Wissensmanagement im IT-Service – Mehr Effizienz, geringere Kosten und zufriedenere Mitarbeitende

Wissensmanagement ist in fast allen Unternehmensbereichen die Grundlage für effiziente Prozesse sowie zufriedene Kunden und Mitarbeitende. Kann eine gute Wissensbasis auch den IT-Service verbessern? Und welchen Einfluss hat die Künstliche Intelligenz (KI)?

Inhaltsverzeichnis

• Warum Wissensmanagement im IT-Service?
• Vorteile einer Wissensdatenbank
• Wissensdatenbanken in ITSM-Tools
• Faktoren für eine gute Wissensdatenbank
• Schafft Künstliche Intelligenz die Wissensdatenbanken ab?
• Fazit
• Unsere Leistungen

Warum Wissensmanagement im IT-Service?

Störungen in der IT oder unzureichend beantwortete Serviceanfragen beeinträchtigen Arbeitsprozesse und frustrieren sowohl Mitarbeitende als auch Kunden. Plötzlich können Reisekosten nicht zeitnah eingereicht werden, ein wichtiges Online-Meeting mit einem Kunden wird unterbrochen, oder eine neue Funktion nach einem Teams-Update bleibt ungenutzt, weil niemand darüber informiert ist.

Hinzu kommt, dass Serviceanfragen oft mehrfach von Grund auf neu beantwortet werden – je nach Bearbeiter mit unterschiedlichen Lösungsansätzen. Das kostet Zeit, führt zu Inkonsistenzen und ist ineffizient. Doch muss das so sein?

Laut Fachkräftemonitoring des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales (BMAS, Dezember 2024) bleibt der Fachkräftemangel in IT-Berufen auch bis 2028 ein anhaltendes Problem. Für Unternehmen bedeutet das eine wachsende Herausforderung, ihren Service-Desk zuverlässig zu besetzen und Serviceanfragen effizient zu bearbeiten.

Wie kann Wissensmanagement im IT-Service dazu beitragen, Produktivität zu steigern und die Nutzerzufriedenheit nachhaltig zu verbessern? Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen.

Vorteile einer Wissensdatenbank

Der Aufbau einer Wissensdatenbank bietet Unternehmen eine Fülle an Vorteilen für ihr Servicemanagement:

Schnellerer Support und höhere Kundenzufriedenheit: Support-Mitarbeitende können schneller auf Lösungen zugreifen, was die Reaktionszeit deutlich verkürzt, und die Zufriedenheit der Endanwender steigert. Bei wiederkehrenden Problemen kann der IT-Support durch vorgefertigte Lösungsartikel automatisiert reagieren.

Wissensweitergabe und kontinuierliche Verbesserung: Eine gut strukturierte Wissensdatenbank fördert die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch innerhalb des IT-Supports. Neue Lösungen können in die Datenbank aufgenommen und anderen Mitarbeitenden zur Verfügung gestellt werden.

Proaktive Problemlösung: Eine Wissensdatenbank trägt nicht nur zur Fehlerbehebung bei, sondern kann auch präventiv genutzt werden. Durch die Sammlung häufiger Probleme und Lösungen können potenzielle Störungen identifiziert und frühzeitig adressiert werden.

Effizienz und Kostensenkung: Durch die Automatisierung von Routineanfragen können IT-Teams ihre Ressourcen gezielter einsetzen, was langfristig zu einer Kostenersparnis führt. Weniger Zeit für die Lösung bereits bekannter Probleme bedeutet mehr Kapazitäten für komplexere Aufgaben.

Wissensdatenbanken in ITSM-Tools

Wissensmanagement ist in ITIL als Framework für das IT-Servicemanagement ein zentraler Prozess und damit ein grundlegender Bestandteil eines erfolgreichen IT-Servicemanagements. Wenn man Effizienz und damit eine Kostensenkung erreichen möchte, muss also auch der Einsatz einer Wissensdatenbank mitgedacht werden.

Dabei gibt es große Unterschiede in gestalterischen, technischen und redaktionellen Möglichkeiten:

• Einsatz von einfachen Textfeldern, über die der Support nach einer Problembehebung die Lösung im Ticket vermerkt.
• Vorhandensein von kleinen Wissensdatenbanken, die es mit einem einfachen Redaktionsprozess ermöglichen, Lösungen zu dokumentieren und eine Suche anbieten.
• Nutzung eines umfangreichen Knowledge Centers mit Redaktions- und Freigabeprozessen, Aktualisierungsroutinen und Feedback-Funktion. Formate für Wissensinhalte können definiert und automatische Verbindungen mit Supportanfragen hergestellt werden.
• Einsatz einer KI-gestützten Suche oder eines Chatbots zur nutzerzentrierten Vermittlung von Informationen. Grundlage ist auch hier eine umfangreiche Wissensbasis, die unternehmensspezifische Informationen enthält.

