In den nächsten Jahren wird der demografische Wandel zunehmend seine Auswirkungen zeigen. Erfahrene Mitarbeitende gehen in den Ruhestand, Mitarbeitende mit eventuell kritischen Skills. Eine zunehmende Komplexität der Produkte sowie der Fachkräftemangel verschärfen die Situation zusätzlich. Die sogenannte VUCA-Welt: Volatilität (Volatility), Unsicherheit (Uncertainty), Komplexität (Complexity) und Mehrdeutigkeit (Ambiguity) wird auch in Zukunft bestehen bleiben. Wissenstransfer ist überlebenswichtig.
Im Service-Bereich ist eine Lösung der sog. „Shift-Left-Ansatz“, d.h. die Effizienzsteigerung im Service durch Verlagerung der Servicelevels, durch gelebten Wissenstransfer.
Bild: Empolis Information Management GmbH
Durch das einfache auffindbar machen von Informationen kann das Service-Level verschoben werden:
Kunden können einige Fehler selbst beheben, da im Self-Serviceportal relevante Informationen auffindbar sind.
Service-Mitarbeitende mit wenig Erfahrung im 1st-, 2nd Level-Support können schneller mehr Fälle lösen und komplexere Fälle ausreichend vor-qualifiziert weitergeben.
Experten im 3rd-Level, R&D finden Unterstützung im Portal und können durch das geringere Ticketaufkommen diese Fälle besser bearbeiten.
Wichtig zu verstehen ist: das Wissen verlagert sich im Laufe eines Produktlebens-Zyklus in den Service. Vor einem Product-Launch wird das (Produkt) Wissen durch R&D etc. gut dokumentiert. Nach einem Product-Launch gewinnen die Servicetechniker durch ihre Arbeit vor Ort immer mehr Wissen, bis eine entsprechende Wissens-Lücke zum Engineering entsteht. Dies ist gut so, falls, ja falls, dieses zusätzliche „draußen“ gewonnene Wissen wieder zurückfließt in das Engineering/ allgemeine Unternehmens-Wissen.
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Es ist also notwendig, das Wissen in den Köpfen der Mitarbeitenden, in den Chats, in E-Mails und in Ticketsystemen zu extrahieren und als neues allgemein verfügbares Wissen wieder zur Verfügung zu stellen.
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Im Einzelnen kann dieser Kreislauf beispielhaft wie folgt ablaufen:
Der Chatbot von Empolis (zum Beispiel integriert in ein Serviceportal von Empolis oder von Ihnen, frei zugänglich oder nach Authentifizierung) findet auf Anfragen von Endkunden oder Service-Technikern direkt eine Lösung. Das ist die ideale Konstellation.
Der Chatbot mag aber auch keine direkte Lösung finden. Dann gibt es mehrere Alternativen. Eine ist: Der Bot arrangiert im Self-Service einen Techniker-Termin vor Ort.
Bei dem Vor-Ort-Termin unterstützt das verfügbare Wissen in Empolis Service Express den Service-Techniker bei der Durchführung seiner Arbeit und nimmt neues Wissen aus diesem Service-Fall auf, um es dem allgemeinen Unternehmens-Wissen zuzuführen.
Zusätzlich werden aus Chats, WhatsApp-Nachrichten, Ticketsystemen etc. durch generative KI (GenAI) mittels Einsatzes von Sprachmodellen (LLMs) neue Wissensartikel automatisch generiert.
Nach Freigabe durch einen menschlichen Experten wird auch dieses durch KI generierte Wissen dem allgemeinen Unternehmens-Wissen (und dem Chatbot) zur Verfügung gestellt und der Kreislauf beginnt von vorne, aber jetzt auf einem höherem Wissens-Stand.
Dieser Wissenskreislauf mit Hilfe von KI ist auch Thema in unserem Webinar am 27. März 2025 „Wissen trifft KI (in der Industrie)“.
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