Technischen Support mit KI beschleunigen – ähnliche Fälle in Sekunden finden und schneller lösen

ONTIV AI verbindet Tickets, Serviceberichte, Handbücher und interne Kommunikation zu einer Wissensbasis. Support-Mitarbeiter finden vergleichbare Fälle, bewährte Lösungsschritte und relevante Dokumente – mit Quellenbezug und ohne System-Hopping.

„Wie viel Support-Zeit geht bei Ihnen verloren, weil die Lösung längst existiert – aber niemand sie schnell findet?“

Ausgangssituation

In Service- und Support-Teams ist das relevante Wissen oft vorhanden – nur nicht dort, wo es gebraucht wird. Ein Ticket startet selten bei Null: Häufig gab es den Fehler schon einmal, die Dokumentation existiert, oder ein Kollege hat die passende Lösung bereits in einem früheren Fall beschrieben.

Support durchsucht mehrere Systeme: Tickets, Serviceberichte, Handbücher, E-Mails, Chatverläufe
Lösungen stecken in langen Ticket-Verläufen oder als Anhang in einzelnen E-Mails
Fehlercodes und Symptome sind uneinheitlich beschrieben
Neue Support-Mitarbeiter sind stark abhängig von erfahrenen Kollegen

Alltagseffekt:

Die ersten 15–30 Minuten eines Tickets bestehen oft aus Suche, Rückfragen und Kontextaufbau. Das erhöht die Durchlaufzeiten, erzeugt Wartezeiten beim Kunden und führt schneller zu Eskalationen.

Die Herausforderung

Support ist zeitkritisch: Kunden erwarten schnelle Antworten – und im B2B-Umfeld hängt daran oft Produktion, Lieferfähigkeit oder SLA-Erfüllung.

System-Hopping: Wissen liegt in Ticketing, Dateien, Handbüchern und Postfächern
Intransparente Historie: ähnliche Fälle sind schwer auffindbar
Wiederholarbeit: Lösungsschritte werden immer wieder neu recherchiert
Eskalationsdruck: je länger ein Ticket offen ist, desto häufiger werden Führungskräfte eingebunden
Uneinheitliche Qualität: je nach Mitarbeiter entstehen unterschiedliche Antworten

Die Lösung

ONTIV AI macht Support-Wissen unmittelbar nutzbar: Tickets, Serviceberichte, Handbücher und interne Kommunikation werden zu einer durchsuchbaren Wissensbasis verbunden.

Support-Mitarbeiter stellen eine Frage in natürlicher Sprache – und erhalten ähnliche Fälle, bewährte Lösungsschritte und die passenden Dokumente inklusive Quellen.

Beispiel (Support-Alltag):

„Gab es diesen Fehlercode bei Kunde Müller schon?“

Antwort von ONTIV AI:
• 4 ähnliche Tickets (u. a. Kunde Müller, Ticket #19384)
• Wahrscheinliche Ursache: Sensor X nach Wartung nicht kalibriert
• Lösungsschritte: Kalibrierung → Firmware prüfen → Neustartsequenz
• Relevante Dokumente: Handbuch Kapitel 7.2 / Servicebericht / SOP „Kalibrierung Sensor X“
• Quelle: Ticketverlauf + Originaldokumente

Das Ergebnis

Kürzere Lösungszeit
Weniger Eskalationen
Höhere Kundenzufriedenheit
Entlastung der Experten
Bessere Qualität

Fazit

Mit ONTIV AI wird technischer Support von „Suchen und Fragen“ zu „Finden und Lösen“. Teams nutzen vorhandenes Wissen konsequent wieder und reduzieren Ticketlaufzeiten deutlich.