Seamos sinceros, hoy en día es imposible navegar por LinkedIn sin toparse con algo sobre la "IA agéntica." Plataformas como ServiceNow están a la vanguardia, prometiendo potentes agentes autónomos capaces de pensar por sí mismos. Pero convertir esa promesa en algo que realmente funcione para tu equipo requiere un plan.
Para la mayoría, la idea de un proyecto masivo de meses para la planificación de agentes de IA de ServiceNow es suficiente para provocar un dolor de cabeza. Implica identificar casos de uso, preparar datos, crear flujos de trabajo y gestionar un despliegue lento, todo ello sin salir de un único ecosistema.
¿Pero y si hubiera una forma mejor? Esta guía te mostrará un enfoque más práctico para planificar y lanzar agentes de IA. Analizaremos las fases típicas de un despliegue empresarial, usando el modelo de ServiceNow como referencia. Y lo que es más importante, te enseñaremos cómo las herramientas modernas que priorizan la integración pueden ofrecerte los mismos resultados (o mejores) en una fracción del tiempo, sin obligarte a migrar todas tus herramientas actuales.
¿Qué es la planificación de agentes de IA de ServiceNow?
Antes de entrar en el cómo, aclaremos rápidamente el "qué". Un agente de IA es más que un simple chatbot sofisticado. Es un sistema que puede entender un objetivo, determinar los pasos para alcanzarlo y usar diferentes herramientas para lograrlo. En un contexto de soporte, esto significa que no solo responde preguntas, sino que resuelve problemas, clasifica tickets y gestiona tareas complejas sin que un humano tenga que intervenir a cada paso.
La visión de ServiceNow sobre esto está muy centrada en su plataforma. La planificación de agentes de IA de ServiceNow es todo el proceso de diseñar, construir y desplegar estos agentes dentro del mundo de ServiceNow. Se basa en su propio conjunto de herramientas conectadas:
-
AI Agent Studio: Un constructor de bajo código para crear agentes usando lenguaje natural.
-
AI Agent Orchestrator: Una herramienta para gestionar equipos de agentes de IA especializados que trabajan juntos en tareas más grandes.
-
AI Agent Fabric: Un marco que ayuda a los agentes de ServiceNow a comunicarse con otros agentes de terceros.
Un vistazo al ServiceNow AI Agent Studio, una herramienta para crear flujos de trabajo de chat automatizados. Planificación.La idea es crear una fuerza de trabajo digital integrada directamente en la plataforma. Pero esta estrecha integración significa que todo el proceso de planificación depende de que tus datos, flujos de trabajo y equipos ya vivan y respiren ServiceNow. Si tu empresa utiliza una mezcla de diferentes herramientas, eso puede ser un gran obstáculo.
Las fases clave de la planificación de agentes de IA de ServiceNow
Cualquier proyecto exitoso de agentes de IA, ya sea con ServiceNow u otra herramienta, generalmente sigue unos pocos pasos clave. Repasemos las cuatro fases principales y veamos cómo se compara el método nativo de la plataforma con una estrategia más flexible que prioriza la integración.
Fase 1: Encontrar y priorizar casos de uso
El primer paso siempre es decidir qué quieres automatizar. La forma tradicional implica reunir a todos en talleres para encontrar tareas repetitivas que un agente de IA podría gestionar, como restablecer contraseñas o solucionar problemas informáticos sencillos. Luego, se intenta priorizarlas según el impacto en el negocio y la preparación del equipo.
Este proceso tiene sentido en teoría, pero a menudo es lento y se basa en muchas conjeturas. Podrías pasar semanas discutiendo si automatizar las "preguntas sobre facturación" o la "configuración de cuentas" sin saber realmente cuál marcará la mayor diferencia.
Fase 2: Definir tu estrategia de datos e integración
Un agente de IA es tan bueno como la información a la que puede acceder. Una parte crucial de la planificación es preparar tus fuentes de conocimiento. En un mundo centrado en una plataforma como ServiceNow, eso significa asegurarse de que tus artículos de la base de conocimientos y los registros de incidentes estén limpios, actualizados y bien organizados dentro de la propia ServiceNow.
El problema aquí es bastante obvio: ¿qué pasa cuando tu conocimiento más útil no está en ServiceNow? Las soluciones y los métodos de trabajo reales de tu equipo probablemente estén dispersos por todas partes:
-
Wikis internas en Confluence o Notion.
-
Guías técnicas en Google Docs.
-
Conversaciones rápidas en Slack o Microsoft Teams.
