Was ist Machine Learning (Maschinelles Lernen)?

Maschinelles Lernen (Machine Learning, kurz ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI). Es ermöglicht Systemen, Muster und Zusammenhänge in Daten eigenständig zu erkennen und aus diesen Erkenntnissen Entscheidungen oder Vorhersagen abzuleiten – ohne dass jede Regel explizit programmiert werden muss. Während klassische Softwarelösungen starr vordefinierte Abläufe befolgen, entwickeln ML-Modelle die Fähigkeit, sich mit neuen Daten weiterzuentwickeln.

Im Umfeld von IT-Ticket-Systemen, Helpdesk-Lösungen, IT Service Management (ITSM) und Enterprise Service Management (ESM) bringt maschinelles Lernen entscheidende Vorteile: Es automatisiert Routineaufgaben, verbessert die Reaktionsgeschwindigkeit und steigert die Servicequalität nachhaltig.
 

Funktionsweise im Überblick

Ein ML-gestütztes System durchläuft mehrere Phasen, bevor es produktiv eingesetzt werden kann. Zunächst werden historische Daten wie Ticketbeschreibungen, Benutzeranfragen, SLA-Verletzungen oder Monitoring-Meldungen gesammelt. Diese Rohdaten müssen bereinigt, strukturiert und oft auch sprachlich analysiert werden – insbesondere, wenn sie in Freitextform vorliegen.

Anschließend wird ein Algorithmus ausgewählt, der am besten zur Problemstellung passt. In ITSM-Szenarien kommen häufig Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosted Trees oder neuronale Netze zum Einsatz. Das Training erfolgt mit bekannten Beispielen: Das Modell lernt, welche Kategorien, Prioritäten oder Lösungen zu welchen Ticketinhalten passen. Danach wird es mit bisher unbekannten Daten getestet, bevor es in die Live-Umgebung integriert wird.

Besonders wichtig ist der letzte Schritt – das kontinuierliche Lernen. Ein ML-Modell im Service-Management sollte regelmäßig mit aktuellen Daten aktualisiert werden, um auf veränderte Anfragemuster und neue Problemtypen reagieren zu können.
 

Relevante Lernmethoden im Service-Management

Im Service-Umfeld kommen vor allem drei Ansätze zum Einsatz:

• Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Das Modell lernt anhand von Tickets, die bereits manuell klassifiziert wurden. Beispiel: Ein System wird trainiert, Tickets automatisch als «Netzwerkproblem» oder «Softwarefehler» einzuordnen.
• Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Hier erkennt das Modell selbstständig Strukturen in unmarkierten Daten, etwa bei der Gruppierung ähnlicher Störungsmeldungen.
• Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Das System lernt durch Feedback aus der Praxis, welche Entscheidungen zum besten Ergebnis führen – zum Beispiel bei der dynamischen Priorisierung eingehender Tickets.
   

Vorteile für ITSM- und ESM-Plattformen

In modernen ITSM-Lösungen wie ky2help^® unterstützt ML den gesamten Lebenszyklus von Serviceprozessen. So können eingehende Tickets automatisch an das passende Team weitergeleitet, ihre Priorität anhand von Auswirkung und Dringlichkeit gesetzt oder passende Lösungen aus einer Wissensdatenbank vorgeschlagen werden.

Ein weiterer Vorteil ist die Vorhersage von SLA-Verletzungen: Das System erkennt frühzeitig, wenn ein Ticket voraussichtlich nicht rechtzeitig gelöst werden kann, und kann es automatisch eskalieren. Auch im Problem Management leistet ML wertvolle Dienste, indem es wiederkehrende Muster identifiziert und so die Ursachenanalyse beschleunigt.

Im ESM-Kontext geht der Nutzen über die IT hinaus. HR-Anfragen lassen sich automatisch kategorisieren, Facility-Management-Aufträge nach Dringlichkeit priorisieren und Finanzprozesse auf ungewöhnliche Ausgaben prüfen.
 

Praxisnahe Einsatzszenarien

In einem Helpdesk kann ML die Eingabemasken für Benutzer vereinfachen, indem es bereits während der Ticketbeschreibung Vorschläge für Kategorien oder Lösungen anbietet. Das reduziert Fehler und spart Bearbeitungszeit.

Im Self-Service-Portal sorgt ML dafür, dass Benutzer relevante Artikel aus der Wissensdatenbank angezeigt bekommen, bevor sie überhaupt ein Ticket erstellen – was die Ticketlast deutlich senken kann.

