GenAI gestaltet die Zukunft der Incident-Management-Prozesse

Obwohl die Mehrheit der Befragten (59,4 %) über einen klaren Vorfallmanagementprozess verfügt und der Grad der Automatisierung ihren Anforderungen entspricht (71,1 %), haben Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, mit der Flut an Vorfällen umzugehen, und haben immer noch Schwierigkeiten, damit umzugehen diese Ereignisse schnell.

66,5 % der Unternehmen meldeten in den letzten 12 Monaten einen Anstieg der Häufigkeit von Vorfällen, die ihre Kunden betrafen, ein Anstieg von 3,6 % gegenüber der Umfrage von 2022.

Laut 63 % der Befragten besteht für Unternehmen durch diese Ausfallzeiten verursachenden Ereignisse (z. B. Anwendungsausfälle, verschlechterte Servicequalität) das Risiko, durchschnittlich bis zu 499.999 US-Dollar pro Stunde zu verlieren, was einem Anstieg von fast 5 % gegenüber 2022 entspricht. 46,6 % der Befragten gaben außerdem an, dass die Ausfallkosten zwischen 100.000 und 2 Millionen US-Dollar liegen.

Unternehmen halten das aktuelle Vorfallmanagement für ineffizient.

Untersuchungen deuten darauf hin, dass GenAI ein Mittel zur Lösung bestehender Probleme im Vorfallmanagement ist. 84,5 % glauben entweder, dass KI ihre Vorfallmanagementprozesse erheblich rationalisieren und die Gesamteffizienz verbessern kann, oder sind von den Automatisierungsmöglichkeiten begeistert KI-Angebote für bestimmte Aspekte des Vorfallmanagements.

„Die Erkenntnisse, die wir in unserer Forschung gewonnen haben, verdeutlichen den dringenden Bedarf an adaptiver, LLM-basierter Automatisierung, die über die bloße Wiederholung von Aufgaben hinausgeht, um sich dynamisch an veränderte Bedingungen anzupassen, indem sie Hinweise und Kontext in Echtzeit aufnimmt“, sagte Divanny Lamas, CEO von Transposet.

Die Anforderungen moderner Betriebsteams haben die traditioneller, regelbasierter Automatisierungstools übertroffen. Während viele Unternehmen über gut etablierte Vorfallmanagementprozesse verfügen, ist ein transformativer Ansatz erforderlich, da die Anzahl der Vorfälle weiter zunimmt und die Auswirkungen auf Kunden und Finanzen immer bedeutender werden. Daher ist die Einführung innovativer Lösungen wie GenAI der Weg in die Zukunft. Dieser Ansatz, der durch Automatisierung ergänzt und durch menschliches Urteilsvermögen gesteuert wird, beschleunigt nicht nur die Bearbeitung von Vorfällen, sondern identifiziert auch potenzielle Probleme proaktiv, bevor sie eskalieren, und ergreift vorbeugende Maßnahmen

Im Bereich des Vorfallmanagements stehen Zuverlässigkeitsteams vor großen Herausforderungen. 73,9 % der Führungskräfte im Bereich Zuverlässigkeitstechnik stießen bei der Bearbeitung von Vorfällen auf verschiedene Hindernisse, darunter brüchige Automatisierungsskripte (59,7 %), umständliche manuelle Prozesse (47,8 %) und Schwierigkeiten beim Zugriff auf Fachwissen (47,2 %)

Darüber hinaus gaben 42,5 % der Unternehmen dies an Aufgrund der verwirrenden Dokumentation (41,3 %), der begrenzten Verfügbarkeit von Tools (40,4 %) und der Abhängigkeit von institutionellem Wissen (39,7 %) sind aktuelle Vorfallmanagementprozesse ineffektiv oder nur für einige Teammitglieder verfügbar.

Im vergangenen Jahr gaben 61,5 % der Unternehmen an, dass der Zeitaufwand für die Bearbeitung von Vorfällen gestiegen sei. Darüber hinaus gaben 79,8 % der Unternehmen an, dass es von der ersten Warnung bis zur Lösung durchschnittlich bis zu sechs Stunden dauert. Zusätzlich zu den längeren Zeiten für die Lösung von Vorfällen erhöht die Zusammenstellung der richtigen Teammitglieder die Komplexität zusätzlich. 71,3 % der Befragten gaben an, dass dieser Prozess bis zu 30 Minuten dauern kann

Darüber hinaus empfand ein erheblicher Teil der Teammitglieder es als schwierig, unternehmensdefinierte Verfahren zu verstehen und routinemäßig anzuwenden. 37,4 % der Unternehmen gaben an, dass nur ausgewählte Teammitglieder den definierten Incident-Management-Prozess vollständig verstehen und ihn konsequent einhalten.

Automatisierungsbarrieren erhöhen die Komplexität von Vorfällen.

Unternehmen müssen Ineffizienzen bei der Vorfallbehandlung beheben und Hindernisse für die Implementierung von Automatisierung überwinden. 33,3 % der Befragten gaben an, dass nur 11–25 % ihrer Incident-Management-Aufgaben oder Arbeitsabläufe automatisiert sind, was auf eine Chance für Unternehmen hinweist, mehr Automatisierung in ihren Incident-Management-Prozessen zu implementieren

Nach eingehender Recherche zeigten die befragten Besucher großes Interesse daran Schlüsselaspekte des Automatisierungsereignislebenszyklus. Unter ihnen sind 50,0 % der Befragten besorgt über Ereigniseinstellungen, 44,2 % sind besorgt über Kommunikationsprotokolle, 30 % sind besorgt über Untersuchungsprozesse und 29 % sind besorgt über Abhilfemaßnahmen

Trotz des Interesses an der Implementierung von Automatisierung gaben die Befragten jedoch an vier Haupthindernisse für die Automatisierung:

• Nicht genügend Unterstützung durch Führung oder Management (57,1 %).
• Unzureichender Wissensaustausch (54,3 %).
• Unzureichende Dokumentation des institutionellen Wissens und der bestehenden Verfahren (54 %).
• Ich bin mir nicht sicher, was ich automatisieren soll (52,4 %).

