Zero Helpdesk: Kein Support mehr nötig?

Sopra Steria
Der Helpdesk im IT-Support ist für jedes Unternehmen ein großer, kaum refinanzierbarer Kostenblock. Die technologischen Möglichkeiten haben sich aber so weit entwickelt, dass hier wesentliche Einsparungen möglich sind und sogar das Ziel eines „Zero Helpdesk“ in Sichtweite kommt. Mit Automatisierungstechniken lassen sich gute Ergebnisse erzielen – wenn die Datenqualität stimmt.
von Sven Guhr, Wirtschaftsinformatiker Sopra Steria
Bei einem sogenannten Zero Helpdesk fällt ein bedeutender Teil des Supports durch gute Prävention und proaktive Kommunikation mit den Nutzerinnen und Nutzern so gut wie gar nicht mehr an. Der Rest lässt sich über eine qualitativ hochwertige Datenbasis und mit Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Robotic Process Automation (RPA) automatisiert abarbeiten. Zumindest im weitgehend standardisierten First-Level-Support ist das keine kühne Utopie, sondern ein durchaus valides Ziel – unter bestimmten Voraussetzungen.Die Interaktion mit einer Maschine in natürlicher Sprache ist möglich
Die Arbeit im Helpdesk lässt sich grob in zwei Bereiche aufteilen: die Kommunikation mit den „Kundinnen und Kunden“ eines Unternehmens, um ein Problem zu identifizieren und zu verstehen und die Verarbeitung des Problems, also der Lösungsfindung und das Antriggern dieser Lösung.
In der Kommunikation mit den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern können Chatbots schon heute gute Dienste leisten, denn die technische Qualität ist so gut, dass sie einen wesentlichen Teil einer vorwiegend regelbasierten Kommunikation abdecken können. Künstliche Intelligenz spielt dabei oftmals noch eine untergeordnete Rolle.
Für viele Standard-Helpdesk Anfragen ist die Kommunikation über nicht intelligente Chatbots aber bereits ausreichend, um eine möglichst genaue Problembeschreibung des Nutzers zu erhalten.”
Bei komplexeren Problemen wird es schon etwas schwieriger. Natürlich entwickelt sich die Leistungsfähigkeit von Chatbots stetig weiter, so dass zum Beispiel die Gesprächsführung nicht mehr statisch durch Regeln vorgegeben werden muss, sondern über Methoden des maschinellen Lernens erworben werden können. Dennoch empfiehlt es sich zu Beginn auf jeden Fall, den Nutzerinnen und Nutzern bei komplexeren Anfragen die Möglichkeit zu geben, das Gespräch an einen Support-Mitarbeiter weiterzuleiten.
Richtig schwer wird es aber bei der freien Kommunikation und mit wachsender Komplexität.”
Hier muss KI tatsächlich mit Spracherkennung (Natural Language Processing, NLP) helfen. Sogenannte Text Classifier können – basierend auf dem sogenannten Supervised Learning – nicht nur den Sinn einzelner Wörter in gesprochenen oder geschriebenen Texten erkennen, sondern mit zunehmender Reife und über Computerlinguistik auch ihren semantischen Gehalt, der sich aus dem Kontext und der Abstraktion einzelner Wörter ergibt. Dann kann NLP zur Klassifizierung von Support-Anfragen verwendet werden und ein digitaler Assistent kann im zweiten Schritt eine Handlungsempfehlung für die Lösung dieses Problems geben.
Zero Helpdesk hängt an Datenmenge und -qualität

Neben der mangelhaften Dokumentation der klassischen Fälle ist eine unzureichende Datenmenge eine zweite Hürde auf dem Weg zu einem Zero Helpdesk. Sie spielt dann eine Rolle, wenn es um die Bearbeitung seltener Incidents geht. Die Fähigkeit algorithmisch gesteuerter Spracherkennung hängt auch von einer hinreichend großen Menge an (Trainings-)Daten ab; je größer die Menge ist, desto eindeutiger kann ein KI-Modell erkennen, um was für einen Vorfall es sich handelt und welche Handlungsoptionen sich daraus zum Beispiel für eine RPA ergeben.
Mit dem Rückgriff auf historische Tickets lässt sich der Mangel an Daten zumindest zum Teil kompensieren.”
Eine weitere Möglichkeit, ausreichend Daten für das Machine Learning von Algorithmen zusammenzukriegen, könnte eine unternehmensübergreifende Plattform sein, auf der hinreichend historische, aber auch seltene Incidents von den Anbietern und von anderen Anwenderunternehmen gesammelt vorgehalten werden, um die Datenbasis auf eine kritische Größe zu bringen.
