1. Einführung
ServiceNow entwickelt sich kontinuierlich weiter und integriert künstliche Intelligenz (KI) in seine IT-Service-Management (ITSM)-Lösungen. Zu den neuesten Entwicklungen gehören Now Assist, AI Search und Generative AI für das Incident Management. Dieser Bericht untersucht diese KI-gestützten Innovationen auf Basis wissenschaftlicher Studien, praxisnaher Fallstudien und aktueller Branchentrends.
2. Integration von Now Assist in das Service Portal
2.1 Wissenschaftliche Studien
📑 Hussain et al. (2023) – “AI-powered Virtual Agents for ITSM: Case Study in ServiceNow” (IEEE)
- Untersucht, wie KI-gestützte virtuelle Assistenten die Effizienz des IT-Servicedesks verbessern.
- Identifiziert Herausforderungen wie begrenztes Kontextverständnis und NLP-Genauigkeit.
📑 Wang & Patel (2022) – “Enhancing Service Desk Efficiency with AI Integration” (ACM Digital Library)
- Zeigt, dass KI-gestützte Serviceportale die Service Desk-Arbeitslast um bis zu 30 % reduzieren.
- Hebt hervor, wie Automatisierung die Bearbeitungszeiten für Tickets verkürzt.
2.2 Praxisbeispiele
✅ Vodafone
- Implementierte Now Assist im Service Portal zur Verwaltung von IT-Anfragen.
- Ergebnisse: 40 % schnellere Ticketbearbeitung und geringere Abhängigkeit vom Callcenter.
✅ HSBC (Finanzsektor)
- Setzte KI-gestützte Chatbots für den IT-Support ein.
- Ergebnis: 80 % der Standard-Serviceanfragen werden nun ohne menschliches Eingreifen bearbeitet.
2.3 Zentrale Erkenntnisse
✔️ Now Assist steigert die Effizienz von Self-Service-Portalen und reduziert die IT-Support-Last.
✔️ Die Optimierung von Natural Language Processing (NLP) verbessert die Chatbot-Genauigkeit.
✔️ KI-gestützte virtuelle Assistenten beschleunigen die Problemlösung und verbessern die Benutzererfahrung.
3. Optimierung der AI Search in ServiceNow
3.1 Wissenschaftliche Studien
📑 Lee et al. (2023) – “Intelligent Search Optimization in ITSM Systems” (Springer)
- Zeigt, dass AI Search die Relevanz von Suchergebnissen um 25–35 % erhöht.
- Empfiehlt maschinelles Lernen zur besseren Ergebnisreihung.
📑 Chen & Kumar (2022) – “Improving Knowledge Base Retrieval with AI-enhanced Search” (Elsevier)
- Identifiziert Ineffizienzen in traditionellen Suchsystemen wie veraltete Inhalte.
- Schlägt dynamische Aktualisierungsmechanismen für Echtzeit-Wissensmanagement vor.
3.2 Praxisbeispiele
✅ Deloitte
- Implementierte AI Search zur Optimierung der ServiceNow-Wissensdatenbank.
- Ergebnisse: 30 % genauere Suchergebnisse und 67 % weniger Suchanfragen an den Support.
✅ Siemens (Fertigungsindustrie)
- Setzte KI-gestützte Klassifizierung zur Verbesserung der technischen Dokumentensuche ein.
- Ergebnis: 50 % schnellere Suchzeiten, was die Produktivität der Techniker erhöht.
3.3 Zentrale Erkenntnisse
✔️ AI Search verbessert Suchrelevanz und Antwortgenauigkeit erheblich.
✔️ Maschinelles Lernen optimiert Dokumentklassifizierung und Ranking.
✔️ Regelmäßige Aktualisierung der Wissensdatenbank sichert die Suchgenauigkeit.
4. Generative KI für das Incident Management
4.1 Wissenschaftliche Studien
📑 Brown et al. (2023) – “Generative AI in ITSM: Opportunities and Challenges” (MIT Press)
- Analysiert das Potenzial von generativer KI zur automatischen Ticketgenerierung und Problemlösung.
- Warnt vor falschen Vorhersagen und der Notwendigkeit menschlicher Validierung.
📑 Ghosh et al. (2022) – “AI-Driven Incident Management: A Case Study of ServiceNow Implementation” (IEEE Xplore)
- Untersucht, wie GPT- und BERT-Modelle das IT-Incident-Management optimieren.
- Betont die Bedeutung einer Kombination aus KI-gestützten Empfehlungen und menschlicher Überprüfung.
4.2 Praxisbeispiele
✅ American Express
- Nutzt generative KI zur Analyse und Kategorisierung von IT-Vorfällen.
- Ergebnis: 20 % der Tickets werden nun automatisch gelöst, was Reaktionszeiten verbessert.
✅ Bank of America
- Setzte KI-gesteuerte Problemlösungs-Empfehlungen für IT-Mitarbeiter ein.
- Ergebnis: 60 % schnellere Problemanalyse, was die SLA-Leistung erheblich verbessert.
4.3 Zentrale Erkenntnisse
✔️ Generative KI beschleunigt die Klassifikation und Lösung von IT-Vorfällen.
✔️ KI-Modelle müssen kontinuierlich mit historischen Daten trainiert werden.
✔️ Ein hybrider Ansatz, bei dem KI und menschliche Experten zusammenarbeiten, minimiert Fehlprognosen.
5. Fazit und Empfehlungen
- Now Assist im Service Portal verbessert die ITSM-Automatisierung, reduziert den Arbeitsaufwand und verkürzt Reaktionszeiten.
- AI Search steigert die Effizienz der Wissenssuche erheblich.
- Generative KI für das Incident Management automatisiert Prozesse, erfordert aber sorgfältige Überwachung.
Empfehlungen für die KI-Implementierung in ServiceNow
✔️ Hybride KI-Mensch-Modelle: KI-Automatisierung mit menschlicher Validierung kombinieren.
✔️ Kontinuierliches Training der KI-Modelle: Regelmäßige Aktualisierung mit Echtzeit-Daten.
✔️ Verbesserte NLP- und Kontextsensitivität: Adaptive Lernmechanismen für Chatbots und AI Search nutzen.
✔️ Ethische KI-Governance: Verzerrungen und falsche Vorhersagen minimieren.
6. Reddytec: Ihr Partner für ServiceNow KI-Implementierung
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