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Clawdbot und KI-Agenten im Unternehmen: Chancen, Risiken und Sicherheitsanforderungen

Erstellt von Rene Telemann |

Clawdbot (zwischenzeitlich auch als Moltbot oder OpenClaw bezeichnet) steht exemplarisch für eine neue Klasse von KI-Systemen: agentische KI. Also nicht „KI, die antwortet“, sondern KI, die handelt. Genau darin liegt der Nutzen und das Risiko.

 

Warum handelnde KI neue Produktivität bringt und neue Verantwortung erfordert

Künstliche Intelligenz wird in Unternehmen zunehmend eingesetzt: als Chatbot, als Texthilfe oder als Recherchewerkzeug. Doch mit sogenannten KI-Agenten beginnt eine neue Phase der Digitalisierung.

Ein bekanntes Beispiel: Clawdbot.

Dabei handelt es sich nicht um einen klassischen Chatbot, sondern um einen autonom arbeitenden KI-Agenten, der eigenständig Aktionen ausführt:

  • E-Mails lesen und beantworten
  • Termine koordinieren
  • Dateien verwalten
  • APIs aufrufen
  • Workflows starten
  • Tickets bearbeiten

Der zentrale Unterschied:

Ein Chatbot unterstützt.
Ein KI-Agent handelt.

Damit erhalten KI-Systeme erstmals operative Entscheidungsbefugnisse in produktiven IT-Umgebungen.


Was ist Clawdbot?

Clawdbot basiert auf großen Sprachmodellen und verbindet diese mit Automatisierungs- und Integrationsschnittstellen.

Der Agent wird an bestehende Systeme angebunden:

  • E-Mail-Systeme
  • Kalender
  • Ticket- und CRM-Systeme
  • Dateispeicher
  • interne und externe APIs
  • Cloud-Dienste

Für Anwender entsteht ein nahtloses Nutzungserlebnis ohne neue Oberflächen oder zusätzliche Tools.

Technisch betrachtet entsteht jedoch eine neue, hochprivilegierte digitale Instanz im Unternehmensnetzwerk.


Vorteile von KI-Agenten im Unternehmen

Richtig konzipiert können KI-Agenten Prozesse deutlich effizienter machen.

1. Entlastung von Routinetätigkeiten

Standardaufgaben werden automatisiert ausgeführt. Mitarbeitende können sich stärker auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.

2. Geschwindigkeit und Verfügbarkeit

KI-Agenten arbeiten rund um die Uhr, ohne Ermüdung oder Kontextverlust.

3. Integration in bestehende Systeme

Durch die Nutzung vorhandener IT-Infrastruktur entstehen keine zusätzlichen Medienbrüche.


Risiken und Sicherheitsherausforderungen

Mit der steigenden Autonomie von KI-Agenten wachsen auch die Risiken.

1. Überprivilegierte Zugriffsrechte

Aus praktischen Gründen erhalten Agenten häufig sehr weitreichende Berechtigungen:

  • Vollzugriff auf Postfächer
  • umfassende Kalenderrechte
  • Zugriff auf sensible Dateien
  • langfristige API-Tokens

Dies widerspricht grundlegenden Prinzipien der IT-Sicherheit.

2. Erweiterte Angriffsflächen

KI-Agenten benötigen zusätzliche technische Komponenten wie:

  • Management-Oberflächen
  • Webhooks
  • Authentifizierungs-Tokens
  • Integrationsdienste

Jede Schnittstelle erhöht die Angriffsfläche.

3. Prompt Injection und Manipulation

Angriffe auf KI-Agenten erfolgen häufig nicht über klassische Malware, sondern über manipulierte Inhalte.

Beispiel:
Versteckte Anweisungen in E-Mails oder Dokumenten werden vom Agenten als legitimer Auftrag interpretiert.

Das System wird nicht kompromittiert es wird fehlgeleitet.

4. Schatten-IT durch eigenständige Agenten

Wenn Mitarbeitende eigenständig KI-Agenten einführen, entstehen intransparente Automatisierungsstrukturen ohne zentrale Kontrolle.


Technische Sicherheit: Isolation und Sandbox-Konzepte

Ein zentraler Sicherheitsaspekt ist die Laufzeitumgebung von KI-Agenten.

