Ein praktischer Leitfaden zu ServiceNow KI-Agenten-Tools

Wenn Ihr Unternehmen auf ServiceNow setzt, haben Sie wahrscheinlich schon von dem Hype um den Vorstoß in die agentische KI gehört. Die Idee ist spannend: autonome Agenten zu entwickeln, die mithilfe der neuen ServiceNow AI Agent Tools alle möglichen Aufgaben in den Bereichen IT, HR und Kundenservice erledigen.

Aber sobald man sich näher damit beschäftigt, kann es etwas verwirrend werden. Viele Nutzer der Plattform finden es schwierig herauszufinden, wo sie anfangen sollen, was jedes Tool tatsächlich leistet oder wie man einen Agenten erstellt und testet, ohne dass daraus ein riesiges Projekt wird.

Dieser Leitfaden soll Klarheit schaffen. Wir geben Ihnen einen unkomplizierten Einblick in die ServiceNow AI Agent Tools und erklären, wie sie funktionieren und wofür die einzelnen Komponenten gedacht sind. Wir werden auch die Herausforderungen und Einschränkungen ehrlich ansprechen, auf die Sie stoßen könnten. Und wir zeigen Ihnen einen einfacheren Weg, leistungsstarke KI mit den Systemen zu nutzen, die Sie bereits verwenden.

Was sind ServiceNow KI-Agenten?

Im Grunde sind ServiceNow KI-Agenten intelligente Programme, die eigenständig innerhalb der ServiceNow-Plattform arbeiten können. Sie sind nicht wie die altmodischen Chatbots, die nur einem Skript folgen. Diese Agenten verwenden große Sprachmodelle (LLMs), um zu verstehen, was Sie möchten, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben mit mehreren Schritten zu erledigen.

Stellen Sie sie sich wie ein neues, digitales Mitglied Ihres Teams vor. Sie können einem Agenten ein Ziel geben, wie z. B. „Häufige IT-Anfragen für Softwarezugang lösen“, und er wird die ihm zur Verfügung stehenden Tools und Informationen nutzen, um die Aufgabe zu erledigen, ohne dass jemand ständig aufpassen muss. Sie können verschiedene Teile von ServiceNow durchsuchen, Wissensdatenbankartikel abrufen und Workflows ausführen.

Das große Versprechen hier ist, Ihre menschlichen Agenten von repetitiven Aufgaben zu entlasten und den gesamten Betrieb effizienter zu gestalten. Aber wie gut diese Agenten funktionieren, hängt wirklich davon ab, wie sie eingerichtet sind und welche Tools ihnen zur Verfügung gestellt werden.

Wie ServiceNow KI-Agenten funktionieren: Das Framework hinter den ServiceNow AI Agent Tools

Bevor wir uns die einzelnen Tools ansehen, ist es hilfreich, das zugrundeliegende Framework zu verstehen, das diese KI-Agenten antreibt. Es ist ein ziemlich komplexes System mit einigen wichtigen Teilen, die alle innerhalb der Now-Plattform zusammenarbeiten müssen.

AI Agent Studio: Die Kommandozentrale für KI-Agenten

Dies ist die Kommandozentrale für die Erstellung, das Testen und die Verwaltung Ihrer KI-Agenten. Sie bietet Ihnen eine Low-Code-Oberfläche, auf der Sie die Aufgabe eines Agenten, seine Ziele und die spezifischen Regeln, denen er folgen muss, definieren können. ServiceNow preist dies als benutzerfreundlichen Bereich an, aber viele stellen fest, dass man, sobald man über die Grundlagen hinausgeht, ernsthaftes Plattformwissen oder sogar benutzerdefinierten Code benötigt.

In einigen Community-Diskussionen haben Entwickler geäußert, dass es ‚wirklich einfacher‘ sei, den Code selbst zu schreiben, anstatt die Low-Code-Optionen zu verwenden.

