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Künstliche Intelligenz im Service Management

Wie KI den Servicebereich revolutioniert und Effizienz steigert

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren zu einem unverzichtbaren Werkzeug im Service Management entwickelt. Unternehmen aller Grössenordnungen setzen zunehmend auf KI, um Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit nachhaltig zu verbessern. Doch welche konkreten Vorteile bietet die KI? Welche Lösungen sind praxistauglich? Wo liegen die Grenzen? Welche Produkte dominieren den Markt? Und welche Voraussetzungen müssen Unternehmen erfüllen, um den grösstmöglichen Nutzen zu erzielen? Dieser Blog liefert Antworten und ein Vorgehen.

Wie KI im Service Management Kosten senkt und Effizienz steigert

Der Einsatz von KI im Service Management eröffnet Unternehmen eine Vielzahl von Chancen und Wettbewerbsvorteilen. Die wichtigsten Vorteile im Überblick:

• Kostenreduktion: Durch die Automatisierung von Routineaufgaben, wie der Bearbeitung einfacher Kundenanfragen, können Personalkosten gesenkt und Fehlerquellen minimiert werden. KI-Lösungen übernehmen repetitive Tätigkeiten effizient und zuverlässig.
• Rund-um-die-Uhr-Service: Mit KI-basierten Chatbots und virtuellen Assistenten können Kundenanfragen 24/7 bearbeitet werden, was die Erreichbarkeit erhöht und Wartezeiten reduziert.
• Schnellere Bearbeitung von Anfragen: KI-Systeme analysieren Anfragen in Echtzeit, erkennen deren Kontext und schlagen direkt passende Lösungen vor. Dies verkürzt die Bearbeitungszeit erheblich.
• Personalisierte Kundenerlebnisse: Durch die Analyse grosser Datenmengen ermöglicht KI eine massgeschneiderte Kundenansprache. Kundenvorlieben und bisherige Interaktionen werden berücksichtigt, um individuelle Lösungen zu bieten.
• Optimierung interner Prozesse: KI erkennt Prozessengpässe frühzeitig und liefert Vorschläge zur Verbesserung. Dies führt zu schlankeren Workflows und höherer Effizienz.
• Proaktive Services: Predictive Analytics ermöglicht es, Kundenbedürfnisse vorherzusagen oder Probleme zu lösen, bevor sie auftreten, was die Kundenzufriedenheit erhöht.

Erfolgreiche KI-Lösungen im Service Management

KI-Lösungen haben sich in verschiedenen Bereichen des Service Managements bereits bewährt. Besonders erfolgreich sind:

• Chatbots und Agents: Sie bearbeiten standardisierte Anfragen, lösen häufig gestellte Fragen (FAQs) und leiten komplexe Fälle an menschliche Mitarbeiter weiter. So wird der Kundenservice entlastet und gleichzeitig die Bearbeitungszeit verkürzt.
• Predictive Analytics: Mit Vorhersagemodellen können Unternehmen Serviceanfragen antizipieren, Wartungsbedarf erkennen und Ausfälle verhindern. Dies spart Kosten und erhöht die Zuverlässigkeit.
• Automatisierte Ticket-Systeme: Die KI ordnet eingehende Anfragen automatisch den zuständigen Abteilungen zu und priorisiert sie je nach Dringlichkeit. Das sorgt für eine schnellere Reaktion und Bearbeitung.
• Self-Service-Portale: Mit KI-gestützten Portalen können Kunden Probleme selbst lösen, was Support-Teams entlastet und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigert. Sogenannte Contextual Retrieval Systeme versuchen, Kontext und Absicht der Suchanfrage zu verstehen und durchsuchen anschliessend vordefinierte Quellen ab, um eine dynamisch generierte Antwort zu liefern. Noch einen Schritt weiter gehen Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme, welche Suchergebnisse mit KI-Textgenerierung aufbereiten.

Herausforderungen und Grenzen von KI im Service Management

Trotz der vielen Vorteile stösst KI im Service Management auch an ihre Grenzen. Unternehmen sollten folgende Herausforderungen berücksichtigen:

• Komplexe, emotionsgeladene Anfragen: Bei sensiblen Themen oder Beschwerden bevorzugen Kunden oft den menschlichen Kontakt. KI kann Empathie nur eingeschränkt simulieren.
• Unzureichend trainierte Modelle: Fehlende oder fehlerhafte Daten führen zu schlechten Ergebnissen und können bei der Nutzung Frustration bei Kunden und Mitarbeitern hervorrufen.
• Datenmangel: Ohne eine qualitativ hochwertige und umfassende Datenbasis kann die KI nicht effektiv arbeiten. Daten müssen regelmässig aktualisiert und gepflegt werden.
• Akzeptanzprobleme: Sowohl bei Mitarbeitern als auch bei Kunden können Vorbehalte gegenüber der KI bestehen. Transparente Kommunikation und Schulungen sind entscheidend.
• Übermässige Automatisierung: Ein zu starker Fokus auf Automatisierung kann den persönlichen Kundenservice beeinträchtigen. Ein ausgewogenes Verhältnis zwischen KI und menschlicher Betreuung ist wichtig.

