Nutzung von KI für die effiziente Erstellung von Dienstplänen
Einführung
Die Einrichtung und Aufrechterhaltung eines hoch-effizienten Incident-Management-Prozesses ist für Unternehmen jeder Größe von entscheidender Bedeutung, ganz gleich welche Besonderheiten für ihre Branche gelten. Die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten generativer KI in diesem Prozess können die Effizienz, Genauigkeit und Geschwindigkeit der Erkennung, Analyse und Lösung von IT-Störungen erheblich verbessern. GenAI kann in allen Phasen des Incident-Management-Prozesses eingesetzt werden, zum Beispiel in der Vorbereitung, der Reaktion, der Kommunikation und in der Erkenntnisgewinnung.
In diesem Artikel widmen wir uns der Vorbereitungsphase.
Vorbereitung: Einsatz von KI-Assistenten für die Erstellung von Dienstplänen
Die Erstellung von Dienstplänen, die die Bedürfnisse der einzelnen Teammitglieder berücksichtigen und gleichzeitig eine durchgehende Bereitschaft sicherstellen, ist entscheidend für jedes Incident-Management. KI-Assistenten können diesen Prozess rationalisieren. Durch den Einsatz von KI-Assistenten werden komplexe Planungsanforderungen - wie zum Beispiel eine Bereitschaftsplanung nach dem Follow-the-Sun Modell - überschaubar. Eine intuitive Chat-Schnittstelle, die von einem LLM gesteuert wird, kann Nutzer durch die Erstellung ihrer Dienstpläne führen und relevante Fragen stellen, um spezifische Anforderungen und Präferenzen zu verstehen. Dieser KI-gestützte Ansatz vereinfacht das On-Call Scheduling, macht es weniger zeitaufwändig und besser auf die individuelle Dynamik jedes einzelnen Teams zugeschnitten.
Der KI-Assistent führt den Nutzer durch einen Dialog, um die notwendigen Details für den Dienstplan zu erfragen. Dazu gehören Angaben zu den beteiligten Teammitgliedern, den Rotations-Modellen und der erforderlichen Abdeckung. Die Fähigkeit des Assistenten, natürliche Sprache zu analysieren, ermöglicht es ihm, die Antworten des Nutzers zu verstehen und in strukturierte Daten zu kategorisieren, die in den nächsten Schritten verwendet werden können. Der Prozess beginnt mit dem Verstehen der Nutzereingaben und der Ausführung von Funktionen zur Erstellung des Dienstplans.
Schritte zur Erstellung eines Dienstplans
1. Verstehen der Nutzereingaben:
Der Assistent leitet den Prozess ein, indem er den Nutzer durch einen Dialog führt, um alle notwendigen Details für die Erstellung des Dienstplans zu sammeln. Dazu gehören Angaben zu den Teammitgliedern, den Rotations-Modellen und der erforderlichen Abdeckung.
Dank seiner Fähigkeit zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann der Assistent die Antworten des Nutzers verstehen und in strukturierte Daten für die nächsten Schritte umwandeln. Die Anweisungen für diesen Dialog werden dem Assistenten zur Verfügung gestellt.
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2. Ausführen von Funktionen zur Generierung des Zeitplans:
Nach der Verarbeitung und Organisation der eingegebenen Daten verwendet der Assistent das Function Calling-Feature, um eine benutzerdefinierte Funktion auszuführen, die speziell für die Erstellung von Dienstplänen entwickelt wurde. Diese Funktion übernimmt die vorbereiteten Daten und erstellt den Dienstplan unter Berücksichtigung aller eingegebenen Anforderungen und Einschränkungen. Als Ergebnis erhält der Nutzer ein JSON-Dokument, das den endgültigen Dienstplan darstellt.
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Diese Verwendung des Function Calling Features von OpenAI unterstreicht die Fähigkeit des Assistenten, Gesprächseingaben mit programmatischen Ausgaben zu verbinden. Dies ermöglicht die Automatisierung komplexer Aufgaben wie der Erstellung von Dienstplänen innerhalb eines Conversational Interface.
Unten sehen Sie ein Beispiel für eine Konversation mit der ilert KI zur Erstellung eines Follow-the-Sun-Dienstplan:
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Neben dem KI-gestützten On-Call Scheduling können LLMs auch zur Reaktion auf IT-Störungen eingesetzt werden, indem sie die Alarmierungs-Überflutung durch intelligentes Alert Grouping reduzieren, die Kommunikation bei Störungen optimieren und aussagefähige Postmortem-Analysen erstellen.
