KI-TRAININGS · ISO/IEC 20000-1:2018 · ISO/IEC 42001:2023

KI im IT Service Management — ISO/IEC 20000-1

KI mit messbarem Servicewert, kontrollierten Änderungen, verlässlichem Wissen und menschlicher Verantwortung in Design, Betrieb und Verbesserung einführen.

Empfohlenes Format2 Tage · 12 Unterrichtsstunden · Live-Workshop
VoraussetzungArbeitskenntnisse des jeweiligen Managementsystems sind hilfreich; lizenzierte Normen bleiben maßgeblich.
AbgrenzungDas Training unterstützt Kompetenz und Umsetzungsplanung. Es ist keine Zertifizierung, kein akkreditiertes Auditorentraining, keine Rechtsberatung und keine Konformitätsbewertung.

Zielgruppe

KI im IT Service Management

  • ITSM- und SMS-Verantwortliche
  • Service-Desk-, Incident- und Problem-Manager
  • Change-, Release- und Configuration-Manager
  • AIOps-, Automatisierungs-, Daten- und KI-Teams

Lernziele

  1. 01

    KI-Anwendungen nach Servicewert und Risiko auswählen

  2. 02

    Serviceanforderungen, SLAs und menschliche Eskalation definieren

  3. 03

    KI-gestützte Incidents, Requests, Problems und Changes steuern

  4. 04

    Wissen, Konfigurationen und Betriebsdaten schützen

  5. 05

    Automatisierungsqualität, Drift und Kundenauswirkung messen

  6. 06

    Ein auditierbares Verbesserungs-Backlog erstellen

Detaillierter Trainingsplan

8 Module mit jeweils einem konkreten Arbeitsergebnis.

KI mit messbarem Servicewert, kontrollierten Änderungen, verlässlichem Wissen und menschlicher Verantwortung in Design, Betrieb und Verbesserung einführen.

  1. 01

    SMS-Basis und KI-Betriebsmodell

    Servicewert und Lebenszyklusanforderungen mit KI-gestützter Arbeit verbinden, ohne Prozesseigentum an Automatisierung abzugeben.

  2. 02

    Use-Case-Auswahl und Serviceanforderungen

    Virtuelle Agenten, Ticket-Klassifizierung, Zusammenfassung, Korrelation, Prognosen und Wissensgenerierung bewerten.

  3. 03

    Service Design, Katalog und SLA-Steuerung

    Servicegrenzen, KI-Funktionen, Supportzeiten, Datenabhängigkeiten, Eskalationsziele, ausgeschlossene Entscheidungen und Qualitätsgrenzen definieren.

  4. 04

    Wissens-, Konfigurations- und Datenintegrität

    Autoritative Quellen, Retrieval-Umfang, Freigaben, Configuration-Beziehungen, Aufbewahrung, Herkunft und Korrekturen steuern.

  5. 05

    Incident-, Request- und Problem-Workflows

    Konfidenzgrenzen, Pflichtprüfung, Automatisierungslimits, Major-Incident-Ausschluss, Feedback und Problemanalyse festlegen.

  6. 06

    Modell-, Prompt- und Service-Change

    Modell-, Provider-, Retrieval-, Prompt- und Policy-Änderungen mit Bewertung, Freigabe, Rollback und Review steuern.

  7. 07

    Lieferanten- und Plattform-Governance

    Providerbedingungen, Service Levels, Datennutzung, Unterauftragnehmer, Regionen, Portabilität, Exit, Konzentration und Incident-Kommunikation bewerten.

  8. 08

    Messung und kontinuierliche Verbesserung

    Containment, Lösungsgenauigkeit, Wiedereröffnung, verhinderte unsichere Aktionen, Eskalationsqualität, Aufwand, Kosten und Drift messen.

Arbeitsunterlagen

Arbeitsunterlagen

Das Training unterstützt Kompetenz und Umsetzungsplanung. Es ist keine Zertifizierung, kein akkreditiertes Auditorentraining, keine Rechtsberatung und keine Konformitätsbewertung.

Maßgebliche Quellen

Maßgebliche Quellen

Arbeitskenntnisse des jeweiligen Managementsystems sind hilfreich; lizenzierte Normen bleiben maßgeblich.

KI-TRAININGS

Termine und Format anfragen

Das Training unterstützt Kompetenz und Umsetzungsplanung. Es ist keine Zertifizierung, kein akkreditiertes Auditorentraining, keine Rechtsberatung und keine Konformitätsbewertung.