Erbjuder ServiceNow agentisk AI? Förklaring av viktiga funktioner

Viktiga punkter

Erbjuder ServiceNow agentisk AI?

Ja, ServiceNow erbjuder en omfattande agentbaserad AI-plattform. Den introducerades först med Yokohama-versionen som släpptes i förhandsversion den 30 januari 2025 och blev allmänt tillgänglig den 12 mars 2025, för att sedan utökas ytterligare under 2025.

ServiceNows agentiska AI representerar en utveckling från skriptbaserad automatisering till helt autonoma digitala teammedlemmar. Dessa AI-drivna agenter resonerar, planerar och agerar å användarnas vägnar inom IT, HR och kundservice.

De utnyttjar AI Agent Orchestrator, AI Agent Studio och Workflow Data Fabric för att självständigt samordna uppgifter, genomdriva policyer och proaktivt hantera end-to-end-processer utan mänsklig inblandning.

Till skillnad från traditionella chatbots som bara svarar på användarnas frågor övervakar ServiceNows agenter aktivt arbetsflöden, identifierar potentiella problem och initierar korrigerande åtgärder på egen hand.

Här kan du läsa mer om de ledande företagen som använder AI-agenter.

Snabb översikt över funktioner: ServiceNow Agentic AI

ServiceNows agentiska plattform kombinerar flera kärnkomponenter för att leverera autonom arbetsflödeshantering över hela företagssystemet.

Plattformens styrka ligger i dess inbyggda integration med befintlig ServiceNow-infrastruktur, vilket gör det möjligt för agenter att omedelbart få tillgång till etablerade arbetsflöden, godkännandeprocesser och datalager utan att behöva göra omfattande systemändringar.

Hur AI Agent Orchestrator driver ServiceNows agentbaserade AI

AI Agent Orchestrator fungerar som det centrala nervsystemet i ServiceNows agentplattform och samordnar flera specialiserade agenter för att hantera komplexa arbetsflöden som spänner över avdelningar och system.

Denna orkestrator sekvenserar inte bara uppgifter utan hanterar också överlämningar, omförsök och beslutspunkter på ett intelligent sätt under hela processen. Orkestreringsprocessen följer dessa centrala operativa steg:

Workflow Data Fabric ger realtidsåtkomst till företagsdata från CRM-, ERP- och CMDB-system, vilket ger agenterna den kontext de behöver för att fatta välgrundade beslut.

Samtidigt säkerställer AI Control Tower att alla agenters åtgärder följer organisationens policyer och upprätthåller revisionsspår för efterlevnadskrav.

Prissättning och licensiering: Vad ServiceNow tar betalt för agentisk AI

ServiceNow inkluderar agentiska AI-funktioner i sina Pro Plus- och Enterprise Plus-planer, vilket ger tillgång till tusentals förkonfigurerade agenter utan extra licenskostnad från och med mars 2025.

Denna paketerade lösning gör tekniken tillgänglig för befintliga ServiceNow-kunder utan att separata upphandlingsprocesser krävs.

Konsumtionskostnader som överstiger planens tilldelningar offentliggörs dock inte, vilket skapar potentiell kostnadsosäkerhet för organisationer som planerar storskaliga implementationer.

Arbetsflödesanvändning kan medföra ytterligare kostnader baserat på transaktionsvolym och integrationsanrop, särskilt för komplexa multisystemorkestreringar.

Viktiga styrkor och kritiska brister hos ServiceNows agentiska AI

ServiceNows agentiska AI utmärker sig i miljöer där djup plattformsintegration och arbetsflödeskoordination är prioriterade, men möter utmaningar när organisationer behöver integrera betydande datakällor utanför ServiceNow eller hantera högt specialiserad domänkunskap.

Plattformens största styrka är dess inbyggda integration med ServiceNows befintliga arbetsflödesmotor, vilket gör det möjligt för agenter att omedelbart utnyttja etablerade godkännandekedjor, eskaleringsprocedurer och datarelationer.

Organisationer med komplexa datamiljöer kan dock uppleva integrationen som utmanande när viktig information finns utanför ServiceNows ekosystem.

Plattformen kräver också högkvalitativa, välstrukturerade data för att fungera effektivt, vilket gör datastyrning och datarensning till viktiga förutsättningar för en framgångsrik implementering.

Tips: Integration Hub tillhandahåller kopplingar till externa system, men komplexa realtidsanalyser kan fortfarande kräva mänsklig övervakning, och tidiga produkter är beroende av LLM-modeller som är känsliga för hallucinationer när de hanterar gränsfall eller ofullständiga data.

