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KI-Pilotprojekte im IT-Servicemanagement mögen zwar beweisen, dass die Technologie funktioniert, doch den finanziellen Nutzen nachzuweisen, ist oft schwieriger. Da CFOs die Ausgaben genau unter die Lupe nehmen, müssen IT-Führungskräfte KI-Investitionen mit messbarem geschäftlichem Nutzen verknüpfen. Die Herausforderung besteht darin, die Gesamtkosten zu erfassen und aufzuzeigen, wie sich Verbesserungen bei der Servicebereitstellung in greifbare finanzielle Ergebnisse umsetzen lassen.

Eine erfolgreiche Einführung von KI im IT-Servicemanagement beginnt mit einem gut strukturierten Pilotprojekt. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie risikoarme Anwendungsfälle auswählen, messbare KPIs definieren, eine effektive Governance etablieren und die Automatisierung schrittweise einführen.

Der Gartner Magic Quadrant kann Ihnen dabei helfen, Ihre Auswahlliste für ITSM-Anbieter einzugrenzen, sollte jedoch nicht als Produktranking betrachtet werden. Erfahren Sie, wie Sie eine ITSM-Lösung bewerten und auswählen, die bereits heute einen Mehrwert bietet und zukünftiges Wachstum unterstützt.

Steigende Cloud- und KI-Kosten bringen FinOps und ITSM näher zusammen. Dieser Artikel untersucht, wie Service-Management-Daten Technologieausgaben mit Geschäftsdienstleistungen verknüpfen und die Kostenkontrolle stärken können.

Ursprünglich für das IT-Infrastrukturmanagement konzipiert, hat sich die CMDB zu einem wichtigen Instrument der Cybersicherheit entwickelt. Durch die Bereitstellung einer aktuellen Übersicht über Assets und Abhängigkeiten hilft sie dabei, potenzielle Risiken und Angriffsflächen zu identifizieren. Unvollständige Daten hingegen schaffen blinde Flecken, die Angreifer ausnutzen können, weshalb eine gemeinsame Transparenz sowohl für IT- als auch für Sicherheitsteams unerlässlich ist.

Die meisten KI-Pilotprojekte sind erfolgreich, doch nur wenige schaffen den Sprung in den Produktivbetrieb. Erfahren Sie, warum KI-Implementierungen im großen Maßstab scheitern und was Ihr Unternehmen benötigt, um den Übergang vom Pilotprojekt zum Produktivbetrieb im ITSM erfolgreich zu gestalten.

Die Einführung des EU-KI-Gesetzes hat IT-Führungskräften deutlich gemacht, dass KI nicht lediglich als eine Funktion einer ITSM-Plattform betrachtet werden kann, sondern durch Prozesse und Rechenschaftspflichten geregelt werden muss.

Im Jahr 2026 sehen sich die meisten IT-Abteilungen mit einer Vielzahl von Tools konfrontiert. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen einige Möglichkeiten auf, wie Sie die Tool-Flut reduzieren können, ohne dabei auf die Funktionen verzichten zu müssen, die Ihr Unternehmen benötigt.

„Shift-Left“ zielt darauf ab, Probleme früher in der Support-Kette zu lösen, um Kosten zu senken. Dies funktioniert jedoch nur, wenn es durch eine solide Wissensdatenbank, einen effektiven Self-Service und eine ausgereifte Service-Desk-Automatisierung unterstützt wird.

Die Modernisierung des ITSM lässt sich bei knappen Budgets nur schwer finanzieren. Erfahren Sie, wie Sie versteckte Kosten quantifizieren, Risiken reduzieren, KI-Budgets nutzen und einen glaubwürdigen ROI-Nachweis erstellen können.

Viele IT-Probleme werden nie zu Tickets. Die Mitarbeiter umgehen langsame Systeme, Anmeldeprobleme und andere alltägliche Frustrationen einfach, wodurch versteckte digitale Reibungsverluste entstehen, die die Produktivität mindern. Da herkömmliche ITSM-Kennzahlen diese Probleme selten erfassen, laufen IT-Verantwortliche Gefahr, steigende Kosten und die tatsächlichen geschäftlichen Auswirkungen der IT zu übersehen.

