Wenn Sie ein Support- oder IT-Team leiten, kennen Sie wahrscheinlich den täglichen Kampf. Wiederholte Tickets häufen sich, Agenten verbringen mehr Zeit damit, Warteschlangen zu sortieren, als tatsächliche Probleme zu lösen, und es fühlt sich an, als ob jede Antwort von Grund auf neu geschrieben wird. Es ist ein ständiger Kampf, Schritt zu halten, und der manuelle Aufwand kann ermüdend sein.
Die übliche Lösung, traditionelle Automatisierung, reicht oft nicht aus. Sie basiert auf starren "Wenn-dies-dann-das"-Regeln, die zusammenbrechen, sobald ein Kunde eine Frage auf eine leicht andere Weise stellt. Diese Systeme erfassen weder den Kontext noch die Dringlichkeit, was zu fragilen Workflows führt, die ständige Anpassungen erfordern.
KI-gestützte Workflows funktionieren anders. Anstatt nur Regeln zu befolgen, verstehen sie, was der Benutzer meint, lernen aus dem Wissen Ihres Unternehmens und ergreifen intelligente Maßnahmen. Sie sind nicht nur automatisiert; sie sind anpassungsfähig. Dieser Leitfaden ist ein einfacher Fahrplan zum Aufbau Ihres ersten KI-Workflows. Wir werden ein echtes Beispiel für die Automatisierung der Support-Ticket-Triage von Anfang bis Ende durchgehen.
Was Sie benötigen, um mit KI für die Workflow-Automatisierung zu beginnen
Den ersten KI-Workflow zu erstellen, ist nicht so kompliziert, wie es klingt. Sie benötigen kein Team von Datenwissenschaftlern oder ein großes Budget. Es geht hauptsächlich darum, die Werkzeuge und das Wissen zu verbinden, die Sie bereits nutzen. Hier ist, was Sie griffbereit haben sollten.
- Ein Helpdesk: Hier befinden sich alle Anfragen Ihrer Kunden oder Mitarbeiter. Es könnte sich um eine Plattform wie Zendesk, Freshdesk oder Jira Service Management handeln.
- Ihre Wissensquellen: Dies ist das Gehirnfutter für Ihre KI. Denken Sie an Ihr öffentliches Helpcenter, interne Wikis auf Confluence oder Google Docs, Produktdokumentationen und sogar Ihre bisherige Ticket-Historie.
- Eine KI-Workflow-Automatisierungsplattform: Dies ist der Motor, der Ihre Werkzeuge verbindet, Ihre Logik versteht und die Aufgaben ausführt. Für diesen Leitfaden verwenden wir eesel AI, da es mit Ihren vorhandenen Tools funktioniert (keine Migration erforderlich) und es Ihnen ermöglicht, Automatisierungen mit einfacher, natürlicher Sprache zu erstellen.
Ein 6-Schritte-Plan für Ihre erste KI zur Workflow-Automatisierung
Wir werden einen vollständigen Plan von Grund auf erstellen. Unser Ziel ist es, einen Workflow zu schaffen, der ein eingehendes Support-Ticket automatisch triagiert, die richtigen Tags hinzufügt und dem Kunden eine hilfreiche erste Antwort gibt, noch bevor ein Agent es sieht. Lassen Sie uns beginnen.
1. Identifizieren Sie einen intelligenten Pilot-Workflow
Bevor Sie versuchen, alles zu automatisieren, ist es eine gute Idee, klein anzufangen, zu zeigen, dass es funktioniert, und darauf aufzubauen. Die besten Projekte, um zu beginnen, sind Aufgaben, die repetitiv, häufig und mit klaren Zielen verbunden sind. Der Versuch, alles auf einmal anzugehen, endet normalerweise nicht gut, aber ein fokussiertes Pilotprojekt kann schnelle Erfolge liefern und Ihrem Team zeigen, was möglich ist.
Für unser Beispiel wählen wir "Neue Support-Ticket-Triage". Dies ist ein perfekter Kandidat, da es sich um eine manuelle Aufgabe mit hohem Volumen handelt, die einen großen Einfluss auf die Effizienz des Teams und die Zufriedenheit der Kunden hat. Unser Ziel ist es, die Zeit zu verkürzen, die Agenten mit der Sortierung von Tickets verbringen, und eine schnellere erste Antwort an den Kunden zu geben.
