KI-gestütztes Defect Management

Herausforderungen im Defect Management

In zahlreichen Unternehmen wird das Defect Management weiterhin manuell und uneinheitlich durchgeführt. Die Beschreibungen der Tickets sind unterschiedlich detailliert, die relevanten Informationen sind in verschiedenen Anhängen oder E-Mails verteilt. Bei auftretenden Fehlern ist die Kommentierung des Problems oft der einzige Weg, um eine nachvollziehbare Fehleranalyse zu ermöglichen.

Die unterschiedlichen Herangehensweisen erschweren einen Vergleich, führen zu Doppelarbeit und lassen wertvolles Wissen ungenutzt. Steigt die Anzahl der Tickets und das System wird komplexer, ist ein reibungsloser Ablauf nicht mehr gewährleistet. Dies betrifft sowohl die Effizienz als auch die Qualität.

Inhomogenität der Tickets:

Der Umfang, die Detailtiefe und die Qualität von Tickets variieren stark. Manche Tickets enthalten nur eine knappe Fehlerbeschreibung, andere wiederum ganze Anforderungslisten.

Uneinheitliche Beschreibungen:

Die Qualität der Formulierungen, die verwendeten Begriffe und die Tiefe der Problembeschreibung sind uneinheitlich, abhängig von der Person, die das Ticket erstellt hat.

Laufende Fehlererfassung:

Neue Tickets entstehen sowohl im täglichen Betrieb als auch in Projekten. Teilweise ohne klare Trennung zwischen System- und Bestandsfehlern.

Informationsverteilung:

Wichtige Informationen befinden sich oft nicht nur im Ticket selbst, sondern versteckt in:

Anhängen wie E-Mails oder Logfiles
Mailverläufen, die parallel zum Ticket geführt werden
Verlinkten Confluence-Seiten, die nicht systematisch ausgewertet werden

Schwer nachvollziehbarer Verlauf und Historie:

Die Entwicklung eines Tickets, von der Öffnung bis zur Lösung oder Schließung, ist häufig nur über Kommentare nachvollziehbar. Eine strukturierte Dokumentation fehlt oft.

Ineffizientes Defect Management bremst Unternehmen aus

In einer inhomogenen Ticketlandschaft stoßen Unternehmen schnell an ihre Grenzen – fehlende Vergleichbarkeit, uneinheitliche Qualität und ungenutzte Informationen behindern eine effiziente Fehlerbearbeitung und kosten wertvolle Ressourcen.

Vergleichbarkeit: Es ist schwierig, Tickets miteinander zu vergleichen – sei es zur Priorisierung, Auswertung oder bei der Analyse ähnlicher Probleme.
Qualität: Die Qualität der Tickets ist schwer messbar. Es fehlen einheitliche Kriterien für eine gute Ticketbeschreibung.
Duplikate und Überschneidungen: Ohne intelligente Prüfung entstehen häufig doppelte oder inhaltlich überlappende Tickets – was zu Mehraufwand und Verwirrung führt.
Informationsverlust: Daten aus Anhängen wie E-Mails oder Logfiles bleiben oft ungenutzt, da sie nicht automatisiert auslesbar oder durchsuchbar sind.

Struktur, Qualität und Intelligenz durch KI

Der Einsatz von KI, Vektor-Datenbanken und interaktiven Assistenzsystemen ermöglicht die Erstellung strukturierter Tickets, vermeidet Duplikate und macht verborgene Informationen systematisch nutzbar. In diesem Bereich verfügen wir über umfassende Erfahrung und bieten Ihnen eine individuelle Unterstützung, abgestimmt auf Ihre Vorgaben, Systeme, Rahmenbedingungen und die aktuelle Situation.

Erhöhung der Ticketqualität

Eine KI-basierte Analyse gibt nach Erstellen eines Tickets ein Feedback zur Qualität der Beschreibung (Vollständigkeit, Verständlichkeit, Relevanz)
Vorgaben zu Pflichtfeldern, Schlüsselwörtern oder Anforderungsformaten helfen, einheitliche und strukturierte Tickets zu erstellen.

Intelligente Ticketanalyse

Durch semantische Suche mit Vektor-Datenbanken werden Inhalte nicht nur wörtlich, sondern inhaltlich verstanden und verglichen.
So werden ähnliche oder doppelte Tickets bereits beim Erstellen erkannt und Vorschläge für vorhandene Lösungen gemacht.

Automatische Auswertung von Anhängen

E-Mails oder andere Anhänge werden mithilfe von OCR, Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning ausgewertet und die Informationen automatisch dem Ticket zugeordnet.
Informationsverluste werden reduziert und die Nachvollziehbarkeit verbessert.

Unterstützung bei der Ticket-Erstellung

Der Anwender nutzt einen intelligenten Assistenten (Chatbot) bei der Erstellung von Tickets und kann Rückfragen bei Unklarheiten stellen. Dabei werden passende Vorlagen oder Lösungsvorschläge angeboten.
Bestehendes Wissen und Qualitätskriterien werden berücksichtigt.

Interaktive Ticketdatenbank

Der Chatbot ermöglicht eine natürliche Spracheingabe, um bestehende Tickets zu durchsuchen, den Status abzufragen oder ähnliche Fälle anzuzeigen – ohne technische Hürden oder komplexe Filter.

Direkter Zugriff auf Know-How

Der Zugriff auf die Informationen der Datenbank ermöglicht es, Erfahrungen aus Ticketbearbeitungen gezielt abzurufen. So bleibt wertvolles Know-how auch beim Ausscheiden von Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter erhalten.

Vorteile auf einen Blick

Strukturierte und qualitativ hochwertige Tickets
Schnellere Bearbeitung durch automatisierte Vorschläge
Reduzierung von Duplikaten und Wiederholungsaufwand
Verwertbare, zentrale Information – auch aus Anhängen
Entlastung der Teams durch KI-gestützte Assistenzfunktionen
Verbesserte Transparenz und Auswertbarkeit von Ticketverläufen

Wir unterstützen Sie individuell

Als erfahrene Beratungsfirma an der Schnittstelle zwischen Fachbereich und IT unterstützen wir Sie, Ihr Defect Management zukunftssicher aufzustellen. Wir analysieren Ihre bestehende Ticketlandschaft, identifizieren Optimierungspotenziale und entwickeln gemeinsam mit Ihnen eine passgenaue Lösung – von der Konzeption bis zur Umsetzung.

Unsere Leistungen im Überblick:

Ist-Analyse und Bewertung Ihrer aktuellen Defect-Management-Prozesse
Entwicklung einer KI-gestützten Zielarchitektur für Jira, Confluence, Git, Vektor-Datenbanken, etc.
Definition von Qualitätsstandards und Ticket-Richtlinien
Einführung und Schulung von Chatbots und Assistenzsystemen, die an Vektor-Datenbanken angebunden sind
Begleitung bei der technischen Integration und Change-Kommunikation
Projektmanagement und Schnittstellenmoderation zwischen IT, Fachbereichen und externen Partnern

Mit unserem methodischen Know-how und tiefem Verständnis für regulatorische, fachliche und technologische Anforderungen sorgen wir dafür, dass Ihr Defect Management nicht nur effizienter, sondern auch messbar besser wird.

Fazit

Ein modernes Defect Management, das auf KI, semantischer Analyse und intelligenten Assistenzsystemen basiert, ist ein entscheidender Faktor für mehr Effizienz, Qualität und Nachhaltigkeit im IT-Betrieb und in der Entwicklung.