IT-Service-Management ohne Excel-Listen und Mail-Tickets

Erfasse Incidents, Service Requests, Problems und Changes nach ITIL 4. Tickets bekommen automatisch Priorität, SLA-Timer und Eskalations-Pfad, und der KI-Helfer klassifiziert eingehende Mails und schlägt die richtige Kategorie vor. Endnutzer arbeiten im Self-Service-Portal mit Wissensdatenbank-Integration, deine IT-Abteilung im Techniker-Cockpit mit Multi-Monitor-Layout. SLA-Reports nach Reaktions- und Lösungszeit pro Service-Level erstellst du auf Knopfdruck. Bei Eskalationen werden Teamleiter und Geschäftsführung automatisch benachrichtigt. Fünf Standard-Workflows sind vorkonfiguriert, nämlich Onboarding, Offboarding, Hardware-Anfrage, Software-Installation und Störung, und sie passen sich an deine Org-Struktur an. Custom-Workflows baust du im Drag-and-Drop-Editor, ganz ohne Code-Kenntnisse.

Der DARION-AI-RMM-Agent erkennt jeden Windows-, macOS- und Linux-Endpunkt im Netzwerk und legt automatisch ein Asset-Profil an, inklusive Hardware-Specs, installierten Programmen, Lizenz-Status und Patch-Level. Du siehst auf einen Blick, welche Maschinen kritisch veraltet sind und welche Lizenzen ausgelastet sind. Der Asset-Lebenszyklus wird von der Beschaffung bis zur Entsorgung dokumentiert, mit Wartungs-Historie, Garantie-Daten und Mitarbeiter-Zuordnung. Die Software-Inventur erkennt nicht-lizenzierte Installationen und meldet sie an den IT-Leiter. Für Wirtschaftsprüfer oder NIS2-Audits gibt es den CMDB-Export im CSV- und XML-Format. Die Hardware-Refresh-Planung zeigt dir automatisch, welche Geräte in den nächsten 12 Monaten getauscht werden sollten. Grundlage dafür sind Garantie-Ablauf und Performance-Daten.

Automatisiere Windows-Updates, macOS-Patches und Linux-Pakete für alle verwalteten Endpunkte. Du definierst Wartungsfenster, Test-Gruppen und Rollback-Pläne, und DARION-AI zieht das Patch sequentiell durch: Es beginnt mit Pilot-Geräten und rollt erst nach 24h Stabilität auf alle Maschinen aus. Bei kritischen CVEs (CVSS größer-gleich 9) startet das Out-of-Band-Patching automatisch, auf Wunsch mit Geschäftsführer-Freigabe per Push-Benachrichtigung. Patch-Reports zeigen pro Asset, wann welche Updates installiert wurden. Das ist wichtig für die NIS2-Nachweispflicht und für Cyber-Versicherungen. Die Rollback-Funktion stellt im Fehlerfall den Vorzustand wieder her, und alle Schritte landen im Audit-Log, dokumentiert mit User, Zeitstempel und Erfolg.

Der RMM-Agent läuft schlank auf jedem Endpunkt, sammelt CPU-, RAM-, Disk- und Netzwerk-Metriken und meldet Alerts in Echtzeit. Schwellenwerte definierst du pro Asset-Klasse, denn Server brauchen andere Limits als Notebooks. Bei Disk-Full, Speicher-Engpass oder Service-Crash bekommst du sofort eine Notification per Push, Mail oder Teams-Webhook. Remote-Shell, File-Transfer und Screen-Sharing startest du direkt aus dem Ticket, ohne erst Anydesk öffnen zu müssen. Skripte führst du über alle Endpunkte einer Gruppe aus (PowerShell, Bash), zum Beispiel für Massen-Konfigurationen. Performance-Trends pro Asset über die letzten 90 Tage zeigen dir Hardware-Engpässe, sodass du den Hardware-Refresh datenbasiert planst statt nach Bauchgefühl.

DARION-AI zeigt deinen NIS2-Reifegrad nach den 10 Pflichtmaßnahmen aus § 30 BSIG. Pro Maßnahme siehst du Status, Owner, Evidenz und das nächste Review-Datum. Der KI-Helfer beantwortet Fragen wie 'Welche Patches stehen für unseren NIS2-Bericht aus?' direkt im Chat, ohne dass du Excel-Listen abgleichen musst. Das Incident-Reporting nach 24h, 72h und 30 Tagen ist als Workflow vorkonfiguriert, die Meldung ans BSI startest du mit einem Klick aus dem Ticket. Dokumentations-Vorlagen für Risikoanalyse, BCM-Plan, Lieferanten-Bewertung und Awareness-Schulungen sind enthalten. Der Reifegrad-Bericht für die Geschäftsführung zeigt monatliche Trends und den Vergleich zum Branchen-Durchschnitt.

Lade ein eingehendes Ticket hoch und der KI-Helfer (Qwen3, self-hosted in der EU) klassifiziert es automatisch nach Kategorie, Priorität und betroffenem Service. Vorgeschlagene Lösungen kommen aus deiner internen Wissensdatenbank und aus ähnlichen historischen Tickets. Die Trefferquote liegt nach 100 Tickets typisch über 75 Prozent. Der KI-Helfer lernt aus deinen Korrekturen und kennt mit der Zeit deine Sprache, deine Tools und deine Eskalations-Regeln. Sensible Daten verlassen die EU nicht, und die Multi-Tenant-Isolation per Postgres Row-Level Security ist Pflicht. Nach jeder Ticket-Lösung schlägt das System automatisch einen Wissensartikel vor. So baust du deine interne Knowledge-Base im Tagesgeschäft auf, ohne Extra-Aufwand.