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In der KI-Community wird aktuell intensiv über sogenannte „autonome KI-Agenten“ diskutiert. Einer der häufig genannten Namen ist OpenClaw. Das Interesse ist nachvollziehbar: Ein lokal betriebener KI-Agent, der den eigenen Rechner bedienen kann – etwa indem er auf Browserdaten zugreift, Dateien analysiert, Software steuert und Aufgaben automatisiert ausführt. Mit solchen Systemen verändert sich der Charakter von KI: Sie liefert nicht mehr nur Antworten, sondern führt eigenständig Aktionen aus.
Technologisch ist das bemerkenswert. Organisatorisch ist es anspruchsvoll.
Oft wird argumentiert, lokal eingesetzte KI-Systeme seien datenschutzfreundlicher, da keine Daten an externe Cloud-Dienste übertragen werden. Diese Sichtweise greift zu kurz.
Entscheidend ist nicht allein der Betriebsort, sondern der Umfang der Zugriffsrechte. Ein Agent, der
verfügt faktisch über weitreichende Systemrechte – teilweise umfassender als einzelne Mitarbeitende.
Das Risiko entsteht somit weniger durch den externen Datenabfluss als durch die Kombination aus umfassendem Zugriff, Automatisierung und eigenständigem Entscheidungsspielraum.
Die Diskussion ist nicht rein theoretisch. In den vergangenen Monaten wurden mehrere sicherheitsrelevante Aspekte im Zusammenhang mit OpenClaw und vergleichbaren Agentensystemen öffentlich thematisiert.
Sicherheitsforscher berichteten etwa über sogenannte „Infostealer“-Malware, die gezielt Konfigurationsdateien von KI-Agenten ausliest. Enthaltene Zugangsdaten oder API-Tokens können anschließend missbraucht werden. Problematisch ist dabei weniger ein einzelnes kompromittiertes Passwort als die Hebelwirkung eines Agenten mit Zugriff auf zahlreiche Systeme.
Zudem wurden Fälle falsch konfigurierter oder öffentlich erreichbarer Agenten-Instanzen bekannt. Solche Fehlkonfigurationen sind kein spezifisches Merkmal einzelner Lösungen, zeigen jedoch, wie schnell experimentelle Setups in produktive Umgebungen gelangen – ohne ausreichende Absicherung.
Auch sogenannte „Prompt-Injection“-Angriffe gewinnen an Relevanz. Dabei wird ein KI-System über scheinbar unkritische Inhalte wie E-Mails, Webseiten oder Log-Dateien manipuliert. Verarbeitet ein handlungsfähiger Agent diese Inhalte automatisiert, kann aus einer manipulierten Eingabe eine konkrete Aktion entstehen. Das Prinzip ähnelt Social Engineering, erfolgt jedoch automatisiert und in größerem Maßstab.
Diese Beispiele verdeutlichen: Das Risiko liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in ihrer unkontrollierten Integration in produktive Prozesse.
Aus Sicht der IT-Sicherheit bündeln Agentensysteme mehrere Risikofaktoren: Zugriff auf sensible Daten, automatisierte Befehlsausführung und Integration in bestehende Systeme. Das erhöht ihre Attraktivität für Angreifer. Ein kompromittierter Agent kann nicht nur Informationen auslesen, sondern auch Prozesse verändern oder Fehlaktionen auslösen. Selbst ohne externen Angriff besteht das Risiko unerwarteter Systemreaktionen, wenn komplexe Aufgaben eigenständig ausgeführt werden.
Das bedeutet nicht, dass solche Systeme grundsätzlich auszuschließen sind. Es bedeutet, dass ihr Einsatz strukturiert bewertet und technisch abgesichert werden muss.
Häufig beginnen KI-Initiativen als Pilotprojekte einzelner Fachbereiche. Erste Effizienzgewinne sind sichtbar, der Einsatz wird ausgeweitet. Gleichzeitig bleiben grundlegende Fragen offen:
Ohne klare Governance-Struktur entsteht kein nachhaltiger Innovationsvorteil, sondern ein Steuerungsrisiko. Mit zunehmender Leistungsfähigkeit eines Agenten steigen die Anforderungen an klare Leitplanken.
Für Unternehmen ergeben sich somit insbesondere drei zentrale Fragen:
Auch bei lokalem Betrieb bleibt die DSGVO uneingeschränkt anwendbar. Werden E-Mails, Bewerbungsunterlagen, Kundendaten oder interne Dokumente analysiert, handelt es sich um personenbezogene Datenverarbeitung – mit entsprechenden rechtlichen Anforderungen. Der EU AI Act ergänzt diese Perspektive durch eine risikobasierte Einordnung von KI-Systemen. Ein Agent mit weitreichenden Zugriffsrechten ist kein unverbindliches Experiment. Er muss bewertet, klassifiziert und dokumentiert werden.
OpenClaw steht exemplarisch für eine Entwicklung: KI-Systeme werden systemnäher, autonomer und handlungsfähiger. Damit steigen die Anforderungen an Datenschutz, Governance und IT-Sicherheit.
Die zentrale Frage lautet nicht, ob solche Systeme eingesetzt werden dürfen, sondern unter welchen Rahmenbedingungen.
Vor einem produktiven Einsatz sollten Unternehmen daher klären:
Wer diese Punkte strukturiert adressiert, schafft die Grundlage für verantwortungsvolle Innovation. Wer darauf verzichtet, erhöht sein Risiko.
OpenClaw zeigt, wie sich KI von der Assistenzfunktion zur operativen Handlungsebene entwickelt. Technologisch ist das konsequent. Organisatorisch erfordert es jedoch klare Steuerung.
Nicht die Technologie selbst stellt das Risiko dar, sondern ihr unkoordinierter Einsatz. Datenschutz, Governance und IT-Sicherheit sind keine nachgelagerten Formalitäten, sondern integrale Bestandteile einer verantwortungsvollen Implementierung. Unternehmen, die Innovation skalieren möchten, benötigen belastbare Rahmenbedingungen – andernfalls entstehen vermeidbare Risiken.
Sie haben Rückfragen an KI-Experte Frank Stadler oder wünschen eine tiefergehende Beratung? Dann nehmen Sie jetzt direkt Kontakt auf.
