Digitale Spezialisten für die Ticket-Triage

Jedes IT-Team kennt das nur zu gut.

Ein Ticket geht ein, doch bevor jemand das Problem tatsächlich behebt, beginnt die eigentliche Arbeit:

• Wie dringend ist das?
• Um welche Art von Problem handelt es sich hier?
• Wer ist die richtige Person für diese Aufgabe?
• Haben sie derzeit die nötige Kapazität?

Das ist die Triage von Supportanfragen, und sie zehrt still und leise an Ihren Ressourcen. Tatsächlich ist vielen IT-Teams gar nicht bewusst, wie viel Zeit dies in Anspruch nimmt. Ihre Techniker verbringen bis zu 20–30 % ihrer Zeit nicht damit, Probleme zu lösen, sondern damit, sie zu ordnen.

Sie stecken im Gestrüpp fest:

• Einstufung der Prioritätsstufen
• Probleme kategorisieren
• Feststellung der Eigentumsverhältnisse
• Abgleich der Arbeitslasten mit der Kapazität

Es besteht kein Zweifel daran, dass es sich um eine unverzichtbare Arbeit handelt, aber es ist nicht die Arbeit, die Ihre besten Mitarbeiter erledigen sollten – und mit steigendem Ticketvolumen wird dies zu einem Engpass.

• Die Reaktionszeiten verlangsamen sich
• Die Weiterleitung wird inkonsistent
• Techniker sind mit Verwaltungsaufgaben überlastet
• SLAs werden nicht eingehalten

Was zunächst als notwendiger Prozess beginnt, wird schnell zu einem Wachstumsengpass, der die Effizienz und Skalierbarkeit Ihres Teams und letztlich auch die Qualität Ihrer Dienstleistungen einschränkt.

Vorstellung der digitalen Spezialisten für die Ticket-Triage

Was wäre, wenn sich die Triage von Tickets von selbst erledigen würde?

Unterstützt von Kaseya Intelligencenutzt unser neues Tool „Digital Specialists for Ticket Triage“ agentenbasierte KI, um die manuellen Arbeitsschritte zu automatisieren, die Ihren Service Desk verlangsamen.

Hinter den Kulissen sorgt es auf intelligente Weise dafür, dass:

• Ordnet die Priorität von Tickets anhand der kontextbezogenen Dringlichkeit und der Schwere der Auswirkungen ein
• Ermittelt anhand von Kontextsignalen präzise die Art des Problems und des Teilproblems
• Ermittelt den erforderlichen Fachwissenstand und ordnet Tickets den entsprechenden Kompetenzen zu
• Leitet Aufträge unter Berücksichtigung von Arbeitsauslastung und Verfügbarkeit an den am besten geeigneten Techniker weiter

Jedes Ticket wird automatisch geprüft, zugeordnet und bearbeitet, wodurch manuelle Eingriffe entfallen und Verzögerungen reduziert werden. Dadurch verbringt Ihr Team weniger Zeit mit der Organisation der Arbeit und mehr Zeit mit der Lösung von Problemen, was zu einer höheren Effizienz und einer besseren Servicequalität führt.

Feedback der Early-Access-Partner und erwartete Ergebnisse

Im März haben wir diese Funktion im Rahmen einer vorzeitigen Bereitstellung bei mehr als 25 Partnern sowie bei den internen Helpdesk- und NOC-Teams von Kaseya auf Herz und Nieren geprüft.

Die Ergebnisse deuten bereits auf eine bedeutende Veränderung in der Arbeitsweise von Service-Desks hin. Hier sind einige der Aussagen:

„Derzeit sind etwa 20 bis 30 % unserer Tickets nicht korrekt kategorisiert, was zu Folgeproblemen wie Abrechnungsfehlern führt. Nach unseren ersten Testergebnissen könnten die Digital-Spezialisten für die Ticket-Triage bis zu 80 % dieser Fehler beseitigen.“ — Koos Ligtenberg, Leiter des Geschäftsbereichs, Advisor ICT

„In nur zwei Wochen seit der Einführung konnten wir die durchschnittliche Zeit bis zur Zuweisung um 90 % senken.“— Gonzalo Carrilo, Senior Manager, Managed Services, Kaseya

„Innerhalb einer Woche erreichen wir eine Genauigkeit von rund 98 % bei der Kategorisierung von Problemen und Unterproblemen, wodurch der Bedarf an manueller Überprüfung drastisch sinkt.“— Kim Drumm, Leiterin des Bereichs Geschäftsprozessmanagement, Vitis Technologies

Diese ersten Ergebnisse zeigen, was möglich ist, wenn die Triage nicht mehr als Engpass fungiert, sondern ein vollautomatischer, intelligenter Prozess ist, der sich an das Wachstum Ihres Unternehmens anpasst.

