AITSM: Wie KI die IT-Service-Desk-Automatisierung neu definiert

Ivanti Forschungsreport-Reihe zur digitalen Erfahrung

Der Einsatz von KI und Automatisierung im Enterprise Service Management (ESM) ist nicht neu, aber die Begeisterung über neue Anwendungsfälle, die Unternehmen effizienter, agiler und reaktionsfähiger machen, wächst. Im Folgenden werden die neuesten Ergebnisse des Reports zu diesem Thema für IT-Leader aufgeschlüsselt.

Einführung

Ivanti befragte weltweit über 16.200 Büroangestellte, IT-Fachleute und Unternehmensleiter, um Folgendes herauszufinden:

  • Den aktuelle Stand der IT-Qualifikationslücke – und wie der Everywhere-Work-Trend Druck überforderte Teams unter Druck setzt.
  • Anwendungsfälle für KI und Service-Desk-Automatisierung im ESM — einschließlich neuer Anwendungen.  
  • Wie Asset-Management die betriebliche Effizienz maximieren und die Leistungserbringung verbessern kann.
  • Wie hoch integrierte, interoperable Systeme die Schlüsselkompetenzen der „weiterentwickelten, vernetzten Belegschaft” ausmachen.

Mehr Informationen über unsere Forschungsstudie und die Methodik finden Sie im letzten Abschnitt

Zentrale Erkenntnis Nr. 1

Produktivität steigern

Der Everywhere-Work-Trend hat das Arbeitsleben der Mitarbeitenden verbessert – aber er bringt auch unbeabsichtigt Stressfaktoren für hochqualifizierte IT-Fachkräfte. Kann der Einsatz von Service-Desk-Automatisierung und KI für ein besser organisiertes und effizienteres Enterprise Service Management (ESM) sorgen?

Aktuelles Problem

Die meisten Unternehmen erlauben mittlerweile zumindest einigen ihrer Mitarbeitenden remote zu arbeiten. Die Ivanti-Studie zeigt, dass 53 % der Büroangestellten und 78 % der IT-Mitarbeitenden weltweit seit 2023 zumindest teilweise virtuell arbeiten.

Diese Verlagerung hin zum Everywhere Work, bei dem die Büroangestellten jederzeit und überall produktiv arbeiten können, hat auf der einen Seite aber auch die Arbeitsbelastung der IT-Abteilung durch zahlreiche Stressfaktoren erhöht:  

  • Größerer Umfang/wachsende Komplexität der Services: Angesichts der Tatsache, dass so viele Menschen ganz oder teilweise außerhalb ihres Büros arbeiten, werden die Services, die für die Erfüllung dieser erweiterten Anforderungen notwendig sind, immer komplexer – von neuen technologiegestützten Optionen für den Zugang der Mitarbeitenden zu HR-Services bis hin zu Tools, die die Produktivität und Cyberhygiene von Remote-Arbeitenden überwachen. Durch die Einführung dieser Tools und Geräte steigt das Cybersicherheitsrisiko erheblich. Heutzutage gibt es eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie User auf den IT-Service-Desk zugreifen können. Dazu zählen webbasierte Anwendungen, digitale Assistenten, Chatbots und automatisierte Arbeitsabläufe. All diese Komplexität wirkt sich auf die IT aus: 39 % der IT-Fachleute berichten von zu vielen Logins, 47 % von zu vielen digitalen Benachrichtigungen und 42 % von der Verwendung zu vieler Tools/Plattformen.
     
  • Expandierendes Ökosystem von Endpunkten: Everywhere Work hat auch ein überfrachtetes Ökosystem von Geräten geschaffen, die sich von externen Arbeitsplätzen aus in das Netzwerk einloggen – von denen nur einige autorisiert sind und/oder verwaltet werden.

    Laut der Ivanti-Recherche geben 81 % der Büroangestellten zu, dass sie irgendeine Art von privatem Gerät für die Arbeit nutzen. Davon loggt sich die Hälfte über ihre privaten Geräte in Netzwerke und Arbeitssoftware in Arbeitsplatznetzwerke und -software ein. Und 40 % sagen, dass ihre Arbeitgeber nichts von ihren Aktivitäten wissen.
     
