Ivanti Blog: Servicemanagement

Transformieren Sie Ihre IT mit Agentic AI: Der Aufbruch in eine beschleunigte, autonome Servicewelt

Tue, 19 May 2026 14:50:08 Z

Die IT Service Management (ITSM)-Branche steht an einem echten Wendepunkt. Über Jahrzehnte haben Service Desks nach einem grundsätzlich reaktiven Modell gearbeitet – Mitarbeiter stoßen auf Probleme, erstellen Tickets und warten darauf, dass menschliche Analysten diese diagnostizieren, priorisieren und lösen. Automatisierung hat in diesem Rahmen die Bearbeitungskapazitäten zwar erhöht, stellte das zugrundeliegende Modell jedoch nie infrage.

Der Wendepunkt: Warum ITSM nie wieder wie zuvor sein wird

Agentic AI verändert diese Ausgangssituation grundlegend. Agentische Systeme beschleunigen nicht nur die Bearbeitungsgeschwindigkeit, sondern verstehen die Absichten der Anwender, holen sich kontextuelle Informationen, wählen Handlungswege, führen Aktionen über Unternehmens-Tools hinweg aus und bestätigen die Ergebnisse – ohne bei jedem Schritt auf eine menschliche Freigabe warten zu müssen. Wir erleben den Wandel vom IT Service Management zu IT Service Autonomy, mit weitreichenden Implikationen für jeden CIO, CISO und IT-Führungskraft.

Die Zahlen unterstreichen die Dringlichkeit. Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2026 rund 40 % aller Enterprise-Anwendungen Task-spezifische AI Agenten integrieren werden, verglichen mit weniger als 5 % im Jahr 2025. Auch die Gartner-Studie prognostiziert, dass bis 2029 70 % der Unternehmen agentische AI Agenten einsetzen werden, um ihre IT-Infrastruktur simultan zu betreiben – gegenüber weniger als 5 % heute.

Dies sind keine inkrementellen Veränderungen, sondern eine grundlegende Neuerfindung in der Bereitstellung, Sicherung und Optimierung von Services durch Technologieorganisationen.

Von Script-basierten Bots zu autonomen Agenten: Die Evolution der Intelligenz im ITSM

Um zu verstehen, wohin sich die Branche entwickelt, ist es wichtig zu wissen, wo sie herkommt. Die Entwicklung von AI im ITSM folgt einem klaren Bogen von deterministischer, scriptbasierter Logik hin zu wahrhaft autonomem Entscheiden.

Phase Eins: Regelbasierte Automatisierung

Die erste Welle der ITSM-Automatisierung nutzte Script-Workflows – wenn ein Ticket bestimmte Schlüsselwörter enthielt, wurde es an eine vordefinierte Queue weitergeleitet; wenn ein Asset aus der Compliance fiel, wurde ein Remediation-Script automatisch ausgeführt. Diese Automatisierungen sorgten für Effizienzsteigerungen, indem sie kostenintensive manuelle Prozesse eliminierten und Betriebsabläufe sicherer sowie konformer machten. Dennoch blieben sie fragil: Für jede neue Situation musste eine neue Regel erstellt werden, das System konnte keine Mehrdeutigkeiten oder Lernerfahrungen aus eigenen Ergebnissen verarbeiten.

Phase Zwei: AI-unterstütztes Service Management

Mit dem Einzug von Machine Learning und generativer AI entstand eine adaptivere Schicht. AI begann damit, Tickets automatisch zu klassifizieren, Incidents für Analysten zusammenzufassen und aus historischen Lösungsdaten Knowledge-Artikel zu generieren. Rund 40 % der Organisationen nutzen mittlerweile AI, um effizientere Ticket-Resolutionen zu ermöglichen.

Chatbots und Virtual Assistants haben Conversational Interfaces in Unternehmensumgebungen eingeführt. Diese ermöglichen Mitarbeitern, per natürlicher Sprache mit dem IT-Support zu kommunizieren, statt strukturierte Formulare auszufüllen. Dies war ein bedeutender Sprung, dennoch blieb die Rolle von AI primär assistierend – sie unterstützte die menschliche Entscheidungsfindung, ohne sie zu ersetzen.

Phase Drei: Agentic AI und autonome Workflows

Hier steht die Branche heute: am Übergang zu einer dritten, deutlich transformierenden Ära. Agentic AI Systeme warten nicht auf Anweisungen, sondern beobachten, argumentieren, planen und handeln eigenständig.

Im ITSM-Kontext kann ein agentisches System etwa eine Anomalie auf einem Endpoint erkennen, diese mit bekannten Vulnerability-Mustern verknüpfen, einen Healing-Prozess starten, das Configuration Management Database (CMDB) aktualisieren und das entsprechende Ticket abschließen – alles, bevor der betroffene Mitarbeiter ein Problem bemerkt. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 mindestens 15 % aller täglichen Arbeitsentscheidungen durch agentische AI autonom getroffen werden – ein Anstieg von 0 % im Jahr 2024 – und dass 33 % der Enterprise-Software bis dahin agentische AI enthalten wird.

Der entscheidende Unterschied ist die Agency. Frühere AI-Tools reagierten auf Prompts – agentische Systeme verfolgen echte Ziele. Sie behalten Gedächtnis über Interaktionen hinweg, evaluieren den optimalen Weg zum Ergebnis und führen mehrstufige Workflows über integrierte Systeme aus. Das markiert den architektonischen Sprung: ITSM fokussiert sich nicht mehr nur auf die Bearbeitung von Anfragen, sondern auf die Lieferung von Ergebnissen.

Anatomie agentischer ITSM-Systeme: Rollenbasierte und aufgabenbasierte Intelligenz

Mit zunehmender Reife agentischer AI kristallisiert sich der Einsatz im ITSM um zwei komplementäre Architekturen: rollenbasierte (persona-based) und aufgabenbasierte (task-based) Agenten. Zusammen bilden sie das, was viele Branchenbeobachter als das "conversational front door" zur IT bezeichnen – eine einheitliche, intelligente Schnittstelle, die fragmentierte Portale, Formulare und Call-Trees durch natürliche, adaptive Interaktionen ersetzt.

Persona-based Agents

Persona-based Agents sind an den Anforderungen spezifischer Nutzerrollen ausgerichtet. Ein Self-Service Agent fungiert etwa als erster Kontaktpunkt für Mitarbeiter. Statt Nutzer durch Service-Kataloge und strukturierte Formulare zu zwingen, nutzt ein conversational Self-Service Agent adaptive Intent-Erkennung und geführtes Data Capture, um eine Anfrage in natürlicher Sprache in ein vollständiges, umsetzbares Ticket zu transformieren. Das Ergebnis: Deutlich geringere Hürden für Mitarbeitende und verbesserte Datenqualität für die Service-Teams. Organisationen, die AI-basierte virtuelle Support-Agenten implementieren, berichten von 50 % bis 70 % weniger Anrufen und Adoptionsraten von 80 % bis 85 %.

Service Desk Agents

Im Gegensatz dazu unterstützen Service Desk Agents die menschlichen Analysten direkt. Sie bieten kontextbezogene Unterstützung im Ticketprozess, beschleunigen Triage und Klassifikation und liefern Echtzeit-Coaching, das auch weniger erfahrene Analysten auf das Niveau von Experten hebt.

AI-basierte Incident-Summarization spart Analysten erheblich Zeit, indem komplexe Ticket-Historien automatisch in handlungsorientierte Zusammenfassungen extrahiert werden. Die Analysten bleiben involviert, aber der Prozess ist schneller, enger geführt und besser informiert.

Task-based Agents

Task-based Agents übernehmen spezifische operative Aufgaben – wie Knowledge Search, Incident-Erstellung, Service Request-Fulfillment, Summarization und Q&A. Diese Agenten arbeiten innerhalb eines agentischen Frameworks, zu dem Zieldefinition, Umweltmodellierung, Memory, Reasoning und Action Execution gehören. Die aufkommenden Interoperabilitätsstandards wie Agent-to-Agent (A2A) und Model Context Protocol (MCP) sind hier besonders bedeutsam. Sie zeigen eine Branche, die sich auf Multi-Agent-Ökosysteme zubewegt, in denen spezialisierte Agenten als “Agent Squads” kooperieren, um komplexe, domänenübergreifende Herausforderungen zu bewältigen.

Die Roadmap von Gartner bestätigt diesen Weg: Bis 2027 werden bei einem Drittel der agentischen AI-Implementierungen Agenten mit unterschiedlichen Skills kombiniert, um komplexe Aufgaben in Applikations- und Datenumgebungen zu managen. Für ITSM bedeutet dies: Der Service Desk der Zukunft ist kein monolithisches System, sondern ein orchestriertes Ensemble spezialisierter Agenten, die gemeinsam eine nahtlose Service Experience liefern.

Self-Healing, Self-Securing, Self-Serving: Die drei Säulen autonomer IT

Die strategische Stärke agentischer AI im ITSM liegt in drei eng verbundenen Fähigkeiten, die zusammen ein echtes, autonomes Service Delivery definieren.

Self-Healing

Self-Healing steht für den sichtbarsten Bruch mit klassischem, reaktivem Support. Durch Anomaly Detection und automatisierte Diagnostik erkennen moderne Plattformen Endpunkt- und Security-Probleme, bevor Nutzer betroffen sind. Cloud-basierte Bots mit Hyper-Automation lösen nicht nur bekannte Probleme, sie identifizieren proaktiv bislang unerkannte Schwachstellen, beheben Vorfälle automatisch und verschaffen IT Zeit für Innovation. Je weiter sich Self-Healing etabliert, desto geringer wird das Volumen menschlicher Tickets, und die Rolle des Service Desk verschiebt sich in Richtung Governance und kontinuierliche Verbesserung.

Self-Securing

Self-Securing adressiert die Tatsache, dass Cybersecurity und IT-Betrieb nicht länger in Silos agieren können. AI-getriebene Visibility über Geräte, Organisationseinheiten und digitale Erlebnisse hinweg verbessert die Security-Position, indem sie potenzielle Schwachstellen anhand sozialer Trends und Vulnerability-Scoring proaktiv erkennt.

Eine konsistente Software-Inventarisierung hilft dabei, Risiken frühzeitig zu erkennen, bevor diese zu Breaches führen können. Das Zusammenwachsen von ITSM und Security Operations beschleunigt sich, da agentische AI als verbindendes Element zwischen Threat Detection, Vulnerability Management und Remediation Workflows fungiert.

Unternehmen, die IT und Security über eine AI-getriebene Plattform vereinen, sind in der Lage, das bereitzustellen, was die Branche als „unsichtbare, aber unvermeidbare Security“ bezeichnet – kontinuierlichen, nutzerfreundlichen Schutz ohne Hürden für Endanwender.

Self-Service wird komplett neu gedacht

Klassische Self-Service-Portale litten unter geringer Akzeptanz, da sie die Systemlogik den Nutzern aufzwangen, statt sich ihrer Intention anzupassen. Conversational AI kehrt dieses Verhältnis um.

Mitarbeiter kommunizieren per natürlicher Sprache, während das System die Komplexität von Routing, Klassifizierung und Fulfillment im Hintergrund übernimmt. AI-gestützte Virtual Assistants bringen Produktivitätsgewinne, steigern die Zufriedenheit und maximieren die Adoptionsquoten, indem sie die Einfachheit von Consumer-Virtual Assistants ins Unternehmen transferieren. In Zukunft wird Self-Service durch Voice Automation, Mobile-First-Interfaces und proaktive Benachrichtigungen weiterentwickelt – für eine Omnichannel-Support-Experience, die Mitarbeitende unabhängig von Arbeitsplatz oder Tätigkeit begleitet.

Strategische Konsequenzen: Was IT-Leitung beachten muss

Der Siegeszug agentischer AI im ITSM hat weitreichende Auswirkungen, die deutlich über den Service Desk hinausgehen. Für CIOs und IT-Leitungen stehen mehrere strategische Themen im Fokus.

Vom Cost Center zum Value Center

Wenn Routine-Incidents sich selbst beheben und AI das First-Line-Triage übernimmt, definiert sich der Service Desk nicht mehr über Ticketvolumen und Bearbeitungszeiten. IT-Teams können sich strategischen Initiativen zuwenden – Digitale Transformation, Employee Experience Innovation und Business Process Automation. Die neue Leitfrage lautet nicht mehr: "Wie bearbeiten wir mehr Tickets schneller?" sondern "Wie nutzen wir die durch autonome Services freiwerdenden Kapazitäten bestmöglich?".

Governance und Vertrauen als Imperativ

Die gleiche Gartner-Studie, die ein explosives Wachstum proklamiert, mahnt zur Vorsicht: Über 40 % agentischer AI-Projekte könnten bis Ende 2027 scheitern, wenn Kosten, Wertschöpfung oder Risikokontrolle nicht passen. Erfolgreiche Implementierungen brauchen Compliance, Sichtbarkeit und Policy-Konformität ab Tag eins. AI-Governance ist keine nachträgliche Ergänzung – sie ist ein Grundpfeiler im Design. Unternehmen, die von Beginn an Kontrollmechanismen, Approval-Workflows und Auditierbarkeit in ihre Architekturen integrieren, sichern sich nachhaltigen Mehrwert. Wer Governance als Randthema behandelt, riskiert teure Rückschritte.

Konvergenz von IT- und Security Operations

Datensilos zwischen IT und Security schwächen seit Jahren die Resilienz von Unternehmen. Agentische AI-Plattformen, die Service Management, Endpoint Management und Exposure Management vereinen, schaffen ein zentrales „System of Record“ – und ermöglichen koordinierte, intelligente Reaktionen zwischen ehemals getrennten Domänen. Diese Konvergenz ist kein reines Technologie-Thema: Sie verlangt auch organisatorische Abstimmung, gemeinsame KPIs und eine Kultur, die funktionale Barrieren auflöst.

Employee Experience als Wettbewerbsvorteil

Die Messbarkeit des Digital Employee Experience – über Devices, Service Management, Security und Applikationen hinweg mittels AI-basierter Sentiment-Analysen – macht Employee Experience zur datengetriebenen Disziplin. Organisationen, die nahtlose, Consumer-Grade IT-Experience bieten, binden und gewinnen Talente effektiver als jene, die IT-Support als reine Backoffice-Funktion betrachten. Der Digital Employee Experience (DEX) Score etabliert sich als kritischer KPI für den Service Desk, um skalierbare, personalisierte und empathische Unterstützung zu ermöglichen.

Enterprise Service Management außerhalb der IT

Ein oft unterschätzter Aspekt agentischer AI ist das Potenzial, intelligente Service-Bereitstellung auch auf Bereiche wie HR, Facility Management, Finance und weitere Fachbereiche auszuweiten. Wenn die Plattform No-Code, Workflow-Design und vorgefertigte Integrationen unterstützt, werden im ITSM bewährte Muster zu Blaupausen für unternehmensweite Transformation. Abteilungen, die noch mit E-Mails, veralteten Excel-Tabellen oder Papierdokumenten arbeiten, profitieren enorm von den agentischen Möglichkeiten, die aktuell IT neu definieren.

Die Notwendigkeit autonomer Services

Die Transformation des IT Service Managements durch agentische AI ist keine ferne Aussicht – sie findet bereits statt und gewinnt exponentiell an Fahrt. Die erfolgreichsten Unternehmen sind jene, die diesen Wandel als fundamentale Neudefinition von Service-Konzeption, Bereitstellung und Nutzererlebnis verstehen – nicht bloß als Technologie-Upgrade.

Die Rolle des Menschen verlagert sich, sie verschwindet nicht. Agentic AI wird IT-Profis nicht ersetzen – sondern aufwerten. Analysten werden sich zunehmend von Ticketbearbeitern zu AI-Supervisoren, Governance-Architekten und Experience Designern entwickeln. Für die nächste Dekade werden IT-Fachleute am meisten gefragt sein, die autonome Systeme gestalten, trainieren und steuern – nicht solche, die sie nur bedienen.

Der Weg nach vorn benötigt eine klare Strategie: Aufbau der Automatisierungsbasis – intelligente Workflows, AI-assistierte Klassifikation und Self-Service-Interfaces zur Reduzierung von Reibung und Verbesserung der Datenqualität. Weiterentwicklung zu autonomen Fähigkeiten – Self-Healing Endpunkte, Self-Securing Umgebungen und Conversational Agents, die Issues End-to-End lösen. Schließlich Investitionen in Governance, Unternehmenskultur und Talententwicklung, um autonome Operationen im Enterprise-Maßstab nachhaltig zu verankern.

Die Kernfrage für IT-Leitungen ist inzwischen nicht mehr, OB agentische AI das Service Management transformieren wird. Die entscheidenden Fragen sind: Wie schnell? Und wie strategisch operationalisiert Ihr Unternehmen diese Entwicklung? Das Zeitalter autonomer Services hat begonnen – der Wettbewerbsvorteil gehört den Mutigen, nicht den Zögernden.

Vom Ticketbearbeiter zum Teamleiter: Management einer agentischen IT-Belegschaft

Thu, 30 Apr 2026 13:00:02 Z

Das Potenzial von KI im IT Service Management wird seit Jahren diskutiert. Chatbots, die Tickets abfangen. Virtuelle Agenten, die FAQs beantworten. Automatisierung, die Anfragen weiterleitet. All das ist nützlich, entspricht aber wahrscheinlich nicht ganz dem Zielbild, das Ihnen ursprünglich vermittelt wurde.

Der Unterschied heute ist das Aufkommen von agentischer KI: Systemen, die nicht nur auf Anweisungen reagieren, sondern über mehrstufige Workflows hinweg mit realen Auswirkungen schlussfolgern, handeln und sich anpassen. Für IT-Führungskräfte lautet die Frage nicht mehr, ob sie agentisches ITSM einführen sollten. Sondern wie sie es so wirksam steuern, dass es mit hohem Tempo betrieben werden kann.

KI-Agenten kommen nicht erst in Ihren Service Desk – sie sind bereits dort. Ivanti Neurons for ITSM steht im Zentrum dieses Wandels, indem KI-Agenten direkt in Incident Management, Service Requests und Knowledge Management eingebettet werden.

Der agentische Service Desk im Einsatz

Eine agentische ITSM-Belegschaft ist nicht einfach ein Chatbot mit zusätzlichen Schritten. In Ivanti Neurons sind KI-Agenten gezielt für definierte ITSM-Personas entwickelt: Sie priorisieren und klassifizieren Incidents sofort beim Eingang, führen genehmigte Change-Workflows durchgängig aus, fragen die CMDB ohne Eingreifen von Analysten ab und gleichen sie ab – und stellen Wissensartikel bereit, die Probleme tatsächlich lösen, statt sie nur sichtbar zu machen.

Diese Agenten arbeiten über Ihren bestehenden Tech-Stack hinweg. Agentische KI-Agenten sollten in Ihrem gesamten Tech-Stack arbeiten, nicht isoliert. Unsere Vision ist es, Agenten über ITSM, Endpunktmanagement, Patch-Management und Sicherheit hinweg einzusetzen, um das autonome Unternehmen zu ermöglichen.

So steuern und skalieren zukunftsorientierte IT-Führungskräfte eine agentische ITSM-Belegschaft und erzielen damit konkrete Ergebnisse.

Echte Ergebnisse statt Pilotprojekte

Unternehmen, die mit Ivanti Neurons for ITSM über die Experimentierphase hinausgegangen sind, verzeichnen wachsende Erträge, während KI-Agenten im Produktivbetrieb reifen. Laut Ivantis eigener AITSM-Studie:86 % der IT-Fachkräfte geben an, dass KI-gestützte Technologie entscheidend dafür ist, IT-Organisationen effizienter zu machen, und 85 % sind der Meinung, dass KI- und Automatisierungslösungen wie Root-Cause-Analyse und vorausschauende Wartung dazu beitragen können, das IT-Ticketvolumen zu senken.

Diese Ergebnisse unterstreichen die Größe der Chance. Besonders wichtig: 58 % der Unternehmen nutzen KI bereits für das Zurücksetzen von Passwörtern und 52 % für das Onboarding von Mitarbeitenden – Routinetätigkeiten, die Analystenstunden binden und nur geringen strategischen Mehrwert liefern.

Analysten schätzen die durchschnittlichen Kosten für die Lösung eines IT-Tickets auf 15 bis 17 US-Dollar – bei eskalierten Anfragen liegen sie um ein Vielfaches höher. KI-Agenten, die den volumenstarken, wenig komplexen Teil dieser Warteschlange übernehmen, senken nicht nur Kosten. Sie schaffen Freiraum für Ihre besten Mitarbeitenden, damit diese sich auf die Arbeit konzentrieren können, die das Geschäft wirklich voranbringt.

– Ivanti AI: The Future of ITSM Automation Report.

Diese Transformation findet in verschiedenen Branchen statt, in denen Ivanti Neurons for ITSM eingesetzt wird:

Gesundheitswesen: Gerätebereitstellung und Zugriffsanfragen für elektronische Patientenakten werden in Umgebungen mit mehreren Standorten autonom gelöst. Dadurch werden Verzögerungen reduziert, die zuvor Servicefenster verlängert haben.
Finanzdienstleistungen: KI-bewertete Change-Risiken machen CAB-kritische Hinweise sichtbar, verkürzen die Prüfzeit und halten Audit-Trails ohne manuellen Aufwand vollständig.
Fertigung: Signale zum Zustand von Endpunkten werden automatisch mit offenen Incidents korreliert, wodurch die MTTR in konvergenten OT- und IT-Umgebungen sinkt.

Governance ist nicht nur eine Leitplanke – sie ist der Motor

Die leistungsstärksten agentischen ITSM-Organisationen haben eines gemeinsam: Sie behandeln KI-Agenten-Governance mit derselben Konsequenz wie Change Management. Gut gesteuerte Agenten erfüllen nicht nur Aufgaben – sie verbessern sich. Agenten ohne Governance verlieren unbemerkt an Qualität, wenn sich Ticketmuster verändern, Wissensartikel veralten und organisatorischer Wandel die Annahmen des Modells überholt.

Wie sieht gute ITSM-Agenten-Governance in der Praxis aus?

Definierte Autonomiegrenzen. IT-Teams müssen genau konfigurieren, welche Workflow-Schritte vollständig autonom ablaufen, welche eine menschliche Bestätigung erfordern und welche immer eskaliert werden müssen.
Kontinuierliche Verbesserung durch Feedbackschleifen an jedem Kontaktpunkt. Agenten lernen aus Korrekturen von Analysten, Zufriedenheitsbewertungen von Endanwendern und Lösungsergebnissen. Diese Signale werden aggregiert sichtbar, sodass Ihr Team nicht nur Tickets schließt, sondern auch seine Prozesse verbessert.
Audit-Trails für jede Agentenaktion. Jede Entscheidung eines KI-Agenten sollte mit vollständigem Kontext protokolliert werden – wodurch sie ausgelöst wurde, welche Daten verwendet wurden und welche Aktion erfolgt ist. Compliance ist integriert, nicht nachträglich ergänzt.
Eskalation, die tatsächlich funktioniert. Agenten kennen ihre Grenzen. Wenn die Zuverlässigkeit unter einen konfigurierbaren Schwellenwert fällt, muss die KI-Technologie den Vorgang nahtlos an die richtige Person weiterleiten – mit vollständigem Kontext, damit der Analyst nicht bei null anfangen muss.
Vertrauenswürdige Informationen. KI-Agenten müssen Daten nutzen, denen Sie vertrauen, statt sich auf externe, unbekannte Quellen oder Halluzinationen zu stützen. Die Kontrolle über Ihre Datenquellen zu behalten, ist entscheidend, um verlässliche Informationen sicherzustellen.

Die neuen erforderlichen Fähigkeiten für IT-Führungskräfte

Der Wandel hin zu einer agentischen ITSM-Belegschaft verändert, was es bedeutet, eine wirksame IT-Führungskraft zu sein. Die Kernkompetenz ist nicht länger Ticketdurchsatz oder Prozesskonformität, sondern die Fähigkeit, ein hybrides Team aus Menschen und Agenten zu orchestrieren, die Agentenleistung mit derselben kritischen Aufmerksamkeit zu bewerten wie bei direkt unterstellten Mitarbeitenden und das System kontinuierlich an die sich wandelnden Anforderungen des Unternehmens anzupassen.

Ivantis Technology at Work Report 2025 und 2025 DEX Report machen diese Herausforderung deutlich:

46 % der IT-Fachkräfte berichten von einem Anstieg des Ticketvolumens aufgrund neuer Softwarebereitstellungen.
34 % der Helpdesks nennen repetitive, zeitaufwendige Aufgaben und lange Lösungszeiten als ihre größten Herausforderungen.

Genau diese Belastungen soll agentische KI auffangen – allerdings nur, wenn Führungskräfte die Managementkompetenz aufbauen, um sie gezielt zu steuern.

IT-Führungskräfte, die Agentic AI mit ITSM einsetzen, sollten erwägen, wöchentliche Routinen für Agenten-Performance-Reviews einzuführen – ähnlich wie sie KPIs von Analysten prüfen würden, etwa mit Fragen wie:

Welche Agenten bleiben hinter den Erwartungen zurück – und warum?
Welche Workflows sind bereit für eine Ausweitung der KI-Autonomie?
Welche Eskalationsmuster deuten auf eine Wissenslücke im Modell hin?

Unternehmen, die bei agentischer KI führend sind, müssen über die isolierte Bewertung von Analysten und KI-Agenten hinausgehen. Echte Leistungsmessung bedeutet, beide gemeinsam als integriertes Team aus Menschen und KI zu bewerten, das auf ein gemeinsames Ziel hinarbeitet.

Langsame Einführung ist technische Schuld

In der IT besteht die Tendenz, KI-Einführung als etwas zu betrachten, das erst vollständig perfektioniert sein muss, bevor es skaliert wird. Dieser Impuls ist verständlich, denn ITSM berührt jeden Bereich des Unternehmens und Fehler sind sichtbar. Doch die Risikorechnung hat sich umgekehrt. Im Jahr 2026 besteht der Preis für langsames Vorgehen nicht in vermiedenem Risiko. Er besteht in einem wachsenden Abstand zu Unternehmen, die ihren agentischen Vorsprung jedes Quartal ausbauen.

Ivantis Forschung zeigt die tatsächlichen Hürden auf: 42 % der IT-Fachkräfte nennen Sicherheits- und Compliance-Bedenken als größte Herausforderung für IT-Automatisierung. Darüber hinaus haben 44 % der Unternehmen in KI investiert, geben jedoch an, dass ihren Mitarbeitenden ausreichende Kompetenzen oder Schulungen fehlen, um diese Tools wirksam zu nutzen. Diese Probleme lassen sich lösen – aber nur, wenn Führungskräfte Verantwortung übernehmen.

Die Hürde für agentisches ITSM ist selten technischer, sondern meist organisatorischer Natur. Unklare Verantwortlichkeiten für KI-Ergebnisse, nicht aufeinander abgestimmte Anreize und kultureller Widerstand von Analysten, die eher Ersetzung als Unterstützung befürchten, stehen einer KI-Einführung im großen Maßstab im Weg.

Bemerkenswert ist, dass 74 % der IT-Fachkräfte im Jahr 2025 bereits generative KI-Tools nutzen – gegenüber 66 % im Vorjahr. Die Belegschaft bewegt sich. Die Frage ist, ob die Organisation mitzieht oder Reibung erzeugt, die diese Nutzung in den inoffiziellen Bereich drängt.

