Welche Vor- und Nachteile hat künstliche Intelligenz bei der Serviceoptimierung?

Künstliche Intelligenz kann komplexe Datensätze schnell analysieren und Erkenntnisse generieren, was Unternehmen dabei hilft, Maßnahmen zu erkennen und zu ergreifen und so ihre IT-Dienste zu vereinfachen.

Das bedeutet aber nicht, dass künstliche Intelligenz jeden IT-Service in jedem Unternehmen optimieren kann. Es gibt erhebliche Grenzen für das Ausmaß, in dem IT-Teams künstliche Intelligenz auf ihre Serviceoptimierungsstrategien anwenden können.

Vorteile künstlicher Intelligenz für die Serviceoptimierung

Bevor wir uns damit befassen, was künstliche Intelligenz im Bereich der Serviceoptimierung leisten kann und was nicht, wollen wir zunächst diskutieren, warum künstliche Intelligenz zur Optimierung von Services eingesetzt werden sollte.

Der Hauptgrund dafür ist, dass die Serviceoptimierung häufig die Analyse großer Datenmengen erfordert und künstliche Intelligenz es Menschen ermöglichen kann, diese Aufgabe schneller, effizienter und skalierbarer auszuführen.

Vor diesem Hintergrund nehmen wir an, Sie möchten die IT-Prozesse in Ihrem Unternehmen optimieren. Dies kann dadurch erreicht werden, dass IT-Teams Datenquellen manuell prüfen, ermitteln, welche Arten von Anfragen am längsten zur Bearbeitung benötigen, und dann Empfehlungen zur Beschleunigung dieser Prozesse aussprechen. Dies ist zwar machbar, nimmt aber viel Zeit in Anspruch und sorgt für eine erhebliche Ablenkung für das IT-Team.

Alternativ kann ein KI-Tool eingesetzt werden, das alle Datenquellen automatisch analysiert, Erkenntnisse darüber gewinnen kann, warum die Bearbeitung bestimmter Anfragen lange dauert, und dann Empfehlungen generieren kann, wo und wie der Service optimiert werden kann. Dieser Ansatz führt zu Ergebnissen in einem Bruchteil der Zeit, die erforderlich wäre, um dieselben Erkenntnisse manuell zu sammeln.

KI kann dabei helfen, IT-Services zu optimieren

Wir können KI-basierte Serviceoptimierungsmethoden auf nahezu jede Art von IT-Prozess anwenden, der die folgenden Bedingungen erfüllt:

• Wir verfügen über eine große Datenmenge, die KI-Tools analysieren können, um zu verstehen, wie Prozesse funktionieren und identifizieren Möglichkeiten, sie zu verbessern.
• Der Prozess beinhaltet keine komplexen menschlichen Interaktionen, für deren vollständiges Verständnis emotionale Intelligenz erforderlich ist.

Viele Kern-IT-Dienste erfüllen beide Anforderungen. Neben dem Beispiel der Verwendung von KI zur Analyse von Daten zur Verbesserung der IT-Dienste für Endbenutzer eignen sich auch andere Dienste für die Nutzung von KI zur Optimierung.

Infrastrukturmanagement: KI kann Protokolle, Metriken und andere Infrastrukturdaten analysieren, um die eines Unternehmens zu verstehen Infrastrukturanforderungen und geben Hinweise zur Optimierung des Infrastrukturmanagements. Dies wiederum kann dazu beitragen, unnötige Infrastrukturausgaben zu reduzieren, Hardware-Aktualisierungsprozesse zu planen und vieles mehr.

Netzwerkmanagement: Künstliche Intelligenz kann Netzwerkverkehrsmuster analysieren und dabei helfen, Engpässe zu erkennen oder Ausfälle vorherzusagen, was zu einer besseren Netzwerkleistung für Unternehmen führt.

Softwareentwicklung: Unternehmen, die Software entwickeln, können KI nutzen, um ihre Softwarebereitstellungsprozesse zu optimieren, indem sie beispielsweise vorhersagen, wie lange Sprints dauern sollten oder wie viele Änderungen sinnvollerweise in jedem Release-Zyklus implementiert werden können. KI-Tools können dies tun, indem sie Protokolle von CI/CD-Tools sowie Daten wie Geschwindigkeit und Häufigkeit der Anwendungsbereitstellung analysieren.

