Kommentar von Tobias Ceska, Realtech AG KI im IT Service Management – Herausforderungen, Anwendungsbeispiele und Chancen

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Mit der Einführung von KI-Technologie in das IT-Service-Management (ITSM) eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten. Durch die Kombination von KI-Funktionen und bewährten ITSM-Praktiken wird die Leistung und Benutzerfreundlichkeit der Unternehmens-IT auf ein neues Level gehoben – zumindest in der Theorie. Doch wo liegen die Herausforderungen und Chancen und wo lässt sich KI innerhalb von ITSM überhaupt konkret einsetzen?

Eine effiziente Anwendung von ITSM und die Vorteile, die daraus entstehen, sind für Unternehmen entscheidend, um ihre Geschäftsziele zu erreichen, Service Level Agreements zu erfüllen und den Wert ihrer IT-Investitionen zu maximieren. Angesichts der Digitalisierung und der Möglichkeiten, die diese mit sich bringt, stehen Unternehmen vor diversen Herausforderungen, vor allem im Bereich ITSM.

Aufgrund der enormen Datenmengen, die von IT-Systemen erzeugt werden, können typische ITSM-Implementierungen und Mitarbeiter diese Informationen nicht immer effektiv und zur kontinuierlichen Verbesserung der Unternehmensprozesse nutzen. Denn sie haben oft nur einen begrenzten Überblick über jene Daten, die ihre Tools und Systeme erfassen können. Eine Herausforderung im ITSM besteht also darin, sicherzustellen, dass Anwender stets einen Überblick über alle relevanten Informationen verfügen.

Zudem wird es mit zunehmender Komplexität der IT-Systeme und der Verteilung wichtiger Systemkomponenten auf verschiedene Standorte schwieriger, Beziehungen oder Muster zwischen scheinbar unterschiedlichen Datenquellen zu erkennen. Administratoren müssen daher in der Lage sein, verschiedene Komponenten unabhängig vom Standort konsistent zu verwalten, um ein effektives ITSM zu gewährleisten. Der Zugriff auf systemrelevante Informationen und die Interpretation dieser Informationen sind daher essenziell.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert den Einsatz von fortgeschrittenen Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen, um Daten zu analysieren, Zusammenhänge aufzuzeigen und automatisierte Lösungen bereitzustellen. Der Einsatz von KI-basierten ITSM-Tools kann so die Effizienz steigern, die Nutzung von Informationen verbessern und Unternehmen helfen, den stetigen Wandel in der digitalen Landschaft erfolgreich zu bewältigen.

Chancen von KI im IT-Service-Management

Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz im ITSM wurde bereits 2018 von Gartner als einer der führenden digitalen Trends hervorgehoben. Darin lag das Thema AI in Form von Deep Learning und Machine Learning (ML) ganz an der Spitze der Hype-Kurve. Diese Bedeutung hat seitdem weiter zugenommen, wie auch der IT-Service-Management-Schweiz-Report 2021 von FROX bestätigt. Laut der Umfrage sehen 70 Prozent der Teilnehmer einen Nutzen von KI im ITSM.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, mit vorhandenen Ressourcen mehr zu erreichen und Zeit- und Kosteneinsparungen zu erzielen. Es ist jedoch wichtig anzumerken, dass KI in der IT nicht darauf abzielt, Arbeitsplätze abzubauen oder menschliche Mitarbeiter zu ersetzen. Stattdessen kann KI langwierige und sich wiederholende Aufgaben übernehmen, um Mitarbeiter bei produktiveren und kreativeren Arbeiten zu entlasten, die menschliches Urteilsvermögen, strategisches Denken und Kreativität erfordern.

Künstliche Intelligenz wird einen enormen Effizienzsprung bringen – im IT-Service-Management sowie auch generell bei der Verwaltung digital transformierter Geschäftsprozesse. Insbesondere bei der Analyse von großen Datenmengen kann KI einen echten Mehrwert bringen. Dabei hat der Einsatz von KI jedoch auch seine Grenzen, wenn es beispielsweise um die Kenntnis des Kontexts außerhalb der Massendaten und soziale oder individuelle Business-Aspekte geht.

Derzeit gibt es zudem noch keine vollständig autonomen ITSM-Lösungen, die komplexe Supportanfragen eigenständig und ohne 2nd-Level-Support bearbeiten können. KI agiert eher unterstützend und analysiert Daten, kann aber noch nicht eigenständig handeln. Die zukünftige Entwicklung bleibt abzuwarten und wird zeigen, inwieweit KI in der Lage sein wird, autonome Aufgaben im ITSM selbstständig und ohne die Zuarbeit von Menschen zufriedenstellend zu bewältigen. Doch einige Aufgaben im ITSM lassen sich bereits heute durch KI vereinfachen.

