KI und ITSM: Wie künstliche Intelligenz das IT-Service-Management verändert

Trotz all der Technologie, die sie direkt verwalten und bei deren Reparatur sie helfen, ist der IT-Servicedesk häufig unterbesetzt, wenn es um eigene Spitzenlösungen geht. Viele IT-Service-Management-Prozesse (ITSM) basieren auf einer Tradition vorhersehbarer Servicebereitstellung, die zu langen Verzögerungen bei der Lösung unvorhergesehener Probleme führen kann. Schlimmer noch: Ohne die Möglichkeit, Probleme vollständig zu verstehen und sie proaktiv anzugehen, können die ITSM-Ziele nur bis zu einem gewissen Punkt erreicht werden.

Was IT-Serviceteams brauchen, ist ein Ansatz, der Unvorhersehbarkeiten durch die Nutzung ihrer vorhandenen Systeme und Talente angeht. Umsetzung Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) können die Fähigkeiten Ihres aktuellen IT-Teams erweiternDadurch können sie mit einem ähnlichen Ressourcenpool wie dem, über den sie bereits verfügen, mehr erreichen.

„Wenn KI Teil der ITSM-Angebote von Unternehmen ist, kann sie die Qualität der Erfahrung jedes Mitarbeiters verbessern – vom Techniker bis zum Endbenutzer.“ schreibt CMSWire.

Gebrauch von KI im ITSM breitet sich rasant aus. Eins Aktueller Bericht veröffentlicht dass „62 % der Unternehmen KI in ihre ITSM-Strategie integrieren oder bereits darüber nachdenken“.

Doch was bedeutet es für KI, Teil des ITSM zu werden, und wie fördert KI im Service Management die Ziele der unternehmensweiten digitalen Transformation? Nachfolgend finden Sie einige Beispiele, die die potenziellen KI-Angebote für IT-Servicemitarbeiter veranschaulichen und zeigen, wie diese Verbesserungen allen Mitarbeitern im Unternehmen zugute kommen – von oben bis unten.

Trends für KI im Service Management

Es gibt eine Reihe von Anwendungsfällen für KI im ITSM, die derzeit in Unternehmen implementiert werden.

Chatbots

Der Einsatz von Chatbots und „virtuellen“ IT-Mitarbeitern ist eine der am weitesten verbreiteten – und schnell wachsenden – Implementierungen von KI im ITSM. Einer aktuellen Umfrage zufolge 53 % der Unternehmen, die Chatbots intern verwenden, nutzen sie in ihrer IT-Abteilung.

Sowohl Chatbots als auch virtuelle Servicemitarbeiter bieten IT-Kunden schnellen Zugriff auf Self-Service-Funktionen oder die richtige IT-Zuweisungsgruppe, die sie benötigen, um ihre Probleme am effizientesten zu lösen. In manchen Fällen kann das bedeuten, dass man zur schnellen Selbstkorrektur auf einen Wissensdatenbankartikel verwiesen wird, in anderen Fällen kann es aber auch eine automatische Zuweisung zu einer hochrangigen Zuweisungsgruppe bedeuten. Dadurch wird das menschliche System umgangen, das häufig als Gatekeeper für die Eskalation von IT-Tickets über die Zuweisungsgruppen der untersten Ebene hinweg fungierte.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

KI kann sowohl Benutzern als auch IT-Servicemitarbeitern helfen, ein genaueres Verständnis von Anfragen, Vorfällen und Problemen zu erlangen, um Trends und wiederkehrende Probleme direkter anzugehen. In der Vergangenheit stützte sich die Kategorisierung auf Dropdown-Menüs mit verwirrenden Optionen wie „Software“ oder „Anwendung“ oder auf offene Texteingaben, die möglicherweise schwer zu analysieren waren.

