Jede gute Strategie beginnt mit einer klaren Vorstellung davon, was Sie erreichen wollen, z. B. ein neues Tool zur Steigerung der Produktivität oder zur Senkung der MTTR. Bei der Einführung und Umsetzung von KI und Automatisierung in Ihrer IT-Organisation ist es wichtig, zunächst klein und strategisch zu denken.

„Seien Sie bei der Strategie, die Sie anwenden wollen, definitiv und präskriptiv. Wenn Sie eine IT-Automatisierungslösung hinzufügen, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, dass es sich um eine teamübergreifende Zusammenarbeit handelt. Eine neue Software, die Prozesse rationalisiert, wirkt sich nicht nur auf das Team aus, dem sie direkt unterstellt ist, sondern auch auf funktionsübergreifende Teams und darüber hinaus. Nutzen Sie diese neue Implementierung, um eine Kultur der Automatisierungsannahme zu fördern und den Mitarbeitern zu zeigen, dass es sich um eine Ergänzung und nicht um einen Ersatz handelt und um eine Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten als Mitarbeiter zu verbessern.“ – Tim Cronin, Product Marketing Manager, IBM Automation

Beginnen Sie mit einer dokumentierten Reihe von Prozessen oder Funktionen, die das Unternehmen regelmäßig durchführt. Wählen Sie dann einen Prozess, der große Teile des Unternehmens betrifft. Das bedeutet in der Regel, dass es sich um einen Prozess handelt, der mit viel manueller Arbeit verbunden ist und sich daher gut für eine Automatisierung eignet. Zum Beispiel kann der Prozess zur Aufnahme eines neuen Kunden die Interaktion mit 10 verschiedenen Personen oder Abteilungen erfordern. Schauen Sie sich den Aufwand an, der für jeden Schritt erforderlich ist, und stellen Sie fest, welche dieser 10 Interaktionen für Ihr Unternehmen den größten Wert darstellen – in Form von Ressourcen oder Zeit – wenn Sie sie beschleunigen würden.

„Essen Sie den Elefanten nie in einem Bissen. Wenn Sie versuchen, Dinge zu schnell zu erledigen, scheitern Sie, weil Sie Teile des Prozesses verpasst haben. Wählen Sie stattdessen etwas, das überschaubar und vernünftig ist und mit viel manuellem Aufwand verbunden ist. Bauen Sie dann von dort aus auf. Denn mehrere kleine Erfolge führen am Ende zu großen Erfolgen.“ – Melissa Long Dolson

Sobald Sie einen Startpunkt festgelegt haben, müssen Sie definieren, wie Sie den Erfolg messen wollen. Wenn es um Automatisierung geht, gibt es einige Standard-Leistungsindikatoren (KPIs) zu beachten. Die mittlere Zeit bis zur Reparatur und die mittlere Zeit bis zur Reaktion (MTTR) sowie die Betriebszeit der Anwendung sind gängige Messwerte. Anhand des Onboarding-Beispiels könnten Sie sich eine Verfügbarkeit von 99,99 % für ein Online-Kundenanfrageformular zum Ziel setzen.

Neben diesen Standardmetriken sind auch andere Messungen wichtig, aber oft schwieriger zu berechnen. Wie zufrieden sind die Kunden zum Beispiel mit dem neuen Online-Formular? Wenn Sie KI und Automatisierung in den Mix einbringen, können Sie auch Metriken wie Net Promoter Scores (NPS) oder Online-Bewertungen in Betracht ziehen. Wenn Sie versuchen, die Produktivität oder Moral Ihrer Mitarbeiter zu messen, sollten Sie Informationen aus Umfragen zum Mitarbeiterengagement verwenden.

Change Management ist ein weiterer Bereich, der entscheidend ist, aber schwer zu messen sein kann. Wie viel haben Sie zum Beispiel gespart, indem Sie eine neue Funktion früher als geplant veröffentlicht haben? Wie viele neue Kunden haben Sie mit diesen Veröffentlichungen gewonnen? Auch hier helfen Ihnen Datenquellen wie Brand Health oder NPS, sich ein genaueres Bild vom Erfolg Ihrer Investitionen in die IT-Automatisierung zu machen.

