Parece que toda a gente anda a falar sobre agentes de IA, especialmente sobre como estão preparados para revolucionar a gestão de serviços de TI (ITSM) e o suporte ao cliente. Plataformas como o ServiceNow estão no centro desta conversa, pintando um quadro de um futuro onde a IA trata das tarefas autonomamente.
Mas sejamos realistas por um segundo. Um agente de IA é tão inteligente quanto a informação que lhe damos. Como garantir que ele fornece respostas precisas e atuais com base no conhecimento da sua empresa, em vez de apenas extrair dados genéricos da internet?
É aqui que entra a Geração Aumentada por Recuperação (RAG). É a tecnologia que conecta os agentes de IA ao seu conhecimento interno, transformando-os de uma demonstração interessante numa ferramenta em que pode realmente confiar. Este guia irá explicar como o ServiceNow utiliza a RAG para os seus Agentes de IA, abordando a configuração, os usos comuns, as suas limitações e uma alternativa muito mais simples e flexível.
Compreender a RAG do Agente de IA do ServiceNow
Para perceber o que o ServiceNow está a fazer, primeiro precisa de entender o que é a RAG e depois ver como está integrada na Plataforma Now. Não é tão simples como ligar um interruptor.
O que é a geração aumentada por recuperação (RAG)?
A forma mais fácil de pensar na RAG é como um exame com consulta para uma IA. Em vez de tentar responder de memória (o que aprendeu durante o seu treino inicial), pode procurar a resposta correta em fontes aprovadas, como a base de conhecimento da sua empresa, tickets anteriores e guias internos, antes de dizer qualquer coisa.
Este processo é um grande avanço porque reduz drasticamente as "alucinações" da IA (que é o termo técnico para quando uma IA simplesmente inventa coisas). Ajuda a garantir que as respostas que dá são precisas, atualizadas e realmente relevantes para a sua empresa.
Como o ServiceNow implementa a RAG
Primeira coisa a saber: a "RAG do ServiceNow" não é um produto separado ou uma funcionalidade que se ativa com um clique. É uma capacidade integrada profundamente na infraestrutura de Pesquisa com IA da plataforma. Isto significa que, se quiser que a RAG funcione, tem de arregaçar as mangas e mexer na configuração de pesquisa subjacente.
Eis a essência de como funciona. Um Agente de IA do ServiceNow utiliza uma ferramenta chamada "Recuperação de pesquisa" para encontrar informações. Esta ferramenta está apontada para um "Perfil de pesquisa", que tem de configurar para extrair dados de uma ou mais "Fontes indexadas". Estas fontes são apenas as tabelas específicas do ServiceNow que quer que o agente pesquise, como os artigos da sua base de conhecimento ou os registos de incidentes.
Se não é um administrador do ServiceNow a tempo inteiro, é provavelmente aqui que começa a franzir o sobrolho. Para fazer com que o seu agente de IA responda a uma simples pergunta, primeiro tem de configurar toda a estrutura de pesquisa semântica da plataforma.
O AI Agent Studio do ServiceNow, onde os administradores configuram ferramentas como a Recuperação de pesquisa como parte da configuração da RAG do Agente de IA do ServiceNow.Configurar a RAG do Agente de IA do ServiceNow: A forma oficial
Apesar de a RAG integrada do ServiceNow ser poderosa, o processo de configuração parece ter sido desenhado para programadores com um conhecimento profundo da plataforma. Está longe de ser a experiência simples e autónoma que a maioria das equipas espera.
O processo de configuração em várias etapas
Colocar a RAG a funcionar no ServiceNow envolve algumas etapas diferentes, e cada uma delas vem com o seu próprio conjunto de configurações e jargão técnico.
-
Definir e indexar as suas fontes: Tem de dizer manualmente à Pesquisa com IA quais tabelas (como "kb_knowledge" para artigos) e quais campos específicos nessas tabelas devem ser pesquisáveis. Este processo, conhecido como "indexação semântica", é o que permite à IA compreender o significado por trás das palavras.
-
Criar um perfil de pesquisa: Depois de as suas fontes estarem indexadas, precisa de criar um perfil de pesquisa. Este perfil é basicamente um livro de regras que diz ao agente que fontes indexadas usar, como classificar os resultados da pesquisa e outros detalhes.
-
Adicionar a ferramenta "Recuperação de pesquisa" ao seu agente: Finalmente, dentro do AI Agent Studio, conecta a ferramenta "Recuperação de pesquisa" ao seu agente e vincula-a ao perfil de pesquisa que acabou de criar.
Cada um destes passos implica clicar em vários menus de administração, familiarizar-se com termos específicos do ServiceNow e esperar que o conteúdo seja indexado, o que nem sempre é instantâneo. Não é algo que um gestor de suporte consiga fazer numa tarde.
