Anwendungsportfolios wachsen, Nutzererwartungen steigen und Transformationszyklen verkürzen sich. Die Folge: Klassische Application Management Services (AMS) stoßen zunehmend an ihre Grenzen.
KI erhöht Effizienz, Agilität und Skalierbarkeit von AMS. Sie fungiert wie ein weiteres Teammitglied, das Entscheidungen beschleunigt, Arbeitsabläufe vereinfacht und Wissen teilt – während sich Menschen auf die Überwachung, Validierung und anspruchsvolle Aufgaben konzentrieren.
Klare KPIs, Prüfprotokolle und nachvollziehbare Ergebnisse sorgen dabei für eine sichere Einführung, die auf die Unternehmensziele ausgerichtet ist.
Mit künstlicher Intelligenz lassen sich im Application Management Engpässe beseitigen, Risiken minimieren und schnell messbare Ergebnisse erzielen. Dabei sorgt ein „Human in the Loop“-Modell dafür, dass Lieferqualität und Vertrauen erhalten bleiben.
KI-Agenten erkennen Anomalien, erstellen Tickets, schlagen Lösungen vor und beheben wiederkehrende Probleme automatisiert.
KI transformiert implizites Fachwissen in wiederverwendbare Informationen, beschleunigt die Einarbeitung und verringert die Abhängigkeit von Fachleuten
Kontextbezogene Empfehlungen beschleunigen die Einstufung, verbessern die Klassifizierungsgenauigkeit und führen zu konsistenten Lösungen.
KI-Agenten analysieren frühe Risikosignale und erkennen potenzielle Ausfälle, bevor sie eskalieren. Probleme werden frühzeitig gelöst, Ausfallzeiten reduziert.
Der Einsatz von KI im Application Management führt zu messbaren Verbesserungen. Voraussetzung dafür ist, dass KI nicht als Tool gesehen, sondern in das Betriebsmodell integriert wird.
- Höhere Produktivität
- Weniger Eskalationen, bessere Erstlösungsquote (FCR) und kürzere mittlere Reparaturzeit (MTTR)
- Verringerte Abhängigkeit von kritischen Expertenrollen
- Schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeitender
Unser KI-gestütztes AMS-Modell (AI AMS) umfasst 10 Komponenten. Es integriert künstliche Intelligenz in alle Service-Ebenen und schafft ein Gleichgewicht zwischen KI-Autonomie und menschlicher Aufsicht, um Effizienz und Kontrolle zu gewährleisten.
Das Application Management ist konsequent auf die Unternehmensziele abgestimmt. Statt Tickets abzuarbeiten, fokussiert sich AI AMS auf die Probleme, die für das Unternehmen am wichtigsten sind.
Dashboards, Risikomodelle und Service-Health-Analysen machen Leistung und Automatisierungseffekte jederzeit sichtbar. Reviews stellen sicher, dass alle internen und regulatorischen Anforderungen eingehalten werden.
KI-Agenten übernehmen Aufgaben wie Kategorisierung, Ticket-Weiterleitung, Bewertung von Änderungen und Abruf von Wissen. Dadurch werden Engpässe behoben. Durchsatz und Effizienz steigen. Gleichzeitig behalten Menschen die Kontrolle und Entscheidungshoheit.
Die Agent Factory erstellt, verwaltet und aktualisiert KI-Agenten. Dabei gibt es sowohl welche für Quick Wins als auch umfassende End-to-End-Agenten. Sie arbeiten ununterbrochen – 24 Stunden am Tag, 365 Tage im Jahr. So ermöglichen eine lückenlose Service-Abdeckung, schnellere Lösungszyklen und eine höhere Ausfallsicherheit.
In traditionellen ITIL-Modellen übernimmt die erste Supportebene die Einstufung und die Ticket-Erfassung, wobei die meisten Fälle direkt an L2 und L3 eskaliert werden. Unser KI-gestütztes AMS-Modell beinhaltet eine Neuverteilung der Aufgaben nach dem Shift-Left-Prinzip.
Menschen und KI-Agenten arbeiten eng verzahnt in einem gemeinsamen Betriebsmodell. KI übernimmt repetitive Aufgaben und sorgt für Geschwindigkeit und Skalierung, während Menschen Steuerung, Kontrolle und strategische Entscheidungen verantworten. Unser globales Delivery-Modell ermöglicht zusätzliche Skalierung.
Das GenAI Automation Office koordiniert die Einführung und treibt Pilotprojekte voran. Mit der Stabilisierung des Betriebs entwickelt es sich zu einer Governance-Zentrale, deren Schwerpunkt auf Umschulung, Compliance und Ergebnisüberwachung liegt. Im Zielzustand sorgt es für langfristige Governance und kontinuierliche Verbesserungen.