Intentar meter toda esa información en una única plataforma es un proyecto de migración monstruoso. Un agente de IA verdaderamente útil debería poder aprender de tu conocimiento esté donde esté. Aquí es donde un enfoque que prioriza la integración realmente brilla. Una herramienta como eesel AI está diseñada para conectar tu conocimiento existente, no para obligarte a moverlo. Con integraciones de un solo clic para docenas de aplicaciones, puede aprender instantáneamente de todos tus documentos dispersos, creando una base de conocimiento completa sin una dolorosa migración de datos.
Una captura de pantalla de la plataforma eesel AI que muestra cómo se conecta a múltiples aplicaciones empresariales para construir su base de conocimientos para la planificación de agentes de IA de ServiceNow.Fase 3: Construir y desplegar tus agentes de IA
Una vez que tienes un plan y tus datos están conectados, es hora de construir. Con ServiceNow, harías esto en el AI Agent Studio, donde defines la función del agente, le das instrucciones y lo conectas a herramientas. Es potente, pero a menudo requiere a alguien que conozca la plataforma de ServiceNow al dedillo y puede convertirse en un proyecto de desarrollo que lleva semanas o meses.
La alternativa es una experiencia mucho más simple y autogestionada. Con eesel AI, puedes estar en funcionamiento en minutos. La configuración está diseñada para gerentes de soporte, no para desarrolladores.
-
Integración de helpdesk con un solo clic: Conéctate a plataformas como Zendesk, Freshdesk o Intercom sin necesidad de tocar una API.
-
Editor de prompts sencillo: Dile a tu IA cómo comportarse, qué tono usar y cuándo escalar problemas, todo en lenguaje natural.
-
Acciones personalizadas: Puedes darle fácilmente a tu agente el poder de hacer cosas como buscar detalles de pedidos en Shopify o crear un ticket en Jira Service Management.
Este enfoque significa que no tienes que deshacerte de tu helpdesk actual ni contratar a un equipo de consultores. Puedes construir, probar y lanzar un potente agente de IA por tu cuenta, probablemente en una sola tarde.
Un vistazo al sencillo editor de prompts en eesel AI para configurar la personalidad y las reglas del agente durante la planificación de agentes de IA de ServiceNow.Fase 4: Probar, medir y escalar
Nunca dejarías que un nuevo empleado hablara con los clientes sin algo de formación, y lo mismo ocurre con un agente de IA. La forma tradicional de probar es en un entorno de "sandbox", donde despliegas el agente a un pequeño grupo de usuarios y lo vigilas de cerca antes de lanzarlo para todos. Es seguro, pero es lento.
Esta es otra área donde las funciones de simulación modernas te dan una gran ventaja. Antes de que tu agente tenga una conversación real con un cliente, eesel AI te permite probarlo con miles de tus tickets anteriores. Puedes ver cada una de las respuestas que habría dado, ajustar sus instrucciones y obtener una previsión precisa de tu tasa de automatización.
Estas pruebas sin riesgo te dan la confianza para lanzarlo. Una vez que lo haces, los informes te ayudan a seguir mejorando. En lugar de solo decirte cuántos tickets se cerraron, los análisis de eesel te muestran con qué preguntas tuvo dificultades la IA. Esto señala las lagunas en tu base de conocimientos y te da una lista clara de tareas para hacerlo aún mejor.
La función de simulación de eesel AI, que permite realizar pruebas sin riesgo en tickets históricos como parte de un proceso ágil de planificación de agentes de IA de ServiceNow.Un enfoque más ágil para la planificación de agentes de IA de ServiceNow con eesel AI
El enfoque todo en uno de ServiceNow ofrece una integración profunda para las empresas que ya están totalmente comprometidas con su ecosistema. Pero para las empresas que valoran la velocidad, la flexibilidad y el uso de las herramientas que ya tienen, una plataforma que prioriza la integración como eesel AI ofrece una forma mucho más práctica de empezar con la automatización con IA.