  • Herausforderungen für die digitale Erfahrung der Mitarbeitenden: Sowohl IT-Fachleute als auch Büroangestellte im Allgemeinen sagen, dass die Tools, die sie bei der Arbeit verwenden, nicht immer an die „Everywhere Work”-Situation angepasst sind – aber das Problem scheint im IT-Bereich am akutesten zu sein. Ganze 31 % der IT-Fachleute geben an, dass sie Schwierigkeiten haben, sich von Remote-Arbeitsorten aus mit dem Firmennetzwerk zu verbinden, und 39 % beklagen sich über langsame Netzwerkverbindungen – neben einer ganzen Reihe anderer technischer Herausforderungen, mit denen sie konfrontiert sind.


Warum dies wichtig ist

Stress und Burnout sind auf einem historischen Höchststand. Laut einer globalen Studie von Gallup gaben 44 % der Arbeitnehmenden weltweit an, dass sie sich im Laufe des vorangegangenen Arbeitstages „einen Großteil des Tages“ gestresst fühlten. Und Tech-Teams – die Menschen, die die Everywhere Work-Wende vorantreiben – scheinen besonders gefährdet zu sein. 

  • Mehr als 3 von 4 IT-Fachleuten geben an, dass sich der Arbeitsstress auf ihre körperliche oder geistige Gesundheit auswirkt. Und 68 % sagen, dass sie sich durch ihre Arbeit ausgebrannt. Diese psychischen Stressfaktoren können die Mitarbeiterfluktuation verstärken und Erwartungsdruck in Bezug auf die Produktivität erzeugen. Ein typisches Beispiel: Die Studie von Ivanti zeigt, dass IT-Fachleute 1,4-mal häufiger „stillschweigend kündigen“ als andere Wissensarbeitende.  
  • 1 von 5 der Befragten, die in den letzten 12 Monaten den Arbeitsplatz gewechselt haben, geben an, dass die unzureichende/unwirksame vom Arbeitgeber bereitgestellte Technologie ein Grund für ihre Entscheidung war.  
  • Angesichts der zunehmenden Komplexität des IT-Ökosystems – und der für dessen Verwaltung erforderlichen Tools – spüren die Tech-Mitarbeitenden den Druck. IT-Fachleute geben fast doppelt so häufig wie andere Büroangestellte an, dass sie Schwierigkeiten haben, sich von einem Remote-Standort aus mit dem Firmennetzwerk zu verbinden, und berichten deutlich häufiger über eine Reihe anderer technischer Probleme – ein weitgehend unerkannter Reibungspunkt.

Was wäre, wenn IT-Service-Desk-Automatisierung und generative KI den Helpdesk-Durchsatz erhöhen, IT-Teams produktiver machen und das allgemeine Sicherheitsrisiko von Everywhere Work senken könnten? Diese Verbesserungen können auch Stress abbauen und die Arbeitszufriedenheit von überlasteten IT-Teams erhöhen.

Fortschritte bei KI, maschinellem Lernen und Automatisierung können die IT-spezifischen Herausforderungen von Everywhere Work verringern – und da sind sich IT-Experten weitgehend einig. Etwa die Hälfte der IT-Fachleute ist der Meinung, dass KI die Produktivität der Mitarbeitenden steigern und den Anteil der banalen Routinearbeiten, die sie erledigen müssen, verringern wird. (es sei daran erinnert, dass IT-Mitarbeitende „sich wiederholende Aufgaben“ als drittwichtigste Herausforderung im Zusammenhang mit dem technischen Support in ihren Unternehmen einstuften).



Zentrale Erkenntnis Nr. 2

Workflows neu gestalten

Gehen wir einen Schritt weiter. KI-gestütztes ESM wird IT-Teams revolutionieren – indem es Workflows, Durchsatz und Agilität neu gestaltet. Es wird auch die in der IT benötigten Fähigkeiten und Erfahrungen verändern.

Aktuelles Problem

Trotz steigender Arbeitslosenzahlen haben die meisten Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, hochqualifizierte IT-Fachkräfte zu finden.

Eine Studie von MIT Tech Review Insights hat ergeben, dass die meisten Tech-Führungskräfte (64 %) sagen, dass IT-Bewerbenden „die notwendigen Fähigkeiten oder Erfahrungen fehlen“. Und 56 % sagen, dass der Mangel an qualifizierten Bewerbenden besorgniserregend ist.  

Für IT-Teams ist das ein doppelter Nachteil:  

  • Das Helpdesk-Volumen ist aufgrund der hohen Anforderungen von Everywhere Work gestiegen. 
  • Qualifizierte IT-Fachkräfte zu gewinnen und zu halten, ist eine große Herausforderung. 

