So reduzieren Sie KI-Fehlalarme bei der Ticket-Kennzeichnung (Leitfaden 2025)

Sie haben also eine KI eingerichtet, die beim Ticket-Tagging helfen soll. Der Traum war eine perfekt organisierte Warteschlange, in der jedes Kundenproblem automatisch sortiert wird. Die Realität? Nun, die ist vielleicht ein ziemliches Chaos. Wenn Ihre KI anfängt, Tickets mit den falschen Tags zu versehen, ist das nicht nur ein kleines Problem, sondern ein Rezept für Chaos. Das Ergebnis sind falsch weitergeleitete Tickets, Agenten, die Zeit damit verschwenden, die Fehler der KI zu korrigieren, und Kunden, die länger auf eine Antwort warten.

Dieser Leitfaden ist ein unkomplizierter Plan, um herauszufinden, warum Ihre KI Fehler macht und wie Sie diese beheben können. Wir gehen Schritt für Schritt durch, wie Sie Ihre Daten bereinigen, entscheiden, was „gut genug“ wirklich bedeutet, und die richtigen Werkzeuge verwenden, um ein Tagging-System aufzubauen, das Sie nicht ständig infrage stellen müssen.

Was Sie für den Anfang benötigen

Bevor wir mit der Fehlerbehebung beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie einige Dinge zur Hand haben. Sie benötigen keinen Doktortitel in Datenwissenschaft, aber die richtigen Informationen und Werkzeuge machen den entscheidenden Unterschied.

• Ihr Helpdesk-Verlauf: Sie benötigen Zugriff auf einen Backlog von Tickets aus Ihrer Plattform, sei es Zendesk, Freshdesk oder etwas anderes. Hier finden Sie die Muster.

• Ein KI-Tool, das Sie tatsächlich steuern können: Wenn Ihre KI eine „Black Box“ ohne Einstellungsmöglichkeiten ist, werden Sie es schwer haben. Sie benötigen ein Tool, mit dem Sie das Verhalten feinabstimmen können.

• Eine klare Vorstellung von Ihren Zielen: Warum verwenden Sie diese Tags überhaupt? Dienen sie dazu, Tickets weiterzuleiten, dringende Probleme zu erkennen oder Berichte über Fehler zu erstellen? Das „Warum“ zu kennen, ist die halbe Miete.

• Ein grundlegendes Verständnis von Genauigkeit: Sie können nicht beheben, was Sie nicht messen können. Wir werden den einfachen Unterschied zwischen der Priorisierung von weniger falschen Tags (Präzision) gegenüber dem Erfassen jedes einzelnen relevanten Tickets (Recall) erläutern.

Schritt für Schritt: So reduzieren Sie KI-Fehlalarme beim Ticket-Tagging

Also, krempeln wir die Ärmel hoch. Die Behebung von Fehlalarmen ist eher ein Abstimmungsprozess als eine einmalige Lösung. Befolgen Sie diese Schritte, um Ihr KI-Tagging zuverlässiger zu machen.

Schritt 1: Definieren Sie, was ein „Fehlalarm“ für Ihr Team bedeutet

Der Begriff „Fehlalarm“ klingt etwas technisch, aber für ein Support-Team ist er ein sehr reales Ärgernis. Es bedeutet einfach, dass die KI ein Ticket mit dem falschen Tag versieht. Bevor Sie diese Fehler reduzieren können, muss Ihr Team sich darüber einig werden, welche davon am meisten schaden.

Ein Fehlalarm könnte zum Beispiel sein:

• Eine einfache Preisanfrage wird als „Rückerstattungsantrag“ getaggt und an das falsche Team gesendet, was eine kleine Panik auslöst.

• Eine beiläufige Feature-Idee wird als „Dringender Fehler“ gekennzeichnet, was Entwickler von echten Notfällen abzieht.

• Das Anmeldeproblem eines Neukunden wird als „Spam“ markiert, was einen ziemlich schrecklichen ersten Eindruck hinterlässt.