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Der AI Agent Orchestrator

Wenn das Studio die Werkstatt ist, ist der Orchestrator der Projektmanager. Wenn eine Aufgabe für einen Agenten zu groß ist oder mehrere verschiedene Tools erfordert, greift der Orchestrator ein, um alles zu koordinieren. Er zerlegt das Hauptziel in kleinere Teilaufgaben und stellt sicher, dass es eine reibungslose Übergabe zwischen verschiedenen Agenten gibt, damit sie richtig zusammenarbeiten können.

AI Agent Fabric und Control Tower

Das AI Agent Fabric ist der Versuch von ServiceNow, Ihnen die Anbindung von KI-Agenten und Tools von Drittanbietern zu ermöglichen. Es fungiert als Brücke, damit Ihre ServiceNow-Agenten mit externen Systemen kommunizieren können. Alles wird dann vom AI Control Tower aus überwacht, dem zentralen Dashboard für Governance und Leistungsprüfung. In der Theorie ist das großartig, aber die Anbindung externer Tools ist selten der Ein-Klick-Prozess, den Unternehmen suchen, und erfordert oft eine Menge Einrichtungsaufwand.

Dieses ganze Framework ist leistungsstark, hat aber eine steile Lernkurve. Wenn Sie keine Entwickler haben, die sich auf ServiceNow spezialisiert haben, kann allein die Erstellung und Wartung dieser Agenten zu einem massiven Projekt werden, das echte Ergebnisse verzögert.

Eine Übersicht der ServiceNow AI Agent Tools

Sobald Sie sich im AI Agent Studio befinden, müssen Sie Ihren Agenten Tools zur Verfügung stellen, damit sie ihre Arbeit erledigen können. Diese Tools ermöglichen es einem Agenten, Informationen zu finden und Maßnahmen zu ergreifen. Hier ist ein Blick auf die wichtigsten Arten von ServiceNow AI Agent Tools, mit denen Sie arbeiten werden.

Daten- und Wissenstools

Diese Tools helfen einem Agenten, die Informationen zu sammeln, die er benötigt, bevor er etwas tun kann.

• Suche und Abruf: Nutzt die KI-Suche, um Ihre ServiceNow Wissensartikel zu durchsuchen. Der Agent kann dies nutzen, um Fragen zu beantworten oder Lösungen für häufige Probleme zu finden.

• Wissensgraph: Greift auf strukturierte Daten zu, wie eine HR-Wissensdatenbank, um spezifische Antworten zu Unternehmensrichtlinien oder Mitarbeiterinformationen zu erhalten.

• Dateiupload: Ermöglicht einem Agenten, hochgeladene Dokumente wie PDFs oder DOC-Dateien zu lesen, um Antworten auf speziellere Fragen zu finden.

• Websuche: Verbindet sich mit einer externen Suchmaschine (wie Google), um nach Informationen zu suchen, die nicht in ServiceNow vorhanden sind. Ein kleiner Hinweis: Dies kann Fragen zur Datenresidenz aufwerfen, da Ihre Anfragen möglicherweise in einem Rechenzentrum in einem anderen Land verarbeitet werden.

Aktions- und Workflow-Tools

Diese Tools ermöglichen es dem Agenten, tatsächlich Dinge auf der Plattform zu tun.

• Datensatzoperation: Dies ist eines der am häufigsten verwendeten Tools. Es ermöglicht einem Agenten, Datensätze in jeder ServiceNow-Tabelle zu erstellen, zu finden, zu aktualisieren oder zu löschen (z. B. ein neues Incident-Ticket zu öffnen oder die Kontaktdaten eines Benutzers zu ändern).

• Flow-Aktion & Subflow: Dies ermöglicht dem Agenten, vordefinierte Workflows aus dem Workflow Studio von ServiceNow zu starten. Es ist nützlich für die Automatisierung von Standardprozessen, aber es gibt einen Haken: Die Flows müssen so eingerichtet sein, dass sie nur einfache Textdaten (String) verarbeiten, was zusätzliche Arbeit zur Umwandlung der Daten bedeuten kann.

