Jeff Margolies, Chief Product und Strategy Officer bei Saviynt – Interview-Serie

Jeff Margolies, Chief Product und Strategy Officer bei Saviynt, leitet das Produktmanagement, die Unternehmensstrategie, Technologiepartnerschaften und Unternehmensentwicklung, arbeitet mit Kunden, Partnern und Teams in der gesamten Organisation, um die langfristige Produktvision und Wachstumsstrategie des Unternehmens zu gestalten. Er bringt mehr als 25 Jahre Erfahrung im Bereich Identität und Cybersicherheit mit, nachdem er zuvor als Chief Strategy Officer bei Saviynt tätig war und Führungspositionen bei Mandiant, Deloitte und Accenture innehatte. Bei Mandiant überwachte er die Strategie, strategische Partnerschaften und Unternehmensentwicklung, während seine frühere Karriere die Gründung und Skalierung der Identitäts- und Zugriffsverwaltungspraxis von Accenture in eine globale Organisation mit über 700 Fachleuten umfasste. Margolies hält einen Bachelor-Abschluss in Optischer Technik von der University of Rochester und einen Master-Abschluss in Elektrotechnik von der University of California, Berkeley.

Saviynt ist ein Unternehmen für Identitätssicherheit, das auf die Hilfe von Unternehmen bei der Verwaltung und Sicherung des Zugriffs auf menschliche Benutzer, nicht-menschliche Identitäten, Maschinen, Anwendungen, Infrastruktur und KI-Agenten fokussiert. Die Saviynt Identity Platform kombiniert Identitätsverwaltung, privilegierte Zugriffsverwaltung, Anwendungs-Zugriffsverwaltung, externe Identitätsverwaltung, nicht-menschliche Identitätssicherheit und Identitätssicherheits-Posture-Verwaltung in einer einheitlichen Cloud-Plattform, die für Cloud-, On-Premises-, SaaS-, IaaS- und Hybrid-Umgebungen konzipiert ist. Das Unternehmen hat sich zunehmend auf die Bedürfnisse der KI-Ära positioniert, einschließlich Tools für die Sicherung von KI-Agenten, die Verwaltung von Agent-Workflows und die Aktivierung von natürlichsprachlichen Identitätsoperationen durch Angebote wie Saviynt MCP Server in AWS Marketplace.

Als Chief Product und Strategy Officer haben Sie einen direkten Einblick in die Veränderungen der Identitätssicherheitsanforderungen in Unternehmen. Wie hat die Entwicklung von KI-Agenten die Art und Weise verändert, wie Organisationen über Identität, Zugriff und Verwaltung nachdenken müssen, und wie haben diese Veränderungen die Entwicklung von Agent Access Gateway und Intent-Aware Runtime Authorization bei Saviynt beeinflusst?

KI-Agenten verändern die Identitätssicherheit, weil menschliche und maschinelle Identitäten auf sehr unterschiedliche Weise funktionieren. Es geht nicht mehr nur darum, Menschen den Zugriff auf Anwendungen zu gewähren. Organisationen müssen Software verwalten, die reasonieren, Entscheidungen treffen und autonom über Systeme hinweg handeln kann. Ich denke an Agenten als die nächste Generation von Anwendungen. Nach Mainframe, Client-Server, Web und SaaS-Anwendungen betreten wir jetzt die Ära der Agent-Anwendungen.

Die Grundlagen bleiben dieselben. Organisationen müssen wissen, wer den Agenten besitzt, wer ihn verwenden kann, welche Systeme er zugreifen kann und wie seine Aktivität verwaltet wird. Maschinelle Identitäten ändern die Geschwindigkeit und den Umfang. Ein Geschäftsanwender kann jetzt in Minuten einen Agenten erstellen, was bedeutet, dass die Verwaltung genauso schnell sein muss. Das hat uns dazu geführt, Agent Access Gateway und Intent-Aware Runtime Authorization zu entwickeln, um Unternehmen zu helfen, Agenten mit den richtigen Zugriffscontrollen, Rechenschaftspflicht und Schutzmechanismen von Anfang an zu adoptieren.