Die Prinzipien, die echte Transformation vorantreiben

Unternehmen, die wirklich agentische IT Operations aufbauen wollen, teilen eine gemeinsame operative Grundhaltung:

Mit Ergebnissen beginnen, nicht mit Use Cases. Identifizieren Sie eine strategische Kennzahl – SLA-Einhaltung, MTTR, Analyst-zu-Ticket-Verhältnis – und entwickeln Sie von dort aus rückwärts die agentischen Workflows, die diese Kennzahl verbessern.
KI-Agenten als Teammitglieder mit Onboarding-Plänen behandeln. Neue Agenten werden beaufsichtigt, mit Feedback gecoacht und erhalten schrittweise mehr Autonomie, sobald ihre Leistung dies rechtfertigt – sie werden nicht einfach in die Produktion entlassen und vergessen.
Agentenleistung wie menschliche Leistung messen. Lösungsquote, Eskalationsquote, Endanwenderzufriedenheit und Wissensbeitrag werden pro Agenten-Workflow verfolgt, nicht nur aggregiert auf Ebene des Service Desks.
In menschliche Fähigkeiten ebenso investieren wie in KI-Fähigkeiten. Der Service Desk wird besser – und die Menschen darin ebenfalls. Die besten Analysten werden nicht ersetzt; sie werden zu KI-Coaches, Workflow-Architekten und Exception Managern weiterentwickelt.
Governance aufbauen, bevor sie benötigt wird. Konfigurieren Sie Autonomieschwellen, Eskalationslogik und Audit-Richtlinien bereits bei der ersten Bereitstellung, nicht erst nach dem ersten Incident.
KI-Agenten und Analysten als ein Team behandeln. Behandeln Sie KI-Agenten und menschliche Analysten als ein Team – das gemeinsam plant, ausführt und bewertet. Führen Sie dieses kombinierte Team durch das Teamentwicklungsmodell Forming, Storming, Norming und Performing, um das Vertrauen und den Zusammenhalt aufzubauen, die echte Ergebnisse ermöglichen.

Die Ära des passiven Service Desks geht zu Ende. Kein bloßes Warten auf Tickets mehr, kein Abarbeiten von Warteschlangen und kein Messen von Erfolg allein an der Abschlussquote. Die Unternehmen, die das nächste Jahrzehnt der IT Operations prägen, bauen proaktive Service-Management-Organisationen auf, die erkennen, schlussfolgern und handeln: KI-Agenten übernehmen das Volumen, und Ihre besten Mitarbeitenden gestalten die Zukunft.

Ivanti Neurons for ITSM ist für genau diesen Service Desk entwickelt. Die Frage ist, ob Ihre Organisation bereit ist, ihn zu führen.

Bereit, Ihre agentische IT-Belegschaft aufzubauen?

Erfahren Sie, wie Ivanti Neurons for ITSM KI-Agenten vom ersten Tag an in Ihre bestehenden Service-Desk-Workflows einbettet. Mehr erfahren.

Ivanti führt Agentic AI auf dem System of Record ein, dem Sie vertrauen

Mon, 20 Apr 2026 22:00:02 Z

Investoren und Unternehmen stellen sich endlich die Frage, der sie lange ausgewichen sind: Welche Softwareunternehmen werden die KI-Revolution überstehen – und welche werden durch sie überflüssig? Die Antwort wird zunehmend klar. Unternehmen, die als System of Record dienen – als maßgebliche Quelle der Wahrheit, auf die KI selbst angewiesen ist –, sind unverzichtbar.

Heute kündigt Ivanti eine kontrollierte Veröffentlichung des Ivanti Neurons AI Self-Service Agent an, unserer ersten autonomen KI-Lösung. Wir bauen aus einer Position strategischer Stärke heraus auf und führen die neue Lösung zunächst innerhalb unseres Frameworks für IT Service Management (ITSM) ein. Dabei stützen wir uns auf unsere langjährige Erfahrung mit intelligenter Automatisierung durch integrierte Workflows, unsere Neurons-Bot-Infrastruktur, generative KI-Tools und nun einen vollständig dialogorientierten autonomen Agenten.

Die Grundlage für skalierbare KI schaffen

Es wird viel darüber gesprochen, was KI eines Tages leisten wird. Doch dieses Potenzial ist wertlos, wenn darunter keine solide Grundlage liegt.

Um autonome KI zu operationalisieren und ihre Wirkung im gesamten Unternehmen zu skalieren, sind fünf grundlegende Fähigkeiten erforderlich.

Wissen, was vorhanden ist: KI muss auf präzisen Discovery-Daten basieren, nicht auf Annahmen. Ohne Echtzeittransparenz über Geräte, Benutzer, Konfigurationen und Abhängigkeiten werden autonome Aktionen riskant.
Institutionelles Wissen bewahren: KI benötigt dauerhaften Kontext, der organisatorische Veränderungen übersteht. Beziehungen, Historie und Abhängigkeiten müssen in einem System of Record bewahrt werden.
Verantwortlichkeit sicherstellen: Jede autonome Aktion braucht klare Zuständigkeit und eine nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage. Wenn KI im Namen der Organisation handelt, muss jemand verantwortlich sein.
Richtlinien durchsetzen: KI muss unterscheiden können, was technisch möglich und was organisatorisch zulässig ist. Optimierung ohne Governance schafft Compliance-Risiken.
Auditierbarkeit gewährleisten: Jede Aktion oder Entscheidung, die mithilfe von KI getroffen wird, muss nachvollziehbar, erklärbar und in einem Audit belastbar sein.

Das ist keine Einschränkung eines bestimmten Modells, sondern liegt in der Funktionsweise von KI. KI ist leistungsstark, aber sie arbeitet auf Basis von Daten. Und wenn diese Daten fragmentiert, ungenau oder nicht gesteuert sind, gilt das auch für die darauf aufbauende KI.

Genau dafür wurde die Ivanti Neurons Platform entwickelt. Unsere Neurons Platform dient als robustes System of Record und als Steuerzentrale für IT- und Sicherheitsabläufe. Unsere Discovery Engine schafft eine verlässliche Datengrundlage. Unsere CMDB bewahrt Beziehungen, Abhängigkeiten und Änderungshistorien. Unsere IT Asset Management (ITAM)-Funktionen weisen Eigentümerschaft, Lebenszyklus und Verantwortlichkeit zu. Unser Software Estate Management setzt durch, was zulässig ist – im Gegensatz zu dem, was lediglich erkannt wurde.

Das ist mehr als Produktarchitektur. Es ist die Grundlage, die Ihr Unternehmen benötigt, um sicher und intelligent zu arbeiten.

Der Weg zur autonomen Servicebereitstellung

Agentic AI ist nicht über Nacht entstanden. Bei Ivanti haben wir gezielt darauf hingearbeitet – mit einem konsequenten Fokus auf Vertrauen, Governance und Wiederholbarkeit.

Unser Weg zur autonomen Servicebereitstellung war strategisch und bewusst gewählt.

Traditionelle Automatisierung: Etablierte regelbasierte Workflows, die vordefinierte Aufgaben nacheinander ausführen.

Kognitive KI: Erweiterte IT um Intelligenz durch Bots, maschinelles Lernen und Predictive Analytics und machte sie damit von reaktiv zu proaktiv.

Generative KI: Führte große Sprachmodelle und Interaktion in natürlicher Sprache ein.

Dialogorientierte KI: Vertiefte Interaktionen durch Intent-Erkennung, Stimmungsanalyse und Sicherheitsleitplanken und entwickelte KI von einem Tool zu einem interaktiven Partner.

Und jetzt autonome Agenten, die nicht nur reagieren, sondern Aktionen über Systeme hinweg orchestrieren und dabei in jedem Schritt Governance gewährleisten.

Jede Phase baute auf der vorherigen auf. Und jede Phase lieferte echten Mehrwert für Unternehmen nur deshalb, weil sie auf präzisen Daten, Governance und Verantwortlichkeit beruhte. Diese Grundlage macht die heutige Ankündigung möglich.

Vorstellung des Ivanti Neurons AI Self-Service Agent

Das Problem kennt jede IT-Führungskraft nur zu gut: Mitarbeitende haben Schwierigkeiten, Antworten zu finden, die über voneinander getrennte Wissenssysteme verstreut sind. Einfache Tickets überfluten den Service Desk. Benutzer geben frustriert auf, wenn Portale unübersichtlich sind. IT-Teams geraten in ein Ticket-Hamsterrad und erledigen repetitive Aufgaben, statt sich den strategischen Projekten zu widmen, die das Geschäft wirklich voranbringen. Traditionelle Self-Service-Portale haben dieses Problem nicht gelöst. Sie sind unflexibel, frustrierend und schaffen oft mehr Probleme, als sie beseitigen.

Ivanti Neurons AI Self-Service Agent ist anders. Chatbots kennen wir alle – doch das hier ist etwas anderes. Es ist ein echter dialogorientierter KI-Agent. Er kommuniziert, untersucht, löst und eskaliert nur dann, wenn es erforderlich ist. Die erste Version konzentriert sich auf intelligente Wissenssuche, Incident-Eskalation und die Möglichkeit, über natürliche Sprache etwas bei der IT anzufordern. Es fühlt sich so einfach an wie das Schreiben einer Nachricht.

Diese erste Version liefert drei Dinge auf außergewöhnlich hohem Niveau: intelligente Wissenssuche, Incident-Eskalation, wenn Wissen allein nicht ausreicht, und die Möglichkeit, ohne die Komplexität von Self-Service-Portalformularen etwas aus einem Servicekatalog anzufordern.

Wir wissen, dass Zeit, Geschwindigkeit und Genauigkeit im digitalen Zeitalter unverzichtbar sind, und haben die Funktionen genau dafür entwickelt. Der AI Self-Service Agent führt natürliche Dialoge, stellt die richtigen Fragen, durchsucht interne und genehmigte externe Quellen und liefert verifizierte Antworten. Wenn dieser Prozess allein das Problem nicht löst, eskaliert der Agent und erfasst aus dem Gespräch einen strukturierten Incident, ohne dass der Benutzer seine Anfrage wiederholen muss. So entsteht eine reibungslose User Experience.

Diese Lösung basiert auf einem KI-Framework, das mitwachsen kann, während wir unsere umfassende Vision für autonomes Endpoint Management umsetzen.

Echte, messbare Ergebnisse erzielen, die wirklich zählen

Diese Einführung unterstützt unmittelbar die strategischen Ziele unserer Kunden: höhere IT-Produktivität, eine bessere Digital Employee Experience und die Zusammenführung von Teams und Geschäftsbereichen auf einer einheitlichen Plattform. So sieht das aus:

Für das Unternehmen bedeutet das messbare Produktivitätssteigerungen, geringere Kosten pro Ticket und eine IT, die als Treiber strategischer Ergebnisse agiert – statt als operativer Engpass.

Autonomie braucht eine Grundlage, der Sie vertrauen können

Was unseren Ansatz für autonome KI vertrauenswürdig und realisierbar macht: Der AI Self-Service Agent ist als Teil der Ivanti Neurons Platform auf einem System of Record aufgebaut. Das stellt sicher, dass:

Unsere Agentic AI improvisiert nicht – sie halluziniert also nicht. Sie arbeitet auf Basis präziser Discovery-Daten, validierter Asset-Informationen und gesteuerter Workflows.
Sie weiß, welche Geräte vorhanden sind, wem sie gehören, welche Software zulässig ist und welche Richtlinien gelten.
Sie bewahrt einen dauerhaften Zustand und erzwingt Verantwortlichkeit über jede Aktion hinweg, die sie ausführt.

Das Betriebsmodell ist einfach, aber wirkungsvoll: Probleme kontinuierlich erkennen, bevor sie Benutzer beeinträchtigen. Entscheidungen auf Basis vertrauenswürdiger Daten aus dem System of Record treffen. Durch gesteuerte Automatisierung innerhalb definierter Grenzen handeln.

Das ist der Unterschied zwischen KI, die Antworten generiert, und KI, der Unternehmen im produktiven Einsatz auf Enterprise-Niveau vertrauen können.

Die Zukunft, die wir gestalten

Diese Einführung ist zugleich ein Meilenstein und die Grundlage für das, was als Nächstes kommt. Wir entwickeln autonome Funktionen auf dem System of Record, auf das KI selbst angewiesen ist. Dadurch wird unsere Plattform widerstandsfähiger, unsere Kundenbeziehungen werden nachhaltiger und der von uns bereitgestellte Mehrwert nimmt mit der Zeit weiter zu.

Die Zukunft der IT ist vorausschauend, selbstgesteuert und strategisch. IT-Führungskräfte sind keine reaktiven Ticket-Bearbeiter. Sie sind Orchestratoren intelligenter, selbstheilender Infrastruktur. Autonome Agenten übernehmen Routineaufgaben, lernen kontinuierlich und eskalieren komplexe Fälle an menschliche Experten – stets innerhalb der Governance-Leitplanken, die das System of Record durchsetzt.

Wir haben über Jahre auf diesen Moment hingearbeitet. Ich bin stolz auf das, was unser Team erreicht hat, und freue mich noch mehr auf das, was als Nächstes kommt.

Nicht alle Agenten sind gleich: Agentic AI für die IT richtig umsetzen

Wed, 08 Apr 2026 13:00:06 Z

Vor drei Monaten erzählte mir eine CIO, ihr Unternehmen habe „bereits Agenten bereitgestellt“. Ihr Endpoint-Team ging davon aus, dass sie die Telemetrie-Clients auf jedem verwalteten Laptop meinte. Ihr Service Desk dachte an KI-Chatbots. Ihr Sicherheitsarchitekt wiederum verstand darunter „autonome Entscheidungsfindung“. Alle hatten recht – und redeten doch aneinander vorbei.

Das ist das Problem der Agenten-Verwirrung. Es klingt nach einer Frage der Semantik, führt aber zu echten Fehlanpassungen, wenn Teams die Implementierung von Agentic AI ernsthaft angehen. Entwirren wir es also.

Drei Arten von „Agenten“ für die IT – und wie sie zusammenwirken

1. Endpoint-Agenten

Endpoint-Agenten sind schlanke Clients, die seit Jahrzehnten unauffällig auf verwalteten Geräten laufen – sie erfassen Telemetriedaten, führen Richtlinien aus und spielen Patches ein. Wenn Sie eine moderne Endpoint-Management-Plattform nutzen, sind sie bereits in Ihrer gesamten Geräteflotte aktiv und erledigen die kontinuierliche Arbeit im Hintergrund. Sie sind Ihre Infrastrukturebene: Sie hören und melden ständig, treffen aber keine Entscheidungen.

2. Automatisierungs-Bots und Workflows

Automatisierungs-Bots und Workflows übernehmen die wiederkehrenden, strukturierten Prozesse, auf denen die IT basiert: proaktive Problemerkennung, Self-Healing, Passwortzurücksetzungen, Kontenentsperrungen, Softwarebereitstellung und Genehmigungsketten. Das sind keine Altlasten, für die man sich entschuldigen müsste. Ein gut entwickelter Bot zur Passwortzurücksetzung ist schnell, vorhersehbar und genau richtig für diese Aufgabe. Sie sind Ihre Ausführungsebene: zuverlässig, prüfbar und speziell für ihren Zweck entwickelt.

3. KI-Agenten

KI-Agenten sind etwas grundlegend anderes. Während Endpoint-Agenten Daten erfassen und Automatisierungs-Bots Aufgaben ausführen, koordinieren KI-Agenten beides. Orchestriert durch Large Language Models (LLMs), verstehen sie Absichten, ziehen Schlüsse aus Kontexten über mehrere Systeme hinweg, planen mehrstufige Aktionen und entscheiden, wann ein Problem eskaliert werden muss, das menschliche Expertise erfordert.

Doch auf diese Nuance kommt es an: Ein gut konzipierter KI-Agent ersetzt den Automatisierungs-Bot nicht; er ruft ihn auf. Wenn ein Mitarbeiter über eine dialogbasierte Oberfläche darum bittet, sein Passwort zurückzusetzen, übernimmt die KI den Dialog, verifiziert die Identität, wendet Richtlinienlogik an und löst anschließend den bestehenden Workflow zur Ausführung aus. Intelligenz orchestriert Automatisierung. Genau auf diese Architektur lohnt es sich hinzuarbeiten. Kommt Endpoint-Telemetrie hinzu, wird das Bild noch aussagekräftiger.

So sieht das in der Praxis aus:

Ein Mitarbeiter schreibt: „Mein Laptop ist seit dem letzten Patch extrem langsam.“

Der KI-Agent:

Er interpretiert die Absicht und erkennt darin ein Leistungsproblem, das möglicherweise durch eine kürzlich vorgenommene Änderung ausgelöst wurde.
Er ruft Echtzeitdaten zur CPU-Auslastung, Festplattennutzung und zu Startprozessen aus der Endpoint-Ebene ab.
Er löst eine gezielte Behebung aus. Keine Vermutung. Eine datenbasierte, prüfbare Aktion.

Genau so sieht Self-Healing-IT auf der dialogbasierten Ebene aus.

Was Agentic AI für ITSM erfolgreich macht

Damit agentische KI für IT-Service-Management gelingt, kommt es auf einige entscheidende Grundlagen an.

Beginnen Sie mit sauberem, aktuellem Wissen

Ein KI-Agent ist nur so gut wie das, was er weiß, und der Kontext, der ihm zur Verfügung steht. Bevor Sie agentische Funktionen aktivieren, prüfen Sie Ihre Wissensdatenbank und stellen Sie diese zentralen Fragen:

Ist sie aktuell?
Ist sie nach Anwendungsfall gekennzeichnet?
Wird sie nach größeren Änderungen gepflegt?

Veraltetes Wissen führt zu falschen Ergebnissen, die das Vertrauen der Mitarbeitenden schnell zerstören. Zugleich können dieselben KI-Agenten auch dazu genutzt werden, die Wissenserstellung zu beschleunigen. Jedes gelöste Ticket ist ein Entwurf für einen Artikel. Jede Frage, die der Agent nicht zuverlässig beantworten kann, ist eine Wissenslücke, die er für Sie aufdeckt. Der Agent wird zu einem Mitwirkenden an Ihrer Wissensdatenbank – nicht nur zu einem Nutzer.

Kontext bereitstellen

Wissen allein reicht nicht aus. Agenten benötigen Echtzeitkontext über Ihre gesamte IT-Umgebung hinweg. Dazu gehören Gerätedaten aus Ihrer CMDB, Rollen- und Zugriffsinformationen aus HR-Systemen sowie die Ticket-Historie aus ITSM. Mit dieser Kontextebene lässt sich der Schritt von einem intelligent klingenden Bot zu einem Agenten vollziehen, der den Prozess bis zum Abschluss führen kann.

Governance-Leitplanken festlegen

Kontrolle und KI-Leitplanken sind unverzichtbar. Legen Sie bewusst fest, was der Agent autonom bearbeitet, was einen menschlichen Genehmigungsschritt erfordert und was immer eskaliert wird. Einen Menschen in den Prozess einzubinden, hat nichts mit übertriebener Vorsicht zu tun. Vielmehr ist es bewusstes, intelligentes Design. Bei sicherheitskritischen Themen wie MFA-Änderungen, Anpassungen von Berechtigungen oder Anfragen auf Datenzugriff sollte der Agent die Entscheidung zur Prüfung vorlegen, nicht einseitig treffen. Unternehmen müssen diese Schwellenwerte von Anfang an definieren, statt sie später nachzurüsten.

Change Management

Selbst mit der perfekten Einrichtung scheitert die Bereitstellung, wenn Unternehmen das Change Management nicht berücksichtigen.

Ihr Service-Desk-Team braucht ein klares mentales Modell dafür, was der Agent übernimmt und wo das Team eingreift. Man kann es wie jede andere Arbeitsteilung betrachten: Überschneidungen sollten vermieden werden. Menschen sollten keine Zeit mit Aufgaben verbringen, die der Agent sofort erledigen kann, und der Agent sollte keinesfalls Entscheidungen treffen, wenn Richtlinien einen Menschen im Prozess vorsehen. Klare Grenzen sorgen dafür, dass beide Seiten ihren größtmöglichen Wert leisten.

Ihre Mitarbeitenden müssen darauf vertrauen können, dass der Kontext mitten im Gespräch nicht verloren geht, wenn ein Problem vom Agenten an einen Menschen eskaliert wird. Agenten sofort mehr als grundlegenden Support übernehmen zu lassen, kann aus einem vielversprechenden Pilotprojekt schnell eine schmerzhafte Rücknahme machen. Beginnen Sie fokussiert und verdienen Sie sich das Recht, den Umfang zu erweitern.

So sieht Erfolg aus

Um den ROI von Agentic AI nachzuweisen, sollten sich Unternehmen auf operative Kennzahlen konzentrieren, die reale Wirkung widerspiegeln und durch bessere Orchestrierung verbessert werden können.

Ticket Deflection zeigt, wie effektiv Agenten häufige Anfragen durchgängig ohne menschliches Eingreifen lösen. Auto-Remediation macht sichtbar, wann Systeme Probleme diagnostizieren und genehmigte Korrekturmaßnahmen ergreifen können, wodurch manueller Aufwand und Warteschlangenvolumen reduziert werden. Mean Time to Resolution (MTTR) zeigt, wie stark das System den Weg von der Anfrage zum Ergebnis verkürzt, indem Übergaben und Toolwechsel entfallen.

Zusammen zeigen diese Kennzahlen, ob Agentic AI Arbeit tatsächlich reduziert und nicht nur verlagert. Die wichtigste Messgröße ist jedoch die Zufriedenheit der Endanwender (CSAT). Geschwindigkeit ohne Zufriedenheit erzeugt lediglich schneller Reibung.

Die beste Agentic AI ist unsichtbar. Mitarbeitende bitten um Hilfe, erhalten, was sie brauchen, und machen weiter, ohne die Workflows, Prüfungen oder automatisierten Aktionen im Hintergrund zu bemerken. Erfolgreiche Unternehmen gestalten agentische Systeme bewusst – mit klaren Leitplanken und einem fundierten Verständnis dafür, wie Autonomie Abläufe verändert.

Nächste Schritte

Wenn Sie die Rolle von Self-Service-Agentic-AI in Ihrem IT-Ökosystem bewerten, ist ein dialogbasierter Einstiegspunkt häufig der pragmatischste Start. Die Bündelung von Incident-Erstellung, Serviceanfragen, Wissenszugriff und Statusabfragen in einer einzigen Oberfläche kann Reibung für Mitarbeitende reduzieren und gleichzeitig Richtlinien sowie bestehende Workflows berücksichtigen.

Dieser Ansatz schafft die Grundlage für eine umfassendere agentische Plattform. Für IT-Führungskräfte, die unter dem Druck stehen, mit weniger mehr zu erreichen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, bewusst festzulegen, wie KI arbeiten soll, wo Autonomie Mehrwert schafft und wo Leitplanken erforderlich sind.

Bereit für den nächsten Schritt auf Ihrer Agentic-AI-Reise? Laden Sie unser Whitepaper mit dem Framework, Reifegradmodell und der Implementierungs-Roadmap herunter, die Sie für Ihren Erfolg benötigen.

Alles im Blick oder alles riskieren: Die Wahrheit über IT-Sichtbarkeit

Mon, 06 Apr 2026 12:00:02 Z

Im Alltag mag es harmlos erscheinen, zu ignorieren, was man nicht sieht. In der IT entsteht dadurch ein falsches Sicherheitsgefühl – und eine kostspielige Illusion.

Obwohl viele Unternehmen eine Form der Asset-Erkennung nutzen, zeigt die Sicherheitsstudie 2026 von Ivanti, dass mehr als jeder dritte IT-Experte (38 %) angibt, über unzureichende Daten zu Geräten zu verfügen, die auf ihre Netzwerke zugreifen. 45 % sagen, dass ihnen ausreichende Informationen über Schatten-IT fehlen. Diese mangelnde Sichtbarkeit setzt kritische Assets dem Risiko aus, unentdeckt und unverwaltet zu bleiben.

Hybride Umgebungen erstrecken sich heute jedoch über Büros, Wohnungen, Clouds und Rechenzentren. Wenn Geräte, Identitäten, Cloud-Workloads und SaaS-Tools diese Bereiche durchlaufen, fallen viele von ihnen aus dem Erfassungsbereich herkömmlicher Discovery-Methoden heraus. Nicht verwaltete Laptops verbleiben im Netzwerk. SaaS-Tools werden ohne Aufsicht eingeführt. Cloud-Ressourcen erscheinen und verschwinden wieder, bevor die CMDB aktualisiert wird. Das Ergebnis ist eine Umgebung voller Assets, die vorhanden und wirksam sind – aber vollständig unsichtbar bleiben.

Die Kosten teilweiser Sichtbarkeit sind weitaus höher, als den meisten Unternehmen bewusst ist. Jedes Asset, das nicht nachverfolgt oder verstanden wird, wird zu einer Quelle von Risiken, ungeplanten Ausgaben und operativer Ineffizienz.

Das Ausmaß dieser Herausforderung wird in Ivantis 2025 Securing the Borderless Digital Landscape Report deutlich:

3 von 4 IT-Mitarbeitenden geben an, dass die Nutzung privater Geräte, also BYOD, in ihrem Unternehmen regelmäßig vorkommt. Gleichzeitig sagen nur 52 % derselben Gruppe, dass ihre Unternehmen dies ausdrücklich erlauben.
In Unternehmen, in denen BYOD nicht gestattet ist, ignorieren 78 % der Mitarbeitenden das Verbot vollständig.

Das Problem der Schattentechnologie nimmt durch den exponentiellen Anstieg der KI-Nutzung am Arbeitsplatz weiter zu. Laut derselben Ivanti-Studie gibt fast ein Drittel (32 %) der Personen, die generative KI-Tools bei der Arbeit nutzen, zu, ihre KI-Nutzung vor ihrem Arbeitgeber geheim zu halten.

Die gute Nachricht: Vollständige, kontinuierliche Sichtbarkeit ist möglich. Unternehmen, die vollständige Sichtbarkeit erreichen, senken ihre Betriebskosten, beseitigen Risiken durch blinde Flecken und stärken ihre Compliance-Bereitschaft. Moderne Discovery-Ansätze geben der IT heute die Möglichkeit, jedes Asset zu sehen, seinen Kontext zu verstehen und es souverän zu verwalten.

Die versteckten Kosten teilweiser IT-Sichtbarkeit

Viele Unternehmen gehen davon aus, dass Sichtbarkeit über „die meisten“ ihrer Assets ausreicht. Doch wenn manche Assets unsichtbar und unverwaltet bleiben, können sich kritische Risiken direkt vor Ihren Augen verbergen. Beispiele für häufige blinde Flecken bei der Sichtbarkeit reichen von unentdeckten Laptops, die auf IT-Scannern nur gelegentlich erscheinen, über neu eingeführte SaaS-Tools ohne IT-Beteiligung bis hin zu verwaisten Cloud-Workloads, die nie in der CMDB landen, und übermäßig berechtigten Identitäten, die unbemerkt und unbeabsichtigt bleiben.