Uma alternativa mais simples: Integração plug-and-play
Se tudo isto parece uma dor de cabeça, bem, pode ser. É aqui que uma solução como o eesel AI adota uma abordagem completamente diferente. Em vez de ser construído dentro do mundo complexo de uma única plataforma, o eesel AI foi desenhado para se ligar a todas as ferramentas que já utiliza, incluindo o ServiceNow.
Os benefícios desta abordagem são bastante óbvios desde o início:
-
Entre em funcionamento em minutos, não em meses: Com o eesel AI, conecta o seu helpdesk (como o ServiceNow, Zendesk, ou Intercom) e as suas fontes de conhecimento com apenas alguns cliques. Não há perfis de pesquisa ou configurações de indexação com que se preocupar.
-
Verdadeiramente autónomo: Pode configurar, personalizar e lançar o seu agente de IA por conta própria. Ao contrário de muitas ferramentas empresariais que o obrigam a passar por chamadas de vendas e demonstrações só para ver o produto, o eesel AI permite-lhe começar imediatamente.
Isto dá à sua equipa o poder de criar e utilizar assistência de IA sem ter de esperar por programadores ou por um longo projeto de implementação.
RAG do Agente de IA do ServiceNow: Principais casos de uso e limitações nativas
Então, para que é que a RAG integrada do ServiceNow é realmente boa, e onde é que começa a encontrar obstáculos? Perceber isto é fundamental para decidir se é a ferramenta certa para si ou se precisa de algo mais flexível.
Para que serve a RAG do Agente de IA do ServiceNow
Para empresas que vivem e respiram ServiceNow, a funcionalidade de RAG nativa é ótima para tarefas internas de ITSM. Alguns exemplos comuns incluem:
-
Automatizar o suporte de TI interno: Responder a perguntas comuns de funcionários como "Como me conecto à VPN?" ou "Como reponho a minha palavra-passe?" recorrendo à tabela "kb_knowledge".
-
Desvio básico de tickets: Ajudar utilizadores que estão a submeter um ticket através do Portal de Serviços, sugerindo artigos relevantes ou registos de incidentes existentes antes de clicarem em "enviar".
Estas funcionalidades são úteis, sem dúvida, mas estão confinadas às paredes do ServiceNow.
Onde a abordagem nativa da RAG do Agente de IA do ServiceNow fica aquém
O maior problema com a RAG do ServiceNow é que a maior parte do conhecimento da empresa não está organizada em tabelas do ServiceNow. O que acontece quando a resposta a uma pergunta está no Confluence, num Google Doc, numa página do Notion ou numa conversa do Slack?
Um universo de conhecimento fora do ServiceNow
Apesar de ser tecnicamente possível integrar fontes externas na Pesquisa com IA do ServiceNow, isso geralmente implica comprar e configurar conectores extra. Isto apenas adiciona mais complexidade e outra coisa para manter. O seu agente de IA é tão bom quanto os dados a que consegue aceder, e prendê-lo a uma plataforma cria um enorme ponto cego. O eesel AI foi construído desde o primeiro dia para unificar o seu conhecimento instantaneamente. Conecta-se a mais de 100 fontes, incluindo todas as mencionadas acima, dando ao seu agente de IA uma visão completa do conhecimento da sua empresa sem que tenha de gerir uma série de projetos de integração dolorosos.
Um diagrama que mostra como uma solução de IA em camadas, como o eesel, se conecta a múltiplas fontes de conhecimento, ao contrário da abordagem isolada de uma RAG nativa do Agente de IA do ServiceNow.Automação e controlo rígidos
Personalizar o comportamento de um agente no ServiceNow exige frequentemente a edição de scripts ou a exploração de regras de fluxo de trabalho complicadas. Por exemplo, se quiser dizer a um agente para não responder a perguntas sobre preços ou para escalar sempre problemas de clientes VIP, não é um simples botão. Com o eesel AI, obtém controlo total através de um mecanismo de fluxo de trabalho simples. Pode usar um editor de prompts em linguagem natural para definir a persona, o tom e as regras específicas de escalonamento da IA. Também pode facilmente "limitar" o seu conhecimento a certos documentos ou tópicos para garantir que responde apenas ao que deve.
A ansiedade do "lançamento"
Com as ferramentas nativas do ServiceNow, não há uma boa forma de testar como o seu Agente de IA se irá comportar em perguntas reais antes de o lançar para os seus utilizadores. Basicamente, constrói-o, liga-o e cruza os dedos. O eesel AI inclui um poderoso modo de simulação que lhe permite testar toda a sua configuração em milhares de tickets passados num ambiente seguro. Obtém previsões precisas sobre as taxas de resolução e pode ver exatamente como a IA teria respondido, dando-lhe total confiança antes de entrar em produção.
