KI im Service Desk & IT-Betrieb: Mehr Qualität durch Automatisierung – mit Hannes Flachenecker & Janek Ziehmann

00:00:00: Ich sehe die Entwicklung vor allem in der Qualität der Arbeit, weil den Teil, den ich automatisiere – auf denen kann ich mich verlassen.

00:00:07: Da weiß ich was stattfindet und muss dann nur noch den Teil machen, den man quasi mit meiner Kreativität ergänzen muss.

00:00:33: Und Froni, ja heute haben wir zwei Gäste aus unseren Lieveinheiten mitgebracht.

00:00:37: Einmal den Janik Zieman und den Hannes Flachenecker.

00:00:41: Die beiden sind bei uns in den Lieveinheiten tätig und deswegen würden wir einmal kurz am Vorfeld erklären wie das Beulbratagrupp so aussieht.

00:00:48: Wir haben sowohl Markteinheiten als auch Lievereinheiten.

00:00:52: die Lieveeinheiten liefert die technischen Service an die Markteinhalten und Markteithalten sind sozusagen die lokale Kunden für Triebsanlaufstelle.

00:01:02: Heute sprechen wir über die Core Intelligence Technologie.

00:01:05: Melli, erzähl uns mal ein bisschen was über unsere Gäste?

00:01:08: Genau!

00:01:09: Wir haben heute Janik Ziemann an Bord der seit fünf Jahren bei Data Group hat dort verschiedene organisatorische und leitende Rollen begleitet und ja ist vom ITSM-Konzalten über die Bereichsleitung der Vierundzwanzig Sieben und Endanwenderservice bis hin zur Bereichsleitung für Projekte und Vertrieb Dabei gewesen und ist jetzt vor allem seit dem Jahr von der Data Group Hub für KI-Strategie, Automatisierung und Transformation zuständig.

00:01:33: Und deswegen der perfekte Gegenpart zu Hannes Flachenecker.

00:01:37: Hannes ist schon seit fast fünfzehn Jahren bei Data Group hat angefangen im Klein Support und war dann Teamleiter in der zentralen Kleinverwaltung und ist aber auch vor einem Jahr in das Core Intelligence Technologie Projekt gewechselt und betreut.

00:01:50: da quasi die KI Weiterentwicklung.

00:01:53: Thematisch gibt es für euch heute viele Informationen rund um Automatisierung im Unternehmen, Automatisierung mit KI.

00:02:00: Deswegen bleibt dran und hört rein!

00:02:06: Hallo und herzlich willkommen Janik und Hannes.

00:02:08: Schön dass ihr heute dabei seid.

00:02:10: Hallo ja beiden.

00:02:11: Vielen Dank für die Einladung.

00:02:13: Viele sprechen aktuell über Automatisationen und gleichzeitig natürlich auch KI in der IT ist das Thema schlechthin.

00:02:21: Wenn ihr das aus eurer Praxis betrachtet, wo liegt eigentlich der Unterschied zwischen klassischer Automatisierung und Automatisierung mit KI?

00:02:28: Was verändert sich dadurch konkret im Betrieb?

00:02:32: Bei klassischer Automatisierung ist es so dass du nur exakt auf die Meldung, die du hast zum Beispiel in Alarm reagieren kannst.

00:02:39: Aber wir als Dienstleister haben ja das Thema, dass wir auch Tickets von den Kunden bekommen oder auch von den eigenen Mitarbeitern Und die haben dann teilweise Freitext, beschreiben aber ein Problem das per Automatisierung zu lösen ist.

00:02:53: Das ist ein Punkt wo die KI ins Spiel kommt.

00:02:55: hier kann das Ticket auch wenn es freitextmäßig beschrieben ist durch die KI analysiert werden und quasi der Intent die Absicht des Tickets erkannt werden.

00:03:04: Es können vielleicht noch Rückfragen gestellt werden Wenn das Tickett unvollständig ist.

00:03:09: Letztendlich ist der entscheidende Punkt dass wir mit zusätzlicher KI mehr Themen adressieren können, die wir sonst so mit der klassischen Automatisierung nicht auffangen können weil es nicht richtig erkannt werden kann.

00:03:23: Hannes, ich würde direkt mal bei dir bleiben!

00:03:24: Warum ist die Automatisierung vor allem im IT-Alltag heute so wichtig?

00:03:29: So ein zentraler Baustein

00:03:31: Es gibt wenn man eine große Masse an Systemen hat die man betreut dann hat man auch dementsprechend viele Probleme.

00:03:38: Alarme die durchs Monitoring ausgelöst werden und ähnliches die täglich adressiert werden müssen.

00:03:43: diese zu automatisieren, vereinfacht den Arbeitsalltag für alle Mitarbeitenden.

00:03:48: Weil es gibt bestimmte Themen die können vollständig automatisiert abgearbeitet werden und somit kann sehr schnell auf die reagiert werden.

