BAMMBANAN AI Automation Maturity ModelIT-Service-Management  ·  AI-gestützte Prozesse  ·  AutomatisierungFRAMEWORKBAAMAF Assessment ToolPLATTFORMENAnsible · USM CMDB · AIREIFEGRADE5 Level Initial → AutonomousDIMENSIONEN7 Bereiche 35 Fragen BANAN AI  ·  Version 1.0  ·  2025

KAPITEL 01

BAMM – Das Automation Maturity Model

Das BANAN AI Automation Maturity Model (BAMM) ist ein Framework zur Bewertung und schrittweisen Verbesserung der Automatisierungsreife in Organisationen – insbesondere im Bereich IT-Service-Management und KI-gestützter Prozesse.

Es besteht aus fünf Reifegraden und wird ergänzt durch das BANAN AI Automation Maturity Assessment Framework (BAAMAF), das eine strukturierte, punktebasierte Bewertung ermöglicht.

Ziel des BAMM ist es:

Typische Nutzenpotenziale› Reduzierung von Risiken durch fehlende oder fragile Automatisierung› Erhöhung der Prozesseffizienz und Reproduzierbarkeit› Übergang zu selbststeuernden, autonomen Systemen› Strukturierte Standortbestimmung und Roadmap-Planung

Anwendungsbereiche› IT-Service-Management (Incident, Change, Request)› Ansible-basierte Infrastruktur-Automatisierung› KI-gestützte Prozessoptimierung› Readiness-Check vor Automatisierungsinitiativen

KAPITEL 02

Das Maturity Model – Überblick

Das BAMM besteht aus fünf Reifegraden. Jeder Level beschreibt einen charakteristischen Zustand der Automatisierung, vom vollständig manuellen Chaos (Level 1) bis zu selbststeuernden, KI-optimierten Systemen (Level 5).

Level	Bezeichnung	Charakter	Risiko	Auto.-Grad
1	Initial	Chaos / manuell	Sehr hoch	0–10 %
2	Scripted	Lokale Automatisierung	Hoch	10–25 %
3	Standardized	Standardisierte Automatisierung	Mittel	25–50 %
4	Orchestrated	End-to-End Orchestrierung	Niedrig	50–75 %
5	Autonomous	Selbststeuernde Systeme	Sehr niedrig	75–90 %+

KAPITEL 03

Detaillierte Beschreibung der Reifegrade

LEVEL 1Initial

Charakter:  Chaos / manuellRisiko:  Sehr hochAutomatisierungsgrad:  0–10 %

Der Betrieb ist vollständig manuell und personenzentriert. Wissen liegt ausschließlich bei Einzelpersonen. Automatisierung ist minimal oder gar nicht vorhanden.

Charakteristik› Tickets werden manuell bearbeitet› Hohe Fehlerquote› Hohe Abhängigkeit von Einzelexperten› USM wird nur als Ticket-System genutzt› Ansible kaum oder nicht genutzt

Risiken› Nicht skalierbar› Hohe Ausfallrisiken bei Personalwechsel› Hohe Stressbelastung des Teams

Typische Aussage„Frag Thomas, der weiß, wie das geht.“

LEVEL 2Scripted

Charakter:  Lokale AutomatisierungRisiko:  HochAutomatisierungsgrad:  10–25 %

Einzelne Engineers automatisieren lokal. Scripts existieren, sind aber nicht standardisiert, nicht dokumentiert und nicht in bestehende Prozesse integriert.

Charakteristik› Ansible wird genutzt, aber isoliert› Keine Governance, keine Service-Integration› Scripts sind undokumentiert und nicht getestet

Risiken› Script-Wildwuchs› Keine Wiederverwendbarkeit› Key-Person-Abhängigkeit bleibt bestehen

Typische Aussage„Ich habe ein Script dafür.“

LEVEL 3Standardized

Charakter:  Standardisierte AutomatisierungRisiko:  MittelAutomatisierungsgrad:  25–50 %

Automatisierung ist standardisiert, dokumentiert und in Governance-Strukturen eingebettet. Wiederverwendbare Module und Playbooks bilden die Grundlage. USM ist mit Ansible, CMDB und Monitoring integriert.

Charakteristik› Playbooks folgen Standards› Automatisierungen werden versioniert, reviewed, katalogisiert› Governance und Architektur definieren Standards

Organisation› Architektur definiert Standards› Betrieb implementiert› Service Management priorisiert

Typische Aussage„Es gibt ein Standard-Playbook dafür.“

LEVEL 4Orchestrated

Charakter:  End-to-End OrchestrierungRisiko:  NiedrigAutomatisierungsgrad:  50–75 %

Automatisierung ist End-to-End, servicegesteuert und eventgesteuert. Menschen überwachen, designen und greifen nur bei Ausnahmen ein. Vollintegration von USM, Ansible, CMDB, Monitoring und Identity Systems.

