Agentenbasierte KI ist nicht länger nur ein Schlagwort für die Zukunft; sie wird bereits heute in Meetings diskutiert, besonders wenn es um die Automatisierung von Geschäftsaufgaben geht. ServiceNow, ein wichtiger Akteur in der Welt des IT-Service-Managements (ITSM), ist mit seinem ServiceNow AI Agent Studio in diesen Bereich eingestiegen. Das Versprechen ist eine Zukunft, in der autonome Agenten komplexe Arbeitsabläufe bewältigen können, sodass sich Ihr Team auf wichtigere Aufgaben konzentrieren kann.
Dieser Leitfaden ist ein praktischer, sachlicher Blick darauf, was das ServiceNow AI Agent Studio wirklich ist, was es zu leisten verspricht und wie die tägliche Realität bei seiner Nutzung aussieht. Wir werden auf seine Kernfunktionen, typische Anwendungsfälle und – was vielleicht am wichtigsten ist – die Einschränkungen und Kosten eingehen, die Sie kennen sollten.
Obwohl ein leistungsstarkes KI-Tool, das direkt in Ihre Hauptplattform integriert ist, verlockend klingt, kann die Inbetriebnahme ein riesiges Projekt sein. Das gilt insbesondere dann, wenn das Wissen und die Prozesse Ihres Unternehmens auf verschiedene Tools verteilt sind. Lassen Sie uns genauer hinschauen und sehen, ob es für jeden der richtige Schritt ist.
Was ist das ServiceNow AI Agent Studio?
Im Grunde ist das ServiceNow AI Agent Studio ein Low-Code-Tool zum Erstellen und Verwalten von autonomen KI-Agenten innerhalb der ServiceNow-Plattform. Dabei handelt es sich nicht nur um einfache Chatbots, die einem Skript folgen. Sie sind darauf ausgelegt, ein Ziel zu verstehen, ein Problem zu durchdenken und verschiedene Werkzeuge zu nutzen, um mehrstufige Aufgaben selbstständig zu erledigen.
Es besteht aus einigen Hauptteilen:
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KI-Agenten: Dies sind die einzelnen Bots. Sie könnten einen haben, der gut darin ist, Support-Tickets zusammenzufassen, und einen anderen, der gut darin ist, Benutzerdetails nachzuschlagen.
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Agenten-Workflows: Dies ist die übergeordnete Aufgabe, die Sie zu erledigen versuchen, wie z. B. „Einen IT-Vorfall lösen“ oder „Einen neuen Mitarbeiter einarbeiten“. Es ist der Grund, warum Sie die Agenten überhaupt einsetzen.
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KI-Agenten-Orchestrator: Man kann ihn sich als Projektmanager vorstellen. Er ermittelt, welche Agenten und Werkzeuge benötigt werden, und koordiniert sie in der richtigen Reihenfolge, um den gesamten Workflow abzuschließen.
Die Hauptidee besteht darin, Prozesse zu automatisieren, die bereits innerhalb von ServiceNow stattfinden, wie z. B. IT-Support, Kundenservice und HR-Aufgaben.
Kernfunktionen und Fähigkeiten
Die Plattform verfügt über eine Vielzahl von Funktionen zum Aufbau dieser automatisierten Arbeitsabläufe. Hier ist ein kurzer Überblick darüber, was Sie bekommen.
Erstellen und Anpassen von Agenten
ServiceNow bietet eine No-Code- und Low-Code-Schnittstelle, mit der Sie angeblich Agenten erstellen können, indem Sie einfach in klarem Deutsch beschreiben, was sie tun sollen. Wenn Ihnen Entwickler zur Verfügung stehen, können diese einen Schritt weiter gehen und den Agenten mit benutzerdefinierten Skripten und Integrationen neue Fähigkeiten verleihen.
Dieser Grad an Anpassung klingt großartig, konzentriert sich aber fast ausschließlich auf Aufgaben und Daten, die sich bereits innerhalb des ServiceNow-Ökosystems befinden. Das bedeutet, es ist eng mit Ihrer ServiceNow-Instanz integriert, kann aber auch ein riesiges Problem darstellen, wenn das tatsächliche Wissen Ihres Unternehmens an anderen Orten wie Confluence, Google Docs oder einem separaten Helpdesk gespeichert ist.
Agenten-Workflows und der KI-Orchestrator
An dieser Stelle wird die Vision von ServiceNow ziemlich interessant. Der KI-Agenten-Orchestrator leitet ein Team von Agenten, um ein Ziel zu erreichen, indem er das sogenannte "Chain-of-Thought"-Denken verwendet.