Wie intelligente Triage die Dienstleistungserbringung verändert

Der Beitrag der Digital-Spezialisten für die Ticket-Triage zeigt sich in jeder Phase des Ticket-Lebenszyklus – von der Erfassung bis zur Lösung – und führt zu messbaren Verbesserungen hinsichtlich Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz.

Intelligentere Erfassung und Kategorisierung von Tickets

Derzeit gehen die meisten Kaseya- Help Desk -Tickets per E-Mail ein, was einen manuellen Aufwand für die Auswertung und Kategorisierung jeder einzelnen Anfrage erfordert. Mit Digital Specialists erfolgt dieser Vorgang sofort.

Tickets werden unmittelbar nach ihrer Erstellung automatisch kategorisiert, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Dies reduziert nicht nur den manuellen Arbeitsaufwand, sondern verkürzt auch die durchschnittliche Zeit bis zur Zuweisung (MTTA) erheblich.

Kompetenzbasierte Zuweisung statt „First-come, first-serve“

Bei der herkömmlichen Ticketzuweisung wird häufig die Verfügbarkeit gegenüber der Fachkompetenz priorisiert, was zu Ineffizienzen und unnötigen Weiterleitungen führt. „Digital Specialists for Ticket Triage“ ändert dies, indem Tickets auf der Grundlage der Kompetenzen, der Auslastung und der Eignung des Technikers für das jeweilige Problem zugewiesen werden.

Diese Umstellung führt zu höheren First-Contact-Resolution-Raten (FCR) und verhindert gleichzeitig das „Hin- und Her-Schieben“ von Tickets, bei dem die Neuzuweisung pro Ticket bis zu 20 Minuten zusätzlich in Anspruch nehmen kann. Das Ergebnis sind schnellere Lösungen und ein reibungsloserer Ablauf sowohl für die Techniker als auch für Ihre Kunden.

Präzision durch detaillierte Kategorisierung

Erste Rückmeldungen von Kim Drumm und ihrem Team bei Vitis Technologies verdeutlichen, wie wichtig es ist, über eine oberflächliche Klassifizierung hinauszugehen. Durch die genaue Identifizierung sowohl der Problemart als auch der Unterkategorie erreicht das System derzeit eine Kategorisierungsgenauigkeit von rund 98 %.

Diese Präzision stellt sicher, dass Tickets nicht nur kategorisiert, sondern korrekt kategorisiert werden, was die Grundlage für eine bessere Weiterleitung und eine schnellere Lösung bildet.

Einfache Bedienung dank strukturierter Warteschlangen

Eine weitere wichtige Erkenntnis aus dem Team von Kim Drumm ist, wie wertvoll es ist, Arbeitsabläufe durch strukturierte Warteschlangen an klar definierte Rollen anzupassen.

Bei rollenbasierten Warteschlangen wie „Tier 1“, „NOC“ und „Provisioning“ werden Tickets von Beginn an entsprechend den Kompetenzen und Zuständigkeiten zugewiesen. Dadurch wird während des gesamten Ticket-Lebenszyklus eine klare Zuständigkeit geschaffen, was Verwirrung verringert, die Verantwortlichkeit verbessert und es den Teams ermöglicht, mit größerer Konsistenz und Kontrolle zu arbeiten.

Digitale Spezialisten für die Ticket-Triage, unterstützt von Kaseya Intelligence

Triage wird oft mit einfacher Automatisierung verwechselt. Das ist sie jedoch nicht.

Was Digital Specialists so leistungsfähig macht, ist eine eng verzahnte Kombination aus „ Kaseya Intelligence “, Daten, Governance und Orchestrierung, die als ein einziges System zusammenwirken. Das Ergebnis unterscheidet sich grundlegend von herkömmlichen KI-Tools.