00:03:56: wenn ansonsten ein Problem bei irgendeinem zum Beispiel beim Server auftritt und das ist aber gerade an anderer Stelle sehr viel los dann entstehen dadurch Verzögerungen obwohl es durch die Automatisierung innerhalb weniger Minuten gelöst werden könnte.

00:04:10: das heißt Es ist deswegen vor allem wichtig für unseren Alltag, weil wir sehr schnell auf sehr viele Themen reagieren können und somit die Servicequalität auch entsprechend hochhalten können.

00:04:23: Und wir vereinfachen den Arbeitsalltag für die Mitarbeiter insofern dass sie sich mehr auf die Themen konzentrieren können, die wir nicht automatisieren können.

00:04:32: Weil es gibt natürlich trotzdem immer noch jede Menge Themen wo ein Mensch drüber schauen muss wo ich eine kreative Lösung suchen muss, wo ich eben nicht einfach meine Automatisierung selbst wenn sie verschiedene Wege bietet.

00:04:43: Verschiedene Lösungswege biedert dieses Problem lösen kann und das ist der wichtigste Teil für uns.

00:04:50: Du bist jetzt auch schon auf die Vorteile eingegangen hast aber auch Probleme schon genannt.

00:04:55: was sind denn so die typischen Herausforderungen die euch begegnen also organisatorisch und technisch?

00:05:00: Wenn man sagt die Automatisierung wird im Betrieb wirklich umgesetzt

00:05:05: fangen wir mit den technischen an.

00:05:06: Die technischen Probleme sind vor allem, jedes Unternehmen hat sehr viele Systeme im Einsatz und diese Systeme sind erst mal nicht darauf ausgelegt miteinander zu reden.

00:05:16: Natürlich habe ich bei vielen Systemen eine API wo ich mir irgendwelche Daten abholen kann oder auch Vorgänge in den Systemen auslösen kann.

00:05:23: aber Produkt A und Produkt B sind nicht darauf aufgelegt miteinander zureden.

00:05:28: und das ist der Hauptteil der die technische Herausforderung ist, da ein System zu kreieren.

00:05:33: Das genau zwischen allen Systemen hängt und in der Lage ist mit allen Systeme zu sprechen und dann auch die entsprechende Logik, die entsprechenden Aktion daraus abzuleiten.

00:05:46: Und das ist die größte technische challenge.

00:05:49: Dazu kommen noch zusätzliche technische Probleme oder Herausforderungen wie ich muss einen Passwortverschlüssel übertragen Und ich habe das Thema, dass sich natürlich gerade bei uns haben wir viele Kundensysteme die Netzwerktechnisch voneinander getrennt sind.

00:06:02: Das heißt Ich muss auch irgendwie mir einen sehr abgesicherten Weg schaffen.

00:06:08: wie kann ich die verschiedenen Systeme in den verschiedenen Umgebungen ansprechen ohne dabei neue Sicherheitslücken zu schaffen.

00:06:16: und das alles zu kombinieren ist eine sehr große technische Herausforderung.

00:06:21: auf der organisatorischen Seite haben wir Wenn ich etwas automatisieren will, ist der Einstiegspunkt immer ein Prozess und dieser Prozess muss einen Standard haben.

00:06:32: Weil die Automatisierung für den Immer-Exakt das Gleiche durch.

00:06:36: Das heißt, ich etabliere durch die Automation stelle ich sicher dass sich diesen Standard diesem Prozess immer einhalte.

00:06:42: Das ist gleichzeitig auch ein Vorteil.

00:06:45: aber genau diesen Standard dann zu finden ist auch ein bisschen die Herausforderung Weil die Umgebungen sind nicht immer identisch, es gibt kleine Abweichungen zwischen den verschiedenen Kundenumgebungen zum Beispiel.

00:06:56: Und dann muss ich einen quasi einen gemeinsamen Nenner finden weil ich will in der Automatisierung kann ich natürlich bestimmte Details extra beschreiben aber ich möchte den Weg so einfach wie möglich gestalten dass er auch so sicher und zuverlässig wie möglich abläuft und so wenig wie möglich eigene Parameter pro Kunde.

00:07:15: das heißt Ich muss organisatorisch den kleinsten gemeinsamen Nenner vom Prozess finden und dann nur noch Kleinigkeiten hinzufügen, wenn ich zum Beispiel eine Hoch-Sicherheitsungebung oder eine bestimmte Umgebung habe.

00:07:27: Die hat eine sehr spezielle Herausforderung, dass sich die da nur noch hinten dranhängen muss weil ich auf diesem Weg gleichzeitig eine hohe Skalierung schaffe.

00:07:36: Weil den Standardprozess kann ich dann auf alle neuen Umgebungen mit anwenden und muss vielleicht nur noch ein zwei kleine Parameter hinten hinzufügen.

00:07:44: Hab aber immer diesen Grundprozess, der grundsätzlich funktioniert und den ich jederzeit auf Weiterumgebungen mit ausrollen kann.

00:07:51: Wenn du jetzt auf deinen Arbeitsalltag guckst im Vergleich zu ohne KI in der Automatisierung oder mit KI was würdest du sagen wie es sich für dich erleichtert hat?

