Chancen, Herausforderungen und Erfolgsfaktoren – KI im ITSM verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre IT-Services bereitstellen und optimieren. Immer mehr Organisationen setzen auf KI-gestützte Lösungen, um Service-Desk-Prozesse effizienter zu gestalten, Kosten zu senken und die Benutzererfahrung zu verbessern. Doch der Weg zur erfolgreichen Implementierung ist nicht ohne Hürden.
Das Marktforschungs- und Beratungsunternehmen Gartner hat in einer umfassenden Analyse zu Chancen, Herausforderungen und Erfolgsfaktoren von KI im ITSM untersucht, welche Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz im IT Service Management erforderlich sind. Die vollständige Analyse von Gartner finden Sie hier.
Herausforderungen: Kosten, Datenqualität und Change Management
Die Erwartungen an KI im IT Service Management sind hoch, aber nicht alle Projekte liefern den erhofften Mehrwert. Laut Gartner werden bis 2027 rund 50 % der KI-Projekte für Service Desks aufgrund unerwarteter Kosten, Risiken oder mangelndem ROI scheitern. Die drei grössten Herausforderungen sind:
- Kosten und Abrechnungsmodelle: KI-Lösungen basieren meist auf Abo-Modellen, deren Kosten sich aus Lizenzgebühren, Transaktionsgebühren oder zusätzlichem Service zusammensetzen. Ohne eine klare Kostenstrategie kann der finanzielle Aufwand schnell aus dem Ruder laufen.
- Datenqualität: KI-Systeme benötigen hochwertige und aktuelle Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Veraltete, unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu ungenauen Ergebnissen führen und das Vertrauen in die Technologie untergraben.
- Akzeptanz bei Mitarbeitenden: Die Einführung von KI verändert Arbeitsabläufe und erfordert neue Kompetenzen. IT-Teams müssen frühzeitig in die Transformation eingebunden werden, um Ängste abzubauen und neue Rollen und Verantwortlichkeiten zu definieren.
Erfolgsfaktoren für den KI-Einsatz im ITSM
Trotz dieser Herausforderungen kann künstliche Intelligenz erhebliche Vorteile im IT Service Management bringen, vorausgesetzt, Unternehmen setzen die richtigen Massnahmen um. Gartner empfiehlt folgende Schritte:
- Geschäftsgetriebene Ziele setzen: KI sollte nicht nur eingeführt werden, weil es technologisch möglich ist. Unternehmen sollten konkrete Anwendungsfälle identifizieren, die einen messbaren Mehrwert bieten, z. B. virtuelle Support-Agenten, intelligente Ticket-Kategorisierung oder automatisierte Fallzusammenfassung.
- Ein klares Kostenmodell entwickeln: Neben den direkten Kosten (Lizenzen, Implementierung) sollten Unternehmen auch indirekte Kosten wie Mitarbeiterschulung, Datenoptimierung und Wartung berücksichtigen.
- ITSM-Prozesse anpassen: KI kann ineffiziente Prozesse nicht einfach überdecken. Eine Reifegradanalyse der bestehenden ITSM-Praktiken hilft, Schwachstellen zu identifizieren und Automatisierung gezielt einzusetzen.
- Datenqualität sicherstellen: Die Grundlage jeder erfolgreichen KI-Implementierung ist eine saubere und strukturierte Datenbasis. IT-Teams sollten regelmässig Datenquellen prüfen und sicherstellen, dass relevante Informationen korrekt erfasst und aktualisiert werden.
- Mitarbeiter frühzeitig einbinden: Change Management ist entscheidend für die Akzeptanz neuer Technologien. Transparente Kommunikation, Weiterbildung und praxisnahe Trainings helfen, Vorbehalte abzubauen und neue Arbeitsweisen zu etablieren.
KI im ITSM: Potenziale nutzen, Risiken minimieren
Chancen, Herausforderungen und Erfolgsfaktoren von KI im ITSM zeigen: Künstliche Intelligenz bietet enormes Potenzial für das IT Service Management – von effizienteren Service-Desk-Prozessen über bessere Incident-Diagnosen bis hin zu einer höheren Serviceverfügbarkeit. Doch die Implementierung ist kein Selbstläufer. Unternehmen sollten sich frühzeitig mit Kostenmodellen, Datenqualität und Change Management auseinandersetzen, um die gewünschten Erfolge zu erzielen.
