Die 11 wichtigsten Anwendungsfälle und Beispiele für KI im ITSM
Der Einsatz von KI für IT-Servicemanagement-Tools (ITSM) unterstützt Organisationen in folgenden Bereichen:
- betriebliche Effizienz
- proaktive Wartung von IT-Anlagen
- Skalierbarkeit,
- verbesserte Entscheidungsfindung und
- Personalisierung.
Sehen Sie die 11 wichtigsten Anwendungsfälle von KI im ITSM, Beispiele und Vorteile des Einsatzes von KI im ITSM.
KI-native Anwendungsfälle
KI-basiertes ITSM bezeichnet einen neuen Ansatz für das Management von internem Support und IT-Betrieb, bei dem künstliche Intelligenz nicht als zusätzliche Funktion, sondern als integraler Bestandteil der Infrastruktur dient. Diese Systeme nutzen maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und generative KI , um Nachrichten zu interpretieren, Probleme vorherzusagen und aus vergangenen Serviceanfragen zu lernen.
Ziel ist es, die Problemlösungsprozesse, den Wissensaustausch und die Mitarbeiterkommunikation in den Teams zu optimieren. Anstatt auf Portale oder Formulare zurückzugreifen, erfassen und verarbeiten KI-gestützte Systeme Informationen direkt aus den Tools, in denen die Arbeit stattfindet, wie beispielsweise Slack oder Microsoft Teams. Dieser Ansatz reduziert repetitive Aufgaben, fördert Self-Service und unterstützt Unternehmen bei der besseren Nutzung ihrer historischen Daten.
1. KI-natives ITSM
Die Umstellung von einer herkömmlichen ITSM-Software auf ein KI-basiertes System erfordert mehr als nur die Installation neuer Technologie. Sie bedarf Planung und einer schrittweisen Einführung von KI.
- Organisationen beginnen üblicherweise mit begrenzten Anwendungsfällen, wie der Automatisierung von Zugriffsanfragen oder der Datenerfassung aus Slack-Nachrichten. Die Messung von Verbesserungen bei Reaktionszeit, Mitarbeiterzufriedenheit und Ticketgenauigkeit hilft, erste Ergebnisse zu validieren.
- Sicherheit und Governance sind ebenfalls entscheidend. Da KI-basierte Systeme historische Daten und Gesprächsinhalte nutzen, ist die Gewährleistung von Datensicherheit und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen unerlässlich. Die schrittweise Ausweitung des Einsatzes intelligenter Automatisierung auf verschiedene Abteilungen trägt langfristig zur Wertmaximierung bei.
Schlüsseltechnologien zur Unterstützung von KI-nativem ITSM
KI-native Plattformen basieren auf mehreren miteinander verbundenen Technologien anstatt auf einer einzelnen KI-Funktion. Die folgenden Komponenten arbeiten zusammen, um das IT-Management und den Bürobetrieb zu optimieren:
- Maschinelle Lernmodelle sagen Problemkategorien voraus, identifizieren wiederkehrende Probleme und unterstützen die Ursachenanalyse.
- Generative KI erstellt Zusammenfassungen und Entwürfe für neue Wissensartikel aus gelösten Tickets.
- Predictive Analytics hilft dabei, potenzielle Vorfälle zu erkennen, bevor sie zu Serviceausfällen führen.
- Agentic AI kombiniert logisches Denken und Handeln und ermöglicht es KI-Agenten , zu entscheiden, wie komplexe Serviceanfragen über verschiedene Tools hinweg bearbeitet werden sollen.
- Zu den Kernfunktionen von Agentic AI im IT-Servicemanagement (ITSM) gehören das Lernen aus historischen Daten, das Erkennen von Anomalien, bevor es zu Störungen kommt, das Treffen dynamischer Entscheidungen und das autonome Ausführen von Aufgaben unter Einhaltung der Vorschriften.
Praxisbeispiel: Atomicwork
Ammex Corp hatte mit komplexen Arbeitsabläufen, manuellen Prozessen und Ineffizienzen zu kämpfen, die den Support verlangsamten und ständige menschliche Eingriffe erforderten.
