Alles, was Sie über ServiceNow GenAI wissen müssen

Wenn Sie im Support oder in der IT arbeiten, kennen Sie das Spiel. Der Druck ist immer da, Probleme schneller zu lösen, die Produktivität zu steigern und alle zufrieden zu stellen – und das alles bei strenger Budgetkontrolle. Generative KI wird als die Antwort auf alles gehandelt, und ehrlich gesagt, aus gutem Grund. Sie verspricht, die repetitiven Aufgaben zu übernehmen, die Teams ausbremsen, damit diese sich auf wichtigere Dinge konzentrieren können.

ServiceNow, ein großer Name im Bereich der Unternehmens-Workflows, steigt ebenfalls in großem Stil in den GenAI-Zug ein. Aber was bedeutet das eigentlich für Sie und Ihr Team? Lassen Sie uns die Modewörter beiseitelassen und einen klaren, praktischen Blick darauf werfen, was die GenAI von ServiceNow leisten kann, was gut funktioniert, wo die Knackpunkte liegen und was Sie wirklich wissen müssen, bevor Sie einsteigen.

Was ist ServiceNow GenAI?

Zunächst einmal ist ServiceNow GenAI kein einzelnes Produkt, das man einfach kaufen und installieren kann. Man sollte es sich eher als eine KI-Ebene vorstellen, die direkt in die ServiceNow-Plattform eingewoben ist. Die Idee dahinter ist, Aufgaben zu automatisieren, hilfreiche Inhalte zu generieren und Einblicke in die großen Anwendungen von ServiceNow wie ITSM (IT Service Management), CSM (Customer Service Management) und HRSD (HR Service Delivery) zu bieten.

Der Star der Show ist hier Now Assist, die Marke von ServiceNow für alle benutzerorientierten GenAI-Funktionen. Es läuft auf einer Mischung aus ServiceNows eigenen großen Sprachmodellen (LLMs), die auf deren spezifischen Daten trainiert wurden, sowie Integrationen mit externen Modellen wie Azure OpenAI. Für diejenigen, die mehr technische Kontrolle wünschen, gibt es einen Generative AI Controller, mit dem Unternehmen ihre eigenen KI-Modelle einbinden können.

Der gesamte Ansatz ist darauf ausgelegt, sich nativ anzufühlen und die KI direkt in die Arbeitsabläufe zu integrieren, die Ihre Teams bereits täglich nutzen. Das ist ein leistungsstarkes Konzept, hat aber einen großen Haken: Seine Intelligenz ist oft auf die Daten beschränkt, die innerhalb von ServiceNow leben. Für Unternehmen, bei denen das Wissen auf verschiedene Tools verteilt ist, kann dies ein echtes Hindernis für wirklich hilfreiche KI-Antworten sein.

Hauptmerkmale und Fähigkeiten von ServiceNow GenAI

Also, was kann dieses Ding eigentlich für Sie tun? Schauen wir uns die Hauptfunktionen an und wie sie in der Praxis funktionieren.

Now Assist: Die praktische ServiceNow GenAI-Erfahrung

Now Assist ist die Art und Weise, wie die meisten Mitarbeiter in Ihrem Team GenAI auf der Plattform tatsächlich nutzen werden. Es ist nicht nur eine einzelne Funktion, sondern ein ganzes Toolkit von Fähigkeiten, die die Arbeit ein wenig erleichtern sollen.

Hier ist eine kurze Übersicht über die Funktionen:

• Zusammenfassung: Now Assist kann lange Ticket-Verläufe, dichte Fallnotizen und Chat-Transkripte durchlesen, um Ihnen eine schnelle Zusammenfassung zu geben. Das hilft Agenten, den Kern eines Problems in Sekunden zu erfassen, anstatt alles manuell zusammensetzen zu müssen.

• Inhaltserstellung: Es kann Entwürfe für Artikel in der Wissensdatenbank (KB) aus gelösten Tickets erstellen oder Lösungsnotizen für Agenten verfassen. Ziel ist es, Lösungen direkt zu erfassen und sie später leicht auffindbar zu machen.

• Verbesserung des virtuellen Agenten: Es verbessert die Chatbots, die für den Mitarbeiter- und Kunden-Self-Service eingesetzt werden, sodass sich Gespräche natürlicher anfühlen und weniger so, als würde man mit einem Roboter sprechen.

• Code-Generierung: Für Entwickler können „Text-zu-Code“-Funktionen helfen, Skripte zu schreiben und Apps auf der ServiceNow-Plattform mit einfachen, klar verständlichen Anweisungen zu erstellen.

KB-Artikel aus Tickets zu generieren ist eine großartige Idee, um Wissenslücken zu schließen. Das Problem ist, dass der Prozess in der Regel eine Menge manueller Überprüfung erfordert und vollständig auf Daten beschränkt ist, die sich bereits in ServiceNow befinden. Eine flexiblere Methode hierfür sind Tools wie eesel AI, die ebenfalls Artikelentwürfe aus erfolgreichen Tickets erstellen können, aber auf Wissen von außerhalb von ServiceNow trainiert werden können. Durch die Anbindung an Quellen wie Confluence oder Google Docs erhalten Sie eine viel vollständigere und nützlichere Wissensdatenbank.