Unternehmen können durch den Einsatz von SaaS-Tools schneller automatisieren. Laut der Umfrage nutzen 74,6 % der Befragten SaaS-Tools und 82,0 % der Befragten bestätigten, dass sie Vorgänge automatisieren können, ohne Code schreiben zu müssen. Darüber hinaus gaben 84,3 % der Befragten an, dass es nur 11 Minuten bis eine Stunde gedauert habe, was die Wirksamkeit von SaaS-Lösungen im Vorfallmanagement demonstriert.

Unternehmen setzen KI-basierte Anwendungen und Automatisierungstools ein, um Technologie-Stacks zu verbessern. der Teams erwarten, ihren Technologie-Stack zu erweitern. Um die Vorfallmanagementprozesse zu verbessern und die mittlere Zeit bis zur Lösung/Reparatur (MTTR) zu verkürzen, planen Unternehmen die Implementierung neuer Tools, darunter:

• KI- oder ML-basierte Tools oder Anwendungen (60,0 %).
• Automatisierungstools oder -anwendungen (53,1 %).
• Kommunikations-/Zusammenarbeitstools oder -anwendungen (48,1 %).

SRE und Plattform-Engineering spielen eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung von KI und Automatisierung. Im vergangenen Jahr haben 61,5 % der Befragten ihren Fokus verstärkt auf SRE-Praktiken gelegt und planen, mehr Feldzuverlässigkeitsingenieure einzustellen, während 57,5 ​​% ihre Bemühungen im Bereich Plattform-Engineering verstärkt haben und planen, mehr Plattform-Ingenieure einzustellen. Diese strategischen Schritte unterstreichen das Engagement des Unternehmens, seine Fähigkeiten im Vorfallmanagement zu stärken.

Die Umfrageergebnisse weisen auf einen klaren Weg nach vorn für den Lebenszyklus der Reaktion auf Vorfälle hin und unterstreichen die Notwendigkeit eines SaaS-Tools oder einer SaaS-Plattform, die alle von einem Unternehmen verwendeten Vorfallmanagement-Tools nahtlos integrieren, menschliche Dateneinblicke nutzen und GenAI nutzen kann, um den Betrieb zu verbessern Effizienz und Entscheidungsfindung.

AI Reshaping Work Experience

90,4 % der Befragten glauben, dass die systematische Gewinnung von Erkenntnissen aus menschlichen Daten (z. B. archivierte Slack-Kommunikation, retrospektive Interviews, Gruppenfeedback usw.) die Reaktion auf zukünftige Vorfälle verbessern und die Betriebsqualität verbessern kann. Dies ist jedoch der Fall 90,2 % glauben, dass die Automatisierung es Menschen ermöglichen sollte, ihr Urteilsvermögen an wichtigen Entscheidungspunkten einzusetzen, um sie zuverlässiger und effektiver zu machen, ein Anstieg von fast 10 % gegenüber der Studie von 2022.

89,8 % fanden heraus, dass die Integration von GenAI-Funktionen in ein Incident-Management-Tool oder eine Incident-Management-Plattform den Zeitaufwand für die Erstellung neuer Automatisierungen reduzieren und so Zeit für andere hochwertige Arbeiten freigeben kann. 96,3 % glauben, dass es von Vorteil wäre, wenn alle Tools, die ihr Unternehmen während eines Vorfalls verwendet, über ein Tool oder eine Plattform integriert würden.

Für 79,5 % der Unternehmen, die KI in ihren Technologie-Stack einführen, sind die Auswirkungen erheblich. 51 % der Menschen glauben, dass künstliche Intelligenz ihre Arbeit verbessert und Verbesserungen im menschlichen Arbeitsleben zeigt. 63,5 % nutzen KI, um die Genauigkeit und Qualität der Daten zu verbessern, und 50,7 % der Befragten gaben an, Vorfälle schneller zu lösen. 49,4 % nutzen KI, um die Grundursachen von Problemen, potenziellen Bedrohungen und Schwachstellen schneller und einfacher zu identifizieren, und 48 % nutzen sie, um sich wiederholende Aufgaben oder Prozesse zu automatisieren und so ihre Abläufe effektiv zu rationalisieren

Lamas Zusammenfassung Dow: „Angesichts der sich entwickelnden Anforderungen moderner Abläufe Es ist klar, dass diese Teams eine adaptive Automatisierungs- und Incident-Management-Lösung auf Basis von LLM benötigen. Dieser einheitliche, intelligente Ansatz rationalisiert nicht nur den Prozess, sondern ermöglicht es den Teams auch, Automatisierung und künstliche Intelligenz zu nutzen, um das Incident-Management eines Unternehmens zu verbessern Dieser Ansatz wird für die reibungslose Lösung von Vorfällen und die Reduzierung der MTTR immer wichtiger, da er sicherstellt, dass sich die Mitarbeiter weiterhin auf das Wesentliche konzentrieren können – die Bereitstellung effizienter und effektiver Lösungen für komplexe Probleme

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