Durch die Einführung von Atomicwork setzte Ammex KI-Agenten ein, die routinemäßige IT- und Mitarbeiteranfragen automatisieren und sofortigen, dialogbasierten Support direkt in Tools wie Microsoft Teams bieten. Dies reduzierte das Ticketaufkommen, verbesserte die Reaktionszeiten und optimierte die gesamte Mitarbeiterzufriedenheit. 1
Praxisbeispiel: Salesforce Agentforce IT-Service
Der Agentforce IT-Service von Salesforce ist ein agentenbasierter IT-Service-Desk, der die Bearbeitung von Störungen und Serviceanfragen über Kanäle wie Slack, Microsoft Teams, Mitarbeiterportale und Web-Chat automatisiert. Das Produkt zielt darauf ab, die Abhängigkeit von herkömmlichen ticketbasierten ITSM-Workflows zu reduzieren, indem es Mitarbeitern ermöglicht, über natürliche Sprachkonversationen sofortige Unterstützung zu erhalten.
Die Lösung umfasst einen KI-gestützten IT-Service-Desk, mehrere spezialisierte KI-Agenten und eine integrierte Konfigurationsmanagement-Datenbank (CMDB) mit einem Servicegraphen zur Abbildung von Infrastrukturabhängigkeiten. Salesforce behauptet, dieser einheitliche Ansatz trage dazu bei, Datensilos aufzubrechen und die Genauigkeit der Problemlösung durch die Nutzung einer zentralen Datenquelle zu verbessern.
Salesforce legt außerdem Wert auf Integrationsmöglichkeiten und wird mit über 100 vorkonfigurierten Konnektoren und Workflows von Partnern wie Google, IBM, Microsoft, Oracle NetSuite, Workday und Zoom eingeführt.
Abbildung 1: Beispiel eines IT-Service-Desk-Dashboards aus Salesforce.
Anwendungsfälle für das Aufgabenmanagement
2. Vorfallmanagement
Der Einsatz von KI im ITSM spielt eine wichtige Rolle im Incident-Management durch die Ermöglichung eines automatisierten Ticketings , bei dem KI-Systeme Tickets automatisch auf der Grundlage des Inhalts eingehender Serviceanfragen oder Incidents erstellen und kategorisieren.
Dieser Prozess reduziert den manuellen Arbeitsaufwand für die IT-Mitarbeiter und gewährleistet eine korrekte Klassifizierung der Service-Desk-Tickets, was zu schnelleren Lösungszeiten führt.
Darüber hinaus nutzen KI-Systeme maschinelles Lernen, um Vorfälle anhand von Faktoren wie Schweregrad, Auswirkungen und Dringlichkeit zu priorisieren und sicherzustellen, dass kritische Probleme umgehend behoben werden. Diese Priorisierung trägt dazu bei, die Serviceeffizienz zu verbessern und die Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb zu minimieren.
Eine weitere Anwendung des Incident-Managements ist die KI-gestützte Ursachenanalyse . Durch die Analyse historischer Daten zur Erkennung von Mustern und zur Vorhersage der Ursachen wiederkehrender Probleme trägt KI im ITSM dazu bei, zugrunde liegende Probleme effektiver zu lösen, die Häufigkeit von Vorfällen zu reduzieren und die Systemzuverlässigkeit zu erhöhen.
Praxisbeispiel: SolarWinds Service Desk
SolarWinds Service Desk bietet ein System zur Bearbeitung von Störungen, die keine formelle Meldung erfordern. Während Mitarbeiter oft mit der Bearbeitung einer hohen Anzahl von Anfragen mit niedriger Priorität konfrontiert sind, nutzt die Störungsmanagement-Plattform künstliche Intelligenz, um sich in die Wissensdatenbank zu integrieren und Benutzern während der Ticket-Erstellung automatisch Artikel vorzuschlagen.
Darüber hinaus bietet der virtuelle Agent den Endbenutzern Zugriff auf Wissensdatenbanklösungen, die ihre häufigsten technischen Probleme adressieren.
