Wahrscheinlich haben Sie in letzter Zeit immer häufiger den Begriff "agentische KI" gehört. Das ist der nächste Schritt in der Automatisierung, der uns über einfache Chatbots hinaus zu KI-Systemen führt, die selbstständig denken, planen und Aufgaben erledigen können. Es ist keine Überraschung, dass Unternehmensriesen wie ServiceNow große, leistungsstarke Plattformen auf den Markt bringen, um diese Technologie ihren Kunden zugänglich zu machen.
Aber was braucht es wirklich, um so etwas wie ServiceNow Agentic AI zum Laufen zu bringen? Dieser Leitfaden wirft einen nüchternen Blick darauf, was es ist, wie es funktioniert und auf welche realen Hürden Sie stoßen könnten. Wir werden auch darauf eingehen, wie flexiblere, moderne Tools einen wesentlich einfacheren Weg zu den gleichen leistungsstarken Ergebnissen bieten.
Was ist ServiceNow Agentic AI?
Im Kern ist ServiceNow Agentic AI eine Reihe von Tools, die direkt in die ServiceNow-Plattform integriert sind und darauf abzielen, komplexe Aufgaben mithilfe autonomer KI-Agenten zu automatisieren. Anstatt nur eine Antwort für einen Menschen zu finden, sind diese Agenten darauf ausgelegt, ein Problem selbstständig zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, um es in den Bereichen IT, HR oder Kundenservice zu lösen.
Im Grunde genommen wechseln Sie von einer KI, die Fragen beantwortet, zu einer KI, die die Arbeit für Sie erledigt. Dieses ganze System basiert auf einigen Schlüsselkomponenten, die zusammenarbeiten:
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AI Agent Studio: Stellen Sie sich dies als die Werkstatt vor, in der Sie Ihre benutzerdefinierten KI-Agenten erstellen und trainieren. Hier definiert ein Entwickler den Zweck eines Agenten, seine Persönlichkeit und die spezifischen Tools oder Skripte, die er zur Erledigung seiner Aufgaben verwenden darf.
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AI Agent Orchestrator: Wenn das Studio der Ort ist, an dem Agenten erstellt werden, ist der Orchestrator ihr Projektmanager. Er sorgt dafür, dass mehrere spezialisierte KI-Agenten bei größeren, mehrstufigen Aufgaben zusammenarbeiten, die ein einzelner Agent nicht allein bewältigen könnte.
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AI Control Tower: Dies ist Ihre zentrale Kommandozentrale, um alles im Griff zu haben. Es ist ein Dashboard, auf dem Sie alle Ihre Agenten (sowohl von ServiceNow als auch von anderen Anbietern) beobachten, verwalten und absichern können, um sicherzustellen, dass sie sich wie erwartet verhalten und die erwartete Leistung erbringen.
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Now Assist: Das ist der Teil, den Ihre Mitarbeiter und Kunden tatsächlich sehen werden. Es ist die dialogorientierte, benutzerfreundliche Schnittstelle zu all der leistungsstarken Automatisierung, die im Hintergrund läuft.
Wie man ServiceNow Agentic AI in der Praxis implementiert
Obwohl die Vorstellung, dass autonome Agenten Ihre Workflows erledigen, fantastisch klingt, ist der Weg dorthin mit einer riesigen Unternehmensplattform wie ServiceNow eine ziemlich strukturierte und oft hochtechnische Reise.
Der traditionelle Workflow von ServiceNow Agentic AI: Vom Anwendungsfall bis zur Bereitstellung
Die Einrichtung von ServiceNow Agentic AI ist keine einfache Plug-and-Play-Angelegenheit. Sie folgt einem Entwicklungslebenszyklus, der normalerweise etwa so aussieht:
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Einen Anwendungsfall identifizieren: Alles beginnt damit, einen komplexen, schrittweisen Prozess zu identifizieren, den Sie einer KI übergeben möchten. Ein klassisches Beispiel ist die Bereitstellung eines neuen Laptops für einen Mitarbeiter oder die anfängliche Triage eines größeren Sicherheitsvorfalls.
