Die transformative Rolle von KI im IT-Service-Management

Hinweis: Dieser Blogbeitrag wurde mithilfe von KI aus der Originalversion übersetzt und kann daher geringfügige Abweichungen enthalten. Einige der Links in diesem Beitrag führen zu Inhalten, die nur auf Englisch verfügbar sind.

Es überrascht nicht, dass der IT-Sektor – eine Branche, die sich bestens mit der Einführung und dem Verständnis neuer Technologien auskennt – ebenfalls von den neuesten KI-Innovationen aufgerüttelt wird. Die Fähigkeit der KI, Prozesse wie die Informationsbeschaffung zu automatisieren und Such- sowie Antwortzeiten zu beschleunigen, hat dazu geführt, dass 80 % der Unternehmensverantwortlichen generative KI als zentralen Hebel für die Neuausrichtung ihres Unternehmens betrachten. Doch wie können Unternehmen KI in das IT-Service-Management integrieren?

Lesen Sie weiter, um die drei wichtigsten Anwendungsfälle, die zu erwartenden Vorteile und den Umgang mit potenziellen Herausforderungen kennenzulernen.

KI im IT-Service-Management verstehen

Um das volle Potenzial von KI im IT-Service-Management zu verstehen, müssen wir zunächst die verschiedenen Begriffe und Technologien rund um dieses Thema kennen.

• KI-Halluzination: Eine Halluzination entsteht, wenn ein Large Language Model Ergebnisse liefert, die ungenau sind oder nicht auf den Eingabedaten basieren. Anders gesagt: Wenn KIs realistisch wirkende, aber falsche Informationen produzieren. Entwickler müssen auf solche Fehler achten, um Halluzinationen bei der Nutzung des Modells zu begrenzen.
• Generative KI (GenAI): GenAI bezeichnet eine Kategorie von KI, die Inhalte erzeugt – Text, Bilder, Audio oder Code – und damit für viele Branchen ein wertvolles Werkzeug darstellt. Sie nutzt Datensätze, um Muster zu erkennen und anschließend als Reaktion auf Prompts ähnliche Daten zu erzeugen. Häufig verwendet GenAI dafür LLMs, um natürliche Sprache zu verstehen und/oder zu erzeugen. Beispiele für GenAI-Plattformen sind ChatGPT oder DALL-E2.
• Large Language Models (LLMs): LLMs entstehen durch Algorithmen, die mit riesigen Datenmengen trainiert wurden. LLMs verarbeiten Daten und erzeugen aus einer bestimmten Eingabe Ergebnisse, die darum bitten können, Inhalte anhand sehr großer Datensätze zu erkennen, zusammenzufassen, zu übersetzen, vorherzusagen oder zu generieren.
• Machine Learning (ML): Dies ist ein Teilbereich der KI, der Daten und Algorithmen nutzt, um Systeme aufzubauen und der KI zu ermöglichen, menschliches Lernen zu simulieren. Durch kontinuierliches Lernen soll die Genauigkeit der Ergebnisse stetig verbessert werden.
• Natural Language Processing (NLP): NLP bezeichnet die Fähigkeit eines Computerprogramms, menschliche Sprache zu verstehen. NLP wird im Gegensatz zu Programmiersprachen (Java, C++, Python usw.) eingesetzt, die nicht „natürlich“ sind. Dies ermöglicht es Menschen, erfolgreich mit Computern über natürliche Sätze zu interagieren.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): RAG ist ein Verfahren zur Verbesserung der Ergebnisse eines LLM. Dabei greift das Modell auf eine separate Wissensdatenbank zu, etwa die internen Inhalte eines Unternehmens.

Was ist IT-Service-Management (ITSM)?

IT-Service-Management, oder ITSM, bezeichnet die Art und Weise, wie IT-Teams die durchgängige Bereitstellung von IT-Diensten für Nutzer verwalten. Dies umfasst die Planung, Erstellung, Implementierung und Bereitstellung von Support für Kunden und Mitarbeiter. Im Gegensatz zu anderen IT-Management-Praktiken, die sich vorrangig auf Technologie konzentrieren, verfolgt ITSM einen prozessorientierten Ansatz und spielt eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung des effizienten Betriebs und der effektiven Nutzung der IT-Infrastruktur eines Unternehmens.

