Sie haben wahrscheinlich schon vom Hype um die KI-Funktionen von ServiceNow gehört. Sie versprechen eine Zukunft, in der umständliche Unternehmens-Workflows der Vergangenheit angehören und durch reibungslose, automatisierte Prozesse ersetzt werden. Aber wenn Sie tatsächlich darüber nachdenken, zu investieren, stellen Sie sich wahrscheinlich eine einfache Frage: Funktioniert es wirklich wie beworben?
Lassen Sie uns das Marketing-Geschwafel beiseitelassen. Dieser Leitfaden wirft einen ungeschminkten Blick darauf, was ServiceNow AI ist, was es gut kann und wo es tendenziell Schwächen zeigt. Wir werden auf die Hauptfunktionen eingehen, die häufigsten Probleme behandeln, mit denen Teams konfrontiert sind (basierend auf den Aussagen echter Nutzer), und Ihnen helfen herauszufinden, ob es der richtige Schritt für Ihr Unternehmen ist.
Was ist ServiceNow AI?
Zunächst einmal: ServiceNow AI ist kein einzelnes Produkt, das man einfach einschaltet. Es ist eine Sammlung von Funktionen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, die direkt in die Now Platform integriert sind. Die grundlegende Idee ist, Workflows zu automatisieren, Ihnen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und die Abläufe in verschiedenen Abteilungen generell zu beschleunigen, insbesondere im IT Service Management (ITSM), Customer Service Management (CSM) und HR.
Stellen Sie es sich wie einen Werkzeugkasten vor. Wenn von ServiceNow AI die Rede ist, sind in der Regel einige wenige Schlüsselwerkzeuge gemeint:
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Now Assist: Das ist ihr generativer KI-Assistent, der bei Aufgaben wie dem Zusammenfassen von Vorfällen oder dem Entwerfen von Antworten helfen soll.
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KI-Agenten & Virtuelle Agenten: Das sind die Chatbots und Automatisierungs-Bots, die Benutzeranfragen entgegennehmen und Aufgaben bearbeiten.
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Predictive Intelligence: Diese Funktion nutzt maschinelles Lernen, um Tickets automatisch weiterzuleiten und deren Inhalt zu ermitteln.
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KI-Suche: Eine intelligentere Suchleiste, die entwickelt wurde, um relevante Informationen aus Ihrer Wissensdatenbank schneller zu finden.
Ein genauerer Blick auf die wichtigsten KI-Funktionen von ServiceNow
ServiceNow verfügt über einige leistungsstarke KI-Tools, aber ihre tatsächliche Leistung im Alltag kann durchwachsen sein. Lassen Sie uns die meistdiskutierten Funktionen genauer betrachten und was Sie wirklich von ihnen erwarten können.
Now Assist: Die generative KI von ServiceNow
Now Assist ist ServiceNows Antwort auf generative KI. Es soll ein hilfreicher Partner für Ihre Agenten sein, der Aufgaben wie das Zusammenfassen langer Ticket-Verläufe, das Verfassen von Lösungsnotizen und sogar die Unterstützung von Entwicklern beim Erstellen von Workflows oder Schreiben von Code übernimmt. Das Ziel ist es, die mühsamen, administrativen Teile der Arbeit zu reduzieren.
Aber wie gut funktioniert es? Ehrlich gesagt, es kommt darauf an. Now Assist benötigt qualitativ hochwertige historische Daten, um seine Arbeit gut zu machen. Wenn Ihre vergangenen Tickets perfekt geschriebene, kristallklare Lösungsnotizen haben, funktioniert es wie ein Zauber. Aber bei wem sieht das schon so aus? In der Praxis berichten Nutzer, dass es langsam sein kann, eine Antwort zu generieren, was den Zweck bei den einfachen, volumenstarken Tickets, die die meisten Service Desks überschwemmen, irgendwie zunichtemacht. Diese Abhängigkeit von perfekten Daten ist ein häufiges Problem. Deshalb sind andere Tools wie eesel AI darauf ausgelegt, aus den tatsächlichen vergangenen Konversationen Ihres Teams zu lernen – den guten, den schlechten und den unordentlichen –, um Kontext und Tonfall selbstständig zu erkennen.