Wenn auch nur ein kleiner Teil Ihrer Umgebung nicht erfasst ist, treten sofort vier große Probleme zutage:

1. Die Sicherheit wird geschwächt

Unsichtbare oder nur zeitweise sichtbare Assets erhalten keine Patches, werden bei Scans übersprungen und schaffen Einfallstore für Angreifer. Blinde Flecken verlangsamen die Incident Response und erschweren die Abstimmung von Patching-Prioritäten. Laut einer globalen Studie von Ivanti aus dem Jahr 2026 sagen 38 % der IT-Mitarbeitenden, dass unzugängliche und isolierte Daten die Nachverfolgung von Patch-Status und Rollouts erschweren.

2. Die Compliance gerät ins Wanken

Zusätzlich zu diesen Sicherheitsherausforderungen stellt derselbe Bericht fest, dass 35 % der IT-Organisationen der Meinung sind, dass Lücken in der Datensichtbarkeit es ihnen deutlich erschweren, Compliance aufrechtzuerhalten.

Audit-Nachweise werden über voneinander getrennte Tools, Tabellen und Posteingänge fragmentiert. Ohne die Möglichkeit, zuverlässig nachzuverfolgen, wo Daten gespeichert sind, lässt sich Compliance nicht mehr belegen.

3. Softwareausgaben verlieren an Wert

Selbst wenn SaaS-Management- oder Inventarisierungstools vorhanden sind, führen unvollständige Nutzungs- und Berechtigungsdaten zu Mehrausgaben. Laut Zylos 2025 SaaS Management Index verlieren Unternehmen rund 25 % ihrer SaaS-Budgets durch ungenutzte Berechtigungen, redundante Tools und nicht ausgeschöpfte Lizenzen.

Ivantis 2025 Technology at Work Studie ergab, dass fast jeder dritte IT-Mitarbeitende (31 %) angibt, dass sein Unternehmen ungenutzte oder untergenutzte Softwarelizenzen nicht nachverfolgt – möglicherweise, weil kein vollständiges Gesamtinventar vorliegt. Darüber hinaus sagen 39 % der IT-Teams, dass veraltete Hardware zu verschwenderischen IT-Budgetausgaben führt.

Jede Ressource, die Sie nicht sehen – oder nicht verifizieren können – belastet Ihr Budget unbemerkt.

4. Abläufe verlieren an Effizienz

Widersprüchliche oder unvollständige Daten zwingen Teams dazu, Geräteinformationen erneut zu prüfen, veralteten Datensätzen nachzugehen und Probleme an den falschen Assets zu beheben. Das verlangsamt die Servicebereitstellung und erhöht den Nacharbeitsaufwand.

Teilweise Sichtbarkeit verschleiert nicht nur die Realität. Sie schafft versteckte Risiken, versteckte Kosten und versteckte Verzögerungen.

Warum Lücken in der IT-Sichtbarkeit weiter wachsen

Leider werden die Sichtbarkeitslücken in vielen Unternehmen größer. Mit steigenden Mitarbeiterzahlen sowie wachsender Anzahl an Geräten, Identitäten und SaaS-Nutzung wird es für IT-Teams immer schwieriger, vollständige Sichtbarkeit aufrechtzuerhalten. Mehrere Faktoren tragen zu wachsenden Sichtbarkeitsproblemen bei, darunter:

Schatten-IT und SaaS-Wildwuchs beschleunigen sich schneller, als die IT Schritt halten kann.
Cloud-Ressourcen erscheinen und verschwinden innerhalb weniger Minuten.
Remote- und Hybrid-Mitarbeitende verbinden sich mit Netzwerken außerhalb des Unternehmensnetzwerks.
Identitäts-Wildwuchs breitet sich über Dutzende Apps und Plattformen aus.
Legacy-Discovery-Tools erfassen nur einen Bruchteil der Umgebung.

Dieser Druck verstärkt sich schnell. Mitarbeitende nutzen praktische Tools, bevor die IT sie genehmigen kann. Wenn Geräte, Server oder Apps in Cloud-Umgebungen erstellt und nach wenigen Minuten wieder gelöscht werden, können sie bei Sicherheitsprüfungen und beim Monitoring übersehen werden. Dadurch werden diese kurzlebigen Ressourcen möglicherweise nicht gepatcht oder geschützt, wodurch blinde Flecken entstehen, die Angreifer ausnutzen könnten, bevor jemand sie bemerkt. Remote-Mitarbeitende berühren das Unternehmensnetzwerk unter Umständen nie. SaaS-, Identitäts- und Geräte-Ökosysteme wachsen deutlich schneller, als Legacy-Discovery-Tools sie nachverfolgen können. Ohne kontinuierliche Sichtbarkeit aus mehreren Quellen geraten Unternehmen nahezu sofort ins Hintertreffen.

Um diese wachsenden Lücken zu schließen, müssen Unternehmen von reaktiven Bestandsaufnahmen zu einem bestimmten Zeitpunkt zu einem Modell wechseln, das auf kontinuierlicher, kontextbezogener Echtzeit-Sichtbarkeit basiert. Genau hier wird es entscheidend, echte Sichtbarkeit über Ihre gesamte IT-Landschaft zu verstehen und zu erreichen.

IT-Sichtbarkeit ist mehr als nur ein Inventar

Echte Sichtbarkeit ist keine Liste von Assets. Sie ist vollständige, aktuelle und vertrauenswürdige Intelligenz, auf deren Basis jedes Team handeln kann. Umfassende Sichtbarkeit erfordert die Identifizierung jedes Geräts, jeder SaaS-App, jeder Identität, jedes Cloud-Workloads, jeder Konfiguration und jedes Nutzungssignals – unabhängig davon, wo es sich befindet oder wie lange es existiert.

Sie bedeutet auch, Zusammenhänge zu verstehen: wem ein Asset gehört, welche Daten es berührt, wie hoch sein Risikoniveau ist, welche Auswirkungen es auf die Compliance hat und ob es tatsächlich genutzt wird. Das ist die Grundlage, die Discovery von reiner Information in operative Kontrolle verwandelt.

Wie vollständige Sichtbarkeit Workflows verändert

Sobald Sichtbarkeit kontinuierlich und kontextbezogen wird, verändert sich die gesamte Umgebung. Moderne IT-Umgebungen erfordern mehr als passives Beobachten. Da Bedrohungen, Workloads und Assets in beispiellosem Tempo skalieren, benötigen Unternehmen intelligente, automatisierte Aktionen, um Sichtbarkeit in konkrete Ergebnisse zu verwandeln. KI-gestützte Erkenntnisse und automatisierte Workflows ermöglichen es Teams, Sicherheitsbedrohungen proaktiv anzugehen, Probleme zu beheben und Abläufe zu optimieren, ohne auf manuelle Eingriffe warten zu müssen.

Mit dem richtigen Ansatz können Unternehmen über teilweise Sichtbarkeit hinausgehen und endlich Folgendes erkennen:

jedes Gerät, jede Anwendung, jede Identität und jeden Cloud-Workload.
normalisierte und abgeglichene Daten, dargestellt als zentrale vertrauenswürdige Datenquelle.
Schwachstellen, die den exakt betroffenen Assets und Verantwortlichen zugeordnet sind.
automatisierte Workflows, die Patching, Quarantänen, CMDB-Aktualisierungen und Ticketabschlüsse mit Nachweis auslösen.
Discovery, die agentenbasierte, agentenlose, aktive und passive Methoden umfasst, um jeden Bereich der hybriden Umgebung abzudecken.

Wie jedes Team von einheitlicher Asset-Sichtbarkeit profitiert

Mit einheitlichen, zuverlässigen Asset-Daten profitiert jedes Team:

Security kann Expositionen realen Assets zuordnen und schneller reagieren.
IT Operations können den Kreislauf von Discovery über Behebung bis zur Verifizierung schließen.
Endpoint-Teams können Richtlinien konsequent durchsetzen.
ITAM-Mitarbeitende können Ausgaben mithilfe präziser Nutzungs- und Berechtigungserkenntnisse optimieren und Verschwendung beseitigen.
Compliance-Teams können automatisierte, auditbereite Nachweise ohne manuellen Aufwand erstellen.

Vollständige IT-Sichtbarkeit heute erreichen

Dieses Maß an Klarheit ist heute erreichbar. Durch moderne Discovery-Ansätze, die agentenbasierte, agentenlose, aktive und passive Methoden kombinieren, stellt einheitliche Asset Intelligence sicher, dass IT-Teams vollständige Sichtbarkeit erreichen – selbst wenn Umgebungen komplexer und verteilter werden.

Einheitliche Asset Intelligence erfasst aktuelle Daten aus allen Bereichen des Unternehmens, einschließlich Geräten, Identitäten, SaaS-Anwendungen, Cloud-Workloads und Netzwerksignalen. Diese Daten werden normalisiert und in einer zentralen, vertrauenswürdigen Datenquelle konsolidiert.

Statt partielle oder fragmentierte Inventare aus mehreren Tools zu verwalten, erhalten Unternehmen eine ganzheitliche Echtzeitansicht. Jedes Asset wird mit seinen wichtigsten Details und seinem Kontext präzise dargestellt. So werden blinde Flecken beseitigt und Teams können die gesamte Umgebung zuverlässig absichern und verwalten – ohne Rätselraten, mit weniger Risiko und wiedergewonnener Kontrolle.

Erfahren Sie, wie Ivanti Neurons for Discovery vollständige Sichtbarkeit für Ihre Umgebung bereitstellen kann.

Wie agentische KI für ITOps Wertschöpfung im großen Maßstab ermöglicht

Mon, 05 Jan 2026 17:00:02 Z

Hier zeigt sich ein Paradox des KI-Zeitalters: Unternehmen sind fasziniert vom Potenzial der KI als Schlüssel zur Steigerung der Produktivität und zur Unternehmenstransformation, und IT-Teams sind von den Vorteilen überzeugt, die KI und Automatisierung bieten — dennoch sind es genau diese Unternehmen, die diese Transformation ausbremsen.

Obwohl die Mehrheit der IT-Fachkräfte die Einführung von KI befürwortet, stehen operative, kulturelle und budgetäre Hürden Unternehmen im Weg, wenn sie KI im großen Maßstab implementieren wollen. Das Ergebnis: Die meisten Unternehmen haben bislang noch keine bahnbrechenden KI- und Automatisierungs-Use-Cases operationalisiert, die echten geschäftlichen Mehrwert liefern.

Das heißt nicht, dass die meisten Unternehmen keine KI nutzen — allerdings vor allem zur Erledigung einfacherer Aufgaben und zur Steigerung der individuellen Produktivität. Das ist ein wichtiger Schritt, doch Unternehmen müssen größer und langfristiger denken, um aus ihren KI-Investitionen einen signifikanten ROI und eine digitale Transformation zu erzielen.

Automatisierung und Ergebnisse vs. Autonomie durch agentische KI

IT-Teams sind bei der Einführung generativer KI ihrer Zeit voraus. 84 % der IT-Fachkräfte nutzen generative KI-Tools bei der Arbeit, so ein Ivanti-Forschungsbericht 2025. Dieselbe Studie zeigt, dass IT-Fachkräfte KI und Automatisierung auch überwiegend positiv gegenüberstehen:

83 % erwarten, dass KI die Produktivität im nächsten Jahr steigern wird.
70 % sagen, dass sie ihre Arbeit erfüllender machen wird.

Trotz all dieser Fortschritte schöpfen Unternehmen das tiefere Potenzial KI-gestützter Technologie nicht aus. Viele Teams beherrschen die Automatisierung auf Aufgabenebene (Ticket-Routing, Passwort-Resets, Protokollzusammenfassungen), aber nur wenige setzen bereits auf agentische KI, die über die reine Ausführung hinausgeht und autonomes Schlussfolgern sowie Optimierung ermöglicht.

Diese Lücke zwischen Automatisierung und Transformation spiegelt ein größeres branchenübergreifendes Problem wider. Obwohl die meisten Unternehmen KI bereits in irgendeiner Form nutzen, erzielen nur wenige mit ihren KI-Tools messbare geschäftliche Wirkung. McKinsey bezeichnet diese Situation als „das GenAI-Paradox“.

Diese Diskrepanz zwischen KI-Anwendungen und ROI wird zusätzlich durch einen im August 2025 veröffentlichten MIT-Bericht bestätigt, dem zufolge erstaunliche 95 % der Unternehmen trotz Investitionen in Höhe von 30 bis 40 Milliarden US-Dollar keine Rendite aus generativer KI erzielten.

Der Grund für dieses Problem ist einfach: Generative KI erstellt. Sie produziert Inhalte, automatisiert Aufgaben und beschleunigt Workflows. Sie lernt, schlussfolgert oder passt sich jedoch nicht eigenständig an. Die nächste Phase der Unternehmens-KI wird von Systemen geprägt sein, die dynamisch interpretieren, vorhersagen und handeln können: das, was heute als agentische KI definiert wird.

Ivantis Forschung unterstreicht zudem, dass die meisten Unternehmen komplexere KI-Use-Cases bislang noch nicht in ihre IT-Workflows integriert haben.

Während 67 % der Unternehmen das Ticket-Routing automatisieren, setzen weniger als ein Drittel KI für Ursachenanalysen oder andere prädiktive Use-Cases ein. Das zeigt, dass die meisten Teams weiterhin Standardautomatisierung für Aufgaben priorisieren, anstatt Systeme durch agentische KI in die Lage zu versetzen, autonom zu denken und zu handeln.

Standardautomatisierung und generative KI-Tools werden von IT-Teams häufig eingesetzt, um die individuelle Produktivität zu steigern und einfache, repetitive Aufgaben schneller zu erledigen als durch menschliches Eingreifen allein. Die Fähigkeit, Effizienz mit weniger Zeit- und Ressourceneinsatz zu steigern, ist ein wesentlicher Vorteil von KI — insbesondere für stark belastete IT-Teams, von denen ständig erwartet wird, mit weniger mehr zu erreichen. Doch Effizienzgewinne sind nur ein Teil des Ganzen.

Ivanti-Daten zeigen zudem ein tieferliegendes organisatorisches Problem: Fast die Hälfte der IT-Teams sagt, dass ihren Unternehmen Resilienz fehlt — also die Fähigkeit, sich schnell an Veränderungen anzupassen, sich von Störungen zu erholen und die Geschäftskontinuität ohne übermäßiges manuelles Eingreifen aufrechtzuerhalten.

Echte Unternehmensagilität erfordert autonome und adaptive KI-Lösungen, die Probleme antizipieren, potenzielle Lösungen durchdenken und kontinuierlich lernen können, wie sich optimale Ergebnisse erzielen lassen.

Genau hier setzen viele führende Unternehmen auf agentische KI. Autonome KI-Agenten bieten Teams die Möglichkeit, klassische IT Operations von reaktiver Automatisierung zu proaktiver, zielorientierter Zusammenarbeit weiterzuentwickeln. Sie erkennen, dass die Transformation von ITOps mit KI bedeutet, von isolierten Automatisierungserfolgen zu systemweiter Intelligenz überzugehen.

Wirkungsstarke Use-Cases für agentische KI in ITSM und ITOps

Agentische KI bewirkt bereits spürbare Verbesserungen, indem sie Ausfallzeiten reduziert, Kosten senkt und die organisatorische Agilität verbessert.

Es folgen fünf wirkungsstarke Use-Cases für agentische KI in der IT:

1. Autonome Incident-Behebung

Autonome Behebung ist der Punkt, an dem KI beginnt, sich vom Support hin zur Strategie zu entwickeln. Im traditionellen IT-Betrieb kann das Erkennen und Beheben eines Problems Stunden menschlicher Triage und Eskalation erfordern.

Mit agentischer KI können dieselben Incidents in Echtzeit erkannt, diagnostiziert und behoben werden — oft noch bevor Benutzer eine Störung bemerken.

Agentische KI erkennt nicht nur Anomalien in dieser IT-Umgebung und diagnostiziert die Ursache — sie entwickelt intelligent Lösungen und führt anschließend Korrekturen ohne menschliches Eingreifen aus. Darüber hinaus ermöglicht maschinelles Lernen der KI, aus früheren Incidents zu lernen und diese Erfahrung zu nutzen, um Reaktionsmaßnahmen künftig kontinuierlich zu verfeinern und zu verbessern.

2. Proaktive Problemvermeidung

Proaktive Problemvermeidung entsteht, wenn KI potenzielle technische Probleme nicht nur reaktiv behandelt, sondern antizipiert. Anstatt ein bekanntes Problem zu lösen, überwacht agentische KI kontinuierlich Datenmuster und erkennt Frühwarnsignale in Form kleiner Abweichungen, die sich zu Serviceunterbrechungen oder Sicherheitsproblemen entwickeln könnten.

Mit anderen Worten: Sie bewegt ITOps in Richtung proaktiver Prävention, überwacht Frühindikatoren und behebt Probleme, bevor sie gravierend werden.

3. End-to-End-Lifecycle-Management

Autonome KI-Agenten werden einen umfassenderen und effektiveren Ansatz für das Asset-Lifecycle-Management ermöglichen.

Diese Lifecycle-Perspektive auf Automatisierung geht über einzelne Tickets oder Incidents hinaus und erstreckt sich auf jede Phase des IT-Betriebs.

Vom Onboarding neuer Geräte bis zum Patchen und Außerbetriebnehmen veralteter Infrastruktur sorgt agentische KI dafür, dass Systeme sicher, compliant und kosteneffizient bleiben.

Sie behebt nicht nur Probleme, sondern erkennt, diagnostiziert und optimiert IT-Systeme von der Bereitstellung bis zur Ausmusterung. Sie fungiert als Motor für kontinuierliche Verbesserung, lernt aus Mustern im gesamten IT-Ökosystem, um Ressourcen proaktiv zu optimieren, Updates zu straffen und die langfristige Belastung des IT-Personals zu reduzieren.

4. Dynamisches Change- und Release-Management

Dynamisches Change- und Release-Management ist der Bereich, in dem agentische KI ihre Orchestrierungsfähigkeiten wirklich zeigt. In den meisten Unternehmen bleibt Change Management ein reibungsintensiver Prozess, der Koordination über mehrere Teams, Tools und Umgebungen hinweg erfordert.

Agentische Automatisierung verändert dies, indem KI-Agenten an komplexen Workflows zusammenarbeiten können, darunter die Reaktion auf Cybersicherheitsvorfälle und Softwarebereitstellung. Sie arbeiten mit minimaler menschlicher Aufsicht zusammen, um Incidents zu beheben, Ressourcen bereitzustellen und Compliance sicherzustellen.

Diese Agenten agieren als intelligente Koordinatoren: Sie synchronisieren Updates über Systeme hinweg, validieren Konfigurationen und setzen Änderungen automatisch zurück, wenn Anomalien auftreten. Das Ergebnis sind schnellere, sicherere und besser vorhersehbare Change-Zyklen, die IT-Teams entlasten, damit sie sich auf Innovation statt auf ressourcenintensive Brandbekämpfung konzentrieren können.

5. Autonomes Ressourcen- und Kapazitätsmanagement

Ressourcen- und Kapazitätsmanagement gehören zu den kritischsten — und oft übersehenen — Dimensionen der IT-Performance. Mithilfe von KI können Unternehmen künftige Ressourcenanforderungen antizipieren, indem sie historische Nutzungstrends, Workload-Schwankungen und Nachfragespitzen analysieren. Agentische Systeme können Rechenleistung, Speicher und Bandbreite automatisch zuweisen, bevor Engpässe entstehen, und so optimale Performance ohne ständige menschliche Aufsicht aufrechterhalten.

Mit der Zeit lernen diese selbstanpassenden Systeme aus Betriebsdaten, um Kapazitäten kontinuierlich zu feinjustieren, Verschwendung zu reduzieren, Kosten zu minimieren und die Servicekontinuität auch bei unerwarteten Lastspitzen sicherzustellen.

Forschungsergebnisse aus IBMs Bericht Der strategische Aufstieg agentischer KI unterstreichen dieses Veränderungstempo: Bis 2027 erwarten doppelt so viele Führungskräfte, dass KI-Agenten autonome Entscheidungen in Workflows treffen werden. Heute berichten nur 24 % der Führungskräfte von diesem Maß an Autonomie; innerhalb von zwei Jahren erwarten 67 %, dass dies zur Norm wird.

Hürden überwinden und unternehmensweite Wirkung erzielen

Doch Fortschritt gerät häufig ins Stocken; nicht, weil es an Absicht mangelt, sondern aufgrund struktureller Hürden. IT-Führungskräfte müssen zunächst die Hindernisse überwinden, die ihrer Weiterentwicklung hin zu wertorientierter Arbeit im Weg stehen. Diese Hürden sind vielfältig: technisch, kulturell und operativ.

Selbst KI-orientierten IT-Organisationen kann die strukturelle Bereitschaft für tiefgreifende Automatisierung fehlen. So ergab beispielsweise Ivantis „Technology at Work Report 2025“, dass:

38 % der IT-Fachkräfte komplexe Tech-Stacks als Problem für effektive IT Operations nennen.
Und 72 % sagen, dass ihre IT- und Sicherheitsdaten innerhalb ihrer Organisation in Silos liegen.

Der Aufbau einer nachhaltigen KI-Strategie erfordert mehr als eine positive Haltung – er verlangt die Abstimmung zwischen IT und dem weiteren Unternehmen. Erfolgreiche Organisationen richten Technologieziele an greifbaren Ergebnissen aus, gestützt durch klare Datenstrukturen, einheitliche Prozesse und Teams, die in der Lage sind, neue KI-gestützte Workflows zu steuern. Ohne diese Abstimmung haben selbst die besten Tools Schwierigkeiten, unternehmensweite Wirkung zu erzielen.

IBM-Forschung zeigt eine weitere Ebene: 45 % der Führungskräfte nennen mangelnde Transparenz bei KI-Entscheidungen als wesentliches Hindernis. Dieses KI-„Black-Box“-Problem ist nicht nur technischer Natur. Es geht auch um Vertrauen, klare Kommunikation und KI-Leitplanken. Die Skalierung agentischer KI erfordert Governance-Frameworks, in denen automatisierte Entscheidungen verstanden, geprüft und erklärt werden können.

Eine solche Transformation muss den Menschen im Fokus behalten: Gestaltung für Augmentation — nicht für Ersatz.

Das Betriebsmodell für agentische KI

Betrachten Sie agentische ITOps nicht nur als Effizienzsteigerung, sondern als umfassende Neugestaltung traditioneller IT-Workflows. Organisationen, die die nächste Transformationsphase anführen, überdenken, wie ihre Systeme Entscheidungen treffen, zusammenarbeiten und sich unternehmensweit autonom anpassen.

Dieses Maß an digitaler Transformation erfordert Führung von oben. CIOs und Führungskräfte müssen von Experimenten zur Umsetzung übergehen. Sie müssen die Einbettung agentischer KI nicht als Nebenprojekt betrachten, sondern als zentrales Betriebsmodell, das Technologie, Daten und Menschen auf gemeinsame Ergebnisse ausrichtet.

Dieser Wandel markiert die eigentliche bevorstehende Bewährungsprobe.

Der künftige ROI agentischer KI-Initiativen

Auch mit dem Produktivitätsschub durch generative KI-Technologie brauchen IT-Teams nicht noch mehr Tools. Sie brauchen Intelligenz, die messbare Ergebnisse liefert. Teams sollten Vorher-nachher-Kennzahlen etablieren, die bei IT- und Business-Führungskräften Anklang finden. Neben Effizienzgewinnen (eingesparte Zeit, schnellere Lösung, geringere Kosten) sollten Arbeitseinsparungen, weniger ressourcenintensive Ausfälle und eine reduzierte Tool-Zersplitterung gemessen werden.

Transformationsorientierte Organisationen erzielen größere Wirkung über alle Geschäftskennzahlen hinweg, einschließlich Produktivität, Effizienz, Umsatzwachstum, Markenstärke und Kundenloyalität, als solche, die KI auf inkrementelle und sogar oberflächliche Verbesserungen beschränken.

Tatsächlich ist die Wahrscheinlichkeit, Spitzenleistungen im Geschäft zu erzielen, bei Unternehmen, die in drei zentralen Bereichen der KI-Einführung exzellent sind, 32-mal höher, wie derselbe zuvor genannte IBM-Bericht zeigt.

Fazit

Die nächsten 12 bis 24 Monate werden zeigen, ob IT-Führungskräfte Experimente in nachhaltigen Wert übersetzen können. Wer agentische KI früh einsetzt, baut Organisationen auf, die schneller lernen, sich kontinuierlich anpassen, potenzielle Probleme vorwegnehmen und sich instinktiv von Störungen erholen.

Die IT hat wiederholt gezeigt, dass sie zur KI-Einführung vollständig bereit und entschlossen ist. Jetzt muss sie erneut führen — und zwar in der Tiefe. Agentische KI markiert die nächste Reifestufe: selbstlernende, selbstheilende und selbstoptimierende Systeme, die mehr Agilität und Resilienz im gesamten Unternehmen ermöglichen.

Das ist kein „Einrichten und vergessen“. IT-Teams müssen agentische KI aufbauen, trainieren, überwachen, messen und verfeinern, um sicherzustellen, dass der Wert tatsächlich realisiert wird.

Wenn Sie mehr über die Rolle von KI als transformatives Tool für IT Operations sowie über bahnbrechende Use-Cases für agentische KI und Automatisierung in der IT erfahren möchten, lesen Sie Ivantis Forschungsbericht: „KI: Die Zukunft der ITSM-Automatisierung“.

ITAM: Ihre unerwartete erste Verteidigungslinie gegen Cyberbedrohungen

Tue, 16 Dec 2025 14:00:02 Z

Wenn es um Cybersicherheit geht, denken viele zunächst an Firewalls, Intrusion-Detection-Systeme oder modernsten Endpoint-Schutz. Doch unter diesen hochentwickelten Schutzmechanismen liegt eine entscheidende – und oft wenig beachtete – Grundlage: robustes IT Asset Management (ITAM).

Für CIOs, die mittelständische und große Unternehmen durch eine zunehmend riskante digitale Landschaft führen, bietet ITAM nicht nur operative Transparenz, sondern auch eine wirkungsvolle erste Verteidigungslinie gegen Cyberbedrohungen.

Im Folgenden erläutern wir, wie umfassendes ITAM entscheidende Transparenz in der Technologieumgebung Ihres Unternehmens schafft, Ihre Abwehr gegen sich weiterentwickelnde Cyberbedrohungen stärkt, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unterstützt und Security Operations beschleunigt. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie ITAM als zentraler Bestandteil Ihrer Strategie dazu beitragen kann, kostspielige Sicherheitsverletzungen zu verhindern und echte Cyberresilienz aufzubauen.

Weltweite Cyberangriffe stiegen um 30 % im Jahresvergleich, und Ransomware-Angriffe verursachen inzwischen durchschnittlich 20–25 größere Vorfälle pro Tag.

Warum ITAM wichtig ist: Herausforderungen der Cybersicherheit beginnen mit eingeschränkter Transparenz

Cyberbedrohungen nutzen nahezu immer Schwachstellen aus, die Unternehmen nicht sehen. Schatten-IT, veraltete Geräte, unerwünschte Software und nicht autorisierte Zugriffspunkte sind unsichtbare Sicherheitslücken, die herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen entgehen. Ein umfassendes Asset-Inventar ist nicht nur gute Ordnungspraxis – es ist der Ausgangspunkt für ein wirksames Cyberrisikomanagement.

