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Automatisieren: Ja oder nein?
Die Frage, ob man Aufgaben im ITSM automatisieren sollte, lässt sich grundsätzlich mit einem deutlichen „Ja” beantworten. Automatisierungen bringen nicht nur deutliche Zeitersparnisse, sondern oft auch einen Produktivitätsschub sowie konsistente und kaum fehlerbehaftete Ergebnisse, die auch mit einer höheren Kundenzufriedenheit einhergehen.
Denn auch wenn in der heutigen Zeit ein großer Automatisierungsdrang zu verspüren ist, bilden Automatisierungen im ITSM keineswegs einen Selbstzweck: Sie müssen für passende Aufgaben erfolgen, auf klare Ziele ausgerichtet sein und möglichst nachweisbare Nutzen erbringen. Bei Weitem nicht jede Aufgabe muss unbedingt automatisiert werden, aber jede automatisierte Aufgabe sollte sich bezahlt machen.
Wenn ein hohes Ticketvolumen und klar definierte Workflows vorliegen, ergeben Automatisierungen einen deutlichen Sinn. So braucht es ausreichend frequentierte Anwendungsfälle und eine gewisse Reife in den Prozessen, damit sich Automatisierungen rentieren. Ergo bringt es Anwender weiter, sich mit Werten wie dem ITSM-Reifegrad oder auch dem KI-Reifegrad zu befassen, um es zu einer guten Basis zu bringen. Suboptimale Abläufe zu automatisieren, führt nämlich nur zu Chaos, Unübersichtlichkeit und unerwünschten Ergebnissen.
Ein klares „Nein” gibt es Automatisierungen allerdings, wenn es um kritische Incidents, wichtige Änderungen oder Entscheidungen mit weitreichenden Folgen geht. Diese sollten ob ihrer Bedeutung, mangelnden Regelbasiertheit und der Notwendigkeit von folgerichtigem spontanen Handeln immer erfahrene Mitarbeiter direkt ausführen.
Warum Automatisierungen so wichtig sind
Wer automatisiert, spart Zeit, begeht weniger Fehler, liefert Mitarbeitern mehr Raum für wertschöpfende Arbeit und bringt mehr Schnelligkeit in die Abwicklung von Aufgaben, was insbesondere für die Kundenzufriedenheit ein wichtiger Faktor ist.
Nun gibt es grundlegende Prozess- und Workflow-Automatisierungen im ITSM bereits lange, doch durch zahlreiche Anwendungen Künstlicher Intelligenz haben diese eine neue Dynamik bekommen. Mittlerweile bringen intelligente Automatisierungen (die Kombination von KI- und Automatisierungstechnologien) und Hyper-Automatisierungen, die Prozesse Ende-zu-Ende samt eigenständiger Entscheidungen betreffen, eine ganz neue Dynamik ins Spiel.
Anders ausgedrückt: Es gehört mittlerweile zum guten Ton im ITSM, Automatisierungen zu nutzen. Viel entscheidender jedoch ist, dass dies die Effizienz deutlich erhöht und die Serviceerbringung verfeinert, was einen unmittelbaren Business-Einfluss hat.
Zum Beispiel gelingt das Ticket-Management deutlich schneller und unkomplizierter, wenn eingehende Tickets automatisch analysiert und sofort an das richtige Team weitergeleitet werden. Genauso bringt es eine erhebliche Entlastung bei ITSM-Workflows, wenn KI-Anwendungen zumindest einige der betreffenden Schritte übernehmen.
10 Aufgaben, die für Automatisierungen prädestiniert sind
Einige Aufgaben im ITSM sollten lieber fest in Menschenhand bleiben, andere wiederum eignen sich hervorragend für eine Automatisierung.
