Top 11 KI-Anwendungsfälle in ITSM & Beispiele
Der Einsatz von KI für IT-Service-Management-Tools (ITSM) unterstützt Organisationen in Bezug auf:
- operative Effizienz,
- proaktive Wartung von IT-Ressourcen,
- Skalierbarkeit,
- verbesserte Entscheidungsfindung und
- Personalisierung.
Sehen Sie sich die Top 11 Anwendungsfälle von KI in ITSM, Beispiele und Vorteile des Einsatzes von KI in ITSM an.
KI-native Anwendungsfälle
KI-natives ITSM bezieht sich auf eine neue Art des Managements interner Unterstützung und IT-Betrieb, bei der künstliche Intelligenz kein zusätzliches Feature ist, sondern Teil des Fundaments. Diese Systeme nutzen maschinelles Lernen, Natural Language Processing und generative KI, um Nachrichten zu interpretieren, Probleme vorherzusagen und aus früheren Serviceanfragen zu lernen.
Das Ziel ist es, zu verbessern, wie Teams Probleme behandeln, Wissen teilen und auf Mitarbeiter reagieren. Anstatt sich auf Portale oder Formulare zu verlassen, erfassen und verarbeiten KI-native Systeme Informationen direkt aus den Tools, in denen die Arbeit stattfindet, wie Slack oder Microsoft Teams. Dieser Ansatz reduziert repetitive Arbeit, unterstützt Self-Service und hilft Organisationen, ihre historischen Daten besser zu nutzen.
1. KI-natives ITSM
Der Wechsel von einer traditionellen ITSM-Software zu einem KI-nativen System erfordert mehr als nur die Installation neuer Technologie. Es erfordert Planung und eine schrittweise KI-Einführung.
- Organisationen beginnen normalerweise mit begrenzten Anwendungsfällen, wie der Automatisierung von Zugriffsanfragen oder dem Sammeln von Daten aus Slack-Nachrichten. Das Messen von Verbesserungen bei der Reaktionszeit, der Mitarbeitererfahrung und der Ticketgenauigkeit hilft, frühe Ergebnisse zu validieren.
- Sicherheit und Governance sind ebenfalls entscheidend. Da KI-native Systeme historische Daten und konversationelle Inhalte nutzen, ist die Gewährleistung der Datensicherheit und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen unerlässlich. Im Laufe der Zeit hilft die Ausweitung des Einsatzes intelligenter Automatisierung über Abteilungen hinweg, den Wert zu maximieren.
Schlüsseltechnologien, die KI-natives ITSM unterstützen
KI-native Plattformen verlassen sich auf mehrere miteinander verbundene Technologien und nicht auf ein einzelnes KI-Feature. Die folgenden Komponenten arbeiten zusammen, um IT-Management und Desk-Betrieb zu verbessern:
- Machine-Learning-Modelle prognostizieren Problemkategorien, identifizieren wiederkehrende Probleme und unterstützen die Ursachenanalyse.
- Generative KI erstellt Zusammenfassungen und entwirft neue Wissensartikel aus gelösten Tickets.
- Prädiktive Analytik hilft, potenzielle Vorfälle zu erkennen, bevor sie zu Ausfallzeiten führen.
- Agentic AI kombiniert Denken und Handeln und ermöglicht es KI-Agenten, zu entscheiden, wie komplexe Serviceanfragen über Tools hinweg bearbeitet werden.
- Agentic AI im IT-Service-Management (ITSM) umfasst Kernfähigkeiten wie das Lernen aus historischen Daten, das Erkennen von Anomalien vor Störungen, das Treffen dynamischer Entscheidungen und die autonome Ausführung von Aufgaben unter Einhaltung der Compliance.
Beispiel aus der Praxis: Atomicwork
Ammex Corp hatte mit komplexen Workflows, manuellen Prozessen und Ineffizienzen zu kämpfen, die den Support verlangsamen und ständige menschliche Eingriffe erforderten.
