IT-Support zwischen Werkhalle und Cloud

Was CIOs von einem globalen Automobilzulieferer über Automatisierung und KI lernen können

IT-Support ist selten das lauteste Thema auf der Agenda von IT-Entscheidern. Gerade in globalen Produktionsunternehmen entscheidet dieser darüber, ob Geschäftsprozesse reibungslos laufen oder ob ganze Lieferketten ins Stocken geraten.

Im neuesten IT-Support Talk haben wir mit Christian Mezler-Andelberg, IT Infrastructure und Engineering IT bei Magna International, darüber gesprochen, wie ein globaler Automobilzulieferer IT-Support organisiert und schrittweise mit Automatisierungsprozessen und KI weiterentwickelt.

1. Wenn IT-Störungen direkt zum Produktionsrisiko werden 

Magna International ist einer der weltweit grössten Automobilzulieferer mit rund 42 Milliarden Euro Umsatz und über 300 Produktionsstandorten weltweit. In einer Produktionsumgebung hat IT-Support eine andere Bedeutung als in klassischen Office-IT-Szenarien.

Ein Beispiel aus der Praxis
Fällt ein Drucker an der Verladerampe aus und der LKW kann wegen eines fehlenden Lieferscheins nicht beladen werden, entstehen sofort Kosten – von Verzögerungen über Sonderschichten bis hin zu Produktionsunterbrechungen. 

Solche Situationen prägen die Denkweise im IT-Support: Ein «Incident» ist hier nicht einfach eine IT-Störung, sondern eine Unterbrechung eines Geschäftsprozesses, die möglichst schnell behoben werden muss. 

Wenn ein Drucker an einer Produktionslinie nicht funktioniert … dann hat das sofort monetäre Auswirkungen. 

2. IT-Organisation im globalen Manufacturing:
Der Balanceakt zwischen Zentralisierung und Agilität 

Mit steigender Komplexität und wachsenden Datenmengen werden ITSM-Systeme zunehmend zur Drehscheibe für Prozesse, Wissen und KI und bilden damit die Grundlage für moderne IT-Support-Lösungen. Die IT-Organisation bei Magna ist bewusst stark dezentral aufgebaut und besteht aus drei Ebenen: 

• Zentrale IT
• IT-Organisationen innerhalb der Produktgruppen
• IT-Teams direkt in den Werken, nahe an der Produktion
  
  

Die zentrale IT umfasst dabei rund 700 Mitarbeitende – für ein Unternehmen dieser Grösse bemerkenswert wenig. Der Grund: In einer globalen Produktionsumgebung muss IT dort verfügbar sein, wo Wertschöpfung entsteht. Wenn an einer Produktionslinie ein IT-Problem auftritt, zählt jede Minute. Gleichzeitig wächst mit der Digitalisierung der Bedarf nach übergreifender Standardisierung von Systemen, Daten und Plattformen. 

Zentralisierung hilft, «Economy of scale» zu generieren. Dezentralisierung bringt Agilität und Geschwindigkeit.

Die Herausforderung besteht darin, beides zu verbinden: zentrale Strukturen für Skaleneffekte und Standards und gleichzeitig genügend Nähe zur Produktion, um schnell handeln zu können. Denn zu viel Dezentralisierung führt zu fragmentierten Systemlandschaften. Gerade im KI-Zeitalter wird das zum Problem: Ohne standardisierte Daten und konsistente Plattformen lassen sich neue Technologien kaum sinnvoll nutzen.

3. Der wichtigste Grundsatz im IT-Support: Das richtige Problem lösen 

Künstliche Intelligenz ist aktuell eines der dominierenden Themen in der IT. Gerade im IT-Support entstehen schnell Erwartungen, dass neue Technologien Prozesse automatisch verbessern oder Effizienzprobleme quasi von selbst lösen. Doch genau hier lohnt sich ein Schritt zurück.

Christian Mezler-Andelberg vertritt einen pragmatischen Ansatz. Aus seiner Sicht beginnt erfolgreicher IT-Support nicht bei der Technologie, sondern bei der richtigen Fragestellung. Bevor neue Tools oder KI-Lösungen eingeführt werden, muss klar sein, welches Problem eigentlich gelöst werden soll. Bei Magna wird deshalb jede neue Initiative an sehr pragmatischen Kriterien gemessen:

• Verbessert sie das Budget?
• Reduziert sie Kosten?
• Steigert sie messbar die Effizienz?

Erst wenn diese Fragen beantwortet sind und ein konkreter Anwendungsfall definiert ist, lohnt sich der nächste Schritt.

Nicht jede Innovation oder jeder Trend muss sofort umgesetzt werden. Entscheidend ist, welchen konkreten Mehrwert es tatsächlich bringt.

4. Automatisierung: Bisherige Erfahrungen und Learnings 

Automatisierung entfaltet ihren grössten Nutzen dort, wo Effekte klar messbar sind. Bei Magna liegt der Fokus deshalb zunächst auf internen ITSM-Prozessen, wo sich Effizienzsteigerungen oder Kosteneinsparungen direkt nachvollziehen lassen. 