Was wäre, wenn KI und maschinelles Lernen (a) das Ticketvolumen reduzieren könnten, indem sie Low-Level-Anfragen über die IT-Service-Desk-Automatisierung bearbeiten, und (b) Eskalationen reduzieren könnten, indem sie Helpdesk-Analysten an vorderster Front mit mehr Wissen und Reichweite ausstatten – und dadurch den Druck, der durch die anhaltende IT-Qualifikationslücke auf dem Talentmarkt entsteht, verringern?  

  • Reduzieren des Ticketvolumens: KI-gestützte ESM-Technologie kann die Arbeitsbelastung verringern, indem sie proaktiv auf Situationen reagiert, bevor sie als Probleme, Meldungen, Beschwerden usw. registriert werden. Beispiel: Überwachung des Zustands einzelner Geräte im Netzwerk und anschließende Reaktion auf Signale, um automatisch ein Ticket zu erstellen und die Wartung einzuleiten – all das geschieht, bevor ein Problem auftritt oder ein Mensch eingreifen muss.
  • Beschleunigen von Tickets: Unternehmen können auch den Durchsatz verbessern, indem sie die Weiterleitung von Tickets automatisieren und so sicherstellen, dass die richtige Person die Anfrage gleich beim ersten Mal erhält. Keine mühsamen, zeitraubenden Übergaben mehr, die sowohl IT-Teams als auch User frustrieren.
  • Abfangen von Low-Level-Anfragen: Virtuelle Support-Agenten (VSAs) sind Chatbots, die speziell für eine Service-Management-Umgebung entwickelt wurden. Sie können Anfragen wie das Zurücksetzen von Passwörtern oder die Verwaltung von Software-Updates übernehmen und damit wiederkehrende Aufgaben erledigen, sodass sich die IT-Mitarbeitenden auf komplexere Probleme konzentrieren können. Im Wesentlichen sind VSAs Chatbots, die vorprogrammierte ITSM Aktionen ausführen können.   
  • Reduzieren von Eskalationen: Eine speziell entwickelte KI für das Wissensmanagement kann die Wissensdatenbank des Unternehmens automatisch anhand vorhandener Helpdesk-Daten aktualisieren und die Wissensdatenbank dann in einen hilfreichen Assistenten für IT-Analysten verwandeln, der sie mit relevanten Informationen für die Bearbeitung übergeordneter Aufgaben versorgt.


Warum dies wichtig ist

Wir wissen, dass KI und Automatisierung für Produktivität sorgen können (z. B. Vermeidung von Routineaufgaben, Priorisierung). Aber was ist, wenn KI und Service-Desk-Automatisierung auch dazu beitragen können, die IT-Qualifikationslücke zu schließen?

  • Befördern Sie vorhandene IT-Fachkräfte in strategischen Positionen und befähigen Sie weniger erfahrene Mitarbeitende, anspruchsvollere Aufgaben zu übernehmen.
  • Drastische Reduzierung des Zeitaufwands für die Einarbeitung und Schulung neuer IT-Mitarbeitender.
  • Geben Sie den Führungskräften die Flexibilität, den richtigen Mix aus Fähigkeiten und Personal auszuwählen, um die gewünschten Leistungsergebnisse zu erzielen.

Die jüngste Trendanalyse von Gartner® kommt zu dem Schluss, dass „bis 2027 25 % der CIOs erweiterte, vernetzte Personalinitiativen nutzen, um die Zeit bis zur Erlangung von Kompetenzen für Schlüsselpositionen um 50 % zu reduzieren.“*

KI wird das Wissensmanagement, wie wir es heute kennen, aufgrund von zwei wichtigen Entwicklungen neu gestalten:

  • Unternehmen werden zunehmend KI einsetzen, um die Wissensbasis automatisch aufzubauen und zu verbessern. Wenn man bedenkt, dass Aktualisierungen von Wissensdatenbanken oft zurückgestellt werden, wenn die IT-Teams mit Arbeit überhäuft sind, ist dies ein großer Vorteil.
  • IT-Experten werden KI-Lösungen nutzen, um die Wissensdatenbank abzufragen, eine klar formulierte Antwort zu erhalten und Tickets schneller zu lösen. Da sich diese KIs im Laufe der Zeit verbessert, können sich Unternehmen bei der Bearbeitung komplexer oder differenzierter Fragen auf IT-Fachkräfte mit weniger Erfahrung oder Fachwissen verlassen.

