Die rasanten technologischen Fortschritte der letzten Jahre haben dazu geführt, dass künstliche Intelligenz (KI) in nahezu allen Branchen an Bedeutung gewinnt. Doch welche Rolle spielt KI im IT Asset Management (ITAM)? Kann sie Arbeitsabläufe optimieren, Kosten senken und Transparenz schaffen? Die Antwort lautet: Ja!

Doch was bedeutet das für das IT Asset Management (ITAM)? Welche Vorteile bringt der Einsatz von maschinellem Lernen (ML) konkret? Die kurze Antwort: Erheblichen Mehrwert durch Automatisierung, Effizienzsteigerung und fundierte Entscheidungsgrundlagen.

Von den Anfängen bis heute: KI und maschinelles Lernen. KI ist keine neue Erfindung – sie existiert seit den 1960er Jahren. Doch erst mit dem Aufkommen leistungsfähigerer Computer und großer Datenmengen in den 2000er Jahren konnte sich maschinelles Lernen (ML), ein Teilbereich der KI, wirklich entfalten.

Insbesondere Deep Learning, das neuronale Netzwerke mit vielen Schichten nutzt, hat den Fortschritt enorm beschleunigt. Für datenintensive Branchen wie IT Asset Management ist KI daher ein Gamechanger. Sie kann große Mengen an IT-Daten verarbeiten, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, die bislang mit manuellen Methoden nicht möglich waren.

KI, ML und GenAI – Wo liegen die Unterschiede? Oft werden die Begriffe KI und ML synonym verwendet, doch es gibt klare Unterschiede:

• Künstliche Intelligenz (KI) umfasst alle Technologien, die menschliche Intelligenz simulieren, um Probleme zu lösen.
• Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI, der es Systemen ermöglicht, eigenständig aus Daten zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.
• Generative KI (GenAI) kann neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code generieren.

KI reicht von einfachen regelbasierten Systemen bis hin zu komplexen autonomen Entscheidungsmechanismen. ML hingegen basiert auf Datenmustern und ist besonders wertvoll für datenintensive Prozesse – wie das IT Asset Management.

Warum ist ML für ITAM so wertvoll? ITAM ist eine datengetriebene Disziplin, die eine präzise Verwaltung von Software- und Hardware-Assets erfordert. Traditionelle Methoden sind oft manuell, fehleranfällig und zeitaufwendig. ML kann hier entscheidende Verbesserungen bringen:

 

1. Bestandsmanagement & Transparenz

Ein vollständiges und genaues IT-Asset-Inventory ist entscheidend für Kostenkontrolle, Compliance und Sicherheit. ML kann:

• Software- und Hardware-Assets automatisch erkennen und klassifizieren.
• Unregelmäßigkeiten in den Bestandsdaten identifizieren.
• Redundanzen und ungenutzte Lizenzen aufdecken.

Ein Beispiel: Unternehmen mit Tausenden von Software-lizenzen profitieren enorm davon, wenn ML kontinuierlich prüft, welche Anwendungen tatsächlich genutzt werden und wo Einsparpotenziale bestehen.

 

2. Lizenzmanagement & Vertragsanalyse

• Lizenzverträge sind oft komplex und ändern sich regelmäßig. ML kann Vertragsinhalte automatisch analysieren, normalisieren und vergleichen.
• Das EULA Recognition Tool von USU bietet eine standardisierte Zusammenfassung relevanter Vertragsinhalte.
• Unternehmen können unterschiedliche Lizenzversionen vergleichen und Änderungen identifizieren.
• Das System schlägt Optimierungsmaßnahmen vor, um Lizenzkosten zu reduzieren.

Der Vorteil: Weniger manuelle Arbeit, bessere Compliance und optimierte Lizenznutzung.

 

3. Prädiktive Analysen für IT-Bedarf

ML kann aus historischen Daten den zukünftigen Bedarf an Hardware, Software und Cloud-Ressourcen berechnen.

Ein Beispiel: Ein Unternehmen verzeichnet ein jährliches Wachstum des Cloud-Speicherbedarfs von 10 %. ML erkennt diesen Trend frühzeitig und gibt Empfehlungen zur Optimierung oder Erweiterung der Cloud-Ressourcen.

