Das kennen wir alle. Sie haben eine einfache Frage an das interne Hilfeportal Ihres Unternehmens, geben sie in die Suchleiste ein und erhalten eine Liste von Links, die … nun ja, völlig nutzlos sind. Der ganze Sinn einer KI-Suche besteht darin, dieses Problem zu beheben und Ihnen sofortige, genaue Antworten zu geben, damit Sie sich wieder Ihrer eigentlichen Arbeit widmen können.
Doch dieses Versprechen wird oft nicht eingelöst. Die größte Hürde? Suchwerkzeuge, die einfach nicht verstehen, was Sie wirklich meinen.
ServiceNow AI Search ist ein leistungsstarkes Enterprise-Tool, das genau dieses Problem mit dem sogenannten Intent Understanding (Absichtserkennung) lösen soll. Es wurde entwickelt, um das Warum hinter Ihrer Suche zu verstehen, nicht nur das Was. Dieser Leitfaden erklärt, was ServiceNow AI Search Intent Understanding ist, wie es funktioniert, seine Hauptfunktionen und die häufigsten Nachteile. Wir werden uns auch eine agilere Self-Service-Alternative für Teams ansehen, die großartige Ergebnisse ohne den Aufwand auf Unternehmensebene benötigen.
Was ist ServiceNow AI Search Intent Understanding?
Im Kern geht es bei ServiceNow AI Search Intent Understanding darum, dass eine KI über den einfachen Abgleich von Schlüsselwörtern hinausgeht, um zu erfassen, was ein Benutzer wirklich zu tun versucht. Anstatt nur das Wort „Passwort“ zu erkennen, versteht es, dass jemand, der „Ich kann mich nicht im Portal anmelden“ sucht, wahrscheinlich sein Passwort zurücksetzen muss.
Dies geschieht durch die Kombination von zwei verschiedenen technologischen Ansätzen:
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Stichwortsuche: Dies ist die altbewährte Methode, bei der die genauen Wörter Ihrer Suche mit den Wörtern in einem Dokument abgeglichen werden. Sie ist schnell, verfehlt aber oft das Ziel, wenn Sie nicht die perfekte Terminologie verwenden.
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Semantische Suche: Hier wird es clever. Mithilfe von Natural Language Understanding (NLU) analysiert das System die Bedeutung und den Kontext hinter Ihren Wörtern. Es weiß, dass „Betrug vermeiden“ mit „Wie man Phishing verhindert“ zusammenhängt, auch wenn die Wörter unterschiedlich sind. Dies geschieht mit etwas, das als semantische Vektorsuche bezeichnet wird. Dabei werden Wörter und Phrasen basierend auf ihrer Bedeutung zugeordnet, sodass die KI relevante Inhalte finden kann, die eine einfache Stichwortsuche niemals erfassen würde.
Durch die Kombination dieser beiden Ansätze versucht ServiceNow, Ergebnisse zu liefern, die gezielt relevant sind und nicht nur zufällig.
Wie ServiceNow AI Search funktioniert: Architektur und Einrichtung
Um all dies zu ermöglichen, verwendet ServiceNow AI Search ein mehrschichtiges System, das einiges an Einrichtung und laufender Arbeit erfordert. Ein Verständnis dieses Prozesses zeigt sowohl seine Stärken als auch seine potenziellen Schwachstellen.
Der Weg von der Anfrage zur Antwort
Wenn Sie etwas in die Suchleiste eingeben, startet ServiceNow einen mehrstufigen Prozess, um die beste Antwort zu finden:
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Absicht ermitteln: Zuerst verwendet das System NLU, um Ihre Suche zu analysieren und Ihr Ziel zu erraten. Ist es eine Frage? Eine Anfrage? Suchen Sie nach einer bestimmten Person?
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Inhalte abrufen: Basierend auf dieser ersten Einschätzung zieht die KI potenziell relevante Informationen aus all ihren verbundenen Wissensquellen, egal ob es sich um interne ServiceNow-Artikel oder externe Dokumente handelt.
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Neuordnung (Re-Ranking): Ein intelligenter Algorithmus sortiert diese Ergebnisse dann neu und schiebt diejenigen an die Spitze, die am ehesten dem entsprechen, was Sie seiner Meinung nach suchen. Dies ist mehr als nur das Zählen von Schlüsselwörtern; es berücksichtigt den Kontext jeder Information.
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Alles zusammenfügen: Schließlich nimmt ein Large Language Model (LLM) die am höchsten eingestuften Teile und fügt sie zu einer klaren, freundlichen Antwort zusammen, die Ihnen oft eine direkte Antwort anstelle eines bloßen Links gibt.
