Seminar deltaDAO Agentic Data Spaces – Architektur, Identitäten und Governance

Das Seminar überführt klassische Datenraumkonzepte in eine Arbeitsumgebung für autonome und teilautonome KI-Agenten. Der Schwerpunkt liegt nicht auf dem Sprachmodell selbst, sondern auf Identität, Berechtigung, Datenzugriff, Ausführung, Protokollierung und Verantwortlichkeit über Organisationsgrenzen hinweg.

Inhaltsverzeichnis

• Lernziele
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Agentische Datenräume von herkömmlichen Agentenplattformen und klassischen Datenräumen abgrenzen.
• Verifizierbare Agentenidentitäten und nachvollziehbare Delegationsketten modellieren.
• Datenzugriffe und Compute-to-Data-Aufträge mit fein abgestuften Richtlinien absichern.
• Auditierbare Interaktionen zwischen Agenten, Datenanbietern und Organisationen entwerfen.
• Einen priorisierten Pilot mit Betriebs-, Sicherheits- und Abnahmekriterien planen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Zielbild und Einsatzgrenzen agentischer Datenräume

Schwerpunkt: Agentenrollen, Datenräume, Organisationsgrenzen, sensible Daten, autonome Aktionen, menschliche Freigaben und Haftung.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Zielbild und Einsatzgrenzen agentischer Datenräume“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Agentenrollen, Datenräume, Organisationsgrenzen, sensible Daten, autonome Aktionen, menschliche Freigaben und Haftung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein abgestimmtes Zielbild mit klaren Einsatzgrenzen erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. Agentenidentität und verifizierbare Credentials

Schwerpunkt: digitale Identitäten, Aussteller, Subjekte, Rollen, Gültigkeit, Widerruf, Vertrauenskette und organisationsbezogene Zuordnung.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Agentenidentität und verifizierbare Credentials“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von digitale Identitäten, Aussteller, Subjekte, Rollen, Gültigkeit, Widerruf, Vertrauenskette und organisationsbezogene Zuordnung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein Identitäts- und Credential-Modell für Agenten erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Delegation, Rollen und Policy Enforcement

Schwerpunkt: Auftraggeber, Agent, Unteragent, Zweckbindung, Scopes, zeitliche Begrenzung, Attributregeln, Genehmigung und Entzug.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Delegation, Rollen und Policy Enforcement“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Auftraggeber, Agent, Unteragent, Zweckbindung, Scopes, zeitliche Begrenzung, Attributregeln, Genehmigung und Entzug modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine prüfbare Delegations- und Berechtigungsmatrix erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. Discovery und organisationsübergreifende Datennutzung

Schwerpunkt: Katalogsuche, Metadaten, semantische Beschreibung, Datenproduktqualität, Nutzungsbedingungen und Auswahl geeigneter Angebote.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Discovery und organisationsübergreifende Datennutzung“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Katalogsuche, Metadaten, semantische Beschreibung, Datenproduktqualität, Nutzungsbedingungen und Auswahl geeigneter Angebote modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen kontrollierten Discovery- und Auswahlprozess erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Compute-to-Data als Ausführungsmodell

Schwerpunkt: Algorithmusbereitstellung, Dateneigentümer, isolierte Ausführung, Ergebnisfilter, Ressourcenbegrenzung und Freigabe der Resultate.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Compute-to-Data als Ausführungsmodell“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Algorithmusbereitstellung, Dateneigentümer, isolierte Ausführung, Ergebnisfilter, Ressourcenbegrenzung und Freigabe der Resultate modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine sichere Ende-zu-Ende-Ausführung für einen Agentenauftrag erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

6. Audit, Provenienz und regulatorische Nachweise

Schwerpunkt: unveränderliche Ereignisse, Delegationskette, Eingaben, Modell- und Algorithmusversionen, Ergebnisse, Zweck, Aufbewahrung und Rekonstruktion.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Audit, Provenienz und regulatorische Nachweise“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von unveränderliche Ereignisse, Delegationskette, Eingaben, Modell- und Algorithmusversionen, Ergebnisse, Zweck, Aufbewahrung und Rekonstruktion modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein Audit- und Provenienzschema für Agenteninteraktionen erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

7. Pilotierung und Betriebsmodell

Schwerpunkt: Pilotumfang, Teilnehmer, Datenprodukte, Agentenfähigkeiten, Sicherheitsstufen, Kontrollpunkte, Serviceverantwortung und Abnahme.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Pilotierung und Betriebsmodell“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Pilotumfang, Teilnehmer, Datenprodukte, Agentenfähigkeiten, Sicherheitsstufen, Kontrollpunkte, Serviceverantwortung und Abnahme modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen ausführbaren Pilot- und Betriebsplan erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Entwurf einer Agentenidentität mit Rollen, Gültigkeit und Widerrufsprozess.
• Modellierung einer Delegationskette für einen organisationsübergreifenden Analyseauftrag.
• Durchführung eines Compute-to-Data-Szenarios mit Freigabe- und Ergebnisfiltern.
• Erstellung eines Auditdatensatzes zur vollständigen Rekonstruktion einer Agentenaktion.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: KI- und Datenarchitektur, Data-Space-Verantwortliche, IAM, Informationssicherheit, Data Governance, Produktverantwortung und technische Projektleitung.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse zu Datenräumen, Identitäts- und Berechtigungsmodellen sowie KI-Agenten; Pontus-X- oder Gaia-X-Grundlagen sind hilfreich.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Arbeitsschritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Verfahren im Projekt- oder Regelbetrieb wiederholbar bleiben.