Inzwischen hat es wirklich jeder gehört: KI kommt. In den letzten Monaten gab es keine Kommunikation eines Software-Herstellers, bei dem nicht die Wunder der generativen KI in irgendeiner Art und Weise angepriesen wurden. Natürlich war dabei auch viel Marketing-Rummel. Dennoch: Jeder hat inzwischen Beispiele dafür gesehen, was generative KI im beruflichen oder auch privaten Bereich leisten kann. Verständlich, dass viele Unternehmen aktuell prüfen, wie sie KI auch in ihr IT Asset Management (ITAM) integrieren können. Dazu jedoch müssen erst einmal strategische Ansätze hinsichtlich Prozessen, Tools und Systemen entwickelt werden. Warum, erläutert dieser Blogartikel.
Marketing-Rummel oder nicht: Von der Rezepterstellung über das Story-Telling und die Generierung von Bildern auf Knopfdruck, bis hin zur detaillierten Analyse komplizierter Dokumente und großer Datensätze: Inzwischen hat wohl längst jeder einen KI-Einsatz gesehen, der einfach verblüfft hat.
Nutzt man die verschiedenen Tools, die heute online verfügbar sind, stellt man sehr bald aber auch eine hohe Fehlerquote fest: Lässt man etwa KI mit nicht optimierten, privaten Daten, oder denen aus den Systemen eines Unternehmens, ohne eine exakte Zielvorgabe alleine vor sich hin arbeiten, kommt es zu oft sehr skurrilen Fehlern und Fehleinschätzungen.
Dennoch steht wohl außer Zweifel, dass die Zukunft unserer Produktivität weitgehend davon abhängen wird, wie wir diese neuen Tools und Technologien annehmen, implementieren und nutzen.
Eins muss man sich dabei hinsichtlich KI im ITAM-Bereich vor Augen halten: Die neuen, von Menschen eingerichteten, angelernten und wiederum von Menschen genutzten KI-Modelle basieren im Prinzip auf denselben Datengrundlagen, die wir auch heute nutzen.
Nehmen wir an, wie arbeiten aktuell mit Daten, die nicht solide bzw. korrekt sind. Dann ist auch das damit erzielte Ergebnis, aus was für einer Analyse oder Anwendung auch immer, fraglich. Daraus folgt: Muss KI mit Daten arbeiten, die nicht solide bzw. korrekt sind, wird auch hier das Ergebnis fraglich, der Nutzen damit gering sein.
Was folgt daraus für Unternehmen, die aktuell damit beginnen, die Möglichkeiten der Integration von KI in das IT Asset Management zu evaluieren?
Sie müssen zuerst entsprechende strategische Ansätze für Prozesse, Tools und Systeme entwickeln. Nicht nur, um sicher zu stellen, dass die von der KI genutzten Daten solide bzw. korrekt und vertrauenswürdig sind, sondern auch, dass die von dem jeweiligen Unternehmen oder der jeweiligen Organisation gewünschte Unterstützung durch KI zu Ergebnissen führt, die auch einen echten Mehrwert darstellen.
Bevor wir uns aber im Detail mit den Schritten befassen, die zur Einführung generativer KI eingeleitet werden müssen, wollen wir zunächst der Frage nachgehen, welche Rolle KI bei der Weiterentwicklung von ITAM-Praktiken eigentlich spielen kann.
Bei der Integration von KI in das IT-Asset-Management bieten sich zahlreiche Möglichkeiten an, um Abläufe zu rationalisieren, die Effizienz zu steigern und die Ressourcennutzung optimieren zu können. Hier sind 5 Gründe, die renommierte Analysten dafür sehen, KI in ITAM zu integrieren:
Die Integration von KI in ITAM bringt Vorteile, ist aber ohne die Bewältigung einiger Herausforderungen nicht machbar. Dazu zählen beispielsweise Probleme mit der Datenqualität, der Datenverarbeitung, der technischen Infrastruktur des Unternehmens, ethische Überlegungen sowie der Bedarf an qualifizierten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern für die Verwaltung von KI-Systemen. Entscheidend ist hier sicherlich auch, ob es gelingt, mögliche Vorurteile hinsichtlich KI-Algorithmen abzubauen.
Bei allem überwiegen die potenziellen Vorteile der KI die Herausforderungen jedoch bei weitem und machen sie damit auch in der ITAM-Landschaft zu einer transformativen Kraft. Evaluierung und Vorbereitung sind allerdings die entscheidenden Schritte für Unternehmen, die generative KI einführen möchten: Sie müssen KI-Lösungen gerade im ITAM sorgfältig planen und implementieren, um sicherzustellen, dass sie nachher auch wirklich den größtmöglichen Nutzen aus ihrer KI-Lösung ziehen.
Nachfolgend sind 10 Punkte aufgeführt, die man unbedingt beachten sollte. Dies ist keine vollständige Liste. Sie deckt lediglich die wichtigsten Themen ab, die berücksichtigt werden müssen, wenn es um die Integration von KI-Lösungen in die ITAM-Praxis eines Unternehmens geht:
Unbedingt erforderlich ist eine Bewertung der Stärken, Schwächen oder Schwachstellen der aktuellen ITAM-Praxis, also der bestehenden Prozesse, Tools und Systeme. Eine solche Bewertung wird wesentlich dazu beitragen, herauszufinden, wo KI einem Unternehmen den größten Nutzen bringen kann.