Wenn beispielsweise ein neues IT-Ticket eingeht, könnte der Orchestrator zunächst einen Agenten anweisen, es zusammenzufassen. Dann könnte er einen anderen Agenten beauftragen, die Wissensdatenbank nach möglichen Lösungen zu durchsuchen. Ein dritter Agent könnte die Systemprotokolle auf Fehler überprüfen. Schließlich würde er einem Menschen einen empfohlenen Plan vorlegen. Diese koordinierte Teamarbeit ist eine echte Stärke der nativen Integration der Plattform, zeigt aber auch, wie abgeschlossen sie ist. Wenn die Antwort nicht in ServiceNow zu finden ist, kann der gesamte Prozess scheitern.
Integrierte Tools und Integrationen
Standardmäßig können Agenten native ServiceNow-Tools wie Flow Designer, AI Search und benutzerdefinierte Skripte verwenden. Sie können sich auch mit externen Systemen über REST-APIs verbinden, aber seien wir ehrlich, das erfordert in der Regel viel Entwicklerzeit für die Einrichtung und Wartung. Wenn Sie kein großes Unternehmen mit einem dedizierten ServiceNow-Entwicklungsteam sind, könnte das ein K.o.-Kriterium sein.
Dies ist ein völlig anderer Ansatz als bei flexibleren, offenen Plattformen. Während ServiceNow für sein eigenes Universum gebaut ist, ist ein Tool wie eesel AI darauf ausgelegt, sich mit den Apps zu verbinden, die Sie bereits verwenden. Es bietet Ein-Klick-Integrationen mit Ihrem bestehenden Helpdesk (wie Zendesk oder Jira Service Management), Wissensdatenbanken (wie Confluence und Google Docs) und Chat-Tools (wie Slack). Sie können Ihre aktuelle Einrichtung in wenigen Minuten um eine leistungsstarke KI erweitern, ohne ein kompliziertes, entwicklerintensives Projekt zu starten.
Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI sich mit verschiedenen Wissensquellen wie Slack, Zendesk und Confluence integriert, und seinen flexiblen Ansatz im Vergleich zum ServiceNow AI Agent Studio hervorhebt.Häufige Anwendungsfälle und Einschränkungen
Es ist eine Sache, Funktionen aufzulisten, aber eine andere, zu sehen, wie sie sich in der realen Welt bewähren. Schauen wir uns an, wofür die KI-Agenten von ServiceNow laut Hersteller gut sind und was die tatsächlichen Nutzer sagen.
Was sind die primären Anwendungsfälle?
ServiceNow schlägt eine Reihe von Anwendungsfällen für verschiedene Abteilungen vor, was für eine so vielseitige Plattform sinnvoll ist:
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ITSM: Automatisierung des gesamten Lebenszyklus eines IT-Tickets, von der Sortierung und Analyse bis hin zur Vorschlagung und Anwendung einer Lösung.
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CSM: Triage von Kundensupport-Fällen, Sammeln relevanter Daten und Empfehlen von Lösungen für menschliche Agenten.
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HR: Neue Mitarbeiter durch das Onboarding führen oder knifflige Fragen zu Unternehmensrichtlinien beantworten.
Dies sind alles praktische Anwendungen, insbesondere für Unternehmen, die bereits stark in die ServiceNow-Plattform für diese Aufgaben investiert haben.
Von Benutzern gemeldete Herausforderungen und Einschränkungen
Obwohl die Idee solide ist, deutet das Feedback aus der Community darauf hin, dass die Plattform noch nicht ganz ausgereift ist. Ein kurzer Blick in Foren wie Reddit zeigt, dass viele Benutzer auf einige große Hindernisse stoßen.
1. Eine steile Lernkurve und komplexe Einrichtung
Anstatt ein einfaches Plug-and-Play-Tool zu sein, stellen Benutzer oft fest, dass das AI Agent Studio eine Menge Konfiguration erfordert, um loszulegen. <quote text="Wie ein Benutzer sagte, ist die Einrichtung so, als würde man "einem Einjährigen beibringen, Oper zu singen."" sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://reddit.com">
Die Dokumentation wird oft als verwirrend beschrieben, wobei eine andere Person anmerkte, dass sie <quote text=""manchmal großartig, aber oft völliger Müll ist."" sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://reddit.com">
Diese Komplexität bedeutet oft, dass Unternehmen teure Partner für die Implementierung engagieren müssen, was zusätzliche Kosten und Verzögerungen verursacht.