Die Beispiele sind endlos, aber der Punkt ist einfach: Fast alle IT-Dienste, die Systemdaten generieren, sowie solche, die technische Ressourcen oder Prozesse beinhalten, können potenziell mithilfe von KI-basierten Erkenntnissen verbessert werden.

Wann sollte KI nicht zur Serviceoptimierung eingesetzt werden?

Wenn Dienste eines oder mehrere der folgenden Merkmale aufweisen, sind sie im Allgemeinen nicht für die KI-gestützte Optimierung geeignet:

• Wenn Datenquellen irrelevant sind, können KI-Tools, die die Daten analysieren, dies nicht tun Optimieren
• Wenn ethische Entscheidungen erforderlich sind, kann KI dies oft nicht bewältigen
• Das Einbeziehen kreativer Entscheidungen oder Ideenfindung kann nicht zu völlig neuen Konzepten führen
• Wenn emotionale Intelligenz oder Vertrauensbildung erforderlich sind, kann KI diese Aufgaben nicht gut erfüllen
• Einbeziehen Sich anpassen unstrukturierte oder unvorhersehbare Umgebungen, beispielsweise Server, die beispiellosen Cyberangriffen ausgesetzt sind. Künstliche Intelligenz ist in diesem Fall weniger nützlich, da sie die zu bewältigenden Bedingungen nicht zuverlässig vorhersagen kann.

Als Beispiel für eine reale Situation, in der KI-basierte Serviceoptimierung wahrscheinlich keinen Mehrwert generiert, betrachten Sie das Projektmanagement, bei dem bestimmte Aspekte des Projektmanagements automatisiert werden können und einige Daten über Projektabläufe durch Tools aufgezeichnet werden können. Diese Zahlen stellen jedoch nur einen Teil der aktiven Projekte dar. Da jedes Projekt einzigartige Anforderungen hat, kann es schwierig sein, Daten aus früheren Projekten zu nutzen, um bevorstehende Projekte zu optimieren.

Außerdem beinhalten die meisten Projekte eine umfassende Interaktion zwischen Menschen. Sie erfordern außerdem Vertrauen und Rechenschaftspflicht seitens der Stakeholder. Dies sind Faktoren, die KI-Tools nicht gut bewerten oder optimieren können.

Um den Projektmanagementprozess zu optimieren, müssen KI-Tools nicht nur eingesetzt, sondern auch deren Empfehlungen überprüft werden. Sie benötigen ein detailliertes Verständnis der Anforderungen jedes Projekts und die Fähigkeiten, Vertrauen aufzubauen und Beziehungen zu verwalten.

Verhandlungen mit Lieferanten sind ein weiteres Beispiel für einen gängigen Prozess, der sich mithilfe künstlicher Intelligenz nur schwer rationalisieren lässt. Ebenso wie das Projektmanagement beinhalten Verhandlungen komplexe menschliche Elemente. Während KI-Tools möglicherweise bei einigen Aspekten von Verhandlungen hilfreich sein können, beispielsweise dabei, zu verstehen, wie sich Preistrends von Lieferanten im Laufe der Zeit ändern, können sie nicht genau sagen, wie mit Lieferanten interagiert werden soll oder welche Preisbedingungen genau erforderlich sind. Der Aufbau einer vertrauensvollen Beziehung ist für Lieferanten von entscheidender Bedeutung, damit sie darauf vertrauen können, dass sie ihre Versprechen einhalten, und sie sind nicht in der Lage, dies auch zu tun.

Fazit

Künstliche Intelligenz hat ein enormes Potenzial, die Geschwindigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit einer Vielzahl gängiger IT- und Geschäftsprozesse zu verbessern und die Kosten zu senken. Es ist jedoch wichtig, die Grenzen von KI als Lösung zur Serviceoptimierung zu verstehen. Sobald es darum geht, über den Bereich der reinen Technologie hinauszugehen, wird die KI keine wertvollen Erkenntnisse mehr liefern und den Menschen dazu zwingen, Entscheidungen zu treffen, die über die Fähigkeiten der KI hinausgehen.

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