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Lösung · Weitere LösungenDie Lösung steht im Runbook. Ein Agent in Teams führt sie aus, Analysten übernehmen den Rest.
Die IT-Anfrage, die nie zum Ticket wird
Beschäftigte schildern das Problem in Microsoft Teams; ein UiPath Conversational Agent antwortet aus der Wissensbasis oder lässt die Lösung per Roboter ausführen; ein Ticket entsteht nur bei Bedarf.
Kurzfassung für die Geschäftsführung
Vier von zehn IT-Tickets folgen einer bekannten Prozedur, und jedes wartet trotzdem in der Schlange auf einen Analysten.
Zuerst ändert sich die Eingangstür.
Die Kapazität des Desks fließt zurück in Ingenieursarbeit, weil die vier wiederkehrenden Tickets von zehn im Chat statt in der Warteschlange gelöst…
ServiceNow oder Jira Service Management; VPN-, Druck- und Dateidienste; Softwarekatalog und Gerätestatus in Microsoft Intune
Geschäftsproblem
IT-Servicedesk
Der Servicedesk ist für die Spitzen dimensioniert, für den Durchschnitt besetzt und an den Ausnahmen gemessen. Die wiederkehrenden Anfragen haben irgendwo eine dokumentierte Antwort, meist eine SharePoint-Seite, die niemand findet, doch der Weg von „Ich habe ein Problem“ zu „Jemand hat die bekannte Lösung angewendet“ führt weiterhin durch eine menschliche Warteschlange. Mitarbeitende schreiben in den IT-Kanal in Teams oder mailen dem Analysten, der ihnen beim letzten Mal geholfen hat; der Desk legt das Ticket nachträglich an, von Hand.
Analysten wechseln vierzigmal am Tag zwischen einer Zertifikatsverlängerung und einer Frage zum Netzlaufwerk. Wissensartikel altern, weil niemand sie verantwortet, und so lebt die Prozedur zum Leeren einer Druckerwarteschlange in den Gewohnheiten der einen Person, die „die Drucker im Werk kennt“. Die erste Reaktion wird in Stunden gemessen, und die Mitarbeitenden haben meist einen Umweg gefunden, bevor die erste Rückfrage kommt.
Das Muster hält sich aus einem Grund. Frühere Chatbots konnten nur auf Artikel verweisen, nicht die Lösung ausführen, und die deterministischen Automatisierungen, die sie ausführen könnten, wurden nie mit einem Gespräch verbunden. So wächst der Desk mit der Belegschaft, und die besten Analysten werden für Arbeit verbraucht, die eine dokumentierte Prozedur erledigen könnte.
Wie es heute läuft
Eine wiederkehrende Anfrage nimmt heute diesen Weg, unabhängig vom Ticketsystem darunter.
- MenschEin Mitarbeiter merkt, dass das VPN-Profil nicht mehr funktioniert, sucht im Intranet, gibt auf und schreibt in den IT-Kanal in Teams
- MenschEin Analyst legt das Ticket in ServiceNow von Hand an und kopiert die Nachricht in die Beschreibung
- WartezeitDas Ticket liegt stundenlang in der Warteschlange der nicht zugewiesenen Fälle; wer es aufnimmt, fragt zuerst nach Gerätename und Fehlertext
- WartezeitDer Mitarbeiter arbeitet inzwischen mit einem Umweg und antwortet am nächsten Morgen
- SystemDer Analyst wendet die Lösung aus dem Runbook auf SharePoint an: neu ausgestelltes Profil, geleerte Druckerwarteschlange, verbundenes Laufwerk
- FehlerrisikoDas Ticket wird ohne ein Wort an den Mitarbeiter geschlossen, der es erneut öffnet oder einen Kollegen fragt; den zweiten Kontakt zählt niemand
- FehlerrisikoWährenddessen warten die defekte SAP GUI des Controllers und ein ablaufendes Zertifikat in derselben Warteschlange auf ihre Reihe
Warum der heutige Prozess mehr kostet, als es scheint
Die Kosten wachsen dort, wo niemand hinsieht.
