So erschließen sich MSPs den KI-Jackpot
Im Alltag der meisten MSPs ist KI noch immer eine große Unbekannte, die es durch viel Try-and-Error auszuloten gilt. Doch das kann sich lohnen. Wie einige Beispiele zeigen, kann KI den MSPs nicht nur völlig neue Chancen bieten, sondern sie auch im Kerngeschäft signifikant entlasten und damit wertvolle Ressourcen freisetzen.
MSP-Chefin Tanaz Choudhury wurde 2025 vor dem Gebäude ihres Unternehmens in Houston (Texas) überfallen. Während sie versuchte, den Mann abzuwehren, der mit all ihren Wertsachen entkam, prägte sie sich konkrete Details ein, etwa Marke, Modell und Kennzeichen des Autos, mit dem er ihr gefolgt war. Daraus entstand eine Idee. Anstatt den Vorfall einfach hinter sich zu lassen, begann sie gemeinsam mit ihrem Team mit der Entwicklung eines KI-Agenten, der der Polizei helfen soll, Verdächtige in Echtzeit zu verfolgen. Bei der Entwicklung arbeitet der MSP eng mit Strafverfolgungsbehörden und Ermittlern zusammen. Konkrete Details zur Umsetzung will Choudhury wegen der laufenden Arbeiten nicht nennen.
Was sie allerdings verrät, ist, dass es schon jetzt reges Interesse bei ihren Kunden aus dem Bereich der Strafverfolgung gibt. "Das ist tatsächlich ein sehr leistungsfähiges Werkzeug", führt Choudhury, Präsidentin und CEO von TanChes Global Management, gegenüber CRN aus. "Wir haben bereits gemeinsam mit Polizeichefs und anderen Strafverfolgungsorganisationen Ideen entwickelt. Mehrere Städte haben sich das angesehen und fanden es gut." Ziel sei es, gefährliche Verfolgungsjagden zu reduzieren und die öffentliche Sicherheit zu erhöhen, indem Beamte Verdächtige aus der Ferne überwachen können. "Die Polizeibeamten müssen keine Verfolgungsjagd aufnehmen", erklärt sie. "Sie können warten, bis diese Person irgendwo anhält. So sind weder Polizistenleben noch das Leben von Zivilisten in Gefahr."
In ähnlicher Weise berichten auch andere MSPs in der IT-Branche von ersten Erfolgen beim Einsatz von KI-Agenten für ihre Kunden und das eigene Geschäft. Im nächsten Schritt geht es nun zunehmend um die Monetarisierung. Manche setzen KI-Agenten intern ein, um Personalkosten zu senken und die betriebliche Effizienz zu steigern. Andere bündeln sie zu völlig neuen kundenorientierten Produkten und wiederkehrenden Einnahmequellen. Viele tun beides gleichzeitig. Und fast alle geben zu, dass sie noch dabei sind, es in Echtzeit herauszufinden.
"Wir wollen live gehen und damit Einnahmen erzielen"
Melvin Williams, CEO von M&N Communications mit Sitz in Blue Bell, Pennsylvania, entwickelt drei zentrale KI-Agenten: einen HR-Agenten, einen virtuellen Empfangsagenten und einen Onboarding-Agenten für Mitarbeiter. "Wir haben bei einem unserer besten Kunden nachgehakt und gesagt: ‚Hören Sie, genau daran arbeiten wir gerade beim Aufbau dieses Bots aus HR-Sicht. Möchten Sie Teil unseres Pilotprogramms sein?‘" Der Kunde bereitet nun die Kommerzialisierung dieser Systeme vor. "Wir wollen live gehen und damit Einnahmen erzielen", steckt Williams gegenüber CRN das Ziel ab.
Im Unterschied zu klassischen Software-Einführungen müssten MSPs jedoch erst lernen, wo bei Agenten Leitplanken nötig sind. "Wir werden erst eine Rechnung schreiben, wenn wir sichergestellt haben, dass alle nötigen Leitplanken vorhanden sind", bekräftigt er. "Der wichtigste Umsatztreiber im kommenden Quartal werden unserer Meinung nach Mikro-Zertifizierungen und KI-Schulungen sein."