Als Folge davon profitieren die Endnutzer von einem schnelleren Zugriff auf Antworten bei Routineproblemen, was Unterbrechungen ihres Arbeitsablaufs reduziert.
3. Serviceanfragemanagement
Serviceanfragen werden durch Anfrageautomatisierung verwaltet:
Künstliche Intelligenz (KI) kann die Bearbeitung routinemäßiger Serviceanfragen wie Passwortzurücksetzungen, Softwareinstallationen und Zugriffsberechtigungen automatisieren. Durch die Verwendung vordefinierter Arbeitsabläufe und intelligenter Verarbeitung können KI-Systeme diese Anfragen ohne menschliches Eingreifen bearbeiten.
Wenn ein Nutzer beispielsweise eine Anfrage zum Zurücksetzen seines Passworts stellt, können diese KI-gestützten Tools die Identität des Nutzers mithilfe von Sicherheitsfragen oder Multi-Faktor-Authentifizierung überprüfen und anschließend das Passwort zurücksetzen und den Nutzer benachrichtigen. Dies reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die IT-Mitarbeiter und ermöglicht eine schnellere Problemlösung für die Nutzer.
Die Automatisierung dieser Routineaufgaben verbessert die Effizienz und verringert zudem das Fehlerrisiko, das mit der manuellen Bearbeitung einhergeht.
4. Veränderungsmanagement
Künstliche Intelligenz führt zu deutlichen Verbesserungen im Change-Management, indem sie die Bewertung und das Management von IT-Änderungen optimiert:
Wirkungsanalyse:
Die Wirkungsanalyse mit KI bewertet die potenziellen Auswirkungen geplanter Änderungen auf die IT-Umgebung. Durch die Analyse historischer Daten und aktueller Systemkonfigurationen kann KI potenzielle Konflikte und Störungen vorhersagen und IT-Teams so helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und negative Folgen zu vermeiden.
Dieser proaktive Ansatz minimiert das Ausfallrisiko und gewährleistet reibungslosere Übergänge bei Änderungen. Durch die Bereitstellung einer detaillierten Folgenabschätzung ermöglicht KI eine effektivere Planung und Durchführung von Änderungen und führt so zu einer stabileren und widerstandsfähigeren IT-Infrastruktur.
5. Workflow- und Prozessautomatisierung
Workflow-Automatisierung:
Die Workflow-Automatisierung beinhaltet den Einsatz von KI zur Automatisierung routinemäßiger, sich wiederholender Aufgaben, die für IT-Mitarbeiter typischerweise zeitaufwändig sind.
Prozessautomatisierung:
Die Prozessautomatisierung geht über die Workflow-Automatisierung hinaus, indem sie ganze Prozesse von der Initiierung bis zum Abschluss automatisiert. Dazu gehören beispielsweise Softwarebereitstellung, Benutzer-Onboarding und System-Backups. KI-Tools können diese Prozesse durchgängig verwalten und so die präzise Ausführung jedes einzelnen Schritts gewährleisten.
Beispielsweise können KI-Systeme während des Onboarding-Prozesses von Benutzern automatisch Benutzerkonten erstellen, entsprechende Zugriffsrechte zuweisen und notwendige Softwareanwendungen bereitstellen.
Zur Prozessautomatisierung gehört auch die Fähigkeit, Prozesse kontinuierlich zu überwachen und zu optimieren, indem Prozessleistungsdaten analysiert, Engpässe identifiziert und Verbesserungen empfohlen werden.
Praxisbeispiel: SysAid mit der Ross School of Business
Die Ross School of Business der University of Michigan kooperierte mit SysAid, um die Institution mit automatisierten Arbeitsabläufen und zentralisierter Anlagenverwaltung zu unterstützen.
