The Say-Do Gap Architecture Applied to Agentic AI: A Reproducible NLP Pipeline for Detecting Governance Rhetoric–Reality Divergence in Corporate ESG Communication

In der modernen Unternehmenswelt veröffentlichen Unternehmen häufig Berichte, die ihre Pläne zur verantwortungsvollen Steuerung neuer Technologien detailliert beschreiben. Sie sprechen von Ethik, Sicherheit und Aufsicht und versprechen, dass ihr Einsatz fortschrittlicher Werkzeuge unter Kontrolle ist. Eine beständige Herausforderung in Wirtschaft und Verwaltung ist jedoch die Distanz zwischen dem, was eine Organisation zu tun vorgibt, und dem, was sie tatsächlich tut. Diese Lücke ist nicht einzigartig für die Technologie; sie tritt immer dann auf, wenn eine Institution eine öffentliche Behauptung über ihre internen Praktiken aufstellt. Forscher untersuchen dieses Phänomen schon lange und stellen fest, dass Worte oft leichter zu produzieren sind als die strukturellen Änderungen, die erforderlich sind, um sie zu untermauern. Wenn ein Unternehmen behauptet, ein komplexes System zu steuern, aber nicht über die sichtbaren Komitees, Richtlinien oder Zertifizierungen verfügt, um dies zu belegen, entsteht eine Diskrepanz zwischen Rhetorik und Realität. Diese Diskrepanz ist von Bedeutung, da sie Investoren, Regulierungsbehörden und die Öffentlichkeit über den tatsächlichen Stand der unternehmerischen Verantwortung täuschen kann.

Eine neue Studie von Alfredo Merlet, einem Forscher am Instituto Profesional IACC, befasst sich spezifisch mit diesem Problem im Hinblick auf „agentische künstliche Intelligenz“. Dieser Begriff bezieht sich auf eine Art von KI, die autonom handeln kann, indem sie Entscheidungen trifft und Schritte unternimmt, ohne ständige menschliche Anleitung. Da diese Systeme immer häufiger werden, beginnen Unternehmen darüber zu diskutieren, wie sie diese steuern werden. Merlets Arbeit fragt nicht einfach nur, ob Unternehmen über diese Technologie sprechen; sie fragt, ob ihre Worte mit ihren Taten übereinstimmen. Um dies zu beantworten, entwickelte der Forscher ein neues, wiederholbares System, das darauf ausgelegt ist, die Lücke zwischen Unternehmensversprechen und den harten Belegen der Governance zu messen. Die Studie konzentriert sich auf den IBEX 35, eine Liste der fünfunddreißig größten Unternehmen Spaniens, und nutzt sie als Testfall, um zu sehen, ob die Methode funktioniert.

Der Kern dieser Forschung ist eine Pipeline, oder ein schrittweiser Prozess, der trennt, was ein Unternehmen sagt von dem, was es tatsächlich getan hat. Der „Sagen“-Teil der Gleichung stammt aus den tausenden Nachrichtenartikeln und Unternehmensmitteilungen, die diese Firmen zwischen 2023 und 2025 veröffentlicht haben. Der Forscher nutzte ein spezialisiertes Computerprogramm, um diese Texte nach Erwähnungen der Governance agentischer KI zu scannen. Das Programm wurde darauf trainiert, eine spezifische Sprache im Zusammenhang mit Aufsicht und Kontrolle zu erkennen und dabei zu unterscheiden, ob ein Unternehmen lediglich über die Nutzung von KI spricht oder darüber, wie es die Risiken dieser KI verwaltet. Der „Tun“-Teil ist anders. Anstatt sich darauf zu verlassen, was die Unternehmen sagen, sucht dieser Abschnitt nach physischem Beweis. Der Forscher suchte nach drei spezifischen Arten von Belegen: der Existenz eines auf Vorstandsebene angesiedelten Komitees, das sich mit Technologierisiken befasst, eines formell veröffentlichten Richtliniendokuments zur KI-Governance und des Nachweises, dass das Unternehmen externe Zertifizierungsstandards einhält. Dies sind greifbare Gegenstände, die verifiziert werden können, im Gegensatz zu einer Rede oder einer Pressemitteilung.

