Agentic AI von ServiceNow: Beispiele und Anwendungsbereiche

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

Mit ServiceNow Agentic AI können Unternehmen ihre Prozesse intelligenter automatisieren. Doch wie funktioniert Agentic AI von ServiceNow in der Praxis? In diesem Artikel zeigen wir ServiceNow Agentic AI Beispiele, wie KI-Agenten in verschiedenen Branchen eingesetzt werden und welche Vorteile sie bieten.

ServiceNow Agentic AI: Beispiele aus verschiedenen Branchen und Anwendungsbereichen

Während herkömmliche Automatisierung oft auf vordefinierte Regeln angewiesen ist, agieren KI-Agenten dynamisch: Sie analysieren Daten in Echtzeit, lernen aus Erfahrungen und treffen eigenständig Entscheidungen. Dadurch lassen sich nicht nur bestehende Workflows optimieren, sondern auch komplexe Geschäftsprozesse intelligent steuern. Agentic AI kann in vielen Branchen und Abteilungen eingesetzt werden, um Prozesse effizienter zu gestalten und die Produktivität nachhaltig zu steigern. Im Folgenden werden einige spezifische ServiceNow Agentic AI Beispiele vorgestellt.

Beispiel Ergebnis
IT Service Management: Automatisierte Störungsbehebung Ein globales Finanzunternehmen setzt Agentic AI ein, um IT-Tickets automatisch zu analysieren und Lösungen vorzuschlagen. KI-Agenten priorisieren kritische Anfragen und leiten komplexe Probleme an Fachkräfte weiter. Deutlich schnellere Bearbeitungszeit von Tickets und Reduktion manueller Eingriffe.
Gesundheitswesen: Optimierung der Patientenversorgung Eine Klinik nutzt KI-Agenten zur Analyse von Patientendaten und automatisierten Terminvergaben basierend auf Verfügbarkeiten und Dringlichkeiten. Kürzere Wartezeiten für Patienten und effizientere Ressourcennutzung in der Klinik.
HR und Onboarding: Digitale Mitarbeiterintegration Ein Tech-Unternehmen implementiert Agentic AI, um neue Mitarbeitende automatisch mit allen relevanten Informationen auszustatten und Anfragen zu beantworten. Schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeitender und eine höhere Zufriedenheit im Onboarding-Prozess.
Supply Chain Management: Optimierung von Lieferketten Ein Logistikunternehmen setzt Agentic AI ein, um Engpässe vorherzusagen und Bestellungen automatisch zu priorisieren. Weniger Lieferverzögerungen und optimierte Lagerbestände.
Marketing und Vertrieb: KI-gestützte Kundenansprache Ein E-Commerce-Unternehmen nutzt Agentic AI zur Analyse von Kundenverhalten und zur automatisierten Personalisierung von Produktempfehlungen. Höhere Conversion-Rate durch gezielte Marketingmassnahmen.
Finanz- und Rechnungswesen: Automatisierte Rechnungsverarbeitung Eine Versicherungsgesellschaft setzt KI-Agenten ein, um eingehende Rechnungen automatisch zu analysieren, zu kategorisieren und freizugeben. Schnellere Rechnungsverarbeitung und Reduktion von Fehlern.
Facility Management: Effiziente Wartungsplanung Ein Immobilienunternehmen nutzt Agentic AI zur vorausschauenden Wartung von Gebäudetechnik, indem Sensordaten analysiert und Wartungstermine automatisiert geplant werden. Weniger ungeplante Ausfälle und reduzierte Wartungskosten.
Energie und Versorgungswirtschaft: Smarte Netzüberwachung und Wartung Ein Energieversorger nutzt Agentic AI zur Überwachung des Stromnetzes. KI-Agenten analysieren Sensordaten in Echtzeit und erkennen drohende Ausfälle oder Überlastungen. Reduzierte Ausfallzeiten, optimierte Wartungsintervalle und höhere Netzstabilität.
Industrie und Fertigung: Vorausschauende Wartung von Produktionsanlagen Ein Produktionsunternehmen setzt Agentic AI zur präventiven Wartung ein. Maschinendaten werden analysiert, um drohende Defekte frühzeitig zu erkennen. Geringere Stillstandszeiten, verlängerte Lebensdauer von Anlagen und weniger Wartungskosten.
Öffentliche Verwaltung: Automatisierte Antragsbearbeitung Eine Behörde nutzt KI-Agenten, um Anträge automatisiert zu prüfen, zu kategorisieren und fehlende Unterlagen zu identifizieren. Schnellere Bearbeitungszeiten, reduzierte Verwaltungsaufwände und höhere Bürgerzufriedenheit.
Customer Service Management: Intelligente Support-Automatisierung Ein Unternehmen setzt Agentic AI für den Kundenservice ein, um Anfragen in Echtzeit zu analysieren und selbstständig Lösungen vorzuschlagen. Schnellere Problemlösung, reduzierte Ticket-Bearbeitungszeit und verbesserte Kundenzufriedenheit.
IT Operations Management: Automatisierte Fehlererkennung ITOM-Teams nutzen Agentic AI, um Server- und Netzwerkprobleme frühzeitig zu erkennen und selbstständig Massnahmen zu ergreifen. Weniger Systemausfälle, optimierte Ressourcennutzung und geringerer IT-Administrationsaufwand.
IT Asset Management: Optimierung der Lizenzverwaltung Unternehmen setzen Agentic AI zur Analyse der Softwarelizenz-Nutzung ein, um ungenutzte Lizenzen zu identifizieren und Kosten zu senken. Geringere IT-Kosten, bessere Lizenzverteilung und optimierte Compliance.