Diese Zusammenarbeit führte zu einer Reduzierung der Ticketbearbeitungszeit um 54 %, einer verbesserten Zusammenarbeit durch eine umfassende Wissensdatenbank sowie zu einer optimierten Planung und Budgetierung dank zentralisierter Erkenntnisse. Ross IT plant, die Integration von SysAid zukünftig auszuweiten, um weitere Eventmanagement-Aktivitäten zu unterstützen und umfassende Mitarbeiter-Workflows zu erstellen.
Praxisbeispiel: SysAid mit St. George
St. George, die am schnellsten wachsende Gemeinde in den USA, stand aufgrund der rasanten Expansion und begrenzter Ressourcen vor erheblichen Herausforderungen im Bereich des IT-Servicemanagements.
Durch die Implementierung von SysAid automatisierten sie wichtige Prozesse wie Patch-Management, Asset-Tracking und Ticket-Management, was zu einer 90%igen Verbesserung der Erfolgsquote von Software-Patches und einer 20%igen Reduzierung der mittleren Lösungszeit (MTTR) führte.
Die KI-gestützten Tools von SysAid, darunter der Chatbot und der Emailbot von Copilot, ermöglichten es Endnutzern, Probleme selbstständig zu lösen. Dieser Übergang erlaubte dem IT-Team, von reaktivem zu proaktivem Management überzugehen und gleichzeitig die Produktivität zu steigern.
Vorhersagemaßnahmen und Überwachung
6. Prädiktive Analytik
KI-Modelle können Geräteausfälle vorhersagen, bevor sie auftreten, und IT-Teams so zu proaktiven Wartungsmaßnahmen veranlassen. Da maschinelle Lernverfahren in der Regel leistungsfähiger sind als herkömmliche Rechenmethoden, ist dieser prädiktive Ansatz von entscheidender Bedeutung.
Durch die Automatisierung von Arbeitsabläufen, die Verwaltung von Zeitplänen und das Versenden von Benachrichtigungen über fällige Aufgaben zielen KI-gestützte ITSM-Tools darauf ab, die Lebensdauer der Geräte zu verlängern und einen unterbrechungsfreien IT-Service-Management-Betrieb zu gewährleisten.
Mithilfe prädiktiver Analysen können Unternehmen zukünftige Leistungen und potenzielle Ausfälle anhand historischer und Echtzeitdaten prognostizieren . Dieser Prozess unterstützt Entscheidungsprozesse und die Ressourcenallokation für Wartungsarbeiten.
Die kontinuierliche Gesundheitsüberwachung der IT-Infrastruktur mittels KI erkennt Anomalien und gibt IT-Teams frühzeitig Warnungen, sodass diese potenzielle Probleme beheben können, bevor sie sich verschärfen.
Praxisbeispiel: BMC Helix AIOps
BMC Helix AIOps analysiert Ereignisse aus verschiedenen IT-Quellen (Infrastruktur, Anwendungen, Netzwerke und Monitoring-Tools von Drittanbietern) und ordnet sie anhand von Faktoren wie Zeitpunkt, Topologie, Signaturen und Ereignismeldungen zu „Situationen“ zusammen. Dies unterstützt Teams dabei, von isolierten Warnmeldungen zu gruppierten Vorfällen zu gelangen, die die tatsächlichen Auswirkungen auf den Service widerspiegeln.
Die Plattform unterstützt zwei Hauptsituationstypen: richtlinienbasierte Situationen (erstellt aus vordefinierten Ereignisrichtlinien in BMC Helix Operations Management) und ML-basierte Situationen (automatisch erstellt mithilfe von KI/ML-Korrelation). 2
Praxisbeispiel: ServiceNow Predictive Intelligence
ServiceNow Predictive Intelligence nutzt historische Daten, um Ergebnisse vorherzusagen und Maßnahmen für das Aufgabenmanagement zu empfehlen, wie z. B. die Kategorisierung, Weiterleitung und Priorisierung von Incidents und Anfragen.
Predictive Intelligence kann Muster erkennen, wie zum Beispiel wiederkehrende Probleme oder potenzielle Engpässe, und Vorschläge zur Verbesserung der Serviceeffizienz machen.