Durch die Einführung von Atomicwork führte Ammex KI-Agenten ein, die Routine-IT- und Mitarbeiterserviceanfragen automatisieren und sofortigen, konversationellen Support direkt in Tools wie Microsoft Teams bieten. Dies reduzierte das Ticketvolumen, verbesserte die Reaktionszeiten und steigerte die allgemeine Mitarbeitererfahrung.1
Beispiel aus der Praxis: Salesforce Agentforce IT Service
Salesforce Agentforce IT Service ist ein agentenbasiertes IT-Service-Desk, das darauf ausgelegt ist, die Incident-Lösung und Serviceanfragen über Kanäle wie Slack, Microsoft Teams, Mitarbeiterportale und Web-Chat zu automatisieren. Das Produkt zielt darauf ab, die Abhängigkeit von traditionellen ticketbasierten ITSM-Workflows zu verringern, indem es Mitarbeitern ermöglicht, über natürliche Sprachkonversationen sofortigen Support zu erhalten.
Die Lösung umfasst ein KI-gestütztes IT-Service-Desk, mehrere spezialisierte KI-Agenten und eine eingebettete Configuration Management Database (CMDB) mit einem Service-Graphen zur Abbildung von Infrastrukturabhängigkeiten. Salesforce behauptet, dass dieser einheitliche Ansatz hilft, Datensilos aufzubrechen und die Lösungsgenauigkeit durch die Nutzung einer einzigen Quelle der Wahrheit zu verbessern.
Salesforce betont auch Integrationsfähigkeiten und startet mit über 100 vorgefertigten Connectors und Workflows durch Partner wie Google, IBM, Microsoft, Oracle NetSuite, Workday und Zoom.
Abbildung 1: Beispiel für ein IT-Service-Desk-Dashboard von Salesforce.
Anwendungsfälle für Aufgabenmanagement
2. Incident-Management
Der Einsatz von KI in ITSM spielt eine wichtige Rolle im Incident-Management durch die Ermöglichung von automatisiertem Ticketing, bei dem KI-Systeme Tickets automatisch erstellen und kategorisieren, basierend auf dem Inhalt eingehender Serviceanfragen oder Vorfälle.
Dieser Prozess reduziert die manuelle Arbeitslast für IT-Mitarbeiter und stellt sicher, dass Service-Desk-Tickets korrekt klassifiziert werden, was zu schnelleren Lösungszeiten führt.
Zusätzlich nutzen KI-Systeme maschinelles Lernen, um Vorfälle zu priorisieren basierend auf Faktoren wie Schweregrad, Auswirkung und Dringlichkeit und stellen sicher, dass kritische Probleme umgehend angegangen werden. Diese Priorisierung hilft, die Serviceeffizienz zu verbessern und die Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb zu minimieren.
Eine weitere Anwendung für das Incident-Management ist die KI-gestützte Causa-Analyse (Root Cause Analysis). Durch die Analyse historischer Daten zur Identifizierung von Mustern und Vorhersage der Ursachen wiederkehrender Probleme hilft KI in ITSM, zugrunde liegende Probleme effektiver zu lösen, die Häufigkeit von Vorfällen zu reduzieren und die Systemzuverlässigkeit zu erhöhen.
Beispiel aus der Praxis: SysAid mit Grand Traverse County
Das 12-köpfige IT-Team von Grand Traverse County verwaltete 3.500 Assets mit Tabellenkalkulationen, inkonsistentem ticketbasiertem E-Mail-Ticketing, begrenzter Leistungssichtbarkeit und Chaos bei Softwarelizenzen.
Mit SysAid führten sie ITIL-konformes Ticketing, automatisierte SLAs, Echtzeit-Asset- und Lizenzmanagement, einen KI-Chatbot, einen KI-Copiloten und automatisierte Workflows ein.
Das Ergebnis war schnellere Lösung, weniger manuelle Arbeit, bessere First-Call-Lösung, verbesserte Asset-Sichtbarkeit und mehr Kontrolle über Software-Verlängerungen, Compliance-Risiken und IT-Ausgaben.2
Beispiel aus der Praxis: SolarWinds Service Desk
SolarWinds Service Desk bietet ein System, das zur Verwaltung von Vorfällen entwickelt wurde, die möglicherweise keine formale Einreichung erfordern. Während Agenten oft Herausforderungen bei der Verwaltung hoher Volumina an niedrig priorisierten Anfragen haben, nutzt die Incident-Management-Plattform künstliche Intelligenz, um mit der Wissensdatenbank zu integrieren und automatisch Artikel für Benutzer während des Ticket-Erstellungsprozesses vorzuschlagen.