„Ich spreche mit vielen Kunden über die Kosten des Änderungsmanagements. Wenn Sie einen Fehler machen und Code zurücknehmen müssen oder wenn das Unternehmen zu Ihnen kommt und sagt: „Sie müssen das anpassen, weil dieser bestimmte Satz von Funktionen mein Geschäft nicht so unterstützt, wie es nötig wäre“, sind die Kosten für das Änderungsmanagement hoch. Die Fähigkeit, entweder die Kosten zu senken oder das Change Management ganz zu vermeiden, weil Sie sich besser auf das Geschäft ausrichten – das sind die Dinge, die wirklich gemessen werden.“ – Melissa Long Dolson

Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass Daten das Herzstück jeder Automatisierung sind. Der Aufstieg der generativen KI hat deutlich gemacht, wie wichtig die Qualität dieser Daten ist.¹

Wenn Sie KI in Ihren IT-Betrieb einführen, sollten Sie diese organisatorischen Fragen im Hinterkopf behalten:


• Was verstehen wir unter geschäftskritischen Daten?
• Welche Kontrollmechanismen und Vorgaben gibt es für die Nutzung von Daten?
• Wie vertrauenswürdig sind unsere Daten?
• Wie messen wir den Zustand unserer Daten?
• Wie gehen wir mit Bedenken in Bezug auf geistiges Eigentum (IP) um?
• Wie gehen wir mit Compliance-Richtlinien um, insbesondere in stark regulierten Branchen?
• Welche Schulungs- und Trainingsmaßnahmen haben wir, um unsere Mitarbeiter bei der angemessenen Nutzung von Daten anzuleiten?

Wie bei den meisten Dingen im Zusammenhang mit der IT – insbesondere wenn Sie darüber nachdenken, KI in den Mix einzubinden – sind die Kosten immer ein Faktor. Laut einem Bericht von 2023 erwarten die befragten IT-Führungskräfte, dass ihre KI-Budgets um das 3,4-fache höher ausfallen werden als noch vor vier Monaten erwartet. Aber dieselben Führungskräfte glauben, dass sich die Investition auszahlen wird. Fast drei Viertel (74 %) der Ausgaben für generative KI werden in die Bereiche Personalwesen, Finanzen, Kundenservice, Vertrieb und Marketing sowie IT fließen, in denen Kosteneinsparungen erwartet werden.²

„Unternehmen sind immer auf der Suche nach Möglichkeiten zur Kostensenkung. Wenn Sie ein IT-Automatisierungsprojekt starten, müssen Sie neue Tools einführen und neue Lizenzen oder SaaS-Dienste erwerben, was mit Kosten verbunden ist. Aber die Möglichkeit, durch den Einsatz von IT-Automatisierung die Kosten zu senken, ist real, und Ihre Investition zahlt sich aus.“ – Keri Olson

Vor allem aber müssen Sie als Führungskraft genauer darüber nachdenken, wie die Technologie Ihre Arbeitsweise, die Ihrer Mitarbeiter und die Interaktion Ihres Unternehmens mit den Kunden beeinflusst. Bei der Implementierung von IT-Automatisierung geht es vor allem darum, die Ziele des Unternehmens zu verstehen und dann eine Strategie zu entwickeln, um diese Ziele bestmöglich zu erreichen. Es geht auch darum, die richtigen Technologien und Lösungen auszuwählen und einen Plan für die Implementierung zu entwickeln. Auch in Ihren IT-Teams werden mehr und andere Fähigkeiten benötigt, z. B. KI-Prompt-Ingenieure, ML-Ingenieure, KI-Datenwissenschaftler, KI-Trainer und KI-Ethiker.

„Suchen Sie nach IT-Automatisierungstools, die einfach zu implementieren sind, wie zum Beispiel SaaS-Tools. Die besten Lösungen in diesem Bereich sind die, die am einfachsten zu implementieren sind und am leichtesten zum Laufen gebracht werden können. Finden Sie ein Tool, das Sie dort abholt, wo Sie gerade sind, und das mit dem Wachstum Ihres Unternehmens mitwächst.“ – Keri Olson