Zwischen Potenzial und Praxis
Künstliche Intelligenz gehört heute zu den einflussreichsten Technologien im Kontext digitaler Transformation. Ihr zunehmender Einsatz verändert nicht nur technische Systeme, sondern auch grundlegende Serviceprozesse. Laut Gartner (2024) setzen bereits im Jahr 2025 rund 85 Prozent der Kundenservice- und Supportorganisationen generative KI-Technologien ein, um die Produktivität von Mitarbeitern zu steigern und die Servicequalität aus Kundensicht spürbar zu verbessern.
Im First Level Support sind erste KI-Anwendungen, etwa in Form von Chatbots, bereits seit mehreren Jahren für Nutzer sichtbar im Einsatz. Die Erfahrungen mit diesen Technologien fallen jedoch gemischt aus. Zwar ermöglichen sie eine automatisierte Annahme und Bearbeitung standardisierter Anfragen, doch reicht ihr Nutzen selten über eine Entlastung bei einfacheren Anliegen hinaus. Für komplexere Anforderungen fehlt es oft an inhaltlicher Tiefe, fachlicher Präzision und einem echten Mehrwert für die Problemlösung. Gerade in solchen Fällen empfinden Nutzer den Einsatz von KI häufig als frustrierend, da ihre Anliegen nicht zufriedenstellend gelöst werden.
Genau an diesem Punkt setzt der Second Level Support an, der im Fokus des vorliegenden Whitepapers steht. Hier stehen nicht mehr Routineanfragen im Fokus, sondern technische Tiefe, individuelle Analysen und hohe Anforderungen an Wissen und Urteilsvermögen. Auch die ökonomische Relevanz ist ungleich höher. Während ein First-Level-Ticket im Durchschnitt 22,30 US-Dollar kostet, liegt der Aufwand im Second Level bei rund 84 US-Dollar pro Vorgang. Dieser Unterschied ergibt sich aus dem Einsatz spezialisierter Fachkräfte, längeren Bearbeitungszeiten und höheren Anforderungen an die Qualität der Lösung (Ali Zaidi et al., 2022b, S. 3656). Genau deshalb wird dieser Bereich zunehmend als sinnvoller Ausgangspunkt für eine gezielte, nachhaltige KI-Integration betrachtet. Im Zentrum steht dabei nicht die vollständige Automatisierung, sondern die intelligente Unterstützung bestehender Supportprozesse durch lernfähige Systeme, datenbasierte Entscheidungen und adaptive Vorschlagslogiken. Um die Einordnung des Second Level Supports zu erleichtern, gibt die nachfolgende Grafik einen Überblick über die typischen Support-Level und ihre Aufgaben:
Im vorliegenden Whitepaper teilen wir Einblicke aus neun Experteninterviews mit Vertretern aus Unternehmen unterschiedlicher Größen und Branchen. Ziel ist es, einen praxisnahen Einblick in den Status quo von KI im Second Level Support zu geben. Der Fokus liegt auf fünf relevanten Prozessen nach dem ITIL-Framework: Knowledge Management, Incident Management, Problem Management, Service Level Management und Continual Service Improvement.
Im Mittelpunkt stehen folgende Leitfragen:
- Wie bewerten ITSM-Verantwortliche den Einsatz von KI im Second Level Support?
- Welche Voraussetzungen sind entscheidend für eine erfolgreiche Umsetzung?
- Welche Ansätze haben sich in der Praxis als besonders wirkungsvoll erwiesen?
Die Einschätzungen der Experten liefern praxisnahe Handlungsempfehlungen, für alle, die nicht über mögliche Potenziale sprechen möchten, sondern konkrete Schritte gehen wollen.
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