Auf dem Weg zu unsichtbarem IT-Support

Jayant, bevor wir über MyIT sprechen: Was ist deine Rolle bei Siemens?

Jayant Deulgaonkar: Ich arbeite bei Siemens AG im Bereich Service Integration and Management, kurz SIAM. Unser Team ist global aufgestellt und beschäftigt sich damit, IT-Services besser miteinander zu verzahnen. Es geht darum, Services so zu orchestrieren, dass sie für Nutzerinnen und Nutzer möglichst reibungslos funktionieren. Dazu gehören Themen wie Prozess-Governance, Beratung für Services, IT Asset Management, Management Reporting und ein großer Teil rund um die ServiceNow-Plattform. Für diese Plattform bin ich global verantwortlich.

Was ist MyIT und welche Idee steckt dahinter?

MyIT ist bei Siemens der zentrale Einstiegspunkt für IT-Services. Die Idee entstand vor rund 14 Jahren, weil es damals viele verschiedene Portale und Anwendungen gab. Für die Mitarbeitenden war es oft unklar, wohin sie sich mit welchem Anliegen wenden mussten. Für ein Thema gab es dieses Portal, für ein anderes jenes. MyIT sollte genau dieses Problem lösen und eine zentrale Anlaufstelle schaffen.

Das Prinzip war von Anfang an klar: eine Tür für alles, was die Nutzerinnen und Nutzer im IT-Kontext brauchen. Dazu gehören Inhalte, Navigation, Suche, Wissensartikel, News, Informationen zu eigenen Geräten, Lizenzen oder Services sowie die Möglichkeit, Vorfälle zu melden, Änderungen anzufragen oder neue Geräte zu bestellen.

Das klingt nach einem frühen Beispiel für Employee Experience in einem großen Unternehmen.

Ja, absolut. Der Begriff war damals vielleicht noch nicht so präsent wie heute, aber die Grundidee war genau das. Es ging darum, die IT-Erfahrung für Mitarbeitende einfacher und zentraler zu machen. Unsere Plattform MyIT wurde global ausgerollt. Auch Mehrsprachigkeit war von Anfang an wichtig. Früher wurden Übersetzungen manuell gepflegt. Heute ist das technologisch ganz anders, etwa mit Live-Übersetzung.

Wie hat sich eure Plattform über die Jahre entwickelt?

Am Anfang ging es stark darum, Services auf diese Plattform zu bringen und ihnen den Nutzen von Workflows zu zeigen. Das war die erste Phase. Viele Services hatten zuvor sehr viel Freiheit in ihren eigenen Lösungen. Sie mussten erst verstehen, dass sie zwar ein Stück dieser Freiheit aufgeben, dafür aber von gemeinsamen Prozessen und einer besseren Nutzererfahrung profitieren.

In der zweiten Phase kam die Beschleunigung. Immer mehr Services wollten auf die MyIT-Plattform. Es wurde viel eigen-entwickelt, teilweise sogar individuell. Dadurch entstand mit der Zeit allerdings eine sehr hohe technische Komplexität. Nach etwa zehn Jahren war unsere eigene Plattform sehr stark gewachsen. Sie funktionierte, war aber technisch nicht mehr so standardnah, wie sie sein sollte.

Was habt ihr dagegen unternommen?

Wir haben die Plattform fast komplett neu aufgesetzt und stärker an den Standard der ServiceNow Plattform zurückgeführt. Das war eine zweijährige Reise. Ziel war es, die technologische Grundlage zu erneuern, die Plattform zu standardisieren und gleichzeitig die bestehenden Automatisierungen nicht einfach zu verlieren. Im Januar 2025 waren wir vollständig live. Für eine Plattform dieser Größe war bemerkenswert, dass es nur rund sechs Stunden Downtime für Nutzerinnen und Nutzer gab.

Warum war diese Standardisierung so wichtig?

Weil sie die Grundlage für alles Weitere bildet. Sobald die MyIT-Plattform neu aufgebaut war und wieder stabil sowie standardnah an der eigentlichen ServiceNow Plattform war, kamen auch die KI-Funktionen stärker ins Spiel. Das Timing war sehr gut. Wir waren vorbereitet, als die neuen Möglichkeiten verfügbar wurden.

Wie seid ihr dann in die KI-Nutzung eingestiegen?

Wir haben am AI Lighthouse Programm von ServiceNow teilgenommen. Am Anfang haben wir versucht, klassische Problemstellungen zu identifizieren und dafür passende KI-Lösungen zu finden. Das dauerte aber zu lange. Dann haben wir den Ansatz umgedreht und gefragt: Welche Lösungen bietet diese Plattform bereits, und wie können wir diese sinnvoll nutzen? Das hat deutlich mehr Geschwindigkeit gebracht.

In den ersten sechs Monaten hatten wir nur zwei KI-Skills umgesetzt, die auch nicht sehr stark genutzt wurden. Nach dem Wechsel des Ansatzes konnten wir 17 Skills ausrollen, die schneller verfügbar waren und deutlich stärker genutzt werden.

Was genau meinst du mit Skills?

Es geht um Funktionen, die Mitarbeitende in der Bearbeitung von «Incidents» oder «Requests» unterstützen. Ein Beispiel ist die automatische Erstellung von Wissensartikeln. Oft steckt in einem komplexen Incident sehr viel Wissen. Mehrere Personen arbeiten daran, es gibt viele Notizen und am Ende ist die Lösung dokumentiert. Wenn daraus aber kein Wissensartikel entsteht, geht dieses Wissen verloren.

