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KI gestaltet Arbeitsabläufe im IT-Service-Management neu
KI-Technologie verändert das IT-Service-Management (ITSM). KI-Funktionen verschmelzen mit ITSM-Praktiken und verbessern so Leistung und Nutzerfreundlichkeit der Unternehmens-IT.
IT-Abteilungen stehen heute unter großem Druck, da sie Echtzeit-Support auf Abruf bereitstellen müssen. Das betrifft auch alle weltweiten Niederlassungen und Zweigstellen. Und das alles muss bei immer stärker begrenztem Budget und weniger IT-Mitarbeitern ablaufen.
Der Einsatz von Tools mit künstlicher Intelligenz (KI) für das IT-Service-Management (ITSM) bietet großes Potenzial, um diese und weitere Herausforderungen zu meistern. KI-Funktionen können die ITSM-Welt grundlegend verändern. Bevor man jedoch den Einsatz von KI im IT-Service-Management in Erwägung zieht, sollte man zunächst verstehen, was KI ist – und was es nicht ist.
Künstliche Intelligenz ist eine IT-Technologie, die kognitive Leistungen des Menschen – wie Sprache, Entscheidungen, Lernen – nachahmt und automatisiert und damit die menschlichen Fähigkeiten selbst erweitert. Sie wendet dabei Analysen und Logiken an, um Eingaben zu interpretieren und Entscheidungen darüber zu treffen. Obwohl die Automatisierung kognitiver Prozesse des Menschen eines der Hauptmerkmale von KI ist, muss die Technologie darüber hinausgehen.
Zweifellos ist KI bereits in unseren Alltag eingezogen: Menschen interagieren täglich mit KI-Anwendungen, sei es über Sprachassistenten wie Siri und Alexa oder über Browser-Werbung, die auf persönliche Belange zugeschnitten ist.
Was aber kann KI für ein Unternehmen leisten? Hier sind drei Beispiele:
- Personelle Ressourcen erweitern: KI-Technologien können langwierige oder sich wiederholende Aktivitäten übernehmen und den Mitarbeitern damit Zeit für anspruchsvollere Tätigkeiten geben.
- Große Datensätze verständlich und aussagekräftig machen: Unternehmen haben heute Zugriff auf riesige Datenmengen aus mehreren unterschiedlichen Quellen, die sich sowohl intern als auch extern befinden. Mit KI-Technologien können Unternehmen diese Daten besser erfassen und konsolidieren und – darauf aufbauend – Maßnahmen ergreifen.
- Benutzerinteraktionen personalisieren und verbessern: Die Benutzererfahrung ist einer der wichtigsten Unterscheidungsmerkmale moderner Unternehmen. Durch das Erlernen der Vorlieben und Verhaltensweisen der Kunden kann KI deren Erwartungen besser bedienen.
- KI trifft ITSM
Eine effektive Implementierung von ITSM hilft Unternehmen, ihre Geschäftsziele zu erreichen und aus ihren Investitionen und dem Einsatz von IT Nutzen zu ziehen. Da die digitale Wirtschaft immer neue Herausforderungen schafft, wird es schwieriger, diese ITSM-Implementierungen aufrechtzuerhalten und optimal zu nutzen.
IT-Systeme erzeugen riesige Daten- und Informationsmengen, für die typische ITSM-Implementierungen und Mitarbeiter schlecht gerüstet sind. ITSM-Administratoren haben zum Beispiel Probleme damit, diese Informationen für kontinuierliche Verbesserungen zu nutzen. Sie treffen Entscheidungen in der Regel nur auf Grundlage einer eingeschränkten Sicht auf jene kleine Menge von Informationen, die ihre Tools und Systeme erfassen können.
Eine weitere Herausforderung des traditionellen IT-Service-Managements ist, zu gewährleisten, dass Anwender und Konsumenten stets über aktuelle, genaue und relevante Informationen verfügen. Artikel hierzu können veraltet oder irrelevant werden und neue Dienste können entstehen, während andere Dienste stillgelegt werden. Und die Veränderung für Unternehmen und die IT-Abteilungen, die diese Unternehmen unterstützen, nimmt stetig zu.
Das Verständnis von Beziehungen oder potenziellen Mustern zwischen scheinbar unterschiedlichen Datenquellen ist ebenfalls ein erhebliches Hindernis. IT-Systeme werden immer komplexer und wichtige Systemkomponenten sind über mehrere Standorte verteilt. Administratoren müssen jedoch in der Lage sein, jede dieser Komponenten unabhängig vom Standort konsistent zu verwalten. Der Zugriff auf Systeminformationen und die Interpretation dieser Informationen sind heute wichtiger denn je.
Was KI nicht ist
Künstliche Intelligenz kann nicht das menschliche Fachwissen und Engagement ersetzen, das erforderlich ist, um zum Beispiel eine Strategie zu entwickeln, Pläne zu definieren oder ein Budget zu verwalten. KI-Technologien sind ebenso wenig in der Lage, moralische Urteile zu fällen. Und sie sind anfällig für die Vorurteile derer, die sie entwickeln und erstellen. KI erledigt nur das, wofür Entwickler sie programmiert haben.
