KKC_0205 | AI-Driven Operations: Automatisierung, die wirkt

AI-Driven Operations scheitert selten an fehlenden Tools, sondern an fehlender Logik, unklaren Prioritäten und einem Betrieb, der Automatisierung nicht sauber absichert. In diesem Seminar bauen Sie Schritt für Schritt eine Automatisierungs-Roadmap, die sich am Tagesgeschäft orientiert und gleichzeitig strategisch tragfähig ist.

Sie starten mit einer realistischen Bestandsaufnahme: Welche Workloads binden Zeit, wo entstehen Wartezeiten, Übergaben und Fehlerkosten, und welche Kennzahlen brauchen Sie als Baseline, um Fortschritt später nachzuweisen. Darauf aufbauend entwickeln Sie eine Entscheidungslogik, die Automationsarten sauber trennt: deterministische Regeln und Workflows, RPA für UI-lastige Prozesse, Assistenzsysteme für Wissensarbeit und KI-Agenten für mehrstufige Aufgaben. Sie definieren Stabilitätskriterien wie Variabilität, Ausnahmequote und Datenlage und legen fest, wo Human-in-the-Loop, Freigaben und Eskalationen zwingend sind.

Im nächsten Schritt priorisieren Sie Use Cases anhand eines Canvas: Nutzen, Aufwand, Risiko, Abhängigkeiten und Betriebsfähigkeit. Sie verknüpfen das mit Service-Steuerung über SLA, SLO und Fehlerbudgets sowie einer Finanzlogik aus TCO, ROI und Payback. Abschließend verankern Sie Governance, Sicherheit und Compliance: Rollen, Berechtigungen, Audit-Trails, Datenschutz und Vendor-Risiken. Sie gehen mit einem konkreten Automations-Backlog, einer Roadmap und einem Operating Model nach Hause, das Umsetzung und Betrieb zusammenbringt.

• IT-Operations- und Service-Management (ITSM) Verantwortliche
• Leitung Prozessmanagement, Shared Services, Backoffice
• Automation-Owner, RPA- und Plattform-Verantwortliche
• Teamleitungen in Support, NOC, SOC oder Betriebsorganisationen
• Für alle, die Automatisierung und KI im Tagesgeschäft planbar, messbar und kontrollierbar einführen wollen

• Grundverständnis für operative Prozesse, Tickets oder Serviceabläufe
• Bereitschaft, eigene Prozesse und Kennzahlen offen zu analysieren

• Operations-Realität sauber erfassen
  • Prozesslandkarte: Run vs. Change, Engpässe, Übergaben
  • Workload-Typen: Tickets, Requests, Alerts, Backoffice
  • Wertstromdenken: Durchlaufzeit, WIP, Fehlerkosten
  • Baseline: Messkonzept für Effizienz und Qualität
• Automationslogik statt Tool-Aktionismus
  • Entscheidungsbaum: Regeln, Workflows, RPA, KI-Agenten
  • Stabilitätskriterien: Variabilität, Ausnahmen, Datenlage
  • Human-in-the-Loop: Freigaben, Eskalation, Vier-Augen-Prinzip
  • Risiko- und Kontrollpunkte pro Automationsstufe
• AI-Use-Cases mit Business-Nutzen priorisieren
  • Use-Case-Canvas: Nutzen, Aufwand, Risiko, Abhängigkeiten
  • Quick Wins vs. Plattform-Invest: Sequenzierung
  • Servicequalität: SLA, SLO, Fehlerbudget als Steuerung
  • Finanzlogik: TCO, ROI, Payback, Opportunitätskosten
• Daten, Integration und Betriebsfähigkeit
  • Datenquellen: Logs, Tickets, CMDB, ERP, Mails, Chats
  • Prozess- und System-Schnittstellen: APIs, Eventing, iPaaS
  • Prompt- und Wissensmanagement für Assistenzsysteme
  • Monitoring, Audit-Trail, Nachvollziehbarkeit
• Governance, Sicherheit und Compliance
  • Policy-Set: Rollen, Berechtigungen, Freigabewege
  • Datenschutz, Geheimhaltung, Aufbewahrung, Löschkonzepte
  • Modellrisiken: Halluzinationen, Drift, Bias, Tests
  • Vendor-Risiko: Lock-in, Exit-Strategie, Vertragsklauseln
• Roadmap bauen und im Betrieb verankern
  • Automations-Backlog: Epics, Reifegrade, Abhängigkeiten
  • Operating Model: Ownership, Runbooks, On-Call, Change
  • Adoption: Training, Kommunikation, Akzeptanzmessung
  • Kontinuierliche Verbesserung: KPI-Review, Postmortems