Zusätzlich bietet der Virtual Agent Endbenutzern Zugang zu Lösungen der Wissensdatenbank, die ihre häufigsten technischen Probleme adressieren.
Infolgedessen profitieren Endbenutzer von schnellerem Zugang zu Antworten für Routineprobleme, was Unterbrechungen in ihrem Workflow reduziert.
3. Service-Request-Management
Serviceanfragen werden durch Anfrage-Automatisierung verwaltet:
KI kann die Bearbeitung von Routine-Serviceanfragen wie Passwortzurücksetzungen, Softwareinstallationen und Zugriffsrechten automatisieren. Durch die Verwendung vordefinierter Workflows und intelligenter Verarbeitung können KI-Systeme diese Anfragen ohne menschliches Eingreifen bearbeiten.
Wenn beispielsweise ein Benutzer eine Anfrage zur Zurücksetzung seines Passworts einreicht, können diese KI-gestützten Tools die Identität des Benutzers durch Sicherheitsfragen oder Multi-Faktor-Authentifizierung verifizieren und dann zur Zurücksetzung des Passworts übergehen und den Benutzer benachrichtigen. Dies reduziert die Zeit und den Aufwand, die von IT-Mitarbeitern benötigt werden, und bietet Benutzern eine schnellere Lösung.
Die Automatisierung dieser Routineaufgaben verbessert die Effizienz und reduziert auch das Risiko von Fehlern im Zusammenhang mit manueller Verarbeitung.
4. Change-Management
KI bringt erhebliche Verbesserungen im Change-Management durch die Verbesserung der Bewertung und des Managements von IT-Änderungen:
Auswirkungsanalyse:
Die Auswirkungsanalyse mit KI bewertet die potenziellen Auswirkungen vorgeschlagener Änderungen auf die IT-Umgebung. Durch die Analyse historischer Daten und aktueller Systemkonfigurationen kann KI potenzielle Konflikte und Störungen vorhersagen und IT-Teams dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und negative Ergebnisse zu vermeiden.
Dieser proaktive Ansatz minimiert das Ausfallrisiko und sorgt für reibungslosere Übergänge während Änderungen. Durch die Bereitstellung einer detaillierten Auswirkungsbeurteilung ermöglicht KI eine effektivere Planung und Ausführung von Änderungen, was zu einer stabileren und widerstandsfähigeren IT-Infrastruktur führt.
5. Workflow- und Prozessautomatisierung
Workflow-Automatisierung:
Workflow-Automatisierung beinhaltet den Einsatz von KI zur Automatisierung von Routineaufgaben, die für IT-Mitarbeiter typischerweise zeitaufwändig sind.
Prozessautomatisierung:
Prozessautomatisierung geht einen Schritt weiter als Workflow-Automatisierung, indem sie gesamte Prozesse von der Initiierung bis zum Abschluss automatisiert. Dies kann Prozesse wie Software-Bereitstellung, Benutzer-Onboarding und System-Backups umfassen. KI-Tools können diese Prozesse von Anfang bis Ende verwalten, um sicherzustellen, dass jeder Schritt korrekt ausgeführt wird.
Während des Benutzer-Onboarding-Prozesses können KI-Systemen beispielsweise automatisch Benutzerkonten erstellen, entsprechende Zugriffsrechte zuweisen und notwendige Softwareanwendungen bereitstellen.
Prozessautomatisierung umfasst auch die Fähigkeit, Prozesse kontinuierlich zu überwachen und zu optimieren, indem Prozessleistungsdaten analysiert, Engpässe identifiziert und Verbesserungen empfohlen werden.
Beispiel aus der Praxis: SysAid mit Ross School of Business
Die Ross School of Business der University of Michigan arbeitete mit SysAid zusammen, um die Institution mit automatisierten Workflows und zentralisiertem Asset-Management zu unterstützen.
