KI im ITSM: Wie Sie den Support entlasten und Ressourcenprobleme in den Griff bekommen
Künstliche Intelligenz im IT-Service-Management hilft, Standardanfragen schneller zu bearbeiten. Das entlastet die Support-Mitarbeitenden und gibt ihnen Zeit, sich um die schwierigen und zeitaufwendigen Tickets zu kümmern. Welche Probleme KI im ITSM übernehmen kann, wie der maschinelle Support ohne Qualitätsverluste funktioniert und wieso sich die Investition in eine KI-fähige Software lohnt, erfahren Sie in diesem Newsbeitrag.
Inhalt dieses Artikels
- Die Herausforderung des IT-Service-Managements
- Wieso KI im ITSM eine sinnvolle Hilfe ist
- Das bringt der Einsatz von KI im ITSM
- Fazit: Mit KI bleibt mehr Zeit für die schwierigen Anfragen
Die Herausforderung des IT-Service-Managements
Service-Desks kämpfen häufig mit einem Zeit- und Ressourcenproblem. Wenig Mitarbeitende müssen innerhalb kürzester Zeit zahlreiche Anfragen bearbeiten. Auch wenn der Großteil meist wiederholt auftretende Standardprobleme sind, ist das aufwendig. Denn die Mitarbeitenden müssen
- jede eingehende Nachricht lesen und ein Ticket dafür erstellen,
- jedes Ticket klassifizieren und einer Kategorie zuweisen sowie
- für jedes Ticket die entsprechende Lösung suchen und zuordnen.
Selbst mit vorgefertigten Antworten für häufig wiederkehrende Arten von Tickets frisst dies wertvolle Zeit, die am Ende fehlt, um komplexe, individuelle Fälle zu bearbeiten. KI im IT-Service-Management (ITSM) unterstützt dabei, das Zeit- und Ressourcenproblem zu lösen.
Wieso KI im ITSM eine sinnvolle Hilfe ist
Unter künstlicher Intelligenz versteht man Systeme, mit denen sich Entscheidungsprozesse automatisieren lassen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen kann die Software Muster oder Regeln aus vorhandenen Daten ableiten, Wissen generieren und daraus lernen. Moderne Systeme arbeiten dabei mit neuronalen Netzen oder Deep Learning, um Sprache und Bilder zu verstehen und zu verarbeiten.
Das sind perfekte Kompetenzen für das ITSM – zumindest für Probleme und Service-Requests, die immer wieder auftauchen und sich gleich oder sehr ähnlich bearbeiten lassen. Einmal gelernt, kann eine KI Standardprobleme erkennen, natürliche Sprache verstehen, visuelle Medien wie Screenshots lesen und Routine-Aufgaben eigenständig lösen. Wie gut sie das alles kann, hängt jedoch maßgeblich von der Datengrundlage ab.
Künstliche Intelligenz (KI) im ITSM kann also den 1st-Level-Support unterstützen und wiederkehrende Prozesse mit sehr ähnlicher Struktur wie diese bearbeiten:
- Analyse der Nachricht, Identifizierung relevanter Daten und Anpassen der Beschreibung
- Erstellung, Klassifizierung und Kategorisierung des Tickets
- Suchen und Verknüpfen des Lösungsvorschlags
Dabei merkt sich die KI jedes Ticket, das sie bearbeitet, und lernt dazu. So kann sie sich aneignen, welche Installationsanleitung zu welchem Treiber passt, bei welchen Problemen sich welche Verknüpfung zur Wissensdatenbank anbietet oder wie Kund*innen eine Retoure zurückgeben können.
Zudem kann die KI im ITSM erkennen, welche Probleme sie selbst nicht bearbeiten kann und an eine menschliche Fachkraft weiterleiten muss. Anhand von Feedback kann sie außerdem mit der Zeit lernen, welches Teammitglied welche Anfragen am effizientesten lösen kann – und verteilt die Tickets entsprechend.
Gut zu wissen: Wenn die KI automatisiert Einträge der Wissensdatenbank mit Problemen verknüpft, wird es dadurch quasi automatisch notwendig, die bestehenden Einträge ordentlich zu pflegen und aktuell zu halten. Ein wertvoller Nebeneffekt, der langfristig allen Beteiligten zugutekommt und den Helpdesk zusätzlich entlastet, da auf diese funktionierenden Beschreibungen bei der Ticketantwort zurückgegriffen werden kann.
