Autotask Live 2026 begann mit einer klaren Botschaft an MSPs und IT-Teams: KI verändert den IT-Betrieb, doch eine erfolgreiche Einführung hängt davon ab, dass die richtigen betrieblichen Grundlagen vorhanden sind.
Vernetzte Systeme, strukturierte Daten, standardisierte Dokumentation und einheitliche Prozesse sind die Voraussetzungen dafür, dass Automatisierung und KI einen echten Mehrwert schaffen können.
Die Veranstaltung fand im Vorfeld der Kaseya Connect 2026 statt und konzentrierte sich auf die Verringerung von Reibungsverlusten im Betrieb, die Verbesserung der Transparenz und den Aufbau skalierbarer IT-Abläufe.
Diese Zusammenfassung fasst die wichtigsten Themen und Erkenntnisse aus den einzelnen Sitzungen zusammen.
Das eigentliche Hindernis sind nicht die Werkzeuge – es ist die Fragmentierung
Stand des IT-Betriebs: Kevin Sequeira
Kevin Sequeira begann den Tag mit einer Herausforderung, die viele IT-Führungskräfte kennen. Teams haben nicht deshalb Schwierigkeiten, weil ihnen die Tools fehlen – sie haben Schwierigkeiten, weil ihre Tools nicht miteinander kommunizieren.
Diese Fragmentierung führt zu ständigen Ineffizienzen. Techniker verbringen Zeit damit, zwischen Systemen zu wechseln und Informationen manuell abzugleichen, anstatt Probleme zu lösen. Bei kritischen Vorfällen summieren sich diese Verzögerungen schnell.
Kevins Botschaft war klar: Ein PSA-System kann nicht länger nur als reines Erfassungssystem dienen. Es muss zu einer einheitlichen Datenebene werden, die Menschen, Prozesse und Systeme zu einer einzigen verlässlichen Informationsquelle verbindet, die Automatisierung und KI unterstützt.
Von Funktionen bis hin zu vernetzten Arbeitsabläufen
Produkt-Update zum IT-Betrieb: Alex D’Aquila und Thomas Griffith
Alex D’Aquila und Thomas Griffith erläuterten, wie sich die IT Operations Suite weiterentwickelt, um Reibungsverluste zu verringern und Arbeitsabläufe in der gesamten Servicebereitstellung zu vernetzen.
Ein besonderes Highlight war der„Digital Specialist for Ticket Triage“, unterstützt von Kaseya Intelligence, das die Klassifizierung, Weiterleitung und Lösungsgeschwindigkeit von Tickets verbessert. Über einzelne Funktionen hinaus lag der Fokus auf der Schaffung eines stärker vernetzten Systems, in dem Daten nahtlos zwischen PSA, Dokumentation und Berichterstattung fließen, um effizientere und skalierbare Abläufe zu ermöglichen.
Die 10 wichtigsten operativen Dashboards und Berichte, die jeder IT-Leiter braucht
Ein tiefer Einblick in das Dashboard: Natalie Mayo und Nicole LaFreniere
In dieser Sitzung betonten Natalie Mayo und Nicole LaFraniere, dass Daten (KPIs) allein noch keine Transparenz schaffen. Teams benötigen Dashboards, die rechtzeitig umsetzbare Erkenntnisse liefern, damit sie reagieren können.
Die Veranstaltung regte die Teams dazu an, sich nicht mehr nur auf nachlaufende Kennzahlen zu konzentrieren , sondern den Fokus auf Frühindikatoren wie den Zustand der SLAs, die Auslastung und die Lösung bei der ersten Anfrage zu legen, die betriebliche Probleme frühzeitig aufzeigen. Die vier Hauptschwerpunkte waren:
- Rentabilität: Welche Kunden sind wirklich rentabel, und welche verbrauchen still und leise mehr Ressourcen, als sie einbringen?
- Servicebereitstellung: Werden die SLAs durchweg eingehalten, und wo stauen sich die Tickets?
- Effizienz: Wie werden die Arbeitsstunden der Techniker tatsächlich genutzt, und wo liegen die Engpässe?
- Qualität: Wie oft werden Probleme bereits beim ersten Kontakt gelöst, und wie oft werden sie unnötigerweise eskaliert?
Das Ziel besteht nicht darin, mehr Daten zu erfassen, sondern die richtigen Daten in Echtzeit zu erfassen, damit die Teams proaktiv handeln können, anstatt nur zu reagieren.
Kundenbericht: Kobe Dudley
Der Kundenredner Kobe Dudley, Leiter des Bereichs Managed Services BECA, fasste die Diskussion über die KPIs mit einem einfachen Punkt zusammen:
„Nicht jeder Umsatz ist ein guter Umsatz.“
Mithilfe von Dashboards konnte sein Team Kunden identifizieren, die übermäßig viel Zeit der Techniker in Anspruch nahmen, Personalentscheidungen optimieren und betriebliche Probleme früher erkennen. Er wies zudem darauf hin, dass sichtbare Kennzahlen die Verantwortlichkeit und die Leistung der Techniker verbessern.
Entwicklung einer wiederverwendbaren Engine für IT-Bewertungen und Roadmaps
Technischer Einblick: Elise Rodriguez und Sofiia Alieinik
Elise Rodriguez und Sofiia Alieinik stellten einen strukturierten Ansatz vor, mit dem Bewertungen zu einem skalierbaren, wiederholbaren Prozess gemacht werden können.
