Agentic AI

Unsere ServiceNow-Lösungen

Machen Sie den Schritt von smarten Bots zu smarten Aktionen:

Agentic AI von ServiceNow löst Probleme, nicht nur Tickets

Agentic AI von ServiceNow ist eine autonome, kontextbewusste AI, die wie ein smarter digitaler Kollege arbeitet – sie assistiert nicht nur, sondern handelt eigenständig. Sie versteht, was Menschen wirklich brauchen, erfasst den Kontext und die Absicht und übernimmt Aufgaben von Anfang bis Ende, ohne ständige menschliche Eingriffe.

Im Gegensatz zu einfachen Chatbots oder regelbasierten Automatisierungen kann Agentic AI komplexe Anfragen aufschlüsseln, intelligente Entscheidungen auf Basis von Unternehmensdaten und -richtlinien treffen und Aufgaben teamübergreifend übernehmen – etwa in IT, HR oder im Field Service. Sie kommuniziert mit Ihren Systemen – wie CRM, ERP oder CMDB – und verbindet Daten mit Workflows, damit alles reibungslos abläuft. Sie kann Dringlichkeiten priorisieren, Probleme proaktiv lösen, sich in Echtzeit anpassen und durch kontinuierliches Lernen immer besser und schneller werden.

Kurz gesagt: Sie beantwortet nicht nur Fragen – sie löst tatsächlich Probleme.

AI-Agent vs Agentic AI

Kundendienst

Falllösung durch AI-Agent

1: Schlüsselwort-Erkennung

Erkennt „Lieferverzug“ und „Rechnungsproblem“.

2: Einfache Antworten

Antwortet mit einem Link zur Sendungsverfolgung: „Sie können den Lieferstatus hier überprüfen...“, und einem Knowledge-Base-Artikel: „Die häufigsten Gründe für Rechnungsfehler ...“

3: Ticket-Erstellung & Weiterleitung

• Erstellt zwei separate Tickets: eines für die Logistik (verspätete Lieferung) und eines für die Rechnungsstellung (falsche Rechnung).
• Die Tickets stehen in Warteschlangen und werden möglicherweise von verschiedenen Mitarbeitern bearbeitet, ohne dass eine Koordination stattfindet.

Fazit Kundendienst

AI-Agent: 

• Kein Kontext und keine Priorisierung.
• Emma wird nicht als VIP-Kundin anerkannt.
• Keine SLA-Beschleunigung oder beziehungssensitive Abwicklung.

Agentic AI von ServiceNow: 

• Bearbeitung mehrerer Anliegen.
• Erkennung des Kundentyps (VIP).
• Systemübergreifende Lösung (Logistik + Rechnungsstellung).
• Personalisierter Aktionsplan.
• Autonome Erstattung und Ticket-Eskalation.
• Kontinuierliches Lernen und Fehlererkennung.

Falllösung durch Agentic AI

Agentic AI behandelt dies als ein zusammengesetztes Problem, das Kundenzufriedenheit, Betrieb und Abrechnung umfasst - alle sind miteinander verknüpft.

1: Vollständigen Kontext verstehen

• Erkennt: Emma ist eine VIP-Kundin (Daten aus der CRM-Integration).
• Es gibt zwei verbundene Probleme: Versand & Abrechnung.
• Eine schnelle, hochwertige Lösung ist entscheidend für die Kundenbindung.

2: Untersuchung über mehrere Systeme hinweg

Versand & Logistik

• Agentic AI verbindet sich mit dem Auftragsmanagementsystem.
• Erkennt: Die Bestellung wurde vor 3 Tagen als versendet markiert. Die Sendungsverfolgung zeigt, dass das Paket in einem regionalen Verteilzentrum feststeckt.
• Die Expressversandgebühr wurde aufgrund einer Standardeinstellung im Checkout-Prozess fälschlich berechnet.

Abrechnung

• Zieht die Rechnungsdaten heran und bestätigt die Expressversandgebühr.
• Überprüft, dass Emma Standardversand ausgewählt hatte.
• Stellt fest, dass dieses Fehlerbild auch bei anderen Nutzern aufgetreten ist.

3: Autonome Lösung

• Leitet eine Rückerstattung der Expressversandgebühr gemäß Richtlinie ein.
• Aktualisiert die Rechnung und sendet Emma eine korrigierte Version per E-Mail.
• Kontaktiert den Logistikpartner über die API, um die Paketfreigabe zu priorisieren (basierend auf dem VIP-Status).
• Meldet einen Fehler im Checkout-Logiksystem, das den Expressversand automatisch aktiviert.