ITSM ist eng mit Frameworks wie ITIL (Information Technology Infrastructure Library) und DevOps verknüpft, die dabei helfen, IT-Services zu optimieren und den Betrieb an der Unternehmensstrategie auszurichten.

Was ist KI-Service-Management (AISM)?

KI-Service-Management, oder AISM, bezeichnet den Einsatz von KI im IT-Service-Management, um Effizienz, Automatisierung und Entscheidungsfindung zu verbessern. Es ist auch als AITSM bekannt.

AISM nutzt Technologien wie GenAI, ML und NLP, um IT-Probleme schnell zu erkennen und zu lösen – durch kontextbezogene, präzise Kundenservice-Erlebnisse. Typische Beispiele für AISM sind:

• Intelligentes Wissensmanagement: KI erleichtert die effiziente Wissensfindung durch fortschrittliche Unternehmenssuche und vereinfacht so den Zugriff auf wichtige Informationen für IT-Teams.
• KI-gestützter Kundensupport: Chatbots und virtuelle Assistenten bieten rund um die Uhr Kundensupport und lösen Routineanfragen sowie technische Probleme eigenständig.
• KI-gestützter Self-Service: KI-gestützte Self-Service-Plattformen, wie Wissensdatenbanken, ermöglichen es Nutzern, gängige technische Probleme selbstständig zu lösen, was die Effizienz erhöht und die IT-Support-Teams entlastet.
• Predictive Analytics: Mithilfe von KI können historische Daten analysiert werden, um potenzielle Systemausfälle oder Serviceunterbrechungen vorherzusagen, was eine proaktive Wartung ermöglicht und Ausfallzeiten reduziert.

3 Anwendungsfälle für KI im ITSM

KI verbessert und transformiert die IT-Servicebereitstellung, um die Effizienz der Mitarbeiter zu steigern und die Nutzererfahrung zu verbessern. Wir empfehlen den Einsatz von KI in den folgenden Anwendungsfällen.

KI für verbessertes Wissensmanagement

KI verändert das Wissensmanagement im ITSM grundlegend, indem sie Teams dabei hilft, Informationen organisiert und leicht auffindbar zu halten. Traditionelle Wissensmanagement-Systeme kämpfen häufig mit veralteten Informationen, langsamen Aktualisierungen und manuellen Prozessen. Aus diesem Grund haben Unternehmen Wissensdatenbanken, Nutzerportale, IT-Helpdesks und In-Produkt-Support eingeführt, um Unternehmenswissen über alle Kundenkontaktpunkte hinweg bereitzustellen.

Durch die Integration von KI werden diese Systeme dynamischer und präziser, sodass sowohl IT-Mitarbeiter als auch Nutzer bei Bedarf leicht auf die richtigen Informationen zugreifen können.

Wie Fluid Topics das Wissensmanagement für ITSM verbessert

Die Fluid Topics Content Delivery Platform (CDP) hilft Unternehmen, alle ihre Informationen zu zentralisieren, damit IT-Teams technische Inhalte schneller und effizienter verwalten und teilen können. Ändert sich die Technologie oder tauchen neue Probleme auf, können aktualisierte Inhalte ohne Verzögerung an den entsprechenden Kanal (z. B. eine Wissensdatenbank) übermittelt werden, sodass IT-Teams und Endnutzer stets Zugriff auf die aktuellsten Informationen haben.

Dank ihrer leistungsstarken Funktionen können IT-Abteilungen Support-Aufgaben vereinfachen, ihr Wissen im Team besser nutzen und den Kundenservice verbessern.

