De uitdaging: handmatige ticketverwerking kost tijd
Voor veel servicedesks begint een ticket als een simpele e-mail. In de praktijk bevatten deze meldingen vaak lange e-mailketens, automatische disclaimers, HTML-opmaak en onduidelijke onderwerpen. Dat maakt tickets lastig leesbaar en kost supportmedewerkers onnodig veel tijd.
Binnen onze Servicedesk betekende dit dat collega’s per ticket gemiddeld tussen de 30 seconden en enkele minuten kwijt waren aan administratieve handelingen zoals opschonen van ticketinformatie, verwijderen van irrelevante tekst, verduidelijken van titels, classificeren van meldingen en bepalen issue- en sub-issuetypes.
Daarnaast werden e-mails vanuit Autotask geconverteerd naar platte tekst, waardoor opmaakproblemen ontstonden zoals het uitvergrote van afbeeldingen, dubbele links, overtollige witregels en slecht leesbare e-mailtekens. Deze handmatige werkzaamheden zorgden ervoor dat medewerkers minder tijd konden besteden aan het daadwerkelijk oplossen van klantvragen.
Waarom AI inzetten voor ticket triage?
Het doel was niet om supportmedewerkers te vervangen door AI. De focus lag juist op ondersteuning: repetitieve en frustrerende handelingen automatiseren, zodat de Servicedesk efficiënter kan werken.
AI is bijzonder geschikt voor taken zoals het herkennen van relevante informatie, het samenvatten van teksten, het classificeren van tickets, het genereren van duidelijke titels het analyseren van context.
Door AI toe te passen binnen ticket triage ontstaat een consistenter en schaalbaarder supportproces. Medewerkers krijgen sneller inzicht in meldingen en kunnen direct focussen op de inhoudelijke oplossing.
Voor organisaties met veel inkomende supportverzoeken kan dit een grote impact hebben op responstijden, kwaliteit van ticketregistratie, efficiëntie van IT-support en medewerkerstevredenheid.
De oplossing: een AI-pipeline met Azure en Microsoft Fabric
Om het proces te automatiseren is een oplossing ontwikkeld op basis van Autotask, Azure Logic Apps, Microsoft Fabric en Azure AI-modellen. Deze componenten werken samen in een geautomatiseerde pipeline voor slimme ticketverwerking.
Stap 1: Tickets verzamelen via Autotask
Binnen Autotask is een aparte “Unsorted”-queue ingericht. Alle tickets die via e-mail binnenkomen worden eerst in deze wachtrij geplaatst. Daarnaast is een fallback workflow ingericht die tickets na vijf minuten automatisch doorzet naar de reguliere Servicedesk-queue. Hierdoor blijft de continuïteit gewaarborgd wanneer een ticket niet succesvol door de AI-pipeline verwerkt wordt.
Stap 2: Automatische verwerking met Azure Logic Apps
Wanneer een nieuw ticket binnenkomt, activeert Autotask automatisch een webhook. Deze webhook stuurt een Azure Logic App aan, die vervolgens de Microsoft Fabric Pipeline start. Hiermee ontstaat een volledig geautomatiseerde workflow zonder handmatige tussenstappen.
Stap 3: AI-classificatie en samenvatting in Microsoft Fabric
Binnen Microsoft Fabric wordt het ticket eerst opgeschoond. Daarbij worden onder andere: irrelevante HTML-elementen verwijderd, overtollige witregels opgeschoond, disclaimers genegeerd en lange e-mailketens teruggebracht tot de kern.
Vervolgens analyseert een Azure AI-model het ticket om een duidelijke titel te genereren, het ticket automatisch te classificeren, een samenvatting op te stellen en relevante issue types te voorspellen. Hierdoor ontstaat een veel beter leesbaar en direct bruikbaar ticket voor de Servicedesk.
Stap 4: Fallback workflow voor betrouwbaarheid
Betrouwbaarheid speelde een belangrijke rol in het ontwerp van de oplossing. Wanneer de AI-verwerking niet op tijd afgerond wordt, zorgt de fallback workflow ervoor dat tickets alsnog automatisch bij de Servicedesk terechtkomen. Daarmee blijft de dienstverlening altijd beschikbaar.
Welke taken automatiseert AI?
De AI-pipeline automatiseert meerdere terugkerende werkzaamheden binnen de Servicedesk.
