C4IT: KI-gestützte Ticketanalyse
KI für mehr Effizienz im Service Desk
Die von Consulting4IT entwickelte Anwendung F4SD soll dem First Level Support durch eine intuitive Cockpit-Oberfläche einen signifikanten Effizienzgewinn liefern. Mit KI-Hilfe will man dies weiter ausbauen.
Die Echtzeitanalyse sämtlicher Clients sowie die skriptbasierenden so genannten Quick Actions zur Sofortlösung eingehender Störungen gehören zu den wesentlichen Bestandteilen von F4SD. Mit der Einführung einer KI-gestützten Ticketanalyse in den Onboarding-Prozess des Tools will Consulting4IT nun einen Schritt weiter gehen. Dabei analysiert die zugrundeliegende KI historische Ticketdaten, erkennt Muster und Kategorien und ermöglicht so eine kontextbezogene Auswertung zur Ermittlung kundenspezifischer Mehrwerte.
Ziel sei die Identifizierung der häufigsten Störungen sowie die darauf basierende Automatisierung von wiederkehrenden Störungsbeseitigungsmaßnahmen, so C4IT weiter.
Die Analyse von wiederkehrenden Störungen stellt viele IT-Organisationen vor erhebliche Herausforderungen. Selbst grundlegende Kennzahlen wie Ticketanzahl, Ticketdurchlaufzeiten, SLA-Verletzungen, Reaktionszeiten, Erfassungsquoten sowie die Auslastung der einzelnen Service-Desk-Abteilungen sind oft nicht in standardisierten Berichten abrufbar. Dies erschwert die präzise Beantwortung von Fragen wie „Was sind die häufigsten Störungen der Nutzer?“ oder „Sind eher Clients oder das Netzwerk betroffen?“. Die Einführung wirksamer Verbesserungsmaßnahmen ist damit nicht möglich.
Mit der von Consulting4IT entwickelten und KI-basierten Ticketanalyse sollen sich Ticketbeschreibungen erstmals automatisch analysieren und anhand von Kontext und Schlüsselbegriffen zu Clustern zusammenfassen lassen. Die KI wertet jede Ticketbeschreibung aus und agiert dabei wie ein Dispatcher, indem sie jedes Ticket individuell klassifiziert. Anschließend werden die klassifizierten Tickets visuell dargestellt. Thematisch zusammenhängende Tickets erscheinen in Clustern angeordnet, was eine Art Heatmap erzeugt. Diese visualisiere die thematische Nähe der Tickets: Je näher die Tickets zueinander liegen, desto stärker sind sie thematisch verbunden.
Standardmäßig wird in der KI-Analyse ein umfassender Überblick über die Störungsschwerpunkte der letzten zwölf Monate in der jeweiligen IT-Umgebung des Kunden ermittelt. Das so gewonnene Wissen wird im Onboarding-Prozess von F4SD genutzt, um das Produkt gezielt an die jeweilige Kundensituation anzupassen. Dabei werden in F4SD die ermittelten Schwerpunkte für die Helpdesk-Mitarbeiter visualisiert sowie entsprechende Messwerte zur Identifikation der Störungen implementiert. Anschließend erfolgt die Integration passender Quick Actions, die es ermöglichen, diese Störungen per Knopfdruck zu beheben.
Darüber hinaus ermögliche die KI-gestützte Ticketanalyse eine klare Bemessungsgrundlage für kontinuierliche Optimierungsprozesse. Störungshäufungen können laufend erkannt, relevante Informationen visualisiert und den Helpdesk-Mitarbeitern passende Lösungen an die Hand gegeben werden, so C4IT weiter.
Die speziell für die F4SD entwickelte Ticketanalyse sei zudem so konzipiert, dass sie die Anonymität und Sicherheit der Kundendaten zu 100 Prozent gewährleistet ist. Der Grund: Das System arbeitet ausschließlich auf einem abgeschotteten, unternehmenseigenen Rechner, wodurch der Zugriff Dritter ausgeschlossen und somit höchsten Datenschutzstandards entsprochen werde.
„KI ist für uns der Schlüssel zur Black Box Service Desk“, so Mirko Oesterhaus, einer der Geschäftsführer der Consulting4IT. „Sie erlaubt uns wichtige Einblicke, was in einem Service Desk den ganzen Tag so passiert. Auch und gerade bei unstrukturierten Daten.“ Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Ticketanalyse verspreche außerdem eine stetige Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit sowie der Leistungsfähigkeit der Anwendung selbst.
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