KI-Suche und natürlichsprachliche Abfragen

ServiceNow hat auch seine Suche deutlich intelligenter gemacht. Die KI-Suche versucht zu verstehen, wonach ein Benutzer tatsächlich sucht (seine Absicht), und gibt ihm eine direkte, zusammengefasste Antwort anstelle einer bloßen Liste von Links zu KB-Artikeln.

Die natürlichsprachliche Abfrage (NLQ) geht noch einen Schritt weiter und ermöglicht es Benutzern, Daten und Berichte anzufordern, indem sie einfach einen normalen Satz eingeben. Anstatt einen komplizierten Bericht zu erstellen, könnte ein Manager einfach fragen: „Zeige mir alle hochprioren Vorfälle des letzten Monats“ und eine Antwort erhalten.

Automatisierung und Workflow-Erstellung

GenAI wird auch in die Low-Code-Entwicklungstools von ServiceNow wie den Flow Designer und die App Engine integriert. Die Idee ist, dass Benutzer einen gewünschten Workflow in einfachem Englisch beschreiben können und die Plattform die Grundstruktur dafür generiert. Dies erleichtert es mehr Menschen, ihre eigenen benutzerdefinierten Automatisierungen zu erstellen, ohne tiefgehende technische Kenntnisse zu benötigen.

Obwohl diese Low-Code-Tools leistungsstark sind, erfordern sie immer noch ein solides Verständnis der ServiceNow-Plattform und einen erheblichen Einrichtungsaufwand. Dies ist eine ganz andere Philosophie als bei einem Tool wie eesel AI, bei dem es darum geht, Sie in wenigen Minuten startklar zu machen. Integrationen mit Helpdesks wie Zendesk, Freshdesk oder Jira Service Management sind mit nur einem Klick erledigt, was die gesamte Einrichtung unglaublich einfach macht und fast sofort Ergebnisse liefert.

Häufige Anwendungsfälle für ServiceNow GenAI

Nachdem wir die Funktionen besprochen haben, wollen wir uns ansehen, wie Unternehmen sie tatsächlich nutzen.

Verbesserung des IT-Service-Managements (ITSM)

Für IT-Teams geht es bei GenAI darum, intelligenter zu arbeiten und Agenten von mühsamen Aufgaben zu entlasten.

• Ticket-Routing & Triage: Eingehende IT-Tickets können automatisch sortiert und basierend auf ihrem Inhalt an das richtige Team weitergeleitet werden, was den Service-Desk-Managern eine Menge Zeit spart.

• Störungsbehebung: Now Assist kann Agenten Zusammenfassungen ähnlicher früherer Vorfälle anzeigen und mögliche Lösungen vorschlagen, was die Fehlerbehebung beschleunigen kann.

• Self-Service: Ein intelligenter virtueller Agent kann Mitarbeiter durch die Lösung ihrer eigenen IT-Probleme führen, indem er Antworten aus der Wissensdatenbank abruft, was bedeutet, dass von vornherein weniger Tickets erstellt werden.

Verbesserung des Kundenservice-Managements (CSM)

In der Welt des Kundensupports liegt der Fokus darauf, schnellere und konsistentere Hilfe zu leisten.

• Schnellere Antworten: Now Assist kann Antworten auf häufige Kundenfragen in E-Mails und Chats entwerfen. Dies sorgt für einen einheitlichen Ton und ermöglicht es den Agenten, sich auf schwierigere Fälle zu konzentrieren.

• Proaktiver Support: Durch das Erkennen von Trends in Kundenchats und Tickets kann GenAI Teams dabei helfen, weit verbreitete Probleme zu identifizieren, bevor sie eskalieren.

• 24/7-Support: Sie können virtuelle Agenten auf Ihrer Website oder in Ihrer App einsetzen, um jederzeit häufige Fragen zu bearbeiten, sodass Kunden auch dann Hilfe erhalten, wenn Ihr Team nicht erreichbar ist.

Eine gute Automatisierung des Kundensupports hängt jedoch vollständig vom Zugang zum richtigen Wissen ab. Während ServiceNow hervorragend darin ist, seine eigenen Ticketdaten zu analysieren, befinden sich viele Antworten in anderen Systemen. Eine KI-Plattform wie eesel AI wurde speziell entwickelt, um dieses Problem zu beheben. Sie glänzt dadurch, dass sie Wissen von überall zusammenführt: aus alten Tickets, Hilfezentren, Shopify-Produktseiten und internen Wikis. Dies gibt der KI das vollständige Bild und ermöglicht es ihr, wirklich vollständige Antworten zu geben – etwas, das in ServiceNow oft eine schwierige und teure benutzerdefinierte Integration erfordert.

