KI im Ticketing
Wer schon einmal ein technisches Problem im Arbeitsumfeld melden wollte, kennt das Dilemma: Welcher Fachbereich ist zuständig? Welche Informationen sind notwendig? Und wie detailliert muss die Beschreibung sein? Das FM ist ein Bereich, in dem täglich zahlreiche Tickets zu unterschiedlichsten Problemen eingehen. Dementsprechend sind diese Fragestellungen für Nutzer und Facility Manager allgegenwärtig.
Die Folge: unvollständige oder falsch kategorisierte Tickets, verzögerte Bearbeitungen und frustrierte Anwender. Genau hier setzt der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) im Ticketing an, denn sie hat das Potenzial, diesen Prozess grundlegend zu verbessern.
Ein zentrales Problem heutiger Ticketing-Systeme ist die Fülle an verschiedenen Meldungsarten. Diese haben zwar ihre Daseinsberechtigung, da sie eine differenzierte Einordnung des Tickets seitens des Helpdesk-Teams ermöglichen. Je präziser die Kategorisierung, desto reibungsloser läuft der Bearbeitungsprozess der Meldung. Doch genau das stellt für viele Anwender eine große Hürde dar. Nutzer wissen bei Dutzend verschiedener Problemkategorien oft nicht, in welchen Fachbereich ein Problem fällt. Das führt dazu, dass sich Anwender überfordert fühlen und Tickets unvollständig ausfüllen. Auch die Kategorie „Sonstige“ wird in solchen Fällen bevorzugt verwendet, was die Bearbeitung für die Helpdesk-Kollegen erschwert. Genau hier brilliert jedoch die KI. Während viele KI-Anwendungen mit unklaren Strukturen und riesigen Datenmengen ringen, bietet das Ticketing einen gut kontrollierbaren Rahmen. Die Aufgabenstellung ist klar umrissen, die Zahl der möglichen Problemfelder begrenzt und die Informationsbedarfe oft standardisierbar.
CAFM-Lösung mit KI
Deshalb hat die speedikon FM AG eine KI-Anwendung für ihr Ticketing-Modul entwickelt. Durch intelligentes Matching mit vordefinierten Unternehmenskatalogen kann sie selbst komplexe Anliegen treffsicher kategorisieren und an die entsprechende Bearbeitungsstelle weiterleiten. Gleichzeitig wird so das Risiko von Halluzinationen minimiert. Die KI erfindet also keine Inhalte, sondern bezieht sich strikt auf validierte Ticketing-Kategorien aus dem Unternehmenskontext. Die in der CAFM-Lösung integrierte KI kann darüber hinaus automatisch prüfen, ob ein Ticket vollständig ist. Das entlastet nicht nur die Helpdesk-Teams, sondern reduziert vor allem Rückfragen und Wartezeiten. So entsteht eine effizientere Form der Interaktion zwischen Nutzer, CAFM-Software und Helpdesk-Kollegen.
App mit Muttersprache
Ein weiterer Innovationssprung ist die Einbindung von gesprochener Sprache in die Ticketing-Prozesse. In vielen Situationen, insbesondere vor Ort oder bei handwerklichen Tätigkeiten, ist die Eingabe per Tastatur umständlich oder gar nicht möglich. Hier ermöglicht die KI eine sprechbasierte Erfassung: Mitarbeiter sprechen ins Mikrofon des Tablets oder Handys und erstellen so Tickets, ohne das Display zu berühren. Das vereinfacht die Dokumentation von Schäden.
Auch sprachliche Barrieren gehören mit der KI der Vergangenheit an. Large Language Models (LLMs) verstehen und sprechen Dutzende Sprachen. Ob Deutsch, Arabisch oder Japanisch: Der Nutzer kommuniziert in seiner Sprache, die KI übersetzt und verarbeitet das Anliegen. Das macht das Ticketing nicht nur international einsatzfähig, sondern erhöht auch die Zugänglichkeit für alle internen Mitarbeiter sowie externe Dienstleister.
Datenschutz ist das A und O
Dabei steht der Datenschutz für das Softwarehaus jederzeit im Fokus. Die verwendeten KI-Modelle können lokal betrieben werden, ganz ohne Daten in externe Clouds zu geben. Da die KI-Anwendung keine außerordentlich rechenintensiven Modelle erfordert, sind auch ressourcenschonende Umsetzungen innerhalb der Infrastruktur des Kunden möglich. So können sich Unternehmen sicher sein, dass ihre Daten geschützt sind und sie jederzeit Zugriff darauf haben.
Die KI läutet die Alarmglocken
Bei speedikon arbeitet man an der Entwicklung und Integration solcher KI-Lösungen für das Facility Management. Während die automatische Kategorisierung von Tickets bereits gut mit KI funktioniert, forscht das Softwarehaus gemeinsam mit dem Schwesterunternehmen Framence GmbH an einer KI-gestützten Bildanalyse von Schäden. Ein typisches Szenario: Ein Mitarbeiter entdeckt in einem Besprechungsraum einen nassen Fleck an der Decke. Auf den ersten Blick scheint es sich lediglich um einen oberflächlichen Schaden zu handeln, der eventuell durch ein harmloses Kondensationsproblem der Klimaanlage verursacht wurde. Der Mitarbeiter fotografiert den Befund mit seinem Smartphone oder Tablet, markiert den Fleck und reicht das Bild in das KI-gestützte Ticketing-System ein.
Die beiden Unternehmen arbeiten zurzeit an der Entwicklung einer KI-Anwendung, welche die Tragweite des jeweiligen Sachverhalts anhand des eingereichten Bilds erkennt. In unserem Beispiel soll die KI präzise den Bildausschnitt in einem vorher erstellten digitalen Zwilling des Gebäudes lokalisieren und die Position mit hinterlegten Plänen abgleichen. Die KI soll künftig erkennen, dass es sich um eine Frischwasserleitung handelt, die unbehandelt nicht nur Bauschäden verursachen, sondern auch in elektrische Anlagen eindringen oder tragende Strukturen schwächen kann.
Anhand der Pläne und definierter Regelwerke soll die KI im Anschluss die Dringlichkeit des vorliegenden Sachverhalts automatisch bewerten und das Ticket ohne Umwege an das zuständige Wartungsteam weiterleiten. Durch diesen intelligenten Analyseprozess soll in Zukunft ein potenziell kritischer Schaden erkannt und bearbeitet werden, lange bevor er sich im Ernstfall als gefährlich erweisen könnte. Für den Mitarbeiter bleibt der Vorgang einfach: Ein Foto genügt, um den Schaden zu melden. Die KI übernimmt den Rest, ohne dass der Mitarbeiter zwingend entsprechendes Fachwissen über das Rohrleitungsschema des Gebäudes besitzen muss. Was heute als Prototyp vielversprechend funktioniert, soll bald schon im Echtbetrieb bei Kunden zum Einsatz kommen. Ziel ist es, einen smarteren, effizienteren und benutzerfreundlicheren Ticketing-Prozess zu schaffen, der nicht nur Zeit spart, sondern auch die Zufriedenheit und Sicherheit aller Beteiligten deutlich erhöht.