NIS2 verlangt von Organisationen, Cyberrisiken durch nachweisbare Prozesse zu managen, von denen viele bereits im IT-Service-Management verankert sind. Dieser Artikel untersucht, wie die Verknüpfung der NIS2-Anforderungen mit ITSM den täglichen Betrieb in zuverlässige Nachweise für die Compliance verwandeln kann.

Viele Unternehmen zahlen für ITSM-Funktionen, die sie nie nutzen. Laut Gartner werden I&O-Verantwortliche bis Ende 2026 voraussichtlich rund 2 Milliarden US-Dollar für ungenutzte ITSM-Funktionen ausgeben. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie überhöhte Ausgaben durch intelligentere Lizenzierung, Funktionsprüfungen und flexible Verträge reduzieren können.

KI verändert das ITSM grundlegend, doch neue KI-Funktionen liefern nur dann einen Mehrwert, wenn sie durch hochwertige Daten, klar definierte Prozesse und ausgereifte ITSM-Praktiken unterstützt werden. Die klügste Investition besteht nicht einfach darin, mehr KI einzuführen, sondern die ITSM-Grundlagen zu schaffen, die den Erfolg der KI ermöglichen.

Virtuelle Assistenten, agentenbasierte KI und generative Modelle verändern das IT-Service-Management rasant. Doch ihr Erfolg hängt von mehr als nur der Technologie selbst ab: Ohne klar definierte Prozesse, konsistente Daten, eine eindeutige Kategorisierung und festgelegte SLAs kann KI ihr volles Potenzial nicht entfalten. Dieser Artikel beleuchtet die sechs ITSM-Grundlagen, die für eine erfolgreiche KI-Einführung unerlässlich sind.

KI ist auf ITSM-Best-Practices angewiesen. Erfahren Sie, warum dokumentierte Workflows, ITIL-Reifegrad, klare Zuständigkeiten und strukturierte Prozesse die Grundlage für eine erfolgreiche KI-Einführung im ITSM bilden und warum Unternehmen zu den Grundlagen zurückkehren müssen, bevor sie KI-Initiativen ausweiten.

Eine der größten Sorgen im Zusammenhang mit KI im IT-Servicebereich ist die Befürchtung, die Kontrolle über operative Entscheidungen zu verlieren. Das ITSM-Vertrauensbewertungssystem begegnet diesem Problem, indem es misst, wie sicher die KI hinsichtlich ihrer Empfehlungen ist. So kann sie nur dann autonom handeln, wenn die Vertrauenswürdigkeit hoch ist, und bei Bedarf menschliche Mitarbeiter einbeziehen.

Die ITSM-Datenqualität ist nicht mehr nur eine Frage der betrieblichen Hygiene, sondern eine strategische Voraussetzung für KI. Eine erfolgreiche KI-gesteuerte Automatisierung basiert auf drei Säulen: einer präzisen CMDB, einer strukturierten Workflow-Historie und konsistenten Betriebsaufzeichnungen, die Vorfälle, Änderungen und Serviceanfragen in der gesamten IT-Landschaft erfassen.

Seit Jahren misst die IT den Erfolg anhand technischer Kennzahlen wie Reaktionszeiten, Verfügbarkeit und SLA-Einhaltung. Diese Indikatoren sind zwar nützlich, geben jedoch keinen Aufschluss darüber, ob die Nutzer effektiv arbeiten können. Experience Management schließt diese Lücke, indem es betriebliche Kennzahlen mit dem verbindet, was am wichtigsten ist: der Produktivität und Zufriedenheit der Nutzer.

KI verändert ITSM grundlegend, doch ohne solide Prozesse, zuverlässige Daten und klare Governance kann sie Ineffizienzen verstärken, anstatt sie zu beheben. Dieser Artikel beleuchtet die vier größten Risiken von KI im ITSM und erläutert, warum Unternehmen ihre operativen Grundlagen stärken müssen, bevor sie KI-Initiativen ausweiten.