Así que estás intentando que tu agente de IA de ServiceNow haga algo más que responder preguntas básicas. Quieres que se encargue de tareas reales de varios pasos, y ahí es donde te encuentras con los subflujos. Si eres como muchos desarrolladores y administradores, probablemente te hayas dado cuenta de que el proceso es un laberinto, con resultados que pueden ser, bueno, impredecibles.
No estás solo. La idea de un agente de IA que pueda resolver automáticamente problemas complejos es fantástica, pero la realidad de construir esa automatización en ServiceNow puede ser un verdadero dolor de cabeza.
Esta guía está aquí para aclarar las cosas. Repasaremos qué son los subflujos del agente de IA de ServiceNow, cómo funcionan realmente, sus mayores limitaciones y una forma mucho más sencilla de lograr una potente automatización de ITSM sin todo el trabajo pesado.
¿Qué son los subflujos del agente de IA de ServiceNow?
Muy bien, pongámonos de acuerdo rápidamente con la terminología. En realidad, es bastante sencillo si lo desglosamos.
Un agente de IA de ServiceNow es el bot que vive dentro de la plataforma Now. Está impulsado por Now Assist y está diseñado para gestionar tareas por sí mismo, ya sea respondiendo a la pregunta de un usuario o iniciando un flujo de trabajo completo. Piensa en él como un compañero de equipo digital listo para encargarse de una tarea.
Un subflujo es una secuencia de acciones reutilizable que creas en el Workflow Studio o el Flow Designer de ServiceNow. Es como un mini manual para un trabajo específico. En lugar de construir la misma lógica desde cero cada vez, puedes simplemente llamar a esta secuencia predefinida cuando la necesites.
Júntalos y los subflujos del agente de IA de ServiceNow son básicamente una "herramienta" que le das a tu agente de IA. Cuando el agente entiende que la solicitud de un usuario requiere una acción compleja, activa el subflujo correcto para ejecutar la tarea. Esto es lo que convierte a tu agente de un chatbot en un verdadero ejecutor. En lugar de solo explicar cómo crear un artículo en la base de conocimiento, puede ir y crearlo por ti.
Un usuario interactúa con un agente de IA de ServiceNow, mostrando la interfaz de los subflujos del agente de IA de ServiceNow.Cómo funcionan los subflujos del agente de IA de ServiceNow
Si alguna vez has sentido que configurar un subflujo es demasiado complicado, no te lo estás imaginando. Vamos a desglosarlo para ver por qué. Todo el proceso funciona un poco como el juego del teléfono en una gran empresa, con múltiples transferencias antes de que se realice el trabajo real.
El proceso de orquestación de varios pasos
Este es el recorrido típico desde la solicitud de un usuario hasta la finalización de una acción:
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El agente de IA recibe la solicitud: Un usuario pide algo en el panel de Now Assist. El agente de IA determina lo que quiere y se da cuenta de que necesita ejecutar una tarea específica, que se le ha asignado como una "Herramienta de script" o "Herramienta de subflujo" en el AI Agent Studio.
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La llamada al Gateway: El script del agente generalmente no activa la acción final directamente. En su lugar, llama a un subflujo genérico de "Integration Gateway". Este gateway actúa como un enrutador central, recibiendo la solicitud y decidiendo a dónde enviarla a continuación.
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La consulta a la tabla de decisiones: El gateway consulta una tabla de decisiones. Esta tabla es un conjunto de reglas que asigna diferentes tipos de solicitudes al flujo de trabajo correcto. Basándose en ciertos detalles, como el nombre de la característica o del servicio, decide qué subflujo específico debe ejecutarse.
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El subflujo final se ejecuta: Por fin, la tabla de decisiones apunta al subflujo real que contiene la lógica de negocio. Esta es la parte del proceso que finalmente realiza la llamada a la API a través del Integration Hub, ejecuta un script o actualiza un registro.
Aunque esta estructura es robusta y está diseñada para el control empresarial, añade muchos pasos y complejidad, especialmente para tareas que deberían ser simples. Cada paso es otro lugar donde algo podría salir mal y otra pantalla que un desarrollador tiene que configurar y gestionar.