Unternehmen sollten KI in ITSM oder in anderen Bereichen nicht als kompletten Ersatz für menschliche Ressourcen betrachten. Zwar können KI-fähige Tools einige von Menschen ausgeführte Aufgaben durchaus erledigen. Das Ziel der KI-Einführung sollte aber darin bestehen, die Mitarbeiter zu stärken und nicht, ihre Arbeitsplätze zu beseitigen.
Verwendung von KI in der ITSM-Praxis
Der Einsatz von KI in ITSM-Plattformen dient vor allem dazu, von Menschen ausgeführte Arbeiten und Aufgaben zu erleichtern und zu erweitern. Hier sind nur einige Möglichkeiten, wie ITSM-Tools KI-Technologien einsetzen können:
- Reaktion auf definierte Probleme und Lösen dieser Probleme;
- Kategorisieren und Weiterleiten von Vorfällen;
- Muster in großen Datenmengen identifizieren, die von IT-Systemen für das Event-Management und die Optimierung der IT-Leistung gesammelt werden;
- Intelligente Alarmmeldungen und Berichterstellung basierend auf Datenfiltern und Korrelationen;
- Predictive Analytics zur Lösung von IT-Problemen, bevor sie sich auf Benutzer nachteilig auswirken; und
- On-Demand-Selbsthilfe, um relevante Inhalte von Wissensdatenbanken bereitzustellen und Benutzerprobleme und -fragen zu lösen.
Einführung von KI-fähigem ITSM
Die erfolgreiche Einführung von KI im IT-Service-Management setzt voraus, dass zuerst eine solide Grundlage geschaffen wird. Dazu sollten folgende Schritte beachtet werden:
- Man sollte zunächst sicherstellen, dass es im IT-Betrieb solide, wiederholbare und konsistente Prozesse gibt – einschließlich geeigneter Maßnahmen und Verfahren zur Problem- und Fehlerbehebung. Ohne diese definierten Prozesse ist es schwierig, KI-fähige ITSM-Tools einzuführen.
- Es sollten Bereich festgelegt werden, die KI einsetzen können. Dies können zum Beispiel Arbeiten sein, die für Menschen langweilig sind oder die sich wiederholen. Wenn man die offensichtlichsten Probleme zuerst angeht, ist die Amortisationszeit relativ kurz – und man gewinnt Zeit für die Arbeit in anderen Bereichen, die möglicherweise von der Einführung von KI-fähigen ITSM-Tools profitieren.
- Außerdem sollte ein adaptiver Ansatz verfolgt werden. Dazu kann man kleine Experimente zum Einsatz von KI im ITSM ausführen. Auf diese Weise lässt sich eruieren, wo die Erfolgswahrscheinlichkeit höher ist und wo es sich weniger lohnt, KI einzusetzen. Die Experimente zeigen auch, was man allgemein von KI erwarten kann und wie man weitere Projekte angehen sollte.
- Um die Möglichkeiten von KI-fähigen ITSM-Tools voll auszuschöpfen, sollten man den Teammitgliedern schließlich eine angemessene Schulung anbieten.
KI findet sich in vielen Technologien
Diese Technologien können KI enthalten:
- Chatbots sind Computerprogramme, die entwickelt wurden, um Gespräche mit menschlichen Benutzern über das Internet zu simulieren. Chatbots sind regelbasiert und ihre Interaktion erfolgt über eine Chatschnittstelle, wie zum Beispiel eine Messaging-App. Manchmal sind Machine-Learning-Verfahren in das Programm integriert, so dass der Chatbot aus früheren Interaktionen lernen kann.
- Virtuelle Agenten sind KI-fähige, computergenerierte und animierte virtuelle Tools, die normalerweise als Desk Agents im Online-Service eingesetzt werden.
- Automatisierung führt einen Prozess mit Unterstützung von Technologie durch – mit minimaler menschlicher Beteiligung. Dies kann zum Beispiel ein Skript sein, das in regelmäßigen Abständen ausgeführt wird oder auf einen bestimmten Zustand reagiert. KI-Technologien können Situationen finden, in denen eine Automatisierung sinnvoll ist.
- Robotic Process Automation (RPA) verwendet Softwareroboter, um einen menschlichen Arbeiter nachzuahmen. Geschäftsregeln, Logik und strukturierte Eingaben regeln die Automatisierungsroutinen. RPA kann KI verwenden, um dem Bot zu helfen, die Automatisierung zu verbessern und sich an Ausnahmen und neue Situationen anzupassen.
- Machine-Learning-Algorithmen generieren wie Menschen selbstständig Wissen aus Erfahrungen und finden eigenständig Lösungen für neue und unbekannte Probleme. Dazu analysiert ein Computerprogramm Beispieldaten und versucht mit selbstlernenden Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten in Daten zu erkennen.
- Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu interpretieren, diese zu verarbeiten und mit Menschen zu kommunizieren.
- Cognitive Computing verwendet Modelle zur Simulation des menschlichen Denkprozesses, um komplexe Situationen zu lösen, die häufig mehrdeutige und unsichere Variablen enthalten. Cognitive Computing bedient sich selbstlernender Technologien, Mustererkennungsalgorithmen und NLP.
