Künstliche Intelligenz (KI) wurde 2021 als wichtiger Trend im IT-Service-Management (ITSM) hervorgehoben.

IT-Organisationen beginnen, verschiedene KI- und maschinelle Lerntechniken einzusetzen, um IT-Service-Management-Prozesse zu verbessern und zu verbessern. Aufgrund der Fülle an Daten, die von ITSM-Systemen generiert werden, ist die Anwendung von maschinellem Lernen auf ITSM-Prozesse sehr sinnvoll, da es IT-Experten ein tieferes Verständnis ihrer Infrastruktur und Verfahren vermitteln kann.

Maschinelles Lernen bietet Erkenntnisse, die Unternehmen dabei unterstützen können, ITSM-Probleme zu priorisieren, proaktive Maßnahmen zu ergreifen, die Zeit bis zur Lösung zu minimieren und so die Mitarbeiterproduktivität zu steigern.

Sind Sie bereit, ein bisschen tiefer einzutauchen? Hier sind zehn Anwendungsfälle von KI und maschinellem Lernen in ITSM, die die Art und Weise verändern, wie IT-Services bereitgestellt werden.

10 Anwendungsfälle für KI und maschinelles Lernen in ITSM

Auswirkungen von KI und ML in ITSM mit 10 praktischen Anwendungsfällen

1. Virtuelle Agenten

Eine der gebräuchlichsten und am schnellsten wachsenden Anwendungen von KI in ITSM ist der Einsatz von „virtuellen Agenten“, die Benutzern einen schnelleren Zugriff auf Self-Service-Funktionen oder eine geeignete IT-Zuweisungsgruppe ermöglichen, die ihre Anliegen schnellstmöglich bearbeiten kann.

Je nach Art des Problems können bestimmte Tickets mithilfe von Technologie mit hoher Genauigkeit und ohne menschliches Eingreifen gelöst und geschlossen werden. Wenn Endbenutzer beispielsweise virtuelle Agenten verwenden, können sie umgehend Antworten mit einer automatisierten Antwort mit den wahrscheinlichsten Lösungen für ihr Problem erhalten, ohne überhaupt ein Ticket erstellen zu müssen. Virtuelle Agenten gewährleisten konsistente und effektive Konversationen in Echtzeit, durch die Vorfälle ohne manuelles Eingreifen gelöst werden können, wodurch Zeit, Kosten und Aufwand gespart werden.

2. Intelligente Ticketzuweisung

IT-Service-Desk-Teams verfügen über unterschiedliche Fähigkeiten, und einige Techniker sind besser als andere darin, bestimmte Arten von IT-Anfragen zu bearbeiten. Daher verbringen Service-Desk-Techniker oft viel Zeit damit, Tickets manuell zu klassifizieren und den entsprechenden Technikern zuzuweisen.

Durch die Implementierung von KI in ITSM können Tickets automatisch identifiziert, kategorisiert, priorisiert und dem richtigen Techniker oder der richtigen Support-Gruppe zugewiesen werden, ohne dass die Techniker den Inhalt des Tickets manuell lesen müssen, um eine Entscheidung zu treffen.

Maschinelles Lernen hilft den Servicedesks, aus früheren Erfahrungen und Daten zu lernen, um Tickets intelligent den entsprechenden Technikern oder Supportgruppen zuzuweisen, wodurch der Ticketzuweisungsprozess automatisiert, die Lösungszeiten verkürzt und die Effizienz der Servicedesk-Teams gesteigert werden.

3. Service Desk-Automatisierung

Service-Desk- und operative Aufgaben wie das Implementieren von Serviceanfragen, das Lösen von Incident-Tickets und das Bereitstellen von Änderungen verbrauchen etwa 70–80 % der Ressourcen. Organisationen können KI verwenden, um solche Aktivitäten intelligent zu automatisieren, sodass Techniker mehr Zeit für Innovationen und die Unterstützung des Unternehmens bei der Erreichung seiner Ziele aufwenden können.

Beispielsweise können Servicedesks mithilfe von maschinellem Lernen darauf trainiert werden, Supportanfragen basierend auf der Rolle, den Verantwortlichkeiten, der Abteilung und anderen Merkmalen des Mitarbeiters automatisch zu genehmigen. Angenommen, ein Mitarbeiter möchte Zugriff auf Software, der Service Desk kann die Anfrage sofort autorisieren und einen Workflow auslösen, ohne dass eine Genehmigung des Managements erforderlich ist, um Zeit und Ressourcen zu sparen.

