Person, die in einem modernen Büro an einem Schreibtisch an einem Laptop arbeitet; daneben liegen Unterlagen und ein Notizbuch, im Hintergrund arbeitet eine weitere Person.

Teams für Infrastructure and Operations (I&O) arbeiten seit Langem unter einem vertrauten Paradoxon: Je schneller das Unternehmen skaliert, desto größer wird der Druck, den I&O auffangen muss. Jede neue Anwendungsbereitstellung, jeder hinzugefügte Endpoint und jeder neu gestartete Cloud-Workload erzeugen mehr Komplexität, mehr Risiken und mehr Tickets.

Die traditionellen Antworten auf diesen Druck – mehr Personal, mehr Tools, mehr Skripte, mehr APIs – haben bestenfalls schrittweise Entlastung gebracht. Doch das zentrale strukturelle Problem, die zugrunde liegende Architektur reaktiver Betriebsabläufe, blieb hartnäckig bestehen. Bis jetzt.

Agentic AI erfindet diese Architektur vollständig neu.

KI in IT und Operations (I&O) hat die Phase des Unterstützens und Vorschlagens hinter sich gelassen. Autonome Agenten, die schlussfolgern, planen, ausführen und lernen können, sind heute bereits im Einsatz – und nicht nur Punkte auf einer künftigen Roadmap. Unternehmen, die Agentic AI gezielt einsetzen, verzeichnen bereits deutliche Vorteile. Unser Forschungsbericht zur KI-Reife 2026 zeigt, dass 57 % der IT-Organisationen Agentic AI für mehrere wichtige IT-Workflows nutzen; 17 % verlassen sich dabei auf umfassende End-to-End-Prozesse. Dieser Einsatz führt dazu, dass Lösungszeiten von Stunden auf Minuten verkürzt und Tausende manuelle Tickets pro Quartal vermieden werden.

Darüber hinaus berichteten 89 % der Unternehmen, die KI breit oder für geschäftskritische Bereiche skaliert haben, dass KI ihre Teams häufig dabei unterstützt, Probleme zu erkennen, bevor Endbenutzer sie überhaupt bemerken – gegenüber 43 % in der frühen Experimentierphase. Dieser Wandel verändert I&O von einer reaktiven hin zu einer proaktiven und intelligenten Ausrichtung.

Die verbleibende Frage lautet: Wie schnell kann Ihr Unternehmen den Übergang zur Implementierung von Agentic AI in Ihrer I&O-Umgebung im großen Maßstab vollziehen?

Mehr erfahren:IT mit Agentic AI transformieren: der Beginn eines beschleunigten, autonomen Service

Warum wir die Grenzen traditioneller Automatisierung erreicht haben

Um die Bedeutung von Agentic AI zu verstehen, lohnt sich ein Blick darauf, was davor kam – und warum es nie ausgereicht hat.

Traditionelle Automatisierung in I&O war enorm wertvoll. Runbooks kodifizierten institutionelles Wissen. Skripte standardisierten wiederkehrende Prozesse. Bots für Robotic Process Automation (RPA) übernehmen strukturierte, regelbasierte Workflows. Diese Tools reduzierten den manuellen Aufwand in Teilbereichen und ermöglichten Teams, mit gleicher Personalstärke mehr zu leisten. Doch sie waren stets grundsätzlich unflexibel – abhängig von expliziten Anweisungen, unfähig, sich an neue Situationen anzupassen, und nicht in der Lage, ohne menschliche Steuerung zu handeln.

Betrachten wir ein klassisches Szenario: Eine Patch-Bereitstellung schlägt um 2 Uhr morgens auf einer Teilmenge von Endpoints fehl. Eine regelbasierte Automatisierung könnte den Fehler protokollieren und ein Ticket erstellen. Ein komplexeres Skript könnte einen erneuten Versuch starten. Aber keines von beiden kann diagnostizieren, ob die Ursache in einer in Konflikt stehenden Anwendung, einem beschädigten Agenten, einem Problem mit der Netzwerksegmentierung oder einer Drift in der Richtlinienkonfiguration liegt. Keines kann seine Behebungsstrategie in Echtzeit anpassen. Keines kann Kontext an den Service Desk übermitteln, die CMDB aktualisieren oder basierend auf der Kritikalität der betroffenen Assets intelligent eskalieren. Ein menschlicher Engineer wird alarmiert. Der Kreislauf setzt sich fort.