Durch den Einsatz von KI-gestütztem Wissensmanagement werden Unternehmen ihre Effizienz steigern können und gleichzeitig besser gegen Fachkräftemangel und Mitarbeiterfluktuation in der IT gewappnet sein.

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Wenn man Routinearbeiten an Maschinen abgibt, können sich die Menschen auf erfüllendere Teile ihrer Arbeit konzentrieren. Die Technologie gleicht anscheinend auch weniger ausgeprägte Fähigkeiten von Arbeitskräften aus: Erste Studien ... deuten darauf hin, dass weniger erfahrene Mitarbeitende ihre Fähigkeiten durch den Einsatz von KI verbessern und damit ebenso einsatzfähig sein können wie höher qualifizierte Mitarbeitende.

 

Will Douglas Heaven
Leitender Redakteur für KI bei MIT Technology Review

Zentrale Erkenntnis Nr. 3

Transparenz priorisieren

Die IT-Teams vieler Unternehmen haben immer noch mit mangelnder Transparenz zu kämpfen – und das hat Auswirkungen auf eine Vielzahl von ESM-Qualitätsfaktoren, von den Reaktionszeiten und der Erfahrung der Mitarbeitenden bis hin zur Datenqualität und Interoperabilität. 

Aktuelles Problem

Mangelnde Transparenz ist für viele Unternehmen nach wie vor ein hartnäckiges Problem. Wenn es nicht angegangen wird, kann es die Einführung von KI, das Erbringen guter Leistung und das Arbeiten an Innovation ernsthaft bremsen.

Die mangelnde Transparenz zeigt sich vor allem in zwei Bereichen:  

1. Inventar: Unternehmen verfügen nicht über ein vollständiges Inventar aller Geräte und Endpunkte in ihren Netzwerken – und das Problem hat sich durch die zunehmende Anzahl an Geräten vergrößert, die den Arbeitskräften ermöglichen, jederzeit und überall zu arbeiten. Dazu zählen:  

  • Nicht-traditionelle Geräte wie IoT-Sensoren und Wearable-Technologie.  
  • Nicht zugelassene und/oder nicht verwaltete Geräte, auch „Bring your own device“ oder BYOD genannt.  
  • Unzureichende Kenntnis der Anzahl und der Reichweite von Technologien/Lizenzen im Netzwerk.   
  • Wenige Lösungen, die eine einzige Single Source of Truth bieten (d. h. die Beziehungen im gesamten technischen Ökosystem eines Unternehmens abbilden und einen umfassenden Überblick bieten)   


2. Asset-Management: Mit einem unvollständigen Inventar haben Unternehmen Schwierigkeiten, Gerätedaten zu aggregieren und zu nutzen.  

  • Unvollständige Kontextdaten zu den Geräten, wie technische Daten oder Garantieinformationen, erschweren es den IT-Teams, den Service auf der Ebene des einzelnen Geräts zu erbringen. 
  • Ohne eine genaue Inventarisierung der Geräte und Lizenzen können Unternehmen keine fundierten Entscheidungen über IT-Ausgaben, Kostenoptimierungen oder Zeitpläne für die Aktualisierung von Geräten treffen.  
  • Die Nutzung proaktiver, selbstheilender Lösungen ist nahezu unmöglich, wenn Unternehmen keine tiefgehende Asset Intelligence über ihr gesamtes Tech-Ökosystem hinweg haben.

Warum dies wichtig ist

Ohne unternehmensweite Transparenz können Unternehmen Innovationen nicht effektiv umsetzen oder das große Potenzial von KI nutzen. 

Unternehmen haben mit der Komplexität der Technologie zu kämpfen – vielleicht nirgends so sehr wie in den Technologie- und Datensilos, die auch in modernen Unternehmen häufig zu finden sind. Diese Silos verhindern nicht nur die weit verbreitete Einführung von KI/Automatisierung, sondern fördern auch das Gefühl, ausgebrannt zu sein, das bei IT-Fachleuten so häufig auftritt.  

Modernes ESM und AITSM erfordern ein vernetztes, interoperables System, das Signale über ein weitreichendes Ökosystem hinweg erkennen kann – um Probleme in Echtzeit zu lokalisieren und mittels einer Kombination aus KI und Automatisierung zu reagieren, auch außerhalb der IT-Workflows.  