00:08:01: Hast du Zeit einsparen können oder Prozesse für dich selber noch mal optimieren können?

00:08:06: also einfach nur auf dich geguckt siehst du da für dich einfach schon die Entwicklung wie sich verbessert hat.

00:08:14: Ich sehe die Entwicklung vor allem in der Qualität der Arbeit, weil den Teil, den ich automatisiere – auf dem kann ich mich verlassen.

00:08:21: Da weiß ich was stattfindet und muss dann nur noch den Teil machen, den man quasi mit meiner Kreativität ergänzen muss.

00:08:28: Das ist eigentlich der Höchstaugenmerk und da spare ich mir auch viel Zeit, weil ich weiß dass die Automatisierung macht einen Vorgang.

00:08:35: Nehmen wir ein einfaches Beispiel!

00:08:37: Ich muss irgendwelche Daten auswerten, die ich mir erst mal zusammen suchen muss.

00:08:41: Wie gesagt, ganz einfaches Beispiel.

00:08:43: Dann brauche ich für das Datenzusammen suchen vielleicht jedes mal zwanzig dreißig Minuten wenn es gut läuft und dann werte ich tatsächlich erst die Daten aus Wenn ich jetzt die Automatisierung mir schon große Vorbereitung machen lasse und da auch schon die ersten Berechnungen durchführe, die ich mir später in den Daten ansehen will, dann habe ich mir da, wenn das ein täglicher Report ist, den ich haben will, schon eine halbe Stunde jeden Tag gespart kann direkt mich nur noch um das Ergebnis kümmern und habe dann natürlich auch die Möglichkeit, dann weitere Schritte mit hin dran zu hängen.

00:09:16: Und das immer weiter zu automatisieren.

00:09:18: Und bin dann im Endeffekt nur noch die Kontrollinstanz, die sicherstellt die Daten, um dies da geht, um bei diesem Report-Beispiel zu bleiben sind korrekt und es gibt keine Auffälligkeiten, um die ich mich kümmern muss.

00:09:31: Du hast jetzt gerade schon über das organisatorische gesprochen?

00:09:33: Da würde ich gleich nochmal genauer reingehen... Automatisierung betrifft ja selten nur bestimmte Teams oder Einzelpersonen.

00:09:40: Wie gelingt das euch, Prozesse zwischen den verschiedenen Teams oder den Bereichen so abzustimmen dass die Automatisierung dann am Ende auch wirklich funktioniert?

00:09:50: Das ist tatsächlich ein großer Teil meiner Arbeit auch genau das abzustümmen weil das spannende darin ist natürlich das menschliche in den jeweiligen Abteilungen weil jede Abteilung tickt ein bisschen anders hat ein anderes Vokabular Und genau das dann zwischen den Abteilungen quasi zu übersetzen und diesen gemeinsamen Nenner, den Weg zu finden.

00:10:11: Das ist das Spannende!

00:10:12: Die Abteilung machen ihre Sachen so wie sie sie halt schon immer machen und entwickeln sich natürlich auch weiter aber sie haben halt ihre Art das zu machen.

00:10:19: Das heißt wenn ich jetzt zwei Abteilungsabteilungen habe die ähnliche Vorgänge haben aber auf unterschiedlicher Art und Weise lösen muss ich da auch sehr viel vermitteln dass wir dann einen Weg finden den ich automatisieren kann.

00:10:34: Das fordert durchaus auch immer ein bisschen Überzeugungsarbeit, indem man dann aufzeigt okay aber es weicht zwar ein bisschen von eurem Aktuellen Vorgehen ab.

00:10:43: Aber dafür sparen wir euch am Tag zwei drei Stunden Arbeit die der Mitarbeiter in etwas setzen kann wo seine Kreativität sinnvoll eingesetzt ist.

00:10:52: Und wie ist da die Bereitschaft der Teams?

00:10:55: Am Anfang etwas schwierig aber wenn man dann die ersten kleinen Ergebnisse und Success Stories vorzeigen kann dann sehen auch die Mitarbeiter den Mehrwert.

00:11:07: Und es ist trotzdem immer noch ein schwieriger Prozess, weil auch bei Automatisierungen die gelingt nicht immer auf Anhieb sofort perfekt.

00:11:15: Manchmal vergisst man vielleicht einen Parameter und den vorher keiner gedacht hat egal mit wie vielen Leuten man redet.

00:11:20: das heißt man muss alle Teams so ein bisschen drauf vorbereiten.

00:11:23: Die ersten zweiter Tage wird vielleicht etwas schiefgehen oder zu viele Tickets generieren oder ähnliches.

00:11:29: Aber das ist auch das was es irgendwie spannend macht Weil für mich nach meiner, so wie es ich jetzt die letzten Wochen und Monate für mich wahrgenommen habe ist.