Aquí es donde un enfoque más directo puede ahorrar un montón de dolores de cabeza. Una plataforma como eesel AI fue diseñada para eliminar este tipo de complejidad. Te permite definir acciones y flujos de trabajo de API personalizados directamente desde un único panel. Puedes conectar tu agente a cualquier herramienta interna o externa que necesites sin enredarte en gateways y tablas de decisiones. Lo que en ServiceNow lleva cuatro o cinco pasos, a menudo se puede hacer en uno solo, permitiéndote construir y lanzar una potente automatización mucho más rápido.
Casos de uso comunes y desafíos de implementación
Seamos justos, cuando estos subflujos están funcionando correctamente, pueden hacer cosas bastante interesantes. Pero llegar a ese punto puede ser una verdadera lucha.
Casos de uso potentes
Primero, veamos lo que es posible. Aquí hay algunos ejemplos valiosos que muestran el potencial:
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Creación automatizada de KB: Un agente podría tomar las notas de resolución de un incidente complicado, empaquetarlas con un conjunto de actualizaciones y crear automáticamente un borrador de artículo para tu base de conocimiento. Esto mantiene tu documentación actualizada sin que nadie tenga que hacerlo manualmente.
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Investigación proactiva de problemas: Cuando llega un incidente P1, un agente podría activar un subflujo que ejecute scripts de diagnóstico en varios CIs, recopile registros y agregue toda esa información al ticket antes de que un ingeniero siquiera lo vea.
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Acciones complejas de RR. HH.: Un empleado podría pedirle al agente de IA que "inicie mi solicitud de baja por maternidad/paternidad". El agente podría entonces iniciar un subflujo que notifique a su gerente, cree el caso de RR. HH. y le envíe automáticamente los documentos de la política correspondiente.
Un ejemplo práctico de acciones complejas de RR. HH. gestionadas por los subflujos del agente de IA de ServiceNow, que muestra una solicitud de tiempo libre automatizada.Los desafíos que realmente enfrentarás
Los casos de uso suenan geniales, pero convertirlos en realidad a menudo significa toparse con algunos obstáculos frustrantes. Si alguna vez has sentido que estás "dando palos de ciego" para que las cosas funcionen, definitivamente no eres el primero.
He aquí por qué puede ser tan difícil:
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Estás saltando constantemente entre herramientas: Para construir un único flujo de trabajo automatizado, tienes que navegar por partes completamente diferentes de la plataforma. Estás en el AI Agent Studio para el agente, luego en el Workflow Studio para el subflujo, pasas al Integration Hub para la conexión de la API y luego a las tablas estándar de ServiceNow para la lógica de decisión. Se siente desarticulado y hace que la construcción y la resolución de problemas sean una verdadera lata.
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Esto no es un trabajo para cualquiera: Seamos honestos, esta no es una tarea de bajo código. Hacer que los subflujos funcionen como quieres requiere un desarrollador con un profundo conocimiento de los scripts, la lógica de flujos y las integraciones de API de ServiceNow. Esto crea un cuello de botella donde los equipos de TI y soporte tienen grandes ideas para la automatización, pero tienen que ponerse en una larga cola de desarrolladores para verlas hacerse realidad.
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¿Cómo se prueba esto? Con tantas partes móviles, es difícil probar tu agente con confianza real. No hay un buen entorno de simulación para ver cómo manejaría tu agente preguntas y escenarios del mundo real. Básicamente, tienes que construirlo, implementarlo y esperar lo mejor, lo cual es una forma arriesgada de lanzar una nueva automatización a tus usuarios.
La interfaz del AI Agent Studio de ServiceNow, que ilustra una de las muchas herramientas que los desarrolladores deben usar para configurar los subflujos del agente de IA de ServiceNow.Esta es exactamente la razón por la que una plataforma de autoservicio diseñada para la simplicidad puede marcar una gran diferencia. eesel AI está diseñada para configurarse en minutos, no en meses. Reúne todo el flujo de trabajo de automatización, desde la conexión de tus fuentes de conocimiento hasta la definición de acciones personalizadas, en un solo lugar intuitivo. Esto le da a tus equipos de soporte y TI el poder de construir la automatización que necesitan sin tener que esperar a los recursos de los desarrolladores.
