Bagaimana ServiceNow Mengubah Alur Kerja Menjadi Agen Otonom

ServiceNow sedang mengubah platform alur kerjanya menjadi mesin agen otonom, dan para eksekutif di bidang TI, SDM, dan layanan pelanggan ingin tahu apakah janji tersebut sesuai dengan kenyataan.

Perusahaan yang berhasil menerapkan agen AI ini melaporkan penyelesaian insiden 33 persen lebih cepat dan 18 persen lebih sedikit eskalasi, tetapi teknologi ini masih cukup baru sehingga sebagian besar tim masih mencari tahu di mana posisinya.

Pertama, apakah ServiceNow benar-benar menawarkan AI agen?

Poin Penting

Apakah ServiceNow Menyediakan AI Agentic?

Ya. ServiceNow menyediakan AI agen melalui Now Assist dan ServiceNow Agentic Framework, yang diluncurkan pada September 2024.

AI agen ServiceNow memungkinkan agen alur kerja otonom yang secara proaktif menyelesaikan masalah IT, menangani permintaan karyawan, dan mengoordinasikan proses bisnis di seluruh departemen dengan minimal intervensi manusia.

Dibangun di atas platform Now, agen-agen berorientasi tujuan ini menangani tugas-tugas di bidang ITSM, HR, dan Layanan Pelanggan dengan merencanakan alur kerja multi-langkah, melaksanakan tindakan, dan belajar dari hasilnya.

Sistem ini mewakili evolusi ServiceNow dari platform alur kerja menjadi pusat orkestrasi AI. Alih-alih menunggu manusia untuk memicu setiap langkah, agen-agen ini menganalisis permintaan masuk, merancang rencana eksekusi, dan berkoordinasi antar sistem untuk menutup tiket atau memenuhi permintaan layanan secara otomatis.

Fitur Utama Sekilas

AI agen ServiceNow menyediakan beberapa kemampuan inti yang mengubah cara organisasi menangani permintaan layanan dan alur kerja.

Kemampuan ini bekerja bersama untuk mengotomatisasi pekerjaan rutin di meja layanan yang secara tradisional memakan waktu staf.

AI Agent Studio memberikan tim antarmuka visual untuk menghubungkan langkah-langkah agen tanpa perlu menulis kode, sementara Control Tower memastikan setiap tindakan otomatis tercatat untuk tinjauan keamanan.

Sekarang setelah Anda memahami apa yang dapat dilakukan platform ServiceNow, mari kita lihat berapa biayanya untuk mengimplementasikan agen-agen ini.

Berapa Biaya AI Agentic ServiceNow?

Harga tidak diungkapkan secara publik. ServiceNow memasarkan AI agennya sebagai add-on daripada produk mandiri, dengan menggabungkan fitur-fitur tersebut ke dalam langganan tingkat Enterprise seperti Now Assist Pro dan di atasnya (halaman harga ServiceNow, diakses Oktober 2025).

Organisasi harus berlangganan paket premium untuk mengakses fitur AI Orchestrator dan Agent Studio, dengan biaya yang sudah termasuk dalam lisensi premium tersebut.

Perusahaan belum mempublikasikan biaya per agen atau harga berdasarkan penggunaan secara terbuka. Dalam praktiknya, hanya pelanggan yang menggunakan paket tertinggi ServiceNow yang dapat mengakses fitur agen AI ini, dan biaya akhir dinegosiasikan secara kasus per kasus sebagai bagian dari kontrak ServiceNow yang lebih luas. Saat ini (per Oktober 2025), belum ada opsi bayar sesuai penggunaan yang sederhana.

Setelah memahami harga, penting untuk mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan potensial.

Manfaat Utama dan Kelemahan yang Mungkin Ada

AI agen ServiceNow menawarkan otomatisasi yang berarti, tetapi ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan oleh tim sebelum memutuskan untuk menggunakannya.

