Wir alle kennen das Verkaufsgespräch für die KI-Suite von ServiceNow: Tools wie Now Assist und AI Agents sollen uns eine Zukunft des automatisierten IT-Service-Managements bringen. Der Traum ist es, die KI die sich wiederholenden Aufgaben erledigen zu lassen, damit sich Ihr Team auf die wirklich wichtige Arbeit konzentrieren kann. Aber wenn Sie dies lesen, haben Sie wahrscheinlich festgestellt, dass die Realität dem Hype nicht ganz gerecht wird. Die Self-Service-Raten hinken immer noch hinterher, die Automatisierung fühlt sich klobig an und die KI scheint einfach nicht so intelligent zu sein.
Die Sache ist die: Das Problem ist in der Regel nicht die KI selbst. Es sind die Daten, mit denen Sie sie füttern. Den meisten KI-Systemen, einschließlich dem von ServiceNow, fehlt der Kontext, den sie für eine gute Leistung benötigen. Warum? Wegen unvollständiger ServiceNow KI-Dokumentation und Wissen, das überall verstreut ist, nur nicht in ServiceNow.
Dieser Leitfaden führt Sie durch die nativen KI-Tools von ServiceNow, zeigt auf, warum eine schlechte Dokumentation das größte Hindernis darstellt, und gibt Ihnen eine praktische Methode an die Hand, um dieses Problem zu beheben, indem Sie das gesamte Wissen Ihres Unternehmens zusammenführen.
Was ist ServiceNow KI?
Bevor wir uns den Problemen zuwenden, lassen Sie uns kurz die Grundlagen behandeln. Die KI-Plattform von ServiceNow ist eine Reihe von Tools, die entwickelt wurden, um künstliche Intelligenz direkt in Ihre IT- und Service-Workflows zu integrieren.
Ein Screenshot der Landing-Page der ServiceNow KI-Plattform, der die verschiedenen KI-gestützten Tools für das IT-Service-Management hervorhebt und die Bedeutung der ServiceNow KI-Dokumentation unterstreicht.Sie werden hauptsächlich von drei Hauptkomponenten hören:
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Now Assist: Dies ist das generative KI-Tool von ServiceNow. Es wurde entwickelt, um bei Dingen wie der Erstellung von Wissensdatenbankartikeln aus gelösten Tickets, der Zusammenfassung von Fallnotizen oder sogar der Unterstützung von Entwicklern beim Schreiben von Code zu helfen.
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AI Agents & Agentic Workflows: Man kann sie sich als virtuelle Agenten vorstellen, die kompliziertere, mehrstufige Aufgaben selbstständig erledigen können. Sie können Informationen nachschlagen, Daten analysieren und Automatisierungen ausführen, um Probleme zu lösen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.
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Predictive Intelligence: Hier geht es darum, proaktiv zu sein. Es analysiert historische Daten, um Trends zu finden, potenzielle größere Vorfälle zu erkennen, bevor sie eskalieren, und bietet Einblicke, die Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Ein Screenshot der Dokumentationsseite für Agentic Workflows, der veranschaulicht, wie diese virtuellen Agenten komplexe, mehrstufige Aufgaben autonom verwalten können, was die Notwendigkeit einer robusten ServiceNow KI-Dokumentation unterstreicht.Die Idee hinter all dem ist ziemlich einfach: Diese Tools lernen von den internen Daten Ihres Unternehmens, wie z. B. früheren Tickets und Wissensdatenbankartikeln, um mit der Zeit intelligenter zu werden. In der Theorie ist das eine großartige Feedbackschleife. In der Praxis stößt sie oft an eine Wand.
Herausforderungen bei der ServiceNow KI-Dokumentation und den Trainingsdaten
Sie haben also diese leistungsstarken KI-Tools zur Verfügung, aber sie liefern nicht die erwarteten Ergebnisse. Woran liegt das? Die Antwort liegt fast immer in den Daten. Hier sind die drei größten Gründe, warum Ihre ServiceNow KI wahrscheinlich unterdurchschnittlich abschneidet.
Die „Erledigt“-Lücke in der ServiceNow KI-Dokumentation
Kurze Frage: Wie sehen die Lösungsnotizen Ihrer letzten zehn Tickets aus? Wenn Ihr Unternehmen wie die meisten ist, werden Sie viel „Erledigt“, „Behoben“ oder „Auf Wunsch des Benutzers gelöst“ sehen.
