Warum KI im Servicemanagement ohne die richtigen Daten scheitert

Und wie Asset Intelligence die Automatisierung von Vermutungen in Präzision verwandelt.

Der versteckte Engpass im Zeitalter der KI

KI wird oft als der nächste große Sprung für das Servicemanagement angepriesen und verspricht weniger Tickets, schnellere Lösungen und intelligentere Abläufe. Ihre Effektivität hängt jedoch vollständig von der Qualität und Genauigkeit der verwendeten Daten ab. Wenn diese Grundlage fehlerhaft ist, werden selbst die fortschrittlichsten Algorithmen nicht die gewünschte Leistung erbringen.

Im Servicemanagement liegen schlechte Daten oft im Verborgenen. CMDB-Datensätze (Configuration Management Database) können über Monate hinweg unverändert bleiben. Anlagen können noch lange nach ihrer Stilllegung in Inventaren auftauchen. Softwareversionen können in veralteten Tabellen nachverfolgt werden.

Wenn sich KI-Tools auf unvollständige oder falsche Informationen stützen, ist das Ergebnis vorhersehbar: Unzureichende Empfehlungen, verschwendeter Aufwand und schwindendes Vertrauen in die Systeme, die die Leistung verbessern sollen.

Intelligente Anlagen: Die richtige Grundlage schaffen

Damit KI genaue und relevante Entscheidungen treffen kann, benötigt sie einen klaren und ständig aktualisierten Überblick über die Technologieumgebung. Dies ist die Aufgabe von Asset Intelligence.

Tools zur Erkennung und Anreicherung in Echtzeit sorgen für ein umfassendes Live-Inventar von Endgeräten, Servern, Cloud-Workloads und Softwareversionen. Die Einspeisung dieser Informationen in Service-Management-Plattformen stellt sicher, dass jeder Vorfall, jede Anfrage und jede Änderung mit genauen, verifizierten Daten beginnt.

Diese technische Verbesserung verändert auch die Arbeitsweise der Teams und beeinflusst sowohl die täglichen Arbeitsabläufe als auch die langfristige Entscheidungsfindung. Mit zuverlässigen Informationen können Serviceteams nicht mehr auf unvollständige Eingaben reagieren, sondern proaktive, sichere Entscheidungen treffen.

KI mit und ohne Kontext

Betrachtet zwei Service-Desks, die denselben KI-Assistenten verwenden:

1. Ohne Asset Intelligence: Die KI sieht einen Alarm, aber es fehlt ihr der wichtige Kontext. Sie bietet generische Lösungen an, eskaliert unnötig und die Lösung verzögert sich.
2. Mit Asset-Intelligenz: Die KI erkennt das betroffene Asset, seine Konfiguration, den Eigentümer, die Patch-Historie und die jüngsten Änderungen. Sie schlägt gezielte Maßnahmen vor, verweist auf frühere erfolgreiche Lösungen und leitet das Problem direkt an den richtigen Spezialisten weiter.

Der Unterschied liegt auf der Hand. Im ersten Fall agiert die KI als passiver Helfer. Im zweiten Fall fungiert sie als aktiver Entscheidungsträger.

Mehr als Geschwindigkeit: Strategische Vorteile

Die Integration von Echtzeit-Asset-Intelligenz in KI-Workflows bietet Vorteile, die weit über eine schnellere Ticketlösung hinausgehen. Ich möchte einige Beispiele nennen:

• Vorausschauende Wartung: Identifizierung von Mustern, die auf potenzielle Anlagenausfälle hinweisen, bevor sie auftreten.
• Automatisierte Einhaltung von Vorschriften: Erstellung prüfungsfähiger Berichte direkt aus den aktuellen Anlagendaten.
• Wirkungsorientierte Priorisierung: Einstufung von Vorfällen auf der Grundlage der Auswirkungen auf das Geschäft, nicht nur der SLA-Zeitvorgaben.

Mit dem richtigen Kontext entwickelt sich KI von einer einfachen Automatisierung zu einer intelligenten Automatisierung, bei der die Aktionen präzise und relevant sind und sich an den geschäftlichen Prioritäten orientieren. Ohne diesen Kontext bleiben intelligente Tools durch die veralteten oder unvollständigen Daten, die sie verwenden, eingeschränkt.

Zusammengefasst

Die Frage für IT-Führungskräfte ist nicht nur, wie man KI im Servicemanagement implementiert, sondern auch, wie man sicherstellt, dass die Daten, aus denen sie gespeist wird, genau, vollständig und in Echtzeit aktualisiert sind. Asset Intelligence bietet diese Grundlage und ermöglicht es KI, messbare Verbesserungen zu erzielen und Serviceteams dabei zu helfen, von der reaktiven Problemlösung zu einer proaktiven, fundierten Entscheidungsfindung überzugehen.