KI-Agenten: Mit diesen Hebeln verdient der Channel tatsächlich Geld

KI-Agenten ergeht es wie vielen Innovationen: Die Technologie ist reif, doch die Nutzung hängt noch weit hinter den Möglichkeiten zurück. Das soll sich allerdings sehr bald ändern: in zwei Jahren soll KI schon bei drei von vier Unternehmen im Einsatz sein. Goldene Zeiten in der IT-Service-Branche – aber nicht für jedes Systemhaus.

"Governance-Kompetenz wird zum Türöffner für die nächste Generation von Automatisierungsprojekten beim Kunden". Timo Mager ist Principal Cloud Solutions Architect bei der Deutschen Telekom MMS

Deloitte hatte in seiner globalen Studie zum Stand der KI-Nutzung über 3.000 Führungskräfte befragt und wie fast in allen Studien einen klaren Trend geliefert. Die Frage ist nicht ob, sondern wann steigen Unternehmen in die KI-Technologie ein. Der Anstieg der in der Deloitte-Studie prognostizierten Adaptionsrate ist so rasant wie die Entwicklung der Technologie selbst: Sie soll von 23 Prozent auf 74 Prozent steigen und das in nur 24 Monaten.

Damit öffnet sich für Systemhäuser, MSPs und Integratoren ein Markt, der auf den ersten Blick einfach zu erschließen scheint: Plattformen stehen bereit, erste Lizenzmodelle sind verfügbar, das Interesse der Kunden ist groß. Doch wer mit Lizenzgeschäft und Plattform-Setup das Wesentliche geleistet zu haben glaubt, übersieht, woran KI-Projekte im Mittelstand scheitern und wo der Channel sein Geschäft machen wird.

Plattformen sind nur ein Baustein agentischer Workflows

Im Markt für agentische Workflows haben sich in den vergangenen Monaten Low-Code-Plattformen wie n8n etabliert. Sie verbinden bestehende Unternehmenssysteme und Datenquellen über vorgefertigte Konnektoren und orchestrieren daraus steuerbare Workflows für Geschäftsprozesse. Über Partnermodelle der Plattformanbieter erhalten Systemhäuser, MSPs und Integratoren Zugang zu Lizenzvermittlung, Implementierungssupport und Schulungen – also die Grundlage, um eigene Angebote für Endkunden aufzubauen.

Doch das Lizenzgeschäft allein bringt im Kundengeschäft kaum belastbare Margen ein. Der Grund liegt in der Technologie selbst: Solche Plattformen sind zwar leistungsfähige Integrationslayer, aber keine schlüsselfertige KI-Lösung. Wie gut die Workflows in der Praxis funktionieren, hängt von Faktoren außerhalb der Plattform ab. Dazu gehören etwa die Qualität der angebundenen APIs, die Berechtigungslogik im Unternehmen sowie die Reife der vorhandenen Datenstrukturen.

Gerade komplexe Legacy-Systeme erzwingen zusätzlichen Aufwand durch Middleware oder individuell konfigurierte Schnittstellen. Hinzu kommt der Schutz sensibler Unternehmensdaten beim Einsatz von Large Language Models, etwa über Retrieval-Augmented-Generation-Ansätze, mit denen sich Antworten an unternehmenseigene Wissensquellen koppeln lassen, ohne diese in die Modelle selbst einzuspeisen.

Die Lizenz ist damit der einfache Teil. Die eigentliche Margenchance für Partner liegt zwischen Plattform und produktivem Geschäftsalltag.

Vom Prototyp in den produktiven Betrieb

Mit Low-Code-Plattformen lässt sich schnell ein Prototyp bauen. Der Schritt in den produktiven Betrieb verlangt jedoch einen umfänglichen Eingriff in die Unternehmensprozesse, der bislang selten passiert: Anbindung an Postfächer und Fachanwendungen, Rollen- und Berechtigungskonzepte, Datenqualitätsprüfung, nachvollziehbares Logging, menschliche Freigaben an kritischen Stellen sowie belastbare Lösungen für Datenschutz, Mandantenfähigkeit und Betriebssicherheit.

Damit Partner dieses Servicefeld erschließen, müssen sie Kundenprozesse in der Tiefe verstehen und wirtschaftlich bewerten können. Entscheidend ist, wiederkehrende Aufgaben, Medienbrüche, manuelle Prüfaufwände und Lastspitzen zu identifizieren und daraus geeignete Workflows abzuleiten. Besonders geeignet sind Prozesse mit klaren Regeln, hohem Volumen, wiederholbaren Abläufen und messbaren KPIs.

