LONDON (IT BOLTWISE) – Agentische KI-Systeme sollen in der Verteidigung die Reaktionszeit drastisch verkürzen, weil Abwehrkonzepte nicht mehr monatelang entwickelt werden können. Der Fokus liegt dabei auf dem Wechsel von datenlimitierten Large-Language-Models hin zu Modellen, die eigenständig Aufgaben ausführen, aber über Guardrails kontrolliert werden. Gleichzeitig steigt die Angriffsfläche, wenn Frontier-Modelle schnell auch außerhalb klassifizierter Umgebungen verfügbar werden. Damit rückt nicht nur die Technik, sondern vor allem die Modernisierung von Prozessen und Beschaffung in den Mittelpunkt.
In der US-Verteidigung wird „Super Intelligence“ nicht als komplett neues Werkzeug verkauft, sondern als rasch weiterentwickelte KI-Strategie: Weg vom reinen Ausgeben von Texten und hin zu Agenten, die auch handeln. In der Praxis bedeutet das den Schritt von großen Sprachmodellen, die primär durch Trainingsdaten begrenzt sind, zu agentischen KI-Modellen, die Aufgaben mit einem gewissen Maß an Autonomie anstoßen können. Gerade weil sich Bedrohungen in der digitalen Sphäre oft schneller verändern als klassische Beschaffungs- und Entwicklungszyklen, spielt für die Einsatzfähigkeit die Zeitachse eine zentrale Rolle. Der Kern der Argumentation: Wenn Abwehrmaßnahmen Monate oder Jahre brauchen, verliert man nicht nur taktischen, sondern strategischen Boden.
Diese Dynamik trifft auf einen zweiten Trend: Frontier-Modelle werden laut Garrett Berntsen, Chief AI Officer bei Accenture Federal Services, häufig innerhalb von Monaten offen zugänglich. Seine Sorge ist dabei nicht abstrakt. Wenn leistungsfähige Modelle als Grundlage relativ früh verfügbar sind, sinkt die Hürde für Akteure außerhalb klassifizierter Umgebungen, neue Angriffsvektoren aufzubauen. Berntsen spricht ausdrücklich davon, dass adversarial agierende Akteure oder auch weniger organisierte „Enthusiasten“ schnell Werkzeuge nutzen könnten, um Schwachstellen zu synthetisieren und daraus wirksame Cyberwaffen abzuleiten. Der Schutzansatz dreht sich daher nicht nur um „mehr Sicherheit“, sondern um eine härtere zeitliche Taktung: Systeme müssen mit denselben Fähigkeiten besser „harden“, bevor Angreifer ihr Tempo in die Verteidigung hinein beschleunigen.
Technisch und organisatorisch führt das zu einem Spannungsfeld zwischen Autonomie und menschlicher Kontrolle. Militärische Einheiten arbeiten nach Rules of Engagement (ROE), die je nach Einsatzszenario unterschiedlich ausfallen. Entsprechend lässt sich die Steuerung von KI nicht als Einheitsrezept denken: Ein Agent, der riesige Datenmengen durchsucht, um Muster oder Veränderungen in Überwachungsbildern zu erkennen, kann enger an die Aufgabe gebunden werden und näher an „volle Autonomie“ herangeführt werden. Umgekehrt brauchen Systeme bei Aufgaben wie dem Verfolgen eines Konvois oder dem Identifizieren eines Ziels strengere Parameter, weil hier falsche Handlungen unmittelbar eskalieren können. Berntsen bringt das inhaltlich auf den Punkt: „The goal of agentic isn’t to replace human judgment; it’s to clear away the cognitive noise so that when the human makes a decision, it is based on synthesized, real-time ground truth rather than overwhelming data overload.“ Die eigentliche Herausforderung liegt damit im Design von Kontrollmechanismen, die einerseits Autonomie erlauben, andererseits aber keine „Freilauf“-Zustände erzeugen.