Um zu sehen, ob wir erfolgreich sind, werden wir einige Dinge verfolgen:
- Wie sehr wir die Zeit bis zur ersten Antwort reduzieren.
- Der Prozentsatz der Tickets, die automatisch mit den richtigen Tags triagiert werden.
- Wie viel Zeit jeder Agent bei der manuellen Sortierung spart.
2. Verbinden Sie Ihre Wissensquellen
Sobald Sie ein Ziel haben, besteht der nächste Schritt darin, Ihrer KI die Informationen zu geben, die sie benötigt, um hilfreich zu sein. Es geht nicht darum, eine neue Datenbank von Grund auf zu erstellen. Stattdessen verbinden Sie einfach die spezifischen Informationen Ihres Unternehmens mit einer vortrainierten KI, die weiß, wie man sie nutzt.
In einer Plattform wie eesel AI ist das ziemlich einfach. Sie gehen zum Abschnitt "Quellen" und verwenden Ein-Klick-Integrationen, um Ihre Daten zu verbinden. Sie können Ihr öffentliches Helpcenter, interne Dokumente von Confluence und sogar Ihren Helpdesk selbst, wie Zendesk, verknüpfen.
Was ein Tool wie eesel AI unterscheidet, ist seine Fähigkeit, aus den vergangenen Ticketgesprächen, internen Makros und privaten Dokumenten Ihres Teams zu lernen. Dies ist etwas, das native KI-Tools oft nicht können, da sie möglicherweise nur öffentliche Artikel scannen. Indem es aus der realen Geschichte lernt, versteht die KI den Kontext der tatsächlichen Probleme Ihrer Benutzer viel besser, was ihr hilft, genauere und relevantere Antworten zu geben.
3. Definieren Sie die Logik Ihres Workflows in einfachem Englisch
Jetzt ist es an der Zeit, der KI zu sagen, was zu tun ist. Bei herkömmlicher Automatisierung würden Sie sich hier in einem Labyrinth aus visuellen Buildern und verwirrender bedingter Logik verfangen. Es ist oft so komplex, dass nur ein zertifizierter Administrator Änderungen vornehmen kann. Mit einer Plattform wie eesel AI können Sie die komplizierten Schritte überspringen. Sie definieren den gesamten Workflow, indem Sie Anweisungen in einfachem Englisch schreiben, so wie Sie die Aufgabe einem neuen Kollegen erklären würden. Im Abschnitt "Prompt" können Sie den gesamten Prozess darlegen. Hier ist ein Beispiel-Prompt für unseren Ticket-Triage-Workflow:
Sie sind ein freundlicher Frontline-Support-Agent für [Firmenname].
Wenn ein neues Ticket eingeht:
- Lesen Sie das Ticket, um das Problem des Benutzers zu verstehen.
- Fügen Sie basierend auf dem Problem eines der folgenden Tags hinzu: ‘Abrechnung’, ‘Fehlermeldung’, ‘Funktionsanfrage’ oder ‘Technisches Problem’.
- Wenn es sich um ein ‘Abrechnungs’-Problem handelt, weisen Sie es dem Finanzteam zu.
- Entwerfen Sie eine hilfreiche erste Antwort basierend auf unseren Wissensquellen.
- Wenn Sie keine Antwort finden können, eskalieren Sie zu einem menschlichen Agenten und sagen Sie: "Ich bin mir nicht sicher, lassen Sie mich einen Menschen hinzuziehen, um Ihnen zu helfen."
Dieser Ansatz in einfacher Sprache macht einen echten Unterschied. Er gibt denjenigen, die den Prozess am besten kennen, wie Support-Managern, die Möglichkeit, Automatisierungen zu erstellen und anzupassen, und ermöglicht es ihnen, Aktualisierungen in Sekundenschnelle vorzunehmen, ohne technische Hilfe zu benötigen.
4. Sagen Sie Ihrer KI, was sie tun kann
Eine Reihe von Anweisungen zu haben, ist eine Sache, aber die KI benötigt die Erlaubnis, tatsächlich Dinge zu tun. Dieser Schritt verbindet Ihre englischsprachige Eingabeaufforderung mit realen Aktionen in Ihrem Helpdesk. Eine KI, die nur sprechen kann, ist ein Chatbot; eine KI, die handeln kann, ist ein Workflow-Automatisierungstool.