Konfigurieren der Suchinhalte
Dieser intelligente Prozess geschieht nicht einfach automatisch. Damit ServiceNow AI Search Intent Understanding gut funktioniert, muss ein Administrator zunächst festlegen, was durchsucht werden darf. Dies ist kein einfacher Ein-/Ausschalter; es ist ein Einrichtungsprozess, den Sie manuell durchführen müssen.
Es beginnt mit dem Aktivieren der richtigen Plugins und dem Definieren von „Indexed Sources“ (indizierte Quellen). Das bedeutet im Grunde, die KI auf bestimmte Tabellen innerhalb von ServiceNow (wie Wissensartikel oder Servicekataloge) zu verweisen und Konnektoren für Plattformen wie Confluence oder SharePoint einzurichten. Jede neue Quelle muss konfiguriert werden, und das System benötigt regelmäßige Wartung, um sicherzustellen, dass keine veralteten oder irrelevanten Informationen abgerufen werden.
Die Notwendigkeit der manuellen Feinabstimmung
Auch nachdem Sie Ihre Inhaltsquellen eingerichtet haben, ist die Arbeit noch nicht erledigt. Um die Suchergebnisse wirklich zu optimieren, müssen Administratoren die Einstellungen manuell weiter anpassen. Dazu gehören:
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Definition von Stoppwörtern: Erstellen von Listen mit häufigen Wörtern (wie „der“, „ist“, „ein“) oder unternehmensspezifischem Jargon, die von der Suche ignoriert werden sollen.
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Erstellen von Synonymwörterbüchern: Manuelles Mitteilen an die KI, dass „Projekt Phoenix“ dasselbe ist wie der „Q3-Produktlaunch“, damit sie die Zusammenhänge herstellen kann.
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Einrichten von Regeln zur Ergebnisverbesserung: Erstellen von Regeln, um bestimmte Dokumente in den Ranglisten manuell nach oben zu schieben oder veraltete Inhalte von der Anzeige auszuschließen.
Während ServiceNow diesen hohen Aufwand erfordert, bieten andere Plattformen wie eesel AI ein vollständig auf Self-Service basierendes Erlebnis. Sie können in Minuten statt Monaten loslegen, mit Ein-Klick-Integrationen für Helpdesks wie Zendesk und Wissensquellen wie Google Docs. Es lernt direkt aus Ihren vergangenen Support-Tickets und bestehenden Dokumenten, sodass es Ihren Geschäftskontext ohne wochenlange manuelle Arbeit versteht.
Hauptfunktionen und Anwendungsfälle von ServiceNow AI Search Intent Understanding
Wenn sie korrekt eingerichtet ist, schaltet die absichtsgesteuerte Engine in ServiceNow AI Search einige wirklich hilfreiche Funktionen frei, die das Leben für Mitarbeiter und Kunden verbessern können.
Genius Results für sofortige Antworten
Eine seiner Hauptfunktionen nennt sich „Genius Results“. Anstatt Ihnen nur eine Liste von Links zu geben, versucht AI Search, eine direkte Antwort oder eine nützliche Infokarte bereitzustellen. Diese gibt es in verschiedenen Varianten:
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Q&A Genius Results: Zieht eine direkte, absatzartige Antwort aus einem Wissensartikel.
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NLQ Genius Results: Beantwortet Fragen zu Daten, indem ein Bericht oder eine Liste von Datensätzen angezeigt wird.
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People Genius Results: Zeigt die Kontaktkarte einer Person an, wenn Sie nach deren Namen suchen.
Das Ziel hierbei ist, die Suche sofort zu beenden, indem die Antwort direkt geliefert wird, was Ihnen das Klicken durch eine Reihe von Dokumenten erspart.
Besserer Self-Service
Die wahre Stärke der semantischen Suche liegt in ihrer Fähigkeit, den Self-Service zu fördern und Support-Tickets zu reduzieren. Da sie versteht, was Menschen meinen, kann sie sie auf die richtige Lösung hinweisen, auch wenn sie nicht wissen, wie diese offiziell heißt.
Zum Beispiel könnte ein neuer Mitarbeiter nach „Wie bekomme ich eine neue Schlüsselkarte“ suchen. Eine klassische Stichwortsuche könnte hier leer ausgehen, wenn keiner Ihrer Artikel genau diesen Begriff verwendet. Eine semantische Suchmaschine versteht jedoch, dass die Absicht den Bürozugang betrifft, und kann korrekt das Formular „Bürozugang beantragen“ aus Ihrem Servicekatalog aufrufen.
