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KI im IT-Service-Management: Chatbots, Auto-Classification und Predictive

Webinar - GFU Cyrus AG

Die Teilnehmenden erlernen die Implementierung von KI-Komponenten in bestehende ITSM-Prozesse. Ziel ist es, Modelle zur automatischen Kategorisierung und Priorisierung von Incidents zu trainieren, KI-gestützte Lösungsvorschläge (Knowledge Suggestion) zu etablieren und durch Predictive Analytics Muster für Major Incidents frühzeitig zu erkennen, um die Lösungsgeschwindigkeit (MTTR) massiv zu steigern.
Termin Ort Preis*
09.11.2026- 10.11.2026 Köln 1.713,60 €
09.11.2026- 10.11.2026 online 1.713,60 €
11.02.2027- 12.02.2027 online 1.713,60 €
11.02.2027- 12.02.2027 Köln 1.713,60 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • 1. Grundlagen: KI-Technologien im ITSM-Kontext
    • Machine Learning (ML): Klassifikation und Regression auf Basis historischer Ticketdaten.
    • Natural Language Processing (NLP): Verstehen von unstrukturierten Nutzeranfragen.
    • Generative AI & LLMs: Der Einsatz von GPT-Modellen für Zusammenfassungen und Dialoge.

  • 2. Auto-Classification: Tickets intelligent verstehen
    • Feature Engineering: Welche Datenfelder sind für die Klassifizierung entscheidend?
    • Automatisierung: Automatische Zuweisung von Kategorien, Services und Prioritäten.
    • Genauigkeit: Umgang mit Confidence Scores und manuellen Korrekturschleifen.

  • 3. Auto-Routing: Den richtigen Experten finden
    • Smart Dispatching: Ticket-Zuweisung an das richtige Team basierend auf Skill-Matching.
    • Workload Balancing: Berücksichtigung der aktuellen Team-Auslastung durch KI.
    • Vermeidung von Ticket-Ping-Pong: Reduktion von Fehlleitungen durch historische Erfolgsmuster.

  • 4. Knowledge Suggestion & RAG (Retrieval Augmented Generation)
    • Intelligente Suche: LLM-basierte Suche in der Knowledge Base und Confluence.
    • Solution Drafting: Automatische Erstellung von Lösungsvorschlägen für Agenten.
    • Self-Service-Boost: KI-gestützte Antworten im Kundenportal zur Ticket-Vermeidung.

  • 5. Predictive Analytics: Agieren statt Reagieren
    • Incident Prediction: Mustererkennung zur Vorhersage von Major Incidents.
    • Trend-Analyse: Frühwarnsysteme für Performance-Einbußen in der Infrastruktur.
    • Kapazitätsplanung: Prognose des Ticket-Volumens (z. B. nach Feiertagen oder Releases).

  • 6. Sentiment Analysis: Die Stimmung der Nutzer messen
    • Echtzeit-Analyse: Erkennung von Frust oder Dringlichkeit im Ticket-Text.
    • Priorisierungs-Update: Dynamische Anpassung der Priorität bei negativem Sentiment.
    • Customer Experience (CX): Reporting über die gefühlte Service-Qualität jenseits von harten SLAs.

  • 7. KI-gestützte Chatbots und Virtuelle Agenten
    • Conversational AI: Dialogführung in natürlicher Sprache statt starrer Entscheidungsbäume.
    • Action-Bots: Ausführen von Aktionen (Passwort-Reset, Software-Bestellung) direkt im Chat.
    • Handoff-Szenarien: Nahtlose Übergabe vom Bot zum menschlichen Agenten mit vollem Kontext.

  • 8. Datenqualität und Training von Modellen
    • Data Cleaning: Vorbereitung historischer Tickets (Dubletten, Rauschen entfernen).
    • Bias-Vermeidung: Sicherstellung von fairen und unvoreingenommenen KI-Entscheidungen.
    • Continuous Learning: Strategien für das regelmäßige Nachtrainieren der Modelle.

  • 9. Governance, Ethik und Datenschutz
    • DSGVO-Konformität: Schutz personenbezogener Daten in KI-Modellen.
    • Transparenz: Warum hat die KI so entschieden? (Explainable AI).
    • Vendor Selection: Vergleich von KI-Features in ServiceNow, Jira Service Management und Freshservice.

  • 10. Praxis-Workshop: The AI Service Lab
    • Workshop: Entwurf eines Klassifizierungs-Modells basierend auf einem Test-Datensatz.
    • Prompt Engineering Task: Optimierung eines LLM-Prompts für Knowledge Suggestions.
    • Prediction Task: Definition von Triggern für ein Frühwarnsystem bei Systemausfällen.
    • Final Roadmap: Stufenplan zur Einführung von KI - von Assistiert zu Autonom.




Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
  • IT-Service-Manager: Zur strategischen Modernisierung ihrer Service-Organisation.
  • Service-Desk-Leiter: Zur operativen Entlastung ihrer Teams durch Automatisierung.
  • IT-Prozess-Owner: Zur Optimierung von Incident- und Problem-Management.
  • Data Scientists & KI-Entwickler: Zur Integration von Modellen in ITSM-Plattformen (Jira, ServiceNow).



Seminarkennung:
R102696
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