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Die aktuellen ITSM-Trends
Der Fokus verschiebt sich von der reinen Ticketbearbeitung hin zu intelligenten, proaktiven und geschäftsorientierten Serviceplattformen. Es geht nun weniger darum, lediglich bei Problemen, Incidents und Change-Prozessen effektiv einzuschreiten, als vielmehr ganzheitlich intelligente Service-Prozesse zu schaffen. Als kennzeichnend dafür erweist sich der Weg von der Reaktivität in die Proaktivität.
Insgesamt lassen sich fünf zentrale Entwicklungen ausmachen, die aktuell im ITSM dominieren:
- KI hat sich von einem Hype-Thema zu einer Schlüsselkomponente entwickelt. Dies geht so weit, dass agentische KI ganze Service-Prozesse automatisiert.
- Vermehrt zählt es weniger, ob Unternehmen KI implementieren, sondern wie genau dies vonstatten geht. Für durchdachte und saubere KI-Initiativen braucht es eine hohe Datenqualität und Governance.
- Anstatt nur reaktiv Tickets zu bearbeiten, werden Störungen mitunter proaktiv vermieden.
- Klassische ITSM-Metriken wie Service Level Agreements (SLAs) verlieren an Bedeutung. Stattdessen steht ein flexibler, zielorientierter Service, der sich nach der Experience sowie individuellen Bedürfnissen richtet, im Vordergrund.
- Vermehrt sind Plattformen für das ITSM, das ITOM, das ITAM oder auch die Cybersecurity miteinander integriert und verfügen über eine gemeinsame Datengrundlage.
Mitarbeitende erwarten IT-Services, die sich an ihre Bedürfnisse anpassen – nicht umgekehrt.
Im Folgenden gehen wir den wichtigsten Trends und Entwicklungen im ITSM jeweils separat und en détail auf den Grund.
1. KI und Automatisierungen für effizientere Workflows
KI und Automatisierungen per se gehören mittlerweile zu den Kern-Charakteristika im ITSM, das zeigt auch der Report “The Reality of ITSM in 2026” von EasyVista. So zählen 37 Prozent der Befragten die Automatisierung von IT-Workflows zu den Top 3 ihrer operativen Prioritäten, wohingegen nur 5 Prozent angeben, keine KI für das ITSM zu nutzen.
Höchst verbreitet sind unter anderem diese KI-Anwendungen:
- KI-Chatbots für den User-Support
- Automatisierung repetitiver Aufgaben
- kontinuierliche Verbesserung von Prozessen
Nun bilden aber die sogenannte Hyper-Automatisierung und der Einsatz agentischer KI ein Novum.
- Bei der Hyper-Automatisierung werden die KI, die Prozessautomatisierung, maschinelles Lernen sowie Entscheidungs-Engines miteinander kombiniert, um Abläufe ganzheitlich zu optimieren.
- Agentische KI bedeutet dagegen eine KI-Anwendung, die autonom als Agent fungiert, differenzierte Anfragen verstehen kann und dazu in der Lage ist, in Echtzeit Entscheidungen zu treffen.
Somit entwickelt sich der Service Desk zunehmend von einer reaktiven Funktion hin zu autonomen Services. Gartner geht davon aus, dass autonome Workflows zu den wichtigsten Veränderungen im ITSM gehören werden.
Für die Hyper-Automatisierung und agentische KI gibt es unter anderem diese Beispiele:
- die automatische Klassifizierung von Tickets
- das Routing und die Priorisierung von Tickets
- die Orchestrierung von Workflows über mehrere Systeme hinweg
- sich selbst behebende Standardprobleme
- prädiktive Analysen
Bis zum Jahr 2028 wird 33 Prozent der Unternehmenssoftware agentische KI enthalten, so die Prognose von Gartner. Das Marktforschungsunternehmen zählt sie zu den “Top Technology Trends 2026”.
Bei den unterschiedlichen KI-Anwendungsfällen im ITSM gibt es aktuell insbesondere in Europa noch einiges an Nachholbedarf. Sprich: Die Realität stimmt noch nicht mit dem Potenzial von KI überein, sodass es viel Spielraum für Verbesserungen gibt.
Die folgende Grafik zeigt die Zufriedenheit nach ITSM-KI-Anwendungen in Europa im Vergleich zum globalen Durchschnitt.
2. KI-Reife und Governance
Dieser Bereich schließt an den vorherigen an, er ist seine Erfolgsvoraussetzung und entfaltet ob der Bedeutung von sauberen Daten und funktionalen Prozessen für die KI-Implementierung eine erhebliche Relevanz.