00:11:39: Es bringt auch die Leute und die Abteilungen ein bisschen näher zusammen also dieses Kollegiale dass man sich eben darüber abstimmt das finde ich auch was das Schöne dran ist Und man lernt auch wirklich sehr viel über die eigenen Leute und eigene Firma.

00:11:53: Ja ne kannst du das so bestätigen aus eurer Perspektive?

00:11:57: Ich glaube Hannes hat das schon ganz gut beschrieben.

00:11:59: Ich erlebe das tatsächlich bei uns im Alltag tatsächlich auch Das Thema Kommunikation und ich nenne es mal Erwartungsmanagement auf der anderen Seite, die zwei wichtigsten Punkte quasi im Rahmen der Automatisierung sind.

00:12:13: Und halt dann im Rahmen dieser Kommunikations die notwendigen Keyplayer alle möglichst an einen Tisch respektive Remote zusammenzubringen.

00:12:21: Und dabei natürlich das Ziel am Ende des zu automatisierenden Prozesses eindeutig zu identifizieren um dann halt die Prozessschritte der Lösung mit den entsprechenden Abhängigkeiten in die jeweilige Reihenfolge zu bringen und auch die notwendigen Teilschritte respektive Aufgaben umzusetzen.

00:12:39: Ich glaube, wir als Datorub haben hier den elementaren Vorteil dass wir uns im Rahmen der übergreifenden und interdisziplinären Zusammenarbeit aufgrund unserer Konzernstruktur auf bestehende Zusammenarbeitsmodelle und auch entsprechende Netzwerke bei den entsprechend Personen verlassen können da wir seit Jahren als Dienstleister dafür Sorge tragen, dass im Rahmen der Leistungserbringung einzelne Zahnräder der Einheiten und verschiedenen Teams quasi ineinandergreifen.

00:13:08: Eine solide Grundlage ist ja auch die Basis für jede Automatisierung.

00:13:12: Welche Rollen spielen jetzt hierbei Architektur-, Systemtubologie- und das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Systemen?

00:13:20: Ich sage mal kurz gesagt der Erfahrung gemäß eine sehr erhebliche Rolle.

00:13:25: Viele Kundenumgebungen, Hannes hat es gerade schon so ein bisschen ausgeführt in denen wir unseren Service leisten aber auch die unsere bestehen aus einer Vielzahl an Systemen.

00:13:35: Die alle ihre Berechtigung haben mögen und teilweise natürlich auch auf die einzelnen Anwendungszwecke spezialisiert sind.

00:13:42: das heißt für uns allerdings natürlich auch dass für die Automatisierung die notwendigen Informationen sehr verteilt vorliegen.

00:13:53: Daher zu Beginn ein klares Bild davon schaffen müssen, welche Systeme existieren.

00:13:58: Wie hängen die Systeme konkret zusammen?

00:14:00: Welche Systeme potenziell auch miteinander kommunizieren oder wie Datenflüsse zwischen den Systemen in dem Kontext aussehen können.

00:14:09: und um dann beispielsweise im Zielbild auch bei Echtzeitkommunikation möglicher Latentzen so gering wie möglich zu halten kann es für uns oder auch für den Kunden daher sehr sinnvoll sein verschiedene Knotenpunkte oder wir nennen sie einfach mal Daten-Sammelpunkte zu bilden, in denen dann die relevanten Informationen, die wir für die Automatisierung benötigen bereits miteinander verknüpft vorliegen und auch die Daten dann in einer durch KI entsprechend gut abfragbaren Struktur vorliegt.

00:14:40: Ein Satz, den man ja ganz oft in Zusammenhang mit KI oder LLMs hört ist die Qualität der Ergebnisse erhängt von den Daten ab.

00:14:46: Wie wichtig ist also in dem Zusammenhang die Struktur von Daten und das Wissen für eine erfolgreiche Automatisierung?

00:14:54: Wahrscheinlich sage ich mal es bei der Einführung von KI-gestützte Automatisierungen auch die Aufbereitung noch die Formen der Bereitstellung von Daten Und auch des Wissens wichtiger oder aufwendiger als die rein technische Integration und Anbindung der entsprechenden Plattform.

00:15:10: In Bezug auf Daten haben wir glaube ich gerade schon das eine oder andere besprochen.

00:15:14: Hier ist es halt wichtig, dass die Daten in abrufbaren Formaten vorliegen, potenziell auch normalisiert werden um in gleichen Formaten fortzulegen und insbesondere für die Echtzeitkommunikation dann mit den Anwendern latenzarm abgerufen werden können und durch KI verarbeitet werden können.

00:15:33: Bei Wissen ist es so... dass unsere Erfahrungen nach, gerade bei End-User nahen Services hier nochmal eine andere Rolle oder ein anderer Blick drauf zu werfen ist.

00:15:43: Da Sprach und Chatbots hier gewisse Anforderung haben.

00:15:47: Häufig – wir kennen es aus dem Arbeitsalltag – sind die Anleitungen oder auch Prozesse in Schaubildern mit entsprechenden Abläufen dokumentiert damit quasi der Nutzer des Wissens möglichst einfach hat dieses Wissen anzuwenden was für uns Menschen häufig sehr anschaulich und schneller aufzufassen ist als Text, und dementsprechend gut ist.