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Im AI Agent Studio erstellen: Ein ServiceNow-Entwickler macht sich im Studio an die Arbeit und definiert die Rolle des Agenten, seine Ziele und auf welche Tools er zugreifen kann, wie z. B. interne Workflows oder benutzerdefinierte Skripte. Dieser Teil der Arbeit erfordert ein ziemlich tiefes Verständnis der Architektur von ServiceNow.
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Mit Daten und Tools verbinden: Der Agent wird dann so eingerichtet, dass er Informationen aus den eigenen Datenquellen von ServiceNow (wie der Configuration Management Database, oder CMDB) abruft und Aktionen innerhalb der Plattform ausführt.
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Den Workflow orchestrieren: Für die wirklich kniffligen Dinge wird der AI Agent Orchestrator verwendet, um mehrere Agenten miteinander zu verketten. Zum Beispiel könnte ein Agent ein System auf Ausfalldetails überprüfen, ein zweiter diese Informationen für einen Menschen zusammenfassen und ein dritter automatisch Störungstickets erstellen und zuweisen.
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Bereitstellen und überwachen: Schließlich geht der Agent live. Seine Leistung wird über den AI Control Tower verfolgt, um sicherzustellen, dass er seine Ziele erreicht und sich innerhalb der von Ihnen eingerichteten Sicherheitsleitplanken bewegt.
Die Herausforderungen des plattformzentrierten Ansatzes von ServiceNow Agentic AI
Dieser All-in-One-Ökosystem-Ansatz ist auf dem Papier zwar leistungsstark, bringt aber einige große Einschränkungen mit sich, auf die Teams oft stoßen.
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Es ist ernsthaft komplex und nichts für Anfänger: Seien wir ehrlich, das Erstellen und Verwalten von Agenten im AI Agent Studio erfordert spezielle Kenntnisse von ServiceNow-Entwicklern. Dies ist kein Werkzeug, das ein nicht-technischer Support-Manager einfach an einem Dienstagnachmittag in die Hand nehmen und zur Erstellung von Automatisierungen verwenden kann.
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Daten stecken oft in Silos fest: Das System ist darauf ausgelegt, am besten mit Daten zu arbeiten, die bereits innerhalb von ServiceNow vorhanden sind. Das ist für plattformeigene Workflows in Ordnung, aber die meisten Unternehmen haben ihr Wissen über viele verschiedene Orte verstreut. Der Versuch, sich mit externem Wissen an Orten wie Google Docs, Notion zu verbinden oder auch nur ein vollständiges Bild mit Daten aus einem anderen Schlüsselsystem wie Jira Service Management zu erhalten, kann zu einem echten Problem werden, das oft die Erstellung benutzerdefinierter Konnektoren erfordert.
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Die Implementierung dauert lange: Dies ist kein Prozess, der über Nacht abgeschlossen ist. Er umfasst Entwicklungszyklen, viele Tests und eine Menge Vorausplanung. Wie ein IT-Leiter bei EY erwähnte, musste sein Team enorm viel Zeit damit verbringen, nur ihre bestehenden Wissensdatenbanken aufzuräumen, bevor ihre KI-Agenten nützlich sein konnten.
Dieser plattformgebundene Ansatz kann eine große Hürde für Teams sein, deren Informationen in mehreren Tools leben. Für sie haben auf Flexibilität ausgelegte Tools wie eesel AI einen riesigen Vorteil. Es kann sich mit nur wenigen Klicks sicher mit all Ihren Quellen wie Confluence, vergangenen Helpdesk-Tickets und internen Wikis verbinden, ohne dass komplexe Entwicklungsarbeiten erforderlich sind.
Ein genauerer Blick auf die Hauptfunktionen und Einschränkungen von ServiceNow Agentic AI
Wenn man etwas genauer hinschaut, wird klar, dass der Ansatz von ServiceNow eine tiefgehende Kontrolle für Entwickler priorisiert, was zu Kompromissen für Teams führt, die Dinge einfach nur schnell und unkompliziert erledigen müssen.