Obwohl 90 % der Unternehmen angeben, über starke Erkennungsfunktionen zu verfügen, waren 57 % aufgrund fehlender vollständiger Transparenz dennoch von schwerwiegenden Sicherheitsvorfällen betroffen.

Ein Beispiel: Im Data Breach Investigations Report 2023 stellte Verizon fest, dass ein erheblicher Anteil der Einbruchsvorfälle auf vernachlässigte Assets zurückzuführen war – Server blieben ungepatcht, weil sie vergessen wurden, Endpoints wurden bereitgestellt, ohne Transparenz über ihren Lebenszyklus zu haben, usw.

Hier ist ITAM ein äußerst wertvolles Frühwarnsystem. Durch eine in Echtzeit verfügbare, kontinuierlich aktualisierte Übersicht aller Hardware-, Software- und Cloud-Assets ermöglicht es IT-Führungskräften, Risiken zu erkennen, bevor Angreifer es tun.

Die Vorteile von ITAM für Cyberresilienz

Im Folgenden betrachten wir, wie die verschiedenen Vorteile eines robusten ITAM zu einer stärkeren Sicherheitslage Ihres Unternehmens beitragen.

Lifecycle-Management beseitigt Schwachstellen

Assets stellen nicht nur zum Zeitpunkt der Anschaffung Risiken dar. Der Lebenszyklus – von Onboarding, Wartung und Aktualisierung bis zur späteren Ausmusterung – bietet zahlreiche Möglichkeiten für Fehlmanagement, das potenzielle Einfallstore für Cyberangreifer schaffen kann. Veraltete Systeme ohne Herstellersupport, End-of-Life-Software, die weiterhin geschäftskritische Anwendungen ausführt, außer Betrieb genommene Geräte ohne vorherige Datenlöschung – all das ist in komplexen Umgebungen häufig anzutreffen.

45 % der Unternehmen sind nicht sicher, ob sie alle genutzten Anwendungen kennen. Dadurch entstehen blinde Flecken, die Angreifer ausnutzen.

Robustes ITAM stellt sicher, dass jedes Asset nachverfolgt, regelmäßig bewertet und sicher außer Betrieb genommen wird. So werden sowohl unbeabsichtigte Exponierungen als auch ausgefeilte Angriffe, die auf Legacy-Infrastrukturen abzielen, unterbunden.

Regulatorische Compliance belegt Kontrolle und verhindert Strafen

CIOs sehen sich zunehmend regulatorischen Anforderungen gegenüber, die eine nachweisbare Kontrolle über IT-Assets verlangen. Frameworks wie NIST, ISO 27001 und DSGVO betonen alle die Asset-Transparenz als Voraussetzung für eine wirksame Kontrolle sensibler Daten und kritischer Infrastrukturen. Eine ausgereifte ITAM-Praxis lässt sich direkt diesen Anforderungen zuordnen und liefert die Dokumentation und nachweisbare Aufsicht, die für Audits und regulatorische Anfragen erforderlich sind.

Mehr als 80 % der Sicherheitsverletzungen stehen im Zusammenhang mit Lücken im Attack Surface Management, verursacht durch anfällige, internetseitig erreichbare Assets und unzureichende Asset-Inventarisierungspraktiken.

So ist beispielsweise im Rahmen der DSGVO die Fähigkeit, anfällige Assets, die personenbezogene Daten verarbeiten, schnell zu identifizieren und zu beheben, nicht nur eine gute Sicherheitspraxis, sondern eine rechtliche Notwendigkeit.

Die Partnerschaft zwischen ITAM und Sicherheit: Mehr als nur Bestandsverfolgung

Echtes ITAM geht über das Führen von Listen hinaus. Integriertes Asset Management stellt Kontext direkt für Security-Operations-Tools bereit. Schwachstellenscanner sind auf genaue Inventare angewiesen, um Exponierungen zu erkennen. Die Incident Response hängt davon ab, genau zu wissen, welche Systeme betroffen sind. Die Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien erfordert ein klares Verständnis der Rollen und Beziehungen von Assets.

Ein Finanzinstitut konnte seine Reaktionszeit auf Vorfälle nach der Integration von ITAM-Daten in seine SIEM-Plattform nach eigenen Angaben halbieren. Dadurch konnten Sicherheitsteams betroffene Assets während einer Sicherheitsverletzung sofort lokalisieren und isolieren. Der Wert ist hier messbar und wiederholbar.

Resiliente Cyberabwehr erfordert robustes Asset Management

IT Asset Management ist nicht nur operative Hygiene. Es ist ein wesentlicher Bestandteil einer proaktiven, resilienten Cybersicherheitsstrategie. Für CIOs kann die Investition in eine robuste ITAM-Lösung den Unterschied zwischen oberflächlicher Sicherheit und echter Risikominderung ausmachen.

Wenn Sie erfahren möchten, wie unsere ITAM-Lösung die Sicherheitslage Ihres Unternehmens von Grund auf stärken kann, kontaktieren Sie unser Team noch heute und machen Sie den ersten Schritt zum Aufbau echter Cyberresilienz.

Experience-Level Agreements (XLAs) in der Praxis: Ein detaillierter Blick auf die ITSM-Transformation

Fri, 21 Nov 2025 15:17:59 Z

Seit Jahrzehnten bildet das IT-Service-Management (ITSM) die Grundlage für Service-Level Agreements (SLAs). SLAs eignen sich zwar gut, um die technischen Details der IT-Bereitstellung nachzuverfolgen, haben jedoch einen entscheidenden blinden Fleck: Sie sagen wenig darüber aus, wie Nutzer ihre IT-Erlebnisse tatsächlich wahrnehmen.

Genau hier vervollständigen Experience-Level Agreements (XLAs) und Digital Employee Experience (DEX) das Bild. Sie schaffen ein neues Paradigma, das sich schnell durchsetzt und ITSM transformieren kann, indem es den Menschen hinter den Kennzahlen in den Mittelpunkt stellt.

Doch was genau sind XLAs und wie unterscheiden sie sich von herkömmlichen SLAs? Und welche Rolle spielt Digital Employee Experience für erfolgreiche XLAs?

Was sind XLAs?

Experience-Level Agreements sind eine Reihe von Kennzahlen und Zusagen, die sicherstellen sollen, dass das Endbenutzererlebnis durchgehend positiv ist und die Erwartungen erfüllt oder übertrifft.

XLAs und klassische SLAs sollten gemeinsam eingesetzt werden; letztere konzentrieren sich jedoch auf technische Performance und Verfügbarkeit. XLAs priorisieren das gesamte Nutzererlebnis, einschließlich Faktoren wie Benutzerfreundlichkeit, Reaktionsfähigkeit und emotionale Zufriedenheit.

Indem sie die Perspektive der Nutzer in den Fokus rücken, helfen XLAs Unternehmen dabei, ihre Services an den Bedürfnissen der Nutzer auszurichten und so Zufriedenheit und Loyalität zu stärken.

Wie SLA, XLA und DEX zusammenwirken

XLAs, SLAs und DEX wirken zusammen, um Ihnen eine 360-Grad-Sicht auf Ihre technischen Kennzahlen und Ihre Kennzahlen zum Nutzererlebnis zu bieten.

	Beschreibung	Beispielkennzahlen
Service-Level Agreements (SLAs)	Eine vertragliche Vereinbarung zwischen Serviceanbietern und Kunden, die die erwartete Servicequalität, Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit definiert. SLAs konzentrieren sich auf technische Kennzahlen.	Verfügbarkeiten. Reaktionszeiten. Lösungsquoten. Usw.
Experience-Level Agreements (XLAs)	Eine vertragliche Vereinbarung zwischen Anbietern und Kunden, die sich auf das Endbenutzererlebnis konzentriert und die Servicequalität aus Sicht der Nutzer misst. XLAs umfassen nicht nur technische Performance, sondern auch Faktoren wie Benutzerfreundlichkeit, Barrierefreiheit und allgemeine Zufriedenheit.	Zufriedenheitswert der Endbenutzer. Net Promoter Score (NPS). Digital Experience Score (DEX).

Anders als SLAs und XLAs ist Digital Employee Experience (DEX) keine weitere Art von Vereinbarung. DEX bezeichnet die Qualität der digitalen Erlebnisse, die Mitarbeitende bei der Ausübung ihrer Aufgaben haben. Sie umfasst die Technologien, Tools und digitalen Umgebungen, mit denen sie täglich interagieren.

Auf Grundlage ihrer Erfahrungen mit diesen Tools und Umgebungen wird ein DEX-Score erstellt, der im Rahmen des XLA gemessen wird. Eine positive DEX ist entscheidend für Produktivität, Engagement und allgemeine Arbeitszufriedenheit der Mitarbeitenden.

Wie DEX erfolgreiche XLAs ermöglicht

Digital-Experience-Analysen sind eine wichtige Kennzahl für den Erfolg von XLAs. Indem Unternehmen sicherstellen, dass Mitarbeitende ein positives digitales Erlebnis haben, können sie:

Produktivität steigern — Wenn Mitarbeitende effizient und effektiv arbeiten können, erbringen sie mit größerer Wahrscheinlichkeit einen hervorragenden Service für Kunden.
Kundenerlebnis verbessern — Eine positive DEX führt häufig zu einem besseren Kundenerlebnis, da Mitarbeitende besser in der Lage sind, Kundenanforderungen zu erfüllen.
Geschäftsergebnisse verbessern — Durch die Fokussierung auf DEX können Unternehmen Geschäftsergebnisse verbessern, etwa durch höhere Umsätze, geringere Kosten und eine stärkere Wettbewerbsfähigkeit.

Best Practices für die Implementierung von XLAs

Die Implementierung von XLAs erfordert einen sorgfältigen, strategischen Ansatz, damit Sie die Nutzerzufriedenheit nicht nur wirksam messen, sondern auch spürbare Verbesserungen in der Servicebereitstellung erzielen.

Mit den folgenden Best Practices können Unternehmen XLAs erfolgreich in ihre Abläufe integrieren und eine Kultur fördern, die auf positive Nutzererlebnisse ausgerichtet ist.

Klare Kennzahlen für das Nutzererlebnis definieren: Identifizieren Sie die zentralen Kennzahlen, mit denen Sie das Nutzererlebnis messen. Diese sollten spezifisch, messbar und an den Geschäftszielen ausgerichtet sein.
Technologie nutzen: Nutzen Sie erweiterte Analysen, KI und maschinelles Lernen, um Nutzerdaten zu erfassen und auszuwerten. Diese Tools können helfen, Trends und Verbesserungspotenziale zu erkennen. DEX-Tools ermöglichen es Ihnen, Ihr IT-Erlebnis über Geräte, Nutzer und die gesamte Organisation hinweg zu erfassen und zu messen.
Nutzer einbeziehen: Sammeln Sie regelmäßig Feedback von Nutzern über Umfragen, Feedbackformulare und Tests. So erhalten Sie wertvolle Einblicke in deren Bedürfnisse und Präferenzen. Stellen Sie sicher, dass Umfragen KI nutzen, um Stimmungen zu erkennen und hervorzuheben.
IT-Teams schulen und befähigen: Schulen Sie Ihre IT-Teams in den Prinzipien des Nutzererlebnisses und geben Sie ihnen die Autonomie, Entscheidungen zu treffen, die das Nutzererlebnis verbessern.
Kontinuierliche Verbesserung: Behandeln Sie XLAs als lebendiges Dokument. Überprüfen Sie sie regelmäßig und aktualisieren Sie sie auf Grundlage von Nutzerfeedback und sich verändernden Geschäftsanforderungen.

Herausforderungen und Erkenntnisse

Bei der Implementierung von XLAs geht es nicht nur um neue Tools — sie erfordert einen Wandel in Denkweise und Kultur. Häufige Hürden sind:

Erlebnis definieren — Was gilt als „gutes“ Erlebnis? Das kann subjektiv sein und je nach Rolle variieren.
Kulturelle Akzeptanz — XLAs benötigen Unterstützung durch die Führungsebene und Akzeptanz bei den IT-Teams an vorderster Linie.
Kontinuierliche Verbesserung — XLAs sind nicht statisch. Sie erfordern regelmäßige Überprüfung und Neukalibrierung, wenn sich Nutzeranforderungen weiterentwickeln.
Mehr als Umfragen — Umfragen sind nur eine Messmethode. Stellen Sie sicher, dass DEX-Tools aktiviert sind, um echte Technologiekennzahlen zu erfassen.

Unternehmen, die bei XLAs vorangehen, investieren in regelmäßige Feedbackschleifen, gestalten Ziele gemeinsam mit Geschäftsbereichen und verknüpfen Experience-Ergebnisse direkt mit ITSM-Performance-Reviews.

Die Zukunft: Warum XLAs wichtig sind

In der Praxis sind XLAs und DEX mehr als Schlagworte — sie sind die nächste Entwicklungsstufe des Service Managements. Da Technologie immer enger mit dem Geschäftserfolg verknüpft ist, wird das Erlebnis zum Produkt. IT-Teams, die durch XLAs unterstützt werden, gehen über den reinen Betrieb hinaus und fördern Mitarbeiterengagement, Kundenloyalität und strategische Differenzierung.

Für jedes Unternehmen, das sich auf die ITSM-Transformation konzentriert, bedeutet die Einführung von XLAs, genauer zuzuhören, schneller zu handeln und den eigentlichen Zweck von Technologie größer zu denken: Menschen dabei zu unterstützen, ihre beste Arbeit zu leisten.

Lesen Sie den Digital Experience Report, um zu verstehen, wie DEX Produktivität, Zufriedenheit und Bindung beeinflusst.

KI-gestütztes IT-Kostenmanagement: Ausgaben am strategischen Mehrwert ausrichten

Wed, 22 Oct 2025 13:00:01 Z

Die Optimierung der IT-Kosten hat für IT-Teams inzwischen höchste Priorität, so der Technology at Work Report 2025 von Ivanti. Unsere Umfrage ergab, dass Kostenoptimierung als entscheidendes strategisches Ziel für 2025 genannt wurde – noch vor der Verbesserung der Cybersicherheit, Investitionen in Infrastruktur und der Einführung von KI-/ML-Technologie.

Obwohl viele Unternehmen KI und Automatisierung vor allem im Hinblick auf kurzfristige operative Verbesserungen betrachten, haben viele das volle Potenzial von KI noch nicht ausgeschöpft, um die Art und Weise zu verändern, wie die IT Kosten verwaltet, prognostiziert und optimiert.

Es ist klar, dass IT-Teams den Nutzen von KI im Tagesgeschäft bereits sehr positiv einschätzen. Die IT ist derzeit führend bei der KI-Implementierung: 36 % der IT-Teams nutzen generative KI, wie McKinsey-Untersuchungen vom März 2025 zeigen – mehr als jede andere Unternehmensfunktion.

Während IT-Teams KI regelmäßig für Coding, Support-Tickets und andere alltägliche Aufgaben einsetzen, blicken viele Unternehmen nicht über diese kurzfristigen Effizienzgewinne hinaus. Zu oft übersehen IT-Führungskräfte das ungenutzte Potenzial von KI für unternehmensweite Optimierung.

Diese Verlagerung von schrittweisen Produktivitätsgewinnen hin zu strategischer Kostenoptimierung setzt Ressourcen frei und gibt IT-Führungskräften die Flexibilität, sich auf Innovation, langfristige Transformation und die konsequente Ausrichtung des Betriebs an einer sich schnell wandelnden Geschäftsstrategie zu konzentrieren.

Da CIOs zunehmend unter Druck stehen, „mit weniger mehr zu erreichen“, kann KI-gestützte IT-Kostenoptimierung unnötige IT-Ausgaben reduzieren, Investitionen rechtfertigen und im gesamten Unternehmen strategischen Mehrwert schaffen.

Bevor diese Transformation gelingen kann, müssen Unternehmen jedoch zunächst die größten Ursachen ineffizienter Ausgaben verstehen und die wertvollsten Bereiche identifizieren, in denen sie KI-Funktionen nutzen können, um Ressourcen besser zuzuweisen und ihr IT-Budget optimal einzusetzen.

Wesentliche Hindernisse für die IT-Kostenoptimierung

Herausforderungen im Kostenmanagement sind systemischer Natur. Ineffiziente IT-Ausgaben entstehen durch sich verstärkende Schwachstellen in Systemen, Prozessen und Führungsstrukturen. Mehr als die Hälfte der IT-Fachkräfte gab laut Ivanti-Studie 2025 an, dass unnötige IT-Ausgaben in ihrem Unternehmen ein erhebliches Problem darstellen.

Unnötige IT-Ausgaben sind besonders gravierend in hochkomplexen Branchen wie Telekommunikation und öffentlicher Verwaltung, in denen Altsysteme und weitverzweigte Anbieterbeziehungen die Nachverfolgung und Kontrolle der Ausgaben erschweren. Diese Branchen stehen stärker unter Kostensenkungsdruck, da unkontrollierte Verschwendung ihre Fähigkeit einschränkt, strategische Initiativen zu finanzieren und kritische Infrastruktur zu modernisieren.

Monatliche Anbieterprüfungen, vierteljährliche Budgetabgleiche und jährliche Vertragsverhandlungen können mit der dynamischen IT-Landschaft von heute kaum Schritt halten. Cloud-Ausgaben von Unternehmen können über Nacht stark ansteigen, und die technische Komplexität nimmt durch dezentrale Beschaffung, Schatten-IT und mangelnde Transparenz über Assets schnell zu. Beispielsweise nannten 38 % der von Ivanti befragten IT-Fachkräfte „technische Komplexität“ als ein wesentliches Hindernis für einen effektiven IT-Betrieb.

Mit Blick auf die Zukunft KI-gestützter ITOps erkennen viele IT-Fachkräfte das transformative Potenzial von KI, um diese Herausforderungen zu bewältigen und unnötige Ausgaben zu eliminieren.

KI und Machine Learning für prädiktives Kostenmanagement

Manuelle Kostenprüfungen allein sind rückwärtsgewandt, arbeitsintensiv und anfällig für menschliche Fehler. Menschliche Kontrolle allein kann Muster, die durch groß angelegte KI-Datenanalysen sichtbar werden, nicht erkennen und auswerten. KI-gestütztes Kostenmanagement verändert diesen Ansatz grundlegend. Statt Mehrausgaben erst im Nachhinein zu melden, kann prädiktive KI-Analyse potenzielle Anomalien erkennen und Unternehmen präzise Budgetprognosen bereitstellen, um redundante und unnötige Ausgaben zu vermeiden. KI kann außerdem redundante Tools sichtbar machen, Lebenszykluskosten aufzeigen und Ausgabenanomalien kennzeichnen, die bei menschlichen Prüfungen wahrscheinlich unentdeckt blieben.

Betrachten Sie folgendes Szenario: Sie können KI einsetzen, um Ihre Daten aus dem IT-Asset-Management zu analysieren und Shelfware sowie ungenutzte Softwarelizenzen aufzudecken – oder Support-Tickets nach Mustern zu durchsuchen, die zeigen, wann bestimmte Gerätetypen typischerweise auszufallen beginnen. Diese Erkenntnisse können intelligentere Austauschzyklen unterstützen, Ausfallzeiten reduzieren und sicherstellen, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie tatsächlich nutzen.

Der Geschwindigkeitsunterschied ist erheblich. Unternehmen, die KI-gestützte Kostenoptimierung nutzen, verzeichnen messbare Senkungen der Betriebskosten, während andere noch die Berichte des vergangenen Quartals in Tabellenkalkulationen zusammenstellen.

Echtzeit-Transparenz ist reaktiven Prüfungen konsequent überlegen. Wenn Sie Verschwendung vorhersagen und verhindern können, statt sie nur zu dokumentieren, entwickelt sich die IT vom Ausgabenmanagement hin zur strategischen Wertschöpfung.

KI-gestütztes Cloud-Kostenmanagement und Ressourcenmanagement

Cloud-Umgebungen sind die größte Einzelquelle für Budgetabweichungen und Verschwendung. Fast neun von zehn Unternehmen (88 %) sehen erhebliche Abweichungen zwischen tatsächlichen und prognostizierten Ausgaben, und nur 30 % wissen laut CloudZeros State of Cloud Costs 2024, wohin ihr Cloud-Budget fließt.

Ivantis eigene Ergebnisse vertiefen diese Herausforderungen im IT-Ressourcenmanagement:

39 % der IT-Fachkräfte nannten veraltete Hardware als erhebliche Quelle unnötiger Ausgaben.
Veraltete, ungenutzte und abgelaufene Software ist ebenfalls ein wichtiger Faktor: Fast jede dritte IT-Fachkraft (31 %) berichtet, dass ihr Unternehmen ungenutzte oder nicht ausreichend genutzte Softwarelizenzen nicht nachverfolgt.
Noch besorgniserregender ist, dass 48 % der IT-Teams angaben, dass ihre Unternehmen Software verwenden, die das End of Life (EOL) erreicht hat.

Die Kombination aus Multi-Cloud-Umgebungen, im Zeitverlauf unvorhersehbarer Nutzung, komplexen und mehrseitigen Preismodellen innerhalb derselben Services sowie stark variierenden Kosten macht deutlich, wie notwendig KI und Automatisierung sind.

KI-gestützte Technologie kann helfen, diese Komplexität zu durchdringen. KI-Lösungen können nicht ausreichend genutzte Softwarelizenzen, überdimensionierte Cloud-Ressourcen und redundante Anwendungen in unterschiedlichen Umgebungen proaktiv identifizieren – eine Aufgabe, für die menschliche Analysten Wochen bräuchten.

Darüber hinaus kann KI in Kombination mit ITSM-Automatisierung durch intelligente Empfehlungen für Rightsizing und Deprovisionierung Lösungen für ineffiziente IT-Ausgaben vorschlagen. Führende CIOs nutzen strategisches IT-Kostenmanagement, um Initiativen mit hoher Wirkung zu finanzieren – und KI-Automatisierung macht dies in großem Maßstab möglich.

Softwarelizenzoptimierung erzielt erhebliche Erträge. KI gleicht die tatsächliche Softwarenutzung mit den Berechtigungen ab, identifiziert Möglichkeiten für Downgrades und prognostiziert künftige Bedarfe anhand von Wachstumsmustern. Unternehmen zahlen für das, was sie nutzen – nicht für das, was sie vor Monaten gekauft haben.

Der Einfluss von KI auf die Optimierung von IT-Prozessen

Während die KI-Einführung in IT-Teams zunimmt, sind ihre Auswirkungen auf die Kostenoptimierung noch nicht so weit verbreitet wie grundlegende Anwendungsfälle, etwa prädiktive Wartung und die Automatisierung routinemäßiger Self-Service-Aufgaben – beides laut Ivanti-Studie beliebt.

Die verzögerte breite KI-Einführung in ITOps hindert Unternehmen daran, die langfristigen finanziellen Vorteile und Chancen für strategisches Geschäftswachstum auszuschöpfen. IT-Automatisierungslösungen können Betriebskosten um bis zu 90 % senken. Die Technologie übernimmt die Ticket-Triage und automatisiert die Reaktion auf Vorfälle, während sie Systemausfälle prognostiziert und routinemäßige Wartung verwaltet.

KI hebt den IT-Betrieb auf ein neues Niveau, und die Auswirkungen sind im gesamten Unternehmen spürbar. Die Überwachung der Asset-Performance wird intelligent und proaktiv. Statt statischer Schwellenwerte und geplanter Prüfungen analysieren KI-Systeme kontinuierlich Performance-Daten, prognostizieren Hardwareausfälle und optimieren Wartungspläne.

Dies verhindert sowohl Kosten durch Ausfallzeiten als auch unnötige Ausgaben für Ersatzbeschaffungen. Prozessautomatisierung setzt außerdem IT-Zeit frei und senkt Kosten durch menschliche Fehler: manuelle Fehlkonfigurationen, versäumte Patches und verzögerte Reaktionen aufgrund begrenzter Ressourcen.

Wie KI die IT befähigt, strategischen Mehrwert zu liefern

IT-Kostenmanagement ist nicht das Endziel. Es ist der Ausgangspunkt für strategische Transformation. KI ermöglicht Unternehmen, Kosten in großem Maßstab zu optimieren und gleichzeitig Budgets für Wachstumsinvestitionen freizusetzen.

Unternehmen, die KI für das Kostenmanagement einsetzen, positionieren neu, wie ihr Geschäft Technologie betrachtet und nutzt. Wenn jede Investition ihre Existenz rechtfertigen muss, ermöglicht KI IT-Führungskräften, durch Kostensenkung und Wertschöpfung zu Architekten des Mehrwerts zu werden – nicht nur zu Verwaltern von Ausgaben. KI fördert eine agile Ressourcenzuweisung. Wenn unnötige Kosten proaktiv eliminiert werden, gewinnen IT-Führungskräfte Flexibilität, um neue Chancen zu finanzieren und auf veränderte Geschäftsprioritäten zu reagieren.

Transparenz ist ebenso wichtig, um die IT in einen strategischen Geschäftstreiber zu verwandeln. KI liefert die Daten und Erkenntnisse, die erforderlich sind, um den geschäftlichen Nutzen der IT zu quantifizieren. Wenn Investitionen nachverfolgt und mit Geschäftsergebnissen verknüpft werden, können CIOs den tatsächlichen ROI der IT-Abteilung nachweisen und strategische Unterstützung sichern.

Die eigentliche Transformation geschieht, wenn sich die IT von reaktiver Ausgabenkontrolle zu proaktiver Wertschöpfung entwickelt. KI-optimierte IT-Abläufe sind zur Grundlage für Innovation geworden und ermöglichen Teams, zu experimentieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Weitere Informationen zu den wichtigsten Herausforderungen, die zu unnötigen IT-Ausgaben beitragen, und dazu, wie KI und Automatisierung IT-Teams helfen können, die Effizienz zu steigern, die Asset-Transparenz zu verbessern und das IT-Kostenmanagement zu optimieren, finden Sie im Technology at Work Report 2025 von Ivanti.

Die verborgenen Stärken von ITSM: Funktionen, auf die es wirklich ankommt

Fri, 28 Mar 2025 12:34:36 Z

Service Management muss mehr sein als nur ein Schlagwort. Es kann die Grundlage für effiziente Abläufe bilden, bei denen IT Service Management (ITSM) eine zentrale Rolle dabei spielt, Unternehmen reibungslos am Laufen zu halten. Doch was unterscheidet herausragendes ITSM wirklich vom Rest? Es geht nicht nur um eine elegante Benutzeroberfläche – sondern um leistungsstarke Funktionen, die im Hintergrund arbeiten, die Nutzerzufriedenheit verbessern und operative Exzellenz fördern. Vom automatisierten Incident Management bis hin zu Self-Healing-Funktionen: Die wahre Stärke von ITSM liegt in der Fähigkeit, Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu echten Störungen werden.

Die Stärke im Hintergrund: worauf es wirklich ankommt

Unter der Oberfläche eleganter Oberflächen und nutzerfreundlicher Designs liegt das, was Service Management unverzichtbar macht. Eine ausgereifte Benutzeroberfläche kann zwar die User Experience verbessern, doch die zugrunde liegende Funktionalität und Effizienz entscheidet über den Erfolg jedes Service-Management-Systems.