Paul Vedder, Mitgründer und CEO von VXIT aus Florida, sieht es als eine Art Wette auf KI, dass sein Unternehmen eine Führungskraft eingestellt hat, deren einzige Aufgabe darin besteht, zu verstehen, wie KI-Agenten das Geschäft verändern werden. "Wir haben tatsächlich einen früheren Mitarbeiter zurückgeholt", berichtet Vedder gegenüber CRN. "Sein Job besteht buchstäblich darin herauszufinden, was KI für uns, für unsere Branche und für unsere Kunden tun wird." Dabei sei das eigene Haus stets der erste Testfall: "Wir wollen einfach sehen, was wir tun können, um unser eigenes Geschäft effizienter zu machen. Wir werden unsere eigenen Lösungen zuerst selbst einsetzen und intern aufbauen."
Diese "Internal-first"-Strategie wird unter MSPs immer üblicher, weil viele erst intern einen ROI nachweisen wollen, bevor sie KI-Agenten-Services an die Kunden verkaufen. Vedder beschreibt den Zweck von KI – in Anlehnung an den Film Interstellar – als eine Art Wurmloch, das Arbeitsabläufe "zum Einsturz bringen" werde, um repetitive Arbeit zu reduzieren und unnötige operative Schritte zu eliminieren. "Wenn man das Wurmloch kollabieren lässt, fällt die Distanz zwischen diesen Räumen weg", erläutert er. "Was wir als Branche, als IT-Leute, tun müssen, ist, uns die Workflows der Menschen genau anzusehen. Es gibt Workflows und es gibt Daten, und wir müssen diese Workflows mit KI verdichten. So können wir feststellen: ‚Hat uns das effizienter gemacht? Können wir das paketieren und dann an unsere Kunden weiterverkaufen?‘"
KI-Agenten als Mitarbeiter: Wenn der Agent die Agenten führt
Für andere MSPs funktionieren KI-Agenten bereits weniger wie Software-Tools und mehr wie digitale Mitarbeiter. "Wir haben Agenten für so gut wie alles", sagt etwa Sandy McGrath, Präsident des kanadischen Managed-Intelligence-Anbieters MIPGlobal. "Die Bandbreite der Bereiche, in denen wir Geld sparen, ist enorm. Wir entdecken Möglichkeiten, Geld zu verdienen oder Chancen zu verfolgen, für die wir früher weder Zeit noch Personal hatten." Seinen Ausführungen zufolge übernehmen interne Agenten bereits Aufgaben in der Kontenabstimmung, der Analyse des Service-Managements, in der Einsatzsteuerung sowie bei Assistenzaufgaben für Führungskräfte.
Als konkretes Beispiel nennt er den Buchhaltungsagenten seines Unternehmens. Dieser schaffe inzwischen nahezu das Arbeitspensum eines Vollzeitmitarbeiters bei der Kontenabstimmung und ermögliche es dem MSP damit, rund 50.000 Dollar pro Jahr an Personalkosten einzusparen. Auch der Service Desk verzeichne ähnliche Effekte: KI übernehme bereits einen Teil dessen, was normalerweise ein Service Manager erledigen müsse, und spare damit rund 30.000 Dollar pro Jahr. Die Einsatzsteuerung ist seinen Ausführungen zufolge sogar noch näher an der vollständigen Automatisierung. Dennoch soll und kann sie die Mitarbeiter nicht ersetzen. Zwar könnten KI-Agenten den Großteil der Arbeit übernehmen, dennoch halte das Unternehmen aus Gründen des Kundenerlebnisses weiterhin ganz bewusst menschliche Disponenten vor.
Der größere geschäftliche Effekt sei jedoch nicht das Sparen selbst, sondern die dadurch mögliche Skalierung. "Wir sparen wahrscheinlich Gehaltskosten im sechsstelligen Bereich oder mehr und schaffen die Kapazität, entsprechend mehr Umsatz zu machen", erklärt er gegenüber CRN. Das Unternehmen könne seine Größe bis zum Herbst potenziell verdoppeln, ohne zusätzliches Personal einzustellen, fügt er hinzu. Damit werde der wirtschaftliche Nutzen von KI-Agenten für Unternehmen zunehmend schwerer zu ignorieren. "Für 20 Dollar an Token-Kosten bekomme ich in 15 oder 20 Minuten etwas, das früher zwei Tage gedauert hätte", rechnet er vor.
Agentische Abteilungen und Leitungsfunktionen
Noch einen Schritt weiter geht Bill Campbell, CEO des in Waldorf, Maryland, ansässigen MSP Balancelogic. Er hat in den vergangenen sechs Monaten ein Netzwerk interner KI-Agenten aufgebaut, die wie Abteilungen innerhalb seines Unternehmens funktionieren. Die Agenten übernehmen Marketingprozesse, die Erstellung von Angeboten, SEO-Management, Vertriebsberichte, Compliance-Dokumentation und sogar Akquisitionsanalysen. "Ich habe so viele Agenten, dass ich ihnen Namen gebe", berichtet Campbell gegenüber CRN. "George ist mein Marketingmanager."
