Künstliche Intelligenz verspricht, den IT-Betrieb zu revolutionieren – und tut dies bereits heute stetig. Der Hype ist groß, die Relevanz enorm und proportional zum Innovationstempo steigt die Sorge vieler Unternehmen und Personen, nicht Schritt halten zu können und zurückzufallen.
Nun verfügen Konzerne und große Unternehmen logischerweise eher über die Ressourcen, sich an technologische Innovationen – wie die aktuelle KI-Welle – zu adaptieren. Für kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) ist die Schwelle dagegen ungemein höher: Zwischen den Wünschen sowie den von Außen wahrgenommenen Ansprüchen und der faktischen Realität baut sich eine hohe Barriere auf.
Dieser Artikel untersucht auf Basis von aktuellen Umfragedaten, was für KMUs bei der KI-Nutzung realistisch – sowie was noch Wunschdenken ist – und gibt Handlungsempfehlungen für adäquate IT-Strategien. So entsteht im Gegensatz zur blanken KI-Euphorie ein realistisches Bild des Status quo.
Hintergrund: Der Druck erhöht sich
Entwicklungen nehmen in der digitalen Welt mitunter eine enorme Geschwindigkeit an. Es fällt schwer, keine Innovationen zu verpassen. War die digitale Transformation – in ihren verschiedenen Stufen und Ausprägungsformen – bereits einschneidend und insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen ein Kraftakt, hält die verspürte Notwendigkeit, großflächig KI einzusetzen, noch höhere Herausforderungen bereit.
Frappierend ist dabei die Budgetfrage: KMUs müssen hier mit Einschränkungen klarkommen und harte Prioritäten setzen, verspüren aber gleichzeitig den Druck, bei wichtigen Entwicklungen und Trends mitzugehen.
Zu verstehen, wo sie KI tatsächlich einsetzen – und wo sie dazu (noch) nicht imstande sind –, verschafft IT-Entscheidungsträgern die dringend benötigte Klarheit und durchbricht übertriebene KI-Marktbehauptungen.
Studie “The State of SMB ITSM for 2026”:
Pragmatismus herrscht vor
Unsere Studie “The State of SMB ITSM for 2026” zeigt, dass KMUs vor allem nach konkreten und risikoarmen Möglichkeiten suchen, um ihre IT-Produktivität zu steigern.
So geben 56 % an, dass sie benutzerfreundliche Künstliche Intelligenz und Automatisierung benötigen, um ihre ITSM-Praktiken zu verbessern. Die Lösungen sollen dabei intuitiv bedienbar sowie schnell einführbar sein und bereits nach kurzer Zeit echte Ergebnisse liefern.
Damit wird auch deutlich: KMUs nutzen KI in ihrer jeweiligen IT-Strategie weniger als disruptive Technologie (wie zum Beispiel durch KI-gestützte Virtual Agents), sondern betrachten sie viel mehr als eine Ergänzung beziehungsweise Optimierung bestehender Workflows.
Die wichtigsten Anwendungsfälle, um Prozesse im ITSM und ITAM (IT Asset Management) zu optimieren, sind dabei die folgenden:
- Asset-Tracking und Berichterstellung (35 % der Befragten)
- Automatisierung sich wiederholender Aufgaben (34 %)
- Analyse von Trends für die Entscheidungsfindung (33 %)
- kontinuierliche Verbesserung von Prozessen (32 %)
- IT-Vorfälle vorhersagen und verhindern (30 %)
Eher (noch) Evolution als die große Revolution
Hier zeigt sich eine pragmatische Sichtweise: KMUs sind mit KI danach bestrebt, Zeit zu sparen, einen besseren Überblick zu gewinnen und Fehler zu reduzieren. Es geht um die Optimierung bestehender Abläufe, eher um eine Evolution als um eine KI-gestützte Revolution in der IT.
Beispiele großer, internationaler Unternehmen zeigen dagegen durchaus radikale Szenarien, sodass der 1st-Level-Support in einigen Fällen beinahe komplett von GenAI-Features übernommen wird, wobei KI-Agenten Troubleshooting-Prozesse übernehmen.
Soweit muss es nicht gleich gehen, doch auch Chatbots für Endnutzer (24 %), Sentiment-Analysen (22 %) oder die Erstellung von Übersetzungen (16 %), welche eine eher disruptive Wirkung haben, spielen bei den Befragten eine tendenziell untergeordnete Rolle.
Das lässt darauf schließen, dass KMUs generative Künstliche Intelligenz aktuell noch nicht als großen Gamechanger, wenngleich aber als wichtigen Unterstützer für IT-Prozesse nutzen. Dabei kommt das KI-Potenzial durchaus zum Vorschein, entfaltet sich jedoch deutlich weniger als bei vielen größeren Unternehmen mit dem Status als „KI-Vorreiter”.
Hohe Relevanz, aber praktische Hindernisse
Bei alledem darf man die hohe Relevanz von KI – auch für kleine und mittlere Unternehmen – nicht unterschätzen. Denn dass diese in der KMU-IT erst fragmentiert und ergänzend zum Einsatz kommt, liegt mehr an praktischen Hürden als an mangelndem Willen.
So nennen 19 % der befragten Führungs- und IT-Fachkräfte Budgetbeschränkungen als größtes Hindernis für die Einführung generativer KI in den IT-Betrieb und 17 % heben den Mangel an internem Fachwissen hervor. Im Gegensatz zu solchen praktischen Hürden hält der Zweifel an Mehrwerten die Befragten kaum von der KI-Nutzung ab: Lediglich 6 % geben begrenzte Anwendungsfälle als größtes Hindernis an, nur 5 % sehen dieses in einem unklaren ROI und gar nur 3 % sehen keinen Bedarf an generativer KI.