Für Mitarbeitende kommt es vor allem darauf an, wie schnell und effektiv ihre Anfragen bearbeitet werden. Wenn Mitarbeitende eine Anfrage stellen, erwarten sie, dass diese zügig bearbeitet und gelöst wird. Verzögerungen führen zu Frustration und Produktivitätsverlusten, die sich auf die gesamte Organisation auswirken.

Mitarbeitende legen außerdem großen Wert auf Transparenz und Kommunikation. Sie erwarten, über den Status ihrer Anfragen und mögliche Verzögerungen informiert zu werden. Durch regelmäßige Updates und klare Kommunikationswege können IT-Teams die Zufriedenheit und das Vertrauen in den Service-Management-Prozess deutlich steigern.

Für IT-Fachkräfte steht ebenso viel auf dem Spiel. Sie benötigen die richtigen Lösungen, um Probleme effizient anzugehen und zu beheben. Entscheidend ist die Fähigkeit, Incidents bereits auf der ersten Ebene zu bearbeiten, oft als Level-0-Support bezeichnet. Das bedeutet, einfache Probleme schnell zu lösen, ohne sie zu eskalieren. So lässt sich die Anzahl der zu verwaltenden Tickets drastisch reduzieren.

Am Ende zeigt sich die Zufriedenheit der Mitarbeitenden mit dem Service-Management-System an den Ergebnissen, die es liefert. Zentrale Kennzahlen sind die Geschwindigkeit und Wirksamkeit der Problemlösung, die Qualität der erhaltenen Kommunikation und die Auswirkungen auf die tägliche Produktivität.

Mehr als eine attraktive Benutzeroberfläche: Die Kernfunktionen des Service Managements

Die zugrunde liegende Architektur und die Prozesse machen Service Management wirklich stark. Im Zentrum jeder guten Service-Management-Lösung steht die Fähigkeit, Workflows zu optimieren – und damit die Effizienz deutlich zu steigern. Wenn Prozesse optimiert sind, können sich Teams auf wichtigere Aufgaben konzentrieren und müssen weniger Zeit und Aufwand für einfache, repetitive Tätigkeiten aufbringen. Das steigert nicht nur die Produktivität, sondern stellt auch sicher, dass die IT-Abteilung effektiver auf die Anforderungen des Unternehmens reagieren kann.

Automatisiertes Incident Management ist eine weitere entscheidende Komponente, die häufig übersehen wird. Durch die Automatisierung der Erkennung und Behebung von Problemen können Unternehmen Reaktionszeiten drastisch verkürzen. Diese Self-Healing-Funktionen sind im modernen Service Management ein echter Wendepunkt. Sie stellen sicher, dass Probleme erkannt und behoben werden, noch bevor Nutzer sie melden, und sorgen so für eine höhere Nutzerzufriedenheit. Zudem kommt es für Nutzer seltener zu Unterbrechungen – und wenn Probleme auftreten, werden sie schnell und effizient gelöst. Dieser proaktive Ansatz verbessert nicht nur die User Experience, sondern trägt auch zu einer positiven Wahrnehmung der IT-Abteilung bei.

Integrationsfunktionen sind ein weiterer wesentlicher Aspekt, der häufig vernachlässigt wird. Eine Service-Management-Lösung, die sich nahtlos in verschiedene Unternehmensanwendungen und -services integriert, stellt sicher, dass alle Komponenten harmonisch zusammenarbeiten. Dadurch werden Silos beseitigt und Daten können reibungslos durch die gesamte Organisation fließen, was die operative Effizienz insgesamt verbessert.

Dabei ist jedoch wichtig zu beachten, dass nicht alle Anbieter ihre Low-Code-/No-Code-Versprechen einlösen. Viele behaupten zwar, diese Funktionen anzubieten, doch in der Praxis ist häufig mehr Programmierung erforderlich als angekündigt. Echte Low-Code-/No-Code-Lösungen sollten den Bedarf an umfangreicher Programmierung minimieren und es IT-Teams erleichtern, Services bereitzustellen und zu verwalten, ohne tiefgehende technische Expertise zu benötigen.

Die Digital Employee Experience ist mehr als nur Umfragen. Sie umfasst eine ganzheitliche 360-Grad-Sicht darauf, wie Mitarbeitende mit verschiedenen Bereichen des Service-Management-Systems interagieren – einschließlich Anwendungen, Sicherheit und Geräten. Die proaktive Identifizierung und Behebung von Problemen in diesen Bereichen kann die gesamte Mitarbeitererfahrung erheblich verbessern.

Funktionen, die Service Management stark machen

Doch welche konkreten Funktionen machen Service Management von einem reinen Tool zu einer unverzichtbaren Lösung? Eine der transformativsten Funktionen ist die Automatisierung. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und Prozessen zur Ticketlösung können Service-Management-Lösungen die Nutzerzufriedenheit deutlich verbessern und zugleich die Arbeitslast der IT-Teams reduzieren.

Self-Service-Portale sind ein weiterer entscheidender Faktor. Diese Portale ermöglichen es Nutzern, einfache Probleme wie das Zurücksetzen von Passwörtern oder Softwareinstallationen eigenständig zu lösen, ohne die IT-Abteilung einbeziehen zu müssen.

Erweiterte Analysen sind ebenfalls entscheidend für modernes Service Management. Durch tiefgehende Einblicke in Service Performance und Nutzerverhalten ermöglichen diese Analysen Unternehmen, Probleme proaktiv anzugehen, bevor sie zu größeren Störungen werden. Predictive Analytics kann beispielsweise Muster erkennen, die auf einen bevorstehenden Systemausfall hinweisen, sodass IT-Teams vorbeugende Maßnahmen ergreifen können.

Auch mobiler Zugriff ist entscheidend. Da die Belegschaft immer mobiler wird, muss IT-Support jederzeit verfügbar sein – unabhängig davon, wo sich Nutzer befinden. Mobilfreundliche Service-Management-Plattformen ermöglichen es Nutzern, unterwegs Tickets einzureichen, den Fortschritt zu verfolgen und Updates zu erhalten.

Schließlich wird KI zunehmend zu einem entscheidenden Faktor für erfolgreiches Service Management. KI-gestützte Tools können komplexere Aufgaben automatisieren, intelligente Empfehlungen bereitstellen und Probleme sogar vorhersagen und beheben, bevor Nutzer sie überhaupt bemerken. Entscheidend ist jedoch, dass diese KI-Systeme transparent und vertrauenswürdig sind und ethisch sowie im besten Interesse der Organisation und ihrer Nutzer arbeiten.

Wie Ivanti unterstützt

Hier kommt Ivanti ins Spiel. Wir bieten eine Suite von Lösungen, die Service Management nicht nur effizienter machen, sondern auch die zentralen Aspekte des Service Managements stärken. Dies erreichen wir durch unsere KI-gestützten Service-Management-Funktionen, die den Service Desk intelligenter, schneller und effizienter machen. Mit KI-gestützten Funktionen können wir Incidents und Tickets zusammenfassen, Wissensartikel erstellen, Incidents klassifizieren und sogar Dashboard-Widgets erstellen.

In der heutigen digitalen Welt steht Sicherheit für alle Organisationen im Mittelpunkt. Deshalb sind wir der einzige ITSM-Anbieter, der die Secure by Design Pledge unterzeichnet hat. Wir behaupten nicht nur, dass wir sicher sind – wir integrieren Sicherheit in unsere Produkte.

Unsere robuste Sicherheit wird durch unsere umfassenden Unternehmensintegrationsfunktionen ergänzt. Mit mehr als 1.000 Konnektoren lässt sich unsere Plattform nahtlos in eine Vielzahl von Drittsystemen integrieren – sowohl IT- als auch Nicht-IT-Systeme. Unser Low-Code-/No-Code-Ansatz, unterstützt durch die führende iPaaS-Plattform, macht es einfach, ITSM-Automatisierung und Workflows auf externe Systeme auszuweiten, ohne tiefgehende technische Expertise zu benötigen.

Darüber hinaus bieten wir fünf sofort einsatzbereite (OOTB) Enterprise-Workflows für HR, Facility Management, Project Portfolio Management (PPM), Governance, Risk and Compliance (GRC) und Security Operations. Dabei handelt es sich nicht nur um Vorlagen – es sind voll funktionsfähige Business Objects, die an die spezifischen Anforderungen Ihrer Organisation angepasst werden können.

Der visuelle Low-Code-Editor ist eine leistungsstarke Funktion, mit der Organisationen Workflows über alle IT- und Nicht-IT-Prozesse hinweg erstellen und anpassen können. Diese Funktion ermöglicht die Entwicklung individueller Lösungen, die auf besondere Geschäftsanforderungen abgestimmt sind, den administrativen Aufwand minimieren und die Produktivität maximieren. Die integrierte DevOps-Funktion der Plattform mit sofort einsatzbereiten bidirektionalen Konnektoren für Jira, Azure DevOps, GitHub und Jenkins erweitert diese Flexibilität auf DevSecOps.

Einer der innovativsten Aspekte der Ivanti-Plattform sind ihre Self-Healing-Funktionen. Proaktives Service Management stellt sicher, dass Probleme erkannt und gelöst werden, bevor sie Nutzer beeinträchtigen, und reduziert die Mean Time to Resolution (MTTR) erheblich. Dieser proaktive Ansatz verbessert nicht nur die Servicequalität, sondern auch die gesamte Digital Employee Experience. Ivanti ist der einzige ITSM-Anbieter, der die Digital Employee Experience misst und Einblicke in die Stimmung der Mitarbeitenden sowie in die Leistung von Geräten, Anwendungen und Sicherheitsmaßnahmen liefert.

In einem Umfeld raschen technologischen Wandels bieten Ivanti-Lösungen die Flexibilität und Sicherheit, die erforderlich sind, um an der Spitze zu bleiben. Mit der Stärke fortschrittlicher KI, resilienter Sicherheit und nahtloser Integration versetzt Ivanti Organisationen in die Lage, außergewöhnlichen Service bereitzustellen und die digitale Transformation souverän voranzutreiben.

Möchten Sie mehr erfahren? Sehen Sie sich unser Webinar „Mehr als nur die Oberfläche: Die wahre Stärke von ITSM entdecken“ an, um Service Management neu zu betrachten, gezielt weiterzuentwickeln und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

So kann KI den Helpdesk entlasten

Mon, 24 Feb 2025 16:48:34 Z

Mit Genehmigung von CIO.com erneut veröffentlicht.

Die zunehmende Flut an Trouble-Tickets stellt eine erhebliche Belastung für die Helpdesk-Abläufe dar. Dennoch setzen viele Unternehmen weiterhin auf Telefonanrufe, veraltete Wissensdatenbanken und manuelle Prozesse. Kein Wunder, dass diese Frustration zu Burnout bei den Mitarbeitenden, unzufriedenen Usern und anhaltenden Sicherheitsschwachstellen führt.

Laut einer aktuellen Umfrage des Softwareanbieters Ivanti geben bis zu 56 % der IT-Mitarbeitenden an, dass das Volumen der Helpdesk-Tickets gestiegen ist. Zu den Ursachen zählen unter anderem eine zunehmende Anzahl an Softwareimplementierungen, Probleme mit der Zuverlässigkeit des Netzwerks, Sicherheitsvorfälle/-ausfälle sowie der Anstieg von Remote-Arbeit.

Veraltete Lösungen für neue Probleme

Die aktuelle Überlastung der Helpdesks ist vor allem darauf zurückzuführen, dass sie wiederholt dieselben Fragen und Probleme mit denselben Ansätzen lösen müssen. Für viele bleibt das Telefon der Hauptkanal für die Interaktion mit den Usern.

„Das bedeutet, dass es den Unternehmen an einer brauchbaren, zugänglichen Wissensbasis fehlt, die genutzt werden kann“, sagt Alan Taylor, Director of Product Management bei Ivanti – und in den späten 90er und frühen 2000er Jahren Leiter von Helpdesks in Unternehmen. „Wir geraten in einen Kreislauf, in dem wir uns ständig fehlerhaft erstellte oder schlecht dokumentierte Trouble-Tickets anschauen müssen, um eine Lösung zu finden."

Wie KI helfen kann

KI kann viele Helpdesk-Aufgaben verbessern. Der Ivanti Everywhere Work Report zeigt jedoch, dass nur 40 % der Befragten KI für die Lösung von Tickets, 35 % für das Management von Wissensdatenbanken und nur 31 % für die intelligente Eskalation einsetzen. Dies alles kann sich -unterstützt durch KI - positiv auf die Helpdesk-Abläufe und die Zufriedenheit der User auswirken. Laut Alan Taylor müssen Unternehmen keine umfassenden Geschäftsprozesse umgestalten, um die angestrebten Ergebnisse zu erreichen.

Tatsächlich gibt es eine Reihe von Maßnahmen, die Unternehmen ergreifen können, um KI erfolgreich einzuführen und die Workload ihrer Mitarbeitenden zu verringern.

Beginnen Sie mit einem kleinen Pilotprojekt. Dazu könnte die automatisierte Beantwortung häufig gestellter Fragen oder das Ticket-Routing gehören, um den Nutzen von KI aufzuzeigen, ohne bestehende Prozesse umzustellen. Wenn die Pilotprojekte erfolgreich sind, können sie weiter ausgebaut werden.
Priorisierung der Automatisierung von Routineaufgaben. „KI kann hier einen großen Einfluss haben“, sagt Alan Taylor. „Nutzen Sie KI, um die Automatisierung von sich wiederholenden, wenig komplexen Aufgaben wie Ticketklassifizierung, Priorisierung und Routing voranzutreiben. Dies trägt dazu bei, den manuellen Aufwand zu verringern und die Reaktionszeiten zu verbessern.“
Ausbildung und Schulung von Helpdesk-Analysten. Viele Unternehmen sprechen auf Geschäftsleitungsebene über die Vorteile von KI“, wie Alan Taylor feststellt. „Aber diese Informationen dringen selten zu den Helpdesk-Analysten durch, die direkt mit den Usern arbeiten“, erklärt er. „Die Schulung des Teams im Umgang mit KI-Tools hilft dabei, Bedenken zu reduzieren und die Motivation zu steigern.“

Priorisierung von qualitativ hochwertigen Daten

Die Wirksamkeit von KI basiert auf der Qualität der zugrunde liegenden Daten. „Das größte Problem bei den Helpdesk-Daten sind zweifelsohne schlecht dokumentierte Lösungen", sagt Alan Taylor. „Eine qualitativ hochwertige Dokumentation führt zu qualitativ hochwertigen Daten, die sowohl von Menschen als auch von künstlicher Intelligenz genutzt werden können. Die Schulung des Helpdesk-Teams zur Erstellung guter Dokumentationen ist ein wichtiger Schritt, um KI für effizientere Betriebsabläufe zu nutzen.“

Ivantis Lösungen zur Service-Automatisierung haben KI und maschinelles Lernen integriert. Diese Technologien übernehmen die Ticketklassifizierung und verbessern die Genauigkeit. Durch präzise Klassifizierungen kann KI Anfragen zur Problemlösung gezielt weiterleiten und schnelle Hilfe sicherstellen. Schließlich nutzt die Ivanti-Software KI, um zu erkennen, wo und wie sich Vorfälle häufen, deren Ursachen aufzudecken und den Helpdesk dabei zu unterstützen, eine systematische Reaktion zu entwickeln.

Fazit

IT-Führungskräfte haben die Chance, wiederholte, belastende Engpässe im Helpdesk endlich abzubauen. Sie können KI und maschinelles Lernen taktisch in kleinen Projekten einsetzen, die die Workload verringern, die Zufriedenheit der User verbessern und Vertrauen in die Fähigkeiten der KI schaffen. Hochwertige Daten sind für eine effektive KI unerlässlich.

ITAM oder CMDB? Warum Sie beides brauchen

Tue, 03 Dec 2024 16:28:54 Z

Viele Unternehmen setzen auf Lösungen für IT Asset Management (ITAM), um sicherzustellen, dass alle ihre IT-Assets erkannt, nachverfolgt, geschützt und am Ende des Lebenszyklus jedes Assets ausgemustert werden.

Einige IT-Administratoren fragen sich, ob sie eine Konfigurationsmanagement-Datenbank (CMDB) für ihre ITAM-Anforderungen nutzen können. Andere befürchten hingegen, dass die Nachverfolgung von IT-Assets in zwei Lösungen dazu führt, dass jeder Asset-Datensatz doppelt angelegt werden muss und der Arbeitsaufwand steigt.

Was ist ITAM?

ITAM ist eine Sammlung von Best Practices zur Nachverfolgung des IT-Asset-Bestands. Ziel ist es, die Gesamtkosten eines IT-Assets zu verwalten – einschließlich Eigentumsverhältnissen, Verträgen im Zusammenhang mit dem Asset-Lebenszyklus sowie Informationen zu Garantie und Erneuerung.

ITAM betrachtet IT-Assets aus der finanziellen Perspektive eines Unternehmens. Wenn Unternehmen ITAM-Best-Practices befolgen, können sie fundierte Entscheidungen über Technologieanschaffungen treffen. Darüber hinaus können sie unerwartete Kosten und Strafen im Zusammenhang mit Software-Audits vermeiden.

Was ist eine CMDB?

Eine CMDB ist ein zentrales Repository für Informationen über die IT-Assets eines Unternehmens. Dazu gehören Details zu Hardware, Software, Netzwerken und ihren verschiedenen Beziehungen.

Beim Konfigurationsmanagement geht es darum, IT-Assets aus Betriebs- und Supportperspektive nachzuverfolgen. Da sich Verfügbarkeit und Stabilität von Assets auf den täglichen Betrieb eines Unternehmens auswirken, müssen Assets zusammen mit ihrer Konfiguration und ihren Serviceangeboten dokumentiert werden.

Benötigen Sie ITAM, wenn Sie eine CMDB nutzen?

Ob Sie bei der Nutzung einer CMDB ITAM benötigen, hängt von der Größe Ihres Unternehmens und der Komplexität seiner IT-Service-Management-Anforderungen (ITSM) ab. Für ein Unternehmen kann es attraktiv sein, auf den Kauf einer separaten Softwarelösung oder die Schulung von Mitarbeitenden für ein zusätzliches Produkt zu verzichten. Die Verwaltung von ITAM-Daten in der ITSM-Lösung könnte den Aufbau und die Verwaltung von Request-Fulfillment-Prozessen vereinfachen.

Die meisten CMDB-Lösungen bieten umfassende Anpassungsfunktionen, sodass es möglich ist, eine CMDB um ITAM-Eigenschaften und -Funktionen zu erweitern. Die Ziele einer CMDB unterscheiden sich jedoch deutlich von den Zielen von ITAM.

Ein einfaches Beispiel dafür, wie unterschiedliche Daten – Liniennummer und Busnummer – für unterschiedliche Zwecke genutzt werden, bietet der Busverkehr in Ihrer Stadt oder Gemeinde. Busse werden Linien zugewiesen, und jede Linie erhält eine Nummer, die am Bus angezeigt wird. Jedem Bus wird zusätzlich eine eigene Nummer zugewiesen, damit er über seinen Lebenszyklus hinweg nachverfolgt werden kann. Administratoren können einer Linie verschiedene Busse zuweisen, ohne die Liniennummer zu beeinflussen. Und es würde zu Verwirrung führen, wenn die Nummer zur Identifizierung eines physischen Busses dieselbe wäre wie die einer Buslinie.

Ein CMDB-Configuration-Item (CI), das einen E-Mail-Service repräsentiert – in unserer Analogie die „Linie“ –, wird den Lebenszyklus des Assets, also eines physischen Servers – des „Busses“ –, der zur Bereitstellung der E-Mail-Services verwendet wird, höchstwahrscheinlich überdauern.

ITAM-Daten speichern

Eine CMDB könnte alle Ihre ITAM-Daten speichern, allerdings wären erhebliche Änderungen an der CMDB erforderlich, um ITAM-Anforderungen zu erfüllen. Der CMDB fehlen Discovery-Funktionen. Daher müssen Konnektoren oder Integrationen zu externen Tools für die Erkennung von IT-Assets implementiert werden, damit Konfigurationsinformationen zu IT-Assets erkannt und in der CMDB-Datenbank aktuell gehalten werden.

Weitere Anpassungen müssten der CMDB hinzugefügt werden, was kostspielig sein kann. Und selbst nachdem ITAM-Funktionen auf die CMDB angewendet wurden, wäre es weiterhin unwahrscheinlich, dass ein Unternehmen über eine vollständige ITAM-Lösung verfügt. Diese Art von ITAM kann für ein kleineres Unternehmen ausreichend sein, doch die CMDB müsste angepasst werden, damit sie Vertrags-, Finanz- und Lebenszyklusinformationen verarbeiten kann.

Darüber hinaus müssten in der ITSM-Lösung Rollen für IT-Asset-Manager erstellt werden, mit den entsprechenden Rechten an der CMDB für die ITAM-Administratoren. Außerdem müssten ITSM-Prozesse angepasst oder ergänzt werden, um ITAM-Prozessfunktionen bereitzustellen.

Risiken einer einzigen Datenbank

Das Speichern übermäßig vieler, nicht zusammenhängender Daten in einer CMDB – insbesondere von Daten, die keinen Bezug zum konkreten Geschäftsproblem haben, wie etwa die Abbildung eines Business-Service in der CMDB – kann zu einer sehr großen und teuren Datenbank führen. Je umfangreicher die gespeicherten Daten sind, desto mehr Zeit, Aufwand und personelle Ressourcen sind erforderlich, um die Daten korrekt zu halten.

Wenn eine Datenbank nicht korrekt ist, kann man ihr nicht vertrauen. Wenn viele Personen Daten pflegen und ändern, besteht das Risiko nicht genehmigter Änderungen – möglicherweise an geschäftskritischen Configuration Items (CIs). Die Begrenzung der Datenmenge begrenzt auch die Anzahl der Personen, die Änderungen an den Daten vornehmen können, und schützt so deren Integrität. Das ist ein überzeugendes Argument für separate Tools für CMDB und ITAM.

Zudem entsteht durch das Einbringen zu vieler Daten, die für Beziehungen oder Business-Services möglicherweise irrelevant sind, in eine Datenbank das Risiko, dass Personen, die diese Daten interpretieren oder anzeigen möchten, mit unnötigen Informationen überlastet werden.

Was ist mit Asset-Berichten?

Die Aufnahme vollständiger Details zu IT-Assets in die CMDB kann die Erstellung von IT-Asset-Berichten vereinfachen. Eine CMDB liefert Einblicke in die Beziehungen zwischen IT-Assets, einschließlich ihrer Konfigurationen, der Risiken von Änderungen und der Auswirkungen dieser Änderungen. Sie unterscheidet sich außerdem von standardmäßigen ITAM-Lösungen, die typischerweise die hierarchischen Zuordnungen zwischen IT-Assets nachverfolgen.

Die Zentralisierung aller Asset-Beziehungsdaten aus ITIL und ITAM innerhalb der CMDB kann das Reporting einfacher und kostengünstiger machen als die Nutzung voneinander getrennter Datenbanken. Dies würde jedoch umfangreiche Änderungen an der CMDB erfordern.

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Warum zwei Lösungen zur Nachverfolgung von IT-Assets?

Change Management ist für ITSM-Lösungen, die ITIL-Best-Practices folgen, von entscheidender Bedeutung. ITIL bietet Leitlinien und Best Practices für den Umgang mit Änderungen an einer IT-Umgebung, um Risiken im Zusammenhang mit IT-Konfigurationsänderungen zu reduzieren.

ITIL-Best-Practices empfehlen, IT-Assets, die operative Services bereitstellen, mithilfe einer CMDB zu dokumentieren und nachzuverfolgen. Jedes Asset, das mit einer CMDB nachverfolgt wird, ist ein CI. Dabei kann es sich um ein Hardware-Asset, ein Software-Asset oder um mehrere Assets handeln, die gemeinsam einen IT-Service bereitstellen. Jedes CI wird nachverfolgt, um sicherzustellen, dass es betriebsfähig ist.

Eine ITAM-Lösung verfolgt andere Ziele und bietet eigene Vorteile. Viele Unternehmen möchten alle Daten in einer zentralen Single Source of Truth bündeln, doch diese ist möglicherweise nicht der beste Ort für jede Art von Daten. Einige möchten beispielsweise Verträge, Prozesshandbücher und Richtlinien in ihrer CMDB ablegen. Werden solche sehr spezifischen Daten in einem Tool gespeichert, das auf deren Verwaltung spezialisiert ist, ist sichergestellt, dass die passende Funktionalität vorhanden ist.

Bei Verträgen würde ein ITAM-Tool oder ein System für Vertragslebenszyklusmanagement sie in einem geeigneten Format speichern, sodass sie digitalisiert, wichtige Termine extrahiert und Workflows erstellt oder mit Kostenstellen bzw. Gruppen verknüpft werden können.

CMDBs sind ohne umfangreiche Anpassungen nicht darauf ausgelegt, diesen Detailgrad zu unterstützen. Die Auswahl des richtigen Management-Tools für bestimmte Datentypen und dessen anschließende Verknüpfung oder Integration mit der CMDB kann sicherstellen, dass Funktionalität nicht zugunsten zentraler Bequemlichkeit geopfert wird.

Ist es sinnvoll, ein IT-Asset sowohl in einer CMDB als auch in einer ITAM-Lösung nachzuverfolgen? Eigentlich nicht, wenn es eine Möglichkeit gibt, doppelte IT-Asset-Datensätze mit einer Lösung zu vermeiden, die die CMDB in eine ITAM-Lösung integriert.

Stellen Sie sich die Datenbank vor, die die Buslinien-Services verwaltet. Diese Datenbank würde servicebezogene Elemente wie Fahrpläne, Fahrer und den der Linie zugewiesenen Bus nachverfolgen. Durch eine Integration würden Administratoren einer Buslinie einfach über eine Nachschlagetabelle, die verfügbare Busse anzeigt, einen Bus zuweisen. Wenn die CMDB mit der ITAM-Lösung integriert ist, kann das IT-Asset direkt mit dem CI verknüpft werden, anstatt neu angelegt und dupliziert zu werden.

ITAM vs. CMDB: Es geht nicht um „versus“

Der Versuch, die CMDB die Asset-Management-Rolle von ITAM übernehmen zu lassen, hat erhebliche Nachteile. Es geht also nicht wirklich um „CMDB vs. Asset Management“, denn ITAM und die CMDB sind für jedes Unternehmen entscheidend, das Technologie auf hohem Niveau nutzt.

IT-Assets, die Services für das Unternehmen bereitstellen, müssen gemäß ITIL-Best-Practices mithilfe eines Konfigurationsmanagementprozesses nachverfolgt werden. Dieselben IT-Assets müssen außerdem nach ITAM-Best-Practices nachverfolgt werden, um unerwartete Kosten zu vermeiden, die durch verlorene oder gestohlene Assets, uninformierte Beschaffungsentscheidungen und nicht lizenzierte Software entstehen. Um eine nahtlose Integration sicherzustellen, sollten Unternehmen den Einsatz einer ITAM-Lösung in Betracht ziehen, die in eine Service-Management-Plattform integriert ist.

