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2024

08

2024-07-30T12:00:00

Helpdesk und Support

SCHWERPUNKT

064

Helpdesk

IT-Support

Helpdesk mit KI-Unterstützung

Smarte Kollegen

von Otto Geissler

Veröffentlicht in Ausgabe 08/2024 - SCHWERPUNKT

Die Arbeit im Helpdesk kann monoton und frustrierend sein – immer wieder die gleichen Probleme, genervte User und meist zu wenig Supporter. Eine gute Ausgangslage, um KI-Bots an Bord zu holen. Sie können einfache Fragen beantworten, Supportfälle vorsortieren und damit Kapazität für die menschlichen Mitarbeiter schaffen. Wir beleuchten die Vorzüge von künstlicher Intelligenz im Helpdesk und was Firmen bei der Einführung beachten sollten.

Der Helpdesk ist in Unternehmen die erste Anlaufstelle bei IT-Problemen oder -Wünschen. Doch lassen sich viele Anliegen in wenigen Schritten lösen. Andererseits sind Hilfesuchende genervt von Warteschlangen oder eingeschränkten Supportzeiten. Angesichts der steigenden Anforderungen und Erwartungen an das Helpdesk-Management müssen Unternehmen deshalb innovative Wege finden, um zeitnahe, effiziente und personalisierte Supportleistungen zu bieten.
Dazu gehören eine Reihe von Herausforderungen wie beispielsweise die Ticketverwaltung, die Koordination von Supportmitarbeitern, die Überwachung von Leistungskennzahlen, die Optimierung von Arbeitsprozessen und die Optimierung der gesamten User Experience (UE) des Supports. Um diese Aufgaben für eine Helpdesk-Verwaltung effektiv zu lösen, bieten sich KI-Werkzeuge an.
Besondere Fähigkeiten
Einen Vorteil spielen KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten gleich vorneweg aus: Sie sind in der Lage, Support rund um die Uhr bereitzustellen, und sorgen gleichzeitig für konsistente und zeitnahe Antworten auf Anfragen der User. Zudem ermöglichen sie eine intelligente Automatisierung wie auch Effizienzsteigerung in den Helpdesk-Workflows. Algorithmen für maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) können historische Daten analysieren, um Muster zu erkennen, Ticketvolumina vorherzusagen sowie eingehende Tickets zu priorisieren beziehungsweise weiterzuleiten.
Der Helpdesk ist in Unternehmen die erste Anlaufstelle bei IT-Problemen oder -Wünschen. Doch lassen sich viele Anliegen in wenigen Schritten lösen. Andererseits sind Hilfesuchende genervt von Warteschlangen oder eingeschränkten Supportzeiten. Angesichts der steigenden Anforderungen und Erwartungen an das Helpdesk-Management müssen Unternehmen deshalb innovative Wege finden, um zeitnahe, effiziente und personalisierte Supportleistungen zu bieten.
Dazu gehören eine Reihe von Herausforderungen wie beispielsweise die Ticketverwaltung, die Koordination von Supportmitarbeitern, die Überwachung von Leistungskennzahlen, die Optimierung von Arbeitsprozessen und die Optimierung der gesamten User Experience (UE) des Supports. Um diese Aufgaben für eine Helpdesk-Verwaltung effektiv zu lösen, bieten sich KI-Werkzeuge an.
Besondere Fähigkeiten
Einen Vorteil spielen KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten gleich vorneweg aus: Sie sind in der Lage, Support rund um die Uhr bereitzustellen, und sorgen gleichzeitig für konsistente und zeitnahe Antworten auf Anfragen der User. Zudem ermöglichen sie eine intelligente Automatisierung wie auch Effizienzsteigerung in den Helpdesk-Workflows. Algorithmen für maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) können historische Daten analysieren, um Muster zu erkennen, Ticketvolumina vorherzusagen sowie eingehende Tickets zu priorisieren beziehungsweise weiterzuleiten.
Darüber hinaus kann eine KI mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten, was die Reaktionszeiten wesentlich verkürzt und die Kapazität eines Helpdesks erhöht. Menschlichen Agenten wiederum steht dadurch mehr Zeit für die Bearbeitung komplexerer Probleme oder die Betreuung vno Key-Accounts zur Verfügung. Dies senkt die Kosten und führt zu einer verbesserten Produktivität und Kundenzufriedenheit.
Unterstützung durch Chatbots