Für ihre Funktion benötigen sie häufig:

  • Zugriff auf Systemressourcen
  • Netzwerkverbindungen
  • Automatisierungsskripte
  • Integrationsdienste
  • teilweise erhöhte Systemrechte

Wichtig:
KI-Agenten sollten grundsätzlich nicht direkt auf produktiven Systemen betrieben werden.

Empfohlen werden isolierte Umgebungen, zum Beispiel:

  • dedizierte virtuelle Maschinen
  • gehärtete Container-Plattformen
  • Sandbox-Systeme
  • separate Netzwerksegmente
  • restriktive Sicherheitsprofile

Diese Maßnahmen begrenzen mögliche Schäden im Falle einer Kompromittierung.


Auswirkungen auf die Informationssicherheit

KI-Agenten verändern das klassische Sicherheitsmodell grundlegend.

Bisher:

Menschen treffen Entscheidungen.

Heute:

Maschinen treffen Entscheidungen mit menschlichen Rechten.

Daraus ergeben sich neue Governance-Anforderungen.


1. KI-Agenten als digitale Identitäten

Ein KI-Agent ist eine eigenständige Identität im IT-System.

Er benötigt:

  • definierte Rollen
  • klar abgegrenzte Berechtigungen
  • vollständige Protokollierung
  • Notfallabschaltung
  • Lifecycle-Management

2. Least Privilege als Sicherheitsstandard

Minimalrechte sind bei KI-Agenten zwingend erforderlich.

Empfohlen sind:

  • separate Service-Accounts
  • begrenzte API-Scopes
  • zeitlich limitierte Tokens
  • funktionsbezogene Berechtigungen

3. Transparenz und Nachvollziehbarkeit

Alle Aktionen eines KI-Agenten müssen auditierbar sein:

  • Auslöser
  • Entscheidungsgrundlage
  • ausgeführte Aktion
  • Verantwortlichkeiten

Nur so sind Incident Response und Compliance möglich.


4. Governance vor Automatisierung

Vor dem Einsatz von KI-Agenten sollten klare Leitlinien definiert werden:

  • Welche Prozesse dürfen automatisiert werden?
  • Wo ist eine Freigabe erforderlich?
  • Welche Daten sind ausgeschlossen?
  • Wo bleibt Human-in-the-Loop Pflicht?

Technik ohne Governance führt zu Kontrollverlust.


KI-Agenten strategisch und sicher einsetzen

Clawdbot steht exemplarisch für den Wandel von unterstützender zu handelnder KI.

Der Produktivitätsgewinn ist real.
Die Sicherheitsrisiken ebenfalls.

Unternehmen sollten KI-Agenten wie neue Mitarbeitende behandeln:

  • mit klaren Rollen
  • begrenzten Rechten
  • technischer Absicherung
  • laufender Kontrolle
  • definierter Verantwortung

Nur so entsteht nachhaltiger Mehrwert.


Unsere Empfehlung

Wir begleiten Unternehmen beim sicheren und strukturierten Einstieg in den Einsatz von KI-Agenten von den ersten Schritten bis zur Integration in bestehende Managementsysteme.

Unsere Leistungen umfassen unter anderem:

  • realistische Risiko- und Reifegradbewertungen
  • Entwicklung sicherer Architektur- und Isolationskonzepte
  • Aufbau von Governance- und Freigabemodellen
  • Einbindung von KI-Agenten in ISMS, QM und Compliance-Strukturen (ISO 27001, NIS2, ISO 9001 u. a.)
  • praxisnahe Workshops für Einsteiger und Entscheider
  • Auswahl geeigneter KI-Modelle und Tools
  • Schulungen zu Prompting, Bedienung und Prozessautomatisierung
  • Unterstützung bei der Dokumentation und Nachweisführung

So stellen wir sicher, dass KI nicht nur eingeführt wird sondern nachhaltig, sicher und regelkonform genutzt werden kann.


👉 Ihr nächster Schritt

Ob erste Orientierung, Pilotprojekt oder strategische Einführung:

Wir unterstützen Sie dabei, KI-Agenten sinnvoll und verantwortungsvoll in Ihre Organisation zu integrieren.

Vereinbaren Sie jetzt ein unverbindliches Erstgespräch und entwickeln Sie gemeinsam mit uns Ihre KI-Strategie.

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