Personengebunde Lizenzen vs. Netzwerklizenzen: Das richtige Modell für Ihr Unternehmen

Wed, 25 Sep 2024 06:58:47 Z

Wenn es um die Lizenzierung von ITSM-Lösungen geht, kann das Verständnis der verschiedenen verfügbaren Lizenztypen und die Wahl der richtigen Lizenz erhebliche Auswirkungen auf die Effizienz und das Budget Ihres Unternehmens haben.

Während viele Abonnementanbieter ausschließlich personengebundene Lizenzen anbieten, stellen einige Anbieter auch eine flexiblere Netzwerklizenz zur Verfügung. Beide Lizenzmodelle haben ihre eigenen Vorteile und eignen sich je nach Situation unterschiedlich gut.

Viele SaaS-Lösungen verwenden nur ein Lizenzmodell mit benannten Usern, was für bestimmte Unternehmen kostspielig sein kann. Um Kunden mehr Flexibilität zu bieten, bieten einige Softwareanbieter neben personengebundenen Lizenzen auch Netzwerklizenzen an.

Was sind personengebundene Lizenzen?

Personengebundene Lizenzen, auch als feste Einzellizenzen bezeichnet, werden Personen zugewiesen, die das System nutzen möchten. Sobald eine Lizenz einer Person zugewiesen wurde, kann nur diese Person mit dieser Lizenz auf die Software zugreifen. Die Lizenz gilt als genutzt, unabhängig davon, ob die Person die Software verwendet oder nicht. Diese Art von Lizenz ist an die Identität des Users gebunden und erfordert einen eindeutigen Benutzernamen oder eine ID.

Durch die Zuweisung von Lizenzen an bestimmte User können Softwareunternehmen kontrollieren, wer Zugriff auf ihre Software hat, und eine unbefugte Nutzung verhindern. Diese Kontrollstufe hilft bei der Kontrolle der Budget- und Softwareausgaben und stellt die Einhaltung der Lizenzbestimmungen sicher.

Personengebundene Lizenzen sind eine unkomplizierte und leicht zu verwaltende Lizenzierungsoption für Unternehmen mit einer klar definierten Benutzerbasis. Sie ermöglichen eine transparente Aufzeichnung der Softwarenutzung, was die Lizenzverwaltung vereinfacht und zur Einhaltung von Softwarelizenzvereinbarungen beiträgt.

Vorteile von personengebundenen Lizenzen

Personengebundene Lizenzen bieten mehrere Vorteile, die sie in bestimmten Situationen zu einer überzeugenden Wahl machen.

Personalisierung und Sicherheit: Da die Lizenz an einen bestimmten User gebunden ist, kann sie an die individuelle Rolle und die Bedürfnisse innerhalb des Unternehmens angepasst werden. Dies erhöht auch die Sicherheit, da nur registrierte User auf die Software zugreifen können.
Einfache Verwaltung: Die Verwaltung personengebundener Lizenzen ist unkompliziert, da jede Lizenz einem bestimmten User zugeordnet ist. Es wird einfacher, nachzuvollziehen, wer auf was Zugriff hat.
Compliance: Die Einhaltung von Richtlinien zur Softwarenutzung und Lizenzvereinbarungen ist einfacher zu gewährleisten, da die Zuweisung klar und eindeutig ist.
Preis: Im Vergleich zu Netzwerklizenzen sind personengebundene Lizenzen günstiger.

Nachteile von personengebundenen Lizenzen

Überlizenzierung: Ein Unternehmen muss alle Personen lizenzieren, die die Software nutzen könnten, sodass möglicherweise mehr Lizenzen vorhanden sind als tatsächlich genutzt werden. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben 100 personengebundene Lizenzen erworben, stellen aber fest, dass Sie nur bis zu 75 davon nutzen.
Gelegenheitsnutzer: Ein Gelegenheitsnutzer, wie z. B. ein Auftragnehmer oder Dienstleister, der gelegentlich auf die Software zugreifen muss, benötigt weiterhin eine personengebundene Lizenz, unabhängig davon, wie oft er sich anmeldet.
Schichtarbeiter: Wenn Ihre Mitarbeitenden in verschiedenen Schichten auf Ihre Lösung zugreifen, müssen Sie die User für alle Schichten lizenzieren.
Verwaltung: Bei personengebundenen Lizenzen müssen User neu zugewiesen werden, wenn sie kommen und gehen. Einige Anbieter beschränken auch die Anzahl der Übertragungen einer personengebundenen Lizenz.
Unterlizenzierung: Die meisten Softwareanbieter, die ihre Produkte nach namentlich benannten Usern lizenzieren, verwehren Ihnen den Zugriff auf ihre Software, falls keine gültige Lizenz vorliegt. Wenn Sie die Nutzung jedoch nicht sorgfältig überwachen, kann es sein, dass mehr User das System verwenden, als Lizenzen vorhanden sind. Der Anbieter führt in der Regel eine „Anpassung“ Ihrer Lizenzierung durch, um die Anzahl der Benutzer, die die Software in diesem Zeitraum verwendet haben, zu ermitteln.

Ideale Anwendungsfälle

Unternehmen, deren Mitarbeitende jederzeit garantierten Zugriff auf Software benötigen.
Umgebungen, in denen die Softwarenutzung stark in die täglichen Arbeitsabläufe einzelner User integriert ist.
Unternehmen mit stabilen oder sich langsam verändernden Teamstrukturen.

Was sind Netzwerklizenzen?

Netzwerklizenzen, auch als „Floating“-Nutzerlizenzen bekannt, werden von mehreren Usern gemeinsam genutzt und bieten ein dynamischeres und flexibleres Modell. Diese Lizenzen begrenzen die Anzahl der gleichzeitigen User und nicht die Gesamtzahl der User. Ein Unternehmen kann beispielsweise 10 Netzwerklizenzen erwerben, die von allen Mitarbeitenden genutzt werden können, aber nur 10 Personen können die Software gleichzeitig verwenden.

Vorteile von Netzwerklizenzen

Kosteneffizienz: Dieses Modell kann wirtschaftlicher sein, insbesondere wenn nicht alle User die Software gleichzeitig benötigen. Sie zahlen für die maximale Nutzungsspitze statt für den individuellen Zugang
Flexibilität: Netzwerklizenzen bieten Flexibilität in einer dynamischen Arbeitsumgebung, in der verschiedene User zu unterschiedlichen Zeiten Zugriff auf die Software benötigen.
Maximierte Ressourcen: Diese ermöglichen eine effiziente Nutzung von Softwarelizenzen auf Grundlage der variierenden Anforderungen des Unternehmens.

Nachteile von Netzwerklizenzen

Die Anzahl der Netzwerklizenzen zu ermitteln, kann eine komplexe Aufgabe sein und erfordert eine ständige Überwachung, um die maximalen Werte der gleichzeitigen Nutzung zu ermitteln.
Bei Netzwerklizenzen können in der Regel nicht mehr User auf die Software zugreifen, sobald die maximale Anzahl gleichzeitiger User erreicht ist.

Ideale Anwendungsfälle

Unternehmen mit Mitarbeitenden, die Software zeitweise oder im Schichtbetrieb nutzen.
Unternehmen, in denen Software für bestimmte Aufgaben benötigt wird, die nicht täglich anfallen.
Arbeitsumgebungen mit hoher Fluktuation der Mitarbeitenden oder schwankenden Projektanforderungen.
Unternehmen, die die Nutzung auf andere Bereiche ausweiten müssen.

Wie man die Anzahl gleichzeitiger User berechnet

Es gibt keine allgemeingültige Formel zur Bestimmung der Anzahl gleichzeitiger User. Dies kann je nach Nutzungsmustern Ihres Unternehmens unterschiedlich ausfallen. Einige Unternehmen könnten in ein Verhältnis von 3:1 fallen – d. h. eine Lizenz für jeweils drei User – aber je nach Nutzungsmustern und maximaler Auslastung können Sie auch höhere oder niedrigere Verhältnisse haben. Es ist üblich, einen Puffer als Sicherheitsmaßnahme in Ihre Berechnung einzubeziehen.

Beispiel für die Berechnung der Lizenz

Hier ist ein Beispiel für die Berechnung von personengebundenen Lizenzen im Vergleich zu Netzwerklizenzen:

Ein Unternehmen lizenziert eine neue SaaS-IT-Service-Management-Plattform. Die Aufschlüsselung der Nutzer innerhalb des Unternehmens ist wie folgt:

Gesamtzahl der IT-Mitarbeiter: 1.000.

Service Desk: 25 User in drei Schichten.

Frühschicht: 10 User.
Nachmittagsschicht: 10 User.
Nachtschicht: Fünf User.

Change-Manager: 20.

Asset-Manager: Fünf.

Externe Berater: 20.

HR-Service-Management: 10.

	# Personengebundene Lizenzen erforderlich	# Netzwerklizenzen erforderlich
Service-Desk	25	10	Für den Service-Desk benötigen wir für personengebundene Lizenzen eine Lizenz pro Servicedesk-User über alle Schichten hinweg. Bei Netzwerklizenzen müssen wir jedoch nur für die Anzahl der User in einer einzelnen Schicht kaufen – in diesem Fall 10.
Change-Manager	20	6	Wir sind für Netzwerklizenzen davon ausgegangen, dass gleichzeitig nur sechs Change-Manager aktiv sein können.
Asset-Manager	5	2	Wir sind für Netzwerklizenzen davon ausgegangen, dass gleichzeitig nur zwei Asset-Manager aktiv sein können.
Externe Berater	20	4	Da externe Berater eine Lizenz haben müssen, werden allen personengebundenen Lizenzen zugewiesen, auch wenn es sich um gelegentliche Nutzer handelt.
HR-Service-Analysten	10	2	Die HR-Abteilung möchte die Plattform ebenfalls nutzen, daher wurden Annahmen über die Anzahl der gleichzeitigen User getroffen.
	80 personengebundene Lizenzen	24 Netzwerklizenzen

Diese Netzwerklizenzen sind nicht auf eine bestimmte Rolle beschränkt und können von bis zu 24 Usern gleichzeitig verwendet werden.

Es sollte beachtet werden, dass ein Unternehmen sich für eine Kombination aus personengebundener und Netzwerklizenz entscheiden kann.

Das am besten geeignete Modell für Ihr Unternehmen finden

Die Entscheidung zwischen personengebundenen Lizenzen und Netzwerklizenzen hängt oft von der Analyse der spezifischen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ab:

Nutzungsmuster bewerten: Verstehen Sie, wie oft und vorhersehbar Ihr Team die Software nutzt. Personengebundene Lizenzen eignen sich besser für die tägliche Nutzung, während Netzwerklizenzen ideal für den gelegentlichen Zugriff sind.
Berücksichtigen Sie Budgetbeschränkungen: Wenn das Budget ein Problem darstellt, bewerten Sie die Kostenauswirkungen der einzelnen Lizenztypen auf der Grundlage Ihrer Nutzungsmuster.
Evaluieren Sie den Verwaltungsaufwand: Berücksichtigen Sie die einfache Verwaltung jeder Lizenzart in Bezug auf IT-Aufwand und Compliance.

Personengebundene und Netzwerklizenzen bieten Unternehmen zusätzliche Flexibilität, weshalb sich viele dafür entscheiden, beide Lizenzmodelle parallel einzusetzen. Die Entscheidung zwischen personengebundenen Lizenzen und Netzwerklizenzen hängt von den Betriebsabläufen und den Softwareanforderungen eines Unternehmens ab. Eine sorgfältige Abwägung dieser Faktoren ermöglicht es Ihnen, ein Lizenzmodell zu finden, das sowohl budgetgerecht ist, die Teamproduktivität steigert und sich nahtlos in Ihre betrieblichen Abläufe integriert.

Ivanti bietet Ansätze für Netzwerklizenzen und personengebundene Lizenzen. Erfahren Sie mehr über die flexiblen Service-Management-Optionen von Ivanti.

Cloud-Migration: Unterbrechungsfreies Enterprise Service Management

Tue, 27 Aug 2024 09:00:00 Z

Ein unterbrechungsfreies Enterprise-Service-Management (ESM) ist essenziell für die Aufrechterhaltung der Produktivität, Effizienz und Zufriedenheit der Mitarbeitenden.

Herkömmliche ESM-Systeme vor Ort können in ihrer Skalierbarkeit eingeschränkt sein, es fehlen aktualisierte Sicherheitsmaßnahmen und sie sind schwer zu warten und zu aktualisieren. Die Nutzung von lokalen Systemen birgt das zusätzliche Risiko eines vollständigen Datenverlusts und verringert die Serviceverfügbarkeit, da nur ein oder zwei potenzielle Fehlerquellen vorhanden sind.

Eine Cloud-Lösung ist der Schlüssel zu einem unterbrechungsfreien ESM mit verbesserten Sicherheitsmaßnahmen und ordnungsgemäßen Backups.

Die Gefahren, wenn Sie Ihr Enterprise-Service-Management lokal betreiben

Der Wechsel in die Cloud ist ein entscheidender Schritt für die Aufrechterhaltung eines unterbrechungsfreien ESM und IT-Servicemanagements, da lokale Systeme von Natur aus risikobehaftet sind.

Eines der größten Probleme bei lokalen Systemen ist die erhöhte Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen und Sicherheitslücken. Wenn sensible Daten vor Ort gespeichert werden, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass sie zum bevorzugten Ziel von Cyberangriffen werden. Ein einziger Vorfall kann das gesamte System gefährden. Ferner sind lokale Systeme anfälliger für Ausfallzeiten aufgrund von Hardwarefehlern oder Stromausfällen, was zu Serviceunterbrechungen und möglicherweise zu einem vollständigen Datenverlust führen kann.

Wenn Organisationen wachsen, kommen mehr Geräte in die Umgebung, unabhängig davon, ob sie vom Unternehmen erworben oder von Mitarbeitenden mitgebracht werden. Die Verwaltung und Sicherung dieser zusätzlichen Geräte werden immer komplexer und ressourcenintensiver. Tatsächlich ist eine von drei Organisationen, die wir im Rahmen des Ivanti „2024 State of Cybersecurity Report“ befragt haben, nicht in der Lage, persönliche Geräte in ihrer Umgebung zu verfolgen.

Skalierbarkeit und Flexibilität sind auch wirtschaftliche Herausforderungen bei lokalen Systemen, die oft höhere Gesamtbetriebskosten verursachen als cloudbasierte Systeme. Wenn Sie die Kosten für Rechenzentren, Hardware, Software und das Personal berücksichtigen, das für die Wartung und Aktualisierung aller dynamischen Komponenten erforderlich ist, können die Kosten für den Betrieb eines lokalen Systems dessen Vorteile überwiegen.

Vorteile der Cloud-Migration für das Enterprise-Service-Management

Zu den finanziellen Vorteilen eines SaaS-basierten Cloud-Modells gehören vorhersehbare Betriebskosten und minimale Vorabkosten im Vergleich zu lokalen Lösungen.

Die erhöhte Verfügbarkeit von Diensten ist vielleicht sogar ein noch größerer Vorteil. Cloud-Lösungen helfen Organisationen, das Risiko zu vermeiden, alle ihre Daten an einem oder zwei Orten zu speichern. Im Falle eines schwerwiegenden Ausfalls oder einer Datenschutzverletzung an einem Standort stellt eine Cloud-Lösung sicher, dass Organisationen weiterhin Service-Management-Aktivitäten wie die Fehlerbehebung durchführen können. .

Ferner ermöglicht die inhärente Skalierbarkeit der Cloud Unternehmen, ihre IT-Ressourcen nahtlos an sich ändernde Anforderungen anzupassen. Diese Flexibilität stellt sicher, dass sich Unternehmen an die Dynamik des Marktes anpassen und das Unternehmenswachstum ohne Einschränkungen der Infrastruktur unterstützen können.

Durch die Migration in die Cloud können Organisationen Risiken minimieren und ein unterbrechungsfreies Servicemanagement sicherstellen. Mit ihren äußerst anpassungsfähigen und skalierbaren Funktionen ermöglichen Cloud-ESM-Lösungen es Unternehmen, schnell auf sich ändernde Anforderungen und Herausforderungen zu reagieren, ohne hohe Investitionen in Hardware oder Infrastruktur tätigen zu müssen.

Planen Sie Ihre Migration

Die Migration in die Cloud ist ein fortlaufender Prozess. Sie ermöglicht auch, Ihre Systeme neu zu bewerten und sicherzustellen, dass sie mit der langfristigen Vision Ihrer Organisation übereinstimmen.

Eine effektive Planung ist essenziell, um die Schritte zu identifizieren, die die größte Aufmerksamkeit erfordern, wie z. B. Integrationen und Sicherheit. Unternehmen sollten klare Ziele definieren und einen konkreten Zeitplan für eine reibungslose Migration in die Cloud mit unterbrechungsfreier Servicemanagement-Bereitstellung festlegen.

Best Practices für das Management von Serviceanfragen

Tue, 20 Aug 2024 07:00:00 Z

Die Verwaltung von Serviceanfragen ist eine wichtige Komponente des IT-Service-Managements (ITSM), die die effiziente Bearbeitung von durch Mitarbeitende initiierten Anfragen ermöglicht.

Laut dem Ivanti-Bericht „Everywhere Work Report 2024“ haben 56 % der IT-Fachkräfte einen Anstieg der Serviceanfragen festgestellt, während jede dritte Fachkraft jemanden kennt, der aufgrund eines Burnouts gekündigt hat.

Die Umsetzung von Best Practices im Bereich des Anfragemanagements hilft Unternehmen nicht nur, ihre Serviceanfragen zu verbessern, sondern auch, interne Prozesse zu optimieren und sicherzustellen, dass die Erfüllungsdienste nicht überlastet werden.

Was ist das Management von Serviceanfragen?

Serviceanfragen können von der Bestellung eines neuen Computers über den Zugriff auf interne Software bis hin zu so einfachen Dingen wie dem Zurücksetzen eines Passworts reichen. Ohne ein formelles System gestaltet sich die Bearbeitung dieser Anfragen wie das Navigieren durch ein Labyrinth voller verlorener Anfragen, frustrierter Mitarbeitender und überlasteter IT-Teams. Das Management von Serviceanfragen bringt Ordnung in die Bereitstellung von Dienstleistungen.

Die Verwaltung von Serviceanfragen unterstützt Unternehmen bei der effizienten Bearbeitung, indem sie Mitarbeitenden einen zentralen Kontaktpunkt bietet, über den sie Dienstleistungen anfordern können. Dieser Prozess ist darauf ausgelegt, unkompliziert zu sein und eine konsistente, benutzerfreundliche Erfahrung zu gewährleisten. Die Bearbeitung von Serviceanfragen hilft IT- und internen Abteilungen, Anfragen effektiv zu verwalten und zu lösen, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass die Mitarbeitenden über den Status ihrer Anfragen informiert sind und ihre Erwartungen erfüllt werden.

Mit der Einführung eines Managementsystems für Serviceanfragen können Unternehmen ihre Servicebereitstellung neu gestalten und sicherstellen, dass Mitarbeitende und das IT-Team in einer kollaborativen Kultur zusammenarbeiten, um die betriebliche Effizienz zu steigern.

Best Practices für Front-End-Design

Im Mittelpunkt eines effektiven Managements von Serviceanfragen steht die Schaffung einer erstklassigen Erfahrung für die Mitarbeitenden. Zu diesem Zweck sollten Unternehmen der Erstellung eines robusten und benutzerfreundlichen Self-Service-Portals Priorität einräumen. Dies wird die erste Anlaufstelle für Mitarbeitende sein, die Hilfe suchen, und sollte den Prozess der Serviceanfrage vereinfachen.

Mitarbeitende erwarten den gleichen Komfort wie beim Online-Shopping. Das Self-Service-Portal sollte eine verbraucherfreundliche Erfahrung widerspiegeln und als zentrale Anlaufstelle dienen, über die Dienstleistungen einfach angefordert, Informationen gefunden und der Status von Anfragen verfolgt werden können.

Online-Shops stellen beispielsweise häufig die meistverkauften Artikel in den Vordergrund. Unternehmen können dies nachahmen, indem sie häufig gestellte Serviceanfragen am leichtesten zugänglich machen. Durch den einfachen Zugang zu essenziellen Services verringern Mitarbeitende ihre Abhängigkeit von anderen – und Unternehmen können die Mitarbeitererfahrung durch eine schnelle Problemlösung verbessern. Die Mitarbeitenden fühlen sich gestärkt und werden dadurch produktiver.

Vorausschauende Unternehmen sollten auch Self-Service-Ressourcen anbieten, mit denen Mitarbeitende Probleme eigenständig lösen können. Tatsächlich glauben 49 % der Mitarbeitenden, dass mehr Self-Service-Informationen sie produktiver machen, wie unser „Everywhere Work Report 2024“ zeigt. Zu diesen Ressourcen gehören unter anderem detaillierte Wissensdatenbanken, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Artikel zur Fehlerbehebung. Durch die Bereitstellung der erforderlichen Tools zur Selbstbearbeitung von Anfragen können Unternehmen die Anzahl der Anfragen an den Service-Desk verringern und ein Umfeld schaffen, in dem Selbstständigkeit und Problemlösung gefördert werden

Best Practices für eine positive Admin-Erfahrung

Um eine außergewöhnliche Back-End-Erfahrung bei der Verwaltung von Serviceanfragen zu bieten, können mehrere Best Practices implementiert werden.

Zentralisieren Sie zunächst alle Serviceanfragen in einem einzigen System. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Anfragen für autorisiertes Personal sichtbar und zugänglich sind, sodass Administratoren nicht mehrere Kanäle oder Systeme durchsuchen müssen.

Nutzen Sie als Nächstes die Möglichkeiten der Automatisierung, um klare Arbeitsabläufe zu schaffen. Dadurch wird der manuelle Aufwand minimiert und Administratoren können sich auf komplexere und strategischere Aufgaben konzentrieren.

Die Einrichtung eines klaren und genau definierten Genehmigungsverfahrens ist ebenfalls wichtig. Verhindern Sie Engpässe und stellen Sie eine zeitnahe Entscheidungsfindung sicher, ohne dabei notwendige Genehmigungen zu vernachlässigen. Die Optimierung des Genehmigungs-Workflows ermöglicht eine schnellere Bearbeitung von Anfragen und vermeidet unnötige Verzögerungen bei der Lösung.

Um die Back-End-Erfahrung weiter zu verbessern, können Administratoren Analyse- und Berichterstellungstools nutzen, um Anfragetrends zu überwachen und zu analysieren, Verbesserungspotenziale zu ermitteln und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Administratoren können die Verwaltung von Serviceanfragen kontinuierlich verfeinern und optimieren, um sie an den Zielen des Unternehmens und den Erwartungen der User auszurichten.

Die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Richtlinien, Verfahren und Dokumentationen für die Verwaltung von Serviceanfragen sind essenziell für die Aufrechterhaltung eines leistungsfähigen Systems. Diese fortlaufende Evaluierung ermöglicht die Einbeziehung bewährter Verfahren, Branchentrends und gewonnener Erkenntnisse. Durch die Aktualisierung und leichte Zugänglichkeit der Dokumentation können Administratoren den Usern effizient Anleitung und Unterstützung bieten, wodurch eine konsistente und effektive Dienstbereitstellung sichergestellt wird.“.

Schließlich ist die Förderung einer kollaborativen Umgebung, in der sich Administratoren, Anfragesteller und andere Stakeholder aktiv einbringen und Feedback geben können, für die kontinuierliche Verbesserung des Managements von Serviceanfragen von entscheidender Bedeutung. Durch die Förderung effektiver Kommunikationskanäle können Administratoren wertvolle Erkenntnisse sammeln, Bedenken ansprechen und Herausforderungen proaktiv angehen. Dies erhöht die Benutzerzufriedenheit und die allgemeine Servicequalität.

Da die Anfragen immer komplexer werden, muss der Anfrage-Workflow möglicherweise in ein externes System überführt werden, um sie zu bearbeiten. Ein Beispiel wäre die Bestellung eines Computers, für die Sie das Beschaffungssystem aufrufen müssten, um diesen neuen Computer beim Lieferanten zu bestellen. Dank einer robusten bidirektionalen Integration können Sie den gesamten Prozess unabhängig vom System und Verfahren automatisieren.

Erweitern Sie die Verwaltung von Serviceanfragen über die IT hinaus

Durch die Übernahme bewährter Verfahren im Bereich der Verwaltung von Serviceanfragen können die Vorteile weit über die IT-Abteilung hinausgehen. Auch Abteilungen wie die Personalabteilung, das Facility-Management und das Marketing können ihre Abläufe verbessern.

Automatisierung ist nach wie vor der Schlüssel zur Reduzierung manueller Arbeit und zur Steigerung der Produktivität. Die Personalabteilung kann Urlaubsanträge und die Einarbeitung automatisieren, während die Gebäudeverwaltung Arbeitsaufträge und die Nachverfolgung von Assets automatisieren kann. Dadurch haben alle Mitarbeitenden mehr Zeit, sich auf strategische Arbeit zu konzentrieren.

Durch die Einführung eines klar definierten Genehmigungsprozesses werden Anfragen effizient an die richtigen Personen weitergeleitet, sodass eine rechtzeitige Unterzeichnung gewährleistet ist. Die Personalabteilung kann die Erstattung von Spesen und das Einreichen von Urlaubsanträge optimieren. Das Facility-Management kann die Genehmigung von Wartungs- und Renovierungsarbeiten beschleunigen. Gute Workflows gehen noch einen Schritt weiter, indem sie die Abfolge von Aufgaben definieren und Übergänge zwischen ihnen automatisieren. Dies hilft den Abteilungen, klare Verfahren zu erstellen, die Rechenschaftspflicht zu verbessern und die Ressourcenzuweisung zu optimieren.

Eine effektive Verwaltung von Serviceanfragen steigert die Produktivität und Effizienz des gesamten Unternehmens. Ein optimiertes Portal verhindert, dass Mitarbeitende Zeit mit der Suche nach den richtigen Serviceanfragen verschwenden, während automatisierte Arbeitsabläufe die Ressourcenzuweisung für Administratoren optimieren. Dies steigert nicht nur die Verfügbarkeit von Services, sondern bietet Unternehmen auch erweiterte Möglichkeiten zur Skalierung und Innovation, was den Weg für nachhaltiges Wachstum ebnet.

Ferner stärken sorgfältige Dokumentations- und Genehmigungsverfahren die Compliance und das Risikomanagement. Durch die Übernahme dieser Praktiken können Unternehmen die IT-Effizienz verbessern und die Produktivität für IT-Mitarbeitende und User steigern – und so allen Mitarbeitenden ein besseres Erlebnis bieten.

Was ist der Unterschied zwischen einem Helpdesk und einem Servicedesk?

Mon, 15 Jul 2024 09:00:01 Z

Früher waren die Unterschiede zwischen einem Helpdesk und einem Service-Desk möglicherweise klar definiert. Aber im Laufe der Jahre hat sich viel verändert – insbesondere durch die Einführung neuer Technologien, die die Art und Weise beeinflusst haben, wie User und Kunden Support erhalten,

Vergleichen wir Helpdesk- und Service-Desk-Modelle und untersuchen wir, wie sich diese fortlaufende Entwicklung ausgewirkt hat.

