Was unterscheidet generative KI von traditioneller KI in ServiceNow?

Wenn Sie auf einer Unternehmensplattform wie ServiceNow arbeiten, hören Sie wahrscheinlich ständig von KI. Das Gespräch teilt sich in der Regel in zwei Kategorien auf: traditionelle KI und die neuere, viel gepriesene generative KI. Obwohl beide darauf abzielen, die Arbeit zu erleichtern, funktionieren sie auf völlig unterschiedliche Weise. Für jeden, der versucht, sein Team effizienter zu machen, ist das Verständnis dieses Unterschieds nicht nur etwas für Technikexperten – es geht darum, die richtige Wahl für Ihr Unternehmen zu treffen.

Wenn Sie sich falsch entscheiden, könnten Sie sich in einem komplexen, teuren System wiederfinden, das die tatsächlichen Probleme Ihres Teams nicht wirklich löst. Dieser Artikel wird aufschlüsseln, was generative KI von traditioneller KI unterscheidet, wie ServiceNow beide einsetzt und welche Einschränkungen zu beachten sind. Wir werden auch einen agileren Weg betrachten, um leistungsstarke Automatisierung in die Tools zu bringen, die Sie bereits verwenden.

Die grundlegenden Unterschiede: Generative vs. traditionelle KI

Bevor wir uns mit den Besonderheiten von ServiceNow befassen, wollen wir uns ein klares Bild davon machen, womit wir es zu tun haben. Diese beiden Arten von KI haben sehr unterschiedliche Aufgabenbeschreibungen. Die eine ist großartig darin, Muster in der Vergangenheit zu erkennen, während die andere darauf spezialisiert ist, etwas Neues zu schaffen.

Was ist traditionelle KI? Der Muster-Erkenner

Traditionelle KI, auch als prädiktive KI bezeichnet, durchsucht historische Daten, um Muster zu finden, Informationen zu klassifizieren und fundierte Vermutungen auf der Grundlage dessen anzustellen, was sie zuvor gesehen hat. Stellen Sie sie sich als einen superschnellen Analysten vor, der brillant darin ist, zu verstehen, was bereits passiert ist. Ihr Hauptzweck ist es, Fragen zu beantworten wie: „Basierend auf den letzten tausend Tickets, an welche Abteilung sollte dieses neue gehen?“ oder „Sieht das Anmeldemuster dieses Benutzers verdächtig aus?“

Sie verwenden wahrscheinlich ständig traditionelle KI, ohne es zu merken. Der Spamfilter in Ihrer E-Mail? Er verwendet prädiktive Modelle, um Müll von wichtigen Dingen zu trennen. Die Empfehlungs-Engine auf Netflix, die einfach weiß, dass Ihnen dieser neue Dokumentarfilm gefallen wird? Das ist traditionelle KI, die Ihren Sehverlauf analysiert.

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Was ist generative KI? Der Inhaltsersteller

Generative KI ist der Neuling, der die Aufmerksamkeit aller auf sich zieht. Anstatt nur vorhandene Daten zu analysieren, lernt sie die zugrunde liegenden Strukturen aus riesigen Datensätzen, um brandneue, originelle Inhalte zu produzieren. Sie sagt nicht nur voraus; sie erschafft. Sie ist dafür konzipiert, Anweisungen zu bearbeiten wie: „Entwirf eine freundliche Antwort, die unsere aktualisierte Rückgaberichtlinie erklärt“ oder „Fasse diesen langen Vorfallbericht in ein paar wichtigen Stichpunkten zusammen.“

Wenn Sie jemals ChatGPT verwendet haben, um Ihnen beim Verfassen einer E-Mail zu helfen, oder ein Bild gesehen haben, das aus einer einfachen Textbeschreibung erstellt wurde, haben Sie generative KI in Aktion gesehen. Es ist ein kreatives Werkzeug, das entwickelt wurde, um Dinge zu generieren, die vor einem Moment noch nicht existierten.

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Wie ServiceNow traditionelle und generative KI anwendet

ServiceNow integriert seit Jahren KI in seine Plattform und nutzt sowohl traditionelle als auch generative Fähigkeiten, um verschiedene Teile seiner Arbeitsabläufe zu automatisieren. Sie werden auf unterschiedliche Weise eingesetzt, um separate Herausforderungen im IT-Service-Management und im Kundensupport zu bewältigen.