So fragen sich viele Unternehmen heutzutage weniger, ob sie überhaupt KI für das ITSM einsetzen sollen, sondern wie sie dies sicher und kontrolliert tun können. Da unter anderem die Datenbasis und Compliance eine enorme Bedeutung erfahren, investieren zahlreiche Organisationen eher in die Governance, anstatt schlicht möglichst viele KI-Funktionen einzuführen.
Wichtige Erfolgsvoraussetzungen liegen in der Datenqualität, der Configuration Management Database (CMDB) und Confidence Scores für die KI-Implementierung. Ebenso sollten immer Menschen die Arbeit der KI kontrollieren und bei Bedarf nachjustieren.
Im Gegensatz zu den vorherrschenden Denkweisen halten weniger Halluzinationen als vielmehr operative und organisatorische Gründe Unternehmen von einer erfolgreichen KI-Nutzung zurück.
Vor allem folgende Probleme treten auf:
- mangelnde Gewährleistung des Datenschutzes
- Sicherheitsbedenken
- herausfordernde Integration mit bestehenden Systemen
- zu wenig KI-spezifische Expertise
Dies alles weist der EasyVista-Report “The Reality of ITSM in 2026” klar aus. Daraus folgt, dass die größten Hindernisse nicht etwa in der KI selbst, sondern in der Realität der Unternehmen liegen.
Ganz entscheidend dabei: Die Datenqualität muss stimmen, was sich nur anhand organisierter Strukturen und Prozesse bewerkstelligen lässt.
3. Enterprise Service Management (ESM) gewinnt an Momentum
Bereits seit einigen Jahren sprechen ITSM-Anbieter vermehrt von Enterprise Service Management (ESM), was bedeutet, dass man sich stärker auf das Service Management auf Unternehmensebene anstatt nur im IT-Bereich konzentriert.
Was bislang vor allem die erdachte Anwendungsart der Anbieter war, wird nun zunehmend zur Realität und zum Trend. Viele Unternehmen erkennen, dass es Sinn ergibt, ITSM-Prinzipien auch für Bereiche wie HR, den Kundenservice oder das Facility Management anzuwenden und konsolidieren zuvor getrennte Lösungen nun auf einer zentralen Service-Management-Plattform.
4. Proaktivität hält vermehrt Einzug
Proaktivität ist oft ein Buzzword, ein Ziel und eine Wunschvorstellung. Doch im ITSM wird sie mehr und mehr zur Realität. Man wartet nicht mehr nur, bis Nutzer von Problemen berichten. Stattdessen erkennen moderne Plattformen diese zunehmend selbst, bevor Anwender sie überhaupt bemerken und melden.
Als entscheidend dafür erweisen sich unter anderem prädiktive Analysen, die Erzeugung von Korrelationen zwischen Ereignissen oder ein konsequentes Monitoring der IT-Infrastruktur. So kommt es zu einem geringen Ticketvolumen sowie zu weniger Ausfallzeiten.
5. Employee Experience wird zur zentralen Kennzahl
Klassischerweise bestimmen Service Level Agreements (SLAs) die Verhältnisse zwischen Servicenehmer und Servicegeber. Dort sehen sich zum Beispiel bestimmte Betriebs- und Lösungszeiten garantiert. Werden SLAs eingehalten – wie es im Service-Fall oft durch das Schließen eines Tickets signalisiert wird –, passt formal alles.
Trotzdem kann es sein, dass der geleistete Service den betroffenen Mitarbeitenden nicht zufriedengestellt hat, da zum Beispiel die erbrachte Lösung zu knapp war oder Teilaspekte des Problems ausgeklammert hat. Somit verlassen sich Unternehmen nicht mehr ausschließlich auf SLAs und führen XLAs (Experience Level Agreements) als Ergänzung beziehungsweise Alternative ein. Ohnehin gewinnen Zufriedenheitswerte und Sentiment-Analysen, welche KI-gestützt die Stimmung der Servicenehmer ermitteln, an Bedeutung.
Kurzum: Das Erleben rückt stärker ins Zentrum, da es die Realität treffend beschreibt.
6. Cybersecurity entwickelt sich zum festen ITSM-Bestandteil
Service Management und die Sicherheitsstrategie verschmelzen immer stärker miteinander. Laut dem EasyVista-Report “The Reality of ITSM in 2026” räumen 46 Prozent der befragten Unternehmen der Verbesserung der IT-Sicherheit die höchste Priorität ein. Ebenso sehen 39 Prozent in Sicherheits- und Compliance-Anforderungen das größte Hindernis für effiziente IT-Services.
