Ausgangslage

Der Kunde betreibt eine zentrale Logistik für pharmazeutische Produkte in den USA. Mit 450 Mitarbeitern war die IT-Abteilung überlastet.

Die Hauptausfallursache lag im manuellen Onboarding neuer Mitarbeiter. Jeder neue Rekrutierung erforderte durchschnittlich drei Stunden manuelle Konfiguration. Zudem gab es keine zentrale Erfassung wiederkehrender Support-Anfragen.

Die Folge war eine hohe Störanfälligkeit der Systeme. Kritische Aufgaben wurden oft verzögert, weil IT-Experten für einfache Anfragen gebunden waren.

Umsetzung

Wir implementierten ein automatisiertes IT-Support-Ökosystem. Das Projekt lief über acht Wochen in drei Phasen.

Zuerst standardisierten wir die Ticket-Struktur. Wir integrierten eine KI-gestützte Knowledge-Base für die ersten 20 häufigsten Anfragen. Diese Lösung beantwortet 60 Prozent der Routinefragen automatisch.

Anschließend automatisierten wir die Geräte-Provisionierung. Neue Laptops werden nun per Skript in unter 15 Minuten konfiguriert. Die IT-Abteilung nutzte zudem ein zentrales Monitoring-Tool zur proaktiven Fehlerbehebung.

  • Einführung eines zentralen Ticket-Systems
  • Integration einer KI-gestützten Knowledge-Base
  • Automatisierung der Geräte-Provisionierung
  • Einrichtung proaktiver Monitoring-Alerts

Ergebnis

Die Effizienzsteigerung war nach der ersten Auswertung sofort messbar. Die Zeit bis zur Lösung von Tickets sank deutlich.

Durch die Automatisierung konnte die IT-Abteilung ihre Kapazitäten für strategische Projekte nutzen. Die Mitarbeiterproduktivität stieg um 15 Prozent, gemessen an der Anzahl abgeschlossener Kernaufgaben pro Woche.

  • Reduktion der Bearbeitungszeit um 40 Prozent
  • Steigerung der Mitarbeiterproduktivität um 15 Prozent
  • Senkung der Support-Kosten um 25 Prozent

Learnings

Automatisierung wirkt nur, wenn die Prozesse zuvor klar definiert sind. Die Standardisierung der Tickets war der wichtigste Hebel.

KI-Tools ersetzen keine menschliche Expertise, sondern entlasten sie. Die IT-Experten konnten sich auf komplexe Sicherheitsfragen konzentrieren.

Regelmäßige Feedback-Schleifen mit den Endnutzern sind essenziell. So konnten wir die KI-Modelle kontinuierlich verbessern und die Akzeptanz im Unternehmen sichern.

Ergebnisse

  • +15 % – Mitarbeiterproduktivität
  • -40 % – Bearbeitungszeit pro Ticket
  • -25 % – Support-Kosten

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