ITMC Service Intelligence

Wir bauen nicht die KI – wir machen Ihre Organisation bereit dafür.

KI-Readiness im Service Management

73 Prozent der Service-Organisationen haben KI-Funktionen lizenziert. Weniger als 20 Prozent nutzen sie produktiv. Die Ursache liegt selten in der Technologie – sie liegt in fehlenden Grundlagen: unklare Use Cases, schlechte Datenqualität, keine Governance, zu wenig Adoption.

In einer Zeit, in der KI-Modelle schneller, günstiger und leistungsfähiger werden, entscheidet nicht mehr das Tool – sondern die Fähigkeit der Organisation, KI strukturiert einzusetzen. Service-Organisationen stehen dabei unter besonderem Druck: Sie sollen produktiver werden, Kosten senken und gleichzeitig regulatorische Anforderungen wie den EU AI Act erfüllen.

Als Team von ITMC Service Intelligence begleiten wir Service-Verantwortliche, ITSM-Teams und IT-Leitungen dabei, KI im Service Management wirtschaftlich und nachhaltig einzuführen. Unser Ansatz ist Use-Case-First und technologieagnostisch – ob ServiceNow, Jira Service Management, Matrix42 oder andere Plattformen.

Entdecken Sie, wie adesso Ihrer Service-Organisation hilft, KI-ready zu werden.


Jede Leistung ist einzeln buchbar, erste Ergebnisse liegen typischerweise nach 8–12 Wochen vor. Empfehlung: Starten Sie mit Use Case Discovery & Design – die anderen Module bauen darauf auf. Alle Dauer- und Leistungsangaben auf dieser Seite dienen der Orientierung – kein Festpreis, keine verbindliche Zusage.

  • KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie – sondern an fehlender Entscheidungsgrundlage.

    Wir schaffen den strategischen Rahmen, bevor die erste Lösung gebaut wird: priorisierte Use Cases, fundierte Business Cases und eine Roadmap, mit der Sie jede Management-Entscheidung belastbar treffen können.

    Leistungsbausteine

    • KI-Zielbild & Use-Case-Workshop
      Gemeinsam entwickeln wir das KI-Zielbild für Ihre Service-Organisation – strukturiert, messbar und entscheidungsreif. Mit Impulsen aus adesso-Projekten in vergleichbaren Organisationen.
    • Use-Case-Scoring & Priorisierung
      Wir bewerten jeden Use Case systematisch nach fünf Kriterien – damit Ihre Entscheidung auf Fakten basiert, nicht auf Bauchgefühl.
    • Business Case & KI-Roadmap
      Belastbare Business Cases und eine sequenzierte KI-Roadmap – fertig für die Management-Entscheidung. 15-seitige Entscheidungsvorlage für Board und Einkauf.
    • KI-Roadmap entscheidungsreif
    • ROI-Schätzung je Use Case
    • Stakeholder-Alignment
    • EU AI Act-Konformität geprüft

    Erstgespräch anfragen

  • Ihr KI-Modell ist nur so gut wie Ihre schlechteste Ticketkategorie.

    Unstrukturierte Tickets, veraltete Wissensartikel und eine lückenhafte CMDB verhindern zuverlässige KI-Ergebnisse – unabhängig davon, wie leistungsfähig das Modell ist. Wir prüfen das Fundament und verbessern es gezielt, bevor Sie darauf bauen.

    Leistungsbausteine

    • Daten-Audit: Ticketdaten, Wissensdatenbank & CMDB
      Bevor irgendetwas verbessert wird, muss klar sein, wo die Organisation bei der Datenqualität wirklich steht – auch wenn die CMDB noch nicht vollständig ist.
    • Daten-Zielbild & Taxonomie
      Eine KI-taugliche Datenstruktur braucht mehr als saubere Daten – sie braucht ein Regelwerk, das verhindert, dass die Qualität wieder verfällt.
    • Maßnahmenplan & Quick Wins
      Datenqualität verbessert sich nicht durch ein Konzept – sondern durch priorisierte, umsetzbare Schritte. Quick Wins und langfristige Roadmap mit Anschlussbegleitung auf Wunsch.
    • Data Quality Scorecard
    • KI-Ready-Assessment
    • Priorisierter Maßnahmenplan
    • Quick Wins sofort umsetzbar

    Erstgespräch anfragen

  • Tickets, die sich selbst lösen – bevor ein Mensch eingreift.

    KI-gestützte Conversational Workflows ersetzen starre Ticketmasken durch natürliche Sprache — im Self-Service-Portal, im Chat und per E-Mail. Conversational Intake, Intelligent Routing und Self-Service Deflection greifen ineinander.

    Leistungsbausteine

    • Conversational Intake — natürlichsprachige Ticketerfassung
      Starre Eingabemasken werden durch natürlichsprachige Dialoge ersetzt. Intent-Erkennung, automatische Kategorisierung und Kontextanreicherung aus der CMDB.
    • Intelligent Routing — regelbasiert & ML-gestützt
      Tickets und Anfragen werden anhand von Inhalt, Kontext und definierten Regeln der passenden Bearbeitungseinheit zugestellt – ohne manuelle Eingriffe.
    • Self-Service Deflection — bis zu 60 % L1-Deflection
      Häufige Anfragen werden durch KI-gestützten Self-Service gelöst, bevor ein Agent eingreift. Deflection-Rate messbar gesteigert.
    • Bis zu 60 % L1-Deflection
    • Schnellere Erstreaktion
    • ITSM-nativ integriert
    • Pilot in 6–8 Wochen

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  • Wie viele Ihrer ITSM-Entscheidungen trifft heute noch eine Person?