Anwendungsbeispiele von KI im ITSM

KI-Anwendungen sind mittlerweile fest in unserem Alltag verankert. Ob es darum geht, mit Sprachassistenten wie Siri und Alexa zu interagieren, personalisierte Browser-Werbung zu generieren, Chatbots zu nutzen oder mittels ChatGPT E-Mails zu beantworten oder ganze Texte zu erstellen – Menschen kommen mittlerweile täglich mit KI in Kontakt. Und im IT-Servicemanagement bieten sich gleich mehrere Bereiche an, in denen Künstliche Intelligenz sinnvoll verwendet werden könnte.

Sie reichen vom First Level Support über das Asset- und Problem-Management bis hin zur Prozessoptimierung. Die oben genannte Gartner-Studie zeigt, dass 76 Prozent der Unternehmen smarte Algorithmen vor allem zur vorausschauenden Analyse (Predictive Analytics) nutzen, 36 Prozent setzen auf maschinelles Lesen und 32 Prozent auf Chatbots. Doch welche Bereiche können darüber hinaus von KI profitieren?

Automatisierung von Routineaufgaben: KI kann Unternehmen dabei unterstützen, sich wiederholende und langwierige Aufgaben im ITSM zu automatisieren, um die Effizienz zu steigern und so Mitarbeiter zu entlasten und Ressourcen zu sparen. Das betrifft vor allem Aufgaben rund um den Service-Desk, also den 1-Level-Support.

Best Practice

KI-Einsatz im Service Desk

So kann sich das IT-Team besser um das anspruchsvollere Exception Handling kümmern. Denn Künstliche Intelligenz wird die Support-Mitarbeiter aus Fleisch und Blut bis auf Weiteres nicht ersetzen, sondern bestenfalls ergänzen können.

Echtzeitüberwachung und Fehlererkennung: Durch automatisierte Datenanalyse und -verarbeitung kann KI Unternehmen helfen, ITSM-Prozesse in Echtzeit zu überwachen und potenzielle Fehler oder Störungen frühzeitig zu erkennen. Dies ermöglicht eine proaktive Fehlerbehebung und minimiert Ausfallzeiten.

Vorausschauende Wartung und Kapazitätsplanung:Durch die Analyse von Daten und Trends kann Künstliche Intelligenz Unternehmen bei der vorausschauenden Wartung und Kapazitätsplanung unterstützen. Dies optimiert den ITSM-Betrieb, verhindert wiederum Ausfälle und ermöglicht eine effiziente Ressourcennutzung.

Verbesserung des Kundenservices: Die Benutzer- bzw. Kundenerfahrung ist einer der wichtigsten Unterscheidungsmerkmale moderner Unternehmen. Durch das Erlernen der Vorlieben und Verhaltensweisen von Kunden, kann KI deren Erwartungen besser bedienen, personalisierte Lösungen bieten und somit die Kundenzufriedenheit erhöhen.

Datenanalyse und -optimierung: Mit der Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten, kann KI Unternehmen unterstützen, große Datenmengen zu erfassen und die Auswertung zu optimieren. Dies ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung der IT-Services und eine datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Eines ist sicher: Die Relevanz von KI wird steigen

In der bereits genannten Gartner-Studie gehen 72 Prozent aller Umfrageteilnehmer davon aus, dass KI und Machine Learning (ML) in Zukunft eine wichtige Rolle spielen werden. Nach konkreten Anwendungsszenarien im Marketing, Vertrieb und Service gefragt, sagen 89 Prozent der Befragten, dass KI besonders bei der Planung von Marketingkampagnen eine große Rolle spielen wird – also dabei hilft, Ideen zu liefern. 87 Prozent meinen, dass KI vor allem für die Analyse des Kundenverhaltens und der Kundenloyalität wichtig wird. Dahinter folgt mit 67 Prozent Aussagen zur

Automatisierung manueller Aktivitäten

Doch gerade, wenn KI und ML zur vorausschauenden Analyse und Planung eingesetzt werden, müssen die Voraussetzungen stimmen: nämlich Systeme, die auf Basis der Qualität von Kunden-, Markt-, Lieferanten- oder Unternehmensdaten trainiert werden. Stimmt die Datengrundlage, kann das KI-System nach Beendigung der Lernphase selbstständig Schlüsse ziehen und auch unbekannte Daten besser beurteilen. Stimmt sie nicht, sind falsches Lernen und irrtümliche Prognosen nicht ausgeschlossen. Ohne eine gute Datenbasis kann KI also keinen echten Mehrwert liefern.

Fazit

Die IT-Service-Branche erwartet in den kommenden Jahren ein grundlegender Wandel dank Künstlicher Intelligenz. Um den Herausforderungen der Automatisierung gerecht zu werden, sollten CIOs auf professionelle ITSM-Tools setzen, um ihre IT-Services schrittweise zu verbessern und Ihre Datengrundlage genau prüfen. Dann können durch KI-gesteuerte, datengetriebene Services neue Servicemodelle entwickelt werden, die ein besseres Kundenerlebnis schaffen, Mitarbeiter entlasten, Datenmengen greifbarer machen und Unternehmen so wirtschaftlicher agieren lassen.

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