När din IT-helpdesk drunknar i rutinärenden medan kritiska problem väntar i kö, räcker traditionell automatisering inte till.
ServiceNows nya agentiska AI lovar en annorlunda approach: autonoma agenter som resonerar sig fram till lösningar på problem och agerar å dina vägnar.
Här är vad företagsledare behöver veta om denna nya funktion.
Viktiga punkter
- ServiceNow lanserade AI Agents för att automatisera arbetsflöden inom kärnverksamheten.
- Agenterna övervakar, analyserar och agerar autonomt med hjälp av realtidsdata från företaget.
- AI Agent Orchestrator samordnar flera agenter över olika avdelningar för komplexa uppgifter.
- Pilot-först-lanseringar hjälper till att hantera risker, kostnader och förändringar inom hela organisationen.
Erbjuder ServiceNow agentisk AI?
ServiceNow lanserade AI Agents på sin Now Platform i september 2024 och integrerade autonoma funktioner direkt i arbetsflödena för IT, kundservice, HR, inköp och utveckling.
Till skillnad från traditionella AI-assistenter som ger förslag, hanterar dessa agenter uppgifter självständigt under mänsklig övervakning, stänger ärenden och löser kundförfrågningar utan att vänta på godkännande av rutinbeslut.
Produktionsimplementeringarna togs i drift i november 2024, med början inom kundtjänsthantering och IT-tjänstehantering för att minska lösningstiderna och stödja liveagenter under efterfrågetoppar.
Detta gör att ServiceNow hamnar i direkt konkurrens med Microsoft Copilot Studio, Salesforce Agentforce och Oracles AI Agent Studio när det gäller automatisering av arbetsflöden i företag.
Hur fungerar det egentligen?
ServiceNows agentiska AI fungerar genom tre kärnkomponenter som samverkar på den enhetliga Now-plattformen.
AI Agent Orchestrator samordnar flera specialister, Now Assist Skill Kit möjliggör anpassade AI-beteenden och Workflow Data Fabric kopplar samman externa system i realtid.
| Komponent | Affärsfunktion |
|---|---|
| AI Agent Orchestrator | Planerar och övervakar team av specialiserade agenter som arbetar tillsammans |
| Now Assist Skill Kit | Skapar anpassade generativa AI-färdigheter som kan kopplas till agenter |
| Workflow Data Fabric | Ansluter externa datakällor utan anpassade integrationer |
| AI Control Tower | Styr, övervakar och granskar alla AI-agenters aktiviteter |
Till skillnad från chatbots som svarar på frågor övervakar dessa agenter proaktivt arbetsflöden och vidtar åtgärder när de upptäcker mönster eller triggers. De kan eskalera till människor, överlämna mellan avdelningar eller slutföra hela processer autonomt inom definierade ramar.
Denna arkitektur är viktig eftersom den använder dina befintliga ServiceNow-data och behörigheter, vilket undviker säkerhetsriskerna med externa AI-verktyg.
Hur ser det ut i praktiken?
Föreställ dig följande scenario från feedback från tidiga användare: En anställd skickar in en begäran om återställning av lösenord klockan 02:00.
Istället för att vänta på support på morgonen verifierar AI-agenten användarens identitet genom befintliga autentiseringssystem, återställer lösenordet enligt företagets policy, skickar säkra inloggningsuppgifter och loggar interaktionen för revisionsspår.
Här är ett typiskt arbetsflöde:
- Detektering – Agenten övervakar inkommande serviceförfrågningar och identifierar rutinmässiga mönster.
- Analys – Systemet korsrefererar användarbehörigheter, företagspolicyer och säkerhetskrav.
- Åtgärd – Agenten utför lösningen enligt fördefinierade godkännandearbetsflöden.
- Verifiering – Systemet bekräftar att uppgiften har slutförts och uppdaterar alla relevanta register.
- Överlämning – Komplexa ärenden eskaleras till mänskliga agenter med fullständig kontext redan förberedd.
Tidiga rapporter tyder på att lösningstiden för rutinärenden har minskat från 30 minuter till under 8 minuter. Denna effektivitet medför dock vissa kompromisser som skiljer ServiceNow från enklare automatiseringsverktyg.
Vad gör ServiceNow annorlunda?
ServiceNows inbyggda integrationsfördelar skiljer det från fristående AI-verktyg som kräver komplexa dataanslutningar. Eftersom agenterna körs direkt på Now Platform har de tillgång till enhetliga företagsdata utan externa API:er eller synkroniseringsfördröjningar.
Viktiga skillnader är bland annat:
• Enhetlig datamodell: Agenter arbetar över avdelningsgränserna med samma realtidsinformation. • Flexibilitet för anpassade färdigheter: Organisationer kan skapa egna AI-beteenden med hjälp av tredjeparts-LLM. • Företagsstyrning: Inbyggda godkännandearbetsflöden och revisionsspår uppfyller kraven på regelefterlevnad. • Ekosystemets bredd: En enda plattform hanterar IT, HR, kundservice och affärsverksamhet.
Nackdelen är leverantörsberoende och potentiellt högre kostnader jämfört med punktlösningar. Organisationer som redan har investerat i ServiceNow gynnas mest, medan företag som använder konkurrerande plattformar står inför komplexa integrationsproblem.
Denna enhetliga strategi blir ännu mer värdefull när vi undersöker ekosystemets integrationsmöjligheter.