2. Inkonsistente und unzuverlässige Leistung
Eine weitere häufige Beschwerde ist, dass die Leistung der KI unzuverlässig ist. Benutzer haben Probleme mit KI-"Halluzinationen" gemeldet, bei denen sie einfach Dinge erfindet oder falsche Informationen liefert. Die Zusammenfassungsfunktion kann ein Chaos sein, wobei ein Benutzer sagte, sie habe <quote text=""fast zufällig Wörter ausgewählt und zusammengesetzt."" sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://reddit.com">
Da die Technologie noch so neu ist, können Teams den Agenten nicht wirklich zutrauen, Kundenprobleme ohne viel Aufsicht allein zu bewältigen. <quote text="Jemand fasste es gut zusammen: "Das Potenzial ist da, aber ich glaube nicht, dass ServiceNow für mindestens ein paar weitere Jahre ein gutes Produkt haben wird."" sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://reddit.com">
3. Praktische, wertvolle Anwendungen finden
Das vielleicht aufschlussreichste Feedback ist das Gefühl, dass das AI Agent Studio eine <quote text=""Lösung auf der Suche nach Problemen ist."" sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://reddit.com">
Für viele alltägliche Aufgaben funktionieren einfachere Automatisierungstools wie der ServiceNow-eigene Flow Designer völlig ausreichend. Der zusätzliche Aufwand, einen vollständigen Agenten-Workflow einzurichten, kann sich wie übertrieben anfühlen, was es schwierig macht, die Zeit und das Geld zu rechtfertigen.
Hier kann ein fokussierteres, praktischeres Werkzeug einen echten Unterschied machen. Anstelle eines komplizierten Studios, dessen Einrichtung Monate dauern kann, ist eesel AI in wenigen Minuten einsatzbereit. Es beginnt damit, von der wertvollsten Ressource Ihres Teams zu lernen: Ihrer Historie vergangener Support-Gespräche. Indem es Tausende Ihrer gelösten Tickets analysiert, versteht es sofort Ihren Geschäftskontext, Ihre Markenstimme und gängige Lösungen. Dies vermeidet das „Kaltstart“-Problem und den langen, frustrierenden Feinabstimmungsprozess. Sie können sogar eine Simulation mit Ihren vergangenen Tickets durchführen, um eine genaue Prognose zu erhalten, wie gut es funktionieren wird, bevor Sie es für Kunden aktivieren, und so seinen Wert von vornherein beweisen.
Das eesel AI Simulations-Dashboard, das zeigt, wie die KI ihre Leistung auf Basis vergangener Ticketdaten prognostizieren kann, eine praktische Alternative zur komplexen Einrichtung des ServiceNow AI Agent Studio.Preisgestaltung und Lizenzierung
Das ist oft die Millionen-Dollar-Frage, und bei ServiceNow ist die Antwort nicht einfach.
Die Preise sind nicht öffentlich. ServiceNow veröffentlicht seine Kosten für das AI Agent Studio oder seine anderen KI-Funktionen nicht online. Es ist in ihren Premium-Plänen „Pro Plus“ oder „Enterprise Plus“ gebündelt, die Sie nur über ihr Vertriebsteam für Unternehmen erhalten können.
Was bedeutet das für Sie? Sie müssen einen Anruf mit einem Vertriebsmitarbeiter vereinbaren, nur um den Preis zu erfahren. Dieser Prozess beinhaltet in der Regel eine große Vorabverpflichtung, langfristige Jahresverträge und einen sehr hohen Preis. Benutzer haben die Kosten als „astronomisch“ bezeichnet, wobei einige Preise von über 800 US-Dollar pro Benutzer und Jahr allein für das Now-Assist-Add-on erwähnen. Dieses Vertriebsmodell macht es für Teams unmöglich, das Tool schnell auszuprobieren. Sie müssen vom ersten Tag an voll engagiert sein, was ein großes Risiko für eine Plattform ist, die sich immer noch etwas unausgereift anfühlt.
Eine transparentere Alternative: die Preisgestaltung von eesel AI
Vergleichen wir das undurchsichtige, auf Unternehmen ausgerichtete Modell von ServiceNow mit der unkomplizierten Preisgestaltung eines Tools wie eesel AI.
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Vorhersehbare Kosten: Die Pläne von eesel AI basieren auf klaren Funktionsstufen und einer festen Anzahl monatlicher KI-Interaktionen. Das Beste daran ist, dass es keine Gebühren pro Lösung gibt, sodass Sie nach einem geschäftigen Monat keine überraschende Rechnung erhalten. Ihre Kosten sind leicht vorhersehbar und steigen nicht einfach, weil das Tool gut für Sie funktioniert.
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Flexible Pläne: Sie können mit einem monatlichen Plan beginnen und jederzeit kündigen. Dies ermöglicht es Ihrem Team, die Plattform zu testen, ihren Wert mit Ihren eigenen Daten zu beweisen und zu skalieren, ohne sich an einen langfristigen Vertrag zu binden.
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Von Anfang an Self-Service: Sie können sich anmelden, Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen verbinden und die KI in wenigen Minuten mit Ihren Daten arbeiten sehen. Es sind keine obligatorischen Verkaufsdemos oder langen Onboarding-Anrufe erforderlich, um loszulegen.
