Wie Sie mit KI
im Service-Management beginnen
Wie Service-Desk-Teams und Endbenutzer Probleme effizienter, schneller und zu niedrigeren Servicekosten lösen können.
In diesem Whitepaper:
- typische Anwendungsfälle mit KI im Service-Desk
- Welchen Mehrwert die KI kreiert
- wie Sie mit Ihrem Unternehmen mit KI durchstarten können
Was bedeutet KI für das Service Management?
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Service Management ist schon seit mehreren Jahren ein Thema. Mit dem Aufkommen generativer KI-Technologien hat der Einsatz von KI jedoch das Potenzial, die Arbeit von Service-Desks unabhängig von ihrer Größe oder Branche zu transformieren, insbesondere in Bereichen, in denen die Interaktion zwischen Mensch und Computer sowie das Sprachverständnis entscheidend sind.
Mehr Produktivität und angenehmeres Arbeiten für Service-Desk-Mitarbeiter, Self-Help für Endnutzer, verminderte Kosten für die Ticketbearbeitung sind nur einige der Vorteile, die KI im Service Management verspricht.
Wenn wir mit verschiedenen Service-Desk- und IT-Teams zusammentreffen, haben sie stets mit ähnlichen Problemen zu kämpfen:
- Die Arbeitsbelastung im IT-Support nimmt zu.
- Die Komplexität der Anfragen im Service Desk nimmt zu.
- Die Service-Infrastruktur und die Anzahl der zu automatisierenden Prozesse im Unternehmen nehmen zu, ebenso wie die Abhängigkeiten zwischen ihnen.
Die Arbeit des IT-Supportteams wird also von Tag zu Tag schwieriger. Die Arbeit am Service Desk ist größtenteils kommunikationsbasiert, und die jahrelangen Bemühungen um Automatisierung hat daran nicht viel geändert. Laut Gartner werden über 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 Automatisierung von Prozessen ist also weiterhin ein Thema, das IT-Teams bewegt und deren Probleme werden immer komplexer.
Steigende Arbeitsbelastung, zunehmend komplexere IT-Infrastrukturen und die kontinuierliche Einführung neuer digitaler Tools - der Service Desk braucht Unterstützung! Das Servicemanagement, ein Bereich, der traditionell auf reaktive und manuelle Prozesse angewiesen ist, ist reif für Automation und KI:
83%
der Tickets werden immer noch manuell bearbeitet
25%
Anstieg der Kosten pro bearbeitetem Ticket von 2019 bis 2023
$20
Kosten per von einem Agent bearbeitetem Ticket
Warum jetzt?
KI gibt es schon seit einiger Zeit. Wir waren uns der Möglichkeiten sogar schon im letzten Jahrhundert bewusst, aber der Erfolg war nicht so groß wie heute.
- Da aktuelle Tools immer mehr Informationen speichern, haben wir eine Fülle von Daten, aus denen wir ganz einfach Schlüsse ziehen können. Da zudem viele Anwendungen cloudbasiert sind, ist es einfacher denn je, Daten über alles und jedes zu sammeln.
- 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.
- Die Forschung auf diesem Gebiet hat zugenommen, was bedeutet, dass bessere Algorithmen für verschiedene Bereiche entwickelt wurden. Da sich die Technologie, die Rechenleistung und die Datensätze im Laufe der Zeit verbessert haben, hat sich auch die Bedeutung und Wirksamkeit der KI erhöht.
Jetzt ist es an der Zeit, all diese Ressourcen zu nutzen, um die Produktivität und Erfahrung im Bereich des Servicemanagements branchenübergreifend voranzutreiben.
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.
Wie können Sie KI in Ihrem Service Desk einsetzen?