Diese Zusammenarbeit führte zu einer 54%igen Reduzierung der Ticket-Einreichungszeit, verbesserte Zusammenarbeit durch eine umfangreiche Wissensdatenbank und bessere Planung und Budgetierung durch zentrale Einblicke. In Zukunft plant Ross IT, die Integration von SysAid zu erweitern, um mehr Event-Management-Aktivitäten zu unterstützen und umfassende Mitarbeiter-Workflows aufzubauen.
Beispiel aus der Praxis: SysAid mit St. George
St. George, die am schnellsten wachsende Gemeinde in den USA, stand aufgrund des rapiden Wachstums und begrenzter Ressourcen vor erheblichen Herausforderungen im IT-Service-Management.
Durch die Implementierung von SysAid automatisierten sie Schlüsselprozesse wie Patch-Management, Asset-Tracking und Ticket-Management, was zu einer 90%igen Verbesserung der Erfolgsrate von Software-Patches und einer 20%igen Reduzierung der Mean Time to Resolution (MTTR) führte.
Die KI-gestützten Tools von SysAid, einschließlich des Chatbots und Emailbot von Copilot, ermöglichten es Endbenutzern, Probleme unabhängig zu lösen. Dieser Übergang ermöglichte es dem IT-Team, von reaktivem zu proaktivem Management zu wechseln und gleichzeitig die Produktivität zu steigern.
Prädiktive Maßnahmen und Überwachung
6. Prädiktive Analytik
KI-Modelle können Geräteausfälle vorhersagen, bevor sie auftreten, und IT-Teams so zur proaktiven Wartung alarmieren. Angesichts der Tatsache, dass maschinelle Lernverfahren traditionelle Hard-Computing-Methoden in der Regel übertreffen und überlegene Ergebnisse liefern, ist dieser prädiktive Ansatz entscheidend.
Durch die Automatisierung von Workflows, das Verwalten von Zeitplänen und das Senden von Benachrichtigungen für fällige Aufgaben zielen KI-gestützte ITSM-Tools darauf ab, die Lebensdauer von Geräten zu verlängern und einen unterbrechungsfreien IT-Service-Management-Betrieb sicherzustellen.
Mit Hilfe prädiktiver Analytik können Organisationen künftige Leistungen und potenzielle Ausfälle vorhersagen, indem sie historische und Echtzeitdaten nutzen. Dieser Prozess unterstützt Entscheidungsprozesse und Ressourcenallokation für Wartungsaktivitäten.
Die kontinuierliche Gesundheitsüberwachung der IT-Infrastruktur durch KI erkennt Anomalien und bietet IT-Teams frühe Warnungen, indem sie ihnen ermöglicht, potenzielle Probleme zu adressieren, bevor sie eskalieren.
Beispiel aus der Praxis: BMC Helix AIOps
BMC Helix AIOps analysiert Ereignisse aus mehreren IT-Quellen (Infrastruktur, Anwendungen, Netzwerke und Drittanbieter-Überwachungstools) und korreliert sie zu „Situationen" basierend auf Faktoren wie Timing, Topologie, Signaturen und Ereignisnachrichten. Dies hilft Teams, von isolierten Warnungen zu gruppierten Vorfällen zu wechseln, die reale Serviceauswirkungen widerspiegeln.
Die Plattform unterstützt zwei Haupttypen von Situationen: regelbasierte Situationen (erstellt aus vordefinierten Ereignisrichtlinien in BMC Helix Operations Management) und ML-basierte Situationen (automatisch erstellt durch KI/ML-Korrelation). 3
Beispiel aus der Praxis: ServiceNow Predictive Intelligence
ServiceNow Predictive Intelligence nutzt historische Daten, um Ergebnisse vorherzusagen und Aktionen zur Verwaltung von Aufgaben zu empfehlen, wie das Kategorisieren, Routen und Priorisieren von Vorfällen und Anfragen.
Predictive Intelligence kann Muster identifizieren, wie wiederkehrende Probleme oder potenzielle Engpässe, und Vorschläge zur Verbesserung der Serviceeffizienz machen.