Verkliga implementationer av ServiceNows agentiska AI

ServiceNows interna implementering fungerar som den primära fallstudien och visar mätbara förbättringar i operativ effektivitet och användarnöjdhet i flera användningsfall.

Företaget rapporterar att AI-agenter minskade tiden för incidenthantering med 33 % och minskade eskaleringarna med 18 % inom interna implementationer under 2024.

Dessa förbättringar beror på agenternas förmåga att automatiskt klassificera incidenter, vidarebefordra dem till lämpliga team och initiera standardiserade åtgärdsprocedurer utan mänsklig inblandning.

Viktiga implementeringshöjdpunkter inkluderar:

• IT-tjänstehantering: Agenter diagnostiserar automatiskt vanliga nätverks- och applikationsproblem, tillämpar standardlösningar och eskalerar endast komplexa fall. • HR-introduktion: Arbetsflöden för nya medarbetare samordnas över flera system, från utrustningsförsörjning till åtkomsthantering. • Kundtjänst: Agenter hanterar rutinmässiga serviceförfrågningar samtidigt som de bibehåller sammanhanget över flera interaktioner och system.

Användarna uppskattar plattformens naturliga språkgränssnitt för att skapa agenter och dess sömlösa integration med befintliga ServiceNow-arbetsflöden, även om vissa påpekar att det krävs en viss inlärningskurva för att utforma effektiva agentinteraktioner för komplexa scenarier.

Roadmap och konkurrensutsikter för ServiceNow Agentic AI

ServiceNow fortsätter att utöka sina agentiska funktioner genom strategiska förvärv och plattformsförbättringar, och positionerar sig som ledande inom autonom arbetsflödeshantering för företag.

”AI Agent Orchestrator underlättar kommunikationen mellan agenter, vilket gör att team av AI-agenter kan arbeta i harmoni och effektivisera onboarding eller säkerhetsåtgärder.” – Artikel på Investing.com som sammanfattar ServiceNows pressmeddelande (2025-03)

I konkurrenslandskapet står ServiceNow mot plattformar som Microsofts Agent Framework och Salesforce Agentforce, där ServiceNows fördel ligger i dess djupa arbetsflödesintegration och styrningsfunktioner.

Framtida utvecklingar inkluderar utökade AI Control Tower-funktioner, branschspecifika agentmallar och potentiella konsumtionsbaserade prismodeller för stora installationer.

Kom igång med ServiceNow Agentic AI i 6 steg

En framgångsrik implementering av ServiceNows agentbaserade AI kräver noggrann planering och systematisk distribution för att säkerställa att agenterna integreras smidigt med befintliga arbetsflöden och styrningskrav.

Följ dessa implementeringssteg för optimala resultat:

De flesta organisationer ser initiala resultat inom 4–6 veckor efter implementeringen, och full optimering uppnås vanligtvis inom 3–4 månader när agenterna lär sig av operativa data och användarinteraktioner.

Vanliga frågor

Plattformen använder Workflow Data Fabric för att samordna data från CRM-, ERP- och CMDB-system, medan Integration Hub tillhandahåller kopplingar för externa applikationer och tjänster.

Kärnfunktionerna ingår i Pro Plus- och Enterprise Plus-abonnemangen, men vid hög volym kan ytterligare transaktionsbaserade avgifter tillkomma.

AI Control Tower tillhandahåller policygenomförande, revisionsspår och centraliserad övervakning av alla agentaktiviteter inom organisationen.

Ja, AI Agent Orchestrator samordnar arbetsflöden mellan flera avdelningar, hanterar överlämningar och bibehåller sammanhanget när processer flyttas mellan IT-, HR- och kundtjänstteam.

Nästa steg och åtgärdschecklista

ServiceNows agentiska AI innebär ett betydande steg framåt inom automatisering av arbetsflöden i företag, särskilt för organisationer som redan har investerat i ServiceNows ekosystem.

Plattformens styrka i att samordna komplexa processer som involverar flera avdelningar gör den värdefull för stora företag som vill minska manuella ingrepp och förbättra den operativa konsekvensen.

Använd denna checklista som vägledning för din utvärdering och implementering:

[ ] Granska den aktuella användningen av ServiceNow-plattformen och identifiera kandidater för automatisering [ ] Utvärdera datakvaliteten och kraven på Integration Hub för anslutning till externa system [ ] Testa agentbaserad AI med 2–3 väl definierade arbetsflöden med hög volym [ ] Definiera prestandamätvärden och fastställ baslinjemätningar före implementering [ ] Planera styrningspolicyer och konfiguration av AI Control Tower för organisatorisk efterlevnad [ ] Planera kvartalsvisa granskningar för att optimera agenternas prestanda och utöka användningsfallen