Erste Schritte mit KI im IT-Service-Management: 3 Schritte zum Erfolg

Die digitale Transformation ging einher mit der Umgestaltung vieler Bereiche des modernen Geschäftslebens, aber der IT-Service-Desk ist dabei zurückgeblieben. Laut Gartner erfordern mehr als 80 % der Tickets immer noch eine manuelle Bearbeitung durch Agenten, um das Problem zu verstehen, eine Lösung zu finden und den Endnutzer anzuleiten.  

Gleichzeitig werden die IT-Landschaften immer komplexer, was die Lösung dieser Probleme erschwert. Analysten haben festgestellt, dass die Komplexität der von Anwendern erstellten Tickets seit 2019 um 14 % gestiegen ist. Es überrascht nicht, dass die Bearbeitungskosten pro Ticket dadurch gestiegen sind. Die Ausgaben pro Kontakt mit einem Agenten haben einen Anstieg von 27 % verzeichnet, auf durchschnittlich 18 US-Dollar pro Ticket. 

All dies macht den Service-Desk reif für die Digitalisierung und Automatisierung. Den meisten IT-Leitern ist bewusst, dass KI dabei helfen kann, aber es ist Ihnen nicht immer klar, wo und wie man mit KI beginnen soll.  

Diese Frage hören wir von mittelgroßen europäischen Unternehmen ständig. In diesem Blog möchte ich daher einen 3-Schritte-Ansatz für den Einstieg in die KI (in diesem Fall generative KI) im Service Management vorstellen.

Schritt 1: Analysieren Sie Ihre aktuellen Support-Prozesse  

• Ticket erstellt: Der Benutzer hat ein Problem, das er nicht selbst lösen kann, also stellt er ein Ticket beim Service Desk aus. 
   
• Klassifizierung und Weiterleitung: Das Ticket wird auf der Grundlage der Art des Problems klassifiziert und zur Bearbeitung an einen geeigneten Mitarbeiter weitergeleitet. 
   
• Bearbeitung:  Der Agent bearbeitet das Ticket, indem er entweder in der Wissensdatenbank nach einer Lösung sucht, den Benutzer um weitere Informationen bittet oder es an einen Spezialisten weiterleitet. 
   
• Kommunizieren: Der Mitarbeiter teilt dem Benutzer die Lösung mit, sei es per Telefon, E-Mail oder über einen anderen Kanal. Dies kann zu weiteren Ermittlungs- und Kommunikationsrunden führen. 
   
• Dokumentieren: Das Ticket wird geschlossen und die Lösung wird dokumentiert und der Wissensdatenbank hinzugefügt.

Es ist auch wichtig zu analysieren, welche Art von Daten Sie während Ihrer Support-Aktivitäten sammeln. Das Verständnis Ihrer Daten hat mehrere Vorteile. Erstens muss die von Ihnen gewählte KI-Lösung möglicherweise auf qualitativ hochwertige, relevante und ausgewogene Daten trainiert werden, um hilfreiche Antworten geben zu können. Die Analyse Ihrer Daten hilft Ihnen außerdem, die Ressourcen für die Speicherung und Verarbeitung zu planen und Datenschutz- oder ethische Probleme zu vermeiden. Sie hilft Ihnen auch dabei, die wichtigsten Merkmale für das KI-Modell zu ermitteln, um dessen Genauigkeit und Effizienz zu verbessern. 

Sobald Ihre Supportprozesse klar sind, ist es Zeit für Schritt 2.

• Tickets warten in einer Warteschlange auf ihre Klassifizierung, was die Zeit verlangsamt, bis ein geeigneter Mitarbeiter zugewiesen wird.  
  
  
• Den Agenten werden an einem Tag zu viele Tickets zugewiesen, was zu Stress führt, die Problemlösung für die Benutzer verzögert und möglicherweise die Qualität der Kommunikation zwischen Agent und Benutzer beeinträchtigt.  
  
  
• Agenten verbringen viel Zeit damit, E-Mails an Benutzer zu schreiben, in denen sie entweder um Klärung bitten oder Lösungen anbieten. Die Suche nach der richtigen Sprache für nicht-technische Benutzer kann die Agenten zusätzlich ausbremsen.  
  
