Denken Sie darüber nach, die Gen AI von ServiceNow in Ihren Workflow zu integrieren? Dieser Leitfaden erklärt alles, was Sie über Now Assist wissen müssen – von den Funktionen und Kosten bis hin zu den größten Einschränkungen – und stellt eine flexiblere Alternative vor.
Generative KI hat sich von einer Tech-Schlagzeile zu einem echten Werkzeug entwickelt, das Unternehmen täglich nutzen. Natürlich springen auch große Unternehmensplattformen wie ServiceNow auf diesen Zug auf, indem sie KI direkt in ihre Produkte integrieren. Auf dem Papier klingt das wie ein Traum: intelligentere Tools, schnellere Ticketlösungen und zufriedenere, produktivere Teams.
Aber eines muss man über leistungsstarke, integrierte KI-Lösungen wissen: Sie können kompliziert, teuer und überraschend unflexibel sein. Viele IT- und Support-Leiter fragen sich: „Passt das wirklich zu uns, oder binden wir uns gerade an ein sechsmonatiges Implementierungsprojekt, obwohl ein agileres Tool die Aufgabe auch erledigen würde?“
Dieser Leitfaden soll Ihnen einen ehrlichen und praxisnahen Blick auf die Gen AI von ServiceNow geben. Wir werden untersuchen, was sie gut kann, wo sie häufig eingesetzt wird und welche wesentlichen Nachteile Sie kennen sollten, bevor Sie den Vertrag unterschreiben.
Was ist die Gen AI von ServiceNow?
Zunächst einmal ist die Gen AI von ServiceNow kein einzelnes Produkt, das man einfach einschalten kann. Es handelt sich vielmehr um eine Suite von KI-Funktionen, die in die Now Platform integriert ist und darauf abzielt, Aufgaben zu automatisieren, die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern und das Benutzererlebnis innerhalb der ServiceNow-Welt insgesamt zu verbessern.
Im Grunde besteht sie aus zwei Hauptkomponenten, die zusammenarbeiten:
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Now Assist: Dies ist der Teil, den Sie und Ihr Team tatsächlich sehen und mit dem Sie interagieren. Er erscheint als hilfreiche Funktion in den bereits von Ihnen genutzten Tools wie ITSM, CSM und HRSD. Stellen Sie es sich als KI-Assistenten vor, der Fallzusammenfassungen schreibt, beim Verfassen von Antworten hilft oder Ihren Chatbot etwas intelligenter macht.
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Generative AI Controller: Dies ist die Engine, die im Hintergrund läuft. Sie ermöglicht es ServiceNow, sich mit Großen Sprachmodellen (LLMs) zu verbinden, einschließlich ServiceNows eigenem „Now LLM“ (das auf den Daten der eigenen Plattform trainiert wurde) und Modellen von Drittanbietern wie Azure OpenAI.
Am einfachsten lässt sie sich als „plattform-native“ KI beschreiben. Sie ist tief integriert und kann beeindruckende Dinge leisten, aber sie fühlt sich am wohlsten und ist am effektivsten, wenn sie mit Daten und Prozessen arbeitet, die sich bereits innerhalb von ServiceNow befinden. Dies ist ein entscheidender Punkt, auf den wir später noch zurückkommen werden, wenn wir über ihre Einschränkungen sprechen.
Hauptfunktionen und Anwendungsfälle der ServiceNow Gen AI
Was können Sie also tatsächlich damit tun? Die Gen AI von ServiceNow wird in verschiedenen Geschäftsbereichen eingesetzt, um Arbeitsabläufe zu optimieren und Mitarbeitern repetitive Aufgaben abzunehmen.
Unterstützung für IT- und Support-Mitarbeiter
Für jeden im Support-Team besteht ein großer Teil des Tages aus manueller, sich wiederholender Arbeit. Hier versucht die Gen AI von ServiceNow zu helfen.
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Zusammenfassen von Fällen und Incidents: Now Assist kann lange Ticketverläufe, Chat-Protokolle und Fallnotizen sofort scannen, um einem Mitarbeiter eine schnelle Zusammenfassung zu geben. Das bedeutet, dass jemand sich in Sekunden über ein kompliziertes Problem informieren kann, anstatt 20 Minuten mit Lesen zu verbringen, was dazu beiträgt, Ihre durchschnittliche Lösungszeit (MTTR) zu verkürzen.