Im Mittelpunkt steht eine hybride Schlussfolgerungsarchitektur, die darauf ausgelegt ist, das Sprachverständnis großer Sprachmodelle (LLMs) mit der Präzision und Zuverlässigkeit deterministischer Systeme zu verbinden.

Wenn ein Ticket ins System gelangt, wird es nicht von einem einzigen Modell bearbeitet. Stattdessen durchläuft es ein „Reasoning Mesh“ – ein koordiniertes Netzwerk spezialisierter Agenten, von denen jeder für eine bestimmte Entscheidung zuständig ist.

Zwei dieser Agenten basieren auf LLMs, bei denen die Interpretation von Sprache und Kontext von entscheidender Bedeutung ist. Die beiden anderen sind deterministisch, wodurch sichergestellt wird, dass datengestützte Berechnungen und Entscheidungen präzise und vorhersehbar bleiben.

Der Impact Agent bewertet Priorität, Problemtyp, Untertyp und Schweregrad und bildet dabei die Beurteilung nach, die ein Techniker beim Lesen eines Tickets vornimmt. Dies erfolgt auf Basis eines LLM, da das Verstehen des Kontexts ein tiefgreifendes Sprachverständnis erfordert.

Der Kompetenzbewerter ermittelt genau die Fachkenntnisse und Zertifizierungen, die zur Lösung des Problems erforderlich sind. Auch dieser Vorgang wird durch LLM unterstützt, da die Zuordnung von Problemen zu Kompetenzen von einer differenzierten Interpretation abhängt.

Der Smart Assigner erstellt eine Rangliste der verfügbaren Techniker anhand der Übereinstimmung ihrer Fähigkeiten, ihrer Zertifizierungen und ihrer bisherigen Leistungen. Dies ist deterministisch, da die Rangfolge mathematisch ermittelt wird und konsistent sowie zuverlässig bleiben muss.

Der Kapazitätsplaner überprüft die Verfügbarkeit in Echtzeit und berücksichtigt dabei Zeitpläne, Zeitzonen und die Auslastung. Dies ist zudem deterministisch, da die Verfügbarkeit messbar ist und nicht auf Schätzungen beruhen sollte.

Vier Agenten. Zwei unterschiedliche Ansätze. Eine abgestimmte Entscheidung.

Integrierte Überprüfung für höhere Genauigkeit

In diesem System gibt es außerdem einen fünften Agenten, der für einen ganz anderen Zweck konzipiert wurde: den Kritik-Agenten.

Es klassifiziert oder ordnet keine Tickets zu. Stattdessen hinterfragt es die Entscheidungen der anderen Bearbeiter mithilfe eines separaten Modells.

Wenn der Impact-Agent ein Ticket als Störung mit hoher Priorität einstuft, überprüft der Critique-Agent diese Einschätzung und hinterfragt dabei die Signale, Annahmen und möglichen Lücken. Diese bewusste Modellvielfalt stellt sicher, dass Entscheidungen nicht durch dieselben Verzerrungen oder blinden Flecken beeinflusst werden.

Das Ergebnis ist ein System, bei dem jede Entscheidung vor der Umsetzung überprüft wird, was zur Steigerung der Produktionsgenauigkeit beiträgt.

Ein System, das mit jedem Ticket dazulernt

Was diese Architektur wirklich auszeichnet, ist nicht nur die Art und Weise, wie sie Entscheidungen trifft, sondern auch, wie sie sich im Laufe der Zeit verbessert.

Jeder Digital-Spezialist durchläuft einen kontinuierlichen Lebenszyklus, der aus drei Phasen besteht: Lernen, Triage und Überprüfung.

Bei der „Triage“ werden Entscheidungen getroffen.

„Überprüfung“ ist die Vertrauensebene, auf der Techniker Empfehlungen annehmen, ablehnen oder verfeinern können.

„Lernen“ ist der Bereich, in dem sich das System weiterentwickelt.

Jedes gelöste Ticket wird an Kaseya Intelligence zurückgemeldet. Das System erfasst, welche Maßnahmen ergriffen wurden, ermittelt die eingesetzten Kompetenzen und lässt diese Erkenntnisse wieder in das Argumentationsnetzwerk einfließen.

