MSPs verkaufen KI an ihre Kunden und nutzen sie inzwischen auch intensiv im eigenen Unternehmen. Gut die Hälfte automatisiert damit Tickets, Patches und Monitoring, kleinere Gruppen setzen sie für Dokumentation, Security, Kundenkontakt und Vertrieb ein. Das bringt schnellere Reaktionen, weniger Fehler und weniger Arbeitsdruck, aber bislang kaum zusätzliche Marge. Die meisten MSPs haben in zwei Jahren höchstens ein Viertel ihrer Arbeit automatisiert, die administrative Seite des Geschäfts erhält wenig Aufmerksamkeit, und die Anbieter wissen selbst noch nicht, was ihre KI-Agents kosten werden. Die MSPs, die nachweislich davon profitieren, wählen Prozesse mit messbarem Ergebnis, halten ihre Daten in Ordnung und geben die Zeitersparnis nicht über den Preis weiter.
In diesem Artikel
Wo setzen MSPs KI derzeit ein?
Wie viel Arbeit ist wirklich automatisiert?
Schnellere Reaktionen bringen noch wenig Marge
In der Verwaltung liegt Arbeit, die sich gut automatisieren lässt
Mehr als die Hälfte der MSPs nutzt KI, um Tickets, Patches und Monitoring zu automatisieren. Das geht aus dem State of the MSP Report 2026 von Kaseya hervor, einer Umfrage unter gut tausend MSPs weltweit. Dieselbe Umfrage zeigt auch, was Automatisierung bringt. 35 Prozent der Befragten verzeichnen eine schnellere Erstreaktion auf Tickets, 18 Prozent eine bessere Gewinnmarge.
Diese beiden Zahlen fassen zusammen, wo interne KI bei MSPs derzeit steht. Die Technik funktioniert und erleichtert die Arbeit, doch die Übersetzung ins Geschäftsergebnis bleibt zurück. Wo diese Übersetzung gelingt, hat das laut dem Benchmark-Unternehmen Service Leadership mehr mit Management zu tun als mit dem gewählten Tool.
Wo setzen MSPs KI derzeit ein?
An der Spitze steht die Automatisierung von IT-Aufgaben mit 53 Prozent, gefolgt von IT-Dokumentation und Security mit jeweils 37 Prozent. Kundensupport und Chatbots kommen auf 29 Prozent, Vertrieb und Marketing auf 26 Prozent. 15 Prozent der befragten MSPs nutzen noch gar keine KI.
Abbildung 1. Gut die Hälfte der MSPs nutzt KI, um IT-Aufgaben wie Tickets, Patches und Monitoring zu automatisieren. Quelle: Kaseya, 2026 State of the MSP Report.
Eine Leserumfrage des US-Fachmagazins MSP Success aus dem Jahr 2025 zeichnet ein anderes Bild desselben Arbeitsalltags. Dort geben 93 Prozent an, intern generative KI-Tools wie ChatGPT, Claude oder Copilot zu nutzen, und 82 Prozent nennen Vertrieb und Marketing als die Abteilung, die am meisten davon profitiert. Doch Mitarbeitende, die selbst einen Chatbot für ein Angebot oder einen Blogbeitrag öffnen, gibt es fast überall – KI, die in einen Geschäftsprozess eingebaut ist, ist deutlich seltener.
Wie viel Arbeit ist wirklich automatisiert?
Kaseya fragte auch, welcher Anteil der Arbeit in den vergangenen zwei Jahren neu automatisiert wurde. Bei 55 Prozent der MSPs ist das höchstens ein Viertel, 28 Prozent liegen bei etwa der Hälfte, und 9 Prozent haben nichts Neues automatisiert. ScalePad kommt in seinem MSP Trends Report 2026 zu einem ähnlichen Bild. Dort geben 62 Prozent an, dass KI bei einem Viertel oder weniger ihrer Dienstleistungen eine Rolle spielt, und 39 Prozent haben eine schriftlich festgehaltene KI-Strategie, die auch umgesetzt wird.
Abbildung 2. Mehr als die Hälfte der MSPs hat in zwei Jahren höchstens ein Viertel der Arbeit automatisiert. Quelle: Kaseya, 2026 State of the MSP Report.
Auch die neuesten Agents werden noch wenig genutzt. Kaseya stellte im April seine Plattform Kaseya Intelligence vor, deren Aushängeschild KI-Agents sind, die Servicedesk-Tickets routen. Laut Produktchef Jim Lippie nutzen 5 bis 10 Prozent der Kunden diese Funktion. Im Juni folgten in Prag die Digital Specialists – Agents, die ein Problem erkennen, eine Lösung vorschlagen und nach Freigabe durch einen Administrator selbstständig ein Ticket aktualisieren oder eine Wiederherstellungsmaßnahme ausführen. Sie werden Ende dieses Jahres für einen begrenzten Kreis verfügbar und 2027 für alle.
