Open Ticket AI: On-Premise-KI zur Automatisierung von Ticket-Routing, Priorisierung und Tagging

Nico Dudli
vor 15 Minuten
4 Min. Lesezeit

Viele IT- und Support-Teams verbringen täglich Zeit mit Aufgaben, die wenig Wertschöpfung bringen, aber unverzichtbar sind: eingehende Tickets müssen einer Queue oder Abteilung zugeordnet, priorisiert und mit passenden Tags versehen werden. Erst danach beginnt die eigentliche Bearbeitung.

Im Gespräch mit Tobias Bück, Gründer von Open Ticket AI, habe ich mir erklären lassen, wie sein Unternehmen genau diese wiederkehrenden Entscheidungen mit Künstlicher Intelligenz unterstützen will. Der Fokus liegt dabei bewusst nicht auf einem neuen Ticketing-System, sondern auf der Erweiterung bestehender Lösungen und auf einem konsequenten On-Premise-Ansatz.

Porträt von Tobias Bueck, dem Gründer von Open Ticket AI, der Lösungen für die KI-Ticket-Automatisierung entwickelt. — Tobias Bück, Gründer von Open Ticket AI, setzt auf **KI-Ticket-Automatisierung** direkt auf der Infrastruktur des Kunden.

Was Open Ticket AI leistet

Open Ticket AI ist keine eigenständige Helpdesk-Software. Das Produkt ergänzt bestehende Ticketing-Systeme um KI-gestützte Automatisierung. Analysiert werden der Betreff und der Text eines Tickets, typischerweise aus eingehenden E-Mails. Auf dieser Basis übernimmt oder schlägt die KI folgende Schritte vor:

Zuordnung zu einer Queue, Gruppe oder Abteilung
Setzen einer Priorität
Ergänzung strukturierender Tags, etwa zu Thema, Dringlichkeit, Intent oder Stimmung

Ziel ist es, Support-Mitarbeitende beim Einstieg in ein Ticket zu entlasten und gleichzeitig konsistentere Metadaten zu erzeugen, etwa für Reporting, SLA-Auswertungen oder spätere Analysen.

Als unabhängiges Magazin freuen wir uns besonders, wenn wir junge, innovative Teams wie das von Open Ticket AI vorstellen dürfen. Der Fokus auf echten Datenschutz, Open-Source-Kompatibilität und pragmatische Problemlösung statt Hype passt genau zu dem, was viele IT- und Support-Teams derzeit wirklich brauchen. Viel Erfolg euch bei der weiteren Entwicklung, Tobias und dem gesamten Team! Möge die Trefferquote weiter klettern, die Integrationen wachsen und vor allem: viele überlastete Support-Teams spürbar entlastet werden. Wir drücken die Daumen und bleiben gespannt dran – wir finden’s super, dass es solche Ansätze gibt! — Digitale Präzision für klassische Prozesse: Wie KI die Vorsortierung und Strukturierung von Tickets übernimmt.

Einordnung von Open Ticket AI im Ticketing-Alltag

Bereich	Klassischer Ticketing-Alltag	Mit Open Ticket AI
Ticket-Eingang	Ticket kommt ohne Struktur ins System	Ticket wird beim Eingang automatisch analysiert
Queue-Zuordnung	Manuell durch Agent oder Dispatcher	Automatische Zuordnung durch KI
Priorisierung	Einschätzung durch Mitarbeitende	KI setzt oder schlägt Priorität vor
Tagging	Uneinheitlich, abhängig von Person	Konsistente Tags auf Basis definierter Taxonomie
Datenverarbeitung	Keine KI oder cloudbasierte Analyse	Vollständig on-premise, Daten bleiben intern
Fehleranfälligkeit	Abhängig von Erfahrung und Tagesform	Reproduzierbare, standardisierte Entscheidungen
Zeitaufwand pro Ticket	Zusätzlicher manueller Aufwand	Reduzierter Aufwand vor der Bearbeitung
Eignung für regulierte Umgebungen	Oft eingeschränkt bei Cloud-KI	Geeignet für Datenschutz- und Compliance-Anforderungen

Logo Open Ticket AI UG

Vollständig on-premise als zentrales Designprinzip

Während viele KI-Lösungen im Support-Bereich auf Cloud-Dienste setzen, verfolgt Open Ticket AI einen anderen Ansatz. Laut Tobias Bück läuft die gesamte Verarbeitung lokal auf der Infrastruktur des Kunden. Ticketdaten werden nicht an externe Anbieter übertragen und verlassen das Unternehmensnetz nicht.

