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 was für ein Problem handelt es sich hier?
• Wer ist die richtige Person für diese Aufgabe?
• Haben sie derzeit die Kapazitäten dafür?

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 sie zu ordnen.

Sie stecken im Gestrüpp fest:

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

Es steht außer Frage, dass es sich um eine wichtige Aufgabe handelt, aber es ist nicht die Arbeit, die Ihre besten Mitarbeiter erledigen sollten – und wenn das Ticketvolumen steigt, wird dies zu einem Engpass.

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

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

Wir stellen Ihnen unsere Digitalspezialisten für die Ticket-Triage vor

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

Unterstützt von Kaseya Intelligencenutzen unsere neuen Digital Specialists für die Ticket-Triage agentenbasierte KI, um die manuellen Aufgaben zu automatisieren, die Ihren Service Desk verlangsamen.

Im Hintergrund sorgt es auf intelligente Weise dafür, dass:

• Ordnet die Priorität von Tickets anhand der Dringlichkeit im jeweiligen Kontext und der Schwere der Auswirkungen ein
• Ermittelt anhand von Kontextsignalen präzise die Art des Problems und das Teilproblem
• Ermittelt das erforderliche Fachwissen und ordnet Tickets den entsprechenden Kompetenzen zu
• Leitet Aufträge an den am besten geeigneten Techniker weiter, basierend auf Arbeitsauslastung und Verfügbarkeit

Jedes Ticket wird automatisch geprüft, zugeordnet und bearbeitet, wodurch manuelle Eingriffe entfallen und Verzögerungen vermieden 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 Vorabversion bei über 25 Partnern sowie bei den internen Helpdesk- und NOC-Teams von Kaseya getestet.

Die Ergebnisse deuten bereits auf einen bedeutenden Wandel in der Arbeitsweise von Service Desks hin. Hier sind ihre 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 Specialists für die Ticket-Triage bis zu 80 % dieser Fehler beseitigen.“ — Koos Ligtenberg, Business Unit Director, Advisor ICT

„Innerhalb von nur zwei Wochen nach der Implementierung konnten wir eine Verkürzung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit um 90 % verzeichnen.“ — 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 zu einem vollautomatisierten, intelligenten Prozess wird, 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

Heutzutage gehen Help Desk meisten Help Desk 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 sofort nach ihrer Erstellung automatisch zugeordnet, ohne dass ein menschlicher Eingriff erforderlich ist. Dies reduziert nicht nur den manuellen Arbeitsaufwand, sondern verkürzt auch die durchschnittliche Zeit bis zur Zuweisung (MTTA) erheblich.

Kompetenzbasierte Zuweisung statt „Wer zuerst kommt, mahlt zuerst“

Bei der herkömmlichen Ticketzuweisung wird oft die Verfügbarkeit über die Fachkompetenz gestellt, 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 weitergeleitet 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 bis zu 20 Minuten pro Ticket 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 Problemkategorie 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 des Teams 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 Anfang an entsprechend den Kompetenzen und Zuständigkeiten zugewiesen. Dies sorgt für klare Zuständigkeiten während des gesamten Ticket-Lebenszyklus, verringert Unklarheiten, verbessert die Verantwortlichkeit und ermöglicht es den Teams, mit größerer Konsistenz und Kontrolle zu arbeiten.

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

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

Was Digital Specialists so leistungsstark 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 Entscheidungsnetzwerk – 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 anderen beiden 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 Einschätzung nach, die ein Techniker beim Lesen eines Tickets vornimmt. Dies geschieht mithilfe eines LLM, da das Verstehen des Kontexts ein tiefgreifendes Sprachverständnis erfordert.

Der Kompetenzprüfer ermittelt genau die Fachkenntnisse und Qualifikationen, die zur Lösung des Problems erforderlich sind. Auch dies erfolgt mithilfe von LLM, da die Zuordnung von Problemen zu Kompetenzen von einer differenzierten Interpretation abhängt.

Der Smart Assigner ordnet verfügbare Techniker nach Übereinstimmung der Qualifikationen, Zertifizierungen und bisherigen Leistungen. Dies ist deterministisch, da die Rangfolge auf mathematischen Berechnungen basiert und konsistent sowie zuverlässig sein muss.

Der Kapazitätsplaner prüft 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 Mitarbeiter. Zwei unterschiedliche Ansätze. Eine abgestimmte Entscheidung.

Integrierte Überprüfung für höhere Genauigkeit

In diesem System gibt es noch 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 anhand eines separaten Modells.

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

Das Ergebnis ist ein System, bei dem jede Entscheidung vor der Ausführung 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 Vertrauensschicht, in 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 die durchgeführten Maßnahmen, ermittelt die eingesetzten Kompetenzen und lässt diese Erkenntnisse wieder in das Entscheidungsnetzwerk 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 verbessert so kontinuierlich dessen Genauigkeit und Relevanz.

Hierbei handelt es sich nicht um eine generische KI, die auf öffentlich zugänglichen Daten trainiert wurde. Es ist eine dynamische 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 gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Sind Ihre Daten sauber und strukturiert, arbeitet 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 aussehen sollte.

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

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

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