Wenn Sie im IT-Service-Management (ITSM) arbeiten, haben Sie den Wandel bemerkt. Wir alle versuchen, Problemen einen Schritt voraus zu sein, anstatt nur Brände zu löschen, und KI ist ein großer Teil dieser Diskussion. Die große Idee sind jetzt KI-Agenten, die nicht nur Artikel aus einer Wissensdatenbank holen. Wir sprechen von Agenten, die tatsächlich Dinge tun können: ein Ticket erstellen, ein Problem eskalieren oder sogar selbstständig Diagnosen durchführen.
Für viele große Unternehmen sind die ServiceNow AI Agent Toolkits ein wesentlicher Teil dieser Diskussion. Es handelt sich um eine Reihe von Werkzeugen, die direkt in die ServiceNow-Plattform integriert sind, um diese handlungsorientierten Agenten zu erstellen, und die eine "digitale Belegschaft" versprechen, die komplexe Aufgaben bewältigen kann.
Aber wie ist es wirklich, diese Dinge zu erstellen und zu verwalten? Werfen wir einen ehrlichen Blick darauf, was ServiceNow AI Agent Toolkits sind, wie sie funktionieren, wo ihre Schwächen liegen und was Sie wissen sollten, bevor Sie einsteigen. Wir werden die Funktionen, die versteckte Einrichtungsarbeit und einen einfacheren Weg zu leistungsstarker ITSM-Automatisierung beleuchten.
Was sind ServiceNow AI Agent Toolkits?
Zunächst einmal: "Toolkits" ist kein einzelnes Produkt, das man einfach installiert. Es ist vielmehr ein Bündel von Funktionen innerhalb von ServiceNow, mit denen Sie KI-Agenten erstellen können, die handeln können. Stellen Sie es sich so vor, als gäben Sie einem Gehirn (der KI) Hände und Werkzeuge zum Arbeiten.
Diese Agenten sind als autarke Systeme konzipiert, die mehrstufige Aufgaben bewältigen können, ohne dass ein Mensch ihnen über die Schulter schaut. Das gesamte Setup basiert auf einigen Schlüsselideen:
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Agentische Workflows: Dies ist die Mission, die Sie der KI geben. Es ist das übergeordnete Ziel, wie z.B. "Lösungspläne für IT-Vorfälle generieren" oder "Herausfinden, wohin neue Kundenanfragen gehen sollen." Sie beginnen mit dem Problem, das Sie lösen möchten.
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AI Agent Studio: Dies ist Ihre Werkstatt. Es ist ein Low-Code-Bereich, in dem Sie Ihre KI-Agenten entwerfen, erstellen und anpassen. Hier verbinden Sie sie mit Ihren Workflows und geben ihnen die spezifischen Werkzeuge, die sie für ihre Arbeit benötigen.
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Tools: Dies sind die spezifischen Aktionen, die ein Agent ausführen kann. Ein Werkzeug kann alles sein, vom Ausführen eines Skripts, dem Erstellen eines Datensatzes in ServiceNow (wie ein Vorfallbericht), der Suche in Ihren Hilfeartikeln oder dem Starten eines größeren automatisierten Prozesses.
Der springende Punkt ist, ein Team von spezialisierten KI-Agenten zu schaffen, eine "digitale Belegschaft", die in Ihre Plattformdaten eintauchen, ein Problem herausfinden, einen Plan erstellen und diesen bis zum Ende durchziehen kann.
Wie ServiceNow AI Agent Toolkits funktionieren: Funktionen und Fähigkeiten
Um zu verstehen, was ServiceNow anbietet, ist es hilfreich zu sehen, wie alle Teile zusammenpassen. Es ist sicherlich ein fähiges System, aber es gibt viele bewegliche Teile.
Das AI Agent Studio und agentische Workflows
Im AI Agent Studio findet die Entwicklung statt. Es ist die Hauptschnittstelle, um Ihren Agenten zu sagen, was sie tun sollen. ServiceNow bietet Ihnen einige vorgefertigte agentische Workflows, wie z.B. "Lösungspläne generieren", um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.
