Agentic AI in ServiceNow: Die neue Generation der KI-Automatisierung

10. Februar 2025· 3 Min. lesen Copy link Share on LinkedIn

Warum Agentic AI für Unternehmen unverzichtbar ist

Unternehmen stehen zunehmend unter Druck, ihre Prozesse effizienter zu gestalten, Kosten zu senken und Wettbewerbsvorteile durch innovative Technologien zu sichern. Die klassische Automatisierung hat bereits viele Geschäftsabläufe optimiert, stösst jedoch an ihre Grenzen, wenn es um dynamische und unvorhersehbare Anforderungen geht. Agentic AI in ServiceNow ist der nächste evolutionäre Schritt: Eine KI, die autonom Entscheidungen trifft, Prozesse steuert und sich flexibel an veränderte Bedingungen anpasst. Dies ermöglicht Unternehmen eine zukunftsorientierte, adaptive Automatisierung, die weit über herkömmliche Regelwerke hinausgeht. Traditionelle Automatisierung basiert auf vordefinierten Regeln. Agentic AI hingegen reagiert dynamisch auf neue Situationen, lernt aus Daten und arbeitet interaktiv mit anderen Systemen zusammen, ohne dass jeder Prozessschritt manuell programmiert werden muss.

Strategischer Vorteil: Wie Agentic AI die Automatisierung revolutioniert

ServiceNow betrachtet Agentic AI als den Schlüssel zu einer effizienteren und flexibleren Automatisierung, insbesondere für unstrukturierte Workflows. KI-Agenten ermöglichen adaptive Prozesse, die sich dynamisch an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen und bestehende Systeme nahtlos integrieren. Dadurch können Unternehmen nicht nur Effizienzsteigerungen erzielen, sondern auch schneller auf Marktveränderungen reagieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit sichern.

Funktionen von Agentic AI in ServiceNow

ServiceNow integriert verschiedene Technologien, um KI-Agenten effektiv zu steuern und Automatisierungslösungen individuell anzupassen:

  • AI Agent Orchestrator: Verbindet mehrere KI-Agenten und sorgt für nahtlose Prozesse zwischen Abteilungen.
  • AI Agent Studio: Ermöglicht die Entwicklung massgeschneiderter KI-Agenten.
  • Now Assist: Unterstützt Mitarbeitende mit proaktiven Vorschlägen und automatisierten Workflows.

Hybridmodell: Kombination aus regel- und agentenbasierter Automatisierung

ServiceNow kombiniert agentenbasierte und regelbasierte Workflows. Unternehmen können KI-Agenten für unstrukturierte Prozesse einsetzen, während klassische Automatisierung für standardisierte Abläufe bestehen bleibt. Der AI Agent Orchestrator und das AI Agent Studio sind ab März 2025 für Pro-Plus- und Enterprise-Plus-Kunden verfügbar.

Einsatzmöglichkeiten von Agentic AI

Beispiel Vorteil
IT Service Management: Automatisierung von Support-Tickets IT-Abteilungen bearbeiten täglich zahlreiche Anfragen. KI-Agenten klassifizieren und priorisieren Tickets automatisch.

Beispiel: Ein KI-Agent erkennt ein VPN-Problem basierend auf früheren Tickets und bietet eine automatisierte Lösung. Falls diese nicht greift, wird der Fall eskaliert.

Schnellere Problemlösung, geringere Belastung des IT-Supports.
IT Operations Management: Proaktive Fehlererkennung KI-Agenten erkennen Anomalien frühzeitig und leiten Massnahmen ein.

Beispiel: Ein KI-Agent überwacht Server und erkennt drohende Überlastungen. Er verteilt automatisch Ressourcen um oder plant eine Wartung.

Reduzierte Ausfallzeiten, höhere Systemverfügbarkeit.
IT Asset Management: Effiziente Ressourcennutzung KI-Agenten analysieren Software- und Hardware-Nutzung, um Optimierungspotenziale aufzuzeigen.

Beispiel: Ein KI-Agent erkennt ungenutzte Softwarelizenzen und empfiehlt deren Kündigung oder Umverteilung.

Kosteneinsparungen, optimierte IT-Ressourcen.
Customer Service Management: Smarte Kundeninteraktion Agentic AI optimiert die Kundenbetreuung durch schnelle und gezielte Antworten.

Beispiel: Ein Kunde fragt per Chat nach der Lieferzeit. Der KI-Agent analysiert Lagerbestände und gibt die Information direkt aus.

Sofortige und personalisierte Kundenbetreuung.
Field Service Management: Dynamische Einsatzplanung Aussendienstmitarbeitende profitieren von intelligenten Terminplanungen.

