Im Zeitalter der KI ist eine ausgereifte autonome IT von entscheidender Bedeutung

Die meisten Unternehmen verwalten ihre IT- und Sicherheitsprozesse nach wie vor mithilfe von Tickets, Dashboards und festgelegten Patch-Zyklen. Jahrelang reichte das aus. Das Problem ist, dass sich die Rahmenbedingungen geändert haben. Vermögenswerte unterliegen ständigen Veränderungen. Identitäten sind nicht mehr nur menschlicher Natur. KI-Systeme treffen Entscheidungen in Echtzeit. Und die Angreifer passen sich ebenso schnell an.  Was früher schnell genug war, ist heute bereits zu spät.

Wenn Sie immer noch darauf warten, dass ein Ticket, eine Benachrichtigung oder ein Scan-Ergebnis Ihnen anzeigt, dass etwas nicht stimmt, hat sich das Problem bereits verlagert. Das ist die Lücke, die Unternehmen derzeit spüren. Es mangelt nicht an Tools, sondern es besteht ein Missverhältnis zwischen der Geschwindigkeit, mit der sich die Umgebung verändert, und der Art und Weise, wie IT und Sicherheit darauf reagieren sollen. Um diese Lücke zu schließen, bedarf es mehr als nur schnellerer Reaktionen. Dies erfordert ein anderes Betriebsmodell.

In unseren Ökosystemen sind immer mehr KI-Agenten tätig, denen unterschiedliche Befugnisse und Autonomiegrade eingeräumt werden. Wir verfügen über weitläufige Endgerätebestände, die sich ständig im Wandel befinden. Und auch auf der Angreiferseite verfügen wir über agentenbasierte KI, die sich so anpasst, dass sie Schwachstellen schneller ausnutzt, als selbst automatisierte Systeme mit ihren von Menschen festgelegten Parametern mithalten können.

Das Endziel der IT muss – sowohl aus betrieblicher als auch aus Sicht der Cybersicherheit – die autonome IT sein.

Autonome IT ist ein Betriebsmodell, bei dem Systeme Ergebnisse verstehen, ihren Zustand überprüfen und Maßnahmen ergreifen, ohne stets auf menschliches Eingreifen warten zu müssen. Hier geht es nicht nur darum, den Service Desk mit KI-Agenten zu automatisieren, die Tickets schneller bearbeiten können. Es handelt sich um ein relativ neues Konzept, das erst seit Kurzem realisierbar ist und über die statische Automatisierung hinausgeht, indem es IT- und Sicherheitsumgebungen in die Lage versetzt, sich selbst zu diagnostizieren, selbst zu reparieren und sich im Laufe der Zeit auf der Grundlage vertrauenswürdiger Echtzeitdaten zu verbessern.

Diese beispiellose Initiative stellt eine notwendige Weiterentwicklung dar und basiert in erster Linie auf Transparenz. Es durchläuft reaktive, proaktive und präventive Phasen, um den Schwerpunkt von der Reaktion auf bereits aufgetretene Störungen auf die Vermeidung solcher Störungen zu verlagern. Doch die Vermeidung der Probleme, die Sie vorhersehen können , reicht nicht aus , da KI-Systeme weitaus weniger vorhersehbar sind als herkömmliche IT-Umgebungen. Um den Anforderungen des neuen Zeitalters gerecht zu werden, müssen sich sowohl Cybersicherheits- als auch IT-Teams  weiterentwickeln – nicht nur von menschlicher Reaktion hin zu menschengeführter Automatisierung, sondern hin zu Systemen, die sich selbst verwalten.

Transparenz: Die grundlegende Herausforderung der Vermögensverwaltung

Die grundlegende Frage jedes Programms für Cybersicherheit und IT-Betrieb lautet: Was verwalte ich eigentlich? Sie müssen wissen, was Sie verwalten, bevor Sie es absichern können. Die Herausforderung sind Silos – die nicht nur durch Technologie, sondern auch durch Prozesse und Menschen entstehen. Als ich beispielsweise im Bereich IT-Betrieb tätig war, umfassten meine Aufgaben den Bereich Anwendungen. Unser Team hat die Pakete erstellt, und wir haben uns darauf konzentriert, die Anwendung korrekt zu gestalten. Die Endpunkte, auf denen sie ausgeführt wurden, gehörten einem anderen Team, sodass unsere Einblicke in diese Ebene begrenzt waren.