Aber die eigentliche Arbeit liegt in der Anpassung. Sie müssen Ihre Agenten mit "Anweisungen" in natürlicher Sprache anleiten und verschiedene spezialisierte Agenten zur Zusammenarbeit bringen. Obwohl "natürliche Sprache" einfach klingt, bedeutet es, unglaublich spezifisch zu sein, fast so, als würden Sie Code schreiben. Selbst die hauseigenen fortgeschrittenen Anleitungen von ServiceNow zeigen, dass Sie mit Ihren Prompts superpräzise sein müssen, um die Agenten auf Kurs zu halten und zu verhindern, dass sie vom Skript abweichen.
Ein tiefer Einblick in die Tools
Die "Tools" machen Ihre Agenten nützlich. Sie sind die Verben, die Aktionen, die der Agent tatsächlich ausführen kann. Hier sind die Haupttypen:
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Datensatzoperationen: Hier geschieht die Magie für die meisten ITSM-Aufgaben. Es ermöglicht einem Agenten, Informationen in jeder ServiceNow-Tabelle zu erstellen, zu aktualisieren, zu löschen oder nachzuschlagen, sei es ein Vorfall, ein Benutzerprofil oder eine Änderungsanforderung.
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Skripte und Flows: Für alles, was kniffliger ist als eine einfache Datensatzaktualisierung, müssen Sie sich mit Skripten oder dem Flow Designer die Hände schmutzig machen. Hier stößt die "Low-Code"-Idee an eine "Pro-Code"-Mauer. Es erfordert Entwickler, die JavaScript schreiben können oder Profis im Erstellen detaillierter Workflows auf der Now Platform sind.
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Suchabruf: Dieses Tool verbindet Ihren Agenten mit der KI-Suche von ServiceNow. Dies ermöglicht es ihm, Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu verwenden, um Informationen aus Ihrer Wissensdatenbank, vergangenen Vorfällen und anderen Unternehmensdokumenten abzurufen.
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Konversationsthemen & Katalogelemente: Diese Tools ermöglichen dem Agenten, natürlichere Gespräche über den Virtual Agent zu führen oder Dinge aus Ihrem Servicekatalog für einen Benutzer zu bestellen.
Dies ist ein ziemlich umfassendes Toolkit, aber es setzt auch voraus, dass Ihr Team über tiefes technisches Wissen über ServiceNow verfügt. Um etwas Sinnvolles zu erstellen, müssen Sie die richtigen Tabellennamen, Feld-IDs und Skriptregeln kennen.
Das Multi-Agenten-Orchestrierungsmodell
Anstatt einen riesigen "Alles-Könner"-Agenten zu bauen, ist die Idee von ServiceNow, einen Orchestrator zu verwenden, der ein Team von Spezialisten verwaltet.
Zum Beispiel könnte zur Behebung eines Vorfalls ein Agent dafür verantwortlich sein, den Datensatz abzurufen. Ein anderer Agent könnte nach ähnlichen Problemen aus der Vergangenheit suchen. Ein dritter könnte diese Informationen dann verwenden, um eine Änderungsanforderung zu erstellen. Der AI Agent Orchestrator fungiert wie ein Projektmanager, der all dies im Hintergrund koordiniert. Es ist ein cleveres Modell, aber es fügt auch eine weitere Komplexitätsebene hinzu, die Sie verwalten und bei der Sie Fehler beheben müssen.
Der Haken beim plattformnativen Ansatz
Alles direkt in die Plattform integriert zu haben, klingt auf dem Papier gut. Aber in der Realität hat die enge Bindung an ein einziges Ökosystem einige echte Nachteile in Bezug auf Komplexität, Flexibilität und die schlichte Erledigung von Aufgaben.
Die versteckte Komplexität der Inbetriebnahme
Der Einstieg in die KI-Agenten von ServiceNow ist nicht gerade ein Kinderspiel. Ein kurzer Blick auf ihre offizielle "Machen Sie sich vertraut"-Anleitung zeigt eine lange Liste von Dingen, die Sie zuerst erledigen müssen. Sie müssen über zehn verschiedene Plugins installieren und aktualisieren, spezifische Admin-Rollen wie "sn_aia.admin" zuweisen und eine Menge Einrichtungsarbeit für Dinge wie AI Search und das Now Assist Panel erledigen.
