Haaga-Helia University of Applied Science

Integrierte Dienste. Höhere Leistung.

Als die Haaga-Helia University of Applied Science KI in ihr IT Service Management einführte, war der Ansatz klar: klein anfangen, praxisnah bleiben und vom ersten Tag an etwas Nützliches aufbauen. Anstatt einer perfekten Lösung hinterherzujagen, konzentrierten sie sich darauf, KI in ihre bestehende Umgebung zu integrieren, sodass sie einfach zu bedienen, leicht zu verwalten und auf Wachstum ausgelegt ist.

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, wie sie angefangen haben, welche Erkenntnisse sie gewonnen haben und wie andere ITSM-Teams ihre eigene KI-Reise selbstbewusst beginnen können.

Die Herausforderung: Eine solide Grundlage schaffen, ohne zusätzliche Risiken einzugehen

Haaga-Helia betreut rund 11.000 Studierende und Mitarbeiter über verschiedene Dienste hinweg, wobei Matrix42 das Herzstück der Servicebereitstellung bildet. Da KI im IT-Support zunehmend an Bedeutung gewann, wollte das Team untersuchen, wie sie damit das Serviceerlebnis verbessern könnte.

Eine Entscheidung bestimmte ihren Ansatz von Anfang an: KI sollte kein separates Tool sein. Sie musste Teil des bestehenden Systems sein und direkt in das Serviceportal eingebettet werden. Um dieses Ziel zu erreichen, waren Vorbereitungen erforderlich. Die Wissensdatenbank war noch nicht für den Einsatz von KI vorbereitet. Anleitungen lagen in unterschiedlichen Formaten vor, viele waren bildbasiert, und ein Großteil der Inhalte musste aktualisiert werden. Das Team musste zudem die Konsistenz zwischen den finnischen und englischen Materialien sicherstellen.

Sicherheit und Datenschutz sorgten für zusätzliche Komplexität. Verträge, Zugriffsrechte und Datentransparenz mussten klar definiert werden, bevor irgendetwas in Betrieb genommen werden konnte. Dies nahm Zeit in Anspruch, war jedoch unerlässlich, um Vertrauen in die Lösung aufzubauen. Das Team rechnete zudem mit einer schrittweisen Einführung. Das Ziel waren keine sofortigen Effizienzsteigerungen, sondern die Schaffung eines sicheren und kontrollierten Lernprozesses.

Die Lösung: Klein anfangen und sich auf die Vorbereitung konzentrieren

Als sich die Gelegenheit bot, an einem Matrix42-KI-Pilotprojekt teilzunehmen, machte Haaga-Helia den Schritt. Die Vorbereitungsphase wurde schnell zum wichtigsten Teil des Projekts. Die KI wurde direkt in das Serviceportal integriert, damit die Nutzer in einer vertrauten Umgebung darauf zugreifen konnten. Um das Projekt überschaubar zu halten, beschränkte sich die erste Phase auf IT-bezogene Fragen, die ausschließlich für Mitarbeiter bestimmt waren.

Der größte Aufwand floss in die Verbesserung der Wissensdatenbank. Bildlastige Anleitungen wurden in Textform umgeschrieben, und alle Inhalte wurden sowohl auf Finnisch als auch auf Englisch bereitgestellt, um bessere KI-Antworten zu ermöglichen. Gleichzeitig wurden strenge Kontrollmechanismen eingeführt. Die KI hatte je nach Benutzerrolle nur Zugriff auf ausgewählte Inhalte. So wurde sichergestellt, dass keine sensiblen oder irrelevanten Informationen offengelegt wurden. Ein weiterer Schwerpunkt war die Zuverlässigkeit. Anstatt sich auf perfekte Antworten zu konzentrieren, testete das Team, wie sich die KI in schwierigen Situationen verhält. Konnte sie dazu gebracht werden, unsichere oder irreführende Antworten zu geben?

Dieser Ansatz trug dazu bei, schon früh Vertrauen in das System aufzubauen.