  
• Die Zeit, die für die Dokumentation von Ticketlösungen aufgewendet wird, hält die Mitarbeiter davon ab, die Probleme der Benutzer zu lösen. Dies ist zwar für die Wissensdatenbank notwendig, kann aber das Benutzererlebnis beeinträchtigen. 

Wenn Sie diese Engpässe in Ihrem eigenen Service-Desk identifizieren, erhalten Sie eine gute Vorstellung davon, worauf Sie sich bei Ihrer ersten KI-Implementierung konzentrieren sollten. Sie lassen sich am besten durch die Prüfung von Berichten und die Befragung von Agenten ermitteln, um qualitative Daten über ihre täglichen Erfahrungen zu sammeln. Gespräche mit den Agenten können auch dazu beitragen, diesen zu versichern, dass die KI ihre Arbeit nicht gefährdet, sondern ihnen lediglich hilft, intelligenter zu arbeiten.  

Sobald Sie herausgefunden haben, wo die größten Ineffizienzen und Engpässe liegen, ist es Zeit für Schritt 3.

Schritt 3: Wählen Sie einen ersten Anwendungsfall, der schnelle Erfolge bringt (E-Mail ist ein guter Fall) 

Wählen Sie aus den von Ihnen identifizierten Engpässen einen Bereich aus, in dem Sie glauben, dass die Einführung von KI den größten geschäftlichen Nutzen mit der geringsten Störung der Service-Desk-Abläufe bringen wird. Dies wird der erste "Quick Win" sein, um den Wert von KI zu beweisen und die Agenten daran zu gewöhnen, einen digitalen Assistenten zu haben.  

Welchen Bereich Sie wählen, hängt von Ihrem Unternehmen ab, aber wir bei Efecte haben festgestellt, dass E-Mail ein wirklich guter Ausgangspunkt sein kann. Zunächst einmal ist der geschäftliche Nutzen hoch: Unserer Erfahrung nach sind etwa 40 % der manuell bearbeiteten Tickets mit zeitaufwändiger E-Mail-Nutzung verbunden, sodass ein KI-Assistent sehr schnell Effizienzgewinne freisetzen kann. Seit wir unseren eigenen KI-E-Mail-Assistenten von Effie in unserem Efecte-Kundenservice-Desk implementiert haben, konnten wir feststellen, dass unsere Mitarbeiter 30 % mehr E-Mails pro Monat beantworten können.  

(Effie AI for Email ist ein digitaler On-Demand-Assistent, der Agenten hilft, E-Mails schneller und effektiver zu verfassen. Er ist sehr schnell zu implementieren, benötigt nur wenige Minuten zur Konfiguration und erfordert keine speziellen Daten oder Benutzerschulungen. Unsere Agenten stellten fest, dass es ihnen innerhalb weniger Stunden das Leben erleichterte - und auch ihre Arbeitszufriedenheit ist gestiegen, da Effie AI Email die kognitive Belastung und den manuellen Aufwand reduziert. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, können Sie hier mehr lesen).

KI verwandelt Service-Desk-Mitarbeiter in Spezialisten für die Lösung von Problemen

Die schrittweise Einführung von KI im Service-Desk bedeutet, dass Sie schnell Effizienz- und Produktivitätsgewinne erzielen können, ohne die Mitarbeiter mit neuen Funktionen zu überfordern.  

Wir haben festgestellt, dass die E-Mail-Funktion unsere Agenten schnell in professionelle "Problemlöser" verwandelt hat. Die GenAI-Funktion ist ein optionaler digitaler Assistent, den die Agenten einschalten können, um E-Mails schneller zu schreiben. Er generiert automatisch einen klaren, relevanten und menschlich klingenden Text, den der Agent bei Bedarf bearbeiten kann. 

Unser Service-Desk-Mitarbeiter Aleksi sagt dazu: "Ich kann Kunden viel schneller eine erste Antwort geben. In einigen Fällen hat Effie AI zusätzliche Fragen an den Kunden gestellt, um bei der Fehlersuche zu helfen. Ich kann auch viel besser multitasken, indem ich KI verwende, um einigen Kunden zu antworten, während ich Lösungen für andere Kunden finde."

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CIOs und IT-Leiter wissen, dass die Produktivität und Effizienz des Service-Desk gesteigert werden muss. Wie ich in diesem Blog gezeigt habe, kann KI schnell großartige Ergebnisse liefern und zudem schnell und einfach implementiert werden.

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