4: Proaktive, personalisierte Rückmeldung

Agentic AI sendet Emma eine personalisierte Nachricht:
„Hallo Emma, wir haben Ihr Paket lokalisiert und die Lieferung priorisiert – es sollte innerhalb von 24 Stunden ankommen. Die fälschlich berechnete Expressversandgebühr wurde erstattet, und Sie haben eine aktualisierte Rechnung per E-Mail erhalten. Entschuldigen Sie bitte die Unannehmlichkeiten – wir danken Ihnen für Ihre Treue!“

5: Lernen & Prävention

• Markiert den Expressversand-Fehler für das Engineering-Team.
• Schlägt dem Produktteam eine UI-Verbesserung oder Logikanpassung vor.
• Kennzeichnet den Fall als Trainingsbeispiel für ähnliche Probleme.
• Aktualisiert Emmas CRM-Profil mit dieser Interaktion für zukünftigen Kontext.

Falllösung durch AI-Agent

1: Schlüsselwort-Erkennung

Erkennt Begriffe wie „Laptop“, „Zugang“ und „Neueinstellung“.

2: Isolierter Support (Silo-Denken)

• Reagiert mit Links zu Wissensdatenbank-Artikeln über Onboarding-Richtlinien.
• Mögliche Antworten: „Bitte stellen Sie einen Hardware-Antrag“ oder „Wenden Sie sich bei Zugangsproblemen an die IT.“

3: Eingeschränkte Automatisierung

• Es könnten zwei Tickets erstellt werden: eins für die IT wegen des Laptops, ein anderes für den App-Zugang.
• Diese Tickets landen in separaten Warteschlangen, und jemand muss manuell zwischen HR, IT und Security koordinieren.

Fazit IT Service

AI-Agent: 

• Kein Bewusstsein für den Kontext.
• Jedes Problem (Laptop, App-Zugang und Onboarding neuer Mitarbeiter) wurde separat behandelt.
• Keine Kenntnis von anhängigen oder früheren Anfragen.
• Überwacht nicht den Fortschritt oder ergreift keine weiteren Maßnahmen.

Agentic AI von ServiceNow: 

• Abteilungsübergreifende Koordination.
• Dynamische Workflow-Korrektur.
• Automatisierte Eskalation.
• End-to-End-Kontextbewusstsein.
• Personalisierte Updates für die Beteiligten.
• Feedback-basierte Optimierung.

Falllösung durch Agentic AI

Agentic AI interpretiert dies als Hindernis für das Onboarding, nicht nur als Ticket.

1: Ziel verstehen

• Erkennt: Elena muss am ersten Arbeitstag vollständig einsatzbereit sein – das umfasst Hardware, App-Zugänge und Provisionierung.
• Startet eine kontextbezogene Untersuchung.
• Ruft Elenas Profil aus dem HR-System ab (z.  über eine Workday-Integration).
• Überprüft den Status des Onboardings:

✅ Hintergrundprüfung abgeschlossen
✅ Angebot angenommen
❌ Laptop nicht bereitgestellt
❌ App-Zugänge nicht eingerichtet

2: Abteilungsübergreifender Workflow wird aktiviert

IT Operations

• Überprüft das Asset-Management-System (z.  über die CMDB) und stellt fest, dass ein Laptop-Antrag eingereicht, aber in der Genehmigung festhängt.
• Agentic AI eskaliert die Genehmigung oder leitet sie automatisch an einen alternativen Genehmiger weiter.

Enterprise Applications / Security

• Stellt fest, dass die App-Bereitstellung nicht ausgelöst wurde – Ursache: eine fehlerhafte Benutzerrolle im Active Directory.
• Korrigiert die Rollenzuweisung und startet die Provisionierung der benötigten Anwendungen (z.  SAP, Salesforce, Slack).

Facility Management (falls erforderlich)

• Falls ein physischer Arbeitsplatz eingerichtet werden muss, prüft Agentic AI Raumreservierung und Zutritts-Workflows.
• Erkennt, dass kein Zugangsausweis beantragt wurde → initiiert die Anforderung automatisch.

3: Proaktive Kommunikation

• Antwort an HR: „Danke für Ihre Nachricht. Elenas Laptop-Anfrage wartete noch auf Genehmigung – wir haben sie jetzt eskaliert. Ihre App-Zugänge werden aktuell basierend auf ihrer Rolle eingerichtet, und der Gebäudezutritt wird organisiert. Wir melden uns, sobald alles für ihren ersten Arbeitstag bereit ist.“
• Optional: Direkte Benachrichtigung an Elena (sofern aktiviert), inklusive Übersicht, was sie an Tag 1 erwartet.

