicht auslagern. Sie belassen die Inferenz bewusst innerhalb ihrer eigenen betrieblichen Grenzen, wo sie mit internen Systemen, Daten und Arbeitsabläufen interagieren kann. Das bedeutet: Wenn agentenbasierte KI aktiv wird, agiert sie nicht irgendwo „da draußen“. Sie agiert innerhalb des Unternehmens, über mehrere Umgebungen hinweg und greift dabei auf führende Systeme zu.

Dadurch steht erheblich mehr auf dem Spiel.

Der Akteur hat sich geändert

Anlass zur Sorge geben nicht nur das Ausmaß oder die Komplexität. Es ist die Art des Akteurs.

KI-Systeme sind nicht länger passive Werkzeuge, die auf menschliche Eingaben reagieren. Sie werden zu aktiven Teilnehmern an Arbeitsabläufen. Sie werden Anfragen initiieren, APIs aufrufen, Aktionen miteinander verknüpfen und kontinuierlich arbeiten.

Damit werden viele bestehende Annahmen hinfällig.

Traditionelle Identitätsmodelle sind auf Menschen ausgerichtet. Ein Benutzer meldet sich an, wird authentifiziert, erhält bestimmte Berechtigungen und agiert innerhalb dieses Rahmens. Dieses Modell funktioniert, wenn Aktionen klar voneinander abgegrenzt und einer Person zuzuordnen sind.

Dieses Modell stößt an seine Grenzen, wenn der Akteur eine Maschine ist, die in rascher Folge Tausende von Anfragen an mehrere Systeme stellen kann – möglicherweise im Auftrag mehrerer Benutzer oder Prozesse.

Identität ist zum wichtigsten Anliegen geworden

Unsere Daten spiegeln diesen Wandel deutlich wider.

Identitäts- und Zugriffskontrolle gelten als die größte erwartete Herausforderung bei agentischer KI und übertreffen damit Bedenken hinsichtlich Modellqualität, Infrastrukturskalierung oder Kosten. Authentifizierung ist die am häufigsten gewählte Methode zur Absicherung von KI-Inferenzdiensten. Autorisierung und Zugriffskontrolle zählen neben der Beobachtbarkeit durchweg zu den wichtigsten Schutzmechanismen.

Gleichzeitig berichten 88 % der Unternehmen von mindestens einer betrieblichen oder sicherheitsbezogenen Herausforderung im Zusammenhang mit KI. Daraus lassen sich zwei Dinge ableiten. Erstens stoßen Unternehmen bereits auf Schwierigkeiten. Zweitens ist ihnen bewusst, dass das Identitätsmanagement im Zentrum des Problems steht.

Denn sobald KI handeln kann, geht es nicht mehr nur darum, was sie tun kann. Es geht darum, wer sie sein darf.

Bereitstellung und Sicherheit laufen auf denselben Ebenen zusammen

Ein weiteres Muster zeigt sich, wenn man betrachtet, in welchen Bereichen Unternehmen die größten Auswirkungen von Bereitstellungs- und Sicherheitsdiensten feststellen.

Bei der Bereitstellung liegt die Prompt-Ebene mit 29 % vorn, gefolgt von der Token- und Steuerungsebene mit 23 %. Im Bereich Sicherheit führt erneut die Prompt-Ebene mit 25 %, während die Token- und Steuerungsebene ebenfalls bei 23 % liegt.

Diese Übereinstimmung ist kein Zufall.

Auf der Prompt-Ebene werden Absichten ausgedrückt. Auf der Token-Ebene werden Umfang, Kosten und Ausführung gesteuert. An diesen Punkten werden Entscheidungen getroffen und Risiken eingebracht.

Wenn sich sowohl die Bereitstellung als auch die Sicherheit auf diesen Bereich konzentrieren, bedeutet das, dass Unternehmen Leistung, Zuverlässigkeit und Risiken zum Zeitpunkt der Inferenz als untrennbar miteinander verbundene Aspekte betrachten.

Die Identität ist der rote Faden, der all diese Aspekte miteinander verbindet. Sie bestimmt, wer den Prompt sendet, welchen Geltungsbereich die Tokens abdecken und welche Aktionen infolgedessen zulässig sind.

Statische Identitätsmodelle haben in dynamischen Systemen keinen Bestand

In Umgebungen mit mehreren Modellen wird dies noch komplexer.

Unternehmen geben an, im Durchschnitt sieben Modelle produktiv einzusetzen und etwa zweieinhalb Verfahren zu nutzen, um diese anzupassen oder zu erweitern. Dadurch müssen zur Laufzeit Entscheidungen über Routing, Ausweichlösungen und Versionierung getroffen werden.