Proaktive Anleitung im Virtual Agent
Das Intent Understanding von ServiceNow treibt auch seinen Now Assist Chatbot an. In einem Chat kann der Virtual Agent das Problem eines Benutzers erkennen und ihn proaktiv durch Schritte zur Fehlerbehebung führen, hilfreiche Artikel vorschlagen oder ihn auf das richtige Katalogelement zur Lösung seines Problems hinweisen.
Obwohl nützlich, erfordert die Konfiguration von ServiceNows Genius Results und Virtual Agent oft ein tiefes NLU-Modelltraining und einen Administrator, der sich wirklich auskennt. Für Teams, die mehr direkte Kontrolle wünschen, bietet eesel AI eine vollständig anpassbare Workflow-Engine. Ein einfacher Prompt-Editor ermöglicht es Ihnen, den genauen Ton, die Persönlichkeit und die benutzerdefinierten Aktionen der KI zu definieren, vom Nachschlagen von Bestelldaten bis zur Eskalation eines Tickets, und gibt Ihnen die volle Kontrolle ohne die steile Lernkurve.
Häufige Einschränkungen und Herausforderungen von ServiceNow AI Search Intent Understanding
Trotz seiner Fähigkeiten ist die Inbetriebnahme von ServiceNow AI Search nicht immer ein Spaziergang. Viele Organisationen stoßen auf Hindernisse, die ein vielversprechendes Projekt zu einem Kopfzerbrechen für Administratoren und Benutzer machen können.
Warum es sich wie eine Blackbox anfühlen kann
Eine der häufigsten Beschwerden ist, dass die Suche einfach nicht die richtigen Ergebnisse liefert und es unglaublich schwer ist herauszufinden, warum. Die Mischung aus Stichwortabgleich, semantischem Re-Ranking, Verbesserungsregeln und Synonymlisten schafft ein wirklich komplexes System. Wenn eine Suche fehlschlägt, kann die Suche nach der Ursache wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen sein, was zu einem langen und frustrierenden Fehlerbehebungsprozess führt.
Die versteckten Kosten für Planung und Tests
Wie ServiceNow selbst in seinen Best Practices hervorhebt, erfordert ein erfolgreicher Start eine Menge Vorarbeit in Planung und Tests. Dabei geht es nicht nur um die technische Einrichtung. Teams wird geraten, eine umfassende Architekturplanung durchzuführen, sorgfältig auszuwählen, was zur Kostenkontrolle indiziert werden soll, und ein „Golden Set“ zu erstellen, eine manuell kuratierte Liste von Test-Suchen mit ihren erwarteten Ergebnissen, um die Genauigkeit des Systems zu überprüfen. Diese manuelle, arbeitsintensive Arbeit kann ein Projekt um Wochen oder sogar Monate verzögern.
Hier glänzt ein moderneres Self-Service-Tool wirklich. Anstatt manueller Tests und Rätselraten bietet eesel AI einen leistungsstarken Simulationsmodus. Sie können Ihre KI sicher an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer Sandbox-Umgebung testen. So können Sie vorab sehen, wie sie reagieren wird, und genaue Prognosen darüber erhalten, wie viele Tickets sie lösen wird, bevor Sie sie jemals für Kunden aktivieren. Das ermöglicht Ihnen einen risikofreien und zuversichtlichen Rollout.
ServiceNow AI Search Intent Understanding: Ein Vergleich mit modernen KI-Plattformen
Wenn man den traditionellen, auf Unternehmen ausgerichteten Ansatz von ServiceNow neben modernere, agilere Plattformen stellt, werden die Unterschiede in ihrer Architektur und Nutzung ziemlich deutlich.
| Merkmal / Aspekt | ServiceNow AI Search | eesel AI |
|---|---|---|
| Einrichtungszeit | Monate; erfordert Admin-Konfiguration, Plugins und Indizierung. | Minuten; echter Self-Service mit Ein-Klick-Integrationen. |
| Anpassung & Steuerung | Komplex; erfordert die Verwaltung von Synonymen, Stoppwörtern und Ergebnisregeln. | Einfach; vollständig anpassbar mit einem Prompt-Editor und benutzerdefinierten Aktionen. |
| Testen | Manuell; Sie müssen ein „Golden Set“ erstellen und laufende Validierungen durchführen. | Automatisiert; leistungsstarker Simulationsmodus auf Basis Ihrer bisherigen Tickets. |
| Wissensquellen | Integriert, aber die Anbindung externer Quellen ist ein großes Projekt. | Verbindet sofort Wissen aus über 100 Quellen, einschließlich vergangener Tickets. |
| Preismodell | Nicht öffentlich, gebündelt in großen Unternehmensverträgen. | Transparente, monatliche Pläne ohne Gebühren pro gelöstem Fall. |
Preise für ServiceNow AI Search Intent Understanding
Wenn Sie versuchen herauszufinden, wie viel ServiceNow AI Search kostet, werden Sie keine Preisseite finden. ServiceNow veröffentlicht keine Preise für seine KI-Such- oder Now Assist-Funktionen.