Als zusätzlicher Bonus verbessern diese skalierbaren, agilen Systeme die Produktivität der Mitarbeitenden und die Erfahrung Ihres IT-Teams.  

Wie sieht die Zukunft des ESM aus?

  • Umfassende Erkennung und Inventarisierung von IT-Assets: Feststellen, welche User und Endgeräte sich mit dem Netzwerk verbinden, wann sie sich verbinden und welche Software auf den Geräten installiert ist. 
  • Proaktives Service-Management Verringerung von Zwischenfällen durch Lösung von Problemen, bevor sie auftreten. Verringerung der Zahl von Zwischenfällen durch Lösung von Problemen, bevor sie auftreten – zum Beispiel, indem eine Verlangsamung vorausgesehen und die Gerätewartung automatisiert wird – lange, bevor ein Mitarbeitender überhaupt merkt, dass es ein Problem gibt.  
  • Kostenoptimierung: Überprüfen von Softwareausgaben und Redundanzen mithilfe leistungsstarker KI; Suche nach Möglichkeiten zur Steigerung des Umsatzes bei gleichzeitiger Minimierung der Ausgaben bzw. des zeitlichen Aufwands im gesamten Unternehmen.
  • ESM für Ökosysteme: Kompetentes Service-Management außerhalb der traditionellen IT-Workflows, wie z. B. das Management von Sicherheitsabläufen.



Handlungsschritte

Experten äußern sich zu den wichtigsten Elementen des Strategieplans 2024 für die Transformation der IT-Service-Desk-Automatisierung.

1. Verantwortungsvolle KI-Richtlinien und Governance festlegen

 

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Etablieren Sie einen Governance-Ausschuss. KI ist datenintensiv. Daher ist es wichtig, Richtlinien zu haben, die sich auf den Datenschutz konzentrieren sowie darauf, wie man diese Daten sicher und verantwortungsvoll verwaltet – immer um sicherzustellen, dass KI angemessen auf Unternehmensdaten zugreift und keine vertraulichen Informationen preisgibt.

Aber das ist noch nicht alles. Legen Sie die ethische Sichtweise Ihres Unternehmens zu den allgemeinen Auswirkungen von KI fest – auf das Unternehmen, seine Mitarbeitenden und seine Kunden.‌ — ‌Und entwickeln Sie Praktiken, diese zu berücksichtigen. Um beispielsweise den Mitarbeitenden die Angst vor der Einführung von KI zu nehmen, sollten Sie Schulungen anbieten, die sie dabei unterstützen, die Technologie und ihre Anwendung auf die jeweiligen Jobfunktionen zu verstehen und aufzuzeigen, was jeder tun kann, um in seiner Funktion trotzdem relevant zu bleiben.

Fördern Sie auch die unternehmensweite Diskussion darüber, was KI letztendlich für das Unternehmen bedeuten könnte. Untersuchen und erforschen Sie die Anwendungsfälle und, um zu verstehen, welche neuen Arbeitsplätze geschaffen werden könnten und welche anderen Arbeitsplätze möglicherweise anderswo angesiedelt werden müssen. Gehen Sie systematisch die Schlüsselfunktionen des Unternehmens durch, um sich ein Bild von den wahrscheinlichen Auswirkungen von KI auf das gesamte Unternehmen zu machen.“

 

Robert Grazioli

Robert Grazioli
Chief Information Officer, Ivanti

2. Die Datengenauigkeit/Zugänglichkeit für ein besseres Asset-Management und optimierte Services verbessern

 

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Ihr Unternehmen braucht unbedingt genaue Daten. Ungenaue oder unvollständige Daten werden Ihre KI-Einführung behindern, denn wir wissen, dass KI große Mengen hochwertiger Daten für Schulungen und Betrieb benötigt. Was noch wichtiger ist: Ohne vollständige und genaue Daten können Sie nur reaktiv, aber nicht proaktiv handeln.

Beispiel: Wenn Sie nicht wissen, welche Software und Hardware Sie in Ihrem Unternehmen haben, geben Sie höchstwahrscheinlich zu viel Geld aus. Beseitigen Sie diese Schwachpunkte. Verbessern Sie die Asset-Transparenz, und ergreifen Sie dann Maßnahmen zur Überwachung dieser Assets. Mit diesen granularen Überwachungsdaten können Sie versteckte oder unnötige Kosten erkennen oder nach proaktiven Möglichkeiten zur Kostensenkung suchen. 

