Die Antwort gibt es meistens schon. Die Anleitung liegt in Confluence, die Lösung steht in einem Ticket von vor acht Monaten, und die Kollegin aus dem Netzwerkteam kennt den Fehler auswendig. Nur findet das niemand rechtzeitig. Also löst jemand denselben Fall zum dritten Mal von Hand.
Eine KI im Support ist nur so gut wie das Wissen, an das sie herankommt. Findet sie es nicht, rät sie. Und eine KI, die rät, richtet im Support mehr Schaden an als gar keine.
Was nara als Wissen nutzt
nara liest Ihre Anleitungen dort, wo sie heute liegen: in Confluence, in SharePoint oder in der Wissensdatenbank Ihres Ticketsystems, etwa in ServiceNow. Umziehen müssen Sie dafür nichts. Dazu kommen die Lösungen aus abgeschlossenen Tickets. Wie jemand den Drucker im Lager zuletzt wieder zum Laufen gebracht hat, steht dort oft genauer als in jedem Artikel.
Dabei gelten Ihre Berechtigungen. Was jemand in SharePoint nicht öffnen darf, bekommt er auch von nara nicht als Antwort. Passwörter und persönliche Angaben in Dokumenten und Tickets schwärzt nara, bevor die KI sie liest.
Jede Antwort mit Quelle
Zu jeder Antwort zeigt nara, aus welchem Artikel oder welchem Ticket sie stammt. Wer sie liest, kann sie in Sekunden prüfen. Erst das erlaubt Ihrem Team, nara Anfragen zu überlassen, ohne jede Antwort nachzulesen.
Reicht das Wissen nicht, sagt nara das. Der Fall geht dann an die Person, die sich mit dem Thema auskennt, zusammen mit allem, was nara schon geklärt hat.
Wissen, das ausgeführt wird
Im Support endet Wissen meist bei einer Anleitung, und die muss jemand umsetzen. nara setzt sie selbst um. Steht in Ihrer Anleitung, dass nach dem Standby die VPN-Dienste neu gestartet werden müssen, erledigt nara das direkt auf dem Laptop, sobald die Mitarbeiterin in Microsoft Teams zustimmt. Das geht über nara Edge, einen kleinen Dienst auf Ihren Rechnern, der sich von innen verbindet. Danach testet nara die Verbindung und hält im Ticket fest, was geholfen hat.
Die Mitarbeiterin musste dafür nur einmal zustimmen. Ihr Team hat von dem Fall erst im Ticket erfahren.
Lücken finden, bevor sie auffallen
Die meisten Wissensdatenbanken sind über Jahre gewachsen. Geschrieben wurde, was gerade anlag. Ob die Artikel zu den Anfragen passen, die tatsächlich kommen, hat selten jemand geprüft.
nara gleicht beides ab: die Themen aus Ihren Tickets mit den Artikeln, die es gibt. Heraus kommt eine Liste der häufigen Anfragen ohne passende Anleitung, sortiert nach Volumen. Bei einem europäischen Fertiger mit rund 35.000 Tickets entstanden so 137 Artikelentwürfe für Themen, zu denen es noch keine Anleitung gab. Das Team musste sie nur noch prüfen.
Wie wir dabei vorgehen, zeigt die Fallstudie zu diesen 35.178 ServiceNow-Tickets Schritt für Schritt.
Aus gelösten Fällen werden Artikel
Löst Ihr Team einen Fall, für den es noch keine Anleitung gab, schreibt nara aus Ticket und Lösung einen Entwurf. Dokumentation, die sonst liegen bleibt, entsteht so nebenbei.
Freigeben bleibt Sache Ihres Teams. Jeder Entwurf geht zur Prüfung, und erst nach der Freigabe nutzt nara ihn für Antworten. So wächst Ihre Wissensdatenbank mit jedem Fall, und Ihr Team bestimmt weiter, was darin steht.
Wo Sie anfangen
Welche Anfragen bei Ihnen am häufigsten kommen und welche davon Ihre Wissensdatenbank heute abdeckt, zeigt die Ticketanalyse. Wir brauchen dafür nur Lesezugriff auf Tickets und Wissensartikel. Nach ein bis zwei Wochen sehen Sie Ihre Lücken, und für die größten liegen die Entwürfe gleich bei.
Im kostenlosen Erstgespräch zeigen wir Ihnen in 30 Minuten anonymisierte Beispiele und sprechen über Ihre Wissensquellen. Eigene Ticketdaten brauchen Sie dafür nicht.