Jeder hat seine Arbeit erledigt. Das Problem bestand darin, dass die Stellen nicht zusammenpassten. Im Laufe der Jahre entstanden daher Silos, da die verschiedenen Teams nicht zusammenarbeiteten. Und das Fehlen eines zentralisierten Ansatzes oder einer einzigen zuverlässigen Informationsquelle führt dazu, dass Ad-hoc-Notlösungen, unkoordinierte Tabellenkalkulationen und provisorische Lösungen entstehen.

Das ist die Herausforderung bei der Bestandsaufnahme, doch es geht um mehr, als nur jedes Gerät in einer Liste zu erfassen. Die Menschen gehen bei einer Bestandsaufnahme von Vermögenswerten so vor, wie man beispielsweise den Inhalt seines Kühlschranks zählt. Vermögenswerte sind jedoch nicht statisch wie ein Glas Senf – sie sind äußerst dynamisch. Ihr Lebenszyklus beginnt mit der Beschaffung. Sie verfügen über ein Gerät, das nach einer bestimmten Standardkonfiguration eingerichtet ist, und im Laufe der Zeit kann es vorkommen, dass der Benutzer weitere Anwendungen oder Berechtigungen anfordert. Benutzer können bestimmte Einstellungen ändern oder eigenmächtig nicht genehmigte Software installieren. Und schließlich benötigen Sie einen Prozess zur Stilllegung von Anlagen am Ende ihrer Lebensdauer.

Bei der Transparenz geht es um den Echtzeit-Überblick über drei Aspekte: Ihren gesamten Bestand an Ressourcen, deren Konfigurationen und deren aktuellen Zustand.

Wenn ein Unternehmen versucht, alle seine Endgeräte ganzheitlich zu verwalten, stellt es oft fest, dass dies nicht möglich ist. Nehmen wir an, die Sicherheitsabteilung möchte auf jedem Endgerät eine EDR-Lösung installieren. Sie wenden sich an den IT-Betrieb, um die Change-Management-Datenbank und das Anlagenverzeichnis einzusehen – das jedoch nicht in Echtzeit aktualisiert wird und daher veraltet ist. Dieser Mangel an Transparenz beeinträchtigt grundlegende Prozesse wie die Installation von Patches und erschwert die Reaktion auf Vorfälle erheblich.

Das liegt daran, dass es bei der Transparenz um den Echtzeit-Überblick über drei Aspekte geht: Ihren gesamten Bestand an Ressourcen, deren Konfigurationen und deren aktuellen Zustand. Über die Bestandsaufnahme hinaus geben Ihnen die Konfigurationen Aufschluss darüber, wie die Abläufe vorgesehen sind, und ein Überblick über den aktuellen Zustand zeigt Ihnen, wie die Situation tatsächlich aussieht. In der Lücke zwischen beiden liegt das Risiko.

In vier Schritten vom reaktiven zum autonomen Handeln

Mit Transparenz als grundlegendem Ausgangspunkt können Unternehmen ihre Situation in den Bereichen Asset-Management, Governance und Cybersicherheit bewerten und verbessern. In diesem neuen Zeitalter der KI lassen sich vier Phasen der IT und Cybersicherheit unterscheiden, wobei die letzte Stufe – die Autonomie – den Einsatz von KI umfasst, um selbstverwaltende Systeme zu schaffen, die mit maschineller Geschwindigkeit und maschineller Einsicht funktionieren, anstatt auf menschlicher Ebene.

Die vier Phasen sind:

