Wie wird KI im ITSM eingesetzt?

TL;DR

KI wird im gesamten IT-Servicemanagement eingesetzt, um Tickets zu klassifizieren und weiterzuleiten, Antworten für Bearbeiter vorzuschlagen, Self Service Chatbots zu betreiben, relevantes Wissen zu vermitteln und vieles mehr. Die Aufgabe der KI besteht darin, Ihrem Team wiederkehrende Routineaufgaben abzunehmen. Die Aufgabe Ihres Teams ist alles, was danach kommt.

Wenn der Arbeitsalltag Ihres Serviceteams vor allem aus Triage, Copy-and-paste und dem Nachverfolgen von Updates besteht, kann KI mindestens zwei dieser Aufgaben übernehmen.

Der Hauptvorteil des Einsatzes von KI im ITSM

• KI reduziert den Aufwand bei häufig anfallenden, wiederkehrenden Serviceaufgaben und schafft Ihrem Team so mehr Zeit für die Fälle, die echtes Urteilsvermögen erfordern.

Das Hauptrisiko beim Einsatz von KI im ITSM

• KI ist nur so gut wie die Daten dahinter. Schlechte Daten, kein Überblick oder unklare Grenzen führen zu falschen Antworten und frustrierten Meldern.

Die wichtigste Maßnahme für den Einsatz von KI im ITSM

• Beginnen Sie mit einem genau definierten Anwendungsfall, messen Sie seine Auswirkungen und erweitern Sie ihn dann. Versuchen Sie nicht, alles gleichzeitig mit KI zu unterstützen.

Für wen KI im ITSM ist

• IT-Servicedesk-Manager, die ein höheres Anfragevolumen bewältigen möchten, ohne zusätzliche Mitarbeiter einstellen zu müssen.
• Leiter von Serviceteams, die abwägen, wo KI realistisch unterstützen kann.

Wann Sie KI im ITSM einsetzen sollten

• Wenn das Ticketvolumen schneller wächst als die Kapazität Ihres Teams.
• Wenn Bearbeiter die meiste Zeit mit derselben Handvoll sich wiederholender Probleme verbringen.

Key Takeaway

• KI ist im ITSM dann am nützlichsten, wenn sie bestehende Arbeitsabläufe erleichtert – nicht, wenn sie die Arbeit vollständig übernimmt.

Was KI im ITSM eigentlich bedeutet

Wenn von KI im IT-Servicemanagement die Rede ist, geht es meist um eine Kombination verschiedener Technologien: Machine-Learning-Modelle, die Tickets klassifizieren, Large Language Models (LLMs), die Texte generieren, Chatbots, die häufige Anfragen bearbeiten, und Analysen, die ungewöhnliche Muster erkennen.

Das sind keine separaten Produkte. In einem modernen ITSM-Tool bilden diese Technologien die Grundlage für Funktionen, die Ihr Team bereits nutzt, wie Ihr Self Service Portal, Ihre Wissensdatenbank und Ihre Reporting-Dashboards.

Der Punkt ist, Ihrem Team Arbeit abzunehmen, nicht KI um seiner selbst willen hinzuzufügen.

Wo KI einen praktischen Mehrwert bietet

Es gibt keine einzelne KI-Funktion, die ITSM definiert. Es gibt etwa ein halbes Dutzend Bereiche, in denen KI echten Mehrwert bietet und jeder davon baut auf Ihren bestehenden ITSM-Tools auf. Die KI selbst kann entweder direkt in die Plattform integriert sein oder über eine Drittanbieter-Integration eingebunden werden (mehr zu den Kompromissen erfahren Sie im Artikel Integrierte KI vs. KI-Integrationen von Drittanbietern im ITSM). Die meisten IT-Servicedesks beginnen mit einem dieser Bereiche.

1. Ticketklassifizierung und -weiterleitung

Wenn eine Anfrage eingeht, liest die KI sie, kategorisiert sie und sendet sie an das richtige Team. Dies geschieht, indem es aus Tausenden vergangenen Tickets lernt (der tatsächliche Verlauf Ihres Teams, nicht generische Daten), sodass das Routing widerspiegelt, wie Ihre Organisation arbeitet.

