IT-Teams in kleinen und mittelständischen Unternehmen haben mit Budgetbeschränkungen und Fachkräftemangel zu kämpfen. Bei steigender Nachfrage nach IT-Dienstleistungen sind sie daher stark überlastet und suchen nach Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung.
Der 2020 IT Operations Report – Strategische Prioritäten für IT-Führungskräfte von Kaseya zeigt, dass 60 % der IT-Führungskräfte weltweit planen, im Jahr 2021 in IT-Automatisierung zu investieren. Da IT-Automatisierung für Unternehmen heute oberste Priorität hat, wenden IT-Teams sie nun auf eine breitere Palette von Geschäfts- und IT-Funktionen an. Diese sechs Technologien sind dabei besonders effizient:
Robotic Process Automation (RPA)
RPA-Tools verwenden Software-Bots, die die Interaktion zwischen Mensch und Computer simulieren, um repetitive Aufgaben zu automatisieren. Die Vorteile von RPA sind geringere Personalkosten und weniger menschliches Versagen. RPA-Bots erfordern in der Regel keine Softwareanpassung oder tiefe Systemintegration. Laut Gartner wird der weltweite Umsatz mit RPA-Software im Jahr 2021 voraussichtlich 1,89 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem Anstieg von 19,5 % gegenüber 2020 entspricht.
Implementierung von RPA
Wie jede sich weiterentwickelnde Technologie bringt auch RPA einige Herausforderungen mit sich. Laut einer Studie von Deloitte haben Unternehmen festgestellt, dass die Skalierung von RPA schwieriger ist als erwartet. Größere RPA-Implementierungen, wenn die Anzahl der Bots mehr als 50 beträgt, dauern oft länger und sind komplexer und kostspieliger, als Unternehmen ursprünglich erwartet hatten. Da es sich bei RPA um eine disruptive Technologie handelt, ist für eine erfolgreiche Implementierung eine solide Strategie, das richtige Fachwissen und die Unterstützung der Anbieter erforderlich. Es ist wichtig, realistische Erwartungen für das RPA-Projekt festzulegen und zu verwalten. Es ist auch empfehlenswert, die IT-Abteilung frühzeitig in den Prozess einzubeziehen.
Prädiktive Analyse
Die prädiktive Analyse ist eine aufstrebende Technologie, von der Unternehmen in vielerlei Hinsicht profitieren können. Sie umfasst die Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten aus verschiedenen betrieblichen Quellen. Das Ziel ist die Vorhersage zukünftiger Entwicklungen auf Grundlage der Analyse der vorhandenen Daten. Um dieses Ziel zu erreichen, werden in der Regel statistische Verfahren, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen eingesetzt. Es gibt viele Anwendungen von prädiktiver Analyse. Dazu gehören die Erkennung von Datenmissbrauch, die Verbesserung der Cybersicherheit, die Optimierung von Marketingprogrammen und die Verbesserung von Geschäftsabläufen. Die prädiktive Analyse kann adaptive Algorithmen verwenden, um die System-, Anwendungs- und Netzwerkleistung zu untersuchen. So können Unternehmen einen proaktiveren Ansatz für das IT-Betriebsmanagement wählen. Mit dieser Technologie können IT-Sicherheitsexperten potenzielle Schwachstellen erkennen, die Wahrscheinlichkeit von Cyberangriffen bestimmen und an der Verbesserung der Sicherheitsstruktur des Unternehmens arbeiten.
Künstliche Intelligenz (KI)
KI bezieht sich auf "intelligente Agenten" oder Geräte, die menschliche kognitive Funktionen, wie Lernen und Problemlösung, nachahmen. Auf diese Weise kann menschliche Intelligenz und Argumentation imitiert werden. KI-basierte Automatisierungstools, wie z. B. Chatbots, die man heute auf vielen Websites findet, werden meist eingesetzt, um den Kundenservice zu verbessern. Kunden müssen heute nicht mehr warten, um mit jemandem zu sprechen.
Gartner prognostiziert, dass bis 2022 70 % aller Kundeninteraktionen mit Chatbots, Sprachassistenten und anderen KI-basierten Technologien stattfinden werden. Es gibt einen ganzen Zweig der KI namens AIOps - Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb, der mithilfe von KI die Identifizierung und Lösung gängiger Probleme in der Informationstechnologie (IT) automatisiert. KI-basierte Automatisierung hilft bei der Optimierung der Netzwerkleistung durch die Überwachung von Netzwerken, die Bewertung der Ursachen von Leistungsproblemen und die Implementierung von Verfahren zur Lösung von Leistungsproblemen.
IT-Prozessautomatisierung
Eine der Hauptfunktionen von Remote-Monitoring- und -Management- (RMM) und Endpunkt-Management-Tools ist die IT-Automatisierung. Diese Tools setzen in der Regel einen Agenten ein, eine einfache Software, die auf Servern, Hypervisoren, Workstations und Laptops installiert wird, um die Verwaltung dieser Geräte zu erleichtern. RMM- und Endpoint-Management-Tools verwenden diese Agenten, um viele IT-Prozesse zu automatisieren, z. B. die Erkennung und Inventarisierung aller Geräte im Netzwerk, Software-Updates und Patches auf allen verwalteten Geräten, routinemäßige Wartungsprozesse, Überwachung, Alarmierung und Behebung von IT-Vorfällen. Agent-Verfahren sind die Skripte, die diese Prozesse automatisieren. RMM- und Endpoint-Management-Tools, die Agent-Verfahren nutzen, ermöglichen Kosteneinsparungen für Unternehmen, indem sie den manuellen Aufwand drastisch reduzieren und die IT-Effizienz und -Produktivität steigern.
Hyperautomatisierung
Hyperautomation ist die End-to-End-Automatisierung, die eine Kombination von Tools umfasst, darunter Robotic Process Automation (RPA), intelligente Business Management Software (iBPMS) und KI, mit dem Ziel, die KI-gesteuerte Entscheidungsfindung zu steigern. Sie kann die Chance für eine echte Business Transformation sein, indem nicht nur einfache Aufgaben, sondern auch komplexe Geschäftsprozesse automatisiert werden. Die Hyperautomatisierung führt zu besseren Analysen und Erkenntnissen und ermöglicht es Unternehmen, fundierte datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Die Hauptziele der IT-Automatisierung sind die Steigerung der betrieblichen Effizienz, die Reduzierung der Kosten und die Verbesserung der geschäftlichen Agilität. Unternehmen, die sich nicht für IT-Automatisierung entscheiden, werden in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld zwangsläufig den Anschluss verlieren.
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