4. Proaktive Problemlösung

Fortschritte in den Bereichen Big Data und Analytik steigern die Vorhersage- und Korrelationsfähigkeiten von ITSM. KI- und maschinelle Lernlösungen, die auf Repository-Analysen und Benutzeraktivitätsmustern basieren, können dazu beitragen, die Anzahl der IT-Vorfälle zu minimieren, auf die Endbenutzer stoßen, und sogar Benutzeranfragen vorhersagen und erfüllen, bevor sie überhaupt bemerken, dass sie ein Problem haben.

Da das System ständig aus früheren Ereignissen lernt, können Probleme wie IT-Ausfälle und Ausfälle einzelner Assets vorhergesehen und Korrekturen automatisch implementiert oder empfohlen werden. KI ermöglicht eine bessere, schnellere, proaktivere und automatisierte Problemlösung von Problemen, die durch Änderungen in der Umgebung, dem Verhalten der Endbenutzer oder Diensten verursacht werden.

5. Anomalieerkennung

Einige IT-Vorfälle können mit herkömmlichen ITSM-Tools möglicherweise nicht erkannt werden. KI/ML-Modelle können trainiert werden, um Anomalien zu erkennen und wiederholte Vorfälle in vielen IT-Systemen zu melden. Sie können sogar dabei helfen, IT-Teams auf ein IT-Problem aufmerksam zu machen, bevor es überhaupt zu einem Vorfall kommt.

6. KI-gestütztes Wissensmanagement

Das Wissensmanagement kann die Deep-Learning-Technologie nutzen, um Lösungen aus dem Repository anzubieten, oder die Cloud durchsuchen, um eine geeignete Lösung anzubieten, um Benutzern bei der Lösung von IT-Problemen zu helfen. Auf diese Weise können Unternehmen Zeit bei der Verwaltung der Wissensdatenbank sparen und sich auf den effizienten Wissensaustausch mit Technikern und Endbenutzern konzentrieren.

Maschinelles Lernen hilft nicht nur beim Erkennen und Verteilen von Wissen, sondern kann auch beim Schaffen von Wissen helfen. Ob es darum geht, Wissenslücken durch die Analyse aggregierter Ticketdaten zu identifizieren oder dokumentierte Ticketlösungen in Wissen zu übersetzen, indem Algorithmen implementiert werden, um die relevantesten und wichtigsten Informationen zu finden, maschinelles Lernen kann dem Servicedesk-Team helfen, Problembereiche zu identifizieren und zugehörige Lösungen und Wissensdatenbankartikel zu erstellen .

7. KI-gesteuertes Änderungsmanagement

Ein ITSM-Prozess, der sich entscheidend auf die IT-Infrastruktur eines Unternehmens auswirken kann, ist das Änderungsmanagement. Änderungen werden einer umfassenden Planung und Risikobewertung unterzogen, bevor sie implementiert werden. Trotz dieser Bemühungen können jedoch Änderungen aufgrund menschlicher Fehler ausbleiben. Bei der Bewertung von Änderungen haben Techniker und Benutzer manchmal Schwierigkeiten, Erkenntnisse aus den riesigen Datenmengen zu gewinnen, die durch das IT-Änderungsmanagement und die Änderungsimplementierung erstellt werden. Durch Eliminierung der menschlichen Komponente und Verbesserung der Analyse kann KI dazu beitragen, die mit dem Änderungsmanagement verbundenen Risiken zu mindern.

Durch die Implementierung von Machine-Learning-Technologien können wahrscheinliche Risiken erkannt und an den Change Manager gemeldet werden, um die Backout-Strategie umzusetzen. Maschinelles Lernen erleichtert auch die Bewertung und Planung von Änderungsanfragen, um sie richtig zu planen.

8. Intelligentes AssetLifecycle-Management

Eine beträchtliche Anzahl von IT-Problemen entsteht durch veraltete IT-Ressourcen, deren Leistung nachgelassen hat. Maschinelles Lernen kann dabei helfen, automatisch zu identifizieren, welche Assets wahrscheinlich häufig ausfallen, basierend auf Merkmalen wie ihrem Leistungsniveau, damit verbundenen IT-Vorfällen usw. Sobald solche Assets identifiziert sind, kann der Service Desk maschinelles Lernen nutzen, um Techniker zu benachrichtigen und möglicherweise bei der Bestellung von Ersatzteilen zu helfen.

9. Predictive Analytics zur Kennzeichnung von SLA-Verstößen

Predictive Analytics kann verwendet werden, um Leistungsdaten innerhalb und zwischen den Organisationen zu analysieren, um mögliche Probleme zu identifizieren. Dieses Wissen kann verwendet werden, um Benutzer oder den IT-Servicedesk über alternative Methoden zur Lösung von Anfragen zu beraten, wobei zu berücksichtigen ist, dass sie Service-Level-Vereinbarungen erfüllen.

