Die Bereiche, in denen Künstliche Intelligenz eine beispiellose Revolution auslöst, sind zahlreich und vielfältig. Manche davon sind weit gefasst und allgemein; andere wiederum sehr präzise und klar abgegrenzt. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf Letztere – ein sehr spezifisches, aber auch äußerst sensibles Gebiet.
Es geht um das Management von SLAs (Service Level Agreements) – also die formellen Vereinbarungen zwischen Anbieter und Kunde, in denen Zeiten, Qualität und Methoden der Bereitstellung eines bestimmten IT-Services definiert sind. Diese sind unverzichtbar, um Erwartungen klar festzulegen und konkrete Metriken, mit denen sich die Leistung messen lässt, zu definieren. Ein gutes Service Level Agreement bildet also die Grundlage einer vertrauensvollen Beziehung zwischen Kunde und IT-Anbieter.
Und damit kommen wir direkt zum Kern. Traditionelle SLAs beruhen auf historischen Kennzahlen und statischen Schwellenwerten. Sie sind, in gewisser Weise, ein Vertrag mit der Vergangenheit. Heute jedoch können wir – dank Künstlicher Intelligenz und Machine Learning – darüber hinausgehen.
Wir sprechen hier von prädiktiven SLAs – Vereinbarungen, die „lernen“ und signalisieren können, wenn ein SLA kurz davorsteht, verletzt zu werden. Auf diese Weise lassen sich Störungen verhindern, bevor sie eintreten – mit Vorteilen für alle Beteiligten.
Was sind prädiktive SLAs?
Wie erwähnt, handelt es sich bei prädiktiven SLAs um weiterentwickelte Service Level Agreements, die durch intelligente Algorithmen das Risiko einer Verletzung von Service-Schwellenwerten vorab erkennen.
Sie melden ein Problem nicht erst bei dessen Eintreten, sondern geben Frühwarnungen – auf Basis von historischen Analysen, wiederkehrenden Mustern und komplexen Zusammenhängen. Indem KI-Systeme gezielt zum Einsatz kommen, lässt sich dies alles auf die jeweilige Situation und den jeweiligen Kontext zuschneiden.
Vor diesem Fortschritt beschränkten sich IT-Teams darauf, Zeiten zu überwachen, Fristen zu prüfen, Schwellenwerte zu kontrollieren und – im Falle einer Verletzung – zu reagieren. Es war ein Modell, das funktionierte, aber großen Raum für menschliche Fehler ließ und vor allem keinerlei Vorhersage oder Prävention erlaubte.
Mit prädiktiven SLAs ist dieses Problem nun überwunden.
Achtung!
Es geht dabei nicht nur um Effizienz und Betriebskontinuität. Prädiktive SLAs bringen eine ganze Reihe von Vorteilen mit sich – direkte wie auch indirekte. Darauf wollen wir im nächsten Abschnitt eingehen.
Die Vorteile prädiktiver SLAs
Die Vorteile prädiktiver SLAs sind zahlreich und eng miteinander verknüpft. Einige wirken unmittelbar und haben direkten Einfluss auf die operative Leistung; andere entfalten ihre Wirkung eher mittel- bis langfristig und spielen eine entscheidende Rolle für die strategische Reife eines Unternehmens.
In der folgenden Liste betrachten wir beide Dimensionen.
- Reduzierung von SLA-Verletzungen
Beginnen wir mit der Grundlage: Durch eine frühzeitige Risikoerkennung lassen sich Korrekturmaßnahmen rechtzeitig einleiten, was die Zahl der SLA-Verstöße drastisch verringert.
- Kostensenkung – sichtbar und verborgen
Dieser Punkt knüpft direkt an den ersten an. Weniger Verstöße bedeuten weniger Vertragsstrafen, weniger Nacharbeit, weniger Stress – und eine insgesamt ruhigere und nachhaltigere Verwaltung des gesamten Service-Lebenszyklus.
