Fragen Sie in Ihrem Unternehmen, wie viele KI-Agenten gerade im Einsatz sind. Sie bekommen drei verschiedene Antworten.
Keine davon stimmt.
Copiloten in Office-Programmen, Agenten in CRM- und HR-Systemen, Assistenten, die ein Fachbereich selbst gebaut hat: KI wächst in Konzernen dezentral und schneller als jede Governance. Genau diese Lücke adressiert ServiceNow mit dem AI Control Tower.
Das Problem: KI wächst dezentral
KI-Agenten entstehen nicht mehr nur in zentralen IT-Projekten. Sie werden in SaaS-Produkten mitgeliefert, von Fachbereichen beschafft oder in Cloud-Umgebungen gebaut. Daraus ergeben sich für Konzerne drei Fragen, die heute selten jemand vollständig beantworten kann:
- Welche KI-Agenten und Modelle sind im Einsatz – und auf welche Daten greifen sie zu?
- Wer ist für ihr Verhalten verantwortlich?
- Was kosten sie, und was bringen sie?
Was der AI Control Tower abdeckt
ServiceNow hat den AI Control Tower auf der Knowledge 2026 deutlich erweitert. Er gliedert sich in fünf Bereiche:
| Bereich | Zweck |
|---|---|
| Discover | KI-Agenten, Modelle und angebundene Systeme finden – auch in Hyperscaler- und SaaS-Umgebungen |
| Observe | Verhalten und Leistung im laufenden Betrieb überwachen |
| Govern | Risiken bewerten, Freigaben steuern, Maßnahmen nachverfolgen |
| Secure | Zugriffe und Identitäten von Agenten absichern |
| Measure | Kosten und Nutzen einzelner KI-Anwendungen messen |
Der Vorteil für Konzerne: Das KI-Inventar liegt auf derselben Plattform wie CMDB, Risikomanagement und Compliance. Ein KI-Agent wird damit wie jedes andere kritische Asset behandelt – mit Verantwortlichem, Risikobewertung und Kontrollen.
Was ein Werkzeug nicht ersetzt
Ein Control Tower schafft Transparenz. Die Regeln muss das Unternehmen selbst festlegen. In unseren Projekten sehen wir vier Aufgaben, die vor der technischen Einführung geklärt sein sollten:
- Klassifizierung: Welche KI-Anwendungen gelten als geringes, mittleres oder hohes Risiko? Die Kriterien sollten mit den Anforderungen des EU AI Act und internen Richtlinien abgestimmt sein.
- Verantwortung: Jeder Agent braucht einen fachlichen und einen technischen Owner – analog zum Service Owner im ITSM.
- Freigabeprozess: Wer entscheidet, ob ein neuer Agent produktiv gehen darf, und auf Basis welcher Prüfungen?
- Kontrollen: Welche Prüfungen laufen regelmäßig, und wer reagiert auf Abweichungen?
Der Weg zur KI-Governance in drei Schritten
- Bestandsaufnahme (4–6 Wochen): KI-Anwendungen erfassen, Verantwortliche benennen, erste Risikoeinstufung.
- Regelwerk und Prozesse: Richtlinie, Freigabeprozess und Kontrollen in ServiceNow GRC abbilden.
- Laufender Betrieb: Überwachung, regelmäßige Bewertung und Berichte an Vorstand und Aufsichtsgremien.
Warum das jetzt auf die Agenda gehört
ServiceNow selbst stellt seine Plattform zunehmend auf autonome KI-Spezialisten um, die ganze Arbeitsabläufe übernehmen. Gleichzeitig öffnet sich die Plattform über offene Schnittstellen für externe Agenten. Je mehr Agenten eigenständig handeln, desto teurer wird fehlende Governance – im Audit, im Sicherheitsvorfall und bei der Frage, welche KI-Investition sich wirklich lohnt.
Die Moch.IT GmbH verbindet ServiceNow GRC, Informationssicherheit nach ISO 27001 und den praktischen Betrieb großer Plattformen. Mehr zu unserem Ansatz finden Sie unter ServiceNow GRC und ISO 27001. Sprechen Sie uns an, wenn Sie Ihre KI-Landschaft strukturiert in den Griff bekommen wollen.