BT yardım masanız rutin biletlerle boğulurken kritik sorunlar kuyrukta bekliyorsa, geleneksel otomasyon yetersiz kalır.
ServiceNow'un yeni ajan yapay zekası farklı bir yaklaşım vaat ediyor: sorunları analiz eden ve sizin adınıza hareket eden otonom ajanlar.
İş liderlerinin bu yeni gelişen yetenek hakkında bilmesi gerekenler.
Anahtar Noktalar
- ServiceNow, temel iş fonksiyonlarındaki ş akışlarını otomasyonlaştırmak için AI Ajanlarını piyasaya sürdü.
- Ajanlar, gerçek zamanlı kurumsal verileri kullanarak izleme, analiz ve otonom eylemler gerçekleştirir.
- AI Agent Orchestrator, karmaşık görevler için departmanlar arasında birden fazla ajanı koordine eder.
- Pilot uygulamalı ilk sürümler, kuruluş genelinde risk, maliyet ve değişikliklerin yönetilmesine yardımcı olur.
ServiceNow, ajans yapay zeka sunuyor mu?
ServiceNow, Eylül 2024'te Now Platformunda AI Agents'ı piyasaya sürdü ve otonom yetenekleri doğrudan BT, özel hizmetler, İK, tedarik ve geliştirme ş akışlarına entegre etti.
Öneriler sunan geleneksel AI asistanlarının aksine, bu ajanlar insan gözetimi altında görevleri bağımsız olarak yerine getirir, rutin kararlar için onay beklemeden biletleri kapatır ve özel soruları çözer.
Üretim uygulamaları, çözüm sürelerini kısaltmak ve talep artışları sırasında canlı temsilcileri desteklemek için Müşteri Hizmetleri Yönetimi ve BT Hizmet Yönetimi ile başlayarak Kasım 2024'te devreye girdi.
Bu hamle, ServiceNow'u kurumsal ş Akışı otomasyonu alanında Microsoft Copilot Studio, Salesforce Agentforce ve Oracle'ın AI Agent Studio ile doğrudan rekabet haline getiriyor.
Nasıl İşe Yarar?
ServiceNow'un ajan yapay zekası, birleşik Now Platformu üzerinde birlikte işleyen üç temel bileşen aracılığıyla çalışır.
AI Agent Orchestrator birden fazla uzmanı koordine eder, Now Assist Skill Kit özel AI davranışlarını mümkün kılar ve ş Akışı Data Fabric harici sistemleri gerçek zamanlı olarak birbirine bağlantı kurar.
| Bileşen | İş Fonksiyonu |
|---|---|
| AI Agent Orchestrator | Birlikte iş yapan uzman temsilcilerden oluşan takımları planlar ve denetler |
| Now Assist Beceri Kiti | Ajanlara eklenebilen özel üretken yapay zeka becerileri oluşturur |
| ş Akışı Veri Yapısı | Özel entegrasyonlar olmadan harici veri kaynakları arasındaki bağlantıyı kurar |
| AI Kontrol Kulesi | Tüm yapay zeka temsilcisi faaliyetlerini yönetir, izler ve denetler |
Sorgulara yanıt veren sohbet robotlarının aksine, bu ajanlar ş akışlarını proaktif olarak izler ve belirli kalıplar veya tetikleyici algıladıklarında harekete geçerler. Tanımlanmış sınırlar dahilinde, insanlara yönlendirebilir, departmanlar arasında aktarabilir veya tüm süreçleri özerk bir şekilde tamamlayabilirler.
Bu mimari, mevcut ServiceNow verilerinizi ve izinlerinizi kullanarak harici yapay zeka araçlarının güvenlik risklerini ortadan kaldırdığı için önemlidir.
Pratikte bu nasıl görünüyor?
Erken benimseyenlerin geri bildirimlerinden bu senaryoyu hayal edin: Bir çalışan saat 2'de şifre sıfırlama talebinde bulunur.
Sabah destek ekibini beklemek yerine, yapay zeka ajanı mevcut kimlik doğrulama sistemleri aracılığıyla kullanıcının kimliğini doğrular, şirket politikasına uygun olarak şifreyi sıfırlar, güvenlik kimlik bilgilerini gönderir ve denetim izleri için etkileşimi kaydeder.
Tipik ş Akışı şöyledir:
- Algılama – Temsilci, gelen hizmet taleplerini izler ve rutin kalıpları belirler.
- Analiz – Sistem, kullanıcı izinlerini, şirket politikalarını ve güvenlik gereksinimlerini çapraz referanslar.
- Eylem – Temsilci, önceden tanımlanmış onay ş akışlarını izleyerek çözümü uygular.
- Doğrulama – Sistem, işlemin başarıyla tamamlandığını onaylar ve ilgili tüm kayıtları günceller.
- Devir – Karmaşık vakalar, tüm bağlam hazır halde insan temsilcilere yönlendirilir.
