Agentic AI dort, wo Ihre Prozesse und Ihre Daten schon zu Hause sind
Ist noch offen, welche KI-Chancen sich lohnen, starten Sie am besten mit AI Use Case Discovery. Geht es um die Frage, wer Ihre bereits laufende KI steuert, ist AI Control Tower der passende Einstieg.
Eine Frage in natürlicher Sprache genügt: Sie erhalten die Antwort, und die Arbeit ist bereits erledigt.
Mit ServiceNow AI erhält Ihr Unternehmen KI-Skills, KI-Agenten und agentische Workflows. Sie greifen auf Ihre aktuellen Unternehmensdaten zu und arbeiten direkt in den Prozessen, die Sie heute schon betreiben.
Ein KI-Agent braucht eine Aufgabe, eine Grenze und eine Abbruchbedingung. Dann erledigt er die Arbeit, statt Ihnen einen Entwurf vorzulegen.
Der Datensatz
aktualisiert.
Die Genehmigung
weitergeleitet.
Der Fall
geschlossen.
Jede Aktion bleibt auf die vergebenen Berechtigungen beschränkt, wird protokolliert und unterliegt der Governance. Wer KI freigeben muss, sieht dadurch genau, was sie getan hat.
KI-Agenten, Skills und agentische Workflows auf Ihren eigenen Geschäftsdaten
ServiceNow AI ist fester Bestandteil der Plattform, auf der Ihre Anfragen, Fälle, Aufträge, Assets und Genehmigungen bereits liegen.
KI-Skills
Fassen Inhalte zusammen, erstellen Entwürfe und klassifizieren, direkt während der Arbeit.
KI-Agenten
Erledigen Aufgaben systemübergreifend, auf Wunsch mit menschlicher Freigabe.
Agentische Workflows
Verknüpfen mehrere KI-Agenten, die gemeinsam ein Geschäftsergebnis erreichen. Wo Sie es wünschen, ist ein Mensch eingebunden.
Stellen Sie Ihre Frage in natürlicher Sprache, im Chat, per Spracheingabe, im Web oder mobil. Die Antwort stützt sich auf Ihre eigenen Datensätze statt auf allgemeines Wissen.
Durchsuchen Sie Wissen, Katalog und Fallhistorie an einem Ort.
Fragen Sie nach einer Kennzahl, ohne einen Bericht zu erstellen.
Überlassen Sie einem KI-Agenten eine eingehende Anfrage: Er ordnet sie ein, holt fehlende Angaben ein, handelt in den verbundenen Systemen und schließt den Vorgang ab.
Lassen Sie einen Workflow das Angebot entwerfen, es zur Genehmigung weiterleiten und den Auftrag aktualisieren.
ServiceNow Otto
Die Oberfläche, über die Fragen gestellt werden.
Workflow Data Fabric, Knowledge Graph und Context Engine
Verschaffen der KI Zugang zu den Datensätzen und Systemen, in denen die gesuchten Informationen liegen.
AI Control Tower
Über AI Control Tower behalten Sie all das im Blick und steuern es.
Sagt Ihnen, was Ihre Urlaubsregelung vorsieht.
Genehmigt den Urlaub, passt den Dienstplan an und benachrichtigt die Führungskraft.
Auf ServiceNow arbeitet die KI auf derselben Plattform wie Prozess, Daten und Berechtigungen. Deshalb kann sie die Aktion selbst ausführen. Darin liegt der Unterschied zwischen einer KI, die Ihr Geschäft erklärt, und einer KI, die einen Teil davon übernimmt.
Was sich ändert, wenn KI in Ihrer Plattform arbeitet
Vorgänge werden abgeschlossen, ohne dass jemand sie von einem System ins nächste übertragen muss. Kunden und Mitarbeiter erhalten schneller eine Antwort, in den Warteschlangen liegt weniger Arbeit, die erst verteilt werden muss, und jede KI-Aktion ist an einem Ort dokumentiert. Ihre Mitarbeiter kümmern sich um die Ausnahmen statt um die Routineabwicklung.