Faktoren für eine gute Wissensdatenbank

Damit eine Wissensdatenbank auch ihren Zweck erfüllen kann, sollte sie folgende Voraussetzungen erfüllen:

Benutzerfreundlichkeit: Die Wissensdatenbank muss intuitiv zu bedienen sein. Sowohl im Redaktionsprozess als auch in der Suche muss das Handling selbsterklärend sein. Im besten Fall werden relevante Inhalte proaktiv zur Verfügung gestellt.

Integration in ein bestehendes ITSM-System: Eine Integration der Wissensdatenbank in das Unternehmens-ITSM-Tool ist entscheidend. Nur so können IT-Teams effizient arbeiten und das Wissen direkt im Arbeitsfluss nutzen.

Automatisierungsmöglichkeiten: Das Vorschlagen von Lösungsartikeln basierend auf den eingegebenen Informationen kann automatisch erfolgen. Dies reduziert die Notwendigkeit einer manuellen Suche und sorgt für eine schnelle Bearbeitung. Auch ein Redaktionsprozess oder die Pflege von Inhalten kann in Teilen automatisiert werden.

Skalierbarkeit und Flexibilität: Ein Unternehmen entwickelt sich weiter, daher sollte die Wissensdatenbank skalierbar sein. Sie muss mit den Anforderungen Ihrer Organisation mitwachsen und genügend Flexibilität bieten, um verschiedene Arten von Inhalten – von technischen Anleitungen bis zu FAQs – aufzunehmen.

Sicherheit und Zugriffssteuerung: Die Wissensdatenbank sollte in der Lage sein, unterschiedliche Zugriffsebenen zu definieren. Gleichzeitig sollten allgemeine Artikel für eine breite Zielgruppe verfügbar sein.

Zukunftsfähigkeit: Der Einsatz von KI sollte bei der Auswahl eines ITSM-Tools und der Wissensdatenbank bereits mitgedacht werden. An welchen Stellen soll in Zukunft Unterstützung durch eine KI erfolgen? Denkbar sind hier zum Beispiel Redaktionsprozesse, die Pflege der Daten, die Suchoptimierung oder der Einsatz eines Chatbots.

Schafft Künstliche Intelligenz die Wissensdatenbanken ab?

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat ohne Frage einen großen Einfluss auf das Wissensmanagement. Vor allem die Suche und Auswertung von Informationen und das Herstellen von Verbindungen zwischen Informationen werden durch den Einsatz von KI optimiert.

Eine KI kann Wissen in einem Unternehmen aber erst generieren, wenn die zugrundeliegenden Informationen tatsächlich auch in elektronischer Form vorliegen. Zudem müssen im Unternehmen Entscheidungen zu Relevanz und Aktualität getroffen werden. Auf die Notwendigkeit menschlicher Überprüfung von KI-generierten Inhalten verweist zum Beispiel auch ein DIHK-Leitfaden am Beispiel von ChatGPT.

Um mit KI verlässliche Serviceangebote über ein ITSM-Tool machen zu können, werden vor allem im Unternehmensumfeld also zum jetzigen Zeitpunkt immer noch folgende Dinge benötigt:

• Ein nachhaltiger Wissensprozess, der dafür sorgt, dass Wissen erfasst, aufbereitet, gespeichert, aktualisiert und zur Verfügung gestellt wird (s. u. Bausteinmodell des Wissensmanagements von Probst).
• Geprüfte und strukturierte Wissenspools

Fehlen diese Grundlagen und damit ein gesicherter Wissensbestand, kann auch ein KI-unterstütztes ITSM-Tool keine guten Ergebnisse liefern und die erhoffte Verbesserung der Prozesse und die steigende Zufriedenheit der Kunden und Mitarbeitenden bleiben erst einmal aus.

Fazit

Die Integration einer Wissensdatenbank in ein ITSM-System ist eine Investition, die sich langfristig auszahlt. Sie verbessert nicht nur die Effizienz des IT-Supports und steigert die Mitarbeitenden- und Kundenzufriedenheit, sondern trägt auch dazu bei, die IT-Ressourcen gezielt einzusetzen und Kosten zu senken. Zudem stellen Unternehmen so die Weichen für zukunftsorientierte Angebote wie Chatbots und andere KI-Assistenten.

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