Unternehmen übersehen zwei Drittel ihrer eigenen KI-Angriffsfläche. Der blinde Fleck wächst rasant.

Laut einem Snyk-Bericht hat die Einführung von agentischer Full-Stack-Entwicklung in nur sechs Monaten deutlich zugenommen; die Sicherheitsteams haben mit der Sichtbarkeit dieser Nutzung nicht Schritt gehalten.

BOSTON, – 3. August – Snyk, das Unternehmen für KI-Sicherheit, hat heute Band II seiner Studie zum Stand der Einführung agentischer KI veröffentlicht – die bislang größte unabhängige Untersuchung dazu, wie Unternehmen tatsächlich KI einsetzen. Die Studie basiert auf Daten von mehr als 3.000 Unternehmenskonten weltweit und zeigt: Die meisten Sicherheitsprogramme erfassen nur etwa ein Drittel der tatsächlichen KI-Nutzung ihrer Organisation. Zudem hat sich der Anteil der Unternehmen, die eine agentische Full-Stack-Architektur einsetzen, seit Snyks erstem Bericht vom Januar 2026 nahezu verdoppelt.

KI-Modelle sind nur die Spitze des Eisbergs

Fragt man die meisten Sicherheitsteams, welche KI sie einsetzen, nennen sie eine Liste von Modellen. Doch damit bleiben zwei Drittel des Gesamtbilds unberücksichtigt. Neben LLMs setzen Unternehmen Agent-Frameworks, MCP-Server, Retrieval-Systeme, Vektordatenbanken, Datensätze und unterstützende Tools ein. Die gesamte KI-Angriffsfläche ist etwa dreimal so groß, wie es ein Modellinventar vermuten lässt. Dieses Verhältnis zeigte sich in allen von Snyk untersuchten Regionen.

Ein Beleg dafür, dass Anthropic 2026 stetig an Bedeutung gewonnen hat: Der Anteil des Claude-Herstellers an den in Unternehmen vorkommenden Modellen stieg von 4 % auf 11 %, während der Anteil von OpenAI von 44 % auf 35 % sank. Auch HuggingFace und das offene Ökosystem gewinnen deutlich an Marktanteilen. Das unterstreicht, dass der Modellmarkt zunehmend vielfältiger und dezentraler wird.

„Modelle sind die sichtbare Spitze. Die Zusammensetzung ist der Eisberg“, sagte Manoj Nair, Chief Technology and Innovation Officer bei Snyk. „Jede Sicherheitsverantwortliche und jeder Sicherheitsverantwortliche, mit der oder dem wir sprechen, kann uns sagen, welche Modelle zugelassen sind. Fast niemand kann uns sagen, was diese Modelle tatsächlich aufruft, auf welche Daten diese Systeme zugreifen können oder was sie mit den erteilten Zugriffsrechten tun. Dabei handelt es sich nicht um eine Wissenslücke am Rand, sondern um den Großteil der tatsächlichen Angriffsfläche, der im Inventar überhaupt nicht auftaucht.“

Der Wandel beschleunigt sich

Am dringlichsten ist die Erkenntnis, wie schnell sich die Lücke vergrößert. Vor sechs Monaten zeigte die erste Ausgabe von Snyks Bericht, dass 28 % der Unternehmen agentische Architekturen einsetzten. 36 % dieser Unternehmen nutzten sowohl Agent-Frameworks als auch MCP-Server. Band II zeigt, dass die Einführung agentischer Architekturen insgesamt auf 33 % gestiegen ist. Unter den Unternehmen, die solche Architekturen einsetzen, ist der Anteil mit vollständigem Stack auf 50 % gestiegen.

Konkret heißt das: Unternehmen, die sich für agentische KI entscheiden, experimentieren nicht länger nur mit einer einzelnen Ebene. Vielmehr setzen mehr als die Hälfte innerhalb weniger Monate nach der Einführung auf die vollständige Ausführungsarchitektur. 

