{"id":26347,"date":"2024-03-25T11:33:42","date_gmt":"2024-03-25T10:33:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=26347"},"modified":"2024-03-18T11:41:11","modified_gmt":"2024-03-18T10:41:11","slug":"wie-kuenstliche-intelligenz-das-it-service-management-optimiert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=26347","title":{"rendered":"Wie k\u00fcnstliche Intelligenz das IT-Service-Management optimiert"},"content":{"rendered":"\n

AutorRedakteur: Klaus Ziegerhofer, Product Manager bei Matrix42<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz h\u00e4lt auch im IT-Service-Management Einzug. Ob intelligente Chatbots, Datenanalysen oder Knowledge-Base-Artikel, erstellt von generativer KI: Sie entlasten die IT-Abteilung und erh\u00f6hen die Effizienz der IT-Services.<\/p>\n\n\n\n

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Quelle: Matrix42<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Digitalisierung, Lieferkettenprobleme, Inflation, Rezession: Angesichts der momentanen Herausforderungen stehen Unternehmen unter gro\u00dfem Druck. Sie m\u00fcssen ihre Produktivit\u00e4t erh\u00f6hen und gleichzeitig die Kosten im Griff behalten. Digitale L\u00f6sungen, mit denen sich Prozesse optimieren lassen, helfen ihnen dabei \u2013 und das zunehmend mithilfe von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI).<\/p>\n\n\n\n

Dazu z\u00e4hlen auch IT-Service- und Asset-Management-L\u00f6sungen (ITSM, AM), die IT-Teams dabei unterst\u00fctzen, repetitive Routineaufgaben zu automatisieren, um Abl\u00e4ufe effizienter zu gestalten und menschliche Fehler zu reduzieren. Das entlastet die IT-Mitarbeiter, die sich auf ihre komplexeren Aufgaben konzentrieren k\u00f6nnen. Beispiel First-Level-Support im Helpdesk: Mit einer KI-gest\u00fctzten ITSM-Anwendung lassen sich Support-Tickets automatisch bestimmten Themenbereichen zuordnen und priorisieren. Maschinelles Lernen (ML) hilft, Muster in historischen Daten zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, mit denen sich der Support-Prozess beschleunigen l\u00e4sst.<\/p>\n\n\n\n

Intelligente Chatbots auf Basis von Conversational AI<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Auch KI-gest\u00fctzte Chatbots werden immer wichtiger f\u00fcr eine effiziente Helpdesk-Abwicklung. Die virtuellen Assistenten f\u00fchren die Nutzer durch h\u00e4ufig gestellte Fragen und helfen ihnen, einfache Probleme selbst zu l\u00f6sen. Durch ihre permanente Weiterentwicklung werden sie dabei immer besser und nutzen zunehmend Conversational AI, um jedem Anwender eine ma\u00dfgeschneiderte Antwort auf seine Frage liefern zu k\u00f6nnen. Oder der intelligente Chatbot stellt weitere Fragen, um das Problem zu klassifizieren und an einen Service-Agenten weiterzuleiten. Der Vorteil dabei: Die User k\u00f6nnen ihre Probleme genauso schildern, wie sie es einem Menschen gegen\u00fcber tun w\u00fcrden. Herk\u00f6mmliche Chatbots, die die Geduld des Nutzers strapazieren, geh\u00f6ren damit der Vergangenheit an.<\/p>\n\n\n\n

Verbessertes Knowledge-Management<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Auch im Wissensmanagement von Unternehmen leisten KI-L\u00f6sungen wertvolle Dienste, indem sie relevante Informationen automatisch extrahieren, kategorisieren und aktualisieren. Die Helpdesk-Mitarbeiter profitieren zudem von der F\u00e4higkeit KI-gest\u00fctzter Systeme, Artikel aus der Knowledge Base der IT-Abteilung mit der Ticketbearbeitung zu verkn\u00fcpfen: Geht eine Support-Anfrage ein, kann der Service-Agent auf passende Antworten aus fr\u00fcheren Tickets beziehungsweise auf L\u00f6sungsbeschreibungen in Artikeln aus der Knowledge Base zur\u00fcckgreifen. Auf diese Weise l\u00e4sst sich bereits ein gro\u00dfer Teil der Service-Anfragen automatisiert beantworten. Der Nutzer landet mit seinem Problem nicht beim First-Level-Support, der seine Anfrage weiterleitet, sondern findet \u00fcber das Self-Service-Portal schnell eine Antwort. Das steigert die User Experience und erh\u00f6ht die Kundenzufriedenheit.<\/p>\n\n\n\n