- Analystenminuten je Ticket sind die sichtbaren Kosten; das Warten drumherum nicht. Ein Vertriebsingenieur ohne VPN wählt sich über den privaten Hotspot ein, eine Controllerin mailt eine Tabelle an eine private Adresse, weil sich das Netzlaufwerk nicht verbinden lässt, und der Desk sieht keine dieser beiden Lücken.
- Wiederholte Kontakte verbrauchen einen zweiten und dritten Analystenkontakt, die nie in der Ticketzahl auftauchen, weil das wiedereröffnete Ticket seine Nummer behält.
- Wissen konzentriert sich in Personen. Der Analyst, der die Drucker im Werk kennt, wird zum einzigen Weg zu einem funktionierenden Drucker, und seine Urlaubswoche wird zum Rückstau.
- Risiken warten hinter Kleinkram. Das auffällige Anmeldemuster, das ablaufende Zertifikat und die ausfallende Festplatte sind genau die Tickets, die hinter elf Passwortfragen zurückgestellt werden.
Kosten des Nichtstuns
Belegschaft und Systemzahl wachsen beide, und das Ticketvolumen folgt ihnen: zwei Depots, ein neues Release des Lagersystems, eine weitere Runde MFA-Änderungen. Mit denselben neun Analysten wird die Warteschlange länger, die erste Reaktion dehnt sich, und der Desk lockert seine SLA-Ziele leise, bis sie passen. Mitarbeitende lernen, dass der Desk langsam ist, und umgehen ihn, was Nachfrage verbirgt und Eigenreparaturen fördert, während die 480 Stunden Wartezeit im Monat in keinem Bericht auftauchen.
Der leisere Verlust ist Wissen. Der Analyst, der die Drucker im Werk kennt, wechselt in eine Ingenieursrolle, und das Runbook, das nur in seinen Gewohnheiten existierte, geht mit ihm. Kein einzelner Tag macht daraus eine Krise; der Desk kostet einfach jedes Quartal mehr für dieselbe Leistung, und die Tickets mit echtem Risiko warten weiter hinter den trivialen.
Eine plausible Organisation mit realistischen Größenordnungen. Die Zahlen sind zum Nachrechnen mit Ihren Daten gedacht, kein Kundenergebnis.
Eine Logistikgruppe mit 3.200 Beschäftigten in vier Ländern; ein zentraler IT-Servicedesk mit neun Analysten auf ServiceNow; Microsoft 365 und ein Lagerverwaltungssystem als Hauptplattformen; zwei neue Depots, die im nächsten Jahr ohne zusätzliche Desk-Stellen eröffnen.
Rund 3.600 Tickets im Monat, überwiegend per E-Mail und über einen Teams-Kanal; die eigene Kategorisierung des Desks ordnet vier von zehn Kategorien mit dokumentierter Prozedur zu: VPN- und WLAN-Profile, Probleme mit dem Outlook- und Teams-Client, Druckerwarteschlangen, Laufwerkszuordnungen, Installationen freigegebener Software und „Wo finde ich“-Fragen.
Jede Anfrage wird zu einem von einem Analysten eingetippten Ticket, wartet in der Warteschlange der nicht zugewiesenen Fälle und wird nach einer Runde Rückfragen aus einem Runbook auf SharePoint gelöst. Die erste Reaktion dauert Stunden.
Zwölf Minuten Analystenaufwand je wiederkehrendem Ticket bei 1.440 solcher Tickets im Monat; zwanzig Minuten Warten und Nachfragen auf Seiten jedes Mitarbeiters, die kein Bericht erfasst.
Ein UiPath Conversational Agent in Microsoft Teams beantwortet „Wie mache ich“-Fragen aus der SharePoint-Wissensbasis und führt freigegebene Prozeduren über UiPath Robots aus; alles andere wird zu einem ServiceNow-Ticket, das Zusammenfassung, Diagnose und die bereits versuchten Schritte schon enthält.
Im modellierten Fall werden die vier wiederkehrenden Tickets von zehn innerhalb von Minuten im Chat geschlossen, Analysten öffnen Tickets, die halb erledigt sind, und die zwei neuen Depots werden von denselben neun Personen betreut. Illustrative Zahlen, kein Kundenergebnis.