Als der Forscher dieses System auf die vierunddreißig Unternehmen in der Stichprobe anwandte, waren die Ergebnisse bemerkenswert, wenn auch vielleicht nicht so, wie man es erwarten würde. Die Studie stellte fest, dass das System fast keine Belege für den Diskurs über die Governance agentischer KI in der Unternehmenskommunikation fand und dementsprechend auch keine Belege für die spezifischen Governance-Strukturen entdeckte, die für deren Verwaltung erforderlich sind. Im Zeitraum von 2023 bis 2025 fand die Computeranalyse von Nachrichten und Berichten eine strukturell geringe oder null Prävalenz von Erwähnungen agentischer KI, und die Suche nach den drei Arten von harten Belegen blieb für die große Mehrheit der Firmen ergebnislos. Um sicherzustellen, dass dies kein Fehler beim Lesen durch den Computer war, überprüfte der Forscher manuell eine Stichprobe der Artikel, die der Computer als ohne relevanten Inhalt markiert hatte. Diese menschliche Überprüfung bestätigte, dass der Computer korrekt lag: Die Unternehmen produzierten noch keinen signifikanten Diskurs über die Governance agentischer KI, noch zeigten sie die konkreten Schritte der Governance, die beweisen würden, dass sie diese verwalten.

Dieses Ergebnis ist bedeutsam, weil es zeigt, dass die Methode funktioniert. Die Studie wurde primsär darauf ausgelegt, zu testen, ob ein ursprünglich für allgemeine ökologische und soziale Themen entwickeltes Framework auf die spezifische, technische Welt der autonomen KI adaptiert werden kann. Die Tatsache, dass das System erfolgreich ein Nullresultat identifizierte – was auf einen Mangel sowohl an Diskurs als auch an Handeln hindeutet –, beweist, dass die Architektur solide ist und in der Lage ist, zwischen echten Erkenntnissen und Klassifizierungsfehlern zu unterscheiden. Der Forscher verfolgte nicht das Ziel, diesen spezifischen spanischen Unternehmen Versäumnisse vorzuwerfen; vielmehr war das Ziel zu zeigen, dass ein Werkzeug existiert, das den Unterschied zwischen Reden und Handeln messen kann, selbst wenn dieser Unterschied in einem Mangel an beidem besteht. Die Studie schließt die Idee explizit aus, dass dies ein abschließendes Audit der gesamten Branche oder ein definitives Urteil über die Integrität jedes einzelnen Unternehmens ist. Stattdessen präsentiert sie ein reproduzierbares Werkzeug, das von anderen genutzt werden kann, um andere Märkte oder andere Technologien zu überprüfen.

Der Wert dieser Arbeit liegt in ihrer Transparenz und Offenheit. Der Forscher hat das gesamte System öffentlich zugänglich gemacht, einschließlich der Liste der Wörter, nach denen der Computer sucht, sowie des Codes, der zur Suche nach den Belegen verwendet wurde. Dies ermöglicht es anderen Wissenschaftlern, Regulierungsbehörden oder Investoren, dieselbe Methode anzuwenden, um Unternehmen in anderen Ländern zu prüfen oder sich andere aufkommende Technologien anzusehen. Die Studie legt nahe, dass dieser Ansatz für Märkte in Lateinamerika und darüber hinaus angepasst werden kann, sofern die spezifischen Dokumente und Regulierungen dieser Regionen berücksichtigt werden. Sie bietet einen Weg, über das bloße Lesen dessen hinauszugehen, was Unternehmen behaupten, und hin zur Verifizierung dessen, was sie tatsächlich aufgebaut haben.

Letztlich bietet das Papier einen klaren, wiederholbaren Weg, um zu sehen, ob die Governance eines Unternehmens mit seinen Worten übereinstimmt. Es zeigt, dass die aktuelle Landschaft für agentische KI in dieser spezifischen Stichprobe und Zeitspanne durch eine strukturell geringe Prävalenz sowohl der Rhetorik als auch der strukturellen Beweise für die Kontrolle gekennzeichnet ist. Dies bedeutet nicht, dass die Unternehmen lügen, aber es bedeutet, dass der sichtbare Beweis ihres Managements und der sie umgebende Diskurs derzeit fehlen. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass diese Methode zur Messung der Lücke ein leistungsfähiges Werkzeug zum Verständnis des Unternehmensverhaltens ist – eines, das auf jede Situation angewendet werden kann, in der eine Organisation eine Behauptung darüber aufstellt, wie sie ein komplexes System verwaltet. Durch die Trennung von Versprechen und Beweis bietet die Forschung eine neue Perspektenz, durch die man die sich schnell entwickelnde Landschaft der künstlichen Intelligenz und der unternehmerischen Verantwortung betrachten kann.