Laut Campbell fungiert George als führender KI-Agent, der ein Team weiterer Marketing-Agenten steuert. Einer erstellt Inhalte für soziale Medien, ein anderer verwaltet SEO, ein weiterer betreut E-Mail-Kampagnen und das Reporting. Der Social-Media-Agent erzeugt Blogbeiträge, LinkedIn-Inhalte und Kampagnentexte und bereitet alles vor der Veröffentlichung zur Prüfung auf. Der SEO-Agent führt wöchentliche Prüfungen auf den Websites des Unternehmens durch, kontrolliert SEO-Einstellungen, zieht Ranking-Daten, markiert Verbesserungsbedarf und kann SEO-Konfigurationen auf den Seiten automatisch aktualisieren. Anschließend sendet das System Campbell Berichte, die die wöchentliche Suchperformance vergleichen und aufzeigen, welche Strategien funktioniert haben und welche nicht.
Den größten Effizienzgewinn bringt laut Campbell jedoch der Agent zur Angebotserstellung, der mit seinem CRM und seinen Design-Plattformen integriert ist. Nach Gesprächen mit potenziellen Kunden erstellt der Agent auf Basis von Kundendaten, Vorlagen und individuellen Inhalten ein vollständig gebrandetes Angebot. "Ich muss nur sagen: ‚Erstelle ein Angebot für diesen Kunden für ein KI- und Automatisierungs-CRM-System‘", erläutert er. "Dann geht es in mein Grafiksystem, erstellt die Titelseite, und in zehn Minuten habe ich ein komplett individualisiertes Angebot. Früher dauerte es von der Erstellung bis zum Versand an den Kunden in der Regel vier Tage."
Und dieser Unterschied bleibt nicht unbemerkt. Als Beispiel nennt er eine Kundin, die von einem mit KI-Unterstützung erstellten Compliance-Sanierungsplan schwer beeindruckt war. "Sie sagte: 'In 20 Jahren im Staatsdienst und in der Zusammenarbeit mit allen möglichen Auftragnehmern habe ich in meiner gesamten Laufbahn noch nie ein so tiefgehendes und so schönes Angebot gesehen'", so Campbell. "Da dachte ich nur: Wow, das ist echte Bestätigung."
Sein Lieblingsagent sei jedoch der für seinen Beirat. Dieser Agent analysierte sogar eine mögliche MSP-Akquisition, prüfte Finanz- und Betriebsdaten und erstellte anschließend einen Empfehlungsbericht. "Ich habe ihm alle Finanzdaten und Informationen gegeben, und er sagte mir, ob das eine gute Akquisitionsentscheidung ist oder nicht … die Summe, die ich mir dadurch für einen Anwalt oder einen M&A-Berater gespart habe, war beeindruckend", sagte er. Der KI-Agent im Beirat schlug demnach sogar vor, Marketingdienstleistungen des agentischen Marketingteams an Kunden zu verkaufen. "Hier hat es funktioniert, jetzt bringen wir es dorthin", bestätigt er.
KI-Agenten für vertikale Branchen
Führungskräfte des in Houston ansässigen Unternehmens MRE Consulting wiederum sehen erste Erfolge mit Agenten in branchenspezifischen Vertikalen wie Öl und Gas. Shayon Mazumder, Leiter des Bereichs Managed IT Services bei MRE, führt dazu aus, der MSP habe bereits einen KI-Agenten entwickelt, der Energieunternehmen bei der Analyse geophysikalischer und telemetrischer Datensätze aus der Ölexploration unterstützt. Andere Agenten helfen bei Energieanalysen, Wartungsprozessen, Vertrags-Compliance, Rohstoffhandel und der Analyse von Bohrlochprotokollen. Ziel sei es, Unternehmen dabei zu helfen, jene Bohrlöcher zu identifizieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit rentabel Öl fördern.