Stattdessen werden diese Tools normalerweise in ihre Premium-Unternehmenspakete gebündelt, wie ITSM Pro, CSM Pro oder HRSD Pro. Um ein Angebot zu erhalten, müssen Sie mit deren Vertriebsteam sprechen. Dieses Unternehmensmodell kann es für einzelne Teams schwierig machen, den spezifischen Return on Investment für die Suchfunktion zu ermitteln und dafür zu budgetieren, ohne einen langen Beschaffungsprozess.
Abschließende Gedanken
ServiceNow AI Search bietet ein tiefgreifendes und leistungsstarkes Set an Werkzeugen zum Verständnis der Benutzerabsicht, die alle eng in seine riesige Unternehmensplattform integriert sind. Für große Organisationen mit engagierten Admin-Teams und dem Budget für eine lange Implementierung kann es ein anspruchsvolles und integriertes Sucherlebnis bieten.
Diese Leistungsfähigkeit bringt jedoch einige ernsthafte Kompromisse mit sich. Die komplizierte Einrichtung, die Notwendigkeit ständiger manueller Anpassungen und der undurchsichtige, auf Unternehmen ausgerichtete Verkaufsprozess können für Teams, die schnell handeln müssen, große Hürden darstellen.
Für diese Teams ist eine modernere und agilere Lösung wie eesel AI eine überzeugende Alternative. Sie liefert eine leistungsstarke, genaue KI-Suche ohne den ganzen Unternehmensballast. Indem es sich auf eine extrem einfache Einrichtung, vollständige Benutzerkontrolle und klare, vorhersehbare Preise konzentriert, ermöglicht eesel AI Teams, in Minuten statt Monaten mit der Automatisierung des Supports zu beginnen und bessere Antworten zu liefern.
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Häufig gestellte Fragen
ServiceNow AI Search Intent Understanding geht über den einfachen Abgleich von Schlüsselwörtern hinaus. Es verwendet Natural Language Understanding (NLU) und semantische Suche, um die zugrunde liegende Bedeutung und das Ziel hinter der Anfrage eines Benutzers zu erfassen, auch wenn die genauen Wörter nicht vorhanden sind. Dies ermöglicht es, relevantere Ergebnisse zu liefern, indem es versteht, was Sie meinen, nicht nur, was Sie eingeben.
Wenn eine Anfrage gestellt wird, verwendet das System zunächst NLU, um die Absicht des Benutzers zu ermitteln. Anschließend ruft es relevante Inhalte aus verschiedenen Quellen ab, ordnet diese Ergebnisse basierend auf dem Kontext neu und verwendet schließlich ein Large Language Model (LLM), um eine klare, direkte Antwort zusammenzustellen und diese oft sofort bereitzustellen.
Zu den Hauptfunktionen gehören „Genius Results“, die direkte Antworten oder Infokarten für F&A, NLQ (Datenabfragen) und Personensuchen liefern. Es verbessert auch die Self-Service-Fähigkeiten erheblich und ermöglicht eine proaktive Anleitung innerhalb des Virtual Agent Chatbots, was den Benutzern hilft, Lösungen effizienter zu finden.
Eine effektive Implementierung erfordert erheblichen manuellen Aufwand, einschließlich der Konfiguration von indizierten Quellen, der Definition von Stoppwörtern, der Erstellung von Synonymwörterbüchern und der Einrichtung von Regeln zur Ergebnisverbesserung. Diese manuelle Feinabstimmung und regelmäßige Wartung sind entscheidend, um sicherzustellen, dass das System genaue und relevante Informationen liefert.
Eine häufige Herausforderung ist sein „Blackbox“-Charakter, der die Fehlersuche bei ungenauen Ergebnissen aufgrund des komplexen, mehrschichtigen Systems erschwert. Es gibt auch erhebliche versteckte Kosten, die mit umfassender Architekturplanung, manueller Inhaltsindizierung und der Erstellung eines „Golden Set“ für Tests verbunden sind.
ServiceNow listet die Preise für seine AI Search- oder Now Assist-Funktionen nicht öffentlich auf. Diese Tools werden in der Regel in Premium-Unternehmenspakete wie ITSM Pro, CSM Pro oder HRSD Pro gebündelt, sodass für ein Angebot ein direkter Kontakt mit dem Vertriebsteam erforderlich ist.
