von Michael Pietsch, Vice President DACH & Eastern Europe bei Box
Laut der aktuellen SAP LeanIX Agentic AI Survey 2026 hat fast jedes zweite Unternehmen bislang nicht eindeutig geregelt, wer für die Steuerung seiner KI-Agenten verantwortlich ist. Gleichzeitig zeigt eine Deloitte Studie aus dem Mai dieses Jahres bereits 27 % der deutschen Unternehmen Agentic AI mindestens in moderatem Umfang aber nur 19 % verfügen über ausgereifte Governance-Strukturen. Diese Analysen zeigen deutlich, dass die Einführung der Technologie schneller voranschreitet als ihre organisatorische Verankerung in Unternehmen.
Während Unternehmen in den vergangenen zwei Jahren vor allem darüber diskutierten, welches Large Language Model das leistungsfähigste ist, verschiebt sich der Fokus nun auf eine grundlegend andere Frage:
Wie verändert Agentic AI die Organisation eines Unternehmens?
Genau diese Entwicklung greift auch Aaron Levie, CEO von Box, immer wieder auf. Die zentrale These ist, dass KI-Agenten keine weiteren Software-Tools sind, sondern digitale Mitarbeiter. Deshalb reichen existierende klassische IT- und Governance-Strukturen nicht mehr aus.
Unternehmen stehen damit gleich vor mehreren Herausforderungen: Sie müssen klären, wer Verantwortung für KI-Agenten übernimmt, wie deren Leistung gemessen wird und wie sich gleichzeitig neue Cyberrisiken kontrollieren lassen. Denn autonome Agenten greifen auf sensible Unternehmensdaten zu, treffen eigenständig Entscheidungen und Cyberkriminelle nutzen KI zunehmend für immer ausgefeiltere Angriffe, während kompromittierte oder fehlgesteuerte KI-Agenten selbst zum Einfallstor für Datenverlust und Sicherheitsvorfälle werden können.
Für CIOs und Führungskräfte bedeutet das einen Paradigmenwechsel. Künftig geht es nicht mehr allein um die Auswahl eines KI-Modells, sondern um die organisatorische Einbindung von KI-Agenten. Klare Verantwortlichkeiten, Governance-Strukturen, Berechtigungs-konzepte und die Integration agentischer Workflows in bestehende Prozesse werden ebenso entscheidend wie die Messung ihres Beitrags zum Unternehmenserfolg und der Schutz vor neuen Cyberrisiken.
Über Box:
Box (NYSE:BOX) ist der Marktführer im Bereich intelligentes Content-Management. Unsere Plattform ermöglicht es Unternehmen, die Zusammenarbeit zu fördern, den gesamten Lebenszyklus von Inhalten zu verwalten, wichtige Inhalte zu schützen und Geschäftsabläufe mithilfe von KI für Unternehmen zu optimieren. Box wurde 2005 gegründet und vereinfacht die Arbeit führender globaler Unternehmen wie JLL, Morgan Stanley und Nationwide. Box hat seinen Hauptsitz in Redwood City, Kalifornien, und verfügt über Niederlassungen in den Vereinigten Staaten, Europa und Asien.
Besuchen Sie box.com, um mehr zu erfahren. Und besuchen Sie box.org, um mehr darüber zu erfahren, wie Box gemeinnützige Organisationen dabei unterstützt, ihre Ziele zu erreichen.
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- governance (Wikipedia)
Governance (von französisch gouverner „verwalten, leiten, erziehen“; dieses aus lateinisch gubernare, mit gleicher Bedeutung entlehnt von altgriechisch κυβερνᾶν kybernán „steuern, lenken; leiten, regieren“) – oft übersetzt als Regierungs-, Amts- beziehungsweise Unternehmensführung – bezeichnet allgemein das Steuerungs- und Regelungssystem im Sinn von Strukturen (Aufbau- und Ablauforganisation) einer politisch-gesellschaftlichen Einheit wie Staat, Verwaltung, Gemeinde, privater oder öffentlicher Organisation. Häufig wird es auch im Sinne von Steuerung oder Regelung einer jeglichen Organisation (etwa einer Gesellschaft oder eines Betriebes) verwendet. Der Begriff Governance wird häufig unscharf verwendet. - Large Language Model (Wikipedia)
Ein Large Language Model (kurz LLM, englisch), übertragen großes Sprachmodell, ist die softwaretechnische Realisierung eines mathematischen Sprachmodells, das sich durch seine Fähigkeit zur Textgenerierung auszeichnet. Es handelt sich um ein sogenanntes computerlinguistisches Wahrscheinlichkeitsmodell, das statistische Wort- und Satzfolge-Beziehungen aus einer Vielzahl von Textdokumenten durch einen rechenintensiven Trainingsprozess erlernt hat und diese Fähigkeiten seinem Benutzer oder einer anderen Anwendung zur Verfügung stellt. Bei LLMs handelt es sich dabei um eine Reihe von Techniken (Algorithmen) und anderen Softwareartefakten (Frameworks und Programmbibliotheken) im Bereich moderner künstlicher Intelligenz (KI), die seit etwa Mitte der 2010er Jahre existieren und seit den 2020er Jahren vermehrt auf der Basis des Cloud Computing bereitgestellt werden. Dabei kommen Serversysteme mit KI-optimierten Mikrochips zum Einsatz. Einige Softwareanwendungen erlauben die lokale Ausführung von LLMs, welche jedoch durch die Anforderungen an die Computerhardware begrenzt sind. Der Trainingsprozess der Modelle lässt sich dabei grob in drei Phasen unterteilen: 1. Datenerfassung, 2. Modelltraining und 3. Feinabstimmung. Anschließend wird das trainierte Modell mittels Inferenz abgefragt. Häufig werden vortrainierte Modelle verwendet, wie die GPT-Modelle. LLMs sind Teil des Deep Learning (DL) oder maschinellen Lernens (ML) und zählen zu den generativen KI-Modellen (englisch Generative AI). Die Erweiterung der LLM sind die Vision Language Models (VLM), also KI-Modelle, die sowohl Sprache als auch Computer Vision kombinieren. Sie sind Teil des multimodalen Lernens. Die fortschrittlichsten Entwicklungen bei den Modellen sind bekannt als Foundation Models, also neuartige „Grundmodelle“ einer komplexeren KI-Softwarearchitektur. LLMs sind ein prägendes Merkmal der KI-Ära. - LLM (Wikipedia)
LLM steht als Abkürzung für: Large Language Model, mit großen Datenmengen trainiertes Sprachmodell (moderne künstliche Intelligenz) Laserlichtmodul, eine Zielhilfe für Handwaffen, siehe LLM01 Long Lama, Flughafen in Malaysia (IATA-Code) Yamal Airlines, russische Fluggesellschaft (ICAO-Code) LL.M. oder LLM steht für: Legum Magister, siehe Master of Laws