Diese Funktion hilft Organisationen, manuelle Arbeit zu reduzieren, Fehler zu minimieren und die Reaktionszeiten zu verbessern, indem sie repetitive Aufgaben automatisiert und Probleme vorhersagt, bevor sie eskalieren.4
7. Leistungsmanagement
KI-gesteuertes Leistungsmanagement konzentriert sich auf die Optimierung von IT-Ressourcen und Diensten durch:
Kapazitätsplanung, bei der KI Nutzungsmuster analysiert und zukünftige Ressourcenanforderungen vorhersagt. Dies hilft Organisationen bei der effektiven Kapazitätsplanung und Ressourcenallokation, um sicherzustellen, dass sie zukünftige Anforderungen erfüllen können, ohne überdimensioniert zu sein.
Leistungsoptimierung, bei der KI-Tools kontinuierlich die Leistung von IT-Diensten überwachen und optimieren. Durch die Analyse von Leistungsmetriken in Echtzeit identifiziert die KI-Technologie Bereiche für Verbesserungen und implementiert Änderungen, um die operative Effizienz und Benutzerzufriedenheit zu steigern. Diese kontinuierliche Optimierung stellt sicher, dass IT-Dienste reibungslos und effektiv laufen.
8. Sicherheitsmanagement
Sicherheitsmanagement mit KI-Tools konzentriert sich auf den Schutz von IT-Systemen vor Bedrohungen und die Gewährleistung der Compliance durch:
Bedrohungserkennung:
Bedrohungserkennung umfasst das Erkennen und Reagieren auf Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit. Durch die Analyse von Mustern und Anomalien kann KI potenzielle Verstöße identifizieren und sofortige Maßnahmen ergreifen, um Risiken zu mindern. Dieser proaktive Ansatz verbessert die Sicherheitslage einer Organisation erheblich.
Compliance-Überwachung:
Dazu gehört die Überwachung von IT-Umgebungen auf Einhaltung von Richtlinien und Vorschriften. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Organisationen mit Industriestandards konform bleiben und das Risiko rechtlicher und regulatorischer Probleme reduziert.
KI-gesteuerte Compliance-Überwachung bietet kontinuierliche Aufsicht und hilft Organisationen, eine sichere und konforme IT-Infrastruktur aufrechtzuerhalten.
Beispiel aus der Praxis: Freshservice mit Databricks
Databricks, ein führendes Unternehmen für KI und Datenanalyse, musste seine IT-Service-Operationen verbessern, um Ausfallzeiten zu reduzieren und die Skalierbarkeit zu erhöhen.
Sie wählten Freshservice wegen seiner No-Code-Fähigkeiten und KI-gestützten Automatisierung. Die Implementierung führte zu einer 23%igen Selbstbedienungs-Abwehrquote, wodurch die Arbeitslast für IT-Mitarbeiter reduziert und die Effizienz gesteigert wurde.
Ihre Zusammenarbeit mit Freshservice führte Databricks dazu, ihre Nutzung auf acht weitere Abteilungen auszuweiten, einschließlich HR und Recht, und schuf eine einheitliche Hub für Mitarbeiterunterstützung.
Dieser Übergang verbesserte die Mitarbeitererfahrung, unterstützte Operationen und reduzierte IT-Kosten.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenSelf-Service und Agentenleistung Anwendungsfälle
9. Virtuelle Assistenten und Chatbots
Virtuelle Assistenten und Chatbots unterstützen das ITSM-Erlebnis durch personalisierten und effizienten Support. KI-gestützte Systeme können Antworten und Lösungen auf einzelne Benutzer zuschneiden, basierend auf ihren Rollen, Vorlieben und Geschichte, und können die Benutzerzufriedenheit und die Effektivität des IT-Supports verbessern.
Sentiment-Analyse und Natural Language Processing (NLP) helfen Benutzerfeedback zu analysieren und Bereiche für Verbesserungen in IT-Diensten und Support zu identifizieren. Dieser Ansatz hilft Organisationen, Benutzerbedürfnisse besser zu verstehen und die Servicequalität zu verbessern.
KI-gestützte Chatbots bieten 24/7 Echtzeit-Support, beantworten häufige Anfragen und lösen Routineprobleme ohne menschliches Eingreifen, wodurch kontinuierliche Support-Verfügbarkeit sichergestellt und Wartezeiten reduziert werden.