So integrieren Unternehmen Agentic AI von ServiceNow

Diese ServiceNow Agentic AI Beispiele zeigen, wie Unternehmen in der Praxis von intelligenten Automatisierungslösungen profitieren. Damit Unternehmen das volle Potenzial von Agentic AI ausschöpfen können, ist eine reibungslose Integration in bestehende IT-Umgebungen erforderlich. Hier sind einige bewährte Methoden, um ServiceNow Agentic AI in den Betrieb einzuführen:

API-gestützte Integration

Agentic AI kann über REST-APIs mit bestehenden Unternehmenssystemen (ERP, CRM, ITSM-Plattformen) verbunden werden. ServiceNow bietet mit Integration Hub eine zentrale Lösung zur Vernetzung verschiedener Systeme und Automatisierungsprozesse. Durch vordefinierte Konnektoren können Unternehmen die Einbindung beschleunigen und die Skalierbarkeit sicherstellen.

Datenqualität und Modelltraining

KI-Agenten benötigen hochwertige Daten für präzise Entscheidungen. Damit das gelingt, sollten Unternehmensdaten bereinigt und standardisiert werden, um Verzerrungen in den Vorhersagemodellen zu vermeiden. ServiceNow bietet vorgefertigte KI-Modelle, die kontinuierlich trainiert und mit Unternehmensdaten angereichert werden können. Unternehmen haben zudem die Möglichkeit, durch Now Intelligence individuelle Anpassungen vorzunehmen, um domänenspezifische Erkenntnisse in die KI-Modelle einzubringen.

Sicherheitsaspekte und Compliance

Die Implementierung von Agentic AI muss Datenschutzbestimmungen einhalten und sicherstellen, dass sensible Unternehmensdaten geschützt bleiben. Empfehlenswert sind rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) und End-to-End-Verschlüsselung. Zudem bietet ServiceNow Sicherheitsfunktionen wie automatische Anomalieerkennung, um unautorisierte Aktivitäten frühzeitig zu erkennen und zu verhindern.

Low-Code-Implementierung für eine schnellere Einführung von ServiceNow Agentic AI

Mit Now Assist und dem AI Agent Studio können Unternehmen ihre eigenen KI-Agenten über Low-Code-Oberflächen anpassen, ohne tiefgehende Entwicklungskenntnisse. Unternehmen können mit grafischen Workflows KI-Agenten trainieren, neue Geschäftslogiken erstellen und diese in bestehende Prozesse integrieren. Dadurch wird die Einführung erheblich beschleunigt und an individuelle Geschäftsanforderungen angepasst.

Warum Unternehmen sich jetzt mit Agentic AI beschäftigen sollten

Unternehmen profitieren durch den Einsatz von Agentic AI in mehrfacher Hinsicht:

  • Kosteneinsparungen: Durch automatisierte Workflows werden manuelle Aufgaben reduziert, was den operativen Aufwand senkt.
  • Schnellere Entscheidungsfindung: Echtzeit-Datenanalysen ermöglichen eine fundierte und schnelle Reaktion auf Veränderungen.
  • Bessere Customer Experience: Personalisierte und schnellere Interaktionen steigern die Kundenzufriedenheit und -bindung.
  • Skalierbarkeit: Unternehmen können Prozesse flexibel anpassen und erweitern, um mit wachsenden Anforderungen Schritt zu halten.

Agentic AI von ServiceNow als Treiber der digitalen Transformation

Die Integration von ServiceNow Agentic AI bietet Unternehmen eine einzigartige Möglichkeit, Prozesse intelligenter zu gestalten, sich wettbewerbsfähig aufzustellen und Innovationspotenziale auszuschöpfen. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologie setzen, schaffen die Grundlage für eine dynamische, zukunftssichere und nachhaltige Digitalisierung.

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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