23.09.2026
Wie klassifizieren KI-Agenten Support-Tickets?
Von Needs Team · 2 min Lesezeit
Montagmorgen gehen viele neue Support-Tickets ein. Einige betreffen Rechnungen, andere technische Störungen. Dazwischen steht die Meldung: „Seit dem Update können unsere Mitarbeitenden keine Bestellungen mehr abschließen.“ Eine Weiterleitung nach einzelnen Stichworten kann dann am eigentlichen Problem vorbeiführen.
Die KI-Agent Ticketklassifizierung ordnet Support-Anfragen nach festgelegten Merkmalen ein. Ein entsprechend konfiguriertes System kann Betreff, Nachrichtentext und weiteren verfügbaren Kontext auswerten. Je nach System kann es eine Kategorie und Dringlichkeit vorschlagen, die Einordnung begründen und unsichere Fälle für eine Prüfung kennzeichnen.
Welche Informationen fließen ein?
Typische Merkmale sind:
- Kategorie: etwa Zahlungsproblem, Bestellprozess oder technischer Fehler
- Dringlichkeit: zum Beispiel normal, hoch oder kritisch
- Sprache und Stimmung: hilfreich für Ansichten und Regeln
- Entitäten: etwa Produktnamen; weitere Entitäten hängen von der Konfiguration ab
- Begründung: Textstellen oder Merkmale, die zur Einordnung beigetragen haben
Ein entsprechend konfiguriertes System könnte das Ticket „Doppelte Abbuchung auf unserer Rechnung“ der Kategorie „Zahlungsproblem“ zuordnen. Als Begründung könnten die Hinweise „Rechnung“ und „doppelte Abbuchung“ dienen. Welche Merkmale ein System tatsächlich erkennt und verwendet, hängt von seinen Daten und Einstellungen ab. Zendesk beschreibt beispielsweise Klassifikationen nach Thema, Stimmung, Sprache und Entitäten.
Dringlichkeit braucht Unternehmensregeln
Eine emotionale Formulierung reicht nicht automatisch für eine hohe Priorität. Das Unternehmen muss festlegen, was dringlich ist, etwa:
- drohender Produktionsausfall
- Sicherheits- oder Datenschutzrisiko
- vertragliche Frist
- viele betroffene Nutzer
- Ausfall eines wichtigen Geschäftsprozesses
Nach einer entsprechend festgelegten Unternehmensregel könnten „seit dem Update“ und „keine Bestellungen möglich“ für eine hohe Dringlichkeit sprechen. Fehlt die betroffene Version, kann ein Agent diese Angabe erfragen. Die Prioritätslogik bleibt eine betriebliche Entscheidung.
Was passiert bei Unsicherheit?
Unvollständige oder widersprüchliche Angaben sollten nicht blind in die nächstbeste Warteschlange gelangen. Je nach System kann der Agent:
- fehlende Informationen erfragen,
- eine Empfehlung statt einer Änderung abgeben,
- einen unklaren Fall zur manuellen Prüfung kennzeichnen,
- eine erlaubte Routineaktion ausführen.
Ein Vertrauenswert sollte nicht ohne Prüfung als verlässliche Wahrscheinlichkeit interpretiert werden. Unternehmen sollten die Aussagekraft mit realen Tickets bewerten, Fehler messen und Grenzen dokumentieren. Der NIST-Leitfaden zum AI Risk Management Framework nennt dafür unter anderem Überwachung, Tests und den Umgang mit Unsicherheit.
Welche Aktionen darf der Agent ausführen?
Das hängt von Werkzeugen, Berechtigungen, Ticketfeldern und der Konfiguration ab. Ein Agent kann erlaubte Routineaktionen selbst ausführen. Für folgenreiche Aktionen wie Löschungen, Zahlungen oder externe Nachrichten kann das Unternehmen eine ausdrückliche Freigabe verlangen. Microsoft beschreibt diese Aufteilung bei KI-Agenten.
Needs wird hier lediglich als möglicher Kontext für die Zusammenarbeit von Teams und Agenten erwähnt. Ob eine konkrete Ticketklassifizierung unterstützt wird, muss für den jeweiligen Anwendungsfall geprüft werden.