Zusätzlich können virtuelle Assistenten Benutzer durch Fehlersuchschritte führen, ein interaktiveres und effizienteres Support-Erlebnis bieten und gleichzeitig die Zeit zur Lösung von Problemen reduzieren und die allgemeine Benutzerzufriedenheit steigern.
Self-Service-Portale:
Self-Service-Portale nutzen KI, um Benutzerprofile, frühere Interaktionen und häufige Probleme zu analysieren, um maßgeschneiderten Support anzubieten. Wenn sich ein Benutzer anmeldet und sein Problem beschreibt, können die KI-Tools relevante Artikel der Wissensdatenbank, FAQs oder automatisierte Lösungen vorschlagen, die ähnliche Probleme in der Vergangenheit gelöst haben.
Wenn beispielsweise ein Benutzer häufig Softwareinstallationen anfordert, kann das Self-Service-Portal diese Präferenz merken und schnellen Zugriff auf Installationsverfahren oder direkte Links zum Herunterladen der notwendigen Software bieten.
Beispiel aus der Praxis: Risotto Chatbot mit Fundrise
Fundrise ersetzte einen unterdurchschnittlich performenden IT-Chatbot durch Risotto, um die Mitarbeiterunterstützung zu verbessern und manuelle Ticketarbeit zu reduzieren.
Durch die direkte Integration in Slack half Risotto Mitarbeitern, Antworten zu erhalten, Zugriff anzufordern und Genehmigungen abzuschließen, ohne ihren normalen Workflow zu verlassen. Nach einem Monat löste Risotto automatisch 33% der IT-Tickets und half bei weiteren 26%, wodurch fast 60% der Support-Aufgaben automatisiert wurden.
Fundrise schätzte auch die Fähigkeit von Risotto, aus alltäglichen Teaminteraktionen zu lernen, Dokumentation zu reduzieren und die Zugriffsbereitstellung durch flexible Genehmigungsworkflows zu unterstützen.5
Beispiel aus der Praxis: ManageEngine's Zia AI Virtual Agent
ManageEngine's Zia AI Virtual Agent unterstützt Multi-Turn-Konversationen über eine LLM-Schnittstelle, wodurch Benutzern ermöglicht wird, Fragen zu stellen und Aufgaben auszuführen, ohne Menüs manuell zu durchlaufen.
Zia kann Kontext verstehen, sofort Antworten liefern und Erkenntnisse aus internen Wissensdatenbanken oder verbundenen Large Language Models zusammenfassen. Es behält die Kontinuität über Nachfragen hinweg bei und unterstützt Ticketaktionen wie das Aktualisieren von Status, das Hinzufügen von Notizen oder das Schließen von Anfragen basierend auf konversationellen Prompts.
Zia unterstützt auch multimodale Eingaben (Text, Sprache, Bilder) und bewahrt den Konversationskontext für Nachfragen.6
Beispiel aus der Praxis: Freshservice Freddy AI
Freddy AI Copilot ist ein KI-Add-on für Freshservice (Pro/Enterprise) und Freshservice for Business Teams. Es hilft IT- und Business-Teams, repetitive Arbeit zu reduzieren, indem es Ticketbearbeitung automatisiert, die Antwortqualität verbessert und die Servicebereitstellung über Abteilungen wie IT, HR, Finanzen, Recht und Marketing beschleunigt.
Zu den wichtigsten Fähigkeiten gehören:
- Ticket-Zusammenfassung und Generierung von Lösungshinweisen
- Antwortvorschläge (einschließlich mehrsprachiger Unterstützung) und Schreibhilfe
- Ähnliche Incident-Erkennung und verwandte Änderungsempfehlungen für RCA
- Feld-Autofill und Ticket-Übersetzung
- Generierung von Wissensartikeln und Inhaltsempfehlungen
- Generierung von Post-Incident-Berichten und Erstellung von Testfällen
Freddy Copilot unterstützt mehrere Sprachen, einschließlich Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Niederländisch, Schwedisch und Portugiesisch (Brasilien), obwohl der Ähnliche Incident-Suggester derzeit nur auf Englisch verfügbar ist.7
Abbildung 2: Freshservice Freddy AI Copilot Dashboard.