KI ist nur so gut wie die Daten. Es muss sichergestellt sein, dass die Daten korrekt, vollständig und gut organisiert sind. Die Datenqualität ist für die KI von entscheidender Bedeutung, um aussagekräftige Erkenntnisse und Vorhersagen zu liefern.
Die Auswirkungen, die KI im ITAM auf die Sicherheit und den Datenschutz haben kann, müssen unbedingt berücksichtigt werden. In diesem Zusammenhang sollten Maßnahmen zum Schutz sensibler Daten ergriffen werden, insbesondere wenn KI-Systeme Zugriff auf solche Informationen haben.
Es muss sichergestellt sein, dass KI-Lösungen nahtlos in die vorhandenen ITAM-Tools und -Systeme integriert werden können. Ist eine nahtlose Integration nicht möglich, wird das den Einführungs- und Übergangsprozess stark verzögern oder im äußersten Fall ganz scheitern lassen.
Unternehmen sollten in die Schulung und Weiterbildung ihrer ITAM- und IT-Teams investieren. KI-Technologien erfordern Fachwissen in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und KI-Modellentwicklung. Es muss gewährleistet sein, dass die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um KI-gestützte Erkenntnisse zu verwalten und zu interpretieren.
Alle betroffenen Teams sollten auf die Veränderungen vorbereitet sein, die KI für die ITAM-Prozesse mit sich bringen wird. Idealerweise kommuniziert man die Vorteile von KI, bietet Schulungen an und stellt so sicher, dass alle Beteiligten mit den neuen, KI-gesteuerten Arbeitsabläufen vertraut sind.
Unternehmen sollten Key Performance Indicators (KPIs) und Metriken festlegen, die den Erfolg ihrer KI-gesteuerten ITAM-Initiativen exakt messen. Dazu könnten neben genaueren Asset-Daten, durchaus auch die Verringerung von Sicherheitslücken und Kosteneinsparungen gehören.
Es muss klar definiert sein, was mit KI in ITAM erreicht werden soll - ob es darum geht, die Asset-Erkennung zu verbessern, die Ressourcennutzung zu optimieren, die Sicherheit zu erhöhen oder die Kosten zu senken – mit klaren Zielvorgaben erleichtert man die KI-Implementierung.
Hinsichtlich von Daten muss streng auf die Einhaltung ethischer Erwägungen sowie gesetzlicher Vorschriften geachtet werden. Weiter muss gewährleistet sein, dass die KI-Praktiken allen Bestimmungen entsprechen. Die KI-Nutzung sollte transparent an alle Stakeholder kommuniziert werden.
Für KI in ITAM sollten robuste Überwachungs- und Governance-Praktiken implementiert werden. KI-Prozesse sollten zudem regelmäßig überprüft werden, um Transparenz zu gewährleisten und klar definierte Verantwortlichkeiten zu bewahren.
KI im IT Asset Management: Es gibt, wie gesagt, Herausforderungen, die aber durchaus bewältigt werden können. Da das Thema ITAM aber bereits hochkomplex ist und zudem mit KI auch noch eine neue Komponente integriert werden soll, empfiehlt sich hier möglicherweise die Beauftragung externer Experten.
Folgende Punkte verlangen eine besondere Expertise seitens der Berater. Sie sollten diese Expertise unbedingt nachweisen können:
Erstens: Die verlässlich genaue Bewertung der IT-Asset-Management-Reife. Sie kann bereits eine entscheidende Rolle bei der erfolgreichen Implementierung generativer KI-Lösungen spielen. Wird hier sorgsam und mit dem erforderlichen Know-how gearbeitet, können Unternehmen ihre gesamten IT-Management-Praktiken und -Tools verbessern und so sicherstellen, dass die Implementierung generativer KI-Lösungen gut geplant, genau auf die Geschäftsziele abgestimmt ist und dann auch effizient durchgeführt wird.
Zweitens: Auch Dienstleistungen zur Konsolidierung des Softwareportfolios können eine entscheidende Rolle dabei spielen, die Implementierung generativer KI-Lösungen zu erleichtern und schneller abschließen zu können. Der Grund ist, dass eine Konsolidierung die Gesamteffizienz steigert, dass sie die Komplexität reduziert, die Softwareumgebung rationalisiert und Ressourcen optimiert.
Drittens: Weiteres, explizites Fachwissen im Zusammenhang mit KI-Implementierungen ist notwendig, um nicht nur eine reibungslosere Bereitstellung zu erreichen, sondern weiter auch Ziele wie eine optimierte Ressourcennutzung bei deutlich verringerten Risiken wirklich zu erreichen.
Die Fähigkeiten der generativen KI werden sicherlich Auswirkungen auf die ITAM-Welt haben. Es ist jedoch die Aufstellung und Reife Ihrer heutigen Umgebung, die die Geschwindigkeit bestimmt, mit der die neuen KI-Tools auch Ihnen einen Mehrwert schaffen können.
Sprechen Sie mit uns über die fachliche Unterstützung, die SoftwareOne Ihnen hier möglicherweise in Form eines Managed Services bieten kann, um sicherzustellen, dass auch Ihr Unternehmen schon bald von KI-gesteuerten ITAM-Praktiken profitiert.
Develop a strategic approach that will allow you to derive real positive impact to the business from AI driven ITAM.
Develop a strategic approach that will allow you to derive real positive impact to the business from AI driven ITAM.