Diese Funktion hilft Unternehmen, manuelle Arbeit zu reduzieren, Fehler zu minimieren und Reaktionszeiten zu verbessern, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisiert und Probleme vorhersagt, bevor sie eskalieren. 3
7. Leistungsmanagement
KI-gestütztes Leistungsmanagement konzentriert sich auf die Optimierung von IT-Ressourcen und -Diensten durch:
Die Kapazitätsplanung nutzt KI, um Nutzungsmuster zu analysieren und den zukünftigen Ressourcenbedarf vorherzusagen. Dies unterstützt Unternehmen bei einer effektiven Kapazitätsplanung und Ressourcenallokation und stellt sicher, dass sie zukünftige Anforderungen ohne Überdimensionierung erfüllen können.
Leistungsoptimierung : KI-Tools überwachen und optimieren kontinuierlich die Leistung von IT-Services. Durch die Echtzeitanalyse von Leistungskennzahlen identifiziert die KI-Technologie Verbesserungspotenziale und implementiert Anpassungen zur Steigerung der betrieblichen Effizienz und Kundenzufriedenheit. Diese kontinuierliche Optimierung gewährleistet einen reibungslosen und effektiven Betrieb der IT-Services.
8. Sicherheitsmanagement
Das Sicherheitsmanagement mit KI-Tools konzentriert sich auf den Schutz von IT-Systemen vor Bedrohungen und die Sicherstellung der Compliance durch:
Bedrohungserkennung:
Die Bedrohungserkennung umfasst das Erkennen und Reagieren auf Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit. Durch die Analyse von Mustern und Anomalien kann KI potenzielle Sicherheitslücken identifizieren und umgehend Maßnahmen zur Risikominderung ergreifen. Dieser proaktive Ansatz verbessert die Sicherheitslage eines Unternehmens erheblich.
Überwachung der Einhaltung der Vorschriften:
Dazu gehört die Überwachung von IT-Umgebungen hinsichtlich der Einhaltung von Richtlinien und Vorschriften. Dieser Ansatz gewährleistet, dass Unternehmen die Branchenstandards einhalten und das Risiko rechtlicher und regulatorischer Probleme verringert wird.
Die KI-gestützte Compliance-Überwachung bietet kontinuierliche Kontrolle und hilft Unternehmen dabei, eine sichere und konforme IT-Infrastruktur aufrechtzuerhalten.
Praxisbeispiel: Freshservice mit Databricks
Databricks, ein führendes Unternehmen im Bereich KI und Datenanalyse, musste seine IT-Serviceabläufe verbessern, um Ausfallzeiten zu reduzieren und die Skalierbarkeit zu erhöhen .
Sie entschieden sich für Freshservice aufgrund seiner No-Code-Funktionalität und der KI-gestützten Automatisierung. Die Implementierung führte zu einer Reduzierung der Self-Service-Anfragen um 23 % , wodurch die Arbeitsbelastung der IT-Mitarbeiter verringert und die Effizienz gesteigert wurde .
Durch die Zusammenarbeit mit Freshservice wurde die Nutzung auf acht weitere Abteilungen, darunter die Personalabteilung und die Rechtsabteilung, ausgeweitet, wodurch ein einheitliches Zentrum für die Mitarbeiterbetreuung geschaffen wurde.
Dieser Übergang verbesserte die Mitarbeiterzufriedenheit, unterstützte den Geschäftsbetrieb und reduzierte die IT-Kosten.
Anwendungsfälle für Selbstbedienung und Agentenleistung
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 individuell auf die Rollen, Präferenzen und die Historie der Nutzer zuschneiden und so die Nutzerzufriedenheit und die Effektivität des IT-Supports verbessern.
Stimmungsanalyse und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) helfen dabei , Nutzerfeedback zu analysieren und Verbesserungspotenziale bei IT-Services und -Support zu identifizieren. Dieser Ansatz unterstützt Unternehmen dabei, die Bedürfnisse ihrer Nutzer besser zu verstehen und die Servicequalität zu steigern.