Ihr erster Schritt ist es, sich zusammenzusetzen und die 5-10 Tagging-Fehler aufzulisten, die die meisten Probleme verursachen. Dies gibt Ihnen ein klares Ziel. Eine gute KI-Plattform sollte es einfach machen, diese Fehler zu erkennen. Ein Tool wie eesel AI ermöglicht es Ihnen beispielsweise, eine Simulation mit Ihren vergangenen Tickets durchzuführen. Dies zeigt Ihnen genau, wie die KI sie getaggt hätte, sodass Sie solche Fehler erkennen können, bevor Sie sie jemals auf Live-Kundengespräche loslassen.

Schritt 2: Analysieren Sie Ihre Wissensquellen auf Konflikte und Lücken

Stellen Sie sich Ihre KI wie einen neuen Auszubildenden vor. Wenn Sie ihm einen Stapel verwirrender, veralteter oder widersprüchlicher Schulungsunterlagen geben, können Sie sich nicht wundern, wenn er Fehler macht. Die Leistung Ihrer KI ist ein direktes Abbild der Daten, aus denen sie lernt, und Fehlalarme sind oft ein Zeichen dafür, dass ihr „Gehirn“ etwas unaufgeräumt ist.

Hier ist ein kurzer Gesundheitscheck, den Sie für das Wissen Ihrer KI durchführen können:

• Schauen Sie sich Ihr öffentliches Hilfe-Center an: Haben Sie Artikel mit widersprüchlichen Informationen, wie eine alte Preisseite, die immer noch herumschwirrt? Sind einige Anleitungen einfach nur verwirrend?

• Überprüfen Sie Ihre internen Dokumente: Wie sieht es mit Ihren Makros, vorgefertigten Antworten und internen Wikis aus? Sind alle Agenten auf dem gleichen Stand, oder macht jeder sein eigenes Ding?

• Wühlen Sie sich durch alte Tickets: Hier liegt die wahre Magie. Sehen Sie sich an, wie Ihre menschlichen Agenten Tags angewendet haben. Sie werden oft ungeschriebene Regeln und Inkonsistenzen finden, aus denen Ihre KI zu lernen versucht hat.

Die Vorstellung, jahrelang angesammeltes Wissen manuell aufzuräumen, reicht aus, um jeden zum Aufgeben zu bewegen. Es ist ein riesiges Projekt und ein häufiger Grund, warum Teams stecken bleiben. Hier können neuere KI-Tools Ihnen eine Menge Zeit sparen. Anstatt dass Sie die ganze schwere Arbeit machen, kann eine Plattform wie eesel AI sich mit all Ihren verschiedenen Wissensquellen verbinden, von Confluence und Google Docs bis hin zu vergangenen Ticket-Konversationen, und diese automatisch vereinheitlichen. Sie kann sogar Lücken in Ihrer Dokumentation aufdecken und Ihnen helfen, neue Artikel zu schreiben, basierend auf dem, was sie aus erfolgreichen Tickets lernt, was der KI hilft, ihr eigenes Ausgangsmaterial im Laufe der Zeit zu verbessern.

Schritt 3: Nutzen Sie Präzision und Recall, um die richtigen Genauigkeitsziele zu setzen

Sie müssen kein Statistiker sein, um das richtig zu machen. Alles läuft auf eine einfache Frage hinaus: Welche Art von Fehler ist für uns schlimmer?

• Fokus auf Präzision (weniger Fehlalarme): Das ist wie bei Ihrem E-Mail-Spamfilter. Sie würden wahrscheinlich lieber eine vereinzelte Spam-Nachricht in Ihrem Posteingang haben (ein Versehen) als eine wichtige E-Mail von Ihrem Chef im Spam-Ordner vergraben zu sehen (ein Fehlalarm). Für kritische Tags wie „Abrechnungsfehler“ oder „Sicherheitsbedenken“ benötigen Sie eine hohe Präzision. Wenn die KI diese Tags verwendet, sollte sie besser richtig liegen.