Zweitens: Vernetzen Sie die Datensilos, die Sie in Ihrem Unternehmen haben. Zu diesen Datensilos gehören z. B. Ihr Asset-Inventar, Ihr Asset-Management-Software-Inventar, Ihre Servicepläne für das Rechenzentrum, Tickets, Informationen, Wissensdatenbanken oder Überwachungsprotokolle. Durch die Kombination dieser Daten hat man nicht nur eine singuläre Sicht auf ein Asset, sondern eine 360-Grad-Sicht darauf – und kann diese nutzen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.“

 

Daren Goeson 

Daren Goeson
Senior Vice President of Product Management, SUEM, Ivanti

3. Die Zusammenhänge schneller herstellen

 

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Betrachten Sie KI als ein Mining-Tool, das Muster und Zusammenhänge sichtbar machen kann, die den Weg zur Verbesserung einer Vielzahl von Abläufen in Ihrem Unternehmen weisen – vom Kundensupport über die Systemleistung bis hin zur Entscheidungsfindung. 

KI ist beispielsweise in der Lage, schnell Muster in Kundentickets zu erkennen, die den IT-Teamleitern möglicherweise nicht auffallen. Dies kann dazu beitragen, Lösungen aufzuzeigen, die eine schnellere und effektivere Reaktion auf Kundenprobleme ermöglichen, oder sogar Präventivmaßnahmen vorschlagen, um diese Probleme von vornherein zu vermeiden.   

Ebenso kann KI zur schnellen Analyse genutzt werden, um die zur Erfüllung der Leistungsstandards erforderlichen Ressourcen nahezu in Echtzeit anzupassen. Dies kann den Kundenservice verbessern, die Erfüllung vertraglicher Verpflichtungen unterstützen und durch eine bedarfsgerechte Skalierung der Ressourcen zur Kostenkontrolle beitragen.”

 

Robert Grazioli 

Robert Grazioli
Chief Information Officer, Ivanti

4. KI für das Wissensmanagement nutzen

 

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KI-Wissensmanagement-Programme rationalisieren die Art und Weise, wie Sie Informationen abrufen, organisieren, einordnen und wiedergeben – und dann personalisieren sie die angezeigten Informationen auf der Grundlage der Bedürfnisse und Präferenzen des Nutzers. Dadurch verbringen Mitarbeitende wesentlich weniger Zeit mit der Suche nach Informationen und Wissenssilos können beseitigt werden, sodass Teams und Prozesse bei Personalfluktuation oder -ausfällen belastbarer werden.  

Wenn es darum geht, Inhalte zu erstellen – zum Beispiel einen Artikel in der Wissensdatenbank –, kann generative KI dies in Minuten oder sogar Sekunden erledigen, während ein Service-Desk-Agent Stunden dafür brauchen könnte. Aber darüber hinaus kann KI auch den Lebenszyklus dieser Inhalte verwalten und auf der Grundlage von Nutzungsdaten Möglichkeiten zur Überarbeitung oder zum Austausch vorschlagen oder die Relevanz für Ihre User erhöhen. 

Zentralisieren Sie die Wissensdatenbank und machen Sie sie zu einer einzigen Source of Truth, indem Sie Wissen aus verschiedenen Quellen sammeln und konsolidieren. Das Ziel ist es, Barrieren abzubauen und ein integrativeres, zugänglicheres Umfeld für den Wissensaustausch zu schaffen.“

 

Sirjad Parakkat 

Sirjad Parakkat
Vice President of Engineering, Ivanti

Methodik

Dieser Report basiert zum Teil auf zwei Umfragen, die von Ivanti in der ersten Hälfte des Jahres 2023 durchgeführt wurden: Die Zukunft des Everywhere Work (Arbeiten von jedem Ort aus) aufwerten und Neue Imperative für die digitale Mitarbeitererfahrung. Insgesamt wurden im Rahmen dieser beiden Studien 16.200 Führungskräfte, IT-Fachleute und Büroangestellte befragt. Zum anderen bezieht sich der Report auf Untersuchungen aus Drittquellen.


 

*Gartner, Top Strategic Technology Trends for 2024, von Bart Willemsen, Gary Olliffe, Arun Chandrasekaran, 16. Oktober 2023
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