Traditionelle KI in ServiceNow: Automatisierung mit Predictive Intelligence

Die traditionellen KI-Funktionen von ServiceNow finden sich hauptsächlich in der Suite „Predictive Intelligence“. Das Hauptziel hierbei ist die Automatisierung der strukturierten, sich wiederholenden Aufgaben, die den Tag eines Agenten in Anspruch nehmen. Es geht darum, bestehende Prozesse im Hintergrund intelligenter und schneller zu machen.

Hier sind einige gängige Beispiele:

• Ticket-Weiterleitung: Wenn ein neues Support-Ticket eingeht, kann Predictive Intelligence dessen Text analysieren und mit historischen Daten vergleichen, um es automatisch an das richtige Team zu senden. Kein manuelles Sortieren mehr.

• Vorfall-Kategorisierung: Das System kann automatisch die richtige Kategorie und Priorität für eine eingehende Anfrage anwenden, sodass sie von Anfang an korrekt protokolliert wird.

• Anomalieerkennung: Für den IT-Betrieb kann sie Leistungsdaten überwachen, um ungewöhnliche Muster zu erkennen, die auf einen Systemausfall hindeuten könnten, und gibt den Teams die Möglichkeit, Probleme zu beheben, bevor sie auftreten.

Der größte Gewinn hierbei ist eine erhebliche Effizienzsteigerung. Indem die manuelle, regelbasierte Arbeit übernommen wird, hat Ihr Team mehr Zeit, sich auf die tatsächliche Lösung des Problems des Benutzers zu konzentrieren.

Ein ServiceNow-Dashboard, das zeigt, wie seine traditionelle KI, Predictive Intelligence, Vorfälle vorhersagen und Leistungsmetriken verfolgen kann, um die Effizienz zu verbessern. Dies veranschaulicht den Kernunterschied, der generative KI von traditioneller KI in ServiceNow ausmacht.:

Generative KI in ServiceNow: Unterstützung für Agenten mit Now Assist

Wenn es um generative KI geht, ist das Hauptangebot von ServiceNow „Now Assist“. Diese Sammlung von Tools zielt weniger auf unsichtbare Automatisierung ab, sondern vielmehr darauf, Agenten und Entwicklern eine helfende Hand zu bieten. Es fungiert wie ein Copilot, um die von Menschen ausgeführten Aufgaben zu beschleunigen.

Hier könnten Sie es antreffen:

• Fallzusammenfassung: Ein Agent kann ein Ticket mit einem langen Kommentarverlauf aufnehmen und eine sofortige Zusammenfassung des gesamten Gesprächs erhalten. Das erspart ihm das Lesen jeder einzelnen Antwort, nur um auf den neuesten Stand zu kommen.

• Erstellung von Wissensartikeln: Nachdem ein Problem gelöst wurde, kann Now Assist dabei helfen, einen Wissensdatenbankartikel zu entwerfen, der die Lösung erklärt. Ein Agent kann diesen dann schnell überprüfen und veröffentlichen.

• Code-Generierung: Für Entwickler auf der Plattform kann es Code-Schnipsel und Skripte generieren, was den Prozess der Erstellung von benutzerdefinierten Apps und Workflows beschleunigt.

Die Idee hinter Now Assist ist es, jede Interaktion etwas reibungsloser zu gestalten und die Zeit zu verkürzen, die benötigt wird, um ein Problem zu verstehen oder eine Lösung zu dokumentieren.

Ein Screenshot der Now Assist-Funktion von ServiceNow, die einem Agenten hilft, indem sie einen Vorfall zusammenfasst. Dies ist ein Beispiel dafür, was generative KI von traditioneller KI in ServiceNow unterscheidet.:

Wichtige Überlegungen zur KI von ServiceNow

Obwohl die integrierten KI-Tools von ServiceNow sicherlich leistungsstark sind, scheinen sie für einen sehr spezifischen Kunden konzipiert zu sein: ein riesiges globales Unternehmen mit einem großen Budget und einem engagierten Beraterteam. Für viele Organisationen bringt dieser Ansatz einige ernsthafte Hürden mit sich.

Komplexität und lange Implementierungszeit

Seien wir ehrlich: Das Einschalten der KI in ServiceNow ist nicht wie das Umlegen eines Schalters. Es erfordert viel Konfiguration, ein tiefes Verständnis der Now-Plattform und oft langwierige, teure Beratungsprojekte. Dies ist kein Wochenendprojekt.

