Ist ServiceNow AI wirklich KI?

ServiceNow zeichnet ein ziemlich ehrgeiziges Bild von der Zukunft. Sie bezeichnen sich selbst als die "KI-Plattform für die Geschäftstransformation" und stellen sich eine Welt vor, in der intelligente Agenten so gut wie jeden Workflow in Ihrem Unternehmen steuern. Die Idee ist, eine einzige, intelligente Plattform zu haben, die alles miteinander verbindet und das gesamte Geschäft automatisiert.

Das klingt großartig, aber es scheint eine wachsende Kluft zwischen dieser großen Vision und dem zu geben, was die Leute tatsächlich erleben. Wenn man sich in technischen Communities umsieht oder liest, was Branchenanalysten sagen, findet man ein gemeinsames Thema: Der Einstieg ist schwierig. Unternehmen stoßen auf große Hindernisse durch unübersichtliche Daten, verwirrende Setups und hohe Kosten, die ein KI-Projekt schnell zum Stillstand bringen können.

All das führt zu einer Frage, die sich viele IT- und Support-Leiter leise stellen: "Ist die KI von ServiceNow wirklich KI"? Oder ist es nur ein sehr schickes Automatisierungstool, das einen massiven Aufwand im Voraus erfordert, um überhaupt an den Start zu gehen?

In diesem Beitrag werden wir uns damit befassen, was die ServiceNow-KI ist, welche realen Kopfschmerzen ihr "eine Plattform, sie alle zu knechten"-Ansatz bereitet und wie eine agilere Strategie, die auf Integration setzt, Ihnen leistungsstarke Automatisierung ermöglichen kann, ohne dass Sie Ihren gesamten Tech-Stack neu aufbauen müssen.

Was ist die ServiceNow-KI?

Die KI von ServiceNow ist nicht nur eine einzelne Sache; es ist eine Sammlung von KI-Tools, die direkt in ihre zentrale Now Platform integriert sind. Ihr Ziel ist es, ein System zu schaffen, in dem KI die Hauptart ist, wie man mit Software interagiert, und dabei über einfache Chatbots hinausgeht zu dem, was sie als "agentische KI" bezeichnen. Das bedeutet einfach KI-Agenten, die komplexe, mehrstufige Aufgaben selbstständig und abteilungsübergreifend erledigen können.

Die Hauptkomponenten ihres Angebots sind:

• Now Assist: Dies ist ein generativer KI-Helfer, der Aufgaben wie das Zusammenfassen von Störungsmeldungen, das Schreiben von Code oder das Erstellen von Wissensdatenbankartikeln übernimmt.

• KI-Agenten: Dies sind die Systeme, die dafür konzipiert sind, Workflows selbstständig auszuführen und alles von einfachen Anfragen bis hin zu kniffligen Problemen zu bewältigen, solange es sich innerhalb der ServiceNow-Welt abspielt.

• AI Control Tower: Stellen Sie sich dies als ein zentrales Dashboard vor, über das Sie alle auf der Plattform laufenden KI-Agenten verwalten und im Auge behalten können.

Das Versprechen ist definitiv überzeugend: ein Ort für all Ihre Daten und eine Engine, um die Automatisierung im gesamten Unternehmen voranzutreiben. Aber um das zu verwirklichen, muss Ihre Organisation bereit sein, voll und ganz auf das ServiceNow-Ökosystem zu setzen, und ehrlich gesagt ist das eine enorme Verpflichtung.

Häufige Herausforderungen beim ServiceNow-KI-Ansatz

Obwohl die Vision beeindruckend ist, erzählen Nutzerfeedback und Expertenbewertungen von praktischen Problemen, die den Prozess verlangsamen und Ihren Return on Investment schmälern können. Für viele Teams fühlt sich die KI von ServiceNow weniger wie eine sofort einsatzbereite Lösung an, sondern eher wie ein langes, teures Projekt.

Das Problem mit sauberen Daten

Die erste und häufigste Hürde, auf die Menschen stoßen, sind die Daten. Jede KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird, und die von ServiceNow ist da keine Ausnahme. In Foren wie Reddit wird schnell darauf hingewiesen, dass den meisten Unternehmen "die richtigen grundlegenden Daten fehlen", wie zum Beispiel eine saubere Configuration Management Database (CMDB) oder eine gut gepflegte Wissensdatenbank.