Ein Kunde fragt, wo seine Bestellung ist
Die Anfrage wird verstanden
Die Systeme werden gelesen
Antwort gesendet, Vorgang aktualisiert
Ein Service-Ereignis tritt ein
Die Auswirkung wird bewertet
Die betroffenen Kunden werden ermittelt
Die Folgearbeit wird angelegt
Ein neuer Bedarf kommt herein
Er wird anhand echter Daten auf Nutzen und Machbarkeit geprüft
Er wird anhand der Belege priorisiert
Kein Warten auf die nächste Besprechung
Ein Angebot braucht Preis und Genehmigung
Das Angebot wird entworfen
Und weitergeleitet
Der KI-Agent hält an, wo laut Rabattregel ein Mensch entscheiden muss
Aus Vermutungen über Ihren KI-Bestand wird ein Überblick.
Alle KI-Agenten, Modelle und Verbindungen sind in einem Inventar erfasst, jeweils mit einer verantwortlichen Person und einer Risikoklassifizierung. Erst damit wird aus „Wir haben irgendwo KI“ ein Bestand, über den Sie berichten und den Sie ausbauen können. Auch für den Verbrauch ist jemand verantwortlich. So setzen Sie die KI-Nutzung, die Ihre Lizenzstufe bereits enthält, gezielt ein und bemerken sie nicht erst bei der Vertragsverlängerung.
Diese Verbesserungen lohnt es sich zu messen, und zwar an Ihren eigenen Prozessen und Kennzahlen.
Welche Rolle ServiceNow Otto spielt und was heute allgemein verfügbar ist
Otto ist die zentrale Stelle für Fragen und umfasst Conversational AI, unternehmensweite Suche, Sprachagenten in mehreren Sprachen und Datenabfragen in natürlicher Sprache. In Otto geht auf, was ServiceNow bisher als Now Assist, Moveworks und AI Experience angeboten hat. Gesteuert und protokolliert wird jede Aktion über AI Control Tower.
Otto ist die Oberfläche und gibt die Richtung der Plattform vor. Allgemein verfügbar ist auf Ihrer Instanz heute eine bestimmte Auswahl an KI-Skills, KI-Agenten und agentischen Workflows. Welche das sind, hängt von Ihrem Release und Ihrem Lizenzumfang ab.
ServiceNow hat Otto vorgestellt.
Otto lässt sich in ServiceNow EmployeeWorks und AI Control Tower nutzen.
Rollout in allen Produkten.
Bevor wir mit dem Design beginnen, prüfen wir Ihre Instanz. Ihr Plan stützt sich damit auf Funktionen, die Sie heute aktivieren können, und alles, was erst noch kommt, ist als Roadmap gekennzeichnet.
Was Sie mit Ihrer Lizenzstufe bauen dürfen
Im April 2026 hat ServiceNow seine Lizenzierung in drei Stufen neu geordnet: Foundation, Advanced und Prime. Alle drei enthalten KI, ein separater Kauf ist nicht nötig. Die meisten Kunden besitzen deshalb schon mehr KI-Funktionen, als sie einsetzen. Wichtig ist vor allem, mit welcher Stufe Sie eigene KI bauen dürfen.
| From ServiceNow’s documentation | Foundation | Advanced | Prime |
|---|---|---|---|
| Use and configure the supplied AI skills and agents | ✓ | ✓ | ✓ |
| Create net-new custom AI skills and agents | , | , | Prime only |
| Autonomous AI workforce | , | , | Prime only |
| AI Control Tower | ✓ | ✓ | ✓ |
| Manage AI assets outside ServiceNow | , | , | ✓ |
| Workflow Data Fabric | ✓ | ✓ | ✓ |
Nach der ServiceNow-Dokumentation dürfen Sie die mitgelieferten KI-Skills und KI-Agenten in jeder Stufe nutzen und konfigurieren. Wer eigene KI-Skills und KI-Agenten erstellen will, braucht Prime. Dasselbe gilt für die autonome AI Workforce. AI Control Tower ist in allen Stufen enthalten, für die vollständige Verwaltung von KI-Assets außerhalb von ServiceNow brauchen Sie jedoch die separate Lizenz AI Control Tower for Enterprise AI. Auch Workflow Data Fabric gehört zum Umfang, die Zero Copy Connectors erfordern allerdings ein kostenpflichtiges Upgrade.
