Sejamos honestos, há muito alarido em torno da IA agêntica neste momento. Plataformas como a ServiceNow estão definitivamente a liderar o desfile, promovendo os seus novos Agentes de IA como a próxima grande novidade na automação empresarial. A proposta é convincente: uma força de trabalho digital que consegue pensar, planear e resolver problemas complicados por conta própria.
Mas se já passou algum tempo a percorrer fóruns de programadores ou o Reddit, sabe que geralmente há um abismo entre as demonstrações de marketing impecáveis e o que acontece quando realmente tenta construir algo.
Embora a promessa seja empolgante, muitos gestores de TI e programadores estão a descobrir que fazer a IA da ServiceNow funcionar é uma tarefa árdua. A configuração é complexa, os resultados podem ser bastante dececionantes e os custos são frequentemente chocantemente altos. Este guia está aqui para filtrar todo esse ruído. Vamos dar-lhe uma visão clara e prática do ServiceNow AI Agent Reasoning, explorar o que é realmente necessário para obter valor dele e falar sobre algumas das dores de cabeça ocultas que não encontrará na página de vendas.
O que é o ServiceNow AI Agent Reasoning?
Então, do que estamos realmente a falar? Em termos simples, o ServiceNow AI Agent Reasoning é o motor que a ServiceNow utiliza para potenciar os seus agentes de IA autónomos. Estes não são os seus chatbots banais que apenas seguem um guião. A ideia é que eles compreendam um pedido complexo, elaborem um plano de várias etapas para o resolver e, em seguida, usem diferentes ferramentas dentro do mundo ServiceNow, como scripts e fluxos, para realizar o trabalho.
A ServiceNow geralmente divide-o em algumas partes principais:
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Primeiro, há o AI Agent Studio, um espaço de baixo código onde se pretende que construa e ajuste os seus agentes.
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Depois, tem os Agentic Workflows, que são basicamente os objetivos de negócio que quer que o agente resolva, como triar novos incidentes ou tratar de tarefas de integração de RH.
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Finalmente, o AI Agent Orchestrator atua como o cérebro, decidindo que ferramentas e agentes usar para um problema específico.
Uma visão do ServiceNow AI Agent Studio, onde os utilizadores podem construir e configurar os seus agentes de IA.O objetivo aqui é ir além de tarefas simples e repetitivas. Em vez de apenas seguirem um processo rígido, estes agentes deverão lidar com trabalhos mais complexos em TI, RH e serviço de apoio ao cliente, o que, em teoria, liberta a sua equipa humana para se concentrar em coisas maiores. Essa é a história oficial, pelo menos. Mas, como cada vez mais pessoas estão a descobrir, a realidade é um pouco mais complicada.
A promessa vs. a realidade de configurar o ServiceNow AI Agent Reasoning
A ServiceNow vende o AI Agent Studio como um sonho de baixo código e fácil de usar. Os seus materiais de marketing pintam um quadro onde qualquer pessoa pode arrastar e soltar para criar uma força de trabalho de IA totalmente autónoma. A realidade, segundo as pessoas que estão realmente a fazer o trabalho, é... bem diferente.
Muitos programadores relatam que fazer um agente de IA funcionar de forma fiável requer "muito mais configuração... do que eu esperava."
Um enorme ponto de fricção é simplesmente tentar descobrir qual ferramenta usar para cada trabalho. Como um utilizador notou, o verdadeiro desafio é saber quando precisa de um fluxo simples, quando precisa de um fluxo com uma competência de GenAI, ou quando tem de apostar tudo num agente de IA completo. A documentação pode ser um labirinto, muitas vezes deixando os programadores a descobrir as coisas por pura tentativa e erro. A promessa de "desenvolvimento simplificado" começa a desvanecer-se quando se percebe que "em vez de escrever lógica, agora passa o tempo a trabalhar em prompts melhores." A complexidade não desaparece; apenas se desloca para um conjunto de competências diferente e, muitas vezes, menos previsível.