Das sind nicht nur frustrierte Benutzer, die sich äußern. Ein Manager von EY erwähnte in einem Artikel auf CIO.com, dass ihre größte Hürde darin bestand, alte, nutzlose Informationen in ihren Wissensdatenbanken zu bereinigen, bevor die KI ihre Arbeit aufnehmen konnte. Für Sie bedeutet das, dass Sie, bevor Sie einen Nutzen sehen, möglicherweise vor einem riesigen, manuellen Datenbereinigungsprojekt stehen, das sich über Monate hinzieht.

Aber was wäre, wenn Sie das alles nicht tun müssten? Moderne Tools wie eesel AI sind darauf ausgelegt, mit dem Wissen zu arbeiten, das Sie bereits haben – mit all seinem Chaos. Indem die KI direkt mit Ihren früheren Support-Tickets, verstreuten Confluence-Seiten und unorganisierten Google Docs trainiert wird, lernt sie Ihren Geschäftskontext vom ersten Tag an und erspart Ihnen den größten Teil dieser schmerzhaften Vorarbeit.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI sich mit verschiedenen bestehenden Wissensquellen verbindet, um seine KI zu betreiben und so ein massives Datenbereinigungsprojekt zu vermeiden.

Kosten und Komplexität einer einzigen Plattform

Die gesamte Strategie von ServiceNow besteht darin, zur zentralen Drehscheibe für Ihr gesamtes Unternehmen zu werden. Wie der Analyst Josh Bersin anmerkt, bedeutet das, dass Sie "eine weitere komplexe Unternehmensplattform zusätzlich zu Ihren bestehenden komplexen Unternehmensplattformen kaufen." Dieser Ansatz schafft einige große Probleme.

Erstens, es ist teuer. Sie fügen nicht nur eine Funktion hinzu; Sie kaufen sich in ein ganzes Ökosystem ein. Das bedeutet in der Regel einen langen Vertriebsprozess, unklare Preise und eine erhebliche finanzielle Verpflichtung, bevor Sie überhaupt bewiesen haben, dass es für Sie funktioniert.

Zweitens, die Einrichtung ist kompliziert. Die ServiceNow-KI zum Laufen zu bringen, ist nichts, was man an einem Wochenende selbst erledigen kann. Es erfordert spezialisierte Entwickler und ein engagiertes Projektteam, um es mit Ihren bestehenden Prozessen zu verbinden. Es ist ein Projekt, das Monate dauert, nicht Minuten.

Die Alternative ist ein Tool, das sich einfach in das einfügt, was Sie bereits verwenden. Ein Integrations-First-Tool wie eesel AI bietet einen viel einfacheren Weg. Mit einer Self-Service-Einrichtung und Ein-Klick-Verbindungen für Helpdesks wie Zendesk und Jira Service Management sind Sie in wenigen Minuten startklar. Kein Verkaufsgespräch oder obligatorische Demo erforderlich. Es fügt sich in Ihren aktuellen Workflow ein, anstatt Sie zu zwingen, ihn neu aufzubauen.

Ein Workflow-Diagramm, das den einfachen Self-Service-Implementierungsprozess eines Integrations-First-KI-Tools wie eesel AI veranschaulicht.

Marketing-Hype vs. Agenten-Realität

Seien wir ehrlich, viele Nutzer haben das Gefühl, dass das, was ServiceNow als KI bezeichnet, derzeit eher einer "erweiterten Suche und Workflows" gleicht als einer echten, denkenden Intelligenz. Die KI kann immer noch Dinge erfinden (halluzinieren) oder Fehler machen, was Teams natürlich zögern lässt, sich darauf zu verlassen. Wenn das System die Feinheiten einer Anfrage nicht erfassen kann, ist es schwer, ihm zu vertrauen.

Hier ist es so wichtig, eine KI sicher testen zu können. Ohne eine Möglichkeit zu überprüfen, wie sich ein KI-Agent verhalten wird, experimentieren Sie im Grunde genommen an Ihren echten Kunden, und das ist ein Risiko, das die meisten Support-Teams nicht eingehen wollen.