Beispiel aus der Praxis: Jira Service Management Virtual Agent
Jira Service Management Virtual Agent verbessert den IT-Support durch die Automatisierung von Routine-Supportaufgaben. Dieser künstlich-intelligenzbasierte virtuelle Agent integriert sich mit Plattformen, einschließlich Slack, um konversationellen Support zu bieten, nutzt NLP, um Benutzeranfragen zu verstehen und darauf zu reagieren, Intent, Sentiment und Kontext zu erkennen und personalisierte Interaktionen zu liefern.
Der virtuelle Agent kann häufige Probleme behandeln, häufig gestellte Fragen beantworten und Supportanfragen für menschliche Agenten verwalten, damit diese sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren können. Für komplexere Probleme kann der virtuelle Agent Tickets erstellen und das Gespräch nahtlos zu einem menschlichen Agenten übergeben, ohne den Kontext zu verlieren.
Zusätzlich zur Automatisierung unterstützen Rovo-Agenten (agentic AI-Teammitglieder) IT-Operationsteams, indem sie verwandte Vorfälle, Änderungsrisiken, wahrscheinliche Ursachen, vorgeschlagene Ansprechpartner und empfohlene Playbooks aufzeigen. Rovo-Agenten können auch Entwürfe für Post-Incident-Reviews (PIRs) erstellen und Automatisierungsworkflows während der Incident-Reaktion auslösen.
Service-Teams können die KI-Effektivität mit einem KI-gestützten Leistungs-Dashboard überwachen und optimieren, das Einblicke in Lösungsraten, Wissenslücken und Verbesserungsmöglichkeiten bietet, einschließlich KI-vorgeschlagener Erstellung von Wissensartikeln.
Die Plattform unterstützt auch anpassbare Intent-Flows mit Vorlagen, Schritten wie „Information anfordern" und „Webanfrage" sowie eingebettete KI-Empfehlungen innerhalb von Agenten-Workflows, um Lösungzeiten zu beschleunigen und die Effizienz der Servicebereitstellung zu verbessern.8
Abbildung 3: Jira Self-Service-Support-Dashboard.9
10. Wissensmanagement
In diesem Bereich unterstützen KI-Technologien die Organisation und Zugänglichkeit von Informationen durch:
Content-Curation:
KI-Systeme können relevante Artikel der Wissensdatenbank für IT-Mitarbeiter und Endbenutzer kuratieren und empfehlen, basierend auf dem Kontext ihrer Anfragen. Dies stellt sicher, dass Benutzer die benötigten Informationen schnell erhalten und ihre Fähigkeit, Probleme unabhängig zu lösen, steigt.
Dokumentenanalyse:
Dokumentenanalyse beinhaltet das Analysieren und Kategorisieren großer Dokumentationsmengen. Dieser Prozess hilft Benutzern, Informationen zu finden und zu nutzen, während die allgemeine Effizienz von Wissensmanagementprozessen verbessert wird.
Durch die Organisation von Dokumenten und das Erstellen intuitiver Kategorien ermöglichen KI-gestützte ITSM-Tools einen einfacheren Zugang zu kritischen Informationen, was die Produktivität steigert und die Zeit für die Suche nach Lösungen reduziert.
Beispiel aus der Praxis: Autonomer Wissensaufbau mit Nebula ITSM
Nebula ITSM sammelt automatisch Daten aus mehreren IT-Systemen, Anwendungen und Datenbanken ohne Bedarf an benutzerdefinierten Integrationen oder umfangreichen manuellen Bemühungen.
Das System identifiziert Beziehungen und Abhängigkeiten innerhalb der Daten, um ein kohärentes Netzwerk von Informationen für die Wissensdatenbank zu erstellen.
Das System erfordert keine manuelle Kuratierung oder Intervention von IT-Mitarbeitern, um den Wissensgraphen zu pflegen oder aufzubauen. Dies würde zu schnellerer Bereitstellung, reduziertem operativem Aufwand und der Fähigkeit führen, kontinuierlich zu lernen und sich anzupassen, wenn neue Daten eingeführt werden, ohne dass menschliche Experten den Prozess ständig überwachen müssen.10
11. Asset-Management
IT-Asset-Management mit künstlicher Intelligenz konzentriert sich auf die Automatisierung und Optimierung verschiedener Aspekte des Asset-Lebenszyklus-Managements.
