Ein praktischer Leitfaden zur Einbettung der ServiceNow KI-Plattform

Seien wir ehrlich, die Diskussion über KI hat sich weiterentwickelt. Der anfängliche Hype legt sich langsam, und jetzt geht es ans Eingemachte, nämlich um "agentenbasierte KI" – spezialisierte Bots, die an unserer Seite arbeiten und direkt in die Plattformen integriert sind, die wir den ganzen Tag nutzen. Analysten sagen, KI sei die neue Benutzeroberfläche, und dieser Wandel ist in großen Unternehmens-Tools wie ServiceNow deutlich zu erkennen.

Die Einbettung von KI direkt in Ihren Service Desk kann die Arbeitsweise Ihrer IT- und Kundensupport-Teams komplett umkrempeln. Es geht nicht nur darum, einen weiteren Chatbot hinzuzufügen. Es geht darum, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Agenten intelligente Unterstützung zu bieten und ihnen so den Freiraum zu geben, sich auf Arbeit zu konzentrieren, die tatsächlich ein menschliches Gehirn erfordert – und das alles, ohne dass sie den Tab wechseln müssen.

Lassen Sie uns also aufschlüsseln, wie die Einbettung der ServiceNow KI-Plattform in der Praxis tatsächlich aussieht. Wir werden uns die Tools ansehen, die ServiceNow von Haus aus mitbringt, die Tücken beleuchten, die damit einhergehen können, und Ihnen dann einen viel einfacheren und effektiveren Weg zeigen, dies umzusetzen.

Was ist ServiceNow AI Platform Embedding?

Ein wenig Kontext schadet nie, also fangen wir mit den Grundlagen an.

Die ServiceNow KI-Plattform: Ihre grundlegende Rolle

Stellen Sie sich die ServiceNow KI-Plattform als den riesigen Maschinenraum für viele große Unternehmen vor. Sie ist darauf ausgelegt, alles von IT-Servicemanagement (ITSM) und Betrieb bis hin zu Kundenservice und Personalwesen in einem einzigen, einheitlichen System zu verbinden. Der springende Punkt ist, Abteilungssilos durch die Automatisierung von Workflows im gesamten Unternehmen aufzubrechen. Sie bringt ihre eigenen nativen KI-Funktionen mit, genannt Now Assist, die dabei helfen sollen.

Ein Blick auf die ServiceNow KI-Plattform, die Grundlage für die Einbettung der ServiceNow KI-Plattform. Dieses Dashboard zeigt prädiktive Analysen für ITSM.::Ein Blick auf die ServiceNow KI-Plattform, die Grundlage für die Einbettung der ServiceNow KI-Plattform. Dieses Dashboard zeigt prädiktive Analysen für ITSM.

Die Rolle von Embeddings

Wie passen Embeddings also ins Bild? Man kann sie sich als universellen Übersetzer für KI vorstellen. Sie nehmen komplexe, unstrukturierte Daten, wie den Text aus einem Support-Ticket oder einem Wissensdatenbank-Artikel, und wandeln sie in eine Zahlenreihe (einen Vektor) um, die eine KI tatsächlich verarbeiten und vergleichen kann.

Das ist es, was einer KI ermöglicht, die Bedeutung und den Kontext hinter Wörtern zu verstehen, anstatt nur ein Stichwort-Abgleichspiel zu spielen. Wie ServiceNow hervorhebt, ist dies die Geheimzutat hinter einer leistungsstarken semantischen Suche. Wenn jemand eine Frage stellt, nutzt die KI Embeddings, um die relevantesten Informationen in Ihrer Wissensdatenbank zu finden, selbst wenn die Formulierung des Benutzers völlig anders ist. Das ist es, was Ihnen hilfreiche Antworten liefert, anstatt einer langen Liste vage verwandter Artikel.

Der native ServiceNow-Ansatz

ServiceNow bietet Ihnen eine "Bring your own model" (BYOM)-Option, wenn Sie eine benutzerdefinierte KI einbetten möchten. Dieser Weg gibt Ihnen eine Menge Kontrolle, aber ehrlich gesagt ist er nichts für schwache Nerven und bringt eine lange Liste technischer Anforderungen mit sich.