00:16:08: Oder auch auf der anderen Seite das Wissen, dass im Unternehmen gar nicht dokumentiert ist und tatsächlich nur von Kollege zu Kollege weitergetragen wird, respektive die Dokumentation, die vorhanden ist schlicht veraltet ist.

00:16:20: Das heißt wir haben hier verschiedene Ansatzpunkte, das wissen das nicht dokumentieren oder das Verhalten, das müssen wir natürlich erst mal dokumentieren und überarbeiten.

00:16:30: aber auch die Interpretation Der Schaubilder, wie wir sie besprochen haben ist für KI erst mal noch sehr elementar.

00:16:38: Auch wird KI natürlich besser in der Interpretation von Bildern oder abläufen aber sie ist einfach immer noch wesentlich effizienter in der interpretation von Zeichenketten.

00:16:49: also ich sage mal klar strukturiertem Text bei dem wir Menschen meist deutlich ineffizient sind.

00:16:56: Ein Projekt bedeutet für uns das natürlich im Bezug auf Wissen und Daten immer erstmal dass wir sehr explizit und auch sehr detailgetreu uns mit den Dokumentationen, und auch dem Wissen auseinandersetzen müssen.

00:17:09: Diese mit entsprechenden Wissenschaftsträgern dann KI optimiert niederschreiben müssen.

00:17:14: Und dabei ist es dann auch hilfreich diese Daten wenn wir die Möglichkeit haben und sie gerade eh überarbeiten Sie mit entsprechender Metadaten anzureichern damit KI dann im Automatisierungsprozess nochmal erheblich effizienter arbeiten kann.

00:17:29: Jetzt würde ich mal ein bisschen weiter nachfragen.

00:17:31: Was ist denn bisher so das typische Aufgabenfeld, dass ihr im Betrieb schon automatisiert habt?

00:17:38: Zum Beispiel Alarmesystemfelder oder im Servicemanagement?

00:17:44: Also bei uns als Lievereinheit ist es so, dass wir ja vor allem auf die ganze Infrastruktur schauen und die betreuen und die in Betrieb halten müssen entsprechend auch der Service Level Agreements, die wir mit unseren Kunden haben.

00:17:57: Das heißt, unser Hauptaugenmarkt liegt hier an erster Stelle auf die Alarme zu reagieren.

00:18:02: Die im Monitoring auftauchen was schon sehr spannend ist weil man wie Janin gerade schon gesagt hat eine gute Datengrundlage braucht.

00:18:11: das heißt in dem Moment wo wir anfangen diese Alarm zu automatisieren wird auch das eine oder andere am Monitoring mit verbessert weil man eben diese Daten Grundlage braucht.

00:18:22: neben dem Monitoring und der Alarme versuchen wir aktuell vor allem langwierige Prozesse im Service Management zu automatisieren, zumindest insofern dass wir die Datengrundlage schaffen.

00:18:36: Wie bei dem vorherigen Beispiel mit dem Report haben wir zum Beispiel durch die verschiedenen Audits, die wir regelmäßig durchlaufen um unsere Zertifizierungen zu erhalten Für die ist es immer notwendig, sehr viele Daten zu durchsuchen.

00:18:50: Beispiele rauszusuchen und das sind auch Vorgänge, die man sehr gut automatisieren kann indem man erstmal die Daten sammelt und dann schon zentral bereit stellt anstatt dass man jemand wirklich über viele Stunden hinweg damit beschäftigt diese Daten erst mal zusammen Und an der Stelle können wir das Service Management unterstützen.

00:19:11: was wir dann weitergehend noch machen ist auch versuchen, mittels Automatisierung die Ticket-Qualität bei uns zu erhöhen.

00:19:20: Bedeutet wir können mit Hilfe von LLMs also Chatpots wie ChatGBT mit der Technik können wir unsere Tickets auf bestimmte Schlagwörter durchsuchen.

00:19:30: Also unsere Automatisierung sucht erstmal die Schlagwerter und dann kann man versuchen hier Zusammenhänge herzustellen und somit auch zentralere Probleme oder eine Verbesserung eines Service auf Basis der Ticketdaten zur Verfügung zu stellen.

00:19:48: Janik, hast du nach irgendeinem Themenfeld das bei euch dann quasi auch noch mitautomatisiert ist?

00:19:54: Ja also wir sind tatsächlich derzeit dabei in Richtung der end-user nahen Services auch viel zu automatisieren und also in Richtung conversational AI beispielsweise um hier das nächste Bassword in diesen Podcasts mit reinzubringen Das heißt ganz klassisch da wo unsere Mitarbeiter mit dem Mitarbeiter des Endkunden in Kontakt treten.

