Informationstechnologische Betriebsmodelle (ITOMs) verbinden digitale Strategie und operative Umsetzung. Im Kern beschreibt das IT-Betriebsmodell, wie ein Unternehmen sein Wertversprechen als Zusammenspiel aus Daten, Menschen, Prozessen und Technologie effizient erfüllt (Suleman et al., 2026). KI entfaltet ihr volles Potenzial nur dort, wo ein klares Betriebsmodell und eine durchdachte Technologiestrategie den Rahmen setzen (Lahlali et al., 2022). Da kein einzelnes Modell für jede Organisation passt (Mishra & Bharathi, 2023), bietet der sechsdimensionale Rahmen (Abbildung 1) – bestehend aus Governance, Technology & Tooling, Service Delivery Models, Performance Insights & Data, Functional Processes und People & Culture – eine strukturierte Perspektive. Künstliche Intelligenz ist dabei keine isolierte Ergänzung, sondern eine übergreifende Kraft, die alle Bereiche zugleich verändert und von ihnen getragen werden muss.
Was ist das Betriebsmodell der IT?
KPMG Future Ready IT Operating Model
Das Zeitalter der Intelligenz: Ein Markt im Wandel
Der KPMG Global Tech Report 2026 beschreibt die gegenwärtige Periode als das „Zeitalter der Intelligenz“, gekennzeichnet durch ein beispielloses Innovationstempo und tiefgreifende Unsicherheit, in der Technologie nicht mehr nur ein Werkzeug ist, sondern eine Kraft, die das Gefüge von Wirtschaft und Gesellschaft grundlegend verändert. Organisationen bewegen sich den Ergebnissen des Reports zufolge über die frühe Phase des „KI-Roulettes“ hinaus, bei dem auf vereinzelte Technologien gesetzt wurde, und betten KI nun in Arbeitsabläufe und Angebote ein, mit dem Ziel, Investitionen zu skalieren. Im Jahr 2025 nutzten 82 % der Unternehmensführer GenAI mindestens wöchentlich, ein Anstieg von zehn Prozentpunkten im Jahresvergleich (Wharton Human-AI Research & GBK Collective, 2025).
Die Skalierung ist jedoch komplex. Technische Schulden, organisatorische Silos und Fachkräftemangel bleiben hartnäckige Hindernisse. Entscheidend ist, dass dies Betriebsmodell-Probleme sind: Technische Schulden schränken die Dimension Technology & Tooling ein, siloartige Einführung spiegelt Lücken in der Governance wider, und Fachkräftemangel begrenzt unmittelbar People & Culture. Die Skalierung von KI ist daher weniger eine Tooling-Herausforderung als vielmehr ein kohärentes ITOM-Designproblem, das Fähigkeiten, Kontrollen und die Arbeitskräftebereitschaft dimensionsübergreifend aufeinander abstimmen muss.
Laut dem KPMG Global Tech Report 2026, für den 2.500 Technologieführungskräfte aus 27 Ländern befragt wurden, glauben zwar 50 % der Befragten, bis 2026 technologisch ausgereift zu sein, tatsächlich sind es heute aber erst 11 %. High Performer – definiert durch fortgeschrittene technologische Reife, Prozessreife und einen ROI von über 200 % bei digitalen Investitionen – zeigen, dass die Lücke überbrückbar ist: Sie erzielen einen 4,5-fachen ROI sogar bei niedrigeren Investitionsniveaus im Verhältnis zum Umsatz, was darauf hindeutet, dass stärkere grundlegende Betriebsmodelle Renditen verstärken, anstatt lediglich mehr Technologie einzusetzen.
Technology & Tooling: Von der Altlast zur intelligenten Grundlage
Innerhalb eines ITOM legt die Dimension Technology & Tooling das technische Fundament fest, über das die IT das Unternehmen befähigt und betreibt, einschließlich Anwendungen, Systeme, Infrastruktur und Datenarchitektur (Suleman et al., 2026). Wie KI dieses Fundament konkret verändert, zeigen drei österreichische Praxisbeispiele.
Low-Code/No-Code als Modernisierungshebel
Low-Code-Plattformen ermöglichen es, Lösungen schneller zu entwickeln, ohne tiefes Programmierwissen. Das verkürzt Entwicklungszyklen und bringt IT und Fachbereiche näher zusammen (Rokis & Kirikova, 2023).