- Steuerung von Engpässen und Spitzenzeiten
Eine vorausschauende Analyse ermöglicht es, kritische Punkte in Workflows frühzeitig zu identifizieren. So lassen sich gezielte Optimierungen vornehmen, bevor die Lage kritisch wird. In Zeiten hoher Auslastung – etwa bei Software-Rollouts oder bei kritischen Updates – unterstützen prädiktive SLAs effektiv dabei, Kräfte optimal zu verteilen.
- Unterstützung bei Compliance
In regulierten Branchen sind prädiktive SLAs ein unverzichtbarer Partner, wenn es um die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und die Nachvollziehbarkeit der ergriffenen Maßnahmen geht.
- Bessere Allokation von IT-Ressourcen
Hier bewegen wir uns auf eine mittel- bis langfristige Ebene: Die Einführung prädiktiver SLAs ermöglicht eine effizientere Planung von Arbeitslasten. So müssen Teams metaphorisch nicht ständig Feuer löschen, sondern können sich auf wertschöpfende Aufgaben fokussieren.
- Steigerung der Nutzerzufriedenheit
Die Umsetzung prädiktiver SLAs verbessert die Arbeitsqualität auf allen Ebenen. Denn wenn zum Beispiel die Employee Experience steigt, wirkt sich das direkt positiv auf die Customer Experience aus – genau wie umgekehrt. So entsteht ein Kreislauf, mit dem Unternehmen der Lösung aktueller Herausforderungen näherkommen.
Die Rolle der KI im prädiktiven Management
Wenn das SLA-Management bisher rein reaktiv war, ändert sich mit prädiktiven SLAs alles. Teams warten nicht mehr länger auf ein Problem, um zu reagieren, sondern kommen demselben zuvor.
Historische Daten, Echtzeitanalysen und Machine-Learning-Modelle ermöglichen es, jedes Ticket, jede Anfrage und jeden Workflow zu bewerten, um mögliche Risiken für die Überschreitung vereinbarter Zeiten zu identifizieren. Und wenn dieses Risiko erkannt wird, lässt sich sofort handeln.
KI im ITSM (Künstliche Intelligenz im IT Service Management) ist der eigentliche Motor dieses Fortschritts. Doch wie genau befeuert KI die prädiktiven SLAs?
Ohne allzu sehr ins Technische zu gehen, sehen wir uns das im Folgenden genauer an.
- Machine Learning und Musteranalyse
Durch automatisches Lernen analysieren KI-Systeme tausende gelöster Tickets und erkennen wiederkehrende Muster bei Erfolg und Misserfolg. Sie stellen zum Beispiel fest, dass 70 % der Tickets einer bestimmten Kategorie montags morgens die SLA-Zeiten überschreiten – wenn das Anfragevolumen besonders hoch ist. So lassen sich rechtzeitig strategische Entscheidungen treffen, um Probleme zu verhindern.
- Echtzeitanalyse
Es geht nicht allein um historische Daten. KI-Algorithmen arbeiten auch in Echtzeit, überwachen wichtige Parameter – Reaktionszeit, Zuweisungsstatus, Auslastung von Technikern usw. – und berechnen die Wahrscheinlichkeit, ob einzelne Tickets SLA-konform erfolgreich abgeschlossen werden oder nicht.
- Automatisierung von Korrekturmaßnahmen
Von der Analyse zur Aktion: Wenn ein hohes Risiko erkannt wird, kann die Plattform automatisierte Workflows anstoßen. Beispiele sind Ticket-Neuzuweisungen, Eskalationen, die Aktivierung eines Support-Chatbots, die dynamische Änderung von Prioritäten und vieles mehr.
Letztlich geht es bei der Integration von KI in ITSM nicht nur um Optimierung, sondern vor allem auch um eine vorausschauende und proaktive Steuerung der gesamten IT-Infrastruktur.
Herausforderungen und Voraussetzungen für die Einführung prädiktiver SLAs
Machen wir uns nichts vor: Die Einführung prädiktiver SLAs bedeutet nicht einfach, in der ITSM-Plattform eine neue Funktion zu aktivieren. Es handelt sich vielmehr um einen kulturellen, technologischen und organisatorischen Wandel, der ein gewisses Maß an digitaler Reife und vor allem eine langfristige strategische Vision erfordert.
