Wie weit kann man verantwortbar gehen?
Governance ist kein einzelner Regler. Sie ist eine Beziehung zwischen dem, was eingesetzt wird, und dem Reifegrad der Fähigkeit, es zu steuern — die zwei Achsen des OWASP Enterprise Adoption Maturity Model.
Wählen Sie eine Adoptions-Stufe und einen Governance-Reifegrad, um die Haltung abzulesen: ob dieses Deployment sicher gesteuert, dünn gesteuert ist oder gar nicht laufen sollte. Die Bewegungsrichtung über das gesamte Modell führt von statischer, dokumentengetriebener Aufsicht hin zu adaptiven, telemetriegestützten Regelkreisen.
Adoptions-Stufe — was setzen wir ein?
- AT0
Shadow AI
Kein organisatorisches Bewusstsein, keine Freigabe; Nutzer führen es außerhalb der Governance selbst ein. Ein vorbestehender Zustand, den es zu entdecken gilt, keine gewählte Stufe.
Privates ChatGPT/Gemini/Claude auf Unternehmensdaten, KI-Browser-Erweiterungen, nicht freigegebene Plugins
- AT1
Herstellereingebetteter Assistent
Vollständig herstellerkontrolliert; man konsumiert, baut aber nicht selbst.
M365 Copilot, GitHub Copilot, Salesforce Einstein
- AT2
Plattformintegriert
KI-native Plattform, die auf den eigenen Daten arbeitet; kann keinen beliebigen Code ausführen.
Custom GPTs, Amazon Q Business, Vertex AI Agents
- AT3
Citizen-Developer-Agent
Low-Code/No-Code; ein Nutzer konfiguriert Abläufe und Prompts, keinen Code, und wirkt auf echte Organisationsdaten.
Power Automate + AI Builder, Copilot Studio, ServiceNow AI Agents
- AT4
Code-ausführender Agent
Erzeugt und führt Code mit lokalen oder Cloud-Berechtigungen aus.
Open Interpreter, Claude Code, Copilot Workspace, Devin
- AT5
Eigener In-House-Agent
Selbst gebaut; man kontrolliert Identität, Tools und Grenzen.
LangChain/LangGraph-Agenten, AutoGen-Orchestrierungen, Bedrock Agents
- AT6
Extern erweiterter Agent
Verbindet sich über Vertrauensgrenzen hinweg mit externen Tools und Diensten.
Agenten mit MCP-Servern, Plugin-fähige Apps, Drittanbieter-APIs
- AT7
Multi-Agent-Orchestrierung
Mehrere Agenten koordinieren sich innerhalb der Organisation.
CrewAI-Workflows, AutoGen-Teams, LangGraph-Multi-Agent-Graphen
- AT8
Föderiert / grenzüberschreitend
Agenten operieren über Organisationsgrenzen hinweg.
Organisationsübergreifende Lieferketten-Agenten, föderierte Finanznetze, mandantenfähige Marktplätze
Governance-Reifegrad — wie ausgereift ist unsere Fähigkeit zu steuern?
- L0
Ahnungslos & ad hoc
Keine formale Anerkennung agentenspezifischer Risiken; Schatten-Experimente, keine Policies, Guardrails oder AI-SBOMs.
- L1
Experimentieren ohne Guardrails
Pilotprojekte ohne Autonomiegrenzen, Entscheidungsspielräume oder Eskalation; generische Policy, keine kontinuierliche Überwachung; diffuse Verantwortlichkeit.
- L2
Policy-definiert, Human-in-the-Loop
Formale Policies, auf Regulierung abgebildet; verpflichtendes HITL für Aktionen mit hoher Tragweite; ein benannter Verantwortlicher; AI-SBOM — aber nur periodische Überwachung.
- L3
Integriert, kontinuierliche Aufsicht
Agentische KI als kritische Infrastruktur; Echtzeit-Drift-Dashboards, Kill Switches, Governance-as-Code.
- L4
Adaptiv, selbstregulierend
Governance mit Modellgeschwindigkeit; Guardrails, die sich aus Telemetrie selbst justieren, kryptografische Agent-Identität, manipulationssichere Trails.
Die Governance-Haltungsmatrix
Die neun Adoptions-Stufen fassen sich zu fünf Bändern zusammen (Zeilen); die fünf Reifegrade zu vier (Spalten). Jede Zelle liest ab, ob diese Kombination sicher gesteuert ist. Wählen Sie eine Zeile oder Spalte, um sie zu fokussieren.
So verwenden Sie sie
- 01Bewerten Sie zuerst die Shadow-AI-Exposition (AT0) — nehmen Sie an, dass sie existiert.
- 02Bewerten Sie Ihren Governance-Reifegrad, 0 bis 4.
- 03Ordnen Sie jeden Agenten einer Stufe zu — die meisten Organisationen umfassen mehrere zugleich.
- 04Für jedes Deployment in einer unzureichenden Zelle: Erhöhen Sie den Reifegrad oder reduzieren Sie die Komplexität. AT0 wird beseitigt, nicht gesteuert.
Wo dieses Modell die organisatorische Reife bewertet, operationalisiert der OWASP Threat Defense COMPASS (v1.0, 2025) die Bedrohungspriorisierung für ein konkretes Deployment — ein Tabellen-Dashboard, das Bedrohungen, Abwehrmaßnahmen und Gegenmaßnahmen zu einem wiederholbaren Priorisierungs-Runbook zusammenführt. Der taktische Begleiter zu dieser strategischen Selbsteinschätzung.
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