Nun entsteht mehr Sicherheit vor allem durch miteinander integrierte Tools und eine enge Verzahnung von ITSM und der Cybersecurity. So zeigt der aktuelle Trend eine Konsolidierung von, statt eine Entwicklung hin zu mehr Tools. Diese enge Verzahnung von Cybersecurity und ITSM ist zum Beispiel in der Cyber-Defense-Lösung STORM von OTRS verwirklicht.
Aktuell reduzieren zahlreiche Unternehmen ihre Tool-Landschaft, berichten von einem hohen Verwaltungsaufwand durch zu viele Tools oder leiden darunter, dass sie durch zahlreiche gleichzeitig genutzte Tools zu langsam auf Incidents reagieren können.
Die herausragende Stellung der Cybersecurity zeigen auch die aktuellen Top-Prioritäten europäischer IT-Teams:
Im Gegensatz zur allgemeinen Wahrnehmung erfährt die IT-Sicherheit also eine noch höhere Bedeutung als die Einführung von KI-Tools und Automatisierungen.
Die Zukunft des ITSM
Über die Zukunft lassen sich keine verlässlichen Aussagen treffen. Es ist jedoch davon auszugehen, dass der Begriff ITSM an Bedeutung verlieren wird und verwandte Begrifflichkeiten wie die bereits thematisierten ESM und SXP oder auch Service Operations vermehrt an dessen Stelle treten werden.
Damit gehen der Wandel zu unternehmensweiten Anwendungen, ein Umdenken hin zu Erlebnis-Faktoren und eine fortschrittliche Implementierung von KI und von Automatisierungen einher. Es verlangt nach Plattformen, die den Service-Betrieb intelligent verwalten, kontinuierlich optimieren und auf die Geschäftsziele ausrichten.
Insgesamt wird sich die Bedeutung des Menschen in Service-Management-Prozessen deutlich verschieben. Auf Servicegeber-Seite ist mit einer Abkehr von menschen-geführten Prozessen hin zu weitreichenden Automatisierungen und dem verstärkten Einsatz von KI-Agenten zu rechnen. Für die Servicenehmer werden dagegen menschenzentrierte Erfahrungen in den Vordergrund gestellt. Interaktionen müssen in Zukunft mehr als bloße Tickets, sondern wichtige Kontaktpunkte für die Experience sein. Sprich: Die Zufriedenheit der Nutzer steht über allem.
Mögliche Leitprinzipien eines ITSM der nächsten Generation
Aus den hier genannten Entwicklungen lassen sich einige Prinzipien ableiten, die für das ITSM beziehungsweise für Service-Prozesse im Allgemeinen höchstwahrscheinlich kennzeichnend sein werden:
- Autonom statt rein automatisiert: Systeme führen nicht nur Regeln aus, sondern treffen innerhalb zuvor definierter Grenzen selbstständig Entscheidungen.
- Geschäfts- statt Technologie-zentriert: Prioritäten orientieren sich vermehrt an der geschäftlichen Wirkung und am Nutzer-Erlebnis, statt – wie zuvor oft üblich – zunächst von der Technologie als dem wichtigsten Treiber auszugehen.
- Plattform-Fixierung: ITSM wird zukünftig zu einem Instrument, das die IT, die Sicherheit und Compliance sowie weitere Fachbereiche auf einer Plattform samt gemeinsamer Daten- und Prozessbasis vereint.
- Kontinuierliche Verbesserung: KI nutzt Daten aus dem laufenden Betrieb, um Prozesse fortlaufend zu optimieren.
Die wichtigsten Tendenzen im Einzelnen
Von der übergeordneten Ebene zu den Details: Für die Zukunft des ITSM zeichnen sich einige spannende Tendenzen ab, die sich im Folgenden dargestellt sehen.
Ein autonomes Service Management
Zum Einen wird das Service Management deutlich autonomer, was bedeutet, dass KI-gestützte Systeme selbstständig Standard-Entscheidungen treffen und Mitarbeitende bei ihren Tätigkeiten umfänglich unterstützen. Das reicht von der automatischen Behebung von (bekannten) Störungen und der Umsetzung von Standard-Changes, über die selbstständige Priorisierung von Incidents bis hin zur Skalierung von Cloud-Ressourcen. Der Mensch bleibt wichtig, aber zunehmend zur Kontrolle, Governance und Steuerung.
Zusammenarbeit multipler KI-Agenten
KI sukzessive und für einzelne spezialisierte Aufgaben einzuführen, ist ein sinnvoller Ansatz für den Beginn. Sind aber erst einmal genügend KI-Funktionen und -Agenten im Einsatz, wird in Zukunft die Herausforderung daraus bestehen, diese zu einer produktiven Zusammenarbeit zu bringen. Zum Beispiel könnten ein Incident-, ein Change- und ein Knowledge-Agent miteinander interagieren, um Workflows schnell, umfassend und lückenlos abzuschließen. Nach diesem Prinzip werden ITSM-Plattformen zu Multi-Agenten-Systemen; KI ist nicht länger nur Unterstützer, sondern spannt ein dichtes Netz um das gesamte System.