Assists aus einem gemeinsamen Pool für die gesamte Instanz
ServiceNow rechnet die Nutzung in Einheiten ab, die Assists heißen. Der Pool gehört der gesamten Instanz, nicht einzelnen Nutzern. Je nach Aktion fällt der Verbrauch unterschiedlich hoch aus, und auch Tests außerhalb der Produktionsumgebung gehen vom selben Pool ab.
Legen Sie zuerst fest, welche Art von KI Sie bauen wollen, und wählen Sie erst dann eine Stufe. Von ihr hängt ab, ob Sie überhaupt selbst bauen dürfen.
Danach braucht der Nutzungspool eine verantwortliche Person und eine monatliche Überprüfung, und zwar bevor Ihr erster KI-Agent live geht. ServiceNow veröffentlicht weder Assist-Werte noch Poolgrößen oder Preise. Deshalb spielen wir die Abrechnung anhand Ihrer eigenen Systemlandschaft durch, statt Ihnen eine Schätzung zu nennen.
Bringen Sie einen Prozess mit, den KI vollständig erledigen soll.
Wir zeigen Ihnen, was Ihre Instanz dafür braucht, noch bevor das Design beginnt.
Sie sind nicht an ein Modell gebunden
Neben dem eigenen Modelldienst unterstützt ServiceNow Azure OpenAI, Google Gemini und Anthropic Claude on AWS. Das Modell wählen Sie für die gesamte Instanz, für eine Gruppe von Skills oder für einen einzelnen Skill. Welches Modell wo läuft, regelt eine Richtlinie, die in AI Control Tower freigegeben und auditiert wird.
| Supported model | Bring your own key | The whole instance | A group of skills | A single skill |
|---|---|---|---|---|
| ServiceNow model service | , | ✓ | ✓ | ✓ |
| Azure OpenAI | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Google Gemini | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Anthropic Claude Unser bevorzugtes | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
Claude ist unsere bevorzugte Intelligenzebene.
Die Architektur zwingt trotzdem nicht jeden Anwendungsfall auf dasselbe Modell. Anthropic und ServiceNow verbindet eine dokumentierte Partnerschaft. Claude ist das Standardmodell von ServiceNow Build Agent und plattformweit eines der bevorzugten Modelle. Zudem ist Anthropic der erste Designpartner für ServiceNow Action Fabric.
Für Azure OpenAI, Claude on AWS und Gemini können Sie eigene Schlüssel verwenden (Bring Your Own Key). Damit betreibt ein reguliertes Unternehmen die Modelle über sein eigenes Cloud-Konto.
Bei manchen mitgelieferten Skills, KI-Agenten und agentischen Workflows lässt sich das Modell nicht wählen.
Ein Anbieter ohne ServiceNow-Zertifizierung lässt sich nicht einfach einstellen, sondern erfordert eine individuelle Integration mit eigener Übersetzungsschicht.
Beides klären wir anhand Ihrer Instanz, bevor das Design beginnt.
Die KI, für die Sie sich bereits entschieden haben, übernimmt in ServiceNow gesteuerte Arbeit
Mit ServiceNow Action Fabric öffnet sich die Plattform für KI-Agenten, die außerhalb von ServiceNow entstanden sind. Einen Workflow, den sonst ein Mensch über die ServiceNow-Oberfläche anstößt, kann dann auch ein freigegebener externer KI-Agent auslösen, ganz ohne Oberfläche. Jede Aktion setzt eine Identitätsprüfung voraus, bleibt auf die vergebenen Berechtigungen beschränkt und ist über AI Control Tower nachvollziehbar.
