Seamos honestos, hay mucho bombo y platillo en torno a la IA agéntica en este momento. Plataformas como ServiceNow definitivamente lideran el desfile, promocionando sus nuevos Agentes de IA como la próxima gran revolución en la automatización empresarial. La propuesta es atractiva: una fuerza de trabajo digital que puede pensar, planificar y resolver problemas complejos por sí sola.
Pero si has pasado algo de tiempo navegando por foros de desarrolladores o Reddit, sabes que suele haber un abismo entre las elegantes demostraciones de marketing y lo que sucede cuando realmente intentas construir algo.
Aunque la promesa es emocionante, muchos gerentes de TI y desarrolladores están descubriendo que hacer que la IA de ServiceNow funcione es un trabajo arduo. La configuración es compleja, los resultados pueden ser bastante decepcionantes y los costos suelen ser sorprendentemente altos. Esta guía está aquí para aclarar todo ese ruido. Te daremos una visión clara y práctica del Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow, exploraremos lo que realmente se necesita para obtener valor de él y hablaremos sobre algunos de los dolores de cabeza ocultos que no encontrarás en la página de ventas.
¿Qué es el Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow?
Entonces, ¿de qué estamos hablando realmente? En términos sencillos, el Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow es el motor que ServiceNow utiliza para potenciar sus agentes de IA autónomos. No son los típicos chatbots que simplemente siguen un guion. La idea es que puedan entender una solicitud compleja, elaborar un plan de varios pasos para solucionarla y luego usar diferentes herramientas del mundo de ServiceNow, como scripts y flujos, para hacer el trabajo.
ServiceNow generalmente lo desglosa en algunas partes clave:
-
Primero, está el AI Agent Studio, un espacio de bajo código donde se supone que debes construir y ajustar tus agentes.
-
Luego tienes los Flujos de Trabajo Agénticos, que son básicamente los objetivos de negocio que quieres que el agente aborde, como clasificar nuevos incidentes o gestionar tareas de incorporación de RR. HH.
-
Finalmente, el Orquestador de Agentes de IA actúa como el cerebro, decidiendo qué herramientas y agentes usar para un problema específico.
Un vistazo al AI Agent Studio de ServiceNow, donde los usuarios pueden crear y configurar sus agentes de IA.El objetivo aquí es ir más allá de las tareas simples y repetitivas. En lugar de solo seguir un proceso rígido, se supone que estos agentes manejan trabajos más matizados en TI, RR. HH. y servicio al cliente, lo que en teoría libera a tu equipo humano para que se concentre en cosas más importantes. Esa es la versión oficial, de todos modos. Pero como cada vez más personas están descubriendo, la realidad es un poco más complicada.
La promesa frente a la realidad de configurar el Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow
ServiceNow vende el AI Agent Studio como un sueño fácil y de bajo código. Sus materiales de marketing pintan una imagen en la que cualquiera puede arrastrar y soltar elementos para crear una fuerza de trabajo de IA totalmente autónoma. La realidad, según quienes realmente hacen el trabajo, es... muy diferente.
Muchos desarrolladores informan que lograr que un agente de IA funcione de manera confiable requiere "mucha más configuración... de la que esperaba".
Un gran punto de fricción es simplemente tratar de averiguar qué herramienta usar para cada trabajo. Como señaló un usuario, el verdadero desafío es saber cuándo necesitas un flujo simple, cuándo necesitas un flujo con una habilidad de GenAI o cuándo tienes que apostar por un agente de IA completo. La documentación puede ser un laberinto, a menudo dejando a los desarrolladores que descubran las cosas a base de prueba y error. La promesa de un "desarrollo simplificado" comienza a desvanecerse cuando te das cuenta de que "en lugar de escribir lógica, ahora pasas tiempo trabajando en mejores prompts". La complejidad no desaparece; simplemente se traslada a un conjunto de habilidades diferente y, a menudo, menos predecible.