Ihre Support-Mitarbeiter sind vielbeschäftigt. Sie lösen ein Problem und springen direkt zum nächsten Ticket. Das ist zwar gut für ihre Warteschlange, schafft aber eine massive Dokumentationslücke. All die wichtigen Details, wie die Schritte zur Fehlerbehebung, die eigentliche Ursache und die cleveren Umgehungslösungen, verschwinden in dem Moment, in dem ein Ticket geschlossen wird.
Wie isolierte Wissensquellen Ihre ServiceNow KI-Dokumentation beeinflussen
Und seien wir ehrlich, ServiceNow ist selten der einzige Ort, an dem Ihr Team Informationen aufbewahrt. Ihre besten Anleitungen zur Fehlerbehebung sind vielleicht in Confluence versteckt. Ihre Projektpläne und technischen Spezifikationen könnten in Google Docs liegen. Und die gesamte tägliche Problemlösungskommunikation findet in Slack oder Microsoft Teams statt.
Die native KI von ServiceNow ist für all dieses externe Wissen praktisch blind. Sie agiert in ihrem eigenen kleinen, abgeschotteten Bereich und ist vollständig von den Informationen abgeschnitten, die ihre Antworten tatsächlich hilfreich machen würden. Ohne diesen Kontext kann sie nur generische oder unvollständige Antworten ausgeben, was die Benutzer zwingt, aufzugeben und trotzdem an einen menschlichen Agenten zu eskalieren.
Die Komplexität nativer Tools und Ihre ServiceNow KI-Dokumentation
Selbst wenn Sie eine perfekte Dokumentation innerhalb von ServiceNow haben, ist es eine ganz andere Herausforderung, die KI dazu zu bringen, sie gut zu nutzen. Tools wie das AI Agent Studio und der Generative AI Controller sind zwar leistungsstark, haben aber eine steile Lernkurve. Sie erfordern oft spezialisierte Entwickler und viel Zeit, um richtig konfiguriert und trainiert zu werden. Dies stellt eine enorme Hürde für IT- und Support-Teams dar, die einfach nur mit Automatisierung loslegen wollen, ohne ein sechsmonatiges Implementierungsprojekt zu starten.
Ein Screenshot des AI Agent Studio, der die leistungsstarke, aber komplexe Benutzeroberfläche zur Konfiguration und zum Training von KI-Agenten zeigt, was die Bedeutung einer qualitativ hochwertigen ServiceNow KI-Dokumentation unterstreicht.Gängige KI-Ansätze für ServiceNow
Teams versuchen alle möglichen kreativen Wege, um KI mit ihren ServiceNow-Workflows zu verbinden, aber jeder Ansatz scheint seine eigenen Nachteile zu haben.
Nutzung allgemeiner KI wie ChatGPT mit Ihrer ServiceNow KI-Dokumentation
Viele Entwickler und Administratoren greifen auf Tools wie ChatGPT zurück, um schnelle Hilfe zu erhalten. Man sieht es überall in Online-Communitys, wo Leute es verwenden, um Code-Schnipsel zu generieren, unübersichtliche Skripte zu refaktorisieren oder eine zweite Meinung zu einem schwierigen Fehler einzuholen. Es ist schnell, zugänglich und eine verlockende erste Anlaufstelle.
Aber es ist eine riskante Gewohnheit. ChatGPT hat keinen Echtzeit-Kontext Ihrer ServiceNow-Instanz. Es ist berüchtigt für „Halluzinationen“, was bedeutet, dass es einfach Tabellennamen, APIs oder ganze Funktionen erfindet, die gar nicht existieren. Ein Benutzer auf Reddit beschwerte sich, dass es eine Kerntabelle komplett erfunden hatte, was zu einer enormen Zeitverschwendung führte. Ganz zu schweigen davon, dass das Einfügen von internem Code oder Ticket-Informationen in ein öffentliches KI-Tool ein Sicherheitsalptraum ist, der nur darauf wartet, zu passieren.
Native KI-Funktionen und ihre Abhängigkeit von der Dokumentation
Der nächste logische Schritt ist die Nutzung der direkt in die Plattform integrierten Tools. Now Assist wurde entwickelt, um Fälle zusammenzufassen, Wissensdatenbankartikel zu erstellen und sogar Workflows aus einer einfachen Anweisung heraus zu erstellen. Dies sind wirklich leistungsstarke Funktionen, die versprechen, eine Menge Zeit zu sparen.
