Ein praktischer Leitfaden zum Einsatz von KI für das Problemmanagement im Jahr 2025

Wenn Sie in der IT oder im Support arbeiten, kennen Sie das Gefühl. Dieses kleine Zucken, wenn Sie dasselbe Ticket zum fünften Mal in dieser Woche schließen und wissen, dass sein Zwilling wahrscheinlich morgen wieder auftaucht. Sie stecken im Grunde in einer reaktiven Schleife fest und löschen immer wieder dieselben Brände. Dieses ständige Feuerlöschen zermürbt nicht nur Ihr Team, es bremst auch das gesamte Unternehmen aus und untergräbt bei jedem Mal das Vertrauen der Benutzer.

Problemmanagement soll der Ausweg aus diesem Kreislauf sein, aber seien wir ehrlich, es ist normalerweise ein langsamer, manueller Kraftakt. Hier kann der Einsatz von KI für das Problemmanagement die Spielregeln komplett ändern. Sie gibt Ihrem Team die Möglichkeit, die Ursachen von Problemen effizient zu finden und zu beheben, und verwandelt eine gelegentliche Untersuchung in einen Prozess, der automatisch im Hintergrund abläuft.

Dieser Leitfaden erklärt Ihnen, was es mit KI für das Problemmanagement auf sich hat, zeigt Ihnen, wie es in der Praxis aussieht, und hilft Ihnen bei der Auswahl der richtigen Tools, um einen widerstandsfähigeren IT-Betrieb aufzubauen – ganz ohne die üblichen Kopfschmerzen.

Was ist KI für das Problemmanagement?

Zuerst einmal, räumen wir mit Unklarheiten auf. Beim Problemmanagement geht es darum, die Ursachen von Vorfällen zu identifizieren, um zu verhindern, dass sie erneut auftreten. Stellen Sie es sich so vor: Incident Management ist das Schöpfen von Wasser aus einem lecken Boot, um über Wasser zu bleiben, während Problemmanagement das Finden und Flicken des Lochs ist, damit Sie aufhören können zu schöpfen.

KI für das Problemmanagement ist also einfach der Einsatz von künstlicher Intelligenz, um diesen gesamten Prozess zu beschleunigen und zu verbessern. Anstatt darauf zu warten, dass ein Support-Mitarbeiter manuell ein Muster erkennt oder ein Team tagelang Protokolle durchforstet, übernimmt die KI die Schwerstarbeit für Sie.

Diese einfache Änderung bringt Sie von einer reaktiven zu einer proaktiven Haltung:

• Reaktives Problemmanagement: Das ist die klassische Vorgehensweise. Sie warten auf einen größeren Ausfall oder eine Flut ähnlicher Tickets, bevor jemand eine manuelle Untersuchung einleitet. Das ist langsam, hängt davon ab, dass jemand den Trend bemerkt, und bedeutet, dass Sie immer einen Schritt hinterher sind.

• Proaktives (KI-gesteuertes) Problemmanagement: In diese Richtung entwickelt sich der moderne IT-Support. KI-Systeme analysieren im Hintergrund unauffällig Daten aus Tickets, Systemprotokollen und Leistungskennzahlen. Sie erkennen Muster und können sogar potenzielle Probleme vorhersagen, bevor sie zu einem großen Kopfzerbrechen werden, sodass Ihr Team den Problemen ausnahmsweise einmal zuvorkommen kann.

Wie KI für das Problemmanagement Schlüsselprozesse verändert

KI ist kein einzelner magischer Knopf, den man drückt. Es ist eine Reihe von Werkzeugen, die über den gesamten Lebenszyklus des Problemmanagements hinweg helfen und jeden Schritt ein bisschen schneller und viel intelligenter machen. So funktioniert es.

Automatisierte Vorfall-Clusterung und Trendanalyse

Ihr Service Desk ist eine Goldgrube an Daten, aber er ist auch unglaublich unübersichtlich. KI-Algorithmen können Tausende von eingehenden Tickets in Echtzeit durchsuchen und automatisch zusammengehörige Vorfälle gruppieren, die für einen menschlichen Mitarbeiter völlig getrennt aussehen könnten.

