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Wie Agent Sprawl entsteht, welche Risiken dahinterstecken und was es braucht, um Agenten gezielt und steuerbar einzusetzen.

Agent Sprawl: Wenn plötzlich jeder einen Agenten hat und keiner mehr weiß, warum

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Nadine Schäffer

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Wie Agent Sprawl entsteht, welche Risiken dahinterstecken und was es braucht, um Agenten gezielt und steuerbar einzusetzen.

Seit den ersten Sonnenstrahlen sitze ich wieder, natürlich mit KI-Beratung aber immer noch sehr planlos, in meinem Garten und behaupte mich gegen Unkraut (oder Beikraut, je nach Lebenseinstellung). Und irgendwie passt das auch erstaunlich gut zum Thema Agenten… 

 

Gehen wir direkt rein ins Thema, vielleicht kommt es Dir ja bekannt vor. Ein Team findet KI-Agenten spannend – zu Recht, ich mag die auch sehr. Also wird „mal schnell” etwas gebaut. Im Marketing lebt bald der „ContentBuddy”, im Service der „TicketTriageHero”, in HR der „PolicyOracle”. Und irgendwo im Schatten läuft noch ein „TestAgent_final_v7″, der seit drei Monaten produktiv ist, weil niemand mehr weiß, wer ihn gebaut hat und warum. Und natürlich im Intranet einer mit News. Willkommen bei Agent Sprawl.

 

In meinem letzten Artikel „Noch ein KI-Projekt? Genau das ist das Problem” habe ich beschrieben, wie KI-Initiativen scheitern, wenn sie nicht als strategisches Portfolio geführt werden. Mit Agenten wird diese Dynamik nicht kleiner – sie wird aktiver. Denn Agenten schlagen nicht vor. Agenten handeln. Sie stoßen Prozesse an, fragen Systeme ab, versenden E-Mails, aktualisieren Datensätze. Aus einem Skalierungsproblem wird damit schnell ein Steuerungsproblem. 

 

Die wichtigsten Fragen, zu Agent Sprawl - kurz beantwortet

Kompakte Einordnung, damit du sofort weißt, ob dieser Beitrag für dich relevant ist, bevor es in die Details geht.

  • Was ist Agent Sprawl und warum entsteht er im Unternehmen?
    Agent Sprawl beschreibt die unkontrollierte Vermehrung von KI-Agenten ohne klare Zuständigkeit, Standards oder Governance.
  • Welche Risiken entstehen durch unkoordinierte Agenten-Nutzung?
    Uneinheitliche Antworten, Sicherheitslücken durch falsche Berechtigungen und fehlende Transparenz über Nutzen und Kosten.
  • Wie lässt sich Agent Sprawl strukturiert verhindern?
    Durch Verantwortlichkeiten, ein Agenten-Register, Freigabeprozesse und ein Betriebsmodell über den gesamten Lebenszyklus hinweg.
  • Welche Rolle spielen Governance und Betriebsmodell bei Agenten?
    Sie entscheiden, ob Agenten skalierbar und kontrollierbar bleiben. Ohne Governance entsteht Aktivität, aber kein messbarer Nutzen.

Agent what?

Der passende Begriff dafür heißt Agent Sprawl (dt. Ausbreitung). Klingt harmlos. Ist es nicht. Ehrlich gesagt kenne ich den Fachausdruck auch noch nicht lange, aber endlich hat das Beobachtete für mich einen Namen bekommen. Kennt ihr diese Aha-Momente? 

 

Gemeint ist die unkontrollierte Vermehrung von KI-Agenten in einer Organisation, ohne zentrales Inventar, ohne klare Ownership, ohne saubere Standards und ohne belastbare Governance. Die Quecke im Garten ist nichts dagegen… 

 

Oft wird Agent Sprawl als neue Form von Sprawl beschrieben, ähnlich wie früher bei SaaS oder Shadow IT. Nur mit einem entscheidenden Unterschied: Agenten handeln. Wollen wir ja auch so. Sie können Informationen ziehen, Systeme ansprechen und Entscheidungen vorbereiten oder auslösen. Aber genau deshalb werden aus fehlender Übersicht ziemlich schnell Sicherheits-, Qualitäts- und Kostenprobleme.

Agent Sprawl auf einen Blick

Die Zahlen helfen, das einzuordnen. IDC prognostiziert 1,3 Milliarden KI-Agenten bis 2028, über 80 % der Fortune 500 nutzen sie bereits produktiv. Gleichzeitig zeigt McKinsey: Nur 18 % der Unternehmen haben ein Council mit echter Entscheidungsautorität für KI-Governance. Adoption wächst schneller als Steuerung – das ist die perfekte Nährlösung für Sprawl. 

 

Und die bekannte BCG-Zahl – ich wiederhole sie so lange, bis sie wirklich jeder verinnerlicht hat: Nur 5 % der Unternehmen sehen messbaren KI-Wert im großen Maßstab, 60 % trotz hoher Investitionen kaum materiellen Nutzen. Agent Sprawl vergrößert genau diese Lücke: viel Aktivität, wenig messbare Wirkung. 