Ergebnis: Unternehmen können proaktiv handeln, statt auf Ressourcenengpässe reagieren zu müssen.

 

4. Automatisierte Rechnungsverarbeitung

Die manuelle Bearbeitung von Rechnungen ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Mit ML kann der Prozess vollständig automatisiert werden:

• Rechnungen werden hochgeladen und analysiert.
• Die KI erkennt Hersteller, Produkt, Preis, Menge und Vertragsdetails.
• Die Daten werden direkt ins Lizenzmanagement-System übernommen.
• Die Invoice Recognition von USU reduziert den Aufwand für das Rechnungsmanagement erheblich.

Ergebnis: Mehr Effizienz, weniger Fehler, schnellere Prozesse.

 

5. Optimierung von Ressourcen & Kosten

ML-gestützte Optimierungsalgorithmen analysieren kontinuierlich:

• Nutzung und Auslastung von IT-Ressourcen.
• Kosteneffizienz und mögliche Einsparungen.
• Optimierungspotenziale für Server, Software und Cloud-Instanzen.

Ein Beispiel: Ein Unternehmen nutzt Server, die im Durchschnitt nur zu 60 % ausgelastet sind. ML erkennt dieses Muster und schlägt vor, ungenutzte Kapazitäten freizugeben oder Instanzen zu konsolidieren.

Ergebnis: Unternehmen sparen Kosten und verbessern ihre Ressourceneffizienz.

 

6. IT-Sicherheit & Risikominimierung

ML kann Sicherheitsrisiken automatisch identifizieren, indem es bekannte Schwachstellen mit bestehenden IT-Assets abgleicht.

• Automatische Identifikation von Sicherheitslücken in Software und Systemen.
• Risikobewertung mit Handlungsempfehlungen.
• Proaktive Bedrohungserkennung durch Musteranalyse.

Ein Beispiel: Eine Software weist eine bekannte Schwachstelle mit einer Sicherheitsbewertung von 8 von 10 auf. ML erkennt diese Lücke und priorisiert sie für eine sofortige Behebung.

Ergebnis: Kürzere Reaktionszeiten und reduzierte IT-Risiken.

 

Vertrauen in KI – Warum Kontrolle entscheidend ist. Trotz aller Vorteile gibt es Herausforderungen – insbesondere die Vertrauenswürdigkeit der Daten.

• KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird.
• Menschliche Kontrolle bleibt essenziell, um Fehlinterpretationen zu vermeiden.
• KI muss gezielt für spezifische Anwendungsfälle eingesetzt werden.

USU entwickelt KI-Modelle in einer kontrollierten Umgebung, um verlässliche und sichere Ergebnisse zu gewährleisten.

Wichtig: KI kann Prozesse optimieren, sie ersetzt jedoch keine strategische Entscheidungsfindung.

 

Fazit: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt für KI im ITAM. Experimentieren Sie mit KI und lernen Sie, wie Sie KI/ML an Ihre ITAM-Prozesse anpassen können. Ermitteln Sie, wie KI Ihrem Unternehmen am besten dienen kann, und identifizieren Sie Anwendungsfälle, die Ihre digitale Transformation und die Beschleunigung Ihres Geschäftserfolgs vorantreiben können.

Die Möglichkeiten von KI im IT Asset Management sind enorm. Unternehmen, die ML und KI frühzeitig einsetzen, profitieren von:

• Kosteneinsparungen durch Automatisierung
• Mehr Transparenz und bessere Datenqualität
• Höhere Effizienz und weniger manuelle Arbeit
• Verbesserter IT-Sicherheit und reduzierten Risiken.

Behandeln Sie KI wie ein Werkzeug oder eine besondere Fähigkeit. Sie ist kein Ersatz für Strategien oder Menschen, denn Menschen müssen weiterhin steuernd eingreifen und Prozesse managen, damit KI die gewünschten Geschäftsergebnisse liefert.

Die Zukunft des IT Asset Managements ist datengetrieben – und KI ist der Schlüssel dazu. Nutzen Sie jetzt das Potenzial von KI für Ihr ITAM!

 

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Christian Achenbach,
Senior Product Marketing Manager,
USU GmbH

 

 

Illustration: © Artem Onoprienko | Dreamstime.com