KI-Agenten bewegen sich rasch von Experimenten in Produktionsumgebungen. Wie verändern autonome Agenten das traditionelle Identitäts- und Zugriffsverwaltungsmodell, auf das Unternehmen seit Jahrzehnten setzen?

Die traditionelle Identitäts- und Zugriffsverwaltung wurde um Menschen und vorhersehbare Software herum entwickelt. Ein Benutzer authentifizierte sich, beantragte Zugriff und führte bestimmte Aktionen in definierten Systemen aus. Wir verstehen den Lebenszyklus der menschlichen Identität in diesem Kontext klar, einschließlich der Art und Weise, wie der Zugriff bereitgestellt wird. KI-Agenten führen einen anderen Lebenszyklus ein. Sie können schnell erstellt werden, kontinuierlich handeln, sich über Workflows anpassen und mit mehreren Anwendungen, APIs und Datenquellen interagieren, mit viel mehr Autonomie.

Die Kernprinzipien der Identität bleiben anwendbar: Jede Identität benötigt Authentifizierung, Autorisierung, Verwaltung und Rechenschaftspflicht. Die Geschwindigkeit ist jedoch sehr unterschiedlich. Anstatt einiger Unternehmensanwendungen, die von zentralisierten Teams entwickelt werden, können Organisationen möglicherweise Tausende von Agenten haben, die von Geschäftsanwendern erstellt werden. Tatsächlich haben 92% der CISOs keine vollständige Sichtbarkeit in KI-Identitäten und 95% zweifeln, ob sie Missbrauch erkennen oder eindämmen könnten, wenn er auftritt. Die Identitätssicherheit muss sich so entwickeln, dass Eigentümerschaft, Zugriffscontrollen, Genehmigungen und Überwachung automatisch etabliert werden, wenn Agenten erstellt werden.

Viele Organisationen verwenden noch immer Berechtigungen und Zugriffscontrollen, die für menschliche Mitarbeiter und herkömmliche Softwareanwendungen entwickelt wurden. Warum sind diese Ansätze unzureichend, wenn es um KI-Agenten geht, die reasonieren, sich anpassen und unabhängig handeln können?

Die traditionelle Autorisierung fragt in der Regel: “Ist diese Identität berechtigt, diese Aktion auszuführen?” Das ist für KI-Agenten jedoch nicht mehr ausreichend, da ein Agent technisch gesehen die Erlaubnis haben kann, etwas zu tun, aber dennoch außerhalb der Absicht des Benutzers handeln kann.

Wenn beispielsweise ein Benutzer einem Agenten den Auftrag gibt, eine Datenbank zu “bereinigen”, kann der Agent dies als Löschen von Datensätzen interpretieren. Es kann zwar autorisiert sein, diese Datensätze zu löschen, aber das muss nicht dem entsprechen, was der Benutzer meinte. Bei Agenten müssen Organisationen nicht nur prüfen, ob eine Aktion erlaubt ist, sondern auch, ob sie mit dem ursprünglichen Plan und der Absicht hinter der Aufgabe übereinstimmt.

Saviynt hat kürzlich Intent-Aware Runtime Authorization eingeführt. Was bedeutet “absichtsbewusste” Autorisierung genau, und wie unterscheidet sie sich von traditionellen Authentifizierungs- und Autorisierungsmodellen?

Absichtsbewusste Autorisierung bedeutet, zu bewerten, ob die Aktionen eines Agenten mit dem übereinstimmen, was der Mensch beabsichtigt hat. Jeder Agent wird erstellt oder entsandt, um eine Aufgabe zu erfüllen, und diese Aufgabe schafft den Kontext für das, was der Agent tun sollte und nicht tun sollte.

