5 Prognosen zum Digital Experience Monitoring, 2025

Nachdem sich die für 2024 getroffenen Prognosen weitgehend erfüllt haben, tritt die User Experience beim Arbeiten mit digitalen Assets immer deutlicher als ein Hauptfaktor in den Vordergrund, der maßgeblich sowohl die unternehmerische Agilität als auch die Mitarbeiterzufriedenheit prägt.

Aktuelle Studien unterstreichen das Ausmaß der heutigen Herausforderungen: Aus Studien von Gartner geht hervor, dass Mitarbeiter teilweise bis zu 20 % ihrer Arbeitszeit durch ineffektive Tools und digitale Reibungsverluste vergeuden. Eine Studie von Forrester Consulting ergab, dass durch die Optimierung von Collaboration-Tools bis zu 100 Stunden produktiver Zeit pro User und Jahr eingespart werden können. Darüber hinaus zeigen Untersuchungen von IDC, dass proaktives Digital Experience Management die IT-Ausfallzeiten und Service-Desk-Anrufe um etwa 20 %, reduzieren kann, und Daten von McKinsey weisen darauf hin, dass Wissensarbeiter jede Woche etwa 9,3 Stunden damit verbringen, Informationen in getrennten Systemen zu suchen und zu konsolidieren.

Diese Statistiken unterstreichen ein gemeinsames Thema: Aktuelle digitale Umgebungen, die durch disparate Tools, häufige Verlangsamungen und reaktive Supportmodelle gekennzeichnet ist, verschlingt wertvolle Zeit und beeinträchtigt die Geschäftsergebnisse. Wir gehen davon aus, dass für 2025 ein grundlegender Wandel bevorsteht. Unternehmen verlassen sich zunehmend auf KI-gesteuerte Lösungen, um Leistungsprobleme zu erkennen und zu vermeiden, intelligente Assistenten in tägliche Arbeitsabläufe einzubetten und den Service Desk in eine orchestrierte, automatisierte Ressource zu verwandeln. Das Ergebnis wird eine neue Ära sein, in der die Mitarbeiter weniger Zeit mit der Fehlerbehebung verbringen und mehr Zeit für Innovation, Zusammenarbeit und die Förderung strategischen Wachstums haben.

1. Prognose: KI-gestützte digitale Assistenten kommen standardmäßig auf Endgeräten zum Einsatz

Im Jahr 2025 müssen sich Mitarbeiter nicht mehr ausschließlich auf FAQ-Seiten oder Hilfeartikel verlassen. Stattdessen interagieren sie mit intelligenten digitalen Assistenten, die direkt in ihren Workflow integriert sind – über Geräte, Anwendungen und Netzwerke hinweg und nahtlos in Zero-Trust-Architekturen integriert. Diese Assistenten bieten:

• Kontextbezogene Problemlösung: Wenn ein Mitarbeiter eine schleppende Anwendungsleistung feststellt, erkennt der KI-Assistent sofort, ob das Problem mit der Geräteintegrität, der Netzwerklatenz oder einem bekannten Softwarefehler zusammenhängt. Anschließend führt er den User durch eine automatische Lösung oder startet nahtlos ein Behebungsskript. Dabei wird gleichzeitig die Einhaltung der Zero-Trust-Richtlinien sichergestellt.
• Proaktive Anleitung: Noch bevor der User eine Verlangsamung feststellt, greifen KI-Algorithmen ein, die Zugriff auf Gerätetelemetrie und historische Nutzungsmuster haben. Der Assistent kann einen User präventiv auffordern, einen bestimmten Hintergrundprozess neu zu starten oder einen Treiber während eines Zeitfensters mit geringer Auswirkung zu aktualisieren, wobei strenge Sicherheitsprotokolle eingehalten werden.

Ergebnis: Die Mitarbeiter verbringen weniger Zeit mit digitaler Routinearbeit und können sich mehr auf strategische Aufgaben konzentrieren. Dies führt zu höherer Zufriedenheit und schnellerer Projektabwicklung und hat einen messbaren Einfluss auf wichtige Geschäftsergebnisse – und das alles bei gleichzeitiger Wahrung eines hohen Sicherheitsniveaus.

2. Prognose: Der Service Desk wird sich zu einer automatisierten Orchestrierungsebene entwickeln

Herkömmliche Ticket-Warteschlangen und abgestufte Supportmodelle waren gestern. Im Jahr 2025 wird sich der Service Desk in eine dynamische Orchestrierungsebene verwandeln, die Probleme automatisch weiterleitet, maschinelles Lernen zur Ursachenanalyse sowie Bots nutzt, um bewährte Fehlerbehebungsskripte in großem Umfang auszuführen – und dabei gleichzeitig die Zero-Trust-Prinzipien einhält. Dadurch lassen sich mehrere Vorteile realisieren:

• Automatisierte Sichtung und Weiterleitung: Anstatt Tickets manuell zu kategorisieren und weiterzuleiten, verarbeiten Service-Desk-Plattformen KI-Daten, um Probleme sofort zu lokalisieren, betroffene Usergruppen zu identifizieren und den richtigen Abhilfe-Workflow zu starten. So werden die Probleme oft gelöst, bevor ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
• Selbstheilende Skripte und Bots: KI-gesteuerte Bots pflegen eine Bibliothek mit automatischen Korrekturen für bekannte Probleme. Wenn diese Skripte ausgelöst werden, werden sie im Hintergrund ausgeführt, sodass User ohne Unterbrechung weiterarbeiten können.
• Prädiktive IT-Ressourcenzuweisung: Durch die Analyse von Helpdesk-Trends von Anwendungsleistungsproblemen bis hin zu Konfigurationsproblemen auf Endgeräten können KI-Algorithmen zukünftige Spitzenlasten beim Service Desk vorhersagen. Dies führt zu einer strategischeren Personal- und Lieferantenverwaltung und stellt sicher, dass User auch in Spitzenzeiten eine schnelle Lösung erhalten.

Ergebnis: Der Servicedesk verlagert seinen Fokus von reaktiven Break-Fix-Aufgaben auf strategisches Servicedesign und -optimierung. Das IT-Personal verbringt weniger Zeit mit der Bearbeitung sich wiederholender Vorfälle und mehr Zeit mit der Verbesserung des gesamten digitalen Ökosystems. Dies führt zu geringeren Ausfallzeiten und einer verbesserten User Experience – und zwar im Rahmen eines sicheren Zero-Trust-Frameworks.

3. Prognose: KPIs werden durch KI-gesteuerte Erkenntnisse neu definiert

Heutzutage konzentriert man sich bei der Messung der digitalen User Experience oft auf Kennzahlen wie die mittlere Zeit bis zur Lösung (MTTR), die Anzahl der geschlossenen Tickets und die durchschnittliche Reaktionszeit. Im Jahr 2025 werden Unternehmen ganzheitlicheren Key Performance Indicators (KPIs) den Vorzug geben, die die wahre Dimension der „Erfahrung“ erfassen, insbesondere in Zero-Trust-Umgebungen:

• Messwerte zur Qualitätsbewertung: KI-generierte Messwerte, die Latenz, Verfügbarkeit, Stimmungslage des Userfeedbacks und Geschäftsauswirkungen kombinieren, ersetzen herkömmliche isolierte Leistungszahlen und bieten einen umfassenden Überblick über die digitale User Experience.
• Proaktive Behebungsraten: Ein zentraler KPI misst, wie häufig Probleme gänzlich vermieden werden. Beispielsweise wird der „Prozentsatz der Probleme, die vor Auswirkungen auf den User gelöst wurden“ zu einer übergeordneten Kennzahl, die sicherstellt, dass Zero-Trust-Richtlinien nicht nur durchgesetzt, sondern auch für die User Experience optimiert werden.
• Den Usern wird verlorene Zeit zurückgegeben: Anstatt nur zu verfolgen, wie schnell die IT Tickets schließt, messen Unternehmen, wie viel produktive Zeit die Mitarbeiter als direktes Ergebnis proaktiver, KI-gesteuerter Eingriffe in die digitale User Experience zurückgewinnen.

Ergebnis: Durch die Umstellung der KPIs auf ergebnisorientierte Messungen erhalten IT-Verantwortliche und Stakeholder ein präziseres Bild über den ROI ihrer Investitionen in die digitale User Experience. Sie können Verbesserungen direkt mit Umsatz, Mitarbeiterengagement und strategischen Initiativen in Zusammenhang bringen – und zwar im sicheren Kontext von Zero Trust.

4. Prognose: KI-gesteuerte Experience-Tools werden in das gesamte Ökosystem integriert

Unternehmen bauen IT-Silos ab. Im Jahr 2025 werden die Grenzen zwischen Netzwerküberwachung, Endgeräteverwaltung, SaaS-Plattformleistung, Sicherheitsdurchsetzung und Service Desk verschwinden. Ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal wird die Fähigkeit sein, KI-gestützte Experience-Monitoring-Tools in diese Domänen zu integrieren und so von einer Reihe von Vorteilen zu profitieren:

• Einheitliche Transparenz: Eine zentrale Anzeigeeinheit bietet IT-Teams und Leitern von Geschäftsbereichen ganzheitliche Einblicke – von der WLAN- und WAN-Leistung bis hin zur Integrität von SaaS-Apps – und unterstützt KI-Engines, die eine genauere Ursachenerkennung und Trendanalyse ermöglichen.
• Domänenübergreifende Orchestrierung: Wenn eine Verlangsamung auf einen Konflikt mit Sicherheitsrichtlinien oder eine Fehlkonfiguration im Identitäts- und Zugriffsmanagement zurückzuführen ist, benachrichtigt die KI-gesteuerte Serviceplattform automatisch die entsprechenden Systeme oder wendet die richtigen Richtlinienänderungen an. So wird sichergestellt, dass Sicherheit und Usererlebnis im Gleichgewicht sind.
• Kontinuierliche Verbesserungsschleifen: Jedes auftretende Problem fließt in das Verständnis der KI für User-Workflows und Tool-Interaktionen ein. Mit der Zeit wird das gesamte digitale Ökosystem selbstoptimierend.