Zum Beispiel könnten Sie Tickets mit Beschreibungen wie „Anmeldung nicht möglich“, „meine App stürzt ständig ab“ und „Profilseite lädt nicht“ erhalten. Diese könnten von verschiedenen Benutzern zu unterschiedlichen Zeiten kommen. Eine KI kann diese schnell nach Kriterien wie Benutzerstandort, Gerätetyp oder kürzlichen Systemänderungen clustern und auf ein einziges zugrunde liegendes Problem hinweisen, wie etwa einen ausfallenden Server in einem bestimmten Rechenzentrum. Das bedeutet, Ihr Team muss nicht mehr angestrengt auf Tabellen starren, um Trends zu finden, sondern bekommt potenzielle Probleme automatisch gemeldet.

Schnellere Ursachenanalyse (Root Cause Analysis, RCA)

Sobald ein Problem gemeldet wird, beginnt die eigentliche Arbeit: die Ursache finden. Hier hilft die KI wirklich. Anstatt dass ein Problem-Manager Stunden (oder sogar Tage) damit verbringt, manuell Ticketbeschreibungen, Anwendungsprotokolle und aktuelle Konfigurationsänderungen zu durchforsten, kann eine KI all das in Sekunden durchkämmen.

Sie analysiert diese riesigen Datenmengen, um die wahrscheinlichsten Ursachen zu finden, und liefert Ihnen eine Auswahlliste der wahrscheinlichsten Verursacher. Das gibt Ihren Experten die Freiheit, ihre Gehirnleistung auf die Überprüfung der Ursache und die Einführung einer Lösung zu konzentrieren, anstatt sich in einem Datenmeer zu verlieren. Einige Plattformen, wie eesel AI, können sogar auf den historischen Ticketlösungen Ihres Teams trainiert werden. Die KI lernt, wie Sie ähnliche Probleme in der Vergangenheit gelöst haben, und kann Lösungen vorschlagen, von denen Sie bereits wissen, dass sie in Ihrer Umgebung funktionieren.

eesel AI kann auf historischen Ticketlösungen trainiert werden, um zu lernen, wie ähnliche Probleme in der Vergangenheit gelöst wurden, was die Ursachenanalyse beschleunigt.

Proaktive Erstellung von Wissensdatenbanken

Eine der größten Lücken im traditionellen Problemmanagement ist der letzte Schritt: die tatsächliche Dokumentation der Lösung, damit man sie beim nächsten Mal nicht wieder von vorne lösen muss. Es ist diese eine Aufgabe, bei der sich alle einig sind, dass sie wichtig ist, die aber oft übersprungen wird, wenn der nächste Brand ausbricht. KI hilft, diesen Kreislauf zu schließen.

Wenn ein Problem gelöst ist, kann die KI einen Entwurf für einen Wissensdatenbankartikel erstellen, der die Symptome, die Ursache und die Schritt-für-Schritt-Lösung erklärt. Der Problem-Manager muss ihn nur kurz überprüfen, eventuelle Änderungen vornehmen und auf „Veröffentlichen“ klicken. Dadurch wird sichergestellt, dass wertvolles Wissen nicht im Kopf einer einzigen Person stecken bleibt. Beispielsweise kann der AI Agent von eesel AI erfolgreiche Ticketlösungen direkt in Entwürfe für das Hilfe-Center umwandeln und Ihnen so helfen, Wissenslücken mit Inhalten zu finden und zu füllen, die sich bereits als hilfreich für Ihre Benutzer erwiesen haben.

KI für das Problemmanagement hilft dabei, Wissenslücken zu identifizieren und zu füllen, indem sie Ticketlösungen in Artikelentwürfe umwandelt.

Die Wahl der richtigen Lösung

Nicht alle KI-Lösungen sind gleich. Der Markt ist voll von Tools, die das Blaue vom Himmel versprechen, aber oft nur für mehr Komplexität sorgen. Das richtige Tool sollte Ihren Arbeitsablauf vereinfachen und nicht ein weiteres System hinzufügen, das Sie verwalten müssen. Hier sind ein paar wichtige Dinge, auf die Sie achten sollten.

Integration statt kompletter Umstellung

Viele große, traditionelle ITSM-Plattformen wie ServiceNow oder Jira Service Management bieten mittlerweile ihre eigenen KI-Funktionen an. Der Haken an der Sache? Sie erwarten in der Regel, dass Sie sich voll und ganz auf ihr Ökosystem einlassen. Die Nutzung ihrer KI ist oft mit teuren Add-ons, einer komplizierten Einrichtung und der Bindung an die Vorgehensweise eines einzigen Anbieters verbunden.