Die traditionelle Autorisierung trifft eine binäre Entscheidung: Ist dies erlaubt oder nicht? Absichtsbewusste Autorisierung fügt eine weitere Ebene hinzu, indem sie fragt, ob die Aktion im Kontext der ursprünglichen Aufgabe Sinn ergibt. Wenn ein Agent aufgefordert wird, alte Daten zu archivieren, aber stattdessen aktive Datensätze löscht, kann dies technisch gesehen erlaubt sein, aber es entspricht nicht der Absicht des Benutzers. Das Ziel der absichtsbewussten Laufzeit-Autorisierung ist es, die Aktionen von Agenten in Echtzeit basierend auf Aufgabenkontext, Richtlinie und beabsichtigten Ergebnissen zu steuern.

Wie können Unternehmen bestimmen, ob ein KI-Agent eine bestimmte Aktion ausführen sollte, auch wenn er technisch gesehen die Erlaubnis hat, auf das zugrunde liegende System zuzugreifen?

Es beginnt mit der Planung. Bevor ein Agent handelt, müssen Unternehmen definieren, was er erreichen soll, welche Systeme er zugreifen soll, welche Schutzmechanismen gelten und welche Richtlinien er befolgen muss. Dieser Plan wird zur Grundlage für die Bewertung des Verhaltens des Agenten.

Die wichtigste Frage ist nicht nur, ob der Agent Zugriff hat, sondern ob seine Aktion mit der Aufgabe übereinstimmt, für die er erstellt wurde. Viele bestehende Anwendungen und APIs wurden nicht entwickelt, um diesen Kontext zu erzwingen, was der Grund ist, warum ein Gateway-Modell wichtig ist. Agent Access Gateway bietet eine zusätzliche Kontrollschicht, um Pläne mit Aktionen zu vergleichen und zu helfen, Überberechtigungen oder Lücken in Legacy-Systemen zu verwalten.

Eines der größten Anliegen im Zusammenhang mit KI-Agenten ist, dass sie in Sekunden über mehrere Anwendungen und Datenquellen hinweg handeln können. Welche neuen Risiken erzeugt dies für Sicherheitsteams, und welche Risiken werden derzeit unterschätzt?

KI-Agenten erzeugen nicht immer völlig neue Risiken. In vielen Fällen erhöhen sie die Wahrscheinlichkeit, dass bestehende Risiken ausgenutzt werden. Wenn eine Organisation bereits überberechtigte Konten, schwache Kontrollen oder Systeme verfügt, die auf Unsichtbarkeit setzen, können Agenten diese Schwachstellen viel schneller als Menschen finden und ausnutzen, was das Risiko skalieren lässt.

Ich vergleiche es manchmal mit dem Offenlassen einer Hintertür. Die Verwundbarkeit existiert bereits, aber die Wahrscheinlichkeit, dass jemand sie findet, kann gering sein. Stellen Sie sich nun vor, ein Agent überprüft jede Hintertür in Tausenden von Umgebungen in Sekunden. Deshalb müssen Organisationen die Grundlagen richtig machen: Sie müssen wissen, welche Agenten existieren, verstehen, auf welche Systeme sie zugreifen können, und ihre Aktivitäten kontinuierlich verwalten.

Wie sollten Organisationen die Interaktion mit KI-Agenten regeln, wenn diese in verschiedenen Abteilungen eingesetzt werden, und wie können sie sicherstellen, dass diese Agenten nur auf die Informationen oder Systeme zugreifen, die für ihre Aufgaben erforderlich sind?

Ein hilfreicher Ansatz, um über KI-Agenten nachzudenken, ist, sie als Anwendungen zu betrachten. Unternehmen wissen bereits, wie sie Anwendungen verwalten: Wer besitzt sie, wer kann sie verwenden, welche Systeme sind damit verbunden, auf welche Daten kann zugegriffen werden und wie wird der Zugriff überprüft. Dieselben Fragen gelten auch für Agenten.

Der Unterschied liegt darin, dass Agenten in Minuten von Geschäftsanwendern erstellt werden können, nicht über Monate von großen Entwicklungsteams, und nur 5% der CISOs sind zuversichtlich, dass sie einen kompromittierten KI-Agenten eindämmen könnten. Die Verwaltung muss in den Erstellungsprozess integriert werden, damit Eigentümerschaft, Zugriff, Genehmigungen, Berechtigungen und regelmäßige Überprüfungen von Anfang an etabliert werden, anstatt später hinzugefügt zu werden.

