Dieses Interview ist ein Teil der Reihe „Fragen, die Türen öffnen – Expertengespräche mit dem Consulting-Team von Fsas Technologies“. Alle Beiträge finden Sie unter dem Hashtag Expertengespräche Consulting.
Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr. Und doch zeigt sich in vielen Projekten dasselbe Bild: Es fehlt selten an Ideen – sondern an den Voraussetzungen, diese wirtschaftlich und kurzfristig mit messbarem Mehrwert umzusetzen.
Wolfgang Woocker, Head of IT Service Management Consulting bei Fsas Technologies, erklärt im Interview, warum das IT Service Management (ITSM) hier einen deutlich einfacheren Einstieg bietet – und weshalb KI dabei nicht nur eine technologische, sondern vor allem eine organisatorische Herausforderung ist.
Ideen sind nicht das Problem – die Umsetzung schon
Wolfgang, fast jedes Unternehmen und fast jede öffentliche Organisation beschäftigt sich mit KI. Warum fällt der Einstieg trotzdem so schwer?
Viele setzen an der falschen Stelle an. Die Frage lautet meist: „Wo können wir überall KI einsetzen?“ Richtig wäre: „Welches Problem wollen wir lösen – und was bringen wir dafür schon mit?“
In Workshops entstehen bei uns regelmäßig zwanzig, dreißig KI-Ideen an einem Vormittag. Der Großteil lässt sich aber kurzfristig gar nicht umsetzen – nicht, weil die KI nicht leistungsfähig wäre, sondern weil Daten verteilt liegen, Wissen nur in Köpfen existiert und Verantwortlichkeiten unklar sind. Dann beginnt erst das große Aufräumen und die Nutzung verschiebt sich um Monate.
Warum das ITSM den einfachsten Einstieg bietet
Warum empfiehlst du trotzdem gerade das IT Service Management als Einstieg?
Weil das ITSM viele dieser Grundlagen bereits mitbringt. Tickets folgen definierten Prozessen nach ITIL, Services sind beschrieben, Verantwortlichkeiten festgelegt. Mit CMDB und Wissensdatenbank existieren genau die strukturierten Datenquellen, die KI braucht.
Das heißt nicht, dass jedes Unternehmen und jede öffentliche Organisation automatisch KI-ready ist. Aber die Ausgangslage ist deutlich besser als in vielen anderen Bereichen, die noch diskutieren, wie sie ihre Daten überhaupt strukturieren.
Vom Chatbot zum aktiven Prozess-Schritt
Viele denken bei KI im ITSM zuerst an Chatbots. Ist das nicht etwas kurz gedacht?
Absolut. Der Chatbot ist nur die Spitze des Eisbergs. KI kann heute entlang des gesamten Service-Lifecycles unterstützen: Incidents priorisieren, Zusammenhänge zwischen Störungen erkennen, passende Lösungen aus vergangenen Tickets vorschlagen oder lange Ticketverläufe in Sekunden zusammenfassen.
Spannend wird es, wo KI nicht nur informiert, sondern aktiv Prozessschritte übernimmt: den wahrscheinlichsten Lösungsweg erkennen, einen Change vorbereiten, die nötigen Informationen aus CMDB und Monitoring für die Freigabe zusammenstellen – und nach Genehmigung sogar die Umsetzung anstoßen. Genau dahin entwickeln sich moderne ITSM-Plattformen.
Governance als Leitplanke, nicht als Bremse
Sollte diese Autonomie auch Grenzen haben? Da entstehen ja auch Risiken.
Unbedingt – und hier beginnt ein Thema, das viele unterschätzen: KI-Governance. Es macht einen Unterschied, ob eine KI nur eine Ticketzusammenfassung schreibt oder eigenständig Berechtigungen vergibt und Changes ausführt. Mit jeder Entscheidung wächst die Verantwortung. Deshalb sind klare Leitplanken notwendig:
- Wer darf welche KI einsetzen?
- Welche Entscheidungen dürfen automatisiert erfolgen, welche brauchen weiterhin eine menschliche Freigabe?
- Wie werden Entscheidungen nachvollziehbar dokumentiert?
- Wie stellen wir sicher, dass sich die KI innerhalb definierter Grenzen bewegt?
Diese Fragen werden künftig genauso wichtig wie die Technologie selbst.
Der Reifegradansatz: Schritt für Schritt zu mehr Autonomie
Wie unterstützt ihr eure Kunden bei genau dieser Herausforderung?
Mit einem Reifegradansatz. Statt sofort über einzelne Use Cases zu sprechen, schauen wir zuerst auf die Organisation: Welche Daten liegen vor, wie ausgereift sind die Prozesse, welche KI-Funktionen bringt die Plattform bereits mit, welche Governance existiert schon? Daraus entsteht eine Roadmap mit kurz-, mittel- und langfristigen Schritten, inklusive Kosten-Nutzen-Bewertung und priorisierten Quick-Wins.
