ChatGPT & Claude für Ticketsystem: KI die wirklich hilft
Kennen Sie das Problem mit der richtigen Antwort?
Herr Meier schickt ein Ticket: "E-Mail-Ablage funktioniert nicht mehr!" Es ist das fünfte Ticket dieser Art heute, aber dieses Mal von einem Key-User. Keine offensichtlichen Fehler im System. Sie wissen, dass eine Standardantwort ("haben Sie den Browser geleert?") eher frustrierend ist. Aber eine zu detaillierte technische Erklärung könnte ihn verwirren. Oder sollte man eine umfassende Fehlerbehebung anleiten, die möglicherweise nicht zutrifft und Zeit kostet?
Die Angst, die Situation durch falsche Kommunikation zu eskalieren, lähmt. Das Problem ist nicht die Zeit. Das Problem ist: Die richtige Kommunikation erfordert eine präzise Tonalität und den richtigen Grad an technischer Tiefe für jeden User, um Eskalation zu vermeiden.
Das können ChatGPT und Claude ändern - wenn Sie wissen wie.
ChatGPT kennen Sie - Claude sollten Sie kennenlernen
Beide Tools funktionieren für die folgenden Prompts. Aber es gibt Unterschiede, die für professionelle Nutzung wichtig sind.
Der praktische Unterschied
Stellen Sie sich vor, Sie geben diesen Prompt ein: "Schreib eine Antwort an den User wegen der Heizung"
ChatGPT-Verhalten: Liefert SOFORT eine Antwort - egal ob der Prompt vage ist. Ergebnis: Oft generisch. "Sehr geehrter Herr XY, vielen Dank für Ihre Anfrage..." Wenn Sie vergessen wichtige Details zu nennen, merken Sie es erst beim Lesen.
Claude-Verhalten: Fragt nach oder macht kluge Annahmen. "Welche Art Problem? Erstmalige Meldung oder Folge-Ticket? Soll ich Zeitrahmen für die Lösung nennen?" Ergebnis: Passt besser, weil es mitdenkt.
Wann welches Tool?
ChatGPT passt wenn:
- Sie gelegentlich KI nutzen (1-2x pro Woche)
- Sie präzise Prompts schreiben können
- Sie jeden Text ohnehin nochmal komplett umschreiben → Kostenlos, bekannt, funktioniert
Claude passt wenn:
- Sie KI täglich nutzen wollen (5+ Prompts/Tag)
- Sie auch mal vage Anweisungen geben
- Sie wollen dass der erste Entwurf schon nah am Ziel ist → Besseres Deutsch, versteht Kontext, integriert mit Excel/Word
Für Ticketsystem-Arbeit empfehlen wir Claude - weil Ihre Kommunikation professionell klingen muss, nicht "von KI generiert". Aber: Probieren Sie beide. Die Prompts funktionieren in beiden Tools.
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| ChatGPT | Claude | |
|---|---|---|
| Versteht Ihre Anfrage | Wortwörtlich – macht was Sie sagen | Intent-basiert – macht was Sie meinen |
| Bei vagen Prompts | Antwortet selbstbewusst (auch wenn es rät) | Zeigt Unsicherheit oder fragt nach |
| Textqualität Deutsch | Grammatikalisch korrekt, klingt übersetzt | Klingt wie ein Muttersprachler |
| Wenn etwas unklar ist | Füllt Lücken mit Annahmen (die oft falsch sind) | Benennt die Lücke oder trifft kluge Annahmen |
| Wenn Sie nachbessern | Ändert oft zu viel auf einmal | Passt gezielt an, lässt den Rest intakt |
| Beispiel: "Mach den Text kürzer" | Schreibt komplett neu (neue Formulierungen) | Streicht Sätze, behält Ihre Wortwahl |
| Bei Unsicherheit | Klingt überzeugend (auch wenn's falsch ist) | Gibt zu wenn etwas unklar ist |
| Passt zu Ihrer Arbeitsweise wenn | Sie wissen genau was Sie wollen | Sie entwickeln die Lösung im Gespräch |
Prompt 1: Komplexe technische Probleme einfach erklären
Das Problem:
Die Herausforderung liegt darin, komplexe IT-Sachverhalte für Nicht-Techniker verständlich zu machen, ohne zu vereinfachen oder als herablassend zu wirken. Zu technisch führt zu Rückfragen, zu einfach weckt Misstrauen. Zu technisch wirkt arrogant und überfordert den User. Zu allgemein wirkt inkompetent und führt zu Frustration, weil keine Lösung angeboten wird.