Schatten-KI ist zu einem wachsenden Anliegen geworden, da Mitarbeiter KI-Tools außerhalb der offiziellen IT-Überwachung adoptieren. Wie verstärken KI-Agenten diese Herausforderung, und welche praktischen Schritte können Organisationen unternehmen, um die Sichtbarkeit und Kontrolle zurückzugewinnen?

KI-Agenten verstärken Schatten-KI, weil sie leicht zu erstellen sind und über Systeme hinweg handeln können. Das bedeutet jedoch nicht, dass Organisationen versuchen sollten, die Nutzung durch Mitarbeiter zu stoppen. Die Produktivitätsgewinne sind real, und Unternehmen werden sie verfolgen.

Die praktische Antwort liegt in Sichtbarkeit und Schutzmechanismen. Organisationen müssen wissen, welche Agenten existieren, wer sie besitzt, was sie tun sollen und auf welche Systeme oder Daten sie zugreifen können. Jeder Agent sollte eine Identität, definierte Berechtigungen und kontinuierliche Überwachung haben. Viele Unternehmen sind noch in den frühen Stadien der Experimentierung, also gibt es noch Zeit, die Verwaltung aufzubauen, bevor die Agenten-Adoption eine viel größere Skala erreicht. Aber diese Zeit läuft schnell ab.

Blickt man in die Zukunft, glauben Sie, dass jeder KI-Agent letztendlich seine eigene digitale Identität, Verwaltungsrahmen und Prüfungspfad benötigen wird, ähnlich wie menschliche Mitarbeiter? Was sieht dieses zukünftige Modell aus?

Jeder KI-Agent sollte unbedingt seine eigene Identität haben, damit Organisationen wissen, was er ist, wer ihn besitzt, was er zugreifen kann und was er tut. Menschliche Identitäten und nicht-menschliche Identitäten, einschließlich KI-Agenten, müssen alle durch ein einheitliches Identitätssicherheitsmodell verwaltet werden.

Die Konzepte sind vertraut: Authentifizierung, Autorisierung, Eigentümerschaft, Berechtigungen, Aktivitätsverfolgung und Verwaltung. Was sich ändert, ist die Skala. Unternehmen werden möglicherweise bald Hunderte von Agenten pro Woche erstellen, was letztendlich zu Zehntausenden oder sogar Millionen von Agent-Anwendungen führen kann. Die Zukunft besteht darin, die Grundlagen der Identitätssicherheit auf jede Art von Identität in viel größerer Geschwindigkeit und Skala anzuwenden. Jetzt ist der Zeitpunkt, um mit der Implementierung zu beginnen.

Wenn Unternehmen agierende KI-Agenten einsetzen, welche sind die häufigsten Fehler, die Sie heute bei Organisationen sehen, und was sollten Sicherheits- und Technologieführer in den nächsten 12 bis 24 Monaten priorisieren, um sicherzustellen, dass KI-Agenten sowohl produktiv als auch vertrauenswürdig bleiben?

Es wäre ein großer Fehler, die Sicherheit in dieser Ära dem Zufall zu überlassen. Die Produktivitätsgewinne im Zusammenhang mit agierender KI sind real, und Organisationen müssen sie nutzen. Das größte Risiko ist, dass Sicherheit und Verwaltung nicht Schritt halten.

In den nächsten 12 bis 24 Monaten sollten Führungskräfte sich auf Sichtbarkeit und Verwaltungsgrundlagen konzentrieren: eine Inventarisierung der Agenten führen, Eigentümerschaft zuweisen, jedem Agenten eine Identität geben, verstehen, auf welche Systeme er zugreifen kann, und die Verwaltung in den Erstellungsprozess integrieren. Dies ist eine Chance, Sicherheit in eine wichtige Plattformveränderung von Anfang an zu integrieren, anstatt sie später nachträglich hinzufügen zu müssen.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Saviynt besuchen.