Beispiele› Incident → automatische Diagnose → automatische Behebung› USM Ticket → automatische Remediation via Ansible› Change → automatische Validierung → automatische Umsetzung

Technische Eigenschaften› Vollintegration aller Management-Systeme› Event-getriebene Automation-Pipelines› Ausnahme-basiertes menschliches Eingreifen

Typische Aussage„Das System hat das Problem bereits behoben.“

LEVEL 5Autonomous

Charakter:  Selbststeuernde SystemeRisiko:  Sehr niedrigAutomatisierungsgrad:  75–90 %+

Systeme können Probleme erkennen, Ursachen analysieren, Lösungen auswählen, Lösungen umsetzen und Wirkung evaluieren – teilweise ohne menschliches Eingreifen. Automatisierung wird datengetrieben optimiert und KI-unterstützt generiert.

Beispiele› Self-Healing Infrastruktur› Automatische Kapazitätsoptimierung› Automatische Risikoerkennung vor Changes

Menschen als Strategen› Designer der Automatisierungsarchitektur› Supervisoren und Ausnahme-Entscheider› Strategen, nicht mehr Operatoren

Typische Aussage„Der Incident ist gar nicht beim Service Desk angekommen.“

KAPITEL 04

Das Assessment Framework (BAAMAF)

Das BAAMAF (BANAN AI Automation Maturity Assessment Framework) ermöglicht eine strukturierte, punktebasierte Bewertung der aktuellen Automatisierungsreife. Es umfasst 7 Dimensionen mit je 5 Fragen.

4.1  Bewertungslogik

Jede Bewertungsfrage wird auf einer Skala von 1 bis 5 Punkten bewertet. Der Bewerter wählt den Wert, der dem tatsächlichen, belegbaren Zustand am besten entspricht.

Punkte	Level	Vergabekriterium
1	Initial	Nicht vorhanden / vollständig ad hoc
2	Scripted	Teilweise vorhanden, isoliert, nicht dokumentiert
3	Standardized	Definiert, dokumentiert, strukturiert
4	Orchestrated	Integriert, systemisch, messbar, automatisiert
5	Autonomous	Kontinuierlich optimierend, datengetrieben, KI-gestützt

4.2  Aggregation und Reifegrad-Zuordnung

Der Gesamtscore berechnet sich aus dem Durchschnitt aller Dimensionen, gewichtet mit je 14,3 %. Maximalpunkte: 7 Dimensionen × 5 Fragen × 5 Punkte = 175 Punkte.

Punktebereich	Level	Bezeichnung
35–59 Punkte	Level 1	Initial
60–89 Punkte	Level 2	Scripted
90–119 Punkte	Level 3	Standardized
120–149 Punkte	Level 4	Orchestrated
150–175 Punkte	Level 5	Autonomous

4.3  Die sieben Dimensionen

ID	Dimension	Gewicht	Fragen
ORG	Organisation	14,3 %	5
FIN	Finanzen	14,3 %	5
PRZ	Prozesse	14,3 %	5
WIS	Wissen	14,3 %	5
MGT	Managementsysteme (USM, CMDB etc.)	14,3 %	5
TEC	Technologie	14,3 %	5
REP	Reporting	14,3 %	5

KAPITEL 05

Die sieben Dimensionen mit Fragen

Die folgenden sieben Dimensionen decken alle wesentlichen Aspekte der Automatisierungsreife einer IT-Organisation ab – von der Aufbauorganisation über Prozesse und Technologie bis hin zu Reporting und strategischer Steuerung.

Dimension 1 – Organisation

Bewertet werden die strukturellen und personellen Voraussetzungen für ein funktionierendes Automatisierungs-Management, inklusive klar definierter Rollen und Governance-Strukturen.

ID	Dimension: Organisation	Punkte (1–5)
O-01	Sind Automatisierungsverantwortlichkeiten klar definiert und dokumentiert?
O-02	Existieren dedizierte Rollen für Automatisierung (z.B. Automation Architect)?
O-03	Gibt es ein übergreifendes Automatisierungs-Governance-Gremium?
O-04	Ist Automatisierung Teil offizieller Rollenbeschreibungen?
O-05	Ist Automatisierung Bestandteil der Organisationsstrategie?

Dimension 2 – Finanzen

Bewertet wird die finanzielle Steuerung von Automatisierungsinvestitionen, einschließlich Budgets, Business Cases und ROI-Messung.

ID	Dimension: Finanzen	Punkte (1–5)
F-01	Gibt es ein dediziertes Automatisierungsbudget?
F-02	Werden Automatisierungsinitiativen über Business Cases gesteuert?
F-03	Wird der ROI von Automatisierung gemessen?
F-04	Werden Einsparungen oder Produktivitätsgewinne quantifiziert?
F-05	Werden Automatisierungsinvestitionen strategisch geplant?

