Wenn Sie den Begriff „Enterprise AI“ hören, sind Namen wie IBM AI wahrscheinlich einige der ersten, die Ihnen in den Sinn kommen. Sie sind Giganten in der Technologiewelt und versprechen leistungsstarke, weltverändernde Lösungen. Aber wenn Sie ein Support- oder IT-Leiter sind, fühlen Sie sich vielleicht auch ein wenig eingeschüchtert. Diese riesigen Plattformen scheinen oft so, als wären sie für Datenwissenschaftler mit Doktortiteln gebaut und kommen mit Preisschildern, die ein kleines Land finanzieren könnten.
Seien wir ehrlich, Sie versuchen nicht, eine neue KI von Grund auf zu bauen. Sie versuchen, reale Probleme zu lösen, wie das Reduzieren von sich wiederholenden Tickets, das schnellere Beantworten von Kundenanfragen und das allgemeine Entlasten Ihrer Agenten.
Dieser Leitfaden ist also für Sie. Wir werden den Vorhang für das IBM AI-Ökosystem lüften. Wir werden aufschlüsseln, was es tatsächlich ist, für wen es wirklich gedacht ist, und es mit einem moderneren, unkomplizierten Ansatz vergleichen, der speziell für Support-Automatisierung entwickelt wurde.
Was ist IBM AI?
Zuerst einmal ist IBM AI kein einzelnes Produkt, für das Sie sich einfach online anmelden können. Es ist eine riesige Sammlung von Plattformen, Tools, spezialisierter Hardware und Beratungsdiensten. Denken Sie weniger an eine App, die Sie herunterladen, und mehr an einen riesigen, industriellen Werkzeugkasten, um Ihre eigenen KI-Lösungen von Grund auf zu bauen.
Das Herzstück von allem ist IBM watsonx, ihre Hauptplattform für KI und Daten. Dies ist die Werkstatt, in der Entwickler und Datenwissenschaftler benutzerdefinierte KI-Anwendungen erstellen, skalieren und verwalten. Die gesamte Philosophie richtet sich an große Organisationen mit tiefen technischen Ressourcen, die bereit sind, massive, grundlegende KI-Projekte in Angriff zu nehmen. Es ist mächtig, das ist sicher, aber es ist keine schnelle Lösung für Ihre Support-Warteschlange.
graph TD
A[IBM AI Ecosystem] --> B[Platform: watsonx];
A --> C[Services: AI Consulting];
A --> D[Hardware: AI Infrastructure];
B --> B1[watsonx.ai];
B --> B2[watsonx.data];
B --> B3[watsonx.governance];
Wichtige Komponenten des IBM AI-Ökosystems
Um herauszufinden, ob IBM AI gut passt, müssen Sie unter die Haube schauen. Die Komponenten sind beeindruckend, aber sie sagen Ihnen auch viel darüber, wer sie nutzen soll und wie viel Arbeit damit verbunden ist.
IBM watsonx: Die IBM KI- und Datenplattform für Entwickler
Die Hauptplattform, watsonx.ai, ist im Grunde ein Entwicklungsstudio. Es ist ein Raum, in dem Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure mit großen Sprachmodellen (wie IBMs eigenen Granite-Modellen) arbeiten, komplexe Frameworks nutzen und selbst erstellte KI-Lösungen einführen können.
Dies ist eine "High-Code"-Umgebung, von oben bis unten. Es wird davon ausgegangen, dass Sie ein Team haben, das sich mit dem Schreiben von Code wohlfühlt, die Feinheiten der Abstimmung von KI-Modellen versteht und bereit ist, eine gesamte Anwendung von Grund auf zu erstellen. Es gibt Ihren Entwicklern die Rohmaterialien, aber es bietet kein fertiges Produkt, das ein Support-Manager verwenden kann. Die Aufgabe, die KI-Anwendung zu erstellen, zu testen, zu verwalten und zu warten, liegt ganz bei Ihnen.
