Im Rahmen des Projektes ‹ITSM-Tool 2024› sollen die Aspekte der Klassifizierung, Verlinkung und Vorverarbeitung genauer evaluiert werden. Mit den fortschreitenden Reifegraden der Prozesse innerhalb der Informatik von BDO werden daher auch neue Anforderungen hinsichtlich der Automation an das ITSM-Tool generiert. Ein Wechsel des Tools birgt die Chance, solch neue Anforderungen zu berücksichtigen und von Anfang an mit diesen zu planen.

Diese Arbeit gliedert sich in einen theoretischen und einen praktischen Teil, um die intrinsische Dynamik der ACS ausgiebig zu erforschen. Die Präferenz dieser Dualität entspringt aus dem explorativen Charakter des gewählten Untersuchungsgebietes. Damit die Untersuchungen in einem BDO-kontextbezogenen Rahmen stattfinden konnten, war es im Vorfeld notwendig, ausgewählte Prozesse des ITSM zu analysieren. Im Anschluss daran wurde eine sorgfältige Untersuchung der exportierten Ticketdaten durchgeführt und mit Interviews abgeglichen. Folgend wurden praktische Versuche in den ACS durchgeführt.

Die Studie zeigt erhebliche Automatisierungspotenziale im ITSM von BDO, besonders in Vorverarbeitung, Priorisierung und Klassifizierung von Anfragen. Trotz Herausforderungen mit der Datenqualität aus dem Ticketing-Tool konnte ein Modell mit 61,31% Genauigkeit entwickelt werden. Da dieser Wert erst nach Korrektur der Daten erreicht wurde, deutet dies darauf hin, das bessere Daten bessere Modelle hervorbringen würden. Überwachtes Lernen mit Azure Cognitive Services und GPT-Modelle von OpenAI bieten hohen Nutzen zur Verbesserung des Servicedesk und der Kundenzufriedenheit. Datenschutz, Compliance, Governance und Ethik müssen jedoch berücksichtigt werden. BDO wird der Einsatz der Azure Cognitive Services empfohlen, unter Berücksichtigung von datenschutzrechtlichen und ethischen Bedenken.