Ein Beispiel

Nehmen wir einen nicht ganz so fiktiven Fall aus der Praxis: Ein Unternehmen mit rund 4.500 Mitarbeitenden startet motiviert in das Thema. Interne Kommunikation baut einen News-Agenten für das Intranet. HR setzt einen Onboarding-Agenten auf. Der Service erstellt einen Ticket-Agenten. IT probiert einen Richtlinien-Agenten aus. Nach vier Monaten sind elf Agenten produktiv oder halb-produktiv im Umlauf. Drei beantworten dieselbe Frage unterschiedlich. Zwei laufen noch mit Maker-Rechten. Einer wurde in Teams breiter geteilt, als eigentlich vorgesehen war. Upsi. Alle finden das Thema spannend. Nur niemand kann sauber sagen, welcher Agent welchen Prozess wirklich verbessert, was davon redundant ist und wer im Zweifel den Stecker ziehen darf. Genau dort beginnt Agent Sprawl. 

 

Die Lösung darauf ist nicht: „Ab sofort baut niemand mehr etwas.” Das wäre ungefähr so klug, wie einen Garten zuzupflastern, weil Quecken wachsen könnten. Die Lösung ist Steuerung und ein Plan dahinter. Nicht als Innovationsbremse, sondern als Bedingung dafür, dass Innovation überhaupt skaliert. 

 

Und damit möchte ich einen wichtigen Punkt ergänzen: Mitarbeitende, die selbst Agenten bauen und ausprobieren, machen genau das Richtige. Jeder kann, quasi in seiner Anzuchtschale, eigene Agenten vorziehen, für sich lernen und die tägliche Arbeit erleichtern. Copilot und die zugehörigen Szenarien machen das so niedrigschwellig möglich wie nie. Aber: Welche dieser Experimente wirklich ins produktive Feld gehen, sprich: unternehmensweit, abteilungsübergreifend oder an Externe geteilt werden, das entscheidet ein strukturierter Freigabeprozess. Genau da braucht es Steuerung. 

Was Microsoft selbst entwickelt und was das bedeutet

Microsoft behandelt das Thema nicht mehr wie ein kleines Technikproblem am Rand. Im Adoption & Change Management Playbook für Microsoft 365 Copilot Agents geht es von Anfang an um strategische Prioritäten, Erfolgsmetriken, Stakeholder, Governance, Risikobewertung, Dev-/Test-Umgebungen und den Übergang vom Projekt in den Betrieb. Selbst Microsoft sagt inzwischen ziemlich klar: Agenten skaliert man nicht wie ein nettes Feature, sondern wie eine produktive Lösung mit Lebenszyklus. Mag ich. 

 

Aber Microsoft bleibt nicht bei Playbooks. Mit Agent 365 – jetzt im Mai 2026 allgemein verfügbar, auch als Standalone-Lizenz – hat Microsoft eine dedizierte Governance-Ebene eingeführt, die genau das adressiert: ein zentrales Registry für alle Agenten im Tenant, Identitätsmanagement per Entra Agent ID, Policy-Durchsetzung, Audit-Trails und Sicherheitsüberwachung via Defender. Und das ist der entscheidende Punkt, Agent 365 regiert nicht nur Agenten, die mit Microsoft-Werkzeugen gebaut wurden. Es greift auch bei Agenten aus anderen Umgebungen und Drittanbieter-Frameworks. Das macht den Unterschied zwischen einer Microsoft-Governance-Lösung und einer echten Unternehmens-Governance-Lösung. 

 

Agent 365 ist übrigens auch Bestandteil der neuen Microsoft 365 E7-Lizenz, die E5, Copilot, Entra Suite und Agent 365 in einem Bundle bündelt. E7 ist Microsofts Antwort auf die Frage, wie man menschliche und digitale Mitarbeitende unter denselben Governance-Regeln führt – mit gemeinsamer Identitätsverwaltung, Compliance-Logging und Zugriffssteuerung.  

 

Drei Effekte entstehen ohne Leitplanken, die in jedem unserer Kundengespräche früher oder später auftauchen:

  • Vertrauen erodiert.
    Wenn Agenten in ähnlichen Domänen unterschiedliche Antworten geben, gehen Menschen zurück zu manuellen Workarounds. Nicht weil KI schlecht ist, sondern weil niemand weiß, welchem Agenten er glauben soll.
  • Sicherheit wird zum Glücksspiel.
    Microsoft Security Research benennt es konkret: zu breites Sharing, fehlende Authentifizierung, überprivilegierte Rechte, verwaiste Agenten ohne Owner. „You can't protect what you can't see." Dass laut KPMG Global AI Pulse Survey – einer Befragung von über 2.000 Führungskräften aus 20 Ländern, darunter Deutschland – drei von vier Verantwortlichen Datensicherheit und Datenschutz als ihre größte KI-Sorge nennen, überrascht da wenig.
  • ROI bleibt unsichtbar.
    Agenten, die überall ein bisschen helfen, aber nirgendwo sauber gemessen werden, bleiben im besten Fall „nett". Das reicht weder für die Investitionsentscheidung noch fürs nächste Budget-Gespräch. Das ist der Grund, warum wir die Frage „Und was erwarten wir uns konkret und messbar von der Idee" immer gleich am Anfang stellen.