Der Vorteil ist die Geschwindigkeit. Ein Ticket, das früher eine Stunde lang in einer Triage-Warteschlange lag, ist jetzt innerhalb von Sekunden bei der richtigen Person.

2. Antwortvorschläge für Bearbeiter

Die KI schaut sich das Ticket an, findet ähnliche frühere Fälle und entwirft eine Antwort, die Ihr Bearbeiter vor dem Senden bearbeiten kann. Bearbeiter behalten die Kontrolle darüber, was rausgeht, aber sie müssen nicht jedes Mal von Grund auf neu anfangen.

Dies eignet sich besonders gut für sich wiederholende Probleme wie Passwort-Resets, Software-Zugriff und häufig gestellte Anwendungsfragen.

3. Vorschläge aus der Wissensdatenbank

Unabhängig davon, ob jemand im Self Service Portal sucht oder ein Ticket bearbeitet, zeigt die KI die relevantesten Artikel basierend auf dem Kontext der Anfrage an, nicht nur Schlüsselwortübereinstimmungen. Enduser finden schneller Antworten und Bearbeiter hören auf, die Wissensdatenbank zu durchsuchen.

Des Weiteren werden auch Lücken hervorgehoben. Wenn viele Melder dasselbe fragen und es keinen Artikel dafür gibt, ist das ein Signal, einen zu schreiben.

4. Self Service Chatbots und virtuelle Agenten

Ein Chatbot in Ihrem Portal kann einfache Anfragen wie die Überprüfung des Status einer Bestellung, das Zurücksetzen eines Passworts oder das Durchlaufen eines bekannten Problems bearbeiten, ohne dass ein Bearbeiter involviert ist. Für den Melder geht es so schneller. Für Ihr Team bedeutet das weniger Routineanfragen mit geringem Mehrwert, die bearbeitet werden müssen.

Der Trick ist zu wissen, wo man die Grenze zieht. Chatbots eignen sich gut für vorhersehbare, gut dokumentierte Anfragen. Bei unklaren oder sensiblen Anliegen stoßen sie jedoch an ihre Grenzen. Entscheidender als die Leistungsfähigkeit des Bots selbst ist, dass er so konzipiert ist, dass er an einen Menschen übergibt, sobald er an seine Grenzen stößt.

5. Mustererkennung und Reporting

KI ist gut darin, Dinge zu erkennen, die Menschen in großen Datenmengen übersehen. KI kann einen plötzlichen Anstieg des Ticketvolumens erkennen, der auf einen Major Incident hindeuten könnte, wiederkehrende Probleme identifizieren, für die ein Problemmanagement-Ticket sinnvoll wäre, oder die Aktivitäten der Wochen in etwas zusammenfassen, das Sie tatsächlich lesen werden.

Es geht nicht darum, das Reporting zu ersetzen. Es geht darum, die Daten nutzbar zu machen.

6. Erstellung von Mitteilungen

Ausfallmeldungen, Statusaktualisierungen, Zusammenfassungen nach dem Incident: Die KI kann diese in wenigen Sekunden entwerfen. Diese können dann von jemandem überprüft und verschickt werden. Für ein überlastetes Serviceteam ist das eine Zeitersparnis.

