Jeder in der IT kennt es: Neue Mitarbeitende warten am ersten Tag auf Zugänge, bei Abteilungswechseln bleiben alte Berechtigungen liegen, und beim Offboarding ist der VPN-Zugang noch wochenlang aktiv. Moderne IGA-Systeme automatisieren diese Workflows bereits regelbasiert, aber Agentic AI bringt eine neue Ebene rein. Statt stur ein vordefiniertes Berechtigungspaket zuzuweisen, analysiert der KI-Agent vergleichbare Rollen in der Abteilung und schlägt dem IGA-System ein passendes Berechtigungsset vor. Bei Abteilungswechseln kann er proaktiv prüfen, welche alten Rechte nicht mehr zur neuen Rolle passen, und deren Entzug anstoßen. 

Einmal pro Quartal Hunderte Berechtigungen prüfen und bestätigen, das ist für die meisten Reviewer eher eine lästige Pflicht als echte Governance. Ein KI-Agent kann diesen Prozess deutlich aufwerten, indem er vorab die Zugriffsdaten im IGA-System analysiert, ungenutzte Berechtigungen identifiziert und dem Reviewer eine priorisierte Übersicht mit konkreten Empfehlungen liefert, statt einer endlosen Liste.

Heute bedeutet eine Zugriffsanfrage in vielen Unternehmen: IGA-Portal, Katalog, Antrag, warten. Mit Agentic AI könnte der Mitarbeitende stattdessen einfach in Slack oder Teams beschreiben, was er benötigt. Der KI-Agent übersetzt die Anfrage kontextbasiert, gleicht sie mit bestehenden Policies und dem Rollenkatalog der IGA-Plattform ab und stößt regelbasierte Workflows im Hintergrund an.
In der Praxis sprechen wir hier heute meist von AI-unterstützten Workflows, nicht von vollständig autonomer Policy-Interpretation. Die Governance-Logik bleibt im IGA-System verankert und der Agent fungiert als intelligentes Interface und Orchestrator.

KI-Agenten können die Zugriffsdaten aus dem IGA-System analysieren und erkennen, wenn Berechtigungen seit Monaten ungenutzt sind oder eine Rolle über die Zeit zu viele Rechte angesammelt hat. Das adressiert ein Problem, das manuell kaum lösbar ist: die schleichende Ansammlung von Rechten über Zeit, auch bekannt als Privilege Creep.

Bevor du über Agent Identity nachdenkst, sollte dein bestehendes Identity und Access Management solide stehen. Das heißt: ein vollständiger Überblick über alle Identitäten, klare Ownership-Strukturen und automatisiertes Lifecycle Management. Klingt langweilig, ist aber die Basis für alles Weitere.

Service Accounts, API Keys oder Machine Identities laufen in vielen Organisationen irgendwo unter dem Radar und bekommen selten die Aufmerksamkeit, die sie verdienen. Wer Non-Human Identities (NHIs) sauber verwaltet, hat den halben Weg zu Agent Identity schon hinter sich.

Starte mit einem Piloten für KI-unterstützte Access Reviews, bevor du die komplette Provisionierung an einen Agenten übergibst. Sammle Erfahrungen, teste Grenzen aus, verstehe, wo menschliche Kontrolle unverzichtbar bleibt. Human in the Loop ist hier gesunder Menschenverstand.

Wer seine IAM-Architektur modular, serviceorientiert und integrationsfähig aufbaut – häufig auch als „Identity Fabric“ bezeichnet – schafft die notwendige Flexibilität, um neue Bausteine wie Agent Identity kontrolliert einzufügen, ohne die bestehende Architektur grundlegend neu aufzusetzen.
„Identity Fabric“ ist dabei weniger ein normierter Industriestandard als vielmehr ein Architekturkonzept: ein vernetztes, lose gekoppeltes Identitätsökosystem, das unterschiedliche Identity-Services orchestriert. Genau diese Modularität wird entscheidend sein, wenn KI-Agenten als neue Identitätsklasse hinzukommen.