Vorgeschlagene Lösung
Zuerst ändert sich die Eingangstür. Mitarbeitende beschreiben das Problem in einem Chat in Microsoft Teams: Der Agent, ein als Teams-App veröffentlichter UiPath Conversational Agent, beantwortet „Wie mache ich“-Fragen aus einem Context-Grounding-Index über die eigene SharePoint-Wissensbasis des Kunden, mit Link zum Quellartikel, und erkennt Anfragen, die zu einer vom Desk freigegebenen Prozedur passen. Für diese ruft er über Orchestrator den passenden UiPath Robot auf: ein neu ausgestelltes VPN-Profil, eine geleerte Druckerwarteschlange, ein verbundenes Laufwerk, eine Anwendung aus dem Katalog.
Alles andere wird zu einem Ticket, das der Agent selbst eröffnet, in ServiceNow oder Jira Service Management über UiPath Integration Service, mit der Gesprächszusammenfassung, der gesammelten Diagnose und den bereits versuchten Schritten; der erste Griff des Analysten ist eine Lösung und keine Rückfrage. Alles, was ein Urteil, ein Privileg oder eine Sicherheitsentscheidung braucht, geht als Action-Center-Aufgabe an einen Menschen und wird erledigt, ohne Teams zu verlassen.
Die Bibliothek der Lösungen wächst aus den eigenen Runbooks des Kunden, eine freigegebene Prozedur nach der anderen. Das Sprachmodell wählt unter freigegebenen Werkzeugen; es schreibt keine Befehle. Jede Frage, die der Agent nicht beantworten konnte, wird als Wissenslücke für den Inhaltsverantwortlichen protokolliert, und so hört die Wissensbasis auf zu altern.
UiPath Conversational Agent als Microsoft-Teams-App; Context-Grounding-Index über SharePoint mit vererbten Berechtigungen; Agenten-Guardrails und AI Trust Layer; Warteschlangen, Credential Store und Audit in Orchestrator; Action-Center-Aufgaben, die in Teams erledigt werden; Microsoft Entra ID als Identität des Agenten
Den Prozedurenkatalog als Roboter-Workflows mit Ausnahmebehandlung; Werkzeuge, Prompts und Guardrails des Agenten; die Ticketvorlage mit Zusammenfassung und Diagnose; den Wissenslückenbericht
ServiceNow oder Jira Service Management über UiPath-Integration-Service-Konnektoren; Benutzerabfragen über den Integration-Service-Konnektor, der weiterhin „Microsoft Azure Active Directory“ heißt (der frühere Name von Microsoft Entra ID); Gerätestatus aus Microsoft Intune, wo eine Lösung davon abhängt
So läuft der automatisierte Prozess
- MenschDer Mitarbeiter beschreibt dem Agenten das Problem in Microsoft Teams, in eigenen Worten, im ohnehin offenen Fenster
- AutomatisierungDer Agent klassifiziert die Anfrage, stellt die ein oder zwei Rückfragen, die das Runbook braucht, und prüft den Context-Grounding-Index
- AutomatisierungEine „Wie mache ich“-Frage erhält eine Antwort mit Link zum Quellartikel; eine Anfrage, die zu einer freigegebenen Prozedur passt, wird in Orchestrator für einen Roboter eingereiht
- SystemDer Roboter führt die Lösung aus, ein neu ausgestelltes VPN-Profil, eine geleerte Druckerwarteschlange oder ein verbundenes Laufwerk, und der Agent bestätigt das Ergebnis im Chat
- SystemAlles außerhalb des Katalogs wird zu einem ServiceNow-Ticket mit Zusammenfassung, Diagnose und den versuchten Schritten
- MenschAnfragen, die Privilegien, Datenzugriff oder ein Sicherheitssignal berühren, erreichen einen Analysten als Action-Center-Aufgabe in Teams; der Analyst entscheidet
- AutomatisierungUnbeantwortete Fragen werden für den Wissensverantwortlichen protokolliert; ein Wochenbericht zeigt, welche Prozeduren liefen und wo der Agent zögerte
Zusammenspiel von Mensch und Automatisierung
Die Automatisierung übernimmt
- Die Anfrage verstehen und die Rückfragen stellen, die das Runbook braucht
- Aus der freigegebenen Wissensbasis antworten, mit Link zum Quellartikel
- Freigegebene Lösungen per Roboter ausführen: Profile, Warteschlangen, Laufwerke, Kataloginstallationen
- Das Ticket mit Zusammenfassung, Diagnose und versuchten Schritten anlegen und die Fragen melden, die sie nicht beantworten konnte
Menschen entscheiden
- Jede Anfrage, die Privilegien, Datenzugriff oder Sicherheitssignale berührt
- Die Diagnose von allem außerhalb des freigegebenen Katalogs
- Die Freigabe jeder neuen Prozedur, bevor der Agent sie ausführen darf
- Eine wöchentliche Durchsicht einer Stichprobe von Gesprächen auf Qualität und Ton
Vorher und nachher
Systeme und Integrationen
Der Stack ist bewusst kurz: eine Engine, eine Ausführungsschicht, ein Ort für menschliche Entscheidungen.