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Erstellen von Lösungsnotizen: Wenn ein Ticket geschlossen wird, kann die KI automatisch die Lösungsnotizen verfassen. Das ist eine Verwaltungsaufgabe weniger für die Mitarbeiter und hilft dabei, im Laufe der Zeit eine konsistentere Wissensdatenbank aufzubauen.
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Erstellen von Artikeln für die Wissensdatenbank: Die Plattform kann auch Entwürfe für Wissensdatenbankartikel basierend auf gelösten Tickets vorschlagen. Das ist eine nützliche Funktion, um Lösungen zu erfassen, aber ihr Nutzen hängt stark davon ab, ob saubere und gut strukturierte Ticketdaten zum Lernen vorhanden sind.
Self-Service für Mitarbeiter und Kunden stärken
Ein großes Ziel für jedes Support-Team ist es, Benutzer zu befähigen, ihre Probleme selbst zu lösen. ServiceNow nutzt Gen AI, um seine Self-Service-Tools etwas intelligenter zu machen.
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Eine bessere KI-Suche: Anstatt nur eine Liste von Links zu sehen, können Benutzer Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhalten direkte Antworten, die aus der Wissensdatenbank des Unternehmens gezogen werden.
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Intelligentere virtuelle Agenten: Now Assist verleiht dem Chatbot mehr Konversationsfähigkeiten. Er kann besser verstehen, was ein Benutzer fragt, und ihn zu einer Lösung führen, was hoffentlich bedeutet, dass weniger Tickets in der Warteschlange der menschlichen Mitarbeiter landen.
Aber ein kleiner Hinweis: Diese Self-Service-Tools sind nur so gut wie die Informationen, auf die sie zugreifen können. Wenn Ihre Wissensdatenbank veraltet ist oder wichtige Informationen über andere Systeme verstreut sind, kann die KI sie nicht finden, und Ihre Benutzer werden nur frustriert sein.
Beschleunigung von Entwickler- und Admin-Aufgaben
Die Gen AI ist nicht nur für Support-Teams gedacht. Sie wird auch eingesetzt, um Entwicklungs- und Verwaltungsaufgaben auf der Now Platform zu beschleunigen.
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Text-to-Code: Ein Entwickler kann eine Anweisung schreiben, die beschreibt, was er benötigt, und die KI generiert ein Skript-Snippet. Dies kann das Schreiben von Geschäftsregeln definitiv beschleunigen oder den Aufbau benutzerdefinierter Apps unterstützen.
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Text-to-Workflow: Auf ähnliche Weise kann ein Administrator einen Prozess beschreiben, und die KI kann einen grundlegenden operativen Ablauf oder ein Playbook entwerfen, was ihm einen soliden Ausgangspunkt für die Automatisierung gibt.
Hier ist eine kurze Übersicht, wie diese Funktionen auf verschiedene Benutzer und ihre Vorteile abgestimmt sind.
| Funktionsbereich | Hauptanwendungsfall | Zielbenutzer | Hauptvorteil |
|---|---|---|---|
| Mitarbeiterproduktivität | Fall- & Chat-Zusammenfassung | Support-Mitarbeiter, IT-Personal | Schnellere Lösungszeiten (MTTR) |
| Erstellung von Lösungsnotizen | Support-Mitarbeiter, IT-Personal | Weniger administrativer Aufwand | |
| Self-Service | KI-gestützte Suche & Chat | Mitarbeiter, Kunden | Höhere Ticket-Abweisungsraten |
| Entwicklung | Text-to-Code & Flow | Entwickler, Admins | Schnellere App-Entwicklung & Automatisierung |
Einschränkungen und Herausforderungen der ServiceNow Gen AI
Das alles klingt ziemlich gut, aber eine KI, die innerhalb einer einzigen Plattform lebt, bringt einige große Kompromisse mit sich. Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen, auf die Sie bei der ServiceNow Gen AI wahrscheinlich stoßen werden.
