KI-Transformation: Wie MSPs zu Vertrauen, Daten und Ergebnissen kommen

Die KI-Erprobungsphase hat den meisten Systemhäusern und MSPs aufgezeigt, dass sie das Thema für den Übergang ins operative Geschäft anders angehen müssen. Denn das Ziel ist kein technologisches, sondern ein geschäftliches Ergebnis. Wie grundlegend das ihr Geschäftsmodell und den Zugang zu den Kunden verändert, berichteten jetzt mehrere MSP-Chefs bei einer Konferenz des Channel-Verbands GTIA.

Mit dem Übergang der KI von Pilotprojekten in den Geschäftsalltag bekommen Systemhäuser und MSPs die Chance, die von ihnen angestrebte Rolle als strategischer Berater ihrer Kunden unter Beweis zu stellen und zu untermauern. Dafür reicht es jedoch nicht, KI einfach als weiteres Tool in den bestehenden Technologie-Stack aufzunehmen. Die eigentliche Chance liegt darin, die damit einhergehenden Veränderungen für die eigene Transformation zu nutzen und neu zu denken, wie sie ihr Geschäft führen, Kunden beraten, Wert messen und entscheiden, was sie selbst entwickeln und wo sie auf Hersteller und Distribution setzen.

Diese Veränderungen, was sie für Reseller bedeuten und wie sie diese erfolgreich angehen, waren das zentrale Thema eines Panels mit mehreren Channel-Führungskräften auf der jüngsten Konferenz der GTIA (Global Technology Industry Association). Zu den Teilnehmern des von Carolyn April, Vice President und Leiterin Research und Market Intelligence des Verbands, moderierten Panels, gehörten Jennifer Anaya, SVP Global Marketing bei Ingram Micro, Craig Fulton, M&A Advisor bei Evergreen, Nina Harding, Corporate Vice President bei Microsoft, Jonathan Philipsen, EVP Channel and Alliances bei Thrive, Manny Rivelo, CEO von ConnectWise, sowie Jennifer Roy, CEO von Nucleus Networks.

Sie alle waren sich einig, dass die Gewinner der aktuellen Entwicklungen nicht jene Systemhäuser und MSPs sein werden, die die meisten KI-Tools verkaufen, sondern jene Partner, die KI am besten in messbare Geschäftsergebnisse für ihre Kunden übersetzen können. Bei aller Neuerung steht dahinter nach dem Dafürhalten GTIA-Managerin April ein vertrautes Muster: Bereits beim Aufkommen des Cloud Computing hätten die meisten Reseller im Channel eine ähnliche Phase der Unsicherheit durchlebt. "Das haben wir auch über die Cloud gesagt, oder? Die Cloud kam auf, und alle fragten: ‚Wollen wir das wirklich tun? Wie sieht unser Wertversprechen aus, wenn wir Kunden jetzt in die Cloud bringen?‘ Viele waren deshalb zunächst zögerlich", führte sie aus. "Und bei KI gibt es nun diese neue Verschiebung. Nachdem Sie so hart daran gearbeitet haben, Ihr eigenes Geschäft zu automatisieren, müssen Sie nun erstmals damit anfangen, das Geschäft Ihrer Kunden zu automatisieren."

Ihr Rat an die Dienstleister lautete, bei dieser Transformation der Versuchung zu widerstehen, alles auf einmal verändern zu wollen. "Ich würde mich darauf konzentrieren, Ihre Kundenerfahrung zu verbessern", erklärte sie. "Setzen Sie KI in Ihren Service-Delivery-Teams ein, damit diese schneller reagieren und Aufgaben schneller abarbeiten können. So können Sie Ihr Geschäft skalieren, eine bessere Erfahrung bieten und wachsen, ohne zusätzliche Ressourcen einstellen zu müssen."

Ergebnisse statt Technologie verkaufen

Craig Fulton von Evergreen beobachtet, dass der Wandel schon jetzt verändert, was Kunden von ihren IT-Dienstleistern erwarten. "Die Herausforderung, vor der wir meiner Ansicht nach alle im Channel stehen, ist die Frage, wie man sich zu einer ergebnisorientierten Methodik weiterentwickelt, bei der Kunden tatsächlich nach SLAs fragen statt danach, was die Verlängerung kostet", berichtete Fulton. "Das ist eine völlig andere Perspektive."

