KI IM BEREICH SERVICE & SUPPORT

Erfahrungswissen nutzen.
Kunden gezielter helfen.

Technischer Service verbindet Menschen, Anlagen und Informationen. KI kann bei der Vorbereitung unterstützen, vorhandene Lösungen auffindbar machen und Informationen aus dem Service für andere Bereiche erschließen.

Drei Anwendungsfälle ansehen

EINE FRAGE ZUM EINSTIEG

Wie schnell findet Ihr Serviceteam aus einer Kundenmeldung den Weg zur passenden Information?

ANWENDUNGSBEISPIELE

So könnte KI
im Alltag unterstützen.

Illustrative Szenarien. Voraussetzungen und Nutzen werden für Ihren konkreten Prozess geprüft.

TICKETUNTERSTÜTZUNG

Serviceanfragen strukturieren und zuordnen

DIE AUSGANGSSITUATION

Kundenanfragen unterscheiden sich in Sprache, Umfang und Informationsgehalt. Produktzuordnung, Problemkategorie und fehlende Angaben werden manuell ermittelt.

DER MÖGLICHE ANSATZ

KI unterstützt die Klassifizierung und bereitet eine strukturierte Zusammenfassung vor. Fehlende Informationen werden für die Rückfrage an den Kunden sichtbar gemacht.

WAS DAFÜR NÖTIG IST

Historische Tickets, abgestimmte Kategorien, Routingregeln und verlässliche Produkt- oder Anlagenbezeichnungen.

KI VERSTEHEN

Was hier technisch passiert.

TECHNISCH VERTIEFT

MÖGLICHER LÖSUNGSANSATZ

Textklassifikation · Entitätenerkennung · Routingregeln

Was übernimmt die KI konkret?

KI erkennt Anliegen, Sprache, Produktbezug und fehlende Angaben in eingehenden Servicetexten.

So funktioniert die Lösung

01
Anfrage strukturieren
Ein Sprach- oder Klassifikationsmodell extrahiert Fakten und schlägt eine Vorgangskategorie vor.
02
Zuordnung prüfen
Produktstammdaten und feste Eskalationsregeln prüfen den Vorschlag.
03
Team vorschlagen
Ein Routingdienst schlägt die zuständige Gruppe vor; unsichere oder kritische Fälle gehen in die manuelle Sichtung.

Welcher Mehrwert entsteht?

Weniger Erstaufnahme und Fehlweiterleitungen; schnellerer Start mit einem vollständigeren Fall.

Ein konkretes Beispiel

Aus einer langen E-Mail werden Anlagen-ID und Meldung extrahiert; die fehlende Softwareversion wird als Rückfrage vorgeschlagen.

Technik, Einrichtung & Betrieb

Ein Pilot kann mit einem vortrainierten LLM starten. Bei vielen stabilen Kategorien ist ein trainierter Klassifikator eine Alternative. Routingqualität wird je Kategorie anhand bestätigter Zuordnungen geprüft.

Illustrativer Lösungsaufbau. Die konkrete Architektur folgt Datenlage, Systemen und Pilotbewertung.

Pilot, Nutzenbewertung & fachliche Verantwortung +

SO KÖNNTE EIN PILOT STARTEN

Eine Produktlinie und häufige Anfragekategorien mit dem zuständigen Serviceteam erproben.

DARAN LÄSST SICH DER NUTZEN PRÜFEN

Qualität der Zuordnung, Zahl der Weiterleitungen und Zeit bis zur vollständigen Erstaufnahme bewerten.

Dringliche oder sicherheitsrelevante Meldungen folgen definierten Eskalationsregeln und werden fachlich bewertet.

ASSISTENZ FÜR SERVICE AGENTS

Servicewissen im Gespräch verfügbar machen

DIE AUSGANGSSITUATION

Die Antwort ist oft bekannt, liegt aber in Handbüchern, Serviceartikeln oder früheren Fällen. Während des Kundengesprächs bleibt wenig Zeit zur Suche.

DER MÖGLICHE ANSATZ

Eine quellenbasierte Assistenz findet passende Inhalte und bereitet Antwortvorschläge vor. Das Serviceteam prüft die Aussage im jeweiligen Anlagen- und Kundenkontext.