00:20:17: Das tun wir inzwischen in einigen Fällen nicht mehr mit echten Menschen, sondern dann tatsächlich schon mit einer Kombination aus KI und einer Automatisierungsplattform respektive der Automatisierung Plattform Core Intelligence und können so natürlich auch im Anfang die Ent-Anwenderrate oder die Erstlösungsrate beim Endanwender steigern und unsere Service-Qualität an sich auch eben.

00:20:45: Jetzt hat das Ganze ja sicherlich auch einen Impact auf verschiedene Kundensituationen, wenn man sich jetzt mal aktuelle Ausschreibungen anschaut spielen denn da Automatisierungsraten oder Erstlösungsquoten im Endanwender Kontakt auch eine immer größer werdende Rolle?

00:20:59: Oder wie verhält es sich dar?

00:21:01: Das ist tatsächlich so ein bisschen das Bild dass ich langsam abzeichne.

00:21:05: in den letzten Jahren war KI häufig noch dieses klassische Baseword Jetzt mit Fokus auf den End-Anwender-Contakt, beispielsweise Mighty Service Desk.

00:21:16: Unsere Erfahrungen nach noch eher sehr verhalten.

00:21:19: Inzwischen ist es so dass man natürlich immer mehr Accessories findet und auch ich sage mal gut aufbereitetes Accessories findet und wir als Privatpersonen natürlich im Alltag insbesondere an Sprach oder Chatbots gar nicht mehr vorbeikommen.

00:21:34: Jeder erinnert sich glaube ich an den letzten Anruf beim Telekommunikationsanbieter.

00:21:39: Inzwischen ist das Alltag für uns alle und es zeigt natürlich auch eine generelle Veränderung der Kommunikation von, ich sag mal, uns Menschen die dann in diesem Einsatz unter Erweiterung des Einsatzfeldes von KI in Anführungsstrichen mündet.

00:21:53: Und genau das ist was wir derzeit in den Ausschreibungen quasi wahrnehmen aber auch nicht nur in den Auschreibung sondern tatsächlich auch in den Bestandskunden Situationen wo wir IT Service Desk und ähnliches leisten.

00:22:07: Immer mehr Kunden sind hier tatsächlich dabei und wünschen sich einen entsprechenden Einsatz, da wir als Menschen und ihre Mitarbeiter inzwischen die Kommunikation so gewöhnt sind.

00:22:18: Wir anliegen beispielsweise noch schnell irgendwie per Chat nebenbei zu platzieren bestmöglich auch direkt die notwendigen Informationen oder eine entsprechende Lösung zu halten oder im Bedarfsfalle dann mit einem Mitarbeiter weitergeleitet zu werden.

00:22:34: Auf der anderen Seite ist es natürlich auch so, dass wir unseren Service innovieren.

00:22:39: anfangs strichen aber auch die Kunden das Potenzial dieser Kombination aus der direkten Interaktionsmöglichkeit dem Einsatz von KI und der dahinter liegenden direkten Erstlösung respektive Automatisierung sehen.

00:22:56: Und so die von dir angesprochene Erstlüsungsrate also den direkte Lösung des Anliegens eines Anwenders quasi zu steigern.

00:23:05: Und das ist quasi genau diese Entwicklung, die wir sehen in den Ausschreibungen und ich denke mal dass es in den nächsten Jahren vielleicht auch nochmal ein Stückchen zunehmen wird oder auf jeden Fall so fortlaufen wird wie bis derzeit sehen.

00:23:18: Hannes welche positiven Effekte siehst du denn hier unter Einsatz von KI jetzt speziell auch für die Kunden?

00:23:26: Wie Fehleranfälligkeit, Dokumentationen, Zufriedenheit der Mitarbeitenden

00:23:30: usw.,

00:23:30: kannst du da uns noch einmal Rückmeldung geben?

00:23:33: Dokumentation ist ein sehr guter Punkt, schön dass du den ansprichst.

00:23:37: Denn einen Mensch dokumentiert natürlich nicht immer auf die gleiche Art wie er ein Problem löst.

00:23:43: Es enthält natürlich trotzdem die Informationen die notwendig sind.

00:23:46: Die Automatisierung dokumentiert aber immer auf der gleichen Art.

00:23:49: Das heißt ich kann wirklich in jedem Ticket oder in jedem Vorgang finde ich genau die Schritte die gemacht wurden das ist einmal gut für die für die Transparenz was wir tatsächlich durchführen.

00:24:01: Es ist dann aber auch im nächsten Schritt wieder gut, weil wir diese Daten natürlich auch wieder besser maschinell auswerten können um daraus noch mehr abzuleiten.

00:24:10: Weil es immer das gleiche Schema nachdem die Dokumentation aufgebaut ist und das kann ich ja auch beeinflussen dass ich mir das dann wieder besser auswertbar am Ende mache Die Fehleranfälligkeit sinkt aus meiner Sicht immer.

00:24:32: gleich bleiben, den Standard etablieren.

00:24:34: Einmal habe ich dann diesen Standard und daraus kann ich dann auch wieder ableiten welche Probleme habe ich denn vielleicht grundsätzlich auf meiner Plattform?