KI-Agenten und virtuelle Agenten: Automatisierungsfähigkeiten
Das Versprechen von KI-Agenten und virtuellen Agenten ist ein 24/7-Support. Das sind die Chatbots, die häufige Anfragen bearbeiten, Benutzer durch die Fehlerbehebung führen und automatisierte Aufgaben starten können. Richtig eingerichtet, können sie Ihren menschlichen Agenten einen großen Teil der Tickets abnehmen.
Die größte Hürde dabei ist die Einrichtung. Das Erstellen und Warten dieser Bots ist kein Zuckerschlecken. Ein kurzer Blick in Nutzerforen zeigt, dass Leute Schwierigkeiten haben, selbst einen einfachen Workflow richtig hinzubekommen, wie zum Beispiel „Wenn ein Ticket ‚Pizza‘ enthält, füge eine Notiz hinzu, die ‚Pizzabestellung‘ lautet.“ Die Anpassung dieser Agenten an die spezifischen Regeln Ihres Unternehmens erfordert oft engagierte Entwickler, die die Plattform in- und auswendig kennen. Das Potenzial ist da, aber es ist mit einer ziemlich steilen Lernkurve verbunden. Für Teams, die schnell vorankommen müssen, ist diese Komplexität ein riesiges Hindernis. Deshalb bieten Plattformen wie eesel AI Helpdesk-Integrationen mit nur einem Klick, mit denen Sie einen KI-Agenten starten können, der in Minuten, nicht in Monaten, aus Ihrem vorhandenen Wissen lernt.
Ein Flussdiagramm, das die schnelle Self-Service-Implementierung von eesel AI skizziert und zeigt, wie die Frage „Ist ServiceNow AI gut?“ zur Suche nach schnelleren Alternativen führt.Predictive Intelligence: Funktionen zur automatischen Klassifizierung
Predictive Intelligence ist eine der etablierteren KI-Funktionen von ServiceNow. Sie nutzt maschinelles Lernen, um eingehende Tickets automatisch zu kategorisieren, zu priorisieren und an das richtige Team zu senden. In einer perfekten Welt bedeutet das: keine manuelle Triage mehr und schnellere Antworten, da das Ticket von Anfang an bei der richtigen Person landet.
Der Haken? Sie ist nur so schlau wie die Daten, aus denen sie lernt. Wenn Ihre Wissensdatenbanken ein Chaos sind oder Ihre alten Ticketdaten inkonsistent sind, wird die KI Fehler machen. Tickets an das falsche Team zu senden, schafft nur mehr Arbeit für Ihre Agenten und kann die Dinge sogar verlangsamen. Das ist das klassische „Müll rein, Müll raus“-Problem. Hier versucht eesel AI zu helfen, indem es Wissen von überall her bezieht, wo es vorhanden ist – nicht nur aus alten Tickets, sondern auch aus Ihren internen Wikis in Confluence, Dateien in Google Docs, Notion-Seiten und mehr, um der KI eine einzige verlässliche Informationsquelle zu geben.
Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI sich mit mehreren Wissensquellen verbindet – ein entscheidender Faktor bei der Überlegung, ob ServiceNow AI für die Datenintegration gut genug ist.Die Realität der Nutzung von ServiceNow AI in der Praxis
Lässt man die Funktionen für einen Moment beiseite, ist die alltägliche Erfahrung, ServiceNow AI zum Laufen zu bringen, der Punkt, an dem viele Teams an ihre Grenzen stoßen. Hier sind einige der praktischen Probleme, über die Sie nachdenken sollten.
Die Herausforderung von Komplexität und Wert
ServiceNow ist eine riesige Plattform auf Unternehmensebene, und ihre KI-Funktionen sind da keine Ausnahme. Sie einzurichten ist nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Es erfordert in der Regel dedizierte Administratoren, lange Konfigurationsprojekte und ein tiefes Wissen über die internen Abläufe der Plattform.
Anstelle eines risikoreichen Langzeitprojekts sollten moderne KI-Tools Ihnen viel schneller Ergebnisse liefern. Mit eesel AI können Sie beispielsweise einen Simulationsmodus verwenden, um die KI an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets zu testen. Dies zeigt Ihnen genau, wie sie sich verhalten wird und was Ihr Return on Investment sein wird, bevor sie jemals mit einem Kunden spricht, sodass Sie live gehen können, ohne die Daumen drücken zu müssen.