Anwendungsfall KPMG Österreich: Low-Code + KI bei der ALPLA Group
Im Rahmen des Microsoft Power Platform Hackathons entwickelte die ALPLA Group gemeinsam mit KPMG Österreich einen Prototyp einer Low-/No-Code-, KI-gestützten mobilen Anwendung zur Steigerung der Shopfloor-Produktivität. Die Lösung kombiniert KI‑gestützte Bilderkennung zur Identifikation von Maschinen, die prompt‑gesteuerte Extraktion relevanter Informationen aus technischen und schulungsbezogenen Unterlagen sowie eine einfach bedienbare mobile Benutzeroberfläche zur Bereitstellung kontextbezogener Informationen. Dadurch sollen Maschinenbetrieb, Produktionseffizienz, Qualität und Kosteneffizienz verbessert werden.
Von agentischer KI zu eingebetteter Intelligenz
Der KPMG Global Tech Report 2026 sieht in agentischer KI eine der größten Chancen unserer Zeit: Systeme, die selbstständig handeln, koordinieren und Entscheidungen vorbereiten. 88 % der Organisationen investieren demnach bereits in die Implementierung agentischer KI in ihre Systeme, und 92 % berichten, dass das Management von KI-Agenten innerhalb der nächsten fünf Jahre zu einer wichtigen Kompetenz werden wird. 2026 markiert den Moment, an dem Unternehmen vom Ausprobieren zum Skalieren wechseln (Wharton Human-AI Research & GBK Collective, 2025).
Governance: KI mit Absicht und Kontrolle steuern
Wer entscheidet, was erlaubt ist und wer trägt die Verantwortung, wenn KI falsch liegt? Diese Fragen beantwortet Governance: als strategisches Bindeglied zwischen Vision und operativer Realität (Suleman et al., 2026). KI macht Daten zu einem erstklassigen Kontrollobjekt: Das ITOM muss explizit Dateneigentümerschaft, Qualitätsstandards und Sicherheitskontrollen definieren. Governance muss sich weiterentwickeln, um eine klare Datenstrategie, Dateneigentümerschaft und ein Qualitätssicherungs-Framework einzubeziehen, damit KI-Modelle zuverlässig und sicher bleiben (Suleman et al., 2026).
Eine strukturelle Fehlausrichtung ist bereits erkennbar: Während 80 % der C-Suite-Führungskräfte angeben, über eine klare unternehmensweite KI-Strategie zu verfügen, stimmen dem laut KPMG Global Tech Report 2026 nur 68 % der leitenden Technologiemanager zu. Eine Lücke, die die Umsetzung wesentlich behindern kann. Bei High Performern sieht das grundsätzlich anders aus: Nur 2 % berichten von isolierten KI-Projekten mit eingeschränkter Koordination oder Governance, verglichen mit 34 % aller anderen Organisationen.
Anwendungsfall KPMG Österreich: Microsoft Copilot Unternehmenswertanalyse bei Erste Digital
KPMG Österreich unterstützte ERSTE Digital bei der Vorbereitung der unternehmensweiten Einführung von Microsoft Copilot und entwickelte ein auf bestehende Prozesse abgestimmtes Governance‑Framework. Dies beinhaltete die Etablierung von Richtlinien, Governance-Strukturen, technischer Architekturen, Lifecycle-Management sowie die Förderung von Communities rund um Microsoft Copilot. Ergänzend wurden Rollout‑Szenarien erarbeitet und Mitarbeitende im Rahmen einer Copilot Flight School gezielt auf die Nutzung von Microsoft Copilot vorbereitet. Der Anwendungsfall zeigt, dass eine nachhaltige KI-Einführung eine proaktiv gestaltete Governance erfordert, die Innovation und Kontrolle in Einklang bringt.
Functional Processes: Intelligenz in den alltäglichen Arbeitsablauf einbetten
Wie arbeiten Teams wirklich und wo verliert man Zeit in manuellen Schritten? Funktionale Prozesse umfassen alle wiederkehrenden Abläufe, die auf konkrete Geschäftsergebnisse ausgerichtet sind. Ihre Erneuerung steht im Zentrum jeder erfolgreichen ITOM-Transformation, mit dem Fokus auf mehr Automatisierung und Agilität (Suleman et al., 2026). KI verlagert Arbeitsabläufe von dokumentenlastigen, manuellen Sequenzen hin zu assistierten oder teilweise automatisierten End-to-End-Prozessen und verbessert dabei Geschwindigkeit, Konsistenz und Compliance-Qualität.