Mit einem Skill kann aus einem solchen Incident per Klick ein formatierter Wissensartikel erstellt werden. Die verantwortliche Person muss ihn nur noch prüfen, anpassen und veröffentlichen. Was früher vielleicht einen Tag gedauert hätte, kann heute in wenigen Sekunden vorbereitet werden.

Welchen Effekt hat das über die reine Zeitersparnis hinaus?

Der eigentliche Mehrwert liegt nicht nur darin, dass jemand weniger Aufwand hat. Wenn Wissensartikel schneller erstellt werden, entstehen auch mehr davon. Und gute Wissensartikel helfen dabei, Incidents zu vermeiden. Nutzerinnen und Nutzer finden ihre Antwort direkt im Portal oder über einen Bot und müssen gar kein Ticket eröffnen. Das ist ein qualitativer Effekt, der in klassischen ROI-Betrachtungen oft zu wenig sichtbar wird.

Welche Rolle spielt Datenqualität in diesem Zusammenhang?

Eine sehr große. Jede Automatisierung braucht eine solide Datengrundlage. Das gilt nicht nur für KI. Wenn Daten nur teilweise korrekt oder uneinheitlich strukturiert sind, bleibt auch die Automatisierung begrenzt.

Über die Jahre waren bei uns viele Felder und Attribute entstanden. Teilweise wurden für dieselbe Information unterschiedliche Felder genutzt. Ein einfaches Beispiel ist eine Seriennummer. Wenn es dafür ein einheitliches Feld gibt, kann die Automatisierung gut damit arbeiten. Wenn es aber 15 verschiedene Felder in verschiedenen Tabellen gibt, wird es komplizierter. Es ist nicht unmöglich, aber schlechter für Performance, Verständlichkeit und Nutzererlebnis.

Wie seid ihr damit umgegangen?

Wir haben stark rationalisiert. Ein Incident-Formular hatte zeitweise 365 Attribute. Wir haben analysiert, welche Felder wirklich notwendig sind, und sind auf etwas über 50 heruntergekommen. Dadurch wurde das Datenmodell klarer. Alle verstehen die Bedeutung der Attribute gleich. Das macht Automatisierung und KI-Nutzung wesentlich einfacher.

Ein weiteres zentrales Thema ist Governance. Wie geht ihr damit um?

Das ist weiterhin eine Herausforderung. Wenn KI-Agenten Vorschläge machen oder Aufgaben ausführen können, stellt sich die Frage, wer kontrolliert, welche Lösung eingesetzt wird und nach welchen Regeln gearbeitet wird. Es könnte eine ServiceNow-Lösung geben, eine ChatGPT-basierte Lösung oder eine andere Agentenlösung. Wenn viele Systeme dasselbe Problem lösen wollen, wird Governance kritisch.

Hinzu kommt das Thema Halluzinationen. KI generiert Inhalte, und man kann nie zu 100 Prozent ausschließen, dass etwas falsch ist. Deshalb muss man definieren, welches Risiko akzeptabel ist und wo menschliche Kontrolle notwendig bleibt. Das ist nicht trivial.

Heißt das, ihr lasst Agenten noch nicht autonom handeln?

Nicht dort, wo sie Entscheidungen treffen oder Aktionen auslösen. Wenn ein Agent etwas zusammenfasst, braucht es nicht zwingend Kontrolle. Wenn er aber eine Handlung ausführt, setzen wir auf Supervision. Ein Beispiel: Wenn ein System erkennt, dass bei einer PKI-Karte bestimmte Schritte helfen könnten, kann es vorschlagen, den Cache zu löschen. Die Nutzerin oder der Nutzer muss diese Aktion aber aktiv bestätigen. Vollautonome Aktionen lassen wir derzeit noch nicht zu.

Gleichzeitig gibt es eine Vision von Touchless IT. Wie nah seid ihr daran?

Diese Vision ist noch jung. Sie wurde 2026 formuliert und richtet sich auf das Jahr 2030. Ziel ist es, Support so unsichtbar und mühelos wie möglich zu machen. Die Technologie entwickelt sich sehr schnell, deshalb sind wir optimistisch. Aber es braucht Zeit, vor allem bei Governance, Sicherheit und Kontrolle.

Was erwartest du in diesem Zusammenhang vom «AI Control Tower» von ServiceNow?

Ich bin besonders gespannt auf die Governance- und Sicherheitsaspekte. Gerade wenn Agenten stärker in operative Aufgaben eingebunden werden, braucht es eine übergeordnete Kontrollinstanz. Wenn das, was wir gesehen haben, Realität wird, kann das eine wichtige Lücke schließen. Nicht nur für ServiceNow, sondern grundsätzlich für den Markt.

Was ist für dich persönlich der nächste große Schritt?

Für mich ist das Thema «AI Control Tower» zentral. Sicherheit, Governance und Kontrolle sind die größten offenen Fragen. Wenn diese Themen gut gelöst werden, kann KI im IT-Service deutlich stärker wirken. Dann kommen wir der Vision eines weitgehend unsichtbaren, mühelosen Supports wirklich näher.