Ein praktischer Leitfaden zur ServiceNow AI-Agentenplanung im Jahr 2025

Seien wir ehrlich, man kann heutzutage nicht durch LinkedIn scrollen, ohne etwas über "agentische KI" zu lesen. Plattformen wie ServiceNow sind hier Vorreiter und versprechen leistungsstarke, autonome Agenten, die selbstständig denken können. Aber um dieses Versprechen in etwas umzusetzen, das für Ihr Team tatsächlich funktioniert, braucht es einen Plan.

Für die meisten Menschen reicht schon der Gedanke an ein riesiges, monatelanges Projekt zur Planung von ServiceNow KI-Agenten aus, um Kopfschmerzen zu bekommen. Sie müssen Anwendungsfälle identifizieren, Daten vorbereiten, Arbeitsabläufe erstellen und eine langsame Einführung verwalten – und das alles innerhalb eines einzigen, geschlossenen Ökosystems.

Aber was wäre, wenn es einen besseren Weg gäbe? Dieser Leitfaden führt Sie durch einen praxisnäheren Ansatz zur Planung und Einführung von KI-Agenten. Wir werden uns die typischen Phasen einer unternehmensweiten Einführung ansehen und das Modell von ServiceNow als Maßstab verwenden. Noch wichtiger ist, wir zeigen Ihnen, wie moderne, integrationsorientierte Tools Ihnen die gleichen (oder bessere) Ergebnisse in einem Bruchteil der Zeit liefern können, ohne dass Sie alle Ihre bestehenden Tools umziehen müssen.

Was ist die ServiceNow KI-Agenten-Planung?

Bevor wir uns mit dem "Wie" befassen, lassen Sie uns kurz das "Was" klären. Ein KI-Agent ist mehr als nur ein schicker Chatbot. Es ist ein System, das ein Ziel verstehen, die notwendigen Schritte zur Erreichung dieses Ziels ermitteln und verschiedene Werkzeuge nutzen kann, um es umzusetzen. Im Support-Kontext bedeutet das, dass er nicht nur Fragen beantwortet, sondern tatsächlich Probleme löst, Tickets triagiert und komplexe Aufgaben erledigt, ohne dass bei jedem Schritt ein Mensch eingreifen muss.

ServiceNows Ansatz hierzu ist sehr plattformfokussiert. Die ServiceNow KI-Agenten-Planung ist der gesamte Prozess des Entwerfens, Erstellens und Bereitstellens dieser Agenten innerhalb der ServiceNow-Welt. Sie stützt sich auf ihre eigenen vernetzten Tools:

• AI Agent Studio: Ein Low-Code-Builder zur Erstellung von Agenten in einfachem Englisch.

• AI Agent Orchestrator: Ein Werkzeug zur Verwaltung von Teams spezialisierter KI-Agenten, die gemeinsam an größeren Aufgaben arbeiten.

• AI Agent Fabric: Ein Framework, das ServiceNow-Agenten hilft, mit anderen Drittanbieter-Agenten zu kommunizieren.

Ein Blick auf das ServiceNow AI Agent Studio, ein Tool zur Erstellung automatisierter Chat-Workflows.

Die Idee ist, eine digitale Belegschaft zu schaffen, die direkt in die Plattform integriert ist. Aber diese enge Integration bedeutet, dass der gesamte Planungsprozess davon abhängt, dass Ihre Daten, Arbeitsabläufe und Teams bereits vollständig in ServiceNow leben und atmen. Wenn Ihr Unternehmen eine Mischung aus verschiedenen Tools verwendet, kann das ein ziemlich großes Hindernis sein.

Die Kernphasen der ServiceNow KI-Agenten-Planung

Jedes erfolgreiche KI-Agenten-Projekt, sei es mit ServiceNow oder einem anderen Tool, folgt im Allgemeinen einigen wichtigen Schritten. Lassen Sie uns die vier Hauptphasen durchgehen und sehen, wie sich der plattformnative Weg mit einer flexibleren, integrationsorientierten Strategie vergleicht.

Phase 1: Anwendungsfälle finden und priorisieren

Der erste Schritt ist immer die Entscheidung, was Sie automatisieren möchten. Der traditionelle Weg besteht darin, alle in einem Raum für Workshops zu versammeln, um repetitive Aufgaben zu finden, die ein KI-Agent erledigen könnte, wie das Zurücksetzen von Passwörtern oder einfache IT-Fehlerbehebungen. Dann versuchen Sie, diese basierend auf dem Geschäftsnutzen und der Bereitschaft Ihres Teams zu priorisieren.