KI-Ticketing-Lösungen

Angesichts der rasanten Entstehung neuer, zunehmend komplexer Technologien überrascht es nicht, dass IT-Service-Desk-Mitarbeiter mit technischen Problemen überfordert sind. Folglich sehen sich IT-Abteilungen einem hohen Aufkommen an Service-Tickets gegenüber, die schnell bearbeitet werden müssen. Neue Mitarbeiter verbringen oft viel Zeit mit der Suche nach Lösungen, was zu längeren Bearbeitungszeiten führt, während erfahrene Mitarbeiter mit denselben Fragen immer wieder belastet werden.

Durch die Integration KI-gestützter Suchtechnologie in Ihren IT-Helpdesk können Sie die Arbeitsbelastung sowohl neuer als auch erfahrener Mitarbeiter optimieren. Der Algorithmus analysiert Nutzeranfragen und schlägt passende Antworten vor, was zu einer Verkürzung der durchschnittlichen Reaktionszeit bei IT-Helpdesk-Tickets führt.

Wie Fluid Topics die Produktivität von IT-Incident-Teams steigert

Die Funktion „Augmented Support Agent“ von Fluid Topics ist ein smarter Assistent, der sich nahtlos in das IT-Helpdesk- oder Incident-Management-System jedes Unternehmens integrieren lässt. Dieses KI-Agenten-Tool verbindet sich mit jedem zentralisierten Dokumentations-Wissenszentrum. Wenn also neue Tickets eingehen, erstellt dieser digitale IT-Assistent sofort klare, relevante Antworten auf Nutzeranfragen.

Um zuverlässige Antworten zu gewährleisten, stellt Fluid Topics sicher, dass das IT-Serviceteam diese Antworten überprüfen und anpassen kann, bevor sie an den Nutzer gesendet werden. Unser Augmented Support Agent liefert Links zu den spezifischen Dokumenten, die zur Erstellung jeder Antwort verwendet wurden. Dies verbessert Transparenz und Sicherheit. Dadurch können IT-Serviceteams Antworten automatisieren und die Bearbeitungszeit von Tickets um 50 % verkürzen.

Virtuelle KI-IT-Assistenten

KI-Support-Assistenten sind darauf ausgelegt, Mitarbeitern oder Kunden einen schnelleren Zugriff auf Informationen im gesamten Betrieb zu ermöglichen. Wenn Nutzer nach Antworten suchen – nicht nach Dokumenten – sind virtuelle Support-Assistenten wie Chatbots eine ideale Lösung für moderne Unternehmen. Sie bieten durchgängigen Kundenservice, ohne dass Support-Teams zusätzliche Zeit und Aufwand investieren müssen.

Diese Tools der konversationellen KI werden immer beliebter: Bis 2026 sollen KI-Assistenten voraussichtlich jede zehnte Support-Interaktion automatisieren. Gartner unterstreicht zudem die Vorteile dieser Technologie und stellt fest, dass sie die Bearbeitungszeit im Vergleich zu Interaktionen mit menschlichen Mitarbeitern um bis zu 33 % reduziert.

Wie Fluid Topics den ultimativen Business-Chatbot schafft

Die Funktion „Question Answering“ von Fluid Topics kombiniert RAG mit unserem einheitlichen Wissenszentrum und der fortschrittlichen Suchmaschine. Sie fügt den bestehenden Daten eines Unternehmens eine konversationelle Frage-Antwort-Ebene hinzu. Stellen Nutzer dem Chatbot Fragen, erhalten sie automatisch präzise, produktspezifische Antworten.

Ähnlich wie beim Augmented Support Agent liefert auch die Question-Answering-Anwendung Links zu den Dokumentationsquellen, die für jede Antwort verwendet wurden. Dies sorgt für Transparenz und stärkt sowohl das Lernen als auch das Vertrauen der Nutzer. Dadurch können Nutzer IT-Probleme eigenständig lösen.

Allgemeine Vorteile von KI in IT-Services

Durch die Implementierung von KI-Tools in diesen drei zentralen ITSM-Anwendungsfällen profitieren Unternehmen von zahlreichen Vorteilen.