In einem System, in dem Anfragen dynamisch an verschiedene Modelle und Kontexte weitergeleitet werden, reicht eine einmalige Identitätsprüfung bei der Anmeldung nicht aus. Die Identität muss mit der Anfrage übermittelt werden. Sie muss fortlaufend und im Einklang mit Routing-Entscheidungen, Token-Limits und der Durchsetzung von Richtlinien überprüft werden.

Mit anderen Worten: Die Identitätsprüfung wird von einer einmaligen Eingangskontrolle zu einem kontinuierlichen Kontrollmechanismus.

Es wird erwartet, dass die Steuerung programmatisch erfolgt

Ebenso wichtig ist, wie diese Kontrolle ausgeübt wird.

Bei operativen Aufgaben bevorzugen Unternehmen durchweg eine API-basierte Steuerung gegenüber grafischen Benutzeroberflächen, Befehlszeilenschnittstellen oder natürlichsprachlichen Schnittstellen. Selbst Unternehmen, die KI noch nicht intensiv nutzen, tendieren weiterhin zu APIs.

Bei dieser Präferenz geht es nicht um Komfort. Es geht um Notwendigkeit.

Agenten klicken nicht auf Schaltflächen. Sie rufen APIs auf. Sie authentifizieren und autorisieren sich und führen Aktionen über Programmierschnittstellen aus. Jedes Identitätsmodell, das auf von Menschen gesteuerten Arbeitsabläufen beruht, wird angesichts autonomen Agentenverhaltens versagen.

Die Durchsetzung von Identitätsrichtlinien muss daher maschinenlesbar, richtliniengesteuert und vollständig automatisierbar sein.

Identität ist der einzige Kontrollmechanismus, der sich skalieren lässt

Nimmt man all dies zusammen, ist die Schlussfolgerung kaum von der Hand zu weisen.

Agentische KI bringt mehr Akteure, mehr Aktionen und einen kontinuierlicheren Wandel mit sich. In diesem Umfeld können traditionelle Kontrollen kaum Schritt halten. Netzwerkgrenzen verschwimmen. Statische Berechtigungen werden unflexibel. Manuelle Überwachung lässt sich nicht skalieren.

Identität hingegen schon.

Sie ist die einzige Kontrollinstanz, die in Echtzeit beantworten kann, wer oder was handelt, in wessen Auftrag, unter welchen Bedingungen und mit welcher Verantwortlichkeit. Sie kann die Anfrage begleiten, sich an den Kontext anpassen und direkt im Zuge der Bereitstellung und Inferenz durchgesetzt werden.

Ohne diese Kontrolle werden agentenbasierte Systeme entweder gefährlich freizügig oder operativ unbeherrschbar.

Das ist der architektonische Wandel

Die Daten sprechen eine deutliche Sprache.

• 98 % der Unternehmen bereiten sich auf agentenbasierte KI vor.
• 78 % führen Inferenz bereits selbst aus.
• 88 % stehen vor betrieblichen oder sicherheitsbezogenen Herausforderungen.
• Identität ist das wichtigste Anliegen, und APIs sind die bevorzugte Kontrollschnittstelle.

Diese Kombination lässt nur einen Schluss zu: Agentische KI ist nicht in erster Linie ein KI-Problem. Sie ist ein Identitäts- und Steuerungsebenenproblem.

Und jede Architektur, die Identität nicht in den Mittelpunkt des Bereitstellungs- und Inferenzpfads stellt, wird Schwierigkeiten haben, die Erwartungen von Unternehmen an Vertrauenswürdigkeit, Kontrolle und Sicherheit zu erfüllen.

Denn in einer Welt, in der Maschinen selbstständig handeln, geht es bei Identität nicht mehr nur um Zugriff.

Es geht um Befugnisse.

Weitere Informationen finden Sie im vollständigen „State of Application Strategy Report 2026“.

Über den Autor

Lori Mac VittieDistinguished Engineer und Chief Evangelist | F5

Lori MacVittie ist Distinguished Engineer und Chief Evangelist im Office of the CTO von F5 und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Anwendungsbereitstellung, Automatisierungsstrategie und Infrastruktur. Sie ist dafür bekannt, Komplexität verständlich zu machen – ob sie Leitplanken für KI-Agenten definiert, fragile Multicloud-Architekturen analysiert oder die Grenzen skalierbarer Systeme auslotet. Sie verfügt über mehr als dreißig Jahre Branchenerfahrung in der Anwendungsentwicklung, IT-Architektur sowie im Netzwerk- und Systembetrieb. Bevor sie zu F5 kam, war sie als mehrfach ausgezeichnete Technologie-Redakteurin tätig. MacVittie hat einen Masterabschluss in Informatik und ist eine produktive Autorin, deren Veröffentlichungen die Bereiche Sicherheit, Cloud und Unternehmensarchitektur abdecken. Außerdem spielt sie leidenschaftlich gern Brett- und Videospiele und vertritt mit voller Überzeugung klare Ansichten zum Thema Käse.

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