• Skript: Für alles Komplexere können Agenten benutzerdefinierte Skripte ausführen. Das gibt Ihnen eine enorme Flexibilität, aber es untergräbt irgendwie den Zweck einer „Low-Code“-Plattform und bedeutet, dass Sie einen Entwickler zur Hand haben müssen.

• Katalogelement: Ermöglicht dem Agenten, Dinge aus dem Servicekatalog für einen Benutzer zu bestellen.

Dieses Video gibt einen Überblick über das AI Agent Studio in ServiceNow, in dem Sie Ihre KI-Agenten erstellen und verwalten.

Eine flexiblere Alternative für Wissen und Aktionen

Obwohl die Tools von ServiceNow in ihrer eigenen Welt recht leistungsfähig sind, bleiben sie meist auch dort gefangen. Dies kann ein großes Problem für Unternehmen sein, bei denen das Wissen auf verschiedene Plattformen verteilt ist.

Ein Tool wie eesel AI hingegen ist darauf ausgelegt, sich sofort mit allem zu verbinden. Sie können Ihr Wissen aus Quellen wie Confluence, Google Docs und alten Tickets von Helpdesks wie Zendesk in nur wenigen Minuten verknüpfen. Das bedeutet, Ihr KI-Agent wird auf dem gesamten Wissensschatz Ihres Unternehmens trainiert, nicht nur auf dem, was in ServiceNow liegt. Außerdem werden benutzerdefinierte Aktionen, um beispielsweise eine Bestellung in Shopify nachzuschlagen oder ein Ticket in Jira Service Management zu aktualisieren, mit einem einfachen Prompt-Editor erstellt, ohne kompliziertes Scripting.

Herausforderungen bei der Entwicklung mit den ServiceNow AI Agent Tools

Der Traum von einer vollautomatisierten digitalen Belegschaft ist verlockend, aber die Umsetzung mit den ServiceNow AI Agent Tools bringt einige echte Herausforderungen mit sich, die Sie ausbremsen und Ihren Return on Investment schmälern können.

1. Die Komplexitäts-Herausforderung

Obwohl es als Low-Code-Lösung verkauft wird, ist die Wahrheit, dass die Erstellung und Verwaltung guter KI-Agenten in ServiceNow viel spezialisiertes Fachwissen erfordert. Wie man in Community-Foren sehen kann, finden viele Benutzer, dass die No-Code-Optionen nicht ausreichen und schreiben am Ende benutzerdefinierte Skripte, um das zu bekommen, was sie wollen. Die Notwendigkeit von Entwicklern hierfür kann Engpässe schaffen und die wahren Betriebskosten in die Höhe treiben.

Eine einfachere Alternative: Für Teams, die schnell und ohne Entwickler Ergebnisse erzielen müssen, bietet eesel AI eine Self-Service-Erfahrung, die einfach funktioniert. Sie können von der Anmeldung bis zu einem voll funktionsfähigen KI-Agenten, der mit Ihrem Helpdesk verbunden ist, in Minuten gelangen, nicht in Monaten. Die gesamte Einrichtung wird über ein einfaches Dashboard abgewickelt, ganz ohne Programmierung.

2. Der „Walled Garden“-Ansatz für Wissen

ServiceNow-Agenten sind am besten, wenn sie Daten verwenden, die auf der Now-Plattform leben. Das AI Agent Fabric ermöglicht zwar externe Integrationen, aber diese sind oft mühsam einzurichten und zu pflegen. Wenn Ihr Unternehmenswissen in Tools wie Confluence, Google Docs, Notion und Slack liegt, wird das Einbringen all dieser Informationen in Ihren Agenten zu einem eigenen Integrationsprojekt.