Die Realität für die meisten Unternehmen ist, dass es Monate der Einrichtung und ein stattliches Budget für Spezialisten dauern kann, bevor Sie einen echten Mehrwert sehen. Für Teams, die schnell handeln und Ergebnisse zeigen müssen, funktioniert ein solcher Zeitplan einfach nicht. Im Gegensatz dazu werden neuere KI-Plattformen mit einer völlig anderen Denkweise entwickelt. Ein Tool wie eesel AI ist beispielsweise als Self-Service-Lösung konzipiert, sodass Sie Ihren Helpdesk verbinden und einen funktionierenden KI-Agenten in Minuten statt Monaten in Betrieb nehmen können.

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Schwierigkeiten bei der Integration verstreuter Wissensquellen

Die KI von ServiceNow funktioniert am besten, wenn sie Daten verwendet, die bereits in ServiceNow vorhanden sind, wie alte Vorfallberichte und Artikel in der eigenen Wissensdatenbank. Aber was ist, wenn die wichtigsten Informationen Ihres Teams nicht dort sind? Was ist, wenn sie auf Google Docs, Confluence-Seiten und Hunderte von Slack-Threads verteilt sind?

Der Versuch, diese externen, unstrukturierten Wissensquellen zu verbinden, kann ein riesiges Problem sein und erfordert in der Regel eine kundenspezifische Entwicklung. Wenn das Wissen Ihres Unternehmens verstreut ist, hat die KI nur einen kleinen Teil des Puzzles, was zu unvollständigen Antworten und unzufriedenen Benutzern führt. Hier kann eine dedizierte KI-Schicht einen entscheidenden Unterschied machen. eesel AI verbindet sich sofort mit all Ihrem Wissen über 100 Ein-Klick-Integrationen für Plattformen wie Confluence und Google Docs, um sicherzustellen, dass Ihre KI jedes Mal den vollständigen Kontext hat.

Ein Diagramm, das veranschaulicht, wie die KI von ServiceNow oft auf ihr eigenes internes Wissen beschränkt ist, während ein mehrschichtiger KI-Ansatz sich mit verstreuten Quellen wie Slack, Confluence und Google Docs verbinden kann. Dies zeigt, was generative KI von traditioneller KI in ServiceNow in Bezug auf die Datenintegration unterscheidet.:

Mangel an granularer Kontrolle und sicheren Rollouts

Die Bereitstellung von KI auf einer riesigen Plattform kann sich wie ein großes, riskantes Glücksspiel anfühlen. Ohne eine sichere Möglichkeit zu testen, wie sich die KI in der realen Welt verhalten wird, ist es leicht zu verstehen, warum Teams zögern. Wie können Sie sicher sein, dass sie einem Kunden nicht die falsche Antwort gibt oder ein kritisches Ticket versehentlich schließt?

Dieser Mangel an einem Sicherheitsnetz führt oft dazu, dass Teams von der Automatisierung zurückschrecken, insbesondere bei allem, was direkt mit Kunden kommuniziert. eesel AI wurde genau mit dieser Befürchtung im Hinterkopf entwickelt. Es enthält einen Simulationsmodus, mit dem Sie Ihre KI an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets in einer sicheren Umgebung testen können. Sie können genau sehen, wie sie geantwortet hätte, verlässliche Prognosen zu Lösungsraten erhalten und ihr Verhalten anpassen, bevor ein einziger Kunde sie jemals sieht. So können Sie klein anfangen, vielleicht nur ein oder zwei Arten von Tickets automatisieren, und sich erweitern, wenn Sie sich wohler fühlen.

Screenshot des eesel AI-Simulationsmodus, der eine sichere Möglichkeit bietet, KI-Antworten an vergangenen Tickets vor der Bereitstellung zu testen. Diese Funktion hebt hervor, was generative KI von traditioneller KI auf der ServiceNow-Plattform in Bezug auf einen sicheren Rollout unterscheidet.:

Verständnis der ServiceNow KI-Preise

Wenn Sie versuchen herauszufinden, wie viel die KI von ServiceNow kostet, werden Sie schnell an eine Wand stoßen. ServiceNow veröffentlicht seine Preise für KI-Funktionen nicht. Stattdessen sind die Kosten in der Regel in großen, benutzerdefinierten Unternehmenslizenzen gebündelt, die direkt mit einem Vertriebsteam ausgehandelt werden.

Dieser Prozess umfasst in der Regel mehrere Meetings, ein individuelles Angebot und die Verpflichtung zu einem größeren Dienstleistungspaket. Die mangelnde Transparenz macht die Budgetierung unglaublich schwierig, besonders wenn Sie nur etwas ausprobieren möchten. Dieses geschlossene Modell unterscheidet sich stark von der klaren, vorhersehbaren Preisgestaltung modernerer Tools.