Keuntungan:

Kekurangan:

Catatan Risiko Seimbang: Pantau biaya dan pergeseran agen dengan cermat selama uji coba. Pengguna awal melaporkan bahwa meskipun agen menangani tugas rutin dengan baik, kasus kompleks di tepi masih menimbulkan perilaku yang tidak terduga yang memerlukan penilaian manusia. Siapkan anggaran untuk penyesuaian berkelanjutan dan tetapkan aturan eskalasi yang jelas untuk menangani pengecualian sebelum memengaruhi kualitas layanan.

Organisasi yang meraih hasil terbaik menggabungkan otomatisasi agen dengan kerangka kerja tata kelola yang kuat dan ekspektasi realistis tentang di mana keahlian manusia masih memberikan nilai yang tak tergantikan.

Siapa yang menggunakan AI Agentic ServiceNow?

Pengguna awal di berbagai industri menunjukkan peningkatan yang terukur dari penerapan agen AI ServiceNow dalam alur kerja produksi.

Hasil-hasil ini menunjukkan pola yang serupa: agen unggul dalam tugas-tugas bervolume tinggi dan berulang di mana kecepatan menjadi faktor penting dan pohon keputusan telah didefinisikan dengan jelas. Perusahaan yang mendokumentasikan proses mereka dengan jelas sebelum menerapkan agen melihat waktu untuk mencapai nilai yang lebih cepat dibandingkan dengan perusahaan yang mencoba mengotomatisasi alur kerja yang kurang dipahami.

Selanjutnya, mari kita lihat ke mana ServiceNow berencana mengembangkan teknologi ini.

Ke mana arah pengembangan AI Agentic ServiceNow selanjutnya?

ServiceNow terus memperluas kemampuan AI agennya dengan beberapa tonggak penting yang membentuk peta jalan.

2024 Q3: Rilis Vancouver mencapai ketersediaan umum pada September 2024, menambahkan memori lintas agen yang memungkinkan beberapa agen berbagi konteks antar sesi (Catatan Rilis ServiceNow, September 2024).

2025 Q1: ServiceNow mengumumkan kemitraan dengan NVIDIA pada Februari 2025 untuk mengembangkan model bahasa besar yang disesuaikan dan dioptimalkan untuk alur kerja perusahaan, dengan tujuan meningkatkan akurasi penalaran agen (siaran pers NVIDIA, Februari 2025).

2026 H1: Perusahaan berencana meluncurkan API alat terbuka pada paruh pertama 2026, memungkinkan agen ServiceNow berinteraksi dengan aplikasi non-ServiceNow melalui konektor standar (panggilan pendapatan CEO ServiceNow, Q3 2025).

“Kami beralih dari otomatisasi alur kerja ke operasi otonom, di mana agen AI tidak hanya membantu tetapi benar-benar menjalankan seluruh proses layanan dari awal hingga akhir,” kata CEO ServiceNow Bill McDermott kepada para investor pada Oktober 2025.

Visi tersebut bergantung pada agen yang cukup andal untuk beroperasi tanpa pengawasan manusia yang konstan, suatu ambang batas yang belum sepenuhnya tercapai oleh industri. Kemitraan dengan NVIDIA dan inisiatif API terbuka menandakan taruhan ServiceNow bahwa model yang lebih baik dan integrasi yang lebih luas akan menutup celah keandalan tersebut.

Cara Mencoba AI Agentic ServiceNow

Mendapatkan pengalaman langsung dengan AI agen ServiceNow memakan waktu sekitar dua jam jika Anda mengikuti jalur enam langkah ini.

Anda perlu menghabiskan 30 menit untuk pengaturan awal dan satu jam lagi untuk bereksperimen dengan konfigurasi agen. Antarmuka seret dan lepas Flow Designer menangani sebagian besar kompleksitas, tetapi Anda memerlukan akses admin ke instance ServiceNow Anda dan pemahaman tentang alur kerja persetujuan organisasi Anda.

Setelah pengujian, Anda akan memiliki prototipe yang berfungsi untuk menunjukkan apakah AI agen sesuai dengan kebutuhan meja layanan Anda.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah AI agen ServiceNow beroperasi di luar platform ServiceNow? Tidak. Agen-agen ini beroperasi di dalam Now Platform dan terutama bekerja dengan data ServiceNow. Anda dapat menghubungkan sistem eksternal melalui API dan kerangka kerja alat terbuka yang akan datang, tetapi runtime inti agen tetap berada di dalam infrastruktur ServiceNow.