Das zeigt deutlich: Die Datenbasis ist im Vergleich zur technologischen Grundlage die ungleich kritischere Vorbedingung auf dem Weg zum Zero Helpdesk. Es ist zu befürchten, dass sie auch nur in wenigen Unternehmen die Reife und die Qualität haben wird, die dafür wirklich notwendig ist.
Auch Prävention muss Teil von Zero Helpdesk sein
Standardisierung und Automatisierung im Helpdesk sind sehr gut geeignet, um die Zahl der von den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern zu beantwortenden Supportanfragen deutlich zu reduzieren. Allein damit ist das aber nicht zu schaffen. Deshalb kommt zur Unterstützung des Konzepts „Zero Helpdesk“ auch die Prävention ins Spiel, also das Ziel, Probleme zu verhindern, statt sie zu beheben.
Das kann, ähnlich wie beim automatisierten Sicherheitsmanagement SIEM über das automatische Auswerten der umfangreichen Logfiles geschehen, die sowohl Hard- als auch Software in den Systemen hinterlassen und hinreichend Hinweise für aufkommende Incidents geben.”
Das kann aber auch darin bestehen, dass ein digitaler Assistent durch die Verallgemeinerung eines einzelnen Incidents ähnliche Vorfälle bei anderen Anwenderinnen und Anwendern vorhersagen – und damit verhindern kann. Auch das ist ein Baustein auf dem Weg zum Zero Helpdesk. Allerdings unterscheidet sich für dieses Teilziel die Datenbasis; sie muss mehr enthalten als (gut dokumentierte) Incidents und sie braucht umfangreiche Daten über die Anwenderinnen und Anwender, die genutzten Hardware-Systeme, Anwendungslandschaften, Schnittstellen… Und sie muss diese Daten sammeln, zum Teil aus Silos zusammenführen und so harmonisieren, dass die Daten für das präventive Verhindern von Incidents hergenommen werden können. Das macht diese Aufgaben zu einem notwendigen Teilschritt einer Zero-Helpdesk-Strategie.
Schritt für Schritt zum Zero Helpdesk
All die genannten Hindernisse und Herausforderungen führen nicht das Ziel ad absurdum; allenfalls machen sie den Weg dorthin etwas schwieriger. Insofern sollte jedes Unternehmen, das sich für die Reduzierung der Helpdesk-Anfragen entschieden hat, nicht mit komplexen Cases beginnen, sondern eine Nummer kleiner: mit nachvollziehbaren, gut dokumentierten und sich wiederholenden Incidents.
Sie helfen dabei, Algorithmen zu trainieren und so zu verbessern, dass die Datenbasis sukzessive um komplexere und unvollständig dokumentierte Themen ausgeweitet werden kann.”
Die Notwendigkeit, Support-Inhalte zu strukturieren, hilft dabei, auch die Datenbasis des Supports zu strukturieren und parallel zu den ersten Trainingseinheiten der Algorithmen die Qualität der Support-Datenbank so zu verbessern, dass sie sich standardisieren und automatisieren lässt. Auch hier können digitale Assistenten unterstützen: Sie würden in der Kommunikation mit dem Support strukturiert „nach Schema F“ vorgehen und alle Fragen stellen, die für gute Support-Datensätze nötig sind.
Und wo bleibt der Mensch?
Das Konzept eines datenbasierten Zero Helpdesks wird die Unternehmen verändern, weil sie die Prozesse im Helpdesk dafür erst standardisieren, dann automatisieren werden. Das kostet Arbeitskräfte, keine Frage, die auch nicht sämtlich durch den Rest an qualitativ höherwertigen Anfragen aufgefangen werden können.
Dieser Effekt wird sich in vielen Unternehmen jedoch gar nicht direkt niederschlagen, weil sie den First-Level-Helpdesk längst an externe Dienstleister ausgelagert haben.”
Aber die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter außerhalb der Support-Abteilung sind bei der Einführung eines Zero Helpdesks auch gefragt: Sie müssten dafür, auch das ist Teil der Strategie, zunehmend auf Self Service setzen, um typische IT-Probleme zu lösen. Das ist für die wenigsten Menschen totales Neuland, weil sie das aus ihrem privaten Umfeld mit ihren Smartphones und eigenen Rechnern längst kennen. Dennoch muss dieser Mindshift begleitet werden – durch ein Change Management, das Self Services fördert und unterstützt.Sven Guhr, Sopra Steria
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