„Mein Computer ist sehr langsam.“ Früher bedeutete dieses Problem für User: Ticket im IT-Support aufmachen, Rückfrage stellen oder beantworten, Systemwerte prüfen, vielleicht ein Reboot des Computers durchführen und viele weitere mögliche Schritte.
Und heute? Heute könnte ein KI-Agent das Ticket aufnehmen, die CPU-Auslastung selbstständig analysieren, eine Speicherbereinigung einleiten und dem User eine Rückmeldung geben – alles, ohne dass Mitarbeitende des IT-Supports eingreifen mussten.
Willkommen in der Welt von Agentic AI im ITSM.
Diese neue Form künstlicher Intelligenz steht für mehr als nur Prozessautomatisierung. Agentic AI ist keine neue Oberfläche für alte Workflows. Sie ist der Schritt weg von regelbasiertem Reagieren hin zu systemgestütztem, situationsabhängigem und zukünftig vielleicht sogar proaktivem Handeln. Damit wird Service Management nicht nur schneller, sondern intelligenter, flexibler und in vielen Fällen menschlicher – weil Systeme verstehen, was gebraucht wird und selbstständig Lösungen erarbeiten können.
Automatisierung im ITSM ist nichts Neues. Viele Prozesse – von der Passwortzurücksetzung bis zur Ticketweiterleitung – laufen längst automatisch ab. Doch dabei handelt es sich in der Regel um regelbasierte Automatismen: „Wenn X, dann Y“. Was jedoch fehlt, ist Kontext. Die Fähigkeit, zwischen Fällen zu unterscheiden, zu lernen, Alternativen abzuwägen und im Zweifel den effizienteren Weg zu wählen.
Genau hier setzt Agentic AI an: Sie arbeitet nicht nach starren Regeln, sondern situationsbezogen. Der Agent versteht die Umgebung, bewertet Zusammenhänge und entscheidet auf Basis von Zielen, Daten und Erfahrung. Das erhöht nicht nur die Flexibilität der Antworten, sondern ist auch wesentlich schneller und kosteneffizienter einzurichten. So lassen sich mit KI-Agenten Prozesse automatisieren, deren workflow-basierte Automatisierung sich aufgrund des hohen Aufwandes nicht lohnen würde.
Bei der KI-Nutzung im Service lassen sich – ähnlich wie beim autonomen Fahren – mehrere Stufen der Autonomie erkennen:
1. KI-Assistenten helfen menschlichen Support-Mitarbeiter:innen bei der Bearbeitung von Anfragen, arbeiten aber noch nicht selbstständig: In diesem Fall unterstützen KI-Assistenten (nicht Agenten) Mitarbeitende bei der Umsetzung von Aufgaben und Behebung von Problemen. Sie fassen etwa Aufgaben mit Hilfe Generativer AI zusammen, schlagen Lösungen und Antworten vor oder recherchieren mögliche Lösungsansätze.
2. KI-Agenten lösen eingehende Aufgaben selbstständig: In diesem Fall meldet ein Anwender ein Problem, wie einen langsamen Computer oder erteilt eine Aufgabe, wie die Recherche eines neuen Computers. Die KI führt – unter Einbeziehung unterschiedlicher Datenquellen wie Wissensdatenbanken, Monitoring-Systeme oder dem Internet – selbstständig die Recherche der Lösungswege durch und behebt das Problem bzw. liefert die erwünschten Ergebnisse.
3. KI-Agenten erstellen und lösen Aufgaben selbständig: In diesen Fällen können die KI-Agenten selbstständig Systeme überwachen und erkennen ggf. Anomalien oder Fehler frühzeitig, priorisieren die Dringlichkeit und leiten die Behebung ein – ohne dass eine Anfrage gestellt wurde.
Nicht jede Form von Automatisierung ist automatisch ein Einsatzgebiet für Agentic AI – und nicht jede KI-basierte Funktion erfüllt die Anforderungen an einen KI-Agenten. Besonders geeignet sind Szenarien, in denen kontextbezogene Entscheidungen notwendig sind, mehrere Systeme miteinander verbunden werden müssen und ein selbstständiges Handeln der KI sinnvoll, nachvollziehbar und sicher möglich ist.
Ein Beispiel ist das Incident Management. Hier kann ein KI-Agent nicht nur erkannte Störungen automatisch klassifizieren, sondern auch Systemdaten analysieren, auf bekannte Muster zurückgreifen und eigenständig Maßnahmen initiieren – etwa das Neustarten eines Dienstes oder das Eskalieren eines Problems. Statt lediglich bei der Ticketvergabe zu helfen, wird der Agent damit zu einem Akteur im operativen Geschehen.
Eine Studie des Service Desk Institute aus 2024 hat bereits belegt, dass Unternehmen, die Generative AI im Rahmen agentisch agierender Incident-Management-Prozesse einsetzen, die Durchlaufzeiten um beeindruckende 75 % reduzieren konnten.