Das ist nichts, was man an einem Nachmittag erledigen kann. Es erfordert viel Admin-Arbeit und Entwicklerzeit, was die "Inbetriebnahme" in ein Projekt verwandelt, das sich leicht über Monate, nicht Minuten, erstrecken kann.
Das ist ein ziemlich hoher Aufwand. Es lohnt sich, das mit moderneren KI-Tools zu vergleichen, die auf Geschwindigkeit ausgelegt sind. Mit einer Plattform wie eesel AI können Sie beispielsweise Ihren Helpdesk verbinden (Zendesk, Freshdesk, Intercom, was auch immer) mit einem einzigen Klick. Sie können einen funktionierenden KI-Agenten in wenigen Minuten zum Testen bereit haben, ohne einen dedizierten Entwickler oder einen sechsmonatigen Projektplan zu benötigen.
Die steile Lernkurve für die Anpassung
Auch wenn ServiceNow von der Verwendung natürlicher Sprache spricht, erfordert die Erstellung von Agenten, auf die man sich verlassen kann, einen Detaillierungsgrad, der sich mehr wie Programmieren als wie ein Gespräch anfühlt. Ihre eigene "Anleitung für fortgeschrittene KI-Agenten-Anweisungen" bringt komplizierte Ideen wie "Critical Instruction Anchoring" zur Sprache, bei dem Sie Schlüsselregeln in Ihrem Prompt wiederholen müssen, um zu verhindern, dass die KI vergisst, was sie tun soll.
Dies setzt Ihr Team unter großen Druck, zu Experten für Prompt-Engineering zu werden, nur um sicherzustellen, dass die KI die Regeln befolgt. Die Kontrolle ist da, aber sie geht mit einer steilen Lernkurve und vielen laufenden Anpassungen einher.
Ein einfacherer Weg ist die Verwendung einer KI, die von der besten Arbeit Ihres Teams lernt. Plattformen wie eesel AI sind darauf ausgelegt, direkt auf Ihren vergangenen Support-Tickets und Konversationen zu trainieren. Anstatt dass Sie Unmengen komplizierter Regeln schreiben, findet die KI den Kontext, den Ton und die gängigen Lösungen Ihres Unternehmens von selbst heraus. Dadurch fühlt sich die Anpassung der KI natürlicher und weniger wie eine technische Aufgabe an.
Getrennte Wissensquellen
Eine KI ist nur so gut wie die Informationen, auf die sie zugreifen kann, richtig? ServiceNow-Agenten sind großartig, wenn all Ihre Informationen ordentlich innerhalb der Now Platform, ihrer Wissensdatenbank, CMDB usw. leben. Aber was ist mit all den anderen Orten, an denen Ihr Team arbeitet? Informationen aus kollaborativen Tools wie Google Docs, Confluence oder Slack zu erhalten, ist oft umständlich.
Ein wirklich intelligenter Agent muss das gesamte Wissen Ihres Unternehmens sehen, nicht nur das, was im ITSM-Tool steht. Deshalb wurde eesel AI so entwickelt, dass es sich sofort sicher mit über 100 Quellen verbinden kann. Ob Ihre Anleitungen zur Fehlerbehebung in Confluence, Ihre Onboarding-Checklisten in Google Docs oder Ihr Team in Slack diskutiert, eesel AI führt alles zusammen, um Ihrem Agenten das vollständige Bild zu geben.
Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI sich mit mehreren Wissensquellen wie Slack, Confluence und Google Docs verbindet, um umfassende Antworten zu liefern, im Gegensatz zum eher isolierten Ansatz einiger plattformnativer Tools.ServiceNow AI Agent Toolkits Preise im Vergleich zu einer transparenten Alternative
Wenn es ums Geld geht, stoßen Sie bei den KI-Tools von ServiceNow auf eine bekannte Hürde: den "Vertrieb kontaktieren"-Button. Das Unternehmen hält seine Preise für Now Assist und seine KI-Agenten-Funktionen geheim, was es fast unmöglich macht, Ihre Kosten vorherzusagen. Dies kann zu bösen Überraschungen führen, besonders wenn der Preis auf der Nutzung oder der Anzahl der gelösten Tickets basiert, was Sie im Grunde für Ihren Erfolg bestraft.