Dabei unterscheiden wir Entwicklungsstufen: Am Anfang stehen Assistenzfunktionen wie Ticketzusammenfassungen oder intelligente Wissenssuche, dann Prozessunterstützung wie Klassifizierung oder Priorisierung. Erst wenn Erfahrung und Governance da sind, kommen teilautomatisierte Prozesse hinzu, etwa eigenständig bearbeitete Standard-Requests. So wächst die Organisation mit der KI – und die Akzeptanz mit ihr. Gute Ideen mit unausgereifter Umsetzung werden dagegen schnell zu Investitionen, die niemand nutzen will.
Welchen Rat gibst du zum Abschluss?
Nicht mit der Technologie beginnen, sondern mit den eigenen Prozessen. Das ITSM bietet meist den schnellsten Weg zu produktivem, messbarem KI-Nutzen – und schafft zugleich die Voraussetzungen, um KI später auch in anderen Bereichen sicher einzusetzen. Erfolgreiche KI entsteht nicht durch möglichst viele Pilotprojekte, sondern dort, wo Daten, Prozesse, Governance und Technologie zusammenspielen.
Quick Wins & eine Checkliste
Wie können sich Unternehmen und öffentliche Organisationen am schnellsten orientieren?
Ich sehe drei grundlegende Schritte:
- Bestandsaufnahme statt Ideensammlung – Datenquellen, Prozessreife und bereits vorhandene KI-Funktionen der eigenen ITSM-Plattform prüfen, bevor neue Use Cases entstehen.
- Leitplanken vor dem ersten Automatisierungsschritt – klären, wer welche KI einsetzen darf und welche Entscheidungen weiterhin eine menschliche Freigabe brauchen.
- Stufenweise starten – mit Assistenzfunktionen beginnen, Vertrauen und Erfahrung aufbauen, dann schrittweise mehr Prozessverantwortung übergeben.
Kannst du uns zum Schluss noch eine kleine Checkliste an die Hand geben, mit der jeder schnell herausfinden kann, ob er bereit für dieses Thema ist?
Sehr gerne! Ich würde folgende Fragen stellen:
- ✓ Kennen Sie Ihre wichtigsten ITSM-Datenquellen (CMDB, Wissensdatenbank, Ticket-Historie) und deren Qualität?
- ✓ Sind Ihre ITSM-Prozesse über Standorte und Abteilungen hinweg standardisiert?
- ✓ Wissen Sie, welche KI-Funktionen Ihre bestehende ITSM-Plattform bereits mitbringt?
- ✓ Ist klar geregelt, welche Entscheidungen automatisiert erfolgen dürfen und welche nicht?
- ✓ Sind KI-Entscheidungen nachvollziehbar dokumentiert?
- ✓ Gehen Sie stufenweise vor – oder soll KI direkt autonom entscheiden?
- ✓ Gibt es eine Roadmap mit priorisierten Schritten statt einer reinen Ideenliste?
Wenn Sie mehrere Fragen mit „Nein“ beantworten, lohnt sich ein genauerer Blick auf die eigenen Grundlagen, bevor der nächste KI-Use-Case startet.
Wolfgang, vielen Dank für die offenen Worte und den Blick in die Praxis.
Türen öffnen – auch im Kleingedruckten
Was bleibt nach diesem Gespräch? Erfolgreiche KI beginnt nicht mit dem leistungsfähigsten Sprachmodell, sondern mit dem Verständnis der eigenen Prozesse, Daten und Ziele.
Das Rad muss dafür niemand neu erfinden: Gerade das IT Service Management bringt mit seinen standardisierten Abläufen und etablierten Verantwortlichkeiten ideale Voraussetzungen mit, um KI kontrolliert und mit messbarem Nutzen einzuführen. Denn erfolgreiche KI entsteht nicht zufällig. Sie entsteht dort, wo Technologie, Daten, Prozesse und Governance zusammenspielen – und wo die richtigen Fragen neue Türen öffnen.
Weiterführende Informationen zu den Beratungsangeboten von Fsas Technologies finden Sie auf unserer Webseite zum IT-Consulting für resiliente, skalierbare und nachhaltige IT-Infrastrukturen.
Ihr Ansprechpartner
Als Head of IT Service Management Consulting bei Fsas Technologies verantwortet Wolfgang Woocker mit seinem Expertenteam die Beratung rund um IT Service Management, Prozessautomatisierung und den sicheren, regelkonformen Übergang vom Piloten in den produktiven Betrieb.
Dieser Artikel enthält KI-generierte Bilder.