Beispiel-Situation: User berichtet von "Systemabsturz", tatsächlich ist es ein voller Cache. Wie erkläre ich die Schritte zur Behebung benutzerfreundlich?
Der Prompt (kopieren Sie ihn 1:1):
Ich bin Ticketsystem-Analyst. Ein User hat ein technisches Problem gemeldet.
[PROBLEMBESCHREIBUNG VOM USER HIER EINFÜGEN]
[TATSÄCHLICHE URSACHE: z.B. "voller Browser-Cache"]
Schreibe eine Antwort die:
1. Das Problem in nicht-technischer Sprache erklärt ("Ihr Browser speichert alte Daten...")
2. Gibt konkrete Schritte zur Lösung (nummeriert, max 5 Schritte)
3. Erklärt warum diese Schritte helfen (ohne IT-Jargon)
4. Ton: freundlich-sachlich, wie ein erfahrener Kollege (nicht belehrend, nicht zu locker)
Wichtig: Keine Fachbegriffe ohne Erklärung. Keine Formulierungen wie "einfach", "nur kurz" oder "sollte funktionieren".
Wenn der User nachfragen muss: "Ich erkläre das gerne genauer, rufen Sie mich an unter [IHRE NUMMER]"Warum dieser Prompt funktioniert:
- "Ich bin Ticketsystem-Analyst" → KI weiß: Support-Kontext, User ist kein Techniker
- Zwei Platzhalter → Trennt User-Sicht von tatsächlicher Ursache (KI kann übersetzen)
- "nicht-technischer Sprache" → Verhindert IT-Jargon automatisch
- "Keine Formulierungen wie 'einfach'" → Vermeidet herablassenden Ton
Häufiger Fehler: Vager Prompt wie "Erkläre das Problem" → KI nutzt Fachbegriffe, weil sie nicht weiß für wen.
Der Nutzen: Sie bekommen einen Entwurf der:
- ✅ Auf User-Level formuliert ist (keine technischen Begriffe)
- ✅ Schrittweise Anleitung gibt (kopierbar)
- ✅ Verständnis schafft statt Verwirrung
- ✅ Keine herablassenden Floskeln hat
Nicht "spart 10 Minuten" - sondern: Keine Angst mehr vor der falschen Tonalität.
💡 Im Advanced-Kurs: Wir erstellen 5-8 Varianten dieses Prompts für unterschiedliche User-Typen (Key-User, Management, Externe).
Prompt 2: Standard-Antworten individuell anpassen
Das Problem:
Standardisierte Textbausteine sind effizient, wirken aber oft unpersönlich und können bei wiederholter Nutzung als "abgefertigt" empfunden werden. Der Spagat zwischen Effizienz und persönlicher Note ist schwierig. Zu generisch führt zu Unzufriedenheit und dem Gefühl, nicht wirklich gehört zu werden. Zu viel individualisierte Anpassung fordert zu viel Konzentrationsfähigkeit und führt zu Ungleichmäßigkeiten.
Beispiel-Situation: Antwort auf "Passwort vergessen", die über den Link hinausgeht, um Empathie zu zeigen und weitere Probleme zu antizipieren.
Der Prompt:
Ich bin Ticketsystem-Analyst. Ich muss auf eine Standard-Anfrage antworten.
[TYP DER ANFRAGE: z.B. "Passwort vergessen", "Software-Installation"]
[NAME DES USERS]
[ZUSÄTZLICHER KONTEXT: z.B. "User hat in den letzten 2 Wochen 3x Passwort zurückgesetzt"]
Schreibe eine Antwort die:
1. Beginnt mit persönlicher Anrede (kein "Sehr geehrte/r")
2. Bestätigt das Problem kurz ("Ich setze Ihr Passwort zurück")
3. Gibt die Standard-Lösung (Link/Anleitung)
4. Fügt EINEN hilfreichen Zusatztipp hinzu (basierend auf Kontext)
Ton: kollegial-professionell (wie ein hilfsbereiter Teamkollege, nicht förmlich)
Wichtig: Maximal 6 Sätze. Keine Floskeln wie "gerne", "vielen Dank für Ihre Geduld", "bei weiteren Fragen".
