KI-Agenten lassen sich heute mit vergleichsweise wenig Aufwand entwickeln. Wo liegt jetzt die eigentliche Herausforderung für Unternehmen? Die Entwicklung ist tatsächlich nicht mehr die größte Hürde, der produktive Einsatz ist es. Unternehmen müssen Agenten zuverlässig in bestehende Prozesse integrieren, ihnen kontrollierten Zugriff auf bestimmte Bereiche geben und gleichzeitig die notwendigen Guardrails implementieren, um unerwünschtes Verhalten zu verhindern sowie die Angriffsfläche zu minimieren. Dafür sind Governance, passende Daten- und Prozessstrukturen sowie eine Infrastruktur notwendig, die auch bei wachsendem Einsatz flexibel bleibt.

Wenn diese Anforderungen bekannt sind, warum schaffen es so viele Unternehmen nicht, über Pilotprojekte hinauszukommen? Das ist ein scheinbarer Gegensatz, dem in erster Linie die schnelle technologische Entwicklung zu Grunde liegt. Die verfügbaren Lösungen haben sich einfach schneller weiterentwickelt als die Organisation und Infrastrukturen. Das hat auch unsere aktuelle Studie einmal mehr belegt: Nur 30 Prozent der deutschen Unternehmen verfügen über wirklich passende Governance-Strukturen für den Einsatz von Agentic AI. Daneben ist auch auffällig, dass nur 57 Prozent eine Exit-Strategie für den Fall besitzen, dass ihr KI-Anbieter den Zugang zu seinen Diensten einschränkt. Wer Agenten produktiv skalieren will, muss deshalb nicht nur Modelle auswählen, sondern auch Abhängigkeiten, Datenflüsse und Verantwortlichkeiten im Griff haben.

Was braucht es dafür? KI-Agenten brauchen keine neuen Abhängigkeiten, sondern offene Technologie. Open Source schafft die nötige Wahlfreiheit bei Modellen, Plattformen und Infrastruktur. So ist es etwa möglich, Workloads mit einem Hybrid-Cloud-Ansatz flexibel dort zu betreiben, wo es technisch, wirtschaftlich oder regulatorisch am sinnvollsten ist. Ebenfalls zentral ist die Automatisierung. Sie sorgt dafür, dass der Produktivbetrieb auch bei einer wachsenden Zahl von KI-Anwendungen beherrschbar bleibt. Das aktuell so häufig diskutierte Thema der digitalen Souveränität bedeutet nicht, alles selbst zu entwickeln, sondern die Kontrolle über die eigenen technologischen Grundlagen zu behalten.

Wird Agentic AI, richtig umgesetzt und skaliert, damit zum neuen Standard im Enterprise-Umfeld? Davon ist auszugehen. Die Frage ist längst nicht mehr, ob Unternehmen Agenten einsetzen, sondern wie sie diese sicher und nachhaltig in ihre Prozesse integrieren. Gerade deshalb wird ein offenes Ökosystem wichtiger. Unternehmen können Technologien kombinieren, an ihre Anforderungen anpassen und von Innovationen einer breiten Community profitieren. Das schafft Flexibilität und verhindert, dass aus einzelnen KI-Projekten neue technologische Abhängigkeiten entstehen. Wie das in der Praxis gelingt und wie Unternehmen davon langfristig profitieren können, ist daher auch ein Schwerpunkt auf dem Red Hat Summit 2026 in Darmstadt.

Wie lassen sich Offenheit und Sicherheit miteinander verbinden? Zunächst ist es wichtig zu verstehen, dass beide Themen kein Widerspruch sind. Im Gegenteil: Die Open-Source-Welt ist von Anfang an darauf ausgelegt, schnell auf Sicherheitslücken zu reagieren und mit einer großen Community robusten Code zu entwickeln. Besonders Enterprise Open Source verbindet diese Offenheit mit fortschrittlichsten Sicherheitsstandards und schafft damit eine verlässliche Grundlage für den Einsatz im Unternehmensumfeld. Durch den quelloffenen Code war das Scheinwerferlicht zudem schon immer auf die Lösungen gerichtet. Mit dem Aufkommen der KI und der Möglichkeit, nicht gepatchte Versionen automatisch zu finden, hat sich allerdings das Zeitfenster, in dem Lücken geschlossen werden müssen, deutlich verkürzt.

Das ist der Grund, warum wir gemeinsam mit IBM Lightwell gestartet haben. Dadurch ist es möglich, auch veröffentlichte Schwachstellen in Open-Source-Bibliotheken außerhalb unseres Portfolios zu erkennen. Unsere Spezialisten analysieren, wie die Lücke behoben wurde und übertragen den passenden Fix auf die beim Kunden eingesetzte Version - auch wenn diese älter ist. Lightwell schließt damit eine Lücke, die bisher häufig zwischen der Verfügbarkeit eines Fixes und der tatsächlich eingesetzten Software-Version bestand: Es macht einen bestehenden Fix auch für ältere Versionen nutzbar, für die kein passender Patch verfügbar ist. So können Unternehmen Sicherheitslücken in kürzester Zeit schließen, ohne ihre bestehenden Software-Stacks komplett aktualisieren zu müssen.