Watsonx.ai in der IBM Kundensupport Erfahrung
Support-Services sind das Rückgrat jedes Unternehmens, da sie einen reibungslosen Betrieb gewährleisten, die Betriebszeit maximieren und eine außergewöhnliche Customer Experience bieten. In der heutigen komplexen digitalen Welt sind zuverlässige Support-Services für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um erfolgreich zu sein. Durch die Bereitstellung rechtzeitiger Unterstützung, die effiziente Lösung von Problemen und die proaktive Bewältigung potenzieller Probleme spielen Support-Teams eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Geschäftskontinuität, der Steigerung der Kundenzufriedenheit und der Förderung von Innovationen. Für diese Experten ist es von entscheidender Bedeutung, ihre Zeit auf die wichtigsten Probleme und Aufgaben zu verwenden.
Das IBM Software Support-Team stand vor einer ähnlichen Herausforderung. Das Team ist mit der Verwaltung und Lösung technischer Probleme in einem umfangreichen Portfolio von Softwareprodukte beauftragt und bearbeitet jährlich Hunderttausende von Fällen. Mit Tausenden von Support-Mitarbeitern, die weltweit verteilt sind, war es unerlässlich, dass sie eine erstklassige Support-Erfahrung bieten und hochproduktiv sind. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von IBM watsonx, einem Portfolio von KI-Produkten, das KI-Entwicklern hilft, Innovationen mit APIs, Tools, Modellen und Laufzeiten zur Entwicklung von KI-Lösungen zu entwickeln, nutzte IBM Software Support die Leistungsfähigkeit generativer KI-Tools (Gen AI), um verschiedene Anwendungsfälle innerhalb der Support-Landschaft anzugehen und die Art und Weise, wie Support bereitgestellt wird, zu verändern.
Das IBM Software Support-Team kümmert sich um komplexe Technologieprobleme im gesamten Client-Stack. Die Produktivität dieses Teams ist entscheidend, um sicherzustellen, dass es seine Zeit den richtigen Themen widmet und so ein erstklassiges Kunden-Erfahrung bietet. Problemlösung kann sehr personalintensiv sein, aber in vielen Fällen, können Menschen durch KI unterstützt werden. Aus diesem Grund haben sie watsonx in den Prozess integriert, um die Produktivität zu steigern, die Problemumleitung zu optimieren und die Zeit bis zur Lösung zu verkürzen.
Die Auswirkungen auf den gesamten Support waren erheblich. Zunächst entwarfen und konzipierten sie KI-Lösungen, die einen großen Teil der Support-Workload abdecken und automatisiert werden konnten.
Die Automatisierung identifiziert Lösungen für Kundenfälle, die mit verschiedenen technischen IBM Assets bearbeitet werden können, einschließlich IBM Produktdokumentation und Technotes. Bei einer einzigen Kundeninteraktion werden generative Antworten identifiziert, die Informationen aus der IBM Dokumentation oder Technotes zur Lösung einer Frage oder eines Problems enthalten.
Die auf watsonx basierende KI unterstützt die Effizienz, indem sie Routineaufgaben automatisiert, die Diagnose rationalisiert und entscheidende Fälle priorisiert. Durch die Automatisierung von Antworten und Übersetzungen entlastete die auf IBM watsonx.ai KI Studio aufgebaute KI die Ingenieure, die sich so um komplexe Probleme kümmern können. Darüber hinaus ermöglichte die Fähigkeit von Analyze SW Support, große Datensätze zu analysieren und Muster zu erkennen, eine schnellere Problemlösung.
Auf diese Weise können sich Support-Techniker mit chirurgischer Präzision auf ihre spezialisierten Aufgaben konzentrieren und in dem, was sie am besten können, hervorragende Leistungen erbringen. Sie haben mehrere Fälle identifiziert, in denen KI die Effizienz verbessert, um die Support-Prozesse zu optimieren, die Reaktionszeiten zu verkürzen und unseren Kunden einen hervorragenden Service zu bieten.