Dieser Prozess macht auf dem Papier Sinn, ist aber oft langsam und basiert auf vielen Vermutungen. Sie könnten Wochen damit verbringen zu diskutieren, ob Sie "Rechnungsfragen" oder "Kontoeinrichtung" automatisieren sollen, ohne wirklich zu wissen, was den größten Unterschied machen wird.

Phase 2: Ihre Daten- und Integrationsstrategie festlegen

Ein KI-Agent ist nur so gut wie die Informationen, auf die er zugreifen kann. Ein großer Teil der Planung besteht darin, Ihre Wissensquellen vorzubereiten. In einer plattformzentrierten Welt wie ServiceNow bedeutet das, sicherzustellen, dass Ihre Wissensdatenbankartikel und Vorfallsberichte sauber, aktuell und ordentlich in ServiceNow selbst organisiert sind.

Das Problem hier ist ziemlich offensichtlich: Was passiert, wenn Ihr nützlichstes Wissen nicht in ServiceNow liegt? Die echten Lösungen und Workarounds Ihres Teams sind wahrscheinlich überall verstreut:

• Interne Wikis in Confluence oder Notion.

• Technische Anleitungen in Google Docs.

• Kurze Unterhaltungen in Slack oder Microsoft Teams.

Der Versuch, all diese Informationen in eine einzige Plattform zu pressen, ist ein monströses Migrationsprojekt. Ein wirklich nützlicher KI-Agent sollte in der Lage sein, von Ihrem Wissen zu lernen, wo auch immer es sich befindet. Hier glänzt ein integrationsorientierter Ansatz wirklich. Ein Tool wie eesel AI ist darauf ausgelegt, Ihr bestehendes Wissen zu verbinden, nicht es zu verschieben. Mit Ein-Klick-Integrationen für Dutzende von Apps kann es sofort von all Ihren verstreuten Dokumenten lernen und so einen vollständigen Wissenspool ohne schmerzhafte Datenmigration schaffen.

Ein Screenshot der eesel AI-Plattform, der zeigt, wie sie sich mit mehreren Geschäftsanwendungen verbindet, um ihre Wissensdatenbank für die ServiceNow KI-Agenten-Planung aufzubauen.

Phase 3: Ihre KI-Agenten erstellen und bereitstellen

Sobald Sie einen Plan haben und Ihre Daten verbunden sind, ist es Zeit zu bauen. Mit ServiceNow würden Sie dies im AI Agent Studio tun, wo Sie die Aufgabe des Agenten definieren, ihm Anweisungen geben und ihn mit Werkzeugen verbinden. Das ist leistungsstark, erfordert aber oft jemanden, der die ServiceNow-Plattform in- und auswendig kennt, und kann zu einem Entwicklungsprojekt werden, das Wochen oder Monate dauert.

Die Alternative ist eine viel einfachere, selbstbedienbare Erfahrung. Mit eesel AI können Sie in wenigen Minuten startklar sein. Die Einrichtung ist für Support-Manager konzipiert, nicht für Entwickler.

• Ein-Klick-Helpdesk-Integration: Verbinden Sie sich mit Plattformen wie Zendesk, Freshdesk oder Intercom, ohne eine API anfassen zu müssen.

• Einfacher Prompt-Editor: Sagen Sie Ihrer KI, wie sie sich verhalten, welchen Ton sie verwenden und wann sie Probleme eskalieren soll – alles in einfachem Englisch.

• Benutzerdefinierte Aktionen: Sie können Ihrem Agenten ganz einfach die Möglichkeit geben, Dinge zu tun, wie Bestelldetails in Shopify nachzuschlagen oder ein Ticket in Jira Service Management zu erstellen.

Dieser Ansatz bedeutet, dass Sie Ihren aktuellen Helpdesk nicht ersetzen oder ein Team von Beratern einstellen müssen. Sie können einen leistungsstarken KI-Agenten selbst erstellen, testen und starten, wahrscheinlich an einem einzigen Nachmittag.

Ein Blick auf den einfachen Prompt-Editor in eesel AI zum Festlegen der Persona und Regeln des Agenten während der ServiceNow KI-Agenten-Planung.

Phase 4: Testen, messen und skalieren

Sie würden niemals einen neuen Mitarbeiter ohne Schulung mit Kunden sprechen lassen, und dasselbe gilt für einen KI-Agenten. Der traditionelle Weg zum Testen ist eine "Sandbox"-Umgebung, in der Sie den Agenten für eine kleine Gruppe von Benutzern bereitstellen und ihn wie ein Falke beobachten, bevor Sie ihn für alle ausrollen. Das ist sicher, aber langsam.