Wenn Kontext auf wiederholtes Problem hindeutet: "Falls das öfter passiert, kann ich Ihnen zeigen wie Sie [X] einstellen - melden Sie sich gerne."Warum funktioniert das:
- Drei Platzhalter → KI kann personalisieren (Name + Kontext)
- "EINEN Zusatztipp" → Verhindert ausufernde Antworten
- "Maximal 6 Sätze" → Erzwingt Knappheit
- Kontext-Regel am Ende → Macht Antwort intelligenter bei Wiederholungsfällen
Häufiger Fehler: "Personalisiere die Antwort" ohne zu sagen WIE → KI fügt generische Höflichkeitsfloskeln hinzu statt echte Personalisierung.
Der Nutzen:
- ✅ Behält Effizienz (6 Sätze max)
- ✅ Wirkt persönlich durch Name + Kontext-Tipp
- ✅ Keine Copy-Paste-Gefühl beim User
- ✅ Sie müssen nicht selbst überlegen wie Sie individualisieren
Keine Grübelei mehr ob die Antwort zu kurz oder zu unpersönlich wirkt.
💡 Claude-Tipp: Claude erkennt Kontext-Muster besser - probieren Sie beide.
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Prompt 3: Entwurf für Eskalations-Kommunikation
Das Problem:
Eskalations-Kommunikation erfordert absolute Präzision, Schuldzuweisung muss vermieden, aber Fakten klar dargestellt werden. Die Formulierung muss diplomatisch sein, aber die Dringlichkeit unmissverständlich rüberbringen. Falsche Wortwahl kann die Situation unnötig verschärfen oder falsche Erwartungen wecken. Eine zu weiche Formulierung lässt die Dringlichkeit vermissen; eine zu harte wirkt unprofessionell.
Beispiel-Situation: Ein Serverausfall betrifft eine kritische Anwendung. Stakeholder müssen über Status und voraussichtliche Behebung informiert werden, ohne Panik zu schüren.
Der Prompt:
Ich bin Ticketsystem-Analyst. Es gibt einen kritischen Systemausfall der eskaliert werden muss.
[BETROFFENES SYSTEM: z.B. "Webserver Cluster A"]
[AUSWIRKUNG: z.B. "Interne Zeiterfassung nicht erreichbar"]
[AKTUELLER STATUS: z.B. "Fehlerquelle identifiziert, Team arbeitet an Behebung"]
[ZEITRAHMEN: z.B. "voraussichtlich 2 Stunden" oder "noch unklar"]
Schreibe eine Eskalations-E-Mail an Management/Stakeholder die:
1. Beschreibt WAS ausgefallen ist (ohne Technik-Details)
2. Erklärt WER betroffen ist (welche Abteilungen/Prozesse)
3. Nennt aktuellen Stand der Behebung (konkret)
4. Gibt realistischen Zeitrahmen oder nächstes Update-Zeitfenster
Ton: sachlich-ruhig, wie ein erfahrener Krisenmanager (keine Dramatisierung, keine Verharmlosung)
Wichtig: Keine Schuldzuweisungen. Keine Versprechen ohne Absicherung ("sollte gleich gehen").
Wenn Zeitrahmen unklar: "Wir arbeiten mit Hochdruck an der Behebung und informieren Sie um [UHRZEIT] über den Fortschritt."Warum funktioniert das:
- Vier strukturierte Platzhalter → Alle kritischen Infos werden abgefragt
- "ohne Technik-Details" → Verhindert Verwirrung bei Nicht-Technikern
- "erfahrener Krisenmanager" → Definiert Tonalität präzise
- Fallback-Regel → Gibt Ausweg wenn Zeitrahmen unsicher
Häufiger Fehler: "Schreibe Eskalations-Mail" ohne Struktur → KI weiß nicht ob Management oder Team, technisch oder nicht-technisch.
