Unternehmen haben künstliche Intelligenz im IT-Service-Management eingesetzt, ihre Investitionen haben sich rentiert, und dennoch beklagen sich die Mitarbeiter darüber, dass sie mehr Arbeit haben als zuvor. Genau das beschreibt eine neue Studie von SolarWinds. Demnach sind 84 Prozent der Befragten der Meinung, dass künstliche Intelligenz ihre Erwartungen hinsichtlich der Rendite erfüllt oder übertroffen hat, doch mehr als die Hälfte, konkret 52 Prozent, räumt ein, dass ihre Gesamtbelastung nach Einführung der Technologie gestiegen ist. Bemerkenswert ist dabei, dass nur 7 Prozent der Befragten angaben, die Kosten für die Einführung von KI hätten ihren ursprünglichen Erwartungen entsprochen.
Die Teams setzen künstliche Intelligenz im ITSM-Umfeld im Durchschnitt seit etwa sechzehn Monaten ein, und die meisten von ihnen sind noch immer eher damit beschäftigt, ihren Betrieb sicherzustellen, als ihr Potenzial voll auszuschöpfen.
Die Arbeit ist nicht weniger geworden
Die Einsparungen sind real, und die Studie beziffert sie genau. Die Befragten geben an, dass ihnen künstliche Intelligenz bei der Erkennung von Problemen durchschnittlich 3,2 Stunden pro Woche, bei Anfragen von Endnutzern drei Stunden und bei der Klassifizierung von Tickets 2,9 Stunden erspart. Zusammengenommen entspricht das fast einem ganzen Arbeitstag pro Woche, sodass das Ergebnis auf dem Papier hervorragend aussieht.
Der Haken liegt darin, wohin die eingesparte Zeit geflossen ist. Fast die Hälfte der Befragten, konkret 48 Prozent, verbringt einen Teil des Tages mit der Verwaltung von KI-Tools und deren Verknüpfung mit anderen Systemen. Ein ähnlich großer Anteil, 47 Prozent, überprüft die Ergebnisse der KI, und 37 Prozent optimieren das Modell. Der Arbeitsaufwand hat sich also nicht verringert, sondern lediglich verlagert.
Auch die unerwarteten Ausgaben weisen ein ähnliches Muster auf. 48 Prozent der Unternehmen nannten Mitarbeiterschulungen, 47 Prozent die Datenbereinigung und 45 Prozent die Optimierung der Systeme. Keiner dieser Posten ist einmalig, und alle fallen fortlaufend an. Das Ergebnis: 83 Prozent der Befragten verbringen mindestens drei Stunden pro Woche allein damit, den zuverlässigen Betrieb der künstlichen Intelligenz aufrechtzuerhalten.
Die Teams lösen weiterhin Probleme
Die Studie zeigte außerdem, dass die meisten IT-Abteilungen weiterhin im Modus der Reaktion auf Vorfälle arbeiten. Auf die Frage nach der größten Auswirkung künstlicher Intelligenz nannten 30 Prozent der Befragten die Erkennung von Problemen, bevor Nutzer davon betroffen sind, und 23 Prozent erwähnten die Klassifizierung von Anfragen. Die Vermeidung von Problemen, damit sie gar nicht erst entstehen, nannten lediglich 19 Prozent der Befragten.
SolarWinds leitet daraus eine Empfehlung ab. Unternehmen sollten künstliche Intelligenz für häufige und klar beschriebene Aufgaben mit messbarem Nutzen einsetzen. Zugleich sollten sie diese eng an bestehende Arbeitsabläufe anbinden, anstatt sie in Dutzende voneinander unabhängige Tools zu integrieren. Der häufigste Grund für das Scheitern der Technologie ist nämlich eine schlechte Datenqualität, die im Rahmen der Gesamtstrategie systematisch angegangen werden muss.
Brad McGinity aus dem ITSM-Geschäftsbereich von SolarWinds sagt, dass die eigentliche Einführung künstlicher Intelligenz nicht mehr der schwierigste Teil sei. Ihm zufolge besteht die Herausforderung nun darin, im Unternehmen eine solche Disziplin aufzubauen, dass die Technologie tatsächlich Ergebnisse liefert. Erfolgreiche Teams betreiben dann nicht nur einen schnelleren Service-Desk, sondern einen völlig anders strukturierten Betrieb.
Entscheidend ist, was ein Unternehmen misst
Der Bericht von SolarWinds enthält noch eine weitere Erkenntnis, die vieles erklärt. Unternehmen, die weiterhin Aktivitäten messen, also die Zahl der bearbeiteten Tickets und ähnliche Kennzahlen, berichten 2,4-mal häufiger von einer höheren Arbeitsbelastung als fortschrittlichere Teams, die Geschäftsergebnisse verfolgen. Am deutlichsten zeigt sich der Nutzen bei strukturierten und gut messbaren Abläufen, wobei die Bearbeitung von Vorfällen mit 26 Prozent bei der Rendite an der Spitze liegt.
Die Debatte über die Rendite von Investitionen in künstliche Intelligenz beschäftigt IT-Führungskräfte seit drei Jahren, und in einigen Unternehmen ist sie noch immer nicht abgeschlossen. Eine Untersuchung von IDC ergab beispielsweise, dass jedes fünfte Unternehmen massiv Geld in KI steckt, ohne angemessen zu bewerten, was es dafür zurückbekommt. Einer aktuellen Analyse von KPMG zufolge muss sich die Rendite dabei nicht nur auf Geld beziehen: Unternehmen betrachten auch die Qualität der geleisteten Arbeit sowie die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Entscheidungen.
Quelle: itpro.com