KI-gestützte Chatbots bieten rund um die Uhr Echtzeit-Support, beantworten häufige Fragen und lösen Routineprobleme ohne menschliches Eingreifen. Dadurch wird eine kontinuierliche Verfügbarkeit von Support gewährleistet und Wartezeiten werden reduziert.
Darüber hinaus können virtuelle Assistenten die Benutzer durch die einzelnen Schritte der Fehlerbehebung führen und so ein interaktiveres und effizienteres Support-Erlebnis bieten, die Zeit zur Problemlösung verkürzen und die allgemeine Benutzerzufriedenheit steigern.
Selbstbedienungsportale:
Selbstbedienungsportale nutzen KI, um Nutzerprofile, bisherige Interaktionen und häufige Probleme zu analysieren und so personalisierten Support anzubieten. Meldet sich ein Nutzer an und beschreibt sein Problem, schlagen die KI-Tools relevante Artikel aus der Wissensdatenbank, FAQs oder automatisierte Lösungen vor, die ähnliche Probleme bereits behoben haben.
Wenn ein Benutzer beispielsweise häufig Softwareinstallationen anfordert, kann sich das Self-Service-Portal diese Präferenz merken und einen schnellen Zugriff auf Installationsprozeduren oder direkte Links zum Herunterladen der benötigten Software bereitstellen.
Praxisbeispiel: Der virtuelle KI-Agent Zia von ManageEngine.
Der KI-gestützte virtuelle Agent Zia von ManageEngine unterstützt mehrstufige Konversationen über eine LLM- Schnittstelle, sodass Benutzer Fragen stellen und Aufgaben ausführen können, ohne manuell durch Menüs navigieren zu müssen.
Zia versteht den Kontext, liefert umgehend Antworten und fasst Erkenntnisse aus internen Wissensdatenbanken oder verbundenen großen Sprachmodellen zusammen. Es gewährleistet die Kontinuität bei Folgevorgängen und unterstützt Ticketaktionen wie Statusaktualisierungen, das Hinzufügen von Notizen oder das Schließen von Anfragen basierend auf Gesprächsaufforderungen.
Zia unterstützt außerdem multimodale Eingaben ( Text , Sprache , Bilder ) und erhält den Gesprächskontext für Folgeanfragen. 4
Praxisbeispiel: Freshservice Freddy AI
Freddy AI Copilot ist ein KI-Add-on für Freshservice (Pro/Enterprise) und Freshservice for Business Teams. Es unterstützt IT- und Business-Teams bei der Reduzierung von Routineaufgaben durch die Automatisierung der Ticketbearbeitung, die Verbesserung der Antwortqualität und die Beschleunigung der Servicebereitstellung in Abteilungen wie IT, Personalwesen, Finanzen, Recht und Marketing.
Zu den wichtigsten Fähigkeiten gehören:
- Ticketzusammenfassung und Erstellung von Lösungsnotizen
- Antwortvorschläge (einschließlich mehrsprachiger Unterstützung) und Schreibhilfe
- Ähnliche Vorfallserkennung und damit verbundene Änderungsempfehlungen für die Ursachenanalyse
- Automatisches Ausfüllen von Feldern und Ticketübersetzung
- Erstellung von Wissensartikeln und Inhaltsempfehlungen
- Erstellung von Berichten nach Vorfällen und Testfallerstellung
Freddy Copilot unterstützt mehrere Sprachen, darunter Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Niederländisch, Schwedisch und Portugiesisch (Brasilien), allerdings ist der Vorschlagsdienst für ähnliche Vorfälle derzeit nur auf Englisch verfügbar. 5
Abbildung 2: Freshservice Freddy AI Copilot-Dashboard.
Praxisbeispiel: Virtueller Agent für Jira-Servicemanagement
Der virtuelle Agent von Jira Service Management optimiert den IT-Support durch die Automatisierung routinemäßiger Supportaufgaben. Dieser KI-gestützte virtuelle Agent integriert sich in Plattformen wie Slack und bietet dialogbasierten Support. Mithilfe von NLP versteht und beantwortet er Nutzeranfragen, erkennt Absichten, Stimmungen und Kontext und ermöglicht so personalisierte Interaktionen.