Generative KI erstellt Artikel f\u00fcr die Knowledge Base<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Systeme auf Basis von generativer KI sind sogar in der Lage, Knowledge-Base-Artikel selbst zu verfassen. Das entlastet die IT-Abteilung von einer Aufgabe, die in der Regel nicht zu den St\u00e4rken von Service-Agenten z\u00e4hlt. Denn damit die Artikel den Usern bei der L\u00f6sung von Problemen helfen k\u00f6nnen, m\u00fcssen sie so geschrieben sein, dass auch nicht technisch versierte Anwender sie verstehen. Das f\u00e4llt den technikaffinen IT-Mitarbeitern oft nicht leicht. Die KI dagegen ist in der Lage, einfache, leicht verst\u00e4ndliche Texte zu erstellen, wenn sie entsprechend trainiert wird. Das steigert die Effizienz der Ticketbearbeitung und damit die Zufriedenheit der Nutzer. Gleichzeitig erh\u00f6ht die Entlastung der Service-Agenten die Mitarbeiterzufriedenheit und -bindung. Ganz ohne den Menschen geht es allerdings nicht. Um Fehler und Halluzinationen zu vermeiden, die beim Einsatz von generativer KI immer wieder vorkommen, muss jeder Artikel anschlie\u00dfend von einem Experten gr\u00fcndlich gepr\u00fcft und gegebenenfalls angepasst werden. <\/p>\n\n\n\n

Vorausschauende Analysen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ein gro\u00dfer Vorteil von KI ist ihre F\u00e4higkeit, gro\u00dfe Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. Damit kann die Technologie Unternehmen dabei unterst\u00fctzen, Daten zu erfassen und die Auswertung zu optimieren. Dadurch l\u00e4sst sich die Digital Employee Experience (DEX) verbessern, also die Erfahrungen, die Mitarbeiter mit den Technologien machen, die sie f\u00fcr ihre t\u00e4gliche Arbeit nutzen. Eine gute DEX f\u00fchrt dazu, dass viele IT-Probleme gar nicht erst auftreten. So werden bei der \u00dcberwachung der Performance von Anwendungen, Systemen und Netzwerken gro\u00dfe Datenmengen erfasst \u2013 unter anderem die Telemetriedaten der Endger\u00e4te. Auf deren Basis kann das KI-System Analysen fahren und potenzielle Probleme fr\u00fchzeitig erkennen. Die IT-Verantwortlichen sind dadurch in der Lage, mit proaktiven Ma\u00dfnahmen St\u00f6rungen in der IT-Infrastruktur vorzubeugen, noch bevor sie auftreten. Das senkt das Ausfallrisiko, erm\u00f6glicht eine effiziente Ressourcennutzung und unterst\u00fctzt bei der vorausschauenden Wartung und Kapazit\u00e4tsplanung.<\/p>\n\n\n\n

Wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewinnen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dabei lassen sich auch Zusammenh\u00e4nge aufzeigen, die au\u00dferhalb der Anwendungen liegen. Eine hohe Prozessorlast in einer bestimmten Nutzergruppe l\u00e4sst sich beispielsweise darauf zur\u00fcckf\u00fchren, dass die jeweiligen Mitarbeiter eine bestimmte Software nutzen, oder dass Systemeinstellungen ver\u00e4ndert wurden. Die IT-Abteilung kann dann \u2013 idealerweise automatisiert \u2013 entsprechende Gegenma\u00dfnahmen ergreifen, ohne dass die Nutzer das Problem \u00fcberhaupt wahrgenommen haben. Allerdings setzen solche Auswertungen gro\u00dfe Mengen an Telemetriedaten voraus. Zu empfehlen sind daher integrierte L\u00f6sungen, in denen die Ticketbearbeitung und die Softwareverteilung bestm\u00f6glich aufeinander abgestimmt sind. Damit lassen sich fundierte Erkenntnisse aus einer Vielzahl von Daten ableiten.<\/p>\n\n\n\n

Auch Kenntnisse \u00fcber die Pr\u00e4ferenzen und Verhaltensmuster der Nutzer k\u00f6nnen die IT-Verantwortlichen aus den Daten ableiten und auf dieser Basis die individuellen Arbeitsumgebungen entsprechend anpassen. Das erm\u00f6glicht eine datengesteuerte Entscheidungsfindung, f\u00f6rdert eine personalisierte Nutzung der IT-Services und steigert deren Effizienz.<\/p>\n\n\n\n

Fazit<\/strong><\/p>\n\n\n\n

KI bietet enorme Potenziale im IT-Service-Management. Um sie zu nutzen, sollten IT-Verantwortliche professionelle ITSM-L\u00f6sungen einsetzen und auf eine solide Datenbasis achten. Damit k\u00f6nnen sie ihre Services mithilfe von KI und Daten verbessern, ihre Prozesse optimieren, St\u00f6rungen in der IT-Infrastruktur vorhersagen und ihre Mitarbeiter entlasten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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