Ein Screenshot des eesel AI-Simulationsmodus, der hilft festzustellen, ob eine KI-Lösung gut ist, bevor sie vollständig implementiert wird – im Gegensatz zu manchen Erfahrungen mit ServiceNow AI.Das Risiko von KI-Halluzinationen
Eine große Sorge bei jedem KI-Tool ist das Risiko von „Halluzinationen“, wenn die KI einfach eine Antwort erfindet und sie mit völliger Zuversicht behauptet. Wie ein Nutzer es unverblümt ausdrückte: „Man muss es dann wegen der Halluzinationen komplett durchlesen.“ Wenn Ihre Agenten jede einzelne Aussage der KI überprüfen müssen, spart das keine Zeit, sondern fügt ihrer Liste nur eine weitere Aufgabe hinzu.
In einem so großen System wie ServiceNow kann es schwierig sein, die KI zu kontrollieren und zu verhindern, dass sie vom Skript abweicht. Dies kann dazu führen, dass Ihr Support-Team schnell das Vertrauen in das Tool verliert und einfach wieder zu den alten Arbeitsweisen zurückkehrt. Deshalb ist eine strenge Kontrolle so entscheidend. eesel AI bietet Ihnen eine vollständig anpassbare Workflow-Engine, mit der Sie genau entscheiden können, welche Tickets die KI bearbeiten soll. Sie können klein anfangen, indem Sie nur eine einfache Art von Anfrage automatisieren, wie z. B. Passwortzurücksetzungen, und die KI alles andere an einen Menschen weiterleiten lassen. So kann Ihr Team Vertrauen in das System aufbauen und Sie können die Automatisierung in einem sicheren und stetigen Tempo ausbauen.
Eine Ansicht der Anpassungsregeln von eesel AI, die die Frage „Ist ServiceNow AI gut darin, Halluzinationen zu vermeiden?“ beantwortet, indem sie den Nutzern die volle Kontrolle gibt.Preise für ServiceNow AI: Passt es zu Ihrem Budget?
Herauszufinden, wie viel ServiceNow AI kosten wird, ist … schwierig. Das Unternehmen veröffentlicht seine Preise nicht, daher müssen Sie sich an das Vertriebsteam wenden, um ein Angebot zu erhalten.
Basierend auf Nutzerberichten und Forendiskussionen basiert das Modell oft auf der Nutzung. Es funktioniert mit einem Kreditsystem, bei dem Sie „pro Assist“ bezahlen. Der knifflige Teil ist, dass verschiedene KI-Aktionen unterschiedlich viele Kredits verbrauchen. Eine einfache Ticket-Zusammenfassung mag günstig sein, aber die Erstellung eines komplexen Workflows könnte viel mehr kosten. Das macht Ihre monatliche Rechnung unvorhersehbar und schwer zu budgetieren, was für jeden, der versucht, Kosten zu verwalten, ein echtes Problem ist.
Für Teams, die eine klare, vorhersehbare Preisgestaltung benötigen, kann dieses Modell ein K.o.-Kriterium sein. Deshalb bietet eesel AI eine einfache, unkomplizierte Preisgestaltung ohne Gebühren pro Lösung oder überraschende Zusatzkosten. Sie wissen genau, was Sie jeden Monat bezahlen, egal wie viele Tickets Sie erhalten.
| Plan | Monatlich (monatl. Abrechnung) | Effektiv /Monat Jährlich | Bots | KI-Interaktionen/Monat | Wichtigste Freischaltungen |
|---|---|---|---|---|---|
| Team | 299 $ | 239 $ | Bis zu 3 | Bis zu 1.000 | Training mit Website/Dokumenten; Copilot für Helpdesk; Slack; Berichte. |
| Business | 799 $ | 639 $ | Unbegrenzt | Bis zu 3.000 | Alles aus Team + Training mit vergangenen Tickets; MS Teams; KI-Aktionen (Triage/API-Aufrufe); Massensimulation; EU-Datenspeicherung. |
| Individuell | Vertrieb kontaktieren | Individuell | Unbegrenzt | Unbegrenzt | Erweiterte Aktionen; Multi-Agenten-Orchestrierung; benutzerdefinierte Integrationen; benutzerdefinierte Datenaufbewahrung; erweiterte Sicherheit / Kontrollen. |
Ist ServiceNow AI das Richtige für Sie?