Der KI-Assistent, den Ihre Mitarbeiter ohnehin geöffnet haben.
Die meisten Unternehmen haben bereits KI eingekauft. Statt einen weiteren Assistenten einzuführen, verbinden Sie den vorhandenen mit Prozessen, in denen die Arbeit tatsächlich abgeschlossen wird. Abgerechnet werden diese Aktionen aus demselben Pool wie Ihre übrige KI-Nutzung. Auch deshalb sollte für den Pool eine verantwortliche Person benannt sein.
Daten und Systeme außerhalb der Plattform anbinden → ServiceNow Integrations
Wie KI in Ihrem Unternehmen nicht nur gebaut, sondern auch freigegeben wird
Autonomie erhält ein KI-Agent erst, wenn Belege dafür vorliegen. Bevor er handelt, legen Sie fest, was er sehen und welche Aktionen er ausführen darf, an welchen Stellen ein Mensch freigeben muss und was bei einem Fehler geschieht. AI Control Tower protokolliert die Interaktionen, setzt Richtlinien durch und kann einen KI-Agenten anhalten. Nutzungsschwellen begrenzen seinen Verbrauch.
ServiceNow gliedert seine KI in Sense, Decide, Act und Secure. Wir gehen diese Schritte in umgekehrter Reihenfolge an, denn in dieser Reihenfolge wird ein Programm freigegeben.
Noch vor dem Einschalten wird vereinbart, was die KI sehen und tun darf und wofür sie nachfragen muss, einschließlich Freigabeschwellen, Eindämmungsverhalten und Audit Trail.
Die KI greift auf vertrauenswürdige Daten zu, die gut genug sind, um auf ihrer Basis zu handeln.
Sie kennt den geschäftlichen Kontext so gut, dass sie entscheidet, wie Sie selbst entscheiden würden.
Sie erledigt die Arbeit innerhalb der Grenzen, die Sie festlegen.
Den Normalfall und die Abbruchbedingung gestalten wir gemeinsam mit Ihnen.
Arbeitet ein KI-Agent fehlerhaft, wird er eingedämmt und kann gestoppt werden. Sein Verbrauch ist nach oben begrenzt.
Jedes KI-Asset an einem Ort steuern → AI Control Tower
Ihre regulatorischen Pflichten klären → EU AI Act Readiness
KI-Agenten sind nur so gut wie die Grundlagen, auf denen sie arbeiten
KI liefert Ergebnisse, wenn Prozess, Daten, Berechtigungen und Verantwortlichkeiten stimmen. Diese Grundlagen in Ordnung zu bringen, macht den größten Teil des Projektwerts aus.
Ein Prozess, auf den sich die Teams geeinigt haben, die damit arbeiten.
Katalog-, Wissens- und Konfigurationsdaten, denen die KI vertrauen kann.
Integrationen zu den Systemen, in denen die übrigen Informationen liegen.
Rollen und Berechtigungen, die zur Arbeitsweise Ihrer Mitarbeiter passen.
Eine Lizenzstufe und ein Nutzungspool, abgeglichen mit dem, was Sie bauen wollen.
Für jeden produktiven KI-Agenten eine namentlich benannte verantwortliche Person, damit er auch nach dem Go-live weiter funktioniert. Solution Support kann diese Aufgabe gemeinsam mit Ihnen übernehmen.
Wir beginnen nicht mit KI-Ideen.
Zählen in einem Workshop alle auf, was KI könnte, entsteht eine Wunschliste. Wir legen stattdessen Ihre Geschäftsprioritäten neben Ihre tatsächlichen ServiceNow-Betriebsdaten. So sehen wir, wo wiederkehrende und wertvolle Arbeit wirklich anfällt. Jeden Kandidaten bewerten wir anschließend nach Nutzen, Machbarkeit und Risiko. Die Belege dafür liefert der Agent Advisor der Plattform, der Ihre historischen Datensätze auswertet. Die Auswahl beruht damit auf Ihren Prozessdaten und nicht auf Meinungen im Workshop.
Wir testen, bevor wir vertrauen.