Geautomatiseerde taken
- Opschonen van ticketinhoud
- Verwijderen van irrelevante e-mailtekst
- Samenvatten van lange e-mailketens
- Genereren van duidelijke tickettitels
- Classificeren van issue- en subissuetypes
- Structureren van ticketinformatie
- Ondersteunen van ticketanalyse
Hierdoor ontstaat een consistenter ticketproces met minder handmatig werk.
Resultaten voor de servicedesk
De oplossing heeft geleid tot een efficiënter supportproces waarbij medewerkers minder tijd kwijt zijn aan administratieve taken.
Belangrijke voordelen zijn: snellere leesbare tickets, duidelijkere tickettitels, consistenter classificeren, minder repetitief werk, meer focus op klantvragen en betere schaalbaarheid van supportprocessen.
Waar supportmedewerkers voorheen soms meerdere minuten bezig waren met het interpreteren en opschonen van een ticket, gebeurt dit nu grotendeels automatisch.
Technische uitdagingen en leerpunten
Tijdens de implementatie kwamen ook technische beperkingen naar voren.
Een belangrijke uitdaging was de beperking binnen de Autotask API. Bijlagen die oorspronkelijk in de e-mailtekst verwerkt zaten, gingen verloren tijdens het opschonen van HTML-inhoud.
Daarnaast verdwijnt opgemaakte tekst zoals dikgedrukte tekst, specifieke stijlen en Inline formatting.
In de praktijk bleek dit echter beperkte impact te hebben op de leesbaarheid van tickets, omdat de inhoudelijke informatie behouden bleef. Deze uitdagingen benadrukken het belang van fallback mechanismes, monitoring en Iteratieve optimalisatie van AI-workflows.
Toekomstige ontwikkelingen
De AI-pipeline blijft continu in ontwikkeling.
Momenteel wordt gewerkt aan aanvullende functionaliteiten zoals:
Trendanalyse van terugkerende tickets
Door ticketdata te analyseren kunnen patronen en structurele problemen sneller worden herkend.
Automatische validatie van informatie
AI kan controleren of cruciale informatie ontbreekt in een ticket en automatisch aanvullende vragen stellen aan de gebruiker.
Slimmere autorisatieprocessen
Bij ongeautoriseerde aanvragen kan automatisch een verzoek worden doorgestuurd naar een primair contactpersoon voor goedkeuring.
Proactieve servicedesk ondersteuning
Op termijn kan AI helpen bij het voorspellen van terugkerende incidenten, het herkennen van bedrijfsbrede verstoringen en automatisch prioriteren van tickets.
Wat betekent AI ticket triage voor organisaties?
AI ticket triage helpt organisaties om IT-support slimmer en schaalbaarder in te richten. Door repetitieve werkzaamheden te automatiseren ontstaat meer ruimte voor supportmedewerkers om zich te richten op complexe klantvragen en hoogwaardige dienstverlening.
Voor moderne IT-organisaties draait AI daarom niet om het vervangen van mensen, maar om het versterken van teams met slimme automatisering.
Met technologieën zoals Azure AI, Logic Apps en Microsoft Fabric kunnen organisaties in Nederland en de Benelux hun servicedesk efficiënter, consistenter en toekomstbestendig maken.
Veelgestelde vragen
Wat is AI ticket triage?
AI ticket triage is het automatisch analyseren, opschonen en classificeren van supporttickets met behulp van kunstmatige intelligentie.
Welke voordelen biedt AI voor servicedesks?
AI helpt servicedesks met:
- Tijdsbesparing
- Snellere ticketverwerking
- Consistente classificatie
- Betere leesbaarheid van tickets
- Minder handmatig werk
Welke Microsoft-oplossingen ondersteunen AI-workflows?
Microsoft-oplossingen zoals Azure AI, Logic Apps en Microsoft Fabric ondersteunen geautomatiseerde AI-workflows voor IT-processen en data-analyse.
Kan AI supportmedewerkers vervangen?
In de meeste gevallen wordt AI ingezet als ondersteuning voor supportteams. Het doel is vooral om repetitieve werkzaamheden te automatiseren en medewerkers efficiënter te laten werken.
Klaar om AI slimmer in te zetten binnen jouw organisatie?
Veel organisaties zien de mogelijkheden van AI, maar weten niet waar ze moeten beginnen. De grootste winst zit vaak niet in nóg meer tools, maar in het slimmer inzetten van de data en systemen die je al hebt. Benieuwd waar AI binnen jouw organisatie de meeste waarde toevoegt?
Plan een vrijblijvend gesprek en ontdek hoe Nedvice jouw organisatie helpt met Data & AI-oplossingen die écht werken.
