Seminar Nexthink Infinity – Workspace und KI-gestützte Ursachenanalyse

Praxisorientierte Qualifizierung. KI-gestützte Hypothesen, Abfragevorschläge und Zusammenfassungen als prüfbare Arbeitshilfe für schnellere, auditierbare DEX-Analysen nutzen.

1. Seminarprofil

Kapitelinhalt

• Einordnung
• Praxisbezug
• Arbeitsmodell

Der Kurs zeigt, wie KI-gestützte Analysefunktionen in einen evidenzbasierten Diagnoseprozess eingebunden werden. Vorschläge und Zusammenfassungen beschleunigen Orientierung und Abfrageentwurf, ersetzen jedoch weder Datenprüfung noch fachliche Verantwortung. Jede Hypothese wird gegen Population, Zeitlinie, Vergleichsgruppe und Gegenbelege validiert.

Die Bearbeitung folgt einem kontrollierten Vorgehen aus Zielklärung, Bestandsaufnahme, Konfiguration oder Analyse, technischer Validierung, Negativprüfung und dokumentierter Betriebsentscheidung.

2. Lernziele

Kapitelinhalt

• Fachliche Ziele
• Technische Ziele
• Betriebliche Ziele

Nach Abschluss stehen folgende Kompetenzen für die praktische Arbeit zur Verfügung:

• Geeignete und ungeeignete Einsatzfelder KI-gestützter Analyse unterscheiden.
• Prompts und Analyseaufträge präzise mit Scope und Ziel formulieren.
• Vorgeschlagene Hypothesen und Abfragen methodisch prüfen.
• Belege, Unsicherheit und alternative Erklärungen transparent dokumentieren.
• Berechtigungen, Auditierung und Governance in den Analyseprozess integrieren.

3. Inhalte Schritt für Schritt

Kapitelinhalt

• KI-Rolle im Analyseprozess festlegen
• Analyseauftrag präzisieren
• Hypothesen bewerten
• Abfragevorschläge validieren
• Zeitlinie und Vergleichsgruppen nutzen
• Unsicherheit und Alternativen dokumentieren
• Berechtigung und Datenschutz kontrollieren
• Auditierbaren Diagnosebericht erstellen

1. Schritt 1: KI-Rolle im Analyseprozess festlegen

   Orientierung, Zusammenfassung, Hypothesengenerierung und Abfragehilfe werden als unterstützende Tätigkeiten definiert. Entscheidung und Freigabe bleiben bei verantwortlichen Rollen.

2. Schritt 2: Analyseauftrag präzisieren

   Symptom, Population, Zeitraum, bekannte Änderungen, gewünschte Tiefe und erlaubte Daten werden als strukturierter Auftrag formuliert.

3. Schritt 3: Hypothesen bewerten

   Vorschläge werden nach Plausibilität, Belegbedarf, Reichweite und möglicher Gegenprobe sortiert. Selbstsichere Formulierungen gelten nicht als Beweis.

4. Schritt 4: Abfragevorschläge validieren

   Felder, Filter, Zeitbezug, Population und Aggregation werden geprüft. Jede vorgeschlagene Abfrage wird mit Stichprobe oder Kontrollabfrage bestätigt.

5. Schritt 5: Zeitlinie und Vergleichsgruppen nutzen

   KI-Hinweise werden gegen Ereigniszeit, betroffene und nicht betroffene Gruppen sowie bekannte Änderungen getestet.

6. Schritt 6: Unsicherheit und Alternativen dokumentieren

   Gesicherte Befunde, plausible Hypothesen, offene Fragen und widerlegte Ansätze werden getrennt festgehalten.

7. Schritt 7: Berechtigung und Datenschutz kontrollieren

   Datenzugriff und Sichtbarkeit folgen der Rolle. Analyseaufträge vermeiden unnötige personenbezogene oder sensible Details.

8. Schritt 8: Auditierbaren Diagnosebericht erstellen

   Ausgangsfrage, verwendete Daten, Vorschläge, Prüfschritte, Gegenbelege und Entscheidung werden nachvollziehbar dokumentiert.

4. Praxisübungen

Kapitelinhalt

• Unpräzisen Analyseauftrag verbessern
• KI-Hypothesen mit Gegenproben prüfen
• Abfragevorschlag kontrollieren
• Auditierbaren Bericht erstellen

Die Übungen werden an einem zusammenhängenden Beispielszenario durchgeführt. Jeder Arbeitsauftrag enthält Ausgangslage, Zielbild, Prüfpunkte, erwartete Beobachtungen und einen kontrollierten Korrektur- oder Rückbaupfad.

1. Übung 1: Unpräzisen Analyseauftrag verbessern

   Eine vage Frage wird in Scope, Zeitraum, Population, Signale und gewünschtes Ergebnis überführt.

2. Übung 2: KI-Hypothesen mit Gegenproben prüfen

   Drei vorgeschlagene Ursachen werden anhand von Vergleichsgruppen und Zeitlinie bestätigt oder verworfen.

3. Übung 3: Abfragevorschlag kontrollieren

   Eine fehlerhafte Population und Aggregation werden erkannt und korrigiert.

4. Übung 4: Auditierbaren Bericht erstellen

   Befund, Unsicherheit, alternative Erklärung und Entscheidung werden in einem reproduzierbaren Format dokumentiert.

5. Zielgruppen und Voraussetzungen

Kapitelinhalt

• Zielgruppen
• Vorkenntnisse
• Arbeitsweise

Zielgruppen: DEX-Analysten, Workplace Engineering, Service Management, Problem Management, technische Teamleitungen, Datenschutz und AI-Governance-Verantwortliche

Vorkenntnisse: Grundkenntnisse in Nexthink Investigations und analytischer Fehlerdiagnose

Arbeitsweise: Fachliche Einordnung, Demonstrationen, angeleitete Schritt-für-Schritt-Übungen, Kontrollfragen, Fehlerszenarien und strukturierte Reviews.