Dimension 3 – Prozesse

Bewertet werden die operativen Prozesse für Automatisierung, einschließlich Standardisierung, Integration in ITSM-Prozesse und systematische Priorisierung.

ID	Dimension: Prozesse	Punkte (1–5)
P-01	Sind Automatisierungsprozesse standardisiert?
P-02	Sind Automatisierungen in Incident-, Change- und Request-Prozesse integriert?
P-03	Gibt es definierte Automatisierungs-Workflows?
P-04	Werden Automatisierungen systematisch priorisiert?
P-05	Gibt es einen strukturierten Automatisierungs-Backlog?

Dimension 4 – Wissen

Bewertet wird, wie gut Automatisierungswissen dokumentiert, geteilt und weiterentwickelt wird – unabhängig von Einzelpersonen.

ID	Dimension: Wissen	Punkte (1–5)
W-01	Ist Automatisierungswissen dokumentiert?
W-02	Existieren standardisierte Automatisierungsmuster?
W-03	Gibt es Schulungsprogramme für Automatisierung?
W-04	Ist Wissen personenunabhängig verfügbar?
W-05	Wird Automatisierungswissen aktiv weiterentwickelt?

Dimension 5 – Managementsysteme (USM, CMDB etc.)

Bewertet wird die Integration von Automatisierung in die eingesetzten Management-Systeme, insbesondere USM, CMDB und Monitoring.

ID	Dimension: Managementsysteme (USM, CMDB etc.)	Punkte (1–5)
M-01	Ist Automatisierung in USM integriert?
M-02	Nutzt Automatisierung aktiv CMDB-Daten?
M-03	Können Automatisierungen aus dem Service Management ausgelöst werden?
M-04	Sind Automatisierungen mit Incident-, Change- und Request-Modulen integriert?
M-05	Ist Automatisierung Bestandteil des Service Lifecycle?

Dimension 6 – Technologie

Bewertet wird die technische Infrastruktur für Automatisierung, einschließlich Plattformen, Versionierung und systemübergreifender Integration.

ID	Dimension: Technologie	Punkte (1–5)
T-01	Existiert eine standardisierte Automatisierungsplattform (z.B. Ansible)?
T-02	Sind Automatisierungen versioniert und kontrolliert?
T-03	Existieren wiederverwendbare Automatisierungsmodule?
T-04	Sind Automatisierungen systemübergreifend integrierbar?
T-05	Existieren Self-Healing- oder autonome Automatisierungen?

Dimension 7 – Reporting

Bewertet wird, wie gut der Automatisierungsgrad gemessen, kommuniziert und für die strategische Steuerung genutzt wird.

ID	Dimension: Reporting	Punkte (1–5)
R-01	Wird der Automatisierungsgrad gemessen?
R-02	Werden Automatisierungseffekte quantifiziert?
R-03	Gibt es Automatisierungs-KPIs?
R-04	Gibt es ein Automatisierungs-Dashboard?
R-05	Wird Automatisierung strategisch gesteuert anhand von KPIs?

KAPITEL 06

Zusammenfassung & Nächste Schritte

Das BAMM bietet Organisationen eine vollständige Grundlage für die strukturierte Bewertung und gezielte Weiterentwicklung ihrer Automatisierungsreife. Die Kombination aus fünf Reifegraden, sieben Bewertungsdimensionen und 35 praxiserprobten Fragen ermöglicht sowohl eine Standortbestimmung als auch konkrete Handlungsempfehlungen.

Parameter	Wert
Framework	BANAN AI Automation Maturity Model (BAMM)
Assessment Tool	BAAMAF – BANAN AI Automation Maturity Assessment Framework
Reifegrade	5 Level (Initial → Scripted → Standardized → Orchestrated → Autonomous)
Dimensionen	7 Bereiche (Organisation, Finanzen, Prozesse, Wissen, Managementsysteme, Technologie, Reporting)
Fragen gesamt	35 Bewertungsfragen (7 × 5)
Scoring	Gleichgewichteter Durchschnitt, max. 175 Punkte
Ausgabe	Reifegrad-Score, Ampel-Klassifikation, Radar, Roadmap
Version	1.0  ·  BANAN AI  ·  2025

Empfohlene nächste Schritte:

Sofortmaßnahmen› Durchführung eines Pilot-Assessments im ausgewählten Bereich› Erstellung einer Excel-/Google-Sheets-Vorlage für BAAMAF› Kickoff mit Prozessverantwortlichen und IT-Leitung

Mittelfristig (6–12 Monate)› Ableitung einer konkreten 12–24-Monats-Roadmap› Wiederholte Assessments zur Fortschrittsmessung› Erweiterung um Implementierungsplan und Glossar