Höhere Effizienz

Der Einsatz von KI im ITSM steigert die Effizienz im gesamten Support-Workflow. Für IT-Teams bietet der Zugriff auf eine KI-gestützte Wissensdatenbank wertvolles Schulungsmaterial für neue Mitarbeiter. Studien zeigen, dass dies die Einarbeitungszeit um mehr als 50 % verkürzt und Eskalationen um 40 % reduziert.

Gleichzeitig erhalten Nutzer Zugang zu rund um die Uhr verfügbaren IT-Support-Chatbots, die mehreren Nutzern gleichzeitig helfen können – in jeder Sprache. Dieser Level-0-Support ermöglicht es IT-Diensten, reibungslos zu funktionieren, während Unternehmen wachsen, ohne das Team zusätzlich zu belasten. Das Ergebnis ist ein klarer Gewinn für Unternehmen: reduzierte Arbeitslast, optimierte IT-Services und beschleunigte Problemlösung.

Personalisierte Nutzererfahrungen

Personalisierte und kontextbezogene Informationen bereitzustellen, ist zentral für den IT-Support. Durch die Konfiguration von Inhalts-Metadaten und Nutzerprofil-Einstellungen erzeugen GenAI-Tools sofortige, relevante Antworten, die auf das Profil, das Produkt und die Situation des Nutzers zugeschnitten sind. Zusätzlich können ML-Algorithmen Nutzerverhalten und Erfolgsquoten analysieren, um Inhaltsvorschläge kontinuierlich zu verfeinern und im Laufe der Zeit immer passgenauer und effektiver zu gestalten. Diese kontinuierliche Verbesserung hilft dem System, sich an veränderte Nutzerpräferenzen anzupassen, wodurch es relevantere und nützlichere Empfehlungen liefert und das Engagement steigert.

Kosteneinsparungen und ROI

Unternehmen können dank KI-gestützter Self-Service-Optionen Kosten senken. Lösen Nutzer ihre Probleme mit KI-gestützten Self-Service-Lösungen, eröffnen sie keine Incident-Tickets. Die eigenständige Problemlösung ist deutlich günstiger als der Kontakt mit dem Live-IT-Support, was bei jeder erfolgreichen Self-Service-Interaktion zu erheblichen Einsparungen führt.

Eine weitere Möglichkeit zur Kostensenkung ist die Ticket-Vermeidung. Bieten Sie IT-Empfehlungen genau dann an, wenn Nutzer beginnen, ein Ticket zu erstellen. Helfen Sie ihnen mit relevanten, KI-generierten Informationen, ihr Problem zu lösen, und vermeiden Sie so die Einreichung unnötiger Incident-Tickets. Dies senkt ebenfalls die Kosten, indem erfolgreiche digitale Self-Service-Interaktionen gefördert werden, anstatt Live-IT-Support in Anspruch nehmen zu müssen.

Darüber hinaus berichteten 65 % der Support-Teams von einer Reduzierung der Tickets, nachdem sie in Self-Service investiert hatten. Weniger Tickets bedeuten, dass Teams mehr Zeit haben, sich auf die komplexesten IT-Herausforderungen zu konzentrieren.

Auch die IT-Kosten sinken, da Self-Service-Optionen den Nutzern zu jeder Tageszeit zur Verfügung stehen. Es besteht also keine Notwendigkeit, die Anzahl der rund um die Uhr verfügbaren Mitarbeiter zu erhöhen, wenn das Unternehmen wächst.

Neue Überlegungen zum Einsatz von KI im IT-Service-Management

Um von AITSM zu profitieren, müssen Unternehmen einige KI-Herausforderungen und -Bedenken berücksichtigen.

Ethische Bedenken und Datenschutz

Um das IT-Service-Management mit KI zu optimieren, dürfen sich Teams nicht ausschließlich auf LLMs verlassen. Diesen Modellen fehlen oft aktuelle oder unternehmensspezifische Produktdaten. Ohne diese zentralen Informationen können LLMs Halluzinationen erzeugen.

