Wie KI-Agenten IT-Support und Self Service neu definieren

Der Druck auf IT-Abteilungen wächst. Die Antwort? KI-Agenten.

Steigende Ticketvolumen, Fachkräftemangel und wachsende Nutzererwartungen fordern IT-Support-Teams wie nie zuvor. Gleichzeitig sollen CIOs Innovationen treiben und die digitale Transformation gestalten – ein Spagat, der kaum zu bewältigen ist.

KI-Agenten entlasten gezielt: Sie automatisieren Routineanfragen, beschleunigen Prozesse und schaffen Raum für strategische Aufgaben.

Im Webinar mit Nikolaus Marek von IBM wurde deutlich, wie Unternehmen mit KI-Agenten nicht nur Kosten senken, sondern auch Mitarbeitende und Nutzer nachhaltig begeistern.

Mehr dazu im Beitrag – inklusive konkreter Learnings und der Webinar-Aufzeichnung.
 

1. Von Chatbots zu echten Agenten – ein Paradigmenwechsel

KI-Agenten gehen weit über klassische Chatbots hinaus. Sie verstehen Kontexte, treffen Entscheidungen und handeln selbstständig. IBM spricht hier vom «Do it for me»-Prinzip: Systeme, die nicht nur Recherche treiben und Informationen systematisch aufbereiten, sondern Aufgaben aktiv übernehmen.

• AI that predicts: Machine learning
• AI that creates: Generative AI
• AI that Chats: AI assistants
• AI that works: AI agents

Es ist nicht nur das Ziel, Kosten zu reduzieren, sondern die Masse von Arbeit zu bewältigen.

 

2. IBM’s Erfolgsgeschichte mit «Ask IT»

Ein beeindruckendes Beispiel liefert IBM mit dem Helpdesk-Assistenten «Ask IT». Das System beantwortet mittlerweile rund 80% aller internen IT-Anfragen. Die Resultate sprechen für sich:

• Reduktion der Supportkosten um 18 Mio. USD
• Customer Satisfaction Score (CSAT) von 90%
• Massive Entlastung der IT-Teams durch Automatisierung repetitiver Aufgaben
  
  

Mittlerweile sind wir in der Lage, 80% unserer IT-Anfragen über Ask IT zu beantworten.

3. Domänenspezifische Agenten & Integration in bestehende Systeme

Durch die Entwicklung domänenspezifischer KI-Agenten – z.B. für HR oder IT – können Routineaufgaben gezielt automatisiert werden. Entscheidend dabei ist die Orchestrierung dieser Agenten und deren Integration in Tools wie ServiceNow, SAP oder Microsoft-Systeme.

4. Herausforderungen & Erfolgsfaktoren

Die Einführung von KI-Agenten bringt nicht nur Chancen, sondern auch Herausforderungen mit sich – insbesondere in Bezug auf:

Datenqualität & Datenarchitektur
Die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten steht und fällt mit der Datenbasis – unstrukturierte, veraltete oder schlecht gepflegte Daten führen zu unzuverlässigen Ergebnissen. Auch die Integration in bestehende Systeme wie Microsoft, SAP oder ServiceNow muss reibungslos funktionieren, um Silos zu vermeiden und Prozesse effizient zu halten.

Sicherheit & Compliance
KI-Agenten müssen höchsten Anforderungen an Datenschutz und IT-Sicherheit genügen – insbesondere im Umgang mit sensiblen Personen- oder Unternehmensdaten sind Transparenz, Nachvollziehbarkeit und regelkonforme Verarbeitung essenziell.

Change Management & Akzeptanz
KI ersetzt keine Menschen, sondern ergänzt sie sinnvoll. Entscheidend für den Erfolg ist ein hybrides Zusammenspiel – wiederkehrende Aufgaben werden automatisiert, Mitarbeitende gezielt entlastet. Für eine nachhaltige Akzeptanz braucht es neben technischer Orchestrierung vor allem klare Kommunikation, Schulung und ein kulturelles Umdenken.

IBM setzt daher auf offene, flexible Systeme mit maximaler Transparenz und Governance.

Es geht nicht darum, die Technologie zu haben, sondern darum, sie sinnvoll zu nutzen.

Fazit

KI-Agenten revolutionieren den IT-Support – nicht als Spielerei, sondern durch messbare Effizienz, Automatisierung und bessere User Experience. Systeme wie IBM’s «Ask IT» zeigen das Potenzial: geringere Supportkosten, schnellere Abläufe, höhere Servicequalität.

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