Der Haken? Wie wir bereits erwähnt haben, hängt ihre Wirksamkeit vollständig von der Qualität Ihrer bestehenden ServiceNow KI-Dokumentation ab. Wenn Ihre Lösungsnotizen nur aus „Erledigt“ bestehen, werden die KI-generierten Wissensartikel vage und nutzlos sein. Wenn Ihre besten Antworten außerhalb von ServiceNow liegen, wird die KI nicht wissen, dass sie existieren. Es ist eine klassische „Müll rein, Müll raus“-Situation.
Verbesserung der ServiceNow KI durch eine integrierte Wissensplattform
Es gibt einen viel besseren Weg, dies anzugehen. Anstatt zu versuchen, Ihrer KI manuell bessere Daten zuzuführen, können Sie ein Tool verwenden, das automatisch Ihr gesamtes Wissen vereinheitlicht, bevor die KI es überhaupt zu Gesicht bekommt.
Ein Screenshot der eesel AI Landing-Page, der zeigt, wie eine integrierte Wissensplattform verstreute Informationen vereinheitlichen und die ServiceNow KI-Dokumentation verbessern kann.Plattformen wie eesel AI fungieren als intelligente Schicht, die sich direkt in ServiceNow einklinkt. Mit Ein-Klick-Integrationen verbindet es sich mit all den Orten, an denen Ihr Wissen gespeichert ist, sei es Confluence, Google Docs, alte Tickets oder Slack, und schafft ein einziges, umfassendes Gehirn für Ihre KI. Dieser Ansatz gibt der KI den gesamten Kontext, den sie benötigt, um genaue, relevante Antworten zu geben, ohne Sie zu zwingen, Berge von Dokumenten zu migrieren oder Ihr gesamtes Team neu zu schulen.
| Merkmal | ChatGPT | Native ServiceNow KI | Integrierte Plattform (eesel AI) |
|---|---|---|---|
| Wissensquellen | Nur öffentliche Internetdaten | Hauptsächlich ServiceNow-Daten (Tickets, KBs) | Gesamtes Unternehmenswissen (ServiceNow, Confluence, Google Docs, Slack, etc.) |
| Einrichtungszeit | Sofort | Monate (Konfiguration, Training) | Minuten (Ein-Klick-Integrationen) |
| Genauigkeit | Anfällig für Halluzinationen | Begrenzt durch interne Datenqualität | Hoch, lernt aus echten Lösungen & vereinheitlichtem Wissen |
| Workflow-Integration | Manuelles Kopieren und Einfügen | Tief, aber komplex zu konfigurieren | Nahtlos, integriert sich in Ihren bestehenden Helpdesk |
| Self-Service-Einrichtung | Ja | Erfordert Entwickler-/Admin-Expertise | Radikal auf Self-Service ausgelegt |
Wie man effektive ServiceNow KI-Dokumentation für bessere Automatisierung erstellt
Die Behebung Ihres Dokumentationsproblems ist der Schlüssel zur Freischaltung echter Automatisierung. Sie könnten es auf die harte Tour versuchen, aber es gibt einen viel intelligenteren Weg.
Der harte Weg sieht aus wie ein massives Top-Down-Projekt, bei dem jeder einzelne Agent geschult wird, detaillierte Lösungsnotizen für jedes einzelne Ticket zu schreiben. Sie bräuchten auch ein engagiertes Team, um diese Tickets manuell zu überprüfen und in ausgefeilte Wissensdatenbankartikel umzuwandeln. Dieser Ansatz ist teuer, langsam und funktioniert auf lange Sicht fast nie. Seien wir ehrlich: Ihr Team wird daran gemessen, wie schnell es Tickets schließt, nicht wie schön es sie dokumentiert.
Der intelligente Weg ist, den gesamten Prozess zu automatisieren. Hier erfahren Sie, wie Sie das tun können.