Für jeden KI-Agenten, der in Produktion geht, gestalten wir Folgendes zusammen mit dem Workflow, statt es nach dem Go-live nachzurüsten:
Dass ein KI-Agent in einer Demo funktioniert, beweist noch nicht, dass er produktionsreif ist. Erst wenn der erste gesteuerte Prozess vollständig läuft, beginnt der zweite. So ist das Muster erprobt und nicht bloß angenommen.
Anteil der Anfragen, die ohne Übergabe an einen Menschen erledigt werden
Anteil der Aktionen von KI-Agenten, die korrigiert werden müssen
Lösungszeit für den Zielprozess
Verbrauch je erledigtem Ergebnis
Produktive KI-Agenten mit benannter verantwortlicher Person
Anteil der KI-Assets mit Risikoklassifizierung
Entscheiden, welche KI-Chancen sich zuerst lohnen → AI Use Case Discovery
Was wir anbieten, haben wir zuerst im eigenen Unternehmen umgesetzt
Wir arbeiten selbst damit.
Mit ServiceNow und Claude arbeiten wir, dokumentieren, verwalten unser Wissen und setzen Projekte um. Unsere eigenen Prozesse richten wir zuerst auf KI aus. Was sich bewährt, machen wir anschließend zum Angebot. Das ist etwas anderes als „unsere Spezialisten nutzen KI“: Unsere Empfehlungen beruhen auf eigener Praxis, nicht auf Gelesenem.
Wir bauen die Prozesse, in denen die KI arbeitet.
Auf derselben Plattform implementieren wir die kommerzielle Seite, den Kundenservice, den Field Service und das Portfolio: Sales CRM, CPQ, CSM, FSM und Strategic Portfolio Management. Wie gut ein KI-Agent arbeitet, hängt vom Prozess und den Daten darunter ab. Genau dort liegt unser Schwerpunkt.
Wir entwickeln und betreiben KI-Agenten.
Wir tun das im eigenen Unternehmen und in den Umgebungen, die wir aufbauen, jeweils mit ausdrücklich festgelegten Kontrollpunkten: die Freigabe des Geltungsbereichs, eine Prüfung, bevor etwas erzeugt wird, und ein Build-Log. Weil ein KI-Agent Zugangsdaten besitzt und Aktionen ausführt, erhält er wie jede andere Produktivkomponente eine verantwortliche Person, einen Berechtigungsumfang und einen Prüftermin. KI-gestützte Wissensarbeit setzen wir auch in laufenden Kundenprojekten ein.
Zwei Plattformen, bewusst gewählt.
ServiceNow übernimmt Orchestrierung, Workflow und Governance, Claude liefert die Intelligenz. Wir sind ServiceNow Consulting & Implementation Partner und Resell Partner sowie Anthropic Consulting & Implementation Partner. Deshalb plant bei uns ein einziges Team über beide Plattformen hinweg, statt dass zwei Lieferanten erst an Ihrer Integrationsschicht aufeinandertreffen.
Unabhängigkeit steht bei uns im Vertrag, nicht in der Präsentation.
Wir dokumentieren, welches System wir als führend empfehlen und wo die Integrationsgrenze verläuft. Dazu sind wir vertraglich verpflichtet, auch wenn das Produkt eines anderen Anbieters die bessere Lösung ist.
Erfahrene Spezialisten vom ersten Workshop bis zum Go-live.
Pulse & Patterns wurde 2025 gegründet. Unser Team besteht aus Spezialisten mit jahrzehntelanger Erfahrung in Plattform- und Geschäftsbetrieb. Mit ihnen arbeiten Sie direkt zusammen, ohne Betreuungsebene dazwischen, ohne Personalpool im Hintergrund und ohne Übergabe an ein Team, das Sie nie kennengelernt haben.