Eingänge
- der Agenten-Chat in Microsoft Teams
- die SharePoint-Wissensbasis
- die ServiceNow-Tickethistorie zur Auswahl der ersten Prozeduren
Automatisierungsschicht
- UiPath Agents
- UiPath Context Grounding
- UiPath Orchestrator
- UiPath Robots
- UiPath Integration Service
- UiPath AI Trust Layer
Zielsysteme
- ServiceNow oder Jira Service Management
- VPN-, Druck- und Dateidienste
- Softwarekatalog und Gerätestatus in Microsoft Intune
- Microsoft Entra ID
Berührungspunkte für Menschen: der Agent in Microsoft Teams; Action-Center-Aufgaben in Teams; die wöchentliche Gesprächsdurchsicht; die Wissenslückenliste für Inhaltsverantwortliche
Eingesetzte Technologien
die Eingangstür: versteht die Anfrage, antwortet aus dem Index, wählt unter freigegebenen Werkzeugen, eskaliert
AIndex mit vererbten Berechtigungen über die SharePoint-Wissensbasis; Antworten tragen einen Quellenlink
Aführen die freigegebenen Prozeduren aus; Warteschlangen, Zugangsdaten der Servicekonten, Wiederholungen, Prüfpfad
Alegt das Ticket in ServiceNow oder Jira Service Management an und aktualisiert es; schreibt nach Teams; Benutzerabfragen in Microsoft Entra ID
AEskalationsaufgaben für Analysten, erledigt in Microsoft Teams
AModell-Allowlist, PII-Maskierung in Prompts, GenAI-Prüfprotokolle, Routing in die EU-Region
Awo Mitarbeitende fragen und die Lösung erhalten, und wo Analysten Eskalationen empfangen
AIdentität der Agenten-App, Gruppenmitgliedschaft, Single Sign-on
AIllustratives Wirtschaftlichkeitsmodell
Zahlen, die Sie an Ihren eigenen Daten prüfen können.
Vier von zehn ist die Zahl, die zuerst hinterfragt gehört: 3.600 Tickets im Monat × 0,4 ergeben die 1.440, mit denen der Kalkulator startet, und sie stammt aus der eigenen Kategorisierung dieses illustrativen Desks, nicht von einem Kunden. Zwölf Minuten sind der Analystenaufwand je solchem Ticket; 47 € pro Stunde sind die Vollkosten eines IT-Spezialisten in Mitteleuropa. Die zwanzig Minuten Warten und Nachfragen des Mitarbeiters je Ticket, 480 Stunden im Monat, bleiben bewusst unbepreist, und Lizenzen, Einführung und Katalogpflege liegen außerhalb des Modells.
Rechnen Sie mit Ihren Zahlen
Eine illustrative Schätzung aus Ihren Eingaben. Sie modelliert freigesetzte Kapazität und verspricht keine Einsparung.
