IT- und KI-Compliance mit Agenten automatisieren

Warum der Verzicht auf KI in der IT-Governance zum Nachteil wird

In heutigen Unternehmen warten Teams, die einfache Software und KI-Tools einsetzen wollen, oft über 4 Monate auf die Genehmigung ihrer Lösungen – obwohl diese in einer Woche hätten eingesetzt werden können. Nicht weil diese Lösungen besonders riskant sind oder relevante Informationen fehlen, sondern weil Compliance-Prozesse noch immer manuell sind und die Governance-Kapazitäten bereits vollständig ausgelastet sind.

Und mit dem Aufstieg von Agent-Buildern und Citizen-Development-Plattformen wächst die Zahl der Assets und KI-Use-Cases, die bewertet und kontrolliert werden müssen, nahezu exponentiell. Manuelle Governance ist schlicht nicht mehr praktikabel.

Wer den eigenen Ansatz zur IT- und KI-Governance nicht modernisiert, blockiert Innovation und die eigene KI-Adoption. Deshalb glauben wir bei trail an automatisierte Governance, die mit Ihren Anwendungen skaliert. Dafür sollten Sie KI einsetzen, um Freigabezyklen für risikoarme Assets zu beschleunigen und sich wieder auf die Bewertung hochriskanter Assets konzentrieren zu können.

Dieser Artikel zeigt, wie trail's Agent Flows Ihnen dabei helfen können, wie unsere Copy-on-Write-Mechanismen Ihnen die notwendige menschliche Kontrolle geben und warum der Einsatz von Allzweck-KI-Tools wie ChatGPT, Claude oder Gemini für Governance nicht ausreicht.

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Was ist der aktuelle Stand von KI-basierten Automatisierungen und Agenten im GRC-Feld?

Deterministische Automatisierungen

In klassischen GRC-Tools existieren bereits viele Automatisierungen, um bestimmte Prozesse oder vordefinierte Workflows strukturiert und schrittweise zu beschleunigen – etwa die Empfehlung relevanter Fragebögen und Kontrollen. Diese Automatisierungen sparen zwar Zeit in bestimmten Prozessschritten, aber die eigentliche Arbeit bleibt manuell.

Chatbots

Viele GRC-Tools bieten auch KI-Chatbot-Assistenten an, deren Funktionalitäten jedoch sehr begrenzt sind und erhebliches Prompt Engineering erfordern, um brauchbare Ergebnisse zu liefern. Typische GRC-Chatbots eignen sich hauptsächlich für FAQs oder Klärungen und geben grundlegende Antworten – sie können aber keine komplexen Prozesse ausführen, Tool-Calls durchführen oder relevante Kontexte einbeziehen.

KI-Agenten

Hier kommen trail's Governance-Agenten ins Spiel. Agenten sind in der Regel Teil größerer Softwaresysteme und nutzen Large Language Models, um Inputs zu verarbeiten, zu schlussfolgern und autonom Aktionen auszuführen. Agent-Aktionen können das Durchsuchen des Webs, das Schreiben von Code oder Dokumenten oder das Aufrufen von APIs umfassen, mit dem Ziel, bestimmte Aufgaben zu erledigen. Im Gegensatz zu einem einfachen Chatbot, der nur antwortet, können Agenten mehrstufige Aufgaben planen, viele verschiedene Tools nutzen und Aufgaben so lange durchlaufen, bis die Arbeit erledigt ist. Außerdem müssen Agenten nicht zwingend über ein User Interface arbeiten, sondern können vollständig im Hintergrund agieren, während sie weiterhin mit Ihren Tools interagieren. All das kann mit direkter Nutzeraufsicht erfolgen oder – idealerweise – im Hintergrund, während Nutzerinnen und Nutzer sich anderen Aufgaben widmen und später zu fertigen Ergebnissen für den Review zurückkehren.

Agenten im GRC-Sektor sind derzeit noch nicht weit verbreitet. Einfache KI-Assistenten werden oft als Agenten vermarktet, oder die Fähigkeiten von Agenten sind durch das zugrunde liegende Softwaresystem stark eingeschränkt (z.B. verfügbare Tool-Calls oder fehlende GRC-Logik).

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Welche Governance-Agenten bietet trail?

trail bietet sowohl sofort einsetzbare Off-the-Shelf-Agenten, die in realen Governance-Szenarien getestet wurden, als auch benutzerdefinierte Agent Flows für Teams, die eigene Workflows aufbauen und anpassen möchten.

Off-the-Shelf-Agenten

trail stellt verschiedene Agenten bereit, die häufig für IT- und KI-Governance-Aufgaben in Unternehmen eingesetzt werden. Sie arbeiten im Hintergrund, direkt mit den Informationen, Dokumenten, Nachweisen und dem Kontext Ihres Assets in trail. Sie können die Bedingungen festlegen, unter denen diese Agenten automatisch ausgelöst werden sollen. Ein Agent kann beispielsweise so konfiguriert werden, dass er jedes Mal ausgeführt wird, wenn ein IT-Asset erkannt wird und in Ihr Register aufgenommen wird, oder jedes Mal, wenn ein bestimmtes Risikoniveau gesetzt wird. Sobald die Aufgabe erledigt ist, erhalten Sie eine Benachrichtigung – Sie müssen den Agenten nicht ständig prüfen und aktualisieren.