„Wir haben in der Sicherheitsbranche schon viele technologische Umbrüche erlebt. Normalerweise lässt die Einführungskurve genug Zeit, parallel dazu Governance-Strukturen aufzubauen“, sagte Anthony Larkin, Vice President of Product Marketing bei Snyk. „Diesmal ist das anders. Die Einführung agentischer Full-Stack-Architekturen hat in der Zeit, die die meisten Sicherheitsteams für ihre letzte Risikobewertung benötigten, deutlich zugenommen. Die Lücke zwischen dem, was bereitgestellt wird, und dem, was unter Governance steht, wächst rasant.“

Die Hälfte der Unternehmen mit bereitgestellten Modellen kann ihre eigenen Daten nicht zurückverfolgen

Die Studie zeigt ein zweites wiederkehrendes Governance-Versagen: Von den Unternehmen, die mindestens ein Modell bereitgestellt haben, geben nur 51 % an, Datensätze in ihren Repositories zu haben. Bei etwa der Hälfte dieser Unternehmen gibt es keine sichtbare Verbindung auf Code-Ebene zwischen einem Produktionsmodell und den Daten, mit denen es trainiert oder feinjustiert wurde. Dieses Muster zeigte sich in allen von Snyk untersuchten Regionen, auch in Märkten mit ausgereifteren KI-spezifischen Vorschriften. 

Ein wichtiger Grund dafür: Die KI-Lieferkette ist stark extern geprägt, in ihrem Kern hoch konzentriert und auf der Ebene der Herkunftsdokumentation lückenhaft – Bedingungen, für die bestehende Governance-Frameworks für Software nicht ausgelegt sind.

„Selbst Unternehmen, die das gut machen, können nicht beantworten, woher das Verhalten ihrer Modelle tatsächlich stammt“, sagte Nair. „Das ist ein Problem für Audits, die Reaktion auf Vorfälle und die Compliance, das nur darauf wartet, einzutreten.“

Was das für Sicherheitsteams bedeutet

Zusammengenommen zeichnen die Ergebnisse das Bild einer Branche, die schneller von Experimenten zu vollständig produktiven Infrastrukturen übergeht, als die zu deren Absicherung geschaffenen Governance-Strukturen mithalten können. KI besteht aus einem vernetzten System von Agents, Tools, Datenpipelines und Abhängigkeiten von Drittanbietern, von denen drei Viertel vollständig außerhalb des Unternehmens angesiedelt sind. Unternehmen haben noch nie in einem durchlässigeren Umfeld gearbeitet als heute.

Die wachsende Angriffsfläche, die beschleunigte Einführung vollständiger Stacks und die anhaltende Sichtbarkeitslücke sind die drei Herausforderungen, denen die Evo-Plattform von Snyk begegnet: automatisierte Angriffe, die die Angriffsfläche schneller ausnutzen, als Teams sie überblicken können; agentische Entwicklung, die niemand im Blick hat; und KI-Anwendungen, für die niemand Governance betreibt. Dieser Bericht liefert die Daten dazu, warum diese drei Probleme bestehen und weshalb sie sich verschärfen.

Der vollständige Bericht „2026 State of Agentic AI Adoption: Volume II“ ist hier verfügbar.

Methodik

Anonymisierte und aggregierte Daten von Organisationen, die Snyk nutzen und ab Mai 2026 erfolgreich einen AI-BOM-Scan durchgeführt haben; insgesamt umfasst die Datenbasis etwa 1,39 Millionen Code-Repositories. Die Vergleichsdaten aus Band I stammen aus Snyks Bericht vom Januar 2026 (n = 500+). Die Bewertung der Modellfähigkeiten basiert auf dem Epoch Capabilities Index (ECI), einem externen Benchmark von Epoch AI.

Über Snyk

Snyk, das Unternehmen für KI-Sicherheit, unterstützt KI-gestützte Unternehmen dabei, ihre Zukunft zu entwickeln und abzusichern, damit sie KI uneingeschränkt vertrauensvoll für Innovationen nutzen können. Die Snyk AI Security Platform bietet die branchenweit führende AI Security Fabric und integriert Schutz direkt in den Entwicklungsprozess, um GenAI-Code, KI-native Anwendungen und agentische Systeme abzusichern. Mit Transparenz, Kontrolle und autonomem Schutz von Anfang an ermöglicht Snyk mehr als 4.800 Kunden weltweit, in der KI-Ära ohne Bedenken zu entwickeln.