KI trifft DEX: Anomalieerkennung durch smarte Analysen
In Unternehmen mit hunderten oder gar tausenden von Endgeräten ist eines gewiss: Es gibt viele IT-Probleme – aber nicht jeder langsame Bootvorgang oder jeder einzelne Application-Crash ist
gleich ein Fall für den IT-Support. Umgekehrt werden häufig relevante Probleme nicht gemeldet, weil die Ticketerstellung mit zu viel Aufwand verbunden ist. Doch wie unterscheidet man
zwischen einem „Einzelfall“ und einem echten systemischen Problem?
Genau hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) und Outlier Detection in modernen DEX-Lösungen ins Spiel.
KI & DEX – kurz & knapp:
- Rolle von KI bei der Anomalieerkennung: KI-gestützte DEX-Lösungen erkennen Muster, Ausreißer und Ursachen – und machen so auffällige Endgeräte sichtbar.
- Proaktiver IT-Betrieb: Statt nur auf Tickets zu reagieren, identifiziert KI Probleme frühzeitig, bevor Nutzer sie melden, und empfiehlt präventive Maßnahmen.
- Kontext ist entscheidend: Auffälligkeiten werden im Vergleich zu Peer-Gruppen, zeitlichen Entwicklungen und korrelierenden Faktoren (z. B. App-Crashes + RAM-Auslastung) bewertet.
- Automatisierung: Auf Basis der Analyse können automatisch Remediation-Flows ausgelöst werden – etwa Updates, Richtlinienanpassungen oder Hinweise an Nutzer.
Die Datenflut ist real – und wächst täglich
Moderne Endgeräte liefern Unmengen an Telemetrie-Daten: Bootzeiten, Anmeldeverläufe, Hardware-Auslastung, Netzwerklatenz, Applikationsabstürze, Benutzerfeedback, Sicherheitsereignisse – die
Liste ist lang. Jedes dieser Signale kann relevant sein, doch isoliert betrachtet sind sie oft nicht aussagekräftig und die Bewertung oftmals gar nicht so einfach.
Was IT-Teams brauchen, ist nicht mehr „mehr Daten“, sondern mehr Erkenntnis. Die zentrale Frage lautet also: Welche Endgeräte zeigen wirklich auffälliges Verhalten
– im Vergleich zum Rest der Organisation?
Outlier Detection – das neue Gold der IT-Betriebsführung
DEX-Lösungen mit integrierter KI analysieren Muster, erkennen Ausreißer, gruppieren ähnliche Probleme – und vor allem: Sie helfen, die richtigen Geräte in den
Fokus zu rücken.
Ein Beispiel für Outlier Detection in der IT:
Ein Gerät braucht 85 Sekunden zum Booten. Ist das schlimm? Vielleicht. Vielleicht auch nicht – wenn der Median aller Geräte bei 82 Sekunden liegt. Aber wenn andere Geräte im gleichen
Netzwerk, der gleichen Abteilung und mit ähnlicher Hardware in 30 Sekunden startklar sind, dann ist das Gerät auffällig.
Hier trennt die künstliche Intelligenz die Spreu vom Weizen. Sie beantwortet Fragen wie:
- Weicht dieses Gerät signifikant vom Normalverhalten ab?
- Hat das Gerät ähnliche Probleme wie andere Geräte mit derselben Hardware-Ausstattung?
- Was ist die wahrscheinlichste Ursache für die Auffälligkeit?
Dank Anomalieerkennung vom reaktiven zum proaktiven IT-Betrieb
Ohne KI verbringen viele IT-Teams ihre Zeit mit der Reaktion auf Tickets. Erst wenn sich Benutzer über schlechte Performance beschweren oder sich Probleme häufen, wird gehandelt. Zudem
melden sich viele Nutzer gar nicht, während andere jede Kleinigkeit im Ticket festhalten. Das erschwert die Priorisierung erheblich.
KI-basierte DEX-Lösungen kehren diesen Ablauf um: Sie erkennen Probleme, bevor sie eskalieren – und schlagen präventive Maßnahmen vor. Mit Outlier Detection werden Fehler
schneller und besser erfasst als durch die manuellen Tickets der User, die oft gar nicht oder sehr spät erstellt werden. So wird nicht nur die Benutzerzufriedenheit gesteigert, sondern auch
der IT-Aufwand gesenkt.
Ein mögliches Szenario:
Ohne KI:
Mehrere Mitarbeiter klagen über eingefrorene Anwendungen und langsame Systeme. Die IT versucht mühsam herauszufinden, ob bestimmte Anwendungen oder fehlender Arbeitsspeicher die Ursache ist
– mühsam und manuell.
Mit KI:
Die DEX-Lösung erkennt Geräte, die regelmäßig nahezu den gesamten Arbeitsspeicher auslasten – und warnt den Admin, bevor dies zu App-Freezes oder Systemabstürzen führt – und meldet das an
den Admin, bevor ein Ticket erstellt wird
So kombinieren Sie DEX & UEM erfolgreich
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Was „auffällig“ wirklich bedeutet: Kontexterkennung durch KI
Ein Gerät ist nicht „schlecht“, weil es einmal abstürzt. Entscheidend ist der Kontext.
Moderne KI-Modelle in DEX-Lösungen betrachten im Zuge der Outlier Detection viele einzelne Faktoren und entwickeln darauf basierend eine Heuristik, die z.B. die folgenden Daten
berücksichtigt:
- Zeitliche Entwicklung (z. B. stetiger Abfall der Performance)
- Vergleich mit Peer-Gruppen (ähnliche Geräte in ähnlichem Einsatzkontext)
- Korrelation mit anderen Signalen (App-Crashes + hohes RAM-Usage + negatives Benutzerfeedback)
- Spezifische Hardware (z.B. RAM-Ausstattung oder CPU-Design)
Die Ergebnisse zu den einzelnen Endgeräte werden dann in weiterführenden, nachgelagerten Analysen verwendet, die beispielsweise zeitliche Aspekte betrachten, oder Computer ähnlicher
Abteilungen vergleichen. Nur durch diesen ganzheitlichen Blick kann entschieden werden, ob ein Gerät tatsächlich auffällig ist – oder nur temporär „einen schlechten Tag“ hatte.
kennt.
Von Endpoint Analytics zur Automatisierung – der nächste Schritt
DEX-Lösungen wie baramundi perform2work werden in Zukunft noch weiter gehen: Wenn ein Gerät durch die KI als auffällig eingestuft wird, können automatisch Remediation-Flows ausgelöst werden. Denkbar sind unter anderem:
- Triggern eines Updates
- Anpassung von Gruppenrichtlinien
- Benachrichtigung des Endanwenders mit Lösungshinweisen
In Kombination mit Tools wie n8n oder Power Automate wird die DEX-Plattform zum Drehkreuz intelligenter IT-Automation – mit der KI als Gehirn.
Fazit: KI ist kein Gimmick – sie ist der Game Changer in der DEX-Welt
In einer Ära, in der IT-Teams mit Daten überflutet werden, ist es entscheidend, die richtigen Schlüsse zu ziehen – und die relevanten Probleme zu
identifizieren sowie Auffälligkeiten zu sehen und die notwendigen Handlungen zu identifizieren.
KI in DEX-Lösungen ermöglicht genau das: Anomalieerkennung im Kontext, intelligente Priorisierung und automatisierte Fehlerbehandlung. So wird aus dem Flickenteppich reaktiver
IT-Prozesse eine zukunftsfähige, proaktive Endgerätesteuerung – ganz im Sinne digitaler Mitarbeiterzufriedenheit und Effizienz.