MRE hat seine KI-Angebote sogar nach Upstream-, Midstream- und Downstream-Energieoperationen segmentiert. "Wir haben eine Landingpage rund um KI-Demos aufgebaut", erklärt Mazumder gegenüber CRN. "Es gibt KI für Bohrungswartung, KI für Landoperationen, P&L-spezifische Handelsplattformen, Vertrags-Compliance, Gasoptimierung und KI-Agenten für Ausschreibungen." Bei der Monetarisierung der Agenten setzt MRE auf Aufklärung, Demonstrationen und der Unterstützung der Kunden zu verstehen, was Agenten tatsächlich leisten können. "Was wir versuchen, ist, das Machbare sichtbar zu machen", fasst er zusammen.
Aus der Sicht von Brandon Sanford, Senior Consultant für Cloud Engineering und Architektur bei MRE, besteht die Arbeit mit Agenten zunehmend darin, KI-Systeme mit der Infrastruktur der Kunden, CRMs, Buchhaltungssystemen und APIs zu verbinden. "An diesem Punkt wachsen wir über [Microsoft] Copilot hinaus", zeigt er sich gegenüber CRN überzeugt. "Wir gehen in Foundry, erstellen Projekte und sind in der Lage, tatsächlich maßgeschneiderte Lösungen aufzubauen. Ab diesem Punkt funktioniert es eher wie ein Mitarbeiter."
Die KI als Krankenakte
Auch Choudhury von TanChes entwickelt branchenspezifische Agenten. Neben ihrer Arbeit mit Strafverfolgungsbehörden baut ihr MSP etwa auch Agenten für Kunden aus dem Gesundheitswesen, die die Aufnahmeprozesse, Zahlungsabwicklung, Erinnerungen, die Erkennung fehlender Dokumente und die Verfolgung des Fallstatus automatisieren. "Es deckt wirklich alles ab – vom ersten Anruf einer Person bis zur letzten Zahlung im Fall", berichtet sie. Der MSP monetarisiert die Plattform über Abonnements und Hosting: "Wir verkaufen das als Abonnement und hosten die Informationen in unserem Rechenzentrum."
Ein weiterer Agent fungiert als tragbares medizinisches Intelligenzprofil. "Es ist wie ein medizinischer Schatten für Sie", vergleicht sie. Der Agent speichert Allergien, Medikamente, Anweisungen zur Nicht-Reanimation (DNR) und medizinische Unterlagen, auf die Rettungskräfte in Notfällen potenziell zugreifen könnten. "Man sollte nicht jedes Mal wieder alle Operationen und die gesamte Krankengeschichte aufzählen müssen", findet Choudhury. "Wenn Ihr System das aufnimmt, müssen Sie das nie wieder tun."
Die Zukunft der agentischen Belegschaft
Eine der größten Veränderungen, die McGrath von MIPGlobal beobachtet, ist der Aufstieg KI-nativer Unternehmen, die zunächst Teams aus Agenten aufbauen, bevor sie Mitarbeiter einstellen. "Sie bauen zuerst alle KI-Plattformen und Services auf, damit alles läuft", beobachtet er. "Marketing-Agent, Buchhaltung, Dashboards, all diese Dinge. Bevor man überhaupt Frontline-Mitarbeiter einstellt, hat man bereits ein ganzes Team von Agenten." Kürzlich habe er ein Unternehmen getroffen, das mit nur drei Mitarbeitern arbeitet und dennoch ein Arbeitspensum bewältigt, das vor dem Aufkommen von KI-Agenten 40 bis 50 Personen erfordert hätte. "Ein Kunde sagte uns, dass sie zuerst alle KI-Plattformen und Services aufbauen", führ er an. "Und erst wenn sie tatsächlich Menschen brauchen, sind die zweite und dritte Einstellung menschlich – nicht die erste."
Genau auf dieses Prinzip setzt Williams von M&N beim Thema Schulung. "Es gibt eine Menge Shadow AI", konstatiert er. "Wir müssen sicherstellen, dass unsere Leute richtig geschult sind, welche KI-Lösung sie für ihre jeweilige Branche einsetzen sollten." Um dabei zu helfen, investiert M&N in den Aufbau von KI-Kompetenzen in der Belegschaft und in Zertifizierungen – etwas, das Williams als neue Einnahmequelle sieht. "Wir rechnen mit einem Umsatzanstieg von 30 Prozent, weil alles, was wir künftig tun werden, eine KI-Komponente haben wird." Die dadurch zu erwartenden Veränderungen sind groß. "Die großen Entlassungswellen haben bereits begonnen", fügt Williams hinzu. "Jetzt müssen wir sicherstellen, dass die Menschen die Fähigkeiten haben, um mit diesen neuen Bots zu arbeiten, die jede Minute und jeden Tag neu entstehen."
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