Auch im Bereich IT Security kann Agentic AI enorme Wirkung entfalten: Etwa, wenn eine verdächtige E-Mail erkannt, mit externen Datenbanken abgeglichen, klassifiziert und direkt in Quarantäne verschoben wird – inklusive automatisierter Rückmeldung an den User. Dabei übernimmt die KI nicht nur unterstützende Aufgaben, sondern entscheidet und handelt nach klar definierten Richtlinien.
Der Einsatz von Agentic AI verändert grundlegend, wie ein ITSM-Tool konzipiert und betrieben werden muss. Statt nur Workflows zu automatisieren, wird das Tool zum aktiven, lernenden Partner im Servicemanagement. Ob eine Plattform Agentic AI wirklich tragen kann, entscheidet sich dabei nicht an der Oberfläche – sondern tief in ihrer Architektur. Viele ITSM-Systeme, die heute mit „intelligenter Unterstützung“ werben, setzen auf nachträglich angefügte Funktionen: Chatbots, die einfachen Fragen beantworten, skriptbasierte Automationen oder nachträglich angebaute Funktionen auf Basis von GenAI. Doch diese Funktionen agieren isoliert – sie kennen weder Kontext noch Konsequenzen. Agentic AI hingegen benötigt direkten Zugriff auf operative Datenströme, muss Systemzustände kontinuierlich analysieren und mit Geschäftslogik wie Nutzerrollen, Freigabeprozessen oder Sicherheitsrichtlinien verknüpft sein. Nur wenn all das nahtlos zusammenarbeitet, kann ein Agent nicht nur erkennen, sondern auch wirksam entscheiden und handeln. Das ist keine kosmetische Erweiterung – das ist eine Plattformfrage.
Die Architektur einer modernen ITSM-Plattform mit Agentic AI muss modular, offen, sicher und hochgradig skalierbar sein. Das ist nur möglich, wenn die Software im Kern auf die Nutzung von Künstlicher Intelligenz eingerichtet ist. Der unkomplizierte (Cloud-)Betrieb, die nahtlose Integration in die Infrastruktur und eine starke Automatisierungs-Engine sind entscheidend für nachhaltigen Erfolg.
Technologieanbieter überschlagen sich aktuell mit Versprechen. Laut einer Studie von Gartner (2024) werden Unternehmen bis 2028 in 33% ihrer Softwareanwendungen Agentic AI integrieren. Doch nur wenige verfügen über Plattformen, die tatsächlich kontextbasiertes Handeln ermöglichen.
Das zeigt: Die Erwartung ist groß, aber die Umsetzung stockt. Gründe dafür sind häufig fehlende Klarheit über Einsatzbereiche, unstrukturierte Daten und zu komplexe Toollandschaften.
Deshalb lautet die Empfehlung: Unternehmen sollten daher mit kleinen, wirkungsvollen Use Cases starten. Diese "Quick Wins" schaffen Vertrauen und demonstrieren den Wert der Technologie. Die Einführung von Agentic AI muss kein Big-Bang-Projekt sein. Im Gegenteil:
Die KI-native Serviceware Plattform unterstützt diesen graduellen Ansatz durch modulare KI-Komponenten, die schrittweise aktiviert und konfiguriert werden können. KI-Agenten sind nahtlos in Workflows integriert, sodass die Konfiguration besonders flexibel und einfach ist. Dies minimiert Disruption und maximiert Akzeptanz.
Agentic AI ist längst keine ferne Zukunftsvision mehr – sie ist bereits Bestandteil moderner ITSM-Plattformen. Doch ob sie ihr Potenzial entfalten kann, hängt maßgeblich von der Systemarchitektur und dem methodischen Vorgehen ab.
Statt auf Schlagworte oder Trendversprechen zu setzen, lohnt sich ein genauer Blick auf die Fähigkeiten der Plattform: Welche Daten werden verarbeitet? Welche Entscheidungen trifft die KI – und wie nachvollziehbar sind sie? Welche Eingriffsmöglichkeiten bestehen?
Die Integration von Agentic AI in bestehende Enterprise Service Management Strukturen erfordert strategische Planung, aber die Ergebnisse rechtfertigen den Aufwand. Unternehmen, die diese Komplexitäten durchdacht navigieren, positionieren sich für nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in einer KI-getriebenen Wirtschaft.
Denn: Technologie ist kein Selbstzweck. Aber richtig eingesetzt, wird sie zur handelnden Instanz, zur Entlastung und zum echten Hebel für moderne, menschenzentrierte Services. Agentic AI im ITSM ist mehr als ein technologischer Trend – es ist die Zukunft intelligenter, autonomer IT-Services, die menschliche Expertise erweitern und Organisationen befähigen, ihre digitale Transformation zu beschleunigen.
Die Entscheidung liegt bei den handelnden Protagonisten – und sie beginnt mit einer klaren Frage: Soll eine ESM-Plattform nur verwalten oder wirklich mitarbeiten?
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