Wie KI die Service-Management-Landschaft neu gestaltet

Es wird interessant sein zu beobachten, wie Unternehmen diesen nächsten Schritt gehen. Wird generative KI, wie andere KI-Technologien, bei etwa 50 % stagnieren? Ihr Potenzial führt dazu, dass Unternehmen ihre KI-Investitionen erhöhen, mit dem Wissen, dass ein umfassenderes Verständnis der beste Weg ist, ihr Potenzial zu nutzen. Dabei gilt es jedoch, eine Reihe von unvermeidlichen Herausforderungen zu bewältigen, darunter die Identifizierung von Chancen, die Implementierung von Governance, das Management von Drittanbietern und das Verständnis der Auswirkungen auf deine Mitarbeiter und andere Tools rund um deine Service-Management-Lösung.

Da KI jedoch immer populärer wird und sich in rasantem Tempo weiterentwickelt, stellt sie eine erhebliche Bedrohung für den Arbeitsplatzverlust im IT-Bereich dar. Lass uns untersuchen, worauf du achten solltest, wenn du die Nutzung von KI in Betracht ziehst.

Bei generativer KI hängt die Leistung von den Daten ab, die ihr zugeführt werden oder auf die sie Zugriff hat. Obwohl generative KI große Fortschritte gemacht hat, benötigt sie dennoch Dateninput. Es gibt jedoch gute Nachrichten! KI kann ein wertvolles Werkzeug zur Verwaltung deiner Wissensdatenbanken sein, indem sie komplexe Informationen von Assets bis hin zu Prozessen gruppiert, wodurch diese zugänglicher, besser verwaltet und auf dem neuesten Stand gehalten werden.

Zu verstehen, ob es möglich ist, die Branchenvorschriften einzuhalten, wenn KI Teil ihrer Service-Management-Lösung ist, ist eine große Frage für Organisationen in stark regulierten Branchen. Wir wissen, dass generative KI möglicherweise sehr mächtig ist und dass einzelne Organisationen nicht in der Lage sind, sich selbst zu regulieren. Aber sind wir auf die Vielzahl von Vorschriften weltweit und die Auswirkungen auf die Arbeit vorbereitet, in der diese Tools bereits alltäglich werden? Dies könnte Herausforderungen für Organisationen darstellen, die erwägen, KI zur Analyse sensibler Kundendaten einzusetzen, um Service-Management-Prozesse zu verbessern.

Speziell im Bereich ITSM berichtet Forbes⁴, dass es zwar eine wachsende Nachfrage nach Fähigkeiten in den Bereichen KI und maschinelles Lernen (ML) gibt, viele ITSM-Praktiker jedoch mit diesen Technologien nicht vertraut sind und nicht über das Wissen und die Schulung verfügen, die für deren Implementierung erforderlich sind. Es ist offensichtlich, dass trotz dieser Qualifikationslücke ein bemerkenswerter Mangel an Schulungen besteht, um die Mitarbeiter auf den neuesten Stand zu bringen. Während Unternehmen KI nutzen, um den Mangel an Fachkräften zu überbrücken, manuelle Arbeitslasten zu reduzieren und sich wiederholende Aufgaben auszuführen, schulen sie ihre Mitarbeiter nicht um, um diese Tools für eine größere Effizienz zu nutzen. Ein Beispiel wäre die Nutzung von generativer KI, um ein komplexes Problem während der Vorfallbearbeitung zusammenzufassen, was zu einer schnelleren MTTR (Mean Time to Resolution) führt.

Schließlich werden Organisationen, die von KI profitieren möchten, Schwierigkeiten haben, wenn ihre ITSM-Lösung nicht auf einem hohen Reifegrad ist. Die Einführung von generativen KI-Tools erfordert einen hohen Reifegrad von Prozessen und Workflows, wobei vollständig digitalisierte Dienste über moderne Plattformen bereitgestellt werden. Dies ermöglicht es generativen KI-Tools, auf die Daten zuzugreifen, um fortschrittliche Inhaltsanpassungen bereitzustellen. Eine angemessene Daten-Governance, Datenqualität und Datenarchitektur sowie ein robustes Datenmanagement müssen vorhanden sein, um einen echten Einfluss zu erzielen.