Der Nutzen:
- ✅ Fakten klar benannt (keine Missverständnisse)
- ✅ Ton diplomatisch (keine Panik, keine Bagatellisierung)
- ✅ Realistische Erwartungen (kein "gleich fertig")
- ✅ Fallback wenn unklar (nächstes Update statt vage Prognose)
Sie müssen nicht mehr abwägen zwischen "zu alarmierend" und "zu lapidar".
Prompt 4: User-Anfragen nach Priorität kategorisieren
Das Problem:
Manuelle Priorisierung ist fehleranfällig, besonders bei hohem Ticketaufkommen. Keywords sind oft unzureichend, um die tatsächliche Dringlichkeit oder den Business Impact eines Problems zu erkennen, was zu Fehlpriorisierungen führt. Eine falsche Priorisierung kann dazu führen, dass kritische Probleme übersehen werden, während weniger wichtige Tickets zuerst bearbeitet werden. Dies schadet dem Unternehmensablauf und der User-Zufriedenheit.
Beispiel-Situation: Ein User meldet einen "kleinen Fehler" in einer Finanzanwendung; die KI erkennt potenziellen Audit-Impact und priorisiert höher.
Der Prompt:
Ich bin Ticketsystem-Analyst. Ich muss ein neues Ticket priorisieren.
[TICKET-TEXT HIER EINFÜGEN]
[USER-ROLLE: z.B. "Controller", "Geschäftsführung", "Außendienst"]
[BETROFFENES SYSTEM: z.B. "Finanzsoftware", "CRM", "E-Mail"]
Analysiere das Ticket und gib Empfehlung:
1. Vorgeschlagene Priorität (Prio 1-4)
2. Begründung in 2 Sätzen (Business Impact, nicht nur Technik)
3. Mögliche versteckte Auswirkungen (z.B. Compliance, Prozessblockade)
4. Empfohlene Erstmaßnahme (was sollte als erstes passieren)
Bewertungskriterien:
- Prio 1: Geschäftskritische Prozesse blockiert, viele User betroffen
- Prio 2: Wichtige Funktion eingeschränkt, Workaround möglich
- Prio 3: Komfortproblem, keine Prozessblockade
- Prio 4: Kosmetisch oder Wunsch
Wichtig: Achte auf Keywords die User klein reden ("nur kurz", "kleiner Fehler") - prüfe den tatsächlichen Impact.
Wenn unklar: Empfehle Rückfrage an User statt Ratespiel.Warum funktioniert das:
- Drei Kontext-Felder → KI hat alle Infos für Impact-Bewertung
- Klare Prio-Definition → KI rät nicht, sondern folgt Kriterien
- "versteckte Auswirkungen" → Denkt über offensichtliches hinaus (Compliance, Audit)
- "Achte auf Keywords" → Erkennt wenn User Problem kleinreden
Häufiger Fehler: "Kategorisiere das Ticket" ohne Kriterien → KI nutzt nur Wörter wie "dringend", übersieht Business-Kontext.
Der Nutzen:
- ✅ Impact-basierte Bewertung (nicht nur Keyword-Matching)
- ✅ Erkennt versteckte Risiken (Compliance, Audit, Prozessblockaden)
- ✅ Gibt Begründung (Sie können Entscheidung nachvollziehen/anpassen)
- ✅ Empfiehlt erste Maßnahme (klarer nächster Schritt)
Sie übersehen keine kritischen Tickets mehr, weil User sie harmlos formuliert haben.
💡 Next Level: Im Advanced-Kurs lernen Sie, wie Sie diese Prompts mit Excel/Word verbinden.
🎯 Bereit für den nächsten Schritt? → Beginner-Kurs buchen (0€) - Kostenfreier Einstieg mit ChatGPT → Advanced-Kurs buchen (49€) - Profession-spezifisch mit Claude + Excel-Integration
Über Copy-Paste hinaus: KI die automatisch läuft
Alle Prompts oben: Sie geben manuell ein, KI antwortet. Was wenn das automatisch passiert?