    Tickets klassifizieren, priorisieren, routen, eskalieren – die meisten dieser Entscheidungen folgen Regeln, die sich automatisieren lassen. Wir machen die Entscheidungslogik Ihrer Organisation explizit, modellieren sie datenbasiert und führen sie kontrolliert ein.

    Leistungsbausteine

    • Auto-Routing: Klassifizieren & Zuordnen
      Tickets anhand von Inhalt, Kontext und definierten Regeln der passenden Bearbeitungseinheit zuweisen – ohne manuelle Eingriffe.
    • Predictive Priority: Dringlichkeit & SLA-Risiken erkennen
      Auswirkung und potenzielle SLA-Breaches datenbasiert bewerten – bevor ein Agent manuell eingreifen muss.
    • Triage-Logik: Klassifikation, Priorität & Routing verbunden
      Die Triage-Logik verbindet Auto-Routing und Predictive Priority zu einer kontrollierbaren Entscheidungseinheit – mit menschlichem Override-Konzept.
    • Routing-Fehler reduziert
    • SLA-Breaches früh erkannt
    • Menschlicher Override
    • ITSM-nativ

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  • Die KI läuft. Weiß jemand, ob sie compliant ist?

    Microsoft 365 Copilot, Auto-Routing, Chatbots – viele KI-Systeme laufen produktiv, ohne dass jemand weiß, welche Risikoklasse sie haben, ob Art. 5 greift und wer die Aufsichtspflicht trägt. Wir schaffen Klarheit – und Auditfähigkeit.

    Leistungsbausteine

    • Inventar & Risiko: KI-Inventar & Risikoklassifikation
      Man kann nicht regelkonform sein bei Systemen, deren Existenz man nicht kennt. Wir beginnen mit einem vollständigen KI-Inventar und bewerten jedes System nach EU AI Act-Risikoklassen.
    • Regelwerk & Compliance: Governance-Framework & Compliance-Check
      EU AI Act, KI-MIG und DSGVO greifen ineinander – und erzeugen oft widersprüchliche Anforderungen. Wir lösen diese auf und erstellen ein handlungsfähiges Governance-Framework.
    • HITL, KPI & Audit: Menschliche Aufsicht, Monitoring & Auditfähigkeit
      Governance ist kein Dokument, sondern ein Regelkreis – mit klaren Rollen, messbaren KPIs und wiederholbaren Audit-Routinen.
    • Vollständiges KI-Inventar
    • EU AI Act-konform
    • Audit-ready in 6–8 Wochen
    • HITL-Konzept dokumentiert

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  • Die KI läuft. Warum nutzt sie niemand?

    Das Ende eines KI-Projekts ist nicht der Go-Live. Es ist der Moment, wenn die Nutzungsrate drei Monate später unter 20 % liegt – und das Management nach dem ROI fragt. Wir stellen sicher, dass das nicht passiert.

    Leistungsbausteine

    • Diagnose: Adoption-Readiness & Kultur-Check
      Bevor Adoption geplant wird, muss klar sein, wo die Organisation steht – bei dieser Lösung und im Umgang mit KI insgesamt.
    • Befähigung: Multiplikatoren-Programm & Trainings
      Adoption skaliert nicht durch Top-down-Kommunikation. Sie skaliert durch Menschen, die sie von innen tragen – mit gezielten Trainings und Multiplikatoren-Netzwerken.
    • Messung: KPI-Dashboard & kontinuierliches Reporting
      Was nicht gemessen wird, wird nicht gemanagt. Adoption-KPIs integriert in ServiceNow, JSM oder Matrix42 – sichtbar dort, wo die Führung hinschaut.
    • Nutzungsrate messbar steigern
    • Multiplikatoren-Netzwerk
    • ROI-Nachweis gegenüber Management
    • KPI-Dashboard integriert

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Warum adesso

Drei Fakten, die wir vor jedem Kunden belegen können – nicht drei Behauptungen, die jeder Anbieter aufschreiben könnte.

Sechs Module, ein Modell

Kein Einzelworkshop, sondern ein Portfolio von der Use-Case-Priorisierung bis zur Governance – jedes Modul einzeln buchbar, aber aufeinander aufgebaut.

Nachweisbar statt behauptet

Im Referenzprojekt sank das Fehlrouting durch eine bereinigte Datenstruktur von 31 % auf 11 % – innerhalb von drei Wochen, nicht nach einem Jahr Konzeptphase.

Auf dem Stand von heute, nicht von 2024

Digital AI Omnibus und deutsches KI-MIG sind erst seit Juli 2026 in Kraft – unsere Governance-Methodik berücksichtigt beide bereits vollständig.

Aus der Praxis

Data Preparation

Bei einem Kunden sank das Fehlrouting nach einer strukturierten Datenbereinigung von 31 % auf 11 % – bei 48.000 analysierten Tickets, erste Quick Wins nach drei Wochen.

AI Governance & Quality

Bei einem anderen Kunden deckte unser Monitoring eine Chatbot-Qualitätsverschlechterung auf, die vier Monate unbemerkt geblieben war – das anschließende externe Audit wurde ohne KI-Findings bestanden.

Sie haben Fragen?

Bereit für den strukturierten AI-Einstieg?

Kostenloses Erstgespräch — wir bewerten gemeinsam Ihren AI-Readiness-Status und zeigen, welcher Einstieg für Ihre Organisation passt.