Potenzial der Künstlichen Intelligenz für Managed (Security) Services in KMU

Das Projekt knüpft mittelbar an das Forschungsprojekt CyberWuP an und untersucht das Potenzial Künstlicher Intelligenz zur Automatisierung und Effizienzsteigerung von Managed (Security) Services in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU). Ausgangspunkt ist der steigende Bedarf an zuverlässigen, skalierbaren IT- und Sicherheitsdienstleistungen, denen KMU aufgrund von Fachkräftemangel und begrenzten Ressourcen oft nur eingeschränkt begegnen können.

Managed (Security) Services beinhalten umfangreiche Möglichkeiten für die digitale Infrastruktur von KMU, werden aber zunehmend durch Fachkräftemangel und steigende Bedrohungslagen belastet. KI bietet hier neue Potenziale zur Automatisierung repetitiver Aufgaben, zur intelligenten Mustererkennung und Priorisierung von Vorfällen. Forschungsseitig bestehen vielversprechende Ansätze in der Kombination von Machine Learning, Natural Language Processing und regelbasierten Systemen zur Entscheidungsunterstützung.
Die aktuelle Forschung zeigt ein wachsendes Interesse an der Kombination von Künstlicher Intelligenz und Automatisierungstechnologien zur Effizienzsteigerung in IT-Serviceprozessen (Tupsakhare, 2025). Studien verdeutlichen, dass KI insbesondere im Bereich der Cybersicherheit und Service-Entscheidungsunterstützung einen erheblichen Mehrwert bei der Priorisierung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle liefert (Ofusuri et al., 2024, Mahal et al., 2025). Die empirischen Ergebnisse aus dem Projekt CyberWuP (Härting et al., 2023) zeigen gleichzeitig, dass gerade Kleinstunternehmen große Lücken im Awareness- und Reifegrad aufweisen – wodurch praxisnahe und skalierbare KI-Lösungen mit niedrigem Einstiegspotenzial erforderlich sind.
Härting, R., Kappe, M., Karg, C., Deffner, D. (2023). Cybersecurity in SMEs – Drivers of Cybercrime, Insufficient Equipment and Prevention. Procedia Computer Science, 225, 3631–3640. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.358
Mahal, A., Singh, K., Singh, K. (2025). Influence of Generative AI on Cyber Security.
Ofusori, L., Bokaba, T., & Mhlongo, S. (2024). Artificial Intelligence in Cybersecurity: A Comprehensive Review and Future Direction. Applied Artificial Intelligence, 38(1). https://doi.org/10.1080/08839514.2024.2439609
Tupsakhare, P. (2025). Accelerating Innovation through the Fusion of RPA and Low-Code Development. International Journal of Innovative Research in Engineering & Multidisciplinary Physical Sciences. 13. 10.37082/IJIRMPS.v13.i3.232507.