Praktische Schritte für den Einstieg in KI im ITSM

1. Wählen Sie ein Problem. Versuchen Sie nicht, KI auf einmal in ihrem kompletten ITSM-Tool einzuführen. Wählen Sie einen Anwendungsfall, bei dem der Handlungsbedarf klar ist und sich der Nutzen leicht messen lässt.
2. Überprüfen Sie Ihre Daten. KI braucht vernünftige Trainingsdaten, um gut zu funktionieren. Wenn Ihr Ticketverlauf unübersichtlich ist oder Ihre Wissensdatenbank veraltet ist, beheben Sie das zuerst.
3. Definieren Sie, wie Erfolg aussieht. Zeitersparnis pro Ticket, Ticket-Ablenkungsrate, Mitarbeiterzufriedenheit: Wählen Sie Kennzahlen aus, bevor Sie beginnen. Nur so können Sie feststellen, was funktioniert.
4. Halten Sie die Menschen auf dem Laufenden. Gerade zu Beginn sollten Bearbeiter die Ergebnisse der KI überprüfen, bevor sie an die Melder weitergegeben werden. Sie werden Probleme schneller erkennen und Vertrauen in das System aufbauen.
5. Starten Sie klein, erweitern Sie von dort. Sobald ein Anwendungsfall funktioniert, fügen Sie den nächsten hinzu. Wiederstehen Sie der Versuchung, alles auf einmal einzuschalten, da dies Ihren ITSM-Tool-Workflow beeinträchtigt.
6. Sprechen Sie mit Ihrem Team. KI verändert die Arbeitsweise von Menschen. Beziehen Sie die Bearbeiter frühzeitig in die Einführung mit ein, damit sie verstehen, was die KI tut und warum.

Häufige Fallstricke beim Einsatz von KI im ITSM

• KI als Allheilmittel betrachten. KI unterstützt bei der Arbeit; sie ersetzt gute Prozesse jedoch nicht. Wenn Ihr Incidentmanagement nicht rund läuft, wird die KI es nicht beheben.
• Kein Überblick. Wenn KI direkt auf die Enduser reagiert, ohne dass ein Mensch die Ergebnisse überprüft, insbesondere in der frühen Anfangsphase, führt dies zu Fehlern, die das Vertrauen untergraben.
• Übermäßig auf Chatbots angewiesen sein. Ein Bot, der nicht zu einer Person eskalieren kann, wenn er sollte, ist schlimmer als überhaupt kein Bot.
• Datenschutz ignorieren. KI-Tools verarbeiten echte Benutzerdaten. Prüfen Sie, wohin diese Daten gelangen, ob sie zum Trainieren von Modellen verwendet werden und ob die Konfiguration DSGVO-konform ist.
• Regelmäßiges Nachtrainieren vergessen. KI ist schneller veraltet, als man denkt. Ein Model, das auf den Tickets des letzten Jahres trainiert wurde, wird die diesjährigen Probleme nicht einfangen.

Wann KI im ITSM die richtige Wahl ist (Entscheidungscheckliste)

• Sie verfügen bereits über ein ITSM-Tool, vorzugsweise mit integrierten KI-Funktionen.
• Sie haben genug Daten, damit das Modell daraus lernen kann.
• Die Arbeit ist repetitiv und fällt in großen Mengen an.
• Fehler sind leicht zu erkennen und einfach zu beheben.
• Bearbeiter überprüfen die Ergebnisse der KI, bevor sie den Enduser erreicht.
• Bei sensiblen Anliegen können Sie jederzeit einen Menschen in den Prozess einbinden.
• Sie sind bereit, die Zeit zu investieren, um es richtig einzurichten.

Wenn die meisten davon auf Sie zutrifft, wird KI Sie wahrscheinlich unterstützen. Wenn nicht, sollten Sie den zugrunde liegenden Prozess verbessern und zuerst an Ihrem ITSM-Tool arbeiten.

Zwei Beispiele für KI im ITSM

Beschleunigung der Ticketbearbeitung an der London South Bank University

Das IT-Team der LSBU kümmert sich in einem Servicedesk mit 50 Bearbeitern um ein hohes Incidentaufkommen. Umfangreiche Tickets wurden oft zwischen Kollegen weitergeleitet, und Bearbeiter mussten sich durch lange Textpassagen arbeiten, um zu verstehen, was bereits versucht wurde. Das Erstellen von Wissensartikeln aus diesen Tickets ging noch langsamer voran: fallspezifische Details mussten ausgemerzt werden, und die meisten Bearbeiter schrieben schließlich von Grund auf neu.

Die LSBU hat zwei KI-Funktionen in TOPdesk aktiviert: Die Incident-Zusammenfassung, die Bearbeitern einen schnellen Überblick darüber gibt, worum es bei einem Ticket geht, und Wissensartikel-Erstellung, die Ticketinhalte mit wenigen Klicks in wiederverwendbares Wissen umwandelt. Generierte Wissenseinträge erreichten eine Genauigkeit von über 90 %. Das ITSM-Tool enthält die Struktur: Tickets, Verlauf, Wissensdatenbank. Die KI macht die Arbeit darin nur schneller.