WAS DAFÜR NÖTIG IST

Gepflegte Wissensartikel, freigegebene technische Dokumentation, Produktstände und klare Zugriffsrechte.

KI VERSTEHEN

Was hier technisch passiert.

TECHNISCH VERTIEFT

MÖGLICHER LÖSUNGSANSATZ

RAG-Assistenz · Kontextbezogene Antwortentwürfe

Was übernimmt die KI konkret?

KI sucht während der Bearbeitung passende Serviceinhalte und formuliert einen Entwurf für den konkreten Kundenkontext.

So funktioniert die Lösung

01
Kontext setzen
Anlagenstand, Kundenzuordnung und Frage begrenzen die Recherche.
02
Belegte Inhalte finden
Hybride Suche liefert gültige Wissensartikel und Handbuchstellen.
03
Antwort vorbereiten
Ein Sprachmodell formuliert aus den Fundstellen einen Vorschlag mit Quellen und offenen Fragen.

Welcher Mehrwert entsteht?

Weniger Suche im Gespräch und konsistentere Antworten; die Bearbeitungszeit kann sinken, wenn die Treffer fachlich brauchbar sind.

Ein konkretes Beispiel

Eine Frage zur Konfiguration liefert den passenden Artikel für genau diesen Softwarestand und einen überprüfbaren Antworttext.

Technik, Einrichtung & Betrieb

Vortrainiertes LLM plus gepflegter Suchindex und Serviceoberfläche. Quellenqualität, Revisionstreue und Korrekturbedarf werden mit erfahrenen Servicekräften bewertet.

Illustrativer Lösungsaufbau. Die konkrete Architektur folgt Datenlage, Systemen und Pilotbewertung.

Pilot, Nutzenbewertung & fachliche Verantwortung +

SO KÖNNTE EIN PILOT STARTEN

Ein abgegrenzter Wissensbestand und eine kleine Gruppe erfahrener Servicekräfte als fachliche Prüfer.

DARAN LÄSST SICH DER NUTZEN PRÜFEN

Suchaufwand, fachliche Richtigkeit der Vorschläge und Nutzbarkeit im Gespräch anhand typischer Anfragen prüfen.

Kundenaussagen und technische Empfehlungen werden vor der Weitergabe durch den Service geprüft.

VOICE OF CUSTOMER

Aus Servicefällen wiederkehrende Themen erkennen

DIE AUSGANGSSITUATION

Wertvolle Rückmeldungen bleiben in einzelnen Tickets und Berichten. Produktmanagement und Qualität erhalten sie häufig nur in Einzelfällen.

DER MÖGLICHE ANSATZ

KI kann Beschreibungen thematisch bündeln und wiederkehrende Anliegen mit nachvollziehbaren Beispielfällen aufbereiten.

WAS DAFÜR NÖTIG IST

Geeignete Ticket- und Berichtsdaten, geregelte Nutzung von Kundendaten und abgestimmte Themenkategorien.

KI VERSTEHEN

Was hier technisch passiert.

TECHNISCH VERTIEFT

MÖGLICHER LÖSUNGSANSATZ

NLP · Embeddings · Themen-Clustering

Was übernimmt die KI konkret?

KI gruppiert unterschiedlich formulierte Servicebeschreibungen nach ähnlichem Inhalt und schlägt verständliche Themenbezeichnungen vor.

So funktioniert die Lösung

01
Fälle vorbereiten
Mehrfache Kontakte werden soweit möglich einem Vorgang zugeordnet; Produkt und Zeitraum bleiben erhalten.
02
Ähnliche Texte gruppieren
Embeddings und ein Clusteringverfahren bilden thematische Gruppen. Ein LLM kann diese anhand von Beispieltexten benennen.
03
Themen vergleichen
Häufigkeit, Entwicklung und Originalfälle werden gemeinsam angezeigt; Fachleute prüfen die Gruppen.

Welcher Mehrwert entsteht?

Weniger manuelle Auswertung; wiederkehrende Themen werden für Produktmanagement und Qualität früher sichtbar.

Ein konkretes Beispiel

„Startet nach Update nicht“ und „Bootvorgang bleibt hängen“ landen in einer prüfbaren gemeinsamen Themengruppe.

