Die KI unterstützt sie besonders effizient und automatisch dabei, Vorfälle zu erkennen, eine intelligente Anfragenklassifikation durchzuführen und die Vorfälle zu bearbeiten: Der KI-Agent im Störfallmanagement handelt dabei im Rahmen der ihm zugewiesenen Befugnisse selbstständig und übernimmt Aufgaben wir das Sortieren, Weiterleiten oder Priorisieren, um Ihre Mitarbeiter zu entlasten.
In der Nutzung der IT markiert der KI-Agent einen Wendepunkt, da die Software in der Lage ist, Aufgaben selbstständig zu erkennen und zu übernehmen. Ein Novum, denn der Agent kann nun innerhalb der digitalen Welt selbstständig agieren.
Die Kommunikation in der Störfallbearbeitung kann dabei in natürlicher Sprache stattfinden, dem sogenannten „Natural Language Processing“ unter Verwendung eines KI-gestützten Ticketing-Systems.
Inhaltsverzeichnis
Produktname und Zusammenfassung der Vorteile
Die wichtigsten Vorteile der automatisierten Störfallanalyse sind:
- Automatisierte Anfragenklassifizierung
Der KI-Bot kann die Anfrage verstehen und ordnet sie automatisch einer Kategorie zu. - Sprachgesteuerte Schadensmeldung
Der Nutzer kann mithilfe einer App einen Schaden in natürlicher Sprache übermitteln. Besonderer Vorteil: es müssen keine Formulare ausgefüllt werden und auf eine manuelle Eingabe kann grundsätzlich verzichtet werden. - Intelligente Weiterleitung an eine Fachabteilung
Der Agent versteht die Aufgabe und leitet die Anfrage an die entsprechende Fachabteilung weiter. An dieser Stelle entsteht ein hohes Zeiteinsparungspotenzial. - Hohe Skalierbarkeit
Der Agent ist in der Lage, viele Anfragen parallel zu bearbeiten.
Vorteile für die Benutzer
Der größte Vorteil für Kunden ist sicher die Sprachsteuerung und das in dem Zusammenhang obsolete Ausfüllen von Formularen. Der Nutzer benötigt kein spezielles technisches Know-how und auch sonst kaum Fähigkeiten, was den Agenten über alle Altersgruppen hinweg zu einer sinnvollen Einrichtung macht.
Der Nutzer erhält zudem Rückmeldungen in Echtzeit. Der Vorgang wird bearbeitet, während der Nutzer mit dem Agenten kommuniziert. Alles in allem ist damit die Benutzerfreundlichkeit besonders hoch und die Customer Experience sehr positiv, da auch die Benutzeroberfläche intuitiv und selbsterklärend ist, sodass keine lange Einarbeitung notwendig ist. Auch der Nachbearbeitungsaufwand entfällt in der Regel, da eventuelle Rückfragen direkt im Prozess geklärt werden.
Wie wir es machen – unsere Methodologie
Wir analysieren ihre bestehenden Prozessstrukturen und finden heraus, wo Verbesserungspotenzial besteht. Wir definieren zudem relevante Kategorien und Trigger, sodass alle Vorfallarten benannt sind und der Arbeitsbereich des Bots vorgegeben ist.
Grundsätzlich wird nach dem 4D-Modell verfahren:
- Discovery
- Definition
- Delivery
- Direction
auf das im weiteren Verlauf vertieft eingegangen wird. Bei dem Modell handelt es sich um eine iterative Lösung, die Schritt für Schritt unter fortlaufender Einbeziehung von Feedbacks erarbeitet wird.
Dabei werden reale Nutzerdaten bereits zu einem frühen Zeitpunkt integriert und auch alle relevanten Personen aus dem Unternehmensumfeld sind von Anfang an in das Projekt involviert. Zu Testzwecken werden realistische Beispiele verwendet und alle Etappen unterliegen einer agilen Umsetzung mit klaren Sprints beziehungsweise Zielen. Besonderer Fokus liegt dabei auf der Anpassung an die vorhandenen Systeme und Prozesse und auf der nachhaltigen Skalierung und Weiterentwicklung, damit das gesamte System zukunftsfähig ist und mit Ihrem Unternehmen wachsen kann.