Finden Sie heraus, welche Arbeit Ihre KI vollständig erledigen kann
Im Agentic AI Readiness Review sehen wir uns drei Dinge an: einen Geschäftsprozess, den KI vollständig übernehmen soll, den Zustand der zugrunde liegenden Daten und Plattform sowie die Möglichkeiten Ihrer Lizenzstufe. Danach wissen Sie genau, was heute schon möglich ist, was vorher in Ordnung gebracht werden muss und was noch auf der Roadmap steht.
Agentic AI
Software, die entscheidet, was als Nächstes zu tun ist, und es dann ausführt, im Rahmen der Regeln, die Sie festlegen.
KI-Agent
Eine KI mit einer Aufgabe, bestimmten Tools und einer klaren Grenze.
Agentischer Workflow
Ein Geschäftsziel, das ein oder mehrere KI-Agenten nacheinander bearbeiten.
ServiceNow Otto
Die KI-Oberfläche: eine zentrale Stelle für Fragen, per Chat, Spracheingabe, Web und mobil.
Action Fabric
Der Mechanismus, über den ein freigegebener externer KI-Agent einen ServiceNow-Workflow auslösen kann.
AI Control Tower
Die Steuerungsebene: Sie zeigt, welche KI im Einsatz ist, wer dafür verantwortlich ist, welches Risiko sie birgt und was sie darf.
Assist
Die Einheit, mit der ServiceNow KI-Nutzung abrechnet.
Die Fragen, die uns Entscheider stellen.
Was ist der Unterschied zwischen generativer KI und Agentic AI?
›
Generative KI erstellt Inhalte, etwa eine Zusammenfassung, einen Antwortentwurf oder einen Artikelvorschlag. Agentic AI entscheidet, was als Nächstes geschehen soll, und führt diesen Schritt systemübergreifend aus, innerhalb der Grenzen, die Sie festlegen. In der Praxis zeigt sich der Unterschied daran, ob die Arbeit am Ende erledigt ist. Eine generative Funktion liefert Ihnen ein Zwischenergebnis, mit dem Sie weiterarbeiten. Ein agentischer Workflow aktualisiert den Datensatz, stößt die Genehmigung an und schließt die Aufgabe ab. Wo ein Mensch entscheiden muss, hält er an.
Ist ServiceNow Otto schon verfügbar?
›
Teilweise, und für die Planung ist dieser Unterschied wichtig. ServiceNow hat Otto im Mai 2026 vorgestellt. Nach Angaben von ServiceNow lässt sich Otto zunächst in ServiceNow EmployeeWorks und AI Control Tower nutzen, im Lauf des folgenden Jahres folgt der Rollout in allen Produkten. Otto gibt damit die Richtung vor und bildet die Oberfläche. Allgemein verfügbar ist auf einer Instanz heute eine bestimmte Auswahl an KI-Skills, KI-Agenten und agentischen Workflows. Sie hängt vom Release und vom Lizenzumfang ab.
Sind mit unserer Lizenz alle KI-Funktionen abgedeckt?
›
Die meisten. Ausgenommen sind die Rechte, eigene KI zu bauen. Seit April 2026 ist KI in allen drei Stufen enthalten: Foundation, Advanced und Prime. Sie besitzen also bereits Funktionen, die Sie einsetzen können. Die mitgelieferten KI-Skills und KI-Agenten lassen sich in jeder Stufe nutzen und konfigurieren. Für eigene KI-Skills und KI-Agenten sowie für die autonome AI Workforce brauchen Sie Prime. Abgerechnet wird die Nutzung über einen Pool, den sich die gesamte Instanz teilt. Wie die Lizenzierung in Ihre übergreifende Planung passt, klären wir im Roadmapping.
Was kostet das?
›
Preise veröffentlichen wir nicht. KI ist Teil der Lizenzstufe und kein Zusatzprodukt. Abgerechnet wird die Nutzung in Assists, und ServiceNow veröffentlicht weder Assist-Werte noch Poolgrößen. Die Kosten hängen deshalb von Ihrer Stufe, Ihrer Systemlandschaft und Ihren Vorhaben ab. Statt zu schätzen, rechnen wir sie gemeinsam mit Ihnen durch.