Beispiel: Ein KI-Agent optimiert die Einsatzzuteilung basierend auf Dringlichkeit, Standort und Ersatzteilverfügbarkeit.

Schnellere Kundenbetreuung, bessere Ressourcennutzung.
Strategic Portfolio Management: Dynamische Projektsteuerung Agentic AI verbessert die Projektplanung durch datenbasierte Analysen.

Beispiel: Ein KI-Agent erkennt Budgetüberschreitungen und empfiehlt eine Priorisierung von Aufgaben.

Agilere Projektsteuerung, optimierte Ressourcenverteilung.
HR Service Delivery: Effizientes Onboarding KI-Agenten automatisieren Onboarding-Prozesse für neue Mitarbeitende.

Beispiel: Ein KI-Agent sendet Willkommens-E-Mails, leitet durch den Onboarding-Prozess und beantwortet häufige Fragen.

Schnellere Integration neuer Mitarbeitender, reduzierte HR-Arbeitslast.
Operational Technology Management: Optimierte Wartung in der Industrie Produktionsanlagen und Maschinen benötigen regelmässige Wartung. Agentic AI optimiert Wartungsintervalle.

Beispiel: Ein KI-Agent analysiert Sensordaten in einer Fertigungsanlage und erkennt frühzeitig Verschleisserscheinungen. Er plant proaktiv eine Wartung, bevor es zu einem Maschinenausfall kommt.

Geringere Ausfallzeiten, optimierte Wartungsprozesse.
Business Process Automation: Intelligente Freigabeprozesse Viele Geschäftsprozesse erfordern manuelle Freigaben und Genehmigungen. KI-Agenten können diese Entscheidungen beschleunigen.

Beispiel: Ein Unternehmen benötigt eine dynamische Genehmigungslogik für Rechnungen. Der KI-Agent bewertet Risikofaktoren, Budgetlimits und bisherige Genehmigungen, um eine sofortige Entscheidung zu treffen oder das Anliegen weiterzuleiten.

Schnellere Genehmigungsprozesse, weniger Bürokratie.
Workload Automation: Dynamische Aufgabenverteilung IT- und Business-Teams müssen täglich grosse Mengen an Aufgaben priorisieren. KI-Agenten sorgen für eine effektive Ressourcennutzung und Zuweisung.

Beispiel: Ein IT-Serviceteam verwaltet täglich Hunderte von Anfragen. Der KI-Agent analysiert Priorität, verfügbare Teammitglieder und Abhängigkeiten, um Aufgaben dynamisch zu verteilen.

Bessere Aufgabenorganisation, höhere Effizienz.

Zukunftsausblick: Wettbewerbsvorteile und Innovationspotenzial durch ServiceNow Agentic AI

Die Automatisierung entwickelt sich stetig weiter. Während klassische Automatisierung auf vordefinierten Regeln basiert, geht Agentic AI den nächsten Schritt. Unternehmen, die frühzeitig auf Agentic AI setzen, können sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern. Durch lernende Algorithmen und autonome Entscheidungsmechanismen optimiert Agentic AI Prozesse nicht nur kontinuierlich, sondern erschliesst auch neue Innovationspotenziale, die klassische Automatisierung nicht bieten kann.

Klassische Automatisierung:

  • Funktioniert auf Basis vordefinierter Prozesse
  • Reagiert nur auf festgelegte Eingaben
  • Keine eigenständige Optimierung

Agentic AI:

  • Lernt kontinuierlich aus Daten
  • Passt Prozesse flexibel an
  • Integriert sich nahtlos in bestehende Systeme

Unternehmen, die Agentic AI strategisch einsetzen, profitieren nicht nur von kurzfristigen Effizienzsteigerungen, sondern positionieren sich langfristig als Innovationsführer in ihrer Branche.

Vorteile von Agentic AI für Unternehmen

  • Wettbewerbsvorteile: Schnellere Reaktionszeiten und effizientere Prozesse im Vergleich zur Konkurrenz.
  • Weniger manuelle Prozesse: Automatisierte Abläufe reduzieren den operativen Aufwand.
  • Dynamische Anpassung: KI-Agenten reagieren flexibel auf neue Anforderungen.
  • Bessere Customer Experience: Schnellere, personalisierte Interaktionen.
  • Kosteneinsparungen: Optimierte Ressourcennutzung.
  • Nahtlose Systemintegration: KI-Agenten arbeiten über verschiedene Systeme hinweg zusammen.