• Fokus auf Recall (jeden potenziellen Fall erfassen): Denken Sie jetzt an die Betrugserkennung einer Bank. Sie würden es viel lieber haben, einen legitimen Kauf versehentlich zu kennzeichnen und Sie um Bestätigung zu bitten (ein Fehlalarm), als eine betrügerische Abbuchung durchrutschen zu lassen (ein Versehen). Bei Tags wie „Abwanderungsrisiko“ oder „VIP-Kunde“ möchten Sie vielleicht, dass die KI etwas übervorsichtig ist, auch wenn das bedeutet, dass Agenten einige falsche Kennzeichnungen entfernen müssen. Auch nur eines dieser Tickets zu verpassen, ist zu teuer.

Ihre nächste Aufgabe besteht darin, Ihre wichtigsten Tags in zwei Kategorien zu sortieren: „Hohe Präzision erforderlich“ und „Hoher Recall erforderlich“. Diese einfache Übung hilft Ihnen, Ihrem KI-System mitzuteilen, was Ihnen am wichtigsten ist.

Schritt 4: Feinabstimmung Ihrer KI mit besseren Anweisungen und eingegrenztem Wissen

Sobald Sie Ihre Ziele kennen, können Sie Ihrer KI bessere Anweisungen geben. Viele KI-Systeme scheitern, weil sie Black Boxes sind; Sie geben Daten ein, Tags kommen heraus, und Sie haben keine Ahnung, warum. Um Fehlalarme wirklich zu reduzieren, müssen Sie am Steuer sitzen.

An dieser Stelle macht ein anpassbarer Workflow einen großen Unterschied. Anstatt mit einem Einheitsmodell festzustecken, können Sie mit einer Plattform wie eesel AI die Kontrolle übernehmen.

• Passen Sie den Prompt an: Sie können einen einfachen Editor verwenden, um der KI genau zu sagen, was jeder Tag bedeutet. Geben Sie ihr Beispiele. Geben Sie ihr Regeln, wann ein Tag nicht verwendet werden soll. Zum Beispiel: „Tagge ein Ticket nicht als 'Dringend', es sei denn, der Kunde verwendet Wörter wie 'ausgefallen', 'Störung' oder 'kann nicht zugreifen'.“

• Grenzen Sie das Wissen ein: Dies ist ein riesiger Hebel zur Verbesserung der Genauigkeit. Sie können der KI sagen, dass sie für bestimmte Themen nur eine bestimmte Reihe von Artikeln verwenden soll. Bei einer Abrechnungsfrage können Sie die KI auf Ihre fünf offiziellen Abrechnungsartikel und nichts anderes beschränken. Dies verhindert, dass sie durch alte oder irrelevante Informationen verwirrt wird, und reduziert Fehler drastisch.

• Steuern Sie die Einführung: Sie müssen nicht alles auf einmal machen. Beginnen Sie damit, dass die KI Tickets nur für ein Team oder zu einem einzigen Thema taggt. So können Sie Vertrauen aufbauen und beweisen, dass es funktioniert, bevor Sie expandieren.

Diese Art von Kontrolle macht das Verhalten der KI vorhersehbar und zuverlässig, da sie innerhalb der von Ihnen gesetzten Leitplanken agiert.

Testen Sie Ihre KI, bevor sie jemals ein Kundenticket berührt

Die größte Angst bei jeder neuen Automatisierung ist, dass sie vor den Augen Ihrer Kunden Amok läuft. Wie können Sie also sicher sein, dass Ihre sorgfältig abgestimmte KI nicht anfängt, seltsame Fehler bei Live-Tickets zu machen? Die Antwort ist Simulation.

Anstatt die KI einfach zu aktivieren und auf das Beste zu hoffen, sollten Sie sie in einer sicheren Umgebung testen können. Das bedeutet, Ihr KI-Setup über Ihre historischen Ticketdaten laufen zu lassen, um genau zu sehen, was es getan hätte. Es ist der ultimative Pre-Flight-Check.