• Reaktiv. Auf der Grundlage der Transparenz treten Sie in die erste Phase ein: Im Grunde genommen gilt: Sobald Sie feststellen, dass etwas nicht funktioniert oder ein Vorfall vorliegt, beheben Sie das Problem. Sie warten auf eine Benachrichtigung oder ein Ticket. Moderne Tools verkürzen die Reaktionszeiten von Tagen auf Minuten und schließlich auf Sekunden, sodass Teams so schnell handeln können, dass es sich fast schon proaktiv anfühlt. Doch sie warten immer noch darauf, herauszufinden, was nicht funktioniert, und reagieren damit auf ein Ereignis, das bereits stattgefunden hat. Angesichts der Häufigkeit, mit der sich Vorfälle heutzutage ereignen, ist dies schlichtweg nicht tragbar.
• Proaktiv. Hier zeichnet sich eine Veränderung ab. Wir warten nicht, bis ein Problem auftritt, bevor wir Maßnahmen ergreifen. Das System erkennt das Problem frühzeitig und behebt es, solange es noch geringfügig ist. Sie erkennen Leistungseinbußen, Fehlkonfigurationen oder Abweichungen, bevor diese zu einem Ausfall oder einem Supportfall führen. Proaktives Handeln ist jedoch nicht gleichbedeutend mit Prävention. Sie haben nach wie vor mit Problemen zu tun; Sie gehen sie lediglich früher und mit mehr Hintergrundwissen an.
• Vorbeugend. Dies ist der Schritt, der uns vollständig aus der reaktiven Denkweise herausführt. Nun verhindern Geheimdienstarbeit und politische Maßnahmen, dass das Problem überhaupt erst entsteht. Sie beheben ein Problem nicht proaktiv, bevor es geschäftliche Auswirkungen hat; Sie sorgen dafür, dass das Problem gar nicht erst entsteht. Das funktioniert nur, wenn Sie die Muster gut genug verstehen, um das richtige Verhalten kontinuierlich durchzusetzen – nicht nach einem festen Zeitplan und nicht im Nachhinein. Der Nachteil besteht darin, dass Sie nur potenzielle Probleme verhindern können, von denen Sie wissen. Sie müssen mögliche Pannen vorhersehen und Maßnahmen festlegen, um diese zu erkennen und zu beheben.
• Autonomes „“. Nun ändert sich die Lage grundlegend. Anstatt dass Menschen jeden Schritt, jeden Entscheidungsbaum und jedes „Wenn-dann“ festlegen, geben Sie einem KI-gesteuerten System ein Ziel und Rahmenbedingungen vor, und es lernt selbst, wie es zu einer Lösung gelangt. Die Anlagen wissen, wie sie sich verhalten sollen, und sie können sich selbst überprüfen und korrigieren – mal, indem sie ein Problem melden, mal, indem sie es direkt beheben, und das alles auf nachverfolgbare Weise. Dadurch werden Menschen von der ständigen Triage entlastet und können sich stattdessen auf die Überwachung, die Festlegung von Richtlinien und die Behandlung von Ausnahmesituationen konzentrieren.

Durch autonome IT werden Menschen von der ständigen Triage entlastet und können sich stattdessen auf die Überwachung, die Festlegung von Richtlinien und die Bearbeitung von Ausnahmen konzentrieren.

Ein wesentlicher Vorteil der Autonomie besteht darin, dass, wenn etwas schiefgeht und behoben wird, die gewonnenen Erkenntnisse sich in der gesamten Umgebung verbreiten, anstatt in einem Feld eines Störungsberichts oder im Kopf eines einzelnen Systemingenieurs zu verschwinden. Das System wird mit der Zeit immer besser. Das ist der Unterschied zwischen Automatisierung und Autonomie: Automatisierung folgt Anweisungen. Autonomie zielt auf Ergebnisse ab.

Autonomie ist im Zeitalter der KI von entscheidender Bedeutung

Der Umfang, die Geschwindigkeit und die Dynamik moderner IT-Umgebungen haben ein Ausmaß erreicht, mit dem Menschen einfach nicht mehr Schritt halten können. In einer von KI geprägten Welt wird Reife nicht mehr daran gemessen, wie gut Menschen Prozesse befolgen oder wie schnell Teams reagieren können. Dies wird dadurch definiert, ob Systeme ihre Umgebung verstehen, ihren eigenen Zustand überprüfen und in Echtzeit handeln können.

Diese Vision führt nicht zu einer vollständig automatisierten Welt. Der Mensch wird weiterhin Ziele festlegen, den Kontext schaffen, das akzeptable Risiko definieren und die ethischen Implikationen einer Vorgehensweise oder eines Risikos abwägen. Maschinen werden das, was sie tun, weitaus besser beherrschen als wir: wiederholte Validierung, sofortige Korrekturmaßnahmen und Lernen in großem Maßstab – anhand aller Ergebnisse einer gesamten Flotte.

Dies ist der Wandel von der bloßen Reaktion auf Probleme hin zu deren Prävention und letztendlich zu Systemen, die sich innerhalb festgelegter Rahmenbedingungen selbst steuern können. Transparenz ist die Grundlage. Ohne dies funktioniert nichts anderes. Von dort aus besteht das Ziel nicht darin, schnellere Menschen zu erschaffen.

Es geht darum, Systeme zu entwickeln, die nicht mehr auf sie warten müssen.