Endlich loslegen mit KI: IT-Security und ITSM als KI-Initialprojekte

Ein Trend ist ein Zug, auf den man aufspringen muss, solange er noch langsam rollt. Hat er erst mal Fahrt aufgenommen, wird es immer schwieriger, noch mitzufahren. Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning, Deep Learning – all das sind solche Trends.

Ein Trend ist ein Zug, auf den man aufspringen muss, solange er noch langsam rollt. Hat er erst mal Fahrt aufgenommen, wird es immer schwieriger, noch mitzufahren. Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning, Deep Learning – all das sind solche Trends. Auch wenn inzwischen oft vom Hype gesprochen wird, also einem überschätzten und überhitzten Trend, ist klar: Dieser Zug wird noch lange fahren, und als Unternehmen braucht man ein Ticket. Jetzt.

Das ist leicht gesagt, aber schwer umzusetzen. Denn KI ist nicht einfach ein weiteres Werkzeug, das leicht zugekauft und eingesetzt werden kann. Wer KI als Strategie und damit als potenziellen Teil des Kerngeschäfts seines Unternehmens versteht – und nichts anderes wird es mittelfristig sein müssen, kann sich nicht kopflos in das Abenteuer stürzen. KI braucht, wie jede andere grundlegende Technologie, Erfahrung, Skills und Know-how. Drei Dinge, die die meisten Unternehmen bezüglich KI heute noch nicht haben.

Fakt ist: Es gibt in vielen Unternehmen bereits erste Projekte zur Künstlichen Intelligenz - seien es umfassende Vorstudien oder kleinere Projekte im Test- oder gar im Produktivumfeld. Dazu gehören Chatbots, Assistenten im Online-Banking oder auch zum Beispiel "Pepper" an der Hotelrezeption. Strategisch ausgereift und weitsichtig ist das aber meist noch nicht. Wie also sinnvoll starten?

Der "richtige" Bereich für den Start mit KI

Bevor sich Unternehmen mit allzu technischen Themen beschäftigen, müssen sie den richtigen Bereich für ihren Start mit KI (Themenfeld/Prozesseinheit/Aufgabe) finden. Es gibt zwei Themengebiete, die sich dafür eignen: IT Service Management (ITSM) und IT-Security. Warum?

Bei IT-Security bietet KI einen großen, leicht erkennbaren Mehrwert, weil im Unterschied zu regelbasierten Lösungen KI-Systeme in der Lage sind, sich eigenständig weiterzuentwickeln und mögliche Potenziale bspw. für Hacker-Angriffe frühzeitig abzufangen. Das übergeordnete Ziel ist sehr eindeutig und einfach verständlich: Hackerangriffe vermeiden, Sicherheitslücken eigenständig identifizieren und schließen, vorhandene Exploits finden, lösen und blockieren. Mit KI laufen Unternehmen der Hacker-Community nicht hinterher, sondern schließen eigenständig Sicherheitslücken und sind somit der Community sogar eher noch einen oder zwei Schritte voraus.

Zudem sind regelbasierte Systeme nur so gut wie die dahinterstehenden Mitarbeiter und deren gesammelte Erfahrungen und identifizierte Muster. KI-Lösungen greifen aber auf vielerlei verschiedenen Erfahrungen und Daten zurück. Ein weiterer Mehrwert von KI-Lösungen in diesem Bereich ist, dass einmal erkannte Sicherheitslücken sofort geschlossen werden können – ohne Befehle oder Programme neu programmieren zu müssen und ohne ein klassisches Software-Update. Dabei werden keinesfalls IT-Sicherheitsexperten aus dem Markt gedrängt und komplett durch KI ersetzt, sondern die Zusammenarbeit zwischen natürlicher und künstlicher Intelligenz wird optimiert: KI behebt menschliche Fehler, Menschen beheben systematische Fehler.

Eindeutige Ziele und Frameworks bei ITSM

Bei ITSM liegt der Fall durchaus ähnlich: Prozesseinheiten wie das Incident-, Change- oder Event Management sind in vielen Unternehmen sehr gut definiert. Im Vergleich zu zahlreichen weiteren Prozesseinheiten, auf denen ein Unternehmen aufsetzt, sind hier die Ziele und Frameworks eindeutig. Ein anschauliches Beispiel ist das Incident Management. Aufgabe und Ziel lauten hier: Löse das Ticket und achte darauf, dass diese Art von Fehler nicht mehr auftaucht. Hinzu kommt: In den meisten Unternehmen existieren dazu bereits große Mengen an Daten. Darauf kann man aufsetzen und arbeiten. Das hält den Prozess der KI-Einführung schlank.

Zwei Beispiele für den KI-Einstieg mit schnellem und berechenbarem Mehrwert. Schließlich will man im KI-Zug nicht nur mitfahren, sondern auch am gewünschten Ziel ankommen.

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