Agenten brauchen ein Betriebsmodell und kein weiteres Tool

Das klingt nach einer Selbstverständlichkeit. Ist es aber nicht, denn die meisten Unternehmen behandeln Agenten immer noch wie Features: einführen, hoffen, vergessen. 

Unser IPI-Modell zur KI-Steuerung ist genau für diesen Unterschied gebaut. Agent Sprawl ist dabei kein Phänomen, das irgendwo am Ende entsteht. Es entsteht, wenn einzelne Phasen übersprungen oder zu dünn ausgeführt werden. 

5-Phasen-Modell für erfolgreiche KI-Agenten-Steuerung
  • Phase 0 – Strategic AI Alignment setzt die Leitplanken: welche Use-Cases grundsätzlich in Frage kommen, welche nicht und warum. Das AI Steering Board (klingt nach viel Aufwand, muss es aber nicht sein), das hier eingerichtet wird, ist später die Instanz, die über Freigaben entscheidet. Ohne dieses Gremium gibt es keine Steuerung, nur Aktivität.
  • Phase 1 – Portfolio & Readiness ist der eigentliche Anti-Sprawl-Hebel. Hier entscheidet sich, welche Agenten überhaupt ins Freiland kommen und welche besser in der Anzuchtschale bleiben. RACI mit Business Owner, Data Owner und Risk & Compliance Owner pro Use-Case ist die Grundlage dafür, dass jeder Agent von Anfang an einen verantwortlichen Menschen hat. Ownership von Beginn an, nicht nach dem ersten Incident.
  • Phase 2 – Value Proof ist bewusst klein gehalten und das ist keine Schwäche, sondern Methode. Ein fokussierter Pilot mit einem, maximal zwei Use-Cases, klarer Erfolgsmessung und definiertem Ende. Nicht weil Agenten bewiesen werden müssen, sondern weil ein unkontrollierter Pilotbetrieb der häufigste Einstieg in Sprawl ist. Was in Phase 2 keinen messbaren Wert zeigt, wird nicht skaliert. Und was dort schon ungesteuert wächst, ist in Phase 3 kaum noch einzufangen.
  • Phase 3 – AI Operating Model ist der Kern. Hier wird aus Projekten ein Betrieb. Das Center of Excellence definiert Publishing-Standards, Umgebungstrennung (Dev/Test/Prod) und Approval-Schwellen für risikoreiche Aktionen. Ein Agent, der E-Mails versendet oder Datensätze aktualisiert, ist kein Chatbot – er braucht explizite Freigabemechanismen. Tools wie Agent 365 können hier als technische Governance-Schicht wertvolle Dienste leisten: zentrales Registry, Policy-Durchsetzung, Audit-Trail. Microsoft Security Research beschreibt genau die Konfigurationsfehler, die passieren, wenn das fehlt: zu breite Sharing-Einstellungen, verwaiste Agenten mit veralteten Rechten, Maker-Credentials von Personen, die längst das Unternehmen verlassen haben. Wer das für übertrieben hält, hat vermutlich noch keinen „final_final_v7"-Agenten in produktiver Nutzung gefunden. Wir schon 😉
  • Phase 4 – Scale & Embed schließt den Kreis: Portfolio-Management bedeutet nicht nur Starten, sondern auch Stoppen und Ersetzen. Agenten, die ihren Zweck erfüllt haben oder deren Owner nicht mehr existiert, gehören aktiv deaktiviert, nicht irgendwann, sondern als Teil des regulären Review-Zyklus.

Mein persönliches Learning

Ich bleibe bei meiner Parallele. Agent Sprawl ist wie Unkraut. Es wächst nicht, weil jemand schlecht arbeitet, sondern weil die Bedingungen perfekt sind: niedrige Eintrittshürden, hoher Nutzen im Kleinen, fehlender Gesamtblick im Großen. 

 

Die Lösung ist nicht, das Gärtnern zu verbieten. Die Lösung ist ein Beetplan, ein Zaun (der hilft bei mir zwar nicht, aber sei’s drum) und ein regelmäßiger Rundgang. Oder übersetzt: Inventory, Ownership, Policies, Lifecycle, Messung. 

 

Ich hab’s schon mal erwähnt. Nicht jeder gute Einfall verdient sofort einen produktiven Agenten. Nicht jede Fachabteilung braucht ihre eigene kleine Agentenwelt. Und nicht jeder Pilot muss skaliert werden, nur weil er auf einer Folie nett aussieht. Abbruch ist erlaubt. Wer das Thema ernst meint, muss zwingend mehr Komplexität vermeiden. Denn davon haben die meisten Organisationen nun wirklich schon genug. 

 

Wir wissen, wo die Stolpersteine liegen. Meld dich gerne. 

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