Limitaciones del enfoque nativo de ServiceNow
Aquí hay un problema fundamental con el enfoque nativo de ServiceNow: está construido para vivir dentro de su propio mundo. Eso es genial para algunas cosas, pero no tanto para la forma en que la mayoría de las empresas operan hoy en día.
La brecha de conocimiento centrada en la plataforma
La IA de ServiceNow es increíblemente capaz cuando trabaja con datos y conocimientos que ya viven dentro de la plataforma Now. Pero, ¿qué sucede cuando las guías de solución de problemas más útiles de tu equipo están en Confluence, tus procedimientos oficiales están en Google Docs y tus ingenieros comparten soluciones críticas en un canal de Slack?
Hacer llegar toda esa información externa a tu agente de IA de ServiceNow no es fácil. Por lo general, requiere un proyecto de integración separado y, a menudo, complicado para cada una de las fuentes. Tu agente termina con enormes puntos ciegos, incapaz de acceder a la misma información que necesita para resolver los problemas correctamente.
Un diagrama que ilustra cómo un enfoque de IA por capas supera las limitaciones de los subflujos del agente de IA de ServiceNow, centrados en la plataforma, al conectarse a múltiples fuentes de conocimiento externas.Este es el problema central que eesel AI fue diseñado para resolver. Se conecta directamente a más de 100 de las herramientas que tu equipo ya utiliza. Puedes conectar al instante tu mesa de ayuda, wikis y plataformas de chat para darle a tu IA una visión completa. En lugar de obligarte a mover toda tu documentación a un solo sistema, eesel AI aprende de donde tu equipo ya trabaja, asegurando que tus agentes siempre utilicen la información más actualizada.
El riesgo de implementar sin simulación
Este podría ser el mayor dolor de cabeza de todos: la falta de un entorno de prueba adecuado. Puedes pasar semanas construyendo un agente y un subflujo, pero ¿cómo sabes si realmente funcionará bajo presión? ¿Cómo puedes estar seguro de que no tropezará con un caso límite o dará una respuesta incorrecta a una pregunta importante?
Sin la capacidad de simular cómo tu agente de IA habría manejado miles de tickets pasados, estás implementando esencialmente a ciegas. No puedes predecir con precisión su tasa de resolución, encontrar sus puntos débiles antes que tus clientes, o calcular el posible retorno de la inversión. Solo te queda cruzar los dedos.
Una captura de pantalla de un modo de simulación, una característica que aborda los riesgos de implementar subflujos del agente de IA de ServiceNow sin pruebas previas.Aquí es donde el potente modo de simulación de eesel AI realmente cambia las cosas. Antes de que tu agente de IA hable con un usuario en vivo, puedes ejecutarlo contra tus datos históricos de tickets en un entorno seguro y aislado. Obtendrás un informe detallado que muestra exactamente cómo habría respondido, qué tickets habría resuelto y dónde tienes lagunas de conocimiento que deben ser llenadas. Estas pruebas sin riesgo te permiten afinar el rendimiento de tu agente y desplegarlo con total confianza, armado con una clara comprensión de su impacto en el negocio desde el primer día.
Elegir el enfoque adecuado para tu equipo
Entonces, ¿cuál es la conclusión? Realmente se trata de elegir la herramienta adecuada para la realidad de tu equipo.
Los subflujos del agente de IA de ServiceNow son potentes, sin duda. Pero piden mucho a cambio: importantes recursos de desarrolladores, tiempo invertido en navegar por una cadena de herramientas torpe y un poco de fe ciega cuando lo pones en marcha. Si tienes un equipo de desarrollo de ServiceNow dedicado y plazos de proyecto largos, esa podría ser una compensación perfectamente aceptable.
Pero si eres un equipo que necesita resolver problemas ahora, unificar el conocimiento de todas las herramientas que ya usas y saber realmente cómo se desempeñará tu IA antes de que hable con un solo usuario, probablemente necesites un enfoque diferente. eesel AI proporciona una plataforma de autoservicio radicalmente simple que se conecta directamente a tus flujos de trabajo de ITSM existentes. Ofrece una simulación potente, integración instantánea de conocimientos y un camino claro para automatizar con confianza.
¿Listo para ver cuánto más simple puede ser? Empieza a usar eesel AI en minutos, no en meses.