Deutlich weniger IT-Tickets
Eben aufgrund dieser tiefgreifenden Automatisierungen wird das typische ticket-basierte Arbeiten an Bedeutung verlieren, auch wenn dies nicht das Ende der IT-Tickets bedeuten muss. Allerdings wird so viel von selbst erkannt, automatisch gelöst und im Hintergrund verarbeitet werden, dass Nutzer eklatant weniger Tickets aufmachen müssen.
Durch KI gesteuerte Optimierungen
Dass KI etwas optimiert, erscheint zunächst nicht sonderlich neu. Das Innovative daran liegt im Ausgangspunkt: Bislang haben Menschen die kontinuierliche Optimierung im ITSM vorangetragen und KI lediglich zur Unterstützung herangezogen. Zukünftig könnte KI selbstständig Workflows optimieren, Genehmigungsverfahren verbessern und von selbst Wissensartikel erstellen. Die Tendenz geht zu einem sich selbst optimierenden ITSM-System.
Business Value als höchste Maxime
Parallel dazu werden im ITSM bereits seit geraumer Zeit (rein) technische Parameter durch mehr business-orientierte Betrachtungsweisen abgelöst. Dies wird sich in Zukunft verstärken und noch klarer zu einer Geschäftsorientierung gehen. So ist es nur logisch, dass beispielsweise Ausfall- und Lösungszeiten weniger wichtig sind als die mit Ausfällen verbundenen Umsatzrisiken, Verluste durch stillstehende Produktionsprozesse oder Reputationsschäden.
Digitale Abbildungen/Testumgebungen
Ferner fällt es immer leichter, umfassende digitale Abbildungen der bestehenden IT-Landschaft herzustellen. Der zentrale Vorteil eines solchen “digitalen Zwillings” (Digital Twin) liegt darin, dass sich geplante Änderungen realistisch simulieren lassen, bevor es an die eigentliche Umsetzung geht. So sinken die Risiken erheblich; neue Prozesse sind bereits ausgereift, bevor sie live gehen.
Unabhängigkeit von Portalen
Bislang herrschte im ITSM eine recht starke Fixierung auf Service-Portale. Nutzer schätzen aber zunehmend eine hohe Flexibilität und sind auf diese aufgrund zahlreicher paralleler Aufgaben und Anwendungen oft sogar angewiesen. So könnten Service-Leistungen zukünftig noch viel stärker dort erbracht werden, wo sich die Nutzer befinden, beispielsweise direkt über Plattformen wie Slack oder Microsoft Teams.
Fazit: ITSM im tiefgreifenden Wandel
Das einzig Stetige ist der Wandel, im ITSM trifft dies auf besondere Weise zu. KI hält wie in vielen anderen Bereichen Einzug, findet hier allerdings einen hervorragenden Nährboden: Die starke Strukturierung und Fixierung auf Best Practices vertragen sich wunderbar mit Automatisierungen und KI-Initiativen. Parallel dazu kommen weitere starke Tendenzen wie der Fokus auf Experience-Faktoren, der Trend zu umfassenden Plattformen und proaktive statt reaktive Services hinzu.
Dabei gehen die Veränderungen so weit, dass selbst die Bezeichnung ITSM nicht mehr als gegeben erscheint. Der Begriff Enterprise Service Management (ESM) findet nun auch in der Breite immer mehr Anklang und spiegelt die Fixierung auf unternehmensweite Services wider. Da ebenso die Nutzer-Erfahrung an Bedeutung gewinnt, ist auch immer häufiger von Service Experience Plattformen (SXP) die Rede.
Für die Zukunft ist davon auszugehen, dass sich viele der zu beobachtenden Tendenzen noch verstärken werden. So wird voraussichtlich statt vereinzelter KI-Anwendungen ein breites Netzwerk an KI-Agenten vorherrschen, das vermehrt autonom agiert. Auch werden die zentralen Kennzahlen stärker von geschäftlichen Aspekten herrühren.
Das ITSM der Zukunft wird voraussichtlich von Begriff wie “Experience”, “Enterprise” und von verstärkt autonom agierenden KI-Agenten geprägt sein. Folgendes Wortkonstrukt könnte es zumindest in Teilen auf den Punkt bringen: auf agentische KI gestützte Enterprise Service Experience Plattform.