Reales Automatisierungs-Beispiel für Ticketsystem:
Scenario: Automatisierte Erstellung von Erst-Entwürfen für Standard-Tickets
Wie es läuft: Neues Ticket kommt rein → Ticketsystem-Webhook an n8n → KI (Claude) analysiert Ticketinhalt und Userhistorie → erstellt maßgeschneiderten Antwort-Entwurf + erste Lösungsschritte → Entwurf wird im Ticketsystem als Entwurf für den Bearbeiter hinterlegt.
Was Sie brauchen:
- Zapier/n8n Account (~15€/Monat)
- Claude API Zugang (~10€/Monat bei 50-100+ Tickets pro Tag)
- 3-5 Tage Setup
Wann es sich lohnt: ab 30 Tickets/Tag mit wiederkehrenden Themen Darunter: Manuell ist schneller.
Kosten: Setup + Training: Auf Anfrage (Custom AI Integration) Laufend: ~25€/Monat (Tools) + Ihre Zeit für Prüfung und Freigabe
Ihr Part: Prüfung, Anpassung und finale Freigabe des Entwurfs, ggf. weitere Recherche und Lösungsimplementierung. Die KI nimmt Ihnen nicht die Arbeit ab - sie gibt Ihnen einen 80%-fertigen Entwurf statt bei Null zu starten.
Das ist KEINE Zukunftsmusik. Das läuft heute bei 3 unserer Kunden.
🔧 Interesse an Automatisierung für Ticketsystem? → Automatisierungs-Beratung buchen - Half-day Workshop: Wir analysieren Ihre Workflows und zeigen was sich lohnt (mit realistischen Kosten).
Unsere KI-Services
1. KI-Kurs Beginner (ChatGPT-Grundlagen)
Dauer: 60 Minuten Preis: 0€
Was Sie lernen:
- ChatGPT Account erstellen
- Diese 4 Prompts + 6 weitere
- Wie Sie eigene Prompts schreiben
- Häufige Fehler vermeiden
Für wen: Sie haben noch nie mit KI gearbeitet und wollen testen ob es für Sie passt.
2. KI-Kurs Advanced (Claude für Ticketsystem)
Dauer: 90 Minuten Preis: 49€
Was Sie lernen:
- Claude-spezifische Funktionen (besser als ChatGPT für Profis)
- 15+ profession-spezifische Prompts
- Excel/Word-Integration (Daten automatisch übernehmen)
- Eigene Prompt-Bibliothek aufbauen
Für wen: Sie wollen KI täglich nutzen, nicht nur testen. Sie brauchen professionelle Qualität in Ihrer Kommunikation.
Unterschied zu Beginner:
- Mehr Prompts (15+ vs 10)
- Profession-spezifisch (nicht generisch)
- Claude-Features (Excel-Integration, besseres Deutsch)
- Template-Bibliothek zum Mitnehmen
3. Automatisierungs-Beratung
Dauer: Half-day Workshop Preis: Auf Anfrage
Was wir machen:
- Analysieren Ihre Workflows
- Finden Automatisierungs-Potenzial (was lohnt sich, was nicht)
- Erstellen Roadmap mit Aufwand/Nutzen
- Zeigen Beispiele aus Ihrer Branche
Ergebnis: Klarer Plan was automatisierbar ist + Realistische Kosten
4. Custom AI Integration
Aufwand: Projekt-basiert Preis: Auf Anfrage
Was wir bauen:
- KI-Workflows in Ihre Software integriert
- Automatische Abläufe (wie oben beschrieben)
- Anbindung an Ticketsystem, E-Mail, Excel, etc.
Beispiele:
- Automatische Ticket-Entwürfe
- Intelligente Priorisierung
- Monatliche Reports aus Ticketsystem
Voraussetzung: Automatisierungs-Beratung (damit wir wissen was Sie brauchen)
Noch unsicher?
Kostenfreie 30-Min KI-Analyse buchen
Wir zeigen Ihnen:
- ChatGPT oder Claude - was passt zu Ihrer Arbeitsweise?
- Welcher Kurs macht Sinn (Beginner/Advanced)?
- Welche Ihrer Prozesse lassen sich automatisieren?
- Realistische Kosten + Nutzen
Kosten: 0€ Dauer: 30 Minuten Format: Video-Call
Danach entscheiden Sie ob Beginner-Kurs (0€), Advanced-Kurs (49€), oder nichts.