Einführung
Überblick über Service Request Management
Das Service Request Management ist ein wesentlicher Bestandteil des ITSM. Es umfasst die Prozesse und Tools, mit denen Verantwortliche Benutzeranfragen aller Art verwalten.
Man kann es als ein Tor betrachten, durch das Mitarbeiter, Kunden und andere Stakeholder mit den IT-Services des Unternehmens interagieren. Daher ist es sowohl für die Produktivität als auch für die Benutzerzufriedenheit unverzichtbar.
Wir haben dieses Thema bereits ausführlich in einem Blogbeitrag behandelt, den wir Ihnen hier empfehlen What is Service Request Management? An essential overview
Nun wollen wir einen Schritt weitergehen und uns auf ein entscheidendes Thema für die Zukunft (und auch schon für die Gegenwart) konzentrieren: den Einsatz von KI und Service-Automatisierungssystemen, um die Verwaltung dieser Prozesse so weit wie möglich zu optimieren.
Die Bedeutung von Effizienz und Genauigkeit im Service Request Management
In einem zunehmend dynamischen Geschäftsumfeld ist die Fähigkeit, Service-Anfragen schnell und präzise zu bearbeiten, aus mehreren Perspektiven entscheidend.
Die beiden wichtigsten:
- Betriebsunterbrechungen vermeiden
- Benutzerzufriedenheit sicherstellen
Beides ist eng miteinander verzahnt.
Verzögerungen bei der Bearbeitung von Anfragen können zu Produktivitätsverlusten, steigenden Kosten und letztlich zu einem Vertrauensverlust der Nutzer in das Unternehmen führen.
Fazit: Die Verbesserung von Effizienz und Genauigkeit im Service Request Management ist eine strategische Notwendigkeit, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
KI und Automatisierung im Kontext von ITSM
Definition und Schlüsselkonzepte
Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung bilden die Spitze der technologischen Innovation in immer mehr Bereichen und Anwendungsfällen. Das Service Request Management bildet da keine Ausnahme – ganz im Gegenteil.
Im Folgenden betrachten wir drei Schlüsseltechnologien, die im ITSM bereits unverzichtbar sind.
Wichtige Technologien (KI, Machine Learning, Robotic Process Automation)
Künstliche Intelligenz
KI ist in aller Munde – und eine Technologie, die unser Leben und Arbeiten bereits verändert. Im ITSM-Kontext kann sie große Datenmengen analysieren, komplexe Prozesse automatisieren und Benutzern personalisierte Antworten bereitstellen.
Kurz gesagt: KI ist für die gesamte IT-Prozesslandschaft eines modernen Unternehmens entscheidend.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (engl. Machine Learning) ist ein Teilbereich der KI, der es Systemen ermöglicht, aus vergangenen Daten zu „lernen“ und ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern.
Im Service Request Management ist maschinelles Lernen besonders hilfreich bei der automatischen Ticketkategorisierung und der Triage von Anfragen, da es Muster erkennt und optimale Lösungen vorschlägt.
Robotic Process Automation (RPA)
RPA bezeichnet den Einsatz von Software-Robotern zur Automatisierung repetitiver, regelbasierter Aufgaben wie der Dateneingabe oder der Weiterleitung von Anfragen. Dadurch lassen sich Abläufe beschleunigen, die manuelle Arbeitsbelastung reduzieren und Fehler minimieren.
Vorteile von KI und Automatisierung im Service Request Management
Die Integration von KI und Service-Automatisierung in das Service Request Management bietet eine Reihe bedeutender, eng miteinander verknüpfter Vorteile.
Im Folgenden findet sich ein kurzer, prägnanter Überblick:
Höhere Effizienz und Geschwindigkeit
Automatisierte Prozesse ermöglichen eine schnellere Bearbeitung und Lösung von Anfragen. Das steigert die Produktivität der IT-Teams und verkürzt gleichzeitig die Wartezeiten der Nutzer.
Weniger menschliche Fehler
Durch die Automatisierung wichtiger Prozesse sinkt das Risiko von Fehlern erheblich. KI-Technologien analysieren und interpretieren Anfragen präzise und stellen sicher, dass die richtigen Verfahren eingehalten werden.
Kosteneinsparungen
Mehr Effizienz und weniger Fehler führen zu niedrigeren Betriebskosten. Unternehmen können ein höheres Anfragevolumen mit denselben Ressourcen bewältigen, wodurch sich der ROI verbessert.
Verbesserte Benutzer-Erfahrungen
Tools mit intelligenter KI, wie Self-Service-Portale, bieten den Nutzern eine reibungslose, personalisierte Erfahrung. Ein gutes Beispiel dafür ist EV Self Help von EasyVista, das mithilfe von KI schnelle, individuelle Lösungen bereitstellt.
Zentrale Funktionen KI-gestützter Tools für Service Request Management
Für das Service Request Management erweist sich eine Reihe von KI-gestützter Funktionen als relevant:
Automatisiertes Routing und Zuweisung von Anfragen
Ein effizientes KI-System kann den Inhalt von Anfragen automatisch analysieren und sie der passenden Person oder dem richtigen Team zuordnen. Dadurch verkürzt sich die Weiterleitung, und die Lösung erfolgt schneller.
Ein Beispiel ist der EV Service Manager von EasyVista.