00:24:43: Vielleicht gar nicht unbedingt Probleme sondern auch wie kann ich den Service verbessern?

00:24:47: können wir?

00:24:48: vielleicht gibt es eine Technologie die das wo wir immer wieder auf Probleme stoßen besser umsetzen kann die grundsätzlich besser mit umgeht.

00:24:57: Gibt es noch andere Tools, die ich verwenden kann um meine Systeme insgesamt besser zu betreuen?

00:25:03: Besser zum Monitoren oder... Es ist so vielfältig.

00:25:08: Da könnte man jetzt wahrscheinlich sehr lange nur darüber reden.

00:25:10: Ein großen Benefit natürlich auch in der Bearbeitungszeit weil die Automatisierungsofernsten festgelegten Weg dafür gibt, der automatisiert werden kann macht ein Computer das natürlich innerhalb von Sekunden teilweise im Millisekundenbereich sogar.

00:25:27: Wofür ein Mensch halt einfach ein bisschen länger braucht?

00:25:30: Wenn wir das Ganze noch mit Blick auf die Mitarbeitenden betrachten dann steigt die Zufriedenheit sehr schnell wenn die Automatisierung gut funktioniert weil sie ich sag mal lästige Arbeit abnimmt, die keiner gerne tut.

00:25:46: man muss aber auch vorsichtig sein denn Genauso schnell schwingt sie auch in das Gegenteil um, wenn man mal etwas automatisiert was auf Anhieb vielleicht nicht ganz so gut funktioniert.

00:25:57: Gerade für neue Automatisierungen ist es immer eine kleine Gradwanderung.

00:26:01: Wir haben es ja vorhin schon mal kurz angeschnitten.

00:26:04: Da ist es halt wichtig dass man die Teams und die Mitarbeitenden, die das betrifft auch entsprechend abholt.

00:26:09: Transparenz zeigt, wie wird denn automatisiert?

00:26:13: Auf welche Daten beziehen wir uns.

00:26:15: Welche Daten können noch besser aufbereitet werden damit wir die in der Automatisierung entsprechend mit einbeziehen können?

00:26:22: das heißt die Zufriedenheit der Mitarbeitenden steigert man vor allem indem dass man halt am Anfang ein Ziel zusammen festlegt und das wirklich zusammen mit den jeweiligen Abteilungen die das gerade betrifft auch so gut es geht durchläuft.

00:26:35: Das ist sehr schwierig und sehr zeitaufwendig und klappt auch nicht immer gut Weil das bedeutet auch sehr viele Meetings und keiner mag Meetings so richtig.

00:26:43: Und es ist auch immer schwer, Termine zu schinden.

00:26:45: Das ist schon immer eine große Herausforderung.

00:26:47: Aber wenn man die gut zusammenmeistert und die Mitarbeitenden dann sehen, dass es ein Mehrwert für sie bringt, dann steigt doch die Akzeptanz und damit auch die Zufriedenheit der Mitarbeiterinnen entsprechend.

00:27:00: Sehr gut!

00:27:01: Jetzt bringt das Ganze auch ganz viele strukturelle Veränderungen mit sich.

00:27:04: Also ich würde jetzt als Beispiel mal nennen, neue Anforderungen für Berufseinsteiger oder Abhängigkeiten von großen Cloud-Anbietern.

00:27:12: Welche

00:27:13: übergreifenden Entwicklungen beobachtet ihr in der Branche?

00:27:18: Ich glaube es sind tatsächlich zwei sehr elementare Punkte die sich durch KI verändern und die natürlich auch schon in vielen Artikeln Podcasts und Co diskutiert wurden und auch weiterhin diskutiert werden.

00:27:31: Was Berufs- und Quereinsteiger angeht, merkt man meiner Meinung nach inzwischen schon wieder fast so eine teilweise Rolle rückwärts der Unternehmen.

00:27:40: Die bei den klassischen Einstiegstätigkeiten auf einer KI ONI Strategie gesetzt haben und man derzeit halt merkt wo die Grenzen der Technologie und auch das Einsatzgebiet ist zumindest derzeit noch liegen.

00:27:53: Da haben wir immer von Anfang an schon die Bestrebungen gehabt des KI Bei uns keine vollständigen Unternehmensteile ersetzen können wird, sondern dass sie uns befähigen wird unsere Serviceleistung für unsere Kunden weiter zu optimieren und so unser Portfolio in Anführungsstrichen auch additiv zu erweitern und zu ergänzen.

00:28:13: In Bezug auf Souveränität ist es natürlich immer sehr politisch geprägt aber auch hier war's von Anfang an wichtig unsere Leistungsfähigkeiten noch unsere Unabhängigkeit zu bewahren was auf keinen Fall bedeutet das wir alles als eigene Hand leisten wollen sondern dass wir mit den richtigen Partnern hier Lösungen bauen möchten, die unseren Überzeugung aber auch den Überzeugen der Kunden von uns entsprechen.