Gleichzeitig begann das Support-Team, seine Arbeitsweise anzupassen. Anstatt nur Tickets zu bearbeiten, konzentrierte es sich zunehmend darauf, die Wissensbasis der KI zu verbessern. Dieser Wandel ist noch im Gange, stellt jedoch einen wesentlichen Bestandteil dar, um die KI langfristig nutzbar zu machen.

Die Ergebnisse: Eine stabile Lösung mit einem soliden Fundament

Das Pilotprojekt bestätigte, dass ein sorgfältiger und strukturierter Ansatz funktioniert. Selbst bei begrenztem Anwendungsbereich erwies sich die KI als stabil und konsistent. Sie bewältigte Grenzfälle gut und lieferte keine unerwarteten oder riskanten Antworten. Es gab keine größeren Probleme oder negativen Reaktionen seitens der Nutzer.

Die Nutzung nimmt weiterhin zu. Rund 700 Mitarbeiter haben Zugriff, doch nur eine kleinere Gruppe nutzt den Dienst aktiv. Dies ist in dieser Phase zu erwarten. Das Team betrachtet diese Phase eher als den Aufbau einer Grundlage denn als die Messung des Erfolgs anhand des Volumens.

Auch die Vorbereitungsarbeit hat klare Vorteile gebracht. Die Wissensdatenbank ist nun besser strukturiert, leichter zu pflegen und über alle Supportkanäle hinweg nützlicher. Vor allem aber hat das Team Vertrauen in die Lösung. KI ist kein Experiment mehr.

Die Zukunft: Skalierung der KI, um mehr Mehrwert zu schaffen

Haaga-Helia bereitet sich nun darauf vor, den Einsatz von KI auszuweiten. Der nächste Schritt besteht darin, den Dienst einem größeren Publikum, insbesondere den Studierenden, zugänglich zu machen. Dies wird die Nutzung steigern und mehr Möglichkeiten zur Automatisierung häufiger Anfragen schaffen. Das langfristige Ziel ist klar: KI soll zur ersten Anlaufstelle für Nutzer werden, die keine sofortige Unterstützung durch einen Menschen benötigen.

Das Team untersucht zudem, wie KI die Service-Mitarbeiter unterstützen kann. Dazu gehören Lösungsvorschläge auf der Grundlage früherer Fälle, die Zusammenfassung von Tickets und die Unterstützung bei Routineaufgaben. Das Ziel ist nicht, Menschen zu ersetzen, sondern repetitive Arbeit zu eliminieren und Zeit für komplexere Probleme freizusetzen.

Wichtige Erkenntnisse für den Einstieg

Die Erfahrungen von Haaga-Helia lassen einige praktische Erkenntnisse erkennen:

• Ihre Wissensdatenbank ist entscheidend. KI kann nur mit den ihr zur Verfügung gestellten Informationen arbeiten, daher ist die Verbesserung der Inhalte ein wesentlicher Bestandteil des Projekts.
• Beginnen Sie mit einem fokussierten Anwendungsfall. Ein kleinerer Umfang erleichtert das Risikomanagement und das Lernen aus der tatsächlichen Nutzung.
• Weisen Sie Verantwortlichkeiten zu. KI muss kontinuierlich verbessert werden, und jemand muss die Verantwortung dafür übernehmen.
• Seien Sie bereit für einen Umdenkprozess. KI zu unterstützen bedeutet, Wissen zu erweitern – nicht nur einzelne Supportanfragen zu lösen.

Sind Sie bereit, Ihre eigene KI-Reise zu beginnen?

Dieser Fall zeigt, dass der Einstieg in die KI keine umfassende Umstellung erfordert. Es beginnt mit Vorbereitung, einem klaren Fokus und der Bereitschaft zu lernen.

Die Technologie ist bereits vorhanden. Der nächste Schritt besteht darin, sie in Ihrer Umgebung zum Laufen zu bringen.

Sprechen Sie mit Ihrem Matrix42-Ansprechpartner, um zu erfahren, wie Sie Ihr eigenes KI-Pilotprojekt starten können, oder kontaktieren Sie uns hier.