IBM AI Unternehmenslösungen und Beratung
Über die Plattform hinaus bietet IBM vorgefertigte Lösungen und umfangreiche KI-Beratungsdienste an. Diese sind oft auf bestimmte Branchen wie Finanzen oder Gesundheitswesen zugeschnitten, aber sie sind keine einfachen Softwareinstallationen. Eine solche in Betrieb zu nehmen, bedeutet in der Regel ein massives, langfristiges Projekt mit dem IBM-Beratungsteam.
Sie kaufen also nicht nur ein Werkzeug; Sie melden sich für ein großes Transformationsprojekt an, das sich über Monate oder sogar Jahre hinziehen kann. Oft erfordert es, dass Sie Ihre bestehenden Tools und Workflows ändern, um in die Welt von IBM zu passen, anstatt eine Lösung zu verwenden, die sich einfach in das Helpdesk einfügt, das Sie bereits kennen und nutzen.
Die Herausforderung der IBM AI-Implementierung: Ein Vergleich
Dieser unternehmenszentrierte Ansatz ist weit entfernt von modernen, selbstbedienbaren Tools, die schnell und einfach zu bedienen sind. Für die meisten Support-Teams ist das Ziel, heute KI zu nutzen, um Probleme zu lösen, nicht die nächsten sechs Monate damit zu verbringen, eine KI-Plattform zu bauen.
Lassen Sie uns den Unterschied aufschlüsseln.
| Aspekt | IBM AI-Ansatz | Eine moderne Alternative (wie eesel AI) |
|---|---|---|
| Einrichtung & Onboarding | Erfordert Entwickler, Datenwissenschaftler und lange Verkaufszyklen. Es kann Monate dauern, nur um zu beginnen. | Sie richten es selbst in Minuten ein. Integrationen sind in der Regel nur ein Klick. |
| Wissensintegration | Beinhaltet den Aufbau komplexer Datenpipelines, um alle Ihre Wissensquellen zu verbinden und zu verarbeiten. | Verbindet sich sofort mit Ihrem Helpdesk, Wikis und Dokumenten. Es trainiert sogar automatisch an vergangenen Tickets. |
| Anpassung | Erfordert Codierung und tiefes Modell-Tuning in einer Entwicklerumgebung wie watsonx.ai. | Hat einen No-Code-Editor, in dem Sie die Persona, den Ton und die Aufgaben der KI definieren können. |
| Bereitstellung | Ein risikoreicher "Big Bang"-Start, der nach einem langen, teuren Entwicklungszyklus erfolgt. | Sie können eine risikofreie Simulation an vergangenen Tickets durchführen, um zu sehen, wie es funktioniert, bevor Sie es überhaupt einschalten. |
Wer sollte IBM AI nutzen (und wann ist es übertrieben)?
Schauen Sie, IBM AI hat seinen Platz. Es ist ein unglaublich leistungsstarkes Set von Tools für die richtige Art von Kunden. Aber für die meisten Support- und IT-Teams ist es wie mit einem Vorschlaghammer eine Nuss zu knacken. Dieser Abschnitt hilft Ihnen herauszufinden, in welchem Lager Sie sich befinden.
Der ideale Kunde für IBM AI
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Riesige Unternehmen: Wir sprechen von Fortune-500-Unternehmen mit dem Budget, der Größe und der Geduld für riesige, mehrjährige digitale Transformationsprojekte.
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Engagierte KI-/Entwicklungsteams: Organisationen, die bereits über eigene interne Teams von Datenwissenschaftlern und KI-Entwicklern verfügen, die eine anspruchsvolle Werkstatt benötigen, um ihre eigenen Modelle zu erstellen.
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Komplexe, maßgeschneiderte Bedürfnisse: Unternehmen mit sehr spezifischen KI-Anforderungen, die von Standardprodukten nicht erfüllt werden können. Denken Sie an KI für industrielle Fertigung, pharmazeutische Forschung oder komplexe Finanzmodellierung.
