Das Mysterium KI für das Service-Management lüften

Zweifellos ist KI derzeit das aktuelle Thema weltweit. Und ja, es gibt auch einen gewissen Hype darüber 😉 Mit diesem Blog möchte ich das Mysterium KI lüften und erörtern, wie sie dem IT-Support bei seiner anspruchsvollen täglichen Arbeit konkret helfen kann.

Mit dem Problem beginnen 

Beginnen wir damit, das Problem zu formulieren, das wir mit KI bewältigen wollen.  

Wenn wir mit verschiedenen Service-Desk- und IT-Teams sprechen, hören wir meist eine ziemlich einheitliche Aussage:

• Die Arbeitsbelastung des IT-Supports nimmt zu.
• Die Komplexität der Anfragen an den Service Desk nimmt zu.
• Die Infrastruktur und die Zahl der Dienste nehmen zu, ebenso wie die Abhängigkeiten untereinander.
  

Daher wird die Arbeit des IT-Support-Teams von Tag zu Tag schwieriger.

Gleichzeitig zeigen die statistischen Daten, dass die Automatisierungsmaßnahmen nicht ausreichend waren, um die dringend benötigte Hilfe zu leisten.

• Im Durchschnitt müssen über 80 % der Anfragen noch manuell von einem Agenten bearbeitet werden.
• Ein großer Teil dieser Kontakte - über 40 % - kommt über arbeitsintensive Übermittlungskanäle wie E-Mail und mündliche Mitteilung zustande.

All das hat in den letzten drei Jahren zu einem Anstieg der Kosten pro Kundenkontakt um mehr als 20 % geführt.

Wir sind der Meinung, dass dies nicht nachhaltig ist. Wie können wir diesen Trend umkehren und dem IT-Support helfen, intelligenter zu arbeiten?

Wie kann KI dem IT-Support helfen, intelligenter zu arbeiten?

KI sollte in die Bereiche integriert werden, in denen die eigentliche Arbeit geleistet wird.

Wir wollen, dass KI nahtlos verfügbar ist, wann und wo sie gebraucht wird, und dass sie auf die jeweilige Aufgabe zugeschnitten ist. Außerdem wollen wir, dass sie viele Nutzerrollen im gesamten Unternehmen bedienen kann.

Schauen wir uns ein paar konkrete Beispiele an:

#1 Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Arbeitnehmer, der seine Steuererklärung aktualisieren muss.

Nicht viele Mitarbeiter können sich die Routine dafür auswendig merken. Anstatt zu versuchen, jemanden anzurufen oder Anweisungen über eine Vielzahl von Webseiten und Links zu finden, kann der Mitarbeiter einfach den KI-Assistenten aufrufen und fragen, was zu tun ist - in einfacher Sprache. Die KI erkennt die Aufgabe und leitet den Mitarbeiter mit klaren Anweisungen an, wie er die Steuererklärung aktualisieren kann. Dadurch werden die Anfragen an die Support-Teams reduziert - was wiederum zur Bewältigung des oben beschriebenen Produktivitätsproblems beiträgt.

#2 Oder stellen Sie sich vor, Sie sind ein Agent, der an der Service-Desk-Front arbeitet und täglich mit einem hohen Ticketaufkommen zu tun hat.

Wenn wir verschiedene Service-Desks besuchen, fällt auf, wie viel Zeit die Frontline-Agenten allein mit dem Schreiben von E-Mails verbringen. Dies ist ein großartiger Anwendungsfall für KI, die als weiteres Paar Hände für die Bearbeitung von E-Mails dienen kann. KI kann automatisch Antworten generieren, was ein wirklich nützliches Produktivitätswerkzeug ist, z. B. für erste Antworten oder Statusaktualisierungen.  KI kann auch von Agenten geschriebene E-Mails vervollständigen und korrigieren, was eine praktische Zeitersparnis und Qualitätsverbesserung für die gesamte E-Mail-Korrespondenz darstellt.

Efecte's Ansatz heißt Effie AI. Effie AI ist ein neuartiger persönlicher KI-gestützter Assistent, der Sie kennt und Sie bei verschiedenen täglichen Aufgaben unterstützen kann. Kurz gesagt, er hilft Ihnen, intelligenter zu arbeiten. Neben diesen beiden Beispielen kann Effie AI auch bei anderen wichtigen täglichen Aufgaben helfen, z. B. bei der Lösung von Tickets und bei Live-Chat-Gesprächen.

Mensch behält die Kontrolle

Viele KI-Modelle, insbesondere die neuen Sprachmodelle, sind quasi "Black Boxes". Die Nutzer können nicht wirklich verstehen, wie und warum die KI das Ergebnis erzeugt hat.

Deshalb sind wir der Ansicht:

Es ist von zentraler Bedeutung, den Nutzern Mechanismen an die Hand zu geben, mit denen sie die Kontrolle behalten und entscheiden können, wann und wo sie die KI-Hilfe einsetzen wollen.

Mit Effie AI können Administratoren festlegen, welche Datensätze für das KI-Modell sichtbar sind. Auf dieser Grundlage können Agenten festlegen, welche spezifischen Kontextmerkmale (wie Ticket-ID, Status, Gerätetyp usw.) in jeder Anwendung an das KI-Modell weitergegeben werden (standardmäßig ohne persönliche Daten). Und kein von der KI generierter Inhalt geht nach außen, ohne dass ein Mensch ihn zuvor validiert und genehmigt hat.

