What are some AI tools for service desk management?

In my experience and understanding this will be the future. Whether you would like or not 4 of 5 assistants will be “virtual”. It learns quite faster with fraction of time compared to a biological human. And is capable of understanding anything with correct context provided. Imagine artificial general intelligence in future, it will be capable of self learning without any guidance. What else can a business ask?

In meiner beruflichen Laufbahn habe ich die Implementierung von Chatbots und virtuellen Assistenten in Service-Desk-Umgebungen miterlebt. Diese Tools nutzen KI, um Standardanfragen automatisch zu beantworten, was die Antwortzeiten verkürzt und die Zufriedenheit der Anwender erh?ht. Ein interessantes Projektbeispiel war die Einführung eines Chatbots, der durch maschinelles Lernen aus Kundeninteraktionen lernte, wodurch seine F?higkeit, komplexe Anfragen zu verstehen und darauf zu reagieren, kontinuierlich verbessert wurde. Diese Technologie entlastete das Service-Desk-Personal erheblich, indem sie Routineanfragen automatisierte und es den Mitarbeitern erm?glichte, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren.

Un assistant intelligent c'est la nouvelle génération de chatbot. Ils peuvent enfin répondre de la bonne manière sans rediriger vers un humain après 1 message. On a d'ailleurs créé un Assistant intelligent qui conseille le client, upsell des produits et met en avant des promotions durant les périodes de fêtes, les soldes etc. En plus de cela, il permet de réduire 90% de la charge de requêtes SAV (qui sont toujours les mêmes)

AI tools like chatbots, predictive analytics, and automated ticket routing are transforming service desk management. Chatbots, using natural language processing, efficiently handle routine queries, freeing up human agents for complex issues. Predictive analytics forecasts ticket volumes and potential disruptions, enabling proactive issue resolution. Automated routing ensures tickets are promptly addressed by the most suitable agent, optimizing resolution times and workload distribution. These AI solutions enhance efficiency, productivity, and user satisfaction by streamlining operations and enabling anticipatory service experiences.

Chatbots and helpers on your browser/computer screen make talking to a service desk easier and faster. They can answer simple questions by themselves, like "Why isn't my internet working?" or "why I am getting an error when trying to add a product to cart?" This helps the service desk team because they get fewer questions to answer, letting them focus on bigger problems.

Just imagine the effectiveness of very well analyzed effort put into something, it will not be effective but will guarantee the best yield that you could get for the effort you invest in.

An additional use is to categorize issues. Service Desk teams can get swarmed by issues of a particular category. These analysis can bunch them together and provide a common resolution. Furthermore such automated analysis can even produce reports for R&D to prioritize the fixes which the AI support tool can invoke.

Bei der Arbeit an der Optimierung von Service-Desk-Operationen habe ich festgestellt, dass Predictive Analytics und maschinelles Lernen entscheidend sind, um Trends und Muster in Serviceanfragen zu identifizieren. Diese Technologien erm?glichen die Vorhersage von Spitzenzeiten bei Anfragen und die Identifizierung wiederkehrender Probleme. In einem Projekt implementierten wir ein System, das auf maschinellem Lernen basierte, um zukünftige Ticketvolumen zu prognostizieren, was eine bessere Ressourcenplanung und eine Proaktivit?t in der Wartung erm?glichte.

These smart tools look at all the problems and questions people have asked in the past to guess what might go wrong next. This way, the service desk can fix issues before anyone even notices them, like knowing a computer might break down soon and fixing it early.

Durch die Arbeit mit KI-Tools, die das Verstehen und Generieren natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) nutzen, konnte ich die F?higkeiten von Service-Desk-Systemen erweitern, um menschliche Sprache in geschriebener Form zu interpretieren. Diese Technologie erm?glicht es, die Absichten der Nutzer besser zu verstehen und relevante Informationen oder L?sungen automatisch bereitzustellen. Ein Projekt beinhaltete die Integration eines NLP-Systems, das die Semantik von Benutzeranfragen erfasste und dadurch die Genauigkeit der automatisierten Antworten verbesserte.

Natural language understanding and generation is about making system/computers understand your audience and customers better and improve your responses accordingly while running a service desk. When any of your customer ask for help using their own words, these tools can help the system understand exactly what they need. This makes asking for help as easy as talking to a friend.

I like Supernormal.ai it joins your meetings and takes notes that are ready immediately after the call. Great for capturing requirements and action items.

In meiner Karriere habe ich auch Projekte erlebt, bei denen Computer Vision und Bilderkennungstechnologien im Service-Desk-Management eingesetzt wurden. Diese Tools k?nnen Bilder analysieren, die von Nutzern eingereicht wurden, um Probleme zu identifizieren oder zu verifizieren. Beispielsweise wurde ein System entwickelt, das besch?digte Hardware anhand von Fotos erkennen konnte, was den Diagnoseprozess beschleunigte und die Kommunikation zwischen den Nutzern und dem Service-Desk verbesserte.

Ce serait surtout utile pour de la reconnaissance de documents du type facture, suivi de colis, bon de commande etc dans le cadre d'une boutique e-commerce

Die Implementierung von kognitiver Automatisierung und Orchestrierung hat in meinem Berufsleben eine wichtige Rolle gespielt. Diese Technologien nutzen KI, um komplexe Prozesse über verschiedene Systeme und Tools hinweg zu automatisieren und zu koordinieren. Ein pr?gnantes Beispiel hierfür war die Einführung eines orchestrierten Automatisierungssystems, das nicht nur repetitive Aufgaben automatisierte, sondern auch Entscheidungen auf Basis vorheriger Interaktionen und bekannter Best Practices traf, wodurch die Effizienz des gesamten Service-Desks gesteigert wurde.

AI tools for service desk management include chatbots (e.g., IBM Watson Assistant) for handling queries, predictive analytics (e.g., Splunk, ServiceNow) to foresee issues, and automated ticket routing for efficiency. They employ NLP (Natural Language Processing) to interpret service requests, enhancing knowledge bases and self-service portals. Tools like Zendesk integrate NLP for smarter management, while analytics platforms (e.g., Tableau, Power BI) offer insights on performance. Sentiment analysis identifies customer satisfaction levels, optimizing service response and improving user experience. These technologies streamline operations, elevate customer service, and drive continuous improvement.

In my experience, even though these tools are super helpful, it's important to remember a few things. We need to make sure they work well with the systems we already have. We also need to think about keeping our information safe and making sure these tools are fair to everyone. Plus, it's good for everyone who works at the service desk to keep learning about these new tools so they can use them best.

A company may consider using ChatBots, Virtual Assistance and other AI options as a choice made by the human who responds to a call. They could route the caller to the proper automation type once there’s a true understanding of the issue/need. Otherwise, customers, clients, or patients will be more likely to get frustrated, if not compelled to abort. I don’t think using AI to lower labor costs is a good trade-off if it compromises reputation by interfering with goals. Re-arranging the process where automation is a second step allows the company to test, learn, reduce overhead costs while determining which AI should be advanced to best suite the automation needs. Of course, there will be a serious need for analytics with this approach.