Um guia prático para testar o ServiceNow AI Agent Studio (2025)

Os agentes de IA estão na moda, prometendo fazer muito mais do que apenas dar respostas prontas. A ideia é que eles automatizem fluxos de trabalho completos, pensem em problemas por conta própria e atuem como mais um membro da sua equipa. É um cenário bastante apelativo. Mas se é você quem assina os cheques, provavelmente tem uma pergunta em mente: "Isto parece incrível, mas como posso saber se vai realmente funcionar antes de o libertar para os tickets reais dos clientes?"

É para isso que servem os testes. Mas testar IA generativa não é como o controlo de qualidade de software tradicional. A IA é probabilística, que é uma forma elegante de dizer que nem sempre segue o mesmo guião. Pode dar-lhe o mesmo prompt duas vezes e obter duas respostas ligeiramente diferentes, mas ainda assim corretas. Portanto, não se trata de procurar bugs no código. Trata-se de criar confiança de que o agente se comportará da maneira que espera.

Este guia irá orientá-lo através das funcionalidades de teste do AI Agent Studio da ServiceNow. Foi escrito para líderes de TI e de suporte que estão a experimentar a plataforma. Vamos analisar o que o estúdio oferece, como funcionam os testes e alguns limites práticos que deve conhecer.

O que são os testes no AI Agent Studio da ServiceNow?

Primeiro, vamos situar-nos. O AI Agent Studio da ServiceNow é um espaço de baixo código (low-code) para construir, gerir e, mais importante, testar agentes de IA que vivem e respiram dentro da plataforma ServiceNow. Os testes não são uma reflexão tardia aqui; são uma funcionalidade essencial destinada a ajudá-lo a comprovar que os seus agentes estão no caminho certo, a seguir instruções e a usar as suas ferramentas corretamente.

Com base na documentação da própria ServiceNow, tem duas formas principais de testar no estúdio:

1. Testes Unitários (O separador de Testes): Isto é mais para programadores. Permite executar um único agente ou fluxo de trabalho através de um cenário específico num espaço controlado. É como uma verificação rápida para depurar as suas instruções e ver se a lógica básica se mantém.

2. Testes de Escala (Execuções de Avaliação): Isto é para quando quer ver como um agente lida com um grande conjunto de cenários passados de uma só vez. O objetivo é medir o desempenho e a fiabilidade a uma escala maior antes de sequer pensar numa implementação completa.

O objetivo principal destas funcionalidades é criar confiança. Precisa de se sentir seguro de que, quando ligar o interruptor, o seu agente de IA irá lidar com as tarefas da forma correta e não causará dores de cabeça.

O desafio dos testes no AI Agent Studio da ServiceNow numa plataforma empresarial complexa

Testar um agente de IA não é tão simples como garantir que 2 + 2 é igual a 4. É mais como tentar descobrir por que o agente pensou que 4 era a resposta certa. Isto cria alguns problemas únicos, especialmente num sistema enorme e interligado como o ServiceNow.

O primeiro grande problema é a questão da "caixa preta". Os modelos de linguagem grandes (LLMs) são incrivelmente complicados, e pode ser difícil ver o seu processo de pensamento exato. O ServiceNow fornece um "registo de decisões" que tenta mostrar a linha de raciocínio do agente, mas interpretar esses registos é uma competência técnica. Não está apenas a verificar a resposta final; tem de confirmar a lógica que ele usou para lá chegar.

Segundo, um agente de IA é tão inteligente quanto a informação a que tem acesso. Dentro do ServiceNow, isso significa que o seu sucesso está diretamente ligado à qualidade da sua base de conhecimento, histórico de incidentes e outros dados. Se os seus artigos de ajuda estiverem desatualizados ou os dados dos seus tickets forem uma confusão, o desempenho do agente será afetado, tanto nos seus testes como no mundo real. Já conhece o velho ditado: lixo que entra, lixo que sai.

