Intelligenz trifft Innovation: Neue Funktionen und Tools
Mit dem Zurich Release schlägt ServiceNow ein neues Kapitel auf. Seit dem ersten Release «Aspen» im Jahr 2012 hat sich die Plattform stetig weiterentwickelt. Nun erreicht sie mit dem Buchstaben Z nicht nur den Abschluss des alphabetischen Zyklus, sondern auch einen Meilenstein in Sachen Agentic AI, Sicherheit und Workflow-Innovation.
Agentic AI: Vom Assistenten zum Teamkollegen
Während KI früher noch als reine Unterstützung gedacht war, bringt Zurich den entscheidenden Wandel: KI-Agenten arbeiten selbstständig und kontextbewusst. Sie werden Teil des Arbeitsalltags, nicht nur Werkzeuge.
- Multi-agentic AI: Nicht nur ein einzelner Agent, sondern mehrere Agenten können zusammenwirken, komplexe Aufgaben koordinieren und aufeinander abgestimmte Workflows übernehmen.
- Build Agent: Mit Sprachbefehlen Ideen in produktionsreife Apps umsetzen – mit Debugging, Testgenerierung, Logik und Integration, ohne tiefes Technikwissen.
- Developer Sandbox: Isolierte Umgebungen, in denen Teams parallel arbeiten, Versionierung und Tests möglich sind, bevor etwas live geht. Damit sinken Risiken und Feedbackschleifen werden schneller.
Sicherheit als Fundament
Mit zunehmender Automatisierung wächst auch die Angriffsfläche. Die Zurich-Version begegnet dieser Herausforderung mit einer integrierten Sicherheitsarchitektur:
- Die ServiceNow Vault Console bündelt Verschlüsselung, Datenschutz, Zero Trust Access, Code Signing und bietet Dashboards zur Überwachung sowie Empfehlungen zum Schutz neu entdeckter sensibler Daten.
- Die Machine Identity Console steuert API-Integrationen und Bots, identifiziert veraltete oder unsichere Authentifizierungsverfahren und zeigt Schwachstellen in Machine Identities auf.
- Der AI Control Tower bietet Plattformteams zentrale Sichtbarkeit, Governance und Compliance über alle KI-Agenten, Modelle und Workflows hinweg. Damit wird der Übergang von Experimenten zu zuverlässiger Produktivnutzung möglich.
Agentic Playbooks sowie Process und Task Mining Insights
Auch die Prozessseite erfährt ein Upgrade:
- Agentic Playbooks verbinden menschliche Eingabe und KI in Workflows («hybride Steuerung»). Aufgaben werden automatisch ausgeführt, Menschen können bei Bedarf eingreifen. Beispiel: Kreditkarten-Support, Identitätsprüfung, Ersatz-Anfrage.
- Process und Task Mining Insights sind nun vollständig in die Plattform eingebettet. Sie helfen zu erkennen, wie Arbeit tatsächlich abläuft, wo Engpässe existieren, und wo Agenten den besten Impact haben.
Now Assist und GenAI-Funktionen
Das Zurich Release erweitert auch die GenAI-Funktionen von ServiceNow:
- Unterstützung mehrerer LLMs (z. B. Azure OpenAI, Gemini, Claude) für mehr Flexibilität.
- Verbesserte Übersetzungs- und E-Mail-Antwortfunktionen mit automatischen Zitationen.
- Erweiterte Panel-Funktionen in Now Assist für mehr Übersicht und bessere Nutzererfahrung.
Erweiterte Developer-Tools
Für Entwicklerinnen und Entwickler gibt es weitere neue Funktionen:
- Workflow Data Fabric Hub: Echtzeit-Zugriff auf externe Datenquellen ohne Kopieren.
- App Engine Management Center: Zentrale Steuerung und Governance von Low-Code-Apps.
- Performance Analyzer im Studio: Detaillierte Analyse von Ladezeiten und Optimierungsmöglichkeiten.
Impact und Operations
Auch im Bereich Betrieb und Monitoring gibt es Neuerungen:
- ServiceNow Impact bietet KI-gestützte Root Cause Analysis im Instance Observer.
- Automatische Zusammenfassungen von KPIs in natürlicher Sprache erleichtern die Entscheidungsfindung.
ServiceNow Zurich Release: Die Zukunft der Plattform
Mit dem Zurich Release verbindet ServiceNow Intelligenz, Entwicklungsbeschleunigung und Sicherheit auf einer einheitlichen Plattform. Agentic AI macht den nächsten Schritt: weg von der reinen Unterstützung, hin zum aktiven Mitgestalter. Für Unternehmen bedeutet das:
- Mehr Innovationskraft
- Schnellere Time-to-Value
- Höhere Sicherheit, auch bei komplexen, KI-gestützten Workflows
- Bessere Governance und Kontrolle, auch bei grösserer Skalierung
Das Zurich-Update zeigt eindrucksvoll, wie menschliche Kreativität und maschinelle Intelligenz zusammenwirken können, und setzt damit einen neuen Standard für die Zukunft der Arbeit.
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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