Hier findet sich eine Übersicht derjenigen Aufgaben, die am besten für eine Automatisierung infrage kommen:
1. Ticket-Kategorisierung
Hier analysiert ein System den Inhalt einer Anfrage und ordnet das entsprechende Ticket automatisch einer passenden Kategorie beziehungsweise Unterkategorie zu. So lässt sich zum Beispiel eine Nachricht über eine dysfunktionale Software automatisch als Störung kategorisieren. Dafür kommen generative KI, maschinelles Lernen und Regelwerke zum Einsatz. Ist die Sicherheit gering, besteht auch die Option, dass das System lediglich eine Kategorie vorschlägt und ein Mitarbeiter die endgültige Auswahl übernimmt.
2. Ticket-Routing
Beim automatisierten Ticket-Routing leitet das System ein Ticket direkt an das zuständige Team oder den am besten geeigneten Bearbeiter weiter. Die Grundlage dafür bilden die Kategorie, die Priorität, der betroffene Service, der Standort, die Sprache, die aktuelle Auslastung oder die erforderlichen Kompetenzen. So wird zum Beispiel eine Störung bei einer bestimmten Software unmittelbar einem verfügbaren Spezialisten zugewiesen. Auf diese Weise gelingt die Bearbeitung schnell und es kommt zu weniger fehlerhaften Zuweisungen. Auch hier kann das System alternativ lediglich Vorschläge machen.
3. Priorisierung
Auch die Priorisierung gehört zu den Bereichen, die sich hervorragend automatisieren lassen, da sie regelbasiert abläuft und hier üblicherweise viele Referenzdaten zur Verfügung stehen. Als wesentlicher Faktor erweisen sich dabei die Dringlichkeit und Wichtigkeit von Änderungen, der Behebung von Störungen oder sonstiger Anfragen. Um dies zu beurteilen, zählt, wie sich etwas auswirkt, welche und wie viele Nutzer betroffen sind und wie dies Service Level Agreements (SLAs) tangiert.
4. Beantwortung von Standardanfragen
Für Anfragen, deren Anliegen nicht sonderlich neu oder komplex ist, lassen sich KI-basierte Automatisierungen nutzen. Mit der richtigen Datenbasis entstehen kontextbezogene Antworten, die Agenten schließlich nur noch überprüfen müssen. Typische Beispiele sind Zugriffsanfragen oder Probleme bei der Softwarebedienung.
5. Wissensmanagement
Das Wissensmanagement gehört zu den Bereichen, für die Automatisierungen reichlich Sinn ergeben, was allerdings nicht uneingeschränkt gilt. So lassen sich passende Wissensartikel empfehlen oder Entwürfe für Wissensinhalte aus gelösten Tickets automatisiert anfertigen, für tiefgreifende Anleitungen und den Transfer von Erfahrungen und Lerneffekten braucht es aber selbstverständlich Menschen, die manuell dafür Sorge tragen. Nichtsdestotrotz bereichern Automatisierungen das Wissensmanagement, da es sich durch sie besser auf einschlägige Inhalte zugreifen lässt und die Erstellung von Inhalten so in vielen Fällen mit nur minimalem menschlichen Zutun gelingt.
6. Incident-Diagnose
Das gesamte Incident Management lässt sich – zumindest bei eher unbekannten, tiefgreifenden und komplizierten Störungen – nicht automatisieren, allerdings kann KI insbesondere bei der Diagnose von Vorfällen einen hohen Einfluss haben, Menschen Aufgaben abnehmen und die Prozesse beschleunigen. Automatisiert lässt es sich zum Beispiel prüfen, ob es sich um bekannte Fehler handelt, welche Abhängigkeiten (Stichwort: Asset Management) vorliegen und wie geeignete Lösungen aussehen können.
7. Asset Management und CMDB
Wie es bereits angeklungen ist, gehört das Asset Management klar zu den Aufgabentypen, die von Automatisierungen profitieren. Wenn es darum geht, Geräte, Software und Konfigurationen zu erfassen und deren Beziehungen (gegenseitige) Abhängigkeiten aktuell zu halten, lässt sich so viel manuelle Arbeit einsparen. Dies beschleunigt nicht nur die Arbeit, sondern wirkt sich auch äußerst positiv auf das Incident Management und das Problem Management aus.