Erfahren Sie in unserem AI-Factsheet, wie künstliche Intelligenz die Performance Ihres Service-Desks boostet.
Das bringt der Einsatz von KI im ITSM
Künstliche Intelligenz im ITSM ist umso hilfreicher, je höher der Automatisierungsgrad ist. Das heißt: Je mehr einfache Anfragen das System bearbeiten kann, umso mehr Ressourcen bleiben dem Support-Team für die wirklich aufwendigen, kniffligen Fälle. Das erhöht die Zufriedenheit in der IT, anderer Abteilungen und die der Kund*innen. Gleichzeitig zahlt der KI-Einsatz im Service-Management auf den Shift-Left-Ansatz ein.
Ziel von KI im IT-Service ist demnach, dass die Maschine so viele einfache Arbeitsschritte wie möglich übernimmt.
Wie viel Zeit, Geld und personelle Ressourcen mithilfe künstlicher Intelligenz eingespart werden, lässt sich pauschal nicht sagen. Denn das ist stark abhängig von individuellen Faktoren wie den Implementierungskosten, den eingehenden Anfragen sowie der Menge und Qualität der Trainingsdaten.
Unser Use-Case zeigt jedoch, wie viele Arbeitstage mithilfe von KI im ITSM eingespart werden könnten. Unsere Berechnung basiert auf praxisnahen Durchschnittswerten für die Bearbeitung von Tickets:
| Ein Service-Desk erhält 1.000 Anfragen per E-Mail im Monat. | ⇒ 1.000 neue Tickets pro Monat | 12.000 Tickets pro Jahr |
| Davon sind 80 % Tickets, die dem Charakter von oft wiederkehrenden Standardanfragen entsprechen. | ⇒ 800 neue Tickets pro Monat | 9.600 Tickets pro Jahr |
| Für die vollständige Bearbeitung dieser Tickets werden jeweils durchschnittlich 20 Minuten benötigt. | ⇒ ~266 Stunden pro Monat | ~3.200 Stunden pro Jahr |
| Davon entfällt die Hälfte auf Analyse, Klassifizierung, Verknüpfen und Routing der Tickets. | ⇒ ~133 Stunden pro Monat | ~1.600 Stunden pro Jahr |
| Ergebnis des potenziellen Ersparnis-Potenzials: | ⇒ ~200 Arbeitstrage pro Jahr, die durch die KI für die automatische Analyse und Ergebnisverarbeitung von eingehenden Anfragen eingespart werden können. |
Das steckt hinter dem Shift-Left-Ansatz
Beim Shift-Left-Ansatz geht es darum, Schritte eines Prozesses vorzuziehen und (etwa über KI-gesteuerte Automatisierungen) früher als eigentlich geplant auszuführen. Im IT-Support wäre Shift-Left quasi auch eine Verlagerung in Richtung 1st-Level-Support oder diesen gar nicht erst einzuschalten, wenn eine Anfrage auch ohne menschliche Interaktion gelöst werden kann (via Self-Service oder proaktive Fehlervermeidung). Ziel dabei ist es, Fehler schneller zu finden und Problemen vorzubeugen – bevor ein Ticket überhaupt entstehen würde. Im ITSM bedeutet das unter anderem, dass die IT die Mitarbeitenden der anderen Abteilungen und/oder die Kund*innen befähigt, kleinere Probleme selbst zu lösen. So kann der Support beispielsweise proaktiv Handlungsempfehlungen herausgeben, statt auf Anfragen zu reagieren und die Support-Kurve „eskalieren“ zu lassen.
Fazit: Mit KI bleibt mehr Zeit für die schwierigen Anfragen
Künstliche Intelligenz im ITSM kann sich wiederholende und ähnelnde Aufgaben gut übernehmen. Das unterstützt die Support-Mitarbeitenden und schont wertvolle Ressourcen. Wichtig dabei ist: Die Datenqualität entscheidet darüber, wie erfolgreich der Einsatz von KI im IT-Service-Management ist. Denn je besser die Qualität und Menge der Daten, umso besser lernt die Maschine und umso mehr Aufgaben kann sie übernehmen. Und umso mehr Zeit bleibt schlussendlich der IT für die schwierigen Tickets. In Summe wirken sich diese Effekte positiv auf den (personellen) Ressourcenaufwand aus sowie auf die Kundenzufriedenheit, da einfache Anfragen schneller und komplexe Anliegen besser gelöst werden.
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