Das ist die Grenze traditioneller Automatisierung: Sie führt Anweisungen aus, aber sie denkt nicht. Sie automatisiert Aufgaben, kann aber keine Ergebnisse orchestrieren. Und da Infrastrukturumgebungen exponentiell komplexer geworden sind – über On-Premises-, Multi-Cloud-, Edge- und Hybrid-Architekturen hinweg – ist die Lücke zwischen dem, was regelbasierte Automatisierung bewältigen kann, und dem, was I&O-Teams benötigen, zu einer Kluft geworden.

Agentic AI ist die Antwort, um diese Lücke zu schließen.

Was Agentic AI für I&O bedeutet

Agentic-AI-Systeme können eigenständig Ziele festlegen, Pläne zu deren Erreichung entwickeln, mehrstufige Aktionen über Tools und Systeme hinweg ausführen, Ergebnisse bewerten und ihren Ansatz anpassen – ohne dass bei jedem Schritt menschliches Eingreifen erforderlich ist. Im Gegensatz zu einem Chatbot, der eine Frage beantwortet, oder einem Skript, das einen vordefinierten Workflow ausführt, ist ein agentisches System zielorientiert und anpassungsfähig. Es arbeitet über den gesamten Lebenszyklus einer Aufgabe hinweg – von der Identifikation bis zur Lösung.

Im I&O-Kontext bedeutet dies, dass ein autonomer Agent das tun kann, wofür bisher entweder ein erfahrener Engineer oder eine komplexe, fragile Kette von Automatisierungsskripten erforderlich war: Signale aus unterschiedlichen Monitoring-Systemen korrelieren, die Ursache eines Vorfalls identifizieren, die geeignete Behebung ausführen, überprüfen, ob die Korrektur erfolgreich war, die relevanten Datensätze aktualisieren und den Vorgang abschließen – und das in der Zeit, die ein Mensch benötigen würde, um ein Ticket zu öffnen.

Der Wandel ist nicht nur operativ, sondern auch konzeptionell. Wir bewegen uns von einem Modell, in dem Menschen Aktionen initiieren und Automatisierung sie ausführt, hin zu einem Modell, in dem intelligente Agenten Aktionen starten, ausführen und verifizieren – während Menschen Aufsicht und Governance übernehmen. Für I&O-Verantwortliche ist dies keine Bedrohung für das Team. Es ist der größte Multiplikator, den Ihr Team je hatte.

Agentic AI unterstützt I&O im großen Maßstab

Die Service-Desk-Ticketwarteschlange ist das sichtbarste Symptom einer I&O-Funktion unter Druck. Passwortzurücksetzungen, Softwareinstallationen, Zugriffsbereitstellung, Fehlerbehebung bei Verbindungsproblemen – diese Anfragen mit hohem Volumen und geringer Komplexität beanspruchen einen großen Teil der Zeit von Analysten und treiben die Betriebskosten in die Höhe. Gleichzeitig sind sie für Mitarbeitende äußerst frustrierend, die eine Lösung sofort benötigen – nicht erst nach einem SLA-Fenster von 48 Stunden.

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Die Ticketwarteschlange als Engpass beseitigen

Agentic AI beseitigt die Warteschlange als Engpass. Stellen Sie sich einen dialogorientierten KI-Agenten vor, wie den Ivanti Neurons AI Self Service Agent, der nicht nur eine Antwort aus einer Wissensdatenbank abruft, sondern auch die Identität validiert, die Compliance-Richtlinie prüft, den Provisioning-Workflow ausführt, die Änderung im System of Record bestätigt und den Anfragenden benachrichtigt – alles innerhalb weniger Minuten. Das Ticket erreicht nie einen menschlichen Analysten. Die Zeit des Analysten wird für Arbeit frei, die menschliches Urteilsvermögen erfordert.