Automatisierte Inventarverfolgung ermöglicht genaue und Echtzeit-Asset-Aufzeichnungen bei gleichzeitiger Reduzierung manueller Bemühungen und Verbesserung der Datengenauigkeit.
KI-Tools können auch vorhersagen, wann Assets Wartung oder Ersatz benötigen, wodurch der Lebenszyklus von Assets optimiert wird. Dieser prädiktive Ansatz hilft bei der Planung und Ressourcenallokation, um sicherzustellen, dass Assets gut gewartet und betriebsbereit sind.
Zusätzlich erhöhen KI-Tools die Asset-Sicherheit durch das Erkennen von unbefugtem Zugriff oder ungewöhnlicher Aktivität im Zusammenhang mit Assets und bieten eine zusätzliche Schutzschicht.
KI-gesteuerte Analytik bietet Einblicke in die Asset-Nutzung, hilft Organisationen bei fundierten Entscheidungen und erzielt Kosteneinsparungen.
Beispiel aus der Praxis: Ivanti Neurons Self-Healing mit KI
Self-Healing bezieht sich auf die Fähigkeit von Systemen, Probleme innerhalb der IT-Infrastruktur automatisch zu erkennen, zu diagnostizieren und zu lösen, ohne manuelles Eingreifen zu erfordern.
Das Self-Healing wird ermöglicht durch:
- Proaktive Überwachung: Ivanti Neurons überwacht kontinuierlich IT-Assets wie Endpunkte und Server, indem es KI nutzt, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen. Es identifiziert potenzielle Probleme wie Leistungsverschlechterung, Sicherheitslücken oder Fehlfunktionen, bevor sie eskalieren.
- Automatisierte Diagnostik: Wenn ein Problem erkannt wird, führt das KI-System von Ivanti automatisch Diagnosen durch, um die Ursache zu lokalisieren, indem es Protokolle, Konfigurationen und Muster analysiert.
- Automatisierte Behebung: Nach der Diagnose des Problems initiiert das System automatische Fixes wie Patchen, Neustarten von Diensten oder Ausführen von Skripten. Der Prozess wird ohne menschliches Eingreifen abgeschlossen, um schnellere Lösungen sicherzustellen.
- Endpoint-Management: Das Self-Healing von Ivanti kann besonders effektiv für Endpunkte sein, Geräte zu überwachen und Probleme wie Sicherheitslücken und Fehlkonfigurationen automatisch zu lösen.11
Was sind die Vorteile des Einsatzes von KI in ITSM?
Die Nutzung von KI-Service-Management-Tools bietet zahlreiche Vorteile, die die Effizienz, Genauigkeit und allgemeine Wirksamkeit von IT-Operationen verbessern können. Hier sind einige wichtige Vorteile von KI-Technologien für ITSM:
KI kann repetitive und zeitaufwändige Aufgaben wie Ticket-Erstellung, Kategorisierung und Routing automatisieren. Dies reduziert die manuelle Arbeitslast für IT-Mitarbeiter und ermöglicht es ihnen, sich auf komplexere und strategische Aufgaben zu konzentrieren.
KI-Systeme können konsistente Antworten und Aktionen bieten, um menschliche Fehler zu minimieren. Dies ist besonders vorteilhaft bei Routineaufgaben wie Incident-Klassifizierung, Ursachenanalyse und Lösungsempfehlungen.
Chatbots und virtuelle Assistenten ermöglichen kontinuierliche Serviceverfügbarkeit und reduzieren Reaktionszeiten, während sie die Benutzerzufriedenheit verbessern. Diese KI-Tools können skalieren, um steigende Anfragevolumina zu bewältigen, was sie ideal für große und wachsende Organisationen macht.
KI-Systeme generieren wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen, um IT-Manager bei fundierten Entscheidungen zu unterstützen.
Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Reduzierung des Bedarfs an umfangreichem menschlichen Eingreifen können KI-Systeme zu Kosteneinsparungen führen. Diese Systeme optimieren die Ressourcennutzung und reduzieren die Betriebskosten im Zusammenhang mit dem Management von IT-Diensten.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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note = {AIMultiple. Abgerufen am 18. Juni 2026}
}Referenzlinks
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