Ein flexiblerer, modernerer Ansatz ist es, eine Lösung zu finden, die sich direkt in die von Ihnen bereits genutzten Tools integrieren lässt. Suchen Sie nach Plattformen, die sich in wenigen Minuten mit Ihrem Helpdesk, wie Zendesk oder Freshdesk, verbinden lassen. eesel AI ist hierfür hervorragend geeignet und bietet Ein-Klick-Integrationen, mit denen Sie leistungsstarke KI zu Ihrem bestehenden Setup hinzufügen können, ohne eine schmerzhafte Migration oder eine Beeinträchtigung der Arbeitsabläufe Ihres Teams.

Anpassung und Kontrolle

Ihr Unternehmen ist einzigartig, und Ihre KI sollte keine Einheitslösung sein, die als Blackbox fungiert. Viele KI-Tools geben Ihnen nur sehr wenig Mitspracherecht bei ihrer Funktionsweise, was sich riskant anfühlen kann, wenn Sie gerade erst anfangen.

Eine bessere Lösung gibt Ihnen eine fein abgestimmte Kontrolle. Sie sollten genau entscheiden können, welche Arten von Vorfällen die KI betrachtet, welche Aktionen sie durchführen kann und wie sie ihre Ergebnisse meldet. Mit der anpassbaren Workflow-Engine von eesel AI könnten Sie beispielsweise eine Regel einrichten, um nur bei einfachen Problemen mit der Passwortzurücksetzung eine Ursachenanalyse durchzuführen, während alles, was mit der Abrechnung zu tun hat, automatisch an einen Menschen weitergeleitet wird. So können Sie die Automatisierung selbstbewusst einführen, klein anfangen und sie erweitern, sobald Sie sich mit dem System vertraut gemacht haben.

Mit einer anpassbaren Workflow-Engine können Sie spezifische Regeln festlegen, wie die KI verschiedene Arten von Vorfällen behandelt.

Vereinheitlichte Wissensquellen

Die Lösung für ein kniffliges Problem befindet sich selten nur an einem Ort. Die Ursache könnte in früheren Tickets angedeutet sein, aber die Lösung könnte auf einer Confluence-Seite, in den Notizen eines Entwicklers in einem Google Doc oder in einem Slack-Kanal vergraben sein.

Leider betrachten viele KI-Tools nur das Wissen, das in Ihrem Helpdesk gespeichert ist. Dies führt zu unvollständigen Analysen und übersehenen Zusammenhängen. Um wirklich hilfreich zu sein, benötigt Ihre KI das Gesamtbild. Wählen Sie ein Tool, das sich mit all Ihren Wissensquellen verbinden kann. eesel AI verbindet sich mit über 100 verschiedenen Apps und stellt so sicher, dass seine Analysen und Empfehlungen auf allem basieren, was Ihr Unternehmen weiß.

Eine effektive KI für das Problemmanagement verbindet sich für eine vollständige Analyse mit allen Wissensquellen des Unternehmens, nicht nur mit dem Helpdesk.

Häufige Hürden und warum manche KI-Projekte scheitern

Die Einführung von KI klingt auf dem Papier großartig, aber viele Projekte scheitern schon am Anfang. Die häufigsten Fallstricke zu kennen, ist der erste Schritt, um sie zu vermeiden. Hier ist, worauf Sie achten sollten.

Keine sichere Testumgebung

Die Einführung einer neuen KI, die mit Ihren Live-Systemen interagiert, ist ziemlich nervenaufreibend. Was, wenn sie ein kritisches Problem falsch einschätzt oder eine schlechte Lösung vorschlägt? Die meisten Anbieter zeigen Ihnen eine aufpolierte Demo, aber das sagt Ihnen nicht, wie sich das Tool tatsächlich mit Ihren Daten und Prozessen verhalten wird.

Ein Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, die KI an historischen Tickets zu testen, um zu sehen, wie sie funktioniert, bevor Sie sie auf Live-Daten anwenden.