Das geschlossene Ökosystem: Von Ihrem restlichen Wissen abgekoppelt
Das größte Problem mit der KI von ServiceNow ist, dass sie sich auf ihr eigenes Ökosystem beschränkt. Sie funktioniert am besten mit Daten, die innerhalb von ServiceNow leben. Aber mal ehrlich, wo bewahrt Ihr Team sein Wissen wirklich auf? Wahrscheinlich ist es auf Google Docs, Confluence, Slack und ein Dutzend andere Apps verteilt. ServiceNow mit all diesen externen Quellen zu verbinden, ist in der Regel eine komplizierte, entwicklerintensive Aufgabe, und es funktioniert selten perfekt. Dies schafft blinde Flecken, was bedeutet, dass Ihre KI nur unvollständige Antworten geben kann, weil sie nicht das ganze Bild sieht.
Genau hier glänzt ein Tool wie eesel AI, das von Anfang an darauf ausgelegt ist, alles zu verbinden. Es ist so konzipiert, dass es sich sofort mit über 100 Quellen verbinden lässt – Ihrem Helpdesk, dem Firmen-Wiki, dem internen Chat, was auch immer. Es führt all Ihr verstreutes Wissen ohne ein riesiges Integrationsprojekt zusammen, sodass die KI den vollen Kontext hat, den sie benötigt, um Probleme präzise zu lösen.
Go-Live in Monaten, nicht in Minuten: Eine langsame und riskante Einführung
Die Einführung von Unternehmens-KI ist nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Der ServiceNow-Weg beinhaltet oft lange Pilotprogramme, viel Training und eine saftige Rechnung für Beratungsleistungen. Schlimmer noch, es gibt keine einfache Möglichkeit, die tatsächliche Leistung der KI an Ihren echten Tickets zu testen, bevor Sie sie auf Ihre Benutzer loslassen. Das ist ein riesiges Risiko. Sie könnten Monate mit der Einrichtung verbringen, nur um dann festzustellen, dass die Benutzererfahrung verwirrend oder wenig hilfreich ist.
Im Gegensatz dazu sind Plattformen wie eesel AI darauf ausgelegt, unglaublich einfach selbst bedienbar zu sein. Sie können Ihre Wissensquellen verbinden und in wenigen Minuten loslegen. Der Simulationsmodus ist ein echter Game-Changer; er ermöglicht es Ihnen, die KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren Umgebung zu testen. Dies gibt Ihnen eine datengestützte Prognose ihrer Leistung und Automatisierungsrate, bevor Sie sie für einen einzigen Benutzer aktivieren, sodass Sie sie mit Zuversicht einführen können.
Starre Regeln vs. eine anpassbare Workflow-Engine
Sie möchten, dass Ihre KI wie Ihr Team klingt, oder? Mit dem richtigen Ton und der richtigen Persönlichkeit? Eine KI dazu zu bringen, sich genau so zu verhalten, wie Sie es möchten, kann schwierig sein. Bei ServiceNow erfordert die Anpassung des KI-Verhaltens oft tiefes Plattformwissen oder die Zeit eines Entwicklers. Sie könnten an vordefinierte Automatisierungsregeln gebunden sein, die nicht ganz zu der Arbeitsweise Ihres Teams passen.
Ein agileres Werkzeug gibt Ihnen die volle Kontrolle. Mit eesel AI können Sie über einen No-Code-Prompt-Editor und benutzerdefinierte Aktionen den genauen Ton, die Persona und die Fähigkeiten der KI definieren. Sie können spezifische Regeln festlegen, wann ein Ticket eskaliert werden soll, ihr beibringen, Bestellinformationen aus Ihrem Shopify-Shop über eine API abzurufen, oder sie ein neues Ticket in Jira Service Management erstellen lassen. Sie sitzen am Steuer, ganz ohne Entwickler.
Die Preisgestaltung der ServiceNow Gen AI verstehen
Versuchen Sie herauszufinden, wie viel die ServiceNow Gen AI Sie kosten wird? Viel Glück. ServiceNow veröffentlicht seine Preise nicht öffentlich. Um Details zu Paketen oder Kosten zu erhalten, müssen Sie sich an deren Vertriebsteam wenden und eine Demo buchen.
Dieses „Preis auf Anfrage“-Modell ist bei großer Unternehmenssoftware ziemlich Standard, aber es ist ein echtes Ärgernis für Teams, die schnell vorankommen und die Kosten im Voraus verstehen möchten. Es hindert Sie daran, eine eigene Bewertung vorzunehmen, und zieht Sie in einen langen Verkaufsprozess, bevor Sie überhaupt wissen, ob es in Ihr Budget passt.
