Effizienz, Assistenz und neue Perspektiven für tieftechnische Supportprozesse
Künstliche Intelligenz (KI) hält zunehmend Einzug in verschiedenste Bereiche der IT und Technik – auch im Support. Während KI im First- und Second-Level-Support bereits bei der automatisierten Ticketklassifikation, Chatbots oder Wissensdatenbank-Abfragen eingesetzt wird, stellt sich im Third-Level-Support eine komplexere Herausforderung:
Hier geht es um tieftechnische Fehleranalysen, individuelle Kundenlösungen, systemübergreifende Problemstellungen und maßgeschneiderte Entwicklungen. Doch auch in diesem anspruchsvollen Umfeld gewinnt KI zunehmend an Bedeutung – nicht als Ersatz für Fachwissen, sondern als intelligente Assistenz.
KI als Analyse- und Diagnosewerkzeug
Im Third-Level-Support geht es oft um Fehler, die selten auftreten, tief in komplexen Systemen verborgen sind oder nur unter bestimmten Bedingungen auftreten. KI kann hier auf verschiedene Weise unterstützen:
- Log-Analyse mit NLP-Modellen (Natural Language Processing): Die KI erkennt Muster in riesigen Logdateien und filtert relevante Anomalien schneller als ein Mensch.
- Anomalieerkennung in Echtzeitdaten
- Root-Cause-Analyse durch Vergleich aktueller Fehler mit historischen Daten aus früheren Tickets und Systemmeldungen.
Durch diese Anwendungsszenarien kann sich die Analysezeit deutlich reduzieren. Zudem sind frühzeitige Hinweise auf versteckte oder systematische Ursachen besser möglich. Außerdem kann die KI bei der Priorisierung eingehender Anfragen von Kunden unterstützen.
KI als Wissensassistent
Der Third-Level-Support lebt vom Expertenwissen – doch dieses Wissen ist oft nicht zentral dokumentiert oder nur wenigen Personen bekannt.
Hier kann die KI dabei unterstützen, Wissensdatenbanken intelligent durchsuchbar zu machen. Außerdem ist es möglich, Zusammenhänge zwischen ähnlichen Fällen zu erkennen, auch wenn sie nicht exakt gleich beschrieben wurden. Darüber hinaus kann die KI automatische Vorschläge basierend auf bisherigen Lösungen oder Codebeispielen ausgeben.
Automatisierung technischer Routinetätigkeiten
Auch im Third-Level-Bereich gibt es repetitive Aufgaben, bei denen KI unterstützen oder sie sogar vollständig übernehmen kann:
- Automatisierte Umgebungsanalysen: Systeminformationen zusammenfassen und auswerten
- Testautomatisierung: KI-generierte Testszenarien basierend auf häufigen Fehlerbildern
- Ticket-Zusammenfassungen für Übergaben zwischen Teams oder in der Kundenkommunikation
Aufgrund dieser Routinetätigkeiten, die an die KI abgegeben werden, wird das Support-Team entlastet, wodurch die Mitarbeitenden mehr Zeit für komplexe Aufgaben haben. So ergibt sich eine gesteigerte Konsistenz und Geschwindigkeit bei Standardprozessen.
KI bei der Schnittstellen- und Codeanalyse
Viele Probleme im Third-Level-Support haben ihren Ursprung in individuellen Schnittstellen oder im individuellen Code beim Kunden. Hier kann KI beim Code-Review auf potenzielle Fehlerquellen helfen, wie bspw. Syntax, Performance und Sicherheitsaspekte. Bei der sogenannten Impact-Analyse kann die Künstliche Intelligenz herausfinden, welche Komponenten betroffen sind, wenn bestimmte Funktionen geändert werden. Auch kann eine Dokumentation aus Code und Konfigurationen generiert werden, um später auf das Wissen hierzu zurückgreifen zu können.
KI-gestütztes Reporting & Predictive Support
Ein bisher unterschätzter Anwendungsbereich liegt in der präventiven Unterstützung. Hierzu kann die KI Trendanalysen von Fehlertypen erstellen und so ein Frühwarnsystem für größere Probleme aufbauen. Außerdem kann die Künstliche Intelligenz eine Korrelation von Supportfällen mit Systemveränderungen herstellen. Das Customer Health Monitoring geschieht darüber hinaus auf Basis technischer KPIs. Diese Funktionen haben alle das Ziel, Fehler zu erkennen, bevor der Kunde sie meldet.
Mensch + KI = Ideales Team
Die KI ersetzt im Third-Level-Support keine erfahrenen Mitarbeitenden – sie erweitert lediglich deren Fähigkeiten.
So werden das Wissen durch Erfahrung und die Intention des Support-Teams durch datengetriebene Analysen ergänzt. Systematische Vorschläge und die Erkennung von Mustern der KI spielen zusammen mit der Kreativität bei Lösungsansätzen. Und die Kundenkommunikation der Mitarbeitenden, welche durch Empathie gestärkt wird, wird mit der faktenbasierten Argumentationshilfe der Künstlichen Intelligenz vereinfacht.
Man kann also herausstellen, dass ein gut eingesetztes KI-System nicht autonom arbeitet, sondern unterstützend und transparent.
Herausforderungen & Grenzen
Trotz aller Chancen bringt der Einsatz von auch einige Herausforderungen mit sich:
- Datenschutz & IT-Sicherheit: KI benötigt Zugriff auf Logs, Konfigurationen, ggf. Kundendaten
- Erklärbarkeit: Mitarbeitende müssen verstehen, warum ein KI-Vorschlag gemacht wurde
- Pflege & Training: KI-Systeme müssen regelmäßig aktualisiert, überprüft und trainiert werden
- Akzeptanz im Team: KI darf nicht als Bedrohung wahrgenommen werden, sondern als Werkzeug
Fazit: KI als unterstützende Kraft
Die Rolle der Künstlichen Intelligenz im Third-Level-Support wächst – nicht als Ersatz, sondern als intelligente Assistenz, die Fachkräfte in ihrer hochspezialisierten Arbeit unterstützt. KI hilft dabei, schneller zu analysieren, besser zu priorisieren, Wissen zu bewahren und Supportprozesse effizienter zu gestalten. Unternehmen, die diesen Weg aktiv gestalten, profitieren doppelt: Sie steigern die Qualität ihres Supports – und sichern wertvolles Expertenwissen für die Zukunft.
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