„Policy as Code“ Kyndryl codiert Regeln für autonome KI-Agenten

Von Berk Kutsal 1 min Lesedauer

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Agentische KI verspricht autonome Entscheidungsprozesse, bringt aber neue Compliance-Risiken. Kyndryl stellt ein Governance-Modell vor, das Unternehmensregeln direkt als ausführbaren Code in KI-Workflows verankern möchte.

Kyndryl integriert Compliance-Regeln direkt in KI-Agenten. Policy as Code soll Governance und Auditierbarkeit agentischer Workflows sichern.(Bild:  Kyndryl)
Kyndryl integriert Compliance-Regeln direkt in KI-Agenten. Policy as Code soll Governance und Auditierbarkeit agentischer Workflows sichern.
(Bild: Kyndryl)

Kyndryl erweitert sein Agentic-AI-Framework um eine „Policy-as-Code“-Schicht, die regulatorische und interne Vorgaben maschinenlesbar in KI-Workflows integriert. Damit möchte das Unternehmen autonome Agenten in geschäftskritischen Umgebungen kontrollierbar, nachvollziehbar und auditierbar zu machen. Die Technik übersetzt Compliance-Regeln in deterministische Leitplanken, die definieren, welche Aktionen ein KI-Agent ausführen darf und welche nicht.

Die Governance-Schicht überwache die Ausführung agentischer Workflows in Echtzeit. Aktionen würden protokolliert, Entscheidungen blieben nachvollziehbar, und menschliche Kontrolle sei über Dashboards vorgesehen.

„Audit by Design“

Transparenz und Protokollierung seien nicht nachträglich ergänzt, sondern Teil der Architektur. Unternehmen sollen so Risiken wie unerwartetes Agentenverhalten oder Regelverstöße technisch begrenzen können.

Laut Kyndryl Readiness Report 2025 nennen 31 Prozent regulatorische Unsicherheiten als Hauptbarriere für Investitionen in KI. Besonders stark betroffen sind Branchen mit hohen Compliance-Anforderungen, etwa Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen oder öffentliche Verwaltung.

Policy as Code soll klassische Governance-Modelle ergänzen, indem Regeln nicht nur dokumentiert, sondern direkt erzwungen werden. Statt externer Kontrollmechanismen entsteht eine operative Steuerung innerhalb des KI-Systems selbst. Kyndryl positioniert den Ansatz als Voraussetzung, um autonome KI in produktiven Unternehmensumgebungen skalieren zu können.

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