Häufig gestellte Fragen:

Was sind KI-Agenten?
KI-Agenten sind KI-gestützte Softwarekomponenten, die Aufgaben nicht nur analysieren oder beantworten, sondern zielgerichtet ausführen können. Sie verstehen Anfragen, werten Informationen aus, treffen regelbasierte oder KI-unterstützte Entscheidungen und stossen anschliessend konkrete Aktionen in Prozessen, Workflows oder Systemen an. Im Unterschied zu klassischen Chatbots reagieren KI-Agenten nicht nur auf einzelne Fragen. Sie können mehrere Schritte planen, Kontext berücksichtigen, Daten aus verschiedenen Quellen nutzen und Aufgaben innerhalb definierter Leitplanken selbstständig bearbeiten.
Was ist der Unterschied zwischen GenAI und KI-Agenten?
Generative KI erstellt Inhalte wie Texte, Zusammenfassungen, Antworten, Code oder Empfehlungen. KI-Agenten gehen einen Schritt weiter: Sie nutzen generative KI, Entscheidungslogik, Daten und Integrationen, um Aufgaben aktiv auszuführen. Beispiel: GenAI kann ein Support-Ticket zusammenfassen. Ein KI-Agent kann zusätzlich prüfen, welche Kategorie passt, ähnliche Fälle analysieren, Lösungsvorschläge vorbereiten, einen Workflow starten oder das Ticket an die richtige Stelle weiterleiten.
Was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem KI-Agenten?
Ein Chatbot beantwortet in der Regel Fragen oder führt einfache Dialoge. Ein KI-Agent kann zusätzlich Aufgaben planen, Informationen auswerten, Entscheidungen unterstützen und Aktionen in angebundenen Systemen oder Workflows auslösen. Während ein Chatbot häufig auf Kommunikation fokussiert ist, verbindet ein KI-Agent Kommunikation, Kontextverständnis, Automatisierung und Prozessausführung.
Welche Vorteile bieten KI-Agenten für Unternehmen?
KI-Agenten können repetitive Aufgaben reduzieren, Bearbeitungszeiten verkürzen und Mitarbeitende im Tagesgeschäft entlasten. Sie helfen dabei, Informationen schneller zu finden, Prozesse konsistenter auszuführen und Service-Anfragen effizienter zu bearbeiten. Besonders wertvoll sind KI-Agenten dort, wo viele ähnliche Aufgaben, grosse Datenmengen oder komplexe Prozessketten zusammenkommen. Dazu gehören beispielsweise IT Service Management, Customer Service, HR, Finance, Field Service, Operations oder Enterprise Service Management.
Wo können KI-Agenten eingesetzt werden?
KI-Agenten eignen sich für viele Unternehmensbereiche, in denen Anfragen, Entscheidungen, Daten und Workflows miteinander verbunden sind. Typische Einsatzbereiche sind IT-Service, Kundenservice, HR-Prozesse, Wissensmanagement, Prozessautomatisierung, Incident Management, Request Fulfillment, Change Management, AIOps oder Case Management. Sie können beispielsweise Tickets klassifizieren, Wissensartikel vorschlagen, Service-Anfragen bearbeiten, Genehmigungen vorbereiten, Störungen analysieren oder Mitarbeitende durch komplexe Prozesse führen.
Ersetzen KI-Agenten Mitarbeitende?
KI-Agenten sollen Mitarbeitende in erster Linie unterstützen und entlasten. Sie übernehmen repetitive, zeitintensive oder stark standardisierte Aufgaben, damit Fachpersonen mehr Zeit für komplexe Entscheidungen, Kundenkontakt und wertschöpfende Tätigkeiten haben. In vielen Szenarien arbeiten KI-Agenten deshalb nicht vollständig autonom, sondern als Assistenzsysteme mit klaren Verantwortlichkeiten, Eskalationsregeln und menschlicher Kontrolle.
Wie starten Unternehmen mit KI-Agenten?
Der Einstieg gelingt am besten mit klar abgegrenzten Anwendungsfällen, die einen messbaren Nutzen bieten und gleichzeitig gut kontrollierbar sind. Geeignet sind zum Beispiel häufige Support-Anfragen, Ticket-Klassifizierung, Wissensmanagement, Zusammenfassungen, einfache Genehmigungsprozesse oder standardisierte Service Requests. Wichtig ist, nicht nur die Technologie zu betrachten, sondern auch Prozesse, Daten, Rollen, Verantwortlichkeiten und Governance von Anfang an mitzudenken.

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Beratung anfragen

Manuel Röttele

Senior Account Executive und Spezialist für Service Management und die ServiceNow-Plattform

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