Dies ist ein weiterer Bereich, in dem moderne Simulationsfunktionen Ihnen einen riesigen Vorteil verschaffen. Bevor Ihr Agent jemals ein echtes Gespräch mit einem Kunden führt, können Sie ihn mit eesel AI gegen Tausende Ihrer vergangenen Tickets laufen lassen. Sie können jede einzelne Antwort sehen, die er gegeben hätte, seine Anweisungen anpassen und eine genaue Prognose Ihrer Automatisierungsrate erhalten.

Dieses risikofreie Testen gibt Ihnen das Vertrauen, live zu gehen. Sobald Sie das tun, hilft Ihnen das Reporting, sich weiter zu verbessern. Anstatt Ihnen nur zu sagen, wie viele Tickets geschlossen wurden, zeigen Ihnen die Analysen von eesel, mit welchen Fragen die KI Schwierigkeiten hatte. Dies zeigt die Lücken in Ihrer Wissensdatenbank auf und gibt Ihnen eine klare To-do-Liste, um sie noch besser zu machen.

Die eesel AI Simulationsfunktion, die risikofreies Testen an historischen Tickets als Teil eines agilen ServiceNow KI-Agenten-Planungsprozesses ermöglicht.

Ein agilerer Ansatz zur ServiceNow KI-Agenten-Planung mit eesel AI

Der All-in-One-Ansatz von ServiceNow bietet eine tiefe Integration für Unternehmen, die bereits vollständig auf sein Ökosystem setzen. Aber für Unternehmen, denen Geschwindigkeit, Flexibilität und die Nutzung ihrer bereits vorhandenen Tools wichtig sind, bietet eine integrationsorientierte Plattform wie eesel AI einen viel praxisnäheren Weg, um mit der KI-Automatisierung zu beginnen.

Hier ist ein einfacher Vergleich der beiden Philosophien:

Alles zusammengefasst: Zwei sehr unterschiedliche Workflows für die ServiceNow KI-Agenten-Planung

Der Unterschied zwischen diesen beiden Ansätzen wird wirklich deutlich, wenn man den gesamten Prozess betrachtet. Ein traditioneller Planungsworkflow ist lang und linear, während ein agiler Workflow schnell und iterativ ist.

Der traditionelle Weg, wie der für ServiceNow, ist eine Abfolge langer, formeller Phasen. Sie beginnen mit der Identifizierung von Anwendungsfällen, gefolgt von wochenlanger Datenvorbereitung, dann bauen Sie den Agenten, führen einige begrenzte Tests durch und führen schließlich eine langsame Einführung durch, bevor Sie überhaupt sehen können, wie er sich bewährt.

Im Gegensatz dazu ist ein agiler Ansatz mit einem Tool wie eesel AI ein schneller Zyklus. Sie verbinden Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen, führen sofort eine Simulation durch, um die besten Anwendungsfälle zu finden, passen einen einfachen Prompt an und gehen fast sofort mit bestimmten Themen live. Von da an überwachen und optimieren Sie einfach und verbessern den Agenten kontinuierlich, basierend auf seiner Leistung in der realen Welt.

Ein Workflow-Diagramm, das den agilen, iterativen Ansatz zur ServiceNow KI-Agenten-Planung mit eesel AI zeigt.

Starten Sie mit einer intelligenteren ServiceNow KI-Agenten-Planung

Während große Plattformen wie ServiceNow eine leistungsstarke Vision für KI-Agenten bieten, bedeutet die Realität der ServiceNow KI-Agenten-Planung oft eine lange, teure Reise, die Sie in ihre Welt einschließt. Für die meisten Unternehmen ist ein schnellerer, flexiblerer Ansatz nicht nur möglich, sondern besser.

Moderne Tools wie eesel AI zeigen, dass Sie kein riesiges Projekt benötigen, um eine leistungsstarke Automatisierung zu erhalten. Indem Sie sich in die Tools einbinden, die Sie bereits verwenden, von Ihrem bestehenden Wissen lernen und Ihnen risikofreie Wege bieten, Vertrauen aufzubauen, können Sie beginnen, Support-Tickets automatisch zu lösen – in Minuten, nicht in Monaten.

Bereit zu sehen, wie schnell Sie Ihren Support automatisieren können? Verbinden Sie Ihren Helpdesk und führen Sie noch heute eine kostenlose Simulation durch.