Wenn Sie sich an ein Budget halten müssen, benötigen Sie ein klares Preismodell. Es geht um Vertrauen und darum, sicherzustellen, dass Sie am Ende eines geschäftigen Monats keine riesige Rechnung erhalten.
So gestaltet eesel AI die Preise: keine versteckten Gebühren, keine langfristigen Verpflichtungen und keine Strafen für die Automatisierung von mehr Arbeit.
Ein Screenshot der öffentlichen Preisseite von eesel AI, der die transparenten, planbasierten Kosten als Alternative zum undurchsichtigen Preismodell von ServiceNow hervorhebt.eesel AI Preise (Jährliche Abrechnung)
| Plan | Effektiv /Monat (Jährlich) | Hauptmerkmale |
|---|---|---|
| Team | 239 $ | Bis zu 1.000 KI-Interaktionen/Monat, Training auf Dokumenten, Slack-Integration. |
| Business | 639 $ | Bis zu 3.000 KI-Interaktionen/Monat, Training auf vergangenen Tickets, KI-Aktionen, Massensimulation. |
| Custom | Vertrieb kontaktieren | Unbegrenzte Interaktionen, erweiterte Integrationen, Multi-Agenten-Orchestrierung. |
Bei eesel AI ist der Preis der Preis. Die Pläne basieren auf einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen, nicht auf Lösungen, sodass Ihre Kosten nicht in die Höhe schießen, nur weil Sie mehr Tickets bearbeiten.
Der intelligentere Weg, KI-Agenten jenseits der ServiceNow AI Agent Toolkits zu erstellen
Also, hier ist die Situation: ServiceNow bietet ein sehr leistungsfähiges Set von Werkzeugen, die in die Plattform integriert sind. Aber sie sind in Schichten von Komplexität gehüllt, haben eine steile Lernkurve und kommen mit unklaren Preisen. Es ist eine große Verpflichtung, die Sie tiefer in ein einziges Ökosystem bindet.
Es gibt jedoch einen anderen Weg, KI-Automatisierung anzugehen. Ein agilerer, selbstbedienungsorientierter Weg, der sich in die Tools einfügt, die Sie bereits verwenden, ServiceNow eingeschlossen. Hier kommt eesel AI ins Spiel. Es basiert auf ein paar einfachen Ideen, die weit entfernt vom plattformnativen Modell sind:
- Leistungsstarke Simulation: Wie können Sie sicher sein, dass eine KI funktioniert, bevor Sie sie auf Ihre Mitarbeiter oder Kunden loslassen? Sie testen sie. eesel AI verfügt über eine Simulationsfunktion, mit der Sie sie gegen Tausende Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren Sandbox-Umgebung laufen lassen können. Sie erhalten eine echte, datengestützte Vorhersage Ihrer Automatisierungsrate, sehen, welche Themen leichte Gewinne sind, und erhalten sogar eine Schätzung Ihres ROI. Es nimmt das Rätselraten aus dem Start.
Das eesel AI Simulations-Dashboard zeigt eine datengestützte Vorhersage der Automatisierungsraten, eine Schlüsselfunktion zum Testen von KI-Agenten vor der Bereitstellung, was ein agilerer Ansatz ist als der, den komplexe Setups wie ServiceNow AI Agent Toolkits bieten.- Self-Service mit granularer Kontrolle: Sie sollten keinen Doktortitel in Prompt-Engineering benötigen, um einen hilfreichen KI-Agenten zu erstellen. Mit dem Editor von eesel AI können Sie einfach die Persönlichkeit, den Ton und die erlaubten Aktionen Ihrer KI festlegen. Noch besser, die selektive Automatisierungsfunktion ermöglicht es Ihnen, genau zu wählen, welche Arten von Tickets die KI bearbeitet. Sie können mit einfachen Anfragen beginnen, alles andere an einen Menschen eskalieren lassen und dann hochskalieren, wenn Sie sich wohler fühlen.