Die Macht (und der Preis) der vollständigen Anpassung von ServiceNow Agentic AI
Das AI Agent Studio von ServiceNow bietet einen unglaublichen Grad an Anpassungsmöglichkeiten, mit dem Entwickler sehr spezifische und leistungsstarke Agenten für einzigartige Aufgaben auf Unternehmensebene erstellen können. Für Unternehmen mit den entsprechenden Ressourcen ist das Potenzial unbestreitbar.
Der Haken ist jedoch, dass all diese Macht auf Kosten der Einfachheit geht. Es ist, als würde man jemandem eine professionelle Filmschnittsoftware geben, der nur ein kurzes Video für soziale Medien zuschneiden muss. Die meisten Support- und IT-Teams benötigen und bewältigen diese Komplexität für alltägliche Aufgaben wie das Beantworten von FAQs oder das Nachschlagen von Bestelldetails nicht.
Während ServiceNow Entwicklern ein Studio an die Hand gibt, sind andere Plattformen für die Support-Manager selbst konzipiert. Zum Beispiel hat eesel AI einen einfachen Prompt-Editor und Workflow-Builder, mit dem Sie die Persona, den Ton und benutzerdefinierte Aktionen einer KI (wie das Abrufen eines Bestellstatus von Shopify) definieren können, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Sie erhalten die volle Kontrolle in einem Dashboard, das wirklich Self-Service ist und in wenigen Minuten eingerichtet werden kann.
Test und Bereitstellung von ServiceNow Agentic AI: Die Vertrauenslücke
Das Testen eines neuen Workflows in einer komplexen Geschäftsumgebung ist immer etwas nervenaufreibend. Einen neuen autonomen Agenten live zu schalten, der mit echten Kunden- oder Mitarbeiterdaten interagiert, birgt einige reale Risiken. Wenn er nicht perfekt konfiguriert ist, könnte er falsche Informationen ausgeben oder es versäumen, ein kritisches Problem zu eskalieren.
Die meisten großen Unternehmensplattformen haben keine einfache, zuverlässige Möglichkeit zu simulieren, wie sich ein Agent verhalten wird. Oft muss man ihn in begrenztem Umfang einsetzen, ihn wie ein Falke beobachten und einfach auf das Beste hoffen.
Hier kann ein Mangel an robusten Testwerkzeugen eine echte Vertrauenslücke vor dem Start schaffen. Ein Merkmal, das bei moderneren Plattformen wie eesel AI wirklich hervorsticht, ist ein leistungsstarker Simulationsmodus. Er ermöglicht es Ihnen, Ihr KI-Setup an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets zu testen, genau zu sehen, wie es reagiert hätte, und eine genaue, datengestützte Prognose Ihrer Automatisierungsrate zu erhalten – alles, bevor ein einziger Kunde jemals mit ihr spricht. Dieser risikofreie Ansatz ist ein großer Vorteil für eine zuversichtliche Einführung.
Preise und Implementierung von ServiceNow Agentic AI verstehen
Wenn es um die Kosten geht, halten sich Unternehmensplattformen oft bedeckt, und ServiceNow ist da keine Ausnahme.
Die Preise für ServiceNow Agentic AI sind in der Regel in ihre Premium-Lizenzen wie die Pro- und Enterprise-Stufen gebündelt. Diese Pakete sind für große Organisationen konzipiert und erfordern fast immer ein Gespräch mit dem Vertriebsteam für ein individuelles Angebot. Sie werden keine öffentliche Preisliste finden, die Sie einsehen können.
Dieses Modell macht es für Teams schwierig, die Kosten vorherzusagen oder auch nur klein anzufangen. Die Investition ist in der Regel recht groß und bindet Sie an einen langfristigen Jahresvertrag, was für Teams, die schnell einen Mehrwert nachweisen und mit ihrem Wachstum skalieren wollen, ein K.o.-Kriterium sein kann.
Im Gegensatz dazu bieten Plattformen wie eesel AI transparente und vorhersehbare Preise ohne Gebühren pro Lösung, sodass Sie am Ende eines geschäftigen Monats nie eine überraschende Rechnung erhalten.
