Der Wettlauf hat begonnen. Jede Woche kommen neue KI-Tools auf den Markt, die versprechen, genau Ihre Herausforderung zu lösen. Und jedes Unternehmen möchte KI implementieren – und zwar schnell.
Als Person an der Schnittstelle der Technologien, Daten und KI-Informationen von Okta spüre ich diesen Druck. Das IT-Team befindet sich in einer schwierigen Position, weil es schnell zur „Abteilung der Neinsager“ werden kann. Ich habe jedoch gelernt, dass der überstürzte Einsatz von KI-Technologien ohne solides Fundament zu fragmentierten Systemen, Sicherheitsrisiken und ausufernden Kosten führt. Der Druck unterscheidet sich nicht von den Herausforderungen, mit denen wir in der IT seit Jahren zu tun haben.
Angesichts der hohen Risiken fragt mich meine Branchen-Community und Kundschaft oft, wie wir KI intern einführen. Ganz am Anfang waren wir selbst unser Customer Zero und stellten unsere eigenen Produkte bereit.
Als Customer Zero dürfen wir die schärfsten Kritiker:innen unserer eigenen Technologie sein. Wir testen diese Funktionen im Unternehmensmaßstab und melden Reibungspunkte direkt an unsere Entwicklungsteams zurück, damit unsere Kund:innen ein Endprodukt erhalten, das praxiserprobt, sicher konzipiert und für die Komplexität der realen Welt entwickelt ist.
Wie so viele Unternehmen befinden wir uns noch auf dieser Journey, aber hier ist eine ehrliche Reflexion darüber, wo wir heute stehen, welche Erkenntnisse wir gewonnen haben und welche Schritte unseren Rollout sicher machen.
Lektion 1: Tod durch Tausend Agenten vermeiden
Als KI-Tools erstmals bei Okta aufkamen, erfolgte die Einführung organisch und die Teams fanden gezielte Lösungen zum Beheben spezifischer Probleme. Aber es wurde recht schnell klar, dass die Entwicklung oder der Kauf eines benutzerdefinierten KI-Agenten für jeden Anwendungsfall nicht skalierbar ist.
Mitarbeiter:innen agieren nicht nur in einem System, also sollten ihre KI-Agenten das auch nicht. Wenn wir für jeden Workflow in unseren rund 1.500 Softwareanwendungen weiterhin isolierte Agenten entwickelt hätten, wären es am Ende Zehntausende geworden – und wir wären den Tod der Tausend Agenten gestorben.
Statt also immer mehr Fragmentierung zu verursachen, haben wir darauf gesetzt, dass weniger, aber fähigere Agenten leistungsstärker wären als viele verschiedene Agenten. Deshalb haben wir Okta One entwickelt, eine sichere digitale Coworker-Plattform und Orchestrierungsebene für bei Okta entwickelte KI-Agenten.
Wir haben unsere KI-Strategie an zentralen Personas ausgerichtet, angefangen bei Mitarbeiter:innen und Kund:innen.
Für Mitarbeiter:innen haben wir Dex entwickelt, unseren ersten digitalen Kollegen auf der Okta One-Plattform. Dex ist ein orchestrierender Agent für IT-, Personal-, Reise- und Spesen-Support, der systemübergreifend agiert, um Reibungsverluste für alle Mitarbeiter:innen zu beseitigen. Nehmen wir neue Mitarbeiter:innen: In der ersten Woche haben sie Fragen zu Zusatzleistungen, benötigen Zugriff auf bestimmte Systeme, müssen ihr Gerät mit dem Netzwerk verbinden und haben möglicherweise Fragen zum VPN. In der Vergangenheit mussten sie bereits wissen, welche Systeme existierten, nur um zu wissen, wo die Frage gestellt werden sollte. Dex nimmt ihnen diese Last ab, indem es ihnen einen zentralen Zugang bietet.
Die ersten Ergebnisse sind ermutigend: Innerhalb von nur zwei Wochen nutzen 25 % der Mitarbeiter:innen diese neue Funktion – und diese Zahl steigt seitdem stetig an. Bis heute hat Dex über 23.500 Interaktionen bearbeitet.
Lektion 2: Schützen Sie digitale Mitarbeiter:innen wie menschliche Mitarbeiter:innen
Wie verwalten wir also einen Agenten, der Zugriff auf mehrere unterschiedliche Systeme hat? Wir behandeln eine KI-Identität genauso wie eine menschliche Identität. Wir möchten, dass unsere KI-Agenten – und die Menschen, die sie nutzen – Zugriff auf genau das haben, worauf sie zugreifen sollen, und auf nichts weiter.
In der Praxis bedeutet das, dass jeder unserer Agenten, einschließlich Super-Agenten wie Dex, im Okta Universal Directory (UD) registriert wird – wie eine menschliche Identität. Ein Agent sollte nicht mehr Zugriff auf Systeme und Daten haben als der Mensch, in dessen Namen er handelt. Jedes Mal, wenn sich Benutzer:innen anmelden, um mit einem Agenten zu interagieren, wird dieser Zugriff kontrolliert. Darüber hinaus setzen wir für die Verwaltung der sicheren Authentifizierung der Agenten in unserem Ökosystem auf Secure Token Storage, statt uns auf statische Anmeldedaten zu verlassen. Die Entwicklung von Dex mit dieser Architektur war möglich, weil mein Team Early Access für Okta for AI Agents erhielt. Wenn wir Agenten als vollwertige Identitäten behandeln, wissen wir immer, wo sich unsere Agenten befinden, worauf sie zugreifen können und was sie tun können – die grundlegenden Fragen hinter dem Konzept für den sicheren Einsatz von Agenten in Unternehmen.