Use Case: Automatisierung zentraler Serviceprozesse über Servicekatalog
Mitarbeitende bestellen benötigte Services über den Servicekatalog, während die dahinterliegenden Prozesse weitgehend automatisiert ablaufen: 

• Softwareberechtigungen werden automatisch vergeben
• CMDB-Einträge werden automatisch aktualisiert
• Abrechnung erfolgt automatisiert anhand Pay-per-Use-Modell

Das Ergebnis: ein deutlich schlankerer Prozess mit weniger manuellem Aufwand, schnellerer Servicebereitstellung und messbaren Effizienz- sowie Kostenvorteilen.

Ein weiteres Beispiel ist ein automatisierter Software-Purge-Prozess. Dabei werden einmal jährlich nicht mehr benötigte Softwarelizenzen überprüft und entfernt. Mitarbeitende bestätigen automatisiert, welche Anwendungen sie weiterhin benötigen. Das reduziert Lizenzkosten und administrativen Aufwand mit Einsparungen im sechsstelligen Bereich.

Automatisierung zeigt dort Wirkung, wo der Nutzen klar quantifizierbar ist – etwa durch geringeren administrativen Aufwand oder reduzierte Lizenzkosten. 

5. KI im IT-Support: Hype, Realität und sinnvolle Use Cases 

Trotz des pragmatischen Ansatzes setzt Magna KI bereits in ersten Szenarien ein.

Use Case 1: AI-Dispatcher für intelligentes Ticketrouting
Ein KI-basierter Dispatcher unterstützt beim Routing von Tickets zu den richtigen Supportteams. Der KI-Agent arbeitet parallel zu menschlichen Dispatchern und übernimmt Tickets automatisch, sobald sie im System eingehen. Er dokumentiert nachvollziehbar, warum ein Ticket an ein bestimmtes Team weitergeleitet wird. Dadurch verbessert sich langfristig die Qualität der Ticketdokumentation.

Use Case 2: KI-Agent im SAP-Support
Ein weiteres Einsatzgebiet ist der SAP-Support. Hier unterstützt ein KI-Agent bei der Bearbeitung bestimmter Tickettypen. Der Agent nutzt bestehende Ticketdaten als Wissensbasis und dokumentiert seine Lösungslogik transparent. Das führt nicht nur zu schnelleren Lösungen, sondern hat einen zusätzlichen Effekt: Die Qualität der Dokumentation steigt – ein wichtiger Baustein für besseres Knowledge Management.

6. Zwischen KI-Potenzial und Knowledge-Herausforderung: Der Blick nach vorne 

Der Blick nach vorne zeigt: KI wird den IT-Support verändern – doch ihr Erfolg hängt weiterhin von soliden Grundlagen wie Datenqualität und Knowledge Management ab.

Sprache als Game Changer im globalen Support
Ein besonders spannender Einsatzbereich von KI ist die Überwindung von Sprachbarrieren. In manchen Produktionsstandorten werden 10 bis 30 verschiedene Sprachen gesprochen, was eine grosse Herausforderung für den globalen IT-Support darstellt. KI-gestützte Übersetzung eröffnet neue Möglichkeiten: Mitarbeitende kommunizieren in ihrer eigenen Sprache, Inhalte werden automatisch übersetzt, Support-Agenten arbeiten zentral auf Englisch und Antworten werden wieder zurückübersetzt. Das ermöglicht eine effizientere Organisation des Supports mit globalen Supportstrukturen, geringeren Kosten und besserer Skalierbarkeit.

Knowledge Management bleibt die grösste Herausforderung
Trotz aller technologischen Entwicklungen bleibt ein Thema weiterhin schwierig: Wissen systematisch nutzbar zu machen. Deshalb wird KI nicht als Allheilmittel für mangelndes Knowledge Management eingesetzt. Stattdessen beginnt der Einsatz dort, wo strukturierte Daten bereits vorhanden sind – etwa bei Ticketdaten. Gleichzeitig können KI-Agenten dazu beitragen, die Qualität der Dokumentation zu verbessern und damit langfristig auch die Wissensbasis zu stärken.

Fazit

Viele Unternehmen beginnen ihre Transformation im IT-Support mit neuen Tools oder KI-Initiativen. Das Gespräch mit Magna zeigt jedoch: Nachhaltige Fortschritte entstehen nicht durch Technologie allein, sondern durch klare Prozesse, gezielte Automatisierung und pragmatische Entscheidungen. Relevant sind dabei drei Faktoren: Automatisierung dort, wo ein messbarer Mehrwert entsteht, ein realistischer und wirtschaftlicher Umgang mit KI sowie stabile Grundlagen im Knowledge Management.

KI kann den IT-Support weiterentwickeln und neue Möglichkeiten eröffnen. Sie ersetzt jedoch nicht die grundlegenden Prinzipien eines funktionierenden IT-Service Managements. 

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