Geschäftlicher Nutzen
- Die Kapazität des Desks fließt zurück in Ingenieursarbeit, weil die vier wiederkehrenden Tickets von zehn im Chat statt in der Warteschlange gelöst werden
- Mitarbeitende erhalten die Lösung in Minuten im ohnehin offenen Fenster, was die Umwege über Hotspot und private E-Mail beseitigt
- Tickets, die Analysten erreichen, kommen mit Zusammenfassung und Diagnose an, sodass der erste Griff eine Lösung ist und keine Rückfrage
- Das Wissen verbessert sich in eigenem Rhythmus: Jede unbeantwortete Frage wird zur Aufgabe für einen namentlich benannten Inhaltsverantwortlichen
- Neue Standorte werden ohne proportionale Einstellungen aufgenommen, weil der Agent in jedem Depot dieselben Prozeduren ausführt
Aus Sicht der Geschäftsführung
- Die Nachfrage wird messbar: welche Prozeduren laufen, wie oft, wo der Agent zögert und welche Artikel fehlen, je Standort und Monat
- Die Besetzung für die zwei neuen Depots wird aus dem gemessenen deterministischen Anteil abgeleitet statt aus einer Schätzung
- Jede automatisierte Aktion ist in Orchestrator nachvollziehbar und jedes Gespräch in den Agentenprotokollen, ein Prüfpfad, den niemand am Desk selbst schreiben muss
- Verantwortung wird ausdrücklich: Jemand verantwortet den Prozedurenkatalog, und jemand verantwortet das Wissen
KPIs für die Geschäftsführung
Sicherheit und Governance
Ein Prüfer sollte jede Entscheidung nachvollziehen können.
- Der Agent hat eine eigene Identität in Microsoft Entra ID mit den minimalen Berechtigungen, die seine Werkzeuge brauchen; Roboter laufen unter dedizierten Servicekonten je Zielsystem, deren Geheimnisse im Credential Store von Orchestrator oder in Azure Key Vault liegen, nie in einem Workflow
- Jedes Werkzeug ist eine freigegebene, versionierte Automatisierung: Das Sprachmodell wählt unter Aktionen, die die IT freigegeben hat, und kann keinen Befehl improvisieren, und eine Prozedur kommt erst nach Abnahme durch die Desk-Leitung in den Katalog
- Der AI Trust Layer setzt die Modell-Allowlist durch, maskiert personenbezogene Daten in Prompts und führt GenAI-Prüfprotokolle; jede Roboteraktion wird in Orchestrator mit dem auslösenden Gespräch protokolliert, und privilegierte Anfragen laufen nie autonom
- Die Daten bleiben in der EU: UiPath Automation Cloud in der EU-Region, Microsoft 365 innerhalb der EU Data Boundary; der Wissensindex erbt die SharePoint-Berechtigungen, sodass der Agent keinen Artikel zeigen kann, den der Mitarbeiter nicht öffnen dürfte
Warum jetzt
Der Auslöser ist selten die Technik: ein Einstellungsstopp, eine Fusion oder hier zwei Depots, die ohne neue Desk-Stellen eröffnen. Der Desk nimmt die neuen Nutzer entweder mit einer Prozedur auf oder mit einer längeren Warteschlange, und die modellierten 13.536 € Analystenzeit im Monat für wiederkehrende Tickets sind der Preis der zweiten Option
Conversational Agents lassen sich direkt als verwaltete Apps in Microsoft Teams veröffentlichen, allgemein verfügbar seit April 2026, mit Eskalation ins Action Center, sodass Gespräch und Ausführung endlich an einem Ort sitzen
Die Suche über die eigenen SharePoint-Inhalte des Kunden antwortet mit Quellen statt mit Vermutungen; die deterministischen Lösungen waren seit Jahren baubar, es fehlte eine Eingangstür, die Mitarbeitende tatsächlich nutzen
Relevante Führungsrollen
Desk-Kosten und Reaktionszeit sind die sichtbarsten IT-Kennzahlen im Unternehmen, und dies verändert beide ohne Antrag auf neue Stellen
Der Desk bekommt seine Ingenieure zurück, und ein verwalteter Prozedurenkatalog ersetzt Stammeswissen
Dasselbe Chat-zu-Lösung-Muster erstreckt sich auf HR- und Finanzanfragen, sobald die IT es bewiesen hat
Operative Mitarbeitende verlieren weniger Stunden an IT-Reibung, und neue Standorte eröffnen ohne Engpass im Support
Häufige Fragen und Einwände
Sie vertrauen ihm, wenn er das Laufwerk in zwei Minuten repariert und eine Person benennt, wenn er es nicht kann. Der Agent bietet immer einen Weg zum Menschen, und Abbrüche werden im Pilot gemessen statt angenommen.