Welche KI-Modelle können wir nutzen?
›
Neben dem eigenen Modelldienst unterstützt ServiceNow Azure OpenAI, Google Gemini und Anthropic Claude on AWS. Das Modell wählen Sie für die gesamte Instanz, für Gruppen von Skills oder für einzelne Skills, gesteuert über AI Control Tower. Für Azure OpenAI, Claude on AWS und Gemini ist Bring Your Own Key möglich. Zwei Einschränkungen gibt es: Bei manchen mitgelieferten Skills lässt sich das Modell nicht wählen, und ein nicht zertifizierter Anbieter erfordert eine individuelle Integration, eine einfache Einstellung genügt dann nicht.
Können wir den KI-Assistenten nutzen, den wir schon haben?
›
Ja, über ServiceNow Action Fabric. Damit können freigegebene externe KI-Agenten auf ServiceNow-Flows, Playbooks, Genehmigungen und Katalogeinträge zugreifen. Einen Prozess, den sonst ein Mensch über die Oberfläche anstößt, kann dann Ihr Assistent auslösen. Jede Aktion setzt eine Identitätsprüfung voraus, bleibt auf die vergebenen Berechtigungen beschränkt und ist nachvollziehbar. Abgerechnet werden diese Aktionen aus demselben Nutzungspool wie Ihre übrige KI-Nutzung.
Was verhindert, dass ein KI-Agent etwas falsch macht?
›
Das verhindert ein durchdachtes Design, nicht das Prinzip Hoffnung. Vor dem Go-live legen Sie fest, welche Daten der KI-Agent sehen und welche Aktionen er ausführen darf, wo ein Mensch freigeben muss und was bei einem Fehler geschieht. AI Control Tower protokolliert Interaktionen, setzt Richtlinien durch und kann den KI-Agenten anhalten. Nutzungsschwellen begrenzen das zweite Risiko: übermäßigen Verbrauch.
Wo werden unsere Daten verarbeitet, und bleiben sie in Deutschland?
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Das hängt vom Modellanbieter, der Region, der jeweiligen Funktion und der Konfiguration der Verbindung ab. Für Ihr Setup braucht es deshalb eine eindeutige Antwort statt einer allgemeinen Beruhigung. In deutschen Sicherheitsprüfungen ist das meist die erste Frage. Wir klären sie für jede Lösung schriftlich, bevor das Design beginnt, und sagen Ihnen genau, welche Daten die Instanz verlassen und welche nicht.
Ist ServiceNow AI für uns der richtige Einstieg?
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Den stärksten Einstieg bietet ServiceNow AI, wenn ServiceNow bereits einen Geschäftsprozess vollständig abbildet, die Arbeit über Systeme und Abteilungen hinweg läuft und Governance und Nachvollziehbarkeit feste Anforderungen sind statt bloßer Wünsche. Wenn KI bereits in Ihrer Lizenzstufe enthalten ist, Sie aber keinen Plan dafür haben, bezahlen Sie trotzdem dafür. Ist der Prozess nicht definiert, sind sich zwei Teams über ihn uneinig oder sind Katalog, Wissensartikel und Konfigurationsdaten lückenhaft, bringen wir das zuerst in Ordnung. Veraltetes Wissen und falsche Konfigurationsdaten führen nämlich zu Antworten, die überzeugend klingen und trotzdem falsch sind. Das sagen wir Ihnen lieber im ersten Gespräch als im dritten. Geht es um Dokumenten- und Wissensarbeit, auf die keine Ausführung folgt, ist ein Company Second Brain on Claude die bessere Lösung. Auch das bauen wir. Hat in Ihrem Team noch niemand einen KI-Agenten in Produktion gebracht, kann ein Forward Deployed Engineer diesen Schritt gemeinsam mit Ihrem Team gehen.
Müssen wir unsere Daten vor dem Start bereinigen?
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Häufig einen Teil davon, und das sollten Sie früh wissen. Ob ein Prozess und seine Daten bereit sind, prüfen wir im Rahmen von AI Use Case Discovery.