BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Laut SOC-CMM 2026 berichten nur rund 10% der SOC-Teams, dass KI ihnen „exzellenten“ Mehrwert liefert. Gleichzeitig kaufen viele weiterhin KI-Funktionen und agentische Helfer, stoßen jedoch auf unterdurchschnittliche Ergebnisse. Die Ursache liegt offenbar weniger in der Modellqualität als in der fehlenden Kopplung der SOC-Phasen. Der Beitrag erklärt, was die zweite Welle von agentischer KI liefern muss, damit aus Tempo echte Entscheidungen werden.
Vor 18 Monaten war der KI-SOC für viele Unternehmen noch eine ambitionierte Marketingkategorie. Heute ist er vielerorts ein Budgetposten – und damit ein Prüfstein für die Frage, ob Künstliche Intelligenz (KI) die Security Operations tatsächlich verbessert oder nur einzelne Tätigkeiten beschleunigt. Branchenzahlen aus dem SOC-CMM 2026 Maturity Report deuten auf ein strukturelles Muster hin: Nur etwa 10% der befragten SOCs melden „exzellenten“ Nutzen, rund 19% erreichen „guten“ Nutzen, und der Rest landet bei „irgendeinem“ oder keinem erkennbaren Mehrwert. Der Zeitabstand ist dabei entscheidend: Nach 18 Monaten Einsatz ist es kein Kinderkrankheiten-Problem mehr, sondern ein Designproblem der Betriebsarchitektur.
Technisch lässt sich das Bild bereits aus der Art der Implementierung ableiten. Die Adoption steigt in vielen KI-Kategorien gleichzeitig: Off-the-shelf Large Language Models sollen im Jahresvergleich um 55% zulegen, KI-Co-Pilots um 145%, KI-Agents um 118% und auch überwachte Machine-Learning-Ansätze wachsen deutlich. Gleichzeitig zeigt der Report einen zweiten, ebenso wichtigen Trend: Die Teams investieren in KI, ohne die operative Reife zu besitzen, um den gekauften Funktionsumfang in stabile Workflows zu übersetzen. Das ist der Kern der „AI maturity gap“, die in den Daten sichtbar wird: Mangelnde Mittel oder fehlendes Management-Sponsoring werden seltener genannt; häufiger ist die Unsicherheit, was man mit der bereits implementierten KI tatsächlich „richtig“ machen soll.
Ein weiterer Befund erklärt, warum viele Deployments trotz hoher Investitionen nur begrenzte Ergebnisse liefern. Der Report beschreibt eine Mehrheit von etwa 65% der SOCs als „Taker Model“: Off-the-shelf-KI wird innerhalb eines bestehenden Security-Stacks genutzt, ohne relevante Anpassungen in Prozessen oder Datenflüssen vorzunehmen. Weitere etwa 20% ordnet der Report als „Shapers“ ein, die stärker konfigurieren, und nur rund 15% als „Builders“, die Modelle gezielt mit eigenen Daten trainieren. Auffällig ist: Gerade die Taker berichten tendenziell den geringsten Wert. Die Verteilung ist dabei erstaunlich gleichförmig über Hybrid-SOCs, Inhouse-Setups und MSSPs hinweg – ein Hinweis darauf, dass die Ursachen weniger im Standort oder in der Branche liegen, sondern in der Architekturlogik des Betriebs.
Warum genau kippt der Nutzen so häufig in Richtung „fragmentiert“? Die erste Welle agentischer KI in Security Operations traf oft als Funktionspaket auf vorhandene Produkte: SIEM erhielt KI-Triage, EDR KI-Unterstützung in der Untersuchung, SOAR KI-Playbook-Generierung, Ticketing KI-Zusammenfassungen. Jede Funktion kann für sich wirken – aber sie teilt selten Kontext mit der nächsten Stufe. Praktisch bedeutet das: Statt eines fließenden „Operations“-Prozesses arbeitet der Analyst mit mehreren KI-Assistenten, die jeweils nur ihren Ausschnitt optimieren. Die Triage weiß nicht, was die Detection Engineering-Phase vor Wochen stummgeschaltet hat; die Investigation-Logik steht nicht automatisch auf den gleichen Beobachtungen und Telemetrie-Sets wie das Threat-Hunting. In solchen Ketten entstehen Tempogewinne, aber keine Systemgewinne.
Die Daten aus dem SOC-CMM 2026 Report stützen diese Diagnose, indem sie Maturity-Werte zwischen Domänen unterscheiden. Technologie wird im Durchschnitt vergleichsweise hoch bewertet, während der Prozessbereich – also dort, wo Übergaben und Hand-offs stattfinden – deutlich niedriger abschneidet. Die Menschen-Domäne, in der institutionelles Wissen und Entscheidungsfähigkeit in Strukturen gegossen werden, liegt ebenfalls auf einem ähnlichen Niveau. Wichtig ist: Mehr Tools, auch mehr KI-Tools, verschieben diese Bewertungen nicht automatisch nach oben; in manchen SOCs können zusätzliche Komponenten sogar sinkende Qualität verstärken, weil jede neue KI wiederum eine zusätzliche Übergabestelle erzeugt. Damit wird klar: Der Flaschenhals liegt nicht primär im Modell, sondern in der orchestrierten Ausführung über Phasen hinweg.