Im Grunde genommen ermöglicht ServiceNow Ihnen, Ihre eigenen benutzerdefinierten oder Drittanbieter-Embedding-Modelle anzubinden, um Funktionen wie die KI-Suche zu betreiben. Das bedeutet, Sie können das Wissen der KI und ihre Reaktionen auf die spezifischen Bedürfnisse Ihres Unternehmens zuschneiden.

Die Umsetzung ist jedoch eine sehr technische Aufgabe. Laut ServiceNows eigener Dokumentation ist es ein mehrstufiger Prozess, der ernsthafte Administrator- und Entwicklerfähigkeiten erfordert. Sie müssen:

• Zuerst Verbindungs- und Anmeldeinformations-Aliase einrichten, nur damit der Endpunkt Ihres Modells sicher mit ServiceNow kommunizieren kann.

• Dann einen JWT (JSON Web Token) Provider erstellen und konfigurieren, um die Authentifizierung zu handhaben.

• Als Nächstes mehrere Update-Sets installieren und committen, um alle notwendigen Komponenten zu Ihrer ServiceNow-Instanz hinzuzufügen.

• Danach müssen Sie die Generative KI-Anwendung konfigurieren, indem Sie sich in Tabellen wie "sys_generative_ai_config" einarbeiten.

• Sie müssen auch benutzerdefinierte Skripte schreiben, um die API-Aufrufe zu verwalten und auftretende Fehler zu behandeln.

• Schließlich können Sie das Modell für die semantische Indizierung aktivieren, damit es tatsächlich mit der Verarbeitung Ihrer Daten beginnen kann.

Dieser Ansatz ist definitiv leistungsstark für riesige Unternehmen mit Teams von KI-Ingenieuren und ServiceNow-Entwicklern in Bereitschaft. Aber für die meisten Teams ist es ein ziemlich gewaltiges Projekt.

Herausforderungen des nativen ServiceNow-Ansatzes

Obwohl der native Weg viel Leistung bietet, stellt er auch mehrere Hindernisse auf, die ihn langsam, teuer und ein wenig zu einem Glücksspiel machen können, besonders für Teams, die schnell agieren müssen.

• Es ist ein enormer technischer Aufwand: Um es klar zu sagen: Dies ist ein Projekt für Entwickler. Der Prozess erfordert tiefes Fachwissen in der ServiceNow-Administration, REST-APIs und Authentifizierung. Es ist weit entfernt von einer einfachen Plug-and-Play-Lösung, was lange Zeitpläne und eine starke Abhängigkeit von spezialisierten und oft teuren Talenten bedeutet.

• Keine einfache Möglichkeit, Dinge auszuprobieren: Einer der beängstigendsten Teile jeder KI-Einführung ist der Live-Gang, ohne eine Ahnung zu haben, wie sie sich verhalten wird. Der native ServiceNow-Ansatz bietet keine einfache Möglichkeit, Ihr benutzerdefiniertes Modell mit vergangenen Daten zu simulieren. Sie können nicht sehen, wie es die Tickets des letzten Monats gehandhabt hätte, was es fast unmöglich macht, seine Genauigkeit vorherzusagen, Ihren ROI zu berechnen oder das Ganze mit wirklichem Vertrauen zu starten.

• Ihre Wissensquellen sind begrenzt: Das native Framework ist hauptsächlich darauf ausgelegt, Daten zu verwenden, die sich bereits in ServiceNow befinden. Wenn das Wissen Ihres Teams auf andere Orte verteilt ist, wie interne Anleitungen in Google Docs, technische Dokumente in Confluence oder alte Slack-Threads, erfordert es noch kompliziertere und anfälligere benutzerdefinierte Integrationsarbeit, diese Informationen Ihrer KI zur Verfügung zu stellen.

• Der Preis ist ein völliges Rätsel: Wie bei Unternehmenssoftware üblich, ist die Preisgestaltung von ServiceNow nicht etwas, das man einfach nachschlagen kann. Der Zugang zu diesen fortschrittlichen KI-Funktionen bedeutet in der Regel lange Verkaufsgespräche, individuelle Angebote und eine große finanzielle Verpflichtung, bevor Sie auch nur eine einzige Zeile Code geschrieben haben. Diese mangelnde Transparenz macht es schwierig, zu budgetieren und den Wert schnell nachzuweisen.