DigiOps übernimmt die technische Orchestrierung und verbindet KI-Agenten mit bestehenden ITSM-, DevOps- und Wissensplattformen. Mensch und KI arbeiten in Echtzeit zusammen. Gleichzeitig sind Sicherheits- und Compliance-Anforderungen fest in der Architektur verankert.
Unsere globalen Expertenteams arbeiten nahtlos zusammen und treten nach außen als Einheit auf. Sie verbinden Fachwissen, technische Fähigkeiten und KI-Kompetenzen, um KI zu steuern, zu validieren und zu verbessern.
Jede Automatisierungsinitiative ist mit messbaren Ergebnissen verknüpft. Für die Finanzierung gibt es drei Modelle: CGI-finanzierte Initiativen, kundenfinanzierte Projekte oder Gain-Share-Modelle, bei denen finanzielle Vorteile nach Realisierung geteilt werden.
Die umfassende Integration von KI in das Application Management erfordert eine strukturierte Roadmap. Jede Stufe wird von Meilensteinen, Risiko- und Erfolgskontrollen begleitet, um Transparenz und die Übereinstimmung mit den Business-Prioritäten sicherzustellen.
Die Roadmap sorgt für schnelle Produktivitätssteigerungen: schnellere Priorisierung, geringere Arbeitsbelastung für Fachpersonal und effizientere Problemlösung. Gleichzeitig fördert sie systemische Verbesserungen hinsichtlich Resilienz, Skalierbarkeit und Kostenoptimierung.
Erfassen Sie den Status Quo und schaffen Sie die Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-Integration.
Ergebnis: Die frühzeitige Beseitigung struktureller Lücken verringert das Risiko, dass die Einführung später ins Stocken gerät.
Gehen Sie die ersten kontrollierten Schritte auf dem Weg zum KI-gestützten Application Management.
Ergebnis: Erste Produktivitätssteigerungen sind ein sichtbarer Erfolgsnachweis, der Vertrauen schafft und die Akzeptanz erhöht.
Erleben Sie, wie die strukturierte Integration von KI das Application Management messbar verbessert.
Ergebnis: Durch die breitere systematische Nutzung von KI sind deutliche Produktivitätssteigerungen zu erwarten.
Profitieren Sie vollständig von dem Zusammenspiel von künstlicher Intelligenz und menschlicher Expertise.
Ergebnis: Es können sich zusätzliche Produktivitätssteigerungen erzielen lassen. Weitere Effekte können eine höhere Resilienz der Service Levels, eine höhere Innovationsgeschwindigkeit sowie eine gezielte Weiterentwicklung von Rollen sein.
KI-gestütztes Application Management wirft häufig ähnliche Fragen auf. Hier finden Sie praxisnahe und kompakte Antworten.
KI-gestütztes Application Management ist ein hybrides Modell, in dem Menschen und virtuelle Agenten zusammenarbeiten. Dadurch lassen sich Prozesse im Betrieb von Anwendungen automatisieren und verbessern. Dazu gehören z. B. Ticketbearbeitung, Ursachenanalyse, Wissensbereitstellung und das frühzeitige Erkennen von Störungen.
Der Einsatz von AI kann die Effizienz steigern, die Bearbeitungszeiten verkürzen und die Servicequalität verbessern. Gleichzeitig werden Teams entlastet, da wiederkehrende Aufgaben automatisiert und Entscheidungen datenbasiert unterstützt werden.
CGI integriert KI systematisch in ein neues Betriebsmodell für Application Management. Zentrale Elemente sind u. a. eine AI Agent Factory zur Entwicklung und Steuerung von KI-Agenten sowie eine angepasste Supportstruktur mit einer zusätzlichen L1.5-Ebene, die Eskalationen reduziert und Standardanfragen effizient abfängt.
Gleichzeitig bleibt die Kontrolle durch das „Human-in-the-Loop“-Prinzip erhalten: KI unterstützt Entscheidungen und automatisiert Aufgaben, während Fachkräfte Ergebnisse validieren und steuern. Ergänzt wird der Ansatz durch eine schrittweise Einführung, klare KPIs und eine Governance-Struktur, die Transparenz und Nachvollziehbarkeit sicherstellt.
Beim „Human-in-the-Loop“-Ansatz bleiben Menschen aktiv in Entscheidungsprozesse eingebunden. KI liefert Vorschläge oder automatisiert Aufgaben, während Fachkräfte Ergebnisse prüfen, validieren und bei Bedarf korrigieren.
L1.5 bezeichnet eine Supportebene zwischen First-Level- und Second-Level-Support. Sie nutzt KI, um Anfragen vorzuqualifizieren, Standardprobleme direkt zu lösen und Eskalationen zu reduzieren. Dadurch werden nachgelagerte Support-Level entlastet.
Der Erfolg wird anhand definierter Kennzahlen bewertet, die auf die Geschäftsziele abgestimmt sind: z. B. Produktivität, Bearbeitungszeiten, Erstlösungsquote, vermiedene Eskalationen oder Mean Time to Repair (MTTR).