Passend dazu sind 71 % der Befragten davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz im ITSM für den Erfolg wichtig ist und zu den fünf wichtigsten Prioritäten für 2026 gehört. Ebenso betrachten 30 % die Einführung von KI-Tools als wichtigste IT-Priorität in den kommenden zwölf Monaten.
Über den Report
„The State of SMB IT for 2026” basiert auf einer Online-Umfrage, die zwischen dem 14. März und dem 4. April 2025 im Auftrag von EasyVista und der OTRS AG durchgeführt wurde. Befragt wurden 1.051 Führungs- und IT-Fachkräfte aus Unternehmen mit 51 bis 1.000 Mitarbeitenden in Brasilien, Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Italien, Spanien, Ungarn, Portugal, Malaysia, Mexiko und den USA.
Lösungsstrategien
Die Studienergebnisse lassen auf vorsichtigen Optimismus, aber nicht auf blinde Begeisterung für die KI-Nutzung in der KMU-IT schließen. Die Befragten wissen genauso um das hohe Potenzial und den Nutzen von KI wie auch um die praktischen Limitierungen ihrer Unternehmen, die sich vor allem beim Budget und beim internen Know-how bemerkbar machen.
Das korreliert stark damit, dass KMUs das ITSM zwar überwiegend als einen strategischen Geschäftstreiber betrachten, aber sich dort vermehrt in frühen Reifestadien befinden und auf fragmentierte Tools sowie reaktive – anstatt auf moderne proaktive – Ansätze zurückgreifen.
Handlungsempfehlung #1: Schrittweises Vorgehen
Dies spricht deutlich dafür, dass kleine und mittlere Unternehmen die Zeichen der Zeit erkennen, sie eine großflächige Umstellung auf KI-gestützte Prozesse allerdings praktisch überfordert. Daraus folgt zwangsläufig ein Agieren in kleinen Schritten. So liegt ein realistisches und erfolgversprechendes Vorgehen in schrittweisen Verbesserungen – mit klar messbaren Vorteilen –, wie zunächst einige repetitive Aufgaben zu automatisieren, Reportings zu verbessern oder die Services für Endnutzer zu optimieren.
Handlungsempfehlung #2: Mut zur Lücke
Im Klartext: Die KI-Fülle und -Bandbreite ist überwältigend und lässt sich in ihrer ganzen Komplexität kaum erfassen. Ergo besteht das beste Vorgehen in einem As-much-as-you-can-Ansatz: Überall wo es möglich ist und klare Mehrwerte winken, sollten KMUs sich eingehend mit KI-Lösungen beschäftigen. Sie müssen dabei aber bewusst innerhalb fester Grenzen agieren, da ein umfassender Ansatz außer Reichweite liegt.
Daraus ergibt sich logischerweise die beobachtete Diskrepanz zwischen Bewusstsein und Umsetzung, aus welcher – als Kompromiss – der Ruf nach bezahlbaren, einfach zu integrierenden und individuell passenden KI-Lösungen folgt.
Somit zählt es, bei der KI-Nutzung klare Prioritäten zu setzen und Teams mit der richtigen Technologie – samt einschlägiger Schulungen – auszustatten. Der Fokus sollte dabei auf Tools liegen, die zu konkreten Zeitersparnissen führen, eine höhere Qualität begünstigen und auch einen strategischen Wert aufweisen.
Kurz gesagt: Kleine und mittlere müssen – und können – den KI-Hype nicht umfassend mitgehen. Ihre Herausforderung liegt darin, genau die KI-Lösungen zu identifizieren und zu implementieren, die für sie individuell den größten Nutzen versprechen.
Die KI-Services von OTRS
Da kleine und mittlere Unternehmen – wie wir gesehen haben – KI vor allem schrittweise, nutzen-basiert und pragmatisch implementieren, benötigen sie ein flexibles, skalierbares und kosten-beschränkendes Modell.
Ein solches finden sie in den OTRS KI-Services, die OTRS Nutzer flexibel auf Basis eines Credit-Systems (hier mehr Infos dazu) buchen können. Es stehen unter anderem eine intelligente Ticket-Klassifizierung, eine KI-gestützte Antwortgenerierung und ein einheitlicher Wissenszugang zur Verfügung.
Die Services – basierend auf einem Large Language Model (LLM) – sind auf einen hochwertigen Support, verbesserte Arbeitsabläufe und eine hohe Produktivität ausgelegt.
Fazit: Praktische Unterstützung statt Hype im Fokus
Mit dem verstärkten Aufkommen von Künstlicher Intelligenz (KI) in professionellen IT-Umgebungen erhöht sich der Druck auf kleine und mittlere Unternehmen (KMUs). Auf der einen Seite stehen der Hype und das Bedürfnis, auf der Höhe der Zeit zu sein, auf der anderen finanzielle, personelle und kompetenzbasierte Beschränkungen.
Für KMUs geht es zurzeit weniger um die große KI-Revolution als vielmehr um die größtmögliche praktische Unterstützung bestehender Abläufe und um Entlastung. Sind KMUs zum Beispiel häufig personell unterbesetzt, kann KI diese Lücke schließen. Dieser Pragmatismus bildet zurzeit die Realität ab. Das Streben nach „unbegrenzter KI-gestützter Performance” ist für KMUs dagegen ein Idealbild, dem sie (noch) nicht nachgehen können.
Ergo benötigen KMUs leicht zu implementierende Lösungen, die eine schnelle und unkomplizierte Unterstützung versprechen sowie für Mitarbeiter Entlastung und mehr Wertschöpfung schaffen.