Eine Eisberg-Infografik, die die versteckten Implementierungs- und Entwicklerkosten veranschaulicht, die mit dem nativen Weg der ServiceNow KI-Plattform-Einbettung verbunden sind.::Eine Eisberg-Infografik, die die versteckten Implementierungs- und Entwicklerkosten veranschaulicht, die mit dem nativen Weg der ServiceNow KI-Plattform-Einbettung verbunden sind.

Ein einfacherer Ansatz mit eesel AI

Anstatt eines mehrmonatigen, entwicklerlastigen Projekts, was wäre, wenn Sie einen leistungsfähigeren und flexibleren KI-Agenten in nur wenigen Minuten in Ihren Workflow einbetten könnten? Hier kommen Tools ins Spiel, die auf Einfachheit ausgelegt sind. Eine Lösung wie eesel AI verändert die Spielregeln für den Einbettungsprozess komplett.

In Minuten live gehen, nicht in Monaten

eesel AI ist als vollständige Self-Service-Lösung konzipiert. Sie können sich anmelden, Ihren Helpdesk mit einem Klick verbinden und Ihren ersten KI-Agenten einrichten, ohne jemals mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen oder an einer obligatorischen Demo teilnehmen zu müssen. Das ist das genaue Gegenteil des traditionellen Enterprise-Modells. Es ist keine komplexe API-Arbeit oder Entwicklerzeit erforderlich; es fügt sich einfach direkt in Ihr bestehendes ServiceNow-Setup ein.

Vereinheitlichen Sie all Ihre Wissensquellen

Während die native Einbettung Sie im ServiceNow-Ökosystem hält, kann sich eesel AI sofort und sicher mit all den Orten verbinden, an denen das Wissen Ihres Teams gespeichert ist. Sie können Inhalte aus Wikis wie Confluence und Notion, Dokumente aus Google Docs und SharePoint und über 100 weitere Quellen einbinden.

Ein Diagramm, das zeigt, wie der mehrschichtige Ansatz von eesel AI zur Einbettung der ServiceNow KI-Plattform im Gegensatz zum isolierten nativen Framework mit mehreren Wissensquellen verbunden ist.::Ein Diagramm, das zeigt, wie der mehrschichtige Ansatz von eesel AI zur Einbettung der ServiceNow KI-Plattform im Gegensatz zum isolierten nativen Framework mit mehreren Wissensquellen verbunden ist.

Es lernt auch von den besten Problemlösern Ihres Teams, indem es Ihre bisherigen Support-Tickets analysiert. Durch die Auswertung historischer Konversationen erfasst es Ihre Markenstimme, versteht häufige Probleme und lernt Ihre besten Lösungen vom ersten Tag an.

Testen Sie mit Zuversicht, bevor Sie starten

Eines der größten Hindernisse bei KI-Projekten ist die Angst vor dem Unbekannten. Wie wird es wirklich funktionieren? Wird es Kunden nur verärgern? Der Simulationsmodus von eesel AI macht diesem Rätselraten ein Ende. Er ermöglicht es Ihnen, Ihre KI an Tausenden Ihrer eigenen historischen Tickets in einer sicheren Umgebung zu testen. Sie können genau sehen, wie sie geantwortet hätte, solide Prognosen zu Lösungsraten erhalten und Lücken in Ihrer Wissensdatenbank aufdecken. So können Sie ihr Verhalten optimieren und ihren Wert nachweisen, bevor sie jemals mit einem einzigen Kunden spricht.

Ein Screenshot der eesel AI-Simulationsfunktion, ein entscheidendes Werkzeug, um Ihre ServiceNow KI-Plattform-Einbettung vor dem Start mit Zuversicht zu testen.::Ein Screenshot der eesel AI-Simulationsfunktion, ein entscheidendes Werkzeug, um Ihre ServiceNow KI-Plattform-Einbettung vor dem Start mit Zuversicht zu testen.