Os custos ocultos do ServiceNow AI Agent Reasoning
Colocar todos os seus ovos de IA no mesmo cesto, especialmente um proprietário como o da ServiceNow, cria o seu próprio conjunto de problemas. Praticamente garante a dependência do fornecedor (vendor lock-in). Todo o seu tempo, o esforço da sua equipa e os seus dados ficam presos num único sistema que não se integra bem com as suas outras fontes de conhecimento. A perícia arduamente conquistada pela sua equipa torna-se hiper-especializada na forma de fazer as coisas da ServiceNow, que pode não ser a melhor ou a mais eficiente.
Este infográfico ilustra os custos ocultos associados ao ServiceNow AI Agent Reasoning, onde a taxa de licença inicial é apenas a ponta do iceberg em comparação com os custos de implementação e de programadores.Uma forma mais moderna e flexível de pensar sobre isto é usar uma camada de IA que se conecta às ferramentas que já usa todos os dias. Essa é toda a filosofia por trás de uma plataforma como a eesel.ai. Em vez de o obrigar a mover tudo para o seu mundo, a eesel AI fornece integrações simples, de um clique, com os seus helpdesks existentes (incluindo ServiceNow, Zendesk e Jira Service Management), ferramentas de chat como o Slack e as bases de conhecimento que a sua equipa realmente usa, como o Confluence e o Google Docs.
É aqui que se sente uma diferença massiva. Com a eesel AI, pode entrar em produção em minutos, não em meses. A configuração é genuinamente self-service. Pode inscrever-se, conectar as suas ferramentas e lançar um agente de IA sem nunca precisar de falar com um vendedor ou assistir a uma demonstração obrigatória. Ele simplesmente encaixa-se no seu fluxo de trabalho atual em vez de o obrigar a deitá-lo abaixo e começar de novo.
Avaliar o desempenho e as limitações do ServiceNow AI Agent Reasoning
Mesmo que consiga superar a configuração complicada, o desempenho do ServiceNow AI Agent Reasoning pode ser uma verdadeira desilusão. Os relatos de utilizadores estão repletos de frustração sobre as funcionalidades principais que simplesmente não funcionam como anunciado.
Uma das maiores queixas é que os modelos "alucinam muito", forçando os programadores a escrever "várias linhas de prompt para manter o seu processo de pensamento no caminho certo." Este não é o agente autónomo e inteligente que lhe foi prometido; é uma batalha constante para evitar que a IA descarrilhe. Até coisas básicas como a sumarização têm sido uma desilusão. Um utilizador chamou sem rodeios ao resultado "uma porcaria" que "quase escolhia palavras ao acaso e juntava-as." Quando uma IA nem sequer consegue acertar numa tarefa central como sumarizar um ticket, é difícil confiar-lhe algo mais importante.
Funções aparentemente simples, como ler anexos, são também uma fonte de confusão. Os utilizadores apontaram que a documentação se contradiz sobre que tipos de ficheiros são suportados, tornando quase impossível construir automações fiáveis para qualquer coisa que envolva documentos comuns como PDFs.
Porque é que o ServiceNow AI Agent Reasoning tem dificuldades com o conhecimento da sua empresa
Uma grande razão para estes problemas de desempenho é que, embora os modelos da ServiceNow sejam "treinados... para conhecer o ambiente ServiceNow," falta-lhes o contexto profundo e específico do seu negócio. Cada empresa tem os seus próprios produtos únicos, os seus próprios problemas comuns de clientes e a sua própria linguagem interna. Um modelo genérico, por maior que seja, terá sempre dificuldade em captar essa nuance. Não consegue compreender as regras não escritas da sua equipa de suporte ou o tom de voz específico a que os seus clientes se habituaram.
É aqui que uma abordagem de treino diferente muda tudo. Em vez de começar com uma base genérica, a eesel.ai treina com os seus tickets de suporte passados desde o primeiro dia. Ao analisar milhares de conversas históricas da sua equipa, aprende automaticamente a voz da sua marca, as soluções que realmente funcionam e o contexto único dos seus clientes. Isto significa que as respostas que fornece são muito mais precisas e relevantes porque se baseiam na forma como os seus melhores agentes resolveram problemas reais no passado.