Die entscheidenden Unterschiede zeigen sich bei jenen rund 10% SOCs, die „exzellenten“ Mehrwert melden. Diese Teams betreiben weniger „Punkt-KI“ in einzelnen Stufen, sondern verankern KI in einer anderen Architekturform: KI, die über den gesamten SOC-Lifecycle hinweg arbeitet. Bedrohungsintelligence, Threat Hunting, Detection Engineering, Investigation und Remediation werden dabei wie Stationen eines einzigen Workflows behandelt, in dem geschlossene Untersuchungen zukünftige Detektionen kalibrieren und Hunt-Ergebnisse den nächsten Intelligence-Zyklus mitbestimmen. Parallel dazu speichern die Systeme institutionelles Wissen so, dass es nicht von einzelnen Analysten oder kurzfristigen Trainingsdaten abhängt. Ohne diese Einbettung droht „generische“ KI – also Ergebnisse, die sich wie eine Internet-Durchschnittsantwort anfühlen und in konkreten Umgebungen falsch oder zu laut werden.
Für die nächste Welle ist zudem Governance der Engpass, der oft erst im Betrieb sichtbar wird. Der SOC-CMM 2026 Report hebt effektive SOC-Governance als größte Verbesserungschance hervor; hier überschneiden sich Sicherheits- und KI-Governance. Agentische SOC-Systeme müssen in kundendefinierte Guardrails eingebettet sein und für jede Aktion eine nachvollziehbare Begründungs- und Evidenzspur liefern. Autonomie darf schrittweise wachsen – etwa nur dann, wenn die Zielumgebung und die Handlungskonsequenzen ausreichend verstanden sind. Analysten vertrauen dem System typischerweise erst, wenn sie auditierbare Entscheidungen sehen und wenn der Autonomieaufbau nicht „vollständig auf Knopfdruck“ passiert. In dieser Phase wird Produktivität aus KI nicht nur messbar schneller, sondern auch kontrollierbarer und betriebsstabil.
Der Markt drängt bereits: Angreifer warten nicht auf die „zweite Welle“. Aus der Praxis werden KI-Entwicklungen in offensive Richtung bereits sichtbar, etwa bei bestätigten AI-gestützten Zero-Days aus dem Umfeld großer Threat-Intelligence-Organisationen oder bei der schnellen Schwachstellenidentifikation in generativen Sicherheits-Workflows. Auf Verteidigerseite mahnt ein CISO-Schreiben, das in der Branche aufgegriffen wurde, dass sich die Ökonomie von Cyber-Risiko verschiebt und Security-Buyers stärker „secure-by-default“ verlangen sollten statt Features im Eiltempo auszurollen. Gleichzeitig versuchen Plattformanbieter, ihre Architekturangebote zu positionieren: Microsoft arbeitet mit Sentinel-Ökosystemen an Assistenz und Automatisierung, während spezialisierte SOAR- und SOC-Plattformen den Schritt Richtung Agentic Fabric forcieren. Der Wettbewerb entscheidet sich dabei weniger am „Feature-Namen“, sondern daran, ob die Tools wirklich Kontextketten schließen.
Wie kann die zweite Welle konkret aussehen? Sie muss architektonisch wirken, nicht nur funktional. Eine agentische SOC-Fabric läuft idealerweise auf dem bestehenden Stack aus SIEM, EDR, Identity, Cloud, Ticketing und Threat Intelligence auf, ersetzt aber nicht alles per Rip-and-Replace. Der verbindende Layer ist entscheidend: Er sorgt dafür, dass Detektion, Hunt, Investigation und Remediation nicht isoliert optimiert werden, sondern sich wechselseitig mit stabilen, auditierbaren Kontextinformationen versorgen. Wo diese Architektur existiert, berichten SOCs häufig von präziseren Untersuchungen, schnellerem Tuning statt „stillen“ oder rauschartigen Fehlalarmeffekt, kontinuierlichen statt episodischen Threat Hunts und Remediation-Aktionen innerhalb definierter Guardrails. Ein Beispiel aus der Praxis ist ein End-to-End-Ansatz wie Conifers‘ agentischer SOC auf CognitiveSOC™, der Threat Intelligence bis Remediation als ein zusammenhängendes Betriebsgewebe beschreibt und dabei Governance von Beginn an einplant. Damit verschiebt sich die Bedienlogik vom „Human-in-the-loop“ zur „Human-on-the-loop“-Aufsicht: Der Mensch bleibt verantwortlich, aber das System kann mit wachsendem Vertrauen autonomer handeln.
Für CISOs und Enterprise-Teams ergibt sich daraus eine klare Checkliste für den nächsten Einkauf, auch wenn KI-Kataloge weiter wachsen. Entscheidend ist, ob ein System über den SOC-Lifecycle hinweg funktioniert, wie es institutionelles Wissen persistiert und wie es mit Personalwechseln umgeht. Ebenso wichtig: Kann das Team jede Agent-Aktion mit einer belastbaren Reasoning-Trace auditieren und lässt sich Autonomie gestaffelt steuern? Wer darauf keine konkreten Antworten liefern kann, verkauft häufig weiterhin die erste Welle – also KI in isolierten Stufen, die zwar schneller macht, aber die Lücke zur „exzellenten“ Wertschöpfung nicht schließt. In den nächsten 12 Monaten werden genau diese Fragen bestimmen, auf welcher Seite der „Nach-Breach“-Erzählung ein SOC steht: auf der, die nur erklärt, was gestern passiert ist, oder auf der, die Muster früher erkennt und Entscheidungen kontrolliert vorbereitet.
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