8. (Grundlegende) Kommunikation mit Nutzern
Menschen möchten mit Menschen und weniger gern mit KI kommunizieren. Das ist mehr als verständlich, dennoch tut es gut, wenn schnelle Bestätigungen, Status-Updates und Infos über Neuigkeiten ankommen, die es so ohne eine Automatisierung nicht gegeben hätte. Das hybride Vorgehen hat Konjunktur: Die grundlegende Kommunikation geschieht automatisiert, wohingegen inhaltliche Tiefe, echte Korrespondenz sowie Diskussion und weiterführende Austausche zwischen Experten beziehungsweise Agenten und Nutzern erfolgen.
9. SLA-Überwachung und Eskalationen
Wenn es darum geht, Service Level Agreements (SLAs) zu überwachen, stellt die Einbindung von KI-Anwendungen ein Frühwarnsystem dar, das drohende Nichteinhaltungen beziehungsweise Missstände erkennt. Dieses kann auch gleich rechtzeitig das Eskalationsmanagement anstoßen, damit zum Beispiel drohende Fristverletzungen vermieden werden.
10. Reporting
Zu guter Letzt ist das Reporting eines der Aufgabentypen, denen man heutzutage nicht mehr manuell nachkommen muss. Wenn es sich nicht um ernste und schwerwiegende Fälle wie die Abwehr eines Cyberangriffs handelt, lassen sich die entsprechenden Berichte hervorragend mithilfe von KI erstellen. Indem diese große Datenmengen innerhalb von kurzer Zeit analysiert, lassen sich auch ungewöhnliche Entwicklungen schnell ausmachen.
Wie OTRS unterstützen kann
Als Softwarelösung bieten OTRS bewährte Automatisierungen, die sowohl auf Prozess- als auch auf Ticket-Ebene zum Wirken kommen. So lassen sich zum Beispiel Prozesse automatisiert starten, Tickets automatisch zuordnen sowie ein Routing vornehmen.
Ebenso stehen fortschrittliche KI-Services zur Verfügung, die Anwendern unter anderem eine schnellere Ticketbearbeitung, bessere (Erst)Antworten, einen geringeren manuellen Aufwand und eine höhere Servicequalität ermöglichen. Stellvertretend dafür stehen unter anderem KI-Ticket-Klassifizierungen und der KI-Zusammenfassungsservice.
Fazit
Beim ITSM handelt es sich um ein Umfeld, in dem sich wirkungsvoll, strukturiert und kontrolliert Automatisierungen einsetzen lassen. Dies bedeutet im Umkehrschluss jedoch nicht, dass sie immer gleich die Ultima Ratio sind. Ob Automatisierungen sinnvoll sind, hängt stark vom Einzelfall und den Rahmenbedingungen ab. So sollten in einigen Fällen, vor allem bei einer ausbaufähigen ITSM- und KI-Reife, eher Prozess- und Workflow-Optimierungen das bevorzugte Mittel sein.
Bei den richtigen Voraussetzungen bringen Automatisierungen jedoch hohe Mehrwerte, vor allem bei einem hohen Ticketvolumen und vielen sich wiederholenden Arbeitsschritten, die regelbasiert ablaufen können. Vor allem bei einfachen Tätigkeiten im ITSM entsteht dabei ein regelrechter Automatisierungsdruck, da hier manuelle Arbeit oft nicht mehr zeitgemäß ist und zu viele Ressourcen bindet, die anderswo gebraucht werden.
Die hier vorgestellten zehn Aufgabentypen bieten sich am meisten für Automatisierungen an. Dabei ist jedoch nicht zu verkennen, dass diese immer in einen Kontext eingebettet sind, wodurch man nicht nur über die Automatisierung einzelner Aufgaben per se, sondern über die Optimierung des ITSM im Gesamten nachdenken sollte.