Ein Screenshot der eesel AI-Preisseite, der ein transparentes Preismodell im Gegensatz zum undurchsichtigen Unternehmensverkaufsprozess des ServiceNow AI Agent Studio demonstriert.| Plan | Monatlich (monatlich abgerechnet) | Wichtigste Freischaltungen |
|---|---|---|
| Team | 299 $ | Training auf Websites/Dokumenten, Copilot für den Helpdesk, Slack-Integration, Berichte. |
| Business | 799 $ | Alles aus Team + Training auf Basis vergangener Tickets, MS Teams, KI-Aktionen (Triage/API-Aufrufe), Massensimulation. |
| Custom | Vertrieb kontaktieren | Erweiterte Aktionen, Multi-Agenten-Orchestrierung, benutzerdefinierte Integrationen. |
Ist das ServiceNow AI Agent Studio der Weg zur praktischen KI-Automatisierung?
Das ServiceNow AI Agent Studio ist eine ehrgeizige Idee für die Zukunft der Unternehmensautomatisierung. Für riesige Unternehmen, die bereits vollständig auf die ServiceNow-Plattform setzen, große Budgets haben und dedizierte Entwicklungsteams beschäftigen, bietet es eine Möglichkeit, tief integrierte, autonome Arbeitsabläufe zu erstellen.
Aber für die meisten Teams fühlt es sich zu kompliziert, zu teuer und zu neu an, um sofort einen echten Mehrwert zu bieten. Die steile Lernkurve, die versteckten Preise und das plattformspezifische Design schaffen große Hürden, die ein KI-Projekt zum Stillstand bringen können.
Der schnellste Weg, um mit KI-Automatisierung einen Return on Investment zu erzielen, ist nicht immer der komplexeste. Es geht darum, ein Werkzeug zu finden, das mit den Systemen funktioniert, die Sie bereits haben, seinen Wert schnell zeigt und es Ihnen ermöglicht, klein anzufangen und von dort aus zu wachsen.
Mit eesel AI können Sie noch heute einen KI-Agenten erstellen, der aus Ihrem vorhandenen Wissen in Confluence, Google Docs und vergangenen Zendesk-Tickets lernt. Sie können seine Leistung mit Ihren eigenen Daten simulieren, um den potenziellen Return on Investment zu sehen, und in Minuten live gehen, nicht in Monaten.
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Häufig gestellte Fragen
Das ServiceNow AI Agent Studio ist ein Low-Code-Tool innerhalb der ServiceNow-Plattform zur Erstellung autonomer KI-Agenten. Im Gegensatz zu traditionellen Chatbots, die Skripten folgen, sind diese Agenten darauf ausgelegt, komplexe Ziele zu verstehen und mehrstufige Aufgaben selbstständig auszuführen.
Die primären Anwendungsfälle umfassen die Automatisierung von Aufgaben im IT Service Management (ITSM), Customer Service Management (CSM) und HR. Dies kann die Lösung von IT-Vorfällen, die Triage von Kundenfällen oder die Begleitung neuer Mitarbeiter durch Onboarding-Prozesse beinhalten.
Benutzer berichten häufig von einer steilen Lernkurve, komplexen Einrichtungsanforderungen und inkonsistenter Leistung, einschließlich KI-"Halluzinationen". Viele haben auch Schwierigkeiten, praktische, wertvolle Anwendungen zu finden, die über das hinausgehen, was einfachere Automatisierungstools leisten können.
Das ServiceNow AI Agent Studio konzentriert sich hauptsächlich auf Daten und Prozesse innerhalb der ServiceNow-Plattform. Während externe Systeme über REST-APIs verbunden werden können, erfordert dies oft erheblichen Entwickleraufwand für die Einrichtung und Wartung.
Die Preise für das ServiceNow AI Agent Studio werden nicht öffentlich bekannt gegeben; es ist in der Regel in ihren Premium-Unternehmensplänen wie „Pro Plus“ oder „Enterprise Plus“ enthalten. Der Zugang erfordert in der Regel die Zusammenarbeit mit einem Vertriebsteam für Unternehmen und ist mit erheblichen Vorabkosten und langfristigen Verträgen verbunden.
Die Komplexität, die hohen Kosten und die Anforderung einer tiefen Integration der Plattform machen das ServiceNow AI Agent Studio für kleinere Unternehmen im Allgemeinen weniger geeignet. Es passt tendenziell besser zu großen Unternehmen mit dedizierten Entwicklungsteams und umfangreichen ServiceNow-Investitionen.
Benutzer deuten darauf hin, dass ein erhebliches Maß an technischem Fachwissen erforderlich ist, und beschreiben oft eine steile Lernkurve und komplexe Konfigurationsprozesse. Unternehmen benötigen möglicherweise dedizierte ServiceNow-Entwicklungsteams oder teure externe Partner für eine effektive Implementierung.