Los costos ocultos del Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow
Poner todos tus huevos de IA en una sola canasta, especialmente una propietaria como ServiceNow, crea su propio conjunto de problemas. Prácticamente garantiza la dependencia del proveedor. Todo tu tiempo, el esfuerzo de tu equipo y tus datos quedan atados a un único sistema que no se integra bien con tus otras fuentes de conocimiento. La experiencia que tu equipo ha ganado con esfuerzo se vuelve hiperespecializada en la forma de hacer las cosas de ServiceNow, que podría no ser la mejor ni la más eficiente.
Esta infografía ilustra los costos ocultos asociados con el Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow, donde la tarifa de licencia inicial es solo la punta del iceberg en comparación con los costos de implementación y desarrollo.Una forma más moderna y flexible de pensar en esto es usar una capa de IA que se conecte a las herramientas que ya usas todos los días. Esa es toda la filosofía detrás de una plataforma como eesel.ai. En lugar de hacerte mover todo a su mundo, eesel AI proporciona integraciones simples con un solo clic con tus servicios de asistencia existentes (incluidos ServiceNow, Zendesk y Jira Service Management), herramientas de chat como Slack y las bases de conocimiento que tu equipo realmente usa, como Confluence y Google Docs.
Aquí es donde sientes una diferencia masiva. Con eesel AI, puedes estar operativo en minutos, no en meses. La configuración es genuinamente autoservicio. Puedes registrarte, conectar tus herramientas y lanzar un agente de IA sin tener que hablar con un vendedor ni asistir a una demostración obligatoria. Simplemente se integra en tu flujo de trabajo actual en lugar de obligarte a demolerlo y empezar de nuevo.
Evaluando el rendimiento y las limitaciones del Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow
Incluso si logras superar la complicada configuración, el rendimiento del Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow puede ser una verdadera decepción. Los informes de los usuarios están llenos de frustración porque las características principales simplemente no funcionan como se anuncia.
Una de las quejas más grandes es que los modelos "alucinan mucho", lo que obliga a los desarrolladores a escribir "múltiples líneas de prompt para mantener su proceso de pensamiento en orden". Este no es el agente autónomo e inteligente que te prometieron; es una batalla constante para evitar que la IA se descarrile. Incluso cosas básicas como la sumarización han sido una decepción. Un usuario calificó sin rodeos el resultado como "una basura" que "casi elegía palabras al azar y las juntaba". Cuando una IA ni siquiera puede hacer bien una tarea central como resumir un ticket, es difícil confiarle algo más importante.
Funciones aparentemente simples, como leer archivos adjuntos, también son una fuente de confusión. Los usuarios han señalado que la documentación se contradice sobre qué tipos de archivos son compatibles, lo que hace casi imposible construir automatizaciones confiables para cualquier cosa que involucre documentos comunes como los PDF.
Por qué el Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow tiene dificultades con el conocimiento de tu empresa
Una gran razón para estos problemas de rendimiento es que, si bien los modelos de ServiceNow están "entrenados... para conocer el entorno de ServiceNow", carecen del contexto profundo y específico de tu negocio. Cada empresa tiene sus propios productos únicos, sus propios problemas comunes de clientes y su propio lenguaje interno. Un modelo genérico, sin importar cuán grande sea, siempre tendrá dificultades para captar ese matiz. No puede entender las reglas no escritas de tu equipo de soporte o el tono de voz específico que tus clientes esperan.
Aquí es donde un enfoque de entrenamiento diferente lo cambia todo. En lugar de comenzar con una base genérica, eesel.ai se entrena con tus tickets de soporte pasados desde el primer día. Al analizar miles de conversaciones históricas de tu equipo, aprende automáticamente la voz de tu marca, las soluciones que realmente funcionan y el contexto único de tus clientes. Esto significa que las respuestas que proporciona son mucho más precisas y relevantes porque se basan en cómo tus mejores agentes han resuelto problemas reales en el pasado.
La importancia de probar el Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow antes de lanzarlo
Con ServiceNow, lanzar un nuevo agente de IA puede sentirse como cerrar los ojos y esperar lo mejor. Las herramientas de prueba son limitadas, y no hay una forma clara y segura de saber cómo se comportará el agente con clientes reales hasta que lo actives. Eso es un riesgo enorme. Una mala experiencia con la IA puede frustrar a los clientes, dañar tu marca y generar aún más trabajo de limpieza para tus agentes humanos.