In eesel AI richten Sie dies mit "AI-Aktionen" ein. Diese geben dem Bot die Fähigkeit, Tags hinzuzufügen, Tickets zu leiten, Felder zu aktualisieren und sogar Tickets direkt in Ihrem Helpdesk zu schließen. Das ist es, was den Workflow lebendig macht. In unserem Beispiel würden wir die Anweisung "eines der folgenden Tags hinzufügen" aus unserer Eingabeaufforderung mit der Aktion "Ticket taggen" verknüpfen, die über die Zendesk Integration verfügbar ist. Die Fähigkeiten können noch weiter gehen. Zum Beispiel können eesel AI’s AI Triage und AI Agent so eingerichtet werden, dass sie externe APIs aufrufen. Das bedeutet, dass Ihr Workflow Live-Bestellinformationen von Shopify abrufen oder Kontodetails aus Ihrer Datenbank ziehen könnte, was ihn viel nützlicher macht.
5. Testen Sie Ihren Workflow, bevor er live geht
Dieser Schritt ist unglaublich wichtig und wird von vielen Plattformen übersehen. Sie sollten niemals eine KI mit echten Kunden interagieren lassen, ohne sie vorher mit echten Daten zu testen. Zu raten, wie sie sich verhalten wird, und auf das Beste zu hoffen, kann zu peinlichen Fehlern führen.
Hier ist eine Simulationsfunktion, wie die in eesel AI, so hilfreich. Anstatt zu raten, können Sie Ihren neuen KI-Workflow über Hunderte oder Tausende Ihrer vergangenen Tickets in einer völlig sicheren, isolierten Umgebung laufen lassen.
Der Simulationsbericht gibt Ihnen eine Vorschau darauf, wie die KI performen wird. Sie können sehen:
- Wie genau sie Tickets triagiert und taggt.
- Die genauen Antworten, die sie gesendet hätte.
- Eine Schätzung der potenziellen Kosten- und Zeitersparnis.
Diese risikofreie Validierung ermöglicht es Ihnen, Lücken zu erkennen, Ihre Anweisungen anzupassen und Ihr Team ins Boot zu holen, bevor es jemals eine echte Kundenkonversation berührt. Sie gehen vom Raten zum Wissen über.
6. Bereitstellen, überwachen und verbessern
Sobald Sie mit den Simulationsergebnissen zufrieden sind, ist es Zeit, live zu gehen. Aber Sie müssen es nicht sofort für alle aktivieren. Ein schrittweises Rollout ist immer eine gute Idee. Sie können damit beginnen, den Workflow in einer bestimmten Ticket-Warteschlange oder für eine bestimmte Art von Anfrage zu aktivieren.
Nach der Bereitstellung ist die Arbeit noch nicht erledigt. Sie müssen die Leistung im Auge behalten. Ein Reporting-Dashboard, wie das in eesel AI, zeigt Ihnen, welche Fragen die KI korrekt beantwortet und wo sie ins Stocken gerät. Diese "Wissenslücken" sind Ihr Fahrplan zur Verbesserung.
Das Tolle an KI-Workflows ist, dass sie mit der Zeit besser werden. Wenn Sie eine Frage entdecken, die die KI nicht beantworten konnte, fügen Sie diese Information einfach Ihrer Wissensdatenbank hinzu. Beim nächsten Auftauchen dieser Frage weiß die KI, was zu tun ist. Dies schafft einen einfachen Feedback-Loop, bei dem Ihre Automatisierung mit jedem Ticket, das sie sieht, intelligenter wird.
Häufige Fehler und Tipps für den Erfolg mit KI zur Workflow-Automatisierung
- Beginnen Sie mit einem klaren Ziel: Schalten Sie nicht einfach "KI ein." Wissen Sie genau, was Sie verbessern möchten. Ein Ziel wie "die erste Antwortzeit um 50% reduzieren" ist viel besser als ein vager Plan, "KI zu nutzen."
- Versuchen Sie nicht, alles auf einmal zu tun: Ihr erster Workflow sollte kein komplexer Prozess sein, der jedes Problem löst. Wählen Sie eine spezifische, häufige Aufgabe und machen Sie es richtig. Der Erfolg dort wird Ihnen den Schwung für größere Projekte später geben.