Anstelle von einmaligen Berichten entwarfen sie eine Bewertungsplattform, die auf Kundensegmentierung, standardisierten Rahmenwerken und einem einheitlichen Rhythmus basiert und darauf ausgelegt ist, kontinuierliche Fortschritte zu erzielen.
Kundenbericht: Matthew Brouillard
Matthew Brouillard unterstrich die Botschaft der Sitzung mit einem einfachen Hinweis:
„Versuchen Sie nicht, alles abzudecken. Konzentrieren Sie sich auf die drei bis fünf Dinge, die für den Kunden am wichtigsten sind.“
Sein Team entwickelte ein dreistufiges Rahmenkonzept, das jedes Teammitglied umsetzen kann:
- Standardisieren Sie den Prozess: Ein strukturiertes, wiederholbares Rahmenkonzept sorgt für Einheitlichkeit, verkürzt die Vorbereitungszeit und macht die Bewertungen zu einer Aufgabe, die Ihr gesamtes Team – und nicht nur Ihre Leistungsträger – sicher und selbstbewusst durchführen kann.
- Auswählen statt alles abzudecken: Maßgeschneiderte Fragenkataloge, die auf den jeweiligen Kundentyp zugeschnitten sind, sorgen für relevante Gespräche und verhindern, dass Bewertungen zu generischen Abhakübungen verkommen.
- Auf Benutzerfreundlichkeit ausrichten: Durch Tagging und Kategorisierung werden statische Dokumente zu einem System, das in der Praxis funktioniert. Dies gewährleistet Konsistenz, hilft jüngeren Teammitgliedern zu erkennen, was sie einbeziehen müssen, und ermöglicht es Ihnen, schnell die richtigen Fragen für verschiedene Szenarien abzurufen.
Erfolge im Bereich der KI beginnen mit Struktur, nicht mit Hype
Technischer Tiefgang: Jose Anthony Quintero und Alonzo Zepeda
Jose Anthony Quintero und Alonzo Zepeda bekräftigten eine wichtige Botschaft: KI ist nur so effektiv wie die Struktur, auf der sie basiert.
Saubere Daten, einheitliche Prozesse und eine strukturierte Dokumentation sind unerlässlich, damit KI einen Mehrwert schaffen kann. Ohne diese Grundlage verstärkt KI Ineffizienzen, anstatt sie zu beheben. Die Schlussfolgerung war eindeutig: Unternehmen, die heute in die Datenreife investieren, sind am besten aufgestellt, um aussagekräftige KI-Ergebnisse zu erzielen.
Wie sich KI-Bereitschaft in der Praxis zeigt
Kunden-Kamingespräch: Chris Swecker und Jason Laporte
Bei der abschließenden Diskussionsrunde am Kamin wurden zwei Kunden auf die Bühne gebeten, um offen darüber zu sprechen, wie die Vorbereitung auf KI in ihren Unternehmen aussah. Beide standen vor derselben Herausforderung: Das Wachstum hatte zu operativem Chaos geführt. Die Lösung lag in einer klaren Struktur.
- Chris Swecker von Appalachia Technologies erläuterte, wie sein Team das Problem der Uneinheitlichkeit angegangen ist, indem es die am besten dokumentierten Kundenumgebungen als Maßstab heranzog. „Wir haben uns einige Kunden ausgesucht, bei denen wir wirklich gute Ergebnisse erzielen, und sie zum Goldstandard gemacht. So soll die Dokumentation aussehen; das ist der Detaillierungsgrad, den wir erwarten“, erklärte er. Die Standardisierung der Dokumentation verbesserte die Einarbeitung, machte das institutionelle Wissen zugänglich und verringerte die Abhängigkeit von individuellem Fachwissen.
- Jason Laporte von der Power Consulting Group beschrieb einen ähnlichen Wendepunkt in seinem Unternehmen. „Unser Wachstum wurde durch unsere mangelnde Skalierbarkeit gebremst. Nachdem wir die Art und Weise, wie wir Informationen dokumentieren und speichern, standardisiert hatten, konnten wir diese Engpässe beseitigen.“
Beide Redner betonten denselben Punkt. Das anfängliche Wachstum hängt oft vom „Stammeswissen“ einiger weniger Schlüsselpersonen ab, doch dieses Modell lässt sich nicht skalieren. Die Erfassung von Wissen in strukturierten, leicht zugänglichen Systemen schafft Widerstandsfähigkeit, ermöglicht es Teams, unabhängiger zu arbeiten, und fördert langfristiges Wachstum.
Die Grundlage ist die Strategie
Am Ende der Veranstaltung tauchte in jeder Sitzung immer wieder ein Gedanke auf: Die Grundlage ist wichtiger als die darauf aufbauenden Werkzeuge.
Ausgefeilte KI-Funktionen können fragmentierte Daten nicht ausgleichen. Ein leistungsstarkes Reporting-Dashboard nützt nichts, wenn die Teams nicht wissen, was sie mit den Zahlen anfangen sollen. Eine leistungsfähige Plattform kann uneinheitliche Prozesse nicht kompensieren. Die Teams, die echte Ergebnisse erzielen – durch KI, durch Automatisierung, durch bessere Kundenbeziehungen –, haben zuvor die Vorarbeit geleistet. Saubere Daten, standardisierte Prozesse und eine Dokumentation, auf die man sich verlassen kann.
Das ist das Fundament. Alles andere baut darauf auf.
Genau auf diesen Wandel hat Autotask Live 2026“ hingewiesen, und er sollte ernst genommen werden.
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