En contraste, eesel AI se construyó con una mentalidad de "probar con confianza". Su potente modo de simulación es una experiencia completamente diferente. Puedes probar de forma segura la configuración de tu IA en miles de tus tickets históricos en un entorno de pruebas. Ves las respuestas exactas que la IA habría dado, descubres qué tickets habría resuelto y obtienes pronósticos precisos sobre las tasas de resolución y el ahorro de costos. Esto te permite ajustar tu agente y generar confianza real antes de que un solo cliente hable con él, eliminando las conjeturas del despliegue.
El modo de simulación de eesel AI proporciona un entorno seguro para probar y validar el rendimiento del agente de IA en tickets históricos antes de la implementación, una ventaja clave sobre el Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow.El costo "astronómico" del Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow
Quizás el mayor obstáculo para muchos equipos es el precio. Un usuario en Reddit describió el costo como "astronómico, como más de 800 $ por persona para usar Now Assist en comparación con Copilot... a 300 $ al año". Un precio tan alto dificulta que muchos equipos siquiera comiencen, y mucho menos que demuestren que vale la pena la inversión.
La falta de transparencia solo empeora las cosas. Al momento de escribir esto, la página oficial de precios de ServiceNow para sus productos de IA no es pública, lo que te obliga a pasar por un largo proceso de ventas solo para obtener una cotización básica. Es una táctica clásica de software empresarial, pero se siente completamente fuera de sintonía con el enfoque directo y centrado en el producto que esperan los equipos modernos.
Además de eso, los usuarios han informado que el modelo basado en transacciones puede ser confuso y difícil de predecir. Una persona mencionó que puedes "agotarlo sorprendentemente rápido", lo que lleva a costos que superan el presupuesto y surgen de la nada. Cuando tus costos aumentan con cada ticket, puede parecer que te están penalizando por hacer un buen trabajo.
Un modelo de precios mejor y más transparente
Las herramientas de IA modernas deberían tener precios tan claros como el producto mismo. Es por eso que eesel.ai ofrece un modelo transparente y predecible sin tarifas por resolución. Nuestros planes se basan en un número fijo de interacciones de IA cada mes, por lo que siempre sabes exactamente lo que pagarás. Sin facturas sorpresa después de un mes ajetreado.
También ofrecemos planes mensuales flexibles que puedes cancelar en cualquier momento, lo que te da un nivel de libertad bastante raro en el mundo empresarial. Esto te permite comenzar con poco, demostrar el valor a tu equipo y escalar cuando estés listo, todo sin quedar atrapado en un contrato a largo plazo.
| Plan | Precio mensual (facturación mensual) | Interacciones de IA/mes | Características principales |
|---|---|---|---|
| Equipo | 299 $ | Hasta 1000 | Entrenamiento con documentos, Slack/Teams, Copilot |
| Negocios | 799 $ | Hasta 3000 | Entrenamiento con tickets pasados, Acciones de IA, Simulación |
| Personalizado | Contactar a Ventas | Ilimitadas | Orquestación multiagente, seguridad avanzada |
Una mejor manera: unifica tu conocimiento sin reemplazar tus herramientas
El problema fundamental con la estrategia de ServiceNow es que es un mundo cerrado, de todo o nada. Para obtener los beneficios que prometen, tienes que comprometerte por completo con su plataforma, su complicada configuración y sus confusos precios. Te obliga a trabajar a su manera, en lugar de adaptarse a la tuya.
Pero hay una mejor manera de hacer esto. En lugar de tratar de meter todos tus flujos de trabajo en una plataforma rígida, puedes usar una capa de IA flexible que funcione con las herramientas que ya conoces y en las que confías.