Top KI-Lösungen für das Service Management

Der Markt für KI-Lösungen im Service Management ist vielfältig. Einige Anbieter haben sich besonders hervorgetan:

• IBM Watson: Bekannt für seine leistungsstarken Analysefunktionen und flexible Chatbot-Lösungen, die sich in bestehende Systeme integrieren lassen.
• Microsoft Azure AI: Eine umfassende Plattform mit Tools für Sprachverarbeitung, Bilderkennung und maschinelles Lernen. Flexibel einsetzbar für verschiedene Branchen.
• ServiceNow: Spezialisiert auf IT-Service-Management, bietet aber auch Lösungen für Kundenservice und HR-Prozesse an. Automatisierte Workflows stehen hier im Fokus.
• Zendesk Answer Bot: Unterstützt Unternehmen bei der Bearbeitung von Kundenanfragen und kann nahtlos in bestehende Support-Systeme integriert werden.
• Google Cloud AI: Mit einer breiten Palette an KI-Services unterstützt Google, Unternehmen bei der Datenanalyse und Automatisierung von Supportprozessen.
• Aisera: Eine neuere, noch weniger bekannte aber stark wachsende Plattform, welche mit ihrem AI-first Ansatz auf den Markt drängt.

Rahmenbedingungen für den erfolgreichen Einsatz von KI

Um das volle Potenzial von KI im Service Management auszuschöpfen, müssen Unternehmen bestimmte Rahmenbedingungen schaffen. Gemäss Gartner werden bis 2027 ganze 50% aller KI Projekte im Bereich IT Service Desk aufgrund unvorhergesehener Kosten, Risiken oder Verfehlungen den Return of Investment (ROI) zu erreichen, abgebrochen. atrete empfiehlt daher, die folgenden Aspekte gründlich zu analysieren. Sie bringen gleichzeitig auch die grössten Herausforderungen und Hürden mit sich.

1. Klare Zielsetzung und Strategie:
   • Definieren Sie einen Business Case anhand konkreter Ziele (Kosteneinsparung vs. Effizienzsteigerung) und Key Performance Indicators (KPIs).
   • Setzen Sie Prioritäten: Welche Prozesse sollen zuerst optimiert werden?
2. Datenqualität sicherstellen:
   • Beginnen Sie mit einer zentralen CMDB als Grundlage.
   • Erheben Sie strukturierte, aktuelle und vollständige Daten.
   • Implementieren Sie Tools zur Datenbereinigung und -pflege
3. Mitarbeiterschulung und Change Management:
   • Schulen Sie Mitarbeiter im Umgang mit KI-Tools.
   • Fördern Sie Akzeptanz durch offene Kommunikation und Einbindung.
4. Technologische Infrastruktur aufbauen:
   • Investieren Sie in skalierbare Cloud-Lösungen und sichere Datenverarbeitung.
   • Welches Tool ist für Ihre Zwecke am besten geeignet – die wirklich interessanten Features sind meistens mit hohen, wiederkehrenden Kosten verbunden.
   • Achten Sie auf die Kompatibilität mit bestehenden Systemen.
5. Mit Pilotprojekten starten:
   • Beginnen Sie mit kleineren Projekten, um erste Erfahrungen zu sammeln.
   • Evaluieren Sie die Ergebnisse und skalieren Sie bei Erfolg.
6. Rechtliche und ethische Aspekte berücksichtigen:
   • Beachten Sie Datenschutzgesetze (z.B. DSGVO) und ethische Richtlinien.
   • Informieren Sie Kunden transparent über den Einsatz von KI.

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Erfolgreiche Integration von KI ins Service Management

Die Integration von KI ins Service Management bietet Unternehmen erhebliche Chancen: Kosten werden gesenkt, Prozesse optimiert und Kunden zufriedener gemacht. Der Schlüssel zum Erfolg liegt jedoch in der sorgfältigen Planung, einer soliden Datenbasis und der aktiven Einbindung von Mitarbeitern und Kunden. Unternehmen sollten sich nicht von der Komplexität abschrecken lassen – mit Pilotprojekten lassen sich erste Erfolge schnell realisieren. Langfristig profitieren jene Organisationen am meisten, die KI als integralen Bestandteil ihrer Service-Strategie begreifen und kontinuierlich an deren Verbesserung arbeiten.

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Einfach nur ein Tool einzuführen reicht nicht aus. Erfolgreiche KI-Integration beginnt mit einer klaren Strategie und endet bei der nachhaltigen Verankerung im täglichen Betrieb. atrete begleitet Sie ganzheitlich – von der ersten Idee bis zur produktiven Nutzung.

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Blog- und Eventserie KI in der IT-Infrastruktur

Dieser Blog ist einer von drei Blogartikel, welche die spezifischen Chancen und Anwendungen von KI im IT-Betrieb, Service Management und aus der Sicht der IT-Security beleuchten.

Ein besonderes Highlight wird dann kurz nach den Sommerferien unserer für Endkunden reservierter virtueller Breakfast Event sein, bei dem wir in einem interaktiven online Meeting einen Erfahrungsaustausch zwischen den Teilnehmern und atrete ermöglichen. Hier haben Sie die Gelegenheit, von den Erfahrungen anderer zu lernen und Ihre eigenen Fragen und Ideen einzubringen.

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Wir freuen uns darauf, diese faszinierende Reise mit Ihnen zu beginnen und die vielfältigen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in der KI-gestützten IT-Transformation hin zu einer smarteren IT-Infrastruktur zu erkunden. Bleiben Sie dran für weitere Updates und inspirierende Einblicke in die Welt der KI.