Von der Lösung von Routinefällen über die Identifizierung von Ursachen, die Automatisierung von Aufgaben und die Vorhersage von Eskalationen konnte der IBM Software Support die Leistungsfähigkeit der generativen KI nutzen, um eine Reihe innovativer Support-Anwendungsfälle zu entwickeln. Top 3 Anwendungsfall in Bezug auf Ergebnisse:
„Ask SW Support“ ist eine RAG-Lösung (Retrieval Augmented Generation), die die Leistungsfähigkeit von Large Language Models (LLMs) und watsonx.ai nutzt. Dieses innovative Tool automatisiert Supportfälle mit geringer Komplexität und verschafft den Supporttechnikern von SW so wertvolle Zeit, um sich mit komplizierten Problemen von hoher Priorität zu befassen. In den vier Monaten, seit diese Lösung von den Support-Technikern von IBM eingesetzt wird, konnten wir durchschnittlich pro Fall eine Zeitersparnis von 10 Minuten verzeichnen. Bei schätzungsweise 370.000 Fällen mit geringer Komplexität, die jährlich bearbeitet werden, und schätzungsweise 100.000 Fällen, die durch KI-gestützte Antworten bearbeitet werden, könnte das Team potenziell über 80.000 Minuten pro Monat einsparen, was zu einer erheblichen jährlichen Zeitersparnis von etwa 17.000 Stunden (oder 1.400 Stunden pro Monat) führt.1
Ask SW Support ist nicht das einzige Tool. Analyze SW Support bringt die Power der Anomalieerkennung in den Diagnoseprozess ein. Es verwendet ein hybrides Klassifizierungs- und LLM-System, um Ingenieuren dabei zu helfen, „anomale Fenster“ für eine schnellere Fehlerbehebung zu identifizieren und zu erstellen. Diese Lösung ist derzeit für 76 der aktivsten Produkte des Unternehmens aktiviert, auf die jährlich schätzungsweise 240.000 Fälle mit Protokolldateien entfallen. Durch die Nutzung von Analyze SW Support in den letzten 9 Monaten und zunächst für 76 Produkte erlebten die IBM Support-Techniker eine durchschnittliche Zeitersparnis von 31 Minuten pro Fall (eine Reduzierung des Zeitaufwands um 11 %). Dies könnte zu einer prognostizierten jährlichen Einsparung von 124.000 Stunden (bzw. 10.000 Stunden pro Monat) und einer Einsparung von über 600.000 Minuten pro Monat führen.2
Und schließlich kann Automate SW Support, basierend auf Watsonx Orchestrate® und watsonx.ai, bei der Rationalisierung sich wiederholender Aufgaben wie Fallverfolgungen, Aktualisierungen, Schließungen und teamübergreifende Zusammenarbeit helfen. Bei der anfänglichen Einführung in 14 Anwendungsfällen bei 100 Ingenieuren führten diese Automatisierungen zu einer durchschnittlichen täglichen Einsparung von 40 Minuten pro Ingenieur. Da das System mittlerweile bei 2.800 Supporttechnikern weltweit bereitgestellt ist, prognostizieren wir auf Grundlage dieser ersten Ergebnisse eine potenzielle monatliche Einsparung von 56.000 Stunden.
Im Wesentlichen arbeiten Ask SW Support, Analyze SW Support und Automate SW Support zusammen, um Techniker zu unterstützen, die Effizienz deutlich zu verbessern und letztlich die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Die IBM Software Support-Organisation ist ein globales Team von IBM Software-Produktexperten mit jahrzehntelanger Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Kunden aus allen Branchen und mit unterschiedlichen Technologien. Sie konzentrieren sich auf die Unterstützung von IBM-Kunden, die technische Probleme haben oder technische Hilfe bei IBM-Softwareprodukten benötigen. Neben der Lösung technischer Probleme informiert das IBM Software Support-Team die Benutzer häufig proaktiv über die neuesten Software-Updates, Patches und Fehlerbehebungen und sammelt Kundenfeedback, um Verbesserungen voranzutreiben. Das IBM Software Support-Team ist eine Erweiterung der Entwicklungslabore, um bei der Gestaltung und Umsetzung von Änderungen zu helfen und während des gesamten Lebenszyklus des Softwareprodukts einen äußerst zuverlässigen Service zu bieten.
¹ Basierend auf einer prognostizierten Produktivitätsverbesserung von 10 Minuten bei korrekter Antwort (28 % aktuelle Genauigkeit).
² Basierend auf geschätzten 240.000 komplexen Fällen mit höherem Schweregrad. Es wird davon ausgegangen, dass die Diagnose dieser komplexen Fälle eine Analyse der Protokolldateien erfordert. Basierend auf einer prognostizierten durchschnittlichen Zeitersparnis von 31 Minuten für 240.000 Fälle.
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Alle angeführten Beispiele illustrieren lediglich, wie einige Kunden IBM Produkte verwendet haben und welche Ergebnisse sie dabei erzielt haben. Tatsächliche Leistung, Kosten, Einsparungen oder andere Ergebnisse in anderen Betriebsumgebungen können abweichen.