O desafio dos preços da RAG do Agente de IA do ServiceNow
Um dos maiores obstáculos para as equipas que consideram as funcionalidades de IA do ServiceNow é o preço.
Ou melhor, a falta dele. O ServiceNow não publica preços fixos para as suas ferramentas de IA. Funcionalidades como os Agentes de IA são geralmente incluídas nas suas licenças Pro ou Enterprise. Para obter um preço, tem de falar com uma equipa de vendas, e o custo final é muitas vezes personalizado para a sua empresa e contrato.
Este modelo baseado em cotações torna difícil orçamentar, prever custos ou perceber se está a obter um bom retorno do seu investimento. Muitas vezes envolve um grande compromisso inicial e prende-o a um contrato de longo prazo antes mesmo de ter a oportunidade de ver se funciona para si.
Um infográfico que ilustra os custos ocultos de implementação e manutenção associados a uma RAG do Agente de IA do ServiceNow, que vão além da taxa de licença inicial.Em contraste, o modelo de preços do eesel AI é claro, previsível e flexível.
| Plano | Mensal (cobrança mensal) | Principais Funcionalidades |
|---|---|---|
| Time | $299 | Até 1.000 interações de IA/mês, treino em documentos, integração com Slack. |
| Business | $799 | Até 3.000 interações de IA/mês, treino em tickets passados, Ações de IA, simulação. |
| Personalizado | Contactar Vendas | Interações ilimitadas, segurança avançada, orquestração multi-agente. |
Mais importante, o eesel AI não tem taxas por resolução, pelo que a sua fatura não irá disparar de repente durante um mês movimentado. Pode começar com um plano mensal flexível e cancelar a qualquer momento, dando-lhe a liberdade de testar e escalar ao seu próprio ritmo sem ficar preso a um contrato de longo prazo.
Escolha a RAG do Agente de IA do ServiceNow certa para o trabalho
Para grandes organizações que estão profundamente investidas no ecossistema do ServiceNow, têm programadores dedicados e um orçamento para grandes contratos empresariais, a funcionalidade nativa da RAG do Agente de IA do ServiceNow pode ser uma escolha sólida. Está integrada e, se todo o seu conhecimento estiver lá, pode dar conta do recado.
Mas para a maioria das equipas, esse poder vem com algumas desvantagens sérias: complexidade, longos tempos de configuração, fontes de conhecimento limitadas e uma completa falta de preços transparentes.
Se precisa de se mover rapidamente, reunir conhecimento de todas as suas diferentes plataformas e manter o controlo total num ambiente fácil de usar, uma solução plug-and-play é provavelmente a jogada mais inteligente. O eesel AI funciona perfeitamente com o ServiceNow e todas as suas outras ferramentas, permitindo-lhe lançar um agente de IA mais capaz em minutos, não em meses. Porque não ver por si mesmo?
Perguntas Frequentes
Uma RAG do Agente de IA do ServiceNow permite que a IA recupere informações de fontes internas aprovadas, como a base de conhecimento da sua empresa, antes de gerar uma resposta. Este processo é crucial porque reduz significativamente as "alucinações" e garante que a IA fornece respostas precisas, atualizadas e relevantes.
A configuração de uma RAG do Agente de IA do ServiceNow envolve um processo de configuração em várias etapas que inclui a definição e indexação de fontes de dados, a criação de um perfil de pesquisa e a conexão de uma ferramenta de "Recuperação de pesquisa" ao seu agente. Geralmente, requer um conhecimento profundo da plataforma e não é uma tarefa simples e autónoma.
Uma RAG do Agente de IA do ServiceNow é particularmente eficaz para tarefas internas de ITSM, como automatizar perguntas comuns de suporte de TI dos funcionários, extraindo informações de artigos da base de conhecimento interna. Também pode ajudar no desvio de tickets básico, sugerindo informações relevantes aos utilizadores dentro do Portal de Serviços.
Embora seja tecnicamente possível integrar fontes externas com uma RAG do Agente de IA do ServiceNow, isso geralmente requer a compra e configuração de conectores adicionais, o que adiciona complexidade e custos de manutenção. A abordagem nativa foca-se principalmente nos dados que residem nas tabelas do ServiceNow.
A personalização do comportamento de um agente com uma RAG nativa do Agente de IA do ServiceNow envolve frequentemente a edição de scripts ou a navegação por regras de fluxo de trabalho complexas, tornando-a menos flexível para ajustes de regras simples. Definir personas, tons ou regras de escalonamento específicas pode ser um desafio sem o envolvimento de um programador.
O ServiceNow não publica um preço fixo para as suas funcionalidades de IA, incluindo a RAG do Agente de IA do ServiceNow. Estas capacidades são geralmente incluídas em licenças de nível superior (Pro ou Enterprise), e o custo final é normalmente orçamentado de forma personalizada após conversas com a equipa de vendas.