Wissensquellen für eine bessere KI-Dokumentation vereinheitlichen
Zuerst das Wichtigste: Ihre KI braucht Zugriff auf alles. Anstatt zu versuchen, komplizierte benutzerdefinierte Integrationen zu erstellen oder alle Ihre Dokumente nach ServiceNow zu verschieben, können Sie eine Plattform verwenden, die genau für dieses Problem entwickelt wurde. eesel AI bietet über 100 Ein-Klick-Integrationen für Tools, die Ihr Team bereits verwendet, wie Confluence, Google Docs, SharePoint und Slack. Sie können all Ihre Wissenssilos in wenigen Minuten verbinden und Ihrer KI ein vollständiges Bild des Wissens Ihres Unternehmens geben, ohne jegliche Entwicklerhilfe.
Ein Diagramm, das veranschaulicht, wie eine mehrschichtige KI-Lösung wie eesel sich mit mehreren Wissensquellen verbindet und eine flexiblere und umfassendere Alternative zum isolierten Ansatz des nativen ServiceNow KI-Chatbots bietet und die ServiceNow KI-Dokumentation verbessert.Trainieren Sie Ihre KI mit der besten Arbeit Ihres Teams
Ihre historischen Tickets sind eine Goldgrube an Informationen. Sie enthalten jede Frage, jeden Schritt zur Fehlerbehebung und jede erfolgreiche Lösung, die Ihr Team jemals erarbeitet hat. eesel AI durchsucht automatisch diese vergangenen Konversationen, um Ihre spezifischen Lösungen, den Tonfall Ihres Unternehmens und die Art und Weise, wie Ihr Team tatsächlich Probleme löst, zu lernen. Dies füllt effektiv die „Erledigt“-Lücke für Sie und verwandelt jahrelange Support-Historie vom ersten Tag an in ein leistungsstarkes Trainings-Asset.
KI mit Zuversicht simulieren und einsetzen
Eine der größten Ängste bei der Einführung von KI ist, dass sie außer Kontrolle gerät und Kunden falsche Antworten gibt. Deshalb sind Tests so entscheidend. eesel AI verfügt über einen leistungsstarken Simulationsmodus, mit dem Sie Ihr KI-Setup an Tausenden Ihrer eigenen historischen Tickets in einer sicheren Sandbox-Umgebung testen können. Sie können genau sehen, wie es reagiert hätte, genaue Prognosen zu Lösungsraten und Kosteneinsparungen erhalten und sein Verhalten anpassen, bevor auch nur ein einziger Kunde damit spricht. Dies gibt Ihnen ein Maß an Vertrauen vor der Live-Schaltung, das die meisten nativen Tools einfach nicht bieten können.
Ein Screenshot der eesel AI-Simulationsfunktion, die eine risikoarme Alternative zu einer vollständigen ServiceNow KI-Implementierung bietet, indem sie Tests vor der Live-Schaltung ermöglicht und eine effektive ServiceNow KI-Dokumentation sicherstellt.ServiceNow KI Preisgestaltung
Es kann schwierig sein, einen klaren Preis für die KI-Funktionen von ServiceNow zu erhalten. Sie sind normalerweise in den Pro- und Enterprise-Paketen enthalten, und Sie werden keine einfache Preisseite auf ihrer Website finden. Um ein Angebot zu erhalten, müssen Sie sich an deren Vertriebsteam wenden. Dies kann die Budgetierung erschweren und lässt Sie über versteckte Kosten oder langfristige Verpflichtungen im Unklaren.
Ein Screenshot der ServiceNow-Preisseite, der den Prozess der Angebotseinholung durch ein Gespräch mit dem Vertriebsteam veranschaulicht, was für die Budgetierung der ServiceNow KI-Dokumentation und -Funktionen entscheidend ist.
Für Teams, die einen unkomplizierteren Ansatz bevorzugen, bieten Plattformen wie eesel AI transparente und vorhersehbare Preise. Sie wissen genau, wofür Sie bezahlen, und werden nie von einer riesigen Rechnung nach einem geschäftigen Monat überrascht, da es keine Gebühren pro Lösung gibt.
| Plan | Monatlich (monatl. Abrechnung) | Effektiv /Monat Jährlich | Hauptmerkmale |
|---|---|---|---|
| Team | $299 | $239 | Training auf Dokumenten, Copilot, Slack-Integration. |
| Business | $799 | $639 | Alles aus Team + Training auf alten Tickets, AI Actions, Massensimulation. |
| Individuell | Vertrieb kontaktieren | Individuell | Erweiterte Aktionen, Multi-Agenten-Orchestrierung, benutzerdefinierte Integrationen. |
Dieses Video erklärt, wie das Agentic AI Framework von ServiceNow die Arbeitsabläufe in Unternehmen revolutioniert.