A importância de testar o ServiceNow AI Agent Reasoning antes de entrar em produção
Com a ServiceNow, lançar um novo agente de IA pode parecer como fechar os olhos e esperar pelo melhor. As ferramentas de teste são limitadas, e não há uma forma clara e segura de saber como o agente se comportará com clientes reais até que o ative. Isso é um risco enorme. Uma má experiência com IA pode frustrar os clientes, prejudicar a sua marca e criar ainda mais trabalho de limpeza para os seus agentes humanos.
Em contraste, a eesel AI foi construída com uma mentalidade de "testar com confiança". O seu poderoso modo de simulação é uma experiência completamente diferente. Pode testar com segurança a sua configuração de IA em milhares dos seus tickets históricos num ambiente de sandbox. Consegue ver as respostas exatas que a IA teria dado, descobrir quais tickets teria resolvido e obter previsões precisas sobre taxas de resolução e poupanças de custos. Isto permite-lhe afinar o seu agente e construir confiança real antes que um único cliente fale com ele, eliminando as suposições da implementação.
O modo de simulação da eesel AI fornece um sandbox seguro para testar e validar o desempenho do agente de IA em tickets históricos antes da implementação, uma vantagem chave no ServiceNow AI Agent Reasoning.O custo "astronómico" do ServiceNow AI Agent Reasoning
Talvez o maior obstáculo para muitas equipas seja o preço. Um utilizador no Reddit descreveu o custo como "astronómico, tipo mais de 800 dólares por pessoa para usar o now assist em comparação com o copilot... a 300 dólares por ano." Um preço tão alto torna difícil para muitas equipas sequer começarem, quanto mais provarem que vale o investimento.
A falta de transparência só piora a situação. No momento em que este artigo foi escrito, a página de preços oficial da ServiceNow para os seus produtos de IA não é pública, forçando-o a um processo de vendas prolongado apenas para obter um orçamento básico. É uma tática clássica de software empresarial, mas parece completamente desfasada da abordagem direta e orientada para o produto que as equipas modernas esperam.
Além disso, os utilizadores relataram que o modelo baseado em transações pode ser confuso e difícil de prever. Uma pessoa mencionou que pode "esgotá-lo surpreendentemente rápido", levando a custos que rebentam com o orçamento e que surgem do nada. Quando os seus custos aumentam com cada ticket, pode parecer que está a ser penalizado por fazer um bom trabalho.
Um modelo de preços melhor e mais transparente
As ferramentas de IA modernas devem ter preços tão claros como o próprio produto. É por isso que a eesel.ai oferece um modelo transparente e previsível, sem taxas por resolução. Os nossos planos baseiam-se num número definido de interações de IA por mês, para que saiba sempre exatamente o que vai pagar. Sem faturas surpresa após um mês movimentado.
Também oferecemos planos mensais flexíveis que pode cancelar a qualquer momento, dando-lhe um nível de liberdade que é bastante raro no mundo empresarial. Isto permite-lhe começar pequeno, provar o valor à sua equipa e escalar quando estiver pronto, tudo sem ficar preso a um contrato de longo prazo.
| Plano | Preço Mensal (Faturado Mensalmente) | Interações de IA/mês | Funcionalidades Principais |
|---|---|---|---|
| Team | $299 | Até 1.000 | Treino em docs, Slack/Teams, Copilot |
| Business | $799 | Até 3.000 | Treino em tickets passados, Ações de IA, Simulação |
| Custom | Contactar Vendas | Ilimitado | Orquestração multi-agente, segurança avançada |
Uma forma melhor: Unifique o seu conhecimento sem substituir as suas ferramentas
O problema fundamental da estratégia da ServiceNow é que é um mundo fechado, de tudo ou nada. Para obter os benefícios que prometem, tem de se comprometer completamente com a sua plataforma, a sua configuração complicada e os seus preços confusos. Obriga-o a trabalhar à maneira deles, em vez de se adaptar à sua.
Mas há uma forma melhor de fazer isto. Em vez de tentar enfiar todos os seus fluxos de trabalho numa única plataforma rígida, pode usar uma camada de IA flexível que funciona com as ferramentas que já conhece e em que confia.
