KI kann Wissensarbeit scheinbar ersetzen – und macht menschliche Expertise in genau diesem Moment zum wertvollsten Gut der Branche.
Jede Innovationswelle in der IT-Geschichte hat etwas verändert: Produkte, Plattformen, Liefermodelle. Keine hat das Geschäftsmodell dahinter wirklich angetastet. KI ist anders. Vor allem die Weiterentwicklung von generativer KI hin zu agentischer KI, also der Sprung von KI, die berät, zu KI, die handelt, bedeutet für Unternehmen völlig neue operative Anwendungsmöglichkeiten und damit Fragen zu Verantwortlichkeit, Governance und Vertrauen.
Die erste Welle mit Experimentierung, Proof of Concepts, internen Pilotprojekten ist vorbei. Was jetzt beginnt, ist die Umsetzungsphase. Und sie stellt andere Fragen: nicht ob KI funktioniert, sondern ob sie sich wirtschaftlich trägt. NetApp-CEO George Kurian formuliert es in einem Conference Call mit Wallstreet Analysten so: „AI is no longer a future aspiration. It’s a business imperative.“ Kunden realisieren dabei, dass vor KI erst Datenzugänglichkeit, Governance und Aufbereitung kommen müssen. Die Infrastruktur, nicht das Modell, ist der Engpass.
Antonio Neri, CEO von HPE, beschreibt dieselbe Verschiebung aus der Betriebsperspektive. Kunden fragen heute nicht mehr primär nach KI-Modellen, sondern nach den wirtschaftlichen Implikationen wie Infrastrukturkosten, Governance-Aufwand und operative Effizienz. Netzwerk, Storage und Hybrid-Cloud sind genauso strategisch wie die KI-Layer selbst. Für MSPs und MSSPs verschärft agentische KI diese Fragen noch weiter: Wer kontrolliert, was ein KI-Agent entscheidet? Wer trägt die Verantwortung? Wer orchestriert das? Das sind, wie es ein IT-Systemhaus-Manager formuliert, „die sehr großen Gesprächsthemen mit unseren Kunden.“ Und es sind Fragen, auf die kein Softwarehersteller eine vollständige Antwort liefert.
Der Channel wird vom Technologie-Marktplatz zum Talent-Marktplatz
Hier liegt die eigentliche Veränderung für den IT-Channel, und sie ist struktureller als alles, was vorher kam.
Jede frühere Innovationswelle wie zum Beispiel Client-Server, Cloud oder SaaS hat neue Produkte in den Channel gebracht. Die Geschäftsmodelle dahinter blieben erkennbar: Lizenzen weiterreichen, Projekte implementieren, Wartungsverträge abschließen. KI durchbricht dieses Muster, weil ihre Einführungsbarrieren keine technologischen mehr sind. Wer KI im Unternehmen einführt, scheitert nicht an der Rechenleistung, sondern an unzugänglichen Daten, nicht dokumentierten Prozessen, Governance-Lücken und fehlenden Sicherheitsrichtlinien. Die Komplexität liegt in der Organisation, nicht in der Technologie.
Daraus folgt eine Verschiebung in der Kaufentscheidung und die Chance für Channel-Partner, sich in der Wertschöpfungskette weiter nach oben zu bewegen. Kunden fragen nicht mehr: Wer hat das vollständigste Herstellerportfolio? Sie fragen: Wer hat die Menschen, die wissen, was damit anzufangen ist? KI-Architekten, Security-Spezialisten, Data Engineers und Transformationsberater sind die knappen Ressourcen. Die schärfsten Wettbewerber für Channel-Partner sind heute nicht andere Reseller und Lösungsanbieter, sondern Hyperscaler, Hersteller, Beratungshäuser und Enterprise-IT-Abteilungen.
Das ist der Marktplatztausch: von Technologie zu Talent. Die erfolgreichsten Partner der nächsten Jahre werden nicht jene mit den größten Herstellerportfolios sein, sondern jene, die erstklassige Teams mit KI-Expertise aufgebaut haben, die jedes Produkt erfolgreich machen können und die Kunden dabei unterstützen, KI sicher einzuführen, wirksam zu integrieren und konkrete Geschäftsergebnisse nachzuweisen.
Die Frage, die nicht delegierbar ist
Stefan Fritz benennt die operative Konsequenz präzise. Für jeden Eigentümer, der KI in seinem Unternehmen einführt, ergibt sich eine Prüffrage, die nicht delegierbar ist: Kann jemand, der die Sache nicht selbst gemacht hat, in vertretbarer Zeit feststellen, ob das Ergebnis stimmt?
Bei Dienstleistung und Wissensarbeit lautet die ehrliche Antwort fast immer nein. Und daraus folgt die Richtung. Der entscheidende Hebel liegt nicht im Einkauf von Modellen, sondern darin, die eigene Leistung in prüfbare Blöcke aufzuteilen. Das ist Prozessarbeit, nur diesmal nicht zwischen Menschen, sondern zwischen Menschen und Maschinen. Wer das kann, macht KI für Kunden operational. Wer es nicht kann, liefert Versprechen ohne Ergebnisse.
Genau das ist der Wettbewerbsvorteil, den KI nicht liefert: das Urteilsvermögen, die Erfahrung und die Architekturarbeit, die KI erst sinnvoll machen. Denn wenn KI autonomer wird und immer stärker in operative Workflows eingebunden ist, hängt der Erfolg weniger vom Zugang zu den fortschrittlichsten Modellen ab als von der Fähigkeit, diese wirksam zu steuern, abzusichern und in den Betrieb zu überführen.
In der Umsetzungsphase werden nicht die Gewinner sein, die am schnellsten das neueste Modell haben, sondern die, die wissen, was man damit anfängt.
Die Frage, die sich den Channel-Partnern stellt
Das KI-Zeitalter verändert die Rolle von IT-Partnern und treibt den Wandel vom reinen Technologieanbieter zum strategischen Know-how-Partner weiter voran. Die Herausforderung besteht darin, das eigene Geschäftsmodell anzupassen und neue Serviceangebote zu entwickeln, in denen KI-Expertise ihre volle Wirkung erzielen kann.