Der virtuelle Agent kann häufige Probleme bearbeiten, Fragen beantworten und Supportanfragen verwalten, damit sich menschliche Mitarbeiter auf komplexere Aufgaben konzentrieren können. Bei komplexeren Problemen kann der virtuelle Agent Tickets erstellen und das Gespräch nahtlos an einen menschlichen Mitarbeiter weiterleiten.
Zusätzlich zur Automatisierung unterstützen Rovo-Agenten (KI-gestützte Teammitglieder) IT-Betriebsteams, indem sie relevante Vorfälle, Änderungsrisiken, wahrscheinliche Ursachen, empfohlene Ansprechpartner und Handlungsempfehlungen aufzeigen. Rovo-Agenten können außerdem Entwürfe für Post-Incident-Reviews (PIRs) erstellen und während der Reaktion auf Vorfälle automatisierte Workflows auslösen.
Serviceteams können die Effektivität von KI mithilfe eines KI-gestützten Performance-Dashboards überwachen und optimieren, das Einblicke in Lösungsquoten, Wissenslücken und Verbesserungsmöglichkeiten bietet, einschließlich der Erstellung von KI-Vorschlägen für Wissensartikel.
Die Plattform unterstützt außerdem anpassbare Intent-Flows mithilfe von Vorlagen, Schritten wie „Informationen anfordern“ und „Webanfrage“ sowie eingebetteten KI-Empfehlungen innerhalb der Agenten-Workflows, um die Lösungszeiten zu beschleunigen und die Effizienz der Servicebereitstellung zu verbessern. 6
Abbildung 3: Jira Self-Service Support Dashboard. 7
10. Wissensmanagement
In diesem Bereich unterstützen KI-Technologien die Organisation und den Zugang zu Informationen durch:
Content-Kuration:
KI-Systeme können IT-Mitarbeitern und Endnutzern relevante Wissensdatenbankartikel basierend auf dem Kontext ihrer Anfragen zusammenstellen und empfehlen. Dadurch erhalten die Nutzer schnell die benötigten Informationen und können Probleme selbstständig lösen.
Dokumentenanalyse:
Die Dokumentenanalyse umfasst die Analyse und Kategorisierung großer Dokumentenmengen. Dieser Prozess hilft Nutzern, Informationen zu finden und zu nutzen und gleichzeitig die Gesamteffizienz von Wissensmanagementprozessen zu verbessern.
Durch die Organisation von Dokumenten und die Erstellung intuitiver Kategorien ermöglichen KI-gestützte ITSM-Tools einen einfacheren Zugriff auf wichtige Informationen und steigern so die Produktivität und reduzieren den Zeitaufwand für die Suche nach Lösungen.
Praxisbeispiel: Autonomer Wissensaufbau mit Nebula ITSM
Nebula ITSM sammelt automatisch Daten aus verschiedenen IT-Systemen, Anwendungen und Datenbanken, ohne dass kundenspezifische Integrationen oder umfangreiche manuelle Eingriffe erforderlich sind.
Das System identifiziert Beziehungen und Abhängigkeiten innerhalb der Daten, um ein zusammenhängendes Informationsnetzwerk für die Wissensbasis zu schaffen.
Das System benötigt weder manuelle Pflege noch Eingriffe von IT-Mitarbeitern zur Wartung oder zum Aufbau des Wissensgraphen. Dies führt zu einer schnelleren Implementierung, einem geringeren Betriebsaufwand und der Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen und sich an neue Daten anzupassen, ohne dass menschliche Experten den Prozess ständig überwachen müssen. 8
11. Vermögensverwaltung
Das IT-Asset-Management mit künstlicher Intelligenz konzentriert sich auf die Automatisierung und Optimierung verschiedener Aspekte des Asset-Lifecycle-Managements.
Die automatisierte Bestandsverfolgung ermöglicht eine genaue und zeitnahe Erfassung der Anlagenbestände, reduziert den manuellen Aufwand und verbessert die Datengenauigkeit.
