KI: Bedrohung oder Chance für den MSP?
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Das kommt jedem MSP bekannt vor. Ein CEO oder Geschäftsführer hat das Gefühl, dass die eigene Organisation bei KI hinterherhinkt. Also sucht das Unternehmen einen Partner, der bei Fragen hilft wie: Wie führen wir KI in unserer Organisation ein, auf welchem Niveau, bei welchen Mitarbeitenden, und wie soll unsere KI-Richtlinie aussehen?
In der Theorie ist das eine ausgezeichnete Chance für MSPs: gerade auf einem noch unerschlossenen Feld wie KI ist eine beratende Rolle von großem Wert. In der Praxis erweist es sich jedoch als schwierig, diese Beraterrolle tatsächlich einzunehmen. Nicht aus Zurückhaltung gegenüber KI, sondern weil es an Wissen und einem konkreten Plan fehlt, um sie als Dienstleistung zu verkaufen. Manche MSPs ziehen deshalb einen Adoptionsberater hinzu, um gemeinsam einen Plan zu entwickeln.
Man würde erwarten, dass Kunden in diesem Fall direkt zu einem Hyperscaler gehen. Hyperscaler bieten generische Adoptionsprogramme und Dokumentation, aber keine Beratung, die zur konkreten Situation einer Organisation passt: Welcher Prozess eignet sich für KI, welche Mitarbeitenden müssen mitgenommen werden, und welche Risiken gehören dazu? Genau diese Lücke macht MSPs relevant, vorausgesetzt sie können eigenständig eine vollwertige Beraterrolle übernehmen.
Der größte Irrtum bei MSPs
Diese Beraterrolle ist leichter gesagt als getan. Das liegt an der alten Arbeitsweise: feste Verträge, planbare Arbeit, ein klarer Scope, oft abgerechnet pro Nutzer oder pro Device. Dieser Hintergrund erzeugt die Vorstellung, dass das Anbieten von KI-Diensten vor allem kompliziert ist, ohne dass ein klares Verdienstmodell dagegensteht.
Das Verdienstmodell steckt aber nicht in der Technik selbst. Einen einfachen KI-Agenten setzt man innerhalb weniger Minuten auf. Die eigentliche Arbeit liegt in dem, was danach kommt: KI-Adoption. Der Agent muss nämlich auch sicher, zuverlässig und breit akzeptiert werden. Es braucht Zeit, Menschen dazu zu bringen, eine neue Arbeitsweise wirklich zu übernehmen. Genau hier kommt die Beraterrolle des MSP ins Spiel: Aus meiner Erfahrung bei MSPs zeigt sich, dass es bei einem kleineren KMU schnell um etwa zweihundert Beratungsstunden geht, allein um einen einzigen Agenten gut zum Laufen zu bringen.
Diese Lücke zwischen Bauen und tatsächlich zum Laufen bringen zeigt sich auch darin, was ein KI-Agent heute wirklich kann. Das Versprechen klingt groß: ein System, das ein Ticket eigenständig aufnimmt, kategorisiert und löst, ohne dass im Prozess ein menschliches Eingreifen nötig ist. In der Praxis unterstützen Agenten vor allem noch Prozesse, sie führen Aufgaben aber noch nicht eigenständig aus.
Governance als Unterscheidungsmerkmal
Die Adoption verläuft zudem nicht überall gleich: Innerhalb ein und derselben Organisation gibt es oft schon große Unterschiede. Manche Mitarbeitende arbeiten bereits auf eigene Faust mit KI, teils mit eigenen Tools neben den KI-Lösungen, die die Organisation offiziell anbietet, eine Art bring your own AI im Kleinen. Diese ungleiche Adoption ist ein Governance-Risiko: Wer bestimmt, welche Daten an welches Modell dürfen, wer eine KI-Entscheidung überstimmen darf, und wie man das gegenüber einem Prüfer nachweist? Für einen MSP ist das keine Nebensache, sondern eine Gelegenheit, sich zu unterscheiden. Wer Governance aufgreift, bietet Kunden genau das, was ein Hyperscaler niemals liefern kann.
KI ist für MSPs keine Bedrohung: Sie misstrauen der Technologie nicht, ihre Zurückhaltung liegt vor allem daran, dass ihnen das Wissen und der Plan fehlen, um sie als Dienstleistung zu verkaufen. Genau dieselbe Unsicherheit spielt bei ihren Kunden.
Der nächste Schritt
Der Unterschied liegt nicht darin, wer am meisten zweifelt, sondern darin, wer als Erster seine Governance in Ordnung bringt und daraus ein konkretes Verdienstmodell macht. Bring als MSP deine eigene KI-Richtlinie in Ordnung und investiere in Wissen, Adoption und Governance. Wer das jetzt aufgreift, macht einen wichtigen Schritt in Richtung einer neuen Einnahmequelle und wird für Kunden genau der Partner, der ihre Unsicherheit rund um KI wegnimmt und Richtung gibt.