Damit einher gehe ein wachsender Wert von Spezialisierung, da sich immer mehr Kunden Partner wünschen, die nicht nur Technologie bei ihnen implementieren, sondern auch ihr Geschäft und die damit verbundenen Anforderungen und Herausforderungen verstehen. "Sie wollen nicht mehr einfach nur Technologie kaufen", erklärte er. "Sie wollen jemanden, der gemeinsam mit ihnen etwas entwickelt." Diese Idee der "Co-Kreation" könnte das nächste Kapitel des Channels mitprägen, ergänzte er. Um sich diese Chance zu erschließen, reiche es allerdings nicht mehr aus, den Kunden lediglich Produkte zu empfehlen. Stattdessen müssten die Partner sich intensiv mit ihnen zusammensetzen, die zentralen Geschäftsprobleme identifizieren, prüfen, wo KI helfen kann, und diese Initiativen dann mit konkreten Geschäftszielen verknüpfen.

Thrive-Manager Philipsen zufolge betrachtet der Hersteller KI unter zwei Gesichtspunkten: Welche Lösungen das Unternehmen von der Stange kaufen kann, um die eigene Effizienz zu verbessern, und welche es zu einer differenzierenden Fähigkeit weiterentwickeln kann. Thrive nutze KI zusammen mit seinen Entwicklungskapazitäten, um bessere Workflows zwischen den eigenen Teams und den Kunden zu schaffen, erläuterte er. "Das ist einer der Anwendungsfälle, weshalb Kunden bei uns kaufen", zeigte sich Philipsen überzeugt. "Es geht nicht nur darum, dass wir die Plattform haben. Sie ermöglicht uns Einblick in größere Kunden, in deren Service Desk und deren Rückstände. Wir haben Entwickler im Team und nutzen KI daher, um transparente Arbeitsströme in beide Richtungen zu entwickeln."

Zudem sieht er eine Chance darin, dass Kunden bereits mit KI experimentieren, bevor sie eine formale Strategie haben. "Dafür gibt es kein Playbook", sagte er. "Kunden kommen mit Ideen zu uns wie: ‚Wie kann Claude mir helfen?‘ Das ist nur ein Beispiel für einen Endanwender, der sich auf ein bestimmtes großes Sprachmodell festgelegt hat. Wir sollten das als Gelegenheit nutzen, uns weiterzubilden und zu verstehen, welche Modelle für uns den größten Nutzen haben." Dadurch würden Beratungsleistungen immer wichtiger, ergänzte er, weil Kunden und MSPs dadurch im Grunde gemeinsam lernen.

Keine KI-Experimente ohne Governance

Nucleus-Networks-CEO Jennifer Roy argumentierte, MSPs müssten zunächst eine stärkere operative Grundlage schaffen, bevor sie versuchen, anspruchsvolle KI-Angebote aufzubauen. Dabei verwies sie vor allem auf die Notwendigkeit einheitlicher Sicherheitsstandards über alle Kunden hinweg. Ohne diese Grundlage könnten KI-Implementierungen schwer zu sichern und zu steuern sein, mahnte sie. Zudem forderte sie MSPs auf, KI zunächst intern einzusetzen, bevor sie Kunden bitten, ihnen beim Einsatz der Technologie zu vertrauen. "Man muss sein eigenes Hundefutter essen oder seinen eigenen Champagner trinken, bevor man seine Kunden bitten kann, einem bei der Implementierung in ihr Geschäft zu vertrauen", forderte sie. "Die größte Chance liegt intern. Man muss anfangen, KI zu nutzen, sich damit vertraut machen, Schulungen absolvieren und Programme durchlaufen."

Das Kundengespräch sollte sich dann anschließend weg von der Technologie und hin zu Geschäftsergebnissen bewegen. "Es geht nicht um ein technologisches Ergebnis", stellte Roy klar. "Es geht um ein Geschäftsergebnis. Diese Gespräche zu führen, das Geschäft der Kunden zu verstehen und zu erkennen, wie KI ihr Geschäft wirklich optimieren kann – genau dort müssen Sie ansetzen."

