Ein praktischer Leitfaden zum ServiceNow AI Control Tower Lifecycle Management

KI scheint heutzutage überall in der Geschäftswelt aufzutauchen. Teams nutzen sie für alles Mögliche, von Kundensupport und IT-Betrieb bis hin zur Optimierung ihres Marketings. Aber wenn jeder anfängt, sein eigenes Ding zu machen, endet man in einem digitalen Chaos mit Dutzenden verschiedener KI-Tools und -Modelle, die ohne zentrale Aufsicht laufen.

Diese Art von Wildwuchs schafft einige echte Kopfschmerzen. Wie bleibt man auf der richtigen Seite neuer Vorschriften wie dem EU-KI-Gesetz? Wie schützt man Unternehmensdaten? Und vielleicht am wichtigsten: Woher weiß man, ob sich all dieser KI-Kram tatsächlich auszahlt? Diese Fragen haben zu einer neuen Klasse von Software geführt: KI-Governance-Plattformen.

ServiceNows AI Control Tower ist ein großer Name in diesem Bereich und bietet ein zentrales Kommandozentrum für große Unternehmen, die versuchen, ihre KI in den Griff zu bekommen. Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen unverblümten Einblick in die Plattform und ihren Ansatz zum „ServiceNow AI Control Tower Lifecycle Management“ und hilft Ihnen herauszufinden, ob ihr strukturierter Top-Down-Ansatz das ist, was Ihr Team wirklich braucht.

Was ist der ServiceNow AI Control Tower?

Im Kern ist der ServiceNow AI Control Tower ein zentraler Hub, der auf der Now Platform aufgebaut ist. Sein Hauptzweck ist es, großen Organisationen zu helfen, all ihre KI-Projekte von einem einzigen Ort aus zu verwalten. Man kann ihn sich als Versuch vorstellen, Ordnung in all die KI-Initiativen zu bringen, die in einem Unternehmen stattfinden.

Die Idee ist, die übergeordnete KI-Strategie mit der täglichen Verwaltungsarbeit zu verknüpfen und sicherzustellen, dass jedes Projekt mit den Geschäftszielen übereinstimmt und die Regeln befolgt. Er ist wirklich für große Unternehmen konzipiert, die dedizierte Rollen wie einen Chief AI Officer (CAIO), ein AI Center of Excellence (CoE) und große Teams haben, die sich auf Risiko und Compliance konzentrieren.

Eines seiner Hauptverkaufsargumente ist das Versprechen, jede KI zu verwalten, sei es ein natives ServiceNow-Tool, etwas, das Ihr Team intern entwickelt hat, oder ein Modell von einem Anbieter wie OpenAI oder Microsoft Azure. Dadurch geht es weniger um die technischen Details des Erstellens oder Betreibens von KI, sondern mehr um die übergeordnete Aufsicht, das Risikomanagement und die Nachverfolgung des Nutzens.

Die Phasen des Lifecycle Managements

ServiceNow hat eine sehr formelle, schrittweise Methode zur Verwaltung von KI. Der gesamte Prozess wird in einen mehrstufigen Lebenszyklus unterteilt, um sicherzustellen, dass Governance von Anfang bis Ende Teil des Prozesses ist. Obwohl dies ideal ist, um Compliance-Anforderungen abzuhaken, zeigt es auch, wie prozesslastig die Plattform ist, was möglicherweise nicht für jedes Team funktioniert.

Hier ist ein Blick auf die typischen Phasen.

Phase 1: Idee und Aufnahme

Alles beginnt in einem zentralen Ideenportal, in dem jeder im Unternehmen seine Ideen für KI-Projekte einreichen kann. Dies ist normalerweise mit den Innovations- oder Bedarfsmanagement-Tools von ServiceNow verbunden. Ziel ist es, jeden einzelnen potenziellen Anwendungsfall, von einem neuen Marketing-Chatbot bis zu einem Vorhersagemodell für die Finanzabteilung, an einem Ort zu erfassen.

Aber seien wir ehrlich, dieser formelle Aufnahmeprozess fügt von Anfang an eine bürokratische Ebene hinzu. Wenn Ihr Support-Team einfach nur einen simplen KI-Agenten für Ihren Helpdesk ausprobieren möchte, kann die Notwendigkeit, eine formelle „Idee“ einzureichen und darauf zu warten, dass sie in eine Warteschlange kommt, einen schnellen Erfolg wirklich verlangsamen.