Merkmal	ServiceNow KI-Preise	Eine moderne Alternative (wie eesel AI)
Modell	Individuelles Angebot, in Unternehmensdeals gebündelt	Transparente, funktionsbasierte Pläne
Öffentliche Preise	Nicht verfügbar	Deutlich auf der Website aufgeführt
Verpflichtung	Erfordert in der Regel Jahres- oder Mehrjahresverträge	Monatliche Pläne verfügbar, jederzeit kündbar
Vorhersehbarkeit	Gering; Kosten können schwer zu bestimmen sein	Hoch; keine zusätzlichen Gebühren pro Lösung

Plattformen wie eesel AI bieten einfache Preispläne, die Sie direkt auf ihrer Website einsehen können. Mit monatlichen Optionen und ohne überraschende Gebühren für jedes gelöste Ticket wissen Sie genau, wofür Sie bezahlen, und können sich an Ihre sich ändernden Bedürfnisse anpassen.

Eine Eisberg-Infografik, die die versteckten Kosten der ServiceNow-KI veranschaulicht, bei der die Lizenzgebühr nur die Spitze des Eisbergs im Vergleich zu den größeren zugrunde liegenden Kosten für Implementierung und kundenspezifische Entwicklung ist. Dies ist eine wichtige Überlegung, die generative KI von traditioneller KI bei der Preisgestaltung in ServiceNow unterscheidet.:

Ein agilerer Ansatz für KI

Für Teams, die die Vorteile generativer KI ohne die Kopfschmerzen auf Unternehmensebene nutzen möchten, ist eine dedizierte KI-Schicht, die sich in Ihre vorhandenen Tools integrieren lässt, oft die perfekte Lösung. Anstatt sich an das Ökosystem einer Plattform zu binden, können Sie ein flexibles Tool verwenden, das sich direkt mit dem Helpdesk und den Wissensquellen verbindet, auf die Sie sich bereits verlassen.

eesel AI ist als dieses zentrale „KI-Gehirn“ für Ihr Support-Team konzipiert. Es verbindet sich mit Ihrem Helpdesk, Chat-Tools wie Slack und all Ihren Wissensquellen, um einen vollständig anpassbaren KI-Workflow zu betreiben. Dieser Ansatz bietet Ihnen einige wesentliche Vorteile:

• In Minuten loslegen: Eine Self-Service-Einrichtung mit Ein-Klick-Integrationen bedeutet, dass Sie fast sofort einsatzbereit sind.

• All Ihr Wissen zusammenführen: Trainieren Sie Ihre KI mit allem – vergangenen Tickets, Hilfeartikeln, internen Wikis und Dokumenten aus jeder von Ihnen genutzten Quelle.

• Sie haben die Kontrolle: Verwenden Sie einen einfachen visuellen Editor, um den Ton, die Persönlichkeit und die genauen Aktionen Ihrer KI zu definieren. Sie entscheiden, welche Tickets automatisiert werden und wann ein Mensch eingreifen soll.

• Klare Preisgestaltung: Unkomplizierte, vorhersehbare Pläne mit monatlichen Optionen geben Ihnen die volle Kontrolle über Ihr Budget.

Die richtige KI-Wahl für Ihr Team treffen

Wenn man es auf den Punkt bringt, ist der Unterschied ziemlich einfach: Traditionelle KI dient der Vorhersage und Klassifizierung, während generative KI der Erstellung und Zusammenfassung dient. ServiceNow bietet ein leistungsstarkes, tief integriertes Set von KI-Tools, das für riesige Unternehmen entwickelt wurde, die sich vollständig auf seine Plattform verlassen. Aber diese Leistung hat ihren Preis in Form von Komplexität, langen Implementierungszeiten und unklarer Preisgestaltung.

Für Teams, die schnell, flexibel und kontrolliert sein müssen, ist eine moderne Self-Service-Lösung, die mit Ihrem bestehenden Toolkit zusammenarbeitet, oft eine viel bessere Wahl. Sie müssen nicht Ihre gesamte Technologielandschaft umkrempeln, um von KI zu profitieren.

Lassen Sie sich nicht von Komplexität bei Ihren Automatisierungszielen ausbremsen. Sehen Sie, wie einfach Sie einen leistungsstarken KI-Agenten mit eesel AI zum Laufen bringen können.