İlk raporlar, rutin biletler için çözüm sürelerinin 30 dakikadan 8 dakikanın altına düştüğünü gösteriyor. Ancak, bu verimlilik, ServiceNow'u daha basit otomasyon araçlarından ayıran bazı ödünlerle birlikte geliyor.
ServiceNow'u farklı kılan nedir?
ServiceNow'un yerel entegrasyon avantajı, karmaşık veri bağlantıları gerektiren bağımsız yapay zeka araçlarından onu ayırır. Ajanlar doğrudan Now Platformu üzerinde çalıştığı için, harici API'ler veya senkronizasyon gecikmeleri olmadan birleşik kurumsal verilere erişirler.
Anahtar farklılık yaratan özellikler şunlardır:
• Birleşik veri modeli: Ajanlar, aynı gerçek zamanlı bilgileri kullanarak departmanlar arasında iş yapar. • Özel beceri esnekliği: Kuruluşlar, üçüncü taraf LLM'leri kullanarak özel AI davranışları oluşturabilir. • Kurumsal yönetişim: Yerleşik onay iş akışları ve denetim izleri, uyumluluk gereksinimlerini karşılar. • Ekosistem genişliği: Tek bir platform, BT, İK, müşteri hizmetleri ve iş operasyonlarını yönetir.
Bunun karşılığında, tedarikçiye bağımlılık ve nokta çözümlerine kıyasla potansiyel olarak daha yüksek maliyetler söz konusudur. ServiceNow'a zaten yatırım yapmış kuruluşlar en fazla faydayı sağlarken, rakip platformları kullanan şirketler entegrasyon karmaşıklığıyla karşı karşıya kalmaktadır.
Ekosistem entegrasyon yeteneklerini incelediğimizde, bu birleşik yaklaşımın değeri daha da artmaktadır.
Entegrasyon ve Ekosistem Uyumu
ServiceNow'un ajan yapay zekası, ş Akışı Data Fabric aracılığıyla mevcut kurumsal sistemlere bağlanır ve özel geliştirme çalışması gerektirmeden gerçek zamanlı veri erişimi sağlar. Platform, farklı araçları tek bir iş akışı deneyiminde birleştirir.
| Platform/Ortak | Entegrasyon Doğası |
|---|---|
| Microsoft 365 | E-posta, takvim ve belge işbirliği |
| Adobe Systems | Yaratıcı ş Akışı verileri ve kullanıcı yönetimi |
| AWS/Azure | Bulut altyapısı izleme ve otomasyon |
| Oracle/SAP | Kurumsal kaynak planlama veri akışları |
AI Agent Gallery, 2025 yılının başında 60'tan fazla önceden oluşturulmuş kullanım senaryosuyla piyasaya sürüldü ve ServiceNow, ortaklarının yıl boyunca binlerce yeni ajan eklemesini bekliyor. Bu pazar yaklaşımı, kalite standartlarını korurken dağıtımı hızlandırıyor.
Entegrasyon derinliği kullanım durumuna göre değişir, ancak tek kiracılı mimari hassas verileri ServiceNow'un güvenlik sınırları içinde tutar. Şimdi, gerçekçi uygulama zaman çizelgelerini inceleyelim.
Uygulama Zaman Çizelgesi ve Değişim Yönetimi
Ajan yapay zekanın kullanıma sunulması, tam olarak devreye alınmadan önce güven oluşturmak ve değerini göstermek için dikkatli bir hazırlık aşaması gerektirir. En başarılı uygulamalar, kuruluş genelinde lansmanlar yerine pilot uygulamadan ölçeklendirmeye yaklaşımını izler.
Tipik bir dağıtım sırası şunları içerir:
- Pilot aşama – Yüksek hacimli, düşük riskli süreçler için 2-3 ajan dağıtın (30-60 gün)
- Departman genişletme – Başarıyla kullanılan kullanım örneklerini tüm iş birimlerine yaygınlaştırın (60-90 gün)
- Çapraz fonksiyon ş Akışı – Temsilcilerin departmanlar arasında işbirliği yapmasını sağlayın (90-180 gün)
- Gelişmiş otomasyon – Karmaşık, çok adımlı iş süreçlerini devreye alın (6-12 ay)
Değişim yönetimi, şeffaflık ve kademeli yetenek genişletmeye odaklanır. BT takımları, ajan yapılandırması konusunda eğitime ihtiyaç duyarken, kullanıcılar ise AI ajanlarının taleplerini ne zaman ve nasıl ele alacağı konusunda bilgiye ihtiyaç duyar.
Mart 2025'te duyurulan Moveworks satın alımı, ön uç kullanıcı deneyimini geliştirecek ve yapay zeka etkileşimlerini daha konuşma odaklı hale getirecektir. İlk kullanıcı geri bildirimleri, gerçek dünyada benimsenme konusunda karşılaşılan zorluklar hakkında fikir vermektedir.
