Unternehmen investierten in den vergangenen Jahren massiv in ihre digitale Transformation: Sie haben die Cloud-Nutzung vorangetrieben, neue Service-Management-Plattformen eingeführt, Automatisierungsinitiativen gestartet und zuletzt verstärkt Künstliche Intelligenz eingeführt.
Das Investitionstempo in Digitalität hält weiter an: Analystenhaus Gartner prognostiziert für 2026 weltweite IT-Ausgaben von 6,37 Billionen US-Dollar, wovon mehr als 1,46 Billionen US-Dollar auf Software entfallen sollen. Ein Nebeneffekt der zunehmenden digitalen Arbeitsplätze: Für Organisationen steigen insbesondere die Softwarekosten pro Anwender kontinuierlich. Parallel bleiben zentrale Kennzahlen im Service Management - wie die Lösungsquote beim Erstkontakt - weitgehend unverändert, und auch die Akzeptanz von Self-Service-Angeboten entwickelt sich scheinbar langsamer als erhofft.
Kurz gesagt: ein Innovationsparadox. Unternehmen investieren mehr denn je in digitale Servicelösungen – ohne dass sich dies automatisch in einer vergleichbaren Steigerung von Produktivität oder Servicequalität niederschlägt. Damit stellt sich eine zentrale Frage: Wenn mehr Technologie zur Verfügung steht als jemals zuvor, warum kämpfen Service-Teams weiterhin mit fragmentierten Prozessen, wachsender Komplexität und steigenden operativen Aufwänden?
Die Ursache liegt offensichtlich nicht allein in fehlenden Investitionen. Vielmehr versuchen viele Unternehmen, aktuelle Herausforderungen mit einem Betriebsmodell zu bewältigen, das den Anforderungen moderner digitaler Umgebungen nicht mehr gerecht wird. Mit jeder neuen Anwendung wächst die Komplexität – oft schneller als die Fähigkeit, sie zu steuern.
Warum fragmentierte IT-Landschaften zur Produktivitätsherausforderung werden
Über Jahre hinweg wurden neue Tools, Workflows und Plattformen eingeführt, um konkrete Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Jede einzelne Investition mag ihren Nutzen gebracht haben. Doch in Summe entstanden häufig fragmentierte Betriebslandschaften, in denen Services, Assets, Endgeräte, Software und Prozesse über unterschiedliche Systeme hinweg verwaltet werden.
Mit zunehmender Komplexität sinkt die Transparenz, wodurch gleichzeitig Automatisierung schwerer skalierbar wird. Dies führt dazu, dass Teams tendenziell mehr Zeit damit verbringen, Informationen zusammenzuführen, Systeme miteinander zu verbinden und Abstimmungen über systemisch oder organisatorische Grenzen hinweg zu koordinieren.
Auch KI stößt hier an digitale Grenzen. Denn intelligente Systeme können nur dann wirksam agieren, wenn ihnen die notwendigen Informationen in einem zusammenhängenden Kontext zur Verfügung stehen. Sind relevante Daten über unterschiedliche Systeme verteilt, bleiben Potenziale ungenutzt oder Output unvollständig und möglicherweise inkorrekt. Service-Teams müssen weiterhin manuell eingreifen, Daten zusammenführen und Entscheidungen treffen.
Genau an diesem Punkt gewinnt die Idee einer integrierten Plattform an Bedeutung – nicht als weitere Technologieebene, sondern als Möglichkeit, Services, Assets, Endgeräte und Identitäten in einem gemeinsamen betrieblichen Kontext zusammenzuführen. So entsteht der Kontext, den Service-Teams benötigen, um nicht nur schneller zu reagieren, sondern konkrete Abläufe zu verbessern: etwa Mitarbeitende vom ersten Tag an produktiv zu machen, Software-Anfragen durchgängig von Bedarf bis Lizenznutzung abzubilden oder Geräteprobleme frühzeitig zu erkennen und automatisiert zu beheben.
Research in Action betont die Bedeutung von Matrix42s Unified-Plattform-Angebots:
Für Matrix42 beschreibt dies den Kern eines integrierten Plattformansatzes: Modulare Lösungen, die nahtlos zusammenspielen und Tickets, Assets, Endgeräte sowie Identitäten miteinander verknüpfen. Ziel ist es, Fragmentierung zu reduzieren, ohne Flexibilität, Kontrolle oder die Möglichkeit einer schrittweisen Weiterentwicklung aufzugeben. Der eigentliche Mehrwert liegt dabei in einem vernetzten Modell.
Wie Kontext intelligente Automatisierung im Service Management ermöglicht
Wenn Services, Assets, Endgeräte, Software, Identitäten und Workflows in einem gemeinsamen betrieblichen Kontext verbunden sind, verändert sich auch die Rolle von Automatisierung. Sie bleibt nicht länger auf einzelne Aufgaben oder isolierte Workflows beschränkt, sondern kann über Serviceprozesse hinweg wirksam werden. Genau hier setzt Intelligent Service Management an: Es verbindet operative Daten, Automatisierung und KI in einem Modell, das Service-Teams nicht nur unterstützt, sondern ihnen ermöglicht, schneller zu diagnostizieren, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und Probleme früher zu erkennen.
Dadurch entsteht der Schritt von reaktiver Ticketbearbeitung hin zu proaktiven Service Operations. Statt auf Störungen zu warten, können Meldungen zu Geräten, Assets, Systemen oder Serviceprozessen frühzeitig erkannt, mit KI analysiert und in präventive Maßnahmen oder automatisierte Workflows übersetzt werden. Für Unternehmen bedeutet das weniger manuelle Koordination, verlässlichere Services und mehr Kapazität für die Aufgaben, bei denen menschliche Bewertung wirklich zählt.
Diese Entwicklung macht deutlich: Intelligente Automatisierung ist kein zusätzliches Feature auf bestehenden Prozessen, sondern die nächste Entwicklungsstufe eines vernetzten Service-Management-Ansatzes. Vor diesem Hintergrund ordnet Research in Action auch die weitere Produktentwicklung von Matrix42 ein:
Entscheidend ist dabei weniger die Roadmap als solche, sondern die Richtung, die sie beschreibt: Service Management wird integrierter, automatisierter und strategischer. Es entwickelt sich zu Intelligent Service Management – wo Kontext, Automatisierung, KI und Governance zusammenwirken, damit Technologieinvestitionen tatsächlich zu besseren Service-Ergebnissen führen.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Matrix42 dabei hilft, Services, Assets, Endgeräte und Workflows in einer integrierten Plattform zu verbinden – und warum Research in Action Matrix42 als „European Powerhouse in Service Management“ einordnet.