Dies ist eine wichtige Funktion, auf die Sie bei einer KI-Plattform achten sollten. Während einige Tools vage Demos anbieten, verfügt eesel AI über einen leistungsstarken Simulationsmodus, der Ihnen echte Daten zur Verfügung stellt. So sieht das in der Praxis aus:

• Testen Sie mit Ihren eigenen Daten: Sie führen die Simulation mit Tausenden Ihrer tatsächlichen vergangenen Tickets durch, nicht mit irgendwelchen generischen Beispielen.

• Erhalten Sie einen detaillierten Bericht: Der Simulationsbericht zeigt Ihnen genau, wie die KI jedes Ticket getaggt hätte, weist auf potenzielle Fehlalarme hin und berechnet eine realistische Leistungsbewertung.

• Starten Sie mit Zuversicht: Mit einer präzisen Prognose Ihrer Automatisierungsrate und Genauigkeit können Sie die KI einschalten und genau wissen, was Sie erwartet.

Simulation eliminiert das Rätselraten und ermöglicht es Ihnen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, nicht auf Hoffnung.

Häufige Fehler, die Sie vermeiden sollten

Während Sie diese Schritte durcharbeiten, achten Sie auf einige häufige Fallen, die Sie ins Stolpern bringen können.

1. Einrichten und vergessen: Ihre Produkte ändern sich, und damit auch die Probleme Ihrer Kunden. Ein KI-Modell kann mit der Zeit „driften“ und ungenauer werden. Sie benötigen einen einfachen Prozess, um es regelmäßig zu überprüfen und neu abzustimmen.

2. Nur Ihre offizielle Wissensdatenbank verwenden: Einige der besten Informationen sind in vergangenen Gesprächen zwischen Agenten und Kunden versteckt. Wenn Sie diesen Schatz an realem Kontext ignorieren, lassen Sie Genauigkeit auf dem Tisch liegen.

3. Versuchen, alles auf einmal zu automatisieren: Streben Sie nicht nach 100 % Automatisierung am ersten Tag. Wählen Sie ein oder zwei Ticketarten, die einfach zu definieren sind, automatisieren Sie diese erfolgreich und erweitern Sie dann von dort aus. Eine schrittweise Einführung ist der Schlüssel zum Erfolg.

Der schnellste Weg zu präzisem KI-Ticket-Tagging

Letztendlich geht es bei der Reduzierung von KI-Fehlalarmen nicht darum, einen „perfekten“ Algorithmus zu finden. Es geht darum, den richtigen Prozess und die richtigen Werkzeuge zu haben. Der Prozess ist unkompliziert: Finden Sie heraus, was Ihre schlimmsten Fehler sind, bereinigen und fokussieren Sie Ihre Daten, setzen Sie klare Ziele und testen Sie alles, bevor Sie live gehen. Die richtigen Werkzeuge sind diejenigen, die diesen Prozess einfach erscheinen lassen, Ihnen die Kontrolle über die Logik der KI geben und eine risikofreie Möglichkeit bieten, ihre Leistung zu simulieren.

Wenn Sie einen intelligenten Prozess mit einem flexiblen Werkzeug kombinieren, können Sie endlich die Vorteile der Support-Automatisierung ohne den ganzen Lärm nutzen.

Legen Sie mit eesel AI los

Mit eesel AI sind Sie in wenigen Minuten startklar, können Ergebnisse mit Ihren eigenen Daten simulieren und unsere Workflow-Engine nutzen, um die volle Kontrolle über Ihr Ticket-Tagging zu erhalten. Sie können klein anfangen, den Wert beweisen und bei Bedarf skalieren.

Sind Sie bereit, aufzuhören, Fehlalarmen hinterherzujagen, und stattdessen mit Zuversicht zu automatisieren? Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion von eesel AI und sehen Sie, wie sie bei Ihren Tickets abschneidet.