Kommen wir direkt zur Sache. ServiceNow AI ist ein leistungsstarkes Set an Werkzeugen mit viel Potenzial, aber es ist definitiv nicht für jeden geeignet. Es ist wirklich für große, etablierte Unternehmen konzipiert, die bereits vollständig auf das ServiceNow-Ökosystem setzen. Diese Organisationen verfügen in der Regel über die dedizierten Tech-Teams, großen Budgets und die Geduld, die für eine komplexe, langfristige Implementierung erforderlich sind.
Für die meisten anderen Teams, insbesondere für diejenigen, die eine schnelle, flexible und erschwingliche KI-Lösung suchen, die sich gut in ihre bestehenden Tools einfügt, hat die KI von ServiceNow einige gravierende Nachteile. Die Komplexität, die unvorhersehbaren Kosten und die lange Wartezeit, bis ein echter Mehrwert sichtbar wird, können ein Ausschlusskriterium sein.
Wenn Sie die Leistungsfähigkeit von Unternehmens-KI ohne die Kopfschmerzen auf Unternehmensebene wollen, benötigen Sie etwas, das von Anfang an auf Einfachheit und Kontrolle ausgelegt war.
Leistungsstarke ITSM-KI ohne Komplexität mit eesel AI
Hier kommt eesel AI ins Spiel. Es ist eine KI-Plattform, die direkt an Ihren bestehenden Helpdesk (wie Zendesk, Freshdesk oder Jira Service Management) und Ihre Wissensquellen angebunden werden kann, sodass Sie fast sofort Ergebnisse sehen.
Anstelle eines sechsmonatigen Implementierungsprojekts erhalten Sie:
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In Minuten statt Monaten live gehen: eesel AI ist als Self-Service-Lösung konzipiert, mit Ein-Klick-Integrationen, die Sie sofort startklar machen.
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Mit Zuversicht testen: Nutzen Sie den Sandbox-Simulationsmodus, um genau zu sehen, wie die KI bei Ihren echten Tickets abschneiden wird, bevor Sie live gehen.
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Behalten Sie die volle Kontrolle: Sie entscheiden genau, was die KI automatisiert, was sie an einen Menschen weitergibt und wie sie klingt.
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Vorhersehbare Preise: Keine überraschenden Rechnungen. Sie zahlen jeden Monat eine pauschale, transparente Gebühr.
Bereit zu sehen, wie einfach KI sein kann? Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion von eesel AI.
Häufig gestellte Fragen
ServiceNow AI bietet leistungsstarke Werkzeuge mit erheblichem Potenzial, ist aber in erster Linie für große, etablierte Unternehmen konzipiert, die bereits stark in das ServiceNow-Ökosystem investiert haben. Für die meisten anderen Teams können die Komplexität, die Kosten und die langwierige Implementierung erhebliche Hürden darstellen.
Obwohl Now Assist bei generativen Aufgaben helfen soll, hängt seine Effektivität stark von qualitativ hochwertigen historischen Daten ab. Nutzer berichten oft, dass die KI bei inkonsistenten Ticketdaten langsam sein kann oder Ergebnisse liefert, die von den Agenten nochmals überprüft werden müssen, was ihre Effizienz verringert.
Der Blogartikel deutet darauf hin, dass die Einrichtung und Anpassung der KI-Agenten von ServiceNow oft engagierte Entwickler mit tiefem Plattformwissen erfordert. Diese Komplexität kann für kleinere Teams oder solche ohne spezialisierte technische Ressourcen eine erhebliche Hürde sein.
Der Blog hebt die häufige Sorge vor KI-„Halluzinationen“ hervor, bei denen das Tool Antworten erfindet. Wenn Agenten die Ausgaben der KI ständig überprüfen müssen, hebt dies die Zeitersparnis auf und kann zu einem Vertrauensverlust in das System führen.
ServiceNow AI verwendet in der Regel ein kreditbasiertes, nutzungsabhängiges Preismodell, bei dem die Kosten je nach KI-Aktion variieren. Dies macht die monatliche Abrechnung unvorhersehbar und erschwert die Budgetierung, was für Organisationen, die klare und konstante Ausgaben benötigen, ein Nachteil sein kann.
Die Komplexität der Plattform und die Notwendigkeit umfangreicher Konfigurationsprojekte machen einen schnellen ROI für kleinere Teams schwierig. Es ist im Allgemeinen besser für größere Unternehmen geeignet, die über die Ressourcen verfügen, sich auf einen langfristigen Implementierungsprozess einzulassen.