In trail gehören dazu Agenten für:

• Richtlinien-Erstellung und -Entwurf
• Technische Dokumentationserstellung
• Nachweiserhebung und -prüfung
• Risikoanalyse
• Risikoklassifizierung
• Pre-Audit-Gap-Analyse
• Control-Assessments
• … und mehr

Benutzerdefinierte Agent Flows

Agenten sind in trail auch anpassbar. Sie können beliebig alle Arten von Assessments, Dokumenten, SOPs oder andere Kontexte hinzufügen, die für Ihren spezifischen Governance-Workflow und Ihre Branche benötigt werden. Dadurch können Sie auch mehrere Aufgaben parallel erledigen, um komplexe Workflows zu automatisieren. Am Ende entscheiden Sie, welche Ergebnisse Sie behalten oder verwerfen.

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Was macht trail's Governance-Agenten besonders?

Agent Flows laufen, wann Sie es wollen

Sie können trail's Trigger- und Webhook-Funktionalitäten nutzen, um automatisch die Bedingungen festzulegen, wann ein Agent Flow starten soll. Zum Beispiel kann ein DSFA-Flow ausgeführt werden, wenn ein Use Case personenbezogene Daten (PII) enthält, ein Anbieter-Risikobewertungs-Flow kann ausgeführt werden, wenn ein neuer Anbieter ins Register aufgenommen wird, oder ein vollständiger KI-Intake- und Klassifizierungsprozess kann ausgelöst werden, wenn ein Nutzer eine Anfrage für einen neuen KI-Use-Case einreicht. Unsere trail-Agenten funktionieren über Governance-Objekte hinweg, d.h. sie können auf Assets, Anforderungen, Dokumenten und mehr arbeiten und ausgelöst werden.

Beispiele für Trigger:

• Verknüpfte Assets (z.B. enthaltene Anbieter und Systeme)
• Asset-Lebenszyklusphase
• Modelltyp
• Use-Case-Eigenschaften
• Ergebnisse eines Fragebogens oder einer Bewertung
• … und mehr

trail's Agenten laufen im Hintergrund und brauchen kein „Babysitting“

Im Gegensatz zu typischen Chatbots oder KI-Automatisierungen müssen Nutzerinnen und Nutzer trail's Agenten nicht „babysitten“ oder überwachen – sie laufen im Hintergrund. Anstatt ständig zu aktualisieren und auf den Abschluss der Aufgaben zu warten, können Sie den Agenten einfach laufen lassen und zurückkehren, wenn der gesamte Flow abgeschlossen ist und Sie darüber benachrichtigt werden. In der Zwischenzeit können Sie an anderen Aufgaben arbeiten.

Headless-Version als Automatisierungsschicht

Große Organisationen arbeiten mit vielen Legacy-Systemen und GRC-Tools, und Sie möchten möglicherweise Ihren aktuellen Stack behalten, anstatt ein weiteres Tool einzuführen. Deshalb kann trail auch headless betrieben werden – und setzt seine agentischen Fähigkeiten über Ihren bestehenden Governance-Stack (ServiceNow, Collibra und andere) ein, ohne dass Sie die trail-UI verwenden müssen. trail's Agenten lesen und schreiben direkt in Ihre Tools. Das macht trail zu Ihrer Automatisierungsschicht, die den Wandel von der Unterstützung Ihres Teams bei der Compliance hin zum Ausführen der Compliance im Hintergrund vollzieht – und Menschen nur bei kritischen Entscheidungen bzw. beim Review einbezieht.

Domänenspezifischer Kontext und Human-in-the-Loop

GRC als Muttersprache („GRC Harness“)

trail's Agenten sind in der GRC-Welt zu Hause. Anstatt den Governance-Kontext zum Ausführungszeitpunkt in einem Standard-KI-Chat immer neu aufzusetzen, kodiert trail die Logik hinter GRC-Prozessen – also die Zusammenhänge zwischen Assets, Anforderungen, Risiken, Controls, Nachweisen usw. – direkt in die Tool-Oberfläche, auf der die KI-Agenten arbeiten. Das bedeutet, KI-Agenten müssen nicht ableiten, wie Compliance funktioniert. Sie handeln wie ein GRC-Spezialist, was ihre Outputs in einer Domäne, in der generische KI-Modelle ohne relevanten Kontext oft an die Grenzen kommen, genauer und vertrauenswürdiger macht.

trail ermöglicht es Ihnen auch, Ihre eigene KI – etwa Claude oder ChatGPT – einzubringen und dieser über trail den entsprechenden „GRC Harness“ zu geben, d.h. den nötigen Kontext und die Tool-Oberfläche zu geben, damit Ihre KI die Governance-Aufgaben zuverlässig ausführen kann.

Und da trail seine Agenten kontinuierlich anhand von Experten-Workflows benchmarkt, verbessert sich ihre Genauigkeit bei realen GRC-Aufgaben im Laufe der Zeit – die Tool-Oberfläche wird also mit jeder Iteration präziser.