KI-gestützte Chatbots übernehmen in diesem Zusammenspiel Routineanfragen und entlasten damit Supportmitarbeiter für komplexere Aufgaben. Dafür nutzen die Chatbots Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellen Lernens, um Anfragen zu verstehen und darauf zu reagieren. Sie analysieren Texteingaben, identifizieren Absichten, extrahieren relevante Informationen und generieren entsprechende Antworten.
Der Bot lernt kontinuierlich aus Interaktionen mithilfe von Trainingsdaten, Benutzerfeedback und historischen Gesprächen, um sein Verständnis zu verbessern und seine Antworten zu verfeinern, was eine persönlichere und effizientere User Experience ermöglicht. User können auf diese Weise zu jeder Tages- und Nachtzeit von einem KI-Chatbot Hilfe erwarten.
Das KI-Tool kann dabei eingehende Supporttickets analysieren und sie nach Kriterien wie beispielsweise Dringlichkeit oder Komplexität kategorisieren. Die Folge sind schnellere Reaktionszeiten und eine effiziente Zuweisung der Ressourcen. Die KI sammelt historische Ticketdaten, extrahiert relevante Funktionen, trainiert ein maschinelles Lernmodell und sagt die Kategorie und Dringlichkeit neuer Tickets voraus. Somit lassen sich die Tickets den richtigen Teams oder Agenten zuweisen.
Die Agenten-Weiterleitung hängt im Wesentlichen davon ab, wie viele Tickets der Service erhält. Für Unternehmen mit kleineren Teams ist die Administration vieler Tickets schlicht nicht mehr zu leisten. Das KI-Tool kann Supporttickets je nach Fachwissen und Workload an den am besten geeigneten Mitarbeiter weiterleiten und so eine schnellere und bessere Problemlösung ermöglichen.
Self-Service-Datenbanken
In sogenannten Wissensdatenbanken finden sich Ressourcen, um Fragen der Kunden im Self-Service-Modus zu beantworten. Die Erstellung erfolgt durch KI-Tools, indem sie den Prozess der Organisation und Aktualisierung von Daten automatisieren. Mithilfe von Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellem Lernen werden Inhalte analysiert und kategorisiert, sodass sie durchsuchbar und für die User leicht zugänglich sind.
Die KI kann auch relevante Artikel oder Lösungen basierend auf User-Anfragen vorschlagen, was die Benutzererfahrung verbessert und die Notwendigkeit manueller Eingriffe verringert. Darüber hinaus trägt die KI dazu bei, Self-Service-Datenbanken kontinuierlich zu aktualisieren und zu verbessern, indem sie das User-Feedback und -Verhalten analysiert und sicherstellt, dass die Daten korrekt und aktuell bleiben.
Stimmungsanalyse inbegriffen
User, die den Helpdesk kontaktieren, haben nicht immer gute Laune. Die Stimmung eines Kunden anhand schriftlicher Rückmeldungen zu deuten, ist allerdings nicht einfach – insbesondere in einem Livechat. KI kann dazu weitere Einblicke in die Gefühle eines Kunden liefern, auch wenn die Stimme nicht hörbar ist. Auch hierfür kommen Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellen Lernens zum Einsatz, um so die Stimmung oder den emotionalen Ton zu bestimmen, den der Text vermittelt.
Für das Erlernen von Mustern werden ML-Modelle mit großen Datensätzen und gekennzeichneten Stimmungen trainiert. Darüber hinaus helfen Tools zur Stimmungsanalyse dabei, die Meinungen, Reaktionen und Markenwahrnehmung der Kunden besser zu verstehen.
Intelligente Empfehlungen und Übersetzungen
Natürlich kann die KI auch im Hintergrund und ohne direkten Kundenkontakt unterstützen, etwa indem sie Supportmitarbeiter während der Interaktion mit relevanten Informationen, Vorschlägen und Empfehlungen versorgt und so die Reaktionsgenauigkeit und Effizienz verbessert. Dies beschleunigt den Helpdesk-Prozess und vermeidet zeitraubende Recherchen in Handbüchern oder online, während ein Kunde wartet.
Sprachbarrieren zwischen Mitarbeitern und Kunden können derweil oft zu Frustrationen und unbefriedigenden Ergebnissen führen. Eine KI-gestützte Sprachübersetzung überwindet Sprachbarrieren im Support, indem sie Übersetzungen in Echtzeit für mehrsprachige Interaktionen bereitstellt.
KIs sind außerdem dazu in der Lage, häufig vorkommende Problemstellungen und deren Lösungen zu identifizieren beziehungsweise zu antizipieren. Somit schlagen Bots den Usern automatisch relevante Lösungen vor, was dann wiederum manuelle Eingriffe reduziert. Solche prädiktiven Analysen ermöglichen außerdem eine proaktive Problemlösung, indem potenzielle Probleme erkannt werden, bevor sie eskalieren, sodass Supportteams Ressourcen effektiver zuweisen und kritische Tickets priorisieren können.