Eine besser vernetzte Lösung: eesel AI wurde speziell entwickelt, um diese Informationssilos aufzubrechen. Mit über 100 Ein-Klick-Integrationen können Sie Ihre KI sofort auf Ihrem gesamten Unternehmenswissen trainieren, egal wo es sich befindet. Dies stellt sicher, dass Ihr Agent von Anfang an vollständige und korrekte Antworten gibt.

3. Mangel an risikofreien Tests

Wie können Sie sicher sein, dass Ihr Agent bereit für den Live-Betrieb ist? Die Testwerkzeuge von ServiceNow sind etwas einfach gehalten, was es schwierig macht, zu wissen, wie ein Agent bei einer hohen Anzahl von Anfragen wirklich abschneiden wird oder seine Auswirkungen auf Ihre Lösungsraten vorherzusagen. Oft muss man ihn einfach starten und die Daumen drücken, was ein großes Risiko für jede Automatisierung ist, die mit Kunden zu tun hat.

Testen mit Vertrauen: Der Simulationsmodus von eesel AI verändert das Spiel komplett. Sie können Ihr KI-Setup sicher an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen, um zu sehen, wie es reagiert hätte, Wissenslücken zu erkennen und genaue Vorhersagen über Lösungsraten und Kosteneinsparungen zu erhalten, bevor auch nur ein einziger Kunde damit spricht. So können Sie Ihre Automatisierung schrittweise und mit vollkommener Sicherheit einführen.

Preise der ServiceNow AI Agent Tools: Was Sie erwarten können

Eine der größten Hürden für Unternehmen, die sich mit den KI-Funktionen von ServiceNow befassen, ist die Preisgestaltung. Sie ist nicht auf ihrer Website verfügbar; Sie müssen sich für ein Angebot an ihr Vertriebsteam wenden.

Dieses Black-Box-Modell macht es wirklich schwierig, ein Budget zu erstellen oder Ihren potenziellen ROI zu ermitteln. Die Kosten können je nach Bedarf, Anzahl der gewünschten Agenten und den verwendeten Tools stark variieren. Dies ist ein ganz anderer Ansatz als bei modernen Softwarelösungen, die klare, vorhersehbare Preise bieten.

Im Gegensatz dazu hat eesel AI transparente und vorhersagbare Pläne, die auf Ihrer Nutzung basieren, ohne versteckte Gebühren pro Lösung. Sie können mit einem flexiblen monatlichen Plan beginnen und jederzeit kündigen, sodass Sie den Wert nachweisen können, bevor Sie sich langfristig binden.

Ein besserer Weg zur KI-Automatisierung im Unternehmen

Die ServiceNow AI Agent Tools bieten eine leistungsstarke, integrierte Lösung für die Unternehmensautomatisierung. Aber ihre Komplexität, ihr geschlossenes Ökosystem und ihre undurchsichtige Preisgestaltung stellen für viele Unternehmen große Hürden dar. Der Weg zur Erstellung, zum Testen und zum Einsatz effektiver Agenten kann lang und teuer sein.

Für Unternehmen, die eine schnellere, flexiblere und transparentere Lösung wünschen, ist eesel AI eine überzeugende Alternative. Indem es sich direkt mit dem Helpdesk und den Wissensquellen verbindet, die Sie bereits nutzen, liefert eesel AI leistungsstarke Automatisierung in Minuten, nicht in Monaten. Mit seinem Fokus auf Self-Service-Einfachheit, leistungsstarken Simulationstests und vorhersehbarer Preisgestaltung können Sie Ihren Support mit Zuversicht automatisieren.

Sind Sie bereit zu sehen, wie schnell Sie einen KI-Agenten starten können, der mit Ihren bestehenden Tools funktioniert? Melden Sie sich für eine kostenlose Testversion von eesel AI an und starten Sie noch heute Ihren ersten KI-Agenten.