Lesen Sie die vollständige Geschichte: Wie KI die Ticketbearbeitung und den Wissensaustausch an der LSBU auf Touren bringt.

Verbesserung des Self Service

Ein Serviceteam führt die KI-gestützte Suche in seinem Self Service Portal ein. Statt nur nach Schlüsselwörtern zu suchen, versteht die Suche natürlich formulierte Fragen und findet den relevantesten Artikel. Die Self Service-Nutzung steigt, und Tickets für häufig gestellte Fragen sinken um rund ein Drittel, ohne dass sich die Wissensdatenbank selbst ändert.

KI in TOPdesk

In TOPdesk ist KI in Form verschiedener Funktionen direkt in die Plattform integriert. Diese bauen auf der bereits vorhandenen Kategorisierung, den Workflows und der Wissensdatenbank auf. Die KI-Incident-Kategorisierung schlägt eine Kategorie und Priorität für eingehende Tickets basierend auf ihrem Inhalt vor. Die KI-Incident-Zusammenfassung gibt Bearbeitern einen schnellen Überblick über lange oder komplexe Tickets, einschließlich dessen, was versucht wurde, wie der aktuelle Stand ist und was als nächstes zu tun ist. Die KI-Wissensartikel-Erstellung wandelt ein gelöstes Ticket in einen Entwurf eines Wissensartikels um, den Bearbeiter überprüfen und veröffentlichen können. Der KI-Schreibassistent verwandelt grobe Notizen in klarere, professionellere Texte.

In all diesen Bereichen schlägt die KI vor und Ihr IT-Servicedesk stimmt zu. Nichts wird an Melder weitergeleitet, ohne dass eine Person drüber schaut. Die Daten werden in lokalen Rechenzentren verarbeitet, und Kundendaten werden nicht zum Trainieren von Modellen verwendet. Die Funktionen sind bereits Ihrem TOPdesk Paket enthalten und werden nicht pro Nutzung abgerechnet, sodass die Kosten nicht in dem Maß wachsen, in dem sich Ihr Team auf sie verlässt.

Häufige Fragen zu KI im ITSM

Ersetzt KI Servicedesk-Bearbeiter?

Nein, es verringert die sich wiederholende Arbeit, sodass sich Ihr Team auf die Arbeit konzentrieren kann, die menschliches Urteilsvermögen erfordert.

Welche Daten benötigt die KI?

Vergangene Tickets, Wissensartikel, Asset-Informationen: oder aus welchen Daten das Modell auch immer lernen soll. Je aktueller diese Daten sind, desto besser das Ergebnis.

Ist der Einsatz von KI im ITSM bei sensiblen Daten sicher?

Es hängt vom Tool ab. Überprüfen Sie, wo die Daten verarbeitet werden, ob sie zum Trainieren gemeinsamer Modelle verwendet werden und wie sie der DSGVO und anderen Vorschriften entsprechen.

Wird KI meine bestehenden Prozesse beeinträchtigen?

Sollte sie nicht, wenn es gut eingerichtet ist. KI begleitet Ihre Prozesse und unterstützt sie. Wenn die KI gegen sie arbeitet, ist das ein Zeichen dafür, dass etwas falsch konfiguriert ist.

Wie lange dauert es, Ergebnisse zu sehen?

Es variiert. Einfache Anwendungsfälle wie die Ticketklassifizierung können Ergebnisse in wenigen Wochen anzeigen. Komplexere Änderungen dauern länger, insbesondere wenn Sie zuerst Daten bereinigen. Was bei den meisten Serviceteams der Fall sein dürfte.

Muss ich eine große Organisation sein, um davon zu profitieren?

Auf keinen Fall. Mittelgroße Teams profitieren oft am stärksten, da sie besonders unter Druck stehen, mit den gleichen Ressourcen mehr zu leisten.

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