Ein Screenshot des Editors von eesel AI, der die intuitiven Steuerelemente zur Einstellung der Persönlichkeit und Regeln einer KI zeigt, was den Anpassungsprozess im Vergleich zur steilen Lernkurve der ServiceNow AI Agent Toolkits vereinfacht.Abschließende Gedanken zu ServiceNow AI Agent Toolkits
Sehen Sie, die ServiceNow AI Agent Toolkits sind leistungsstark, besonders wenn Ihre Organisation in ServiceNow lebt und atmet. Aber sie sind auch eine riesige Verpflichtung in Bezug auf Zeit, technisches Können und Budget. Es ist ein anspruchsvoller, alles umfassender Weg zur Automatisierung.
Für Teams, die eine schnellere, flexiblere und klarere Lösung wünschen, sind agile Plattformen, die sich in Ihr bestehendes Setup einfügen, eine viel praktischere Option. Diese Tools ermöglichen es Ihnen, klein anzufangen, schnell Ergebnisse zu zeigen und Ihre Automatisierung zu skalieren, ohne ein massives Vorabprojekt oder die Bindung an eine einzige Plattform.
Nehmen Sie uns nicht einfach beim Wort. Sehen Sie selbst, wie schnell Sie Ihren Support automatisieren können. Testen Sie eesel AI kostenlos und finden Sie heraus, ob Sie Ihren ersten Agenten in wenigen Minuten zum Laufen bringen können. Nicht in Monaten.
Häufig gestellte Fragen
Die ServiceNow AI Agent Toolkits beziehen sich auf eine Reihe von Funktionen innerhalb der ServiceNow-Plattform, die zur Erstellung von handlungsorientierten KI-Agenten entwickelt wurden. Diese Toolkits ermöglichen es Organisationen, eine "digitale Belegschaft" zu schaffen, die selbstständig mehrstufige Aufgaben innerhalb von ITSM-Workflows ausführen kann, wie z.B. das Erstellen von Tickets oder das Durchführen von Diagnosen.
Die Implementierung von ServiceNow AI Agent Toolkits erfordert eine erhebliche Einrichtung, einschließlich der Installation mehrerer Plugins und der Zuweisung spezifischer Administratorrollen, was Monate dauern kann. Die Verwaltung erfordert eine steile Lernkurve im Prompt-Engineering und ein tiefes technisches Verständnis der ServiceNow-Plattform für eine effektive Anpassung und Fehlerbehebung.
Während die ServiceNow AI Agent Toolkits hervorragend mit Daten arbeiten, die sich innerhalb der Now Platform befinden (Wissensdatenbank, CMDB), kann die Integration mit externen kollaborativen Tools wie Google Docs, Confluence oder Slack umständlich sein. Ein wirklich intelligenter Agent benötigt Zugriff auf das gesamte Unternehmenswissen, was zusätzlichen Aufwand zur Anbindung externer Quellen erfordern kann.
Die Anpassung der ServiceNow AI Agent Toolkits geht über Anweisungen in natürlicher Sprache hinaus; sie erfordert oft fortgeschrittene Fähigkeiten im Prompt-Engineering und potenziell JavaScript- oder Flow-Designer-Expertise für komplexe Aktionen. Das bedeutet, dass Entwickler oder hochqualifizierte Administratoren benötigt werden, die mit der zugrundeliegenden Struktur und den Skriptregeln von ServiceNow vertraut sind.
Nein, die Preise für die ServiceNow AI Agent Toolkits und die zugehörigen Now Assist-Funktionen werden in der Regel nicht öffentlich bekannt gegeben. Organisationen müssen sich normalerweise direkt an den ServiceNow-Vertrieb wenden, was die Budgetierung und Kostenvorhersage aufgrund potenzieller nutzungsbasierter Modelle erschweren kann.
Der plattformnative Ansatz der ServiceNow AI Agent Toolkits kann zu versteckter Komplexität, einer steilen Lernkurve und Schwierigkeiten bei der Integration mit getrennten Wissensquellen führen. Er stellt auch eine erhebliche Verpflichtung dar, die Organisationen potenziell tiefer in ein einziges Ökosystem bindet und umfangreiche Entwicklerzeit für die Einrichtung und laufende Verwaltung erfordert.