Phase 2: Bewertung und Priorisierung

Sobald eine Idee eingereicht ist, geht es nicht sofort weiter. Zuerst durchläuft sie eine Reihe formeller Bewertungen, um ihre Machbarkeit, potenziellen Nutzen und damit verbundenen Risiken zu prüfen. Hier kommen Personen mit Titeln wie „AI Steward“ oder „Risk and Compliance Analyst“ ins Spiel. Sie überprüfen den Vorschlag, um sicherzustellen, dass er den Unternehmensrichtlinien und externen Vorschriften, wie dem NIST AI Risk Management Framework, entspricht.

Diese aufwändige, vorab durchgeführte Überprüfung ist sinnvoll für risikoreiche KI, die möglicherweise Entscheidungen über Kredite oder im Gesundheitswesen trifft. Aber für risikoarme Dinge, wie eine KI, die Tickets mit der Frage „Wo ist meine Bestellung?“ beantwortet, ist dieses Maß an Prüfung oft übertrieben und zieht die Dinge nur in die Länge.

Phase 3: Erstellen und Testen

Nachdem eine Idee bewertet wurde und grünes Licht erhält, geht sie in die Entwicklungsphase. Hier beginnen Datenwissenschaftler und Entwickler mit dem Erstellen und Testen des KI-Modells. Der AI Control Tower fungiert als Projektmanagement-Tool, das den Fortschritt verfolgt, Dokumentationen sammelt und Testergebnisse protokolliert. Der Hauptfokus liegt auf der Erstellung eines detaillierten Audit-Trails für die Compliance.

Der Haken dabei ist, dass dieser Fokus auf akribischer Dokumentation mit der Arbeitsweise moderner Teams kollidieren kann. Wenn Ihr Team es gewohnt ist, schnell zu entwickeln, zu testen und zu veröffentlichen, könnte diese Phase als frustrierend langsam empfunden werden.

Phase 4: Überprüfung und Bereitstellung

Bevor die KI live gehen kann, muss sie eine letzte Überprüfungs- und Genehmigungsworkflow durchlaufen. Eine ganze Reihe von Beteiligten, von der Rechts- und Sicherheitsabteilung bis hin zu den Geschäftsführern, müssen ihre Zustimmung geben. Sie sind alle da, um zu bestätigen, dass jedes Governance-Kästchen abgehakt wurde. Erst nach Erhalt aller Genehmigungen kann das Modell endlich bereitgestellt werden.

Dieses mehrstufige Genehmigungstor ist ein weiterer Engpass. Was in einem agileren System ein einfacher „Go-Live“-Button sein könnte, wird zu einer Reihe von Meetings und digitalen Signaturen, was noch mehr Zeit hinzufügt, bevor die KI tatsächlich jemandem helfen kann.

Phase 5: Überwachung, Wartung und Außerbetriebnahme

Sobald eine KI live ist, bietet der Control Tower Dashboards zur Überwachung ihrer Leistung. Er verfolgt technische Dinge wie Genauigkeit und Modelldrift sowie Geschäftsergebnisse wie ROI und Akzeptanz. Diese Phase umfasst auch laufende Arbeiten wie das Neutrainieren des Modells und schließlich dessen Außerbetriebnahme, wenn es nicht mehr nützlich ist oder die Betriebskosten zu hoch sind.

Dieses Maß an Überwachung ist leistungsstark, aber es ist keine „einmal einrichten und vergessen“-Lösung. Es erfordert ein engagiertes Team, das die Dashboards beobachtet, die Daten interpretiert und Maßnahmen ergreift, was die Gesamtbetriebskosten erhöht.

Wichtige Funktionen und Preise

Was bekommen Sie also tatsächlich mit dem AI Control Tower? Werfen wir einen Blick auf seine Hauptfunktionen und was Sie preislich erwarten können.

Kernfunktionen

Die Plattform basiert auf einigen Schlüsselfunktionen, die Ihnen einen Überblick über Ihre gesamte KI-Landschaft geben sollen.

• Ein Katalog all Ihrer KI: Dies ist das Herzstück des Systems. Es ist eine zentrale Datenbank, die jedes KI-System, Modell, Datenset und sogar jeden Prompt auflistet, der im Unternehmen verwendet wird. Sie soll die einzige Quelle der Wahrheit dafür sein, welche KI Sie haben und wo sie läuft.