Gehen Sie mit besserer Dokumentation über native Tools hinaus
Die native KI von ServiceNow ist leistungsstark, wird aber durch die Daten, die Sie ihr zur Verfügung stellen, ausgebremst. Wenn Ihre ServiceNow KI-Dokumentation unvollständig und Ihr Wissen überall verstreut ist, werden Sie ihr wahres Potenzial einfach nie ausschöpfen können.
Um mit KI-gesteuerter Automatisierung wirklich erfolgreich zu sein, benötigen Sie eine andere Strategie – eine, die Wissenssilos aufbricht und auf Einfachheit, Sicherheit und Geschwindigkeit ausgelegt ist. Mit einer Plattform wie eesel AI können Sie in Minuten statt in Monaten live gehen, indem Sie all Ihre Wissensquellen sofort vereinheitlichen. Sie können Ihre KI auf realen Lösungen trainieren, ihre Leistung risikofrei mit leistungsstarken Simulationen testen und das alles zu klaren, vorhersehbaren Preisen.
Bereit zu sehen, was Ihre ServiceNow KI eigentlich tun sollte? Starten Sie Ihre kostenlose eesel AI-Testversion und führen Sie in nur wenigen Minuten eine Simulation mit Ihren bisherigen Tickets durch.
Häufig gestellte Fragen
Das Hauptproblem ist oft, dass der KI der Kontext fehlt. Selbst bestehende Dokumentation kann unvollständig, vage oder über mehrere Systeme verstreut sein, was die KI daran hindert, effektiv zu lernen. Sie benötigt detaillierte, umfassende Daten, um genaue und hilfreiche Antworten zu geben.
Isolierte Wissensquellen schränken das Verständnis der KI entscheidend ein. Wenn wichtige Anleitungen zur Fehlerbehebung oder Lösungen außerhalb von ServiceNow liegen (z. B. in Confluence oder Slack), kann die native KI nicht darauf zugreifen, was zu unvollständigen oder falschen Antworten führt. Die Vereinheitlichung dieser Quellen ist für ein vollständiges Bild unerlässlich.
Die „Erledigt“-Lücke bezieht sich auf kurze, uninformativen Lösungsnotizen wie „Behoben“ oder „Gelöst“ in Tickets. Dieser Mangel an detaillierten Schritten, Ursachen und Umgehungslösungen bedeutet, dass die KI nicht genügend nützliche Daten zum Lernen hat, was Ihre ServiceNow KI-Dokumentation für das Training unwirksam macht. Sie hat Schwierigkeiten, Muster in einem Meer von generischen Abschlüssen zu finden.
Der intelligenteste Weg ist, die Vereinheitlichung aller Wissensquellen zu automatisieren und die KI auf historischen Daten zu trainieren. Plattformen wie eesel AI können automatisch aus vergangenen Tickets und Dokumenten lernen und so umfassende Trainingsdaten erstellen, ohne dass vielbeschäftigte Agenten manuellen Aufwand betreiben müssen. Dies füllt die Dokumentationslücken rückwirkend.
Ja, absolut. Die Integration einer Plattform wie eesel AI bricht Wissenssilos auf, indem sie sich mit all Ihren bestehenden Tools (Confluence, Google Docs, Slack usw.) verbindet. Diese Vereinheitlichung verschafft der KI ein einziges, umfassendes Gehirn und verbessert die Qualität und Genauigkeit ihrer Antworten erheblich, indem sie das gesamte verfügbare Unternehmenswissen nutzt, nicht nur das, was in ServiceNow steht.
Um eine umfassende und genaue ServiceNow KI-Dokumentation zu gewährleisten, konzentrieren Sie sich zunächst auf die Vereinheitlichung all Ihrer Wissensquellen. Indem Sie Tools wie Confluence, Slack und Ihre historischen Tickets verbinden, stellen Sie der KI einen vollständigen und reichhaltigen Datensatz zur Verfügung. Die Simulation ihrer Leistung auf Basis vergangener Daten kann ebenfalls helfen, ihre Genauigkeit vor der Live-Schaltung zu verfeinern.