Ein Bereich, in dem die Unterschiede zwischen einem Helpdesk und einem Service-Desk deutlich werden, ist die Diskussion über Lösungen für IT-Service-Management (ITSM). Helpdesk-Lösungen befassten sich in der Regel mit dem Managen von Vorfällen, während Service-Desk-Lösungen über Vorfälle hinausgingen und zusätzliche ITIL-Disziplinen einbezogen. Moderne Service-Management-Lösungen haben sich noch weiterentwickelt.

Helpdesk vs. Service-Desk

Traditionelle IT-Helpdesk-Prozesse stammen aus der Zeit, als DOS die Betriebssystemlandschaft dominierte und die meisten Computer IBM-kompatibel waren. Die Kundens-Support-Software generierte Vorfallprofile mit essenziellen Details; dies war das bekannte „Ticketing“-System.

Die Verantwortung für einen Vorfall lag von Anfang bis Ende bei einem Front-Line-Support-Analysten. Wenn sie hinzugezogen wurden, übernahmen Eskalationsanalysten die Rolle eines Problem-Managers, eines Change-Managers und eines Release-Managers.

Dieses Modell funktioniert als reaktive Ressource mit einer Mentalität, das „zu reparieren, was kaputt ist“: Der Helpdesk konzentriert sich auf die Beantwortung von unmittelbaren Benutzerproblemen, Anfragen und Vorfällen, sobald diese auftreten. Dies sorgt für eine unterbrechnungfreie Arbeit ür die User, verhindert aber nicht unbedingt, dass diese Probleme überhaupt erst auftreten.

Während Helpdesks reaktiv sind, ist das Service-Desk-Modell darauf ausgerichtet, proaktiv zu sein, um Probleme zu vermeiden und die Bereitstellung von Dienstleistungen sicherzustellen. Die von ihnen eingesetzten Technologien bieten eine Möglichkeit, dies durch Konfigurations-, Wissens- und Release-Management zu erreichen – nicht nur durch Incident-Management – und sind nach den bewährten ITIL-Verfahren konzipiert.

Mehr zum Thema: 20 Best Practices für die Bearbeitung von IT-Tickets für verbesserten Service und Support

Ist der Helpdesk überholt?

Der Vergleich zwischen Helpdesk und Service-Desk hat noch eine weitere Tücke: Man könnte argumentieren, dass es den Helpdesk gar nicht mehr gibt – zumindest nicht im herkömmlichen Sinne.

Früher war ein Helpdesk einfach der Anlaufpunkt, an dem Menschen IT-Probleme lösen konnten. Mit der Zeit musste der Helpdesk jedoch ein umfassenderes und proaktiveres Serviceangebot bereitstellen – daher der Name Service-Desk. Die Mitarbeitenden der IT-Abteilung ging über das reine Incident-Management hinaus und beschäftigten sich auch mit dem Problemmanagement und mehr. Der Service-Desk hat also den Helpdesk abgelöst, da die IT-Teams proaktiver und vorausschauender geworden sind.

Tatsächlich wird vieles, was früher über einen Helpdesk abgewickelt wurde, heute über Self-Service-Portale gelöst. Oder diese Probleme werden dank intelligenter Self-Healing-Bots nie zu Vorfällen. User mussten ein Problem nie melden, weil es bereits repariert wurde, bevor sie es überhaupt bemerkten.

Mehr zum Thema: Optimierung des IT-Service-Desks: Strukturierung für Prozessverbesserungen

Verbesserung der Kundenerfahrung

Ein wesentlicher Unterschied zwischen Service-Desk und Helpdesk-Funktionen ist die Verschiebung der erforderlichen Fähigkeiten für Support-Fachkräfte. Zahlreiche Ressourcen vermitteln technische Fähigkeiten, doch Support-Teams benötigen ebenso wichtige Kundenservice-Kompetenzen wie aktives Zuhören und klare Kommunikation. Die Frage ist: Wie können sie bei der Lösung eines technischen Problems dafür sorgen, dass es für den User zu einer positiven Erfahrung wird und eine Eskalation vermieden wird?

Ferner verfügen die Support-Mitarbeitenden des Service-Desks oft über eine umfassendere Ausbildung und bessere Ressourcen als die Mitarbeitenden des Helpdesks. Dadurch können sie eine größere Bandbreite an Problemen eigenständig lösen, wodurch die Eskalationsrate gesenkt und die Bearbeitungszeiten für Probleme verkürzt werden.

Helpdesk- vs. Service-Desk-Modelle

Lassen Sie uns einmal betrachten, was das traditionelle Helpdesk-Modell von einem modernen Service-Desk-Modell unterscheidet:

Merkmal	Traditioneller Helpdesk	Moderner Service-Desk
Fokus	Reaktive Lösung von Vorfällen – wenn und falls gemeldet.	Aufrechterhaltung der Leistungserbringung und proaktive Problemvermeidung.
Prozesse	Informell und oft isoliert.	Aufrechterhaltung der Leistungserbringung und proaktive Problemvermeidung.
Tools	Informell und oft isoliert.	Formalisiert, an den bewährten ITIL-Verfahren ausgerichtet.
User-Interaktion	Support per Telefon und E-Mail.	Mehrkanal-Support (Telefon, E-Mail, Chat, Self-Service-Portal)
Wissensmanagement	Begrenzte Wissensdatenbank	Solide Wissensdatenbank und Self-Service-Optionen.
Automatisierung	Minimale Automatisierung.	Automatisierung sich wiederholender Aufgaben (z. B. Zurücksetzen von Passwörtern).
Erforderliche Fähigkeiten	In erster Linie technischer Art.	Sowohl technisch als auch im Bereich Kommunikation/Kundenmanagement.
Metriken und Reporting	Grundlegende Informationen zu gelösten Tickets.	Umfassendes Reporting über Servicelevels, Leistung und Trends.
Stärkung der User	Eingeschränkte Self-Service-Optionen.	Self-Service für User durch Wissensdatenbank und Portal.
Kostenmanagement	Die manuelle Lösung selbst kleiner/alltäglicher Vorfälle treibt die Kosten in die Höhe.	Kosten werden durch Automatisierung, Prozessanalyse und Selbstbedienung gesenkt.
Change-Management	Informelle Change-Prozesse.	Offizielle Change-Management-Prozesse.
Ausrichtung auf Geschäftsziele.	Beschränkter Fokus auf Geschäftsziele.	Starke Ausrichtung auf ITIL und Geschäftsziele.
Ausrichtung auf Sicherheit	In der Regel von Sicherheitsteams isoliert.	Kann Technologie nutzen, um die Gefahrenabwehr und die Zusammenarbeit mit der Sicherheitsabteilung zu unterstützen.

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Ein Partner für Cybersicherheit

Da der moderne IT-Service-Desk nicht länger nur reaktiv ist, ist er zu einem strategischen Partner geworden, der nicht nur dazu beiträgt, eine positive DEX und eine hohe Produktivität zu gewährleisten, sondern auch mit den Sicherheits- und GRC-Teams des Unternehmens beim Schutz des Unternehmens zusammenarbeiten kann.

Ein Beispiel: Die automatisierten Tools und Prozesse, die ein Service-Desk jetzt einsetzt, können für proaktive Sicherheitsanwendungsfälle umfunktioniert werden. Ihre proaktiven Erkennungs- und Reparatur-Bots können geklont und angepasst werden, um die Anforderungen an die Cybersicherheit zu erfüllen.

Automatisierte Tools für das Endgerätemanagement können sicherstellen, dass Sicherheitslücken auf jedem verbundenen Gerät automatisch behoben werden. Und da der Service-Desk oft die erste Anlaufstelle für User ist, die verdächtige Aktivitäten oder sicherheitsrelevante Vorfälle bemerken, ist es wahrscheinlicher, dass sie Vorfälle melden und Protokolle befolgen, wenn ihnen bei der Behebung dieser Probleme effizient geholfen wird.

Das passende Tool für den Übergang

Wenn eine IT-Abteilung beschließt, von einem Helpdesk- zu einem Service-Desk-Modell überzugehen, sollten Sie bei der Auswahl einer Softwarelösung, die diese Entwicklung unterstützt, auf folgende Hauptmerkmale achten:

Umfassendes System für das Enterprise Service Management

Gehen Sie über das grundlegende Tracken von Vorfällen hinaus. Ein Service-Desk sollte Vorfälle, Serviceanfragen, Änderungen und Probleme innerhalb einer einheitlichen Plattform verwalten. Achten Sie auf Funktionen wie ein Self-Service-Portal und nahtlose Integrationsmöglichkeiten.

Wissensmanagement

Eine solide Wissensdatenbank ermöglicht es den Usern, Probleme selbst zu lösen, und entlastet das Service-Desk-Personal. Berücksichtigen Sie Funktionen wie die Artikelsuche, Benutzerbewertungen und die Integration in das Ticketingsystem.

Automatisierungsfunktionen

Automatisieren Sie sich wiederholende Aufgaben wie das Zurücksetzen von Passwörtern und die Bereitstellung von Diensten, um die Mitarbeitende des Service-Desks für komplexere Probleme freizustellen. Finden Sie Lösungen, die sich nahtlos in andere IT-Tools integrieren lassen und benutzerdefinierte Workflows ermöglichen.

Self-Service-Portal

Ermöglichen Sie es den Usern, mit einem benutzerfreundlichen Self-Service-Portal selbstständig Lösungen zu finden. Es sollte einen einfachen Zugang zur Wissensdatenbank bieten, Serviceanfragen ermöglichen und den Ticketverlauf tracken.

Best Practices für ITSM

Wählen Sie eine Lösung, die bewährte ITSM-Verfahren unterstützt und Prozesse wie Vorfall-, Änderungs- und Problemmanagement ermöglicht. Es sollte Funktionen wie Service-Level-Vereinbarungen, Konfigurationsmanagement-Integration und Erstellung von Reports bieten.

Skalierbarkeit und Flexibilität

Neue Tools sollten mit Ihrem Unternehmen mitwachsen, wenn sich Ihre IT-Anforderungen ändern. Suchen Sie nach Lösungen mit modularen Funktionen, die an Ihre spezifischen Anforderungen angepasst werden können.

Reporting und Analyse

Erhalten Sie Einblicke in die Leistung des Service-Desks und identifizieren Sie Bereiche mit Verbesserungspotenzial mit zuverlässigen Reporting- und Analysetools. Tracken Sie Metriken wie die Bearbeitungszeiten von Serviceanfragen, die Benutzerzufriedenheit und die Leistung der zuständigen Mitarbeitenden.

Sicherheitsmerkmale

Entscheiden Sie sich für eine Lösung mit umfassenden Sicherheitsfunktionen, um Benutzerdaten zu schützen und einen sicheren Zugriff für autorisierte Mitarbeitende zu gewährleisten.

Benutzeroberfläche und -erfahrung

Eine benutzerfreundliche Oberfläche für Service-Desk-Mitarbeitende und User ist für eine reibungslose Einführung und effektive Bereitstellung von Services essenziell. Berücksichtigen Sie Funktionen wie intuitive Navigation, mobile Zugänglichkeit und Suchfunktionen.

Integration in vorhandene Tools und Architektur

Stellen Sie sicher, dass sich eine Service-Desk-Lösung nahtlos in Ihre bestehende IT-Infrastruktur, wie z. B. Ticketingsysteme, integriert.

Mehr zum Thema: Auswahl einer ITSM-Lösung: Was Sie wirklich wissen müssen

Wie Sie ITSM-Integrationen mit iPaaS vereinfachen

Thu, 29 Feb 2024 18:03:46 Z

Integration ist ein entscheidender Aspekt des modernen IT-Service-Managements. Durch die Verknüpfung ihrer ITSM-Plattform mit externen Anwendungen können Unternehmen ihre IT-Abläufe vereinfachen, die Effizienz und Flexibilität steigern und einen besseren Kundenservice bieten. Die Echtzeitintegration ermöglicht es Unternehmen, sich schnell an veränderte Umstände anzupassen und sicherzustellen, dass die IT-Services den Geschäftsanforderungen entsprechen.

Die Integration von ITSM kann jedoch komplex und schwierig sein. Traditionelle Integrationsmethoden erfordern oft eine individuelle Entwicklungs- und Integrationsarbeit, die kostspielig und zeitaufwendig sein kann. iPaaS bietet eine Lösung für diese Herausforderungen und macht die ITSM-Integration einfacher handhabbar.

Was ist iPaaS?

iPaaS steht für „Integration Platform as a Service“. Es handelt sich um einen Cloud-basierten Dienst, der eine Reihe von Tools und Diensten umfasst, die es einfach machen, Anwendungen zu verbinden und Arbeitsabläufe zu automatisieren. iPaaS kann verwendet werden, um ITSM-Tools und -Anwendungen mit anderen Geschäftssystemen wie CRM-, ERP- und HR-Systemen zu integrieren. Dies kann dazu beitragen, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und den Kundenservice zu verbessern.

iPaaS stellt eine zentrale Plattform bereit, die es Unternehmen ermöglicht, Anwendungen zu verbinden und Arbeitsabläufe zu automatisieren. Diese Plattform bietet mehrere Funktionen und Dienste, die die Integration von Anwendungen erleichtern, darunter:

Vorgefertigte Konnektoren: IPaaS-Plattformen bieten eine Bibliothek mit vorgefertigten Konnektoren, die den Prozess der Verbindung mit häufig verwendeten Anwendungen vereinfachen Diese Konnektoren sind für Anwendungen wie Salesforce, Oracle, SAP und Workday konzipiert.
Datentransformation: iPaaS-Plattformen sind essenziell für die Konvertierung von Daten zwischen verschiedenen Anwendungen, um bei der Integration über mehrere Systeme hinweg Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten.
Automatisierung von Arbeitsabläufen: IPaaS-Plattformen können Arbeitsabläufe zwischen Anwendungen automatisieren, wodurch die Effizienz verbessert und der Bedarf an manuellen Eingriffen reduziert wird.

Wie iPaaS die ITSM-Integration vereinfacht

IPaaS vereinfacht die ITSM-Integration durch die Bereitstellung einer zentralisierten Plattform mit integrierten Konnektoren und Vorlagen, wodurch komplizierte Punkt-zu-Punkt-Verbindungen überflüssig werden. Dies spart Zeit und Aufwand beim Verbinden mehrerer Systeme, ohne dass fortgeschrittene Programmierkenntnisse oder technisches Fachwissen erforderlich sind.

Mit IPaaS können Daten in Echtzeit zwischen ITSM-Tools und anderen Geschäftssystemen synchronisiert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Systeme über die aktuellsten Informationen verfügen. Die Echtzeit-Integration verbessert die Genauigkeit und Effizienz von ITSM-Prozessen und ermöglicht es Unternehmen, Kundenanfragen und -probleme schnell und effektiv zu bearbeiten.

Darüber hinaus bietet iPaaS Skalierbarkeit und Flexibilität für ITSM-Integrationen. Wenn Unternehmen wachsen und sich ihre IT-Anforderungen ändern, können sie ITSM-Tools und -Anwendungen einfach hinzufügen oder entfernen, ohne bestehende Integrationen zu unterbrechen. Dadurch können Unternehmen ihre ITSM-Integrationen nach Bedarf anpassen und effiziente Prozesse aufrechterhalten.

Häufige Anwendungsfälle für iPaaS im ITSM

Zu den gängigen integrationszentrierten Anwendungsfällen, die sich gut für iPaaS innerhalb von ITSM eignen, gehören:

eBonding/Ticket-Weiterleitung: Dies erleichtert die wechselseitige Integration mit anderen ITSM- oder Ticket-Systemen – intern und extern. Dies ist bei Dienstanbietern üblich, die ihre Service-Management-Plattform direkt in die Plattform eines Kunden integrieren müssen. Dies umfasst in der Regel die bidirektionale Integration von Vorfällen, kann aber je nach Vereinbarung zwischen dem Kunden und dem Dienstleister auch Änderungen und Assets/CIs beinhalten. Diese Art der Integration erfolgt typischerweise zwischen ‚Ivanti Neurons for ITSM‘ und Plattformen wie „ServiceNow“ oder ‚BMC Helix“.
Beschaffung: Um Serviceanfragen, die Lieferung von Services und assetbezogene Workflows effizient zu gestalten, kann es sinnvoll sein, ein Beschaffungssystem wie SAP oder eine vergleichbare Lösung zu integrieren. Ferner kann die Integration mit externen Anbietern wie Dell oder CDW Beschaffungsanfragen bei Anbietern erleichtern.
Onboarding: Wenn Sie einen neuen Mitarbeitenden in Ihr Unternehmen aufnehmen, ist es wichtig, nicht nur die HR-Abteilung, sondern auch die IT-Abteilung, die Lohnbuchhaltung, das Gebäudemanagement und alle anderen erforderlichen Abteilungen einzubeziehen. Die Optimierung des Onboarding-Prozesses in all diesen Bereichen kann durch Automatisierung erreicht werden, unabhängig von den verwendeten spezifischen Anwendungen (wie Workday, SAP, „Ivanti Neurons for ITSM“ oder ADP). Dies ermöglicht eine nahtlose Integration und Abwicklung aller erforderlichen Aufgaben.
DevOps: Die Optimierung von Entwicklungsprozessen ist für den Erfolg des DevOps-/DevSecOps-Prozesses von entscheidender Bedeutung. Automatisierung ist essenziell für die Optimierung und Effizienz von Prozessen in der gesamten Anwendungsentwicklung (mit Tools wie Jira und Azure DevOps), Bereitstellung (mit GitHub und Jenkins), Betrieb (mit ITSM) und Sicherheit (mit Tools wie ASOC und BlackDuck).
Kommunikation/Zusammenarbeit: Viele Unternehmen nutzen verschiedene Tools für die Zusammenarbeit wie Microsoft Teams oder Slack für Instant Messaging und virtuelle Agenten wie Espressive und Moveworks. Wenn diese Tools miteinander kommunizieren, können Mitarbeitende ihr bevorzugtes Tool nutzen, was ihre allgemeine Benutzererfahrung verbessert und sicherstellt, dass keine Kommunikation verloren geht. Eine automatische Integration in das Service-Management sowie die Fähigkeit zur reibungslosen Kommunikation sind dabei von entscheidender Bedeutung.
Betriebsmanagement: Viele Unternehmen setzen mehrere Lösungen ein, um ihre Betriebsumgebung zu überwachen. Diese Lösungen umfassen häufig die Überwachung von Netzwerken, Servern, Anwendungen und Sicherheit. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass diese Tools mit dem Service-Management kommunizieren, um den entsprechenden Teams genaue und zeitnahe Informationen zur Verfügung zu stellen. Die Integration dieser Lösungen sollte den bidirektionalen Austausch von Aktualisierungen ermöglichen, um eine konsistente Datenlage in allen Umgebungen sicherzustellen.
Bearbeitung von Anfragen: Erweitern Sie den Umfang der Erfüllung von Anfragen über ITSM hinaus, um externe Drittanbieterlösungen für Prozesse wie Genehmigungen und Beschaffung sowie externe Anbietersysteme wie CDW, Lenovo oder Dell einzubeziehen. Schaffen Sie einen reibungslosen Arbeitsablauf, der verschiedene externe Systeme umfasst, um die Effizienz Ihres Auftragsabwicklungsprozesses zu verbessern.

Ivanti Neurons iPaaS macht die Integration einfach

Ivanti Neurons iPaaS, powered by Workato, ist eine kostengünstige, effiziente, agile, skalierbare und sichere Integrationsplattform für Ivanti Neurons for ITSM (SaaS), die eine Integration über ITSM-, ITAM- und Line-of-Business-Anwendungen hinweg ermöglicht. Es ist nahtlos in die ITSM-Administrationserfahrung integriert, um die Entwicklung, Überwachung und Fehlerbehebung im Rahmen von ITSM-, ITAM- oder Enterprise-Service-Management-Anwendungsfällen äußerst benutzerfreundlich zu gestalten. Durch die Nutzung von „Ivanti Neurons iPaaS“ können Unternehmen ihre IT-Abläufe optimieren, die Bereitstellung von Dienstleistungen verbessern und sich in der dynamischen Technologieumgebung von heute einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Die „Ivanti Neurons for ITSM“-Plattform wird auch weiterhin offene APIs nach Branchenstandard wie REST API, SOAP und Webhooks unterstützen. Ivanti Neurons iPaaS erweitert und verbessert Ihre API- und Integrationsfunktionen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Ivanti Neurons iPaaS Ihren ITSM-Integrationsansatz verändern kann.

ITAM vs. ITSM vs. ITOM: Was ist der Unterschied?

Thu, 31 Aug 2023 17:42:40 Z

IT-Asset-Management (ITAM) und IT-Service-Management (ITSM) sind für jedes Unternehmen entscheidend, das IT-Funktionen zur Unterstützung geschäftlicher Ziele benötigt. Beide Technologien unterstützen den IT-Betrieb eines Unternehmens, doch Art und Zielsetzung dieser Technologien unterscheiden sich deutlich.

Darüber hinaus unterscheiden sich diese Prozesse von ITOM, dem IT-Operations-Management, das das Management des Betriebs einer IT-Infrastruktur umfasst und die Überwachung, Fehlerbehebung und Wartung von IT-Systemen, Anwendungen und Services einschließt.

Im Folgenden betrachten wir die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen ITAM und ITSM.

ITAM – IT-Asset-Management

Ein „IT-Asset“ bezeichnet sowohl Hardware als auch Software, die ein Unternehmen zur Unterstützung seiner geschäftlichen Ziele nutzt. Wenn Unternehmen über genaue Bestandsberichte zu IT-Assets verfügen, können sie fundierte Kaufentscheidungen im IT-Bereich treffen. IT-Assets werden jedoch häufig aktualisiert, verschoben und erneuert, wodurch es schwierig ist, aktuelle Asset-Informationen vorzuhalten.

Wenn Berichte zu IT-Assets ungenau sind, setzen sie das Unternehmen unnötigen IT-Käufen, Software-Audits und Sicherheitsverletzungen aus. ITAM bietet Empfehlungen und Best Practices für das Management von IT-Assets, die die Ziele des Unternehmens unterstützen. Eine kurze Definition lautet daher:

IT-Asset-Management umfasst die Erfassung, Bereitstellung, Wartung, Aktualisierung und bei Bedarf die Ausmusterung der IT-Assets eines Unternehmens. Im Kern geht es darum sicherzustellen, dass all diese Assets – ob materiell oder immateriell – innerhalb des Unternehmens ordnungsgemäß nachverfolgt und genutzt werden.

IT-Asset-Management (ITAM)-Best-Practices empfehlen, ein IT-Asset mit den zugehörigen Vertrags- und Finanzinformationen zu verknüpfen, damit Unternehmen die Gesamtkosten ihrer IT-Assets nachverfolgen können.

Darüber hinaus bietet ITAM IT-Asset-Managern Orientierung bei der Erstellung von Standards, Prozessen, Richtlinien und Kennzahlen zur Verbesserung der Kontrolle. Dies gewährleistet die Einhaltung geschäftlicher Ziele, reduziert Risiken und hilft zugleich, Kosten zu begrenzen oder zu senken.

Wenn ITAM-Praktiken implementiert werden, werden IT-Assets vom Kauf bis zur Ausmusterung nachverfolgt; dies wird häufig als IT-Asset-Lifecycle-Management bezeichnet. Ein ITAM-Prozess für die Hardware-Ausmusterung stellt beispielsweise sicher, dass bei der Entsorgung alter Laptops im Rahmen einer Erneuerung die zugehörigen Softwarelizenzen ordnungsgemäß zurückgewonnen werden, damit sie erneut bereitgestellt werden können.

Laut Gartner bietet IT-Asset-Management (ITAM) eine genaue Übersicht über Kosten und Risiken im Lebenszyklus von Technologie-Assets, um den geschäftlichen Nutzen von Entscheidungen zu Technologiestrategie, Architektur, Finanzierung, Verträgen und Beschaffung zu maximieren.

Weitere Aspekte von ITAM

Um ein effizientes IT-Asset-Lifecycle-Management sicherzustellen, umfassen ITAM-Geschäftspraktiken Prozesse für IT-Asset-Anforderungen, Genehmigungen, Beschaffung, Ausmusterung und erneute Bereitstellung. Diese Prozesse stellen sicher, dass IT-Assets beim Kauf dokumentiert und bei ihrer Bereitstellung und erneuten Bereitstellung ordnungsgemäß nachverfolgt werden.

Beim Vergleich von ITAM und ITSM ist wichtig zu berücksichtigen, dass die meisten IT-Service-Management-Lösungen (ITSM) Funktionen zur Unterstützung von IT-Anforderungen und Genehmigungen bereitstellen. Daher ist es wichtig, dass die von einem Unternehmen ausgewählten ITAM-Lösungen in die ITSM-Lösung des Unternehmens integriert werden können.

Außerdem ist zu beachten, dass die meisten umfassenden ITAM-Lösungen von Softwareanbietern Prozesse bereitstellen, die mehrere Abteilungen eines Unternehmens umfassen. Das bedeutet, dass die meisten IT-Asset-Management-Lösungen von Führungskräften aus dem Business ausgewählt und verantwortet werden – nicht von IT-Managern.

ITSM – IT-Service-Management

Unternehmen, die IT-Assets zur Unterstützung geschäftlicher Ziele benötigen, benötigen auch IT-Services, um sicherzustellen, dass die Assets in der Rolle, für die sie angeschafft wurden, ordnungsgemäß funktionieren. Beim IT-Service-Management (ITSM) geht es nicht nur um Softwaretools, sondern auch um Prozesse, Menschen und Technologie. ITSM-Software ist eine Komponente der gesamten ITSM-Lösung, die sich wie folgt definieren lässt:

IT-Service-Management ist ein strategischer Ansatz für die Gestaltung, Bereitstellung, Verwaltung und Verbesserung der Nutzung von Informationstechnologie (IT) innerhalb eines Unternehmens. Ziel des IT-Service-Managements ist es sicherzustellen, dass die richtigen Prozesse, Menschen und Technologien vorhanden sind, damit das Unternehmen seine geschäftlichen Ziele erreichen kann.

ITSM-Softwarelösungen umfassen mehrere Komponenten, etwa eine Datenbank, Geschäftsobjekte (Benutzer, Gruppen, Rollen usw.) und eine Prozess-Engine. Die meisten heute von Anbietern bereitgestellten ITSM-Lösungen folgen branchenüblichen Best Practices.

ITOM – IT-Operations-Management

ITOM unterscheidet sich von ITAM oder ITSM dadurch, dass es ein breites Spektrum an Aktivitäten abdeckt – vom Management der physischen Hardware bis zur Verwaltung der darauf ausgeführten Software und Anwendungen. Dazu gehört auch, die Sicherheit und Verfügbarkeit von IT-Systemen sicherzustellen. Die übergeordneten Ziele von ITOM bestehen darin, Leistung und Effizienz von IT-Systemen zu optimieren und sicherzustellen, dass sie die Anforderungen des Unternehmens erfüllen. ITOM stellt außerdem sicher, dass IT-Systeme Branchenstandards und Best Practices entsprechen.

Branchenübliche Best Practices

Ein weiterer Aspekt im Hintergrund von ITAM vs. ITSM ist, dass mit der zunehmenden Verbreitung von IT-Lösungen auch der Bedarf an Branchenstandards wuchs. Diese Standards waren erforderlich, um eine gemeinsame Terminologie zu definieren und Best Practices zu etablieren.

ITAM orientiert sich an den Best Practices der International Association of Information Technology Asset Management (IAITAM) und ergänzt seine Funktionen damit um eine Ebene professioneller Expertise.