Bagaimana tindakan agen diaudit? Setiap keputusan agen dicatat di AI Control Tower dengan cap waktu, sumber data yang dikonsultasikan, dan tindakan yang diambil. Tim kepatuhan dapat meninjau jejak audit ini untuk memverifikasi bahwa agen mematuhi aturan tata kelola dan menaikkan tingkat eskalasi secara tepat saat diperlukan.

Apakah organisasi dapat menggunakan model bahasa mereka sendiri? Belum. Agen ServiceNow saat ini menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya oleh perusahaan dan model kemitraan NVIDIA. Integrasi model kustom tidak tersedia dalam rilis Oktober 2025, meskipun ServiceNow telah mengindikasikan bahwa fitur ini mungkin akan tersedia di versi mendatang.

Apa saja keterampilan yang dibutuhkan admin untuk mengimplementasikan agen? Pengetahuan tentang proses lebih penting daripada kemampuan pemrograman. Admin harus memahami alur kerja yang ingin diotomatisasi, tahu cara menggunakan alat visual Flow Designer, dan memahami konsep tata kelola dasar seperti rantai persetujuan dan penanganan pengecualian. Tidak diperlukan pemrograman untuk implementasi agen standar.

Bagaimana agen menangani tugas yang tidak dapat mereka selesaikan? Agen akan meneruskan tugas ke manusia ketika mereka menemui batasan yang telah dikonfigurasi atau menghadapi skenario di luar pelatihan mereka. Sistem dapat mengalihkan tugas yang macet ke tim tertentu dengan konteks lengkap tentang apa yang telah dicoba oleh agen, sehingga manusia dapat melanjutkan tanpa harus memulai dari awal.

Di mana ClickUp Brain Berperan

ClickUp Brain berfokus pada produktivitas pribadi di dalam ruang kerja ClickUp, sementara ServiceNow menargetkan otomatisasi tiket dan proses secara luas di seluruh departemen. ClickUp Brain membantu individu dan tim kecil mengotomatisasi pembuatan tugas, menghasilkan ringkasan proyek, dan menjawab pertanyaan tentang konten ruang kerja (Blog Peluncuran ClickUp Brain, 2024). Agen ServiceNow beroperasi pada skala organisasi, mengoordinasikan manajemen layanan IT, onboarding HR, dan alur kerja dukungan pelanggan yang melibatkan sistem dan rantai persetujuan yang beragam.

Tim yang menggunakan kedua alat ini biasanya menerapkan ClickUp Brain untuk otomatisasi manajemen proyek dan ServiceNow untuk operasi meja layanan. Keputusan bergantung pada cakupan: pilih ClickUp Brain saat Anda perlu menyederhanakan cara kerja diorganisir dalam tim, atau ServiceNow saat Anda mengotomatisasi permintaan layanan formal yang melintasi batas departemen.

Langkah Selanjutnya dan Daftar Tindakan

ServiceNow menyediakan AI agen melalui Now Assist dan kerangka kerja Agentic Framework-nya, yang menghadirkan agen otonom yang dapat mengurangi waktu penyelesaian insiden hingga sepertiga dalam uji coba yang dirancang dengan baik. Agen-agen ini bekerja paling baik ketika dipadukan dengan tata kelola yang jelas, cakupan yang realistis, dan pengawasan manusia yang berkelanjutan untuk kasus-kasus kompleks di tepi sistem.

Siap untuk mengevaluasi apakah AI agen ServiceNow sesuai dengan operasi Anda? Ikuti daftar periksa ini:

Mulailah dari skala kecil, ukur dengan cermat, dan perluas hanya setelah membuktikan nilai dalam kasus penggunaan pertama Anda. Teknologi ini berfungsi, tetapi memerlukan implementasi yang cermat untuk menghasilkan hasil yang berkelanjutan.