- Vertrauen, aber testen: Setzen Sie niemals eine KI ein, ohne sie vorher zu testen. Verwenden Sie immer eine Plattform, die es Ihnen ermöglicht, ihre Leistung mit Ihren echten Daten zu simulieren. Deshalb ist eine Simulationsfunktion, wie die in eesel AI, so wichtig für eine sichere Einführung.
- Beteiligen Sie Ihr Team: Es ist am besten, KI als hilfreichen Teamkollegen einzuführen, nicht als Ersatz. Sie ist da, um die sich wiederholenden Aufgaben zu übernehmen, damit Ihre Mitarbeiter sich auf die kniffligen Gespräche konzentrieren können, bei denen ihre Fähigkeiten wirklich zählen. Dieser ‘Mensch-in-der-Schleife’-Ansatz ist genau das, wofür Tools wie eesel AI’s AI Copilot gedacht sind, um Agenten schneller arbeiten zu lassen, ohne ihnen die Kontrolle zu nehmen.
Beginnen Sie auf die richtige Weise mit der KI-gestützten Workflow-Automatisierung
Ein effektiver KI-Workflow ist keine ferne Idee mehr für große Unternehmen. Wie wir durchgegangen sind, ist es ein einfacher Prozess, Ihre vorhandenen Tools zu verbinden, Anweisungen in einfachem Englisch zu schreiben und alles zu testen, bevor es live geht. Mit dem richtigen Ansatz und der richtigen Plattform kann jedes Team beginnen, lästige Aufgaben zu automatisieren, Zeit zu sparen und sich auf die Arbeit zu konzentrieren, die am meisten zählt.
Bereit, Ihren ersten automatisierten Workflow ohne Risiko zu erstellen? Der leistungsstarke Eingabeaufforderungs-Editor und die risikofreie Simulation von eesel AI machen den Einstieg einfach. Probieren Sie eesel AI kostenlos aus oder buchen Sie eine Demo, um es in Aktion zu sehen.
Häufig gestellte Fragen
Standard-Automatisierung folgt starren "Wenn-dann"-Regeln, die oft bei geringfügigen Sprachvariationen versagen. KI für die Workflow-Automatisierung versteht den Kontext und die Absicht hinter einer Benutzeranfrage, was es ermöglicht, komplexe Anfragen zu bearbeiten und intelligentere Entscheidungen zu treffen.
Vertrauen wird durch Tests aufgebaut. Eine gute Plattform ermöglicht es Ihnen, Ihren Workflow mit Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren Umgebung zu simulieren, bevor Sie live gehen. Sie können auch Regeln einbauen, damit die KI jedes Ticket, bei dem sie sich nicht 100% sicher ist, an einen menschlichen Agenten eskaliert.
Moderne Plattformen sind so konzipiert, dass sie ohne Code auskommen, sodass Sie keinen technischen Hintergrund benötigen. Wenn Sie Anweisungen für einen neuen Teamkollegen in einfachem Englisch aufschreiben können, haben Sie alle Fähigkeiten, die Sie benötigen, um einen Workflow zu erstellen und zu verwalten.
Die Ticket-Triage ist ein guter Ausgangspunkt, aber es ist nur einer von vielen Anwendungsfällen. Sie können es auch verwenden, um häufige Anfragen vollständig zu lösen, genaue Antworten für Agenten zu entwerfen, die überprüft werden sollen, oder Aktionen in externen Systemen auszuführen, wie z.B. den Status einer Bestellung abzufragen.
Ja, vorausgesetzt, Sie wählen eine Plattform, die von Grund auf sicher gestaltet ist. Suchen Sie nach Anbietern, die SOC 2-konform sind, alle Daten verschlüsseln und garantieren, dass Ihre Informationen niemals zur Schulung allgemeiner KI-Modelle verwendet werden, um sicherzustellen, dass Ihr Wissen privat bleibt.
Konzentrieren Sie sich auf klare, messbare Ergebnisse, die eine direkte Kapitalrendite zeigen. Verfolgen Sie Metriken wie die Reduzierung der Erstantwortzeit, den Prozentsatz der Tickets, die ohne Eingreifen eines Agenten bearbeitet werden, und die Gesamtzahl der monatlich eingesparten Agentenstunden.