Finalmente, tem de lidar com a realidade de uma plataforma que está sempre a mudar. uma pequena atualização do ServiceNow ou uma alteração a um plugin necessário, como o Now Assist ou o Generative AI Controller, pode alterar silenciosamente o comportamento do seu agente. Isto torna os testes de regressão super importantes, mas pode ser uma enorme perda de tempo verificar manualmente cada fluxo de trabalho após cada atualização.

Para equipas que não têm programadores ServiceNow ou especialistas em IA à distância de uma chamada, resolver estes problemas de teste pode facilmente adicionar semanas ou até meses a um projeto.

Como funcionam os testes no AI Agent Studio da ServiceNow

Então, como é que o ServiceNow realmente o ajuda com estes desafios? Vamos aos detalhes dos dois principais métodos de teste e como eles funcionam na prática, além de algumas das suas limitações que nem sempre são mencionadas na brochura.

Validação manual com o separador de Testes do AI Agent Studio da ServiceNow

Pense no separador de testes como a sandbox pessoal de um programador. É onde um administrador pode testar manualmente um agente. Dá-lhe uma tarefa, algo como "Ajuda-me a resolver o Incidente INC00123", e observa-o a executar o processo passo a passo num ambiente simulado.

Quando executa um teste, verá algumas coisas no seu ecrã:

• Um chat simulado: Pode seguir a conversa entre um utilizador fictício e o agente de IA.

• Um mapa de execução: Este é um fluxograma que mostra como a IA coordena diferentes agentes e ferramentas para completar a tarefa.

• Um registo de decisões: Este é o registo detalhado, passo a passo, do raciocínio do agente, mostrando quais ferramentas consultou e as escolhas que fez ao longo do caminho.

Isto é útil para depuração, mas tem algumas desvantagens no mundo real:

• É tudo feito manualmente, um teste de cada vez. Só pode testar um único cenário, o que não lhe dá uma imagem clara do desempenho do agente em centenas de tipos de tickets diferentes.

• Testa apenas a lógica do agente, não o que o aciona. Por exemplo, o teste não lhe dirá se o agente é ativado corretamente quando um novo ticket é criado. Tem de testar isso separadamente noutro lugar.

• Precisa de ser um utilizador técnico. Para executar estes testes e compreender os resultados, precisa de um administrador com o perfil "sn_aia.admin" que entenda os fluxos de trabalho subjacentes e saiba como ler esses registos de decisões detalhados.

Testes em escala com execuções de avaliação

Quando estiver pronto para ir além dos testes pontuais, o ServiceNow tem as "Execuções de Avaliação". Esta é a sua forma de fazer testes automatizados em grande escala. Pode executar um agente contra um grande conjunto de tarefas históricas para ver o seu desempenho.

No entanto, a sua configuração é bastante complexa:

1. Definir um "Método de Avaliação": Primeiro tem de decidir o que quer medir. Está a analisar a "Conclusão da Tarefa" (terminou o trabalho?) ou o "Desempenho da Ferramenta" (usou as ferramentas certas corretamente?).

2. Criar um conjunto de dados: Esta é a parte difícil. Para construir um conjunto de dados, tem de extrair de registos de execução de agentes de IA passados. Isto leva a um clássico problema do ovo e da galinha: não pode testar o seu agente até que ele já tenha sido executado num monte de tarefas e criado os próprios registos de que precisa para os testes.

3. Executar a avaliação: Assim que tiver finalmente um conjunto de dados, pode executar o teste e obter um relatório com números de desempenho.

É aqui que a complexidade de uma grande plataforma empresarial o pode realmente atrasar. Construir e gerir estes conjuntos de dados não é uma tarefa simples de apontar e clicar; é um trabalho técnico que exige muita preparação e um histórico existente de atividade do agente.

O painel de simulação do eesel AI, uma alternativa mais simples para os testes no AI Agent Studio da ServiceNow, prevê o desempenho futuro da automação com base em tickets passados.

Os custos ocultos e as limitações dos testes no AI Agent Studio da ServiceNow

Além do lado técnico dos testes, há algumas questões estratégicas maiores a considerar antes de apostar tudo no ecossistema de IA da ServiceNow.