Ergebnis: Unternehmen werden von der reaktiven Fehlerbehebung bei isolierten Problemen zu einem einheitlichen, informationsgesteuerten Modell übergehen und so sicherstellen, dass den Mitarbeitern die bestmöglichen Tools, Netzwerke und Umgebungen für die Ausführung ihrer Aufgaben zur Verfügung stehen – und dabei gleichzeitig die Zero-Trust-Prinzipien einhalten.

5. Prognose: Das Netzwerk wird zur Grundstruktur für künstliche Intelligenz und verteiltes Rechnen

Im Jahr 2025 wird sich das Netzwerk als entscheidender Faktor für verteilte KI-Workloads und Cloud-Dienste erweisen.Die schnelle Einführung künstlicher Intelligenz, insbesondere durch die Verwendung verteilter GPUs, stellt erhebliche Anforderungen an die zugrunde liegende Netzwerkinfrastruktur. Ihre Leistung wird somit zu einem entscheidenden Faktor für die Anwendungseffizienz und das Usererlebnis.

Bei cloudbasierten Diensten bleibt das Internet eine Hauptursache für Leistungseinbußen, oft aufgrund von Überlastung, erhöhter Latenz und unvorhersehbaren Engpässen. Herkömmliche Routing-Protokolle gewährleisten zwar wirksam die Konnektivität, sind jedoch in ihrer Fähigkeit zur Optimierung von Latenz und Durchsatz eingeschränkt und übersehen häufig die Feinheiten der Echtzeitleistung.

Die Zukunft der intelligenten Vernetzung

Um diese Herausforderungen zu meistern, sind neue Methoden unerlässlich – Ansätze, die auf Selbstheilungsfunktionen und dynamische Verkehrsumleitung setzen, um Leistungsprobleme zu vermeiden. Hier können Plattformen wie die von Zscaler neue Maßstäbe für die digitale User Experience der Zukunft setzen. Unser umfangreiches Netzwerk von Präsenzpunkten (PoPs) in geografischer User-Nähe, kombiniert mit einem hochgradig vernetzten Backbone und robusten Peering-Beziehungen in gut vernetzten Rechenzentren, ermöglicht ein intelligentes Trafficmanagement. Im Gegensatz zu herkömmlichen Backbone-Anbietern gewährleistet die cloudfähige Architektur von Zscaler:

1. Latenzerkennung in Echtzeit: Leistungseinbußen werden auf Netzwerkebene proaktiv erkannt und behoben, bevor sie sich auf die User auswirken.
2. Intelligente Warnmeldungen: Warnmeldungen geben Auskunft über optimale Pfade, bei denen minimale Latenz und maximaler Durchsatz im Vordergrund stehen, anstatt nur die Konnektivität sicherzustellen.
3. Nutzung verteilter Infrastruktur: Das globale PoP-Netzwerk bietet mehrere optimierte Pfade und reduziert so die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern oder Verbindungen.

Ergebnis: Unternehmen, die auf verteilte KI oder latenzempfindliche Anwendungen angewiesen sind, profitieren in mehrfacher Hinsicht von dieser intelligenten Netzwerkstruktur:

• Konstant hohe Performance: Sorgen Sie auch bei Internetüberlastung oder ISP-Problemen für optimale Leistung.
• Reduzierte KI-Trainingszeiten: Sorgen Sie für eine effiziente Nutzung der GPUs und beschleunigen Sie das Training verteilter Modelle.
• Nahtlose User Experience: Bieten Sie Mitarbeitern und Kunden unabhängig von ihrem Standort eine reibungslose und zuverlässige Erfahrung.

Fazit

2025 liegt die Zukunft des Digital Experience Monitoring und Supports in der reibungslosen, KI-gesteuerten Unterstützung, insbesondere in Zero-Trust-Umgebungen. Indem Unternehmen intelligente Lösungen in die alltäglichen Arbeitsabläufe einbetten, können sie digitale Reibungsverluste drastisch reduzieren und ihre Mitarbeiter mit besseren Tools, zeitnaher Problembehebung und proaktiver Anleitung unterstützen.

Der Endzustand wird ein selbstheilendes, sich ständig optimierendes Ökosystem sein, das den gesamten Lebenszyklus der User Experience als strategisches Kapital behandelt. Mit künstlicher Intelligenz im Mittelpunkt – die Service Desks in Orchestrierungszentren umwandelt und digitale Assistenten zum alltäglichen Begleiter macht – können Unternehmen neue Ebenen der Produktivität, Zufriedenheit und Innovation erreichen und gleichzeitig die höchsten Sicherheitsstandards in Zero-Trust-Umgebungen aufrechterhalten.

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