Servicedesks lopen vol op verkeerd geclassificeerde of fout-gerouteerde tickets. AI-triage haalt 60 tot 80 procent automatisch op de juiste plek. Wat de implementatie inhoudt.
Multi-label classificatie
Een ticket heeft meerdere labels: domein (IT, HR, finance), type (incident, request, vraag), prioriteit (P1-P4), product. Een LLM met few-shot voorbeelden classificeert sneller en met meer detail dan een keyword-rule-engine.
Prioriteits-bepaling
Niet alleen op tekst, ook op context: VIP-gebruiker, aantal getroffen mensen, business hours. Een ticket "Outlook werkt niet" van de CFO om 9:00 is P1; van een stage om 16:00 op vrijdag is P3. AI plus context-data geeft betere triage.
Auto-resolve waar mogelijk
Standaard-vragen ("hoe reset ik mijn wachtwoord", "waar vind ik de declaratie-formulieren") krijgen direct AI-antwoord. De gebruiker kan escaleren naar mens als het antwoord onvoldoende is. Conversie naar resolved-without-agent is de KPI.
Integratie met ServiceNow, Jira, Zendesk
Per platform een aparte integratie. Webhook bij nieuw ticket, AI-classificatie, terugschrijven naar ticket-velden. Wij richten een feedback-loop in zodat agent-correcties terugvloeien naar het model voor continuous improvement.
Hoe wij dit voor u realiseren
Wij automatiseren de triage van servicedesktickets, zodat elk ticket meteen de juiste prioriteit en de juiste medewerker krijgt op basis van de inhoud. Zo dalen de reactietijden en houdt uw team overzicht.
Aan de slag
We starten concreet met een oplossing die zichzelf laat beoordelen. We werken met een vast dagtarief of een projectprijs. In een gesprek kijken we waar de meeste winst zit.
Verwant: AI consultant, AI copilot voor servicedesk.