Topluluk Yorumları ve İlk Kullanıcıların Düşünceleri
İlk geri bildirimler, maliyetler ve karmaşıklıkla ilgili pratik endişelerle karışık ihtiyatlı bir iyimserlik ortaya koyuyor. ServiceNow, AI'nın rutin işleri üstlenmesiyle temsilcilerin verimliliğinin arttığını ve karar alma sürecinin hızlandığını bildiriyor.
Kullanıcıların tepkileri arasında şunlar yer almaktadır:
• "CSAT'ın artması, sanal temsilcilerden canlı temsilcilere geçiş sürelerinin iyileştirilmesiyle sağlandı" – ServiceNow içinden bir kaynak, devralma süreçlerindeki iyileştirmeleri vurguluyor• "Metin-kod dönüştürme şu anda MVP gibi görünüyor" – Geliştiricilerin, iyileştirilmesi gereken üretken özellikler hakkındaki geri bildirimleri• "Now Assist ürünlerinin lisans maliyetleri çok yüksek" – BT yöneticisi, benimseme engeli olarak bütçe endişelerini gösteriyor• "Henüz hesap yöneticilerinin öne sürdüğü 'bu kadar kolay!' düzeyinde değil" – Müşteri, uygulamanın karmaşıklığı konusunda uyarıyor
Reddit tartışmaları, bütçe kısıtlamalarının bazı kuruluşları Microsoft'un daha ucuz alternatiflerine yönlendirdiğini öne sürse de, ServiceNow savunucuları toplam sahip olma maliyetinin entegre yaklaşımlarını desteklediğini savunuyor.
Karışık duygular, yeni teknolojilerin tipik olarak yaşadığı büyüme sancılarını yansıtıyor. Yol haritası, mevcut birçok sınırı ele alıyor.
ServiceNow Agentic AI'nın maliyeti nedir?
ServiceNow, bilet özetleri veya kod oluşturma gibi bireysel eylemleri ölçen AI "yardım" başına ücret alır ve ayrıca kademelere göre değişen kullanıcı başına lisans ücreti alır.
Professional Plus ve Enterprise Plus müşterileri, kullanım maliyetlerine ek olarak eklenti ücretleri öderler. ServiceNow standart fiyatlandırma yayınlamadığından, önceden bütçe planlaması yapmak zor olduğundan, size özel bir fiyat teklifi almanız gerekecektir.
Bu zorluk, tüketim modelinin kendisiyle daha da artmaktadır. Kullanım, bilet hacmi ve sorgu karmaşıklığına göre değişir ve bu da öngörülemeyen aylık faturalar oluşturur.
Takımlar, yapay zeka maliyetlerini sabit bir öğe olarak ele almak yerine, haftalık olarak kullanımı izlemek zorunda kaldıkları sürpriz aşımları sürekli olarak bildiriyor. Dahil edilen kotanız bittiğinde, ek destek paketleri satın alabilirsiniz, ancak bu reaktif satın alma modeli bütçe tahminlerini zayıflatır.
Kurumsal Plus müşterileri, daha düşük seviyelere göre daha iyi birim ekonomisi elde eder. Mart 2025 itibarıyla, AI Agent Orchestrator gibi özellikler Kurumsal Plus hesapları için ek ücret ödemeden sunulurken, Professional Plus özel müşterileri aynı özellikler için ek ücret öder.
ServiceNow, yeni ajan araçlarını her çeyrekte öncelikle en üst düzey müşterilere sunarken, fiyat farkı her çeyrekte daha da artmaktadır.
Ayrıca, lisanslama gerçek maliyetin sadece bir kısmını temsil eder. Entegrasyon işleri, özel beceri geliştirme, konektör oluşturma ve eğitim programları genellikle ilk tahminlerin iki katına çıkar.
Finans takımları, tam ölçekli bir uygulamaya bütçe ayırmadan önce, bir ş Akışını deneme amaçlı kullanarak yatırım getirisini kanıtlamalıdır.
Son Düşünceler
ServiceNow'un ajan yapay zekası, Now Platform'da halihazırda ş akışları çalıştırıyorsanız en yüksek değeri sunar.
Birleştirilmiş veri modeli ve yerleşik yönetişim, entegrasyonlar sorunlarını ortadan kaldırır, ancak dikkatli bir izleme yapılmazsa tüketime dayalı fiyatlandırma hızla artabilir.
Önce iki veya üç yüksek hacimli, düşük riskli süreci pilot olarak uygulayın, 60 gün boyunca çözüm sürelerini ve maliyetleri izleme, ardından ROI'yi kanıtlayanları ölçeklendirin.
Kuruluşunuz ServiceNow'u kullanıyorsa ve tedarikçiye bağımlılığı kabul ediyorsa, verimlilik artışı yatırımı haklı çıkarır.