Die erste und offensichtlichste Herausforderung betrifft die Datenbasis. Ohne eine solide Grundlage an zuverlässigen, strukturierten und aktuellen historischen Daten riskiert jedes Vorhersagemodell, falsche Alarme auszulösen oder – schlimmer noch – das eigentliche Problem zu übersehen.
Denn prädiktive SLAs berufen sich auf Daten der Vergangenheit, um die Zukunft vorherzusagen. Damit diese Prognosen wirklich nützlich sind, müssen die Daten bereinigt, klar gekennzeichnet und kontextualisiert sein.
In anderen Worten: Es geht nicht nur um Zahlen, sondern um vollständige Informationen – von Anfragen, Vorfällen, Workflows, Kontexten und wiederkehrenden Verhaltensweisen.
Dazu kommt das technologische Thema, das sich um Auswahl und Integration geeigneter Plattformen dreht. Ein traditionelles ITSM-System reicht allein nicht aus: Es sind erweiterte Tools erforderlich, die KI in SLA-Managementprozesse einbinden können.
Genau hier kommen Lösungen wie der EV Service Manager von EasyVista ins Spiel, die entwickelt wurden, um fortgeschrittene prädiktive Funktionen bereitzustellen, ohne dass es tiefgreifender Infrastruktur-Änderungen bedarf. Dank dieser Technologien können IT-Teams KI und Automatisierungen direkt in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren.
Ein weiterer kritischer Aspekt betrifft die internen Kompetenzen. Der Umstieg auf prädiktive SLAs verlangt nach einer datenorientierten Denkweise: Es braucht Menschen, die auch schwache Signale aus Daten lesen und interpretieren und ebenso komplexe prädiktive Logiken entwerfen sowie überwachen können.
Es ist nicht zwingend erforderlich, ein internes Team aus Data Scientists aufzubauen, aber die Mitarbeitenden müssen die Prinzipien prädiktiver Analysen, die Möglichkeiten der Automatisierung und die operativen Dynamiken von ITSM verstehen. Anders ausgedrückt: Es braucht kontinuierliche Weiterbildungsprogramme.
Und schließlich betrifft es etwas, das jede Art von Innovation begleitet: die Überprüfung etablierter Prozesse und die Bereitschaft, ein neues Betriebsparadigma zu akzeptieren.
Das ist nicht immer einfach, wie wir wissen. Doch den Wandel zu verweigern, ist der sicherste Weg, bei den Herausforderungen der Gegenwart und Zukunft zurückzufallen.
Fazit: Vom Kontrollinstrument zum Wettbewerbsvorteil
Prädiktive SLAs sind nicht einfach eine neue Funktion, die man aktivieren kann. Sie stellen eine neue Sichtweise auf IT-Services dar – eine Sichtweise, die von der Schadensbegrenzung zur intelligenten Prävention, von Starrheit zu adaptiver Flexibilität und von nachträglichen Analysen zu Echtzeitvorhersagen führt.
In einem Szenario, in dem KI im ITSM immer zentraler wird, bedeutet die Investition in prädiktive Tools, SLAs zu einem strategischen Hebel umzuwandeln.
Sich anbahnende zukünftige Ereignisse sind nicht nur vorhersehbar, sie sind auch vermeidbar.
FAQ
Was ist der Unterschied zwischen traditionellen und prädiktiven SLAs?
Traditionelle SLAs überwachen statische Kennzahlen und warnen erst nach einer Verletzung; prädiktive SLAs sagen Risiken voraus und lösen proaktiv Gegenmaßnahmen aus.
Welche Hauptvorteile bieten prädiktive SLAs?
Weniger SLA-Verletzungen, eine höhere Effizienz der IT-Teams, bessere Nutzer-Erfahrungen, eine proaktive Steuerung und schnellere Entscheidungen.
Kann jedes Unternehmen prädiktive SLAs einführen?
Ja – vorausgesetzt, es gibt eine qualitativ hochwertige Datenbasis, die richtigen ITSM-Tools und gut vorbereitete IT-Teams.