Integration och ekosystemanpassning
ServiceNows agentiska AI ansluts till befintliga företagssystem via Workflow Data Fabric och ger tillgång till realtidsdata utan behov av anpassad utveckling. Plattformen kopplar samman olika verktyg till en enhetlig arbetsflödesupplevelse.
| Plattform/partner | Integration Natur |
|---|---|
| Microsoft 365 | E-post, kalender och dokumentsamarbete |
| Adobe Systems | Kreativ arbetsflödesdata och användarhantering |
| AWS/Azure | Övervakning och automatisering av molninfrastruktur |
| Oracle/SAP | Dataflöden för resursplanering i företag |
AI Agent Gallery lanserades i början av 2025 med över 60 fördefinierade användningsfall, och ServiceNow förväntar sig att partners kommer att bidra med tusentals fler agenter under året. Denna marknadsplatsstrategi påskyndar implementeringen samtidigt som kvalitetsstandarderna upprätthålls.
Integrationsdjupet varierar beroende på användningsfall, men den enkelklientarkitekturen håller känslig data inom ServiceNows säkerhetsgränser. Låt oss sedan undersöka realistiska tidsplaner för implementering.
Implementeringstidplan och förändringshantering
Införandet av agentisk AI kräver noggrann planering för att bygga förtroende och visa värde innan fullständig implementering. De mest framgångsrika implementationerna följer en pilot-till-skala-strategi snarare än organisationsomfattande lanseringar.
En typisk implementeringssekvens omfattar:
- Pilotfas – Implementera 2–3 agenter för processer med hög volym och låg risk (30–60 dagar)
- Avdelningsutvidgning – Skala framgångsrika användningsfall över affärsenheter (60–90 dagar)
- Funktionsöverskridande arbetsflöden – Gör det möjligt för agenter att samarbeta mellan avdelningar (90–180 dagar)
- Avancerad automatisering – Implementera komplexa affärsprocesser i flera steg (6–12 månader)
Förändringshantering fokuserar på transparens och gradvis kapacitetsutvidgning. IT-team behöver utbildning i agentkonfiguration, medan slutanvändare behöver information om när och hur AI-agenter kommer att hantera deras förfrågningar.
Förvärvet av Moveworks som tillkännagavs i mars 2025 kommer att förbättra användarupplevelsen och göra AI-interaktionerna mer konversationsliknande. Tidiga användarrecensioner ger insikt i de utmaningar som finns i praktiken.
Community Buzz & tidiga användares åsikter
De första reaktionerna visar på försiktig optimism blandad med praktiska farhågor om kostnader och komplexitet. ServiceNow rapporterar förbättrad produktivitet hos agenterna och snabbare beslutsfattande eftersom AI hanterar rutinarbetet.
Användarnas reaktioner inkluderar:
• ”Ökad kundnöjdhet kom med förbättrade övergångstider från virtuella till liveagenter” – ServiceNow-insider lyfter fram förbättringar i överlämningen • ”Text-till-kod verkar vara mycket MVP just nu” – Utvecklarfeedback om generativa funktioner som behöver finslipas • ”Licenskostnaderna för Now Assist-produkter är enorma” – IT-administratör som nämner budgetproblem som ett hinder för införandet • ”Ännu inte den nivå som säljarna påstår är så enkel” – Kund som varnar för komplexiteten i implementeringen
Diskussioner på Reddit tyder på att budgetbegränsningar driver vissa organisationer mot Microsofts billigare alternativ, även om ServiceNows förespråkare hävdar att den totala ägandekostnaden talar för deras integrerade approach.
De blandade reaktionerna speglar de växande problem som är typiska för ny teknik. Roadmappen tar itu med många av de nuvarande begränsningarna.
Hur mycket kostar ServiceNow Agentic AI?
ServiceNow debiterar per AI-”assistans”, som mäter enskilda åtgärder som ticket-sammanfattningar eller kodgenerering, plus licensavgifter per användare som varierar beroende på nivå.
Professional Plus- och Enterprise Plus-kunder betalar tilläggsavgifter utöver användningskostnaderna. Du behöver en anpassad offert eftersom ServiceNow inte publicerar standardpriser, vilket gör det svårt att budgetera i förväg.
Denna svårighet förvärras av själva konsumtionsmodellen. Användningen varierar beroende på ticketvolym och komplexiteten i förfrågningarna, vilket skapar oförutsägbara månadsräkningar.
Team rapporterar konsekvent överraskande överskridanden som tvingar dem att övervaka användningen varje vecka istället för att behandla AI-kostnaderna som en fast kostnadspost. När din inkluderade kvot tar slut kan du köpa ytterligare assistanspaket, men det reaktiva köpmönstret undergräver budgetprognosen.
Enterprise Plus-kunder får bättre enhetsekonomi än kunder på lägre nivåer. Från och med mars 2025 levereras funktioner som AI Agent Orchestrator utan extra kostnad för Enterprise Plus-konton, medan Professional Plus-kunder betalar extra avgifter för samma funktioner.
Denna prisskillnad ökar för varje kvartal i takt med att ServiceNow lanserar nya agentiska verktyg exklusivt för den högsta nivån först.
Dessutom utgör licensiering endast en del av den verkliga kostnaden. Integrationsarbete, utveckling av anpassade färdigheter, konstruktion av kopplingar och utbildningsprogram fördubblar ofta de initiala uppskattningarna.
Ekonomiteam bör testa ett arbetsflöde för att bevisa avkastningen på investeringen innan de avsätter budget för en fullskalig lansering.
Slutkommentarer
ServiceNows agentiska AI ger störst värde om du redan kör arbetsflöden på Now Platform.
Den enhetliga datamodellen och den inbyggda styrningen eliminerar integrationsproblem, men konsumtionsbaserad prissättning kan skena iväg utan noggrann övervakning.
Testa först två eller tre processer med hög volym och låg risk, spåra lösningstider och kostnader under 60 dagar och skala sedan upp det som visar sig ge avkastning.
Om din organisation använder ServiceNow och kan acceptera leverantörsberoendet, motiverar produktivitetsvinsterna investeringen.