Schnellere Reaktionen bringen noch wenig Marge
Der Nutzen der Automatisierung liegt nach Angaben der MSPs selbst vor allem in Tempo und Qualität. Nach der schnelleren Erstreaktion folgen höhere Kundenzufriedenheit mit 33 Prozent, effizientere Techniker mit 32 Prozent, weniger Arbeitsdruck mit 31 Prozent und weniger Fehler mit 30 Prozent. Die finanziellen Ergebnisse stehen am Ende der Liste: 18 Prozent nennen eine bessere Gewinnmarge, 15 Prozent eine genauere Abrechnung.
Abbildung 3. MSPs verzeichnen durch Automatisierung häufiger eine schnellere Reaktion und höhere Kundenzufriedenheit als eine bessere Gewinnmarge. Quelle: Kaseya, 2026 State of the MSP Report.
Service Leadership, das Benchmark-Unternehmen von ConnectWise, hat in diesem Jahr erstmals einen Automation Index erstellt, der die Auswirkungen von KI auf die Kennzahlen von MSPs misst. Das Ergebnis: Automatisierung wirkt sich ungleich aus. Die leistungsstärksten MSPs werden effizienter und halten ihre Preise, während das untere Viertel kaum oder gar keine Verbesserung zeigt. Zeitersparnis, die als Rabatt an den Kunden geht, ist für die Marge verloren.
In der Verwaltung liegt Arbeit, die sich gut automatisieren lässt
Die Abrechnung steht am Ende der Liste der Verbesserungen, obwohl dort Arbeit liegt, die sich gut für die Automatisierung eignet. Der Abgleich von Lieferantenrechnungen mit dem, was der Kunde bezahlt, ist regelbasiert, das Ergebnis ist überprüfbar, und jede übersehene Lizenz kostet unmittelbar Geld. Charles Henson vom US-amerikanischen MSP Nashville Computer entwickelte mit den Tools Pia und Hatz AI eine interne App, die Lieferantenrechnungen einliest und mit den Ausgaben des PSA vergleicht. Der monatliche Abgleich kostete früher Stunden. „Unsere Abrechnung ist genauer als je zuvor“, sagt Henson gegenüber MSP Success.
Dasselbe gilt für Dokumentation, Kunden-Onboarding und Angebote. Es sind Prozesse mit fester Form und klar definiertem Endprodukt, bei denen ein Fehler nun sichtbar wird, bevor der Kunde darunter leidet.
Was hält MSPs zurück?
In der Studie von ScalePad nennen MSPs Kosten und Komplexität von KI-Tools mit 44 Prozent als größte Sorge. Fehlerhafte Ergebnisse sowie Bedenken hinsichtlich Compliance und Sicherheit folgen mit jeweils 41 Prozent, Widerstand bei den Mitarbeitenden mit 36 Prozent. In der Umfrage von MSP Success ist die Anbindung an bestehende Systeme für 57 Prozent die größte Hürde.
Zudem sind die Kosten ungewiss. Kaseya hat noch nicht festgelegt, welche Bestandteile von Kaseya Intelligence kostenpflichtig werden, und wartet dafür auf Nutzungsdaten der ersten Kunden. Omdia-Analystin Jessica Davis warnte gegenüber Channel Dive, dass eine verbrauchsabhängige Abrechnung schlecht zu der festen Monatspauschale passt, mit der MSPs ihren Kunden Rechnungen stellen. Dadurch könnten sie auf Kosten sitzen bleiben, die sie nicht weiterberechnen können.
Wo fangen Sie an?
Wählen Sie zunächst ein oder zwei Prozesse, deren Ergebnis Sie in Stunden oder Euro messen können, etwa Ticket-Triage, den Rechnungsabgleich oder die Pflege der Dokumentation. Halten Sie vorab fest, wie viel Zeit das derzeit kostet, damit Sie nach drei Monaten wissen, was die Automatisierung gebracht hat.
Sorgen Sie anschließend dafür, dass die Daten stimmen, mit denen die KI arbeitet. Ein Agent, der Tickets auf Basis eines unaufgeräumten PSA oder veralteter Dokumentation routet, macht dieselben Fehler wie ein neuer Kollege ohne Einarbeitung – nur schneller. Lassen Sie Agents, die selbstständig Änderungen vornehmen, vorerst nur mit Freigabe durch einen Engineer arbeiten.
Legen Sie schließlich fest, was Sie mit der frei gewordenen Zeit tun. Fließt sie in mehr Kunden pro Engineer oder in abrechenbare Projektarbeit, sehen Sie das in der Marge. Handelt der Kunde einen niedrigeren Preis aus, weil die Arbeit nun schneller geht, hat die Investition vor allem dem Kunden etwas gebracht.
Quellen Kaseya, 2026 State of the MSP Report; Kaseya, Pressemitteilung zum State of the MSP Report 2026; Business of Tech, AI adoption widens operational divide: Peter Kujawa on Service Leadership Index data; MSP Success, AI Is the Next Big Shift: Is Your MSP Ready or at Risk? (Oktober 2025); ScalePad, 2026 MSP Trends Report, technology usage; Channel Dive, Kaseya Intelligence tempts MSPs with wait-and-see agentic platform pricing (Mai 2026); Dutch IT Channel, Kaseya zet in op agentic AI voor MSP’s en IT-teams (Juni 2026).
Dieser Artikel ist ursprünglich auf Niederländisch bei MSP Business erschienen. Zum Originalartikel →