• Lifecycle Governance: Dies automatisiert die strukturierten Workflows für Aufnahme, Bewertung und Genehmigung, die wir gerade durchgegangen sind. Es stellt sicher, dass jedes KI-Projekt den gleichen gesteuerten Weg von der Idee bis zur Außerbetriebnahme durchläuft.

• Risiko- und Compliance-Management: Diese Funktion ist eng mit dem Governance, Risk, and Compliance (GRC)-Modul von ServiceNow verknüpft. Es hilft Ihnen, KI-bezogene Risiken zu erkennen und zu handhaben und enthält sogar vorgefertigte Inhalte, um Sie bei der Ausrichtung auf Vorschriften wie das EU-KI-Gesetz zu unterstützen.

• Wert- und Leistungs-Dashboards: Diese Dashboards liefern Ihnen Berichte über den ROI, die Akzeptanzraten und den Zustand Ihrer KI und helfen Ihnen zu sehen, ob sich Ihre Investitionen tatsächlich auszahlen.

• Integration von Drittanbietern: Der Control Tower ist nicht nur für ServiceNows eigene KI gedacht. Er verfügt über Erkennungstools, um KI zu finden und zu verwalten, die auf externen Plattformen wie AWS und Azure läuft, und sie in Ihren zentralen Katalog zu ziehen.

Preise

Wenn Sie nach einem Preisschild suchen, werden Sie auf der Website von ServiceNow kaum fündig. Das Unternehmen veröffentlicht seine Preise für den AI Control Tower nicht, und er wird normalerweise als Teil eines viel größeren Enterprise-Deals verkauft.

Das sagt Ihnen ein paar Dinge:

• Sie müssen mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen, um ein Angebot zu erhalten, Sie können es also nicht einfach selbst ausprobieren.

• Es ist eine ernsthafte finanzielle Verpflichtung, die wahrscheinlich einen mehrjährigen Vertrag beinhaltet.

• Es ist so eng mit anderen ServiceNow-Produkten verknüpft, dass es zu einer Anbieterabhängigkeit führen kann. Um wirklich das Beste daraus zu machen, benötigen Sie wahrscheinlich andere teure Module, was es als eigenständige Lösung schwer verkäuflich macht.

Ist der ServiceNow AI Control Tower das Richtige für Sie?

ServiceNows Plattform ist eine leistungsstarke, wenn auch etwas starre Lösung für die großangelegte KI-Governance. Aber für viele Teams, insbesondere im Kundensupport und in der IT, kann ihr schwerfälliger Top-Down-Ansatz mehr Probleme schaffen als er löst. Hier sind einige Herausforderungen, die Sie im Hinterkopf behalten sollten.

Der Einstieg: Es ist ein Marathon, kein Sprint

Der gesamte Lebenszyklusprozess ist, obwohl gründlich, unbestreitbar langsam. Der Weg von einer einfachen Idee zu einem einsatzbereiten KI-Agenten kann leicht Monate dauern, während Sie sich durch Aufnahmeformulare, Risikobewertungen und Genehmigungstore navigieren. Das ist eine ganz andere Welt als der schnelle, iterative Ansatz, den moderne Teams benötigen, um mithalten zu können.

Ein Flussdiagramm, das den schnellen Implementierungsprozess von eesel AI visualisiert, im Gegensatz zum langsameren ServiceNow-Lebenszyklus.

Hier zeigt sich ein großer Unterschied im Vergleich zu Self-Service-Plattformen, die auf Geschwindigkeit ausgelegt sind. Ein Tool wie eesel AI ermöglicht es Ihnen, Ihren Helpdesk zu verbinden, eine KI mit Ihren bisherigen Tickets und Ihrer Wissensdatenbank zu trainieren und einen autonomen Agenten in Minuten statt Monaten zu starten. Sie können noch am selben Tag mit der Automatisierung von Lösungen beginnen, ohne einen Antrag stellen und auf die Genehmigung eines Komitees warten zu müssen.

Der Top-Down-Ansatz kann Teams ausbremsen

Der Control Tower ist für die Aufsicht von oben nach unten konzipiert. Er ist für Risiko-, Compliance- und Führungsteams gedacht, um KI aus der Ferne zu überwachen und zu steuern. Er ist nicht wirklich für die Support-Manager oder IT-Leiter an vorderster Front gemacht, die einfach nur versuchen, unmittelbare Probleme zu lösen und ihre Teams effizienter zu machen.