Implementierungen, die Monate dauern

KI- und ITSM-Projekte der alten Schule sind dafür bekannt, dass ihre Einrichtung ewig dauert. Sie erfordern oft teure Berater, kundenspezifische Programmierung und obligatorische Schulungen, was bedeutet, dass Sie monatelang keinen echten Mehrwert sehen. Die moderne Alternative sollte Self-Service sein. Sie sollten sich anmelden, Ihren Helpdesk verbinden und innerhalb von Minuten einen Mehrwert sehen können. Kostenlos starten und alles selbst konfigurieren zu können, wie es bei eesel AI der Fall ist, ist ein gutes Zeichen dafür, dass Sie eine benutzerfreundliche Plattform gefunden haben, die für die Teams von heute entwickelt wurde.

Verwirrende und unvorhersehbare Kosten

Einige Anbieter verwenden ein Preismodell pro Lösung oder pro Vorfall. Das mag fair klingen, führt aber zu der seltsamen Situation, dass sie mehr Geld verdienen, wenn Sie mehr Probleme haben. Ihre Rechnung kann nach einem geschäftigen Monat in die Höhe schießen, was eine ordnungsgemäße Budgetierung unmöglich macht.

Ein moderner Ansatz für die Preisgestaltung von KI-Tools

Die Preisgestaltung für KI-Tools herauszufinden, kann Kopfzerbrechen bereiten. Hier ist ein kurzer Überblick darüber, was Sie erwarten können und worauf Sie achten sollten.

• Modell pro Lösung/pro Ticket: Dieses Modell ist verbreitet, aber es koppelt Ihre Kosten direkt an die Anzahl Ihrer Vorfälle. Es führt zu unvorhersehbaren Rechnungen und bestraft Sie im Grunde für einen geschäftigen Monat.

• Plattform-Abonnementmodell: Dieses wird oft mit großen ITSM-Suiten gebündelt. Es kann ein gutes Geschäft sein, wenn Sie jede einzelne Funktion nutzen, aber wahrscheinlich zahlen Sie am Ende für viele Tools, die Sie für das Problemmanagement gar nicht benötigen.

• Transparentes, interaktionsbasiertes Modell: Dies ist der fairste und vorhersehbarste Ansatz. Sie zahlen eine Pauschalgebühr für eine bestimmte Anzahl von KI-Interaktionen (wie eine Analyse, einen Vorschlag oder einen entworfenen Artikel). Dieses Modell bedeutet, dass der Anbieter erfolgreich ist, wenn Sie effizienter sind – so wie es sein sollte.

eesel AI verwendet dieses transparente Modell. Es gibt keine Gebühren pro Lösung, sodass Ihre Kosten immer vorhersehbar sind und Sie nie dafür bestraft werden, mehr Ihrer Arbeit zu automatisieren. Die Pläne sind zudem flexibel, mit monatlichen Optionen, die Sie jederzeit kündigen können.

Schluss mit Brandbekämpfung – starten Sie mit KI-gestützten Lösungen

Der Einsatz von KI für das Problemmanagement ist keine ferne Zukunftsmusik mehr, sondern ein praktisches Werkzeug, das Ihnen schon heute helfen kann, eine stabilere und effizientere IT-Organisation aufzubauen. Indem Sie die mühsame Arbeit des Findens und Behebens von Ursachen automatisieren, können Sie sich endlich aus dem reaktiven Kreislauf befreien, in dem Sie sich immer wieder mit denselben Vorfällen befassen.

Das Ergebnis? Ein geringeres Vorfallvolumen, schnellere Lösungen, wenn doch einmal Probleme auftreten, und mehr Zeit für Ihre qualifizierten IT-Mitarbeiter, sich auf interessante Projekte zu konzentrieren, die das Unternehmen wirklich voranbringen. Der Trick besteht darin, ein Tool zu wählen, das einfach einzurichten ist, Ihnen die volle Kontrolle gibt und mit den Systemen zusammenarbeitet, die Sie bereits im Einsatz haben.

Lassen Sie nicht zu, dass wiederkehrende Vorfälle die Zeit und Energie Ihres Teams aufzehren. Mit einer Plattform wie eesel AI können Sie in wenigen Minuten loslegen, all Ihre Wissensquellen verbinden und die Auswirkungen sicher testen, bevor Sie sich festlegen.

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