Beispielagenda
Die Umsetzung eines Implementationsvorhabens ist individuell und hängt von den jeweiligen Wünschen, Anforderungen und Gegebenheiten vor Ort ab. Die folgende Agenda beschreibt einen möglichen Ablauf, wie er für verschiedene Szenarien anwendbar ist.
- Projekt-Kickoff und Zieldefinition
Zum Projektstart werden die Ziele, der Zeitplan sowie die Erwartungen aller Beteiligten aufgenommen. - Prozessaufnahme und Schwachstellenanalyse
Überprüfung der Abläufe auf Verbesserungspotenziale. - Datenquellen-Check und Klassifikationslogik
Welche Informationen sind, wo verfügbar und wie kann man sie sinnvoll mit der KI nutzen? - Design der App-Eingabemaske
Aussehen und Inhalte der App werden festgelegt sowie die Funktionsweise der Spracheingabe. - Definition der KI-Kategorien
Welche Arten von Störanfällen sind für ihren konkreten Anwendungsfall relevant? - Anbindung an das Helpdesk-System
Implementierung der KI in das bestehende System. - Testen und Prototypenvalidierung
Erste Testversion wird im Rahmen einer kleinen Testgruppe unter gesicherten Testbedingungen durchgeführt. - Mitarbeiterschulung und Onboarding
Vor dem Rollout werden Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen in der Verwendung der App geschult. - Go-Live der mobilen KI-Lösung
Offizieller Start der fertigen Anwendung. - Feedbackschleifen und Supporteinbindung
Die Rückmeldungen der Anwender werden zur Optimierung der Anwendung ausgewertet und umgesetzt.
Was du gewinnst
Der Wegfall der manuellen Vorfallbearbeitung und die schnelleren Reaktionszeiten mithilfe standardisierter und klarer Ticketbeschreibungen führen zu einer effizienteren Ressourcenverteilung. Gleichzeitig steigt die Kundenzufriedenheit und die internen Supportabteilungen werden entlastet. Zudem werden die Prozesskosten deutlich reduziert und das System lässt sich mühelos über mehrere Standorte hinweg skalieren. Insgesamt sorgt die Einführung des KI-Agenten für eine zukunftssichere KI-Infrastruktur, die bereits in wenigen Jahren der Standard sein wird.
Nächste Schritte – 4D-Modell
Das von uns zur Umsetzung von KI-Projekten verwendete 4D-Modell hat sich bewährt und wird wie folgt angewendet.
Einführung in intelligente Anfragenklassifikation und KI-Agenten im Störfallmanagement
Der KI-Agent kann wiederkehrende Aufgaben wie die Klassifizierung oder Weiterleitung übernehmen. Er erkennt und versteht dabei den Inhalt der Anfragen, sodass die Zuordnung von Tickets per KI-Agenten erfolgen kann. Der Nutzer hat dabei den Vorteil, keine Formulare beziehungsweise Eingabemasken nutzen zu müssen und stattdessen seine natürliche Sprache verwenden kann.
Zur Durchführung seiner Aufgaben nutzt der KI-Agent bestehende Tools und das gewohnte Systemumfeld bleibt erhalten, sodass die Störungsteams alle notwendigen Informationen zur Bearbeitung umgehend und ohne Verzögerung erhalten.
Technologische Grundlagen: Machine Learning und Natural Language Processing
Das Machine Learning für Incident Management erkennt und kategorisiert Störfälle auf der Basis gesprochener oder geschriebener Sprache (NLP) automatisch. Die KI lernt auf der Basis vergangener, laufender und zukünftiger Vorfälle, sodass das System automatisch besser wird. Neben den Fähigkeiten der Kategorisierung kann die KI aufgrund dieser Erfahrungswerte auch Priorisierungen vornehmen.