4: Feedback, Lernen & Prävention

• Protokolliert, dass das Onboarding durch fehlerhafte Rollenzuweisung verzögert wurde.
• Empfiehlt eine Verbesserung der Onboarding-Vorlage oder initiiert eine Richtlinienprüfung.
• Falls mehrere Neueinstellungen betroffen sind, kann Agentic AI Automatisierungskorrekturen vorschlagen.

Falllösung durch AI-Agent

1: Stichwortbasiertes Ticketing

• Erkennt „offline“, „Alarm“ und „dringend“.
• Schlägt vor, das Gerät neu zu starten oder das Handbuch per KB-Artikel zu prüfen.

2: Erzeugt einen einfachen Arbeitsauftrag

• Erzeugt ein Ticket für den Außendienst.
• Weist es einem allgemeinen Techniker zu.
• Keine Prioritätensetzung über die Kennzeichnung „dringend“ hinaus.

3: Kein Situationsbewusstsein

• Prüft nicht die Geräteprotokolle, frühere Vorfälle oder den Bestand.
• Überprüft nicht im Voraus, ob die benötigten Teile oder die Fähigkeiten des Technikers übereinstimmen.

Fazit Aussendienst

AI-Agent: 

• Hat die Schwere oder den Kontext des Ausfalls nicht bewertet.
• Hat die Benachrichtigung der wichtigsten Teams nicht koordiniert.
• Hat keine Prioritäten gesetzt, was zu Verzögerungen in der Warteschlange führte.
• Konnte keine teamübergreifenden Lösungsworkflows einleiten oder verfolgen.

Agentic AI von ServiceNow: 

• Anlagendiagnose aus IoT (Sensordaten).
• Intelligente Technikerzuweisung.
• Vorabprüfung von Teilen und Beständen.
• Abteilungsübergreifende Benachrichtigungen.
• Durchgängiger mobiler Arbeitsauftrag.
• Prädiktive Wartungsaktualisierung.
• Kunden-Updates in Echtzeit.

Falllösung durch Agentic AI

Agentic AI behandelt dies als geschäftskritischen Produktionsvorfall und nicht nur als Anfrage vor Ort.

1: Kontextuelles Verständnis & Priorisierung

• Identifiziert das betroffene Asset über IoT-Integration + CMDB.
• Markiert die Auswirkungen: Produktionslinie gestoppt = kritischer Geschäftsausfall.
• Erkennt den Standort = abgelegenes Werk → zusätzliche logistische Überlegungen.

2: Echtzeit-Diagnose

• Ruft Telemetriedaten der Einheit über angeschlossene Sensoren ab.
• Erkennt einen Ausfall des Temperatursensors und Spannungsschwankungen.
• Überprüft zusätzlich:
  • Letzter Wartungstermin: vor 7 Monaten
  • Ähnliche Fehler bei anderen Geräten mit demselben Sensormodell gemeldet
  • Garantie: Noch aktiv

3: Intelligente Einsatzplanung

• Stellt fest, dass ein zertifizierter HVAC-Techniker benötigt wird (kein allgemeiner Außendienst).
• Prüft Zeitpläne, Qualifikationen und Nähe der Techniker → weist den am besten geeigneten Techniker mit Verfügbarkeit innerhalb von 2 Stunden zu.
• Bereitet einen mobilen Arbeitsauftrag vor mit:
  • Fehlerdiagnose
  • Vergangene Protokolle
  • Erforderlicher Ersatzsensor
  • Anleitungen
  • Garantievermerk (für kostenfreie Reparatur)
• Benachrichtigt den Techniker und reserviert das benötigte Ersatzteil aus dem nächstgelegenen Servicefahrzeug.

4: Teamübergreifende Koordination

• Informiert die Produktionsleitung über die voraussichtliche Ankunftszeit und den Reparaturplan.
• Warnt den Einkauf, falls der Sensorbestand zur Neige geht.
• Meldet den Fall an die Technik zur weiteren Analyse ähnlicher Sensorausfälle.

5: Live-Updates & Problemlösung

• Hält den Standortleiter auf dem Laufenden: „Ein zertifizierter Techniker ist mit dem benötigten Ersatzteil unterwegs. Voraussichtliche Reparaturzeit: 90 Minuten nach Ankunft.“
• Nach Abschluss der Reparatur dokumentiert Agentic AI den Vorfall, stößt eine Wartungsüberprüfung an und aktualisiert den Plan zur vorausschauenden Instandhaltung, um Wiederholungen zu vermeiden.