Diese Kriterien helfen bei der Use-Case-Findung und zeigen, wo Automatisierung einen belastbaren ROI liefern kann. Aus diesem Prozessverständnis ergeben sich drei Rollen, in denen KI-Agenten schnell geschäftlichen Nutzen schaffen. Einen konkreten geschäftlichen Nutzen liefern KI-Agenten in der Praxis vor allem, wenn sie die folgenden drei Prozessrollen einnehmen.

  1. Prüfen: Sie validieren Rechnungen, Lieferdokumente, Stammdaten und Abweichungen, etwa wenn ein Multi-Agenten-System Rechnungsanhänge in einem Microsoft-365-Postfach ausliest, klassifiziert, gegen Vorgaben prüft und strukturiert an ein Drittsystem übergibt.
  2. Vorbereiten: Sie strukturieren Angebote, Termine, Vertriebsaktionen und Kundenkommunikation.
  3. Steuern: Sie koordinieren Tickets, Serviceanfragen und Eskalationen.

Diese drei Rollen geben Partnern ein pragmatisches Raster für das Kundengespräch. Sie führen schnell zu konkreten, abgrenzbaren Anwendungsbeispielen und ersparen abstrakte KI-Strategiedebatten. Solche Use Cases können oft innerhalb weniger Wochen in Produktion gehen und liefern klare Erfolgsmessungen, an denen sich Folgeprojekte ausrichten lassen.

Governance trennt die Spreu vom Weizen

Folgeprojekte gewinnen aber nur Partner, die KI-Agenten verlässlich betreiben können. Je näher die Agenten an operative Abläufe rücken, desto konsequenter müssen Unternehmen Datenzugriffe, Aktionen, Freigaben und Verantwortlichkeiten steuern.

Für den produktiven Roll-out haben sich sechs Steuerungsprinzipien bewährt:

Diese Punkte sollten ein absoluter Standard sein, doch in der Realität setzen sie nur wenige sauber um. Für Partner liegt darin ein zentrales Differenzierungsmerkmal, denn es trennt Anbieter, die KI-Agenten lediglich aufsetzen, von Anbietern, die sie revisionssicher in den Geschäftsalltag bringen. Governance-Kompetenz wird damit zum Türöffner für die nächste Generation von Automatisierungsprojekten beim Kunden.

Nächste Seite: Umsatzhebel für den Channel …

Vier Umsatzhebel für den Channel

Aus den Governance-Anforderungen öffnet sich für Systemhäuser, MSPs und Integratoren ein Servicefeld, das weit über klassische Implementierungsprojekte hinausgeht. Vier Umsatzhebel sind dafür besonders relevant:

  1. Das Lizenzgeschäft, das im Verhältnis zu reinem Hardware- oder Standardsoftware-Vertrieb durchaus margenstark ist, im Gesamt-Servicemix jedoch vor allem eine Einstiegsmöglichkeit für die weiterführenden Leistungen bietet.
  2. Projektbasierte Beratungs- und Integrationsleistungen, mit denen Partner passende Use Cases identifizieren, Bestandssysteme anbinden und Governance konzipieren.
  3. Wiederkehrende Umsätze durch Managed Services für Hosting, Updates, Monitoring und Weiterentwicklung agentischer Workflows.
  4. Schulungsangebote, die Mitarbeitende der Kundenunternehmen befähigen, eigene Workflows zu gestalten.

Dieser Befähigungsansatz unterscheidet Partner spürbar von reinen Plattform-Resellern. Kunden suchen heute Begleiter, die ihre Mitarbeitenden dabei unterstützen, eigene Workflows gestalten und weiterentwickeln zu können. Genau diese Haltung trägt langfristige Kundenbeziehungen.

Vom Produktverkäufer zum Prozesspartner

KI-Agenten verändern die Rolle des Channels. Partner werden zu Mitspielern in den operativen Abläufen ihrer Kunden. Das setzt neue Kompetenzen voraus, verändert die Vertriebsgespräche und macht die Beziehung zwischen Partner und Kunde dauerhafter.

KI-Agenten geben dem Channel so einen Anlass, sich neu zu positionieren, wie die Branche es schon seit Jahren diskutiert, und sich vom Technologievermittler zum Gestalter von Geschäftsprozessen weiterzuentwickeln. Partner, die diese Rolle annehmen, erschließen sich den Markt der kommenden Jahre und definieren zugleich ihre Position im Verhältnis zu Kunden und Plattformanbietern neu.

Gastkommentator Timo Mager ist Principal Cloud Solutions Architect bei der Deutschen Telekom MMS GmbH. Mit langjähriger Erfahrung in Microsoft-, Open-Source- und KI-bezogenen Technologien berät er Unternehmen bei der Bewertung, Konzeption und erfolgreichen Implementierung moderner Technologielösungen.

CRN-Newsletter beziehen und Archiv nutzen - kostenlos: Jetzt bei der CRN Community anmelden