Ivanti befragte weltweit über 16.200 Büroangestellte, IT-Fachleute und Unternehmensleiter, um Folgendes herauszufinden:
Mehr Informationen über unsere Forschungsstudie und die Methodik finden Sie im letzten Abschnitt.
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:
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.
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).
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:
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?
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?
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:
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.
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
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:
2. Asset-Management: Mit einem unvollständigen Inventar haben Unternehmen Schwierigkeiten, Gerätedaten zu aggregieren und zu nutzen.
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?
Experten äußern sich zu den wichtigsten Elementen des Strategieplans 2024 für die Transformation der IT-Service-Desk-Automatisierung.
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
Chief Information Officer, Ivanti
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
Senior Vice President of Product Management, SUEM, Ivanti
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
Chief Information Officer, Ivanti
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
Vice President of Engineering, Ivanti
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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