Das eesel AI Simulations-Dashboard zeigt Teams, wie ein KI-Agent bei historischen Tickets vor der Bereitstellung performen wird.

Das schafft Reibung. Anstatt Teams zu befähigen, ihre eigenen Probleme zu lösen, zwingt es sie, für jede Kleinigkeit einen zentralen Prozess zu durchlaufen. Andererseits legt ein Tool wie eesel AI die Macht direkt in die Hände des Support-Teams. Sein Simulationsmodus ermöglicht es einem Manager, einen KI-Agenten sicher an Tausenden von historischen Tickets zu testen, genau zu sehen, wie er sich verhalten wird, und ihn selbstbewusst auszurollen – alles ohne die Notwendigkeit einer Genehmigung auf C-Level-Ebene für eine einfache Workflow-Automatisierung.

Versteckte Kosten und Plattformabhängigkeit

Um wirklich zu erschließen, was der AI Control Tower leisten kann, muss man voll auf das ServiceNow-Ökosystem setzen. Sein Wert wird viel größer, wenn er mit anderen teuren Modulen wie Strategic Portfolio Management (SPM), GRC und IT Asset Management (ITAM) verbunden ist.

Dieser Ansatz ermutigt Sie, bei einem einzigen Anbieter zu bleiben, und kann zu sehr hohen Gesamtbetriebskosten führen. Eine flexiblere und budgetfreundlichere Option ist die Verwendung einer KI-Schicht, die sich in die Werkzeuge einfügt, die Sie bereits verwenden. eesel AI integriert sich nahtlos in Helpdesks, die Sie kennen und lieben, sei es Zendesk, Freshdesk oder Intercom. Es verbindet sich auch mit Ihren bestehenden Wissensquellen, wie Confluence und Google Docs, um leistungsstarke KI zu liefern, ohne Sie zu einem massiven Plattformwechsel zu zwingen. Außerdem gibt es bei einer klaren Preisgestaltung, die nicht pro Lösung abgerechnet wird, keine bösen Überraschungen auf Ihrer Rechnung.

Ein Screenshot der eesel AI Preisseite, der das transparente, lösungsbasierte Preismodell hervorhebt.

Governance wählen, die befähigt, nicht behindert

Das „ServiceNow AI Control Tower Lifecycle Management“ bietet ein solides und gründliches Rahmenwerk für die Steuerung von KI in großem Maßstab. Es ist eine hervorragende Lösung für große, stark regulierte Unternehmen, bei denen eine tiefgreifende Compliance oberste Priorität hat und die Kosten nicht das größte Problem sind.

Für die meisten Kundensupport- und IT-Teams ist das Hauptziel jedoch, Probleme schneller zu lösen, manuelle Arbeit zu reduzieren und effizienter zu werden. Ein schwerfälliges, bürokratisches Governance-Modell kann dem im Wege stehen. Die besten Werkzeuge sind oft diejenigen, die Ihnen praktische, einfach zu bedienende Kontrollen bieten und schnell einen Mehrwert liefern.

Ein schnellerer Weg zum KI-gestützten Support

Sie benötigen kein komplexes, sechsstufiges Lifecycle-Management-System, um von KI in Ihren Support-Workflows zu profitieren.

eesel AI ist die praktische, leistungsstarke Alternative, die die Kontrolle direkt in die Hände der Support- und IT-Teams legt. Mit eesel AI können Sie:

• In Minuten live gehen mit Ein-Klick-Integrationen für Ihren Helpdesk und Ihre Wissensdatenbanken.

• An alten Tickets simulieren, um die Leistung zu testen und neue Automatisierungen mit vollem Vertrauen bereitzustellen.

• Die volle Kontrolle erhalten, welche Tickets automatisiert werden und wie Ihre KI-Persona antwortet.

• All Ihre Wissensquellen sofort vereinheitlichen, von alten Tickets bis zu Dokumenten in Confluence.

Bereit zu sehen, wie einfach und leistungsstark KI sein kann, wenn sie für die Teams entwickelt wurde, die sie tatsächlich nutzen? Starten Sie kostenlos mit eesel AI und starten Sie noch heute Ihren ersten KI-Agenten.