Ursprünglich war ITSM ausschließlich an der IT Infrastructure Library (ITIL) ausgerichtet. Inzwischen wurde es jedoch um weitere Standards wie ISO 2000, VeriSM und IT4IT erweitert.

In Bezug auf Compliance-Prozesse ist ISO 20000 strenger und verbindlicher als ITIL. ITIL hingegen ist eine Sammlung empfohlener Best Practices, die Unternehmen je nach Bedarf und Präferenz in unterschiedlichem Umfang implementieren können.

VeriSM ist ein Service-Management-Ansatz für das digitale Zeitalter, der Serviceanbietern dabei hilft, ein flexibles Betriebsmodell zu schaffen, um gewünschte Geschäftsergebnisse zu erreichen.

Der Standard IT4IT Reference Architecture besteht aus der IT Value Chain und einer dreischichtigen Referenzarchitektur. Die IT Value Chain umfasst die vier IT-Wertströme, die eine wichtige Rolle dabei spielen, der IT die Kontrolle des Servicemodells während dessen Lebenszyklus zu erleichtern.

Alle diese Standards überschneiden sich in verschiedenen Aspekten der Best Practices, betrachten diese jedoch aus leicht unterschiedlichen Blickwinkeln.

Damit Mitarbeitende im IT-Service auf dem aktuellen Stand bleiben und ihr Wissen erweitern können, bietet jede dieser branchenüblichen Best Practices Zertifizierungen und Schulungen an. Diese Zertifizierungen legen den Schwerpunkt auf praktische Fähigkeiten und Verfahren statt auf bestimmte Produkte.

Diese Softwarelösungen sind in der Regel darauf ausgelegt, die meisten – wenn nicht alle – dieser Branchenempfehlungen zu erfüllen.

Organisationen wie Pink Elephant bewerten ITSM-Softwarelösungen und zertifizieren sie anhand von Branchenstandards. Wenn Sie Best Practices implementieren möchten, empfiehlt sich die Auswahl zertifizierter ITSM-Tools.

CMDB oder ITAM?

Ein weiterer wichtiger Punkt beim Vergleich von ITAM und ITSM: Umfassende ITSM-Lösungen bieten Configuration-Management-Funktionen sowie eine Configuration Management Database (CMDB) zur Unterstützung und Verwaltung von IT-Assets, die Services für das Unternehmen bereitstellen.

Sowohl ITAM als auch ITSM bieten Orientierung für das Management von IT-Assets. Das kann verwirrend sein, bis man die Ziele der jeweiligen Praxis betrachtet.

Die Ziele von ITAM konzentrieren sich auf das Management der Gesamtkosten eines IT-Assets, einschließlich Eigentum, zugehöriger Verträge sowie Informationen zu Asset-Lebenszyklus, Garantie und Erneuerung. ITAM betrachtet IT-Assets aus der finanziellen Perspektive eines Unternehmens.
Die Ziele des Configuration Managements im ITSM betrachten IT-Assets aus einer Betriebs- und Supportperspektive. Verfügbarkeit und Stabilität von Assets wirken sich auf den täglichen Betrieb eines Unternehmens aus. Daher müssen Assets gemeinsam mit ihrer Konfiguration und ihren Serviceangeboten dokumentiert werden.

Kann eine CMDB für ITAM genutzt werden?

Zur Beantwortung dieser Frage betrachten wir, wie Fluggesellschaften ihre Flüge verwalten. Fluggesellschaften verwalten ihre Flüge mithilfe einer Datenbank mit Flugnummern, die einen Service beschreiben. Eine separate Asset-Datenbank enthält Bestandsinformationen zu den physischen Flugzeugen sowie relevante Wartungsinformationen.

Wenn bei einem Flugzeug ein Problem festgestellt wird, tauscht die Fluggesellschaft das Flugzeug mitunter gegen ein anderes aus. Da Services und Ausrüstung in unterschiedlichen Datenbanken verwaltet werden, kann die Fluggesellschaft das Flugzeug austauschen, ohne die Flugnummer ändern zu müssen.

So wie es für diese Fluggesellschaft nicht praktikabel wäre, ihre Flugdienste in derselben Datenbank zu verwalten, die sie für den Flugzeugbestand nutzt, ist es auch nicht praktikabel, eine CMDB sowohl für ITAM als auch für Configuration Management zu verwenden.

Die meisten IT-Assets werden alle 3–4 Jahre erneuert, während IT-Konfigurationen mit unterstützenden Assets gepflegt und aktualisiert, aber nicht ersetzt werden. Daher sollten Sie eine CMDB verwenden, um den Lebenszyklus eines Service zu pflegen und zu verwalten, während die unterstützenden Assets aus einer IT-Asset-Management-Datenbank bezogen werden.

Zusammenfassung: ITAM vs. ITSM bedeutet eigentlich ITAM + ITSM

ITAM und ITSM sind beide entscheidend für jedes Unternehmen, das IT-Assets zur Unterstützung geschäftlicher Ziele nutzt. Beim Vergleich von ITAM und ITSM geht es letztlich nicht darum, zwischen beiden zu wählen, sondern darum, sie zu einer idealen Kombination zusammenzuführen. Beide erfüllen eine wesentliche Rolle und wirken im Zusammenspiel noch leistungsfähiger.

Wenn Sie Ihre IT-Asset-Management-Lösung oder Ihre IT-Service-Management-Lösung aufbauen, erweitern oder ändern möchten, sollten Sie unbedingt die Integrationsmöglichkeiten beider Lösungen prüfen.

Mit den richtigen Tools können Sie IT-Prozesse, die IT-Assets unterstützen, automatisieren und verbessern. Diese Verbesserungen steigern Effizienz und Kontrolle und reduzieren zugleich die unvermeidlichen Kosten und Fehler, die entstehen, wenn manuelle Aufgaben von Bedienern oder Analysten ausgeführt werden.

20 Vorteile von IT-Service-Management

Tue, 29 Aug 2023 19:39:29 Z

Da IT-Funktionen immer stärker in den Geschäftsalltag eingebettet werden, entscheiden sich mehr IT-Abteilungen dafür, Best Practices für IT-Service-Management (ITSM) einschließlich des ITIL-Frameworks einzuführen, um den sich schnell wandelnden Anforderungen der Unternehmen gerecht zu werden, die sie unterstützen. Doch welche konkreten Vorteile bietet ITSM?

Unternehmen sind zunehmend auf ihre internen IT-Teams angewiesen, damit diese geschäftskritische Services und Funktionen effizient und produktiv bereitstellen und so zum Erreichen der Ergebnisziele beitragen. Daher müssen die Vorteile von ITSM konkret und messbar sein.

Ein Überblick über die vielen Vorteile von ITSM

Im Folgenden finden Sie 20 Vorteile von ITSM, von denen IT-Abteilungen profitieren können, wenn sie Prozesse, Richtlinien und Verfahren für IT-Service-Management einführen. Diese breite Palette an Vorteilen ist der Hauptgrund, warum so viele erfolgreiche IT-Teams ITSM als Leitprinzip für ihren IT-Betrieb nutzen.

1. Effizienz steigern

„Effizienz“ bedeutet schlicht, die verfügbaren Ressourcen bestmöglich zu nutzen. IT-Service-Management umfasst viele Komponenten, die Unternehmen dabei helfen, ihre Ressourcen optimal einzusetzen – eine davon ist IT-Asset-Management. Dabei handelt es sich um Prozesse zur Optimierung des Lifecycle-Managements von IT-Assets und zur Ermittlung der kosteneffizientesten Strategien für Beschaffung und Ausmusterung von Assets.

Für Unternehmen, die innerhalb des ITIL-Frameworks arbeiten, sind Prozesse zur kontinuierlichen Serviceverbesserung ein entscheidender Bestandteil des Lebenszyklus jedes Services. Das Ergebnis? Kontinuierliche Effizienzgewinne, da Servicefunktionen im Laufe der Zeit optimiert werden.

2. Betriebskosten senken

Die Veränderungen, mit denen Teams für IT-Infrastruktur und -Betrieb (I&O) konfrontiert sind, verändern die Sichtweise darauf, wie Lösungen erworben und verwaltet werden. Mit zunehmender Größe und Reife sind diese IT-Abteilungen gezwungen, noch mehr I&O-Mitarbeitende einzustellen – oder zu riskieren, durch taktische Betriebsprozesse überlastet zu werden.

Die Einführung von IT-Service-Management kann IT-Abteilungen dabei helfen, ihre Abläufe leichter zu skalieren, ohne übermäßig viele Neueinstellungen vornehmen zu müssen – dank automatisierter Funktionen, die den manuellen Arbeitsaufwand für IT-Operatoren reduzieren.

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3. Risikofreie Umsetzung von IT-Änderungen

Wenn Änderungen schlecht geplant, getestet und an den Rest der Organisation kommuniziert werden, besteht ein erhebliches Risiko, dass eine neu implementierte Änderung zu einer spürbaren Geschäfts- oder Serviceunterbrechung führt.

Der Change-Management-Prozess von ITIL beschreibt ein System, mit dem Ihre IT-Abteilung sicherstellen kann, dass neue Änderungen an der IT-Umgebung so umgesetzt werden, dass das Risiko von Schäden für Ihr Unternehmen begrenzt oder beseitigt wird.

Formalisierte Rollen, Prozesse und Richtlinien wirken zusammen, um einen Change-Management-Prozess zu schaffen und zu unterstützen, der klar mit Ihren internen Kunden kommuniziert, Änderungen je nach potenziellen Auswirkungen über den geeigneten Kanal genehmigt und mögliche Probleme bereits in der Entwurfsphase identifiziert – lange bevor sie sich in der Bereitstellung zeigen.

4. Verantwortlichkeit durch Standardisierung verbessern

Ein weiterer zentraler Vorteil von ITSM? Die Schaffung von Verantwortlichkeit durch die Standardisierung von Services ist ein prägendes Merkmal des IT-Service-Managements und hilft IT-Abteilungen, die Einhaltung von IT-Richtlinien und -Verfahren bei der Servicebereitstellung zu verbessern.

Eines der Kernziele von ITSM besteht darin, die Servicebereitstellung im Unternehmen zu standardisieren – durch Funktionen wie den IT-Service-Desk sowie formal dokumentierte Prozesse für die Bereitstellung jeder Art von IT-Service.

IT-Service-Management-Software ermöglicht IT-Managern außerdem, die Aktionen von Operatoren nachzuverfolgen und zu sehen, wie Incidents oder Serviceanfragen bearbeitet werden. Diese Funktionen schaffen ein hohes Maß an Transparenz darüber, wie die IT-Abteilung Services bereitstellt. IT-Manager können Incident-Datensätze prüfen, um sicherzustellen, dass Services unternehmensweit einheitlich und in Übereinstimmung mit Richtlinien und Verfahren bereitgestellt werden.

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5. Verantwortlichkeit innerhalb von Geschäftsbereichen verbessern

„Geschäftsbereiche“ sind die Aktivitäten, die ein Unternehmen ausführt. Sie lassen sich in Kernfunktionen, also auf Umsatzerzielung ausgerichtete Aktivitäten, und unterstützende Funktionen unterteilen, die die Kernfunktionen unterstützen und optimieren. Die IT selbst ist in den meisten Unternehmen eine kritische unterstützende Funktion – insbesondere dort, wo die IT-Abteilung ITSM eingeführt hat, um ihre Aktivitäten enger an den übergeordneten Geschäftszielen und Abläufen auszurichten.

Um die Verantwortlichkeit innerhalb dieser Funktionen zu verbessern, umfasst IT-Service-Management die Implementierung von Prozessen zur Überwachung von Aktivitäten im Netzwerk und in der IT-Infrastruktur des Unternehmens sowie zur Erkennung von Verstößen gegen Sicherheitsrichtlinien des Unternehmens.

6. Wirksamkeit verbessern

Wie messen Sie die Gesamtwirksamkeit einer IT-Abteilung? Wenn Sie IT-Manager sind, liegt es an Ihnen, die wichtigsten Key Performance Indicators (KPIs) auszuwählen, mit denen die Leistung Ihres Teams gemessen wird. Außerdem müssen Sie diese KPIs im Zeitverlauf verfolgen, um festzustellen, ob Ihr Unternehmen seine Wirksamkeit anhand dieser Kennzahlen verbessert.

Einer der Vorteile von ITSM besteht darin, dass Unternehmen, die dessen Strukturen und Prozesse einführen, von formalisierten Systemen profitieren, die bei korrekter Umsetzung im Laufe der Zeit KPI-Verbesserungen bewirken. Die Einführung einer strukturierten Incident Response kann Ihre durchschnittliche Reaktionszeit und Mean Time to Resolution verkürzen, während ein Fokus auf Krisenmanagement hilft, Ihre Mean Time to Recover (MTTR) bei einer Serviceunterbrechung zu reduzieren.

ITSM bietet ein Framework, mit dem die Wirksamkeit jedes Aspekts Ihrer IT-Servicebereitstellung durch einen Prozess der kontinuierlichen Serviceverbesserung gesteigert werden kann.

7. Transparenz im Betrieb erhöhen

„Transparenz“ beschreibt, in welchem Umfang Manager, Führungskräfte und Mitarbeitende in verschiedenen Unternehmensbereichen erkennen können, was in anderen Bereichen des Unternehmens geschieht. Mangelnde Transparenz im IT-Betrieb ist ein häufiges Problem für Unternehmen, die IT-Service-Management noch nicht eingeführt haben.

Im ITSM-Paradigma müssen IT- und Geschäftsstrategie aufeinander abgestimmt werden – ein Prozess, der sicherstellt, dass das Unternehmen jederzeit genau weiß, welche Aktivitäten im IT-Betrieb priorisiert werden. Mit zunehmender Reife Ihrer IT-Anforderungen können Sie von zusätzlichen Funktionen profitieren, die Ihnen helfen, IT-Änderungen so zu handhaben, dass Qualität und Effizienz Ihres gesamten IT-Betriebs gewährleistet sind.

8. Transparenz über die Leistung verbessern

Komplexere IT-Abläufe bringen umfassendere Anforderungen an die Reife mit sich. Dies erfordert Transparenz und Einblicke in IT-Assets und deren Beziehungen, um Servicebereitstellung und Mehrwert weiter zu verbessern.

IT-Service-Management führt eine Reihe formalisierter Prozesse und Regeln ein, die IT-Abteilungen befolgen können, um ihre Servicebereitstellung zu standardisieren und zu optimieren. Auf diese Weise fördert ITSM die Prozessreife innerhalb der IT-Abteilung entlang der unten beschriebenen Capability Maturity Model Integration (CMMI)-Skala. Je reifer die Prozesse einer IT-Abteilung werden, desto größer wird die Transparenz über die Leistung:

Stufe 1 (Initial). Unvorhersehbare, schlecht kontrollierte Prozesse. Die Leistung kann aufgrund von Inkonsistenzen nicht gemessen werden.
Stufe 2 (Managed). Ein Prozess kann für einige Projekte beschrieben sein, ist aber häufig reaktiv und nicht ausreichend standardisiert.
Stufe 3 (Defined). ITSM hilft Unternehmen, ihre Prozesse klar zu definieren.
Stufe 4 (Measured). Sobald ein Prozess standardisiert wurde, kann ITSM-Software genutzt werden, um Daten aus dem Prozess zu erfassen und seine Leistung zu messen. Die Möglichkeit, diese Daten zu erfassen, schafft echte Transparenz über die Leistung und hilft Unternehmen, Stufe fünf zu erreichen.
Stufe 5 (Optimizing). Unternehmen nutzen Leistungstransparenz für Erkenntnisse, die im Laufe der Zeit Leistungsverbesserungen bewirken.

9. Self-Service-Produktivität steigern

Unternehmen nutzen ITSM-Best-Practices, um die Self-Service-Produktivität zu verbessern. Self-Service ist eine komfortable Alternative zum traditionellen Helpdesk-Modell, die technisch versierten Benutzern helfen kann, Incidents zu lösen oder Serviceanfragen zu erfüllen, ohne Unterstützung durch IT-Operatoren in Anspruch zu nehmen. Dies senkt die Kosten für die Ticketbearbeitung und erhöht die Kundenzufriedenheit.

Die Einrichtung eines leistungsfähigen Self-Service-Katalogs sowie einer Wissensdatenbank, die es Benutzern ermöglicht, mehr Probleme eigenständig zu lösen, sind beides entscheidende Komponenten des IT-Service-Managements, die die Self-Service-Produktivität steigern.

Indem Sie die Service Experience für Ihre Benutzer mit modernster Technologie wie KI-gestützten Chatbots und Serviceportalen transformieren, können Sie einen besonders ansprechenden Self-Service bereitstellen und erstklassige Service-Management-Ergebnisse für IT und Unternehmen erzielen.

10. Besserer Service und bessere Customer Experience

Für die IT-Abteilung eines Unternehmens sind ihre „Kunden“ die Benutzer innerhalb des Unternehmens, die auf IT-Services angewiesen sind, um ihre täglichen Aufgaben zu unterstützen. Weitere Vorteile von ITSM zeigen sich darin, wie zwei seiner Komponenten die Servicebereitstellung und Customer Experience verbessern:

Der Service-Strategy-Prozess verlangt von IT-Abteilungen, ihre Aktivitäten an den Anforderungen des Unternehmens auszurichten. Das bedeutet letztlich, dass das IT-Team an Services arbeitet, die das Unternehmen benötigt – was zu einer besseren Customer Experience führt.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist ein formalisiertes Ticketing- und Incident-Response-System. Der Incident-Management-Prozess verbessert den Service, indem er sicherstellt, dass die IT-Abteilung auf jede eingereichte Incident-Meldung oder Serviceanfrage reagiert.

Dadurch kann der IT-Betrieb von fortschrittlichen Reifelösungen profitieren, die „Shift-left“-Ergebnisse ermöglichen, sowie von Automatisierung und KI, die Probleme proaktiv erkennen und beheben können, bevor sie zu Ereignissen werden, die Benutzer oder das Unternehmen beeinträchtigen – und so bessere Employee Experiences wirklich transformieren und bereitstellen.

11. Zugriff und Kommunikationskanäle verbessern

IT-Abteilungen, die ITSM einführen, können den Zugang zu IT-Operatoren und Support sowie die Kommunikation zwischen IT-Team und Unternehmen verbessern.

Dies gelingt durch die Einrichtung eines IT-Service-Desks, der als zentrale Anlaufstelle zwischen Unternehmen und IT-Team fungiert und Prozesse wie Incident Management, Event Management und Request Fulfillment unterstützt. Der IT-Service-Desk stellt sicher, dass jeder Benutzer über den richtigen Kanal auf IT-Support zugreifen kann.

12. Unnötigen Arbeitsaufwand reduzieren

Automatisierung ist ein zentraler Schwerpunkt für IT-Abteilungen, die mühsame manuelle Arbeit und die durch manuelle Prozesse zwangsläufig entstehenden menschlichen Fehler vermeiden möchten. Um Automatisierung effektiv zu nutzen, müssen IT-Abteilungen jedoch damit beginnen, ihre IT-Services mit ITSM-Software zu verwalten.

Dies ermöglicht den Übergang von der Ausführung eines Prozesses durch menschliche Tätigkeiten hin zur Ausführung durch automatisierte Aktivitäten. Automatisierungsservices befähigen Service Owner und Business Manager, Workflows ohne Programmierung anzupassen, zu gestalten und zu steuern, wodurch Servicequalität und Konsistenz verbessert werden. Das Ergebnis sind geringere Workloads für IT-Operatoren, denen nun mehr Zeit für Innovation und wertschöpfende Aktivitäten zur Verfügung steht.

13. Besseren ROI für Ihre Investition in eine ITSM-Lösung erzielen

Manche Unternehmen investieren in ITSM-Software und stellen dann fest, dass sie wenig – oder gar nichts – zur Verbesserung der Leistung ihrer IT-Abteilung beiträgt. Häufig geben sie ein ITSM-Tool auf, bevor sie den ROI überhaupt gemessen haben, der ohnehin wahrscheinlich negativ ausfallen könnte.

Tatsächlich geht die Einführung und Implementierung von ITSM über den bloßen Kauf von Software hinaus. Beim IT-Service-Management geht es darum, Prozesse einzuführen, die Best Practices für das Management zentraler IT-Services und -Funktionen widerspiegeln, und anschließend Richtlinien und Verfahren zu schaffen, die sicherstellen, dass diese Prozesse eingehalten werden. Effektives Management, die Unterstützung durch Führungskräfte und Mitarbeitende sowie echte Prozessänderungen sind allesamt Voraussetzungen für eine wirksame ITSM-Implementierung.

Wenn Ihr Unternehmen bereits in eine unternehmensweite ITSM-Lösung investiert hat, können Sie Ihren ROI steigern, indem Sie sich auf Verbesserungen bei den Menschen und Prozessen konzentrieren, die Ihre ITSM-Initiativen unterstützen.

14. Effektivere Planung ermöglichen

IT-Service-Management hilft Unternehmen, effektivere Planungsaktivitäten durchzuführen, die eine Vielzahl positiver Auswirkungen haben – ein weiterer Vorteil von ITSM. Ohne einen solchen strukturierten Ansatz für das Management ihrer Services treffen IT-Abteilungen jedoch eher schlechte strategische Entscheidungen, die zu vermeidbaren Verschwendungen führen können.

ITSM-Best-Practices, wie die Entwicklung einer Service-Strategie mit Input von Kunden-Stakeholdern oder die Implementierung eines Prüf- und Genehmigungsprozesses für Änderungen, tragen dazu bei, dass die IT-Abteilung vor dem Handeln über einen durchdachten Plan verfügt.

15. Dem Unternehmen Zeit sparen

Ein weiterer Vorteil von ITSM? Ein Blick auf das ITIL-Framework zeigt eine Reihe von ITSM-Prozessen, die darauf ausgerichtet sind, die Effizienz zu steigern, indem sie dem Unternehmen Zeit sparen.

Das beste Beispiel für einen zeitsparenden ITIL-Prozess ist Wissensmanagement, dessen gesamtes Ziel darin besteht, die Notwendigkeit zu verringern oder zu beseitigen, dass das Unternehmen bereits vorhandenes Wissen erneut erarbeiten muss. Mit einem wirksamen Wissensmanagementprozess pflegt die IT-Abteilung eine Wissensdatenbank, die einen effektiven Informationsaustausch zwischen allen Unternehmensbereichen unterstützt.

Das Ergebnis sind erhebliche Zeitersparnisse, da IT-Abteilungen den Informationsaustausch optimieren und weniger Zeit damit verbringen, Informationen erneut zu ermitteln oder anderweitig nach Antworten auf bekannte Probleme zu suchen.

16. Dem Unternehmen Geld sparen

Einer der greifbarsten Vorteile von ITSM ist natürlich, dass IT-Service-Management einem Unternehmen auf buchstäblich Hunderte verschiedene Arten Geld spart. Vom Wissensmanagementprozess, der durch die Unterstützung des Informationsaustauschs Zeit spart (Zeit ist schließlich Geld!), bis hin zu Informationssicherheitsprozessen, die das Unternehmen vor den negativen finanziellen und rechtlichen Folgen einer Datenschutzverletzung schützen: ITSM-Best-Practices sind darauf ausgelegt, Kosteneinsparungen und Risikominderung zu fördern.

17. Änderungen effizienter managen

ITSM bietet ein Framework für Change Management, das sicherstellt, dass Ressourcen während des Change-Management-Prozesses effizient zugewiesen werden. Kleinere Änderungen, die keine Release-Bereitstellung umfassen, können schnell autorisiert werden, wenn sie gut verstanden werden und ein geringes Risiko aufweisen.

Normale Änderungen können direkt durch den Change Manager genehmigt werden; dieser kann jedoch auch ein Change Advisory Board (CAB) konsultieren, bevor er eine große, unbekannte oder dringende Änderung genehmigt.

Die Fähigkeit, den Genehmigungsprozess je nach Art der Änderung angemessen zu skalieren, ist eine der Möglichkeiten, wie ITSM-Prozesse IT-Abteilungen dabei helfen, Änderungen effizienter zu managen.

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18. Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Geschäftsbereichen verbessern

Wenn wir Geschäftsbereiche als alle vom Unternehmen ausgeführten Aktivitäten definieren, wird schnell deutlich, wie die Implementierung von ITSM-Richtlinien und -Prozessen der IT-Abteilung helfen kann, effektiver mit anderen Funktionen zusammenzuarbeiten. Im Rahmen des ITSM-Frameworks arbeitet die IT-Abteilung mit der Finanzabteilung zusammen, um den Einsatz von IT-Investitionen zu optimieren. Facility Manager können mit IT-Managern zusammenarbeiten, um die Einhaltung von Informationssicherheitsprotokollen sicherzustellen.

ITSM ermutigt Benutzer außerdem, IT-Probleme über den Incident-Reporting-Prozess zu melden, sodass die IT-Abteilung mehr Feedback und Daten zur Leistung von Anwendungen und Services sammeln kann.

19. Mehr Transparenz über IT-Prozesse und -Services

Eine IT-Abteilung ohne Servicekatalog ist wie ein Restaurant ohne Speisekarte – sie verfügt vielleicht über hervorragende Fähigkeiten, wird aber nicht viele Aufträge erhalten. Benutzer benötigen Transparenz über IT-Prozesse und -Services, damit sie wissen, welche Arten von Services sie anfordern können und wie ihre Anfragen bearbeitet werden.

IT-Service-Management unterstützt diese Transparenz durch die Einrichtung von Servicekatalogen, die eine umfassende Liste der Services enthalten, die die IT-Abteilung ihren Kunden anbietet. Ein solcher Katalog trägt dazu bei, dass interne Kunden die von der IT bereitgestellten Services voll ausschöpfen – einer der weniger offensichtlichen, aber dennoch wichtigen Vorteile von ITSM.

20. Höhere Rendite aus anderen IT-Investitionen

Wenn Sie über das Budget verfügen, können Sie in die besten Server, die modernste Netzwerkinfrastruktur und die leistungsstärksten Computer investieren, die für Geld zu kaufen sind.

Unabhängig davon, wie viel Sie ausgeben, werden Sie den Wert dieser Investitionen sehr wahrscheinlich nicht ausschöpfen können, wenn keine geeigneten Prozesse zur Unterstützung Ihrer IT-Infrastruktur vorhanden sind. Sie könnten beispielsweise erheblich in einen Server investieren, doch ohne ordnungsgemäße, planmäßige Wartung und Verwaltung wird seine Leistung im Laufe der Zeit nachlassen.

Zu den weiteren bemerkenswerten Vorteilen von ITSM gehört daher, dass IT-Abteilungen, die diesem Ansatz folgen, eine Configuration Management Database (CMDB) einrichten können, um das Vorhandensein und die Nutzung von IT-Assets besser nachzuverfolgen.

Diese Datenbank kann sicherstellen, dass IT-Investitionen produktiv eingesetzt werden, und dazu beitragen, Betriebszeit und Verfügbarkeit von IT-Assets zu maximieren. Ein formalisierter Prozess für die Ausmusterung von IT-Assets trägt außerdem dazu bei, dass Unternehmen den größtmöglichen Erlös erzielen, wenn sie gebrauchte IT-Infrastruktur abgeben.