Ausgangssituation
Eine Organisation der öffentlichen Verwaltung in Österreich betreibt ein Portal, über das Unternehmen vom Ein-Personen-Betrieb bis zum Großunternehmen ihre Vorgänge digital einreichen. Weitere Stellen arbeiten mit denselben Daten. Nach außen wirkt das Portal wie ein einziger Zugang. Dahinter liegen getrennte Verfahren mit eigenen Regeln und rechtlichen Grundlagen. Das Wissen dazu steckt in Anleitungen und FAQs und zu einem großen Teil bei einzelnen langjährigen Mitarbeitenden. Wer eine Antwort sucht, findet sie selten auf Anhieb und wendet sich per Telefon, E-Mail oder Formular an den Service Desk, oft nur mit einem knappen Hinweis auf das eigentliche Anliegen. Das kleine First-Level-Team bearbeitet den Großteil dieser Anfragen selbst. Der Aufwand ist hoch.
Die strategische Frage war, wie sich der Service Desk durch generative KI stufenweise entlasten lässt, bei hohem Anspruch an souveräne Datenhaltung, DSGVO-Konformität und behördengerechte Zugriffssteuerung.
Unsere Lösung
AMAI begleitete den Kunden in einem strukturierten Consulting-Prozess, um Machbarkeit, Betriebsmodell und Wirtschaftlichkeit einer KI-gestützten Service-Desk-Automatisierung zu bewerten und die Ergebnisse als Business Case entscheidungsreif aufzubereiten.
Anforderungsworkshop und Ist-Analyse: In einem gemeinsamen Workshop mit dem Service-Desk-Team wurden Prozesse, typische Anliegen und Belastungspunkte systematisch aufgenommen. Daraus entstand ein strukturierter Anforderungskatalog mit Pain-Points und Zielbild, von der strukturierten Anfrageerfassung über einen nutzbaren Wissenszugang für Anwender bis zur transparenten Rückkopplung der Second-Level-Ergebnisse an die Fachbereiche.
Technisches Zielbild mit gestufter Souveränität: AMAI konzipierte ein Ausbaustufen-Modell für die Automatisierung: ein quellenbasierter Wissensbot für öffentliche und interne Informationen als Self-Service-Angebot, ein Support-Bot für strukturierte Anfrageerfassung und -qualifizierung sowie perspektivisch ein lernender Service-Desk-Agent auf anonymisierten historischen Fällen für die internen Mitarbeitenden. Die Architektur setzt auf strikt quellenbasierte Antworten (Grounding) und deterministische Zugriffssteuerung: Nutzeridentität und Berechtigungen werden vor der Dokumentensuche geprüft, der Zugriffsschutz nicht dem Modellverhalten überlassen. Der Betrieb ist modulär gehalten und mit europäischen Modell- und Host-Alternativen umsetzbar, von verwalteten Cloud-Diensten mit EU-Sitz bis zum eigenbetriebenen Rechenzentrum.
Business Case-Entwicklung: Auf Basis des Zielbildes bewertete AMAI Aufwände und Nutzenpotenziale je Ausbaustufe und entwickelte daraus eine transparente Kosten-Nutzen- und ROI-Sicht. Konservative Benchmark-Korridore aus vergleichbaren Systemen gleichen die kundenseitig erst zu erhebenden Kennzahlen (etwa Ticketvolumen und Bearbeitungszeiten) aus. Ergebnis ist eine Roadmap mit Kapazitätsplanung und einem gestuften Investitionsbild als fundierte Entscheidungsgrundlage.
Ergebnisse & Business Impact
Der Business Case gibt dem Auftraggeber eine Entscheidungsgrundlage für die weitere KI-Strategie im Service Desk. Der Einstieg kann klein bleiben: zuerst Entlastung im Self-Service, danach vollständigere Anfragen, und erst später ein interner Agent, der aus früheren Fällen lernt. Die Automatisierung lässt sich an die Weiterentwicklung des Portals anbinden, ohne dass vorab ein Großprojekt beauftragt werden muss.
Die Konzeptarbeit macht die Anforderungen an Datenschutz, Zugriffssteuerung und Betrieb greifbar. Das Vorhaben kann danach stufenweise an die Plattform anschließen.