A curva de aprendizagem acentuada e a necessidade de especialistas

Construir e testar agentes no ServiceNow não é um trabalho para um utilizador casual. Exige administradores com um conhecimento profundo da arquitetura da plataforma, desde a gestão de plugins e perfis de utilizador até à construção de fluxos de trabalho no Flow Designer e à navegação na Now Assist Admin Console.

Alguns guias podem dizer que se pode construir um agente personalizado em menos de uma hora, mas um agente pronto para produção que possa lidar de forma fiável com tickets do mundo real exige muito mais esforço. Tem de definir perfis, escrever instruções muito específicas, ligar diferentes ferramentas como subfluxos e scripts, e depois submeter tudo a esse processo de teste de vários passos. Isto geralmente significa que precisará de tempo de programadores dedicados ou de consultores caros.

Em contraste, soluções como o eesel AI são projetadas para que qualquer pessoa as possa usar. Pode ligar o seu helpdesk, treinar a IA nas suas fontes de conhecimento e configurar um agente em minutos a partir de um painel simples, sem necessidade de certificações especiais da ServiceNow.

Um fluxo de trabalho que mostra o processo de implementação simples e intuitivo do eesel AI, em contraste com a curva de aprendizagem acentuada dos testes no AI Agent Studio da ServiceNow.

O compromisso de plataforma "tudo ou nada"

As ferramentas de IA da ServiceNow são poderosas, mas funcionam melhor dentro do "jardim murado" do mundo ServiceNow. Para realmente tirar o máximo proveito do seu investimento, os seus fluxos de trabalho de ITSM, CSM e RH já devem estar a correr na plataforma.

Para as milhares de empresas que usam outros helpdesks populares como Zendesk, Freshdesk ou Intercom, usar os agentes de IA da ServiceNow significaria uma mudança massiva e dispendiosa para uma plataforma totalmente nova.

É aqui que uma ferramenta que funciona com o que já tem faz uma enorme diferença. O eesel AI liga-se diretamente ao seu helpdesk existente com integrações de um clique. Não há necessidade de remover e substituir as ferramentas com as quais a sua equipa já está familiarizada.

Um infográfico a ilustrar como o eesel AI se integra com vários helpdesks, evitando a dependência de plataforma associada aos testes no AI Agent Studio da ServiceNow.

Preços e licenciamento pouco claros

Finalmente, vamos falar de dinheiro. A ServiceNow não publica os seus preços para as licenças necessárias. Para sequer começar com o AI Agent Studio, precisa de uma licença "Now Assist Pro+ ou Enterprise+", mas tem de contactar a equipa de vendas para saber o custo. Esta falta de transparência torna difícil orçamentar e calcular o seu potencial retorno sobre o investimento antecipadamente.

Preços claros são simplesmente uma forma melhor de fazer negócios. Com o eesel AI, sabe exatamente pelo que está a pagar.

Uma captura de ecrã da página de preços transparente do eesel AI, uma alternativa clara ao licenciamento opaco para os testes no AI Agent Studio da ServiceNow.

Mais importante ainda, o eesel AI não tem taxas por resolução. Os nossos planos têm custos previsíveis que não o penalizam por ter um mês de suporte movimentado, o que é uma surpresa comum e frustrante que pode encontrar com outros fornecedores.

Considerações finais: Uma forma mais simples de testar e implementar

O AI Agent Studio da ServiceNow tem um conjunto poderoso de ferramentas para construir e testar agentes de IA. Mas esse poder vem com muita complexidade, exige recursos especializados, prende-o a uma única plataforma e tem preços pouco claros.

No final de contas, o objetivo dos testes é sentir-se confiante o suficiente para lançar uma solução que realmente ajude a sua equipa e os seus clientes. Para muitas equipas, um caminho mais direto e com menos recursos não é apenas um luxo; é a única forma de começar a usar IA.

Se procura uma plataforma de IA que lhe permita testar com confiança e entrar em produção em minutos, não em meses, talvez valha a pena explorar uma solução construída para velocidade e simplicidade. Com uma simulação poderosa e fácil de usar e integração direta com as ferramentas que já utiliza, o eesel AI oferece uma forma mais rápida de ver o valor real da IA nos seus fluxos de trabalho de suporte.