Wie KI und maschinelles Lernen das Servicemanagement verändern werden

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Wie KI und maschinelles Lernen das Servicemanagement verändern werden

Von Geoffrey Simpson am 26 Mai 2021

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Geoffrey Simpson

Product Manager

Die künstliche Intelligenz – KI – ist ein beliebtes Thema bei Servicemanagement-Events. Sie ist aufregend und verspricht eine bessere Zukunft. Aber worin bestehen die Vorteile der KI? Und wie hilft KI Ihnen bei der Verbesserung Ihres Servicemanagements? Beantworten wir zunächst ein paar oft gestellte Fragen.

AI: Hype or Game-Changer?

Die Künstliche Intelligenz ist ein breit gefächertes Konzept. Was vor 20 Jahren noch als KI bezeichnet wurde – denken Sie an den Schachcomputer Deep Blue von IBM – ist mittlerweile Standardtechnologie. Reden Leute heutzutage über KI, meinen sie meistens maschinelles Lernen. Beim maschinellen Lernen verwendet ein Computer Beispiele, um daraus zu lernen, eine komplexe Aufgabe zu erfüllen.

Der Hype dreht sich also eigentlich um maschinelles Lernen, eine Technologie mit großem Potential. Aber wie wird sich das auf unseren Alltag auswirken? Und wie wird das maschinelle Lernen unsere Arbeit im Servicemanagement verändern? So langsam zeichnet sich ein Bild ab.

Eine von Gartner durchgeführte Forschung zeigt, dass der Hype um das maschinelle Lernen seinen Zenit erreicht hat. Die Erwartungen sind hoch. Manch einer denkt, dass der ganze Servicedesk innerhalb weniger Jahre durch intelligente Chatbots ersetzt werden wird.

So langsam kommt uns aber die Erkenntnis, dass viele dieser Erwartungen Stand jetzt nicht erfüllt werden können. Meine Prognose lautet, dass die hohen Erwartungen an das maschinelle Lernen sich innerhalb der nächsten Jahre normalisieren werden. Es wird deutlich werden, wie die tatsächlichen praktischen Anwendungen dieser Technologie aussehen könnten.

Welche Anwendungen des maschinellen Lernens sind in den nächsten Jahren im Servicemanagement zu erwarten?

Maschinelles Lernen ist gut darin, Trends und Veränderungen in diesen Trends zu erkennen. Für das Servicemanagement bedeutet dies folgendes: Maschinelles Lernen erkennt schnell, wenn eine überdurchschnittliche Anzahl Incidents oder viele Incidents innerhalb einer Kategorie eingereicht werden. Dies ermöglicht Ihnen, Maßnahmen zu ergreifen.

Stellen Sie sich vor, Sie bemerken auf einmal, dass viele Incidents für das gleiche Problem eingereicht werden. Beispielsweise, dass ein bestimmter Cloud-Service nicht mehr erreichbar ist. Mithilfe von maschinellem Lernen wird dies erkannt und ein Signal an einen dafür zuständigen Bearbeiter gesendet, der darauf reagieren kann. In einem fortschrittlicheren Beispiel würde mithilfe von maschinellem Lernen ein Major Incident erstellt. Mit diesem werden andere Incidents verknüpft und alle Bearbeiter über den Fortschritt des Incidents auf dem neuesten Stand gehalten.

Mithilfe des maschinellen Lernens können nicht nur kurzfristige Störungen erkannt werden, auch langfristige Probleme lassen sich so identifizieren. Das Problemmanagement ist momentan sehr arbeitsintensiv, da sich durch lange Incidentlisten durchgearbeitet werden muss. Das maschinelle Lernen kann Ihnen helfen, Muster in all Ihren Incidents zu erkennen. Somit erkennen Sie strukturelle Probleme viel einfacher.

Das maschinelle Lernen kann Ihnen ebenfalls helfen, Lösungen für eingehende Incidents zu finden. Zunächst wird dies nur von Servicedesk-Mitarbeitern verwendet werden. Wird beispielsweise ein neuer Incident eingereicht, werden dem Bearbeiter ähnliche, abgeschlossene Incidents angezeigt. Diese enthalten Informationen, die vom Bearbeiter zur Lösungsfindung verwendet werden können.

Später könnte das maschinelle Lernen verwendet werden, um die jeweilige Frage automatisch zu beantworten oder gar Incidents komplett zu vermeiden. Dem Benutzer wird schon beim Eingeben seiner Frage eine Lösung angezeigt.

Was sind die weitverbreitetsten Fehleinschätzungen im Hinblick auf maschinelles Lernen?

Der größte Irrglauben ist, dass Chatbots und virtuelle Assistenten Servicedesk-Mitarbeiter innerhalb der nächsten Jahre überflüssig machen werden. Das wird mindestens die nächsten fünf Jahre nicht passieren.

Warum nicht? Weil die Technologie noch nicht ausgereift genug ist. Es gibt viele technische Möglichkeiten – schauen Sie sich dazu nur einmal die beeindruckenden Experimente zum maschinellen Lernen von Google und Microsoft an. Doch der Großteil der verfügbaren Chatbots zur Verwendung in Organisationen ist sehr teuer und funktioniert nicht immer besonders gut. Einem Chatbot eine Frage zu stellen bietet keinen besonderen Mehrwert im Vergleich zu einer Google-Suche.

Zusätzlich wird das maschinelle Lernen dabei helfen, einfache Fragen schneller zu beantworten. Trotzdem gibt es viele Incidents, die komplexer sind und von Menschen gelöst werden müssen. In der Praxis wird mehr Zeit für die Lösung komplexer Incidents geschaffen, wenn mithilfe des maschinellen Lernens die einfachsten Fragen direkt geklärt werden können. Und genau diese Incidents bleiben oft zu lange offen.

Sobald das maschinelle Lernen besser darin wird, die richtigen Informationen zu finden, werden Servicedesk-Mitarbeiter sich völlig auf das Serviceerlebnis konzentrieren können. Wie gehen Sie mit einem frustrierten Benutzer um? Welchen Tonfall sollten Sie an den Tag legen? Was können Sie Benutzern bieten, um deren Erwartungen zu übertreffen? Die Antworten auf diese Fragen erfordern empathisches Denken. Und das wird das maschinelle Lernen so schnell nicht hinbekommen.

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