Schrittweise Implementierung
Zunächst sollten Firmen in einem ersten Schritt ihre spezifischen Bedürfnisse und Ziele ermitteln. Dafür sind Faktoren wie die Größe des Unternehmens, die Anzahl der User, die Größe des Kundenstamms, die Art der Probleme, mit denen der Service normalerweise konfrontiert wird, die Komplexität der Infrastruktur und vor allem auch das Budget für die Bereitstellung von Personal, Ausrüstung und Software zu berücksichtigen.
Im nächsten Schritt gilt es, die aktuellen Service-Anfrageprozesse zu identifizieren: Wie werden Anfragen empfangen, verarbeitet und gelöst? Dabei sind die Bereiche transparent zu machen, in denen Anfragen stecken bleiben oder zu lange dauern. Grund hierfür können manuelle Prozesse, fehlende Ressourcen oder ineffektive Tools sein.
Des Weiteren ist es notwendig herauszufinden, was ein KI-Tool am Ist-Zustand verbessern würde. Schnellere Lösungszeiten? Besseres Tracking? Mehr Selbstbedienung? Das heißt, dass die Verantwortlichen dafür die häufigsten Anfragen identifizieren, die der Helpdesk erhält, und daraus schließen, was und wie eine KI automatisieren kann. Wichtig ist dabei, zu bedenken, dass es bei KI nicht darum geht, menschliche Mitarbeiter zu ersetzen, sondern vielmehr darum, ihnen Routineaufgaben abzunehmen, damit sie sich auf komplexere Probleme konzentrieren können.
Was ist ein KI-Helpdesk?
Es lassen sich vier wesentliche Möglichkeiten verdichten, wie KI traditionelle Helpdesks transformieren kann:
- Automatisierte Antworten: KI-Bots können mit Kunden interagieren und häufige Anfragen sofort beantworten.
- Predictive Analytics: KI hat die Möglichkeit, Datentrends zu analysieren und zukünftige Kundenprobleme vorherzusagen.
- Unterstützung menschlicher Agenten: KI kann Agenten unterstützen, indem sie Einblicke und Vorschläge in Echtzeit liefert.
- Support rund um die Uhr: KI-Bots sind in der Lage, rund um die Uhr Support zu leisten, was zu schnelleren Lösungen führt.
Auswahl der passenden Werkzeuge
Für die Wahl des geeigneten KI-Tools sollten sich IT-Verantwortliche gründlich Zeit nehmen und bei verschiedenen Anbietern recherchieren, um das passende Produkt zu finden, das den Anforderungen am besten entspricht. Kundenfeedback und Bewertungen im Internet zu der Zuverlässigkeit der Software können dabei helfen. Ferner empfiehlt sich eine Bewertung der angebotenen Features und Funktionalitäten wie beispielsweise Ticket-Triage, intelligente Empfehlungen, prädiktive Analysen, Wissensdatenbank, Berichtsfunktionen, Automatisierung et cetera.
Ganz gleich, ob es sich um ein kleines Startup oder ein großes Unternehmen handelt, sollte das Management darüber nachdenken, inwiefern eine KI den Kundensupport verbessert. Wenn möglich, kann eine versuchsweise Implementierung ins Auge gefasst werden. Viele Anbieter bieten kostenlose Test- oder Demoversionen an. Auf diese Weise erhält der Anwender die Möglichkeit, das Tool selbst zu testen, bevor er eine Verpflichtung eingeht. Das KI-Tool soll die Abläufe verbessern und nicht erschweren. Dafür muss möglichst viel Kundenfeedback gesammelt werden, um die Wirksamkeit des Tools zu messen.
Konfiguration und Schulung entscheidend
Nachdem das passende KI-Tool ausgewählt und begonnen wurde, Feedback einzuholen, ist es wichtig, die aktuellen Abläufe der Serviceanfragen gründlich zu erfassen. Verstehen die Supportverantwortlichen diese Prozesse umfassend, lassen sich die Werkzeuge effektiver konfigurieren. Damit ist beispielsweise die Anpassung der Ticketfelder, Ticketformulare, Tags, Service Level Agreement-Regeln (SLAs) und vieles mehr gemeint. Dies soll sicherstellen, dass die KI sich nahtlos an die internen Prozesse anpassen lässt und so effiziente Supportabläufe ermöglicht.
In diesem Zusammenhang ist auch das Einrichten von Benutzerzugriffen und -berechtigungen bedeutsam. Es umfasst die Definition von Benutzerrollen und die Bereitstellung geeigneter Zugriffsebenen innerhalb des KI-Helpdesk-Systems. Das Zuweisen spezifischer Rollen erhöht die Datensicherheit, wahrt die Vertraulichkeit, beschränkt den Zugriff auf vertrauliche Informationen, gestattet nur autorisiertem Personal Systemänderungen und steuert die Systemfunktionalität.