Deshalb ist die Fähigkeit, die Leistung zu simulieren, so wertvoll. Mit dem Simulationsmodus von eesel AI können Sie Ihren KI-Agenten an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer völlig sicheren Umgebung testen. Sie erhalten einen klaren Bericht über seine potenzielle Lösungsrate und können sein Verhalten mit einem einfachen Prompt-Editor anpassen, bevor er jemals mit einem Kunden spricht. Auf diese Weise können Sie ihn einführen und genau wissen, was Sie erwartet.

Ein Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI, mit dem Benutzer die KI-Leistung an vergangenen Tickets vor der Bereitstellung testen können.

Ein genauerer Blick auf die ServiceNow-KI-Funktionen

Um herauszufinden, ob die ServiceNow-KI das Wahre ist, hilft es, sich ihre Hauptfunktionen anzusehen und was sie in der Praxis bedeuten. Die Technologie ist definitiv ausgeklügelt, aber ihr Design schafft einige echte Einschränkungen für Unternehmen, die nicht bereit sind, alles auf eine einzige Plattform zu setzen.

KI-Agenten und der "Walled Garden"

Die KI-Agenten von ServiceNow sind als leistungsstarke Workflow-Manager konzipiert, aber sie funktionieren am besten, wenn sie innerhalb des ServiceNow-Ökosystems bleiben. Sie können sich zwar mit externen Systemen verbinden, aber das erfordert oft komplizierte Setups und zwingt Sie, die Now Platform als zentrale Kommandozentrale für alles zu nutzen.

Dies schafft einen "Walled Garden" (geschlossenes System). Wenn Ihr Ziel nur darin besteht, den Tools, die Sie bereits verwenden und mögen, wie Slack, Freshdesk und Confluence, eine intelligente KI-Schicht hinzuzufügen, zwingt Sie der Ansatz von ServiceNow, alles durch ihr System zu leiten. Für Teams, die nur ein bestimmtes Problem lösen wollen, wie z.B. die Abwehr häufiger IT-Support-Anfragen, kann das ein totaler Overkill sein.

AI Control Tower als notwendige Komplexität

Der AI Control Tower ist die Antwort von ServiceNow auf KI-Governance. Er bietet Ihnen einen einzigen Bildschirm zur Verwaltung aller von Ihnen erstellten KI-Agenten. Die Sache ist die: Dies ist eine Lösung für ein Problem, das der Plattformansatz von ServiceNow überhaupt erst schafft: die Verwaltung all der verschiedenen Agenten, die Sie innerhalb ihres Systems erstellen mussten. Wenn Ihr Team nur einen zuverlässigen Bot für eine bestimmte Aufgabe benötigt, ist der Aufbau und die Verwaltung eines "Control Towers" eine zusätzliche Arbeitsebene, die Sie einfach nicht brauchen.

Now Assist und die Datenabhängigkeitsschleife

Now Assist bietet einige coole generative KI-Funktionen zum Zusammenfassen von Tickets und Erstellen von Inhalten. Aber seine Ergebnisse sind vollständig von der Qualität der Daten innerhalb von ServiceNow abhängig. Wenn Ihre Wissensartikel veraltet oder Ihre Störungsmeldungen ein Chaos sind, wird Now Assist diese Probleme nur widerspiegeln und Zusammenfassungen oder Vorschläge ausspucken, die nutzlos oder schlichtweg falsch sind. Das bringt Sie direkt zum ersten Problem zurück: Ihre KI ist nur so gut wie Ihre Daten, und ServiceNow verlangt, dass Ihre Daten von Anfang an nahezu perfekt sind.

ServiceNow-KI-Preise

Eine der ersten Fragen, die sich jeder stellt, ist: "Was wird mich das kosten?" Bei ServiceNow lautet die Antwort… kompliziert.

ServiceNow hat keine einfachen, öffentlichen Preise für seine KI-Produkte. Die Funktionen sind in der Regel in ihre teureren Enterprise-Pakete gebündelt, wie ITSM Pro, CSM Pro oder HRSD Pro. Um Zugang zu erhalten, müssen Sie einen individuellen Angebotsprozess mit ihrem Vertriebsteam durchlaufen.