Die Verwendung von Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kann von Menschen generierten Daten Struktur verleihen, während Themen-Clustering die Zuweisung von Ticket-Metadaten automatisieren kann, um Probleme auf Gruppenbasis intelligenter zu verwalten. Diese Technologie kann es auch der IT ermöglichen Muster schnell erkennen, beispielsweise ein Trendproblemtyp mit einer bestimmten Anwendung, der zu einem Vorfall führen könnte.

Roboter-Prozessautomatisierung (RPA)

Robotic Process Automation (RPA) kann die Lösung eines Tickets automatisieren, sobald es die richtige Zuweisungsgruppe erreicht hat. RPA kann den Aufwand und die Ressourcen reduzieren, die zur Lösung eines Tickets erforderlich sind, und gleichzeitig die effizientere Behebung von Gruppen ähnlicher Vorfälle ermöglichen. Zu den RPA-Funktionen gehören typischerweise einfache, aber sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben, die eine Formulareingabe erfordern.

„In aktuellen Service-Management-Organisationen werden 70 bis 80 % der Ressourcen für operative Aktivitäten aufgewendet: die Ausführung von Serviceanfragen, das Schließen von Vorfalltickets und die Bereitstellung von Änderungen“, sagt Jan-Willem Middelburg von Pink Elephant gegenüber TechBeacon erklärt. „Alle diese Aktivitäten können automatisiert werden, wodurch die Servicebereitstellung schneller, kostengünstiger und effizienter wird.“

Unternehmensdaten mithilfe von KI nutzbar machen

Eine der wichtigsten Funktionen von KI besteht darin, menschlichen ITSM-Mitarbeitern Zugang zu Erkenntnissen zu verschaffen, die sie für wichtige Geschäftsentscheidungen benötigen. Viele IT-Systeme und insbesondere die Anwendungen, auf die sie abzielen, sind fest in ihren jeweiligen Silos untergebracht. Solange diese Silos fortbestehen, ist es unmöglich, ganzheitliches Wissen zu generieren, das eine Organisation beschreibt.

Durch den Einsatz von KI und Datenanalysen können Erkenntnisse viel leichter zugänglich gemacht werden, indem Unternehmensdaten an einem Ort zusammengefasst werden. Durch die Gleichstellung aller Daten und die anschließende Analyse dieser mithilfe von KI und maschinellem Lernen (ML) können IT-Serviceleiter Möglichkeiten ermitteln, um nicht nur laufende Vorfälle, sondern auch Probleme zu beheben verhindern Sie diese proaktiv.

Ursachenanalyse (RCA)

Eine Root-Cause-Analysis-Engine (RCA) kann die eigentliche Ursache von Problemen identifizieren, sodass sich IT-Serviceteams mit deren Ursprung und nicht nur mit den daraus resultierenden Symptomen befassen können. Durch die Kombination von RCA und Themenclusterung kann die IT auch Probleme identifizieren, die nach ähnlichen Ursachen gruppiert sind – Ähnlichkeiten, die ohne den Einsatz von KI möglicherweise nicht erkannt würden. Auf diese Weise können mehrere Probleme durch eine effiziente Problembehebung gelöst werden, beispielsweise durch eine Betriebsänderung oder die Veröffentlichung eines neuen Knowledge-Base-Artikels.

Visualisierung von IT-Servicedaten

In vielen Fällen kann die Visualisierung von Daten im Zusammenhang mit der Servicedomäne der IT dazu beitragen, einzelnen Benutzern und bestimmten Benutzergruppen einen besseren Service anzubieten. Durch die Analyse unstrukturierter Social-Chatter-Daten aus Unternehmensproduktivitäts- und Messaging-Tools können IT-Teams beispielsweise schnell erkennen, welche Anwendungen oder Problemtypen den Benutzern die meisten Probleme bereiten. Sie können auch die Arten von Lösungen offenlegen, die von den betreffenden Benutzern bereits ausprobiert wurden, und so das Hin und Her „Haben Sie dies oder das ausprobiert?“ verhindern. das einige sachkundige Benutzer als ermüdend empfinden.