Technik, Einrichtung & Betrieb

Clustering braucht nicht zwingend vorab beschriftete Fälle. Gruppenqualität und Stabilität werden geprüft; Fallzahlen sind ohne Bezugsgröße keine belastbaren Ausfallraten.

Illustrativer Lösungsaufbau. Die konkrete Architektur folgt Datenlage, Systemen und Pilotbewertung.

Pilot, Nutzenbewertung & fachliche Verantwortung +

SO KÖNNTE EIN PILOT STARTEN

Einen definierten Zeitraum und einen Produktbereich gemeinsam mit Service und Produktmanagement auswerten.

DARAN LÄSST SICH DER NUTZEN PRÜFEN

Verwertbarkeit der Themenübersicht, fachliche Zuordnungsqualität und Bearbeitungszeit für die Auswertung vergleichen.

Häufige Meldungen sind ein Hinweis für die Untersuchung; sie ersetzen keine Ursachenanalyse oder repräsentative Kundenerhebung.

MEIN BEITRAG

Gemeinsam klären,
was sich lohnt.

Ich unterstütze Sie dabei, aus einem interessanten Anwendungsfall eine verständliche und bewertbare Aufgabenstellung zu machen.

Bedarf und Ziele mit Fachbereich und IT strukturieren
Nutzen, Voraussetzungen und offene Fragen herausarbeiten
Eine Entscheidungsgrundlage und den möglichen Pilotumfang vorbereiten
Die Abstimmung mit geeigneten Umsetzungspartnern begleiten

HÄUFIGE FRAGEN

Vor dem
ersten Schritt.

Muss dafür ein Chatbot direkt mit Kunden sprechen? +

Nein. Ein sinnvoller Einstieg kann eine interne Assistenz für das Serviceteam sein. So lassen sich Wissensqualität, Antwortvorschläge und Arbeitsabläufe gemeinsam mit erfahrenen Mitarbeitenden bewerten.

Wie passt Customer Success dazu? +

Informationen aus Nutzung, Service und Kundengesprächen können helfen, Bedürfnisse und offene Themen besser zu verstehen. Welche Daten dafür geeignet sind und wer darauf handeln soll, wird im konkreten Kundenprozess geklärt.

VOM ANWENDUNGSFALL ZUM NÄCHSTEN SCHRITT

Welches Thema möchten
Sie konkretisieren?

Wir klären gemeinsam die Ausgangslage, mögliche Anwendungsfälle und den Nutzen. Daraus entsteht eine fundierte Grundlage für Ihre nächsten Entscheidungen.

Gespräch per E-Mail anfragen +49 160 8983019

Digital und bei Ihnen vor Ort.

Erfahrungswissen nutzen.Kunden gezielter helfen.

Wie schnell findet Ihr Serviceteam aus einer Kundenmeldung den Weg zur passenden Information?

So könnte KIim Alltag unterstützen.

Serviceanfragen strukturieren und zuordnen

Was hier technisch passiert.

Was übernimmt die KI konkret?

So funktioniert die Lösung

Anfrage strukturieren

Zuordnung prüfen

Team vorschlagen

Welcher Mehrwert entsteht?

Ein konkretes Beispiel

Servicewissen im Gespräch verfügbar machen

Was hier technisch passiert.

Was übernimmt die KI konkret?

So funktioniert die Lösung

Kontext setzen

Belegte Inhalte finden

Antwort vorbereiten

Welcher Mehrwert entsteht?

Ein konkretes Beispiel

Aus Servicefällen wiederkehrende Themen erkennen

Was hier technisch passiert.

Was übernimmt die KI konkret?

So funktioniert die Lösung

Fälle vorbereiten

Ähnliche Texte gruppieren

Themen vergleichen

Welcher Mehrwert entsteht?

Ein konkretes Beispiel

Gemeinsam klären,was sich lohnt.

Vor demersten Schritt.

Welches Thema möchtenSie konkretisieren?

Produktion ↗

Qualitätsmanagement ↗

Wissen & Daten ↗

Erfahrungswissen nutzen.
Kunden gezielter helfen.

So könnte KI
im Alltag unterstützen.

Gemeinsam klären,
was sich lohnt.

Vor dem
ersten Schritt.

Welches Thema möchten
Sie konkretisieren?

Produktion

Qualitätsmanagement

Wissen & Daten