Dieses angebotsbasierte Modell bedeutet für Sie als Käufer einige Dinge:

• Keine Transparenz: Es ist unmöglich abzuschätzen, wie hoch Ihr Budget sein sollte, ohne ein langes Verkaufsgespräch zu führen.

• Hohe Eintrittsbarriere: Die Kosten richten sich an große Unternehmen, was kleinere Teams oder Abteilungen, die nur ein Pilotprojekt ausprobieren möchten, ausschließen kann.

• Langfristige Bindung: Die Verträge sind oft mehrjährig, was bedeutet, dass Sie gebunden sind, bevor Sie überhaupt wissen, ob Sie einen Nutzen daraus ziehen.

Das ist eine ganz andere Welt als moderne Software-Tools, die klare, öffentliche Preise und flexible monatliche Pläne bieten, sodass Sie klein anfangen und in Ihrem eigenen Tempo wachsen können.

Eine agilere Alternative zur ServiceNow-KI

Für Unternehmen, die noch nicht bereit für einen massiven Plattformwechsel sind, gibt es einen viel praktischeren Weg, um mit der KI-Automatisierung zu beginnen. Die Alternative besteht darin, eine leichtgewichtige, aber leistungsstarke KI-Schicht zu verwenden, die sich direkt in die Tools einfügt, die Ihr Team bereits kennt und täglich verwendet.

Das ist die ganze Idee hinter eesel AI. Anstatt Sie zum Wechsel auf ein neues System zu zwingen, macht es Ihr aktuelles System intelligenter. Es funktioniert, indem es Wissen aus all Ihren bestehenden Quellen abruft, um KI-Agenten genau dort zu betreiben, wo Ihr Team arbeitet.

Wissen vereinheitlichen, nicht nur bereinigen

Der beste Teil dieses Ansatzes ist die Geschwindigkeit. Sie können Quellen wie alte Tickets von Zendesk, interne Wikis in Confluence und Ihre Help-Center-Artikel sofort verbinden, um Ihre KI vom ersten Tag an intelligent zu machen. eesel AI ist darauf ausgelegt, Antworten in Ihren bestehenden Inhalten zu finden und all dieses institutionelle Wissen sofort in einen Vorteil zu verwandeln, ohne ein schmerzhaftes Bereinigungsprojekt.

Behalten Sie die Kontrolle mit transparenten Tools

Ein agilerer Ansatz setzt Sie ans Steuer. Mit eesel AI entscheiden Sie mithilfe einfacher Automatisierungsregeln genau, welche Tickets die KI bearbeiten soll. Sie können ihre Persönlichkeit und die spezifischen Dinge definieren, die sie tun darf, von der Eskalation eines Tickets an einen Menschen bis zur Abfrage von Bestellinformationen in Shopify über eine API. Und mit klaren, vorhersehbaren Preisen müssen Sie sich keine Sorgen über überraschende Kosten machen, die Sie für Ihr Wachstum bestrafen.

Ein Screenshot, der die einfachen Automatisierungsregeln und Anpassungsoptionen in eesel AI zeigt, die dem Benutzer die Kontrolle geben.

Ist die ServiceNow-KI wirklich KI? Es geht um den Ansatz

Also, "Ist die ServiceNow-KI wirklich KI"? Ja, die Technologie dahinter ist legitim. Aber die eigentliche Frage ist, ob ihr Alles-oder-Nichts-Plattformansatz der richtige für Ihr Unternehmen ist. Für viele machen die hohen Kosten, die lange Einrichtungszeit und die Notwendigkeit perfekter Daten sie zu einer unpraktischen Wahl zur Lösung der heutigen Probleme.

Ein besserer Weg für die meisten Teams ist die Einführung einer agilen KI-Schicht, die die bereits vorhandenen Tools verbessert, anstatt sie zu ersetzen. Indem Sie eine Lösung wählen, die Sie selbst einrichten können, die sich sofort mit Ihrem Wissen verbindet und die Sie vertrauensvoll testen können, können Sie das Risiko reduzieren und echte Ergebnisse in Tagen statt in Jahren sehen.

Bereit zu sehen, was eine praktische KI-Lösung leisten kann? Testen Sie eesel AI kostenlos und erstellen Sie in wenigen Minuten einen KI-Agenten, der auf Ihren eigenen Daten trainiert ist.