Im Laufe der Zeit bilden Ihre gelösten Tickets einen immer größer werdenden Bestand an firmeneigenen Erkenntnissen. Das Fachwissen Ihrer Techniker fließt in das System ein und trägt so dazu bei, dessen Genauigkeit und Relevanz kontinuierlich zu verbessern.

Hierbei handelt es sich nicht um eine generische KI, die anhand öffentlicher Daten trainiert wurde. Es ist eine lebendige Intelligenzebene, die speziell auf Ihren MSP zugeschnitten ist und mit jedem abgeschlossenen Ticket intelligenter wird.

Und das verschafft Ihnen einen dauerhaften Vorteil. Auch wenn andere versuchen mögen, die Technologie nachzubilden, können sie doch nicht die Daten, den Kontext und die Erfahrungen nachbilden, die Ihr System im Laufe der Zeit sammelt.

Daten sind die Grundlage für hervorragende KI-Ergebnisse

KI ist nur so effektiv wie die Daten, auf denen sie basiert. Sind Ihre Daten sauber und strukturiert, wird die Automatisierung schneller, genauer und zuverlässiger. Sind sie hingegen inkonsistent oder unklar, werden selbst die besten Systeme langsamer.

Für die Triage von Tickets ist dies wichtiger, als den meisten bewusst ist. Die Art und Weise, wie Ihr Team glaubt zu arbeiten, stimmt nicht immer mit dem überein, was Ihre Daten widerspiegeln. Damit KI effektiv skaliert werden kann, muss Ihr Datenmodell mit Ihrem mentalen Modell davon übereinstimmen, wie der Arbeitsablauf verlaufen sollte.

Hier sind die wichtigsten Bereiche, die jeder Service Desk prüfen sollte:

1. Prioritäten
2. Themen- und Unterthementypen mit kontextbezogener Taxonomie
3. Warteschlangen, die dazu beitragen, dass die Tickets dort landen, wo sie hingehören
4. Kompetenz-
   Nur durch eine genaue Erfassung der Kompetenzen lässt sich eine echte Abstimmung zwischen Kompetenzen und Aufgaben erreichen. Sie können die Kompetenzen Ihrer Techniker anhand Ihrer Kenntnisse über Ihr Team explizit dokumentieren oder Kompetenzen aus historischen Ticketdaten und früheren Lösungsfällen ableiten. Außerdem können Sie auf ein kuratiertes System mit 250 vorgefertigten Kompetenzen zurückgreifen, die gemäß der Information Technology Infrastructure Library (ITIL), dem IT-Servicemanagement (ITSM) und dem MSP-Betrieb standardisiert sind. Zusammen bildet dies eine zuverlässige Grundlage, um stets die richtige Aufgabe dem richtigen Techniker zuzuordnen.
5. Inhalt des Tickets

Ticketdetails dienen als semantische Anker, die den Mustern in den Daten Kontext und Bedeutung verleihen. Je umfangreicher und konsistenter diese Informationen sind, desto effektiver kann die KI sie interpretieren und entsprechend darauf reagieren.

Wenn diese Elemente zusammenkommen, ist die Triage nicht mehr nur reaktiv, sondern wird intelligent, skalierbar und durchweg zuverlässig.

Neudefinition der Ticket-Triage für moderne MSPs

Was früher pro Ticket mehrere Minuten dauerte, ist nun in Sekundenschnelle erledigt, ohne dass sich die Arbeitsbelastung Ihres Teams erhöht.

• Keine Zweifel mehr an der Priorität.
• Keine Tickets mehr, die zwischen den Teams hin- und herwandern.
• Überlasten Sie Ihre besten Techniker nicht mehr.

Stattdessen wird jedes Ticket automatisch zur richtigen Zeit an die richtige Person weitergeleitet – basierend auf dem tatsächlichen Kontext, den Kompetenzen und der Verfügbarkeit.

So sieht eine effiziente und skalierbare Dienstleistungserbringung aus.

Möchten Sie es in Aktion sehen? Fordern Sie noch heute eine Demo an und erleben Sie, wie mühelos die Ticket-Triage sein kann.