Hier macht ein transparenter Ansatz den entscheidenden Unterschied. eesel AI setzt auf klare, vorhersehbare Preise. Unsere Pläne basieren auf monatlichen KI-Interaktionen, nicht auf verwirrenden Gebühren pro Lösung, sodass Sie nie dafür bestraft werden, einen geschäftigen Monat zu haben. Sie können alle Kosten direkt auf unserer Preisseite einsehen und sogar mit einem flexiblen monatlichen Plan beginnen, den Sie jederzeit kündigen können.
Ist die ServiceNow Gen AI die richtige Wahl für Sie?
Also, wie lautet das Urteil? Sollten Sie sich für die ServiceNow Gen AI entscheiden? Das kommt wirklich darauf an. Wenn Ihr Unternehmen ServiceNow lebt und atmet und all Ihr Wissen, Ihre Workflows und Prozesse bereits innerhalb der Plattform angesiedelt sind, kann sie Ihrem Team definitiv einen Produktivitätsschub geben.
Allerdings bringt sie den klassischen Ballast von Unternehmenssoftware mit sich: Sie ist komplex, bindet Sie an ein einziges Ökosystem, die Implementierung ist langsam und riskant, und die Preisgestaltung ist ein Geheimnis. Für Teams, die agil sein müssen und eine KI wollen, die mit all ihren bestehenden Tools funktioniert, nicht nur mit einer Plattform, ist eine modernere Lösung eine weitaus bessere Wahl.
Anstatt sich an die KI einer einzigen Plattform zu binden, denken Sie über eine KI-Schicht nach, die auf Ihren bestehenden Tools aufsetzt. eesel AI verbindet sich in wenigen Minuten mit Ihrem Helpdesk, Wiki und Ihren Chat-Apps und gibt Ihnen einen leistungsstarken, anpassbaren KI-Agenten ohne die Kopfschmerzen, die Unternehmenssoftware mit sich bringt. Sie können Ihr gesamtes Wissen zusammenführen, die Leistung simulieren, um Rätselraten zu vermeiden, und an einem einzigen Nachmittag startklar sein.
Häufig gestellte Fragen
Die ServiceNow Gen AI ist eine Suite von KI-Funktionen, die in die Now Platform integriert ist, kein eigenständiges Produkt. Sie umfasst Now Assist für die Benutzerinteraktion und den Generative AI Controller zur Anbindung an LLMs mit dem Ziel, Aufgaben zu automatisieren und die Produktivität innerhalb des ServiceNow-Ökosystems zu steigern.
Für Support-Teams hilft die ServiceNow Gen AI, indem sie Fälle zusammenfasst, Lösungsnotizen generiert und Entwürfe für Wissensdatenbankartikel erstellt. Dies kann zu schnelleren Lösungszeiten, reduziertem Verwaltungsaufwand und einer verbesserten Konsistenz in Ihrer Wissensdatenbank führen.
Zu den zentralen Herausforderungen gehört die Bevorzugung von Daten innerhalb von ServiceNow, was die Integration mit externen Wissensquellen erschwert. Die Einführung kann langsam und riskant sein, und die Anpassung ihres Verhaltens erfordert oft tiefes Plattformwissen oder den Einsatz von Entwicklern, was zu starren Arbeitsabläufen führt.
ServiceNow legt seine Preise für Gen AI nicht öffentlich offen. Um die Kosten und verfügbaren Pakete zu verstehen, müssen Interessenten sich direkt an das Vertriebsteam wenden, um eine Demo und ein individuelles Angebot zu erhalten.
Die Implementierung der ServiceNow Gen AI umfasst oft langwierige Pilotprogramme, umfangreiche Schulungen und Beratungsleistungen, sodass eine vollständige Einführung typischerweise mehrere Monate dauert. Es gibt keine einfache Möglichkeit, ihre Leistung an realen Daten schnell vor der Aktivierung zu testen.
Die ServiceNow Gen AI funktioniert am besten mit Daten, die sich innerhalb der ServiceNow-Plattform befinden. Die Integration mit externen Wissensquellen wie Google Docs oder Confluence ist oft komplex, entwicklerintensiv und kann zu unvollständigen Informationen für die KI führen.