Anwendungsfall KPMG Österreich: Einbettung eines KI‑Agenten in die IT‑Beschaffung der Tirol Kliniken
Ein überzeugendes Beispiel ist der IT-Beschaffungsprüfer-Agent bei Tirol Kliniken, der vollständig auf Microsoft 365 Copilot basiert und direkt in Microsoft Teams integriert ist. Dabei übernimmt der Agent die automatische Prüfung der Eingangsdokumente (z. B. Herstellerdokumente, Besprechungsprotokolle, Fragenkataloge) auf Vollständigkeit, Konsistenz und Widersprüche. Auf dieser Basis erstellt er einen strukturierten Vorentwurf der IT‑Stellungnahme und empfiehlt gezielte Handlungsschritte, beispielsweise im Hinblick auf notwendige Datenschutzprüfungen. Repetitive und manuelle Tätigkeiten werden reduziert. Gleichzeitig werden Bearbeitungszeiten verkürzt, Qualität und Konsistenz der Ergebnisse erhöht sowie Nachvollziehbarkeit und Compliance im IT‑Beschaffungsprozess gestärkt.
Fazit: Das ITOM als entscheidendes Bindeglied
KI ist eine übergreifende Kraft, die das IT-Betriebsmodell als Ganzes umgestaltet, anstatt eine einzelne Domäne isoliert zu verbessern. Im Bereich Technology & Tooling beschleunigt KI die Modernisierung von Altsystemen, während Low-/No-Code-Plattformen die Hürde für eine schnelle Lösungsbereitstellung senken und den Übergang zu eingebetteten, agentischen Fähigkeiten ermöglichen. Im Bereich Governance macht KI Daten zu einem erstklassigen Kontrollobjekt, das institutionalisierte Eigentümerschaft, Qualität und Leitplanken für verantwortungsvollen Einsatz erfordert. Im Bereich Functional Processes verlagert KI Arbeitsabläufe hin zu assistierten oder teilweise automatisierten End-to-End-Prozessen und verbessert Geschwindigkeit und Konsistenz.
Diesen strukturellen Imperativ konkretisiert auch der KPMG Global Tech Report 2026: High Performer führen nicht einfach Technologie ein, sondern betten sie in ausgereifte, kohärente Betriebsmodelle ein, die einen 4,5-fachen ROI generieren und KI in großem Maßstab integrieren.
Die Zukunft wird also weniger durch die technischen Möglichkeiten geprägt als durch die Ziele, die wir den Maschinen setzen und vor allem wie wir sie einsetzen. Das ITOM ist genau das Instrument, mit dem Organisationen diese Ambitionen in koordinierte, skalierbare Wertschöpfung überführen.
Autoren:
Timo Brechtold, KPMG
Jürgen Kronberger, KPMG
Adam Kiefer, KPMG
Michael Ginner, KPMG
Quellen:
Wharton Human-AI Research & GBK Collective. (2025). Accountable Acceleration: Gen AI Fast-Tracks into the Enterprise. Wharton School, University of Pennsylvania.
Mishra, D. D., & Bharathi, S. V. (2023). Towards a conceptual framework of it operating model and its implications for emerging practices in Information technology. Australasian Accounting, Business and Finance Journal, 17(1).
Rokis, K., & Kirikova, M. (2023). Exploring low-code development: A comprehensive literature review. Complex Systems Informatics and Modeling Quarterly, 36, 68–86.
KPMG. (2026). Global Tech Report 2026.
KPMG Austria. (2024). Gemeinsam in die AI-enabled Zukunft.
KPMG Austria. (2025). IT-Beschaffungsprüfer-Agent der Tirol Kliniken. https://kpmg.com/at/de/insights/2025/11/it-beschaffungspruefer-agent-der-tirol-kliniken.html
KPMG Austria. (2025). Neue Wege mit No-Code, Low-Code und Power Platform.
Lahlali, M., Berbiche, N., & El Alami, J. (2022). Artificial Intelligence Operating Model: A Proposal Framework for AI Operationalization and Deployment. Journal of Computer Science.
Suleman, M., Pekkola, S., Ralyté, J., & Ahola, T. (2026). IT operating models: A systematic review of academic and practitioner literature. Information Systems Management, 43(1), 22-44.