Im nächsten Schritt gilt es, das Service-Team effektiv zu schulen. Eine ordnungsgemäße Weiterbildung ebnet den Weg für eine reibungslose KI-Implementierung und hilft, anstehende Herausforderungen zu meistern, die während des Prozesses auftreten können. Die Vorteile sind immens, da dadurch das Team die notwendigen Fähigkeiten erhält, um die KI für eine verbesserte Produktivität zu nutzen.
Für diesen Schritt ist es wichtig, Qualifikationslücken zu identifizieren, um das Trainingsprogramms effektiv zu gestalten. Je nach den Anforderungen des Teams ist bei der Schulungsmethode zwischen Onlinekursen im Selbststudium, Schulungen unter Anleitung eines Lehrers oder einer Kombination aus beidem zu unterscheiden, wobei die Lernfortschritte überwacht werden müssen. Bei Bedarf sind Unterstützung und zusätzliche Ressourcen bereitzustellen. Mit dem Voranschreiten von KI sollte sich auch das Wissen des Service-Teams weiterentwickeln. Daher ist kontinuierliches Lernen zu fördern, um sie über die neuesten KI-Trends auf dem Laufenden zu halten.
Analyse der Leistungsdaten
In dieser Phase müsste das Service-Team mittlerweile schon gut mit KI-Tools vertraut sein. Jetzt ist es notwendig, diese Fähigkeiten durch die Analyse von Leistungsdaten auf die Probe zu stellen. Dieser entscheidende Schritt wird dem Unternehmen helfen, Bereiche zu erkennen, die verbessert werden müssen, und Möglichkeiten zur Optimierung von Arbeitsabläufen aufzeigen.
KI-Tools können viel mehr als nur Aufgaben automatisieren, sondern beispielsweise auch große Datenmengen sammeln, analysieren und interpretieren und so Erkenntnisse liefern, die zuvor nicht zugänglich waren. Diese Daten können Trends, Muster und potenzielle Engpässe in einem Helpdesk-Betrieb aufdecken. Anschließend lassen sich diese Erkenntnisse nutzen, um die Effizienz zu steigern und vor allem den Kunden einen besseren Service zu bieten.
KI kann beispielsweise auch erkennen, wie lange es dauert, bis das Service-Team Kundenanfragen beantwortet. Wenn es zu lange dauert, kann der Grund dafür herausgefunden und das Problem behoben werden. Vielleicht braucht das Team dafür mehr Schulung, oder vielleicht gibt es ein wiederkehrendes Problem, das eine dauerhafte Lösung erfordert? Der KI-Helpdesk hilft dem Management dabei, es herauszufinden.
KI-Produkte für Helpdesks
Folgende populäre KI-Tools wurden mit dem Ziel entwickelt, die Helpdesk-Produktivität und Kundenzufriedenheit wesentlich zu steigern:
- Zoho Desk: Die Assistentin Zia automatisiert die Ticketzuweisung und unterbreitet intelligente Vorschläge.
- Freshdesk: Der Freddy-Bot nimmt sich wiederholender Aufgaben an und gibt dem Team dadurch mehr Zeit, sich auf andere Probleme zu konzentrieren.
- Zendesk: Das Tool ist für seine leistungsstarken KI-Funktionen bekannt und bietet Funktionen wie das Generieren von Antworten und das intelligente Weiterleiten von Tickets.
- ServiceNow: Die KI analysiert Muster, automatisiert Arbeitsabläufe und sagt zukünftige Ergebnisse vor, um die Bereitstellung von Services zu optimieren.
- Salesforce: Die Software Einstein liefert prädiktive Erkenntnisse, um dem Team dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
- IBM Watson: Die KI analysiert das Kundenverhalten, sagt Bedürfnisse der Kunden voraus und verbessert auf diese Weise die Kundenzufriedenheit.
Fazit
KI-basierte Helpdesk-Tools revolutionieren den IT-Support durch ihre Fähigkeit, rund um die Uhr Unterstützung zu bieten, Routineaufgaben zu automatisieren und menschliche Agenten zu entlasten. Sie verbessern die Effizienz und Produktivität von Helpdesks, indem sie Anfragen intelligent priorisieren, Ressourcen optimiert zuweisen und präzise, schnelle Antworten liefern.
Die Integration solcher Technologien erfordert zwar sorgfältige Planung und Schulung, bringt jedoch langfristig signifikante Vorteile. Unternehmen, die diese innovativen Werkzeuge implementieren, können die Kundenzufriedenheit steigern und sich in einem zunehmend digitalen und wettbewerbsorientierten Umfeld behaupten. KI-Tools sind daher nicht nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit für den modernen Helpdesk.
(dr)