Ein weiteres Beispiel ist die Stimmungsanalyse: Durch Auswertung von Formulierungen in Feedbackformularen erkennt das System, ob Kunden zufrieden, neutral oder unzufrieden sind, und kann gezielt Gegenmaßnahmen einleiten.

Herausforderungen beim Einsatz

So wirkungsvoll ML sein kann, es bringt auch Herausforderungen mit sich. Die Qualität der Daten ist entscheidend – fehlerhafte, veraltete oder unvollständige Informationen führen zu schlechten Modellergebnissen.

Auch das Thema Erklärbarkeit ist im Service-Management wichtig. Komplexe Deep-Learning-Modelle liefern oft präzise Vorhersagen, sind aber schwer nachvollziehbar. In Prozessen mit hohen Compliance-Anforderungen ist es daher sinnvoll, erklärbare Algorithmen zu bevorzugen.

Zudem muss der Bias in Trainingsdaten beachtet werden. Wenn frühere Ticketzuweisungen menschliche Fehlentscheidungen enthielten, kann das Modell diese Muster unkritisch übernehmen.

Integration in ITIL^®-Prozesse

Maschinelles Lernen kann zahlreiche ITIL^®-Prozesse unterstützen:

• Incident Management: Automatisierte Klassifizierung und Priorisierung von Störungen.
• Problem Management: Erkennung von wiederkehrenden Ursachenmustern.
• Change Enablement: Prognosen über das Risiko von Änderungen, basierend auf historischen Auswirkungen.
• Continual Service Improvement (CSI): Analyse von Trends und KPIs, um Serviceprozesse kontinuierlich zu verbessern.

Technische Umsetzung in ky2help^®

In einer Plattform wie ky2help^® lassen sich ML-Funktionen tief in bestehende Workflows einbetten. Ein trainiertes Modell kann direkt im Incident Management eingesetzt werden, um dringende Fälle zu erkennen und automatisch zu eskalieren.

Im Problem Management vergleicht ML aktuelle Tickets mit der Historie, um Zusammenhänge zu identifizieren. Im Change Management bewertet es geplante Änderungen hinsichtlich ihrer potenziellen Risiken für den laufenden Betrieb.

Über Schnittstellen kann ML zudem mit CMDB-Daten verknüpft werden, um Vorschläge im Kontext der betroffenen Systeme zu liefern. In Verbindung mit Monitoring-Systemen sind prädiktive Analysen möglich, die Ausfälle verhindern, bevor sie entstehen.
 

Kennzahlen zur Erfolgsmessung

Um den Nutzen von ML im Service-Management objektiv zu bewerten, werden oft Kennzahlen wie Accuracy, Precision, Recall und der F1-Score herangezogen. Aus betrieblicher Sicht sind auch die Verkürzung der Bearbeitungszeit («Time to Resolution») und die Steigerung der Erstlösungsrate (First Contact Resolution) wichtige Erfolgsindikatoren.
 

Zukunftsaussichten

Die nächsten Jahre werden von einer engeren Verschmelzung von ML und AIOps-Plattformen geprägt sein. Systeme werden nicht nur Tickets automatisch bearbeiten, sondern auch proaktiv Maßnahmen ergreifen, um Störungen zu verhindern.

Mit der Weiterentwicklung von Natural Language Processing (NLP) und Transformermodellen werden ITSM-Systeme immer besser darin, komplexe Anfragen zu verstehen und kontextbezogene, präzise Antworten zu geben. Das wird den Übergang zu nahezu vollautomatisierten Serviceprozessen beschleunigen – bei gleichzeitiger Erhaltung menschlicher Kontrolle für kritische Entscheidungen.
 

Fazit

Maschinelles Lernen ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern ein praxisbewährtes Werkzeug zur Automatisierung, Effizienzsteigerung und Qualitätsverbesserung im IT- und Enterprise Service Management. In Kombination mit Plattformen wie ky2help^® eröffnet es Unternehmen die Möglichkeit, Serviceprozesse datengetrieben, proaktiv und kundenorientiert zu gestalten.

Wer ML erfolgreich einsetzen möchte, sollte mit klar definierten Anwendungsfällen starten, Datenqualität sicherstellen und auf eine enge Zusammenarbeit zwischen Data Science, ITSM-Administration und Service-Management setzen. So wird maschinelles Lernen zu einem zentralen Treiber der digitalen Transformation im Servicebereich.