Effizienter Human-in-the-Loop (Copy-on-Write)

Während Agenten hervorragend bei der Automatisierung komplexer Aufgaben sind, können sie Fehler machen oder sich nicht immer so verhalten, wie Sie es erwarten. Das ist besonders kritisch, wenn Agenten-Änderungen Auswirkungen auf Compliance, Audits und sensible Anwendungen haben. Gleichzeitig ist es nicht praktikabel und zumutbar, jede einzelne Aktion eines Agenten manuell zu genehmigen.

trail's Copy-on-Write-Mechanismus ermöglicht es Ihnen, Agenten autonom in einer simulierten Umgebung mit einem vollständigen und transparenten Audit-Trail und Ihren echten Daten arbeiten zu lassen. Sie müssen die Aktionen und vorgeschlagenen Änderungen der Agenten nur einmal prüfen und genehmigen, bevor diese Informationen in Ihre Live-Datenbanken und -Systeme geschrieben werden. Das gibt Ihnen sowohl Automatisierung als auch effiziente Kontrolle über Ihre Agenten.

Erfahren Sie mehr über Copy-on-Write für Agenten und unser Open-Source-Projekt.

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GRC-Agenten einsetzen, die sicher und verantwortungsvoll arbeiten

trail's Governance-Agenten ermöglichen es sowohl Business- als auch Governance-Teams, komplexe IT- und KI-Governance-Prozesse zu automatisieren und dabei sicherzustellen, dass diese Agenten nicht „durchdrehen“. Kontaktieren Sie uns, um mehr über trail und die Governance-Automatisierungslösungen zu erfahren.

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FAQ

Was sind trail's Governance-Agenten?

trail bietet KI-gestützte Agenten, die speziell für IT- und KI-Governance-Aufgaben entwickelt wurden. Im Gegensatz zu Allzweck-KI-Tools verstehen trail's Agenten GRC-Geschäftslogik und trail bietet eine Tool-Oberfläche, die für agentische Interaktionen konzipiert ist.

Warum kann ich nicht einfach meine normale KI für GRC nutzen?

Allzweck-KI-Tools wurden nicht für GRC oder KI-Governance entwickelt. Ohne Zugang zum Governance-Kontext Ihrer Organisation – Assets, Controls, Nachweise, Anforderungen und Workflow-Historie – liefern sie oft generische Antworten und verpassen kritische Details. trail's Agenten operieren innerhalb eines GRC-Gerüsts und können die relevanten Nachweise und Systemkontext abrufen, um genaue und revisionssichere Outputs zu generieren. Unser Copy-on-Write-Mechanismus stellt zudem sicher, dass Outputs von Fachexperten geprüft werden können.

Welche Off-the-Shelf-Agenten bietet trail?

trail umfasst sofort einsetzbare Agenten für: Policy-Erstellung und -Entwurf, Technische Dokumentationserstellung, Nachweiserhebung und -prüfung, Risikoanalyse, Risikoklassifizierung, Pre-Audit-Gap-Analyse und weitere.

Können die Agenten an unseren Governance-Prozess angepasst werden?

Agent Flows in trail sind anpassbar, um Ihre individuellen Prozesse abzubilden. Sie können komplexe Workflows automatisieren, die Aufgaben parallel ausführen oder unter bestimmten Umständen ausgelöst werden.

Laufen die Governance-Agenten im Hintergrund?

Ja, trail's Agenten laufen im Hintergrund und benachrichtigen Sie, wenn eine Aufgabe abgeschlossen ist. Sie müssen den Fortschritt nicht überwachen oder Schritte manuell vorankommen lassen – setzen Sie einfach den Agenten in Gang und kehren Sie zurück, wenn er fertig ist.

Kann trail mit meinen bestehenden Governance-Tools zusammenarbeiten?

Ja, trail kann in einer „Headless“-Version eingesetzt werden und integriert sich direkt mit den bestehenden (GRC-)Systemen Ihrer Organisation, ohne dass ein neues Tool für die gesamte Organisation eingeführt werden muss. Betrachten Sie es als Automatisierungsschicht auf Ihrer aktuellen Governance-Landschaft.

Wie stellt trail sicher, dass Agent-Aktionen sicher sind und keine zusätzlichen Compliance-Risiken erzeugen?

trail verwendet einen Copy-on-Write (CoW)-Mechanismus für Agenten: Alle von einem Agenten vorgenommenen Änderungen werden zur menschlichen Prüfung und Freigabe bereitgestellt, bevor sie offiziell übernommen werden. Alle Agenten-Aktivitäten, Genehmigungen und Protokolle werden für vollständige Transparenz in einem Audit-Trail aufgezeichnet.

Wer kann Agent Flows aufbauen und verwalten – müssen Nutzer ein technisches Verständnis haben?

Nein, trail's Agent Flows sind so konzipiert, dass sie sowohl für technische als auch für nicht-technische Stakeholder zugänglich sind. Domänenexperten, die keine Entwickler sind, können Agent Flows über trail's Chat-Interface oder die Aufzeichnungsfunktion sicher aufbauen, konfigurieren und ausführen.