GenAI-Tools funktionieren häufig wie Blackboxen: Sie liefern Ergebnisse, ohne klar zu erklären, wie diese zustande kamen. Dennoch ist Genauigkeit entscheidend, da falsche IT-Informationen zu technischen Störungen, längeren Ausfallzeiten und dem Verlust der Kundentreue führen. Irreführende KI-Ergebnisse schwächen das Produktwissen, stören den IT-Support und erschweren die Wartung. Eine sinnvolle Lösung besteht darin, mithilfe von RAG den KI-Algorithmus mit Ihren zuverlässigen internen Inhalten zu optimieren. Dies stellt sicher, dass der Algorithmus präzise, kontextbezogene Antworten liefert.

In jedem Fall ist die menschliche Überprüfung entscheidend. Wenn IT-Service-Mitarbeiter KI nutzen, sollten sie die Antworten überprüfen und bearbeiten, um Fehlinformationen zu vermeiden, die Qualität sicherzustellen und die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten.

Datensicherheit

Sicherheit bleibt ein zentrales Anliegen bei KI: 90 % der Sicherheitsexperten geben an, dass Unternehmen neue Techniken benötigen, um Risiken zu mindern. Unternehmen sorgen sich am meisten darüber, dass KI ihre privaten Daten mit öffentlichen LLMs teilt, was zu Informationslecks führen könnte. Um dies zu verhindern, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Lösungen zwei entscheidende Funktionen bieten.

• Internes Embeddings-Management: Wählen Sie Lösungen, die die Embeddings-Berechnung und eine Vektordatenbank intern verwalten. Dadurch verarbeitet das KI-Modell Inhalte intern und gibt niemals sensible Informationen preis.
• Zugriffsverwaltung für Inhalte: Steuern Sie mit anpassbaren Zugriffsrechten für Inhalte, welche Informationen in Suchergebnissen und KI-generierten Antworten für verschiedene Nutzer verfügbar sind. So können nicht autorisierte Nutzer nicht auf eingeschränkte Informationen zugreifen.

Integration und Wartung

KI im ITSM ist wirkungslos, wenn Inhalte nicht präzise, zugänglich und über alle Kontaktpunkte hinweg konsistent sind. Nutzer erwarten dieselben Ergebnisse, unabhängig davon, ob sie über Chatbots oder eine Unternehmenssuchmaschine auf Informationen zugreifen. Neue Support-Kontaktpunkte – Dokumentationsportale, Helpdesks, FSM-Systeme, Community-Seiten – schaffen jedoch jeweils Informationssilos.

Wird GenAI eingeführt, ohne komplexe Informationsflüsse zu berücksichtigen, führt dies zu inkonsistenten Ergebnissen. Um dies zu vermeiden, bündelt und vereinheitlicht eine Content Delivery Platform Inhalte aus verschiedenen Quellen. Fragt ein Nutzer nach Informationen, ruft der Endpunkt relevante Inhalte aus der CDP ab und sorgt so für Konsistenz.

Die KI-gestützte CDP von Fluid Topics bietet beispielsweise eine API-first-Architektur, die unbegrenzte Integrationsmöglichkeiten mit Ihren bestehenden Systemen, Tools und Quellen ermöglicht.

Mit einer durchschnittlichen Verfügbarkeit von 99,9 % und einer benutzerfreundlichen Admin-Oberfläche zur Konfiguration und Überwachung der Plattform erleichtert Fluid Topics zudem den Zugriff auf technische Dokumentation und reduziert gleichzeitig den Wartungsaufwand für IT-Teams.

Fazit

KI optimiert die bestehenden Service-Management-Prozesse der IT. Suchen Sie nach einer generativen KI-Lösung, die Reaktionsfähigkeit und Nutzerpersonalisierung verbessert und gleichzeitig eine sichere Self-Service-Umgebung bietet. Sie sollte Ihren Anforderungen im Incident-Management und Unternehmenswissen entsprechen. Lösungen wie Fluid Topics sind darauf ausgelegt, Ihre ITSM-Praktiken auf ein neues Niveau zu heben – erfahren Sie hier mehr.