Implementierung von KI-Agenten im Störfallmanagement-Prozess
Die mobile App erlaubt es, Störungen umgehend und verbal zu melden. Mithilfe von STT (Speech-to-Text) wird die Meldung automatisch umgewandelt und die KI versteht mit dem NLP-Modul (Natural Language Process) genau, worum es geht und kann den Vorgang korrekt einordnen und an das entsprechende Team weiterleiten. Jede Meldung wird dabei dokumentiert und abgespeichert und die meldende Person erhält Updates über den Bearbeitungsverlauf.
Vorteile der intelligenten Anfragenklassifikation für Unternehmen
Hier einige wesentliche Vorteile der intelligenten Anfrageklassifikation für Unternehmen:
- Reduktion der Bearbeitungsdauer
- Minimierung menschlicher Fehler
- Standardisierte Kommunikation
- Schnellere Eskalation kritischer Themen
- Transparenz im Prozessablauf
- Höhere Datenqualität für Analysen
- Messbare KPI-Verbesserungen
Herausforderungen und Limitationen beim Einsatz von KI-Agenten
Die KI lernt im Laufe der Zeit hinzu, sodass das Arbeitsniveau bei Implementierung noch nicht den Standard erreicht, der möglich ist. Beispielsweise können unterschiedliche Ausdrucksweisen dem KI-Agenten anfangs Probleme bereiten, die sich mit der Zeit legen.
Die Implementierung der KI ist aufwändig und gehört zu den Herausforderungen und die Integration in bestehende Systemlandschaften ist komplex. Dabei müssen Datenschutzregeln strikt eingehalten werden sowie sämtliche anderen internen Policies und gesetzliche Rahmenbedingungen.
Best Practices für die Integration von KI in bestehende Störfallmanagement-Systeme
Bestimmte Vorgehensweisen bei der Implementierung des KI-Agenten haben sich als vorteilhaft erwiesen. Dazu gehören unter anderem…
… die frühe Einbindung der Nutzergruppen.
… klare Datenstrukturen und Kategorien.
… die Nutzung vorhandener Supportdaten zum Training.
… Schulungen zur Akzeptanzförderung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter.
… die agile Umsetzung in kleinen Iterationen.
… ein kontinuierliches Monitoring sowie Anpassungen.
Fallstudien: Erfolgreiche Anwendungen in verschiedenen Branchen
Klassifikator für Meldungen (App + KI-Agent)
Diese Lösung besteht aus einer mobilen App für Mitarbeiter im Außendienst (z.B. in der Immobilienverwaltung) und einem KI-Agenten im Büro. Mitarbeiter melden Schäden per Spracheingabe über die App. Der KI-Agent klassifiziert die Meldungen automatisch nach Kategorie (z.B. Gewerk), standardisiert die Beschreibungen und leitet die Aufträge an zuständige Servicefirmen weiter.
Vorteile:
- Erhebliche Zeitersparnis (monatlich Dutzende Stunden) bei der Schadensmeldung und Auftragsvergabe,
- verbesserte Kommunikation,
- beschleunigte Reparaturprozesse,
- effizientere Serviceorganisation.
Datenschutz und Sicherheitsaspekte beim Einsatz von KI-Agenten
Grundsätzlich sorgen wir dafür, dass die Verarbeitung der Daten den europäischen Datenschutzregeln DGSTVO entsprechen. Alle Informationen werden technisch abgesichert und die Verschlüsselung der Daten bei der Übertragung und Abspeicherung ist obligatorisch. Die Zugriffsrechte werden individuell vergeben und alle Aktionen der Nutzer werden dokumentiert und können jederzeit nachvollzogen werden. Regelmäßige Softwareupdates und technische Wartung gehören ebenfalls zu den Standards.
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