00:28:38: Das hat für uns ganz klar den Grund gehabt das wir gesagt haben in Bezug auf beispielsweise unsere Ende zu Ende Automatisierung im IT Service Desk, dass wir eine sehr modulare Lösung gebaut haben aus einer Conversational AI und unsere Automatisierungsplattform Core Intelligence, um so halt flexibel agieren zu können.

00:29:00: Das versetzt uns in dem Falle tatsächlich dann auch an die Lage hochgradig skalierbare Saaslösung zu bieten aber auch den Anforderungen der strikten Regularien aus Banken- und Versicherungspronschen gerecht zu werden.

00:29:14: Zum Abschluss stellen wir immer gerne eine Frage, die es ein bisschen in die Zukunft blickt.

00:29:19: Wenn wir jetzt unsere IT-Service-Lieberungen vorstellen, das Ganze in so einer Produktionsstraße immer visuell darstellen.

00:29:25: Welche Aufgaben können wir denn dann in zehn Jahren komplett automatisiert liefern und wo brauchen wir weiterhin den Benchen?

00:29:33: Ich glaube es ist eine Frage... wenn das jemand wüsste, dann hätte er schon seinen Berufsfeld geändert.

00:29:38: Respektive müssen Disclaimer hier vorschieben weil Diese Frage kann man aufgrund der Anhaltenden und auch stetigen Weiterentwicklungen der Technologie natürlich immer nur sehr schwer beantworten.

00:29:49: Ich glaube, dass wir mit dem aktuellen Trend der Automatisierung von repetitiven und standardisierbaren Tätigkeiten erstmal so fortschreiten werden und das bei der anhaltenden Entwicklung derzeit vermutlich sogar noch mal in Teilen beschleunigen können.

00:30:07: Und insbesondere, dass die Themen rund um die Fair- oder auch Bearbeitung von Materialien Daten und warum man sie haben möchte.

00:30:16: Wie beispielsweise auch Qualitätskontrolle oder Dokumentation dann halt in den nächsten Jahren sich noch weiter Challengen lassen müssen durch KI und sich in dem Feld noch einiges wandeln wird.

00:30:28: Also so wie es sich aktuell bei uns abzeichnet ist, dass eben sehr viele Standardvorgänge wie eine Festplattenerweiterung, die Erstellung einer virtuellen Maschine solche Sachen, die immer nach dem gleichen Schema ablaufen.

00:30:41: Die werden natürlich mehr und mehr automatisiert Es wird geringere Fehler dabei geben Und wenn es ein Fehler gibt dann werden sie schnell abgehandelt.

00:30:50: Aber gleichzeitig aufgrund dieser großen Vernetzung von allen Systemen wird, denke ich der Sicherheitsaspekt bei dem Ganzen an Bedeutung gewinnen.

00:31:01: Wo es auch die Menschen braucht eben weil natürlich das kreative Denken des Menschen ist auch dass dann den Weg in so ein System findet.

00:31:10: Das heißt Ich denke, dass der Security Anteil hier steigen wird.

00:31:14: Dass auf denen mehr geachtet werden muss was ja heute eh schon ein großes Thema ist.

00:31:18: aber gerade im Bezug darauf wird das mehr werden und Es braucht natürlich weiterhin den Menschen, um die Automatisierungen zu kontrollieren.

00:31:28: Wir haben es ja gerade kurz vorher mit Berufseinsteigern zum Beispiel.

00:31:32: Deswegen ist es auch wichtig dass ich selbst wenn ich einen Vorgang oder einen Bereich in der Infrastruktur komplett automatisiert habe sollte ich trotzdem in der Lage sein das einem Berufseinsteiger einmal zu zeigen.

00:31:42: Das heißt der Teil wird auch immer wichtig bleiben für uns als Firma das unsere neuen Mitarbeitenden beizubringen denn Ich kann ja nur gut kontrollieren und auch weiterentwickeln, wenn ich tatsächlich weiß was passiert.

00:31:58: Und ich finde der Teil sollte nicht unterschätzt werden dass wir immer noch Leute brauchen.

00:32:06: Menschen brauchen die verstehen was passiert denn da alles im Hintergrund?

00:32:10: Wie spielt das Ganze zusammen?

00:32:12: wo kann ich tatsächlich was optimieren?

00:32:14: Wo und auf welchem Weg kommen denn die Daten überhaupt zustande die ich da gerade verarbeite?

00:32:21: Das war doch ein gutes Schlusswort.

00:32:24: So, dann vielen Dank euch beiden dass ihr da wart.

00:32:27: Hat ganz viel Spaß gemacht.

00:32:29: und dann bis bald!

00:32:31: Vielen

00:32:31: Dank euch, ciao!

00:32:33: Danke

00:32:39: euch, tchau!

00:32:52: Ja klar, das nächste Mal haben wir sowohl einen Kollegen der Tochtergesellschaft Almato als auch von unserem Partner Valentik mit an Bord.

00:33:01: Da könnt ihr auf jeden Fall auf spannende Insights freuen!

00:33:05: Bis zum

00:33:06: nächsten Mal, tschüss!