Zur Frage, ob KI-Tools selbst entwickelt oder zugekauft werden sollten, empfahl Manny Rivelo, CEO von ConnectWise, MSPs sollten sich auf jene KI-Fähigkeiten konzentrieren, die für ihr Geschäft zentral sind. KI möge revolutionär sein, doch das bedeute nicht, dass jede KI-Funktion intern entwickelt werden müsse. "Wenn Sie MSP sind, geht es um Service Delivery, um diese Nähe, um den direkten Kontakt zum Endanwender", erläuterte Rivelo. "Wenn ich KI auf meinen Kern anwende, um mein Geschäft vollständig darüber zu differenzieren, wie ich meine Services erbringe, dann ist das ein sinnvoller Einsatz." Die besten KI-Investitionen sind seiner Ansicht nach deshalb jene, die ein konkretes Versprechen gegenüber den Kunden ermöglichen.

Vertrauen und Daten bestimmen die nächste Phase

Microsoft-Managerin Nina Harding sagte, KI sei längst über frühe Tests und Pilotprojekte hinausgewachsen und beginne nun, in Unternehmen grundlegende Veränderungen zu bewirken. Mit der beschleunigten Einführung werde für Partner und Kunden jedoch Vertrauen zur nächsten zentralen Frage. "In der heutigen KI-Welt ist es sehr einfach, dass jemand in einem Unternehmen seine Kreditkarte nimmt, sie durchzieht und plötzlich eine agentische Drittanbieterplattform in die Umgebung eingebracht hat, die auf Ihre Daten zugreift", konstatierte Harding. "Sie müssen deshalb mit der Sicherheitsgrundlage beginnen und Vertrauen aufbauen."

Rivelo warnte zudem, dass Datenabfluss bereits bei harmloser KI-Nutzung beginnen könne. Für MSPs entstehe daraus jedoch zugleich eine Chance – und Verantwortung –, zu Experten für KI-Governance, Sicherheit und Datenschutz zu werden.

Jennifer Anaya von Ingram Micro ist der Ansicht, der Channel sollte diesen Moment als mehr betrachten als nur einen weiteren Technologiezyklus. Auch die Distribution habe dadurch nun die Möglichkeit, neu zu denken, wie sie Partner unterstützt – indem sie Reibung reduziert, Kosten senkt und Ressourcen bereitstellt, die MSPs selbst nicht dauerhaft vorhalten können. "Bei KI geht es nicht so sehr um Technologie, sondern um einen Zeitpunkt, an dem wir wirklich groß denken sollten", so Anaya. "Der Channel befindet sich in einer absoluten Machtposition bei dem, was hier geschieht, weil Partnerschaften für diese Art von Lösungen so entscheidend sind."

Juan Mack stimmte dem Panel zu und bekräftigte, dass MSPs, die KI einführen wollen, zunächst prüfen sollten, wo die Technologie den größten Unterschied machen kann. "Es ist sehr wichtig zu verstehen, wo wir sie einsetzen wollen", bestätigte Mack, Technology and Business Operations Manager bei Matrix Integration, gegenüber CRN. "Wenn KI Ihnen helfen soll, sich bei den Services zu differenzieren, die Sie Ihren Kunden bereitstellen, sollten Sie sich darauf konzentrieren. Dann gibt es den Kontext … Ihren internen Code, Ihre internen Prozesse und die Frage, wie Sie KI darin einsetzen können."

Für Mack bedeutet das, dass MSPs KI nicht überstürzt zu einem kundenorientierten Angebot machen sollten. Stattdessen können sie damit beginnen, ihre eigenen Abläufe zu verbessern sowie jene Daten und Prozesse zu bereinigen, auf die KI angewiesen ist. "Sie müssen sicherstellen, dass Sie über eine saubere Grundlage verfügen, um KI auf Ihr Geschäft anwenden zu können", unterstrich er. "Ich denke, sie wird vielen MSPs helfen, sehr deutlich und schneller zu reifen."

Dieser Artikel erschien zuerst bei unserer Schwesterpublikation crn.com.

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