Intelligente Ticket-Kategorisierung und -Priorisierung
Wie erwähnt, können Machine-Learning-Algorithmen Tickets nach Kriterien wie Dringlichkeit, Auswirkungen und Ähnlichkeit zu früheren Fällen klassifizieren. Der wichtigste Vorteil dabei: Kritische Anfragen erfahren automatisch eine Priorisierung.
KI-gestützte Self-Service-Portale
Diese Portale greifen auf KI zurück, um Nutzer bei der Lösung ihrer Probleme zu unterstützen, indem sie relevante Lösungen aus der Wissensdatenbank und aus historischen Daten vorschlagen.
Dies reduziert die Anzahl der Anfragen, die eine direkte IT-Intervention erfordern.
Das bereits genannte EV Self Help bildet ein Beispiel für ein solches Portal.
Predictive Analytics für proaktives Management
Predictive-Analytics-Tools helfen, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und ermöglichen es IT-Teams, vorbeugend einzugreifen und drohende Ausfälle zu verhindern. Ganz nach dem alten Sprichwort: „Vorsorge ist besser als Nachsorge.“
Implementierung von KI und Automatisierung im Service Request Management
Um KI und Automatisierung erfolgreich im Service Request Management einzusetzen, müssen einige wichtige Schritte befolgt werden:
Aktuelle Prozesse analysieren und Automatisierungspotenziale identifizieren
Vor der Implementierung neuer Technologien sollten Verantwortliche bestehende Prozesse prüfen, um die Bereiche mit dem größten Nutzenpotenzial zu erkennen.
KI und Automatisierung in bestehende ITSM-Systeme integrieren
Auf die Analyse folgt die Umsetzung. Damit der Übergang reibungslos verläuft, müssen neue Lösungen nahtlos mit den vorhandenen ITSM-Tools und -Prozessen interagieren – ohne plötzliche Störungen.
IT-Mitarbeiter schulen und einbinden
Jede Innovation betrifft Technik, Mentalität und Menschen. Die Einführung von KI und Automatisierungssystemen erfordert daher gezielte Schulungen, damit Mitarbeiter die neuen Funktionen optimal nutzen können. Darüber hinaus senkt eine frühzeitige Einbindung die oft anzutreffende Widerstandshaltung gegenüber Veränderungen.
Herausforderungen und Lösungen
Widerstand gegen Veränderungen überwinden
Wie bereits erwähnt, sind Veränderungsprozesse immer heikel – für Einzelpersonen genauso wie auch für Organisationen. Die Lösung? Kommunikation und Einbindung: Verantwortliche sollten die Vorteile von KI und Automatisierung klar vermitteln, Schulungen anbieten und erzielte Ergebnisse transparent machen.
Datensicherheit und Datenschutz gewährleisten
Mit dem verstärkten Aufkommen von KI und Automatisierung steigt die Bedeutung von Datensicherheit: Robuste, gesetzeskonforme Schutzmaßnahmen sind unverzichtbar, um sensible Informationen zu sichern. Daher ist es wichtig, auf zuverlässige Anbieter von Service-Request-Management-Tools zu setzen, die auch in diesen Bereichen unterstützen.
Komplexität der Integration managen
Die Integration neuer Technologien in bestehende Systeme kann komplex sein. Dieses Risiko lässt sich mindern, indem erfahrene Partner hinzugezogen und Projektphasen sorgfältig geplant werden.
Best Practices zur Optimierung des Service Request Management
Automatisierte Workflows regelmäßig prüfen und optimieren
Auch automatisierte Prozesse benötigen regelmäßige Anpassungen. Nur so bleiben sie effizient und auf die Unternehmensziele ausgerichtet.
Kultur der kontinuierlichen Verbesserung fördern
Kontinuierliche Verbesserung ist nicht nur eine technologische Frage, sondern vor allem eine Einstellung, die in der gesamten Organisation verankert sein muss.
Stakeholder einbinden für nahtlose Integration
Die Einbindung aller wichtigen Stakeholder sorgt dafür, dass neue Lösungen eine höhere Akzeptanz erfahren und sich effektiv nutzen lassen.
Über Branchentrends und Innovationen informiert bleiben
Die ITSM-Welt entwickelt sich ständig weiter. Wer Trends und Technologien im Blick behält, sichert den Vorsprung des eigenen Unternehmens.
Fazit
Die Einführung KI-gestützter Tools für das Service Request Management ist ein strategischer und entscheidender Schritt, um die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Benutzererfahrung zu verbessern.
Natürlich gibt es Herausforderungen, doch die langfristigen Vorteile überwiegen bei Weitem – und sie kommen allen Ebenen der Organisation zugute, bis hin zum Endanwender.
FAQ
Kann KI das Service Request Management verbessern?
Ja – etwa durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, intelligente Ticket-Kategorisierung, automatisiertes Routing und Chatbots für sofortige Antworten.
Was sind die Hauptvorteile der Automatisierung?
Kürzere Reaktionszeiten, weniger menschliche Fehler, höhere Sicherheit und Datenschutz – und insgesamt eine bessere Customer Experience.
Welche EasyVista-Tools unterstützen die Automatisierung?
EasyVista bietet u. a. EV Service Manager, der KI und Automatisierung integriert, sowie EV Reach, das automatisierten Remote-Support ermöglicht.