Praktisch bedeutet das: Menschen dürfen nicht für jede einzelne Funktion als manuelle Freigabestelle fungieren, sonst fehlt der Geschwindigkeitsvorteil. Die Steuerung verlagert sich auf konfigurierbare Grenzen und fallbezogene Entscheidungslogik. Berntsen nennt als Beispiel das Anpassen von Parametern an den Auftrag, etwa um in einem festen Zeitfenster Änderungen in Satellitenbildern zu erkennen. Ebenso relevant ist eine bedingte Handlungsfähigkeit: Ein System soll ein Fahrzeug folgen können, auch wenn es sich vom Konvoi entfernt, aber es darf nicht ohne menschliche Autorisierung in einen kritischen Zustand wechseln, etwa beim Engagement. In weniger riskanten Bereichen wie Logistik oder Routenplanung kann die Autonomie höher ausfallen, während Menschen Ergebnisse prüfen und für zukünftige Anpassungen auditieren. Bei Streiks oder kritischen Zielidentifikationen muss dagegen die Kontrolle enger bleiben. Diese Aufteilung ist mehr als Policy – sie ist ein Interface- und Prozessdesign-Problem zwischen Mensch, Agent und Kontext.
Damit wird auch sichtbar, warum es nicht reicht, nur Modelle „umzupacken“. Berntsen argumentiert, Verteidigungstechnologie sei historisch oft träge, weil Legacy-Systeme und etablierte Prozeduren den Austausch bremsen. Moderne SI-Fähigkeiten erfordern deshalb nicht nur technisches Re-Engineering, sondern auch die Umgestaltung der Workflows rund um bestehende Systeme – mit dem Ziel, sie künftig anpassungsfähig zu halten. Dazu gehört im Regierungsbereich die Abkehr von starren, mehrjährigen Feature-Spezifikationen. Auf der Industrie-Seite wiederum braucht es die Fähigkeit, auf wechselnde Nachfragezeichen zu reagieren und Prototypen nicht lediglich in einer Sandbox zu entwickeln, sondern für den Einsatz an Edge-Umgebungen auf klassifizierten Netzen vorzubereiten. Berntsen formuliert den Ansatz als Ökosystem: kommerzielle Frontier-Modelle werden in eine sicherheits- und domänenspezifische Defense-Umgebung eingebettet, während Engineers gemeinsam mit Operatoren in einem Feedback-Loop Lösungen kontinuierlich weiterentwickeln.
Für die nächsten Jahre zeichnet sich außerdem ein Wandel in Beschaffung und Softwarephilosophie ab. Der klassische Ablauf – mehrjährige Zyklen, definierte Anforderungen, Finanzierung, Build und anschließend „unbefristete“ Wartung – wird in einer Welt, in der KI-Fähigkeiten schnell iterieren müssen, zunehmend fragiler. Berntsen geht so weit zu sagen, dass Software nicht als dauerhaftes Asset behandelt werden sollte: „We won’t need to treat software as a permanent asset, “ heißt es in seiner Aussage. Stattdessen soll eine Fähigkeit für ein konkretes Missionsproblem aufgebaut, genutzt und bei Wegfall des Nutzens deaktiviert oder abgebaut werden. Gleichzeitig soll SI-getriebenes Coding Kosten senken und eher maßgeschneiderte Software ermöglichen, anstatt große, generische Systeme zu pflegen, die bei spezifischen Aufgaben nicht die beste Performance liefern.
Am Ende verlagert sich die Softwarekompetenz näher an die Frontlinie. Berntsen beschreibt, dass Fähigkeiten im Feld schneller verfügbar sein sollen, anstatt Software-Unterstützung aus dem Hauptquartier oder von zentralen Entwicklern anfordern zu müssen. Truppen mit Software Skills sollen Apps oder Programme „on the fly“ bauen, um konkrete Herausforderungen vor Ort zu adressieren, dann ausführen und im Anschluss wieder zurückbauen. So entsteht eine verteilte, agile digitale Einsatzfähigkeit, die eher zu modernen Konfliktumgebungen passt, in denen sich Anforderungen unerwartet schnell verschieben. Die strategische Implikation für Entscheider ist klar: Die Debatte dreht sich nicht mehr nur um Modellgüte oder Rechenleistung, sondern um die Fähigkeit, Autonomie mit Guardrails zu orchestrieren, Modernisierung organisatorisch zu ermöglichen und Software als dynamische Einsatzkomponente zu betreiben.
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