Zu den Best Practices gehören: Nutzen Sie einen Ökosystemfokus und finden Sie schnelle Erfolge

Ein System zum Speichern und Analysieren von Daten und der anschließenden Anzeige in informativen Dashboards sollte für Unternehmen, die daran interessiert sind, dass ihre KI-Investitionen den größtmöglichen Nutzen bringen, tatsächlich oberste Priorität haben. Die durch diese Dateninfrastruktur geschaffenen Grundlagen können aktuelle Projekte erleichtern und gleichzeitig die Tür für ehrgeizigere Projekte öffnen.

„Organisationen müssen zunehmend einen offenen Innovations- und Ökosystemansatz verfolgen, um die benötigten Daten, Technologien und Dienste zu erwerben“, rät a Bericht der Boston Consulting Group über die Rolle von KI bei der digitalen Transformation. „Dieser Ansatz kann oft zu mehr und besseren Daten führen, was zu besseren Ergebnissen führen kann.“

Wenn IT-Serviceleitern die Möglichkeit gegeben wird, die Stimmung ihrer Benutzergruppen zu visualisieren, kann dies zu proaktiven Lösungen zur Verbesserung der Servicebereitstellung führen, insbesondere für Benutzergruppen, die derzeit am meisten Probleme haben.

„Quick Wins sind kleinere Projekte, bei denen es um die Optimierung interner Mitarbeiterkontaktpunkte geht.“ bietet Kartik Hosanagar an, Professor für Betrieb, Information und Entscheidungen an der Wharton School of Business der University of Pennsylvania. „Unternehmen könnten beispielsweise über spezifische Schwachstellen nachdenken, mit denen Mitarbeiter in ihrer täglichen Arbeit konfrontiert sind, und dann darüber nachdenken, wie KI-Technologien einige dieser Aufgaben schneller oder einfacher machen könnten.“

KI bietet der IT und den Kunden, die sie betreut, greifbare Vorteile

Das Hinzufügen von KI zum IT-Service-Toolkit kann die Belastung durch Verwaltungsaufgaben auf niedriger Ebene verringern, die zu Verzögerungen bei der Problemlösung führen. RPA kann die von ITSM empfohlenen Arbeitsabläufe weiter optimieren, indem es Zwischenaufgaben überflüssig macht, die notwendig sind, aber nur einen geringen Mehrwert bieten.

Predictive Analytics und Trendanalysen können es IT-Serviceteams ermöglichen, proaktiv sowohl Probleme zu identifizieren, die sich zu umfassenden Vorfällen entwickeln könnten, als auch lästige IT-Probleme, die tendenziell die Benutzerzufriedenheit beeinträchtigen.

Der Einsatz von IT-Business-Analysen erleichtert diese Aktivitäten und bietet IT-Dienstleistungsleitern gleichzeitig eine solide Infrastruktur, um weitere Erkenntnisse abzuleiten. KPIs, die die Zufriedenheit mit dem IT-Service direkt messen können überwacht werden, sodass sich die IT um sensible Benutzergruppen kümmern und gleichzeitig vorrangige Elemente der Wertschöpfungskette vor Serviceunterbrechungen schützen kann. Die Visualisierung von IT-Servicedaten kann außerdem schnell unternehmensweite Probleme und ihre möglichen Lösungen veranschaulichen und IT-Führungskräften ein leistungsstarkes Werkzeug an die Hand geben, mit dem sie die gemeinsame Zustimmung der wichtigsten Stakeholder des Unternehmens gewinnen können.

Insgesamt kann KI als Katalysator für die vollständige digitale Transformation eines Unternehmens fungieren, indem sie die Teams befähigt, die dafür sorgen, dass die Technologie reibungslos läuft. Auf diese Weise bilden KI und ITSM eine leistungsstarke Kombination, die durch verbesserte Effizienz und die proaktive Bewältigung hartnäckiger technologiebezogener Probleme einen exponentiellen Mehrwert für ein Unternehmen schaffen kann.