Hier ist ein kurzer Vergleich der beiden Ansätze:
| Merkmal | ServiceNow Agentic AI | eesel AI |
|---|---|---|
| Einrichtungszeit | Wochen, wenn nicht Monate | Minuten bis Stunden |
| Benötigte Fähigkeiten | Spezialisierte ServiceNow-Entwickler | Jeder kann es nutzen, kein Code erforderlich |
| Wissensquellen | Hauptsächlich ServiceNow-Daten + benutzerdefinierte Konnektoren | Über 100 Ein-Klick-Integrationen (Zendesk, Confluence, Slack usw.) |
| Testen | Beschränkt auf Entwickler-Sandboxes | Leistungsstarke Simulation mit Ihren bisherigen Tickets |
| Preismodell | Intransparent, individuelle Unternehmensverträge | Transparent, monatliche/jährliche Pläne |
Ist ServiceNow Agentic AI das Richtige für Ihr Team?
ServiceNow Agentic AI ist eine unglaublich leistungsstarke, tief integrierte Lösung für große Unternehmen, die bereits vollständig auf das ServiceNow-Ökosystem setzen und engagierte Entwickler haben, die bereit sind, es zu erstellen und zu warten.
Jedoch stellen seine Komplexität, sein plattformzentriertes Design und die intransparenten Preise einige ziemlich große Hürden für Teams dar, die eine schnelle, flexible und einfach zu verwaltende Lösung suchen. Das beste Werkzeug für die Aufgabe hängt wirklich von den spezifischen Bedürfnissen, Ressourcen und der bereits von Ihrem Team genutzten Technologie ab.
Wenn Ihr Ziel darin besteht, den Support zu automatisieren, Wissen aus allen bereits genutzten Tools zusammenzuführen und in Minuten statt Monaten startklar zu sein, dann ist es vielleicht an der Zeit, einen anderen Ansatz zu erkunden. Sie können eesel AI kostenlos ausprobieren und selbst sehen, wie einfach leistungsstarke KI tatsächlich sein kann.
Häufig gestellte Fragen
ServiceNow Agentic AI bezieht sich auf fortschrittliche KI-Systeme innerhalb der ServiceNow-Plattform, die autonom komplexe Aufgaben planen und ausführen können. Im Gegensatz zu einfachen Chatbots, die hauptsächlich Fragen beantworten, sind diese Agenten darauf ausgelegt, Probleme selbstständig zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen, um sie in verschiedenen Servicebereichen zu lösen.
Die Implementierung beginnt in der Regel mit der Identifizierung eines spezifischen Anwendungsfalls, gefolgt von der Erstellung des Agenten im AI Agent Studio. Anschließend verbinden Sie ihn mit relevanten Daten und Tools, orchestrieren bei Bedarf komplexe Workflows und stellen ihn schließlich bereit und überwachen seine Leistung über den AI Control Tower.
Das Erstellen und Verwalten dieser Lösungen erfordert in der Regel spezielle Kenntnisse von ServiceNow-Entwicklern und ein tiefes Verständnis der Plattformarchitektur. Es ist nicht dafür konzipiert, dass nicht-technische Benutzer es in die Hand nehmen und komplexe Automatisierungen schnell implementieren können.
Obwohl es am besten mit nativen ServiceNow-Daten funktioniert, erfordert die Integration von externem Wissen oft die Erstellung benutzerdefinierter Konnektoren. Dies kann ein komplexer Prozess für Informationen sein, die über verschiedene Drittanbieter-Tools wie Google Docs, Notion oder andere Service-Management-Systeme verstreut sind.
Eine zentrale Herausforderung ist das Fehlen einfacher, robuster Simulationswerkzeuge zur Vorhersage der Agentenleistung. Teams müssen oft in begrenztem Umfang bereitstellen, genau beobachten und sich auf die Beobachtung in der realen Welt verlassen, was zu einer Vertrauenslücke führen und Risiken bergen kann, wenn die Konfigurationen nicht perfekt sind.
Die Preise für ServiceNow Agentic AI sind in der Regel in Premium-Lizenzen wie die Pro- und Enterprise-Stufen gebündelt und erfordern ein individuelles Angebot vom Vertriebsteam. Die Investition ist in der Regel erheblich, auf große Organisationen ausgelegt und beinhaltet langfristige Jahresverträge.