Deshalb haben wir bei Efecte damit begonnen, mehr Transparenz in unsere eigenen KI-Modelle zu implementieren, wie z. B. die NLP (Natural Language Processing), die die Effie AI Chatbot-Funktion antreibt. Mit diesem Modell kann der Administrator den KI-Entscheidungsprozess nachvollziehen. Dies ermöglicht eine hervorragende Transparenz, die unserer Meinung nach eines der Schlüsselelemente für den zukünftigen Erfolg von KI ist.

Muss der Benutzer wissen, wie sich KI verhält?

Damit stellt sich auch die Frage, ob die Nutzer überhaupt wissen müssen, wie sich KI verhält. Ich denke, die Antwort lautet ja und nein.

Ja, KI ist eine der neuen Fähigkeiten der Bevölkerung für die Zukunft, und die Nutzer müssen die Grenzen und Risiken der KI verstehen. Sie sollten sich bewusst sein, dass KI Fehler machen kann und wird. Und obwohl sie bei bestimmten Aufgaben wirklich gut ist, bietet sie nicht immer die richtige Lösung für alle Probleme. Als Anbieter von Lösungen haben wir auch die Verantwortung, die Grenzen und Risiken der KI in unserer Software zu erklären.

Aber nein, die Nutzer müssen sich nicht mit einem KI-Modell auskennen, um davon zu profitieren.

Die Nutzung von KI-gestützten Funktionen sollte super einfach sein. Wir sprechen über das Designprinzip der KI mit einem einzigen Klick.

Es geht darum, sicherzustellen, dass die Nutzer keine spezielle Ausbildung oder Kenntnisse über Dinge wie neuronale Netze oder Modellabfragen benötigen, um sie nutzen zu können. Nur so kann die Akzeptanz und der Nutzen in großem Umfang gefördert werden.

Ist das nur ChatGPT mit einem anderen Namen?

Da viele Nutzer bereits mit ChatGPT von OpenAI vertraut sind, werden wir auch oft gefragt, ob wir das Produkt nicht einfach zur Unterstützung der IT-Arbeit verwenden können. Während einige der Effie AI-Funktionen ein ähnliches Sprachmodell wie ChatGPT verwenden, gibt es auch einzigartige Eigenschaften und Vorteile, die Sie mit der speziell für das Servicemanagement entwickelten KI erhalten können.

Erstens sind die KI-Antworten von Effie auf die IT-Support-Situation und den fraglichen Benutzer zugeschnitten. Während ChatGPT allein großartige generische Antworten gibt, kann Effie personalisiertere, genauere und situationsbezogene Antworten geben. Ermöglicht wird dies durch die Kombination der lokalen und kontextbezogenen Daten der Efecte-Plattform (z. B. Ticketbeschreibung, Gesprächsverlauf, in Anspruch genommene Dienste und Gerätetyp/-modell) mit der Fähigkeit des Sprachmodells, Antworten zu erstellen.

Zweitens bietet Effie AI eine nahtlose Benutzererfahrung für spezifische Aufgaben im IT-Support. Mit Effie AI müssen Benutzer nicht zwischen verschiedenen Tools umschalten (mit separaten Logins, Copy-Paste usw.). Effie AI befindet sich bereits dort, wo die Arbeit gemacht wird - nämlich direkt in dem Tool, das die Agenten für den IT-Support verwenden. Es kann als Teil des natürlichen Arbeitsablaufs und bei Bedarf verwendet werden - und zwar mit nur einem Klick.

KI nach Ihren Bedingungen

Es ist auch wichtig zu erkennen, dass Unternehmen Bedenken haben, wo ihre Daten gespeichert werden, wenn sie KI einsetzen. Viele Unternehmen haben diesbezüglich auch gesetzliche Beschränkungen auferlegt bekommen.

Deshalb ist es eines unserer wichtigsten Designprinzipien, Unternehmen die Möglichkeit zu geben, KI auch lokal zu nutzen. In der Praxis bedeutet dies, dass der Kunde ein beliebiges Rechenzentrum wählen kann, wobei jedoch bestimmte Anforderungen an die Verarbeitungskapazität gestellt werden, insbesondere für KI-Funktionen, die auf großen Sprachmodellen basieren.

Mit dem lokalen Ansatz können Unternehmen eine sicherere KI implementieren und kontrollieren, wo die Daten gespeichert und verarbeitet werden.

Effie AI von Efecte stützt sich auf zwei Haupttypen von Modellen: Generative KI und NLP-KI-Modelle.

Das generative KI-Modell (oft auch als "Large Language Model" bezeichnet) ist gut darin, neue Inhalte auf der Grundlage gelernter Muster zu erstellen. Es bietet eine optimale Basis für Funktionen wie Effie AI Email und Chat.  Wir begannen unsere Reise mit dem GPT-Modell von Open AI, haben aber auch unser eigenes Open-Source-basiertes Modell getestet. Dies wird es unseren Kunden ermöglichen, Effie-Funktionen, die generative KI erfordern, lokal* auszuführen, ohne dass Daten an OpenAI oder andere Provider-basierte Modelle gehen (* erster PoC im 4. Quartal).

NLP-KI-Modelle hingegen sind gut darin, Absichten und Gefühlslagen zu klassifizieren und auf der Grundlage vordefinierter Kategorien zu entscheiden, wie zu reagieren ist. Das macht es zu einer guten Wahl für Funktionen wie Effie AI Chatbot. Hier verwenden wir unser eigenes NLP-Modell, das bereits heute in lokalen Umgebungen eingesetzt werden kann.

Ich hoffe, dieser Blog hat Ihnen gefallen! Wenn Sie daran interessiert sind, mehr zu besprechen und zu erfahren, wie Sie anfangen können, zögern Sie bitte nicht, mich zu kontaktieren unter santeri.jussila@efecte.com.