Entscheidend ist, dass dieses Identity-Framework über unsere eigenen Unternehmensgrenzen hinausgehen muss. Wir nutzen weiterhin KI-Agenten, die nativ zu anderen Tools wie Salesforce oder Atlassian gehören, das Identity-Management und die Governance müssen aber alle Tools hinweg konsistent funktionieren. Selbst wenn ein Agent ein nativer Bestandteil einer Drittanbieter-Plattform ist, verknüpfen wir seine Identität mithilfe von Okta mit unserer zentralen Kontrollebene. So stellen wir sicher, dass seine Zugriffsberechtigungen streng kontrolliert und vollständig überprüft werden. Das entspricht einer Philosophie, die wir bei Okta schon lange verfolgen: Wir möchten anbieterunabhängig und interoperabel bleiben, damit unsere Kundschaft nicht an einen einzigen Anbieter gebunden ist. Denselben Ansatz wende ich auch bei unserer KI-Architektur an.
Lektion 3: Setzen Sie Grenzen, bevor Sie Bots entwickeln
KI in Ihrem Unternehmen freizusetzen und auf das Beste zu hoffen, ist keine solide Strategie. Für den sicheren und nachhaltigen Einsatz digitaler Arbeitskräfte müssen Unternehmen strenge Grenzen für die Eingaben, das Verhalten und den Zugriff jedes Agenten festlegen. Wir wissen, dass Enterprise-KI ohne proaktive Governance und kontinuierliche Überwachung schnell ungenau, unberechenbar und unglaublich teuer werden kann. Hier müssen Sie die Grenze ziehen:
Agenten sind nur so gut wie ihr Input
Es erfordert echte, nachhaltige Arbeit, Ihre Knowledge Bases in einen Zustand zu versetzen, in dem ein Agent zuverlässig die richtige Antwort geben kann. KI kann voller Überzeugung falsche Ergebnisse liefern. Das mag für eine Consumer-App gelegentlich noch zu verkraften sein, aber im Unternehmensumfeld ist es eine Katastrophe. Beispielsweise können Sie keinen Vergütungsagenten haben, der nur mit 80%-iger Genauigkeit arbeitet. Mitarbeiter:innen müssen wissen, dass sie pünktlich und in der richtigen Höhe bezahlt werden.
Die Kosten für Rechenleistung können außer Kontrolle geraten
Token sind teuer. Jedes Mal, wenn der Modellaufruf eines Agenten erfolgt, bearbeitet er nicht nur die anstehende Aufgabe – er muss auch die gesamte Auswahl an Tools durchdenken, die er nutzen könnte, selbst diejenigen, die er nie anrührt. Ohne entsprechende Kontrolle kann diese „Tool-Steuer“ zu einem der größten Posten in einem KI-Budget werden.
Unser eigener Ansatz besteht darin, genau festzulegen, welche Tools ein Agent bei der Verbindung mit einem System sehen kann, statt den gesamten Tool-Katalog offenzulegen und darauf zu hoffen, dass die Governance Missbrauch im Nachhinein schon erkennen wird. Wenn eine Identität (Mensch oder Agent) nur Zugriff auf eine Handvoll Tools hat, sollten bei einem Prompt des Modells auch nur diese Tools erreichbar sein. Wenn das Modell weniger Tools sehen kann, werden auch weniger Token benötigt. Dies hat zusätzlich den Vorteil, dass sich der Wirkungsradius verringert, falls doch mal etwas schiefgeht.
Wie es weitergeht
Was wir bei Okta aufgebaut haben, wird sich weiterentwickeln. Wir erweitern die Fähigkeiten von Dex, um noch komplexere Orchestrierungen zu bewältigen. Wir möchten Mitarbeiter:innen beispielsweise die Möglichkeit bieten, ihre Anschrift in Workday zu aktualisieren, ohne sich jemals direkt bei der Personalplattform anzumelden. Darüber hinaus führen wir spezialisierte Unteragenten für bestimmte Domains ein, z. B. einen Legal-Bot und einen Procurement-Bot.
Ich möchte aber, dass Sie Folgendes hieraus mitnehmen: Sie müssen nicht alles geklärt haben, bevor Sie loslegen. Obwohl unsere Journey viele harte Lektionen beinhaltete, konnten wir uns auf das Fundament eines guten IT-Teams verlassen – starkes Identity-Management, strikte Zugriffskontrollen und das Engagement für die Sicherheit. So konnten wir bewusst steuern, was wir entwickelten, wann wir es entwickelten und welche Systeme wir zugänglich machten.
Wenn Sie in Ihrem Unternehmen mit der KI-Einführung betraut werden, widerstehen Sie dem Drang, jede verlockende Einzellösung zu kaufen. Was Sie wirklich brauchen, ist ein Fundament aus geklärtem Identity- und Zugriffsmanagement, eine Tendenz zu weniger, aber leistungsfähigeren Agenten und die Bereitschaft, unvermeidliche Schwierigkeiten als wertvolle Erkenntnisse statt als Fehler zu betrachten.
Besuchen Sie uns auf der Oktane, wo wir Ihnen exklusive Einblicke geben und zeigen, wie Sie sichere KI-Agenten bereitstellen können, wenn Identity-Management Ihr Fundament bildet.