Einschränkungen und Überlegungen zu ServiceNow GenAI

ServiceNow GenAI ist ein leistungsstarkes Werkzeug, aber es wird nicht alle Ihre Probleme auf Knopfdruck lösen. Bevor Sie sich festlegen, sollten Sie die Grenzen verstehen und wissen, was wirklich erforderlich ist, damit es gut funktioniert.

Implementierung von ServiceNow GenAI: Es ist ein großes Projekt

Trotz des „Low-Code“-Geredes ist die Inbetriebnahme von GenAI in ServiceNow ein vollwertiges Unternehmensprojekt. Es erfordert sorgfältige Planung, die Bereinigung Ihrer Daten, die Durchführung von Pilotprogrammen und eine echte Strategie, um Ihr Team bei der Anpassung zu unterstützen. „Klein anfangen“ im ServiceNow-Universum kann oft ein Projekt bedeuten, das Wochen oder sogar Monate dauert und engagierte Mitarbeiter oder teure Implementierungspartner erfordert.

Dies ist eine ganz andere Welt als der Self-Service-Ansatz von eesel AI. Sie können sich anmelden, Ihren Helpdesk in wenigen Minuten verbinden und eine Simulation mit Tausenden Ihrer bisherigen Tickets durchführen, bevor Sie überhaupt live gehen. So erhalten Sie eine genaue Prognose Ihrer Lösungsraten und Kosteneinsparungen und können die Automatisierung mit Zuversicht einführen, eine Warteschlange nach der anderen.

Die Herausforderung des verstreuten Wissens

Dies ist wahrscheinlich die größte Hürde. ServiceNow GenAI ist am besten, wenn das gesamte Wissen Ihres Unternehmens bereits auf der Plattform vorhanden ist. Aber seien wir realistisch, so funktioniert es fast nie. Die meisten Unternehmen haben wichtige Informationen über Dutzende von Tools verstreut: technische Dokumente in Confluence, Projektpläne in Google Docs, interne Chats in Slack und Produktupdates in Notion.

All dieses externe Wissen in ServiceNow zu ziehen, kann ein kompliziertes und teures Integrationsprojekt sein, und es bleibt selten in Echtzeit synchron, was für eine KI erforderlich ist, um durchweg genaue Antworten zu geben.

Genau dieses Problem wurde eesel AI entwickelt, um es zu lösen. Es wurde von Anfang an darauf ausgelegt, Wissen von überall her zu vereinheitlichen. Mit über 100 Ein-Klick-Integrationen verbindet es sich sofort und sicher mit all Ihren Quellen und stellt sicher, dass Ihre KI ein vollständiges, aktuelles Bild hat, ohne ein schmerzhaftes, monatelanges IT-Projekt.

Das Mysterium der ServiceNow GenAI-Preise

ServiceNow listet seine Preise für GenAI-Funktionen nicht öffentlich auf. Um Zugang zu erhalten, benötigen Sie in der Regel einen Vertrag auf Unternehmensebene und ein langes Gespräch mit einem Vertriebsteam. Dies macht den gesamten Prozess zu einer Art Blackbox und kann es schwierig machen, die Gesamtkosten abzuschätzen oder ein kleines Pilotprojekt ohne eine große finanzielle Verpflichtung durchzuführen.

Im Gegensatz dazu finden Sie die Preise von eesel AI direkt auf deren Website. Die Pläne sind transparent, vorhersehbar und nutzungsbasiert, ohne versteckte Gebühren, die Sie für Ihren Erfolg bestrafen. Sie können mit einem monatlichen Plan beginnen und jederzeit kündigen, sodass Sie Dinge ausprobieren und bei Bedarf skalieren können, ohne an einen langfristigen Vertrag gebunden zu sein.

Dieses Video behandelt fünf wichtige GenAI-Funktionen in ServiceNow, die Sie kennen sollten, und bietet einen hervorragenden Überblick über deren Möglichkeiten.

Ist ServiceNow GenAI das Richtige für Sie?

Also, was ist das endgültige Urteil? ServiceNow GenAI ist eine ernstzunehmende Lösung für große Unternehmen, die bereits vollständig auf das ServiceNow-Ökosystem setzen. Wenn all Ihre Daten, Arbeitsabläufe und Teams bereits auf der Plattform leben, bietet es eine tiefe, native Integration, die Ihre Arbeitsweise wirklich verbessern kann.

Für die meisten Unternehmen können jedoch die Komplexität der Einrichtung, die Realität des verstreuten Wissens und das unklare Preismodell große Nachteile sein. Für Teams, die einen schnelleren und flexibleren Weg zu KI-gestütztem Support suchen, können die damit verbundenen Kosten und der Zeitaufwand schwer zu rechtfertigen sein.

Wenn Sie echte Ergebnisse bei der Support-Automatisierung in Minuten statt Monaten sehen und alle Ihre Wissensquellen ohne ein riesiges IT-Projekt verbinden möchten, ist eesel AI eine großartige Alternative. Es funktioniert reibungslos mit den Tools, die Sie bereits verwenden, und bietet Ihnen eine leistungsstarke Self-Service-KI-Schicht, die mit Ihrem gesamten Technologie-Stack zusammenarbeitet.

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