Damit richtet sich das Produkt insbesondere an Organisationen mit hohen Anforderungen an Datenschutz, Compliance oder regulatorische Vorgaben, etwa in sensiblen Branchen oder in stark abgeschotteten IT-Umgebungen. Auch der Einsatz in isolierten oder eingeschränkt vernetzten Systemen ist laut Anbieter vorgesehen.

Technischer Ablauf und Integration

Der Ablauf ist bewusst schlank gehalten:

Ein Ticket wird im bestehenden System erfasst, meist über E-Mail.
Open Ticket AI liest Betreff und Textinhalt.
Die KI erstellt Vorhersagen für Queue, Priorität und Tags.
Diese Informationen werden direkt ins Ticket geschrieben oder als Vorschlag angezeigt.

Open Ticket AI versteht sich dabei als Integrationsschicht. Es existieren laut Anbieter bereits Anbindungen für Open-Source-Systeme wie OTOBO, Znuny (OTRS-Nachfolger) und Zammad. Weitere Ticketing-Plattformen lassen sich grundsätzlich über REST-APIs anbinden, sofern entsprechende Schnittstellen vorhanden sind.

Setup: Mapping als entscheidender Faktor

Im Gespräch wurde deutlich, dass der grösste Aufwand nicht in der Installation selbst liegt, sondern im initialen Setup. Die KI arbeitet mit einer eigenen Taxonomie und schlägt Tags aus mehreren Kategorien vor. Diese müssen auf die kundenspezifischen Strukturen gemappt werden, also auf vorhandene Queues, Prioritätsstufen und interne Tag-Regeln.

Je klarer diese Strukturen im Unternehmen bereits definiert sind, desto schneller lässt sich die Lösung sinnvoll einsetzen. Open Ticket AI bezeichnet diesen Schritt als Taxonomy Design und Tag Mapping und sieht ihn als zentrale Voraussetzung für gute Ergebnisse.

Praxisbeispiel: Evangelische Heimstiftung

Als konkretes Beispiel nannte Tobias Bück den Einsatz bei der Evangelische Heimstiftung. Dort wird die KI genutzt, um bei hohem Ticketvolumen Kategorien und Prioritäten automatisiert vorzuselektieren.

Im Interview sprach Bück von einer Trefferquote von rund 80 Prozent bei der automatischen Zuordnung zur richtigen Abteilung in der Erstauswahl. Das menschliche Support-Team habe zuvor bei etwa 70 Prozent gelegen. Diese Angaben basieren auf internen Auswertungen aus dem Projekt. Eine öffentlich verfügbare Case Study lag zum Zeitpunkt des Gesprächs am 26. Januar 2026 noch nicht vor. Laut Bück arbeitet das Unternehmen daran, diese nachzuliefern.

Zielgruppe und Betrieb

Nach Einschätzung des Gründers lohnt sich der Einsatz von Open Ticket AI ab einem Ticketvolumen von etwa 20 Tickets pro Tag. Erst ab dieser Grössenordnung amortisiere sich der Initialaufwand für Setup, Mapping und Mitarbeiterschulung.

Für den laufenden Betrieb bietet Open Ticket AI zwei Modelle an: Entweder übernimmt ein internes IT-Team Wartung und Updates selbst, oder der Kunde schliesst einen Supportvertrag ab, über den Updates und technischer Betrieb begleitet werden.

Einordnung

Open Ticket AI positioniert sich bewusst nicht als Ersatz für menschlichen Support oder als KI-Chatbot, sondern als Werkzeug zur Automatisierung klar abgegrenzter, repetitiver Aufgaben im Ticketing-Alltag. Der Ansatz ist pragmatisch und technisch konservativ: bestehende Systeme bleiben bestehen, Daten bleiben im eigenen Netzwerk, und die KI greift nur dort ein, wo Entscheidungen standardisierbar sind.

Ob die genannten Genauigkeitswerte und der operative Aufwand auch bei weiteren Kunden und in anderen Umgebungen erreicht werden, wird sich zeigen. Öffentliche Referenzen und veröffentlichte Messungen dürften für eine fundierte Einordnung künftig entscheidend sein.

Als unabhängiges Magazin freuen wir uns besonders, wenn wir junge, innovative Teams wie das von Open Ticket AI vorstellen dürfen. Der Fokus auf echten Datenschutz, Open-Source-Kompatibilität und pragmatische Problemlösung statt Hype passt genau zu dem, was viele IT- und Support-Teams derzeit wirklich brauchen.