Stellen Sie sich nun vor, ein Analyst hätte mehr Zeit für komplexe Aufgaben. Ein digitaler Teamkollege auf Basis von Agentic AI arbeitet mit einem menschlichen Agenten zusammen, unterstützt mit proaktiven Erkenntnissen, berät zum besten Lösungsweg für das Problem und automatisiert mithilfe intelligenter Aktionen.

Unternehmen, die Agentic AI in ihrem Service Desk einsetzen, berichten durchweg von deutlichen Reduzierungen des Ticketvolumens – oft bereits im ersten Jahr der Bereitstellung und mit weiter zunehmender Wirkung, während das System reift und lernt. Das ist keine Automatisierung im traditionellen Sinne. Das ist intelligente Orchestrierung im großen Maßstab.

Proaktive Behebung, bevor Benutzer die Auswirkungen spüren

Die teuersten Vorfälle in I&O sind diejenigen, die hätten verhindert werden können. Festplattenkapazität, die erst bemerkt wurde, als sie 100 % erreichte. Abgelaufene Zertifikate, die erst verfolgt wurden, als Services ausfielen. Software-Schwachstellen, die erst gepatcht wurden, nachdem sie ausgenutzt worden waren. Diese Ausfälle waren im Rückblick fast immer vorhersehbar – die Signale waren vorhanden. Das Problem war, dass niemand alles jederzeit im Blick hatte.

Autonomous Endpoint Management mit Agentic AI überwacht kontinuierlich Telemetriedaten über Endpoints, Netzwerke, Anwendungen und Cloud-Infrastruktur hinweg. Die Agenten erkennen Anomalien, korrelieren schwache Signale und beginnen mit der Behebung, bevor ein Problem als Ausfall oder Sicherheitsvorfall sichtbar wird. Eine Festplatte, die sich der Kapazitätsgrenze nähert, wird erweitert. Ein bald ablaufendes Zertifikat wird erneuert. Ein anfälliger Endpoint wird während des nächsten Wartungsfensters gepatcht, bevor eine Ausnutzung zum Risiko wird.

Dieser Wandel von reaktiv zu proaktiv ist die wertvollste Fähigkeit, die Agentic AI für I&O bietet. Sie reduziert nicht nur die Kosten von Vorfällen – sie verhindert die Vorfälle, die Ausfallzeiten, die Geschäftsunterbrechungen und die Reputationsschäden, die damit einhergehen. Für I&O-Verantwortliche definiert dieser Wandel neu, wie operativer Erfolg aussieht. Der Maßstab verschiebt sich von der mittleren Lösungszeit – einer reaktiven Kennzahl – hin zur mittleren Vermeidungszeit: wie häufig Ihre Umgebung erkennt und korrigiert, bevor Auswirkungen auf das Geschäft entstehen.

Skalieren, ohne den Personalbestand zu skalieren

Enterprise-IT-Umgebungen wachsen schneller als IT-Budgets. Das Verhältnis von Endpoints zu Engineers vergrößert sich weiter. Cloud-Workloads vervielfachen sich. Sicherheitsanforderungen nehmen zu. In diesem Umfeld ist der traditionelle Hebel „mehr Personal einstellen“ weder finanziell tragfähig noch operativ ausreichend – der Arbeitsmarkt kann schlicht nicht die benötigte Anzahl qualifizierter Engineers bereitstellen.

Agentic AI definiert die Skalierungsgleichung neu. Ein autonomer Agent hat keine regulären Arbeitszeiten, keine Grenzen der kognitiven Bandbreite und keine Onboarding-Zeiten. Er kann Hunderte gleichzeitige Aufgaben über Tausende von Endpoints hinweg bearbeiten, ohne dass Leistung oder Qualität nachlassen. Wenn die Umgebung wächst, skaliert der Agent mit – nicht linear, sondern exponentiell. Ein gut konfigurierter autonomer Agent kann die Arbeitslast übernehmen, die zuvor auf mehrere Junior-Analysten verteilt war, und Senior Engineers dadurch Freiraum verschaffen, sich auf Architektur, Innovation und strategische Initiativen statt auf routinemäßige Behebung zu konzentrieren.