Este diagrama mostra uma abordagem de IA flexível e em camadas que se integra com as ferramentas existentes, contrastando com a natureza isolada do ServiceNow AI Agent Reasoning.A eesel.ai foi projetada para ser exatamente essa camada. Conecta-se diretamente ao seu helpdesk, aos seus wikis internos e às suas ferramentas de chat, reunindo todo o seu conhecimento disperso num único cérebro inteligente. Esta abordagem resolve diretamente as maiores fraquezas do modelo da ServiceNow:
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Configuração rápida e self-service: Pode estar a funcionar em minutos, não em meses.
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Aprende com o seu histórico real de suporte: A IA é treinada com os seus dados reais, por isso compreende o seu negócio por dentro e por fora.
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Simulação sem riscos: Pode testar, validar e aperfeiçoar o seu agente antes que ele entre em produção.
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Preços transparentes e previsíveis: Sem taxas ocultas, sem faturas surpresa. Apenas valor claro.
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Você está no controlo: Você decide exatamente o que quer automatizar e como o quer fazer.
Deve usar o ServiceNow AI Agent Reasoning?
Embora o ServiceNow AI Agent Reasoning possa ser muito promissor para o futuro, a realidade atual para muitos utilizadores é um sistema que é uma dor de cabeça para configurar, caro para licenciar e frequentemente dececionante no seu desempenho. A sensação de que é uma "solução à procura de um problema" parece acertar em cheio para muitas equipas que estão apenas a tentar resolver desafios de suporte reais e imediatos.
Para as equipas que precisam de fazer mossa na sua carga de trabalho de suporte agora, sem se afundarem num projeto massivo, arriscado e caro, é necessária uma solução mais prática. Em vez de tentar forçar uma plataforma complexa e única a funcionar para si, considere uma solução de IA que se adapta aos seus fluxos de trabalho, aprende com os seus dados e começa a entregar valor desde o primeiro dia.
Pronto para um agente de IA que funciona com as suas ferramentas existentes, aprende com os seus dados e entra em produção em minutos? Experimente a eesel AI gratuitamente e veja o que uma solução de suporte de IA verdadeiramente integrada pode fazer.
Perguntas frequentes
O ServiceNow AI Agent Reasoning é a inteligência central por trás dos agentes de IA autónomos da ServiceNow, projetados para compreender pedidos complexos, planear soluções de várias etapas e executar tarefas usando várias ferramentas. Ao contrário de chatbots simples que seguem guiões, ele visa lidar com problemas mais complexos em TI, RH e serviço de apoio ao cliente de forma autónoma.
Muitos programadores relatam que a configuração do ServiceNow AI Agent Reasoning é significativamente mais complexa do que o anunciado, exigindo frequentemente configuração extensiva e uma curva de aprendizagem acentuada. O processo envolve navegar por diferentes ferramentas e uma extensa engenharia de prompts, levando a uma experiência frustrante.
Os utilizadores frequentemente experienciam problemas como "alucinações", onde a IA fornece informações imprecisas, e dificuldades com tarefas básicas como a sumarização. Além disso, inconsistências na documentação sobre os tipos de ficheiros suportados podem dificultar uma automação fiável.
Embora treinado no ambiente ServiceNow, o ServiceNow AI Agent Reasoning muitas vezes tem dificuldade em compreender o conhecimento profundo e específico da empresa e o contexto de negócio único. Isto pode levar a respostas menos precisas e menos relevantes em comparação com modelos treinados diretamente nos dados históricos de uma organização.
Os custos associados ao ServiceNow AI Agent Reasoning são descritos como "astronómicos" e podem ser difíceis de prever devido a um modelo baseado em transações e à falta de preços públicos. Isto pode levar a derrapagens orçamentais inesperadas e à dependência do fornecedor.
O blogue sugere que, devido à sua configuração complexa, custos elevados e limitações de desempenho, o ServiceNow AI Agent Reasoning pode não ser a solução mais prática para equipas que precisam de um impacto imediato. São destacadas alternativas para uma implementação e obtenção de valor mais rápidas.
Sim, plataformas como a eesel.ai oferecem uma camada de IA flexível que se integra com ferramentas existentes como helpdesks e bases de conhecimento. Esta abordagem visa proporcionar uma configuração mais rápida, preços transparentes e uma IA treinada diretamente nos tickets de suporte históricos da sua empresa.