KI-Tools können zudem vorhersagen, wann Anlagen gewartet oder ersetzt werden müssen, und so deren Lebenszyklus optimieren. Dieser vorausschauende Ansatz unterstützt die Planung und Ressourcenzuweisung und gewährleistet die ordnungsgemäße Wartung und Betriebsbereitschaft der Anlagen.
Darüber hinaus erhöhen KI-Tools die Anlagensicherheit, indem sie unberechtigten Zugriff oder ungewöhnliche Aktivitäten im Zusammenhang mit Anlagen erkennen und eine zusätzliche Schutzebene bieten.
KI-gestützte Analysen liefern Einblicke in die Anlagennutzung und helfen Unternehmen so, fundierte Entscheidungen zu treffen und Kosteneinsparungen zu erzielen.
Praxisbeispiel: Selbstheilung von Ivanti-Neuronen mithilfe von KI
Selbstheilung bezeichnet die Fähigkeit von Systemen, Probleme innerhalb der IT-Infrastruktur automatisch zu erkennen, zu diagnostizieren und zu beheben, ohne dass ein manuelles Eingreifen erforderlich ist.
Die Selbstheilung wird ermöglicht durch:
- Proaktive Überwachung: Ivanti Neurons überwacht kontinuierlich IT-Ressourcen wie Endgeräte und Server mithilfe von KI, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen. Es identifiziert potenzielle Probleme wie Leistungseinbußen, Sicherheitslücken oder Fehlfunktionen, bevor diese sich verschlimmern.
- Automatisierte Diagnose: Wenn ein Problem erkannt wird, führt das KI-System von Ivanti automatisch eine Diagnose durch, um die Ursache durch die Analyse von Protokollen, Konfigurationen und Mustern zu ermitteln.
- Automatisierte Problembehebung: Nach der Diagnose des Problems leitet das System automatische Korrekturmaßnahmen ein, wie z. B. das Einspielen von Patches, den Neustart von Diensten oder die Ausführung von Skripten. Dieser Prozess läuft ohne menschliches Eingreifen ab, um eine schnellere Problemlösung zu gewährleisten.
- Endpoint-Management: Die Selbstheilungsfunktion von Ivanti ist besonders effektiv für Endpunkte, Überwachungsgeräte und die automatische Behebung von Problemen wie Sicherheitslücken und Fehlkonfigurationen. 9
Welche Vorteile bietet der Einsatz von KI im ITSM?
Der Einsatz von KI-gestützten Service-Management-Tools bietet zahlreiche Vorteile, die die Effizienz, Genauigkeit und Gesamteffektivität des IT-Betriebs verbessern können. Hier einige wichtige Vorteile von KI-Technologien für ITSM:
Künstliche Intelligenz kann wiederkehrende und zeitaufwändige Aufgaben wie das Erstellen, Kategorisieren und Weiterleiten von Tickets automatisieren. Dadurch wird der manuelle Arbeitsaufwand für IT-Mitarbeiter reduziert, sodass diese sich auf komplexere und strategischere Aufgaben konzentrieren können.
KI-Systeme können konsistente Reaktionen und Maßnahmen bereitstellen, um menschliche Fehler zu minimieren. Dies ist besonders vorteilhaft bei Routineaufgaben wie der Klassifizierung von Vorfällen, der Ursachenanalyse und der Empfehlung von Lösungen.
Chatbots und virtuelle Assistenten ermöglichen eine kontinuierliche Serviceverfügbarkeit und verkürzen die Reaktionszeiten, während sie gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigern. Diese KI-Tools sind skalierbar und können steigende Anfragemengen bewältigen, wodurch sie sich ideal für große und wachsende Organisationen eignen.
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 umfangreichen menschlichen Eingriffen können Systeme der künstlichen Intelligenz zu Kosteneinsparungen führen. Diese Systeme optimieren die Ressourcennutzung und senken die Betriebskosten im Zusammenhang mit der Verwaltung von IT-Dienstleistungen.
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