Die Einführung von KI in einem Service-Management-Ökosystem ist ein strategischer Prozess, der auf einer sorgfältigen Analyse und Planung beruht. Der Prozess beginnt damit, die aktuellen Anforderungen an das Servicemanagement zu verstehen und zu ermitteln, wie KI am besten eingesetzt werden kann, um sie zu erfüllen. Hier sind die wichtigsten Schritte, die wir bei erfolgreichen KI-Implementierungen gesehen haben:
Schritt 1: Analysieren Sie Ihre aktuellen Supportprozesse
Der Schlüssel zum Erfolg mit KI liegt darin, einen Bereich zu finden, in dem sie in kürzester Zeit den größten geschäftlichen Nutzen bringt und den Geschäftsbetrieb so wenig wie möglich stört. Sie müssen nicht den gesamten Service Desk auf einmal umstellen - es ist viel besser, mit einem schnellen, aber wertvollen Gewinn zu beginnen.
Dazu gehört, dass Sie Ihre aktuellen Support-Prozesse und den Lebenszyklus von Fällen erfassen und herausfinden, wo heute die größten Engpässe und Schwachstellen liegen. Unserer Ansicht nach bestehen die meisten Lebenszyklen von Fällen aus fünf Hauptphasen:
- Ticket erstellt: Der Benutzer hat ein Problem, das er nicht selbst lösen kann, und stellt daher ein Ticket beim Service Desk aus.
- Klassifizieren und weiterleiten: Das Ticket wird auf der Grundlage der Art des Problems klassifiziert und zur Bearbeitung an einen geeigneten Agenten weitergeleitet.
- Untersuchen: Der Agent untersucht das Ticket, indem er entweder in der Wissensdatenbank nach einer Lösung sucht, den Benutzer um weitere Informationen bittet oder das Ticket an einen Spezialisten weiterleitet.
- Übermitteln: Der Agent 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 in die Wissensdatenbank aufgenommen.
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, 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 und so seine Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.
Schritt 2: Identifizieren Sie die größten Engpässe und Schwachstellen
Irgendwo im Lebenszyklus eines Falles gibt es Engpässe, die Ihre Agenten ausbremsen und Ihre Benutzer frustrieren. In einer typischen Organisation können diese Engpässe folgende sein:
- Tickets warten in einer Warteschlange auf ihre Klassifizierung, was die Zeit verlangsamt, bis ein geeigneter Agent zugewiesen wird.
- 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 technisch nicht versierte Benutzer kann Agenten zusätzlich ausbremsen.
- Die Zeit, die für die Dokumentation von Ticketlösungen aufgewendet wird, hält die Agenten davon ab, die Probleme der Benutzer zu lösen. Dies ist zwar für die Wissensdatenbank notwendig, kann aber das Benutzererlebnis beeinträchtigen.
Die Identifizierung dieser Engpässe in Ihrem eigenen Service Desk gibt Ihnen eine gute Vorstellung davon, worauf Sie sich bei Ihrer ersten KI-Implementierung konzentrieren sollten. Diese Engpässe lassen sich durch die Untersuchung 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, ihnen zu versichern, dass KI ihre Arbeit nicht gefährdet, sondern ihnen nur hilft, intelligenter zu arbeiten.
Schritt 3: Wählen Sie einen ersten Anwendungsfall für ein KI-Pilotprojekt
Wählen Sie aus den von Ihnen identifizierten Engpässen einen Bereich aus, in dem die Einführung von KI Ihrer Meinung nach 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 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, so dass ein KI-Assistent sehr schnell Effizienzgewinne bringen kann.
Schritt 4: Wiederholen und Verbessern
Entwickeln Sie die KI-Lösung auf der Grundlage von Leistungskennzahlen, Benutzerfeedback und sich entwickelnden Geschäftsanforderungen im Laufe der Zeit weiter und verbessern Sie sie. Integrieren Sie neue Anwendungsfälle und Optimierungen, um den Wert von KI in Ihrem Service Desk zu maximieren und einen kontinuierlichen Erfolg zu gewährleisten.
Die schrittweise Einführung von KI in den Service Desk bedeutet, dass Sie schnell Effizienz- und Produktivitätsgewinne erzielen können, ohne die Agenten mit neuen Funktionen zu überfordern.