Wann eine einfachere Lösung besser geeignet ist als IBM AI
Wenn das nicht nach Ihrer Realität klingt, sind Sie nicht allein. Die meisten Teams sind besser mit einer Lösung bedient, die sich schnell und effizient auf ihre Probleme konzentriert. Ein einfacheres Tool ist wahrscheinlich besser geeignet, wenn:
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Sie ein Kunden-Support- oder ITSM-Team leiten: Ihre Hauptaufgabe ist es, Lösungen zu automatisieren, häufige Fragen abzuwehren und Ihren Agenten zu helfen, nicht ein neues Grundmodell zu bauen. Die Komplexität einer Plattform wie watsonx ist eher eine Ablenkung als eine Hilfe.
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Sie schnell handeln müssen: Die Idee, "in Minuten, nicht Monaten live zu gehen", ist ein großes Thema. Ein agiles Team kann es sich nicht leisten, in einem sechsmonatigen Entwicklungszyklus stecken zu bleiben, nur um automatisch zu beantworten "Wo ist meine Bestellung?"
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Sie keine Armee von Entwicklern haben: Lösungen, die für Support-Manager und Betriebsleiter entwickelt wurden, wie eesel AI, sind so konzipiert, dass sie von den Personen eingerichtet und verwaltet werden können, die das Support-Team tatsächlich leiten. Kein Codieren erforderlich.
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Sie vorhersehbare Kosten benötigen: Unternehmenssoftware kommt oft mit komplizierten, verwirrenden Preisen. Eine Lösung mit transparenten, pauschalen Tarifen und keinen zusätzlichen Gebühren pro Lösung bietet Ihnen Budgetsicherheit.
Dieses Video von IBM erklärt, warum maßgeschneiderte KI-Modelle effizienter und kostengünstiger sein können als massive.
Die selbstbedienbare Alternative zu IBM AI für Support-Automatisierung
Wenn Sie Ihr Team in dieser zweiten Gruppe erkannt haben, keine Sorge, es gibt einen besseren Weg. Anstatt einer klobigen, monolithischen Plattform können Sie eine speziell entwickelte KI-Lösung verwenden, die sich direkt in Ihren Workflow einfügt und von Tag eins an hilft.
Das ist es, worum es bei eesel AI geht. Es ist von Grund auf darauf ausgelegt, die genauen Herausforderungen zu lösen, denen sich Support- und IT-Teams gegenübersehen, ohne all die unternehmensbedingten Kopfschmerzen.
Wissen sofort, nicht manuell vereinen
eesel AI verbindet sich direkt mit den Tools, die Ihr Team bereits täglich verwendet. Mit One-Click-Integrationen für Helpdesks wie Zendesk, Freshdesk und Intercom sowie Wissensquellen wie Confluence und Google Docs können Sie in Minuten einsatzbereit sein.
Der wirklich coole Teil ist seine Fähigkeit, an Ihren vergangenen Tickets zu trainieren. Dadurch kann die KI automatisch Ihre Markenstimme, den Geschäftskontext und häufige Lösungen lernen. Sie erhalten Antworten, die klingen, als kämen sie von Ihrem besten Agenten, nicht von einem generischen Roboter. Sie kann sogar Lücken in Ihrer Wissensdatenbank erkennen und automatisch neue Hilfeartikel basierend auf erfolgreichen Ticketlösungen entwerfen.
Mit Vertrauen bereitstellen durch Simulation
Eine der größten Ängste bei KI ist es, etwas zu starten, das Kunden falsche oder seltsame Antworten gibt. eesel AI geht dieses Problem mit einem leistungsstarken Simulationsmodus an. Bevor die KI jemals mit einem echten Kunden spricht, können Sie ihre Leistung an Tausenden Ihrer eigenen historischen Tickets in einer völlig sicheren Umgebung testen.