Es geht nicht darum, Menschen zu ersetzen. Es geht darum, sie in die Lage zu versetzen, auf dem Niveau zu arbeiten, das ihren Fähigkeiten entspricht.

Das System of Record als Grundlage für Erfolg

Der effektive Einsatz von Agentic AI erfordert mehr als eine leistungsfähige KI-Engine. Er erfordert eine vertrauenswürdige, umfassende Datengrundlage – und diese Grundlage ist Ihr in die Ivanti Neurons Foundation integriertes System of Record, das eine autoritative Datenquelle mit Geräteintelligenz, Schwachstellen und Exposures, Softwareinventar sowie Service-Management-Informationen enthält. Ein System of Record, das weiß, welche Assets existieren, wem sie gehören und ob sie compliant sind.

Ein System of Record im I&O-Kontext ist die autoritative Quelle der Wahrheit für Ihre IT-Umgebung: jedes Hardware- und Software-Asset, jede Konfiguration, jede Beziehung, jede Richtlinie, jede Änderung. Es ist die Intelligenzschicht, die es einem autonomen Agenten ermöglicht, Entscheidungen mit Vertrauen zu treffen. Ohne sie rät ein Agent, der in Ihrer Umgebung arbeitet. Mit ihr schlussfolgert er auf Basis von Fakten.

Das effektivste System of Record für Agentic AI in I&O führt mehrere kritische Elemente zusammen. Daten der Configuration Management Database (CMDB) müssen korrekt, aktuell und angereichert sein – nicht das veraltete, manuell aktualisierte Repository, das die meisten Unternehmen geerbt haben, sondern ein dynamisch gepflegter Datensatz Ihrer tatsächlichen Umgebung. IT Asset Management (ITAM) dient dazu, Assets von der Erstellung bis zur Ausmusterung zu verwalten und sicherzustellen, dass die Eigentümerschaft korrekt gepflegt wird.

Service-Management-Workflows müssen vollständig integriert sein, damit Agenten Tickets im Rahmen ihres Ausführungsablaufs erstellen, aktualisieren und lösen können. Identitäts- und Zugriffsdaten müssen zugänglich sein, damit Agenten richtlinienkonforme Entscheidungen zu Provisioning und Berechtigungen treffen können. Und Telemetrieströme aus Monitoring-, Schwachstellen- und Performance-Tools müssen in einen einheitlichen Kontext einfließen, den Agenten in Echtzeit abfragen können.

Wenn diese Elemente vorhanden sind, arbeiten autonome Agenten präzise. Sie wissen, welche Assets kritisch sind und welche nicht. Sie wissen, welche Änderungen eine Genehmigung erfordern und welche innerhalb definierter Automatisierungsgrenzen liegen. Sie kennen die Historie eines Assets – frühere Ausfälle, ausstehende Patches, installierte Software, aktive Schwachstellen – und wenden diesen Kontext auf jede Entscheidung an.

Unternehmen, die versuchen, Agentic AI ohne Investitionen in ihr System of Record einzusetzen, stellen in der Regel fest, dass ihre Agenten inkonsistente Ergebnisse liefern oder ständig menschliche Korrekturen erfordern. KI ist nur so intelligent wie die Daten, auf die sie zugreifen kann. Investitionen in Datenqualität und Integration sind keine Voraussetzung, die sich aufschieben lässt – sie bestimmen, ob Agentic AI transformativen Mehrwert oder nur marginale Verbesserungen liefert.

Geschäftlicher Mehrwert: über Effizienzkennzahlen hinaus

Die operativen Vorteile von Agentic AI in I&O sind bereits für sich genommen überzeugend. Schnellere Lösungszeiten. Geringere Ticketvolumen. Verkürzte mittlere Zeit bis zur Erkennung und Behebung. Das sind Kennzahlen, die bei I&O-Verantwortlichen Anklang finden und die Investition rein auf Basis von Kosteneffizienz rechtfertigen.

