Künstliche Intelligenz im Service Management

Wie beeinflusst KI das Service Management?

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in das Service Management ist schon lange ein Thema. Da die KI-Fähigkeiten immer weiter fortschreiten, erforschen Unternehmen zunehmend ihr Potenzial, traditionelle Service Management-Praktiken zu verändern, indem sie Abläufe rationalisieren, Kundenbedürfnisse vorhersagen und personalisierte Erfahrungen liefern.

Mit der Entwicklung generativer KI-Technologien hat KI nun das Potenzial, die Arbeit von Service-Desks aller Größen und Branchen zu verändern, insbesondere in Bereichen, in denen eine effektive Mensch-Computer-Interaktion und ein gutes Sprachverständnis wichtig sind.

Im Rahmen des Service Managements kann KI entweder den Endnutzern direkt oder den Support-Teams helfen, effizienter zu arbeiten.

Alle, von Anbietern bis hin zu Unternehmen, bemühen sich darum, KI in ihre ITSM-, IAM- und anderen Unternehmensservicesysteme zu integrieren. Das ist oft leichter gesagt als getan, aber nicht unmöglich.

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„Generative KI-Technologien können neue Versionen von Inhalten, Strategien, Designs und Methoden generieren, indem sie aus großen Beständen von Originalinhalten lernen. Generative KI hat tiefgreifende Auswirkungen auf unternehmerische Tätigkeiten, u. a. auf die Entdeckung, Erstellung, Authentizität und Regulierung von Inhalten, die Automatisierung menschlicher Arbeit und die Erfahrungen von Kunden und Mitarbeitern."

Quelle: Gartner

Warum jetzt mit KI beginnen?

KI gibt es schon seit einer ganzen Weile. Tatsächlich waren wir uns der Möglichkeiten schon im letzten Jahrhundert bewusst, aber der Erfolg war noch nicht so groß wie heute.

Jetzt ist es an der Zeit, die folgenden Ressourcen zu nutzen, um die Produktivität und Erfahrung im Bereich Service Management branchenübergreifend voranzutreiben.

1. Da aktuelle Tools immer mehr Informationen speichern, verfügen wir über eine Fülle von Daten, aus denen wir ganz einfach Schlussfolgerungen ziehen können. Da zudem viele Anwendungen cloudbasiert sind, ist es einfacher denn je, Daten über alles und jedes zu sammeln.

2. Unsere Rechenkapazitäten sind immens gestiegen - die CPUs werden Jahr für Jahr schneller und schneller, was bedeutet, dass die Rechenleistung auf einem ganz anderen Niveau liegt als in der Vergangenheit.

3. Es wurde mehr in diesem Bereich geforscht, was bedeutet, dass bessere Algorithmen für verschiedene Bereiche entwickelt wurden. In dem Maße, wie sich Technologie, Rechenleistung und Datensätze im Laufe der Zeit verbessert haben, hat sich auch die Bedeutung und Effizienz der KI erhöht.

Gängige Herausforderungen für Service-Desk- und IT-Teams

Die Arbeitslast des IT-Supports nimmt zu.
Die Komplexität der Kontakte mit dem Service Desk nimmt zu.
Die Infrastruktur und die Anzahl der Dienste nehmen zu, ebenso wie die Abhängigkeiten zwischen ihnen.

Die Arbeit des IT-Support-Teams wird also von Tag zu Tag schwieriger. Die Arbeit am Service Desk ist weitgehend kommunikationsbasiert, und die jahrelange Automatisierung hat daran nicht viel geändert. Laut Gartner werden mehr als 80 Prozent aller Anfragen und Tickets immer noch „manuell“ von Agenten bearbeitet. Nach unserer Erfahrung in europäischen Märkten werden 40 Prozent dieser Anfragen über arbeitsintensivere Kanäle wie Telefonanrufe und E-Mails bearbeitet. Die Teams sind also auf der Suche nach Automatisierung, aber die Probleme sind komplex.

Da Service-Desk-Teams mit zunehmender Arbeitslast, immer komplexeren IT-Infrastrukturen und digitalen Diensten zu kämpfen haben, wird der Bedarf an intelligenter Unterstützung und Automatisierung immer wichtiger. Das Service Management, ein Bereich, der traditionell auf reaktive und manuelle Prozesse angewiesen ist, ist reif für die neuen Innovationen:

83%

der Tickets werden immer noch manuell bearbeitet

25%

Anstieg der Ticketabwicklungskosten von 2019 bis 2023

$20

Durchschnittskosten pro von einem Agent abgewickeltem Ticket

3 Typische Anwendungsfälle für KI im Service Management

Chat/E-Mail-Automatisierung

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Automatisierung von Antworten kann zu schnellen Effizienzsteigerungen führen und Ressourcen für komplexe Aufgaben freisetzen. Im besten Fall kann KI eine hohe Nutzerzufriedenheit aufrechterhalten, indem sie präzise, kontextbezogene und personalisierte Antworten generiert. Wenn sich Unternehmen zunächst auf die Chat-/E-Mail-Automatisierung konzentrieren, können sie schnell die betriebliche Effizienz steigern, unmittelbare Einblicke in die Auswirkungen von KI gewinnen und die Voraussetzungen für die nächsten Schritte auf ihrer KI-Reise im Service Management schaffen.

KI-unterstützter Service Desk

Eine tiefere Integration von KI in die Arbeit vom Service-Desk kann die Produktivität selbst bei komplexeren Problemen erhöhen, ohne die Servicequalität für den Endnutzer zu beeinträchtigen. In der Praxis bedeutet dies, dass die Agenten mit Tools ausgestattet werden, die die Bearbeitung von Tickets rationalisieren, z. B. durch intelligente Kategorisierung, Vorschläge und Zusammenfassungen, die alle dazu beitragen, die manuelle Arbeit zu reduzieren.

KI-Unterstützung für Endnutzer

Intelligente Self-Service-Optionen können die manuellen Interaktionen mit Agenten bei Routineanfragen verringern. Damit wird nicht nur der zunehmenden Komplexität und dem steigenden Volumen von Serviceanfragen Rechnung getragen, sondern auch der wachsenden Vorliebe der Nutzer für Self-Service-Lösungen. Die Einführung von KI-gestützten Tools für Endnutzer ist ein entscheidender Schritt bei der Umwandlung des Servicemanagements in ein autonomeres, benutzerfreundliches Ökosystem.

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