Behalten Sie die volle Kontrolle

eesel AI ist keine Blackbox, bei der man einfach die Daumen drücken und vertrauen muss. Der Prompt-Editor gibt Ihnen die vollständige Kontrolle über die Persönlichkeit, den Tonfall und den Zeitpunkt, zu dem Ihre KI ein Ticket an einen Menschen eskalieren soll. Sie können klein anfangen, indem Sie nur eine Handvoll einfacher, sich wiederholender Tickets automatisieren und dann von dort aus erweitern, wenn Sie sich wohler fühlen.

Sie können sogar benutzerdefinierte Aktionen erstellen, die der KI mehr ermöglichen, als nur Fragen zu beantworten. Sie könnten sie so einrichten, dass sie Live-Bestellinformationen von einer E-Commerce-Plattform wie Shopify abruft, Ticketfelder in ServiceNow aktualisiert oder jeden anderen API-basierten Workflow auslöst. Dies gibt Ihnen eine feingranulare Kontrolle über den gesamten Prozess.

Kostenvergleich

Reden wir über Geld, denn das ist ein entscheidender Faktor. Der Preisunterschied zwischen traditionellen Unternehmensplattformen und modernen Self-Service-Tools kann wie Tag und Nacht sein.

Das alte Enterprise-Modell, das von Plattformen wie ServiceNow verwendet wird, setzt auf individuelle Preisgestaltung. Das bedeutet, Sie müssen mit einem Vertriebsteam telefonieren, einen Vertrag aushandeln und sich oft in einen langfristigen, sechsstelligen Plan einschreiben, bevor Sie überhaupt anfangen können. Die endgültigen Kosten sind oft in einem Paket mit anderen Diensten versteckt, die Sie möglicherweise gar nicht benötigen.

Auf der anderen Seite bietet ein Tool wie eesel AI eine transparente und vorhersehbare Preisgestaltung. Sie werden keine versteckten Gebühren pro Lösung finden, die Sie für Ihren Erfolg bestrafen. Sie können mit einem flexiblen Monatsplan beginnen und jederzeit kündigen. Der Team-Plan beginnt bei 239 $ pro Monat (bei jährlicher Abrechnung) und ermöglicht es Ihnen, die KI mit Ihren Dokumenten zu trainieren und in Slack zu integrieren. Wenn Sie mehr Leistung benötigen, kostet der Business-Plan 639 $ pro Monat und fügt das Training mit vergangenen Tickets, die Integration von MS Teams sowie den Zugang zu KI-Aktionen und Simulation hinzu. Für noch weitergehende Anforderungen gibt es einen individuellen Plan. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, klein anzufangen, die Gewässer zu testen, den ROI nachzuweisen und mit Ihrem Wachstum zu skalieren, ohne eine massive Vorauszahlung leisten zu müssen.

ServiceNow AI Platform Embedding auf die einfache Art

Sehen Sie, die Einbettung der ServiceNow KI-Plattform ist kein weit entferntes Zukunftskonzept; es geschieht genau jetzt, indem intelligente Agenten direkt in Kern-Workflows eingewoben werden. Während der native ServiceNow-Weg ein leistungsstarkes Set von Tools für Unternehmen mit großen technischen Teams und Budgets bietet, ist es eine komplizierte, teure Reise, die Monate dauern kann, bis Ergebnisse sichtbar werden.

Moderne Self-Service-Plattformen bieten eine schnellere, flexiblere und kontrollierbarere Alternative. Sie machen leistungsstarke KI für Teams jeder Größe zugänglich und ermöglichen es ihnen, anspruchsvolle Agenten zu erstellen und zu starten, ohne ein ganzes Entwicklungsteam zu benötigen. Mit einem Tool wie eesel AI erhalten Sie alle Vorteile eines eingebetteten KI-Agenten und noch mehr, ohne die monatelange Entwicklungsarbeit und Budgetkämpfe. Sie erhalten einen leistungsstarken KI-Copiloten, der sofort mit ServiceNow und all Ihren anderen Tools zusammenarbeitet.

Bereit zu sehen, wie einfach die KI-Einbettung in ServiceNow sein kann? Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion mit eesel AI.