Doch der geschäftliche Mehrwert reicht weit über das Service-Desk-Dashboard hinaus.

Wenn I&O-Teams von reaktiver, repetitiver Arbeit befreit werden, können sie ihre Kapazitäten auf Initiativen ausrichten, die wettbewerbliche Differenzierung schaffen: die Anwendungsbereitstellung beschleunigen, die Sicherheitslage stärken, Programme zur digitalen Transformation ermöglichen und die resiliente, skalierbare Infrastruktur aufbauen, die das Unternehmen für Wachstum benötigt. Die I&O-Funktion entwickelt sich von einer Kostenstelle, die operatives Rauschen auffängt, zu einem strategischen Enabler, der Geschäftsergebnisse gestaltet.

Employee Experience ist eine häufig unterschätzte Dimension dieses Mehrwerts. Wenn Mitarbeitende sofortige, intelligente Antworten auf ihre Anfragen erhalten statt tagelang in Ticketwarteschlangen zu warten, steigt ihre Produktivität und ihre Frustration mit der IT sinkt. In einer Welt, in der Employee Experience ein Wettbewerbsfaktor für Talentgewinnung und -bindung ist, ist eine reibungslose, reaktionsschnelle IT-Funktion ein echter geschäftlicher Vermögenswert.

Agentic AI sorgt außerdem für eine spürbare Risikoreduzierung. In einer Umgebung, in der ein einzelner Ransomware-Vorfall Millionen an Ausfallzeiten und Behebungskosten verursachen kann und regulatorische Strafen für fehlende Sicherheits-Compliance zunehmen, bieten proaktives Schwachstellenmanagement und automatisierte Richtliniendurchsetzung eine quantifizierbare Risikominderung, die weit über die IT-Organisation hinaus auf Vorstandsebene und im CFO-Büro Resonanz findet.

Schließlich steigert Agentic AI ihren Wert im Laufe der Zeit. Jede Interaktion, jede Lösung, jede Eskalationsentscheidung generiert Daten, die die künftige Leistung des Agenten verbessern. Im Gegensatz zu statischer Automatisierung, die sich verschlechtert, wenn sich Umgebungen verändern, passen sich agentische Systeme an und verbessern sich – und liefern so wachsende Erträge auf die anfängliche Investition.

Der Weg nach vorn

Infrastruktur und Betrieb durchlaufen einen entscheidenden Wandel. Die Systeme, die wir heute überwachen, sind im Bereich der Enterprise IT komplexer, verteilter und geschäftskritischer als je zuvor. Die Anforderungen an I&O sind so hoch wie nie. Das herkömmliche Betriebsmodell, das auf reaktive manuelle Eingriffe und fragile regelbasierte Automatisierung setzt, hat jedoch sein maximales Potenzial erreicht.

Agentic AI bietet ein grundlegend besseres Modell: eines, in dem intelligente, autonome Agenten die umfangreiche, zeitkritische und zunehmend komplexe Arbeit des Infrastrukturmanagements übernehmen – kontinuierlich, präzise und im großen Maßstab –, während Ihre Engineers sich auf die strategische Arbeit konzentrieren, die Ihr Unternehmen wettbewerbsfähiger und resilienter macht.

Unternehmen, die heute in diese Fähigkeit investieren, verbessern nicht einfach nur ihren IT-Betrieb. Sie bauen eine I&O-Funktion auf, die den Anforderungen des nächsten Jahrzehnts der Enterprise-Technologie gewachsen ist. Wir sind überzeugt, dass dies der Standard ist, auf den jede I&O-Führungskraft hinarbeiten sollte – und dass Agentic AI das leistungsstärkste verfügbare Tool ist, um dorthin zu gelangen.

Erfahren Sie in Den Wandel zu Agentic AI im IT Service Management meistern, wie die Agentic-AI-Funktionen von Ivanti I&O-Teams dabei unterstützen, ihre Abläufe zu transformieren.