Das ist der übliche Ausgangspunkt. Die Liste unbeantworteter Fragen des Agenten ist die beste Aufräumliste, die ein Inhaltsverantwortlicher je bekommen hat, und der erste Katalog kann mit Prozeduren beginnen, die gar keinen Artikel brauchen.
Sie wählt unter freigegebenen Werkzeugen und schreibt keine Befehle. Alles Privilegierte geht als Action-Center-Aufgabe an einen Menschen, und jede Aktion wird mit dem auslösenden Gespräch protokolliert.
Wann diese Lösung nicht passt
- Ticketvolumen unter einigen hundert im Monat; ein Teams-Formular plus Roboter genügt und ist günstiger
- Keinerlei dokumentierte Prozeduren; wir beginnen mit einer Prozessanalyse, nicht mit einem Agenten
- Das Ticketsystem soll in wenigen Monaten abgelöst werden, oder die Sicherheitsrichtlinie verbietet jede LLM-Nutzung; im zweiten Fall gilt deterministischer Self-Service weiterhin
Eine Frage für die nächste Sitzung
Im nächsten Jahr eröffnen zwei Depots ohne neue Desk-Stellen: Welche ihrer VPN-, Drucker- und Laufwerksanfragen wird eine dokumentierte Prozedur schließen, und welche werden einfach die Warteschlange verlängern?
Vorgehen bei der Umsetzung
Ein Umfang ohne Unklarheiten, noch vor der Unterschrift.
Wir liefern
- Die Analyse eines Quartals Ticketdaten, nach Prozeduren geclustert, um die ersten zehn bis fünfzehn mit Volumen und geringem Risiko festzulegen
- Den Entwurf des Chat-zu-Lösung-Ablaufs und des Eskalationspfads, abgestimmt mit der Desk-Leitung
- Den Agenten: Werkzeuge, Guardrails, den Context-Grounding-Index, die Veröffentlichung in Teams für die Pilotgruppe
- Roboter-Workflows für die freigegebenen Prozeduren, mit Ausnahmebehandlung und Durchsicht jeder Aktion durch den Desk in den ersten Wochen
- Die Anbindung des Ticketsystems, die Ticketvorlage, die Schulung der Analysten, den Wissenslückenbericht und anschließend Betreuung über unseren AMS-Service
Wir brauchen von Ihnen
- Einen Ticketexport des letzten Quartals mit Kategorien und Lösungsnotizen
- Die Runbooks, mit denen der Desk tatsächlich arbeitet, und einen benannten Verantwortlichen für die Wissensbasis
- Einen Product Owner aus dem Desk, der jede Prozedur vor der Freigabe abnimmt
- Eine Sicherheitsprüfung der Werkzeugliste und ein Servicekonto je Zielsystem
Etappen
Analyse
Tickets des letzten Quartals nach Prozeduren clustern; ersten Katalog und Ausschlüsse festlegen
Design
Chat-zu-Lösung-Ablauf, Eskalationsregeln, Guardrails, Ticketvorlage, Wissensumfang
Aufbau
Agent, Index, Roboter-Workflows, Ticketsystem-Anbindung, Teams-Veröffentlichung für eine Abteilung
Pilot
Eine Abteilung; jede Roboteraktion vom Desk geprüft; Abbrüche und wiederholte Kontakte gemessen
Skalierung
Prozedur für Prozedur, jede gebaut, getestet und von der Desk-Leitung vor der Freigabe abgenommen
Optimierung
Wöchentliche Gesprächsdurchsicht, Schließen von Wissenslücken, Katalogwachstum aus gemessener Nachfrage
Abteilungsweit. Der Aufwand folgt der Größe des Katalogs, dem Zustand der Runbooks und der Zahl der Zielsysteme, die eine Lösung berührt; das Ticketsystem ändert daran nichts.
Sechs Kategorien, vier Tickets von zehn, und keines davon braucht einen Ingenieur.
Senden Sie uns einen Monat Ticketkategorien aus ServiceNow oder Jira. Sie erhalten die Prozeduren, die ein Agent ab morgen ausführen könnte, die, die bei Ihren Analysten bleiben sollten, und die Begründung für jede.
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