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20 von 30 Bug-Reports landen nie bei einem Entwickler

  • Metis-Incident-Portal
  • KI
  • Live seit Mai 2026
  • 4 Min.

Hier ist eine KI drin. Meistens stellt sie gute Fragen.

IN 8 SEKUNDEN GELESEN

PROBLEM
Rund 30 Meldungen am Tag, und die meisten waren Fragen, keine Bugs.
ENTSCHEIDUNG
Ein LLM prüft jede Meldung gegen die Datenmodelle des Systems und den Code in Git und sortiert sie dann: Frage, Bug oder Idee.
ERGEBNIS
Rund 20 von 30 geklärt, ohne Entwickler. Wiederholte Eskalationen in vier Monaten um 30% gesunken.

DAS WAR'S. ODER WEITERSCROLLEN ↓

9 Slides · ← → zum Blättern · am Handy swipen

AKTE 03 · KI-INCIDENT-PORTAL
  1. IN 8 SEKUNDEN GELESEN

    PROBLEM
    Rund 30 Meldungen am Tag, und die meisten waren Fragen, keine Bugs.
    ENTSCHEIDUNG
    Ein LLM prüft jede Meldung gegen die Datenmodelle des Systems und den Code in Git und sortiert sie dann: Frage, Bug oder Idee.
    ERGEBNIS
    Rund 20 von 30 geklärt, ohne Entwickler. Wiederholte Eskalationen in vier Monaten um 30% gesunken.

    DAS WAR'S. ODER WEITERSCROLLEN ↓

    rechts tippen für weiter · links tippen für zurück

  2. Wir bekommen viel Feedback von Nutzern, und das meiste sind Fragen, keine Bugs. Trotzdem musste jemand jede Meldung lesen.

    Übersicht im Incident-Portal mit eingehenden Meldungen, Priorität und Status

    die meisten "Bugs" waren Fragen.

  3. Also führt Ask Metis das erste Gespräch, so wie es ein guter Support-Mensch oder BA tun würde: Was ist passiert, was hast du erwartet, kannst du einen Screenshot schicken?

    Ask-Metis-Chat, der fragt, was passiert ist, was erwartet wurde, und um einen Screenshot bittet

    es fragt nach Schritten, nicht nur nach "ist kaputt".

  4. Dann macht es die Hausaufgaben: Datenmodelle, Code in Git und Tickets, die es schon gibt.

    1. Neue Meldung
    2. Details erfragen
    3. Datenmodelle + Git prüfen
    4. Frage? Beantwortet
    5. Bug oder Idee? Jira

    Rund 20 von 30 sind am Ende Fragen. Die werden sofort beantwortet.

  5. Du bist dran

    Manchmal ist es wirklich ein Bug. Und jetzt?

    Erst wählen, dann scrollen.

  6. A. Es trotzdem selbst versuchen
    B. An einen Menschen übergeben, mit allem, was es gesammelt hat meine Wahl
    C. Den Nutzer bitten zu warten

    B. Es legt das Jira-Ticket an, mit Zusammenfassung, Screenshots und Session-Aufnahme schon im Anhang.

    Prinzip 01

    Automatisier das Fragen, nicht das Entscheiden

    Die KI sammelt und prüft. Menschen entscheiden, was repariert wird.

  7. Entwickler antworten in Jira. Antworten mit dem Tag [external] erscheinen im Portal, also bekommt der Nutzer Antwort, ohne dass jemand Nachrichten kopiert.

    [external]

    der eine Tag, der einen Jira-Kommentar für die Person sichtbar macht, die das Problem gemeldet hat

  8. Session-Aufnahmen zeigen, was die Person wirklich geklickt hat. Das ist oft etwas anderes als das, woran sie sich erinnert.

    Prinzip 02

    Vertrau der Aufnahme

    Leute beschreiben, was sie tun wollten. Die Aufnahme zeigt, was sie getan haben.

  9. Rate die Zahl

    dein Tipp: 10

    Na los, rate. Keiner schaut hin.

  10. BELEG · METIS-INCIDENT-PORTAL

    MELDUNGEN PRO TAG
    ~30
    VON DER KI GEKLÄRT
    ~20
    WIEDERHOLTE ESKALATIONEN
    -30% IN 4 MONATEN
    LIVE SEIT
    MAI 2026
    AUCH IM EINSATZ BEI
    PRINT.COM
    DEV-LEKTÜRE GESPART / TAG
    ~20

    KEIN TICKET BLEIBT UNGELESEN

    Zwanzig am Tag, ohne Entwickler.

  11. NACH OBEN WISCHEN ↑ Nächste Akte: Das Portal, das keiner nutzte

Der Beleg

Alles, was diese Akte verändert hat, auf einem Zettel.

Was ich als Nächstes tun würde

Nutzern die Antwort zeigen, die der Assistent bei einem ähnlichen Ticket gefunden hat, noch bevor sie fertig getippt haben.

BELEG · METIS-INCIDENT-PORTAL

MELDUNGEN PRO TAG
~30
VON DER KI GEKLÄRT
~20
WIEDERHOLTE ESKALATIONEN
-30% IN 4 MONATEN
LIVE SEIT
MAI 2026
AUCH IM EINSATZ BEI
PRINT.COM
DEV-LEKTÜRE GESPART / TAG
~20

KEIN TICKET BLEIBT UNGELESEN

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