Wenn ein SLA-Verstoß vorliegt, muss das Ticket möglicherweise eskaliert werden, um dem Benutzer eine zeitnahe Lösung zu bieten. Hier kann die Automatisierung helfen, wichtige Probleme an die zuständigen Personen zu eskalieren, sobald eine SLA-Verletzung auftritt. Durch die Implementierung von Automatisierung können Ticket-Eskalationsregeln erstellt werden, um die Vorfälle den entsprechenden Teammitgliedern in der Betriebshierarchie zuzuordnen.

10. SmartSearch-Funktionen und -Empfehlungen

KI steuert intelligente Suchfunktionen, die Benutzern helfen können, die richtigen Antworten auf ihre Probleme zu finden, basierend auf zuvor verwendeten ähnlichen Suchschlüsselwörtern. Die KI-gesteuerte Suche ist nicht wie die grundlegenden Suchfunktionen, die IT und Endbenutzer bereits in den ITSM- und Self-Service-Tools verwenden, sie kann viele relevante Suchoptionen mit hoher Präzision präsentieren.

Maschinelles Lernen kann auch verwendet werden, um intelligente Vorschläge zu machen, wie z. B. das, was Benutzer von Google oder Netflix erhalten. Dies kann empfohlene Informationen oder Lösungen für Service-Desk-Techniker oder Endbenutzer umfassen, die Self-Service nutzen, um den Lösungsprozess zu beschleunigen und L1-Tickets abzulenken. KI-generierte Vorschläge können einen ähnlichen oder verwandten IT-Vorfall, einen Lösungsartikel oder ein Konfigurationselement empfehlen, um den Aufwand zu beseitigen, ein Element zu entdecken und danach zu suchen.

4 Vorteile der Verwendung von KI in ITSM

KI hat das Potenzial, nicht nur IT-Service-Desks und IT-Service-Desk-Teams, sondern das gesamte Unternehmen zu transformieren. Bevor Unternehmen auf den KI-Zug aufspringen, können sie Folgendes erwarten.

  1. Datengesteuerte Entscheidungsfindung: Künstliche Intelligenz kann Echtzeit-Einblicke in die IT-Infrastruktur bieten, die Menschen einfach nicht können, was zu einer fundierten und schnelleren Entscheidungsfindung führt, insbesondere bei unvorhergesehenen Problemen.
  2. Erhöhte Effizienz für IT-Teams: In den meisten Organisationen wird der Großteil der Zeit immer noch mit der Bearbeitung sich wiederholender Anfragen und Probleme verbracht. Obwohl die Automatisierung als Bedrohung für Arbeitsplätze wahrgenommen wird, ist die Realität, dass niemand gerne langweilige, sich wiederholende Aufgaben ausführt. Tatsächlich werden IT-Techniker durch die Automatisierung sich wiederholender Prozesse entlastet, um sich auf ansprechendere Aufgaben wie Initiativen zur Serviceverbesserung zu konzentrieren.
  3. Verbesserte Mitarbeiterproduktivität: KI kann Endbenutzern beim Auffinden und Anwenden von Informationen helfen, z. B. beim Zugriff auf bestimmte Dokumente oder Artikel in der Wissensdatenbank oder beim Weiterleiten eines Anrufs oder Chats an den richtigen Techniker, damit das Problem so schnell wie möglich gelöst werden kann.
  4. Stabile IT-Umgebung: Von der Erkennung und Protokollierung von Problemen bis hin zur Lösung der Ursachen von Problemen kann KI das Vorfallmanagement erheblich verbessern. Infolgedessen wird die Automatisierung die IT-Umgebung stabilisieren und Unternehmen eine bessere Grundlage für die Unterstützung ihrer digitalen Transformation bieten.

Fazit

Um den größtmöglichen Nutzen aus der KI-Implementierung zu ziehen, müssen IT-Servicedesk-Techniker zunächst alle Anfragen, Probleme und Änderungen sorgfältig dokumentieren, um eine genaue IT-Servicedesk-Datenbank zu pflegen und eine umfassende Wissensdatenbank zu erstellen.

Es besteht kein Zweifel, dass KI in ITSM die Servicebereitstellung erheblich verbessern kann, aber wenn Unternehmen mit der Einführung von KI wirklich erfolgreich sein wollen, müssen sie eine Strategie entwickeln, um die Vorteile der KI im Einklang mit ihren größeren Geschäftszielen voll auszuschöpfen.