Aquí tienes una sencilla comparativa de las dos filosofías:
| Aspecto | Planificación de agentes de IA de ServiceNow | eesel AI |
|---|---|---|
| Tiempo de configuración | Semanas a meses; implica planificación formal y conocimiento especializado. | Minutos; completamente autogestionado con una configuración guiada y sin necesidad de llamadas de ventas. |
| Integración | Profundamente ligado al ecosistema de ServiceNow; conectar herramientas externas puede ser complicado. | Se conecta directamente a tus herramientas existentes (Zendesk, Slack, Confluence) con integraciones de un solo clic. |
| Personalización | Potente pero complejo AI Agent Studio para construir agentes desde cero. | Editor de prompts sencillo para personalidad y reglas; configuración fácil para acciones personalizadas. |
| Pruebas | Se basa en entornos de sandbox tradicionales y despliegues lentos y por fases. | Potente modo de simulación que prueba con miles de tus tickets históricos reales antes de lanzarlo. |
| Despliegue | Generalmente requiere un gran lanzamiento o un programa piloto cuidadosamente gestionado. | Despliegue gradual con control total; empieza con temas específicos y expande cuando estés listo. |
| Precios | Contratos de nivel empresarial que a menudo son paquetes complejos y difíciles de entender. | Planes transparentes y predecibles sin tarifas por resolución y con una opción mensual flexible. |
Resumiendo: dos flujos de trabajo muy diferentes para la planificación de agentes de IA de ServiceNow
La diferencia entre estos dos enfoques se hace evidente cuando piensas en todo el proceso. Un flujo de trabajo de planificación tradicional es largo y lineal, mientras que un flujo de trabajo ágil es rápido e iterativo.
El camino tradicional, como el de ServiceNow, es una secuencia de fases largas y formales. Empiezas identificando casos de uso, seguido de semanas de preparación de datos, luego construyes el agente, realizas algunas pruebas limitadas y finalmente ejecutas un despliegue lento antes de poder ver cómo está funcionando.
En contraste, un enfoque ágil con una herramienta como eesel AI es un ciclo rápido. Conectas tu helpdesk y tus fuentes de conocimiento, ejecutas inmediatamente una simulación para encontrar los mejores casos de uso, personalizas un prompt sencillo y te lanzas con temas específicos casi de inmediato. A partir de ahí, solo tienes que monitorear y ajustar, mejorando constantemente el agente en función de su rendimiento en el mundo real.
Un diagrama de flujo que muestra el enfoque ágil e iterativo para la planificación de agentes de IA de ServiceNow con eesel AI.Empieza con una planificación de agentes de IA de ServiceNow más inteligente
Aunque las grandes plataformas como ServiceNow ofrecen una visión potente para los agentes de IA, la realidad de la planificación de agentes de IA de ServiceNow a menudo implica un viaje largo y costoso que te encierra en su mundo. Para la mayoría de las empresas, un enfoque más rápido y flexible no solo es posible, sino que es mejor.
Herramientas modernas como eesel AI demuestran que no necesitas un proyecto masivo para obtener una automatización potente. Al conectarse a las herramientas que ya usas, aprender de tu conocimiento existente y ofrecerte formas sin riesgo de ganar confianza, puedes empezar a resolver tickets de soporte automáticamente en minutos, no en meses.
¿Listo para ver qué tan rápido puedes automatizar tu soporte? Conecta tu helpdesk y ejecuta una simulación gratuita hoy mismo.
Preguntas frecuentes
La planificación tradicional de agentes de IA de ServiceNow puede llevar de semanas a meses, a menudo implicando talleres extensos, preparación de datos y un despliegue lento. Esto se debe en gran medida al enfoque centrado en la plataforma y a la necesidad de conocimientos especializados.
Un desafío importante es integrar el conocimiento disperso en varias herramientas como Confluence, Notion, Google Docs o Slack en el ecosistema de ServiceNow. Si tu información más útil no está ya en ServiceNow, puede convertirse en un proyecto de migración grande y que consume mucho tiempo.
La planificación tradicional de agentes de IA de ServiceNow a menudo requiere un conocimiento profundo de la plataforma de ServiceNow, incluyendo su AI Agent Studio y Orchestrator. Esto puede hacer necesario contratar consultores especializados o tener un equipo interno competente en el desarrollo de ServiceNow.
Sí, las plataformas que priorizan la integración, como eesel AI, ofrecen un enfoque más ágil. Pueden conectarse directamente a tu helpdesk y fuentes de conocimiento existentes, permitiendo un despliegue y pruebas rápidos en minutos en lugar de meses, sin requerir migración de datos.
Después de una planificación exitosa, los agentes de IA pueden automatizar una amplia gama de tareas de soporte, incluyendo responder preguntas comunes, clasificar tickets, resolver problemas como restablecimientos de contraseña y gestionar solicitudes complejas orquestando varias herramientas, todo sin intervención humana constante.
Tradicionalmente, las pruebas implican entornos de sandbox y despliegues por fases. Los enfoques modernos, como el modo de simulación de eesel AI, te permiten probar el agente con miles de tickets históricos, prediciendo las tasas de automatización e identificando lagunas de conocimiento antes de lanzarlo, garantizando una mayor precisión y eficacia desde el principio.