Este diagrama muestra un enfoque de IA en capas, flexible, que se integra con las herramientas existentes, en contraste con la naturaleza aislada del Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow.eesel.ai está diseñado para ser exactamente esa capa. Se conecta directamente a tu servicio de asistencia, tus wikis internas y tus herramientas de chat, reuniendo todo tu conocimiento disperso en un cerebro inteligente. Este enfoque resuelve directamente las mayores debilidades del modelo de ServiceNow:
-
Configuración rápida y de autoservicio: Puedes estar en funcionamiento en minutos, no en meses.
-
Aprende de tu historial de soporte real: La IA se entrena con tus datos reales, por lo que entiende tu negocio por dentro y por fuera.
-
Simulación sin riesgos: Puedes probar, validar y perfeccionar tu agente antes de que se ponga en marcha.
-
Precios transparentes y predecibles: Sin tarifas ocultas, sin facturas sorpresa. Solo valor claro.
-
Tú tienes el control: Tú decides exactamente qué quieres automatizar y cómo quieres hacerlo.
¿Deberías usar el Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow?
Si bien el Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow puede ser muy prometedor para el futuro, la realidad actual para muchos usuarios es un sistema que es un dolor de cabeza para configurar, caro de licenciar y a menudo decepcionante en su rendimiento. Esa sensación de que es una "solución en busca de un problema" parece calar hondo en muchos equipos que solo intentan resolver desafíos de soporte reales e inmediatos.
Para los equipos que necesitan reducir su carga de trabajo de soporte ahora, sin atascarse en un proyecto masivo, arriesgado y costoso, se necesita una solución más práctica. En lugar de intentar forzar una plataforma compleja y de talla única para que funcione para ti, considera una solución de IA que se adapte a tus flujos de trabajo, aprenda de tus datos y comience a ofrecer valor desde el primer día.
¿Listo para un agente de IA que funcione con tus herramientas existentes, aprenda de tus datos y se ponga en marcha en minutos? Prueba eesel AI gratis y descubre lo que una solución de soporte de IA verdaderamente integrada puede hacer.
Preguntas frecuentes
El Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow es la inteligencia central detrás de los agentes de IA autónomos de ServiceNow, diseñados para comprender solicitudes complejas, planificar soluciones de varios pasos y ejecutar tareas utilizando diversas herramientas. A diferencia de los chatbots simples que siguen guiones, su objetivo es manejar problemas más matizados en TI, RR. HH. y servicio al cliente de forma autónoma.
Muchos desarrolladores informan que la configuración del Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow es significativamente más compleja de lo que se anuncia, y a menudo requiere una configuración extensa y una curva de aprendizaje pronunciada. El proceso implica navegar por diferentes herramientas y una amplia ingeniería de prompts, lo que lleva a una experiencia frustrante.
Los usuarios experimentan con frecuencia problemas como "alucinaciones", donde la IA proporciona información inexacta y tiene dificultades con tareas básicas como la sumarización. Además, las inconsistencias en la documentación sobre los tipos de archivos compatibles pueden dificultar una automatización fiable.
Aunque está entrenado en el entorno de ServiceNow, el Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow a menudo tiene dificultades para comprender el conocimiento profundo y específico de la empresa y el contexto empresarial único. Esto puede llevar a respuestas menos precisas y relevantes en comparación con modelos entrenados directamente con los datos históricos de una organización.
Los costos asociados con el Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow se describen como "astronómicos" y pueden ser difíciles de predecir debido a un modelo basado en transacciones y la falta de precios públicos. Esto puede llevar a sobrecostos presupuestarios inesperados y a la dependencia del proveedor.
El blog sugiere que, debido a su configuración compleja, altos costos y limitaciones de rendimiento, el Razonamiento de Agentes de IA de ServiceNow podría no ser la solución más práctica para los equipos que necesitan un impacto inmediato. Se destacan alternativas para una implementación y obtención de valor más rápidas.
Sí, plataformas como eesel.ai ofrecen una capa de IA flexible que se integra con herramientas existentes como helpdesks y bases de conocimiento. Este enfoque tiene como objetivo proporcionar una configuración más rápida, precios transparentes y una IA entrenada directamente en los tickets de soporte históricos de tu empresa.