Diese Funktion ist eine große Erleichterung. Sie nimmt das Rätselraten aus dem gesamten Prozess und gibt Ihnen genaue Prognosen über Ihre potenzielle Lösungsrate und Kosteneinsparungen. Sie wissen genau, wie die KI performen wird, bevor Sie den Schalter umlegen, ein Maß an Vertrauen, das große Unternehmensplattformen einfach nicht auf zugängliche Weise bieten.
Holen Sie sich die volle Kontrolle mit einer No-Code-Workflow-Engine
Mit eesel AI haben Sie die Kontrolle. Sie können sehr spezifische Regeln erstellen, um genau auszuwählen, welche Tickets die KI bearbeitet. Sie könnten mit einfachen Themen wie "Passwort zurücksetzen" beginnen und alles andere an einen menschlichen Agenten eskalieren lassen.
Der No-Code-Prompt-Editor ermöglicht es Ihnen, die Persönlichkeit, den Ton und die Anweisungen der KI zu definieren. Und mit benutzerdefinierten Aktionen kann Ihre KI mehr tun, als nur Fragen zu beantworten. Sie kann Live-Bestellinformationen aus Ihrem Shopify Store abrufen, ein Ticket in Jira erstellen oder ein Gespräch zur Nachverfolgung markieren, alles ohne dass Sie eine einzige Zeile Code schreiben müssen.
Die richtige KI für die richtige Aufgabe wählen
Am Ende des Tages ist IBM AI ein unglaublich mächtiges Ökosystem. Für ein riesiges Unternehmen mit einer engagierten technischen Armee, die eine benutzerdefinierte KI-Lösung von Grund auf bauen möchte, kann es eine großartige Wahl sein.
Aber für die überwiegende Mehrheit der Kunden-Support-, IT- und internen Helpdesk-Teams ist es einfach das falsche Werkzeug für die Aufgabe. Die beste Lösung ist eine, die für Ihre spezifischen Herausforderungen entwickelt wurde, sich einfach in die bereits vorhandenen Tools integriert und Ihrem Team schnell Ergebnisse liefert.
Die richtige KI zu wählen bedeutet, die Lösung an das Ausmaß Ihres Problems anzupassen. Für die Support-Automatisierung wird eine selbstbedienbare, integrierte Plattform schneller und mit viel weniger Reibung Wert liefern.
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Häufig gestellte Fragen
Im Allgemeinen ist es für kleinere bis mittelgroße Teams überdimensioniert. Ein speziell entwickeltes Support-Automatisierungstool ist oft eine viel schnellere und kostengünstigere Lösung.
Die Implementierung ist ein großes Projekt, kein schneller Aufbau. Sie sollten mit einem Zeitrahmen von vielen Monaten oder sogar Jahren rechnen, der umfassende Beratung, Entwicklung und Datenintegration umfasst. Es ist keine Lösung, die Sie in einer Woche starten können.
Um die Kernplattform watsonx zu nutzen, ja, Sie benötigen ein Team von Entwicklern und Datenwissenschaftlern, um Ihre KI-Modelle zu erstellen und zu verwalten. Während IBM Beratungsdienste anbietet, um zu helfen, können Sie die Plattform nicht ohne tiefes technisches Fachwissen im Haus oder durch das Team von IBM verwalten.
Die Verbindung zu Ihren bestehenden Tools ist kein einfacher Ein-Klick-Prozess. Es erfordert in der Regel maßgeschneiderte Entwicklungsarbeit, um komplexe Datenpipelines zu erstellen, die Informationen von Ihrem Helpdesk oder Wikis in die Plattform einspeisen.
Der Kernunterschied ist "bauen versus kaufen." IBM AI bietet ein leistungsstarkes, aber komplexes Toolkit für Ihre Entwickler, um eine maßgeschneiderte KI-Lösung von Grund auf zu erstellen. Ein Self-Service-Tool ist ein gebrauchsfertiges Produkt, das speziell für Support-Teams entwickelt wurde, um Lösungen schnell zu automatisieren, ohne dass Programmierung erforderlich ist.
